認知無線電系統(tǒng)功率控制和頻譜分配技術(shù)研究與閉環(huán)功率控制實現(xiàn) 碩士論文

1、碩士學位論文認知無線電系統(tǒng)功率控制和頻譜分配技術(shù)研究與閉環(huán)功率控制實現(xiàn)申請人：馮冀學科專業(yè)：信息與通信工程指導教師：羅新民 副教授2008年05月study of power control and spectrum allocation and implementation of close loop power control in cognitive radio systema thesis submitted toxian jiaotong universityin partial fulfillment of the requirementsfor the degree ofmast

2、er of engineering sciencebyji feng(information and communication engineering)supervisor: associate prof. xinmin luomay 2008論文題目：認知無線電系統(tǒng)功率控制和頻譜分配技術(shù)研究與閉環(huán)功率控制實現(xiàn) 本研究得到國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（“863”計劃）（編號：2005aa123910），陜西省自然科學基金項目（編號：2006f41），陜西省科技攻關(guān)計劃項目（編號：2005k04-g11）資助。學科專業(yè)：信息與通信工程申請人：馮冀指導教師：羅新民 副教授摘 要認知無線電技術(shù)能夠主動檢

3、測頻譜使用情況，自適應的改變自身通信參數(shù)。在不影響授權(quán)用戶的前提下，擇機選擇授權(quán)用戶的空閑頻段進行通信，具有靈活、頻譜利用率高等優(yōu)點，因而引起了國內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注。由于認知無線電用戶與授權(quán)用戶共享頻段，且授權(quán)用戶具有最高優(yōu)先級，使認知無線電相關(guān)技術(shù)具有新的特點。論文對認知無線電系統(tǒng)的功率控制和頻譜分配技術(shù)展開研究，并設計實現(xiàn)了認知無線電實驗系統(tǒng)上的閉環(huán)功率控制模塊。首先，論文在分析認知無線電自適應、交互式?jīng)Q策過程的基礎(chǔ)上，建立了功率控制的博弈論模型。針對采用非共享機制的認知無線電系統(tǒng)，提出了基于函數(shù)的功率控制博弈算法。仿真結(jié)果表明：與已有算法相比，新算法在保證認知無線電用戶信干噪比的前提下

4、，提高了系統(tǒng)吞吐量。針對采用共享機制的認知無線電系統(tǒng)，改進了效用函數(shù)，提出了基于指數(shù)懲罰系數(shù)的功率控制博弈算法。仿真結(jié)果表明：新算法保障了授權(quán)用戶足夠低的掉線概率和認知無線電用戶的信干噪比，有效控制了發(fā)射功率。其次，針對采用ofdm技術(shù)的認知無線電系統(tǒng)中占用信道數(shù)和時間開銷的矛盾，論文提出實際吞吐量的概念及基于此概念的一種最優(yōu)頻譜分配策略，并設計了基于遺傳算法的最優(yōu)策略求解方法。仿真結(jié)果表明：當分配給認知無線電用戶的頻譜資源較少時，實際吞吐量隨著分配的頻譜資源的增多而增大。隨著占用的頻譜資源進一步增多，與授權(quán)用戶發(fā)生沖突的概率增大，實際吞吐量反而呈單調(diào)下降趨勢。論文提出的策略對認知無線電用戶占

5、用信道數(shù)進行了優(yōu)化，提高了系統(tǒng)性能。最后，論文在調(diào)試認知無線電實驗系統(tǒng)射頻模塊的基礎(chǔ)上，設計并實現(xiàn)了閉環(huán)功率控制模塊。調(diào)試結(jié)果表明：在射頻模塊工作正常的基礎(chǔ)上，本模塊能夠?qū)Πl(fā)射功率進行準確、實時的控制；在移動情況下，能夠?qū)π诺涝鲆娴淖兓龀黾皶r補償，保障了接收端足夠高的信噪比和足夠低的誤碼率。關(guān) 鍵 詞：認知無線電；博弈論；功率控制；頻譜分配；閉環(huán)論文類型：應用研究title:study of power control and spectrum allocation and implementation of close loop power control in cognitive rad

6、io systemthis research was funded by the national high-tech research and development plan（”863” plan）（no.2005aa123910）,shaanxi province natural science fund（no.2006f41）and shaanxi province scientific and technological plan（no.2005k04-g11）.speciality:information and communication engineeringapplicant

7、:ji fengsupervisor:associate prof. xinmin luoabstractcognitive radio technology can detect the utilization of the spectrum initiatively, and change its communication parameters adaptively. on the premise of no prejudice to licensed users, cognitive radio can choose the idle spectrum of licensed user

8、s to communicate in proper opportunities. for its advantages of agility, and high spectrum utilization, cognitive radio has been concerned widely by the scholars at home and abroad. because licensed users share spetrum resource with cognitive users and have the highest priority, the technologies in

9、cognitive radio have new characteristics. the technologies of power control and spectrum allocation in cognitive radio systems is researched, and close loop power control module in cognitive radio experimental system is designed and implemented in this thesis.firstly, based on the analysis of adapti

10、ve and interactive decision process in cognitive radio, a game theory model of power control is established. aimed at cognitive radio system based on exclusive model, a power control game algorithm based on arctan function is proposed. the simulation results show that new algorithm not only guarante

11、es the cognitive users sinr,but also imporves the system throughput compared with other algorithms. aimed at cognitive radio system based on common model, the utility function is improved,and a power control game algorithm based on exponent chastisement factor is proposed. the simulation results sho

12、w that new algorithm guarantees the sinr of cognitive users and low enough outage probability of licensed users, and the transmitting power is controlled effectively.secondly, aimed at the contradiction between number of occupied channels and time cost in ofdm cognitive radio system. a goodput conce

13、pt and an optimal spectrum allocation strategy based on this concept are proposed. and a method based on genetic algorithm for the solution of the optimal strategy is designed. the simulation results show that when the spectrum resource allocated to the cognitive users is small, the goodput increase

14、s with the increase of allocated spectrum resource; when the occupied spectrum resource by cognitive users increases further, the conflict probability to licensed users increases, and the goodput decreases monotonically with the increase of allocated spectrum resource. this strategy proposed in the

15、thesis optimizes the number of occupied channels by cognitive users, and improves the ofdm cognitive radio system performance.finally, close loop power control module in cognitive radio experimental system is designed and implemented based on debugging of rf module in experimental system. the debugg

16、ing results show that transmitting power can be controlled accurately and in real-time by this module based on rf modules normal operation; when the experimental terminal is moving, the change of channel gain can be compensated in time, and snr and ber in receiver can be guaranteed.key words: cognit

17、ive radio; game theory; power control; spectrum allocation; close looptype of thesis: applied research目 錄1 緒論11.1 選題背景及意義11.2 認知無線電的定義及研究現(xiàn)狀21.3 論文完成工作與結(jié)構(gòu)安排32 博弈論及其在認知無線電中的應用52.1 博弈論概述52.1.1 博弈論的定義52.1.2 博弈論的基本模型及分類62.1.3 納什均衡的分析和求解72.2 博弈論在認知無線電中的應用102.2.1 認知無線電的交互作用102.2.2 博弈論在認知無線電中的應用112.2.3 認知無線

18、電功率控制算法的博弈論建模122.3 本章小結(jié)133 基于博弈論的認知無線電功率控制算法143.1 現(xiàn)有的基于博弈論的功率控制算法143.1.1 sinr平衡算法143.1.2 saraydar-mandayam算法153.1.3 koskie-gajic算法163.1.4 現(xiàn)有算法小結(jié)173.2 基于非共享機制的認知無線電系統(tǒng)功率控制算法173.2.1 基于非共享機制的認知無線電系統(tǒng)模型173.2.2 算法的博弈論建模193.2.3 納什均衡求解和算法流程223.2.4 算法收斂性證明243.3 基于共享機制的認知無線電系統(tǒng)功率控制算法253.3.1 干擾溫度的提出背景和基本概念253.3.

19、2 基于共享機制的認知無線電系統(tǒng)模型273.3.3 算法的博弈論建模283.3.4 納什均衡求解和算法流程303.3.5 算法收斂性證明303.4 仿真實驗及分析323.4.1 基于非共享機制的認知無線電系統(tǒng)功率控制算法323.4.2 基于共享機制的認知無線電系統(tǒng)功率控制算法383.5 本章小結(jié)414 基于實際吞吐量的認知無線電頻譜分配策略434.1 問題描述434.2 系統(tǒng)模型434.2.1 基于ofdm技術(shù)的認知無線電系統(tǒng)434.2.2 通信模型444.3 基于實際吞吐量的頻譜分配策略464.3.1 實際吞吐量464.3.2 傳輸時間損失率474.3.3 遺傳算法求解484.4 仿真實驗及

20、分析494.5 本章小結(jié)505 認知無線電實驗系統(tǒng)的閉環(huán)功率控制實現(xiàn)515.1 認知無線電實驗系統(tǒng)概述515.2 閉環(huán)功率控制的原理525.3 閉環(huán)功率控制實現(xiàn)方案525.3.1 工作流程525.3.2 硬件系統(tǒng)及其接口535.3.3 幀結(jié)構(gòu)設計及主要參數(shù)575.4 閉環(huán)功率控制的軟件設計595.5 調(diào)試與實驗結(jié)果625.5.1 射頻調(diào)試結(jié)果625.5.2 閉環(huán)功率控制調(diào)試結(jié)果645.6 本章小結(jié)666 結(jié)論與展望676.1 論文總結(jié)676.2 下一步工作展望68致 謝70參考文獻71攻讀學位期間取得的研究成果74聲明contents1 preface1 1.1 topic significa

21、nce and background1 1.2 definition of cognitive radio and status quo of research2 1.3 main work and structure of thesis32 game theory and its application in cognitive radio5 2.1 summarization of game theory5 2.1.1 definition of game theory5 2.1.2 models and categories of game theory6 2.1.3 analysis

22、and solution of nash equilibrium7 2.2 application of game theory in cognitive radio10 2.2.1 interactions of cognitive radio10 2.2.2 application of game theory in cognitive radio11 2.2.3 modeling of power control based on game theory in cognitive radio12 2.3 brief summary133 power control algorithms

23、based on game theory in cognitive radio14 3.1 current power control algorithms based on game theory14 3.1.1 sinr balance algorithm14 3.1.2 saraydar-mandayam algorithm15 3.1.3 koskie-gajic algorithm16 3.1.4 summarization of current algorithms17 3.2 power control algorithm in cognitive radio system of

24、 exclusive model17 3.2.1 cognitive radio system based on exclusive model17 3.2.2 modeling of power control algorithm based on game theory19 3.2.3 nash equilibrium solution and algorithm procedure22 3.2.4 proof of algorithm convergence24 3.3 power control algorithm in cognitive radio system of common

25、 model25 3.3.1 background and basic concepts of interference temperature25 3.3.2 cognitive radio system based on common model27 3.3.3 modeling of power control algorithm based on game theory28 3.3.4 nash equilibrium solution and algorithm procedure30 3.3.5 proof of algorithm convergence30 3.4 simula

26、tions and analysises32 3.4.1 power control algorithm in cognitive radio system of exclusive model32 3.4.2 power control algorithm in cognitive radio system of common model38 3.5 brief summary414 a spectrum allocation strategy based on goodput43 4.1 problem description43 4.2 system model43 4.2.1 cogn

27、itive radio systems based on ofdm43 4.2.2 communication models of licensed users and cognitive users44 4.3 a spectrum allocation strategy based on goodput46 4.3.1 goodput46 4.3.2 loss ratio of transmitting time47 4.3.3 solution of genetic algorithm48 4.4 simulations and analysises49 4.5 brief summar

28、y505 implementation of close loop power control in cognitive radio system51 5.1 summarization of cognitive radio experimental system51 5.2 principle of close loop power control52 5.3 implementation project of close loop power control52 5.3.1 work flow52 5.3.2 hardware system and interfaces53 5.3.3 d

29、esign of frame structure and working parameters57 5.4 software design of close loop power control59 5.5 debugging and results of experimentation62 5.5.1 debugging and results of radio frequency62 5.5.2 debugging and results of close loop power control64 5.6 brief summary666 conclusions and suggestio

30、ns67 6.1 conclusion67 6.2 expectation68acknowledgements70references71achievements74declaration1 緒論1.1 選題背景及意義近年來，隨著人們對無線通信業(yè)務需求的不斷提高，各種無線通信技術(shù)得到前所未有的迅猛發(fā)展。在此過程中，無線頻譜空間被劃分給各種不同的通信技術(shù)使用，在大多數(shù)國家3ghz以下的頻段幾乎全部分配給了已授權(quán)的無線通信系統(tǒng)（或稱為授權(quán)用戶（licensed user）1。一方面，這種固定的頻譜劃分方式使得可用頻譜資源變得越來越少。另一方面，已授權(quán)頻帶的不同頻段頻譜利用率相差懸殊，一些頻段使用得

31、非常頻繁，而另一些頻段大部分時間內(nèi)卻沒有用戶使用，整體上來看目前頻譜利用率低下。美國聯(lián)邦通信委員會（federal communications commission, fcc）的下屬機構(gòu)sptf（spectrum policy task force）的報告2表明，目前美國的無線頻譜資源利用率一般介于15%到85%之間；另有文獻表明34 ghz頻帶利用率只有0.5，45 ghz頻帶利用率下降到0.33?？梢钥闯鲱l譜資源的緊張的一個重要原因是當前的這種頻譜分配和管理方式限制了已授權(quán)的空閑頻段被非授權(quán)用戶使用。為了解決這種效率低下的頻譜管理方式與不斷增長的頻譜資源需求之間的矛盾，joseph mi

32、tola博士于1999年提出的認知無線電（cognitive radio, cr）的概念得到了學術(shù)界廣泛的關(guān)注。他描述了認知無線電如何通過一種“無線電知識表示語言”（radio knowledge representation language, rkrl）的新語言提高個人無線業(yè)務的靈活性4。fcc于2003年12月發(fā)出以最佳方式實現(xiàn)認知無線電的提議5,6，結(jié)合軟件定義無線電方法，以自適應、動態(tài)的方式實現(xiàn)多用戶共享頻譜資源的頻譜管理和利用。由于認知無線電系統(tǒng)建立在對已授權(quán)頻段利用的基礎(chǔ)上，因此下列幾個問題需要研究：如何保證授權(quán)用戶不受認知無線電用戶影響；如何保障認知無線電用戶通信質(zhì)量，提高認知

33、無線電系統(tǒng)容量；如何合理利用有限的頻譜資源，并對認知無線電用戶功率進行有效控制。功率控制和頻譜分配技術(shù)是無線資源管理（radio resource management, rrm）中的關(guān)鍵內(nèi)容7。發(fā)射功率和頻譜資源如果得到有效利用，就能夠使認知用戶對授權(quán)用戶的干擾減小，同時使認知無線電系統(tǒng)的容量增加、通信質(zhì)量改善。因此如何設計在各種工作機制下的功率控制算法，如何確定合理的頻譜分配準則來優(yōu)化系統(tǒng)性能，是認知無線電研究中的重要內(nèi)容。當前，博弈論（game theory）應用于功率控制問題成為學者研究的熱點。博弈論著重于緊缺資源的分布式求解，算法復雜度低，求解過程簡單，所需全局信息較少，適合于應用到

34、認知無線電系統(tǒng)中。同時，為了更好的驗證認知無線電的功能，在已有的實驗系統(tǒng)平臺上實現(xiàn)功率控制功能是十分必要和有益的。這將為以后實驗終端的組網(wǎng)和實現(xiàn)禮儀協(xié)議等功能打下扎實的基礎(chǔ)。1.2 認知無線電的定義及研究現(xiàn)狀1999年，mitola博士在他的文章8中首次指出認知無線電是“一種具有通過基于模型的推理來實現(xiàn)通信相關(guān)性能的能力的無線電設備”。隨后在他的博士論文9中，提出了認知循環(huán)（cognition cycle，cc）的概念，并且對各模塊的功能進行了詳細分析。fcc在2002年成立了sptf小組專門研究提高頻譜資源利用率的方法，給出了一個基于干擾溫度（interference temperature

35、）的認知無線電定義2。并從發(fā)射端具體操作的角度指出認知無線電是“一個能夠通過與外部環(huán)境交互信息來調(diào)整自己通信參數(shù)的無線電設備”10。德國的fatih capar等人給出了一種比較簡單，容易實現(xiàn)的認知無線電定義11，即認知無線電用戶可以檢測出某個頻段的授權(quán)用戶是否正在發(fā)射信號，如果有則認為有授權(quán)用戶在使用該頻段，如果沒有則認為可以利用這個頻段來傳送信息。同時認知無線電用戶還必須保證，在它使用授權(quán)頻段的過程中，一旦發(fā)現(xiàn)授權(quán)用戶重新開始工作，應能夠立即停止對該頻段的使用，對授權(quán)用戶產(chǎn)生盡可能小的干擾。繼mitola博士于1999年首先提出認知無線電的概念后，他以及其他組織和學者在認知無線電理論和技術(shù)

36、方面不斷取得新的成果。u. c. berkley大學的研究人員通過利用一些現(xiàn)有的軟件無線電平臺基本驗證了由capar等人提出的簡化的認知無線電定義。fcc于2004年5月開始考慮允許認知無線電可以在不對授權(quán)用戶產(chǎn)生有害干擾的情況下使用電視頻段12。ieee于2004年10月成立了802.22工作組開始著手研究和制定工作于電視頻段的、基于認知無線電技術(shù)的無線局域網(wǎng)（wireless regional area network，wran）技術(shù)標準13。從2005年開始，認知無線電技術(shù)在世界范圍內(nèi)得到了廣泛關(guān)注，目前已經(jīng)能看到不少關(guān)于認知無線電關(guān)鍵技術(shù)的研究思路和成果。國家“十一五”863高技術(shù)研究

37、發(fā)展計劃申請項目指南中已經(jīng)將認知無線電技術(shù)列為一項關(guān)鍵的研究領(lǐng)域。本文作者所在的課題組在863項目資助下，在認知無線電系統(tǒng)實驗平臺的設計與實現(xiàn)、禮儀與協(xié)議、授權(quán)用戶檢測等方面取得了一定的成果。隨著軟件無線電技術(shù)的發(fā)展，通過自適應調(diào)制的方式提高單個鏈路的性能取得了一定的研究成果。然而，由于認知無線電具有感知環(huán)境的能力，使得一條鏈路參數(shù)的改變將改變其他鏈路的用戶正在感知的無線環(huán)境，有可能導致新的自適應調(diào)整發(fā)生，如此反復，網(wǎng)絡內(nèi)用戶動態(tài)的調(diào)整和相互依存關(guān)系給認知無線電網(wǎng)絡性能的分析帶來了很大困難。james neel提出使用結(jié)合博弈論的方法來分析這一問題14，尤其在多個用戶的功率控制問題上得到了很好

38、的效果。起源于經(jīng)濟學的博弈論是一種對緊缺資源的系統(tǒng)分布式配置問題的求解方法。使用該理論分析通信網(wǎng)絡的功率控制、頻譜管理、拓撲結(jié)構(gòu)生成等問題取得了豐富的研究成果15-24。近年來，眾多學者在功率控制領(lǐng)域做出了許多成果。主要目的是減小共道干擾，保證用戶的信干噪比（signal to interference plus noise ratio, sinr），從而使系統(tǒng)具有更高的信道利用率和服務質(zhì)量（quality of service, qos）保障。以無線網(wǎng)絡的功率控制為例。foschini和miljanic等人提出了基于信干噪比平衡的功率控制分布式算法，并討論了其收斂條件15。famolari和

39、mandayam提出了干擾方程（interference function）的概念，研究了功率控制迭代算法收斂的條件16。yates等人較早研究了在上行鏈路中影響功率控制問題的若干因素17。alpcan在功率控制中引入了支付函數(shù)，并提出了兩種上行鏈路中的改進算法18。以美國伊利諾理工大學的david j. goodman教授為代表的國外學者和組織，自1998后相繼發(fā)表了一系列文章19,20,23。saraydar和mandayam等人改進了用于多小區(qū)的分布式功率控制技術(shù)，提出了發(fā)射功率的“價格”概念，并將之作為一種影響用戶傳輸數(shù)據(jù)行為的控制機制19。shah和saraydar等人在另外兩篇文獻

40、中詳細討論了基于效用函數(shù)（utility function）和價格函數(shù)（price funciton）的功率控制機制，并談到了關(guān)于帕累托改進（pareto improvement）的問題20,23。koskie和gajic在引入價格函數(shù)的基礎(chǔ)上對信干噪比平衡算法進行了改進，在犧牲很小的信干噪比損失的前提下大幅降低了發(fā)射功率24。此外，一些學者將博弈論應用于功率與傳輸速率聯(lián)合控制、功率控制與頻譜接入、功率控制與波束成形，功率控制與網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)生成等相結(jié)合，取得了寶貴的成果25-28。認知無線電中的頻譜分配是指根據(jù)需要接入系統(tǒng)的認知無線電用戶數(shù)目及其服務要求將頻譜分配給一個或多個指定用戶。頻譜分配

41、策略的選擇直接決定系統(tǒng)容量、頻譜利用率以及能否滿足用戶因不同業(yè)務而不斷變化的需求。德國karlsruhe大學fiedrich jondral教授提出了頻譜共享池（spectrum pooling）模型29。美國國防高級研究計劃局啟動了下一代xg計劃（next generation, xg），其中實現(xiàn)靈活的頻譜分配是該計劃的主要目標之一。國內(nèi)外學者在具體的頻譜分配算法方面取得了一些成果30-32。但在如何確定占用的信道數(shù)方面研究較少。本論文將對這一頻譜分配策略展開研究。1.3 論文完成工作與結(jié)構(gòu)安排在國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（“863”計劃）基金資助下，本文作者參與了“認知無線電系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)（20

42、05aa123910）”項目的研究工作。主要完成的工作如下：1）提出認知無線電系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)整過程實質(zhì)是一個交互式?jīng)Q策過程。該過程可通過非合作博弈方法求解。并由此建立了認知無線電系統(tǒng)的功率控制博弈論模型。2）針對基于非共享機制的認知無線電系統(tǒng)，根據(jù)認知無線電用戶對信干噪比的滿意度特點，提出了一種新的效用函數(shù)。設計了一種基于非合作博弈的功率控制算法并證明其收斂性。證明了該博弈中納什均衡解的存在性和唯一性。通過仿真驗證了算法的收斂性和穩(wěn)定性，討論了各個參數(shù)對算法性能的影響，并與其他算法的性能進行了比較。3）在以上工作的基礎(chǔ)上，針對基于共享機制的認知無線電系統(tǒng)，改進了效用函數(shù)，引入了基于指數(shù)懲罰系數(shù)的

43、價格函數(shù)，設計了新的基于非合作博弈功率控制算法并證明其收斂性。通過仿真驗證了該算法收斂性、穩(wěn)定性和對授權(quán)用戶的有效保護。4）提出了一種認知無線電頻譜分配策略。推導了實際吞吐量的數(shù)學表達式，并分析了物理概念。設計了基于遺傳算法的最優(yōu)策略求解方法。通過仿真驗證了實際吞吐量與所分配子信道數(shù)的關(guān)系和最優(yōu)策略求解方法的有效性。5）負責了認知無線電硬件實驗系統(tǒng)射頻發(fā)射、接收模塊的實現(xiàn)與調(diào)試，并與基帶和中頻模塊實現(xiàn)了成功對接。在射頻聯(lián)調(diào)成功基礎(chǔ)上，設計實現(xiàn)了認知無線電實驗系統(tǒng)的閉環(huán)功率控制方案。本論文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一章，緒論。本章介紹了選題的背景和意義，認知無線電技術(shù)的定義與研究現(xiàn)狀，論文完成的主要工作

44、和論文結(jié)構(gòu)安排。第二章，博弈論及其在認知無線電中的應用。本章介紹了博弈論的基本概念、基本模型、分類和求解方法，分析了認知無線電的交互作用和博弈論在其中的應用，建立了認知無線電功率控制算法的博弈模型。第三章，基于博弈論的認知無線電功率控制算法。本章首先介紹了已有的功率控制博弈算法。分別針對基于非共享機制和共享機制的認知無線電系統(tǒng)，提出了新的效用函數(shù)模型，設計了新的功率控制博弈算法，對算法收斂性給出了證明。最后對兩種新算法給出了仿真結(jié)果和分析。驗證了算法收斂性，分析了關(guān)鍵參數(shù)對算法性能的影響，并與已有算法的性能進行了比較。第四章，基于實際吞吐量的認知無線電頻譜分配策略。本章首先提出了采用ofdm技

45、術(shù)的認知無線電系統(tǒng)最優(yōu)占用信道數(shù)的策略選擇問題。推導了實際吞吐量的概念，設計了策略選擇算法。最后通過仿真驗證了實際吞吐量與分配信道數(shù)的關(guān)系和策略選擇算法的有效性。第五章，認知無線電實驗系統(tǒng)的閉環(huán)功率控制實現(xiàn)。本章首先簡要介紹了實驗系統(tǒng)的基本情況和閉環(huán)功率控制的原理。接著給出了閉環(huán)功率控制的實現(xiàn)方案和各個模塊的軟件設計流程。最后在實驗系統(tǒng)上予以實現(xiàn)。第六章，結(jié)論與展望?？偨Y(jié)論文完成的工作和主要創(chuàng)新點，指出存在的問題以及以后的研究方向。2 博弈論及其在認知無線電中的應用2.1 博弈論概述2.1.1 博弈論的定義在人類的生活生產(chǎn)活動中，經(jīng)常需要針對不同問題研究對策。然而某些問題的決策不僅決定于可選對

46、策對決策人帶來的收益，也決定于此決策對其他竟爭對手產(chǎn)生的影響，這種時候決策者往往處于進退兩難的境地。博弈論在這樣的背景下應運而生。博弈論，也稱對策論，是研究決策主體的行為發(fā)生直接相互作用時候的決策以及這種決策的均衡問題。當一個主體的決策受到其他人決策的影響，而且又反過來影響其他人的決策時，這種決策和均衡問題就需要用博弈論的方法來解決33。眾多學者給博弈論下的定義也不盡相同，比如：1）博弈論提供了一種在相互作用的決策條件下建模和分析的框架及語言，該決策條件是指有著（部分）相互沖突目標的多個決策者互相產(chǎn)生影響34。2）博弈論是研究博弈情景下博弈參與者的理性行為選擇的理論；或者說，是關(guān)于競爭者如何根

47、據(jù)環(huán)境和競爭對手的情況變化，采取最優(yōu)策略和行為的理論35。3）博弈論是一個分析工具包，它被設計用來幫助我們理解所觀察到的決策主體相互作用的現(xiàn)象36。盡管關(guān)于博弈論的定義在描述上有些許區(qū)別，但其本質(zhì)意義是一致的，即博弈論是在決策者具有相互沖突目標或交互作用條件下的一種策略選擇理論。博弈論與常規(guī)的優(yōu)化決策理論的不同之處在于：博弈論中參與者在利益上有沖突；參與者要各自做出優(yōu)化決策，并企圖使個人的利益最大化；每個人的決策和他人之間有相互作用，即他人的決策會影響某個人，而某個人的決策也會影響他人；在博弈論中一般假定參與決策的個體均為“理性的（rational）”，從而進行理智的邏輯思維。博弈論中的所謂“

48、理性”，一般不是指道德標準。以博弈的參與者的眼光來看，他們試圖去實施自己認為可能是最好的行為，盡管這種行為有可能損害了其他的參與者。因此“理性行為”似乎有點“利己”，而“不管是否損人”。由于參與者的相互依存性，博弈中一個理性的決策必定建立在預測其他參與者的反應之上。這意味著參與者應該清楚地知道自己的目標和利益，在博弈中針對其他參與者的策略盡可能地選擇能使自己收益最大化的策略。這樣，博弈中任何一個參與者的決策不僅會影響其他參與者的選擇，也會影響博弈最終的結(jié)果。我國古代著名的“田忌賽馬”可以看作是最早的博弈論應用案例。大多數(shù)學者認為，博弈理論始于1944年馮.諾依曼（john von neuman

49、n）和經(jīng)濟學家摩根斯坦（oskar morgenstern）合作的博弈論與經(jīng)濟行為（the theory games and economic behavior）一書。在上個世紀50年代，納什（nash）為非合作博弈的一般理論奠定了基礎(chǔ)，他提出了博弈論中最重要的概念納什均衡（nash equilibrium），開辟了博弈論的一個全新領(lǐng)域。他規(guī)定了非合作博弈的形式，定義了著名的“納什均衡點”37。此后四十余年里，大量學者致力于發(fā)展“納什均衡點”理論，探討其實際應用的可能性。到了20世紀80年代后期，博弈論進入繁榮時期，產(chǎn)生了許多研究成果，博弈論的應用范圍也不只是經(jīng)濟學的一個分支，而成為一種方法論

50、，在各個領(lǐng)域都得到了廣泛應用。2.1.2 博弈論的基本模型及分類博弈論自產(chǎn)生到發(fā)展至今已形成了較成熟的理論體系，它具有其自身的基本模型。一個完整的博弈過程用以下5個方面來描述：。1）：參與者在英文中譯為player，也可稱為博弈方，是參與博弈的直接當事人，是博弈的決策主體和策略制定者。其中，表示該博弈中有個參與者。在不同的博弈中參與者的含義是不同的，既可以是個人也可以是團體或者集團，關(guān)鍵在于這些參與者是為了一個共同的目標和利益參與博弈的。2）：博弈策略在英文中譯為action，參與者可選擇的全部行為或策略的集合。即規(guī)定每個參與者在進行決策時（同時或先后，一次或多次）可以選擇的方法、做法或經(jīng)濟活

51、動的水平、量值等。它是參與者進行博弈的工具和手段，每個策略集合至少應該有兩個不同的策略。所有參與者策略集合的笛卡爾積構(gòu)成了博弈的策略空間，其中，表示參與者可以選擇的策略集合。3）：博弈次序在英文中譯為strategy。在現(xiàn)實的各種決策活動中，當存在多個獨立參與者進行決策時，有時候這些參與者必須同時做出選擇，因為這樣能保證公平合理。而很多時候各參與者的決策又必須有先后之分，并且在一些博弈中每個參與者還要作不止一次的決策選擇，這就產(chǎn)生了一個次序問題。因此規(guī)定一個博弈就必須規(guī)定其中的次序。4）：博弈信息在英文中譯為information。信息對于博弈參與者至關(guān)重要，掌握信息的多少將直接影響到?jīng)Q策的準

52、確性，從而關(guān)系到整個博弈的成敗。有經(jīng)驗的參與者盡可能多地收集博弈信息，力爭在選取策略和進行決策時掌握主動。5）：參與者效用在英文中譯為utility。也可稱為參與者收益。是指參與者從博弈中付出的代價或得到的收益，它是所有參與者策略的函數(shù)，因此也可以稱為效用函數(shù)?？捎霉奖硎緸椋骸诟鲄⑴c者的每一組可能的決策選擇，博弈都有一個結(jié)果表示各參與者在該策略組合下的得與失。這就是效用函數(shù)。對于每一個參與者，效用函數(shù)的結(jié)構(gòu)與取值將會影響到參與者的行為，因而也影響到了博弈的最終結(jié)局。由此可知，效用函數(shù)的確定在博弈論研究中非常重要。從博弈的不同角度和參與者的不同觀點出發(fā)，可以產(chǎn)生許多形形色色的效用函數(shù)，并

53、不唯一。博弈論就是系統(tǒng)研究用上述方法定義的各種各樣的博弈問題，尋求各博弈方合理選擇策略情況下博弈的解，也就是均衡（equilibrium）。其中最基本的三個元素是參與者、博弈策略和效用。現(xiàn)實中各種博弈可以從不同的角度進行分類。根據(jù)參與人的多少，可以將博弈分為兩人博弈和多人博弈；根據(jù)參與人是否合作，可以將博弈分為合作博弈（cooperative game）和非合作博弈（non-cooperative game）；根據(jù)博弈的結(jié)果，又可以將博弈分為零和博弈，常和博弈和變和博弈。在非合作博弈中，現(xiàn)在最流行也最有用的分類方法是從博弈參與人的行動次序和在博弈中所獲信息的差異角度來分，具體為：從決策的先后次

54、序來分，博弈可以分為靜態(tài)博弈和動態(tài)博弈；從參與人各種博弈信息的獲得差異來分，博弈可以分為完全信息博弈和不完全信息博弈。靜態(tài)博弈指的是博弈中參與者同時做決策，或雖非同時但后做決策者并不知道前面的決策者采取的具體策略；動態(tài)博弈指的是：參與者的決策過程有先后順序，且后決策者能夠觀察到先決策者所選擇的策略。完全信息指的是每一個參與者對其他參與者的特征、策略空間及效用函數(shù)有準確的認識；否則，就是不完全信息。2.1.3 納什均衡的分析和求解均衡是一個博弈過程的最終穩(wěn)定狀態(tài)。在均衡點上，每個參與者都不會主動改變自己的策略。前面已經(jīng)講到非合作博弈可從兩個角度分成四類，而這四類博弈對應者各自不同的均衡點。如表2

55、1所示。表21 非合作博弈的分類及對應的均衡概念博弈行動順序靜態(tài)動態(tài)完全信息完全信息靜態(tài)博弈納什均衡完全信息動態(tài)博弈子博弈精煉納什均衡不完全信息不完全信息靜態(tài)博弈貝葉斯納什均衡不完全信息動態(tài)博弈精煉貝葉斯納什均衡在這里，我們重點分析非合作博弈中的完全信息靜態(tài)博弈及納什均衡。非合作博弈強調(diào)的是個體理性、個體最優(yōu)決策，每個用戶的選擇策略的原則是最大化自己的效用，即：式中：參與者在一次博弈中所選擇的策略；除了參與者以外的其余個參與者在該次博弈中的策略矢量；參與者的策略集合；參與者的效用函數(shù)；本次博弈的參與者集合。納什均衡就是各個參與者在非合作博弈過程中達到的穩(wěn)定狀態(tài)。下面給出納什均衡的數(shù)學定義37：

56、定義2-1：如果一個博弈過程，對有：式中：參與者在納什均衡點處選擇的策略，那么這個策略是博弈的納什均衡點。對于非合作博弈中的每一個參與者，真正成功的措施應該是：針對其他參與者所采取的決策，相應地采取最有利于自己的策略?；蛘哒f，對于對手的每一決策做出最有利于自己的反應。因此，如果存在這樣一種策略組合，為了極大化自己的收益，每一個參與者所采取的策略是其對手所采取策略的最佳對應反應，即沒有一個博弈參與者會輕率地偏離這個策略組合而使自己蒙受損失，則博弈存在納什均衡點，該組策略為納什均衡策略。針對上面的分析，給出納什均衡的第二個定義：定義2-2：在集合上的連續(xù)函數(shù)的最優(yōu)策略集合稱為的最佳對應反應（best response correspondence）。即映射：根據(jù)定義2-1，納什均衡點處應滿足：式中：納什均衡點處所有參與者所選策略的向量，即，；納什均衡處所有參與者所選策略的最佳對應反應組成的向量，即，。納什均衡是一個博弈的穩(wěn)定狀態(tài)，是博