非完美csi下认知双向中继系统的鲁棒功率分配
双向中继信道的模拟网络编码最优功率分配
双向中继信道的模拟网络编码最优功率分配钟新毅;徐友云;许魁;孙新建;夏晓晨【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2014(000)008【摘要】在双向信息非对称条件下，研究了基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配问题。
分别给出了中断概率最小化、和速率最大化意义下的最优功率分配闭式数学表达式，并证明了两种约束下最优功率分配问题的统一性。
分析表明：现有的基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配方法是本文提出方法在某些条件下的特例。
计算机仿真分析证明了提出的最优功率分配方法在中断概率和和速率性能方面均优于平均功率分配方法。
%In this paper,the optimal power allocation problem of two-way relay channel (TWRC)system with analog network coding (ANC)is discussed with asymmetric transmission requirements.The paper provides the closed-form ex-pressions for optimum power allocation in terms of minimum outage probability and maximum sum-rate respectively.It also shows that the two types of optimum power allocation schemes are exactly the same.The analysis indicates that some exist-ing optimal power allocation schemes of TWRC with ANC are special cases of the proposed scheme.Moreover,simulation results show that the achievable outage probability and sum-rate performance of the proposed unified optimum power alloca-tion scheme outperforms that of the uniform power allocation scheme.【总页数】7页(P867-873)【作者】钟新毅;徐友云;许魁;孙新建;夏晓晨【作者单位】解放军理工大学通信工程学院，南京210007;解放军理工大学通信工程学院，南京210007;解放军理工大学通信工程学院，南京210007;解放军理工大学通信工程学院，南京210007;解放军理工大学通信工程学院，南京210007【正文语种】中文【中图分类】TN929.5【相关文献】1.基于网络编码的双向中继系统节点选择及功率分配策略 [J], 楼思嘉;杨龙祥2.非对称双向中继信道中断概率分析与功率分配策略 [J], 国强;孙嘉遥;项建弘3.不对称双向中继信道中的再生双向中继选择及功率分配 [J],4.无线mesh网络中基于效用最优的联合信道分配和功率分配算法 [J], 黄鑫;冯穗力;柯峰;庄宏成5.不对称双向中继信道最优功率分配算法 [J], 叶志远;赵子岩;赵峰;倪鹏程;蒲强;黄犟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
认知中继网络功率分配的优化算法
认知中继网络功率分配的优化算法郭黎利;王百灵;藤井;威生【期刊名称】《自动化技术与应用》【年(卷),期】2012(031)003【摘要】In this paper, an adaptive power allocation algorithm is investigated to maximize cognitive radio relay network capacity in a cooperative relay scheme. Combination of transmission power constraint and interference constraint is considered to optimize cognitive radio relay network capacity in AF (amplify-and-forward) and DF (decode-and-forward) relay schemes. By non-convex and convex optimization method, optimal power solution can be derived. Simulation results show that optimal power allocation algorithm proposed maximize cognitive radio relay network capacity.%本文研究了认知中继网络的功率分配策略.在基于AF(amplify-and-forward)和DF(decode-and-forward)中继模式下,考虑认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限等因素,建立了认知中继网络吞吐量的非凸函数和凸函数优化模型;并利用拉格朗日乘子得到最优解.仿真结果表明,所提算法在认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限下优化了认知中继网络的吞吐量.【总页数】5页(P40-43,54)【作者】郭黎利;王百灵;藤井;威生【作者单位】哈尔滨工程大学,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学,黑龙江哈尔滨150001;;电气通信大学,东京082-8585【正文语种】中文【中图分类】TN925【相关文献】1.认知双向中继网络中的联合功率分配及自适应中继算法 [J], 罗荣华;雷俊;陈正宇;杨华2.认知双向中继网络的功率分配优化算法研究 [J], 洪浩;张焱;肖立民;王京3.基于长延时信道的水下传感器网络中继选择及功率分配优化算法 [J], 刘自鑫;金志刚;苏毅珊;李云4.认知中继网络中的功率分配算法 [J], 唐小岚; 杨科; 吴雪雯; 朱卫平; 吴晓欢5.认知无线网络中基于能量采集的单向中继选择与功率分配方案 [J], 李丽;曾凡仔;徐纪胜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
精细调控人工智能系统中灵活性和鲁棒性之间关系研究
精细调控人工智能系统中灵活性和鲁棒性之间关系研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为现代社会皆有的关键技术之一，它的出现和发展对于我们的生活和工作产生了深远的影响。
然而，随着AI的应用场景越来越广泛，人们对于AI系统在面对特定任务时能否灵活地适应和具备鲁棒性的需求也越来越迫切。
灵活性（flexibility）是指AI系统在面对多样、复杂任务时能够动态调整其输入、输出和处理过程的能力。
鲁棒性（robustness）则指系统能够在面对噪声、异常情况或攻击时仍能保持高效和准确的能力。
在人工智能系统中，灵活性和鲁棒性往往是紧密相关的，并且在大多数情况下都是互相制约的关系。
灵活性和鲁棒性之间的关系取决于AI系统的设计和算法，以及数据的质量和多样性。
优秀的AI系统应该在不同的任务和环境下都能展现出灵活性和鲁棒性，并且能够根据任务的需求自动优化和调整。
在实际应用中，我们通常可以通过以下几个方面来提升AI系统的灵活性和鲁棒性：1. 多样性数据训练：AI系统需要依赖大量的数据进行训练，而且这些数据应该具有多样性。
通过使用不同类型、来源、角度的数据，可以使AI系统具备更强的适应性和泛化能力。
同时，为了提高鲁棒性，还需要在训练过程中引入一定的噪声和干扰，以模拟实际应用中的不确定性和变化。
2. 强化学习和自适应算法：强化学习是一种基于奖励机制的学习方法，能够使AI系统通过多次试错和反馈来不断优化策略。
通过引入强化学习和自适应算法，可以使AI系统在实时环境中实现动态调整和优化，从而提高系统的灵活性和鲁棒性。
3. 模型的解释和可解释性：AI系统应该具备一定的解释能力，能够清晰地解释其决策和推理过程。
这样不仅可以提高系统的可信度和可靠性，也可以为系统的改进和调整提供依据。
同时，解释性也有助于用户理解和接受AI系统的决策，从而提高系统的可接受性和可用性。
4. 算法的优化和创新：为了提高AI系统的灵活性和鲁棒性，研究人员需要不断推动算法的优化和创新，并且将新的技术和方法应用到实际系统中。
基于LMI的Lipschitz非线性不确定系统的鲁棒控制
等 ： ［ Ｔ ］ ｌ ］ 式 Ｆ 足 式Ｓ ｓ ， ｌ ：［ ＜ 中 满 ＋— ￡ ： ０ ｌ ＤＲ Ｅ 。
ＦｒｔＦ（） （ ） ｔ ≤Ｒｌ ３ 】 。
在常数 ＞ ， ＞ 使 ｌ Ａ ｌ ｘ，ｌ ｌ ａ 函数 ０ Ｏ ｌ ≤／ Ｉ △ ｌ △ ｌ ≤Ｐ ；
ｆｘ，） 非 线 性 光 滑 向量 函数 且 满 足 Ｌｐｃｉ 条 件 ： （ ｔ是 ｉｓｈｔ ｚ Ｉ（ ｔ 一 Ｉ ） ｆ ｔ Ｉ Ｉ 一 ， 任意 ｔ ）＿ ≤ Ｉ ｚｌ对 － ｌ ∈Ｒ成立 ， 其 中 为 Ｌｐｅｉ 常数 。 ｉｓｈｔ ｚ 根据 全维 观测 器设计方 法 观测器 设计 如下
王￡＝ ｆ＋ ｕｔ＋ （ ｔ＋ （（ 一 ｆ） （） Ａ （） Ｂ （） ， ） Ｇｊ ｃ （） ， ，）
（） （） ＝ ￡ （） ２
式 中：为估计状态 ；为系统输出估计值 ； Ｇ为观测增 益 矩 阵。 设 状态 反馈控 制器 为
Ｕ ｔ ＝ＩＣｔ （） Ｃ （） Ｓ （） ３
假 设 １ 对 于系统 状态参数 的不确定 时变矩 阵
Ｚ 满足 ｋ ４，
［４， ］ ＤＦ（） １ ］ ｚ ＝ ｔ ， ２
式中： Ｅ ， 已知适 当维数实常值矩阵。 （） Ｄ， 是 Ｅ Ｆ 为由 Ｌｂｓｕ 可测 函数构 成 的未知 矩阵 ， 足 Ｆｒ ） ≤ ｅｅｇｅ 满 （ Ｆ（） Ｊ 这里 Ｊ 是适当维数的单位矩阵。
第２ ９卷
第 ６期
中 国 民 航 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＶＩ ＡＶＩ ＯＦ ＣＩ Ｌ ＡＴＩ ＯＮ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ ＯＦ ＣＨＩ ＮＡ
Ｖｏ ． ９ １ Ｎｏ６ ２ ．
２１ ０ １年 １ ２月
Ｄｅ ｅ ｅ ２ ｅ ｍｂ ｒ ０１ １
认知网络中非完美CSI下的鲁棒功率分配研究的开题报告
认知网络中非完美CSI下的鲁棒功率分配研究的开题报告一、研究背景随着5G通信技术的发展，多用户多天线多输入多输出（MIMO）技术在通信中的应用越来越广泛。
在MIMO系统中，功率分配问题是一项重要的研究内容。
常见的功率分配方法包括最大比例传输（MRT）和最大适应性传输（MAT），在完美信道状态信息（CSI）下成为研究热点。
然而，在实际的通信系统中，CSI是有限的，并且受到各种误差的影响，如通道估计误差和量化误差。
因此，如何在非完美CSI的情况下进行功率分配是当前研究的热点之一。
二、研究目的本研究旨在探讨在非完美CSI的情况下，如何实现MIMO系统中的鲁棒功率分配。
具体研究目标如下：1. 基于非完美CSI的定义和概念，分析非完美CSI对功率分配的影响；2. 探讨鲁棒功率分配的设计思路和方法，并研究其性能优化问题；3. 根据理论分析，利用数学模型和仿真实验，验证鲁棒功率分配的有效性和可行性；4. 结合实际通信系统的要求，提出实际应用场景下的鲁棒功率分配算法。
三、研究内容本研究的主要研究内容包括：1. 非完美CSI对功率分配的影响分析。
根据通信系统的实际情况，定义非完美CSI，并从理论角度分析非完美CSI对功率分配的影响。
2. 鲁棒功率分配的设计思路和方法。
基于非完美CSI的影响，探讨鲁棒功率分配的设计思路和方法，研究其定位算法的实现。
3. 鲁棒功率分配性能优化问题。
结合通信系统的特点，从多个角度研究鲁棒功率分配的性能优化问题，如参数选取、迭代次数、收敛速度等。
4. 数学模型和仿真实验。
基于理论分析和设计思路，建立数学模型，开展仿真实验，验证鲁棒功率分配的有效性和可行性。
5. 实际应用场景下的鲁棒功率分配算法。
结合实际通信系统的要求，提出适用于不同场景的鲁棒功率分配算法，并进行性能测试和评估。
四、研究方法本研究采用的研究方法主要包括理论研究、数学建模和仿真实验。
具体方法如下：1. 理论研究。
分析非完美CSI对功率分配的影响，探讨鲁棒功率分配的设计思路和方法，并从理论角度研究其性能优化问题。
基于不完美CSI的低轨卫星通信系统鲁棒资源分配算法
基于不完美CSI的低轨卫星通信系统鲁棒资源分配算法
吴翠先;董燚恒;徐勇军;张海波;薛青
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】为了解决低轨卫星通信系统因资源受限导致的能量与速率不平衡的问题,同时考虑信道不确定性对实际卫星通信系统性能衰退的影响,该文提出一种基于最大化最小能效的鲁棒资源分配算法。
首先,考虑每个用户中断速率约束、功率分配系数约束和最大发射功率约束,基于高斯信道不确定性,构建了联合优化卫星波束成形向量与功率分配因子的鲁棒资源分配模型。
所描述的问题是一个含参数摄动的非凸、非确定性多项式难问题,很难直接求解。
为此,基于丁克尔巴赫、伯恩斯坦不等式、半正定松弛和交替优化等方法将其转化为等价的凸优化问题,并提出一种基于迭代的混合鲁棒波束成形与功率分配算法。
仿真结果表明,该文算法具有较好的能效和较强的鲁棒性。
【总页数】9页(P671-679)
【作者】吴翠先;董燚恒;徐勇军;张海波;薛青
【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院;浙江省信息处理与通信网络重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN927.2
【相关文献】
1.高低轨频率共存卫星通信系统鲁棒波束成形算法研究
2.基于不完美CSI的D2D 通信网络鲁棒能效资源分配算法
3.面向Massive MIMO低轨卫星通信系统的鲁棒高效波束成形设计
4.基于星间协作的低轨卫星物联网鲁棒预编码设计
5.基于用户窃听的MU-MISO反向散射通信系统鲁棒资源分配算法
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能量收集双向中继网络的高能效联合中继选择和功率分配算法
能量收集双向中继网络的高能效联合中继选择和功率分配算法丁长文;杨霖;李高祥【摘要】为了实现双向中继系统在满足传输速率要求时的最小功率消耗,基于功率分割中继协议,在完美和非完美的信道估计两种不同的情况下,提出了能量收集双向中继网络的高能效联合中继选择和功率分配算法,得到了两个信源的最优功率分配和中继节点最优的能量收集比例.仿真结果表明,信道估计误差会增加系统的功率消耗;与传统双向中继比较发现,能量收集双向中继能够实现更少的系统功率消耗.%To achieve the objective of minimizing the system transmit power consumption at required end-to-end rates,we propose the optimal energy-efficient relay selection and power allocation method for energy harvesting two-way relay network based on the power splitting-based relaying protocol when the system has perfect CSI and imperfect CSI,the optimal power allocation of two sources and optimal energy harvesting proportion at relays are formulated.Simulation results show that channel estimation error would increase the total transmit power consumption,and energy harvesting two-way relay network could achieve less power consumption compared to conventional two-way relay network.【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2017(045)005【总页数】6页(P1124-1129)【关键词】双向中继网络;中继选择;功率分配;能量收集;信道估计误差【作者】丁长文;杨霖;李高祥【作者单位】电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室,四川成都 611731;中国电子科技集团公司第五十四所通信网信息传输与分发技术重点实验室,河北石家庄050081;电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室,四川成都 611731;中国电子科技集团公司第五十四所通信网信息传输与分发技术重点实验室,河北石家庄050081;电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室,四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN925协作通信通过建立一个虚拟的多天线输入输出(multiple input multiple output,MIMO)系统实现空间分集,成为近年来无线通信的研究热点[1,2].在协作通信系统中,中继节点用于帮助信源和信宿之间完成信息交流.然而,由于单向中继(one-way relay)系统一般采用半双工模式,所以通信双方需要四个时隙才能完成信息交流,降低了系统的频谱效率.为了弥补这部分频谱效率的损失,研究者先后提出了三个时隙的时分广播[3](time division broadcast,TDBC)模型和两个时隙的多址广播[4](multiple access broadcast,MABC)模型.在双向中继网络[5](two-way relay network,TWRN)中,第一个时隙,两个信源同时向中继发送信号,第二个时隙中继将处理过的信号同时转发给接收端.中继选择(relay selection,RS)和功率分配(power allocation,PA)是提高TWRN系统性能的两种主要方式.文献[6,7]基于瞬时信道信息提出了TWRN的机会中继选择算法,文献[8]基于两条链路的端到端信噪比提出了次优的最大最小中继选择算法.2010年,Veria Havary-Nassab等[9]根据三种不同的准则为TWRN设计了最优的波束成形参数,得到了信源和中继的最优功率分配方案.在此基础上,文献[10]根据其中的信噪比(signal-noise-ratios,SNRs)均衡准则提出了一种最优的联合中继选择和功率分配算法.文献[11]根据其中的最小总功率消耗准则设计了高能效功率选择和功率分配算法.然而,上述文献都只考虑了系统具有完美的信道信息的情况. 在TWRN中,完美信道估计可以彻底消除自干扰,但是实际应用中,信道估计误差总是存在的.文献[12,13]分析了TWRN中信道估计误差对于系统性能的影响,推导出了系统的中断概率和误码率公式.文献[14]研究了非完美信道估计下,解码转发(decode-and-forward,DF)TWRN的联合中继选择和功率分配算法.文献[15]提出了信道估计误差存在下,基于中断概率的放大转发(amplify-and-forward,AF)TWRN的中继选择算法.中继一般通过更换电池或充电补充能量等方式延长使用时间,但是在一些复杂环境中费用昂贵且极不方便.为了解决这一问题,研究人员提出了能量收集(energy harvesting,EH)技术,该技术利用了射频信号同时传输信息和能量的特性[16],中继可以通过收集周围空间的射频信号的能量进行信号处理,极大的延长中继的使用期.Kaya Tutuncuoglu等[17,18]研究了不同中继协议对于EH-TWRN总传输速率的影响,并给出了最优的中继协议选择方案.文献[19]为EH-TWRN设计两种中继协议,分别是基于时间切换中继协议(time switching-based relaying,TSR)和功率分割中继协议(power splitting-based relaying,PSR),其中PSR是指中继将一部分接收信号用于EH,另一部分用于信息检测(Information Detective,ID).文献[20]根据中断概率分析,提出了PSR EH-TWRN在完美信道估计下的联合中继选择和功率分配算法.本文研究了EH-TWRN满足系统传输速率要求时消耗的最少功率.在完美信道估计和非完美信道估计两种情况下,提出了EH-TWRN的高能效联合中继选择和功率分配算法.比较发现,EH-TWRN比传统TWRN能够减少2dBW的功率消耗.仿真结果表明,随着信道估计误差的增大,系统的功率消耗会越来越大；对称传输速率要求消耗功率比非对称传输速率要求要少.EH-TWRN由两个信源(S1,S2)和N个中继(Ri,i=1,2…N)构成,如图1所示.所有的通信节点只安装一根天线,信源之间由于信道质量太差只能通过中继进行信息交流,通信在两个时隙内完成.第一个时隙,两个信源S1和S2同时向中继发送信号,中继Ri接收到一个叠加信号；第二个时隙,Ri将放大的叠加信号转发给接收端.信源Sk(k=1,2)与中继Ri之间均是准静态衰落信道,分布分别满足).信源S1,S2与中继Ri处的高斯白噪声可以表示为和 n～CN(0,σ2).第一个时隙,信源Sk向中继发送信号为sk,中继接收到的信号可以表示为EH-TWRN的中继节点Ri不需要系统分配发送功率,它们通过收集射频信号的能量进行信号处理.基于[19]中的功率分割中继协议,在第一个时隙结束,中继将接收的叠加信号以ρi:1-ρi的比例分割成两个部分,其中一部分被能量收集接收器转换成能量,另一部分被信号处理接收器接收,如图2所示.能量收集接收器接收的信号为x1,i所以中继Ri用于转发信号的功率为余下信号用于中继转发给接收端,可以表示为x2,i第二个时隙,信源S1和S2接收到的信号为:若系统中的中继节点具有完全的信道信息,则信源可以完美的消除自干扰,即公式(5)中得第一项可以删去,则接收信号可以表示为y1=y2=不失一般地,我们可以假定=σ2.两个端到端信噪比表示为:实际应用中,信道估计误差总是存在的,根据文献[12～15],实际和估计信道信息可以建模为:信道误差存在时,信源S1和S2接收信号为:y1=为了简化计算,我们假定信道的估计误差分布是一致的,即.两条链路的端到端信噪比可以表示为公式(11),其中+p2η σ2.实际应用中,,σ2都非常小,显然ξ对系统的性能影响很小,可以舍弃,即信噪比公式可以简写为公式(12).其中.由香农定理可知,系统能够实现的端到端传输速率为minimize:p1+p2利用KKT条件,由公式(8)可得两个信源的发送功率为总的传输功率可以表示为P=p1+p2,将公式(15)代入,对其微分求极值,得到如下方程可以得到最优的能量收集比例利用KKT条件,由是式(12)可将两个信源的发送功率表示为:仿真过程中,本文考虑一个具有两个信源,中继数目N=6的EH-TWRN.噪声功率设为σ2=1,信道系数hi,gi是独立同分布的,系统的总传输速率2bps/Hz≤r≤6bps/Hz,两条链路的通信速率分别为r1,r2,且r= r1+r2.当系统的通信速率对称时,r1=r2；反之,当系统的通信速率非对称时,r1=2r2.图3 和图4分别研究了完美的信道估计和非完美的信道估计情况下,EH-TWRN的最优中继选择和功率分配算法与其他三种算法的比较,图中的信道估计误差为=0.005.情况1为本文提出的算法:最优功率分配,最优中继选择和最优能量收集比例；情况2:最优功率分配,随机中继选择和最优能量收集比例；情况3:最优功率分配,最优中继选择和固定能量收集比例；情况4:最优功率分配,随机中继选择和固定能量收集比例.其中固定能量收集比例为ρ0=0.5.从图3可以看出,系统具有完美的信道信息时,实现相同的总传输速率,情况1消耗的功率最少,分别比情况2,3,4少了0.6dBW,1.6dBW,2.1dBW左右；系统消耗的功率在两条链路的通信速率要求对称(r1=r2)时,比不对称的传输速率要求(r2=2r1)要少3dBW左右.从图4可以看出,系统存在信道估计误差时,满足相同的总传输速率,情况1消耗的功率最少,分别比情况2,3,4少了0.6dBW,2.1dBW,2.6dBW左右；系统消耗的功率在两条链路的通信速率要求对称时,比不对称的传输速率要求要少6dBW左右.图5分析了EH-TWRN和引文[11]中传统TWRN在不同的信道估计误差情况下的功率消耗比较.从图中可以看出,随着信道估计误差的增大,系统实现传输速率要求消耗的功率越来越多；且能量收集双向中继消耗功率要比传统双向中继少2dBW左右.基于绿色通信的理念,为实现最少功率消耗的目的,本文研究了EH-TWRN满足系统传输速率时的联合中继选择和功率分配算法,得到了具有完美和非完美信道信息时各个通信节点的最优中继分配表达式.仿真结果表明,本文提出的算法可以实现最少的系统功率消耗.与传统的TWRN比较,EH-TWRN不但有比传统的双向中继网络更长的使用周期,还能降低系统的功率消耗.研究表明,对称的通信速率要求消耗的系统功率比不对称通信速率要求要少；信道估计误差的存在使得EH-TWRN不能完全的消除自干扰,对系统的功耗有极大的影响,信道估计误差越大,系统满足传输速率要求所消耗的功率越多.丁长文男,1992年生于四川宣汉.电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室研究生.研究方向为双向中继网络的性能优化.杨霖男,1977年生于四川宜宾.电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室副教授.研究方向为无线与移动通信、现代通信中的信号处理.李高祥男,1993年生于山西临汾.电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室研究生.研究方向为中继通信.。
具有双重不确定性非线性系统输出反馈鲁棒控制
近年来 ， 些学 者 应 用 Ｔｓ模 糊 模 型 法 研究 参 一 — 数 不确 定性 、 系统 变 量受 约 束 等 非线 性 系 统 控 制 问 题 ¨ 。 述文献研 究 非 线 性 控 制 问题 时 都 考 虑 了 ４。上
有双重不确定性非线性 系统的鲁棒模糊控制器设计法。以倒立摆 系统为被控对 象， 仿真结果验证
了所设 计方 法 的有效性 。
关 键词 ：线性矩 阵不 等式 ； 鲁棒 控 制 ； ａａｉ ｕｅｏ 型 ； Ｔ ｋｇ— ｇｎ 模 Ｓ 并行 分 布补偿 方 法
中图分 类号 ： Ｐ ７ Ｔ ２３ 文 献标 志码 ： Ａ
１１ ６
具 有 双 重 不 确定 性 非 线 性 系统 输 出反馈 鲁 棒 控 制
李江 ， 富才 钱
（ 西安理工大学 自动化与信息工程学院 ，陕西 西安 ７ ０４ ） １０ ８
摘要： 对同时具有参数不确定性和随机干扰的非线性 系统 ， 通过扩展状态向量 ， 构造间接型输 出反
馈控 制 器 ， 用 Ｔｓ模糊 理论 、 性矩 阵不 等 式 （ ＭＩ技 术 和 并行 分 布 补偿 （ Ｄ 结构 ， 出 了具 运 — 线 Ｌ ） Ｐ Ｃ） 提
（ ａｕ ｙｏ ｕ ｍａｏ ｎ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｘ’ ｎ ｅｓｙｏ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｘ’ １０ ８ ｈｎ ） Ｆｃｈ ｆ ｔ ｔ ｎａｄＩ ｏ ｉ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｉｎＵ ｉ ｒｉ ｆ ｃｎｌ Ａ ｏ ｉ ｎ ｍａ ｏ ｎ ｉ ａ ｖ ｔ Ｔ ｏ ｙ ｉｎ７１ ４ ，Ｃ ｉ ａ ３ ａ
西 安 理 工 大 学 学 报 Ｊｕ ａ ｏ Ｘ ’ｌＵ ｉｅ ｉ ｆ ｅｈ ｏ ｇ（ ０ ２ ｏ ２ ｏ２ ｏｒ ｌ ｆ ｉａ ｎｖｒｔ ｏ ｃｎｌ ｙ ２ １ ）Ｖ １ ８Ｎ ． ｎ ｌ ｓｙ Ｔ ｏ ． 文 章 编 号 ： ０ ６４ １ （０２ ０ －１ １ ７ １０ － ０ ２ １ ） ２０ ６ － ７ ０
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非完美csi下认知双向中继系统的鲁棒功率分配
非完美CSI下认知双向中继系统的鲁棒功率分配
导言
在无线通信系统中，认知无线电技术已经被广泛应用。
认知双向中继系统是其中的重要应用之一，它能够提高系统的容量和覆盖范围。
然而，在现实世界的应用中，由于信道状态信息（CSI）的误差和不完美性，系统性能可能会受到严重影响。
对于非完美CSI下认知双向中继系统的鲁棒功率分配进行研究变得非常重要。
【主题文字：非完美CSI下认知双向中继系统的鲁棒功率分配】
1. 认知双向中继系统的基本原理
认知双向中继系统是一种通过中继节点实现主要用户之间的通信的技术。
它结合了认知无线电和中继技术，可以提高系统的容量和覆盖范围。
在认知双向中继系统中，中继节点充当一个中间节点，它既可以接收来自发射节点的信号，又可以转发给接收节点。
通过利用中继节点，系统可以克服主要用户之间的直接通信受限的问题。
2. 非完美CSI对认知双向中继系统性能的影响
在实际应用中，由于信道状态信息的误差和不完美性，认知双向中继系统的性能可能会受到损害。
非完美CSI可能会导致信号转发过程中的干扰增加，从而降低系统的容量和覆盖范围。
信道状态信息的不确定性也会使功率分配算法的性能下降。
3. 鲁棒功率分配算法的设计和实现
为了克服非完美CSI带来的问题，鲁棒功率分配算法被提出来改善系统的性能。
鲁棒功率分配算法通过优化功率分配策略来抵消非完美CSI 造成的影响。
具体来说，该算法通过优化发射节点和中继节点的功率分配比例，来最大化系统的容量和覆盖范围，并减小干扰对接收节点的影响。
【主题文字：鲁棒功率分配】
4. 对非完美CSI下认知双向中继系统的鲁棒功率分配的个人观点和理解
在我看来，非完美CSI下认知双向中继系统的鲁棒功率分配是一个非常具有挑战性的问题。
在实际应用中，由于对信道状态信息的准确性要求很高，非完美CSI是无法避免的。
如何有效地利用有限的CSI来
进行功率分配是非常关键的。
“鲁棒”这个词意味着算法的稳定性和适应性，在面对非完美CSI时能够保持性能的稳定和可靠。
设计鲁棒功率分配算法需要考虑到信道状态信息误差和不确定性，并通过合理的策略来克服这些问题。
总结
认知双向中继系统是一种能够提高系统容量和覆盖范围的重要技术。
然而，在非完美CSI下，系统的性能可能会受到严重影响。
为了克服这个问题，鲁棒功率分配算法被提出来应用于认知双向中继系统中。
该算法通过优化发射节点和中继节点的功率分配比例，来最大化系统的容量和覆盖范围，并减小非完美CSI对系统性能的影响。
在未来的研究中，我们应该进一步探讨鲁棒功率分配算法的优化和改进，以提高系统的性能和可靠性。
个人观点和理解：对于非完美CSI下认知双向中继系统的鲁棒功率分配，我认为在实际应用中，非完美CSI是无法避免的，因此鲁棒功率分配算法的设计至关重要。
这种算法需要考虑到信道状态信息的误差和不确定性，并通过合理的策略来优化功率分配，从而提高系统的性能和稳定性。
未来的研究应该集中在进一步改进和优化鲁棒功率分配算法，以满足实际应用中的要求，并提高系统的可靠性和性能。
参考文章：
1. Zyoud, A., Sherali, H. D., & Foukalas, F. (2016). Robust Power Allocation in Cognitive Cooperative Relay Networks With Imperfect CSI. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65(6), 4082–4094.
2. Jahangiri, R., Javanbakhsh, F., & Shokri-Ghadikolaei, H. (2014). Robust Resource Allocation in Underlay Cognitive Bidirectional Relay Networks with Non-ideal Channel State Information. IEEE Communications Letters, 18(8), 1427–1430.。