为了提高认知无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)网络的频谱利用率并改善其能量受限情况,本文研究智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的认知SWIPT网络,其中主用户网络以覆盖...
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为了提高认知无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)网络的频谱利用率并改善其能量受限情况,本文研究智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的认知SWIPT网络,其中主用户网络以覆盖方式与次用户网络共享频谱,而次用户发射机同时为主用户发射机供能并与次用户接收机传输信息。提出次用户网络吞吐量优化算法,在满足次用户发射机的最大发射功率约束、主用户网络的最小吞吐量约束、总时隙约束以及智能反射面移约束的条件下,联合优化次用户发射机的波束成形矢量、时隙分配和智能反射面反射相移,最大化次用户网络吞吐量。该问题的优化变量相互耦合并且结构高度非凸,难以直接求解。所提算法采用交替优化、半正定松弛以及连续凸逼近方式,将原问题转化为三个子问题进行迭代求解。仿真结果表明与已有基准方案相比,所提算法能明显提高次用户网络的吞吐量。
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