非理想情况下无线中继系统多域抗干扰方案

针对非理想情况下无线通信中的中继系统容易收到干扰机攻击的问题,提出了一种基于Stackelberg博弈的联合功率域和时域的无线中继系统多域抗干扰方案。首先,在不确定信道信息及功率与时间参数估计误差的非理想情况下,根据Stackelberg博弈的理论,设置了包括源节点和中继节点在内的通信方为领导者,同时设置了干扰机作为跟随者,其中通信方工作在半双工模式,参数包含源节点发送功率、中继节点发射功率和跳频周期,而干扰机的参数包括信号检测时间和干扰信号功率分配;然后,根据接收端的等效信干噪比分别构建通信方和干扰机的效用函数,通信方以最大化自身效用函数为目标来设置其参数从而提升抗干扰效果,干扰方同样以最大化自身效用函数为目标调整自身参数来提升干扰效果;最后,采用逆向归纳法对博弈双方效用函数最大化问题进行求解,推导了干扰机最优参数的闭式表达,并采用基于指数分布的遗传算法求解通信方的最优参数。仿真结果表明,当通信方发射功率代价因子为0.7时,所提基于Stackelberg博弈的无线中继系统多域抗干扰方案的通信方效用函数值相比于单功率域博弈方案、单时间域博弈方案和多域随机方案提高至少一倍,其干扰机效用函数值相比于单功率域博弈方案、单时间域博弈方案和多域随机方案降低至少50%。

认知无线电网络中具有中断概率约束的波束成形

研究了在认知无线电(CR)网络中发送端波束成形的算法设计.为了保证服务质量,建立了以CR用户的中断概率和主用户的中断概率为约束条件,最小化CR网络发送端功率的数学优化问题.仿真结果表明,在发送端已知信道协方差误差分布的情况下,所提算法可有效控制各CR用户的发射功率,提高CR网络性能和降低对授权用户的干扰.