认知无线电网络中超模博弈的功率分配方法

为了解决现有认知无线电网络中存在的能耗和功率分配的问题,本文提出了一种基于超模博弈的underlay能量采集认知无线电网络的功率分配方法。首先,将能量采集技术引入到认知无线电网络中构建一个能量采集认知无线电网络。其次,将次用户之间的相互作用建模为超模博弈模型,并且引入了公平评价系数以提高次用户之间的公平性。接着,定义了次用户网络的效用函数,通过最大化次用户网络的效用函数,求解出超模博弈的纳什均衡解,即得到均衡的功率分配方案。最后通过仿真验证了所提方法的有效性。

C2B平台竞价回收博弈研究

C2B网络回收平台的竞价回收机制决定了众多回收商之间存在着激烈的竞争,每个网络回收商的回收量不仅取决于自己的回收价格,还取决于其他网络回收商的回收价格。期望利润最大化是每个网络回收商的竞争目标。运用最优化理论与非合作博弈理论证明C2B平台竞价回收博弈存在唯一的Nash均衡。在完全竞争与串谋合作的不同情况中发现,完全竞争情况下Nash均衡的网络回收价格高于串谋合作下的网络回收价格,并通过数值仿真进行验证。

基于超模博弈的认知无线Ad hoc网络分布式功率控制技术

考虑一种交织(Interweave)模式下的单跳认知无线Ad hoc网络(CRAHN)应用场景,针对次用户(SU)组成的Ad hoc网络提出一种分布式功率控制技术,以最大化提高次网络容量。SU网络通过频谱感知来探测主用户(PU)所在授权频段的使用情况。一旦授权频段空闲,次网络中的SU将利用授权频谱进行并发通信,目标是通过优化各SU的发射功率,以达到次网络频谱效率最大化。首先根据应用场景给出了网络容量优化近似模型,为了解决该非凸问题,将网络容量优化模型建立为等效博弈模型,并在不同的SINR条件下证明了Nash均衡的存在性和唯一性,最终提出基于Gradient Play的分布式功率控制算法来实现资源最优分配。仿真结果表明,该算法可在保证收敛性的同时、支持一定的并发通信用户数、提高该网络系统的频谱效率。

基于预售机制的动态频谱分配算法研究

在认知无线网络环境下,为高效合理地进行频谱资源的管理与分配,引入经济活动中的预售机制,提出了基于预售机制的动态频谱管理(PS-DSM)方案。针对方案频谱市场分级架构及运作流程进行详细阐述,对方案中基础市场(BM)频谱分配细节进行了基于超模博弈方法的分析与仿真,实验结果表明,该方案能有效的减少时延,加快收敛速度,提高频谱利用效率。

基于超模博弈的定价与舱位控制联合决策研究

在航空运输市场中,多家航空公司共同经营的航线上,各家航空公司对折扣机票的定价及订座限制不但会影响自身的收益,而且会对其他航空公司收益造成影响.将竞争因素考虑在内,主要研究相同航线竞争下航空公司之间的折扣票定价与舱位控制(预订阈值)联合决策问题.在合理假设的基础上,引入超模博弈理论对相关问题进行深入分析,证明航空公司之间的竞争一定存在纯策略纳什均衡.分析了均衡结果的一些特点,给出了存在唯一纳什均衡点的一个充分条件.最后分析了竞争程度改变后对均衡行为的影响,并通过算例对相关结论进行了验证.