基于不完美CSI的认知反向散射通信吞吐量最大化算法

作     者：徐勇军 姜思巧 王公仆 杨刚 李东 黄东 XU Yongjun;JIANG Siqiao;WANG Gongpu;YANG Gang;LI Dong;HUANG Dong

作者机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731 澳门科技大学计算机科学与工程学院中国澳门999078 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2023年第45卷第7期

页      面：2325-2333页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62271094,U21A20448) 重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202200601) 中国博士后科学基金(2022MD723725) 重庆市博士后研究项目(2021XM3082,2021XSJL004)。 

主　　题：认知无线电网络 反向散射通信 吞吐量最大化 鲁棒性 

摘      要：为了提高频谱传输效率和抑制信道不确定性影响,该文提出一种基于不完美信道状态信息的认知反向散射通信吞吐量最大化算法。首先,考虑主基站最大发射功率、传输时间、用户服务质量、有界信道不确定性等约束,建立了联合优化主基站波束、传输时间、反射系数的多变量耦合的非线性鲁棒吞吐量最大化模型。其次,利用最坏准则、S-Procedure、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与非鲁棒算法对比,所提算法具有较好的吞吐量和鲁棒性,且中断概率减小2.39%。