一种认知网络中的功率控制方法技术

本发明专利技术公开了一种认知网络中的功率控制方法首先将主用户所能承受的最大干扰功率值Ｉｍａｘ融入功率控制方法当中，使得干扰温度能够直接影响效用函数ｕｊ（ｐｊ，ｐ－ｊ）中代价系数的变化，进而影响到整个效用函数ｕｊ（ｐｊ，ｐ－ｊ），然后，通过迭代计算，得到各认知用户的功率，在一定程度上保证了认知用户的功率控制公平性。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种认知网络中的功率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：（１）、定义效用函数ｕ↓［ｊ］（ｐ↓［ｊ］，ｐ↓［－ｊ］）＝ｌｎ（１＋γ↓［ｊ］）－ｃ↓［ｊ］ｐ↓［ｊ］＝ｌｎ（１＋γ↓［ｊ］）－λｅ↑［ｂ（Ｉ－Ｉ↓［０］）］ｐ↓［ｊ］（１）每一个认知用户自身的功率值构成功率向量ｐ＝［ｐ↓［１］，ｐ↓［２］，．．．，ｐ↓［Ｎ］］，其中，Ｎ为人知用户的数量，ｐ↓［－ｊ］表示向量ｐ除去第ｊ个认知用户功率值的剩余部分；ａ１、效用部分ｌｎ（１＋γ↓［ｊ］）为效用部分，表示认知用户ｊ的得益；效用［ｊ］（ｋ）（４）然后通过以下公式不断更新功率的取值，获得认知用户ｊ在该次迭代中新的功率值：＊ｕ↓［ｊ］（ｐ↓［ｊ］（ｋ），ｐ↓［－ｊ］（ｋ－１））／＊ｐ↓［ｊ］（ｋ）＝０（５）ｂ３、对于所有的认知用户，如果｜ｐ↓［ｊ］（ｋ）－ｐ↓［ｊ］（ｋ－１）｜≤ε，那么ｐ↓［ｊ］（ｋ）就是需要得到的最优功率值，否则就返回步骤ｂ２，继续进行下一次迭代过程。部分的γ↓［ｊ］表示认知用户ｊ的ＳＩＲ（Ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ－Ｒａｔｉｏ信干比），其定义如下：γ↓［ｊ］＝Ｗ／Ｒ.ｈ↓［ｊ］ｐ↓［ｊ］／＊ｈ↓［ｉ］ｐ↓［ｉ］＋δ↑［２］（２）其中，Ｗ表示可利用的频谱带宽，Ｒ是比特率，δ↑［２］是在认知基站的高斯白噪声，ｐ↓［ｊ］是认知用户ｊ的功率，ｈ↓［ｊ］表示认知用户ｊ到基站的路径增益，ｈ↓［ｊ］＝Ａ／ｄ↓［ｊ］↑［４］，而Ａ是一个常数，Ａ＝０．０９７，ｄ↓［ｊ］表示认知用户ｊ到基站的距离；＊ｈ↓［ｉ］ｐ↓［ｉ］表示除第ｊ个认知用户外，其他认知用户ｉ功率与路径增益乘积之和；ａ２、代价部分ｃ↓［ｊ］ｐ↓［ｊ］＝λｅ↑［ｂ（Ｉ－Ｉ↓［０］）］ｐ↓［ｊ］为代价部分，表示认知用户ｊ需要付出的代价，以限制认知用户ｊ为了得到高的效用值而无限提高自身的发射功率，若只是考虑用户的自私性，整个系统的性能就会降低；其中，ｃ↓［ｊ］＝λｅ↑［ｂ（Ｉ－Ｉ↓［０］）］为代价系数，λ是一个常系数，ｂ是扩大因子，以扩大代价系数的影响效果；Ｉ↓［０］是常数，Ｉ↓［０］＝０．９Ｉ↓［ｍａｘ］是设定的一个干扰门限值，而Ｉ↓［ｍａｘ］表示主用户所能承受的最大干扰功率值，也就是干扰温度；Ｉ＝＊ｇ↓［ｊ］ｐ↓［ｊ］表示所有认知用户对主用户干扰的总和，式中ｇ↓［ｊ］的作用和ｈ↓［ｊ］类似，表示认知用户ｊ与主用户之间的路径增益，ｇ↓［ｊ］＝Ａ／Ｄ↓［ｊ］↑［４］，Ｄ↓［ｊ］表示认知用户到...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘健，隆克平，吴霜，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：90[中国|成都]