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摘要
本研究使用Stackelberg博弈模型来研究未来5G异构蜂窝网络中宏蜂窝和小蜂窝之间的干扰协调问题。考虑到异构组网的限制,考虑了资源分配和功率控制进行分布式决策的干扰协调场景,将资源分配和功率控制问题转化为2步博弈:首先,由小蜂窝决策的跟随者博弈中,根据成本参数计算出小蜂窝链路的发射功率;其次,在宏蜂窝决策的领导者博弈中,根据上步得出的小蜂窝链路发射功率,以及成本参数等其他条件,通过最优匹配算法得出小蜂窝和宏蜂窝的配对,进而实现资源的分配。由于成本参数是影响博弈结果的重要变量,提出了一种基于强化学习的成本参数改进方法以优化博弈性能。从仿真结果可以证明,比起随机接入和固定发射功率的贪婪接入,这种基于改进型Stackelberg博弈的干扰协调算法具有较明显的性能优势。
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