• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    多任務群智頻譜感知算法

    2018-08-20 06:16:04呂鑫鑫
    信號處理 2018年4期
    關(guān)鍵詞:效用協(xié)作頻譜

    呂鑫鑫 朱 琦

    (南京郵電大學江蘇省無線通信重點實驗室,江蘇南京 210003)

    1 引言

    為了提升無線頻譜的利用效率,認知無線電技術(shù)被廣泛使用于無線通信技術(shù)中。其中,認知無線電技術(shù)主要包括頻譜感知,頻譜管理和共享等多種技術(shù)[1]。頻譜感知是指某頻譜已被分配給某個用戶,但是該用戶在某些時間和位置并沒有使用該頻譜。為了讓一些未授權(quán)用戶可以使用特定區(qū)域該頻段頻譜以提升頻譜利用率,可以安排一些次用戶對這一區(qū)域的頻譜使用情況進行感知[2]。頻譜感知技術(shù)按感知人數(shù)的不同主要可以劃分為單用戶感知與協(xié)作頻譜感知。在移動通信中,無線信號存在大尺度衰落與多徑效應,所以單用戶感知并不是十分準確,所以需要多用戶協(xié)作感知。

    為了使各個相互合作的次用戶的數(shù)據(jù)融合,文獻[3]提出了“與”融合、“或”融合、表決融合、最大后驗概率融合和貝葉斯融合五種準則,分別給出了這五種準則融合后檢測概率與虛警概率的表達式。為了提升協(xié)作感知精度,降低開銷,文獻[4]提出了一種通過可靠次用戶提交的數(shù)據(jù)來提升頻譜檢測性能的算法,只有次用戶檢測結(jié)果較為精確時,才能向次用戶基站提交自己的檢測結(jié)果,反之,次用戶不提交數(shù)據(jù)。為了獲得更優(yōu)的檢測概率,文獻[5]統(tǒng)計檢測信號的功率譜峰谷差,推導出感知門限和檢測概率的表達式。同時,在協(xié)作頻譜感知的研究中,博弈論的方法也被廣泛使用。文獻[6]提出了基于聯(lián)盟博弈的協(xié)作頻譜感知模型,模型算法用于解決形成最優(yōu)聯(lián)盟的大小與聯(lián)盟核心的動態(tài)選擇。模型也從次用戶匯報時間和能量的角度來控制次用戶的合作開銷,以提升感知性能。文獻[7]引入進化博弈方法,在噪聲不確定的情況下,次用戶可以選擇是否參與感知,通過迭代學習的方法來產(chǎn)生一個進化穩(wěn)定策略。

    大多數(shù)協(xié)作頻譜感知的文獻的研究前提是次用戶無條件愿意進行頻譜感知,忽視了感知次用戶的招募和感知積極性。因此,本文將群智感知激勵機制引進了協(xié)作頻譜感知。

    群智感知的激勵機制可以分為有報酬激勵與無報酬激勵兩種[8],無報酬激勵機制主要由娛樂激勵和社會榮譽激勵組成,適用范圍較窄。有報酬激勵機制主要采用的是博弈論方面的方法。文獻[9]最早將博弈論中的拍賣機制引入群智感知激勵機制的研究中,主要提出了基于反拍賣的動態(tài)虛擬積分參與機制。在此基礎(chǔ)上,文獻[10]使用貪婪算法來解決有預算的群智感知激勵機制的覆蓋范圍和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。文獻[11]采用斯塔科爾伯格博弈設計激勵算法,服務器作為領(lǐng)導者,次用戶作為跟隨者,其競爭策略是調(diào)整感知時間。服務器先公布總的報酬,次用戶通過調(diào)整感知時間來獲得最大效益。為了平衡用戶效益和平臺效益,文獻[12]采用了貝葉斯博弈,提出了一個在次用戶滿意的情況下,使次用戶補償最小化的參與等級決定和報酬分配機制。文獻[13]提出了基于跨空間多元交互的群智感知動態(tài)激勵模型CSII,利用跨空間數(shù)據(jù)分析并通過系統(tǒng)、任務發(fā)布者和次用戶三者之間的多元交互來激勵次用戶高質(zhì)量完成感知任務。為了提升感知數(shù)據(jù)的時效性,文獻[14]提出了時間相關(guān)的移動群智感知數(shù)據(jù)收集機制,在這個機制中每一個感知數(shù)據(jù)都含有一個時間標簽值,隨著時間的推移,數(shù)據(jù)質(zhì)量會下降。

    大多數(shù)群智感知激勵機制的文獻并沒有考慮到多人感知多任務的場景,也沒有將群智感知的場景具體化到協(xié)作頻譜感知中去。群智感知激勵機制作為一種激勵感知次用戶的有效機制,恰好可以與協(xié)作頻譜感知相結(jié)合。本文首次將群智感知的激勵機制應用于協(xié)作頻譜感知中,提出了一種感知次用戶效用最優(yōu)的基于多任務群智感知的協(xié)作頻譜感知算法,先建立參與感知次用戶的效用函數(shù),通過計算感知次用戶的最優(yōu)采樣點數(shù)得出次用戶的最優(yōu)效用,通過貪婪算法在有限預算的來選取進行感知的次用戶,在次用戶感知完成后發(fā)放一定的報酬,以激發(fā)用戶的感知積極性。

    本文內(nèi)容安排如下:第2部分是系統(tǒng)模型,第3部分介紹了次用戶效用最優(yōu)的多任務算法并對最優(yōu)效用的計算進行了推導,第4部分是本文算法的性能仿真與分析,最后是本文的結(jié)束語。

    2 系統(tǒng)模型

    如圖1所示,系統(tǒng)的場景是一個半徑為4 km的圓形區(qū)域,圓形區(qū)域內(nèi)有N個待感知信道,將每一個待感知信道稱為一個感知任務Ti,i=1,2,...,N。在仿真場景內(nèi)均勻分布著若干參與感知的次用戶,每個次用戶都可以感知所有任務,但在同一時間只能感知一個任務。為了激勵次用戶進行頻譜感知,基站會給被選中的完成任務的次用戶一定的報酬。

    圖1 多任務系統(tǒng)模型

    假設主用戶系統(tǒng)中共有N個信道,每個次用戶可以感知各個信道,但同時只能感知其中一個信道,次用戶采用能量檢測的方式進行頻譜感知,由文獻[15]可知,次用戶j感知信道i的檢測概率pji的表達式為

    (1)

    式中,pf為次用戶j的虛警概率,γji表示次用戶j感知任務i的信噪比,tji代表次用戶j感知信道i的感知時間。tjifs表示次用戶j的采樣點數(shù),記為nji,采樣頻率fs是一個定值。Q函數(shù)表達式為

    (2)

    由Q函數(shù)性質(zhì)可知,當檢測概率pji大于0.5時,Q函數(shù)中的x小于0。當檢測概率小于0.5時,由于數(shù)據(jù)質(zhì)量不具有參考價值,該次用戶不參與感知,所以

    (3)

    次用戶存在錯誤概率,錯誤概率由兩部分組成,即主用戶不存在時的虛警概率和主用戶存在時的漏檢概率[2],表達式為

    pe=p(u1)(1-pd)+p(u0)pf

    (4)

    次用戶通過控制信道將感知數(shù)據(jù)上報給基站,次用戶基站對次用戶的感知結(jié)果進行融合,做出最終的頻譜感知判定。協(xié)作頻譜感知的數(shù)據(jù)融合算法有“或”融合、“與”融合、表決融合等多種融合算法。本文采用基于表決融合準則的算法。這個準則是在M個感知用戶中,設置一個表決門限k,當有k個以上的感知用戶支持一個假設時,此假設被判定成立[2]。表決融合系統(tǒng)的檢測概率pD和虛警概率可以分別表示為:

    (5)

    (6)

    3 效用最優(yōu)算法

    本文提出了基于激勵機制的多任務協(xié)作頻譜感知算法,流程如圖2所示,次用戶基站先發(fā)布待感知信道的任務,次用戶根據(jù)建立的次用戶效用,優(yōu)化次用戶的采樣點數(shù)以獲得次用戶的最優(yōu)效用,最優(yōu)效用若大于次用戶的閾值,則將選擇的任務和檢測概率一并提交至基站,基站采用貪婪算法選取參與的次用戶,在次用戶將感知后的判決結(jié)果提交至基站后,基站將由檢測概率決定的報酬發(fā)放至參與的次用戶。

    圖2 次用戶與次用戶基站交互流程

    3.1 激勵模型構(gòu)建

    首先次用戶基站公布需要感知的任務集合{Ti}和Ti的預算bi,i=1,2,...,N。其中Ti表示任務i(即對信道i進行感知),N個信道對應于N個任務。任務i的預算bi是基站由所有任務的總預算B按一定的規(guī)則分配而得。

    次用戶收到基站公布的任務后,將根據(jù)效用進行任務選擇,次用戶j感知任務i的效用定義為

    uji=k·pji·bi-tji·ci,i=1,2,...,N,j=1,2,...,M

    (7)

    式中pji代表次用戶j感知任務i的檢測概率,ci代表單位時間次用戶感知任務i的檢測代價,k是一個價格系數(shù),由基站決定。效用的前一部分表示次用戶的收益,與檢測概率和預算有關(guān),后一部分是感知的代價,與感知時間有關(guān)。

    3.2 效用優(yōu)化算法

    (8)

    次用戶效用存在最大值的一個必要條件是uji關(guān)于nji的一階偏導數(shù)單調(diào)遞減且存在負值,所以需要證明uji關(guān)于nji的二階偏導數(shù)小于或等于0。需要說明的是,在實際情況下次用戶的采樣點數(shù)為離散整數(shù),這樣就無法求導。為了方便數(shù)學推導,這里先假設采樣點數(shù)為連續(xù)值,計算完成后再對其取整。首先求一階偏導數(shù)得

    (9)

    式中

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    (14)

    次用戶j計算自己感知各個信道任務的效用,求得所有的效用集合{uji}后,選擇一個最大效用,當最大效用大于次用戶j的閾值thj(可以承受的最低效用)后,即max{uji}≥thj,向次用戶基站提交選擇的感知任務和預計的檢測概率,即j。次用戶基站在收到所有次用戶提交的選擇情況后得出各任務的預次用戶集合,對不同任務按檢測概率的大小進行排序,選取出檢測概率較大的次用戶集,其中被選中的次用戶的報酬和不能超過預算。然后,次用戶基站通知選中的次用戶開始進行頻譜感知,在次用戶將感知結(jié)果發(fā)送到次用戶基站后,次用戶基站將報酬發(fā)放到次用戶。

    3.3 算法流程

    綜上所述,本文提出的基于多任務群智感知的協(xié)作頻譜感知算法步驟如下:

    步驟1次用戶基站公布任務集{Ti}以及對應的bi,i=1,2,...,N;

    步驟2各個次用戶分別計算感知不同信道的效用,并選擇其中最大的效用,如果這個效用大于該名次用戶的閾值,那么向次用戶基站提交選擇的感知任務和預計的檢測概率j;

    步驟3次用戶基站在收到所有信息后,在有限的預算條件下對各任務按檢測概率的大小挑選次用戶;

    步驟4基站通知被選中的次用戶開始頻譜感知;

    步驟5次用戶將感知后的判決結(jié)果發(fā)送至基站;

    步驟6基站發(fā)放報酬。

    4 仿真結(jié)果與分析

    首先是優(yōu)化算法在不同次用戶數(shù)量下的性能比較,并將結(jié)果與文獻[16]和文獻[17]中的算法進行對比與分析,來展示算法的性能。

    本文選取文獻[16]和文獻[17]的兩個算法作為對比算法。文獻[16]將頻譜感知與群智感知相結(jié)合,次用戶的收益與匯報的結(jié)果相關(guān)。匯報結(jié)果與融合判決結(jié)果相同將獲得較多收益,否則收益較少。文獻[17]是一個群智感知算法,本質(zhì)上是采用了拍賣機制的貪婪算法。仿真中需要對上面兩種算法進行一些調(diào)整,以適應本文系統(tǒng)模型。文獻[16]中的次用戶就近選擇感知任務,感知成功的報酬取任務預算的十分之一,失敗的報酬為成功的一半。將文獻[17]算法中次用戶的感知質(zhì)量具體化為檢測概率,次用戶效用函數(shù)中的距離改為采樣點數(shù),增加感知成本,與采樣點數(shù)相關(guān)。兩個算法中的次用戶的采樣點數(shù)都取固定值,這個固定值取的是本文算法中次用戶采樣點數(shù)的平均值。

    仿真的場景內(nèi),共存在6個待感知信道,占用了這6個感知任務的主用戶坐標分別為(1333,1000)、(1333,2000)、(1333,3000)、(2666,1000)、(2666,2000)和(2666,3000),所有次用戶的采樣頻率都是10 kHz,感知代價與感知時間有關(guān),為每毫秒0.139,0.141,0.143,0.145,0.147,0.149,價格系數(shù)k取0.14,次用戶的虛警概率設為0.1。次用戶心理閾值th取0.1。

    仿真中,信號的傳播同時考慮大尺度衰落和小尺度衰落,大尺度衰落采用經(jīng)驗路徑損耗模型,衰落系數(shù)取3.4,小尺度衰落服從瑞利分布。

    圖3給出了次用戶人數(shù)為50時的算法性能。圖(a)、圖(b)和圖(c)分別描述的是融合后的檢測概率、次用戶平均效用和融合后的錯誤概率隨預算的變化情況,圖中的檢測概率和錯誤概率是各任務協(xié)作檢測概率的均值??梢钥闯鰴z測概率和平均效用隨預算遞增,錯誤概率隨預算遞減。顯然本文算法的性能要優(yōu)于對比算法,原因是本文算法能夠使次用戶效用取得最優(yōu),從而激勵更多次用戶參與感知,提升融合后的檢測概率,降低錯誤概率。當預算較低時,文獻[17]算法的檢測概率不存在且平均效用為0,這是由于當預算較低時,價格高的次用戶都被淘汰,價格低的次用戶能獲得的效用也比較低,低于其心理閾值,所以不選擇參與感知,導致任務無人參與感知。

    圖4給出的是次用戶人數(shù)為80時的算法性能仿真圖。對比圖3和圖4中的檢測概率和錯誤概率曲線,可以看出次用戶人數(shù)增加時,曲線走勢大致相同,但是次用戶較少時的檢測概率要低于次用戶較多時,錯誤概率要高于次用戶較多時。這是因為當次用戶數(shù)量少時,次用戶分布比較分散,其距離主用戶的距離較遠,信噪比偏低,不同的任務的檢測人數(shù)會變少,參與檢測的次用戶的數(shù)據(jù)質(zhì)量也會較低,所以融合后的檢測概率會比人數(shù)多時低,與此同時錯誤概率會變高。對比圖3(b)和圖4(b),可以看出這三種算法的次用戶平均效用基本不受次用戶人數(shù)影響,因為這三種算法的效用函數(shù)都和人數(shù)無關(guān)。

    圖3 次用戶數(shù)為50時的頻譜檢測性能

    圖5討論了不同心理閾值對算法性能的影響,仿真中次用戶數(shù)量取50。由圖中可以看出,檢測概率隨著心理閾值的增大而減小,原因是心理閾值低時,參與感知的次用戶多,所以檢測概率會隨之提高。當預算較低時次用戶得到的報酬很少,如果此時心理閾值較大,則任務無人參與,如心理閾值為0.15的曲線所示。

    圖4 次用戶數(shù)為80時的頻譜檢測性能

    圖5 心理閾值對檢測概率的影響

    5 結(jié)論

    協(xié)作頻譜感知可以有效地提升頻譜感知準確率,然而在多數(shù)的協(xié)作頻譜感知文獻中,感知用戶的積極性并沒有被考慮到。本文首次將群智感知的激勵機制與協(xié)作頻譜感知相結(jié)合,提出了一種感知次用戶效用最優(yōu)的多任務激勵算法,通過優(yōu)化次用戶的采樣點數(shù)來提升次用戶的個人效用。最后通過數(shù)值仿真顯示,在感知數(shù)據(jù)質(zhì)量得到保證的情況下,次用戶的個人效用得到了有效的提升,提升了次用戶的感知積極性。

    [1] Cichoń K, Kliks A, Bogucka H. Energy-Efficient Cooperative Spectrum Sensing: A Survey[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2016, 18(3):1861-1886.

    [2] 卞荔. 認知無線電系統(tǒng)中基于數(shù)據(jù)融合的協(xié)作頻譜感知算法的研究[D].南京:南京郵電大學, 2010.

    Bian Li. The Study of the Cooperative Spectrum Sensing Algorithm in Cognitive Radio based on Data Fusion[D]. Nanjing: Nanjing University of Posts and Telecommunications, 2010. (in Chinese)

    [3] 卞荔, 朱琦. 基于數(shù)據(jù)融合的協(xié)作頻譜感知算法[J].南京郵電大學學報:自然科學版, 2009, 29(2):73-78.

    Bian Li, Qi Zhu. Cooperative Spectrum Sensing Algorithm Based on Data Fusion[J]. Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications: Natural Science Edition, 2009, 29(2):73-78. (in Chinese)

    [4] 岳文靜, 陳志, 鄭寶玉,等. 基于可靠次用戶信息的協(xié)作頻譜感知算法研究[J]. 電子與信息學報, 2012, 34(5):1208-1213.

    Yue Wenjing, Chen Zhi, Zheng Baoyu, et al. Cooperative Spectrum Sensing Based on Reliable Secondary User Information[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(5):1208-1213.(in Chinese)

    [5] 趙知勁, 呂曦, 尚俊娜,等. 利用功率譜最大最小值的頻譜感知算法[J]. 信號處理, 2017, 33(2):152-157.

    Zhao Zhijin, Lv Xi, Shang Junna, et al. The Spectrum Sensing Algorithm Using the Maximum Value and Minimum Value of the Power Spectral Density[J]. Journal of Signal Processing, 2017, 33(2):152-157.(in Chinese)

    [6] Deka S K, Chauhan P, Sarma N. Constraint Based Cooperative Spectrum Sensing for Cognitive Radio Network[C]∥International Conference on Information Technology. IEEE, 2015:63- 68.

    [7] 岳文靜, 沈冬冬, 陳志. 噪聲不確定下基于進化博弈論的協(xié)作頻譜檢測研究[J]. 信號處理, 2017,33(10):1385-1392.

    Yue Wenjing, Shen Dongdong, Chen Zhi. Research on Cooperative Spectrum Detection Based on Evolutionary Game Theory under Noise Uncertainty[J]. Journal of Signal Processing, 2017,33(10):1385-1392.(in Chinese)

    [8] Jaimes L G, Vergara-Laurens I J, Raij A. A Survey of Incentive Techniques for Mobile Crowd Sensing[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2015, 2(5):370-380.

    [9] Lee J S, Hoh B. Dynamic pricing incentive for participatory sensing[J]. Pervasive & Mobile Computing, 2010, 6(6):693-708.

    [10] Jaimes L G, Vergara-Laurens I, Labrador M A. A location-based incentive mechanism for participatory sensing systems with budget constraints[C]∥IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications. Lugano, Switzerland : IEEE, 2012:103-108.

    [11] Yang D, Xue G, Fang X, et al. Crowdsourcing to smartphones: incentive mechanism design for mobile phone sensing[C]∥International Conference on Mobile Computing and Networking. Istanbul, Turkey: ACM, 2012:173-184.

    [12] Koutsopoulos I. Optimal incentive-driven design of participatory sensing systems[C]∥INFOCOM, 2013 Proceedings IEEE. Turin, Italy: IEEE, 2013:1402-1410.

    [13] 南文倩, 郭斌, 陳薈慧,等. 基于跨空間多元交互的群智感知動態(tài)激勵模型[J]. 計算機學報, 2015, 38(12):2412-2425.

    Nan Wenqian, Guo Bin, Chen Huihui, et al. A Cross-Space, Multi-Interaction-Based Dynamic Incentive Mechanism for Mobile Crowd Sensing[J]. Chinses Journal of Computers, 2015, 38(12):2412-2425.(in Chinese)

    [14] Ho C J, Vaughan J W. Online task assignment in crowdsourcing markets[C]∥Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence.Toronto,Canada: AAAI Press, 2012:45-51.

    [15] Liang Y C, Zeng Y, Peh E C Y, et al. Sensing-Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks[J]. Wireless Communications IEEE Transactions on, 2008, 7(4):1326-1337.

    [16] Chen Bin, Zhang Bi-ling, Yu Jung-Lang, et al. An indirect reciprocity based incentive framework for cooperative spectrum sensing[C]∥IEEE International Conference on Communications. Paris, France: IEEE, 2017:1- 6.

    [17] Hu T, Xiao M, Hu C, et al. A QoS-sensitive task assignment algorithm for mobile crowdsensing[J]. Pervasive & Mobile Computing, 2017,41(5):333-342.

    猜你喜歡
    效用協(xié)作頻譜
    一種用于深空探測的Chirp變換頻譜分析儀設計與實現(xiàn)
    小學美術(shù)課堂板書的四種效用
    團結(jié)協(xié)作成功易
    一種基于稀疏度估計的自適應壓縮頻譜感知算法
    協(xié)作
    讀者(2017年14期)2017-06-27 12:27:06
    納米硫酸鋇及其對聚合物的改性效用
    中國塑料(2016年9期)2016-06-13 03:18:48
    協(xié)作
    讀寫算(下)(2016年9期)2016-02-27 08:46:31
    認知無線電頻譜感知技術(shù)綜述
    可與您并肩協(xié)作的UR3
    幾種常見葉面肥在大蒜田效用試驗
    成人永久免费在线观看视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 能在线免费看毛片的网站| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 丰满人妻一区二区三区视频av| 日韩成人伦理影院| 最近的中文字幕免费完整| 中文欧美无线码| 中文资源天堂在线| 国产麻豆成人av免费视频| 天堂√8在线中文| 精品一区二区免费观看| 国产色婷婷99| 最近视频中文字幕2019在线8| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 我要看日韩黄色一级片| 免费av观看视频| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 九草在线视频观看| 国产av麻豆久久久久久久| 亚洲精品456在线播放app| 搡老妇女老女人老熟妇| 成人特级av手机在线观看| 只有这里有精品99| 欧美成人精品欧美一级黄| 精品久久国产蜜桃| 五月伊人婷婷丁香| 久久热精品热| 少妇熟女aⅴ在线视频| 亚洲国产精品成人久久小说 | 国产精品一区www在线观看| av在线天堂中文字幕| 久久久久久久久久黄片| 亚洲精品日韩av片在线观看| ponron亚洲| 美女脱内裤让男人舔精品视频 | 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 少妇熟女aⅴ在线视频| 中文字幕熟女人妻在线| 国产毛片a区久久久久| 免费看av在线观看网站| 午夜亚洲福利在线播放| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 最好的美女福利视频网| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 国产 一区 欧美 日韩| 国产淫片久久久久久久久| 日韩av在线大香蕉| 国产一区二区激情短视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 日本五十路高清| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 高清午夜精品一区二区三区 | 黄片wwwwww| 国产极品天堂在线| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 97超碰精品成人国产| 高清日韩中文字幕在线| 亚洲精品日韩在线中文字幕 | 国模一区二区三区四区视频| 国产高清有码在线观看视频| 久久久久久大精品| 青春草亚洲视频在线观看| 久久人人精品亚洲av| 黄片无遮挡物在线观看| 国产极品精品免费视频能看的| 精品熟女少妇av免费看| 永久网站在线| 12—13女人毛片做爰片一| 国语自产精品视频在线第100页| 国内精品一区二区在线观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 高清在线视频一区二区三区 | 色综合亚洲欧美另类图片| 看黄色毛片网站| 99久久精品一区二区三区| 99精品在免费线老司机午夜| 国产在线男女| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲av成人精品一区久久| 成人欧美大片| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲精华国产精华液的使用体验 | 国产精品av视频在线免费观看| 久久亚洲精品不卡| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 欧美日本亚洲视频在线播放| 91aial.com中文字幕在线观看| 免费观看a级毛片全部| 久久欧美精品欧美久久欧美| 亚洲真实伦在线观看| 国产精品福利在线免费观看| 日韩人妻高清精品专区| 中文字幕av成人在线电影| 中国美白少妇内射xxxbb| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美不卡视频在线免费观看| 久久久久国产网址| av天堂中文字幕网| 三级经典国产精品| 亚洲经典国产精华液单| 中国美女看黄片| 国产片特级美女逼逼视频| 国产精品久久久久久久久免| 亚洲国产精品久久男人天堂| 欧美丝袜亚洲另类| 久久精品久久久久久久性| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产v大片淫在线免费观看| 久久久国产成人精品二区| 国产精品伦人一区二区| 九九爱精品视频在线观看| 国产大屁股一区二区在线视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 免费黄网站久久成人精品| 内地一区二区视频在线| 国产高清三级在线| 亚洲三级黄色毛片| 在线播放无遮挡| 99精品在免费线老司机午夜| 成人午夜精彩视频在线观看| 久久精品国产亚洲网站| 欧美成人免费av一区二区三区| 老司机福利观看| 亚洲图色成人| 国产激情偷乱视频一区二区| 中文资源天堂在线| 色5月婷婷丁香| 欧美激情国产日韩精品一区| 国产一级毛片七仙女欲春2| 日本色播在线视频| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产精华一区二区三区| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 免费观看精品视频网站| 亚洲最大成人中文| 欧美不卡视频在线免费观看| 亚洲中文字幕日韩| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 亚洲欧洲日产国产| АⅤ资源中文在线天堂| 乱人视频在线观看| 国产成人a∨麻豆精品| 久久久国产成人免费| 少妇熟女欧美另类| 免费黄网站久久成人精品| 男女那种视频在线观看| 麻豆一二三区av精品| 日韩中字成人| 白带黄色成豆腐渣| 1000部很黄的大片| 日韩一本色道免费dvd| 哪个播放器可以免费观看大片| 久久这里只有精品中国| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产男人的电影天堂91| 综合色丁香网| 99riav亚洲国产免费| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 精品无人区乱码1区二区| 秋霞在线观看毛片| 亚洲人成网站在线播| 国内精品久久久久精免费| 亚洲成a人片在线一区二区| 日韩亚洲欧美综合| 亚洲内射少妇av| 国产精品.久久久| 日本五十路高清| 日韩欧美三级三区| 国产视频首页在线观看| 午夜老司机福利剧场| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 麻豆成人av视频| 亚洲成人久久性| av免费在线看不卡| 青青草视频在线视频观看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 亚洲丝袜综合中文字幕| 日本与韩国留学比较| 成人永久免费在线观看视频| 高清毛片免费观看视频网站| 97在线视频观看| 亚洲av成人av| 麻豆国产97在线/欧美| 久久久午夜欧美精品| 欧美一区二区精品小视频在线| 亚洲无线观看免费| 在线观看免费视频日本深夜| 寂寞人妻少妇视频99o| 人妻夜夜爽99麻豆av| 欧美日韩综合久久久久久| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 久久久久国产网址| 欧美日韩综合久久久久久| 全区人妻精品视频| 成人特级黄色片久久久久久久| 欧美三级亚洲精品| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 日韩精品青青久久久久久| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 女同久久另类99精品国产91| 人妻夜夜爽99麻豆av| 高清在线视频一区二区三区 | 天堂影院成人在线观看| 日韩欧美国产在线观看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 免费观看的影片在线观看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 免费观看的影片在线观看| 美女高潮的动态| 午夜爱爱视频在线播放| 成人漫画全彩无遮挡| 国产精品一区二区三区四区久久| 人人妻人人澡欧美一区二区| 午夜福利高清视频| 亚洲成人av在线免费| 国产成年人精品一区二区| 久久99精品国语久久久| 国产熟女欧美一区二区| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产精品99久久久久久久久| 国产伦理片在线播放av一区 | 国产久久久一区二区三区| 国产极品精品免费视频能看的| 成人二区视频| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 久久久久九九精品影院| 久久6这里有精品| 嫩草影院新地址| 亚洲欧洲日产国产| 丰满的人妻完整版| 久久精品人妻少妇| 国产精品一区二区在线观看99 | 真实男女啪啪啪动态图| 成年av动漫网址| 国产v大片淫在线免费观看| 一进一出抽搐动态| 最近手机中文字幕大全| 国产高清有码在线观看视频| 国国产精品蜜臀av免费| 麻豆国产97在线/欧美| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 欧美成人免费av一区二区三区| 午夜激情福利司机影院| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 一进一出抽搐动态| 在线免费十八禁| 欧美xxxx性猛交bbbb| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 精品人妻熟女av久视频| 国产精品嫩草影院av在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产高清有码在线观看视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 精品免费久久久久久久清纯| 69人妻影院| 九九热线精品视视频播放| 国产黄a三级三级三级人| eeuss影院久久| 国产极品精品免费视频能看的| www.av在线官网国产| 国产精品一二三区在线看| 婷婷色av中文字幕| 亚洲人成网站在线播| 天堂影院成人在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 国产精品电影一区二区三区| 成人一区二区视频在线观看| 免费av观看视频| 欧美人与善性xxx| 一级黄色大片毛片| 中文亚洲av片在线观看爽| 一区二区三区高清视频在线| 国内精品美女久久久久久| 两个人的视频大全免费| 国产亚洲精品av在线| 免费av观看视频| 黄色一级大片看看| 男的添女的下面高潮视频| 三级国产精品欧美在线观看| 身体一侧抽搐| 国产三级在线视频| 日韩中字成人| 变态另类丝袜制服| 激情 狠狠 欧美| 免费观看人在逋| 97热精品久久久久久| 毛片女人毛片| 亚洲av第一区精品v没综合| videossex国产| 在现免费观看毛片| 成人性生交大片免费视频hd| 特大巨黑吊av在线直播| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 久久鲁丝午夜福利片| 美女大奶头视频| 久久久精品欧美日韩精品| 日韩 亚洲 欧美在线| av专区在线播放| 久久精品91蜜桃| 日韩制服骚丝袜av| 两个人视频免费观看高清| 美女高潮的动态| 国产伦在线观看视频一区| 日韩人妻高清精品专区| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲国产精品成人久久小说 | 寂寞人妻少妇视频99o| 一边亲一边摸免费视频| 久久韩国三级中文字幕| 国产单亲对白刺激| 人人妻人人看人人澡| 日本黄大片高清| 亚洲欧美精品专区久久| 天堂√8在线中文| 日韩高清综合在线| 日本黄色片子视频| 国产伦在线观看视频一区| 五月伊人婷婷丁香| 天美传媒精品一区二区| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 亚洲在线观看片| 又粗又爽又猛毛片免费看| 色综合站精品国产| 亚洲va在线va天堂va国产| 久久99热6这里只有精品| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 最近2019中文字幕mv第一页| 欧美3d第一页| 亚洲丝袜综合中文字幕| 日本在线视频免费播放| 日韩在线高清观看一区二区三区| 日韩欧美在线乱码| 边亲边吃奶的免费视频| 午夜福利在线在线| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产一区二区在线观看日韩| 少妇人妻一区二区三区视频| 哪里可以看免费的av片| 午夜免费激情av| 国产淫片久久久久久久久| 1024手机看黄色片| 久久精品国产亚洲网站| 别揉我奶头 嗯啊视频| 69av精品久久久久久| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 97热精品久久久久久| 国产精品蜜桃在线观看 | 亚州av有码| 成年版毛片免费区| 成人毛片a级毛片在线播放| 99久久精品热视频| 久99久视频精品免费| 联通29元200g的流量卡| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 亚洲无线观看免费| av在线蜜桃| 欧美+亚洲+日韩+国产| 黑人高潮一二区| 最后的刺客免费高清国语| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 免费观看精品视频网站| 国产单亲对白刺激| 国产真实乱freesex| 青春草国产在线视频 | 变态另类丝袜制服| 给我免费播放毛片高清在线观看| 午夜精品在线福利| 欧美高清性xxxxhd video| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产精品女同一区二区软件| 日韩av在线大香蕉| 男插女下体视频免费在线播放| 日韩欧美精品免费久久| 国产不卡一卡二| 国语自产精品视频在线第100页| 91麻豆精品激情在线观看国产| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产亚洲精品av在线| av免费观看日本| 美女内射精品一级片tv| 免费黄网站久久成人精品| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 成人永久免费在线观看视频| 日日撸夜夜添| 高清毛片免费观看视频网站| 久久99热这里只有精品18| 日韩制服骚丝袜av| 久久精品国产自在天天线| 国产黄片视频在线免费观看| 日韩视频在线欧美| 亚洲国产高清在线一区二区三| 久久综合国产亚洲精品| 亚洲成a人片在线一区二区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 五月伊人婷婷丁香| 69人妻影院| 99久久精品一区二区三区| 色综合色国产| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 久久久色成人| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲欧美精品综合久久99| 久久鲁丝午夜福利片| 久久精品影院6| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 久久久久国产网址| www日本黄色视频网| 精品欧美国产一区二区三| 联通29元200g的流量卡| 久久精品国产自在天天线| 亚洲av免费高清在线观看| 日本熟妇午夜| 久久热精品热| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产高清有码在线观看视频| 国产色婷婷99| 小说图片视频综合网站| 久久久精品94久久精品| 亚洲精品国产av成人精品| 免费无遮挡裸体视频| 国产三级中文精品| 男插女下体视频免费在线播放| 国产黄片美女视频| 亚洲自偷自拍三级| 99久久成人亚洲精品观看| 国产一级毛片七仙女欲春2| 嫩草影院入口| 国产综合懂色| 亚洲成人中文字幕在线播放| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 赤兔流量卡办理| 国产精品一区二区在线观看99 | 一级黄色大片毛片| 免费搜索国产男女视频| 欧美日韩国产亚洲二区| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 国产精品久久久久久久电影| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 综合色av麻豆| 久久精品国产亚洲av天美| 美女脱内裤让男人舔精品视频 | 国产三级在线视频| АⅤ资源中文在线天堂| av卡一久久| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲在线自拍视频| 国产日韩欧美在线精品| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 久久6这里有精品| 热99re8久久精品国产| 中文字幕久久专区| 国产精品综合久久久久久久免费| 成人午夜高清在线视频| 婷婷色av中文字幕| 国产老妇女一区| 国产精品国产三级国产av玫瑰| av女优亚洲男人天堂| 亚洲人成网站在线观看播放| 成人国产麻豆网| 夜夜爽天天搞| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产爱豆传媒在线观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 国产在视频线在精品| 国产黄片美女视频| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 波多野结衣巨乳人妻| 2022亚洲国产成人精品| 亚洲美女视频黄频| 久久久久性生活片| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲av.av天堂| 久久午夜亚洲精品久久| 赤兔流量卡办理| 只有这里有精品99| 美女cb高潮喷水在线观看| 99久久人妻综合| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久久精品94久久精品| 精品日产1卡2卡| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 校园人妻丝袜中文字幕| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲经典国产精华液单| 日本av手机在线免费观看| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 有码 亚洲区| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产真实伦视频高清在线观看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 九九爱精品视频在线观看| 日韩av不卡免费在线播放| 精品免费久久久久久久清纯| 看黄色毛片网站| 国产不卡一卡二| 最近2019中文字幕mv第一页| 在线观看免费视频日本深夜| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产精品人妻久久久久久| 成人特级av手机在线观看| 国产91av在线免费观看| 美女大奶头视频| 午夜免费激情av| 精品不卡国产一区二区三区| 淫秽高清视频在线观看| 亚洲三级黄色毛片| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 成人av在线播放网站| 免费观看在线日韩| 黄色视频,在线免费观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 亚洲第一区二区三区不卡| 美女cb高潮喷水在线观看| kizo精华| 成人特级av手机在线观看| 亚洲图色成人| 黄片无遮挡物在线观看| 午夜老司机福利剧场| 国产精品国产高清国产av| 亚洲自拍偷在线| 禁无遮挡网站| 欧美最新免费一区二区三区| 成人特级av手机在线观看| 国产精品电影一区二区三区| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 色视频www国产| 亚洲电影在线观看av| 国模一区二区三区四区视频| 丝袜喷水一区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 最近2019中文字幕mv第一页| 久久热精品热| 日本免费a在线| 欧美变态另类bdsm刘玥| 在线国产一区二区在线| 美女大奶头视频| 极品教师在线视频| 日韩一本色道免费dvd| 亚洲成人久久爱视频| 美女被艹到高潮喷水动态| 亚洲精品亚洲一区二区| 久久人人爽人人片av| 欧美区成人在线视频| 一区二区三区免费毛片| 欧美变态另类bdsm刘玥| 久久久精品94久久精品| 乱码一卡2卡4卡精品| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 在线播放国产精品三级| 日本五十路高清| 成人鲁丝片一二三区免费| 永久网站在线| 久久久久网色| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产精品精品国产色婷婷| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 日本与韩国留学比较| 69人妻影院| 成人永久免费在线观看视频| 美女黄网站色视频| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 在线观看av片永久免费下载| 搡老妇女老女人老熟妇| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 精品久久久久久久久av| 亚洲在线自拍视频| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 国产精品一区www在线观看| 在线天堂最新版资源| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 可以在线观看的亚洲视频| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 亚洲自偷自拍三级| 亚洲人成网站高清观看| 欧美日韩在线观看h| 男人狂女人下面高潮的视频| 精品熟女少妇av免费看| 91久久精品国产一区二区成人| 成人综合一区亚洲| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 岛国在线免费视频观看| 国产午夜精品论理片| 爱豆传媒免费全集在线观看| 久久人妻av系列| 五月伊人婷婷丁香| 午夜福利成人在线免费观看| 日韩精品青青久久久久久| 国产人妻一区二区三区在| 国产乱人视频| 日韩av在线大香蕉| 网址你懂的国产日韩在线| 成年女人永久免费观看视频| 日韩一区二区视频免费看| 丰满的人妻完整版| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大|