基于耦合相移STAR-RIS的认知无线电系统资源分配算法

TN92; 针对频谱资源紧缺和通信质量受限等问题,建立了一种相移耦合的同时透射与反射可重构智能表面(STAR-RIS)辅助的多输入单输出(MISO)认知无线电系统并提出了一种认知基站发射功率最小化的资源分配算法.首先在满足次用户服务质量(QoS)以及主用户干扰约束的情况下,构建了认知基站波束成形向量和STAR-RIS系数联合优化问题来实现认知基站发射功率的最小化;然后通过块坐标下降(BCD)法将其转化为主动波束成形向量和STAR-RIS系数2个子问题进行变量解耦,并基于惩罚对偶分解(PDD)框架分别利用半正定松弛(SDR)和连续凸近似(SCA)算法交替优化求解.仿真结果表明,所提算法收敛性好,...

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Published in通信学报 Vol. 45; no. 11; pp. 131 - 140
Main Authors 李国权, 熊豪, 谢宗霖, 林金朝
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065 01.11.2024
光电信息感测与微系统重庆市重点实验室,重庆 400065%重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
Subjects
波束成形
STAR-RIS
power minimization
同时透射与反射可重构智能表面
资源分配
cognitive radio
resource allocation
功率最小化
beamforming
认知无线电
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2024263

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Summary:TN92; 针对频谱资源紧缺和通信质量受限等问题,建立了一种相移耦合的同时透射与反射可重构智能表面(STAR-RIS)辅助的多输入单输出(MISO)认知无线电系统并提出了一种认知基站发射功率最小化的资源分配算法.首先在满足次用户服务质量(QoS)以及主用户干扰约束的情况下,构建了认知基站波束成形向量和STAR-RIS系数联合优化问题来实现认知基站发射功率的最小化;然后通过块坐标下降(BCD)法将其转化为主动波束成形向量和STAR-RIS系数2个子问题进行变量解耦,并基于惩罚对偶分解(PDD)框架分别利用半正定松弛(SDR)和连续凸近似(SCA)算法交替优化求解.仿真结果表明,所提算法收敛性好,建立的系统方案可使认知基站具有更低的功率消耗.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2024263