目錄

（1）模型1

（2）模型2——中繼模型

總結

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模型

分兩種情況，一：當主用戶的通信質量好時，主用戶自己傳輸數據，次用戶利用空閑的信道傳輸數據；二：當主用戶的通信質量較差時，次用戶協作主用戶進行通信。

（1）模型1

在第一種情況下，主次用戶同時使用主用戶的頻段，對次用戶的干擾做出限制：

且 ，

其中，是次用戶i在主用戶信道中的信道增益，是次用戶i的發射功率，即總共N個次用戶的總干擾小于設定的閾值，同時，任意次用戶的實際發射功率小于允許最大發射功率閾值。

次用戶接收端的信噪比：

，信噪比=（次用戶i的信道增益*發射功率）/（N個信道增益*發射功率+主用戶干擾+高斯白噪聲)

其中，為發送端次用戶到接收端次用戶的信道增益，同理為到的信道增益。

，

主用戶干擾=主用戶發射機與次用戶i的信道增益*主用戶發射功率。

構建模型：

max? ?

,

;

（2）模型2——中繼模型

次用戶通過解碼轉發DF的方式協助PT向PR傳輸數據，對ST的干擾進行限制：

（1），

所有的 PT的信道增益*子信道上ST的發射功率最大干擾功率。

次用戶DF轉發到主用戶接收端的干擾同樣不能超過最大干擾功率：

（2），

所有子信道上ST轉發到接收端主用戶的信道增益*發射功率最大干擾功率。

第i個中繼的信噪比：，

為ST轉發主用戶數據的功率對次用戶的實時干擾=次用戶轉發機的發射功率與次用戶接收機i間的信道增益*次用戶轉發的功率：

。

建立模型：

max? ?

s.t.?，

，

；

且規定每個用戶的系統容量小于所有用戶正常通信的時的最小系統容量門限：（3）。

優化：

模型改寫：

min??

s.t.?，

，

；

改為凸函數求值，對函數進行Lagrange拉格朗日運算：

為Lagrange函數的乘子，更新如下：

（4），

（5），

??（6）；

為迭代步長，t為迭代次數。

先令代入函數，再對求導：

，

令，則

，

解出（7）。

基于協作中繼的無線認知電功率分配算法步驟：

a.初始化變量：

b.計算：

計算式（1）和（2），再計算（4），（5），（6）對算子進行更新，將結果代入（7），如果結果滿足（3），那么此時的為最佳的發射功率，進行c步驟。否則用戶i退出通信系統。

c.計算（4），（5），（6）對算子進行更新，（t+1）=min{(t+1),}，進行d步驟。

d.迭代次數t小于預定次數，重復步驟b，否則結束算法。

總結

中繼模型在時隙t中t3子時隙過程中作用，中繼模型減少對主用戶的干擾，次用戶的系統容量減少。

參考論文：協作認知無線電中功率分配算法 周明月，蔡天元，王宏志2019.03

?

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的协作中继认知无线电功率分配的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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