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曾碧卿，邓会敏，张翅 著

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• 博弈论
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• 分布式系统
• 无线网络
• 优化算法

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030449689

商品编码：29691925105

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名:博弈论视角的认知无线电网络

定价：68.0元

售价：46.2元,便宜21.8元,折扣67

作者:曾碧卿,邓会敏,张翅

出版社：科学出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787030449689

字数：270000

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

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内容提要

目录

作者介绍

文摘

序言

序言

博弈论视角的认知无线电网络 在信息爆炸的时代，无线通信的疆域正以前所未有的速度扩张。然而，频谱资源的稀缺性与日俱增，已成为制约无线通信发展的瓶颈。传统的固定频谱分配机制已显疲态，亟需一种更智能、更灵活的解决方案。认知无线电（Cognitive Radio, CR）正是应运而生的革新者，它赋予了无线设备感知、学习和适应环境的能力，从而实现频谱资源的动态共享与高效利用。而如何设计出真正自主、高效、公平的认知无线电网络，则离不开对其中复杂交互关系的深刻洞察。 本书《博弈论视角的认知无线电网络》旨在深入剖析认知无线电网络（CRN）中各个参与者（如认知用户、频谱代理、基站等）之间的互动行为，并运用严谨的博弈论工具来理解、建模和优化这些互动。我们不局限于单一的技术实现，而是将目光投向更宏观的网络层面，探讨在多用户、动态、不确定性的环境中，个体理性行为如何汇聚成整体的网络性能，以及如何通过博弈论的视角来设计能够激励合作、规避冲突、实现最优频谱分配和资源管理的策略。 本书的写作初衷，源于对当前认知无线电研究中一个重要但往往被忽视的维度的关注：那就是网络中用户的“理性”与“自私”。在现实世界中，每一个无线设备都希望最大化自身的通信性能，例如吞吐量、延迟、能量效率等。当多个设备在同一频谱上竞争时，它们之间的行为就不再是简单的信息传递，而是一种动态的、策略性的交互过程。传统的优化方法往往假设存在一个中心化的控制器能够全局最优地分配资源，但这在分布式、大规模的认知无线电网络中是难以实现的。博弈论，作为研究理性决策者之间策略互动的一门学科，为我们提供了一个强有力的框架来分析和解决这些问题。 我们坚信，只有深刻理解并有效利用博弈论的原理，我们才能真正构建出智能、高效、公平的下一代无线通信系统。本书将带您穿越博弈论的经典模型，探索其在认知无线电网络中的独特应用，为您提供一套全新的分析工具和设计思路。 --- 第一部分：博弈论基础与认知无线电网络建模 本部分将为读者构建坚实的理论基础，为后续深入研究打下坚实的地基。我们将从博弈论最核心的概念入手，逐步深入到其在认知无线电网络中的具体建模。 第一章：博弈论基础回顾 1.1 博弈的要素： 本章将首先介绍博弈论中的基本组成部分，包括参与者（Players）、策略（Strategies）和收益函数（Payoff Functions）。我们将阐释为何在认知无线电网络中，各个无线设备、频谱代理甚至用户都可以被视为博弈的参与者，它们的通信行为构成了博弈的策略空间，而通信质量、资源占用等则构成了它们的收益。 1.2 纳什均衡： 这是博弈论中最核心的概念之一。我们将详细讲解纳什均衡的定义，即在纳什均衡状态下，任何一个参与者都无法通过单方面改变策略来获得更好的收益。在认知无线电网络中，纳什均衡可以用来描述一种“稳定”的频谱接入和使用状态，其中任何一个设备都找不到单方面改变其接入策略（例如，选择哪个频段、以何种功率发射）来获得更大收益的理由。我们将探讨不同类型的纳什均衡，如纯策略纳什均衡和混合策略纳什均衡，并分析它们在CRN场景下的含义。 1.3 完美纳什均衡与子博弈完美纳什均衡： 随着博弈的复杂性增加，我们需要更精细的均衡概念。本章将介绍完美纳什均衡，强调其在序贯博弈中的应用，以及子博弈完美纳什均衡，它能够排除那些在子博弈中非理性的策略。这对于建模动态的CRN频谱接入过程至关重要，因为频谱接入和用户行为是随时间演进的。 1.4 动态博弈与重复博弈： 认知无线电网络是一个高度动态的环境，频谱状态、干扰情况、用户需求都在不断变化。本章将介绍动态博弈和重复博弈的概念。我们将探讨在重复博弈中，参与者可以基于历史行为调整策略，从而可能实现合作而非仅仅是静态的非合作均衡。这对于理解CRN中的协作频谱感知、动态频谱接入协议设计具有重要意义。 1.5 贝叶斯博弈： 认知无线电网络中，参与者往往对其他参与者的能力、偏好甚至策略知之甚少，存在信息不对称。本章将介绍贝叶斯博弈，它允许我们将不确定性纳入博弈模型。我们将分析在信息不完整的情况下，参与者如何根据自己的信念进行最优决策，例如，认知用户如何估计干扰用户的存在和行为模式，进而做出频谱选择。 第二章：认知无线电网络关键要素与博弈模型构建 2.1 认知无线电网络架构回顾： 在运用博弈论之前，我们有必要对认知无线电网络的核心组成部分及其工作原理进行简要回顾。我们将讨论主要用户（Primary Users, PUs）和次要用户（Secondary Users, SUs）的角色，频谱感知（Spectrum Sensing）、频谱决策（Spectrum Decision）、频谱共享（Spectrum Sharing）和频谱移动（Spectrum Mobility）等关键功能。 2.2 CRN中的博弈主体识别： 本章将系统性地识别CRN中的潜在博弈主体。这可能包括： 单个认知用户（SUs）： 它们追求自身吞吐量最大化、能量消耗最小化等。 认知用户群体： 多个SU可能形成联盟，共同协商频谱使用。 频谱代理（Spectrum Brokers）： 在一些市场化的频谱共享模型中，频谱代理负责协调SU的频谱接入，并可能从中获利。 基站（Base Stations）： 在蜂窝CRN中，基站也可能参与到频谱分配的决策中。 主要用户（PUs）： 虽然PUs拥有优先使用权，但它们的行为（如激活模式）也会影响SUs的策略。 2.3 收益函数设计： 这是将博弈论应用于CRN的关键一步。我们将探讨如何根据不同的CRN应用场景和优化目标，为博弈主体设计合理的收益函数。例如： 吞吐量收益： 基于信道质量、频谱占用率、传输功率等。 干扰成本： SU对PU的干扰，或SU之间互相干扰产生的负收益。 能量消耗成本： SU在感知、通信过程中消耗的能量。 频谱占用付费： 在一些市场化模型中，SU需要为占用频谱支付费用。 公平性指标： 例如，最大最小公平性（max-min fairness）等。 2.4 策略空间定义： 我们将详细定义CRN中不同参与者的策略空间，包括： 频谱选择策略： 选择哪个空闲频段进行通信。 传输功率策略： 以何种功率进行发射，以平衡性能和干扰。 接入/退避策略： 何时尝试接入频谱，何时因检测到PU而退避。 合作策略： 是否与其他SU合作进行频谱感知或资源协商。 2.5 博弈模型的构建： 本章将结合前述内容，演示如何将CRN中的具体问题转化为标准博弈论模型，例如，普通形式博弈（Normal-form games）、扩展形式博弈（Extensive-form games）、静态博弈、动态博弈等。我们将通过一些典型的CRN场景（如SU之间的动态频谱接入、SU与PU的干扰协调）来具体说明模型构建的过程。 --- 第二部分：博弈论在认知无线电网络中的核心应用 在搭建好理论框架后，本部分将深入探讨博弈论在解决CRN中的实际问题时的具体应用。我们将聚焦于频谱接入、资源分配、干扰管理和网络优化等关键领域。 第三章：动态频谱接入与协作 3.1 基于纳什均衡的频谱接入策略： 本章将分析在SU之间存在竞争的环境下，如何通过分析纳什均衡来预测和设计SU的频谱接入策略。我们将研究SU如何根据自身的信道条件、PU的活动模式以及其他SU的潜在行为来选择最优的频谱接入时机和频段，以最大化自身通信性能。 3.2 重复博弈与合作频谱接入： 现实中的频谱接入不是一次性的，而是重复进行的。本章将探讨在重复博弈模型下，SU之间如何通过重复的交互和信誉机制（如基于奖励和惩罚的策略）来克服静态博弈的“囚徒困境”，实现更高层次的合作，例如，共同遵守频谱接入规则，减少互相干扰，从而整体提升频谱利用效率。 3.3 联盟博弈与SU群体协作： 在某些情况下，SU可能倾向于形成联盟，共同协商频谱资源，以对抗其他联盟或获得更大的谈判优势。本章将引入联盟博弈（Coalitional Game）的概念，分析SU之间如何通过形成和解散联盟来优化集体收益，例如，共享频谱感知结果，共同决定频谱接入策略。 3.4 拍卖机制在频谱共享中的应用： 频谱资源可以被视为一种稀缺商品，博弈论中的拍卖机制为频谱资源的有效分配提供了一种强大的工具。本章将介绍不同类型的拍卖（如维克瑞拍卖、格林-贝尔拍卖）如何应用于SU的频谱接入。我们将分析不同拍卖机制下，SU如何进行竞价，以及拍卖结果如何影响频谱的公平分配和整体效率。 第四章：资源分配与干扰管理 4.1 基于贝叶斯博弈的干扰规避： 认知无线电网络最大的挑战之一是如何在保证不干扰主要用户（PUs）的同时，最大化次要用户（SUs）的吞吐量。本章将利用贝叶斯博弈模型，分析SU如何在对PU活动模式（如其激活概率、传输功率）不完全了解的情况下，做出最优的功率控制和频谱选择决策，以规避潜在的干扰。 4.2 信号对消（Interference Alignment）的博弈论分析： 信号对消是一种先进的干扰管理技术，旨在利用自由度来对消干扰。本章将从博弈论的视角，分析不同SU之间如何通过协作或非协作的方式，通过调整其传输信号的参数（如相位、频率）来实现信号对消，从而提升网络容量。 4.3 频谱感知策略的博弈论优化： 准确高效的频谱感知是认知无线电网络正常运行的前提。本章将分析SU之间的频谱感知行为，包括共享感知信息、独立感知等。我们将利用博弈论模型，研究如何设计激励机制，鼓励SU积极、准确地进行频谱感知，并与他人共享感知结果，以降低整体感知时间和错误检测率。 4.4 能量效率与频谱接入的权衡： 移动设备的能量效率是CRN设计中的一个重要考量。本章将探讨如何在博弈论框架下，平衡SU的能量消耗和频谱接入需求。我们将分析SU如何根据自身剩余能量、信道条件以及其他SU的行为，做出最优的频谱选择和功率控制决策，以在有限的能量下最大化其通信性能。 第五章：多层博弈与网络级优化 5.1 分层博弈模型在CRN中的应用： 认知无线电网络通常具有分层结构，例如，物理层、MAC层、网络层等。本章将介绍分层博弈模型，分析在不同层级之间，参与者如何进行决策，以及这些决策如何相互影响。例如，MAC层的频谱接入决策可能影响物理层的功率控制，进而影响整体的网络性能。 5.2 市场均衡与经济学视角： 将CRN视为一个具有频谱资源的“市场”，我们可以运用经济学中的博弈论模型来分析频谱的定价、供需关系以及用户行为。本章将探讨如何设计有效的市场机制（如动态定价、频谱租赁）来激励用户以更有效率的方式使用频谱，并为频谱所有者带来经济效益。 5.3 进化博弈论与自适应学习： 在高度动态且参与者数量众多的CRN中，传统的静态博弈模型可能难以完全捕捉系统的演化过程。本章将介绍进化博弈论，它研究的是种群中策略的演化和稳定。我们将分析在CRN中，不同的频谱接入策略或干扰管理策略如何随着时间的推移而演化，以及最终会达到何种稳态。 5.4 基于强化学习的博弈策略： 强化学习（Reinforcement Learning, RL）与博弈论的结合，为设计能够动态适应复杂环境的CRN策略提供了新的途径。本章将探讨如何利用强化学习算法，让SU能够通过试错来学习最优的博弈策略，以应对动态变化的频谱环境和其他SU的行为。 --- 第三部分：前沿研究与未来展望 本部分将带领读者了解博弈论在认知无线电网络研究中的前沿进展，并对未来发展方向进行展望。 第六章：先进博弈论模型与CRN的融合 6.1 考虑不确定性的博弈模型： 现实中的CRN环境充满不确定性，包括PU的随机活动、信道衰落、用户需求的波动等。本章将深入探讨各种考虑不确定性的博弈模型，如随机博弈（Stochastic Games）、模糊博弈（Fuzzy Games）等，并分析它们在CRN中的应用，例如，如何设计鲁棒的频谱接入策略。 6.2 合作博弈与激励机制设计： 除了非合作博弈，本章还将重点关注合作博弈在CRN中的应用。我们将分析如何设计有效的激励机制，促使SU进行合作，例如，共享频谱感知信息、协同进行干扰管理等。我们将探讨 Shapley Value等合作博弈概念在CRN资源公平分配中的应用。 6.3 贝叶斯优化与在线博弈： 针对CRN动态演化和信息不完全的特性，本章将介绍贝叶斯优化和在线博弈等前沿技术。我们将分析如何利用这些工具来设计能够实时调整策略，以应对快速变化的频谱环境，并从中获得最优收益的CRN系统。 6.4 博弈论与机器学习的协同： 博弈论提供了决策的框架，而机器学习提供了从数据中学习的能力。本章将探讨博弈论与机器学习（尤其是深度学习和强化学习）的深度融合，例如，如何利用深度学习来更精确地建模PU活动，如何利用强化学习来学习复杂的动态博弈策略，从而构建更智能、更具适应性的CRN。 第七章：应用案例与挑战 7.1 智能交通系统中的CRN博弈： 智能交通系统（ITS）对无线通信有着极高的要求，CRN在ITS中扮演着重要角色。本章将分析在ITS场景下，车辆之间、车辆与基础设施之间的频谱接入和资源分配问题，并运用博弈论进行建模和分析。 7.2 物联网（IoT）与低功耗CRN的博弈： 物联网设备数量庞大且对能量效率要求极高。本章将探讨如何将博弈论应用于低功耗、海量连接的物联网CRN，例如，设计能够激励IoT设备进行频谱共享和节能通信的博弈策略。 7.3 蜂窝网络中的认知动态频谱接入： 传统蜂窝网络与认知无线电技术的融合，能够极大地提升频谱利用效率。本章将分析在蜂窝网络环境中，认知用户与蜂窝用户之间的博弈，以及如何通过博弈论来优化动态频谱接入和干扰协调。 7.4 面临的挑战与未来研究方向： 本章将总结当前博弈论在CRN应用中面临的主要挑战，例如，模型的计算复杂度、实时性问题、用户异构性、安全性等。同时，也将提出未来可能的研究方向，如更鲁棒的博弈模型、更高效的学习算法、更安全的博弈机制等。 结论： 通过本书的学习，读者将能够深刻理解博弈论在认知无线电网络中的强大威力。本书不仅提供了一套严谨的理论分析工具，更重要的是，它引导读者跳出传统的思维模式，从“理性个体互动”的角度去审视和设计CRN。我们相信，掌握了博弈论视角的认知无线电网络，将为我们开启一个更加智能、高效、灵活的无线通信未来。 --- 本书面向的研究者、工程师、高校学生，以及所有对下一代无线通信技术和智能决策系统感兴趣的读者。如果您希望深入理解认知无线电网络的内在运行机制，并掌握设计和优化其性能的利器，那么本书将是您的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

从学习效果反馈来看，这本书对于提升解决实际工程问题的能力具有显著的促进作用。作者似乎非常注重理论与实践的结合，在每一章的末尾，都会安排一些贴合实际应用场景的案例分析或者思考题。这些内容并非空泛的口号，而是要求读者运用前面学到的理论工具去构建模型、预测结果，甚至提出改进方案。通过这种“学以致用”的模式，读者不再是被动接受知识的容器，而是主动参与知识构建的实践者。这种引导性的学习方式，极大地培养了独立思考和分析复杂系统的能力，使得书中的知识能够真正内化为解决未来挑战的实战技能，而不是停留在纸面上的概念集合。

评分☆☆☆☆☆

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