非对称Colonel Blotto博弈模型下的多信道功率分配抗干扰

针对智能干扰条件下传输速率固定的通信系统多信道功率分配问题,建立了非对称Colonel Blotto博弈模型。在完全信息条件下,推导出了各种功率预算约束下通信方和干扰方的等效单信道最优功率分配策略,进而证明了通信方和干扰方存在唯一混合纳什均衡策略,并求得了纳什均衡收益。基于等效单信道最优功率分布,提出了一种多重扫描直接列元素交换算法,可以快速构建多信道混合功率分配矩阵,且相比于线性规划方法,可适应更多的信道数和更广的功率分布范围。通过数值仿真,验证了所提多信道混合功率分配矩阵构造算法的有效性及多信道功率分配策略的最优性。     

认知网络中一种基于博弈论的抗阻塞干扰方法

文中针对认知无线网络中出现的恶意干扰次级用户问题,利用博弈理论,建立了在多信道条件下次级用户和恶意用户博弈对抗模型。通过求解纳什均衡点,得出最佳的随机功率分配策略对抗恶意干扰,并与其他策略进行比较。仿真结果表明,该算法能够最小化恶意用户干扰造成的损失。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

为提高无线多跳网络的吞吐量和传输可靠性,提出一种信道分配算法。该算法优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源;然后考虑利用生成树外其他可用链路,为节点提供信道资源,以提高吞吐量。算法通过考虑每个用户的通信需求,可以充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,有效地提高了网络整体吞吐量。     

蜂窝网络中基于干扰控制的D2D通信联合资源分配方案

在蜂窝网络中部署D2D(Device-to-Device)通信能够有效提升频谱利用率,降低基站负载,但D2D用户与蜂窝用户共享无线信道时会产生信号干扰。提出了一种联合资源分配算法,通过综合考虑信道分配对网络中已有的蜂窝用户和D2D用户的信号干扰,并在小区范围内寻找具有最小干扰值的信道资源分配给用户,以实现有效的干扰控制。仿真结果显示:联合资源分配能够提升D2D链路、蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量,使得蜂窝网络的整体性能优于独立资源分配。     

基于三方动态博弈模型的网络生存防御策略优化配置

针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。     

博弈论在无线通信中的应用专题讲座(三) 第4讲 Ad Hoc网络中基于变分不等式的功率控制博弈

由于不存在基础设施以及分布式、自组织的特性,Ad Hoc网络中的功率控制问题适合于利用博弈论建模和分析。为了合理分配在多个信道上的发射功率,提高网络吞吐量,文中利用非合作博弈模型对功率控制问题进行了建模,并利用变分不等式对功率博弈问题进行了分析,得到了纳什均衡解存在性和唯一性的相关结论,并给出了分布式的迭代功率控制算法。     

装备采办中一级密封招标的博弈均衡分析

针对装备采办中的一级密封招标问题,分析了招标过程中的博弈特点,给出了一维贝叶斯均衡的求解方法和解析表达式,论证了在军工企业的最优战略是选择博弈的贝叶斯均衡,军方的选择是增加竞标者的人数。然后,重点分析了招标过程中的多维博弈问题,给出了多维贝叶斯均衡的一般求解方法,并针对特定的事例进行了多维均衡分析。最后,在多维博弈的框架下对一维博弈和多维博弈的均衡结果进行比较分析,结果表明：在一级密封招标过程中,多维博弈均衡是军工企业的最优战略。     

一种基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化算法

无线网络中的路由与信道分配可极大地影响网络的性能.为了解决无线网状网络中的路由与信道分配问题,提出并研究了一种称为CRAG(基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化)的方法.CRAG采用协同博弈的方式将网络中的每个节点模型化为一个弈者,每个弈者的策略为与其相关的路由与信道分配方案,收益函数为给定流量需求矩阵下的成功传输流量.弈者通过协同博弈来优化收益函数以最大化网络的吞吐量.基于NS3的仿真结果表明,CRAG在收敛性、时延、丢包率和吞吐量方面优于其他当前的算法,从而证明了协同博弈的方法可以用于无线网状网络的路由与信道分配联合优化,并有效地改进网络性能.     

基于层次分析法的短波地空网链路优选算法

针对短波网中影响链路质量的因素多、优选链路准确度小等问题,提出一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的短波地空网链路优选算法。该算法综合考虑影响链路质量的信噪比、接收端场强中值、链路可靠度和时延等因素,构造数学模型进行链路排序,为通信双方选择一条性能最优的链路。联合OPNET网络协议仿真软件和ITS短波信道仿真软件,搭建短波地空网链路优选仿真场景,采用离线静态联合的思想对AHP链路优选算法进行仿真,结果表明:优选短波站的网络仿真结果和理论计算结果的一致性验证了算法的合理性,接收率和吞吐量的提高验证了算法的有效性。     

网络势能合作博弈——一种求最优路径问题的新方法

最优路径算法广泛应用于物流规划、自动驾驶等实际场景。当交通网络复杂度增大时,算法的效率尤为重要。设计了基于网络势能合作博弈模型的分布式算法,将道路网络模拟成电路,利用电路中电阻最小路径电流最大的原理求解最优路径问题。该模型通过分量迭代,计算出每个节点的势能值,进而计算出节点间的电流值,确定从起点到终点的最大电流路径为最优路径。通过实验验证了模型的可靠性,其计算效率远高于Dijkstra算法。     

杂波和干扰条件下基于强化学习的机载雷达波形设计

针对复杂电磁环境机载雷达智能抗干扰问题,提出一种基于马尔可夫决策过程（markov decision processes,MDP）的机载雷达波形设计方法。为实现最优决策,建立雷达和干扰MDP博弈模型,融合利用目标、杂波、噪声、雷达和干扰信号等多维度电磁信息,设置信号和干扰噪声比为奖励函数;基于贝尔曼方程和策略迭代法计算信号频域最优策略,通过迭代变换法设计时域最优波形,并采用目标检测概率衡量算法性能。仿真结果表明,和线性调频信号、跳频信号相比,该方法设计波形具有更好的环境适应性和抗干扰能力,在此基础上提高了机载雷达目标检测概率。     

攻防博弈下的Ad hoc网络风险预测

利用博弈论原理,分析Ad hoc网络入侵防御系统与攻击者之间的攻防过程,建立了多阶段动态博弈下的网络风险预测模型。综合考虑Ad hoc网络不同节点与不同攻防措施对网络风险影响的差异性,量化攻防效用矩阵;通过求解纳什均衡,得到攻防双方最优混合策略;根据风险值求解算法,预测攻防平衡下的网络风险值。仿真实验表明,该模型和算法切实可行,对提升Ad hoc网络安全有一定参考价值。     

军用无线多信道负载均衡模块的设计与实现

伴随武器装备信息化建设的不断深入,以无线战术电台构建的"初级战术互联网"上传输的业务信息流越来越大,从而对信道带宽的需求也越来越高,无线信道吞吐量成为制约整个网络性能的瓶颈。针对这一问题,提出一种军用无线多信道负载均衡模块的方法,在组网控制设备上建立业务信息流库,统一信道调度机制,以及采用基于ETT算法计算信道质量,最终来实现在多信道环境下的业务负载均衡,详细给出了模块处理流程和实现过程。实践表明该模块对提高"初级战术互联网"吞吐量有一定作用。     

基于信号博弈的网络主动防御研究

针对现有被动防御方式难以有效确保军事信息网络安全的问题,从信号伪装的角度对军事信息网络的主动防御进行研究,提出了一种最优伪装信号选取方法。在分析军事信息网络攻防对抗的基础上,基于信号博弈理论对网络攻防过程进行建模;提出了网络攻防收益量化方法;在精炼贝叶斯纳什均衡分析的基础上,设计了最优伪装信号的选取算法。通过实验验证了方法的合理性和可行性,为军事信息网络安全防御提供了一种新的思路。     

基于声望模型的无线Mesh网络多信道MAC协议

文章针对现有多信道动态接入协议在数据信道接入中存在冲突概率较大,数据报文传输成功率较低的问题,提出了一种基于声望模型的信道分配算法。该算法通过引入遗忘因子来反映历史经验对当前信道选择的影响,并根据链路接收方节点中可用信道的声望值大小,选取出期望传输成功率最高的信道。仿真表明该算法在相同网络环境中,能有效提高数据报文传输的成功率,增加网络的整体吞吐量。     

第3讲 认知对抗中的频谱切换时间估计研究

认知无线电信号由于具有感知和重构能力,在信息战中的地位越来越重要。要对认知无线电信号进行高效灵巧地干扰,需要得到的关键参数之一是频谱切换时间。当主用户回归或者认知信号遭受较强干扰时,认知用户则需要切换到其他空闲信道上以便继续进行通信。文中首先提出认知用户频谱切换时间估计的基本方案,分为粗检测(宽带频谱侦测)和细检测(针对指定信道的时频分析)两大步骤;然后针对各个步骤分别提出相应的检测算法。仿真结果表明,该方法能较准确地估计出频谱切换时间,而且参数可控性强,便于集成和实现。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

军事虚拟网络映射问题研究

将网络虚拟化技术与军事需求相结合,并针对军事虚拟网络映射问题展开研究。以底层网络的负载均衡和资源最小化为目标,同时考虑映射请求的优先级问题,提出了基于蝙蝠优化算法的虚拟网络映射算法OBA-VNE。算法通过将映射问题转化为二进制组合优化模型,利用蝙蝠优化算法寻求近似最优映射方案。仿真结果表明,算法相比经典方法获得了更好的性能。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于脉冲干扰的跳频网络同步和随机接入研究

针对脉冲干扰对数字通信的影响,提升无线电跳频网络抗干扰性能,提出了基于干扰信号实现跳频通信时间粗同步以及Boj-S-ALHOA协议随机接入技术。介绍了基于干扰信号的跳频捕获和Boj-S-ALHOA协议网络时隙分配原理,并对这种方法下的跳频捕获平均同步时间和跳频网络的信道吞吐量及容量进行了仿真对比分析。结果表明该方法在脉冲干扰下同步时间短,且Boj-S-ALOHA协议下的节点接入方法更加适合战术通信网络。