CN102196543A - 一种基于二元功率分配的移动通信基站能量效率优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于二元功率控制的移动通信基站能量效率优化方法，以***基站能量效率优化为目标，根据二元功率集总发射功率一定及***能效不降低原则，得到了对***各子信道进行功率分配的判决门限值，并以此门限值对各子信道进行判定，决定各子信道所属的功率集合，进而对各子信道进行相应的功率分配，从而实现移动通信基站能量效率的优化。

Description

一种基于二元功率分配的移动通信基站能量效率优化方法

技术领域

本发明属于无线通信技术，具体是涉及一种基于二元功率分配的移动通信基站能量效率优化方法。

背景技术

随着移动通信用户数量的急剧增加和无线宽带业务(如多媒体业务)的迅速兴起，人们期望未来移动通信***能提供更高的数据传输率(100Mbps以上)、更高的频谱效率(10bps/Hz以上)。

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)是一种在发射端和接收端都配置多根天线的技术。MIMO是提高频谱效率的一种有效手段，它能够在不增加发射功率的前提下，为***带来分集增益和复用增益，成倍的提高***的频谱效率。

正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)已被作为下一代宽频无线通信***的基本调制方式。其首先利用串并转换将信号变为多路速率较低的并行信号，再将并行信号调制到正交子载波上，实现了子信道之间的正交性，同时利用循环前缀技术消除了延迟扩展带来的码间串扰，展现了这种技术在抑制信道间干扰和信道内码间串扰上卓越的优越性。

事实上，MIMO技术与OFDM相结合而成的MIMO-OFDM技术已经成为了3GPP长期演进计划(Long Time Evolution，LTE)中物理层下行链路的技术标准。随着ICT***能耗问题日益引起广泛关注，越来越多致力于优化MIMO-OFDM***能量效率的资源分配方案正被学术界和产业界提出来，但是目前这些方案尚未在能量效率的标准上达成一致，以基站端的发送功率的投入-产出关系衡量能量效率并进行优化的方案并不多见。

发明内容

本发明将一个移动通信***中基站的频谱效率与发送功率之比作为衡量***能效的标准，并在此种能效标准的基础上，提出了一种基于二元功率控制的移动通信基站能量效率优化方法，旨在提高***的能量效率。

一种基于二元功率控制的移动通信基站能量效率优化方法，包括以下步骤：

(1)初始化大功率信道集的子信道总发送功率P_maxtotal和小功率信道集的子信道总发送功率P_mintotal；

(2)将所有子信道按信道范数值由大到小排列得到子信道集合

(3)按照如下方式确定大功率信道集和小功率信道集：

(31)将

中的第1条子信道加入大功率信道集，令i＝2；

(32)若

中第i条子信道试探加入大功率信道集后不降低当前大功率信道集的总能量效率，则将第i条子信道加入大功率信道集，进入步骤(33)，否则，将

中第i至N条子信道加入小功率信道集，进入步骤(4)；

(33)i＝i+1，若i≤N，返回步骤(32)，否则，进入步骤(4)；

(4)对大功率信道集中的各子信道分配功率

对小功率信道集中的各子信道分配功率

M为大功率信道集中的子信道个数，N为中的子信道个数。

进一步地，所述步骤(32)按如下方式判断中第i条子信道试探加入大功率信道集后是否降低当前大功率信道集的总能量效率：若第i条子信道的信噪比SNR_i满足

则表示第i条子信道试探加入大功率信道集后不降低当前大功率信道集的总能量效率，其中，

n_i为本地噪声功率，；

表示第i条子信道的传输矩阵范数。

本发明的技术效果体现在，用基站发送功率的产出——投入关系来定义***的能量效率，并针对单小区MIMO-OFDM***，以优化移动通信基站能量效率为目的，提出了一种基于二元功率控制的能量效率优化算法，通过数学推导得出的功率判决门限值，对子信道进行判定以实现功率控制，从而提高***的能量效率。

附图说明

图1为本发明所考虑的单小区多用户MIMO-OFDM的场景图。

图2为本发明中能量效率优化算法的流程图。

图3为本发明的算法与平均功率控制算法这两种算法的频谱效率随总发送功率变化情况的仿真图。

图4为本发明的算法与平均功率控制算法这两种算法的能量效率随总发送功率变化情况的仿真图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方案具体描述本发明。

如图1所示，考虑一个单小区MIMO-OFDM***，收发天线数分别为M_T和M_R，***存在子信道数为N，子信道集合为K^N，***的总频谱效率为C_total，总能量效率为η_total，总消耗功率为P_total，P_i表示子信道i分配到的发送功率；n_i表示本地噪声功率；

表示子信道i的传输矩阵范数，其中，H_i为M_T×M_R的矩阵。根据本方案提出的能效模型，该单小区MIMO-OFDM***总频谱效率C_total，总能量效率η_total，总消耗功率P_total之间的关系表达式为：

$C_{\mathrm{total}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{P_i}{n_i}{\left|\right|H_i\left|\right|}_F^2)$

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{total}}=C_{\mathrm{total}}/P_{\mathrm{total}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{P_i}{n_i}{\left|\right|H_i\left|\right|}_F^2)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i}$

$P_{\mathrm{total}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i$

本发明结合二元功率集P_i∈Ω^B，Ω^B＝{P|P＝P_minorP＝P_max}，将信道集合K^N分成两个互补的子集合即大功率信道集

和小功率信道集

大功率信道集

中各子信道分配到的功率是P_max，

中各子信道功率和为P_maxtotal；小功率信道集

中各子信道分配到的功率是P_min，

中各子信道功率和为P_mintotal。各个功率之间的关系方程组如下所示：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{total}}=P_{\max \mathrm{total}}+P_{\min \mathrm{total}}\\ P_{\max \mathrm{total}}=M\×P_{\max }\\ P_{\min \mathrm{total}}=(N-M)\×P_{\min }\end{array}\right.$

其中，M为大功率信道集

中的子信道个数。

本发明的算法设计从能量效率的角度出发，根据各个子信道的不同情况，决定各个子信道能否被分到大功率信道集

集合中的信道存在两个限制条件：

(1)该集合中总消耗功率P_maxtotal为定值。

(2)能量效率不降低原则，即：将一个待选子信道k加入集合

进行试探，按照加入该试探子信道后大功率信道集

中子信道的个数M+1进行平均功率分配：此时当试探子信道k的加入不降低该集合的总能量效率时，才确定将该条子信道放入集合

否则其被放入集合

根据该算法的限制条件，可推导出子信道k选入集合

的门限条件为：

根据仿真结果可得，当大功率信道集

中子信道的个数M由2增长到40时，

从数值2增长到接近极限值e，它是随着子信道数的增长而单调递增的；并且，当子信道在较小的区间内(比如区间[0，10])变化时，门限值增长很快；当子信道数超过一定的数目以后，门限值的增长就比较缓慢了，而且相当接近极限值e：比如在大功率信道集已存在29条子信道的情况下，通过门限值表达式

得出的门限值2.673只与极限值e相差1.67％，故将门限条件做如下简化：

当试探子信道序号数k＜30时，有门限条件1：

$({\mathrm{SNR}}_K=\frac{P_{\max }}{n_k}{\left|\right|H_k\left|\right|}_F^2)\≥{\left(\frac{M+1}{M}\right)}^M-1,$

当试探子信道序号数k≥30时，有门限条件2：

$({\mathrm{SNR}}_K=\frac{P_{\max }}{n_k}{\left|\right|H_k\left|\right|}_F^2)\≥e-1,$

下面结合算法流程图来讲述本实例。

算法步骤：

(1)初始化：确定***总功率P_total，大功率信道集

中各个子信道的功率和P_maxtotal及小功率信道集

中各个子信道的功率和P_mintotal。一般地，大功率信道集

中，各个子信道的功率和P_maxtotal的取值接近于***总功率P_total，约占P_total的97％至99％，而相应地，小功率信道集

中各个子信道的功率和P_mintotal的取值约占P_total的1％至3％。

产生N个子信道集合K：

$K=\left\{\mathrm{CH}\right|\mathrm{CH}=\underset{i=1}{\overset{N}{\∪}}{\mathrm{CH}}_i\};$

(2)把集合K中N个子信道按其信道范数值由大到小排列：

$\tilde{K}=\left\{\mathrm{CH}\right|\mathrm{CH}=\underset{i=1}{\overset{N}{\∪}}{\mathrm{CH}}_i;\∀(1\≤i\≤k\≤N):{\left|\right|H_i\left|\right|}_F^2\≥{\left|\right|H_k\left|\right|}_F^2\}.$

(3)按照如下方式确定大功率信道集

和小功率信道集

(31)将

中的第1条子信道加入大功率信道集令i＝2；

(32)对于

中的第i条子信道，执行以下步骤：

$a)P_{\max }=\frac{P_{\max \mathrm{total}}}{i-1};$

b)对于该子信道i，

i)如果i＜30，判断其信噪比是否满足门限条件

如果i≥30，判断其信噪比是否满足门限条件

ii)如果其信噪比满足门限值，则将第i条子信道加入大功率信道集进入步骤(33)，否则，将

中第i至N条子信道加入小功率信道集，进入步骤(4)；

(33)i＝i+1，若i≤N，返回步骤(32)，否则，进入步骤(4)；

(4)对大功率信道集中的各子信道分配功率

对小功率信道集中的各子信道分配功率

M为大功率信道集中的子信道个数，N为

中的子信道个数。

(5)所有子信道开始通信；

(6)算法结束。

图3和图4为对图1中的实例进行仿真的结果，分别比较了总发送功率的变化对两种算法的频谱效率性能和能量效率性能的影响。仿真时，***子信道个数设为64个，***的总发送功率P_total设定为0.6W，0.8W，1.0W，1.2W四个功率水平，小功率信道集

的总发送功率P_mintotal设定为0.01W。

从仿真结果可以看出，随着总发送功率的增大，本发明算法的性能在频谱效率和能量效率两方面都要明显优于平均功率控制算法；本发明算法的频谱效率随着总发送功率的增加而增加，其能量效率随着总发送功率的增加而降低，但是从图4可以看出，即使是本发明算法降到最低点处，其能量效率还是优于这个取值区间段的平均功率控制算法的最大值。

Claims (2)

1.一种基于二元功率控制的移动通信基站能量效率优化方法，包括以下步骤：

(1)初始化大功率信道集的子信道总发送功率P_maxtotal和小功率信道集的子信道总发送功率P_mintotal；

(2)将所有子信道按信道范数值由大到小排列得到子信道集合

(3)按照如下方式确定大功率信道集和小功率信道集：

(31)将

中的第1条子信道加入大功率信道集，令i＝2；

(32)若

中第i条子信道试探加入大功率信道集后不降低当前大功率信道集的总能量效率，则将第i条子信道加入大功率信道集，进入步骤(33)，否则，将中第i至N条子信道加入小功率信道集，进入步骤(4)；

(33)i＝i+1，若i≤N，返回步骤(32)，否则，进入步骤(4)；

(4)对大功率信道集中的各子信道分配功率

对小功率信道集中的各子信道分配功率

M为大功率信道集中的子信道个数，N为

中的子信道个数。

2.根据权利要求1所述的移动通信基站能量效率优化方法，其特征在于，所述步骤(32)按如下方式判断中第i条子信道试探加入大功率信道集后是否降低当前大功率信道集的总能量效率：若第i条子信道的信噪比SNR_i满足

则表示第i条子信道试探加入大功率信道集后不降低当前大功率信道集的总能量效率，其中，

n_i为本地噪声功率，；表示第i条子信道的传输矩阵范数。

Images