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计算机应用 2024年第4期44卷 1202-1208页

作者：毛志鹏仇润鹤东华大学信息科学与技术学院上海201620 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

在无线携能(SWIPT)支持下的全双工多认知中继网络中,为使能效谱效最大,选择能量收集最大的中继进行解码转发,以此形成一个能效谱效权衡最优化问题,采用变量变换和凹凸过程优化方法将该问题转换为凸优化问题。当权衡因子为0时,该优化问... 详细信息

在无线携能(SWIPT)支持下的全双工多认知中继网络中,为使能效谱效最大,选择能量收集最大的中继进行解码转发,以此形成一个能效谱效权衡最优化问题,采用变量变换和凹凸过程优化方法将该问题转换为凸优化问题。当权衡因子为0时,该优化问题等价于使谱效(SE)最大的优化问题;当权衡因子为1时,该优化问题等价于使系统消耗的能量最小问题。为求解该优化问题,提出一种可以直接得到使能效(EE)最大的权衡因子的改进算法,通过联合源节点发射功率和功率分割因子进行优化。所提算法分为两步:首先固定功率分割因子,得到使EE最优的源节点发射功率和权衡因子;其次,固定最优的源节点发射功率,利用能效谱效与功率分割因子之间的关系,求得最优的功率分割因子。仿真实验结果表明,相较于剩余其他中继组成的网络,能量收集最大的中继网络在EE和SE上都更优。在能效谱效方面,与只优化发射功率的方法相比,所提算法的EE提高了63%以上,SE提高了30%以上;所提算法EE和SE与穷举法相差不大,同时算法收敛较快。

关键词：全双工认知中继能量收集能效谱效权衡因子

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