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随着宽带无线通信和移动互联网的快速发展,人们对高速无线数据传输业务的需求日益迫切。无线频谱作为一种不可再生资源,未来无线通信技术的发展面临着频谱资源匮乏和传输环境恶劣的困难,对通信的有效性和可靠性带来了极大的挑战。认知无线电技术的高度智能性可以显著提高现有固定分配频谱的利用率,能够允许空闲频谱被未授权的认知用户使用,也即允许认知用户动态共享频谱,从而充分利用现有的频谱资源为更多用户提供服务。MIMO技术是移动通信系统的关键技术之一,它的最大优点是能够在无需额外增加带宽和发射功率的情况下显著提高系统的传输速率。因此,将MIMO技术与认知无线电技术相结合,即认知MIMO技术,可以进一步提高频谱效率,从而满足为更多用户提供高传输速率服务的需求。 博弈论,是一种用严谨数学模型来解决现实中利害冲突的理论。将博弈论引入认知 MIMO系统的研究是解决频谱共享问题的新途径。本文研究基于博弈论的认知MIMO联合预编码和功率分配算法。该算法考虑对认知用户进行最优功率分配的同时,如何对它们进行最优的预编码设计。本文的主要贡献如下: (1)首先对完美信道状态信息下认知MIMO联合预编码和功率分配问题进行研究,并将博弈论模型引入认知 MIMO系统中。将认知用户的联合预编码和功率分配问题,建模成“一种带有代价函数的非合作联合预编码和功率分配博弈”。在此博弈中,证明了纳什均衡的存在性和唯一性,并且提出基于博弈论的联合预编码和功率分配算法,纳什均衡作为非合作博弈的解。最后仿真验证了所提算法的收敛性。 (2)在实际环境中,由于认知基站和主用户之间缺少协作,因此认知基站并不知主用户的信道状态信息,于是本文进一步研究不完美信道信息下基于博弈论的联合预编码和功率分配问题。由于鲁棒干扰的存在,最佳响应得不到闭式解,因此使用最坏情况理论,通过采用合适的带有信道误差的干扰功率约束将优化问题转化为二价锥规划(SOCP)问题,大大降低了复杂度。最后数值仿真了不完美信道下认知用户的和速率收敛于传输功率。 本文的研究成果对认知 MIMO系统中认知用户的资源分配问题有借鉴和启发意义,在解决无线通信系统频谱资源分配问题方面具有良好的应用前景。