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公开(公告)号:CN103067984B
公开(公告)日:2015-07-22
申请号:CN201210563202.8
申请日:2012-12-20
Applicant: 福建师范大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法,提出的认知无线电网络中资源优化分配策略,综合考虑了认知无线电网络内总功率与总带宽受限的约束条件,以优化系统吞吐量为目标。首先使用对偶分解法求解了物理层与MAC层子问题,然后利用议价博弈理论分析物理层与MAC层的影响权重,并设计了BPAA-CLBG算法完成带宽与功率的联合分配。本发明提出的算法可以提高系统的频谱效率、功率效率和系统吞吐量。当系统吞吐量达到稳定时,BPAA-CLBG算法与固定带宽分配算法、T-Max算法、SGCA算法相比,具有更快的收敛速度,并且能够获得更大的系统吞吐量。
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公开(公告)号:CN103067984A
公开(公告)日:2013-04-24
申请号:CN201210563202.8
申请日:2012-12-20
Applicant: 福建师范大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法,提出的认知无线电网络中资源优化分配策略,综合考虑了认知无线电网络内总功率与总带宽受限的约束条件,以优化系统吞吐量为目标。首先使用对偶分解法求解了物理层与MAC层子问题,然后利用议价博弈理论分析物理层与MAC层的影响权重,并设计了BPAA-CLBG算法完成带宽与功率的联合分配。本发明提出的算法可以提高系统的频谱效率、功率效率和系统吞吐量。当系统吞吐量达到稳定时,BPAA-CLBG算法与固定带宽分配算法、T-Max算法、SGCA算法相比,具有更快的收敛速度,并且能够获得更大的系统吞吐量。
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