基于部分投影正则化迫零预编码的认知无线电网络大系统分析
信息论
2016-11-15 v1 math.IT
摘要
在本文中，我们考虑一个认知无线电(CR)网络，其中次级多天线基站(BS)试图使用最初分配给多个主用户(PUs)的射频频谱与多个次级用户(SUs)通信。此处，我们采用部分投影正则化迫零(PP-RZF)预编码来控制PUs处的干扰量并最小化SUs间干扰。PP-RZF预编码将SUs的信道部分投影到从次级BS到PUs的信道零空间中。正则化参数和投影控制参数用于平衡向PUs和SUs的传输。然而，寻找能够最大化CR网络遍历和速率的最优参数是个苛刻的过程，因为它涉及蒙特卡洛平均。然后，我们利用大维随机矩阵理论的最新进展，推导了PP-RZF预编码所实现的遍历和速率的确定性表达式。该确定性等价使得我们能够高效确定PP-RZF预编码中的两个关键参数，因为不需要蒙特卡洛平均。通过分析和获得了若干见解。
引用
@article{arxiv.1505.04532,
title = {Large System Analysis of Cognitive Radio Network via Partially-Projected Regularized Zero-Forcing Precoding},
author = {Jun Zhang and Chao-Kai Wen and Chau Yuen and Shi Jin and Xiqi Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.04532},
year = {2016}
}
备注
32 pages, 6 figures. IEEE Transactions on Wireless Communications