认知无线电网络中基于非合作博弈的隐货币交易模型

摘要 如何更有效地提高频谱利用率以满足人们对其日益增长的需求是分布式的大规模认知无线电网络面临的挑战．本文将货币作为交易媒介来建立主次用户之间的合作关系,利用本地信息和斯坦伯格博弈,设计了隐货币交易博弈模型．在该模型中,次用户通过作为中继节点为主用户传输数据包而获得货币,再使用这些货币租用空闲频谱进行数据传输．并在此基础上,提出一种分布式学习算法,使得博弈过程可以在节点间没有信息交换的情况下有效地收敛于隐货币交易模型的均衡点．最终达到主用户和次用户之间的合作,提高频谱的利用率和全网的通信质量、降低主用户能耗的目的