【摘 要】
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随着通信技术的快速发展,无线资源越来越紧缺。作为解决无线资源匮乏最有效的措施之一,认知无线电吸引了越来越多研究者的注意。由于认知无线网络中认知用户对授权用户产生的
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随着通信技术的快速发展,无线资源越来越紧缺。作为解决无线资源匮乏最有效的措施之一,认知无线电吸引了越来越多研究者的注意。由于认知无线网络中认知用户对授权用户产生的干扰需要严格控制,并且认知用户本身也有QoS需求,故必须对认知用户的发射功率进行控制。认知无线网络中,认知用户之间的竞争关系使得研究者利用博弈论来解决功率控制问题。本文考虑多认知用户共存场景中用户之间的干扰问题,在授权用户和认知用户同时接入频谱资源的情况下,联合授权用户干扰门限限制和认知用户的QoS需求,研究以认知系统的总能效为主要目标的分布式功率控制问题。针对现有算法中认知系统总能效比较低情况,本文提出一种基于非合作博弈算法的多领导者斯塔克伯格尔博弈的分布式功率迭代算法,该算法在执行过程中动态地将认知用户分为两部分,并且两部分用户以降低系统中干扰为目标实施不同的策略直至算法收敛。较大部分通过博弈论实现分布式功率控制的算法而言,该算法通过认知用户之间合作与非合作结合的方式,弥补了认知用户在自私地最大化自身效用时带来的整体性能的损失,且简单效用函数的引入使得该算法更具有现实可实施性。最后,仿真结果验证了本文所提功率控制算法在认知用户能够正常通信的基础上,提高了授权用户的通信质量和认知系统的总能效,降低了认知用户的发射功率,实现了资源的高效利用。
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