徐勇军，赵晓晖

(吉林大学 通信工程学院，吉林 长春 130012)

1 引言

近年来，随着人们生活水平的提高和无线通信业务的迅速发展，频谱资源作为一种珍贵的有限资源变得越来越紧张。由于现有的频谱授权机制采用固定的频谱分配方式，使得频谱利用率低，造成大量的频谱资源浪费，因此，如何提高频谱资源的重复利用率，缓解频谱资源紧张的问题，成为目前无线通信领域亟待解决的问题。认知无线电（cognitive radio）技术[1]正是在这样的情况下应运而生。

传输功率控制是认知无线电资源分配的关键技术。近年来，针对不同的优化指标和约束条件，选择合理的功率分配方式受到学者们的关注[2,3]。虽然这些方法在实现频谱资源分配方面取得了一些研究成果，但没有考虑参数不确定性对系统性能的影响，都假设系统参数能够精确得到。然而，由于信道估计误差、量化误差和时延等影响，很难获得精确的系统参数。因此，在实际通信环境中，基于名义模型的算法可能由于这些不确定性会出现用户的通信中断问题。从而，有必要考虑和研究算法的顽健性。

目前，国内外对认知无线电顽健性方面的研究较少，已存在的工作集中在认知系统顽健波束成形器设计上[4,5]，很少有关于认知无线电顽健控制方面的研究。文献[6]考虑噪声和QoS的时变性，利用顽健帕累托（Pareto）优化方法实现无线蜂窝系统中顽健传输功率最小问题。文献[7]基于有界信道不确定性模型，提出一种顽健功率控制博弈算法实现网络速率最大。……