基于博弈論的認知MIMO波束成形算法研究.pdf

1、在無線通信技術迅猛發(fā)展與廣泛應用的今天,有限的頻譜資源和傳統(tǒng)的固定頻譜分配方式,致使大部分授權頻段利用率低下及頻譜資源的浪費。認知無線電技術的提出,解決了頻譜資源不足的瓶頸問題,它通過動態(tài)頻譜管理能夠有效提高現(xiàn)有頻譜利用率。為了能夠提高系統(tǒng)的容量,在認知無線電網絡中引入 MIMO技術,可以降低傳輸路徑的損耗,提高系統(tǒng)的分集增益,從而提高系統(tǒng)的數(shù)據傳輸速率。
　　波束成形技術能有效地減少認知用戶對主用戶干擾以及減少認知用戶之間的相互

2、干擾,最終達到提高系統(tǒng)吞吐量的目的。本論文首先對經典的認知 MIMO無線電系統(tǒng)中下行鏈路發(fā)射波束成形模型進行了研究,并將博弈論模型引入到認知 MIMO無線電系統(tǒng)中,提出認知 MIMO無線電系統(tǒng)中下行鏈路發(fā)射波束成形算法。在此算法中,為認知用戶重新設計了代價函數(shù),利用迭代法得出此代價函數(shù)納什均衡點收斂,并證明納什均衡點的存在性和唯一性。保證認知用戶對主用戶的干擾在門限之內,及最大化認知用戶之間的信漏比(SLNR)即最大化認知用戶的有用信號

3、功率,減小對其他用戶的干擾功率,使整個認知網絡達到和效用函數(shù)最大化,并大幅提升了收斂速度,提高了認知無線電網絡中用戶的整體收益。
　　對于認知 MIMO系統(tǒng)在非完美信道的情況時,可以通過三個步驟解決問題:首先,通過限制認知用戶對主用戶的干擾;其次,在利用信漏比(SLNR)控制認知戶之間的干擾;最后,借助認知用戶的代價因子提出新的效用函數(shù),目的是使得這個效用函數(shù)能夠取得一個最大的和速率。最終仿真的結果證明了,通過設置合適的代價因子和