原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
认知无线网络(CRN)在underlay工作模式下的多用户下行功率分配和波束赋形问题研究中存在通用的SDR算法计算复杂度高、实用性受限以及优化问题中忽视主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰等问题.针对这些问题,首先在CRN网络模型中增添PN对SU的干扰,生成优化问题;而后基于上行和下行的对偶特性,采用虚拟功率,将优化问题进行形式变换,成为上行功率分配和波束赋形问题;得到能够简便、快速求解的迭代算法.分析了算法的收敛特性,得到了收敛条件;并进一步计算了算法的复杂度,结果表明优于SDR算法.数值仿真显示,算法收敛很快;而且表明主网络基站(PBS)发送功率的变化影响可行解区域;PBS发送功率的增加会导致CRN下行功率增大,影响较显著.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于上下行对偶的CRN下行功率分配和波束赋形算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 认知无线网络 虚拟功率 迭代算法 复杂性 可行解区域
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 1165-1168,1173
页数 5页 分类号 TN393
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.1011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄开枝 129 449 11.0 14.0
2 季新生 100 505 11.0 17.0
3 季中恒 12 33 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
认知无线网络
虚拟功率
迭代算法
复杂性
可行解区域
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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