專利名稱：無線mimo網(wǎng)絡(luò)中基于非合作重復(fù)博弈的功率調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及的是一種用于無線多輸入多輸出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)網(wǎng)絡(luò)的分布式功率調(diào)度(power scheduling)的方法，具體是一種利用基于非合作重復(fù)博弈理論(non-cooperative repeated game theory)的功率調(diào)度模型來對無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸鏈路的功率調(diào)度進行建模，解決網(wǎng)絡(luò)的分布式功率調(diào)度問題的方法。

背景技術(shù)：
目前的無線通信網(wǎng)絡(luò)通常是以蜂窩網(wǎng)絡(luò)或無線局域網(wǎng)等形式出現(xiàn)的。這些無線通信網(wǎng)絡(luò)和無線通信技術(shù)是對固定有線網(wǎng)絡(luò)的補充和發(fā)展，它們需要固定基礎(chǔ)設(shè)施的支持，并且一般采用集中式控制的方式。但在某些特殊環(huán)境或緊急情況，例如，戰(zhàn)場上部隊快速展開和推進、發(fā)生地震等自然災(zāi)害后的搜索和營救、野外科學(xué)考察、偏遠山區(qū)、臨時會議等場合迫切需要一種不依賴于固定基礎(chǔ)設(shè)施，并且能夠快速和靈活配置的無線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)就是為滿足這種特殊應(yīng)用需求而產(chǎn)生的。
Ad hoc網(wǎng)絡(luò)也稱為自組織網(wǎng)絡(luò)，由若干無線移動節(jié)點組成，不依賴于任何固定基礎(chǔ)設(shè)施，是通過節(jié)點間的相互協(xié)作進行網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的一種多跳自組織臨時性自治網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點可以任意移動，網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)也可隨之發(fā)生變化，終端可以突破無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的有限性，使2個無法直接通信的用戶終端借助于其它終端的分組轉(zhuǎn)發(fā)進行數(shù)據(jù)通信。它可以在沒有或不便于利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的情況下提供一種通信網(wǎng)絡(luò)的支撐環(huán)境。與普通移動網(wǎng)絡(luò)和固定網(wǎng)絡(luò)相比，無線自組織網(wǎng)絡(luò)具有以下特征無中心控制節(jié)點和節(jié)點之間的對等性，自發(fā)現(xiàn)、自動配置、自組織、自愈，動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，無線傳輸帶寬有限，移動終端有節(jié)能要求，安全性較差和存在單向的無線信道等。
Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于不能提供固定設(shè)施的場合，同時網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點一般由電池提供能量，因此如何有效利用節(jié)點能量成為Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)研究中的一個重要問題。隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的增多，Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)容量受到限制，而且由于節(jié)點間的相互干擾，信道利用率的提高也有限。采用有效的功率控制不僅能降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，延長節(jié)點壽命，而且還能減少用戶間的相互干擾，提高資源的利用效率，提高系統(tǒng)容量。MIMO技術(shù)充分開發(fā)空間資源，利用多個天線實現(xiàn)多發(fā)多收，在不需要增加頻譜資源和天線發(fā)送功率的情況下，可以成倍地提高信道容量，是對抗多徑衰落和提高系統(tǒng)容量的有效手段。
傳統(tǒng)的功率控制技術(shù)包括經(jīng)典的注水算法[1]及其派生算法[2，3]，對于信道狀態(tài)好的信道分配的功率多，差的信道分配的功率少甚至不分配功率，系統(tǒng)的吞吐量主要由其好信道貢獻。近年來，博弈論[4]愈來愈多地被應(yīng)用于無線系統(tǒng)的研究，特別是為分布式功率控制問題提供了一種有效的解決方法。文獻[8]研究了CDMA系統(tǒng)中的博弈功率控制，它對博弈收益函數(shù)進行了巧妙設(shè)計，還引入了定價機制來提高系統(tǒng)性能，使網(wǎng)絡(luò)吞吐量獲得帕累托改善，得到了有效的分布式功率控制算法。Chao Liang等人提出了一種基于非合作博弈論的鏈路中斷功率控制機制[5]，通過中斷質(zhì)量差的鏈路減少用戶間干擾，提高系統(tǒng)容量。
上述的算法只考慮了空間尺度，Yue Rong等人提出一種空時功率調(diào)度(Space TimePower Scheduling，STPS)機制[6]，MIMO鏈路的發(fā)送信號協(xié)方差矩陣是隨時間調(diào)整的。STPS增加了時間自由度，使網(wǎng)絡(luò)吞吐量得到明顯地提高。時分多址(TDMA)是STPS在干擾十分嚴重時的一種特殊情況。但文獻[6]在求最優(yōu)化解時采用的是非線性規(guī)劃中的梯度投影(gradient projection，GP)算法[7]，屬于中心控制式算法，計算復(fù)雜度大，不適用于ad hoc網(wǎng)絡(luò)的分布式自治特性和節(jié)點的有限資源特性。
參考文獻(如專利/論文/標準) [1]D.Tse，P.Viswanath.Fundamentals of Wireless Communication.Cambridge UniversityPress，2005. [2]W.Yu，W.Rhee，S.Boyd，and J.M.Cioffi.Iterative water-filling for gaussian vectormultiple access channels.IEEE Transaction on Information Theory，Jan.2004，50145-152. [3]M.F.Demirkol，M.A.Ingram.Power-controlled capacity for interfering MIMO links.Proc.IEEE VTC，Oct.2001，vol.1，pp.187-191. [4]D.Fudenberg，J.Tirole.Game theory.MIT Press，Cambridge，MA，1991. [5]Chao Liang，Dandekar K.R.Power Management in MIMO Ad Hoc NetworksAGame-Theoretic Approach.IEEE Transactions on Wireless Communications，April 2007，vol.6，no.4，pp.1164-1170. [6]Yue Rong，Yingbo Hua.Optimal Power Schedule for Distributed MIMO Links.IEEETransactions on Wireless Communications，August 2008，vol.7，no.8，pp.2896-2900. [7]袁亞湘.非線性規(guī)劃數(shù)值方法.上海上?？茖W(xué)技術(shù)出版社，1993.8. [8]C.U.Saraydar，N.B.Mandayam，and D.J.Goodman.Efficient Power Control via Pricingin Wireless Data Networks.IEEE Transaction on Communication，2002，vol.50，pp.291-303.

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問題 本發(fā)明是無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中一種基于非合作重復(fù)博弈的功率調(diào)度方法，目的是解決功率調(diào)度的分布式實現(xiàn)和低復(fù)雜度的問題。鏈路間的功率調(diào)度被建模為使效用函數(shù)最大化的非合作博弈，在效用函數(shù)中引入考慮發(fā)射功率和鏈路質(zhì)量的定價機制，獲得網(wǎng)絡(luò)吞吐量的帕累托改善(Pareto Improvement)，同時把所有發(fā)送窗的功率調(diào)度看作重復(fù)博弈，建立懲罰機制防止鏈路為獲得超額收益的背離行為。
技術(shù)方案 本發(fā)明無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中基于非合作重復(fù)博弈的功率調(diào)度方法，包括如下步驟 1)在無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中包含L條點對點鏈路，每條鏈路受到來自其它L-1條鏈路的同頻干擾，每一節(jié)點擁有N根天線，初始化時，各鏈路將最大發(fā)送功率Pmax平均分配給N根發(fā)送天線，其中N、L都為自然數(shù)； 2)第i鏈路的發(fā)送信號xi為N×1的復(fù)隨機向量，其N×N的協(xié)方差矩陣

矩陣Pi也被稱為功率分配矩陣；第i鏈路的發(fā)送功率為tr{Pi}≤Pmax，i，Pmax，i為第i鏈路的最大發(fā)送功率；噪聲ni為N×1的獨立同分布標準正態(tài)加性白高斯向量，其協(xié)方差矩陣

IN為單位矩陣；第i鏈路的基帶接收信號為 其中N×N矩陣Hi，j是在本發(fā)送窗內(nèi)第j鏈路發(fā)送天線與第i鏈路接收天線間的信道矩陣，ρi為第i鏈路的信噪比(SNR)，βi，j為第j鏈路的發(fā)送節(jié)點到第i鏈路的接收節(jié)點的干擾噪聲比(INR)，i，j∈{1，2，3，...，L}； 3)采用塊衰落(block fading)模型，信道矩陣在相干時間Tc內(nèi)是準靜態(tài)的，將發(fā)送窗大小設(shè)為Tc，并分為T個時隙，各鏈路的發(fā)送協(xié)方差矩陣Pi隨時間變化，即

發(fā)送功率約束為 Pi(t)≥0，t＝1，...，T；i＝1，...，L， 4)以每條鏈路的吞吐量作為優(yōu)化目標，同時考慮鏈路質(zhì)量和發(fā)送信號的代價，博弈收益函數(shù)為 其中價格函數(shù)


γi為定價因子； 更新功率調(diào)度

k表示迭代次數(shù)，判斷所有鏈路前后兩次迭代獲得的發(fā)送功率矩陣是否滿足二范數(shù)小于ε，若滿足二范數(shù)小于ε則跳出迭代循環(huán)，當前的發(fā)送功率矩陣即為博弈的納什均衡解；若不滿足二范數(shù)小于ε，則返回步驟4進入下一次迭代更新功率調(diào)度，其中ε為一個小于等于10-4的正實數(shù)； 5)各鏈路使用統(tǒng)一的定價因子γ，使總收益

最大的定價因子為最佳定價因子γopt；初始化定價因子γ＝0，以Δγ為增量更新定價因子γ←γ+Δγ，執(zhí)行步驟4，若uγ+Δγ≥uγ，則繼續(xù)以增量Δγ提高定價因子，執(zhí)行步驟4；否則迭代結(jié)束，取前一次博弈的定價因子為最佳定價因子γopt，待發(fā)送數(shù)據(jù)將按照最佳定價因子γopt功率調(diào)度矩陣發(fā)送，其中←表示賦值，ui表示第i鏈路的預(yù)期收益； 6)按照步驟5)的設(shè)置發(fā)送數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)發(fā)送在第T個時隙結(jié)束時統(tǒng)計各鏈路的實際收益，與步驟5)的預(yù)期收益相比較，將實際收益大于預(yù)期收益的鏈路判定存在背離行為，此后各發(fā)送窗均設(shè)定其定價因子γi的值大于等于104，第i鏈路將選擇發(fā)送功率矩陣Pi＝0，未來收益將為零，若未發(fā)現(xiàn)背離行為，則正常初始化第i鏈路的定價因子γi＝0，操作完成后進入下一發(fā)送窗，返回步驟1)。
有益效果 本發(fā)明具有如下優(yōu)點 1.文獻[6]的方案需要一個中心調(diào)度節(jié)點收發(fā)信道狀態(tài)信息，計算功率分配矩陣，調(diào)度各鏈路的發(fā)送功率，這使其成為中心控制式方法，不利于在分布式的ad hoc網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)。本發(fā)明基于博弈理論，假設(shè)各鏈路具有理性和自私性，能各自根據(jù)所獲取的信道狀態(tài)信息，通過選取合適的發(fā)送功率最大化自身的收益，在若干次博弈后各鏈路發(fā)送功率收斂到納什均衡點，屬分布式方法，適用于ad hoc網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等分布式網(wǎng)絡(luò)。
2.在非合作博弈功率調(diào)度算法中，各鏈路僅知道本地信息，對功率的調(diào)度是為自身收益最大化，即一個自私的競爭過程。而任一鏈路增大發(fā)送功率都將使其它鏈路的收益函數(shù)減低(在其它鏈路不改變策略的情況下)，這會使受影響的用戶也會通過增大發(fā)送功率來提高自身收益，最終的均衡點將處于一個各鏈路功率都較大的策略組合上，不利于節(jié)省節(jié)點有限的能量。文獻[8]為促使各鏈路以較低的發(fā)送功率進行通信，引入定價機制，構(gòu)造正比于鏈路發(fā)送功率的線性價格函數(shù)，結(jié)果表明系統(tǒng)獲得了網(wǎng)絡(luò)吞吐量的帕累托改善。本文在文獻[8]的基礎(chǔ)上，考慮節(jié)點的隨機分布特性，各鏈路質(zhì)量不同，系統(tǒng)應(yīng)傾向于質(zhì)量好的鏈路，對質(zhì)量差的鏈路進行較重的懲罰，迫使其減小發(fā)送功率，設(shè)計了價格函數(shù)

仿真結(jié)果表明本發(fā)明較文獻[8]在網(wǎng)絡(luò)吞吐量上有進一步的帕累托改善。
3.基于ad hoc網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性，鏈路狀態(tài)、節(jié)點的位置等屬性均隨時間變化，本發(fā)明假定節(jié)點靜止，功率調(diào)度有必要以相干時間Tc為時間間隔重復(fù)進行，即構(gòu)成一個重復(fù)博弈(repeated game)[4]，各發(fā)送窗的博弈可看作在某Tc的開始階段進行的階段博弈(stage game)。雖然網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的壽命受電池的限制，但由于博弈的參與者均無法預(yù)知博弈何時結(jié)束，所以鏈路間的博弈可視作無限重復(fù)博弈。根據(jù)重復(fù)博弈中以貼現(xiàn)因子δ∈(0，1)估計收益的方法，以w表示發(fā)送窗號，第i條鏈路的平均收益為

貼現(xiàn)因子δ作為鏈路合作耐心的度量，δ越大，則鏈路越耐心，也越重視長期收益。δ的取值一般有網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)和應(yīng)用場景決定，長期存在的穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)的貼現(xiàn)因子要大于臨時建立的高度動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)，本發(fā)明考慮δ→1。為防止因鏈路的自私特性而引發(fā)的背離博弈均衡獲得超額收益行為，重復(fù)博弈過程將引入懲戒機制。若背離行為將招致相應(yīng)的懲罰，鏈路將不得不考慮其代價，當懲罰使其未來收益的損失超過當前背離行為獲得的短期超額收益時，鏈路將由于理性失去背離動機，遵守階段博弈產(chǎn)生的功率調(diào)度安排。本發(fā)明設(shè)計的懲戒機制將利用定價因子γi→+∞作為懲罰，根據(jù)收益函數(shù)，鏈路將選擇Pi＝0，此時ui＝0，即此后鏈路將無法獲得收益，鏈路的平均收益ui→0。顯然背離獲得的超額收益無法彌補無限期喪失收益的損失，從而有效防止鏈路的背離行為。



圖1分布式ad hoc網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)； 圖2本發(fā)明方法流程圖； 圖3網(wǎng)絡(luò)吞吐量隨干擾噪聲比的變化關(guān)系； 圖4網(wǎng)絡(luò)吞吐量隨鏈路數(shù)的變化關(guān)系； 圖5網(wǎng)絡(luò)總收益與定價因子γ的關(guān)系； 圖6背離鏈路的階段收益；
具體實施例方式 下面結(jié)合附圖對發(fā)明的技術(shù)方案進行詳細說明 如圖2所示，為本發(fā)明方法流程圖。
本發(fā)明考慮的場景如圖1所示，在無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中包含L條點對點鏈路，每條鏈路受到來自其它L-1條鏈路的同頻干擾，每一節(jié)點擁有N根天線，初始化時，各鏈路將最大發(fā)送功率Pmax平均分配給N根發(fā)送天線； 第i鏈路的發(fā)送信號xi為N×1的復(fù)隨機向量，其協(xié)方差矩陣

N×N矩陣Pi也被稱為功率分配矩陣，第i鏈路的發(fā)送功率為tr{Pi}≤Pmax，i，噪聲ni為N×1的獨立同分布標準正態(tài)加性白高斯向量，其協(xié)方差矩陣

IN為單位矩陣，第i鏈路的基帶接收信號為 其中N×N矩陣Hi，j是在本發(fā)送窗內(nèi)第j鏈路發(fā)送天線與第i鏈路接收天線間的信道矩陣，ρi為第i鏈路的信噪比(SNR)，βi，j為第j鏈路的發(fā)送節(jié)點到第i鏈路的接收節(jié)點的干擾噪聲比(INR)。
采用塊衰落(block fading)模型，假設(shè)信道矩陣在相干時間Tc內(nèi)是準靜態(tài)的，將發(fā)送窗大小設(shè)為Tc，并分為T個時隙，各發(fā)送協(xié)方差矩陣Pi可隨時間變化，即

發(fā)送功率約束為 Pi(t)≥0，t＝1，...，T；i＝1，...，L 以每條鏈路的吞吐量作為優(yōu)化目標，同時考慮鏈路質(zhì)量和發(fā)送信號的代價，本發(fā)明設(shè)計的博弈收益函數(shù)為 其中價格函數(shù)


γi為定價因子； 各鏈路更新功率調(diào)度

k表示迭代次數(shù)，判斷所有鏈路前后兩次迭代獲得的發(fā)送功率矩陣是否滿足二范數(shù)小于ε(ε為一個趨于零的正實數(shù)，可設(shè)為10-4)，若滿足則跳出迭代循環(huán)，當前的發(fā)送功率矩陣即為博弈的納什均衡解，若不滿足則進入下一次迭代更新功率調(diào)度。
定價因子γi的設(shè)定將影響系統(tǒng)的性能，為減少系統(tǒng)復(fù)雜度，除背離鏈路外，各鏈路使用統(tǒng)一的定價因子γ，定義使總收益

最大的定價因子為最佳定價因子γopt，初始化定價因子γ＝0，以Δγ為增量更新定價因子γ＝γ+Δγ，執(zhí)行功率調(diào)度更新，若uγ+Δγ≥uγ，則繼續(xù)以增量Δγ提高定價因子，執(zhí)行功率調(diào)度更新，否則迭代結(jié)束，取前一次博弈的定價因子為最佳定價因子γopt，待發(fā)送數(shù)據(jù)將按照其功率調(diào)度矩陣發(fā)送。
從圖3可以看出，隨著干擾噪聲比的增加，三種算法的網(wǎng)絡(luò)吞吐量均成下降趨勢，但速度逐漸減緩，其中屬于中心控制式的基于梯度投影算法的功率調(diào)度方法(STPS-GP)性能最好，考慮鏈路質(zhì)量及發(fā)送功率的基于非合作博弈的功率調(diào)度方法(STPS-NGTH)相對于只考慮發(fā)送功率的基于非合作博弈的功率調(diào)度方法(STPS-NGT)獲得帕累托改善，由于后兩種方法屬分布式方法，更符合ad hoc網(wǎng)絡(luò)特性，具有較高的綜合性能。從圖4可以看出，網(wǎng)絡(luò)吞吐量在鏈路數(shù)較少時隨鏈路數(shù)增加而上升，后因為鏈路數(shù)的增加使干擾過大而逐漸下降，三種算法的性能與圖3的分析相類似。
按照獲得最佳定價因子時的功率調(diào)度矩陣的發(fā)送數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)發(fā)送在第T時隙結(jié)束時統(tǒng)計各鏈路的實際收益，與功率調(diào)度的預(yù)期收益相比較，將實際收益大于預(yù)期收益的鏈路判定存在背離行為，此后各發(fā)送窗均設(shè)定其定價因子γi→+∞參與博弈(此時γi可設(shè)為104)，根據(jù)收益函數(shù)可知此鏈路將選擇發(fā)送功率矩陣Pi＝0，未來收益將為零，若未發(fā)現(xiàn)背離行為將正常初始化定價因子γi＝0，操作完成后進入下一發(fā)送窗，重新初始化。
從圖6可以看出，背離鏈路在發(fā)送窗6做出背離行為，獲得超額收益，但在此后的各發(fā)送窗中均受到懲罰，收益變?yōu)榱恪?br> 權(quán)利要求
1.一種無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中基于非合作重復(fù)博弈的功率調(diào)度方法，其特征在于包括如下步驟
1)在無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中包含L條點對點鏈路，每條鏈路受到來自其它L-1條鏈路的同頻干擾，每一節(jié)點擁有N根天線，初始化時，各鏈路將最大發(fā)送功率Pmax平均分配給N根發(fā)送天線，其中N、L都為自然數(shù)；
2)第i鏈路的發(fā)送信號xi為N×1的復(fù)隨機向量，其N×N的協(xié)方差矩陣
矩陣Pi也被稱為功率分配矩陣；第i鏈路的發(fā)送功率為tr{Pi}≤Pmax，i，Pmax，i為第i鏈路的最大發(fā)送功率；噪聲ni為N×1的獨立同分布標準正態(tài)加性白高斯向量，其協(xié)方差矩陣
IN為單位矩陣；第i鏈路的基帶接收信號為
其中N×N矩陣Hi，j是在本發(fā)送窗內(nèi)第j鏈路發(fā)送天線與第i鏈路接收天線間的信道矩陣，ρi為第i鏈路的信噪比(SNR)，βi，j為第j鏈路的發(fā)送節(jié)點到第i鏈路的接收節(jié)點的干擾噪聲比(INR)，i，j∈{1，2，3，...，L}；
3)采用塊衰落(block fading)模型，信道矩陣在相干時間Tc內(nèi)是準靜態(tài)的；將發(fā)送窗大小設(shè)為Tc，并分為T個時隙，各鏈路的發(fā)送協(xié)方差矩陣Pi隨時間變化，即
發(fā)送功率約束為
Pi(t)≥0，t＝1，...，T；i＝1，...，L，
4)以每條鏈路的吞吐量作為優(yōu)化目標，同時考慮鏈路質(zhì)量和發(fā)送信號的代價，博弈收益函數(shù)為
其中價格函數(shù)
γi為定價因子；
更新功率調(diào)度
k表示迭代次數(shù)，判斷所有鏈路前后兩次迭代獲得的發(fā)送功率矩陣是否滿足二范數(shù)小于ε，若滿足二范數(shù)小于ε則跳出迭代循環(huán)，當前的發(fā)送功率矩陣即為博弈的納什均衡解；若不滿足二范數(shù)小于ε，則返回步驟4進入下一次迭代更新功率調(diào)度，其中ε為一個小于等于10-4的正實數(shù)；
5)各鏈路使用統(tǒng)一的定價因子γ，使總收益
最大的定價因子為最佳定價因子γopt；初始化定價因子γ＝0，以Δγ為增量更新定價因子γ←γ+Δγ，執(zhí)行步驟4，若
則繼續(xù)以增量Δγ提高定價因子，執(zhí)行步驟4；否則迭代結(jié)束，取前一次博弈的定價因子為最佳定價因子γopt，待發(fā)送數(shù)據(jù)將按照最佳定價因子γopt功率調(diào)度矩陣發(fā)送，其中←表示賦值，ui表示第i鏈路的預(yù)期收益；
6)按照步驟5)的設(shè)置發(fā)送數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)發(fā)送在第T個時隙結(jié)束時統(tǒng)計各鏈路的實際收益，與步驟5)的預(yù)期收益相比較，將實際收益大于預(yù)期收益的鏈路判定存在背離行為，此后各發(fā)送窗均設(shè)定其定價因子γi的值大于等于104，第i鏈路將選擇發(fā)送功率矩陣Pi＝0，未來收益將為零，若未發(fā)現(xiàn)背離行為，則正常初始化第i鏈路的定價因子γi＝0，操作完成后進入下一發(fā)送窗，返回步驟1)。
全文摘要
本發(fā)明公布了一種無線MIMO網(wǎng)絡(luò)中基于非合作重復(fù)博弈的功率調(diào)度方法，屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及無線分布式MIMO網(wǎng)絡(luò)中的功率調(diào)度。本發(fā)明各鏈路的功率調(diào)度被建模為使效用函數(shù)最大化的非合作博弈。在效用函數(shù)中引入考慮發(fā)送功率和鏈路質(zhì)量的定價機制，獲得網(wǎng)絡(luò)吞吐量的帕累托改善。把所有發(fā)送窗的功率調(diào)度看作重復(fù)博弈，建立懲罰機制防止鏈路為獲得超額收益的背離行為。仿真結(jié)果表明，與梯度投影算法相比較，本算法在不明顯犧牲總吞吐量的情況下，以較低的計算復(fù)雜度實現(xiàn)了資源的分布式調(diào)度。
文檔編號H04W52/24GK101784107SQ20101001790
公開日2010年7月21日 申請日期2010年1月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月15日
發(fā)明者徐平平, 周超 申請人:東南大學(xué)