干扰约束的认知网络最优功率分配算法

摘要：

为提高认知网络的频谱利用效率和信道数据速率,提出一种基于最大速率和干扰约束的认知网络最优功率分配算法.提出认知中继系统模型,分析用户的发送/接收信号功率及接收信号,即干扰加噪声比;将成功传递位的最大化速率问题转化为凸优化问题,提出最大干扰电平约束与中继功率的线性约束组合方程式,通过使用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件求得最优功率分配方案.实验结果表明,该算法的信道利用率分别为对比算法的121.3％和118.6％.

关键词：认知网络、干扰电平约束、功率分配、速率优化、KKT最优化条件

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61005017

在线出版日期：2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1239-1242,1253