认知反向散射网络通信容量公平的资源优化

高晓娜¹,卢光跃¹,²,叶迎晖¹,昝金枚¹

1. 西安邮电大学
2.

收稿日期:2021-05-23修回日期:2021-07-21出版日期:2021-12-28发布日期:2021-11-16
通讯作者:叶迎晖E-mail:connectyyh@126.com

基金资助:国家自然科学基金资助项目;陕西省重点科技创新团队计划基金资助项目

Throughput fairness guarantee in cognitive backscattering networks

Received:2021-05-23Revised:2021-07-21Online:2021-12-28Published:2021-11-16
Contact:Ynghui Ye E-mail:connectyyh@126.com

摘要/Abstract

摘要： 为保证认知反向散射通信网络中物联网节点通信容量的公平性，提出一种基于最大最小准则的资源分配方案。在考虑物联网节点实际的动态电路能耗模型与非线性能量收集模型基础上，通过联合优化发射功率、反射及时间分配系数来构建一个最大最小物联网节点通信容量的非凸多维资源分配问题。首先，采用反证法、连续凸近似及辅助变量等方法将原问题转换为凸优化问题。然后，提出一种迭代算法来求解转换问题。仿真结果表明，与同类算法相比，所提资源分配方案在明显提升物联网节点的通信容量的同时，极大缩小了节点最高最低吞吐量之差，从而实现公平性保障。
中图分类号:
TN92

引用本文

高晓娜 卢光跃 叶迎晖 昝金枚. 认知反向散射网络通信容量公平的资源优化[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(06): 28-34.





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