基于非线性价格的语音通信认知中继网络功率控制优化

本文主要探讨了在认知中继网络应用于语音通信场景下的功率控制问题，这是一个关键的挑战，因为需要在提升网络吞吐量的同时确保功率消耗的有效管理。认知中继网络具有动态适应性和自组织能力，这使得传统的功率控制方法可能不再适用。 研究者提出了一个基于非线性价格成本函数的认知中继网络功率控制博弈模型。这个博弈模型的核心在于考虑了价格因素，即通过调整价格系数来平衡功率消耗与通信性能之间的关系。非线性价格反映了网络负荷变化对功率分配的敏感性，使得功率分配更加优化，能够在不同的信道条件下找到最佳的功率使用策略，从而达到纳什均衡状态。 在纳什均衡解中，信道参数和价格系数起着决定性作用。通过这种方式，功率控制方法更好地顺应了认知中继网络的特性，降低了不必要的功率消耗，提升了能源效率，并简化了实际操作中的控制复杂度。与传统的固定价格或线性价格策略相比，这种非线性价格策略能够更有效地优化网络资源利用。 文中还进行了细致的分析和比较，研究了不同价格系数对功率控制效果的影响，旨在揭示最适宜的策略选择。通过仿真结果的验证，证实了这种基于非线性价格的成本函数在认知中继网络中的优越性，能够实现较高的通信性能和较低的功率损耗。 关键词如“认知中继”、“超模博弈”、“价格”和“纳什均衡”揭示了论文的核心关注点，而“功率控制”则明确了研究的技术目标。这篇文章提供了一种创新的思路，对于理解和优化认知中继网络的功率控制策略具有重要的理论价值和实践指导意义。