[发明专利]认知网络中基于干扰功率和服务质量受限的最优功率控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及频谱资源管理技术领域。具体涉及一种在干扰功率和服务质量受限的情况下，最大化次用户和速率的最优功率控制方法。

背景技术

功率控制是认知无线电系统实现频谱资源共享的关键技术，为了保证次用户接入主用户授权频段时的干扰不影响主用户的正常通信，需要对认知网络中次用户的功率进行适当的控制，而认知网络中次用户之间的频谱利用率和对主用户的保护都依赖于功率控制方法的性能。

合理的功率控制不仅能提升系统吞吐量、提高用户端接收信号干扰和噪声比(Signal to Interference Plus Noise Ratio，SINR)，而且能降低用户的发射功率。SINR是表征认知用户服务质量(Quality of Service，QoS)的一个重要指标，即接收端信号干扰和噪声比越高，用户的QoS就越好，而认知用户信号干扰和噪声比的提升一般是以增加发射功率为代价，发射功率的大幅度提高又会影响其他用户的正常通信，因此功率控制是认知网络中一项关键技术。

目前大多学者在研究认知网络的功率控制时，很少同时考虑干扰功率和服务质量的限制。例如：文献[M.Monemi，M.Rasti and E.Hossain，“On Joint Power and Admission Control in Underlay Cellular Cognitive Radio Networks，”IEEE Transactions on Wireless Communications，vol.14，no.1，pp.265-278，Jan.2015.]提出联合功率和引入控制的集中式次优算法以最小化次用户的中断概率但是没有考虑对主用户的干扰以及次用户的服务质量约束；文献[C.W.Tan，S.Friedland and S.H.Low，“Spectrum Management in Multiuser Cognitive Wireless Networks：Optimality and Algorithm，”IEEE Journal on Selected Areas in Communications，vol.29，no.2，pp.421-430，Feb.2011.]提出最优功率控制算法以最大化次用户的和速率，但是没有考虑QoS约束；文献[Z.Wang，L.Jiang and C.He，“Optimal Price-Based Power Control Algorithm with Quality of Service Constraints in Cognitive Radio Networks，”Chinese Journal of Electronics，vol.24，no.2，pp.393-397，04 2015.]提出基于代价的最优功率控制算法以最大化主用户收益，同样没有考虑QoS。而在实际的认知网络中，干扰功率和服务质量是两个重要的指标，将直接影响整个认知网络的性能。因此，有必要深入研究认知网络中基于干扰功率和服务质量受限的最优功率控制方法。同时由于认知网络中的和速率最大化问题所对应的优化问题是非凸优化问题，一般功率控制算法都只能给出次优解，难于直接给出最优解。为了给出基于干扰功率和服务质量受限的认知网路和速率最大化问题的最优功率控制算法，我们采用变量替换的方法将原问题转化为一个等价的对称单调优化问题，给出了新优化问题的最优解；并利用功率和新单调优化问题的所对应的优化变量的对应关系，从而给出了原和速率最大化问题的最优功率控制算法。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的功率控制方法没有考虑对主用户的干扰功率和对次用户服务质量的约束而导致次用户对主用户的干扰较大和系统吞吐量不高的问题，提出一种具有计算复杂度低，可满足实际通信场景中干扰功率和服务质量的限制和提高系统吞吐量等优点的认知网络中基于干扰功率和服务质量受限的最优功率控制方法。本发明的技术方案如下：

一种认知网络中基于干扰功率和服务质量受限的最优功率控制方法，其包括以下步骤：

步骤1：获取信道增益g_i、h_i、最小SINR约束γ_min、主用户干扰功率约束T以及噪声σ²的值，其中g_i表示次用户i到主用户的信道增益，h_i表示表示次用户i到次用户基站的信道增益；