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题名基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法
被引量：1
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作者
徐启钊
王子宁
黄硕
程铭
刘笑宇
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机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
上海航天电子通讯设备研究所
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出处
《上海航天（中英文）》
CSCD
2022年第5期115-123,共9页
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基金
上海航天科技创新基金(SAST2019-095)
南京邮电大学科研启动基金(NY221009)
江苏省研究生科研创新计划(KYCX20_0724)。
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文摘
卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。
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关键词
星空认知网络(CSAN)
鲁棒波束成形(BF)
概率约束
多目标优化问题(moo)
优化设计
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Keywords
cognitive satellite-aerial network(CSAN)
robust beamforming(BF)
probability constraint
multiobjective optimization(moo)problem
optimization design
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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