基于人工噪声辅助的安全认知波束成形用于采用 SWIPT 的协作 MISO-NOMA 系统
信号处理
2018-02-28 v1 计算机科学与博弈论
摘要
认知无线电（CR）与非正交多址（NOMA）因其实现高频谱效率与海量连接的潜力，被视为两项极具前景的技术。本文研究一个依赖同步无线信息与功率传输（SWIPT）的多输入单输出 NOMA 认知无线电网络，该网络旨在支持大量受限功率的电池驱动设备。与多数采用理想线性能量收集模型的现有工作不同，本研究采用更实用的非线性能量收集模型。为提升主网络安全性，提出一种人工噪声辅助的协作干扰方案。在实际保密速率与能量收集约束下，研究人工噪声辅助波束成形设计问题。具体而言，在完美信道状态信息（CSI）与有界 CSI 误差模型下分别构建传输功率最小化问题。所构建的问题为非凸，因而难以求解。提出一对分别基于半定松弛（SDR）与代价函数的算法以求解这些问题。仿真结果表明，所提协作干扰方案可成功建立安全通信，且 NOMA 在功率效率方面优于传统正交多址。最后，我们证明代价函数算法优于基于 SDR 的算法。
引用
@article{arxiv.1802.09609,
title = {Artificial Noise Aided Secure Cognitive Beamforming for Cooperative MISO-NOMA Using SWIPT},
author = {Fuhui Zhou and Zheng Chu and Haijian Sun and Rose Qingyang Hu and Lajos Hanzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09609},
year = {2018}
}
备注
This paper has been accepted by IEEE Journal on Selected Areas in Communications. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1802.03908