智能反射面辅助的星地认知网络多播传输鲁棒优化设计

针对智能反射面（Intelligent reflecting surface， IRS）辅助的星地认知网络（Cognitive satellite and terrestrial networks， CSTN），提出了一种基于用户非完美信道状态信息的鲁棒多播传输算法，进一步提高了系统频谱效率。卫星采用多播技术服务多个主用户，同时共享频谱资源的地面基站（Base station， BS）通过空分多址和智能反射面分别服务直达用户和遮挡用户。然后，以地面网络发射功率最小化为优化目标，同时将地面用户的中断概率和主用户所受的最大干扰功率作为约束条件，提出联合优化问题。针对此非凸问题，首先借助指数分布的累积分布函数将非凸的中断概率约束转化为可解形式。接着，提出了一种结合交替优化与半正定松弛的鲁棒波束成形算法，以获得较优性能的解。计算机仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和优越性。