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认知网络中快速自适应功率控制算法

         

摘要

采用sigmoid函数设计了一种自适应效用函数,该函数仅与认知用户的信干噪比门限和当前获得的信干噪比相关,因此可以通过自适应改变信干噪比门限实现认知用户的机会频谱接入,并快速满足其服务质量要求.同时,兼顾用户公平性重新设计代价函数来改善纳什均衡功率解的帕累托有效性.在此基础上基于非合作博弈论提出一种功率控制模型,经证明该模型符合超模博弈,从理论上保证了纳什均衡解的存在性和惟一性.并提出一种自适应功率控制算法,仿真结果表明该算法可以保证约10次迭代收敛,与参考算法相比节省约8%的功耗,在获得的效用上有近15%改善.

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