CN103929819B - 一种认知无线电网络从用户联合定价及资源分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种不完美信道下基于非合作博弈理论的认知无线电网络从用户联合定价及资源分配方法,属于无线通信技术领域,特别是认知无线电网络领域。本发明在认知无线电网络主用户基于子信道活跃度确定基准价格,从用户基于子信道状态确定支付策略基础上,对所有从用户进行非合作博弈建模,基于从用户信道特性,传输功率,共享信道成本建模效用。通过求解博弈模型纳什均衡解,得到从用户优化定价及资源共享策略。本发明综合考虑了认知网络中多个从用户之间共享资源的非合作竞争关系及从用户效用优化策略,可实现对从用户通信需求的有效保障及认知网络频谱资源的高效共享,缓解频谱资源匮乏问题。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信领域,特别是认知无线电领域资源分配及信道定价方法。
背景技术
随着无线通信技术的快速发展及无线应用需求的不断增长,各类通信应用对无线频谱的需求日益增加。传统的固定频谱分配方法导致部分频带竞争激烈,频谱资源严重匮乏,同时,部分频段大量已分配的频谱未得到充分使用,导致频谱利用率低下。为有效提高频谱资源利用率,缓解频谱资源匮乏问题,采用动态频谱接入机制的认知无线电技术近年来受到广泛关注。
认知无线电***采用基于软件无线电技术的认知无线电终端,能够动态感知可用频谱,优化、改变传输参数,执行软硬件重配置,在不影响授权用户(主用户)正常通信情况下动态、智能接入空闲频谱,实现未授权用户(从用户)的数据传输,认知无线电技术可有效实现频谱资源共享,提高频谱利用率,解决频谱资源匮乏的问题。
认知无线电网络中,从用户通过接入主用户空闲频谱或在不影响主用户正常工作的情况下与主用户共享频谱,可实现其通信需求;而主用户通过为从用户提供频谱接入,可获得一定频谱共享收益,进而激励其频谱共享行为。在存在多个从用户竞争接入主用户可用频谱的认知网络中,如何实现从用户频谱及功率分配,在确保不干扰主用户通信情况下,实现从用户的高效频谱占用,提高网络频谱资源利用率及用户QoS具有重要意义。
目前已有研究考虑从用户资源分配方案,如申请号为201080061839的中国专利申请“在认知无线网络中用于信道和/或功率分配的方法及设备”,提出一种针对认知网络中从用户功率分配的机制。该机制中首先为从用户分配至少一个子信道以提高用户间的公平性,继而为从用户进行功率分配,以最大化网络容量。文献[Chao Xu,Min Sheng,ChungangYang,Xijun Wang,Liang Wang.Pricing Based Multi-Resource Allocation in OFDMACognitive Radio Networks:An Energy Efficiency Perspective.IEEE2013,pp.1-12.]提出了一种OFDMA认知无线电网络可有效提高从用户能效的信道和功率分配机制。以上方法仅考虑信道条件确定下从用户信道和功率分配,未考虑实际应用场景中从用户无法完全获知主用户信道占用信息情况下的优化资源分配及定价策略,无法实现真实应用环境中从用户性能优化。
发明内容
针对以上问题,为保障主、从用户通信性能,实现频谱资源共享,提高认知网络频谱资源利用率,本发明提出一种不完美信道下基于非合作博弈理论的认知无线电网络从用户联合定价及资源分配方法,通过建模求解从用户非合作博弈模型,实现从用户优化子信道和功率分配及定价策略。
本发明提出的认知无线电网络从用户联合定价及资源分配方法总的思路是:将认知无线电网络中从用户功率分配、子信道分配及频谱定价问题建模为非合作博弈模型,根据主用户在各子信道的活跃度确定基准单位频谱定价,从用户对各子信道的单位频谱出价及从用户信道传输特性,建模从用户效用函数,通过求解非合作博弈模型,得到从用户优化定价及资源共享策略。
具体步骤如下:
假设认知网络中第n个主用户授权占用子信道l=Ln-1+1,Ln-1+2,...,Ln,其中,Ln表示截止到主用户n授权子信道的总数,n=1,2,...,N,N为***中主用户数目,令L0=0。各从用户可占用多个子信道,而一个子信道最多支持一个从用户的通信。建模网络中各从用户为博弈局中人,根据主用户在各子信道上的速率、业务到达率及服务率,建模第n个主用户在子信道l上的活跃度为:l=Ln-1+1,Ln-1+2,...,Ln,;继而根据主用户活跃度因子,建模第n个主用户对第l个子信道的基准定价因子:其中,表示主用户基准定价敏感因子,表示主用户n在子信道l上活跃度的偏移度,λn,μn分别表示第n个主用户的业务到达率及服务率,表示主用户在子信道l上对应其最大发送功率的传输速率。
各从用户根据各子信道特性确定其出价因子,建模第k个从用户对第l个子信道的出价函数因子为:k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,其中,表示从用户k在子信道l上采用最大传输功率所得到的传输速率,ak表示从用户k的价格敏感因子;从用户k在子信道l上的单位频谱定价为k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,其中,pl为主用户对授权子信道l的单位频谱定价,表示从用户k对子信道l的单位频谱定价格。
各从用户通过共享主用户频谱,可实现其数据传输,从而获得一定收益,另一方面,从用户共享主用户的授权频谱需要为主用户支付一定费用。根据主、从用户频谱定价及从用户在各子信道上的传输特性,建模第k个从用户共享频谱所产生的收益函数其中,Rkl表示第k个从用户在第l个子信道上的传输速率,Pkl为第k个从用户在第l个子信道上的发送功率,表示从用户k在子信道上的电路消耗功率,βkl为信道分配标识,βkl=1表示将子信道l分配给从用户k,βkl=0表示子信道l未分配给从用户k。建模第k个主用户成本函数为:其中,μkl表示第k个从用户共享子信道l的单位频谱定价,Bl表示第l个子信道带宽。根据从用户k的收益函数Wk及成本函数Ck,建模其效用函数为:Uk=Wk-Ck。为实现各从用户之间效用公平性,建模第k个从用户公平性因子:k=1,2,...,K,其中,表示从用户k的最小速率需求,确定从用户资源分配公平性限制条件:r1=r2=...=rK,。
优化求解所建立的非合作博弈模型,具体为:(1)初始设定从用户k在子信道l上的发送功率k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,L为子信道总数;(2)求解得到满足公平性条件下的最优信道分配矩阵(3)根据所得β矩阵,令t=t0+1,优化求解功率分配矩阵及价格策略;(4)若其中,ε为给定门限值,对应功率、价格及子信道优化方案即为非合作博弈模型的纳什均衡解。否则,令t0=t,重复步骤(1)-(4)。
本发明基于博弈理论,建模认知无线电网络中从用户为共享频谱的优化出价,子信道及功率分配问题。综合考虑各从用户的效用优化,建模上述问题为非合作博弈模型;基于从用户频谱收益函数和成本函数,建模各子信道定价函数及各从用户效用函数,通过对非合作博弈模型求解得到从用户最佳定价策略及最优信道和功率分配,并保证从用户公平性。
本发明针对认知无线电网络对个从用户接入主用户可用频谱的应用场景,综合考虑了认知网络中多个从用户之间共享资源的非合作竞争关系及从用户效用优化策略,可实现对从用户通信需求的有效保障及认知网络频谱资源的高效共享,缓解频谱资源匮乏问题。
附图说明
图1各主用户子信道划分示意图;
图2不完美信道下基于博弈理论的认知无线电网络从用户资源分配方法流程图。
具体实施方式
为将本发明目的、技术方案和优点表达得更加清楚明白,下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明采用如下技术方案实现:
假设网络覆盖区域内存在N个主用户和K个从用户,主用户的可用信道以时分复用模式划分为L个子信道,第n个主用户授权占用子信道l=Ln-1+1,Ln-1+2,...,Ln,其中,Ln表示截止到主用户n授权子信道的总数,n=1,2,...,N,N为***中主用户数目,令L0=0。假设各从用户可占用多个子信道,一个子信道上最多仅支持一个从用户的通信,第l个子信道的带宽记为Bl,l=1,2,...,L。如图1所示为主用户信道划分示意图。
主用户为从用户业务需求提供共享频谱,基于主用户在子信道上的活跃度及从用户信道特性对各子信道定价,从用户共享主用户频谱,实现其通信需求。考虑到各从用户之间存在的对***资源的竞争占用关系,可建模从用户资源分配问题为非合作博弈模型。
确定博弈局中人为网络中各从用户,局中人策略为各从用户不同功率分配方案及定价策略。根据主用户在各子信道上的速率、业务到达率及服务率,建模第n个主用户在子信道l上的活跃度:l=Ln-1+1,…,Ln,其中,为第n个主用户采用其最大传输功率在子信道l上的传输速率,λn为第n个主用户的业务到达率,μn为第n个主用户的业务服务率。;再根据主用户活跃度因子,建模第n个主用户对第l个子信道的基准定价因子:l=Ln-1+1,…,Ln,其中,表示主用户n的基准定价敏感因子,表示主用户n在子信道l上活跃度的偏移度。根据从用户在子信道上的速率及信道特性,调用公式:kx)=1,12,...,K,l=1,2,...,L,建模第k个从用户对第l个子信道的出价函数因子,其中,表示从用户k在子信道l上采用最大传输功率所得到的传输速率,ak表示从用户k的价格敏感因子;再根据公式得到从用户k在子信道l上的单位频谱定价,其中,pl表示主用户对授权子信道l的单位带宽价格,表示从用户k对子信道l的单位带宽价格。
建模第k个从用户的效用函数模型为Uk=Wk-Ck,k=1,2,...,K,其中,Wk为第k个从用户共享频谱进行数据传输所产生的收益函数Wk,Ck为第k个从用户共享频谱所需支付的成本函数。根据第k个从用户的信道特性建模其收益函数为:其中,Pkl表示第k个从用户在子信道l上的的发送功率,表示从用户k在子信道上的电路消耗功率,βkl为信道分配标识,βkl=1表示将子信道l分配给从用户k,βkl=0表示子信道l未分配给从用户k,Rkl表示第k个从用户在第l个子信道上的传输速率,即其中,Ink表示子信道l上主用户对从用户的干扰,hkl表示从用户k在信道l上的增益,σ2为信道噪声方差。根据子信道定价因子,建模第k个从用户的成本函数为:为实现各从用户之间效用公平性,建模第k个从用户公平性因子:k=1,2,...,K。定义从用户资源分配公平性限制条件:r1=r2=...=rK。
在给的从用户资源分配限定条件下,优化求解所建立的非合作博弈模型,可得从用户最优功率、频谱分配方案及定价策略。
图2为本发明提出的不完美信道下基于博弈理论的认知无线电网络从用户资源分配及定价方法流程图,具体包括:
301:确定博弈局中人。
将认知无线电网络将多个从用户共享主用户频谱,进行联合功率、子信道分配及频谱定价问题建模为非合作博弈,建模网络中各从用户为博弈局中人。
302:确立局中人策略。
假设主用户信道划分为L个子信道,各从用户可占用多个子信道,一个子信道最多仅支持一个从用户的通信。基于主用户基准定价及从用户根据自身需求等特性出价,根据公式k=1,2,...,K,K为从用户总数,l=1,2,...,L,L为子信道总数,得到从用户k在子信道l上的单位频谱定价,其中,pl表示主用户对授权子信道l的单位带宽价格,表示从用户k对子信道l的单位带宽价格;根据第k个从用户共享频谱所产生的收益函数Wk和需支付的成本函数Ck,建立各从用户效用函数模型为Uk=Wk-Ck;再根据公式k=1,2,...,K建模第k个从用户公平性因子,令r1=r2=...=rK,以保证从用户资源占用的公平性。
303:建模主用户基准定价因子
根据主用户在各子信道上的传输速率、业务到达率及服务率,调用公式:l=Ln-1+1,Ln-1+2,...,Ln,确定第n个主用户在子信道l上的活跃度,其中,为第n个主用户采用其最大传输功率在子信道l上的传输速率,λn为第n个主用户的业务到达率,μn为第n个主用户的业务服务率。根据主用户活跃度因子,建模函数:确定第n个主用户对第l个子信道的基准定价因子,其中,表示主用户n的基准定价敏感因子,表示主用户n在子信道l上活跃度的偏移度。
304:建模从用户出价函数因子
根据从用户在子信道上的速率及信道特性,调用公式:k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,建模第k个从用户对第l个子信道的出价因子,其中,表示从用户k在子信道l上采用最大传输功率所得到的传输速率,ak表示从用户k的价格敏感因子。
305:建模从用户单位频谱定价μkl。
根据主用户对子信道l的基准定价及从用户k对子信道l的出价,得到从用户k在子信道l上的单位频谱定价k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,其中,pl表示主用户对授权子信道l的单位带宽价格,表示从用户k对子信道l的单位带宽价格。
306:建模局中人收益函数Wk。
建模第k个从用户收益函数为:其中,Pkl表示第k个从用户的发送功率,表示从用户k在子信道上的电路消耗功率,βkl为信道分配标识,βkl=1表示将子信道l分配给从用户k,βkl=0表示子信道l未分配给从用户k,Rkl表示第k个从用户在第l个子信道上的传输速率,即其中,Ink表示子信道l上主用户对从用户的干扰,hkl表示从用户k在信道l上的增益,Bl表示子信道l的带宽,σ2表示噪声。
307:建模局中人成本函数Ck。
根据从用户在子信道上的单位频谱定价及子信道带宽等因素定义各从用户分享频谱所需支付的成本函数,建立第k个从用户的成本函数为:
308:建模局中人效用函数:Uk=Wk-Ck。
基于从用户收益函数和成本函数,各子信道的定价函数,根据公式Uk=Wk-Ck,建立各从用户效用函数,k=1,2,...,K,K为从用户总数。
309:优化求解博弈模型纳什均衡解。
通过优化求解上述非合作博弈模型,具体为:(1)初始设定从用户k在子信道l上的发送功率k=1,2,...,K,K为从用户总数,l=1,2,...,L,L为子信道总数;(2)求解得到满足公平性条件下的最优信道分配矩阵(3)根据所得β矩阵,令t=t0+1,优化求解功率分配矩阵及价格策略;(4)若其中,ε为给定门限值,对应功率、价格及子信道优化方案即为非合作博弈模型的纳什均衡解。否则,令t0=t,重复步骤(1)-(4)。。
以上所述仅是本发明的实施方式,应当指出,对应本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种不完美信道下基于非合作博弈理论的认知无线电网络从用户联合定价及资源分配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(1)建模网络中各从用户为博弈局中人,根据主用户在各子信道上的活跃度不同,建立主用户在对应子信道的基准定价;
(2)根据从用户信道特性,建立从用户即局中人对各子信道的出价策略;
(3)根据第n个主用户活跃度因子,建模其对第l个子信道的基准定价因子
(4)建模第k个从用户对第l个子信道的出价函数因子
(5)根据主用户对子信道l的基准定价及从用户k对子信道l的出价,得到从用户k在子信道l上的单位频谱定价μkl;
(6)根据从用户信道传输特性,确定从用户k共享频谱所产生的收益函数Wk;
(7)根据各子信道带宽及单位频谱定价确定从用户k需支付的成本函数Ck;
(8)基于从用户共享频谱产生的收益函数及需支付的成本函数,建模第k个从用户的效用函数,Uk=Wk-Ck,k=1,2,...,K,其中,K为从用户总数;
(9)基于从用户效用函数,建立从用户非合作博弈模型,通过优化求解博弈模型,得到纳什均衡解,对应各从用户优化功率、频谱分配及定价方案;
所述步骤(3)的实现方法是:设第n个主用户授权占用子信道l=Ln-1+1,Ln-1+2,...,Ln,其中,L0=0,Ln表示第1至n个主用户授权子信道的总数,n=1,2,...,N,N为***中主用户数目,根据主用户在各子信道上的速率及业务特性,调用公式:建模第n个主用户在子信道l上的活跃度因子,其中,为第n个主用户采用其最大传输功率在子信道l上的传输速率,λn为第n个主用户的业务到达率,μn为第n个主用户的业务服务率;根据第n个主用户活跃度因子,建模其对第l个子信道的基准定价因子l=Ln-1+1,…,Ln,其中,表示主用户n的基准定价敏感因子,表示主用户n在子信道l上活跃度的偏移度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(4)的实现方法为:由于各从用户可占用多个子信道,一个子信道上最多支持一个从用户通信,建模第k个从用户对第l个子信道的出价函数因子, 其中,k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,L为子信道总数,表示从用户k在子信道l上采用最大传输功率所得到的传输速率,ak表示从用户k的价格敏感因子。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(5)的实现方法为:根据主用户对子信道l的基准定价及从用户k对子信道l的出价,得到从用户k在子信道l上的单位频谱定价k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,其中,pl表示主用户对授权子信道l的单位带宽 价格,表示从用户k对子信道l的单位带宽价格。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(6)的实现方法为:各从用户在不干扰主用户的情况下,与主用户共享子信道,建模第k个从用户共享频谱所产生的收益函数,其中,k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,Rkl表示第k个从用户在第l个子信道上的传输速率,Pkl表示第k个从用户的发送功率,表示从用户k在子信道上的电路消耗功率,βkl为信道分配标识,βkl=1表示将子信道l分配给从用户k,βkl=0表示子信道l未分配给从用户k。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(7)的成本函数Ck的求取公式为:其中,k=1,2,...,K,l=1,2,...,L,μkl表示第k个从用户共享子信道l的单位频谱定价,Bl表示第l个子信道的带宽,βkl为信道分配标识。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,为实现各从用户之间效用公平性,建模第k个从用户公平性因子:其中,表示从用户k的最小速率需求,确定从用户资源分配公平性限制条件:r1=r2=...=rK,βkl为信道分配标识,Rkl表示第k个从用户在第l个子信道上的传输速率。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(9)优化求解所建立的非合作博弈模型具体为:(1)初始设定从用户k在子信道l上的发送功率
(2)求解得到满足公平性条件的最优信道分配矩阵
(3)根据所得β矩阵,令t=t0+1,优化求解功率分配矩阵 及价格策略;
(4)若其中,ε为给定门限值,对应功率、价格及子信道优化方案即为非合作博弈模型的纳什均衡解,否则,令t0=t,重复步骤(1)-(4)。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103281703A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-09-04 | 重庆邮电大学 | 一种基于博弈理论的认知无线电网络频谱分配方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
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认知无线电网络中基于博弈论的频谱共享算法研究;张晓;《万方数据知识服务平台》;20100730;正文第4章第4.2节 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103929819A (zh) | 2014-07-16 |
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GR01 | Patent grant |