无人机赋能认知 NOMA 物联网网络的生命期最大化：位置、功率与解码顺序联合优化
信息论
2021-11-01 v2 math.IT
摘要
本文研究一种认知无人机（UAV）赋能的物联网（IoT）网络，其中次要/认知 IoT 设备在主网络频谱内遵循非正交多址（NOMA）协议将数据上传至 UAV 枢纽。我们的目标是在存在不完美信道状态信息（CSI）的情况下，受干扰功率约束，通过联合优化 UAV 位置、发射功率与解码顺序来最大化 IoT 设备的最小生命期。为求解所表述的非凸混合整数规划问题，我们首先针对给定解码顺序联合优化 UAV 位置与发射功率，并借助 Lagrange 对偶性获得全局最优解，随后通过穷举搜索获得最佳解码顺序，这适用于较小规模场景。对于大规模场景，我们提出一种低复杂度次优算法，将原问题转化为更易处理的等价形式并应用逐次凸逼近（SCA）技术与罚函数法。数值结果表明所提设计显著优于基准方案。
引用
@article{arxiv.2110.01133,
title = {Lifetime Maximization for UAV-Enabled Cognitive-NOMA IoT Networks: Joint Location, Power, and Decoding Order Optimization},
author = {Na Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01133},
year = {2021}
}