一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法与流程

技术特征：

1.一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法，所述的认知异构蜂窝网络模型中，宏蜂窝为授权网络，由宏蜂窝基站和宏蜂窝用户组成；小蜂窝为认知网络，与宏蜂窝共享频谱；小蜂窝由小蜂窝基站和小蜂窝用户组成，小蜂窝用户记作{SUE_i},i＝1,2,...,M；小蜂窝基站的发送天线是正交双极化天线，用于发送小蜂窝下行信号；SUE_i的接收天线{M002_i},i＝1,2,...,M，是正交双极化天线，用于接收小蜂窝下行信号；

认知异构蜂窝网络频谱共享方法具体包括以下几个步骤：

S01，构建基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型，具体包括以下步骤：

S100，建立小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表达式：假设小蜂窝中共有M个小蜂窝用户，小蜂窝基站发送极化状态为{P_i,SBS},i＝1,2,…M，小蜂窝基站到宏蜂窝用户的干扰信道为H_i,_SBS→MUE，宏蜂窝用户接收极化状态为P_MUE，小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表示为

$I=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\left|{\left(P_{MUE}\right)}^H{H}_{i,SBS\→MUE}{P}_{i,SBS}\right|}^2,$

小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰不大于干扰门限Q，即

$\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\left|{\left(P_{MUE}\right)}^H{H}_{i,SBS\→MUE}{P}_{i,SBS}\right|}^2\≤Q;$

S110建立小蜂窝下行容量表达式：对于小蜂窝用户，其带宽相同且等于B，噪声方差为σ_i²，接收极化状态为{P_i,SUE}，小蜂窝基站到小蜂窝用户的目标信道为{H_SBS→i,SUE}，宏蜂窝基站到小蜂窝用户的干扰信道为{H_MBS→i,SUE}，根据香农定理，小蜂窝下行容量表征为

$\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{C}_i=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}B{\log }_2(1+\frac{{\left|{\left(P_{i,SUE}\right)}^H{H}_{SBS\→i,SUE}{P}_{i,SBS}\right|}^2}{{{\mathrm{\σ}}_i}^2+{\left|{\left(P_{i,SUE}\right)}^H{H}_{MBS\→i,SUE}{P}_{MUE}\right|}^2});$

其中，C_i表示小蜂窝基站到SUE_i的下行容量；

S120建立优化模型：以最大化小蜂窝下行容量为目标，以小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰低于干扰门限为约束条件，构建基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型为

$\begin{array}{cc}max& \underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{C}_i=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}B{\log }_2(1+\frac{{\left|{\left(P_{i,SUE}\right)}^H{H}_{SBS\→i,SUE}{P}_{i,SBS}\right|}^2}{{{\mathrm{\σ}}_i}^2+{\left|{\left(P_{i,SUE}\right)}^H{H}_{MBS\→i,SUE}{P}_{MUE}\right|}^2})\end{array};$

$\begin{array}{cc}s.t.& \underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\left|{\left(P_{MUE}\right)}^H{H}_{i,SBS\→MUE}{P}_{i,SBS}\right|}^2\≤Q\end{array}$

S02计算小蜂窝用户的最优接收极化状态：小蜂窝基站利用宏蜂窝基站到小蜂窝用户的干扰信道的信道状态信息和宏蜂窝基站的发送极化状态，得小蜂窝用户的最优接收极化状态为其中(γ_i,φ_i)是H_MBS→i,SUEP_MUE的幅度和相位描述子；

S03简化基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型：令

$\begin{array}{c}{A}_i={\left(H_{SBS\→i,SUE}\right)}^H{P_{i,SUE}}^{*}{\left({P_{i,SUE}}^{*}\right)}^H{H}_{SBS\→i,SUE}\\ B_i={\left(H_{SBS\→i,MUE}\right)}^H{P_{MUE}}^{*}{\left({P_{MUE}}^{*}\right)}^H{H}_{i,SBS\→MUE}\end{array},$

假设成立，忽略常数项将小蜂窝用户的最优接收极化状态代入优化模型中，则基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型简化为

$\begin{array}{cc}\max & \underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\log }_2\left({P_{i,SBS}}^H{A}_i{P}_{i,SBS}\right)\\ s.t.& \underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{P_{i,SBS}}^H{B}_i{P}_{i,SBS}\≤Q\end{array};$

S04计算小蜂窝基站的最优发送极化状态：小蜂窝基站利用小蜂窝基站到小蜂窝用户的目标信道和小蜂窝基站到宏蜂窝用户的干扰信道的信道状态信息，以及小蜂窝用户接收极化状态和宏蜂窝用户接收极化状态，计算小蜂窝基站最优发送极化状态，具体求解过程如下：

根据拉格朗日乘子法，构造拉格朗日函数和拉格朗日对偶函数，

$L(P_{i,SBS},\mathrm{\λ})=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\log }_2\left({P_{i,SBS}}^H{A}_i{P}_{i,SBS}\right)-\mathrm{\λ}(\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{P_{i,SBS}}^H{B}_i{P}_{i,SBS}-Q)$

$\begin{array}{c}q\left(\mathrm{\λ}\right)=\sup L(P_{i,SBS},\mathrm{\λ})\\ =\mathrm{\λ}Q+\underset{l=1}{\overset{M}{\Σ}}\sup \{{\log }_2\left({P_{i,SBS}}^H{A}_i{P}_{i,SBS}\right)-{{\mathrm{\λP}}_{i,SBS}}^H{B}_i{P}_{i,SBS}\}\end{array}$

其中：λ为拉格朗日乘子，拉格朗日乘子和小蜂窝基站最优发送极化状态的闭合表达式分别为v_min(·)表示矩阵最小特征值对应的特征矢量。