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Robust adaptive power control for cognitive radio networks

机译：认知无线电网络的鲁棒自适应功率控制

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In this study, the problem of robust adaptive power control (PC) in an underlay cognitive radio network with multiple secondary users (SUs) and primary users (PUs) is considered. Due to the effects of uncertainties (i.e. estimation errors, delays), the optimal PC (resource allocation) cannot guarantee the quality of service of SUs and PUs under imperfect channel state information and interference power of PUs. A robust resource allocation problem is formulated to maximise sum throughput of SUs under individual power constraints and signal-to-interference-and-noise ratio constraints of SUs as well as interference temperature constraints of PUs, whereas channel uncertainties and interference uncertainties induced into the secondary system are modelled by multiplicative uncertainties. Under the worst-case approach, the problem is transformed into a geometric programming problem solved by Lagrange dual methods. The performance of the different algorithms and the impact of uncertainties are discussed according to several simulation results.
机译：在这项研究中，考虑了具有多个辅助用户（SU）和主要用户（PU）的底层认知无线电网络中的鲁棒自适应功率控制（PC）问题。由于不确定性（即，估计误差，延迟）的影响，在不完善的信道状态信息和PU的干扰功率下，最优PC（资源分配）不能保证SU和PU的服务质量。提出了一个鲁棒的资源分配问题，以在单个功率约束和SU的信噪比和PU的干扰温度约束下最大化SU的总吞吐量，而在二次信道中引起信道不确定性和干扰不确定性系统由可乘不确定性建模。在最坏情况下，该问题被转换为通过Lagrange对偶方法解决的几何规划问题。根据几个仿真结果，讨论了不同算法的性能以及不确定性的影响。

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