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为提高认知网络的频谱利用效率和信道数据速率,提出一种基于最大速率和干扰约束的认知网络最优功率分配算法。提出认知中继系统模型,分析用户的发送/接收信号功率及接收信号,即干扰加噪声比;将成功传递位的最大化速率问题转化为凸优化问题,提出最大干扰电平约束与中继功率的线性约束组合方程式,通过使用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件求得最优功率分配方案。实验结果表明,该算法的信道利用率分别为对比算法的121.3%和118.6%。