叠加认知无线电网络的鲁棒符号级预编码

本文聚焦于在叠加认知无线电（CR）网络中设计鲁棒符号级预编码（SLP），其中主网络与次网络并发传输信号。当主基站（PBS）与认知基站（CBS）共享数据及完美信道状态信息（CSI）时，我们推导出一种 SLP 方法，其最小化 CR 传输功率并满足主用户（PUs）和认知用户（CUs）的符号级安全裕度（SM）约束。所得优化问题具有二次目标与线性不等式（LI）约束，可通过标准凸方法求解。针对来自 PBS 的不完美 CSI 情况，我们提出了鲁棒 SLP 方案。首先，采用范数有界 CSI 误差模型来近似不确定信道，我们采取极大极小策略以保守地实现鲁棒 SLP 约束。其次，我们使用加性量化噪声模型（AQNM）来描述量化的 PBS CSI，并采用随机约束来表述该问题。两种鲁棒方法同样得到具有 LI 约束的二次目标。仿真结果表明，所提鲁棒 SLP 方案并非简单地试图消除网络的交叉干扰，而是使主网络与次网络相互辅助以满足各自的服务质量约束。