公开(公告)号：CN108882247B

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201810725777.2

申请日：2018-07-04

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 李立欣 ,  颜文仲 ,  张会生 ,  高昂 ,  李旭 ,  梁微

IPC: H04W16/14

Abstract: 本发明公开了一种基于合约理论的认知无线电网络资源分配方法，引入合约理论来解决强不完全信息条件下结合反向散射的射频的时间资源分配问题：在合约中，主用户PU和次用户SU分别作为合约的拟定方和签订方；在强不完全信息条件下，PU依照不同类型SU出现的概率为每个SU拟定最优合约；若拟定的合约能够同时满足SU的激励通用性IC和个体合理性IR条件，则SU会将该合约作为最有合约并签订该合约；即最优化合约问题化简为在同时满足IC和IR条件下PU效用函数的最大值求解。解决了现有模型RFPB‑CRN中在强不完全信息的情况下的性能优化问题。

公开(公告)号：CN108882247A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810725777.2

申请日：2018-07-04

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 李立欣 ,  颜文仲 ,  张会生 ,  高昂 ,  李旭 ,  梁微

IPC: H04W16/14

CPC classification number: H04W16/14

Abstract: 本发明公开了一种基于合约理论的认知无线电网络资源分配方法，引入合约理论来解决强不完全信息条件下结合反向散射的射频的时间资源分配问题：在合约中，主用户PU和次用户SU分别作为合约的拟定方和签订方；在强不完全信息条件下，PU依照不同类型SU出现的概率为每个SU拟定最优合约；若拟定的合约能够同时满足SU的激励通用性IC和个体合理性IR条件，则SU会将该合约作为最有合约并签订该合约；即最优化合约问题化简为在同时满足IC和IR条件下PU效用函数的最大值求解。解决了现有模型RFPB‑CRN中在强不完全信息的情况下的性能优化问题。