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1. 认知无线电网络中接入控制和功率波束形成的联合优化

朱江, 杜清敏, 巴少为

计算机应用 2017, 37 (7): 1830-1836. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1830

摘要（539）

PDF （1075KB）（551）

在认知无线电网络中，针对鲁棒性的多用户接入控制和发射功率波束形成的联合优化问题，提出了基于熵函数光滑近似的联合优化方案。首先，利用 L ₀-范数最小化将接入控制和发射功率波束两个优化问题转化为一个联合优化问题；然后，利用基于熵函数光滑近似的方法对 L ₀-范数的非凸性及不连续性问题加以优化；最后，由于光滑可微的目标函数为单峰函数，将问题变形为增广Lagrange函数，利用Armijo梯度下降法得到问题的最优解。数值结果分析表明：新算法在信干噪比（SINR）较低时虽然所提算法的接入量无明显提高，但是在SINR较高时所提算法能显著降低发射功率并提高次用户的接入量。模型中对不确定的信道状态信息（CSI）加以分析，可以使网络更好地适应外界的变化，提高网络的可靠性，所提算法可以有效地实现网络资源的优化配置，提高网络性能。

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2. 认知网络中基于博弈论的联合功率控制与速率分配算法

朱江, 巴少为, 杜清敏

计算机应用 2017, 37 (6): 1521-1526. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1521

摘要（796）

PDF （995KB）（925）

针对认知无线网络上行链路中的资源分配问题，提出了一种适应于多小区认知无线网络的基于功率控制与速率分配的博弈算法。为了更加合理地控制用户的功率和速率，减小各次用户间的干扰，首先，在效用函数中分别给功率和速率设置了不同的代价因子，使其能够更加合理地控制用户，避免用户过度增加发射功率。其次，从理论上证明了该算法纳什均衡的存在性、唯一性以及算法的收敛性。最后，为了解决发射功率和传输速率的最优化问题，给出了联合功率控制和速率分配的迭代更新算法流程图。理论分析及仿真结果表明，与同类博弈算法相比，在保证通信质量的前提下，所提算法可以使得用户以较小的发射功率获得较大的传输速率和较高的信干噪比（SINR），并且减小了用户间的干扰，提高了次用户系统容量。

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