吕恒伟 李攀东 张海剑 孙 洪

(武汉大学电子信息学院， 湖北武汉 430072)

1 引言

伴随通信业务的急剧增长，越来越多的移动终端寻求接入到通信网络中获取更快的服务。然而现有的4G网络早已不能满足通信业务的需求，5G被寄予希望不仅能够满足通信服务，同时也能够确保频谱资源被高效地利用[1-2]。然而，当前固定的频谱分配方式已经导致大量频谱资源未被授权系统使用而处于空闲的状态，这使得频谱资源利用率极低。认知无线电被提出用来解决5G频谱稀缺的问题，它允许非授权用户检测授权频段并伺机接入其中未被使用的频段。目前，如何有效地给非授权用户分配频谱资源已经成为5G网络的研究重点。

在现有资源配置的研究中，很大一部分以最大化频谱效率为目标并且假设只有一个小区。文献[3]提出了一种低复杂度的资源配置算法来最大化正交频分复用调制(Orthogonal frequency division multiplexing， OFDM)系统的容量，该算法首先公平地分配载波然后利用线性注水求解功率变量。文献[4]评估了在统计时延保证的情况下最大化有效性容量的问题，并通过拉格朗日对偶分解的方法求出该问题的解。文献[5]利用拉格朗日对偶和多块外逼近算法来求解联合感知和资源配置的问题。

针对于多小区资源配置，目前也有一些比较有效的资源方案。文献[6]提出一种干扰受限方法，它将同频干扰项设置为一个常数并将其添加到约束中。在文献[7- 8]中，同频干扰项被假设忽略不计，因此目标函数被大大简化。……