多用户MISO认知无线电网络中的鲁棒下行波束赋形
最优化与控制
2016-11-17 v1
摘要
本文研究了多用户多输入单输出（MISO）认知无线电网络（CR-Net）中的鲁棒下行波束赋形设计问题，在该网络中，多个主用户（PU）与多个次用户（SU）共存。与CR-Net中的传统设计不同，本文假设所有相关信道的信道状态信息（CSI）是不完美已知的，并且使用欧几里得球形不确定性集对CSI的不完美性进行建模。我们的设计目标是最小化SU发射机（SU-Tx）的发射功率，同时为SU的接收信干噪比（SINR）设定一个下界，并对PU处的干扰功率（IP）施加一个上限。SU-Tx处的设计参数是波束赋形权重，即预编码器矩阵。所提出的方法基于最坏情况设计场景，通过该场景，设计的性能指标对信道变化具有鲁棒性。我们提出了三种基于凸规划的方法，这些方法存在高效的数值解。最后，提供了仿真结果以验证所提出方法的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.0907.5464,
title = {Robust Downlink Beamforming in Multiuser MISO Cognitive Radio Networks},
author = {Ebrahim A. Gharavol and Ying-Chang Liang and Koenraad Mouthaan},
journal= {arXiv preprint arXiv:0907.5464},
year = {2016}
}
备注
23 pages, 4 figures, submitted to IEEE Trans. Wireless Comms., accepted conference version to PIMRC'09