【摘 要】
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为提高认知MISO系统传输速率,改善系统性能,提出了一种基于波束成形的功率分配方案。假设已知信道状态信息,采用正则信道求逆预编码提高发射功率利用率。以最大化用户的接收信干噪比为目标,得到了正则参数优化问题,由于正则参数的存在,其功率分配是一个非凸优化问题。将正则参数优化和功率分配问题转换为传输速率均衡问题。考虑发射功率限制及认知用户对主用户的干扰容限,采用遗传算法来优化正则参数以及功率矢量。数值分
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为提高认知MISO系统传输速率,改善系统性能,提出了一种基于波束成形的功率分配方案。假设已知信道状态信息,采用正则信道求逆预编码提高发射功率利用率。以最大化用户的接收信干噪比为目标,得到了正则参数优化问题,由于正则参数的存在,其功率分配是一个非凸优化问题。将正则参数优化和功率分配问题转换为传输速率均衡问题。考虑发射功率限制及认知用户对主用户的干扰容限,采用遗传算法来优化正则参数以及功率矢量。数值分析表明,该方案能够显著提高系统传输速率,并且在信道具有较强的空间相关性时,相对于迫零预编码技术,正则信道
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