协作中继认知无线电中功率分配算法

发布时间：2021-01-28 10:13

　　基于协作中继的思想,提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型,用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配,解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题.仿真结果表明,该算法在保障次用户正常通信的前提下,可大幅度降低对主用户的干扰,即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力,并提高主用户的系统容量. 

【文章来源】：吉林大学学报(理学版). 2020,58(01)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

次用户的发射功率曲线

图2 次用户的发射功率曲线图4为次用户对主用户的总干扰曲线．由图4可见，有中继的Lagrange优化算法对主用户的总干扰最小，并且远低于其他3种算法．无中继的本文优化算法也高于主用户所允许的最大干扰阈值，即当外部环境中的其他干扰因素较小时，采用无中继通信方式可行．但当外界的干扰受环境变化影响，例如增加接入的次用户时，使干扰变大，导致主用户系统容量小于正常通信的最低要求，就必须引入中继，减少次用户对主用户的干扰，增大主用户的系统容量，使主用户得以正常通信．

模拟实际中主用户通讯，假设初始状态为主用户正常通信，且次用户的发射功率为0．在0时刻，对次用户进行功率分配使其进入通信状态；在t=15时刻，对主用户加入强烈外界干扰．图5为在该情形下的主用户系统容量变化曲线．由图5可见：在0时刻，由于次用户发射功率的干扰导致主用户的系统容量有一定下滑，通过比较可见，有中继情形下，主用户系统容量下滑较小，且在本文的Lagrange对偶优化算法下效果最好；在t=15时刻，4条曲线均剧烈下滑，无中继曲线已处于正常通信阈值之下，有中继情形下两条曲线可保障主用户正常通信．又由图3中次用户的系统容量曲线可见，本文算法的仿真结果虽然次用户的系统容量略低于其余3条曲线，但其主用户的系统容量却得到了大幅度提升，保证了主用户在外界环境变化时仍可正常通信．图5 主用户的系统容量曲线

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3004815