基于多臂赌博机的信道选择

针对非合作模式下的认知无线网络中信道的选择问题,提出了一个动态信道分配策略。由于认知无线电环境中存在主用户使用授权信道的情况,通过多臂赌博机算法搭建认知无线网络系统模型,认知用户通过多臂赌博机算法实现在认知无线电系统中对空闲信道的学习和感知,认知用户能够通过学习和感知避开主用户占用概率高的信道,更多的通过主用户占用概率低的信道进行传输,以此实现对空闲信道的动态选择和利用。仿真结果表明,在信道信息不完全可知的情况下,次用户通过强化学习算法所提供的信道选择策略,能够提高空闲信道利用率,使得次用户有较为稳定的成功传输率。

认知无线电网络中多目标频谱分配与功率控制

针对Underlay接入方式的认知无线电网络中的功率控制问题进行了研究,提出同时考虑频谱分配和功率控制两个因素。为了同时满足用户的多种需求,将网络容量和功耗效率构建成一个多目标优化问题,然后提出了一种基于NSGA-Ⅱ的改进多目标优化算法对该问题进行建模求解,得到了适合用户不同需求的Pareto最优解集。最后将所提方法与SPEA-Ⅱ算法进行了实验对比,仿真结果表明,所提方法能够有效地搜索到优化解,并且能够满足不同情况下的频谱和功率分配要求。