Investigación sobre asignación de recursos en redes de radio cognitiva asistida por IRS

Área de la Ciencia:

• Redes de comunicación inalámbrica
• Optimización de la asignación de recursos
• Procesamiento de señales

Sus antecedentes:

• La severa atenuación de la señal en transmisiones de larga distancia reduce la eficiencia energética en las redes de radio cognitiva.
• Las redes de radio cognitiva en modo subyacente enfrentan desafíos para equilibrar el rendimiento del usuario secundario con las restricciones de interferencia del usuario primario.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de asignación de recursos de radio cognitiva de retransmisión con restricciones de energía y asistido por superficie reflectante inteligente (IRS).
• Maximizar la eficiencia energética de los usuarios secundarios garantizando el cumplimiento de las restricciones de interferencia del usuario primario.
• Mejorar el rendimiento general del sistema y la calidad de la comunicación en redes de radio cognitiva.

Principales métodos:

• Construcción de un modelo de asignación de recursos de radio cognitiva de retransmisión asistido por IRS y con restricciones de energía.
• Introducción de caminos reflectantes controlables para mejorar la calidad del enlace y la utilización de la energía.
• Desarrollo y aplicación de un algoritmo Chaotic Spider Wasp Optimization para resolver el complejo problema de optimización.
• Incorporación del índice de justicia de Jain para la asignación equitativa de potencia entre los usuarios secundarios.

Principales resultados:

• El modelo propuesto mejora significativamente la eficiencia energética del sistema.
• El método de optimización mejora la estabilidad de la calidad de la comunicación.
• El algoritmo Chaotic Spider Wasp Optimization aborda eficazmente la naturaleza no convexa y de alta dimensionalidad del problema, evitando la convergencia prematura.

Conclusiones:

• El modelo de asignación de recursos asistido por IRS es eficaz para mitigar la atenuación de la señal y mejorar la eficiencia energética en redes de radio cognitiva.
• El algoritmo de optimización propuesto proporciona una solución robusta para problemas complejos de asignación de recursos, garantizando la equidad y el rendimiento.
• Esta investigación representa un avance significativo en la optimización del rendimiento de las redes de radio cognitiva bajo restricciones de energía.