公开(公告)号：CN111682915B

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202010476506.5

申请日：2020-05-29

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 任杰 ,  闻映红 ,  涂亮 ,  付博文

IPC: H04B17/382 ,  H04B17/391 ,  H04B17/373 ,  H04B17/336

Abstract: 本发明提供一种频谱资源自分配方法，通过纳什博弈模型和斯塔克伯格博弈模型，构建基于认知函数的博弈模型；通过该基于认知函数的博弈模型，结合经典注水算法，构建基于认知函数的注水模型；通过分布式自由迭代求解该基于认知函数的注水模型，实现频谱资源的自优化分配优化。在迭代中，用户利用加速方案可以有效地提升系统的收敛速度。本发明实现了信道资源利用效率的最优化：该方案的信道速率可以达到理论上的频谱利用率的最大值，在不同场景下均能取得良好的系统性能。能够智能地发现和利用频谱资源，最大限度提升频谱资源利用效率。利用认知函数具有预测竞争结果的能力，提出了算法加速方案，可以在不降低性能的情况下，极大提高运算速度。

公开(公告)号：CN111682915A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010476506.5

申请日：2020-05-29

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 任杰 ,  闻映红 ,  涂亮 ,  付博文

IPC: H04B17/382 ,  H04B17/391 ,  H04B17/373 ,  H04B17/336

Abstract: 本发明提供一种频谱资源自分配方法，通过纳什博弈模型和斯塔克伯格博弈模型，构建基于认知函数的博弈模型；通过该基于认知函数的博弈模型，结合经典注水算法，构建基于认知函数的注水模型；通过分布式自由迭代求解该基于认知函数的注水模型，实现频谱资源的自优化分配优化。在迭代中，用户利用加速方案可以有效地提升系统的收敛速度。本发明实现了信道资源利用效率的最优化：该方案的信道速率可以达到理论上的频谱利用率的最大值，在不同场景下均能取得良好的系统性能。能够智能地发现和利用频谱资源，最大限度提升频谱资源利用效率。利用认知函数具有预测竞争结果的能力，提出了算法加速方案，可以在不降低性能的情况下，极大提高运算速度。