[发明专利]一种基于统计信道信息的认知全双工功率分配方法

摘要

本发明方法提供的一种基于统计信道信息的认知全双工功率分配方法，构建了基于主用户统计信道信息的主用户中断概率约束关系，可有效降低实现复杂度。本发明方法同时兼顾主用户的服务质量约束和认知用户的传输性能，可有效明显提升频谱的利用效率，有效缓解频谱资源日趋紧张的现状。

主权项

1.一种基于统计信道信息的认知全双工功率分配方法，所述方法包括如下步骤：S1、获取认知用户发射功率与主用户服务质量之间的条件关系，构建主用户中断概率约束函数；S2、建立以主用户中断概率条件和认知用户极值发射功率条件为约束、以认知用户和容量最大化为目标的约束优化函数；S3、在首先不考虑认知用户极值功率约束条件下，判断最优功率存在于主用户约束条件的边界，将约束优化函数转化为单变量无约束优化函数；S4、利用一维搜索寻找第一认知用户发射功率的可行解，并计算第二认知用户发射功率的可行解；S5、基于认知用户的最大功率限制，对所获得的认知用户发射功率进行修正，其特征在于，所述步骤S1的获取认知用户发射功率与主用户服务质量之间的条件关系，构建主用户中断概率约束函数具体包括：认知用户在共享主用户频谱的过程中，主用户的中断概率P_out不高于门限值即第一认知用户及第二认知用户的发射功率应满足：式中R_P表征主用户的速率要求，Pr表征该事件发生的概率，当速率低于R_P时，无法满足主用户的速率要求，主用户传输发生中断，为主用户的接收信干噪比，P₁和P₂分别表示第一认知用户和第二认知用户的发射功率，h_1P和h_2P分别表示两认知用户到主用户之间的干扰信道，h_PP表示主用户的传输信道，P_P为主用户的发射功率，N₀为主用户接收机端的噪声功率；对上式(2)进行计算，可得式中及和分别表示相应的统计信道信息方差的倒数，所述步骤S2的建立以主用户中断概率条件和认知用户极值发射功率条件为约束、以认知用户和容量最大化为目标的约束优化函数具体包括：以认知用户的和容量最大化为目标，建立最优发射功率的优化目标函数，：式中，γS1和γS2表示第一认知用户和第二认知用户的接收信干噪比，分别表示为：式中，h12和h21分别表示第一认知用户和第二认知用户之间的传输信道，hp1和hp2分别表示主用户到第一认知用户和第二认知用户的干扰信道,h11和h22分别表示第一认知用户和第二认知用户的自干扰信道；认知用户的发射功率不仅需要满足主用户中断概率条件，还受到极值功率的限制，为此建立如下约束优化函数：式中，和分别表征第一认知用户和第二认知用户的极值发射功率限制，所述步骤S3的将约束优化函数转化为单变量无约束优化函数具体包括：首先不考虑极值发射功率限制，对于上述优化函数，最优的功率分配方案满足下述条件则存在因子ε>1，使得成立；令则当认知用户以功率及发送信号时，主用户的中断概率限制依然满足，此时第一认知用户与第二认知用户接收信干噪比为当认知用户发射功率最优时，中断概率限制条件应满足等式条件，即优化函数(4)可等效为根据等式约束条件，第一认知用户和第二认知用户的功率应满足：式中代入到前述约束优化函数并整理，得如下关于P₁的无约束优化函数，即式中，α1＝|h11|2，β1＝PP|hP1|2+|h11|2/A‑|h21|2/B+N0，γ1＝(PP|hP1|2+N0)/A+(α‑1/(AB))|h21|2，α2＝α1，β2＝PP|hP1|2+|h11|2/A+N0，γ2＝(PP|hP1|2+N0)/A，α3＝|h12|2，β3＝PP|hP2|2+|h12|2/A‑|h22|2/B，β4＝PP|hP2|2‑|h22|2/B，γ3＝(PP|hP2|2+N0)/A+(α‑1/(AB))|h22|2，α4＝0，γ4＝γ3。