一种基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，包括：构建认知无蜂窝系统模型，认知无蜂窝系统模型包括主级发射机、主级用户、M个次级发射机和N个次级用户；根据认知无蜂窝系统模型获得每个次级用户的信号接收速率的最优目标模型；根据M个次级发射机创建M个智能体，将最优目标模型建模为POMDP问题模型；构造多智能体平均场软演员评论家算法的加权平均场的权重系数；利用多智能体平均场软演员评论家算法求解POMDP问题模型，获得最优功率分配系数。本发明专利技术通过使用多智能体强化学习这种以数据为驱动的算法，能够在极短时间内对原非凸问题进行求解。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于功率分配，具体涉及一种基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法。

技术介绍

1、认知无蜂窝(cell-free)大规模网络系统由网内次级无蜂窝网络和网外主级用户(primary user，pu)网络组成，随着网内用户的逐渐增多，次级网络陷入频谱资源短缺。为了解决该问题，次级用户(secondary user，su)需要感知主级用户的频谱空洞来机会式地接入主级用户网络。传统基于认知无蜂窝系统的功率分配文献中，通常假设次级用户能够准确感知主级用户的频谱空洞，而在实际场景中，次级用户无法准确地感知到主级用户的频谱空洞。

2、当频谱感知结果存在误差时，可能会出现虚警或漏检。虚警将导致su失去接入频谱的机会，降低网络吞吐量。漏检将导致su访问不可用的频谱，并可能对pu造成干扰。这可能会惩罚su，甚至可能禁止su再次使用主级用户的授权频谱。此外，在次级无蜂窝网络内部，将小区从固有的蜂窝外形约束和小区边界的束缚中解放出来，与蜂窝相比，无蜂窝网络允许多个基站同时服务一个用户，大幅提高了对边缘用户的服务性能。然而，这同时带来了用户间的干扰本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述S2包括：

3.根据权利要求1所述的基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述S3包括：

4.根据权利要求3所述的基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述S3.2包括：

5.根据权利要求4所述的基于MAMFSAC算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述S4包括：

6.根据权利要求5所述的基于MAM...

【技术特征摘要】

1.一种基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述s2包括：

3.根据权利要求1所述的基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述s3包括：

4.根据权利要求3所述的基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述s3.2包括：

5.根据权利要求4所述的基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在于，所述s4包括：

6.根据权利要求5所述的基于mamfsac算法的认知无蜂窝系统功率分配方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮玉晗，曹超，赵润意，张锐，李涛，李勇朝，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：