认知无线电关键技术及应用的研究现状
认知无线网络:关键技术与研究现状

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第3 2卷
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认知无线电技术研究与应用研究

认知无线电技术研究与应用研究一、概述认知无线电技术是指利用先进的无线电通信技术、智能化技术、人工智能技术,实现对无线电频谱的高效率利用和周围环境的自适应感知的一种技术水平,它及其应用在无线电通信中的优越性已得到了广泛认可,因此成为当今无线电通信领域的研究热点,本文主要围绕认知无线电技术研究与应用研究展开。
二、认知无线电技术的研究发展1. 认知无线电的概念和特点认知无线电系统通过动态频谱接口(Dynamic Spectrum Access, DSA)技术,自适应地感知空余频谱,进行频谱分配和频谱管理,提高频谱使用效率和带宽利用率,从而满足不断增长的无线电通信需求;同时,认知无线电系统还具备灵活的频谱共享、环境自适应等特点,可以适应多种复杂环境。
2. 认知无线电的关键技术认知无线电技术的实现需要发展若干关键技术,包括频谱感知与测量、频谱管理与调度、无线电网络安全等技术,其中频谱感知和测量技术是认知无线电技术的核心,利用先进的信号处理技术进行快速的频谱感知和测量是其关键之一。
3. 认知无线电的应用领域认知无线电技术的应用领域涵盖多个方面,如无线电通信、无线电数据传输、军事和民用应用等方面,其中,无线电通信应用领域最为广泛,使用认知无线电系统可以提高系统带宽利用率、频谱利用率,同时可以适应不同的环境。
三、认知无线电技术的典型应用举例1. 无线电通信应用领域随着通信市场的不断扩大,无线电通信已经成为人们生活中最为常见的通讯方式之一,但是频带资源十分有限,如何更好地利用频带资源已经成为一个紧迫的问题。
认知无线电技术恰好可以解决这一问题,它可以适应不同的环境,可以灵活共享频带资源,实现更加高效地频谱分配和调度,同时可以保证无线电通信系统的安全性。
2. 军事应用领域在军事领域中,频谱使用更为复杂,认知无线电技术也得到了广泛应用,如士兵战地通信系统、立体作战指挥系统等。
因为在军事环境中,无线电通信的建设费用昂贵,需要灵活适应性的频谱管理系统,而认知无线电技术正好满足了这一需求,使用它可以高效地利用有限的频谱资源,同时保证了通信系统的稳定性和安全性,因此得到了广泛应用。
认知无线电安全关键技术研究

认知无线电安全关键技术研究一、综述随着无线通信技术的快速发展,认知无线电技术应运而生。
认知无线电是一种能够在动态环境中感知并利用空闲频谱的智能无线通信技术,它能够提高频谱利用率,减少干扰和节约成本。
认知无线电技术在提高频谱利用率的也带来了许多安全问题。
本文将对认知无线电安全的关键技术进行综述,包括频谱感知、频谱分配、接入控制、隐私保护等方面。
在频谱感知方面,认知无线电需要能够准确地检测和识别主用户信号和其他非授权用户的信号。
常用的频谱感知方法有匹配滤波器、循环平稳特征分析、小波变换等。
这些方法在复杂多变的无线环境中,往往会出现误判或漏检的情况,影响认知无线电的安全性能。
频谱分配是认知无线电系统的核心任务之一,其目标是在保证主用户服务质量的前提下,最大化非授权用户的收益。
频谱分配策略的选择直接影响到认知无线电系统的性能。
常见的频谱分配方法有固定频率分配、动态频率分配、比例公平分配等。
这些方法在面对快速变化的网络环境和用户需求时,往往难以实现最优的频谱分配。
接入控制是认知无线电系统中保证主用户权益的重要手段。
接入控制策略的选择直接影响到认知无线电系统的稳定性和可靠性。
常见的接入控制方法有基于规则的方法、基于博弈论的方法、基于机器学习的方法等。
这些方法在面对复杂的无线环境和用户行为时,往往难以实现有效的接入控制。
隐私保护是认知无线电技术中亟待解决的问题之一。
由于认知无线电系统需要收集和处理大量的用户信息,因此存在泄漏用户隐私的风险。
常用的隐私保护方法有匿名化技术、加密技术、差分隐私等。
这些方法在面对复杂多变的无线环境和用户需求时,往往难以实现完全的隐私保护。
认知无线电安全关键技术的研究仍然面临着许多挑战。
未来的研究需要综合考虑频谱感知、频谱分配、接入控制、隐私保护等多个方面,以实现更高性能、更可靠、更安全的认知无线电系统。
1. 认知无线电技术的快速发展及其在军事和民用领域的广泛应用随着无线通信技术的不断进步,认知无线电技术(Cognitive Radio Technology)应运而生。
认知无线电技术的研究与优化

认知无线电技术的研究与优化认知无线电技术是近年来发展最为迅速的无线电技术之一。
其核心思想是通过对无线电频谱的实时监测和分析,实现对无线电频道的自适应管理和智能分配。
因此,它被广泛应用于无线电资源共享和频谱利用效率提高的领域。
本文将从认知无线电技术的原理、应用领域以及研究与优化方向三个方面,为读者详细介绍认知无线电技术。
一、认知无线电技术的原理认知无线电技术的核心是通过实时监测和分析无线电频谱,获取频道的使用状况、空余容量等信息,从而实现对频谱的自适应管理和智能分配。
其优点是可以最大程度地提高频谱的利用效率,避免频谱的浪费和瓶颈发生。
认知无线电技术通常由以下五个主要模块组成:1.感知模块:监测和获取频谱信息。
2.推理模块:处理并分析感知模块采集的频谱信息,识别出当前频率和频道的使用情况,以及可用频道的数量和容量等相关信息。
3.规划模块:根据推理模块的结果,制定出合理的频道分配方案。
4.执行模块:根据规划模块的方案,执行相应的频道分配和调度操作。
5.反馈模块:监测和评估执行模块的操作效果,从而不断优化系统的性能和效率。
二、认知无线电技术的应用领域认知无线电技术可以应用于多个领域,如无线电资源共享、物联网通信、移动通信等。
下面将分别阐述其在这些领域中的应用场景和具体实现方式。
1.无线电资源共享。
传统的无线电频谱管理方式是采用独占或分段的方式,导致频谱利用效率低下和频谱浪费。
而认知无线电技术可以通过对频谱进行智能识别和分配,实现多用户共享同一频谱,从而最大化地提高了频谱利用效率。
例如,无线电电视的频谱资源一般处于一种相对稳定的状态,而认知无线电技术可以将这些空闲的频率分配给无线局域网或蜂窝通信等其他应用,以增强频谱利用效率。
2.物联网通信。
随着物联网智能家居、智能医疗等应用的快速发展,对于频谱的需求也在不断增长。
而传统的物联网无线通信方式存在频谱资源有限、信道干扰严重等问题。
而认知无线电技术则可以通过对频率的实时检测和分析,选择最优的频谱资源和信道,从而实现物联网通信的高效性和可靠性。
认知无线电技术的国内外发展与研究现状

认知无线电:未来通信的变革者
认知无线电的应用领域广泛,且具有巨大的潜力。在物联网、智能家居、智 慧医疗等领域,认知无线电技术都可以发挥重要作用。例如,在智能家居中,认 知无线电可以实现家电设备的智能互联,提高居住的便利性和舒适性;在智慧医 疗中,认知无线电可以实现远程医疗、健康监测等应用,提高医疗服务的质量和 效率。
1、企业进化的概念和历程
1、企业进化的概念和历程
企业进化是指企业在不断适应外部环境变化的过程中,通过自我调整、创新 和演化,不断提高自身的竞争能力和生存能力。企业进化的历程可以包括多个阶 段,从初创期的混沌无序到成长期的逐步有序,再到成熟期的稳定有序,以及衰 退期的混乱无序,企业的进化过程呈现明显的阶段性特征。
2、自组织理论在企业进化中的 应用
2、自组织理论在企业进化中的应用
自组织理论在企业进化中具有广泛的应用价值。首先,企业作为一个复杂的 自组织系统,其内部各个要素之间相互作用、相互依存,共同推动企业的演化发 展;其次,自组织理论强调企业的自我调节和自我优化能力,有助于理解企业在 面对外部环境变化时如何保持稳定和发展;最后,自组织理论有助于研究企业间 的协同演化关系,从而指导企业如何在竞争激烈的市场中实现合作共赢。
2、卫星通信的发展
2、卫星通信的发展
卫星通信技术通过利用人造卫星实现信号的传输和接收,具有覆盖面广、通 信距离远、信号质量稳定等优点。目前,卫星通信已经广泛应用于军事、民用等 领域,如卫星电视、卫星导航和卫星遥感等。
3、物联网技术的发展
3、物联网技术的发展
物联网技术是指通过信息传感器设备,实现物体与物体、物体与人之间的互 联互通。在无线电通信技术的支持下,物联网已经渗透到智能家居、智能交通、 智能医疗等各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。
认知无线电网络技术研究及应用

认知无线电网络技术研究及应用第一章:前言在现代通信技术的不断发展和创新的驱动下,无线电网络技术已成为当今社会中不可或缺的一部分。
认知无线电网络技术是无线电网络技术发展的一种新型技术,它通过对无线信道进行深入分析,使无线电网络技术更高效地利用频谱资源,提高数据传输的速率和稳定性。
本文将从技术原理、应用情况和未来发展趋势三个方面对认知无线电网络技术进行探讨。
第二章:技术原理认知无线电网络技术是一种基于认知无线电通信的新型网络技术,它的核心在于“认知”。
该技术的研究主要集中在三个方面:频谱感知、自适应调制和分布式接入控制。
频谱感知是指通过对无线信道进行深入分析,获取信道的物理参数信息,进而得出可用频谱范围和信道状况。
自适应调制技术则是根据频谱感知信息的反馈,动态地调整网络传输的数据速率、调制方式和编码方式等参数,以适应当前网络环境的变化。
分布式接入控制技术则是通过对网络节点间的协作和互动,实现网络资源的高效利用和网络拓扑结构的优化。
第三章:应用情况在实际应用中,认知无线电网络技术已经得到了广泛的应用。
它可以应用于军事通信、智能交通、物联网等领域。
在军事通信领域,认知无线电网络技术可以有效避免军事通信系统遭遇敌方干扰的情况,提高通信系统的安全性和可靠性。
在智能交通领域,该技术可以通过对道路交通信息的实时感知和处理,提高路面交通的安全性和流畅性。
在物联网领域,认知无线电网络技术可以为物联网设备提供更高效、更灵活的数据传输通道,从而实现物联网应用的全面升级。
第四章:未来发展趋势认知无线电网络技术是一项颇受关注的技术,未来发展趋势非常广阔。
未来几年,该技术主要的发展趋势将体现在以下几个方面:物理层技术、MAC层技术、网络安全等方面。
在物理层技术方面,将会有更多的无线频谱和技术标准被引入,以提高频谱的利用率和通信的稳定性。
同时,各种新型的天线和信号处理技术的引入也将大大增强通信技术的性能。
在MAC层技术方面,将进一步研究算法和模型,以提供更好的数据传输速率和性能。
无线电关键技术的应用研究现状

无线电关键技术的应用研究现状摘要:无线电是一个智能电网系统,其主要用于无线通信。
提供给用户高容量的服务,主要是通过非静态下的频谱接入,还有改善当下的一些低效频谱应用的模式。
本文结合无线电中多项关键技术,并且探讨了无线电发展需要关注的难点问题。
关键词:无线电频谱检测关键技术应用现状因为无线通信频谱有限,而且宝贵,并且这种资源在日益匮乏。
同时承受着传统的频谱机制的巨大压力。
在这种情况下,使得无线频谱在分配和利用上产生了突出矛盾。
无线电技术的进一步开发,带来的是时间和空间上的充分利用无限频谱的资源,通过这一系列的措施,改变频谱现在的利用状况。
1 无线电体系结构无线电是一个智能电网系统,其主要用于无线通信。
它是伴随着软件无线电的发展基础上发展的。
其主要是利用先进的人工智能技术,时刻感应外界环境,并通过实时改变某些操作参数,从环境内部状态中感应并接到无线信号,同时进行统计性变化,从而达到随时随地对可靠的通信和对频谱资源的有效利用。
1.1 无线频谱探测认知无线电的核心是检测空洞,确定空洞的频谱。
在侦听频谱时必须做到其真实性,连续性以及准确性。
在发现频谱空洞时,必须要利用特定的技术进行处理,并且在所有处理过程中,不能影响到所有的通信系统,尽力保护相对应的用户的安全信息。
1.2 无线信道估计差分检测与导频传输,是传统的信道状态估计的两种方式。
无线电技术的信道处于什么状态,还有无线信道的容量到底有多少的一个预测,在这些前提下,了解到无线信道的可利用率是多少。
如此做法的前提是,必须根据无线频谱分析的结果来判断。
1.3 功率控制和频谱管理无线环境信息在传输过程中,必须选择对频谱空洞有需要的频段进行有效利用,而在这个传输的过程中,为了避免对其他用户造成干扰,就必须实施对传输功率的控制。
所谓传输功率控制,就是指当信号的传输功率在可接受的范围内,在传输数据的过程中根据功率的实际水准调整输出功率的行为。
为了满足频带输出中的QOS要求,无线电必须具备频谱管理功能。
认知无线电的发展现状

认知无线电的发展现状
过去几十年,随着无线通信技术的飞速发展,认知无线电(Cognitive Radio,CR)作为一种新兴的无线通信技术备受关注。
认知无线电的发展现状如下。
首先,认知无线电技术具有较高的灵活性和智能化。
它能够对无线电频谱进行实时监测和分析,根据当前频谱资源的使用情况智能地选择可用频谱并进行动态频谱访问。
这种灵活性使得认知无线电能够充分利用频谱资源,提高无线通信系统的容量和效率。
其次,认知无线电在频谱共享方面具有巨大的应用潜力。
目前,无线电频谱资源已经成为一种紧缺资源,但很多频段在大部分时间内却没有得到充分利用。
认知无线电的出现可以实现对频谱的动态共享,促进频谱资源的高效利用,提高频谱利用效率。
此外,认知无线电的发展受到一些挑战和限制。
首先,认知无线电需要准确、可靠地感知和识别周围的无线环境,包括检测到的信号的频谱使用情况和无线电网络中各个用户的活动。
这需要使用先进的感知和识别算法,并面临信号识别准确性和复杂环境下的干扰问题。
其次,认知无线电技术还需要解决频谱获取和分配的问题。
由于认知无线电需要动态地获取和释放频谱资源,必须建立一套高效的频谱管理机制来支持认知无线电系统的运行。
最后,认知无线电技术的商业化和标准化仍然处于起步阶段。
虽然已经有一些认知无线电的标准和规范被制定,但与传统无线通信技术相比,认知无线电技术的商业化和广泛应用还需要进一步推进和完善。
综上所述,认知无线电是一项具有潜力的无线通信技术,它能够提高无线通信系统的频谱利用效率和容量。
然而,认知无线电的发展仍面临一些挑战和限制,需要进一步的研究和推广来实现其商业化和广泛应用。
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认知无线电关键技术及应用的研究现状1郭彩丽,张天魁,曾志民,冯春燕北京邮电大学通信网络综合技术研究所(100876)Email:caili_guo7@摘 要:归纳了认知无线电功能的演进,讨论了其相关频谱政策和标准化工作的进展,并重点对频谱侦听和主用户检测、动态频谱分配、功率控制等关键技术及认知无线电在无线区域网WRAN、Ad Hoc网络、UWB系统中应用的研究现状做了分析。
在此基础上探讨了认知无线电技术未来发展值得关注的热点问题。
关键词:认知无线电; 频谱侦听;主用户检测;动态频谱分配;功率控制1引言目前随着无线通信业务需求的快速增长,可用频谱资源变得越来越稀缺。
人们通过采用先进的无线通信理论和技术,如链路自适应技术、多天线技术等努力提高频谱效率的同时,却发现全球授权频段,尤其是信号传播特性比较好的低频段的频谱利用率极低。
以美国为例,美国联邦通信委员会(FCC, Federal Communications Commission)的大量研究报告说明频谱的利用情况极不平衡,一些非授权频段占用拥挤,而有些授权频段则经常空闲[1]。
来自美国国家无线电网络研究实验床(NRNRT, National Radio Network Research Testbed)项目的一份测量报告表明3GHz以下频段的平均频谱利用率仅有 5.2%[2]。
因此近几年来,能够对不可再生的频谱资源实现再利用的频谱共享技术受到了人们的广泛关注。
现有的频谱共享技术,如工业、科学和医用(ISM,Industrial, Scientific, and Medical)频段开放接入、工作于3GHz~10GHz频段的超宽带(UWB, Ultra-Wide Band)系统与传统窄带系统共存等技术通常应用于固定频段的共享,或受限于发送功率的短距离通信。
这些技术在提高频谱利用率的同时却增加了干扰,限制了通信系统的容量和灵活性。
认知无线电(CR, Cognitive Radio) [3,4,5]作为一种更智能的频谱共享技术,能够依靠人工智能的支持,感知无线通信环境,根据一定的学习和决策算法,实时自适应地改变系统工作参数,动态的检测和有效地利用空闲频谱,理论上允许在时间、频率以及空间上进行多维的频谱复用。
这将大大降低频谱和带宽的限制对无线技术发展的束缚。
因此这一技术被预言为未来最热门的无线技术。
2CR功能的演进CR的概念虽新,但其思想已在无线通信的许多领域得到了应用。
典型的例子有:工作于45MHz左右的无绳电话系统采用一种信道自动选择机制避免使用已占用的信道;免授权1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金(项目编号:2003001312)资助- 1 -的个人通信业务(PCS, Personal Communication Service)设备在传输数据之前预先侦听频谱的占用情况,以避免对其他的免授权设备造成干扰;工作于 5GHz频段的IEEE802.11a网络,采用动态频率选择(DFS, Dynamic Frequency Selection)和发送功率控制(TPC, Transmit Power Control)机制,避免与雷达信号的干扰。
此外,高速下行分组接入(HSDPA, High Speed Downlink Packet Access)、CDMA1x EvDO网络都采用一种认知调制过程,通过确认用户需要的服务,识别用户工作的最佳环境,进而设定最有效的调制方案、数据速率及发送功率等以满足用户的QOS需求。
但以上这些具有基本认知能力的技术只是CR功能的极小一部分,这些技术可以按渐进的方式扩展直到实现CR承诺的全部性能。
在CR功能的演进过程中存在多种不同的认识。
一种认识的代表是以Mitola为首的瑞典皇家科学院 [4],他们强调软件定义无线电(SDR, Software Defined Radio)是CR实现的理想平台。
CR使SDR从预置程序的盲目执行者转变成为无线电领域的智能代理。
它可通过无线电知识描述语言(RKRL, Radio Knowledge Representation Language),采用基于模式的推理方式与网络进行智能交流,因此其认知功能的实现主要在应用层或更高层。
但这种认识缺乏相应的具有认知功能的物理层和链路层体系结构的有效支撑;还有一种认识是以Rieser为首的维吉尼亚技术中心提出的[6],他们认为Mitola提出的基于人工智能的认知系统受限于硬件平台的计算能力,且不能够适应快速变化的网络。
Rieser指出CR不一定需要SDR的支撑,采用基于遗传算法的生物启发认知模型对传统无线电系统的物理层和媒体接入控制(MAC, Media Access Control) 子层的演进过程建模,更适用于可快速部署的灾难通信系统。
但他们仅考虑了单个CR引擎节点的操作,没有涉及引擎节点在CR网络中的行为。
FCC提出的CR功能是以上两种认识的一个相对简化的版本[7]。
它建议任意一无线电只要能够具有自适应频谱感知功能就可称为是CR。
针对频谱利用率低的现状,FCC提出采用CR 技术实现开放频谱系统,即合法的授权用户(也称主用户)具有高的优先权接入频谱,而具有CR功能的非授权用户(也称次用户或认知用户)可在对授权用户不造成干扰的情况下机会接入频谱。
目前CR的应用大多是基于FCC的观点,因此也称CR为频谱捷变无线电、机会频谱接入无线电等。
目前人们对CR和SDR的关系基本达成共识:SDR具有相当的灵活性,但相比CR缺乏一定的智能。
二者主要区别在于CR自适应频谱环境,SDR自适应网络环境。
CR的实现不一定需要SDR的支撑,但如果借助于SDR,则CR会具有更多潜在的优势[7]。
3CR技术及应用的研究3.1频谱政策和标准化工作进展CR技术对现存的无线频谱固定分配制度提出了挑战。
对此一些频谱管制部门如FCC和英国通信办公室(Ofcom, Office of Communications)等给予了积极的支持。
2002年12月,FCC指出非授权设备应具备能够识别未占用频段的能力;2003年11月,FCC提出新的量化和管理干扰的指标值——干扰温度的概念,以扩展移动和卫星频段的非授权操作;同年12月FCC成立了CR工作组,明确表示支持CR并修正了美国的《电波法》[6];2004年5- 2 -月,FCC又建议非授权无线电可在TV广播频段内操作。
与此同时,Ofcom也将CR引入其近期的频谱框架概述报告书中。
在频谱政策管制部门的带动下,一些标准化组织接纳了CR并先后制定了一系列标准以推动该技术的发展。
IEEE 802.22工作组对基于CR的无线区域网络(WRAN, Wireless Regional Area Network)的空中接口标准正在制定中,目标是将分配给电视广播的VHF/UHF 频带的空闲频道有效利用作为宽带访问线路;IEEE 802.16工作组正在着手制定h版本标准,致力于改进如策略、MAC增强等机制以确保基于WIMAX的免授权系统之间、与授权系统之间的共存;此外,国际电信联盟(ITU, International Telecommunications Union)也在努力寻找类似CR的频谱共享技术。
3.2关键技术研究3.2.1频谱侦听和主用户检测认知用户相比主用户具有更低的频谱接入优先权。
为不对主用户造成有害干扰,认知用户需能够独立地检测出空闲频谱及主用户的出现。
这就要求认知用户能够实时地连续侦听频谱,以提高检测的可靠性。
为对主用户不造成有害干扰,可靠检测概率要求达到99.9%。
早期的检测方法有采用导频信号和周期平稳过程特征检测(Cyclostationary Feature Detection)等,但检测性能会随着多径和阴影衰落引起的接收信号强度的减弱而降低,另外检测能力本身也有一定的限制[8],因此为实现可靠检测需要探索新的方法。
目前的仿真和分析表明,采用合作分集的方法可达到上述的可靠检测概率要求。
合作侦听允许多个认知用户之间相互交换侦听信息,这可显著提高频谱的侦听和检测能力。
Ganesan等人提出多用户单载波和多用户多载波情况下,集中式CR网络通过引入放大中继(AF,Amplify-and-Forward)合作分集协议,可减少检测时间,从而提高网络的灵活性[9]。
考虑到实际网络中中继节点发送功率有限的情况,Ganesan等人又进一步对分布式CR网络的分集增益的提高进行了分析[10]。
但他们的研究均假设主用户的位置已知。
当主用户的位置未知时,Wild等人提出采用本振泄露(Local Oscillator Leakage) 检测方法[11],通过检测主用户接收机射频前端发射的本振泄露功率,可准确定位主用户。
此外,最新的研究表明采用物理层和MAC层联合侦听的跨层设计方法可极大的提高频谱侦听能力[12]。
这种方法通过增强无线射频前端灵敏度,同时利用数字信号处理增益及用户间的合作来提高检测能力,越来越受到人们的关注。
3.2.2动态频谱分配 (DSA, Dynamic Spectrum Allocation)由于CR网络中用户对带宽的需求、可用信道的数量和位置都是随时变化的,传统的话音和无线网络的DSA方法不完全适用。
另外要实现完全动态频谱分配(Fully DSA)受到很多政策、标准及接入协议的限制[13]。
因此目前基于CR的DSA的研究主要基于频谱共享池(Spectrum Pooling)这一策略。
频谱共享池的基本思想是将一部分分配给不同业务的频谱合并成一个公共的频谱池,并将整个频谱池划分为若干个子信道,因此信道是频谱分配的基- 3 -本单位[14]。
基于频谱共享池策略的DSA实质上是一个受限的信道分配问题,以最大化信道利用率为主要目标的同时考虑干扰的最小化和接入的公平性。
为规定用户之间选择频谱的协商机制,Mitola在文献[14]中提出了标准的无线礼仪协议的初始框架,主要包括主用户与认知用户之间交互的租用频谱协议、当主用户再次出现时服从的补偿协议、频谱使用优先级协议等。
由于认知用户本质上是一个自治的智能代理,目前的研究大多集中于动态分布式资源分配方面。
对策论(又称博弈论,Game Theory)是一种有效的分析实时认知用户交互过程的工具。
由于经典对策模型不包含学习环节,采用一些嵌入学习功能的改进型对策模型如贝叶斯对策等,是目前研究的热点问题。
Nie等人将对策论的应用做了进一步的扩展,分别分析了合作用户和非合作用户情况下系统的性能,指出基于合作的DSA可提高全网的性能[15]。
但这种基于合作的方法强调系统的整体有效性,必要时需牺牲局部性能。
之后很多研究对该方法进行了改进,以接近最优分配。
如Peng和Zheng等人相继提出的标签机制,可区分用户的优先级,得到50%的性能改善[16,17];Cao等人提出的本地讨价还价(Local Bargaining)算法,采用公平的业务保证机制,可提供文献[16]和[17]中相近的性能,但明显降低了系统的复杂性[18]。