目录
1.软件版本
2.本算法理论知识点
3.算法具体理论
4.部分核心代码
5.仿真演示
6.本算法写论文思路
7.参考文献
8.相关算法课题及应用
1.软件版本
matlab2021a
2.本算法理论知识点
VCG拍卖机制、频谱共享
3.算法具体理论
4.部分核心代码
clc;
clear;
close all;
warning off;
%参数化
lemda = 0.2;
M = 50;%用户数量
%信道数目
N = 10;
lemda = 1/2000 + (1/200-1/2000)*rand(N,1);%1/2000 ~ 1/200的均匀分布
% p：次用户传输功率；
% N0 :信道的噪声功率；
% hi ：用户i的发射机和接收机之间的信道系数。
p = 10;
No = 1;
P_Arrive= [0.2:0.1:0.5];
for nn = 1:length(P_Arrive)
nn
for mm = 1:M
mm
TIME = 500;
NUM = 0;
%信道lemda
lemda2 = 1/1000 + (1/100-1/1000)*rand(N,1);%1/1000 ~ 1/100的均匀分布
hi = zeros(mm,1);
for t = 1:TIME
rng(t);
%Step 1，算法执行的开始，对参加竞价的次用户数等进行初始化。
hi = rand(mm,1);
hicr = rand(mm,1);
IIs = [];
for i = 1:mm
fail = 1;
%授权用户出现的概率
P = rand;
P2 = rand;
P0 = rand;
DROP1ssss=[];
if P0 < P_Arrive(nn)
while fail == 1
if P2 < 0.01%有认知用户
%Step 2，计算出次用户 i 对频谱 j 的估价vi
for j =1:N
Vi1(j) = 1 - lemda(j)/(log2(1+hi(i)*p/No));
Vi2(j) = 1 - lemda2(j)/(log2(1+hicr(i)*p/No));
end
%Step 3，计算出每个次用户最终提交的竞标价格bi
for mm1 =1:N
bi1(j) = Vi1(j) - randn(1);
bi2(j) = Vi2(j) - randn(1);
end
%Step 4，比较每个次用户的估价价格和自己提交的竞价价格的大小，如果估价
%价格小于竞标价格，说明频谱 j 不适合次用户 i，返回到 Step 2，否则
%直接执行下一步。
for mm1 =1:N
Vi_bi1(j) = Vi1(j) - bi1(j);
Vi_bi2(j) = Vi2(j) - bi2(j);
end
Vi_bi = [Vi_bi1,Vi_bi2];
else%无认知用户
%Step 2，计算出次用户 i 对频谱 j 的估价vi
for j =1:N
Vi(j) = 1 - lemda(j)/(log2(1+hi(i)*p/No));
end
%Step 3，计算出每个次用户最终提交的竞标价格bi
for mm1 =1:N
bi(j) = Vi(j) - randn(1);
end
%Step 4，%支付机制Vi_bi
for mm1 =1:N
Vi_bi(j) = Vi(j) - bi(j);
end
end
%去掉小于0的
Ind1 = find(Vi_bi>0);
if length(Ind1)<1
fail = 1;
DROP1ssss =[DROP1ssss,1];
else%没有中断，则选择%Step 5，找出最大的竞标价格及对应的次用户 i。
[VV,II] = max(Vi_bi);
fail = 0;
DROP1ssss =[DROP1ssss,0];
end
end
DROP1sss(i) = mean(DROP1ssss);
else
DROP1sss(i) = 0;
end
end
DROP1ss(t) = mean(DROP1sss);
end
DROP1s(mm) = mean(DROP1ss);
end
DROP4(nn) = mean(DROP1s);
end
figure;
plot(100*P_Arrive(1:end),100*DROP4(1:end),'b-o','linewidth',2);
xlabel('授权用户出现的概率');
ylabel('中断概率');
save result3.mat P_Arrive DROP4 5.仿真演示
6.本算法写论文思路
认知无线电的历史和相关频谱共享算法，
拍卖理论和在频谱共享算法中的应用，
一种基于VCG拍卖机制的新型频谱共享算法，
仿真实现基于VCG拍卖机制的新型频谱共享算法。