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摘要:
如何更有效地提高频谱利用率以满足人们对其日益增长的需求是分布式的大规模认知无线电网络面临的挑战.本文将货币作为交易媒介来建立主次用户之间的合作关系,利用本地信息和斯坦伯格博弈,设计了隐货币交易博弈模型.在该模型中,次用户通过作为中继节点为主用户传输数据包而获得货币,再使用这些货币租用空闲频谱进行数据传输.并在此基础上,提出一种分布式学习算法,使得博弈过程可以在节点间没有信息交换的情况下有效地收敛于隐货币交易模型的均衡点.最终达到主用户和次用户之间的合作,提高频谱的利用率和全网的通信质量、降低主用户能耗的目的.
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文献信息
篇名 认知无线电网络中基于非合作博弈的隐货币交易模型
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 大规模认知无线电网络 频谱访问 中继技术 非合作博弈 分布式学习算法
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 227-230
页数 4页 分类号 TP393
字数 4757字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许力 福建师范大学数学与计算机科学学院 161 900 17.0 23.0
2 方禾 福建师范大学数学与计算机科学学院 9 15 2.0 3.0
3 苏彬庭 福建师范大学数学与计算机科学学院 6 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
大规模认知无线电网络
频谱访问
中继技术
非合作博弈
分布式学习算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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11026
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17
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