基于频谱共享能效最大的功率分配方法

摘要

本发明公开了一种基于频谱共享能效最大的功率分配方法，解决现有认知无线电功率分配方法无法获得能效最大化问题。其实现步骤是：1.设置参数并对其初始化；2.求出满足平均发送功率约束条件的拉格朗日乘子τ和满足平均干扰功率约束条件的拉格朗日乘子μ；3.根据所述乘子τ和μ计算第n次迭代后的发送功率Pⁿ；4.分别计算在发送功率为Pⁿ时的能效函数f_n(η)和能效ηⁿ；5.对能效函数f_n(η)进行判决，如果满足迭代停止条件，则得到最佳能效和最佳能效下的最佳发送功率，否则继续循环，直到满足条件或者达到最大迭代次数，得到此时的最佳能效和最佳发送功率。本发明具有能效最大化，迭代停止所需步数少，易于实现的优点，可用于无线通信。

主权项

一种基于频谱共享能效最佳功率分配方法，包括如下步骤：(1)次级用户根据所需要的容错误差、拉格朗日迭代效果及最大需要迭代次数，设置能效函数容错误差ξ＞0，最大迭代次数N，平均发送功率约束对应的收敛误差ξ₁＞0，平均干扰功率约束对应的收敛误差ξ₂＞0，平均发送功率约束对应的拉格朗日乘子迭代步长t₁＞0，平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子迭代步长t₂＞0；(2)次级用户初始化能效η＝0，平均发送功率约束对应的拉格朗日乘子τ＝τ₀，平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子μ＝μ₀，次级用户发送功率Pⁿ和能效ηⁿ的迭代次数n＝0；(3)次级用户迭代计算最佳发送功率P：(3.1)次级用户计算每次衰落状态下的发送功率Pⁿ；$P^n={[\frac{1}{({\eta }^{n-1}\rho +{\tau }_0+{\mu }_0{g}_{sp})ln2}-\frac{(h_{ps}{P}_m+{\sigma }_w^2)}{g_{ss}}]}^{+},$其中ρ为功率放大因子，g_ss为次级用户发送端到接收端信道功率增益，g_sp为次级用户发送端到主用户接收端信道功率增益，h_ps为主用户发送端到次级用户接收端信道功率增益，P_m为主用户恒定发送功率，表示次级用户接收端的噪声方差，η^n‑1为次级用户第n‑1次迭代获得的能效，[·]⁺表示取0和·之中较大者，即若·为负值，则取0，若·为正值，则取·；(3.2)次级用户根据平均发送功率约束条件和平均干扰功率约束条件通过subgradient迭代算法经k次迭代，计算出平均发送功率约束对应的拉格朗日乘子τ^k和平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子μ^k；(3.3)根据计算出的拉格朗日乘子τ^k和μ^k，计算发送功率$P_k^n={[\frac{1}{({\eta }^{n-1}\rho +{\tau }^k+{\mu }^k{g}_{sp})ln2}-\frac{(h_{ps}{P}_p+{\sigma }_w^2)}{g_{ss}}]}^{+},$(3.4)判断每次迭代计算出的拉格朗日乘子τ^k和μ^k是否满足迭代终止条件，若满足则执行步骤(3.5)，否则返回步骤(3.2)，迭代终止条件为：$\left|{\tau }^k(\overline{P_{th}}-E\{P_k^n\left\}\right)\right|\le {\xi }_1,\left|{\mu }^k(\overline{p_{In}}-E\{g_{sp}{P}_k^n\left\}\right)\right|\le {\xi }_2,$(3.5)次级用户分别计算第n次迭代能效函数f_n(η)和第n次迭代能效ηⁿ：$\begin{array}{c}{f}_n\left(\eta \right)=E\left\{{\log }_2(1+\frac{g_{ss}{P}_k^n}{h_{ps}{P}_m+{\sigma }_w^2})\right\}-{\eta }^{n-1}E\{{\mathrm{\rho P}}_k^n+P_C\},\\ {\eta }^n=\frac{E\left\{{\log }_2(1+\frac{g_{ss}{P}_k^n}{h_{ps}{P}_m+{\sigma }_w^2})\right\}}{E\{{\mathrm{\upsilon P}}_k^n+P_C\}},\end{array}$其中P_C为固定电路消耗功率；(3.6)次级用户对能效函数f_n(η)进行判决：如果|f_n(η)|≤ξ，则第n次的发送功率为次级用户能效最佳发送功率P，能效ηⁿ即为次级用户获得的最大能效η；反之，判断迭代次数是否达到最大迭代次数n≤N，如果达到最大迭代次数，则此时的发送功率为次级用户能效最佳发送功率P，能效ηⁿ为次级用户获得的最大能效η；否则，继续迭代，直至满足迭代终止约束条件。