%0 Journal Article %A 贾亚男 %A 岳殿武 %T 认知小蜂窝网络中基于干扰温度限制的下行能效资源分配算法 %D 2017 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.04.012 %J 电子学报 %P 844-854 %V 45 %N 4 %X

为最大化认知小蜂窝基站的能量效率,本文基于博弈论模型分析了下行联合频谱资源块和功率分配行为.在干扰受限环境下,多个基站采用分布式结构共享空闲频谱资源.为避免累加干扰损害主用户的通信,算法中引入了功率和干扰温度限制.由于具有耦合限制的分数形式的能量效用函数是非凸最优的,通过将其转化为等价的减数形式进行迭代求解.给定频谱资源块分配策略后,主博弈模型可被重新建模为便于求解发射功率的等价子博弈模型,并通过代价的形势解除耦合限制.仿真结果表明,本文所提算法能够收敛到纳什均衡,并有效提高了系统资源利用率和能量效率.

%U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2017.04.012