认知接入中能量效率问题的研究

认知技术可以改善频谱利用率，缓解频谱资源稀缺的矛盾，因此成为近年来无线通信领域研究的热点。然而，认知技术对动态频谱的获取是以更多的能耗投入为代价的，为适应节能减排的发展趋势，有必要对认知接入的能量效率指标进行分析，并研究如何引导用户实现能量效率最大化。本课题将从随机接入和顺序接入模型出发，结合多维隐函数不动点方程、最优停止理论和贪婪原理等，对认知接入的能量效率进行分析。研究内容包括：(1) 认知接入的系统级能耗建模问题；(2)能量效率分析与接入驱动条件研究；(3)频谱定价与价格效率引导问题。通过对以上三方面问题的深入研究，明确使能量效率最大化的认知接入驱动条件，揭示其与主用户忙/闲分布、传输信道质量分布的本质联系，提出与能量效率等效的价格效率接入驱动条件。本项研究成果将对认知网络各项技术的能量效率分析方法提供重要的理论参考。

认知技术可以改善频谱利用率，缓解频谱资源稀缺的矛盾，因此成为近年来无线通信领域研究的热点。本课题对认知接入中能量效率问题进行研究，以认知接入的能耗模型为基础，分别从用户和系统两个层面，对认知接入、频谱共享和传输机制等问题进行分析和优化，并深入结合经济学原理，对接入用户的激励问题进行分析和研究。研究成果包括：.在认知用户随机接入多信道时，提出了能效驱动的多用户接入最优门限，使得用户能够根据对信道状态的观测判定是否接入该信道，以达到系统能量效率最大化的目的，在此基础上，分析了非合作博弈情况下用户接入的能效损失比，为分布式系统设计提供理论参考；在认知用户协作频谱共享时，提出了基于次级用户中继能耗和中继价值联合分类的契约设计方法，构建相应的主用户效用函数，并推导了使得效用函数最大化的最优契约设计准则，在此基础上，还提出了一种四阶段的频谱共享协议，以实现上述最优契约；在多个初级用户与多个次级用户共存，考虑用户自私性的协同频谱共享市场中，将认知中继网络建模为一个匹配市场模型，在不完全信息场景中，推导了生成稳定匹配的充分和必要条件，在此基础上，提出了基于收益增加法的分布式匹配算法，并证明了在部分不完全信息场景下，所提算法能够收敛到帕累托最优均衡点；在认知用户协作检测模式的研究中，课题对分布式和集中式两种检测模型的能耗进行建模，在检测正确度约束条件下，推导了能够使能耗最小化的最优采样频率和检测时间，在此基础上，提出了协作检测架构，最后进行仿真验证算法对认知接入能效性能的影响。.本课题共发表31篇学术论文，其中期刊论文12篇，会议论文19篇；属于SCI 期刊源的国际刊物论文9篇，EI源论文30篇。论文发表的国际知名刊物如IEEE TPDS，TCOM，TWC，TVT等，有影响力的重要国际学术会议如IEEE INFOCOM，GLOBECOM，ICC，WCNC等；申请发明专利7项，公开7项，授权2项。.本项目共培养博士生4名，硕士生11名。在技术执行上，由于所设计的方案合理可行，设计思路清晰明朗，加之实验室具备的成熟的试验条件，对于所提出方案的验证与优化提供了殷实的设备和资源保障。综上，提出的能效驱动的认知接入系统，理论上可行，在异构网络环境中具有很大的实用价值。并且具有明确、清晰的技术路线，从而保证了项目顺利开展并且最后超额完成任务书中所列计划。

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