[發明專利]高效與公平的動態頻譜分配方法

有效

• 申請號: 201110371988.9
• 申請日: 2011-11-21
• 公開（公告）號: CN102404747A
• 公開（公告）日: 2012-04-04
• 發明（設計）人: 馬忠貴;周賢偉;曾廣平
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: H04W16/10
• 分類號: H04W16/10
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種高效與公平的動態頻譜分配方法，適用于交互式認知無線網絡，其特征在于，包括以下步驟：

基于合作微分博弈理論，將交互式認知無線網絡劃分為不同的聯盟，建立交互式認知無線網絡“聯盟-競爭”型體系結構；

設定交互式認知無線網絡具有n個認知用戶，以及每個認知用戶i∈N的目標函數或支付函數為：

maxui∫0∞[x(s)-ui(s)x(s)ui(s)]exp(-rs)ds,]]>i∈N＝{1，2，...，n}，s∈[0，∞)；(1)

式(1)中，s表示時刻，N表示認知用戶集合，狀態變量x(s)表示交互式認知無線網絡在時刻s可用頻譜的百分比，控制變量ui(s)表示每個認知用戶i∈N在時刻s的頻譜接入率，正常數r表示交互式認知無線網絡的貼現率，可用頻譜的百分比x(s)滿足如下的動態系統：

x·(s)=x(s)-Σi=1nui(s)]]>

x(0)＝x₀；(2)

對式(1)求解。

2.根據權利要求1所述的高效與公平的動態頻譜分配方法，其特征在于，將交互式認知無線網絡劃分為不同聯盟的根據為位置、頻率范圍、頻率使用密集程度和發射功率。

3.根據權利要求1所述的高效與公平的動態頻譜分配方法，其特征在于，設正常數r＝1.5。

4.根據權利要求1所述的高效與公平的動態頻譜分配方法，其特征在于，對式(1)求解進一步包括以下步驟：

計算總聯盟的最大收益；

計算聯盟中各個成員在非合作的情況下的納什均衡解；

計算除總聯盟之外的所有可能聯盟的收益；

確定特征方程；

計算夏普利值；

確定一個具有時間一致性的收益分配程序。

5.根據權利要求4所述的高效與公平的動態頻譜分配方法，其特征在于，

在計算總聯盟的最大收益步驟中，將計算總聯盟的最大收益視為求解一個標準的動態規劃問題，則最大化所有認知用戶頻譜使用率的目標函數或支付函數的約束條件為所述式(2)，借此得到：

maxui,u2,...unΣi∈N∫t∞[x(s)-ui(s)x(s)ui(s)]exp[-r(s-t)]ds;---(3)]]>

x·(t)=x(t)-Σi=1nui(t),x(0)=x0,x(t)=xN(t);---(4)]]>

計算貝爾曼方程如下式(5)，以求解式(3)-(4)的反饋納什均衡解：

rW(N,x,t)=maxu1,u2,...un{Σi=1nx-uixui+Wx(N,x,t)(x-Σi=1nui)}---(5)]]>

其中，W(N，x，t)表示所述動態規劃問題的貝爾曼值函數，對式(5)的兩邊分別對u_i求偏導數，可得：

uiN=[1-Wx(N,x,t)]x/2,i∈N;]]>

將帶入式(5)并求解，可得：

W(N,x,t)=n+1-2n+1nx;---(6)]]>

uiN=2n+1-12nx,i∈N;---(7)]]>

式(7)顯示在總聯盟下頻譜接入率與可用頻譜的百分比x的關系，且交互式認知無線網絡最優的可用頻譜的百分比如下式：

xN(t)=x0exp(3-2n+12t);---(8)]]>

在計算聯盟中各個成員在非合作的情況下的納什均衡解的步驟中，式(1)-(2)的反饋納什均衡解滿足下式(9)：

rVi(t,x)=maxui{x-uixui+Vxi(t,x)(x-ui-Σj=1,j≠inuj)};---(9)]]>

其中，Vⁱ(t，x)表示第i個認知用戶的貝爾曼值函數，對式(9)的兩邊分別對u_i求偏導數，可得：

ui*=[1-Vxi(t,x)]x/2,i∈N;---(10)]]>

將式(10)帶入式(9)并求解，可得：

Vi(t,x)=n+1-n2+22n-1x,i∈N;---(11)]]>

每個認知用戶i∈N的頻譜接入率的反饋納什均衡解求解如下：

ui*=n-2+n2+22(2n-1)x,i∈N;---(12)]]>

在計算除總聯盟之外的所有可能聯盟的收益的步驟中，計算除總聯盟和單個認知用戶組成的博弈的收益，這樣的聯盟有2ⁿ-n-2。以W(K，x，t)表示聯盟K的貝爾曼值函數，則W(K，x，t)滿足以下的貝爾曼方程：

rW(K,x,t)=maxui,i∈K{Σi∈Kx-uixui+Wx(K,x,t)[x-Σi∈Kui-Σj∉Kuj*]};---(13)]]>

對式(13)的兩邊分別對u_i求偏導數，可得：

uiK=[1-Wx(K,x,t)]x/2,i∈K;]]>

將帶入式(13)并求解，可得：

W(K,x,t)=A-A2-k2kx;---(14)]]>

uiK=k-A+A2-k22kx,i∈K;---(15)]]>

其中：A=n+1-(n-k)·n+1-n2+22n-1;]]>

在確定特征方程的步驟中，將所述合作博弈的特征函數v(K；x，t)定義如下：

v({i}；x，t)＝Vⁱ(t，x)；

v(K;x,t)=W(K,x,t),K⊆N;]]>

其中，特征函數值由下式給定：

v({i};x,t)=Vi(t,x)=n+1-n2+22n-1x,i∈K;]]>

v(K;x,t)=W(K,x,t)=A-A2-k2kx;]]>

A=n+1-(n-k)·n+1-n2+22n-1,K⊆N;]]>

在計算夏普利值的步驟中，該合作博弈的夏普利值如下：

Φiv(x,t)=Σi∈K(k-1)!(n-k)!n![v(K;x,t)-v(K/{i};x,t)]]]>

i＝1，...，n???；(16)

當n＝3時有：

Φiv(x,t)=4-79x,i∈{1,2,3};---(17)]]>

在確定一個具有時間一致性的收益分配程序的步驟中，根據式(8)表示的交互式認知無線網絡最優的可用頻譜的百分比x^N(t)，利用下式(18)的分配函數，對夏普利值提供一個瞬時的分配：

Bi(t)=rΦiv(xN(t),t)-ddtΦiv(xN(t),t);---(18)]]>

直接計算得：

Bi(t)=47-718xN(t);---(19)]]>