發(fā)布時(shí)間：2019-02-24 20:54

【摘要】：針對(duì)設(shè)備到設(shè)備(D2D)通信的功率控制問題,該文提出一種帶有權(quán)重的優(yōu)化異構(gòu)小區(qū)能效的目標(biāo)以及在該問題下一個(gè)基于博弈理論的學(xué)習(xí)方法。具體地,在利用一個(gè)下界表達(dá)式代替原始優(yōu)化目標(biāo)的情況下,建模這個(gè)功率控制問題為一個(gè)勢(shì)博弈模型,并且證明它的最優(yōu)納什均衡點(diǎn)就是優(yōu)化下界的最優(yōu)解。最后,為了找到這個(gè)最優(yōu)的納什均衡點(diǎn),設(shè)計(jì)一個(gè)低復(fù)雜度和快速收斂的學(xué)習(xí)算法。仿真結(jié)果表明該文提出方法的可行性和有效性。
[Abstract]:Aiming at the power control problem of device-to-device (D2D) communication, this paper proposes a weighted goal of optimizing the energy efficiency of heterogeneous cells and a learning method based on game theory. Specifically, when a lower bound expression is used to replace the original optimization objective, the power control problem is modeled as a potential game model, and its optimal Nash equilibrium point is proved to be the optimal solution of the optimization lower bound. Finally, in order to find the optimal Nash equilibrium point, a learning algorithm with low complexity and fast convergence is designed. Simulation results show that the proposed method is feasible and effective.
【作者單位】： 東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;國網(wǎng)南京供電公司;
【分類號(hào)】：TP929.5

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本文編號(hào)：2429922