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5G网络(The 5th Generation Networks)被预言即将进入人们的日常生活,频谱资源的有限性成为影响无线电技术发展的关键因素。带有认知功能的动态频谱分配策略为提高无线资源的利用率带来了新思路。本文引入离散时间排队理论和博弈论,在认知无线电网络中对动态频谱分配策略及性能进行科学研究。首先,为了折衷认知用户的吞吐量和平均时延,提出概率反馈动态频谱分配策略PF-DSAS(Dynamic Spectrum Allocation Strategy with Probabilistic Feedback)。考虑认知用户的非理想感知结果以及授权用户的抢占优先特点,构建两类用户可能相互干扰的优先级排队模型。采用矩阵几何解方法,导出系统性能指标表达式,揭示系统参数对PF-DSAS的影响,验证不同性能指标之间的折衷关系。其次,为了减小认知用户的平均时延,提出带有接入阈值的概率反馈动态频谱分配策略ATPF-DSAS(Dynamic Spectrum Allocation Strategy with Probabilistic Feedback and Admission Threshold)。基于不可观察排队规则,构建优先级排队模型。采用嵌入马尔科夫链方法,给出一步转移概率矩阵,导出性能指标表达式,揭示系统参数对ATPF-DSAS的影响。再次,针对缓存中认知用户数据包对等待时延的不耐烦程度,提出带有不耐烦行为的动态频谱分配策略IB-DSAS(Dynamic Spectrum Allocation Strategy with Impatience Behavior)。基于部分可观察排队规则,考虑信道状态对认知用户的影响,构建可中途退出的优先级排队模型。通过对模型进行稳态分析,导出性能指标的表达式,揭示系统参数对IB-DSAS的影响。最后,在不同策略下,分析个人收益和社会收益随着认知用户到达率的变化趋势,揭示在个人最优条件下(相比于社会最优)将有更多的认知用户数据包加入缓存队列。制定价格机制,给出认知用户数据包合理的接入费用,实现频谱分配策略的社会最优。