【摘 要】
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该文研究了基于凸优化的认知中继功率分配问题。考虑在干扰温度的限制下,如何通过合理的子载波功率分配使得系统容量最大化。文章依据凸优化理论给出该问题的最优迭代算法,并
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该文研究了基于凸优化的认知中继功率分配问题。考虑在干扰温度的限制下,如何通过合理的子载波功率分配使得系统容量最大化。文章依据凸优化理论给出该问题的最优迭代算法,并从改善算法平均时间复杂度的角度加以改进,进而提出一种次优算法。数值仿真结果表明,次优算法相比最优算法有一定的性能损失,但是计算复杂度大大减少。
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