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基于VCG机制的认知无线电网络频率分配

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简介:
本文探讨了在认知无线电网络中采用VCG( Vickrey-Clarke-Groves)机制进行频段资源的有效分配方法,通过激励兼容原则提高系统效率与公平性。 本段落探讨了底层认知无线电(CR)网络中的频谱分配问题,在这种网络环境中,CR用户可以共存而不会对许可用户造成不可接受的干扰。为了确定最佳的二次传输频谱带分配以及实现负载均衡以最大化总数据速率,我们提出了一种基于非合作博弈论中Vickrey-Clarke-Groves(VCG)模型的分布式算法。假设误码率固定不变的情况下,在不同二次用户之间进行资源分配可以确保主用用户和次要用户都能达到最低所需的数据传输速度。通过仿真测试证明了该方法不仅具有较快的收敛性,还能有效维持良好的频谱负载平衡。

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  • VCG线
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    本文探讨了在认知无线电网络中采用VCG( Vickrey-Clarke-Groves)机制进行频段资源的有效分配方法,通过激励兼容原则提高系统效率与公平性。 本段落探讨了底层认知无线电(CR)网络中的频谱分配问题,在这种网络环境中,CR用户可以共存而不会对许可用户造成不可接受的干扰。为了确定最佳的二次传输频谱带分配以及实现负载均衡以最大化总数据速率,我们提出了一种基于非合作博弈论中Vickrey-Clarke-Groves(VCG)模型的分布式算法。假设误码率固定不变的情况下,在不同二次用户之间进行资源分配可以确保主用用户和次要用户都能达到最低所需的数据传输速度。通过仿真测试证明了该方法不仅具有较快的收敛性,还能有效维持良好的频谱负载平衡。
  • 线算法
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    本研究探讨了在认知无线电网络中有效的频谱分配算法,旨在提高频谱利用率和系统性能。通过分析现有技术并提出创新方案,以解决频谱资源紧张的问题。 认知无线电的静态频谱分配的一种匹配博弈算法较为罕见,这是我师兄自己编写的。
  • 定价线谱接入算法研究(2014年)
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    本研究聚焦于认知无线电网络中的频谱接入问题,探讨了基于定价机制的高效频谱利用策略,旨在优化资源分配与提高系统性能。 为了研究认知无线电网络中认知用户频谱接入的决策问题,本段落将认知用户的频谱接入过程视为非合作博弈,并考虑到授权用户享有优先使用权的情况,基于带有服务台故障的M/G/1排队理论建立了系统模型。通过该模型分析了个体最优和整体社会最优的接入策略,并在此基础上提出了一种定价机制,使认知用户追求个人利益最大化的目标与社会目标一致,从而实现社会福利的最大化。实验结果表明,采用这种基于定价机制的频谱接入策略能够优化资源配置,满足整个网络的社会需求。
  • 线检测谱感MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一段用于实现认知无线电中基于功率检测的频谱感知算法的MATLAB代码。此代码旨在帮助研究者和工程师们评估并优化频谱使用效率,促进无线通信网络中的动态频谱接入技术发展。 认知无线电频谱感知中的功率检测可以通过编写Matlab代码来实现。这段代码主要用于分析无线电信号的强度,并根据这些数据做出相应的决策或调整通信参数以提高效率和可靠性。
  • MATLAB开发——线谱感优化
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    本研究探讨了在认知无线电网络中利用MATLAB进行频谱感知算法的开发与优化,以提高动态频谱接入效率和系统的整体性能。 本程序是用于认知无线电网络频谱感知的优化工具,旨在提升频谱感知的效果。它针对认知无线电在网络中的应用进行了专门的设计与开发,采用MATLAB进行实现。
  • MATLAB线谱检测
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    本研究利用MATLAB平台开发认知无线电系统中的频谱检测算法,旨在提高无线通信系统的效率与灵活性。通过分析空闲频段,优化资源分配。 基于MATLAB的认知无线电频谱感知调试已通过,希望对大家有所帮助。
  • SVM算法线谱感研究
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    本研究聚焦于认知无线电中的频谱感知问题,采用支持向量机(SVM)算法优化频谱使用效率与准确性,旨在提升无线通信系统的智能化水平和资源利用率。 本段落探讨了认知无线电(CR)中的频谱感知算法,并使用Matlab代码实现了传统能量检测方法及支持向量机(SVM)分类算法的性能对比分析。通过实验,我们生成了三种不同核函数在SVM分类下的检测图,并统计了相应的错误率,最终得出结论:SVM算法优于传统的能量检测算法。
  • 博弈论线线资源模拟研究.m
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    本研究运用博弈论探讨认知无线电中的无线资源分配问题,通过建立数学模型与仿真分析,旨在优化频谱利用率和提高系统性能。 利用MATLAB仿真了基于博弈论的认知无线电无线资源分配的过程,并给出了具体的结果显示。这对学习该过程有一定的帮助。
  • 器学习线优化方法.pdf
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    本文探讨了利用机器学习技术对认知无线网络进行性能优化的方法和策略,通过智能算法提高频谱利用率与网络效率。 随着5G技术的迅猛发展,终端设备的数量急剧增加,导致频谱资源变得日益紧缺。认知无线网络(Cognitive Radio, CR)作为一种解决方案被提出,并被认为能够有效提高频谱利用率。 认知无线网结合了当代无线电通信、计算机科学、微电子学以及软件无线电和现代信号处理等多领域的技术优势。它通过感知周围电磁环境,学习并理解这些信息来自主地为用户找到可用的空闲频段,从而完成有效的信息交换过程。 面对当前紧张的频谱资源状况,在改善频谱分配方面,认知无线网络的概念及其特点被详细阐述,并特别强调了遗传算法、强化学习以及隐马尔可夫模型等机器学习方法在该领域中的应用。这些技术的应用不仅实现了高效的频谱管理,还有效缓解了无线通信中频谱紧张的问题。 最后,文章展望了未来认知无线电网络的发展前景和潜力。
  • 采用遗传算法线方法
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    本研究提出了一种基于遗传算法优化认知无线电中频谱资源分配的方法,旨在提高网络效率和用户满意度。 基于遗传算法的认知无线电频谱分配算法的MATLAB代码实现。这段描述介绍了如何利用遗传算法来优化认知无线网络中的频谱资源分配问题,并提供了相应的MATLAB编程实现方法。