Abstract-It is a complex task to allocate the secondary users' power i的简体中文翻译

Abstract-It is a complex task to al

Abstract-It is a complex task to allocate the secondary users' power in OFDM-based cognitive radio networks which have many sub-carriers, especially when the channel uncertainty and coupled interference exist in cognitive networks. To address the issue, a worst-case robust distributed power allocation scheme is proposed for OFDM-based cognitive radio networks in this paper. Firstly, a robust power allocation model is constructed using worst-case approach with the uncertain channel state information. A noncooperation game framework is introduced to optimize secondary users' rate from their own profit individually with the primary us er interference constraint. The variational inequality is employed to analyze the existence and uniqueness of the Nash equilibrium. The proposed scheme could optimize the power allocation under uncertain channel information and maximize secondary users' rate. And the primary user interference temperature could also be satisfied even the channel in the worst case. The simulation is presented to valid its applicability and robust in a variety of scenes. Keywords-Cognitive Radio, Power Allocation, Variational In equality, Robust Game Theory, worst-case optimization
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【摘要】:在基于OFDM的认知无线网络中,子用户数量众多,尤其是在认知网络中存在信道不确定性和耦合干扰的情况下,次用户的功率分配是一项复杂的任务。为了解决这个问题,本文提出了一种基于 OFDM 的认知无线电网络的最坏情况鲁棒分布式功率分配方案。首先,在信道状态信息不确定的情况下,使用最坏情况方法构建了一个鲁棒的功率分配模型。引入了非合作博弈框架,以在初级用户干扰约束下从各自的利润中优化次级用户的费率。利用变分不等式来分析纳什均衡的存在唯一性。所提出的方案可以在不确定信道信息下优化功率分配,并最大化二次用户的速率。并且即使在最坏的情况下,信道也可以满足主要用户干扰温度。模拟是为了验证其在各种场景中的适用性和鲁棒性。关键词-认知无线电,功率分配,等式变分,鲁棒博弈论,最坏情况优化
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摘要在基于OFDM的认知无线电网络中,由于存在多个子载波,特别是在认知网络中存在信道不确定性和耦合干扰的情况下,二次用户的功率分配是一项复杂的任务。针对这一问题,本文提出了一种基于OFDM的认知无线电网络的最坏情况鲁棒分布式功率分配方案。首先,在信道状态信息不确定的情况下,采用最坏情况法建立了鲁棒功率分配模型。引入了一种非合作博弈框架,在主用户干扰约束下,从用户自身利益出发,对次用户速率进行优化。利用变分不等式分析了纳什均衡解的存在唯一性。该方案能在信道信息不确定的情况下优化功率分配,最大化二次用户速率。即使在最坏的情况下,信道也能满足主用户干扰温度的要求。通过仿真验证了该方法的适用性和鲁棒性。认知无线电,功率分配,等式变分,鲁棒博弈论,最坏情况优化<br>
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摘要-在基于正交频分复用的认知无线电网络中,特别是当认知网络中存在信道不确定性和耦合干扰时,分配次用户功率是一项复杂的任务。为了解决这个问题,本文提出了一种最坏情况下的鲁棒分布式功率分配方案。首先,在信道状态信息不确定的情况下,利用最坏情况方法建立鲁棒功率分配模型。引入了一个非合作博弈框架,在主用户干扰约束下,从各自的利润中优化次用户的费率。利用变分不等式分析了纳什均衡的存在唯一性。该方案可以优化不确定信道信息下的功率分配,最大化二次用户速率。即使在最坏的情况下,信道也能满足主用户干扰温度。仿真结果表明了该算法在各种场景下的适用性和鲁棒性。关键词-认知无线电,功率分配,等式变分,鲁棒博弈论,最坏情况优化
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