Abstract-We föreslår en robust distribuerad upplänk effektalgoritm för underlay kognitiva radionät (CRN) i syfte att maximera den sociala nyttan av sekundära användare (SU) när kanalvinster från SU:er till primära basstationer, och störningar orsakade av primära användare (PU:er) till SU: s basstation är osäkra. Genom att göra det utnyttjar vi den värsta tänkbara robusta optimeringen för att hålla den störning som orsakas av SU:er till varje primär basstation under en given tröskel, och tillgodose varje SU:s servicekvalitet i form av dess nödvändiga SINR för alla insikter om osäkra parametrar. Vi modellerar varje osäker parameter med ett begränsat avstånd mellan dess uppskattade och exakta värden, och formulerar det robusta kraftfördelningsproblemet via skyddsvärden för begränsningar. Vi visar att konvexiteten i vårt problem bevaras, och omvandlas till ett geometriskt programmeringsproblem, som vi löser via en distribuerad algoritm genom att använda Lagrange dual decomposition. För att minska kostnaden för robusthet, definieras som minskningen av den sociala nyttan av SUs och ökningen av meddelandepassage, använder vi D-norm strategi för att handla bort mellan robusthet och optimalitet, och föreslår en distribuerad effektalgoritm med sällan meddelande passerar. Simuleringsresultat bekräftar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt. Index Terms-Cognitive radionät, D-norm strategi, geometrisk programmering, sällan meddelande passerar, priset på robusthet, robust kraftfördelning, osäker kanalvinst, underlay spektrumdelning
I REF föreslås en robust effektstyrningsalgoritm för ett CR-nätverk för att maximera den sociala nyttan som definieras som nätverkssammanfattningen.
Robust Distributed Power Control in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}