随着移动智能终端的普及,人们对无线传输速率有了更高的要求,但是频谱是一种稀缺的自然资源,传统的静态频谱分配方案无法适应不断增长的高数据速率需求,认知无线电(CR)技术应运而生。频谱感知能够感知频谱空穴,判决主用户是否存在,是认知无线电中的关键技术,协作频谱感知能够有效提高对主用户频段感知的准确性。在大多数协作频谱感知的研究中,均假设协作用户愿意参与,但是实际应用中用户参与感知需要付出代价,因此如何激励更多的用户参与频谱感知以提高感知结果的准确性,这是本文研究的主要问题。本文将群智感知中的激励机制与频谱感知相结合,考虑不同的场景和优化目标,提出了基于博弈论的协作频谱感知激励机制。本文的主要内容及创新点如下:(1)针对多个主用户和多个次用户的场景,提出了一种基于Stackelberg博弈的多任务协作频谱感知算法。该算法将融合中心(平台)与次用户分别建模为Stackelberg博弈领导者和从属者,在领导者博弈中,平台向次用户发布最优的报酬以获得最佳的效用;在从属者博弈中,本文着重考虑了剩余能量对次用户的影响,次用户根据平台给出的报酬下动态改变感知时间以获得最优的效用。仿真结果表明,该算法在保证次用户效用的情况下,可以提高融合中心的频谱检测概率。(2)在次用户信息不完全的的场景下,提出了非完全信息条件下的协作频谱感知算法。该算法将融合中心与次用户分别建模为Stackelberg博弈领导者和从属者,在领导者博弈中,融合中心对支付的报酬进行优化;在从属者博弈中,次用户根据其余次用户的策略空间和信噪比空间预测自己的效用,并确定能够获得最优预计效用的感知时间。同时考虑一个多次博弈的过程,提出了次用户效用函数的修正方法,使得预计效用和实际效用能够趋近一致。仿真结果表明,该算法可以在非完全信息的情况进行有效的合作频谱感知,频谱感知性能得到提升。(3)考虑次用户可以相互共享数据的场景,提出了基于合作博弈的协作频谱感知。在协作频谱感知中,成本过高会影响次用户参与感知的积极性,本文采用合作博弈的模型,多个次用户相互协作形成联盟,以降低感知成本,提高效用。在联盟中,次用户将感知信息发给簇头,再由簇头发给融合中心。仿真表明表明,该算法可以有效降低次用户的成本,激励次用户参与,同时提高检测概率。