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Non-convex power allocation games in MIMO cognitive radio networks

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Non-convex power allocation games in MIMO cognitive radio networks

dc.contributor.author	Huang, Xiaoge
dc.contributor.author	Beferull-Lozano, Baltasar
dc.contributor.author	Botella Mascarell, Carmen
dc.date.accessioned	2021-09-08T21:37:00Z
dc.date.available	2021-09-09T04:45:06Z
dc.date.issued	2013	es_ES
dc.identifier.citation	X. Huang, B. Beferull-Lozano and C. Botella, "Non-convex power allocation games in MIMO cognitive radio networks," 2013 IEEE 14th Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), 2013, pp. 145-149	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10550/80279
dc.description.abstract	Consideramos un escenario de reparto del espectro, basado en la detección, en una red de radio cognitiva MIMO donde el objetivo general es maximizar el rendimiento total de cada usuario de radio cognitiva optimizando conjuntamente la operación de detección y la asignación de potencia en todos los canales, bajo una restricción de interferencia para los usuarios primarios. Los problemas de optimización resultantes conducen a un juego no convexo, que presenta un nuevo desafío a la hora de analizar los equilibrios de este juego. Con el fin de hacer frente a la no convexidad del juego, utilizamos un nuevo concepto relajado de equilibrio, el equilibrio cuasi-Nash (QNE). Se demuestran las condiciones suficientes para la existencia y la unicidad de un QNE. El trabajo también presenta un método de optimización de punto interior primal-dual que converge a un QNE. Los resultados de la simulación muestran que el juego propuesto puede lograr una considerable mejora del rendimiento con respecto a un juego determinista.	es_ES
dc.description.abstract	We consider a sensing-based spectrum sharing scenario in a MIMO cognitive radio network where the overall objective is to maximize the total throughput of each cognitive radio user by jointly optimizing both the detection operation and the power allocation over all the channels, under a interference constraint bound to primary users. The resulting optimization problems lead to a non-convex game, which presents a new challenge when analyzing the equilibria of this game. In order to deal with the non-convexity of the game, we use a new relaxed equilibria concept, namely, quasi-Nash equilibrium (QNE). We show the sufficient conditions for the existence and the uniqueness of a QNE. A primal-dual interior point optimization method that converges to a QNE is also discussed in this paper. Simulation results show that the proposed game can achieve a considerable performance improvement with respect to a deterministic game.	en_US
dc.language.iso	en	es_ES
dc.publisher	IEEE	es_ES
dc.subject	cognitive radio network	es_ES
dc.subject	quasi-Nash equilibrium	es_ES
dc.subject	non-cooperative games	es_ES
dc.title	Non-convex power allocation games in MIMO cognitive radio networks	es_ES
dc.type	journal article	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICAS	es_ES
dc.identifier.doi	10.1109/SPAWC.2013.6612029	es_ES
dc.identifier.idgrec	110854	es_ES
dc.accrualmethod	-	es_ES
dc.embargo.terms	0 days	es_ES
dc.relation.projectID	TEC2010- 19545-C04-04 “COSIMA”,	es_ES
dc.relation.projectID	CONSOLIDER-INGENIO 2010 CSD2008-00010 “COMONSENS”	es_ES
dc.relation.projectID	“HYDROBIONETS” FP7 Grant no. 287613 FP7	es_ES