基于信道质量价格博弈的认知无线电频谱分配系统

资 源 简 介

该项目实现了认知无线电网络中一种基于竞价博弈理论的频谱资源分配算法，专门针对信道质量差异化的场景进行建模。系统核心功能是构建一个由主用户（PU）和次要用户（SU）构成的双层博弈模型，主用户作为频谱资源的拥有者，根据各信道的信噪比、增益以及干扰情况设定动态价格，而次要用户则根据自身的带宽需求、信道偏好及预算成本进行出价竞价。 系统利用非合作博弈论中的纳什均衡原理，通过迭代搜索算法寻找最优的定价与分配平衡点。其实现方法包括：首先初始化信道参数与用户状态，接着建立次要用户的效用函数最大化模型，通过拉格朗日乘子法

详 情 说 明

认知无线电频谱分配博弈仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于信道质量与价格博弈理论的认知无线电（Cognitive Radio）频谱资源分配仿真系统。在认知无线电网络中，主用户（PU）拥有频谱所有权，而次要用户（SU）则根据自身需求租用频谱。该系统通过构建一个双层博弈模型（Stackelberg Game），模拟并解决如何在高动态、信道条件差异化的环境下，实现频谱资源的最优定价与高效分配。系统旨在提高频谱利用率，优化主用户收益，并确保次要用户之间的公平竞争。

功能特性

1. 差异化信道建模 系统模拟了多个具有不同增益和损耗特性的子信道。考虑了随机衰落与距离损耗（Distance Loss），使得仿真环境贴近真实的物理无线信道，体现“优质优价”的资源分配原则。

2. 次要用户效用最大化 每个次要用户（SU）拥有独立的效用函数，综合考虑其对带宽的需求强度、预算上限以及信噪比（SNR）。SU根据当前频谱价格，通过优化算法计算出能使其自身效用达到最大的带宽需求量。

3. 动态定价与供需平衡 主用户（PU）作为定价者，根据市场反馈的需求总量动态调整各信道的单价。通过反馈控制机制，系统能够自动调节价格以匹配信道的总带宽供给。

4. 纳什均衡迭代搜索 系统采用迭代算法寻找博弈的平衡点。在满足纳什均衡条件的前提下，系统会自动收敛至稳定的定价与分配状态，并提供收敛精度的实时监控。

5. 完整的性能评估体系 集成多种性能评价指标，包括各用户最终吞吐量、系统总增益、PU总利润以及反映分配公平性的Jain's Fairness Index（公平性因子）。

实现逻辑与算法细节

系统的核心实现在于一个完整的迭代博弈过程，主要逻辑如下：

1. 初始化阶段 设定仿真规模（默认6个次要用户，4个子信道）。生成SU的预算参数、效用因子以及初始信道增益矩阵。信道增益矩阵结合了随机复高斯分布与距离衰减因子，确保了信道间的质量差异。

2. 次要用户（跟随者）层优化 在每一轮迭代中，SU设定其目标函数为：Utility = Beta * log(1 + SNR) - Price * Bandwidth。基于拉格朗日乘子法思想，解得当边缘效用等于价格时的最优带宽需求量。该过程还包含了非负约束处理和总资源限制的等比例缩放，确保分配方案的物理可行性。

3. 主用户（领导者）层定价更新 PU观察所有SU在各信道上的总需求。若某信道需求超过供给（10MHz），则提高价格；若需求不足，则降低价格。价格更新步长随迭代次数动态调整，以保证初期快速搜索和后期平稳收敛。

4. 均衡判断与收敛 系统实时对比连续两次迭代的价格向量。当价格波动小于设定阈值（1e-4）时，认为达到博弈均衡点，停止循环并输出结果。

5. 性能指标计算 迭代结束后，利用香农公式（Rate = W * log2(1 + SNR)）计算各用户的实际有效吞吐量。同时计算公平性因子，用于评估分配算法在不同干扰环境下的表现。

系统关键指标说明

• 信道单价演化：记录价格从初始值波动到稳定值的完整轨迹。
• 带宽分配矩阵：最终各用户在不同质量信道上占据的带宽比例，通常呈现出优质用户占据优质信道的特征。
• 纳什均衡收敛性：通过价格向量差的模（Norm）变化，展示算法的动态稳定性。
• 平均速率与吞吐量：直观展示系统在资源共享后的最终性能增益。

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件（建议版本 R2016b 及以上）。
2. 将包含主脚本的文件夹设置为当前工作路径。
3. 在命令行窗口输入主脚本名称并回车：执行后系统将自动开始迭代计算。
4. 观察命令行输出的收敛过程及统计指标（如最终单价、总利润等）。
5. 系统会自动弹出多维度仿真结果可视化图表，包含价格演化、分配柱状图、收益曲线及收敛性分析等。

系统要求

• 软件环境：MATLAB 2016b 或更高版本。
• 核心工具箱：基础 MATLAB 环境（无需特殊工具箱，算法均采用矩阵运算实现）。
• 硬件建议：标准办公 PC 即可，内存 8GB 及以上可获得更流畅的绘图体验。