【摘 要】
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功率分配技术能有效提高认知网络传输链路的信道容量,而注水算法利用凸优化的思想能实现功率分配最优化。针对认知网络中使用注水算法分配信道功率时未考虑邻近认知信道干扰
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功率分配技术能有效提高认知网络传输链路的信道容量,而注水算法利用凸优化的思想能实现功率分配最优化。针对认知网络中使用注水算法分配信道功率时未考虑邻近认知信道干扰的情况,对认知网络中邻近认知信道干扰对授权信道的影响进行研究,提出了基于注水算法的两种降低邻近认知信道干扰的功率分配的次优化方案。性能分析和仿真结果表明,认知网络中认知信道干扰对授权信道的影响不容忽略,合理调整注水算法的参数能够降低邻近认知信道干扰,达到传输容量的最大化。
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