中文摘要：

本课题对认知无线网络在线决策与博弈协同问题展开研究。首先研究在线认知与决策过程的分布式优化方法，运用最优控制理论，多臂赌博机模型解决在线信息在处理和收集方面的困难，提出复杂度适当的实时信道感知/探测/接入策略。在此基础上，研究在机会频谱接入条件下，网络的极限容量问题，为系统设计提供具有理论指导意义的结论；运用媒体接入，链路调度和路由联合优化算法，解决机会协同优化复杂度高，性能不稳定的问题；为了增强认知信息的准确性和有效性，针对分布式环境下非主动合作行为的问题，我们利用博弈论的方法分析分布式环境下的节点的"自私"行为，建立全新的协作模型，根据协作均衡点的分析，进一步探讨非理想信道条件下的环境认知与协同机理，解决不可靠网络环境下的协同优化问题。最终的目标是结合我国的频谱使用特点，充分发挥认知协同理论的先进性，为提高我国频谱资源利用水平，实现节能高效的通信运营模式提供有力的技术支撑。

结论摘要：

随着无线通信不断向着宽带化、普适化和智能化方向发展，各种新兴通信技术对频谱开发和利用达到了前所未有的程度。然而通信手段的不断演进，导致可用的频谱资源越来越少，进而引发了频谱资源短缺问题。目前基于固定分配专用频谱的通信业务模式，极易出现频谱资源分配不均，甚至浪费的情形。同时，随着时间、地理位置和频率变化，频谱的利用率体现出显著的差异。本课题在此背景下，应对认知无线网络所面临的现实挑战，对其中的在线决策与博弈协同问题展开研究。具体研究内容包括（1）对无线认知网络在线决策问题展开研究，利用实时认知信息优化动态频谱接入策略，解决无线网络中优化方法依赖全局信息和离线信息而导致的网络开销大，动态环境适应能力不强的问题。（2）针对频谱感知的联合优化问题展开研究，运用媒体接入，链路调度和路由策略的联合优化算法，解决传统机会协同优化复杂度高，性能不稳定的问题。（3）针对分布式环境下非主动合作行为的问题，通过博弈理论分析分布式环境下的节点的“自私”行为特征，建立基于激励机制的全新协作模型。（4）研究非理想信道条件下的环境认知与协同机制，解决目前理论研究局限于理想信道条件和全局信息的问题。（5）研究在机会频谱接入条件下，网络的极限容量问题。具有代表性的研究成果包括（1）研究在线认知与决策过程的分布式优化方法，运用最优控制理论、多臂赌博机模型解决在线信息在处理和收集方面的困难，提出了复杂度适当的实时信道感知/探测/接入策略。（2）对机会频谱接入条件下网络极限容量问题的研究，为系统设计提供了具有理论指导意义的结论。（3）提出了媒体接入，链路调度和路由联合优化算法，解决了机会协同优化复杂度高，性能不稳定的问题。（4）为了增强认知信息的准确性和有效性，针对分布式环境下非主动合作行为的问题，利用博弈论的方法分析分布式环境下的节点的“自私”行为，建立了全新的协作模型，根据协作均衡点的分析，进一步探讨了非理想信道条件下的环境认知与协同机理，解决了不可靠网络环境下的协同优化问题。综上，本课题从理论和实践两方面对认知无线网络的认知与协同技术进行了研究，对现存的问题提出了全新的解决方案，通过推动基础研究水平，可为提高广东省内频谱资源利用能力，实现节能高效的通信运营模式提供强大的技术支撑。