Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,CDMA,系统中基于博弈论的功率控制算法的研究与仿真,姓名：赵叶,指导教师：宋清洋 副教授,班级：通信,0701,学号：,20072519,目录,功率控制的目的,CDMA,系统：,克服,远近效应,克服阴影衰落和快衰落,降低网络干扰，提高系统质量和容量,延长电池使用时间,远近效应,CDMA自从被提出以来一直没有得到大规模应用的主要问题就是无法克服“远近效应信号被离基站近的UE的信号“淹没，无法通信,BS,功率控制算法分类,功率控制算法,上行链路功控,下行链路功控,连续功控,离散功控,基于信号强度功控,基于,SIR,功控,基于,BER,功控,开环功控,闭环功控,外环功控,集中式功控,分布式功控,固定步长功控,自适应步长功控,算法介绍,DPC,算法介绍,GT,算法介绍,DPC,算法和博弈论算法迭代公式的不同,DPC,：,GT,：,算法比较,算法仿真结果,考虑建立一个小区,CDMA,系统,基站位于小区中心,产生,20,个用户，随机分布在小区内,算法仿真结果收敛性比较,DPC,算法用户的信噪比,迭代,32,次收敛,博弈论算法用户信噪比,迭代,14,次收敛,算法仿真结果收敛性和收敛功率比较,DPC,算法用户发射功率,迭代,54,次收敛,博弈论算法用户发射功率,迭代,36,次收敛,仿真结果平均发射功率比较,两种算法平均收敛功率比较,两种算法平均SIR比较,算法仿真结果,用户增加情况下,两种算法的平均,SIR,都有所下降，当用户多于,30,后，,GT,算法的,SIR,就开始有大于,DPC,的趋势。
放大图,用户较少时两种算法的平均发射功率都很小，当用户大于一定数量时，,DPC,算法功率大幅度增加用户不断增多时,在用户数不断增加的情况下，就会有一些用户的SIR下降，要考虑掉线率设定一个SIR的阈值，当用户的SIR不满足时就不能被系统效劳,算法仿真结果,背景噪声增加情况下,随着背景噪声的增加,DPC算法用户的平均SIR根本保持在目标信噪比，而博弈论算法的SIR会有所下降随着背景噪声的增加，博弈论算法计算的用户的平均发射功率小于,DPC,算法,总结,通过在收敛速度、用户增加、背景噪声等一些常见情况的仿真比较，可以看出博弈论算法在收敛速度及收敛功率上都存在明显优势功率控制效果比传统DPC算法更明显，在增加系统容量，优化系统性能方面都有很好的表现，因此在实际应用当中是很有意义的谢谢！,。
