有限反馈下认知无线电网络中最小化中断概率的功率分配
信息论
2011-11-14 v1 math.IT
最优化与控制
摘要
我们研究一个最优发射功率分配问题，旨在最小化次级用户(SU)的中断概率。该次级用户被允许在窄带频谱共享认知无线电网络中与主用户(PU)共存，且受限于次级发射机(SU-TX)的长期平均发射功率约束和主接收机(PU-RX)的平均干扰功率约束，SU-TX处具有量化信道状态信息(CSI)(包括从SU-TX到SU-RX的信道，记为，以及从SU-TX到PU-RX的信道，记为)。我们证明了矢量信道空间中的最优量化区域具有“阶梯式”结构。利用该结构，上述中断最小化问题可以被显式表述，并通过采用Karush-Kuhn-Tucker (KKT)必要最优性条件求得局部最优的量化功率码本。针对大量反馈比特的情况，我们推导出一种低复杂度的近似最优量化功率分配算法。我们还给出了高速率量化下(当反馈比特数趋于无穷时)SU渐近中断概率的显式表达式，并通过数值仿真表明，在反馈比特数较大时，该表达式能极好地近似最优中断行为。数值结果还表明，在6比特反馈下，所推导的算法提供的SU中断性能非常接近SU-TX具有完整CSI时的性能。
引用
@article{arxiv.1111.2640,
title = {Power Allocation for Outage Minimization in Cognitive Radio Networks with Limited Feedback},
author = {Yuan Yuan He and Subhrakanti Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.2640},
year = {2011}
}
备注
22 pages, 7 Figures