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协作认知无线网络中的功率优化及中继选择策略.pdf
第33卷第5 期 计 算 机 应 用 研 究 Vol33 No5
2016年5 月 Application Research ofComputers May2016
协作认知无线网络中的功率优化及中继选择策略
伍仁勇 ,王文茹,李仁发
(湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082)
摘 要:如何在协作认知网络中有效地实现主要用户和认知用户的频谱共享,即如何在众多认知用户中选择合适
的认知中继集是一个基本问题。通过确定并优化主要用户和认知用户效用函数来解决该问题,因采用了纳什均衡
理论,故称之为基于博弈论的多中继选择算法(multiple relay selection based on game theory,GTMRS)。在任一认知
中继集合中,认知用户之间能够形成非合作功率的博弈模型,可基于纳什均衡得到认知用户的优化协作功率分配
算法。在寻找一组确定的中继集合来实现主要用户效用的最大化过程中,引入了修改的信道调和平均数因子,其
目的是移除信噪比较小的中继节点,以最大化系统的信噪比。仿真结果显示,该算法能够使更多的认知用户接入
到授权频谱中,同时使得主要用户获得更大的效用以及传输速率。因此,基于博弈的多中继选择算法能够有效选
择合适的认知中继,并获得主要用户和认知用户在效用上的最优化。
关键词:协作认知无线网络;频谱共享;纳什均衡;功率优化;中继选择
中图分类号:TN925 文献标志码:A 文章编号:10013695(2016)05148605
doi:10.3969/j.issn.10013695.2016.05.047
Power optimization and relay selection strategy in
cooperative cognitive radio networks
Wu Renyong ,Wang Wenru,Li Renfa
(College ofInformation Science &Engineering,Hunan University,Changsha410082,China)
Abstract:How to fulfill efficientspectrumsharingamongprimaryuser (PU)andcognitiveusers (CUs),orinotherwords,how
to select the suitable partners among many CUs to cooperate with PU was the key issue in cooperative cognitive radio networks
(CCRN).ThispapersolvedtheproblembyoptimizingPU andCUs’utility,thealgorithmwascalledGTMRSasaresultofadop
ting Nash equilibrium(NE).For any set ofcognitive users,it formed a noncooperative power game model among CUs,thus it
CU’s optimizedpowerallocationalgorithmaccordingtoNE.Onthebasisofthese,PUneedtofindadeterminedrelaysettomax
imize itsutility.In the process,it introduced a modified channel h
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