[发明专利]一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法

摘要

本发明请求保护一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法，涉及认知无线网络。针对认知网络中多个D2D用户复用多个蜂窝用户的频谱的能效较低的场景，本发明提出一种基于博弈论模型的提高D2D通信系统能效的资源分配方案，在不超过用户通信的干扰门限约束条件，利用非协作博弈模型对系统的资源进行分配，并采用拉格朗日对偶方法和KKT迭代方法来达到最优化用户能效并且达到能效和频谱效率的均衡。

主权项

一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将认知无线网络中若干个D2D用户以underlay模式复用蜂窝用户的频谱模型等价为若干个理性参与者为了最大化各自能效而组成的非协作博弈模型；S2：根据非协作博弈模型设计获得认知无线网络中D2D用户和窝用户的能效最大化问题；其中第i对D2D用户的能效最大化问题为max{Ui,EEd(pid,p-id,pkc,p-kc)}s.t.C1:rid≥Ri,mindC2:0≤Σk=1Mpik≤pi,maxd]]>第k个蜂窝用户的能效最大化问题为max{Uk,EEc(pid,p-id,pkc,p-kc)}s.t.C3:rkc≥Rk,mincC4:0≤pkc≤pk,maxd]]>式中：为第i对D2D用户的能效，rid为第i对D2D的传输速率，为第i对D2D发送端的发送功率，为D2D用户最大的发送功率约束，为第k个蜂窝用户的能效，为第k个蜂窝用户的传输速率，为第k个蜂窝用户的发送功率，为蜂窝用户最大的发送功率约束，为第i对D2D用户的最小传输速率，为第k个蜂窝用户的最小传输速率，为第i对D2D用户的发送端的策略，为在N对D2D对中除第i对D2D用户之外的其他D2D用户发送端的策略，为第k个蜂窝用户的策略，为在M个蜂窝用户中除第k个蜂窝用户之外的其他蜂窝用户的策略；S3：采用拉格朗日对偶方法求解步骤S2中的能效最大化问题。