【WSN通信】基于注水算法实现宽带无线通信资源分配附matlab代码

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本文探讨了认知网络中基于注水算法的功率分配技术，针对邻近认知信道干扰问题提出次优化方案。通过仿真结果证明，调整注水算法参数能有效降低干扰，最大化传输容量。内容包括算法介绍、部分Matlab代码展示及仿真性能分析。

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1 简介

功率分配技术能有效提高认知网络传输链路的信道容量,而注水算法利用凸优化的思想能实现功率分配最优化.针对认知网络中使用注水算法分配信道功率时未考虑邻近认知信道干扰的情况,对认知网络中邻近认知信道干扰对授权信道的影响进行研究,提出了基于注水算法的两种降低邻近认知信道干扰的功率分配的次优化方案.性能分析和仿真结果表明,认知网络中认知信道干扰对授权信道的影响不容忽略,合理调整注水算法的参数能够降低邻近认知信道干扰,达到传输容量的最大化.

面对日益复杂多变的电磁环境带来的挑战，频谱资源显得十分有限。认知网络能够在授权用

户（Primary User，PU）和认知用户（SecondaryUser，SU）之间共享频谱资源，从而大大提高频谱利用率。认知网络是多个认知用户和多个授权用户共存的网络环境，PU 和 SU 共用信道共享频谱，图 1 即分布式认知网络示意图。由图 1 可以看出，在 PU 和 SU 之间存在互联互通的信道，称之为公共控制信道（Common ControlChannel，CCC）。利用 CCC 信道可共享当前信道状态信息（Channel State Information，CSI）。信息中重要参数包括信道增益、干扰增益和噪声等。多数通信环境中信号都有很大衰弱，可选取瑞利信道作为信道状态的建模描述。瑞利信道模型表示信道状态信息 CSI。