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一種認(rèn)知系統(tǒng)中基于選擇性干擾對齊的均衡場博弈方法

技術(shù)類型:發(fā)明專利

技術(shù)成熟度:研發(fā)

轉(zhuǎn)讓方式:技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)許可、技術(shù)入股

專利申請日:2016-02-01

專利所屬地 :中國

專利號:CN201610072313.7

應(yīng)用領(lǐng)域:通信設(shè)備制造

技術(shù)領(lǐng)域:電子信息

交易價(jià)格:面議 專利價(jià)值評估

應(yīng)用案例:

了解與分析本科技成果,可查看成果概況并使用以下技術(shù)轉(zhuǎn)移數(shù)智化應(yīng)用工具:
成果概況
簡介

本發(fā)明公開了一種認(rèn)知系統(tǒng)中基于選擇性干擾對齊的均衡場博弈方法,具體內(nèi)容如下:

  1. 選擇來自非期望小區(qū)的對基站干擾最大的一個(gè)或一組用戶。
  2. 通過預(yù)編碼處理,使干擾信號對齊到一定的子空間內(nèi)。

當(dāng)用戶數(shù)量足夠大時(shí),采用以下步驟:

  1. 用一個(gè)穩(wěn)定的估計(jì)信道代替隨機(jī)信道。
  2. 根據(jù)初始化功率矩陣,計(jì)算出估計(jì)功率矩陣。
  3. 得出能達(dá)到納什均衡的最優(yōu)功率矩陣。

本發(fā)明是選擇性干擾對齊與均衡場博弈方法的有效結(jié)合,具有以下優(yōu)點(diǎn):

  • 抑制干擾
  • 最大化系統(tǒng)總吞吐量

該方法不僅能最大限度地消除干擾,還能最大化次小區(qū)的總吞吐量,尤其適用于小區(qū)數(shù)量足夠大的認(rèn)知多小區(qū)系統(tǒng)。

(此文字表達(dá)經(jīng)過AI優(yōu)化完善,查看原文請點(diǎn)擊原文)
專利基本信息
專利名稱 一種認(rèn)知系統(tǒng)中基于選擇性干擾對齊的均衡場博弈方法
專利狀態(tài) - 專利號(申請?zhí)枺?/th> CN201610072313.7
申請?zhí)?/th> - 專利申請日期 2016-02-01
專利授權(quán)日期 2016-06-22 專利權(quán)屆滿日 -
專利所屬地 中國 專利類型 發(fā)明專利
發(fā)明人 趙峰;王文;陳宏濱
權(quán)利人 -
專利摘要 本發(fā)明公開了一種認(rèn)知系統(tǒng)中基于選擇性干擾對齊的均衡場博弈方法,包括選擇來自非期望小區(qū)的對基站干擾最大的一個(gè)或一組用戶,通過預(yù)編碼處理使干擾信號對齊到一定的子空間內(nèi);當(dāng)用戶數(shù)量足夠大時(shí),通過用一個(gè)穩(wěn)定的估計(jì)信道來代替隨機(jī)信道,根據(jù)初始化功率矩陣計(jì)算出估計(jì)功率矩陣,得出能達(dá)到納什均衡的最優(yōu)功率矩陣。本發(fā)明是選擇性干擾對齊和均衡場博弈方法的有效結(jié)合,具有抑制干擾和最大化系統(tǒng)總吞吐量等優(yōu)點(diǎn),不僅能最大程度的消除干擾而且能夠最大化次小區(qū)的總吞吐量,尤其適用于小區(qū)數(shù)量足夠大的認(rèn)知多小區(qū)系統(tǒng)。
成果評價(jià)分析
技術(shù)應(yīng)用分析
相關(guān)資源數(shù)據(jù)
天然鐵強(qiáng)化食品制備關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用
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領(lǐng)域:電子信息
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領(lǐng)域:其他
【科研動(dòng)態(tài)】海洋學(xué)院博士生馬習(xí)文發(fā)表一種基于合作博弈的群體追逃控制方法
這篇文章主要研究了基于聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的合作博弈新框架,針對海上監(jiān)視、執(zhí)法行動(dòng)、軍事防御等場景中的群體協(xié)同問題。研究團(tuán)隊(duì)提出了一種新的方法,通過融合運(yùn)動(dòng)學(xué)約束和社會(huì)力模型,建立具備自主避障能力的N人可變和微分博弈模型。該研究解決了帶聯(lián)盟結(jié)構(gòu)約束的多智能體追逃問題,通過社交互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)按個(gè)體偏好組建優(yōu)先通信聯(lián)盟,提高了團(tuán)隊(duì)協(xié)同能力。研究還證明了收益分配的唯一性、聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性及博弈向納什均衡的收斂性。該研究為集體智慧的研究提供了新的思路和方法。
發(fā)表時(shí)間: 2025-07-10 相關(guān)機(jī)構(gòu): 上海交通大學(xué)
肖峰教授課題組在不確定環(huán)境下非合作博弈領(lǐng)域研究進(jìn)展
這篇文章主要研究了復(fù)雜動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下的非合作博弈問題。針對時(shí)變環(huán)境和個(gè)體動(dòng)態(tài)差異等挑戰(zhàn),肖峰教授課題組提出了魯棒博弈策略設(shè)計(jì)和收斂性分析的理論框架。研究建立了非合作博弈模型,并提出了基于切換拓?fù)鋱D的交互模型和博弈策略更新協(xié)議。研究成果攻克了分布式博弈個(gè)體成本函數(shù)時(shí)變情形下的建模和收斂性分析困難,并應(yīng)用于分布式能源聚集商的博弈建模和策略演化規(guī)律仿真中。研究工作得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助,相關(guān)論文已發(fā)表在自動(dòng)控制與系統(tǒng)領(lǐng)域的權(quán)威期刊上。
發(fā)表時(shí)間: 2023-11-03 相關(guān)機(jī)構(gòu): 華北電力大學(xué)
鄧小鐵課題組 AAAI 2021 入選論文解讀:稀疏勝負(fù)多智能體博弈中的納什均衡解計(jì)算
這篇文章主要研究了在特殊類型的PolymatrixGame中,即Sparse Win-Lose Polymatrix Game (SWLP),納什均衡的計(jì)算復(fù)雜度問題。文章分析了在這種游戲中的納什均衡求解的困難程度,證明了即使在簡化情況下,求解納什均衡仍然是困難的。此外,文章還給出了高效求解此類游戲精確納什均衡的算法。文章的主要貢獻(xiàn)不僅在于此,還在于它對于多智能體增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法有指導(dǎo)作用,并且可以作為證明其他問題的有用起點(diǎn)。文章最后提出了一個(gè)尚未解決的問題,即constant sparse win-lose bimatrix game的納什均衡解計(jì)算復(fù)雜度問題。
發(fā)表時(shí)間: 2021-01-14 相關(guān)機(jī)構(gòu): 北京大學(xué)
數(shù)智場景

數(shù)智管家

依托科易網(wǎng)自主研發(fā)的專業(yè)數(shù)智產(chǎn)品矩陣,由科易網(wǎng)專業(yè)團(tuán)隊(duì)通過“結(jié)果復(fù)核”、多維度“人工對齊”,深度參與服務(wù)結(jié)果形成全流程,為客戶提供更精準(zhǔn)、更便捷、定制化的專業(yè)服務(wù)。

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