认知无线电中继协助网络资源分层优化算法
本文关键词: 通信技术 认知无线电 中继协助 资源分配 拉格朗日对偶 分层优化 出处:《吉林大学学报(工学版)》2014年05期 论文类型:期刊论文
【摘要】:在认知多用户中继网络系统场景下,针对时变信道完全DF中继两跳传输的差异性问题,采用纳什议价公平性准则效用函数,提出了联合用户传输模式选择、子载波配对、信道分配和功率分配的分层优化模型。利用拉格朗日对偶理论实现模型分层求解,在降低算法复杂度的同时提升了系统效用及吞吐量。仿真结果表明:相对于完全中继、直传网络和非载波配对的中继网络,所提算法在兼顾用户速率需求和公平性的同时可使系统吞吐量获得较大提高。
[Abstract]:In the cognitive multi-user relay network scenario, aiming at the difference of complete DF relay two-hop transmission in time-varying channel, the utility function of Nash bargaining fairness criterion is used to select the joint user transmission mode. Hierarchical optimization model of subcarrier pair, channel allocation and power allocation. Lagrange duality theory is used to achieve hierarchical solution of the model. The simulation results show that compared with complete relay, direct transmission network and non-carrier pair relay network. The proposed algorithm can improve the system throughput while taking account of the user rate requirements and fairness.
【作者单位】: 西安电子科技大学通信工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(60972072,61340033) 高等学校学科创新引智计划项目(B08038)
【分类号】:TN925
【正文快照】: 0引言认知无线电是提高频谱利用率的潜在技术。认知用户通过频谱感知以机会频谱接入方式实现授权频谱的再次利用。然而频谱感知并非完美,会对主用户带来较大干扰,阻碍动态频谱接入技术的应用,引入认知中继后既可以改善链路质量,也可以降低发送功率,即降低对主用户网络的干扰,
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