[发明专利]一种基于贝叶斯博弈的频谱感知次用户激励方法有效
申请号: | 201810215025.1 | 申请日: | 2018-03-15 |
公开(公告)号: | CN108631895B | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
发明(设计)人: | 赵夙;田赛赛;朱琦 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04B17/382 | 分类号: | H04B17/382;G06K9/62 |
代理公司: | 江苏海越律师事务所 32402 | 代理人: | 唐小红 |
地址: | 210003 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明是一种基于激励的协作频谱感知方法,该方法在频谱感知的研究中加入贝叶斯激励方式,提出了基于贝叶斯博弈的频谱感知次用户激励算法,采用贝叶斯博弈激励的方式,激励次用户参与到频谱感知当中,使得次用户能够选择最优策略参与感知或者不参与,从而获得最佳效益。然后参与感知的次用户将感知的数据发送到融合中心,经表决融合的方式将数据融合,融合中心对主用户是否存在进行判断。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 贝叶斯 博弈 频谱 感知 用户 激励 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于贝叶斯博弈的频谱感知次用户激励方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:1)设置感知频段fr、策略集B=(β1,β2,...βs)、信噪比类型集L=(γ1,γ2,...γq,γq+1)并初始化类型概率分布(p1,p2,...,pq,pq+1),平台广播参与人数及预算R,其中q+1是将信噪比量化的段数;2)次用户n通过
可计算出检测概率期望值
Pns定义为次用户n信噪比类型为γn并选择策略为βs时的检测概率,s为次用户所选策略的总数;3)次用户n根据信噪比类型γn选择不同的策略βs再通过
计算可得检测概率,其中γn为第n个次用户的信噪比,
pf为虚警概率,设为固定值,Mn是第n个次用户检测的信号样本数,设第n个次用户感知时间为Tn,fs为感知频率,则Mn=Tnfs;,由
算出效用,其中Cn为单位时间的代价,Pn为检测概率,
为检测概率期望值;N为次用户人数,R为平台预算;4)每个次用户从自己的效用集选出最大的效用值
如果为负便直接退出检测,如果为正就把最大效用对应的检测概率与期望检测概率值做比较,如果最大效用对应的检测概率大于期望检测概率值,就以这个策略参与检测,反之就把这个策略对应的效用和检测概率分别从效用集和检测概率集中剔除;5)重复步骤4)直到每个次用户都能自己选择出最优的策略,当把所有策略都遍历完还没选择出最优策略,此次用户不参与检测;此时,此次用户的效用为0;6)所有参与检测的次用户将数据送入融合中心,融合中心以表决融合的形式对接收到的数据进行融合。
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