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针对认知无线网络中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,提出了一种新的基于斯坦克尔伯格(Stackelberg)博弈的功率控制算法。建立了主次用户双层网络模型,将主用户设置为领导者,次用户设置为追随者,并对次用户产生的总干扰进行定量分析。在次用户多次博弈的过程中,动态地调整主用户单位干扰价格,在保证主用户自身正常通信前提下,尽量使得收益最大化,提高主用户的参与积极性。仿真实验表明,该算法在保证主次用户的服务质量(QoS)前提下,有效地减小了次用户的发射功率,而且能获得更高的系统容量。 相似文献
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介绍了认知无线电的物理层结构,提出了非博弈相对论在认知无线电中的一般分析方法。以最小化系统的总干扰水平为目标,借助引入新的代价函数构建了一种非合作博弈的功率控制模型,该模型能够对认知用户通过提高发射功率获得更大效益的行为进行惩罚,并通过对发射功率超过干扰温度的认知用户的严惩,使认知用户认识到牺牲一定的信干比可以带来整体效益的最优,从而避免了超过干扰温度后系统性能的迅速下降。 相似文献
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如何提高能量效率是当前认知星地一体化网络研究的热点问题之一,而功率控制是提高能量效率的重要方法。另外,在实际中,由于信道信息评估误差和反馈时延致使所获得信道增益信息是不完美的,从而使得已有基于完美信息的功率算法不能满足系统性能。为此,针对认知星地一体化网络中无线信道信息不确定的情况,进行鲁棒功率控制算法的研究。首先,针对认知用户的瞬时信噪比和对主用户的干扰受信道衰落的影响而具有不确定性的情况,建立了最差情况下的鲁棒优化问题;其次,利用分式规划和拉格朗日对偶分解理论提出了一个低复杂度的鲁棒功率控制算法。仿真分析表明,提出的鲁棒功率控制算法不仅能够严格保证主用户的通信质量,并且与传统的非鲁棒功率控制算法相比能够提高网络能量效率。 相似文献
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为了解决宏蜂窝与飞蜂窝构成的两层异构网络上行干扰与资源分配问题,提出了一种在认知型飞蜂窝的双层异构网中结合子信道分配和功率控制进行资源分配的框架。通过对异构网中跨层干扰问题进行分析与建模,将求解最优子信道分配矩阵和用户发射功率矩阵作为干扰管理问题的解决方法。模型中认知型飞蜂窝网络子信道和飞蜂窝网络用户构成非合作博弈,双方利用效用函数最优值进行匹配,构成初始信道分配矩阵;再由接入控制器根据接入条件从初始信道分配矩阵中筛选用户,并优化接入用户的发射功率矩阵,得到最优子信道分配矩阵和功率矩阵。仿真结果表明,优化框架提高了双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率,降低了异构网中跨层干扰。 相似文献
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为提高高速下行链路分组接入(HSDPA)系统功率的利用率,降低干扰,提出了HS-SCCH控制信道的两种功率控制算法:基于下行DPCCH导频域的功率偏移和基于CQI的功率控制.仿真表明,当信道条件好、时延小的时候,第一种算法优于第二种算法大约1~2 dB;当信道条件差、时延大的时候,第二种算法优于第一种算法大约2~5 dB.两种算法结合使用时,能达到更好的效果. 相似文献
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无人机蜂群网络是一种由大量节点组成的分层、多簇结构的无线通信网络。重点研究了多信道条件下功率优化控制问题及措施,提出了一种基于非合作博弈的分布式功率控制方法。该博弈问题的价格因子设计考虑了网络节点重要度因子的影响,每个节点根据连接关系评估得到全网节点的重要度因子。给出了分布式价格功率控制算法。对所提出的算法进行典型场景下的仿真分析,结果表明该算法能够快速收敛,保证簇首、核心节点等高重要度节点的干扰容限,提高网络的可靠性,达到系统总体效用最优。 相似文献
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分析了认知无线电网络的集中式、AdHoc式和Mesh式体系架构及其节点与链路特性。在
认知无线电终端方面,分析了系统组成,并阐述了其认知引擎中环境感知模块、方案制定与优化模
块、知识库、知识进化器和接口模块的功能定义以及认知循环过程。最后,论述了认知无线电的频谱
感知、频谱分配以及功率控制关键技术。 相似文献
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为了提高认知用户的接入效率,同时兼顾其QoS需求,提出了一种应用于认知无线网络的基
于业务区分的自适应MAC协议。对不同业务采取
不同的最优频谱检测时间,实时业务(RT)以最小化接入时延为目的确定最优的
频谱检测时间,而非实时用户(NRT)则以最大化吞吐率为目标确定最佳的频
谱检测时间。根据所确定出的最佳频谱检测时间,结合当前的业务到达速率和调度策略,不
同业务以时隙Aloha的方式接入空闲频谱。理论分析和仿真表明,所提出的自适应MAC协议能
够自适应地为认知用户的不同业务确定最优频谱检测时间,从而有效地提高频谱使用效率,
保证不同业务的QoS需求。 相似文献
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针对采用联合overlay和underlay频谱共享模式的认知中继网络,基于频谱感知结果和干扰信道条件,提出了自适应功率控制策略,从理论上分析了次用户的中断概率。通过Monte-Carlo仿真,与单一overlay或underlay频谱共享模式和固定功率控制方案下次用户的中断性能进行了比较。仿真结果表明,采用自适应功率控制方案,在相同中断概率条件下,次用户对主用户的干扰概率降低了70%~80%;在相同干扰概率条件下,次用户的中断概率降低了1~2个数量级,频谱共享性能得到了有效提高。 相似文献
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针对多用户多输入多输出(MU-MIMO)天线系统,提出了一种基于非合作博弈论的功率分配方案。此博弈模型中,以用户在系统中的信号泄漏噪声比值(SLNR)作为用户功率分配和公平性参数设置的依据,保证用户所期望的服务质量和公平性,并证明了纳什均衡的存在性。其次,考虑信道估计误差的影响,提出了一种基于滑动模型的迭代功率分配控制算法满足所有用户的最小通信质量要求。仿真结果显示此方案在信道误差的情况下,相比现有方案可提高系统吞吐量。 相似文献
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设计认知无线网络路由算法时,需要兼顾主用户保护与路由性能两个方面。为了提高认知无线网络中次用户之间路由的端到端性能,提出了基于无线电环境地图的路由优化机制,该机制中无线电环境地图能够为次用户提供主用户保护有关的无线电环境数据。首先,无线电环境地图根据次用户的数据请求将各授权频段的可用概率与功率控制相关信息反馈到该次用户;其次,次用户可以计算出与上一跳次用户之间的链路稳定性以及传输时延;最后,目的次用户通过计算每条路由的端到端吞吐量的期望值,然后选取期望值最大的一条路由。仿真结果表明,该路由机制在平均分组投递率、平均端到端吞吐量、平均端到端时延方面均优于对比路由算法。 相似文献
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针对自私性无线协作中继(CR)网络中的放大再中继(AF)和解码再中继(DF)协议,分别给出
公平且有效率的协作中继功率分配方案。两种方案虽然具体研究内容有差别,但有着共同
的研究策略。首先,将节点间的协作功率选择问题建模为纳什议价博弈问题(NBP);然后,
通过求取其纳什议价解(NBS)获得协作节点的共赢策略;最后,针对AF和DF协议分别给出计
算机仿真。仿真结果表明,所提出协作中继性能改进算法的效率性体现在所有协作节点在AF
和DF协议中均获得信号接收质量的提高,其公平性则体现在任意节点为其协作伙伴所贡献的
转发功率大小仅取决于对方为其带来的性能增益大小。 相似文献