一种认知中继无线网络中功率分配方法

摘要

本发明公开了一种认知中继无线网络中功率分配方法，该方法是以基于放大转发中继协议的双向认知无线网络为主体，该方法的网络包含一个主用户，两个次用户以及N个中继节点。在各节点功率受限条件下，为了最大化次用户系统容量同时保证整个通信过程中主用户的服务质量，本发明所述方法提出一种基于柯西-施瓦茨不等式的次优功率分配方法。不同于传统中继网络资源分配方法，该方法引入柯西-施瓦茨不等式，避免使用迭代方法，大大降低了计算复杂度，达到了与基于内点法（Interior Point Method，IPM）的最优功率分配方法十分接近的性能。

主权项

1.一种认知中继无线网络中功率分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：信道统计信息的获取：通过训练序列，目的节点获得可用中继集中的N个可用中继节点将与源节点间以及中继节点与目的节点之间的信道统计信息；步骤2：确定次用户SU₁发送功率P_s1的下界和上界：P_s1的下界值为0，根据干扰容限最大值计算得P_s1的一个上界值为其中表示次用户SU₁的最大允许输出功率，表示干扰容限，f_s1,p表示次用户SU₁到主用户PU的瞬时信道增益；步骤3：首先忽略各用户的最大输出功率限制，使用次用户SU₁发送功率P_s1来表示次用户SU₂的发送功率P_s2，即其中f_s2，p表示次用户SU₂到主用户PU的瞬时信道增益；步骤4：定义$d_i=\frac{h_i^{*}{g}_i^{*}\sqrt[4]{P_{s1}{P}_{s2}}\sqrt{{\gamma }_i}}{\sqrt{{{\theta }_i}^2{\gamma }_i+\frac{w_i}{I_{\mathrm{itf}}^{\mathrm{th}}}}},\forall i=\mathrm{1,2},......N,$其中${\gamma }_i=\frac{1}{P_{s1}{\left|h_i\right|}^2+P_{s2}{\left|g_i\right|}^2+N_0},$h_i和g_i分别表示次用户SU₁和SU₂与第i个中继节点R_i之间的瞬时信道增益，N₀表示加性高斯白噪声功率，θ_i＝max(|h_i|,|g_i|)，w_i＝|f_ri,p|²，f_ri,p表示中继节点R_i与主用户PU之间的瞬时信道增益，则根据柯西-施瓦茨不等式得到系统总容量的一个上界值为＜d,d＞，其中＜d,d＞表示向量d的内积，根据干扰容限最大值将＜d,d＞表示为次用户SU₁发送功率P_s1的一元函数，再根据步骤1中确定的P_s1的下界值和上界值，使用黄金分割法可以算出使得＜d,d＞最大时次用户SU₁发送功率P_s1的值；步骤5：根据步骤4中得到的次用户SU₁发送功率P_s1最优解，代入到$P_{s2}=f\left(P_{s1}\right)=\frac{I_{\mathrm{itf}}^{\mathrm{th}}-P_{s1}{\left|f_{s1,p}\right|}^2}{{\left|f_{s2,p}\right|}^2}$可求得次用户SU₂的发送功率P_s2；步骤6：用步骤5求得的次用户SU₂的发送功率P_s2再来更新次用户SU₁发送功率P_s1，即$P_{s1}=\frac{I_{\mathrm{itf}}^{\mathrm{th}}-P_{s2}{\left|f_{s2,p}\right|}^2}{{\left|f_{s1,p}\right|}^2};$步骤7：初始化待分配功率的中继集N，N＝{1,2,……N}为所有中继组成的集合；对于中继集N中的各中继，定义中继节点R_i的功率因子其中λ_i的模值大小为分配给节点R_i的功率，相位大小为中继节点R_i的相位修正因子，根据各用户受限条件取再根据柯西-施瓦茨不等式求解得到如果中继节点R_i分配到的功率达到其可用最大功率就将其功率指定为同时该中继节点功率分配结束，将其从待分配功率中继集中移除，并根据$I_{\mathrm{itf}}^{\mathrm{th}}=I_{\mathrm{itf}}^{\mathrm{th}}-P_{\mathrm{ri}}{\left|f_{\mathrm{ri},p}\right|}^2$更新干扰容限步骤8：重复步骤7，直到没有干扰冗余，即或者待分配功率中继集N为空集，即所有中继的功率都已分配完毕；步骤9：将功率分配结果通过信令信道发送给各中继节点及次用户SU₁和SU₂。