认知网络中的联盟博弈资源分配与功率控制策略

"本文主要探讨了在认知型飞蜂窝网络（CFN）中，如何有效解决上行干扰问题，提出了基于联盟博弈的资源分配与功率控制策略。通过分析建模，作者提出用户合作策略，允许同一频段的宏用户与飞用户通过合作博弈形成联盟，并利用时分复用技术共享信道。在联盟内部，依据用户速率进行功率控制，以优化网络性能。研究表明，这一优化模型能够提高双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率，降低相互干扰，提升系统能效，并增加用户接入率。" 在认知型飞蜂窝网络中，传统的资源分配和功率控制方法往往难以应对复杂多变的网络环境，尤其是宏蜂窝和飞蜂窝共存的异构网络结构。认知无线电技术的引入使得飞基站具有感知和适应环境的能力，但同时也带来了新的干扰问题。论文针对这一问题，提出了一种创新的解决方案。 首先，论文分析了认知型飞蜂窝网络的上下行链路特性，明确了上行干扰是影响系统性能的关键因素。然后，通过频分复用技术，将用户划分为不同的频率段，减少同频干扰的可能性。在此基础上，提出了联盟博弈的概念，允许处于同一频率段的宏用户和飞用户结成联盟，共享信道资源。联盟的形成是基于博弈论中的合作策略，确保各成员通过合作获得比单独行动更高的收益。 联盟内部，采用时分复用技术，使得不同用户在不同时隙使用信道，进一步减少了干扰。同时，论文还考虑了联盟内用户的功率控制问题，通过对联盟后用户速率的评估，动态调整每个用户的发射功率，以达到整体性能的最大化。 仿真结果显示，这种基于联盟博弈的资源分配与功率控制策略有效地提高了系统的吞吐量，增强了飞蜂窝用户的接入体验，显著降低了异构网络中的相互干扰，提升了整个系统的能源效率。此外，由于更公平的资源分配和更精细的功率控制，用户接入率也得到了显著提升。 这项研究为认知型飞蜂窝网络的资源管理和干扰抑制提供了一种新的理论框架，对于未来无线通信网络的设计和优化具有重要的参考价值。该研究不仅理论性强，而且有实际应用潜力，有助于推动认知无线电技术在异构网络中的广泛应用。