【干扰】一个认知无线电网络中的分布式 Q 学习干扰控制算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

认知无线电网络（CRN）通过动态频谱接入技术提高频谱资源利用率，但其面临的核心挑战是干扰控制 —— 次级用户（SU）需在不干扰授权用户（PU）的前提下，优化自身通信质量。传统集中式干扰控制方法依赖全局信息，在分布式网络中存在通信开销大、容错性差等问题。分布式 Q 学习算法通过各节点自主学习与本地交互，实现无需中心节点的干扰控制，为 CRN 的动态频谱管理提供了自适应解决方案。

认知无线电网络的干扰场景与分布式学习适配性

干扰控制的核心问题

CRN 中的干扰来源复杂，主要包括：

• 次级用户间干扰（SU-SU 干扰）：多个 SU 同时接入同一频段时的信号冲突，导致接收信噪比（SNR）下降；

• 对授权用户的干扰（SU-PU 干扰）：SU 发射功率过高或频段选择不当，影响 PU 的正常通信（需控制在干扰温度阈值以下）；

• 环境噪声与衰落：无线信道的随机衰落和背景噪声进一步加剧干扰的不确定性。

干扰控制的目标是在满足 PU 干扰约束的前提下，最大化 SU 的通信速率总和，核心难点在于：

• 信息分散性：各 SU 仅能获取本地信道状态（如接收功率、干扰水平），缺乏全局网络信息；

• 动态性：PU 的活动状态（如频段占用）和信道质量随时间变化，静态策略难以适配；

• 耦合性：某一 SU 的功率或频段调整会影响其他节点的干扰环境，决策存在相互依赖。

分布式 Q 学习的技术优势

分布式 Q 学习通过以下特性适配 CRN 的干扰控制需求：

• 去中心化决策：每个 SU 作为独立智能体，基于本地观测学习 Q 值，无需中心节点协调，降低通信开销；

• 在线自适应：通过与环境的实时交互更新策略，适应 PU 活动和信道的动态变化；

• 局部信息利用：仅依赖本地测量的干扰水平、通信质量等数据，避免全局信息采集的复杂性；

• 协同涌现：通过智能体间的间接交互（如干扰反馈），自组织形成全局最优的干扰控制策略。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

  if nargin == 0

            obj.nStates = 5;

            obj.nActions = 2;

         else

            obj.nStates = nStates;

            obj.nActions = nActions;

         end

         obj.rewardMatrix = zeros(obj.nStates, ...

            obj.nActions);

         obj.transitionMatrix = randi([1

🔗 参考文献

[1] 邓凡.认知无线电网络中宽带频谱压缩感知算法研究[J].湖南大学, 2010.DOI:10.7666/d.y1725111.

[2] 邓凡.认知无线电网络中宽带频谱压缩感知算法研究[D].湖南大学,2011.DOI:CNKI:CDMD:2.2010.239007.

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