【摘 要】
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频谱资源日益稀缺和能耗问题愈加凸显,严重制约无线通信系统的研发,近年来得到工业界和学术界的广泛关注。认知无线电网络通过频谱共享实现主网络和认知网络的共存,为缓解频谱稀缺问题提供了重要途径。然而,认知无线电网络运行的前提是保证主网络的传输质量,这势必影响认知网络的性能。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）能够智能地控制无线传播环境且功耗低、部署方便,被认
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频谱资源日益稀缺和能耗问题愈加凸显,严重制约无线通信系统的研发,近年来得到工业界和学术界的广泛关注。认知无线电网络通过频谱共享实现主网络和认知网络的共存,为缓解频谱稀缺问题提供了重要途径。然而,认知无线电网络运行的前提是保证主网络的传输质量,这势必影响认知网络的性能。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）能够智能地控制无线传播环境且功耗低、部署方便,被认为是提高网络性能的关键技术。为了提高网络的频谱效率与能量效率,本文将IRS引入到认知无线电网络中,重点研究了IRS辅助认知无线电网络的谱效与能效优化,主要贡献和创新如下:（1）IRS辅助认知无线电网络的谱效优化针对IRS辅助认知无线电网络的频谱效率难以提升问题,建立了谱效最大化问题框架。在此基础上,利用交替优化（Alternative Optimization,AO）和连续凸逼近（Successive Convex Approximation,SCA）方法,提出了联合优化认知基站的发射功率和IRS的相移矩阵的优化方案。仿真结果说明了引入IRS能显著提高认知无线电网络的频谱效率,也证实了增加IRS元件个数能进一步提高网络的频谱效率。（2）IRS辅助认知无线电网络的能效优化面对IRS辅助认知无线电网络的能量效率提升需求,建立了能效最大化问题框架。针对能效最大化问题因变量耦合且优化问题为分式优化问题导致求解困难,利用交替优化和Dinkelbach方法,提出了联合优化认知基站的发射功率和IRS的相移矩阵的优化方案。仿真结果说明了频谱效率与能量效率存在相互折中关系,证实了IRS的引入也能提高认知无线电网络的能量效率。
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