56000字硕士毕业论文利用博弈论的多输入多输出理解无线电资源支配。

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：56000字

论点：认知,用户,无线电

论文概述：

在多个认知用户的MIMO认知无线电系统中，各个认知用户在对有限的资源进行争夺的同时还要兼顾对主用户及对其它认知用户的影响，为解决这一问题，本文采用多参量静态非合作博弈论对各个

论文正文：

第一章导言

1。1研究的背景和意义

同许多自然资源一样，无线频谱是一种不可逆转的资源。目前，越来越多的用户正在使用移动通信或宽带无线接入服务。计算机网络已经扩展到无线局域网(无线城域网)和WPAN(无线个人网)等许多领域。这导致了对无线频谱需求的增加和无线频谱资源的短缺。现有的无线频带分为两部分:一部分是UFB(无执照频带)；另一部分是LFB(授权频带)。这种分配方法的优点是保证授权频段的用户在传输过程中不受干扰，缺点是频谱利用率低。从图中可以看出，24小时内750兆赫到800兆赫的频谱利用效率，在一些频带中，其他频带的频谱利用效率不高，部分时间频谱利用效率较低，因此在这些频带中存在大量“频谱空孔”。
频谱资源的固定分配方式和用户越来越高的业务要求，使我们面临着无线网络资源短缺的巨大挑战。因此，专家们给出了两个想法:一是寻找新的频谱资源；二是提高现有频谱(主要指授权频段)的利用效率。base 10的第一个想法是开发一些新的和未使用的有效传输频带，但是这种方法有一个限制:由于频谱资源的一些特性，它受到各种限制；认知无线电技术只是第十代的第二个想法。它可以提高频谱利用效率，现已成为缓解频谱资源短缺的首选。因此，认知无线电技术具有广阔的应用前景。认知无线电吸引了越来越多的关注。无论是在国内还是国外，认知无线电这一新技术都受到了人们的关注。认知无线电技术可以被视为未来最具创造性和前瞻性的通信技术之一。作为一种新的通信技术，[/BR/]多输入多输出技术正逐渐成为研究热点，与[4]的十个传统单天线(SISO)系统相比，该技术可以大大提高信道容量。理论上，对于具有10个发射天线和n个接收天线的多输入多输出系统，假设信道是独立的瑞利衰落信道，并且该系统的信道矩阵无关，则该系统的信道容量线性增加
多输入多输出认知无线电技术的优势在于认知无线电技术可以提高频谱利用率，多输入多输出技术具有高信道容量的优势，这是当前认知无线电领域的热点研究课题[m]。近年来，国内外关于多输入多输出认知无线电资源分配的文献越来越多。由此可见，许多学者已经认识到多输入多输出认知无线电资源分配的重要性，并开始对其进行研究。
在具有多个认知用户的多输入多输出认知无线电系统中，当每个认知用户的发射功率、占用带宽和波束形成向量中的任何一个改变时，整个系统都会受到影响。本文采用多参数静态非合作博弈理论，在基数10对所有认知用户公平的前提下，分配认知用户的传输功率。在每个认知用户对主用户影响下，分配每个认知用户占用的带宽；最后，联合考虑多输入多输出认知无线电系统的所有用户，共同优化认知用户的发射功率、占用带宽和波束形成向量。

1.2多输入多输出认知无线电资源分配的研究现状

下面我们将从功率、频率等资源分配方面介绍国内外的现状。
在多输入多输出认知无线电波束形成矢量优化中:在主用户和认知用户共享相同频带的情况下，讨论了使用最小二乘波束形成方法来降低认知用户对主用户的干扰。文献讨论了在多主用户和多认知用户共存的前提下，认知用户联合接收和发射波束形成，从而降低认知用户的发射功率，保证认知用户的QOS。文献研究了一种可随信道参数变化的自适应波束形成，仿真证明了该算法的可行性。本文利用博弈论优化蜂窝多输入多输出认知无线电系统的波束形成向量。本文使用了一个认知用户的“利己主义”和它对其他认知用户的“利他主义”。双方将相互连接。

2.1认知无线电……18-21
2.1.1认知无线电……18-19
2.1.2主要用户保护……19-21[/ Br/] 2.2博弈论……21-24
2.2.1游戏元素和多输入多输出认知……21-22
2.2.2游戏分类……22-24
2.3……多输入多输出认知无线电24-26
2.4本章总结……26-28
第3章……28-38基于非合作博弈理论的
3.1……31-32
3.3功率控制计算……32-36
基于成本函数博弈……28-31
3.2纳什均衡3.3.1算法限制……32[/比尔/] 3.3.2算法迭代……32-33 [/BR/] 3.3.3算法计算步骤和计算……33-34
3.3.4算法模拟……34-36
3.4本章概述……36-38
第4章……38-46
4.1效用函数……39-40[/比尔/] 4.2纳什均衡受以下因素限制……40-41
4.3频率分配算法……41-45
4.3.1算法……41
4.3.2迭代公共……41-42 [/BR/] 4.3.3算法流程图……42-43[/比尔/] 4.3.4算法模拟……43-45
4.4本章概述……45-46

摘要
在具有多个认知用户的多输入多输出认知无线电系统中，每个认知用户在争夺有限资源时必须考虑对主要用户和其他认知用户的影响。为了解决这个问题，本文采用多参数静态非合作博弈理论来优化每个认知用户的功率、频率和波束形成向量。本文的主要工作是:
在多输入多输出认知无线电温度极限模型下，分别优化每个认知用户的功率和频率。考虑到对每个用户的公平性，利用效用函数=收益函数+成本函数的形式，建立了一个新的效用函数。在优化认知用户的能力时，所使用的成本函数主要考虑认知用户之间的干扰。分配频率时，成本函数主要考虑每个认知用户对主用户的不同干扰。分别证明了这两个效用函数的存在性，并分别得到了功率和频率的最优解。仿真证明，该算法确实提高了系统的性能。
联合优化多输入多输出认知无线电系统中的功率、频率和波束形成向量。联合优化采用帕累托最优的定义，使得功率、频率和波束形成向量的联合优化结果满足帕累托最优要求。仿真结果表明，当多个参数联合优化时，系统性能比单个参数有所提高。