采用注水因子辅助搜索的能效优先子载波功率联合优化算法

发布时间：2019-08-11 18:35

【摘要】：针对认知无线网络中以频带利用率为目标进行资源分配网络能效低的问题,提出了一种采用注水因子辅助搜索的能效优先子载波功率联合优化(EE-WFAS)算法。首先,以最大化认知用户总能效作为优化目标,考虑在认知用户发射功率控制、主用户干扰功率限制和认知用户最低信息传输速率限制等多个约束条件下,构造最优化函数;然后,通过能效优先子载波分配与注水因子辅助搜索(WFAS)的功率分配求解优化函数,即根据认知用户的信道增益和能效进行子载波分配;最后,对拉格朗日乘子运用二分查找法结合WFAS进行以能效为目标的功率分配。EE-WFAS优化算法可以在认知用户信息传输速率限制条件下保证系统总能效。仿真结果表明:与子载波功率平均分配算法相比,EE-WFAS优化算法的能效提高了约1.2kbit/J。
[Abstract]:In order to solve the problem of low energy efficiency in cognitive wireless networks, an energy efficiency priority subcarrier power joint optimization (EE-WFAS) algorithm based on water injection factor aided search is proposed. Firstly, in order to maximize the total energy efficiency of cognitive users, the optimization function is constructed under the constraints of cognitive user transmit power control, primary user interference power limitation and cognitive user minimum information transmission rate limit. Then, the power allocation optimization function of (WFAS) is solved by energy efficiency priority subcarrier allocation and water injection factor auxiliary search, that is, subcarrier allocation is carried out according to the channel gain and energy efficiency of cognitive users. Finally, the Lagrangian multiplier is allocated power with energy efficiency by using dichotomous search method combined with WFAS. EE-WFAS optimization algorithm can ensure the total energy efficiency of the system under the condition of cognitive user information transmission rate limit. The simulation results show that compared with the subcarrier power average allocation algorithm, the energy efficiency of the EE-WFAS optimization algorithm is improved by about 1.2 kbitJ.
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信工程学院;
【基金】：浙江省自然科学基金资助项目(LY15F010008) 浙江省科协青年科技人才培育工程资助项目(2016YCGC009) 杭州电子科技大学研究生科研创新基金资助项目(CXJJ2016035)
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2525459