认知Ad hoc网络中基于凸优化的功率控制算法

针对认知Ad hoc网络的特点,构建了相应的网络模型,提出了一种基于凸优化理论的分布式功率控制算法。在分析系统内部干扰的基础上,以最大化网络效用值为目标,以认知用户的发射功率为求解对象,建立了一个通用的数学优化模型。在凸优化理论的指导下,通过引入辅助变量和变量的对数变换,将该模型转变为等价的凸优化模型,采用拉格朗日对偶法对该模型进行求解,得到了分布式的功率迭代算法。仿真实验表明：与其他算法相比,该算法在满足系统约束条件的前提下,取得更好的系统性能。     

基于离散功率空间的定步长认知无线网络功率控制算法

针对现有认知无线网络功率控制算法在离散功率空间内无法收敛的问题,提出一种定步长功率控制算法。在离散功率空间内,将认知用户的目标信干扰比 （signal to interference plus noise ratio,SINR）由具体的目标数值扩展为目标窗口。为了最大化系统容量,在满足系统约束条件的前提下,建立了滑动窗口机制。通过认知用户总干扰与干扰温度域上下限的比较,动态调整中值SINR,从而实现目标窗口的滑动。对于确定的目标窗口,采用定步长迭代算法进行发射功率的调整。仿真实验表明,算法达到了预期效果,并取得与最优算法相近的系统性能。