摘要：针对underlay模式下认知无线网络(CRN)的性能提升问题,提出一种基于天线选择的下行波束赋形方案。方案对由CRN模型得到的优化问题的非凸约束条件,包括秩1约束、二进制整数型变量和非线性约束等,分别采用双线性等效变换、松弛变量替换及添加惩罚项等方法转换为凸约束条件,得到了双凸优化问题。并给出了基于交替优化方法的问题求解算法。数值仿真结果表明,相对于固定天线,采用天线选择优化的CRN随着可选天线数目的增加,能量效率增大;在相同的服务质量下,下行功率减小,优化算法的可行解区域增大,而且对主网络基站的干扰具有鲁棒性。

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