能效认知无线电网络中的频谱协调

开放频谱系统中的设备协调是一个具有挑战性的问题，特别是因为用户经历的频谱可用性随时间和地点而变化。在本文中，我们提出了一种博弈论方法，允许认知无线电对，即主用户 (PU) 和次用户 (SU)，同时更新其发射功率和频率。具体而言，我们解决了一个 Stackelberg 博弈模型，其中单个用户试图分层访问无线频谱，同时最大化其能效。我们对 Stackelberg 均衡的存在性、唯一性和特征进行了详尽分析。特别是，我们表明，当系统中的两个参与者依次决定其功率和发射载波时，频谱协调自然发生。因此，在这种情况下，频谱感知变成了对每个子带上是否存在传输的简单检测。我们还表明，当用户在两个载波上经历非常不同的信道增益时，他们可能会选择在 Stackelberg 均衡下在同一载波上发射，因为这贡献了足够的能效以抵消相互传输引起的干扰退化。随后，我们提供了算法分析，说明 PU 和 SU 如何通过适当的学习过程达到这种频谱协调。我们通过广泛的模拟验证了结果，并将所提出的算法与非合作情况和基于吞吐量的效用系统等典型场景进行了比较。通常结果表明，所提出的 Stackelberg 决策方法在均衡时优化了能效，同时仍最大化了吞吐量。