基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法

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认知无线电中快速收敛的功率控制博弈算法

认知无线电中快速收敛的功率控制博弈算法

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认 知 无 线 电 中快 速 收 敛 的功 率控 制博 弈算 法
朱冰 莲, 明华 , 明达, 运 钱 张
( 重庆 大学 通信工程学院, 重庆 4 0 4 ) 0 04 ( 通信作者 电子 邮箱 y n igu @16 em) u mn ha 2 .o
t mp r t r o s a n ,n to l a a tc n e g ,b tas a ih r a e a e S R i tla t 3 d h n t e n mb r o e e a u e c n t i t o n y c n fs o v r e u o h sh g e v r g I w t a e s 0. B w e h u e f r l h u e s i l s h n t e t.I c n c n r lt ep w ro e o d r s r f cie y s r s e s t a w n y t a o t h o e fs c n a u e s ef t l . o y e v
Z igl n U n —u I N Migd ,Z N e HU Bn —a ,Y N Mi h a ,Q A n —a HA G L i i g
( ol efC m nct nE gnei ,C og i nvrt,C og ig4 04 ,C ia C lg o mu i i n ier g hn qn U i sy h nqn 0 04 hn ) e o ao n g ei
b sd o o — o ea v a e w sp o oe rc g iv a i ss m.A Sg a t— t fr c a o( I )b sd t g n ae n n n c p rt eg m a rp sd f o n i rd y t o i o te o e i l oI e e n eR t S R 一ae a e t n — nr e i n

一种改进的基于博弈论的认知无线电功率控制算法

一种改进的基于博弈论的认知无线电功率控制算法

一种改进的基于博弈论的认知无线电功率控制算法基于公平考虑,考虑到各用户的信道状况:对链路增益较好的用户,受到的惩罚多一些;对链路增益较差的用户,使其受到的惩罚少一点。

考虑到各用户的发射功率:对发射功率大的用户,受到的惩罚多一些。

在郭雁《基于博弈论的认知无线电功率控制算法研究》基础上,本人提出一种新的基于认知用户发射功率、信干比和链路增益的代价函数:C i (P i ,h i ,γi )=ithi i ib λγγ-+i i i P h a (i=1,2,3,…,N )γi =∑≠=+Nij j iij j j ii C P h P h ,12σi P 是认识用户i 的发射功率,hi 为用户i 的链路增益,ij C 表示认知用户i 和认知用户j信号的互相关系数,2i σ为认知用户i 受到的背景噪声功率,γi 是认知用户i 的信干比,thi γ为满足用户最低通信要求的信干比阈值,a i 、b i 是两个比例系数,tari γ为认知用户i 的目标信干比。

i λ为信干比上限值调节因子,当用户信干比γi>tariγ时,则算法通过i λ=iλ⎪⎪⎭⎫⎝⎛tar i i γγ2限制用户信干比,以保证用户信干比满足通信需求。

下面,证明所提出此代价函数的合理性:i i Nij j ijjji th i i ii iih a CP h h b P C ++⋅--=∂∂∑≠=,122)()/(σλγγ0)/(22322>⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅-=∂∂-ii i th i i i ii I h b P C λγγ (设2,1σ+=∑≠=-ijjNij j ji CP h I )i thi i i i i i i iii th i i i i i I a b h a I h b P C λγγλγγ+=⇒=+⋅--⇒=∂∂--0)/(02 i i i i I P h -=γ,iii th i i i i i i ii i th i i i i i i i i i P h a P b h I a I b h h I P γλγγλγγ⋅+=⋅+⋅⋅=⋅=---1采用牛顿迭代法,0,)()()()()()1()(>⋅+⋅==ℜ+i n i n ii thi n i i i n i i n in IP P h a P b P Pγλγγ因此,(1))()(f n )1(i max )(i )(时,in i n iP P P P ℜ=≤+ (2)max )1(i max )(i )(f i n i n iP P P P =>+时,)()(10,12,12∑∑≠-≠=+⋅++⋅⋅+-=Nij j i ij j j i i th i N i j j i ij j j i i i i C P h h C P h a b h P σλγσ令函数:)()(1),,,,,,,(,12,122∑∑≠-≠=-+⋅++⋅⋅+-=Nij j i ij j j i i th i N i j j i ij j j i i i i iij i i i i i i i C P h h C P h a b h P C h b a P P F σλγσσλ由隐函数理论,雅可比矩阵非奇异时,迭代方程有解。

认知无线网络基于博弈论的自适应功率控制方法[发明专利]

认知无线网络基于博弈论的自适应功率控制方法[发明专利]

专利名称:认知无线网络基于博弈论的自适应功率控制方法专利类型:发明专利
发明人:朱江,杨浩磊,韩超,张佳佳,袁迎慧,喻嘉兵
申请号:CN201410605917.4
申请日:20141030
公开号:CN104320840A
公开日:
20150128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明涉及认知无线网络领域,具体涉及一种认知无线网络基于博弈论的自适应功率控制方法,包括:计算认知用户的第一信干噪比;计算初始发射功率;根据所述认知用户的第一信干噪比和所述初始发射功率进行迭代,计算最佳发射功率;本发明通过博弈论对发射功率迭代求出最佳功率,是为了在主用户能够容忍最大的干扰门限内通过对发射功率进行功率控制,可以最大化认知用户最优传输功率,克服远近不公平现象,并在满足通信的基本条件下更省电。

申请人:重庆邮电大学
地址:400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
国籍:CN
代理机构:北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司
代理人:谢殿武
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无线数据网络中基于最佳等信干比的功率控制的开题报告

无线数据网络中基于最佳等信干比的功率控制的开题报告

无线数据网络中基于最佳等信干比的功率控制的开题报告1.研究背景与意义随着移动智能设备的普及以及用户对数据需求规模的不断扩大,无线数据网络的容量需求越来越大。

在无线数据网络中,功率控制是提高网络容量和可靠性的重要手段。

功率控制通过调整发射功率来控制节点之间的信号干扰程度,从而达到提高信道容量和降低误码率的效果。

因此,功率控制算法的设计和优化对于提高无线数据网络的性能和容量至关重要。

其中,基于最佳等信干比的功率控制算法是目前比较流行和有效的功率控制算法之一。

2.研究内容与方法本文针对无线数据网络中基于最佳等信干比的功率控制算法开展研究,主要研究内容包括:(1)最佳等信干比功率控制算法的基本原理和特点(2)最佳等信干比功率控制算法的数学建模(3)基于最佳等信干比功率控制算法的仿真实验和性能分析(4)最佳等信干比功率控制算法在实际无线数据网络中的应用和优化本文将采用以下研究方法:(1)文献调研:对目前国内外关于无线数据网络中功率控制算法和基于最佳等信干比功率控制算法的研究现状及发展进行系统的综述和分析;(2)数学建模:根据最佳等信干比功率控制算法的原理和特点,进行数学建模;(3)仿真实验:通过搭建仿真实验平台,对基于最佳等信干比功率控制算法进行仿真实验,对其性能进行分析和优化;(4)案例研究:对最佳等信干比功率控制算法在实际无线数据网络中的应用和优化进行案例研究。

3.研究预期成果(1)对无线数据网络中功率控制算法和基于最佳等信干比功率控制算法的研究现状和发展进行系统综述和分析;(2)建立基于最佳等信干比的功率控制算法的数学模型;(3)通过仿真实验证明基于最佳等信干比的功率控制算法在提高网络容量和降低误码率方面的有效性;(4)在实际无线数据网络中,通过案例研究探讨基于最佳等信干比功率控制算法的应用和优化,提高网络性能和容量。

4.研究难点和挑战(1)如何建立准确的基于最佳等信干比的功率控制算法数学模型;(2)如何有效地进行仿真实验,验证基于最佳等信干比的功率控制算法在提高网络容量和降低误码率方面的有效性;(3)如何在实际无线数据网络中有效地应用和优化基于最佳等信干比功率控制算法,同时兼顾网络性能和容量的提升。

无线通信网络自适应功率控制的算法研究

无线通信网络自适应功率控制的算法研究

无线通信网络自适应功率控制的算法研究随着无线通信技术的发展和普及,无线通信网络的覆盖范围不断扩大,用户数量也不断增加。

然而,由于无线信号传输过程中存在多种干扰因素,如多径效应、信号衰减等,导致网络性能和用户体验受到限制。

为了解决这一问题,研究者们提出了自适应功率控制的算法。

自适应功率控制算法的目标是通过调整发射功率,使接收信号质量达到最佳状态。

该算法根据接收到的信号强度指示(RSSI)和信噪比(SNR)等参数,动态地调整发射功率,以保持信号的稳定性和可靠性。

通过优化功率控制算法,可以有效地提高无线通信系统的性能和能效。

自适应功率控制算法的研究主要包括以下几个方面。

首先,需要建立准确的信号传播模型,以便预测信号在空间中的传播特性。

这需要考虑到信号的衰减、多径效应、阴影衰落等因素,并结合实际环境进行参数的调整。

其次,需要设计适应性的功率控制算法。

这种算法应该能够根据网络的实时状态和负载情况,自动调整发射功率。

例如,在网络负载较轻的情况下,可以降低发射功率以减少干扰;而在网络负载较重的情况下,可以增加发射功率以增强信号强度。

此外,还需要考虑到系统的能效问题。

在设计功率控制算法时,应该尽量减少功耗,提高能效。

可以通过优化调度算法、选择合适的传输模式以及利用节能技术等方式实现能效的提升。

最后,需要进行实验验证。

通过在真实的无线通信网络中进行实验,评估所提出的功率控制算法的性能。

可以通过测量网络的吞吐量、覆盖范围、信号质量等指标,来评估算法的优劣。

综上所述,无线通信网络自适应功率控制的算法研究,是为了提高无线通信系统的性能和能效,解决干扰和信号强度不稳定等问题。

这一领域的研究有助于推动无线通信技术的发展和应用,为用户提供更好的通信体验。

[PDF]认知无线电中基于博弈论的功率控制算法的研究

[PDF]认知无线电中基于博弈论的功率控制算法的研究

摘要随着信息技术和多业务无线网络的飞速发展,人们对宽带无线业务的需求不断增加,频谱这种不可再生的宝贵资源正逐渐变得短缺。

然而现有的固定频谱分配策略,导致许多已经分配给授权用户的频谱在某些时间段却处于空闲状态,频谱利用率较低,存在较大的频谱浪费现象。

认知无线电技术CR(Cognitive Radio)的出现提高了频谱利用率,缓解了频谱资源不足的问题,因而成为目前无线通信领域的研究热点。

认知无线电是一种新兴的智能无线通信技术,它通过频谱感知、功率控制和频谱管理、频谱共享、频谱切换等关键技术,实现在不对授权用户正常通信造成影响的前提下,伺机接入授权用户合法频段,实现动态频谱接入,提高频谱利用率。

本文从认知无线电技术特性出发,主要研究认知无线电动态频谱接入的关键技术——功率控制技术。

针对博弈论在解决系统紧缺性资源方面的研究优势,文中详细研究了基于博弈论的认知无线电分布式功率控制算法。

从物理意义角度出发,详细分析了NPG算法的导出过程,接着研究了NPGP算法,通过MATLAB仿真验证了该算法,实现了对NPG算法的性能改进。

为了进一步提高认知无线电系统的通信性能,本文在研究NPGP sigmoid算法的基础上,提出了NPGP sigmoid-NL算法,通过MATLAB仿真,证明了NPGP sigmoid-NL算法可以进一步提高认知用户的效用且减小认知用户的发射功率。

论文接着研究了Underlay频谱共享方式下,认知无线电的功率控制博弈算法。

在分析CDPC算法和Koskie-Gajic算法的基础上,结合对数函数要求自变量非负的特点,提出了对数效用功率控制算法,从而在效用函数设计上保证了认知用户的信干比大于等于目标信干比的要求,接着通过理论和MATLAB仿真证实了该算法的这一优点。

此外,对数效用算法在认知用户较少时,具有认知用户信干比较大的特点,这有利于该算法满足高速数据通信对高信干比要求的需要。

关键词:认知无线电;动态频谱接入;功率控制;博弈论;S型效率函数;代价函数AbstractWith the rapid development of wireless communication technologies and the increasing broadband communication demands, the shortage of spectrum resource is becoming an outstanding problem day by day. However, many frequency bands are not used efficiently most of time and there exists a big waste of spectrum because of the fixed spectrum allocation policy. Cognitive radio (CR) is a revolutionary technology that promises to alleviate the radio spectrum shortage problem by improving the spectrum utilization.CR is a new novel intelligent wireless communication technique which can adopt a series of key technologies such as spectrum sensing, power control and spectrum management, spectrum sharing, spectrum handoff etc to utilize the unused licensed spectrum of licensed users, in this way, CR can realize dynamic spectrum access and improve the spectrum utilization.From the perspective of characteristic in CR, this thesis develops a deep research on the key technology of CR which is transmitting power control. This thesis does detailed research on distributed power control algorithm of CR by means of game theory. The NPG algorithm is deduced in the perspective of physical meaning, and then the NPGP algorithm is researched and proved which can improve the communication performance of the NPG algorithm by using MATLAB simulation. To further enhance the communication performance of CR, the NPGP sigmoid-NL algorithm is proposed. The MATLAB simulation results show that the utility of the improved NPGP sigmoid algorithm will improve and the CR users’ transmitting powers will decrease by decreasing the value of “Nash Equilibrium threshold factor”.Then, the thesis does research on power control algorithm when CR users are in the manner of Underlay mode of spectrum sharing. The logarithmic utility power control algorithm is proposed, which combines the characteristic of non-negative variables of logarithmic function. Through theoretic analysis and MATLAB simulation, we can prove that the proposed algorithm can guarantee all the CR users’ SIR needs, which are greater than or equal to the target SIR values. Besides, when there are only a few of CR users, the logarithmic utility algorithm can make the CR users to achieve higher SIR values so as to meet the high SIR needs of high-speed data communications.Key Words: Cognitive Radio; Dynamic Spectrum Access; Power Control; Game Theory; Sigmoid Efficiency Function; Pricing Function.缩略词表ADSL Asymmetric Digital Subscriber Line 非对称数字用户线路BER Bit Error Rata 误比特率BPSK Binary Phase Shift Key 二进制相移键控CDMA Code Division Multiple Access 码分多址CDPC Constrained Distributed Power Control 受限的分布式功率控制Coherent FSK Coherent Frequency Shift Keying 相干频移键控CR CognitiveRadio 认知无线电CRRB Cognitive Radio users Receive Base 认知用户接收基站CRT Cognitive Radio users Transmitter 认知用户发射机DARPA Defense Advanced Research ProjectAgency 美国国防高级研究计划署DPC DistributedPowerControl 分布式功率控制DPSK Differential Phase Shift Keying 差分相移键控DSA DynamicSpectrumAccess 动态频谱接入FCC Federal Communication Commission 联邦通信委员会FIP FiniteImprovementPath 有限提高路径FSR Frame Success Rate 帧成功传输率GCC Group Control Channel 群控制信道LU LicensedUsers 授权用户MAC MediumAccessControl 介质接入控制MIMO Multiple Input Multiple Output 多输入多输出NE NashEquilibrium 纳什均衡NPG Non-cooperative Power Control Game 非合作功率控制博弈NPGP Non-cooperative Power Control Gamewith Pricing 基于代价函数的非合作功率控制博弈NPGP sigmoid NPGP algorithm based on sigmoidefficiency function 基于S型效率函数的非合作功率控制博弈Non-coherent Non-coherent Frequency Shift Keying 非相干频移键控FSKOFDM Orthogonal Frequency Division正交频分复用MultiplexPRB Primary users Receive Base 主用户接收基站usersTransmitter 主用户发射机PT PrimaryUsers 一级(主)用户PU PrimaryQoS Quality of Service 服务质量QPSK Quadrature Phase Shift Keying 正交相移键控RF RadioFrequency 射频RKRL Radio Knowledge Representation无线电知识描述语言LanguageSDR Software Defined Radio 软件定义无线电SDRF Software Define Radio Forum 软件无线电论坛SIR Signal to Interference Ratio 信干比SPTF Spectrum Policy Task Force 频谱政策专门小组SU SecondaryUsers 二级(认知)用户WINLAB Wireless Information Network无线信息网络实验室LaboratoryNetwork 无线区域网络WRAN WirelessAreaRegionalUCC Universal Control Channel 全局控制信道XG Next Generation Communications 下一代通信数学符号表G博弈过程{1,2,,}I N =博弈过程参与者集合 123N A A A A A =××××博弈过程策略集合i第i 个博弈参与者或第i 个认知用户 j 第j 个博弈参与者或第j 个认知用户 ()i u ⋅ 认知用户i 的效用函数 i p认知用户i 的发射功率 i γ认知用户i 的信干比 W 系统带宽 W R系统扩频增益 2σ 系统背景噪声功率 max p 认知用户发射功率上界 ()i f γ 认知用户i 的效率函数 (,)i i i c p P −认知用户i 的代价函数 λ代价函数因子γtar i认知用户i 的信干比目标值maxi γ对数效用算法中认知用户i 信干比上界南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法

基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法

基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法彭青;肖海林【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2013(29)1【摘要】A non-cooperative power control algorithm based on game theory was proposed in cognitive radio systems, and its Nash equilibrium existence and uniqueness were also proved. However, some users'SINR is much larger than the target value in the proposed algorithm, causing power waste. Aiming at improving it, a feedback function was presented to design a mechanism of penalty factor self-adaptive adjustment on the basis of the algorithm. The numerical simulation results show that, compared with other distributed algorithms, the proposed algorithm, in the premise of meeting the primary user' QoS requirements, is able to ensure that all cognitive users' output SINR meet the threshold requirements, reduce the power consumption and overcome the near-far effect to achieve the purpose of the fair sharing of spectrum resources.%针对认知无线电环境下的功率控制问题,给出了基于博弈论的非合作功率控制算法,并对其纳什均衡存在性和唯一性进行了证明.在此基础上,针对该算法中部分用户SINR远大于目标值而引起功率浪费的情况,通过一种反馈函数对惩罚因子进行自适应调整.仿真结果表明,与其他分布式算法相比,经过调整后的功率控制算法在保障主用户QoS需求的前提下,能够保证所有用户的输出SINR满足上下限阈值要求,并有效降低认知用户功率消耗,克服远近效应,达到用户公平共享频谱资源的目的.【总页数】5页(P46-50)【作者】彭青;肖海林【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004【正文语种】中文【相关文献】1.基于博弈论的认知无线电功率控制算法 [J], 李红岩;傅洪亮;管爱红;许峰2.认知无线电中基于博弈论的联合功率和速率控制算法 [J], 关宏博;张广春3.基于博弈论和效用论的认知无线电功率控制算法 [J], 张北伟;胡琨元;朱云龙4.基于非合作博弈论的认知无线电功率控制算法(英文) [J], 赵军辉;杨涛;贡毅;王娇;付雷5.认知无线电MIMO中基于博弈论的功率控制算法 [J], 彭青因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

认知网络中快速自适应功率控制算法

认知网络中快速自适应功率控制算法

的信 干 噪 比相 关 , 因此 可 以通 过 自适 应 改 变 信 干 噪 比 门 限 实现 认 知 用 户 的 机 会 频 谱 接 入 , 快速 满 足 其 并 服 务 质 量 要 求 . 时 , 顾 用 户 公平 性 重 新设 计 代 价 函数 来 改 善 纳 什 均 衡 功 率解 的 帕 累托 有 效 性 . 此 同 兼 在 基 础 上 基 于 非 合 作 博 弈论 提 出 一种 功 率 控 制 模 型 , 证 明该 模 型 符 合 超 模 博 弈 , 理 论 上 保 证 了纳什 均 经 从 衡 解 的存 在 性 和 惟 一 性. 提 出一 种 自适 应 功 率控 制 算 法 , 真 结 果 表 明 该 算 法 可 以保 证 约 1 并 仿 O次 迭 代 收敛 , 与参 考 算 法 相 比节 省 约 8 的 功耗 , 获 得 的 效用 上 有 近 1 改善 . 在 5 关 键 词 : 自适 应 效 用 函 数 ; 知 无 线 电; 合 作 博 弈 功 率 控 制 ; 什 均 衡 认 非 纳
中 图 分 类 号 : N9 9 5 T 2 . 文献标识码 : A 文 章 编 号 :0 1 2 0 ( 0 0 0 — 1 60 1 0 — 4 0 2 1 ) 20 8 — 6
Fa t a a tv o r c n r la r a h f r s d p i e p we o t o pp o c o
认 知 网络 中快 速 自适 应 功 率控 制 算 法
李 建 东 , 薛 富 国, 杨 春 刚 , 李 维 英 , 石 华
( 安 电子 科 技 大 学 综合 业务 网理 论 及 关键 技 术 国 家重 点 实验 室 , 西 西 安 西 陕 707) 1 0 1
摘 要 :采 用 s mo i i 数设 计 了一种 自适 应 效 用 函数 , 函数 仅 与 认 知 用 户 的 信 干 噪 比 门 限和 当前 获 得 g d函 该

基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法

基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法

ds ndb e na p c Tm l kC dn — D eg e a d ae ieBo oigMCC MA ( B — D i s o S — c S C MCC MA)ytm S ua o sl o T ss . i l i r u s hw e m tn e ts
Ch n h—u e gS i n l 场 n h n gZ e
( s tt g a P oes ga dT as sin Naj gU iest o ot a dT l o I t ue fS n l rcsi n rnmi o , ni nvri f ss n ee mmu i t n , nig2 00 , hn ) ni o i n s n y P c nc i s Naj 10 3 C ia ao n A src: miga edsrp n is f h in l oItr rn eR t SR) mo gdf rn sr i o nt e btatAi n t h i e a c eSg a t—nef e c ai I a n iee t es nC g iv t c eot - e o( f u i R do ( R)aN s a loi m r I —ae o e nrl a d p e n oe a a t ea oi m a a is C , ahgme g r h f R b sdp w r o to W S o tda dan vl d pi l r h W a t oS c a v g t s
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第3 第1 0卷 期 20 年 1 08 月







V 1 0 . 0 . No 1 3 J n. 0 8 a 2 0
J u n l f e t o is& I f r to c n l g o r a c r nc o El n o ma i n Te h o o y

认知无线电中快速收敛的功率控制博弈算法

认知无线电中快速收敛的功率控制博弈算法

认知无线电中快速收敛的功率控制博弈算法
认知无线电技术中的功率控制博弈算法是一种用于快速收敛的算法。

其目的在于通过不断调整无线电发射功率,使得网络中的所有用户都能够得到满意的服务质量,同时最大限度地减少能量消耗。

这种算法的核心思想是通过博弈论的方法来实现功率控制,从而达到网络优化的目的。

在认知无线电技术中,用户之间存在着复杂的相互作用关系。

因此,只有通过博弈论的方法才能够有效地解决这些问题。

在功率控制博弈算法中,每个用户都被视为一个博弈参与者,其目标是通过调整自己的发射功率来最大化自己的效用函数,同时尽可能减少对其他用户的干扰。

为了实现这一目标,功率控制博弈算法需要考虑多种因素。

首先,它需要考虑每个用户所处的位置和环境条件,以确定最佳的发射功率。

其次,它需要考虑网络中其他用户的影响,以确定最优的策略。

最后,它需要考虑用户之间的竞争关系,以确定最终的结果。

通过这种算法,可以实现快速收敛和网络优化。

同时,它还可以最大限度地减少能量消耗,从而实现可持续发展的目标。

因此,在未来的认知无线电技术中,功率控制博弈算法将会成为一个重要的研究领域,为网络优化和可持续发展做出贡献。

认知无线电系统中一种新的自适应功率控制算法

认知无线电系统中一种新的自适应功率控制算法


要 :本文针对认 知无线电系统 中的远近不公平性 ,提 出将信道增益 因子引入到基于信干 比 ( I SR)的分布式非 合作
博弈功率控制算法 中 ,并证 明了其纳什均衡的存在性及唯一性 。同 时在此算 法 的基 础上 ,针 对部分 用户 的 SR不能满 足下 I 限阀值 的情 况 ,设计 了一种新的 自适应加权系数 以控制发 射功 率 ,满足 不同用 户的输 出 SR需求 。仿 真结果 表 明,与 其它 I
的分布式功率控制算法相 比 ,该 算法不仅有效地解决 了远近不公 平现象 ,满足 了认知用 户公平 共享频 谱资 源的需求 ,同时 使认知用户 的 SR能 同时满足上 下限阀值 的要 求 ,且具有快速收敛的特性 。 I 关键词 :认知无线 电系统 ;远近不公 平性 ;非合作博弈 ;功率控制 ;纳什均衡
SR b sd( i a t— t frneR t )ds btdnncoea v a eter i pw r ot l lo tm,adteeiec n — I —ae Sg loI e e c ao ir ue o—oprt egm oec o e nr grh n — nr e i t i i h t c oa i n h x t eadU sn
Ab t c : s r t a
F r s li g te n a — ru f i e si o n t e rd o s se , h a h g i a trw sa d d o e p c n n t n i o ov n e rf n ar s n c g i v a i y t m t e p t an f co a d e n t r i gf ci n h a n i h i u o
L UO n — u YANG e Ro g h a Zh n

认知无线电功率控制算法分析

认知无线电功率控制算法分析
作 过 程 中 ,必 须 重 视 空 闲频 谱 的检 测 工 作 。物
升所有用户发射频率 即可,但 是在 对用户的发 射频率进行提升 的时候 ,必 然会对 其他的认知 用 户 造 成 负 面 影 响 ,系 统总 体 的 性 能 虽 然 可 以 提 升部分用户发射频率 ,但 是在过程中必须要 考虑到其余用户 的感 受。最好的方式通过一系 列计算 ,求 出联合数据传送速 率受到约束的最 大化 问题方面 的一个全局性解 。但 是整体运算 过程十分复杂 ,笔者认为可 以将 博弈论视为基 础 ,与遗传算法相结合 ,通过 两组用 户之 间互 相博弈的方式 ,来建立起一个模 型,之后 使用 遗传算法对策略空间进行搜索 。通 过该方式进 行优化计算 ,可 以保证授权用户不会 受到负面 干扰,并且也可 以提升大部分用户 自身的发生 功 率。过 程中既存在合作,并且也具备认知无 线 电系统 ,在操作过 程中,想要避免认知用户 相互之 间干扰及冲 突, 就必须要严格控制 功率 。 博弈论 的主要 目标就是对决策 的主体行为 以及


道 占用情况也会发生一定转变,所以在不同的 时间段 内,频带的范围 以及使用状况存在一定 差异。在成功检测到频谱之后,便可 以对频谱 想要 妥 善使 用认 知无 线 电技术 ,就必 须 进行统计,使用相应的分配方法将空闲下来的 要保证利户 。
知 无线 电功 率控 制 算法 进行 简
分析 。
理层 以上协议要保证无认 知无线 电用户 进行检 4 博弈论 及其算法仿真 测空闲频谱 的时候 ,始终保 持沉 默,通 过这种 博弈 论的 主要研 究方 向就 是对决 策 的主 方式保确保周 围无线环境 当中的频谱功率都是 体在进行一种行为之后,会发生什么样的直接 从 已知授权用户 中发射出来的。因为无线电环 【 关键词 】认知 无线电 电功率计算 电功率控 或者是见解 的影响,或者是二者 之间会产 生相 境会随着时间 的变化而产生变化 ,并且 因为授 制 模 拟计 算 互作 用的时候,对 其均衡 问题进 行研 究的一种 权用户类型不一, 所以损失的发射频 率也不 同, 理 论 , 也就 是 当 一 个 主体 在 选择 之 后会 应 用 于 想要实现频谱感知功能 , 就必须具有高灵活性。 其余人决策的时候 ,就需要用博 弈论对其进行 可 以使用匹配滤波器检测 、静态循 环特 性检测 解决。想要 成功运 用博弈论,首先需要 建立一 近 年 来,无 线 电通信 行 业 已经逐 渐被 人 以及能量检测 、合作探测 、干扰检 测等 方法, 个严 谨的数 学模型,通过 模型来反应现实生活 们 认可、接受,并且行业发展十分迅速 ,各种 提升频谱的实际使用效率 。 中的利 害冲 突。博弈 论中的诸 多主体 ,在现实 高新技 术层出不穷 。常规认知无线 电的功率控 2 . 2测发射 功率控 制 生活 的利益 方面必然存在 一定的冲 突,所 以需 制计 算方式 比较麻烦 ,而且准确性 不稳 定,本 要参 与的各 方 自主作 出相应 的优化 决策 ,让某 文将 主要从博弈论角度对认知无线 电控 制算法 认知 无线 电的控制 方式 大致 上可 以分 为 主体 的利 益达到 最大化 。博 弈论在 1 8世纪 进 行分析,力求寻找到操作便捷 ,计算简单的 分 布 式 和 功 率 控 制 式 。通 过 这 两 种 方 式提 升 无 以前便 已经诞 生,一直在被 不断的完善 ,在 当 认知无线电的功率算法。 线电通讯系统工作范 围。在运行过程 中,对用 今社会 中,博弈论在经济学 中已经 具有 了一定 1 从 博弈 论角度 的 无线 电功 率控 制算 法 户造成影响的最主要 因素就是其余用户发射 的 的地 位 。 功率,所 以需要对发射功率进行控制 ,经 实际 现状 分析算 法现状 最 小 发射 功 率 计 算 。 检验,使用博弈论或者是信 息论都 可以起 到较 NP G博 弈 模 型 和 NP GP的 博 弈 模 型, 认 知 无线 电 中最为 关键 的技 术就 是频谱 好的控制效果 。 在博 弈论 中属 于 比较 经典 的两 个模 型,且两 共 享,但 是在进行频谱共享之前必 须要保 障用 个 模 型都 具有 纳什 均衡 ,他 们 之 问就 必 须 . 3 频谱 分 配 户 能够进 行正常的通信行为 ,频谱共享是认知 2 要满 足 丫 i 2 1 n M,i =l , 2 , …n , 将 用 户 自 身 无线 电关键技 术之一。一般认为造成干扰 的主 在进 行频 谱分 配 的时候 ,首 先要考 虑 到 的 最 小发 射 功 率 认 定 为 P mi n , 则 可 以得 出 要原 因就 是因为认知用户的 自身发射功率 ,所 对认知无线 电用户在操作过程 中产 生的干扰 问 ‰m wE , 随 意选 定 一个 以必须要找 出一种可 以妥善解决该 问题 的无线 题,其次是无线 电用户相互之 间的干扰 ,最后 电技术功 率控 制的方法。功率控制 问题可 以简 是认 知无 线 电系统 中效 益 以及用 户公平 性 分 发射 功率原始的最 小值 ,如 果存在 p ~> p , ~, 单的理解为在特 定的环 境中,选择多个用户 自 析。 贝 0 P i m i n = p ,否 贝 4 p . m = ~ ,i =l , 2 , …n ,贝 Ⅱ 身的发射功率 ,让认知 用户 联合数据的传输效 ( ∑ , 丑 + )i = l , 2 , …n , 使 用 该 率 最 大 化 。想 要 达 到 这 一要 求 , 我 们 只 需 要 提 3认知无线电仿真平台的建立及统计分配

基于认知无线电系统的新型功率控制与定价算法

基于认知无线电系统的新型功率控制与定价算法

基于认知无线电系统的新型功率控制与定价算法针对认知无线电环境中的不同用户需求,本文采用空时分集多载波码分多址(OFDM-CDMA)技术构架了认知无线电(CR)系统,提出一种新型非合作功率控制与价格博弈算法(NPGP),以保护频谱供给者的网络经济利益,实现对已认知频谱资源的公平高效分配,提高频谱利用率。

仿真结果表明该算法在保障频谱供给者的网络经济利益前提下,既保证了频谱资源的公平高效分配,又实现对用户功率的有效控制,系统性能显著提高。

文献[2]提出一种链路维护模型,降低认知用户的中断概率。

文献[4]设定主用户信干比的保护半径,从而降低认知用户对主用户的干扰。

本文与文献[2][4]不同,一方面兼顾认知无线电高效可靠的通信系统要求,利用OFDM子载波的正交性和OFDM-CDMA各子载波传输相同的信息数据特性,设计出新的认知无线电通信系统模型,提出一种主用户保护和认知用户切换策略,该策略方便简单,既保障主用户正常通信,又避免认知用户的通信中断。

另一方面为保障频谱供给者的网络经济利益和已认知频谱资源的高效分配,本文采用非合作功率控制博弈与定价理论,以前功率控制或定价算法多以用户SIR需求,发送比特率或系统吞吐量性能提高[6-8],Foschini-Miljanic[6]的经典SIR平衡算法和Alpcan-Basar[7]的线性算法存在功率浪费问题。

Koskie-Gajic[8]的功率博弈算法存在资源冗余而部分用户SIR需求却无法满足的矛盾。

Shankar[5]和Kloeck-Jaekel[9]的功率与定价算法则忽略用户间的干扰。

在认知无线电环境下,不同种类的用户公平共享已认知的频谱资源,功率控制与价格算法应保证频谱供给者的网络经济利益和认知用户的通信需求,以上算法都无法应用到认知无线电系统。

本文考虑频谱供给者的网络经济利益,不同认知用户的SIR差异和系统总吞吐量的提高,提出新型的非合作功率控制博弈与定价(Noncooperative Power control Game via Pricing, NPGP)算法,该算法中价格策略考虑频谱供给者频谱经济成本,频谱效用和通过降低认知用户干扰获取最大经济利益;非合作功率控制算法则考虑用户SIR的阈值要求和系统总吞吐量的提高,以保证认知用户公平高效的共享频谱资源。

无线网络中的自适应功率控制技术研究

无线网络中的自适应功率控制技术研究

无线网络中的自适应功率控制技术研究随着互联网的普及和无线通信技术的不断发展,无线网络的应用范围不断扩大,无线网络中的功率控制技术也成为了研究的热点之一。

自适应功率控制技术是一种能够实现无线通信设备适应环境变化、自动调整发射功率的技术。

本文将从自适应功率控制技术的基本原理、应用场景和发展趋势三个方面,探讨无线网络中的自适应功率控制技术的研究。

一、自适应功率控制技术的基本原理自适应功率控制技术是通过分析环境变化,根据各种因素的变化情况,自动调整无线通信设备的发射功率,使其在保证通信质量的前提下,达到功率最小化的目的。

其基本原理是基于射频场强传输模型,通过测量接收信号的强度来控制发射功率,从而达到尽量降低干扰水平、提高网络性能的目的。

在实际应用中,自适应功率控制技术需要考虑以下因素:1. 环境因素:如地形、建筑物、树木等。

2. 通信环境:如传输距离、信噪比、频段选择等。

3. 电磁频谱和通信协议:如频率带宽、信道选择、协议选择等。

通过以上因素的分析,自适应功率控制技术可以实现对发射功率的自动调节,从而达到优化网络性能和降低能耗的目的。

二、自适应功率控制技术的应用场景自适应功率控制技术具有广泛的应用场景,其中主要包括以下三个方面。

1. 无线局域网(WLAN)。

自适应功率控制技术可以用于调整WLAN设备的发射功率,根据环境的变化,自动调整发射功率,提高无线网络的传输速率和稳定性,降低网络的干扰和能耗。

2. 移动通信网络。

在移动通信网络中,由于用户的通信需求不断变化,地理位置和建筑物等环境对信号传播的影响也随时变化,因此自适应功率控制技术可以有效提高信道质量和可靠性,保证通信质量。

3. 网络安全。

自适应功率控制技术可以有效降低拥塞、干扰和攻击等网络安全威胁,在网络安全防护方面具有重要应用。

三、自适应功率控制技术的发展趋势随着无线通信技术的发展,自适应功率控制技术也会不断发展和完善。

未来,自适应功率控制技术的发展趋势主要包括以下三个方面。

基于非合作博弈的改进型认知无线电功控算法

基于非合作博弈的改进型认知无线电功控算法

基于非合作博弈的改进型认知无线电功控算法陈军;肖明波【摘要】在认知无线电网络中,当认知用户(CU)与主用户(PU)共享频谱带宽时,需要对认知用户的发射功率进行控制,以确保认知用户在满足自己的QoS 且不影响主用户的前提下与主用户共享频谱带宽。

利用博弈论的方法,设计了一种基于链路增益和干扰温度的代价函数,并据此提出了一种改进型非合作博弈功率控制算法(IPC-NG)。

通过数学理论推导分析,证明了新的净效用函数存在纳什均衡且均衡点唯一,同时还分析了该算法的收敛速度。

仿真结果表明,该算法不仅避免了对主用户的影响,也保证了每个CU的QoS需求,同时还提高了认知系统的吞吐量和净效用。

%In cognitive radio network, where CognitiveUsers(CUs)share spectrum bandwidth with the Primary Users (PUs), it is necessary for cognitive users to perform power control to guarantee their QoS and avoid affecting PUs. In this paper, an improved power control algorithm based on non-cooperative game(IPC-NG)is proposed, with cost functions based on link gains and interference temperature. It is proved that the Nash equilibrium exists uniquely for the new net utility function through mathematical derivation and theoretical analyses. In the meantime, the convergence rate of the algorithm is analysed. Simulation results show that the algorithm not only avoids the influence for PU and guarantees the QoS of CUs, but also increases the system throughput and net utility.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)018【总页数】7页(P220-225,235)【关键词】认知无线电;非合作博弈论;功率控制;效用函数;代价函数【作者】陈军;肖明波【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,杭州 310018;杭州电子科技大学通信工程学院,杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TN914.53当今,随着无线通信技术的快速发展,频谱资源的使用变得越来越紧张。

基于最小信干比的无线网络的功率控制算法

基于最小信干比的无线网络的功率控制算法

在此算法 中,功率 的变化始终受到 网络 中最小 功率 的限制 ,在满足条件 1 和 2的情况下 ,能够实
由一个功率控制 算法所确定 . 近年 来 ,功率控制 已
控制 算法 不仅 能够提 高 系统 的衔接而 且能 满足不
同的服务需求 .
此外 , 链路最大一致信号 干扰 比的取得也是和 分布式功率控制算法有着 密不 可分的直接关 系 . 如 果发射功率没有限制 , 最大一致信号干扰 比问题 可作 为一个 特征值 问题 运用非负矩 阵理论进行 解决 u .
万, 其中 为热噪声 . 为书写的

简单 ,现 定义几 个符 号 :所 有 的信 号 干扰 比的集 合 记 为, , :[ ] ,链 路一 致信 号 干扰 比记 为 V i : = 且最小一致信号干扰 比记为 ,此外

。 ,
k k ) 、 M ( () ×
7 i L K J
第3 4卷第 3 期
Vo 1 . 3 4 No . 3
济 宁学院学报
J o u r n a l o f J i n i n g Un i v e r s i t y
2 0 1 3年 6 月
J u n . 2 0 1 3
文章编 号:1 o 0 4 —1 8 7 7( 2 0 1 3)0 3 —o 0 7 H ) 4

U B P C是一种实用型 的功率控制算 法 J , 此算 法 的 目的是最 大化净效用 ,当感知 到通讯链路挤 塞
致信号 干扰 比 , 在此过程中减少 了收敛 运算 的次
数 ,从而 节约 了时间 .
时, 用户将 自动降低 其 目标信号干扰 比,这种功率
收稿 日期 :2 0 1 3 — 0 3 — 2 8

认知无线电系统中功率控制博弈算法的优化

认知无线电系统中功率控制博弈算法的优化

【摘 要】文章简要介绍了认知无线电中功率控制技术和博弈论的基本原理,回顾了基于代价函数的博弈论功率控制的设计问题,并在此基础上设计了新的代价函数,提出了非线性链路代价功率控制博弈模型,最后通过仿真证实此模型极大地提高了认知无线电的功率控制性能。

【关键词】认知无线电 博弈论 功率控制 代价函数 NPGP-CpgNP收稿日期:2011-04-08付建国 杨 亮 刘伟平 暨南大学电子工程系1 引言认知无线电(Cognitive Radio)是针对无线频谱资源日趋紧张所提出的解决方案[1]。

在认知无线电系统的三个步骤(环境感知,信道状态估计和容量检测,功率控制和频谱管理)中,功率控制是一项直接影响无线传输性能的关键技术。

功率控制问题可以这样理解:在一个存在多个认知用户的认知无线电系统中,如果其中某一个认知用户为了提高自己的通信质量,或者为了得到较高的信噪比(SNR,Signal-to-Noise Ratio),可以通过提高发射功率的方法来达到目的,但发射功率的增加对于该系统内部的其他认知用户来说却是干扰的增加,从而降低了其他用户的SNR。

这样,将导致其他用户为了满足自身的SNR需要,也增大各自的发射功率。

所以在实际应用中,我们更关注怎样使用功率控制算法使整个系统得到优化。

传统的功率控制,有些是基于SNR平衡的[2~4],有些是基于OFDM和注水算法的[5],但是它们的收敛速度很低[6],越来越多的学者建议采用信息论或者博弈论来解决这个难题。

本文就是引入博弈论的方法来研究系统的发送端功率控制问题,其目的是寻求一个最佳的策略组合,即所谓的纳什均衡来使每个参与者的策略都是对其他参与者策略的最优反应。

目前认知无线电系统中基于博弈论的功率控制算法已有很多研究成果[7],其出发点都是减少发射功率,以此来增大公平性。

文献[8]首 先提出了基于非合作 的博弈论功率控制算法(NPG,Non-cooperative Power controlGame),为了兼顾公平性,文献[9]提出了代价函数的认知无线电系统中概念。

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1 引言
随新一代无线移动通信对带宽的巨大需求,无线频谱已 成为现代社会不可或缺的宝贵的资源,在许多频段频谱接入 是比频谱物理稀缺更重要的问题,无线频谱共享技术成为新 一代无线移动通信的核心技术,认知无线电能充分利用频谱 资源实现频谱共享,解决未来频谱资源短缺(尤其低频段)和 现有频谱资源未被充分利用的矛盾。2006年,IEEE 802.22 工作组公布了基于认知无线电技术的WRAN(Wireless Regional Area Network)协议草案,WRAN作为新一代无线 通信技术覆盖范围可达100km, 远高于现有的802网络;因 此,研究认知无线电环境下的不同用户功率控制尤为重 要 [1,2] , 通 常 的 功 率 控 制 最 优 化 技 术 有 : 拉 式 释 限 法 (Lagrangian relaxation),经典法,二次规划法,博弈论和几 何规划法[3],博弈论着重于紧缺资源系统问题的分布式求解, 博弈的目标是分布式的最优;在认知无线电环境中,认知用 户(secondary users) 公平的共享频谱资源,存在QoS需求的 差异,体现在SIR阈值不一,功率控制算法以满足用户公平 性为基础,通过对用户功率的有效控制,实现用户QoS的性 能需求。
对输出 SIR 状态有限的多用户功率控制可转化为随机博
弈问题,随机博弈存在完美马尔可夫均衡,用户功率改变取
决于前一阶段的 SIR 状态和发射功率,存在转移概率 q(γt+1 | γt, pt ) ,已知时间 t 的状态 γt 的发射功率 pt ,下一 时间状态是 γt+1 的概率,并随用户 SIR 取值不同,存在一系 列的均衡点,当任意第 k 个用户信干比 γk* < γkmin 时,此时马 尔可夫完美均衡不存在[9]。因此,选择目标阈值 γkth ,保障 阈值 γkmin 作为功率控制的两个均衡点,根据用户 SIR 和发射 功率自适应调节影响系数 bk ,以降低噪声和多址干扰影响, 满足用户的 QoS 需求;CR-NCPCG 算法以满足用户 SIR 需
γk ≥ γkth, ∀k
(4)
3 CR-NCPCG 算法
考虑理性的认知用户追求个体效用最大化,不同理性用
户的功率控制可转化为非合作功率控制博弈问题,令G =
⎡⎣Μ,{p},{uk(⋅)}⎤⎦ 表示认知无线电非合作功率和 SIR 博弈策
略 , 其 中 M = {1,2,",M } 为 用 户 数 集 合 , p = [p1, p2,
用户容量充足且用户数目较少,部分用户的输出 SIR 仍远低
于期望值而无法满足用户 SIR 要求,这对于频谱资源共享的
认知无线电多用户通信而言,资源冗余而部分用户需求却无
法满足显然是不公平的;换言之,在认知无线电环境中,
Koskie-Gajic 算 法 的 纳 什 均 衡 解 已 无 意 义 , 为 此 保 留
点,具有系统容量高和良好的抗干扰能力,易于达到最佳的
频谱利用率;因此,本文选取 STBC MC-CDMA 平台作为
认知无线电通信系统,STBC 采用 Tarokh-Jafarkhani 建议
的 2× 2 矩阵[8]
bk = ⎡⎢⎢⎢⎣−bbkk,*1,2
bk,2 bk*,1
⎤⎥⎥⎥⎦
(1)
在发送端配置两根天线,用户 k 经空时分组编码分成两路,
第 30 卷第 1 期 2008 年 1 月
电子与信息学报 Journal of Electronics & Information Technology
Vol.30No.1 Jan. 2008
基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法
程世伦 杨 震
(南京邮电大学信号处理与传输研究院 南京 210003)
实现了用户公平共享频谱资源的需求。
关键词:认知无线电;非合作功率博弈;自适应函数;SIR
中图分类号:TN92
文献标识码:A
文章编号:1009-5896(2008)01-0059-04
Adaptive Power Control Algorithm Based on SIR in Cognitive Radios
∀Pk, ∀k = 1,2,",M
(6)
∑M
令 uk (pk*, γk (p*))
梯度为
0,Ιk(p−k )
=
= kipi
i ≠k ,i =1
+
νk
,Koskie-
Gajic 算法的迭代函数为[6]
pk(i +1)
=
γkth
pk(i ) γk(i )
− λk
⎛⎜⎜⎜⎜⎝
pk(i γk(i
) )
⎞⎠⎟⎟⎟⎟2
第 2 节介绍系统模型,第 3 节介绍 CR-NCPCG 自适应 功率控制算法,第 4 节是算法仿真与性能分析,第 5 节是结 论。
2 系统模型
在认知无线电环境中,改进的 STBC MC-CDMA 通信
60
电子与信息学报
第 29 卷
系统可方便保护授权用户(licensed users),并降低认知用户 的中断概率[7],且 MC-CDMA 结合 CDMA 和 OFDM 的优
图 1 CR-NCPCG 迭代算法框图
第1期
程世伦等:基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法
扰,为与经典功率控制 SIR 表达式一致,上式可改写为
γk =
= kk pk
∑M
= kipi + νk
(3)
i ≠k ,i =1
式中 νk 表示第 k 个用户接收信号的噪声功率,是服从高斯分 布的噪声,均值为 0,方差 N δ2 ;令 γkth 表示第 k 个用户的 信干比目标阈值,用户对输出 SIR 的期望目标是
(7)
式中参数 λk = ak/(2bk ) 的选取需保证 pk ≥ 0 , γkth 为第 k 个 用户期望 SIR,由式(7)可迭代得第 k 个用户的最优解 pk* , γk* 。
Koskie-Gajic 算法中通过控制用户 SIR 以降低用户功率的消
耗,但在克服环境噪声和多址干扰方面性能欠佳,即使系统
2006-09-06 收到,2007-10-26 改回 国家自然科学基金(60772062),教育部重点科技项目(206055)和江苏 省高校自然科学重大基础研究项目(06KJA51001)资助课题
目前认知无线电环境下的多用户功率控制技术尚处于 研究初始阶段,研究主要集中在认知无线电环境特性要求, 网络收敛性等方面,对功率控制限于特定环境的博弈框 架[4,5]。Koskie-Gajic 在 IS-95 平台基础上,提出一种基于信 干比(SIR)的功率控制博弈算法[6],Koskie-Gajic 算法通过控 制 SIR 上限阈值以降低用户功率消耗,存在系统用户容量冗 余而部分用户 SIR 不能满足用户要求的问题,无法适应认知 无线电环境需要,文献[7]的功率控制算法只限制 SIR 的下限 阈值,SIR 的提高以牺牲部分功率为代价,经典的 SIR 平衡 算法维持 SIR 恒定同样存在功率浪费问题[6]。本文利用认知 无线电特有的频谱共享特性,为确保系统的传输链路质量和 容量,采取空时编码(STBC) MC-CDMA 通信平台,将 Koskie- Gajic 的控制思想应用于认知无线电系统,选取一种 自适应反馈函数以控制环境噪声和多址干扰的影响,考虑 SIR 的最低目标阈值,对该算法进行改进,设计出新型自适 应功率控制博弈算法(CR-NCPCG),CR-NCPCG 算法可以 根据系统环境噪声和多址干扰强度,自适应调节发射功率和 输出 SIR,满足不同用户输出 SIR 需求。
Cheng Shi-lun Yang Zhen
(Institute of Signal Processing and Transmission, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)
Abstract: Aiming at the discrepancies of the Signal-to-Interference Ratio (SIR) among different users in Cognitive Radios (CR), a Nash game algorithm for SIR-based power control was adopted and a novel adaptive algorithm was designed based on a Space-Time Block Coding MC-CDMA (STBC MC-CDMA) system. Simulation results show that the novel algorithm can regulate their transmitter powers to meet the different SIR requirements effectively and the anti-interference performance of CR system is improved obviously. Key words: Cognitive radio; Non-cooperative power control game; Adaptive function; Signal-to-interference ratio
摘 要:该文以空时编码(STBC) MC-CDMA 网络系统为认知无线电通信平台,将一种基于 SIR 的非合作功率控
制博弈算法应用于该认知无线电系统,并根据用户的 SIR 需求差异,对算法改进设计出新的自适应功率控制博弈
算法(CR-NCPCG)。仿真结果表明 CR-NCPCG 算法以不同用户 SIR 需求为前提,通过不同用户功率的有效控制,
", pM ]T 为用户发射功率,则第 k 个用户的成本函数(cost
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