基于势博弈的认知全双工中继选择策略研究

在对主用户干扰功率限制、自干扰限制和总功率干扰限制的网络中,针对认知中继选择算法复杂度较高的问题,提出基于势博弈理论的认知全双工协作网络下中继选择策略。认知中继选择问题被建模为使用认知协作网络的系统速率作为共同效用函数的势博弈模型,并分析出在没有不可行策略集信息的前提下,所提的博弈可以保证纯策略纳什均衡(NE)的存在性和可行性条件。在此基础上,给出全双工中继选择迭代算法,并对算法的复杂度进行讨论。仿真分析表明,所提算法在较低复杂度的情况下,能够获得最优或者接近最优速率的性能,并与传统的半双工中继模式相比,性能也有明显提升。

能量收集全双工中继网络中的中继选择策略研究

本文针对双跳全双工多中继系统,研究了在中继节点能量受限情况下的中继选择方案。在该文中,中继工作方式为放大转发(Amplify-and-Forward,AF),且中继通过收集源节点提供的能量来对源节点信息进行转发。整个通信过程分为两阶段,能量收集阶段与信息传输阶段,即采用的是时域分割方案。为了获得较好的性能与复杂度折中,本文分别研究了三种不同的中继选择策略,即最佳中继选择方案和两种次优中继选择方案。针对所提的三种方案,推导分析了其系统中断概率的理论值和下边界,以及系统的有效吞吐量。最后,利用蒙特卡洛仿真验证了理论分析的正确性,且仿真结果表明最佳中继选择方案的性能优于两种次优的中继选择方案,但其实现的复杂度高。