IRS辅助的感知增强认知无线电网络资源分配方案

在过去的几十年里，大部分可用频谱已被用于高速通信服务。这导致了无线通信系统中的频谱资源稀缺问题。另一方面，大量可用频谱的利用率并不高。为提升通信系统的频谱利用率，学界提出了基于共享的认知无线电技术。认知无线电允许次用户与主用户共享频谱资源，对于提升无线通信网络的频谱效率十分重要，然而目前基于认知无线电的通信网络存在着低信噪比情况下感知性能低下、严苛干扰条件下性能提升受限等缺点。最近，智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）被广泛应用在无线通信的各个领域，可以智能调控无线传输环境以满足频谱和能效的高要求。为了进一步提升认知无线电感知性能与频谱效率，提出了一种新颖的IRS辅助的感知增强频谱共享认知无线电网络。针对此网络，建立了次用户和速率最大化优化问题，联合优化次基站波束赋形向量、智能反射面相移矩阵、感知时间。因存在变量耦合，所构建的优化问题是非凸的，提出一种基于块坐标下降（Block Coordinate Descent,BCD）的迭代算法以交替优化波束形成和智能反射面相位以及感知时间。以逐次凸逼近（SuccessiveConvex Approx...