一种认知系统中基于选择性干扰对齐的均衡场博弈方法

摘要

本发明公开了一种认知系统中基于选择性干扰对齐的均衡场博弈方法，包括选择来自非期望小区的对基站干扰最大的一个或一组用户,通过预编码处理使干扰信号对齐到一定的子空间内；当用户数量足够大时,通过用一个稳定的估计信道来代替随机信道,根据初始化功率矩阵计算出估计功率矩阵,得出能达到纳什均衡的最优功率矩阵。本发明是选择性干扰对齐和均衡场博弈方法的有效结合，具有抑制干扰和最大化系统总吞吐量等优点，不仅能最大程度的消除干扰而且能够最大化次小区的总吞吐量，尤其适用于小区数量足够大的认知多小区系统。

主权项

一种认知系统中基于选择性干扰对齐的均衡场博弈方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)选择性干扰对齐：在选择性干扰对齐中，通过比较，选出每个次小区中对基站干扰最大的一个或一组次用户，称为目标用户；将所述目标用户的干扰信号通过预编码矩阵对齐到一定的子空间内，从而消除对基站的干扰；(2)均衡场博弈：将次用户对主用户的干扰限制在一定范围内，然后对次用户进行博弈；当用户数多到一定程度时，可用一个稳定的时不变信道来代替用户与基站之间的波动信道，建立一个均衡场博弈的优化模型，通过对优化模型达到的纳什均衡点进行求解，得到最优的总吞吐量。