认知飞蜂窝网络中的机会主义合作

我们研究了认知无线电网络中非授权次级用户与授权主用户之间的机会主义合作。具体来说，我们考虑一个认知网络模型，其中次级用户可以与合作主用户传输，以提高后者的有效传输速率。作为回报，次级用户在主要用户空闲时获得更多传输自身数据的机会。这种主用户和次级用户之间的交互不同于传统的动态频谱接入模型，在传统模型中，次级用户试图避免干扰主用户，同时寻求在空闲主信道上的传输机会。在我们的模型中，次级用户需要平衡合作更多（以创造更多传输机会）的愿望与为自身传输维持足够能量水平的需求。这种模型适用于新兴的认知飞蜂窝网络领域。我们在此设置下，将次级用户吞吐量最大化问题表述为受限于时间平均功率约束。这是一个约束马尔可夫决策问题，基于动态规划的常规求解技术要么需要系统动力学的广泛知识，要么需要基于学习的方法，但后者收敛时间较长。然而，利用李雅普诺夫优化技术，我们设计了一种新颖的贪婪在线控制算法，克服了这些挑战，并且是可证明最优的。