具有射频能量收集的下垫式多跳认知无线电网络的端到端吞吐量最大化
信息论
2017-03-09 v1 math.IT
摘要
本文研究了一种能量收集认知无线电网络(EH-CRNs)中主用户(PUs)与次用户(SUs)下垫共存的绿色范式，其中无电池SUs捕获PUs的频谱与能量以提升频谱效率和绿色能源利用率。为降低SUs的发射功率，我们采用带时分多址的多跳传输，SUs首先从PUs的射频信号收集能量，然后在分配的时间与PUs并发传输数据，均于授权频谱中进行。以此方式，每个SU的可用发射能量主要取决于其轮到传输前收集的能量，即能量因果性。同时，SUs的发射功率必须被严格控制以保护PUs免受有害干扰。因此，在能量因果性约束与干扰功率约束下，我们研究用于最优时间与功率分配的端到端吞吐量最大化问题。为解决这一非凸问题，我们首先将其等价转化为凸优化问题，然后提出联合最优时间与功率分配(JOTPA)算法，该算法迭代求解一系列可行性问题直至收敛。大量仿真在三种典型部署场景下评估了采用JOTPA的EH-CRNs性能，并通过与另外两种资源分配算法比较验证了JOTPA的优越性。
引用
@article{arxiv.1703.02742,
title = {End-to-end Throughput Maximization for Underlay Multi-hop Cognitive Radio Networks with RF Energy Harvesting},
author = {Chi Xu and Meng Zheng and Wei Liang and Haibin Yu and Ying-Chang Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.02742},
year = {2017}
}