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公开(公告)号:CN114828258B
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202210446428.3
申请日:2022-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/54
Abstract: 本发明是一种智能反射面辅助认知无线电系统资源分配优化方法,包括如下步骤:步骤1:在认知无线电系统中建立系统模型,部署智能反射面,将基站发送信号反射到次要用户端;步骤2:通过系统模型得到次要用户接受信号的表达式,进行下一步的分析;步骤3:根据接受信号的表达式,写出信干噪比表达式,并且写次要用户的能量效率与频谱效率表达式;步骤4:根据次要用户的能量效率约束、次要基站的最大的发送功率约束,智能反射面无源波束成形相移约束和次网络对主网络干扰约束,建立相移矩阵联合优化问题;步骤5:采取基于交替优化方法解决优化问题。本发明通过最大化次网络中用户频谱效率同时使得次网络中用户的速率最大化,并且所提方案实现了对主网络用户性能的显著提升。
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公开(公告)号:CN114828258A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210446428.3
申请日:2022-04-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种智能反射面辅助认知无线电系统资源分配优化方法,包括如下步骤:步骤1:在认知无线电系统中建立系统模型,部署智能反射面,将基站发送信号反射到次要用户端;步骤2:通过系统模型得到次要用户接受信号的表达式,进行下一步的分析;步骤3:根据接受信号的表达式,写出信干噪比表达式,并且写次要用户的能量效率与频谱效率表达式;步骤4:根据次要用户的能量效率约束、次要基站的最大的发送功率约束,智能反射面无源波束成形相移约束和次网络对主网络干扰约束,建立相移矩阵联合优化问题;步骤5:采取基于交替优化方法解决优化问题。本发明通过最大化次网络中用户频谱效率同时使得次网络中用户的速率最大化,并且所提方案实现了对主网络用户性能的显著提升。
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