买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116095692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211340206.X，技术领域涉及：H04W16/14；该发明授权基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法是由王俊;刘胜;林瑞全;王锐亮;鲍家旺;丘航丁设计研发完成，并于2022-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法，包括以下步骤；步骤S1：在一个时隙T的τT时间段内，主用户发射机PT通过天线向主用户接收机PR传输数据，每个次用户接收机SU配备用于能量采集的全向天线来采集PU射频信号中的能量；步骤S2：在一个时隙T的1‑τT时间段的数据传输过程内，设定一个确定的最小的信噪比阈值和PU的干扰功率阈值I；步骤S3：在一个时隙T的1‑τT时间段内，SUii＝1,2...,n通过非合作博弈的方式进行功率分配；步骤S4：在一个时隙T的1‑τT时间段内，求解SUii＝1,2...,n的效用函数，最终达到纳什均衡，最大化次用户的吞吐量及主用户、次用户的收益；本发明通过找到能量采集认知无线电网络中的最优功率分配策略，在满足所有约束条件的情况下提升次用户的吞吐量和收益。

本发明授权基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法在权利要求书中公布了：1.基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法，用于无线电网络，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1：在一个时隙的时间段内，主用户发射机PT通过天线向主用户接收机PR传输数据，每个次用户接收机配备用于能量采集的全向天线来采集PU射频信号中的能量，以缓解数据传输阶段的能源消耗，得到的能量为； 步骤S2：在一个时隙的时间段的数据传输过程内，设定一个确定的最小的信噪比阈值和PU的干扰功率阈值； 步骤S3：在一个时隙的时间段内，，通过非合作博弈的方式进行功率分配，并且以发射功率为成本函数定义出一个效用函数； 步骤S4：在一个时隙的时间段内，求解的效用函数，最终达到纳什均衡，在纳什均衡解的情况下得到最佳功率分配策略，从而最大化次用户的吞吐量及主用户、次用户的收益； 所述无线电网络为underlay认知无线电，步骤S1具体为：在一个时隙的时间段内，PT通过定向天线向PR传输数据，每个配备一根单独用于能量采集的全向天线来采集PU射频信号中的能量来缓解数据传输阶段的能源消耗，得到的能量为:,其中，表示能量采集效率，为能量采集增益，表示PT的发射功率，该步骤中设定有一对主用户和两个次用户； 所述无线电网络为underlay认知无线电，步骤S2的数据传输过程中不存在反射或是反射可忽略，包括以下步骤； 步骤S21：在一个时隙的时间段内，当的信噪比大于某一确定的最小的信噪比阈值时，被认为数据成功传输，即：， 则接收端的信噪比定义为：公式一； 其中，表示高斯白噪声功率，表示的发射功率，表示与次用户接入点SBS之间的链路增益，定义为，是常数，是由衰落决定的，表示与SBS之间的距离，衰落因子是常数； 令上式中公式二， 表示受到的干扰； 步骤S22：在一个时隙的时间段内，在保证PU通信质量的前提下，共享PU的频谱资源，PU设置一个干扰功率阈值，在小于PU干扰功率阈值的前提下进行数据传输，数据传输过程中不存在反射，则系统的干扰约束条件表示为：公式三； 其中，表示到PU的链路增益，从公式三中可以得到： 公式四； 由上式可知，如果的发射功率超过了最大发射功率，那么其将影响PU的正常通信，则该必须降低发射功率或者退出该段频谱以保证PU的通信质量； 所述无线电网络为underlay认知无线电，步骤S3具体为：在一个时隙的时间段内，通过非合作博弈的方式进行功率分配，并且以发射功率为成本函数定义出一个效用函数，包括以下步骤； 步骤S31：在一个时隙的时间段内，把基于能量采集认知无线电网络的功率分配问题视同为一个重复的非合作博弈的过程，针对此非合作博弈模型提出功率分配的效用函数模型；在效用函数模型中，表示非合作博弈，表示次用户的个数，表示的策略空间，为的最大发送功率，表示这场博弈的收益，其中表示除第个次用户外的其他次用户的发射功率集合；因此，该能量采集认知无线电网络的非合作博弈功率分配模型可以定义为公式五； 步骤S32：在一个时隙的时间段内，选择一个最优策略得到纳什均衡，即；由于发射功率越高将对其他节点的干扰越大，且自身消耗更多的能量，所以以发射功率为成本函数定义效用函数，即： 公式六； 其中，是大小为比特数据包中包含的信息比特数，为数据的发送速率，是效率函数，定义为公式七， 其中为误比特率，误比特率取决于信道状态和来自其他网络链路的干扰；表示基于发射功率代价函数，表示价格调节因子，代价函数的存在促使选择服从全局最优发射功率的因素约束； 所述无线电网络为underlay认知无线电，步骤S4具体为在一个时隙的时间段内，求解的效用函数，最终达到纳什均衡，在纳什均衡解的情况下得到最佳功率分配策略，从而最大化其吞吐量及收益，包括以下步骤： 步骤S41：从的发射功率的策略空间中找到一个最佳的发射功率使得定义的效用函数达到最大值；为了得到最优发射功率，则必须验证该模型具有唯一的纳什均衡点； 验证方法为：根据超模博弈模型的定义，首先对效用函数表达式求发射功率的一阶导数，即 公式八； 再对求一阶偏导数， 公式九； 其中： 公式十； 公式十一； 当时，，从而可推导出公式十二； 由以上的推导可知，博弈模型的效用函数属于超模博弈；根据Topkis不动点定理可知，所有的超模博弈均存在唯一的纳什均衡点，故本模型纳什均衡点存在且具有唯一性得到论证； 步骤S42：为求解该模型的纳什均衡解，对效用函数表达式求发射功率的一阶导数，得 公式十三； 根据最大值理论，令其偏导数表达式等于0，得： 公式十四； 对上式求解可得： 公式十五； 采用牛顿迭代法，得发射功率的迭代公式为： 公式十六； 步骤S43：将每次的功率迭代值代入到下式中得到相应的吞吐量，直至迭代停止，则此时可求得最大吞吐量； 公式十七； 其中，表示信道的带宽； 步骤S44：将每次的功率迭代值代入到下式中得到相应的收益，直至迭代停止，则此时可求得最大收益； 公式十八。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福州大学，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。