非凸认知无线电博弈中的联合感知与功率分配：纳什均衡与分布式算法
信息论
2013-01-01 v1 math.IT
摘要
本文提出了一类针对认知无线电 (CR) 网络的新型纳什博弈问题，将其建模为高斯频率选择性干扰信道，其中每个次级用户 (SU) 通过联合选择感知持续时间、检测阈值和矢量功率分配，与其他用户竞争以最大化其自身的机会吞吐量。所提出的一般化公式能够容纳多种（发射）功率和（确定性/概率性）干扰约束，例如主接收机处可容忍的最大个体和/或 aggregate（概率性）干扰约束。为使优化尽可能去中心化，全局（耦合）干扰约束通过对每个 SU 施加一组基于其对总干扰贡献的时变价格来进行惩罚；因此，价格也是待优化的额外变量。由此产生的参与者优化问题是非凸的；此外，可能存在与需由解满足的全局约束相关的价格出清条件。所有这些因素使得对所提博弈的分析成为一项挑战性任务；博弈论文献中的经典结果均无法成功应用。本文的主要贡献是发展了一种基于优化的新理论来研究此类非凸博弈；我们对标准纳什均衡的存在性和唯一性进行了全面分析，设计了基于最佳响应的替代算法，并确立了其收敛性。
引用
@article{arxiv.1212.6437,
title = {Joint Sensing and Power Allocation in Nonconvex Cognitive Radio Games: Nash Equilibria and Distributed Algorithms},
author = {Gesualdo Scutari and Jong-Shi Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.6437},
year = {2013}
}
备注
to appear IEEE Transactions on Information Theory, 2013. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1212.6225