[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

摘要

本发明请求保护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，包括步骤首先输入信道增益gi和hi，最小SINR约束门限γmin，干扰功率约束门限T，以及噪声σ2的值；然后初始化，次用户按有效信道增益hi/gi(i＝1,...,n)降序排列h1/g1＞...＞hn/gn，令pi＝0(i＝1,...,n)，k＝n；接着进行条件判断，当k≥1时，如果不满足可行性条件，此时需引入控制k＝k‑1，减少次用户数量。如果可行性条件满足，当k≥1时，对于所有的次用户j∈(1,..k,)有最后输出第i个次用户的发射功率pi(1≤i≤n)，算法结束。所提算法和传统功率控制算法相比，有效地降低了算法的复杂度，所得结果可以使次用户在干扰功率和服务质量受限的情况下高效的利用频谱资源，具有较强的实用性和可行性。

主权项

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，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取信道增益gi、hi、最小SINR门限γmin、主用户干扰功率约束T以及噪声σ2的值，其中gi表示次用户i到主用户的信道增益，hi表示次用户i到次用户基站的信道增益，γmin表示次用户的最小服务质量需求；步骤2：初始化，次用户按有效信道增益hi/gi降序排列，i＝1，...，n，即：h1/g1＞...＞hn/gn，令pi＝0(i＝1，...，n)，k＝n；步骤3：可行性条件判断，当k≥1时，如果则不满足最大化次用户和速率的优化问题、约束条件的可行性条件，此时引入控制k＝k‑1，删除有效信道增益值最小的次用户，减少次用户数量；如果则表示k个次用户均满足干扰功率和服务质量约束条件，最大化次用户和速率的优化问题、约束条件的可行性条件，此时不需要引入控制，当k≥2时，当k＝1时，因此当k≥1时，对于所有的j∈(1，...，k)有：pi=σ2ai(1-Σi=1kai)hi,∀i{1,...,k};]]>步骤4：输出第i个次用户的发射功率pi，1≤i≤n。