CN103812629B - 一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法，该方法针对车载移动基站的通信架构，在OFDMA的调制方式下，通过资源分配，最大化通信***的容量。主要包括：建立高铁车载移动基站通信架构下的容量函数，分配子载波给多个用户，实现基站端和车载移动基站端的子载波配对，分别在基站端和车载基站端分配子载波功率。该方法对高速铁路场景通信架构下的***性能优化具有重要意义。

Description

一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法

技术领域：

本发明涉及无线移动通信技术领域，特别是涉及一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法

背景技术：

作为一种快捷、方便、绿色的公共交通工具，速度在300km的高速铁路在世界范围内快速发展并取得了举世瞩目的成绩。随着高速铁路的发展，高速铁路上的无线数据传输需求也越来越高。一方面，不断增长的铁路安全控制信息需要在车地之间传输；另一方面，旅客希望在旅途中享受到实时的信息服务，例如查收邮件，下载文件，视频会议等。据统计，列车上的数据传输速率需求为37.5Mbps，未来将达到0.5-5Gpbs。

同时，***移动通信（LTE-A）已被标准化。其中，正交频分复用接入（Orthogonalfrequency division multiple access——OFDMA）由于有良好的抗频率选择性衰落能力，并且易于进行资源分配，被选为LTE-A的下行链路传输技术。但是，OFDM对于时变信道很敏感，由高速移动产生的Doppler会破坏载波间的正交性，导致产生载波间干扰（inter-carrier interference——ICI）。随着移动速度的增加，载波间干扰越来越明显，并会降低***性能。

在高铁通信场景下，人们已经提出各种通信架构。其中，采用车载移动基站的网络架构得到广泛的认同，如附图1所示。位于车顶的移动基站（mobile base station——MBS）将从地面上基站（base station——BS）接收到的数据转发到车厢内部的用户设备（userequipment——UE）。与传统的通信架构相比，这种“两跳”的通信架构具有以下优点：首先可以避免由车厢带来的穿透损耗。另外，地面基站只需与列车上的一个移动终端通信，而不是车厢内部的所有用户，降低车地之间的通信费用，且降低了小区切换的复杂性。最后，MBS可以通过信号处理（例如：功率分配，载波分配，编码等）来改进***性能。

由上述分析，可以看到高铁场景下车载基通信架构的瓶颈是BS-MBS链路，该链路中由Doppler产生的ICI将降低***性能。在本发明中将通过资源分配来改进***性能。

发明内容

针对以上现有技术的不足，本发明在高铁车载基站的通信架构下，以最大化***容量为目标函数，提出一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法。

本发明的技术方案如下：

一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法，所述方法包括以下步骤：

步骤201：建立高铁车载基站通信架构下的***模型，计算目标函数。

步骤202：对OFDM中的子载波进行资源块化。资源块的长度与信道的时域相关性有关，满足Ε[h(l,w1)h^H(l,w2)]≥ε。

步骤203：计算资源块长度Ns。

步骤204：设置用户资源穷搜索的长度Tc。

步骤205：进入对用户资源块分配的搜索，确定MBS-UE的信道响应。

步骤206：初始化BS与MBS端的功率。

步骤207：设置循环优化的初始值l_p=1。

步骤208：计算BS端的SINR和MBS端的SNR。

步骤209：资源块配对。

步骤210：资源块对内的子载波进行配对。

步骤211：优化BS端与MBS端功率。

步骤212：判断优化功率是否收敛，如果否，则返回步骤208，如果是，则进入步骤213。

步骤213：若步骤212判断BS端与MBS端功率收敛，输出功率，并返回步骤204。

步骤214：比较不同用户资源分配条件下的***容量，***容量最大的即为得到的资源优化条件。

所述步骤201，BS与MBS处的功率分别服从不同的功率约束P_B和P_R。

所述步骤201，MBS只进行每个子载波上功率的重新分布，没有译码和在编码功能。

本发明产生的有益效果：在高铁场景通信架构下，通过对BS端和MBS端的子载波分配给多个用户，实现基站端和车载移动基站端的子载波配对以及BS 端和MBS端分配子载波功率，对抗BS-MBS链路的Doppler干扰，提高***容量，优化***性能。

附图说明

图1是示出高铁场景下车载移动基站通信架构图；

图2是示出高铁车载移动基站通信架构下的资源分配流程图；

图3是示出本发明实施例中，在不同归一化Doppler条件下，采用本发明的资源分配算法***性能改进对比图；

图4是示出本发明实施例中，在不同平均SNR条件下，采用本发明的资源分配算法时，不同资源块长度对***性能的影响。

具体实施方式：

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

参照附图2，示出了本发明高铁车载基站通信架构下的资源分配方法流程示意图，包括：

步骤201：建立***模型，计算目标函数。

一个高铁车载基站通信架构下的OFDMA***，含有N个子载波，K个用户。地面上的BS通过车厢顶部的MBS与车厢内部的几个用户通信。假设在连续的两跳中，信道的瞬时增益保持不变。在第一跳中，BS将信号发送到MBS，在此过程中考虑载波分配和功率分配。在第二跳中，MBS重新分配载波和功率，并将信号转发给K个用户。用SP(k,m,n)表示第一跳中的子载波m(m=1,2,...,N)与第二跳中的子载波n(n=1,2,...,N)配对，同时子载波对(m,n)分配给用户。子载波对SP(k,m,n)的功率包括和分别表示分配给第k个用户的BS端第m个子载波的功率和MBS端第n个子载波的功率。我们进一步定义和是子载波对SP(k,m,n)在BS-MBS链路和MBS-UE链路的信道系数。则相应的信道系数与干扰噪声的比值分别为 其中和分别是两跳链路中加性高斯白噪声的方差，是 ICI产生的干扰功率。

考虑到的准确表达式较为复杂且不直观，我们利用ICI的统计平均功率值进行计算（参考文献“Wang,Tiejun,et al."Performance degradation of OFDM systems dueto Doppler spreading."Wireless Communications,IEEE Transactions on5.6(2006):1422-1432.”）表达式如下

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ICI}}^2=E\left[{\left|\underset{j\≠m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{\mathrm{\α}}_j\sqrt{p_j^{\left(1\right)}}\right|}^2\right]=\frac{{\left({\mathrm{NT}}_s{f}_d\right)}^2}{2}\underset{j\≠m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{p_j^{\left(1\right)}}{{(j-m)}^2}---\left(1\right)$

其中f_d为最大Doppler，T_s为***采样周期。则通过子载波对从BS通过MBS到达用户k的OFDMA***容量可表示为

$\begin{array}{c}{C}_{m,n}^k=\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{r_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}{r}_{m,n,k}^{\left(2\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}}{1+r_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}+r_{m,n,k}^{\left(2\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}})\\ =\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{p_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}}{(a_{m,n,k}+{\mathrm{\ρ}}_{m,n,k}\underset{j\≠m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{p_{j,i,u}^{\left(1\right)}}{{(j-m)}^2})\·b_{m,n,k}+b_{m,n,k}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}+(a_{m,n,k}+{\mathrm{\ρ}}_{m,n,k}\underset{j\≠m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{p_{j,i,u}^{\left(1\right)}}{{(j-m)}^2})p_{m,n,k}^{\left(2\right)}})\end{array}---\left(2\right)$

其中 $a_{m,n,k}=\frac{{\mathrm{\σ}}_B^2}{{\left|h_{m,n,k}^1\right|}^2},b_{m,n,k}=\frac{{\mathrm{\σ}}_R^2}{{\left|h_{m,n,k}^{\left(2\right)}\right|}^2}$ 且 ${\mathrm{\ρ}}_{m,n,k}=\frac{{\left({\mathrm{NT}}_s{f}_d\right)}^2}{2{\left|h_{m,n,k}^1\right|}^2}.$

定义子载波配对参φ_m,n∈{0,1}，当φ_m,n为1是表示BS端的子载波m与MBS端的子载波n配对，否则φ_m,n为0。进一步定义ω_k,mn为用户分配参数，其中ω_k,mn为1表示子载波对(m,n)分配给用户k，否则为0。所以总的***容量优化问题可以表示为

$C=\underset{p_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)},\mathrm{SP}(m,n,k)}{\max }\left(\underset{k=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_{k,\mathrm{mn}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_{m,n}{C}_{m,n}^k\right)---\left(3\right)$

服从

$C1:\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_{m,n}=1,\∀n$

$C2:\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_{m,n}=1,\∀m$

$C3:\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_{k,\mathrm{mn}}=1,\∀m,n,\mathrm{\ω}$

$C4:\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{N=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}\≤P_B$

$C5:\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{N=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}\≤P_R$

$C6:p_{m,n,k}^{\left(1\right)}\≥0,p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\≥0$

C7:φ_m,n∈[0,1],ω_k∈[0,1]

其中P_B和P_R分别表示BS处和MBS处总的发射功率。约束条件C1和C2保证在第一跳中的第m个子载波只能有第二跳中的第n个子载波配对。约束条件C3保证每一个子载波对只能分配给一个用户。C4和C5分别是在BS处和MBS处总的功率约束。

步骤202：对OFDM中的子载波进行资源块化。

为了得到最大的***容量，我们采用穷搜索的方法将子载波分配给用户。当N比较大时，例如N=16，K=4，TK的值是63063000，因此载波分配变得很复杂。为了降低单个子载波分配的***冗余和计算复杂度，可以考虑OFDM***中相邻子载波的相关性。因此，将连续的子载波作为一个资源块，并以资源块为单位进行载波分配可以简化***复杂度。资源块的长度与信道的时域相关性有关，满足

Ε[h(l,w1)h^H(l,w2)]≥ε （4）

其中h(l,w1)和h(l,w2)分别表示信道抽头l分别在时刻w1和w2的系数，ε是0到1范围内的相关度参数。本实施例中，设置ε的值为0.99。

步骤203：计算资源块长度N_s。

本发明实施例中，优先的，信道服从Jake’s模型，那么信道抽头系数的时域相关可以表示为：

Ε[h(l,w1)h^H(l,w2)]=J₀(2πf_d(w2-w1)T_s) （5）

其中J₀(·)表示一阶贝塞尔函数。本发明中，根据信道抽头的时域相关性确定资源块的大小，资源块长度为N_s满足

步骤204：设置用户资源穷搜索长度Tc。

当有N个子载波分配给K个用户时，每个用户分配个子载波。这种分配方式的可能性有：

$T_s=W_{N_c}^{N_{\mathrm{cperu}}}{W}_{N_c-N_{\mathrm{cperu}}}^{N_{\mathrm{cperu}}}...W_{N_{\mathrm{cperu}}}^{N_{\mathrm{cperu}}}---\left(7\right)$

其中表示从R个数中取r个数的组合可能。假设连续子载波组成的资源块长度为Ns，则一个OFDM符号可分成个资源块，每个用户占用个资源块，则以资源块为单位进行分配的方式的可能性有。

$T_c=W_{N_c}^{N_{\mathrm{cperu}}}{W}_{N_c-N_{\mathrm{cperu}}}^{N_{\mathrm{cperu}}}...W_{N_{\mathrm{cperu}}}^{N_{\mathrm{cperu}}}---\left(8\right)$

如果16个子载波分成4个资源块，并分配给4个用户，总共有24种分配可能。

步骤205：进入对用户资源块分配的搜索，确定MBS-UE的信道响应。

假设K个用户的信道响应矩阵为 $H_k=\left[\begin{array}{c}h\left(1\right)\\ h\left(2\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ h\left(K\right)\end{array}\right],$ 其中h(k)是第k个用户的信道系数矩阵，表示为h(k)=[h₁(k),h₂(k),...,h_N(k)]，其中h_n(k)表示MBS到用户k的信道中，第n个子载波的信道系数。

若将子载波以资源块为单位进行分配，则K个用户的信道响应矩阵为 $H_K^c=\left[\begin{array}{c}{h}^c\left(1\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ h^c\left(k\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ h^c\left(K\right)\end{array}\right],$ 其中 $h^c\left(k\right)=\left[h_1^c\left(k\right),...,h_{n_c}^c\left(k\right),...,h_{N_c}^c\left(k\right)\right],$ 且 $h_{n_c}^c\left(k\right)=[h_{(n_c-1)N_s+1}\left(k\right),h_{(n_c-1)N_s+2}\left(k\right),...,h_{n_c{N}_s}\left(k\right)],$

设N_{C_ID}=[1:N_c]，则矩阵 $N_{C\_P}=\left[\begin{array}{c}{N}_1^c\\ N_2^c\\ \·\\ \·\\ \·\\ N_{T_c}^c\end{array}\right]$ 是一个T_c×N_c的矩阵，其中 $N_{l_k}^c=[B_1^{t_c},B_2^{t_c},...,B_{N_c}^{t_c}](l_k\mathrm{1,2},...,T_c)$ 是关于(8)排列组合中的一种可能性。则用户资源块分配后的信道系数矩阵可表示为 $H_{C\_\max \mathrm{trix}}=\left[\begin{array}{c}{h}^{\left(2\right)}\left(1\right)\\ h^{\left(2\right)}\left(2\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ h^{\left(2\right)}\left(T_c\right)\end{array}\right],$ 其中 $h^{\left(2\right)}\left(l_k\right)=[h_{B_1^{l_k}}^c\left(1\right),...,h_{B_{N_{c\_\mathrm{peru}}}^{l_k}}^c\left(1\right),h_{B_{N_{c\_\mathrm{peru}}+1}^{l_k}}^c\left(2\right),...,h_{B_{2N_{c\_\mathrm{peru}}}^{l_k}}^c\left(2\right),...],$

步骤206：初始化BS与MBS端的功率。

本实施例中，BS端的初始化功率为MBS端的初始化功率为 $p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(0\right)=\frac{P_R}{N},(n=\mathrm{1,2},...,N).$

步骤207：设置循环优化的初始值l_p=1。

步骤208：计算BS端的SINR和MBS端的SNR。

由步骤201中得到的和可以得出，BS端的SINR为：

$R_m^{\left(1\right)}=\frac{p_{m,n,k}^{\left(1\right)}{\left|h_{m,n,k}^{\left(1\right)}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_B^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ICI}}^2}---\left(9\right)$

MSB端的SNR为：

$R_n^{\left(2\right)}=\frac{p_{m,n,k}^{\left(2\right)}{\left|h_{m,n,k}^{\left(2\right)}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_R^2}---\left(10\right)$

步骤209：资源块配对。

如果用户分配确定，公式（3）可重新表示为

$C=\max \underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_{m,n}{C}_{m,n}^k---\left(11\right)$

为简化算法，先假设只有两个子载波的情况，那么BS端子载波与MBS端子载波配对的情况只有两种，一种是

$C_1=\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{R_1^{\left(1\right)}{R}_1^{\left(2\right)}}{1+R_1^{\left(1\right)}+R_1^{\left(2\right)}})(1+\frac{R_2^{\left(1\right)}{R}_2^{\left(2\right)}}{1+R_2^{\left(1\right)}+R_2^{\left(2\right)}})---\left(12\right)$

另外一种是

$C_2=\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{R_1^{\left(1\right)}{R}_1^{\left(2\right)}}{1+R_1^{\left(1\right)}+R_1^{\left(2\right)}})(1+\frac{R_2^{\left(1\right)}{R}_1^{\left(2\right)}}{1+R_2^{\left(1\right)}+R_1^{\left(2\right)}})---\left(13\right)$

则可得到如下结论

$C_1>C_2\⇔R_1^{\left(1\right)}>R_1^{\left(2\right)},R_2^{\left(1\right)}>R_2^{\left(2\right)}---\left(14\right)$

或者

$C_1>C_2\&DoubleLeftRightArrow;R_1^{\left(1\right)}<R_1^{\left(2\right)},R_2^{\left(1\right)}<R_2^{\left(2\right)}---\left(15\right)$

当有多个子载波时，仍旧可以采用归纳法得出上述结论。公式（14）和（15）表示，BS端和MBS端的子载波根据信干噪比和信干比配对能够得到更大的***容量。即，BS端信干噪比最大的子载波与MBS端信干比最大的子载波配对，可最大化***容量。而信干比和信干噪比不仅与信道系数有关，还有子载波功率有关。因此在进行子载波配对的时候，不仅要考虑信道系数，还应该考虑子载波功率，子载波配对和功率分配相互影响。由于子载波是以资源块的方式分配给用户的，所以在进行载波配对是，首先进行资源块配对，然后再进行资源块内部的子载波配对。本发明中，首先根据资源块信道增益对两跳中的资源块进行配对，定义BS端资源块的SINR为

MBS端资源块的SNR为

BS端资源块与MBS端资源块按如下原则进行配对

假设与配对，与配对

若则

步骤210：对资源块对内的子载波进行配对。

如果资源块对中，BS端子载波与MBS端子载波按如下原则进行配对：

假设与配对，与配对

若则

步骤211：优化BS端与MBS端功率。

在某一用户资源分配条件下，子载波配对确定，则可对BS端与MBS端功率采用KKT条件进行优化分配，得到BS端的优化功率为 $p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_p\right)(m=\mathrm{1,2},...,N),$ MSB端的优化功率为 $p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_p\right)(n=\mathrm{1,2},...,N)$

步骤212：判断优化功率是否收敛。

即判断

$\begin{array}{c}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}\left(l_p\right)-p_{m,n,k}^{\left(1\right)}(l_p-1)\&le;{\mathrm{\&epsiv;}}_B\\ p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_p\right)-p_{m,n,k}^{\left(2\right)}(l_p-1)\&le;{\mathrm{\&epsiv;}}_R\end{array}---\left(18\right)$

是否成立，本实施例中，ε_B=ε_R=10^-6。如果否，则返回步骤208，如果是，则进入步骤213.

步骤213：若步骤212判断BS端与MBS端功率收敛，则输出

$\begin{array}{c}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}\left(l_k\right)=p_{m,n,k}^{\left(1\right)}\left(l_p\right)\\ p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_k\right)-p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_p\right)\end{array}---\left(19\right)$

并计算在此条件下的***容量

$C\left(l_k\right)=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_{m,n}^k---\left(19\right)$

并返回步骤204。

步骤214：比较不同用户资源分配条件下的***容量，***容量最大的即为得到的资源优化条件，C=max{C(l_k)}。

下面结合图3，图4对本发明方案的有益效果进行分析。本发明的计算机仿真中，考虑一个OFDMA***，含有16个子载波，BS-MBS链路和MBS-UE分别服从独立的瑞利衰落，且BS端的功率约束为40dBm，MBS端的功率约束为5dBm。定义BS-MBS链路的平均信噪比为MBS-UE链路的平均信噪比为另外，定义归一化Doppler来描述BS-MBS链路的时变特性，表达式为f_N=NT_sf_d。

附图3示出，在不同的归一化Doppler条件下，本发明在实施例中的***容量改变变化，其中横轴表示归一化Doppler，纵轴表示***容量。“○”表示BS端和MBS端子载波功率平均分配，且无任何子载波配对优化时的***容量变化曲线（EP），“☆”表示BS端和MBS端子载波功率平均分配，且进行资源块配对时的***容量变化曲线（EPCP），“□”表示BS端和MBS端子载波功率平均分配，却进行资源块配对和资源块内的子载波配对时的***容量变化曲线（EPCPSP），“△”表示BS端和MBS端采用本发明提出的迭的功率分配和子载波配对时的***容量变化曲线（I-OPCPSP）。从图中可以得出，首先，随着归一化Doppler的增加，***容量降低，说明由速度产生的Doppler会降低***性能。另外，采用本发明提出的资源块内的子载波配对方案（EPCPSP）与只进行资源块配对的方案（EPCP）相比较,可以进一步优化***性能。最后，采用迭代的资源分配方案（I-OPCPSP）可以最大化***容量。

附图4示出，在不同资源块长度下，***容量随BS-MBS链路的平均SNR 变化对比图。该仿真中，归一化Doppler设为0.1，MBS-UE链路的信噪比为20dB，16个子载波（N=16）分配给两个用户(K=2)，考虑16个子载波分成2个资源块（2c）、4个资源块（4c）和8个资源块（8c）的情况。由图可得，对应的时域信道相关系数分别为0.976,0.993和0.998。在只存在资源块配对的条件下，信道相关系数高的容量最大，信道相关系数低的容量最小，即8C EPCP>4C EPCP>2CEPCP，若采用资源块内的子载波配对（2C EPCPSP,4C EPCPSP,8C EPCPSP），三种条件下的信道容量相差不大，这说明子载波配对可以弥补信道相关性较低带来的性能损耗。同时，采用迭代的资源分配算法（2C I-OPCPSP,4C I-OPCPSP,8CI-OPCPSP），能大大提交***的容量，且三种条件下的容量相差不大。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (2)

1.一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤201：建立高铁车载基站通信架构下的***模型，计算关于***容量的目标函数，

所述高铁车载基站通信架构下的***模型为：一个高铁车载基站通信架构下的OFDMA***，含有N个子载波，K个用户，地面上的BS通过车厢顶部的MBS与车厢内部的多个用户通信，假设在连续的两跳中，信道的瞬时增益保持不变，在第一跳中，BS将信号发送到MBS，在此过程中考虑载波分配和功率分配，在第二跳中，MBS重新分配载波和功率，并将信号转发给K个用户，用SP(k,m,n)表示第一跳中的子载波m(m＝1,2,...,N)与第二跳中的子载波n(n＝1,2,...,N)配对，同时子载波对(m,n)分配给用户，子载波对SP(k,m,n)的功率包括和分别表示分配给第k个用户的BS端第m个子载波的功率和MBS端第n个子载波的功率，进一步定义和是子载波对SP(k,m,n)在BS-MBS链路和MBS-UE链路的信道系数，则相应的信道系数与干扰噪声的比值分别为其中和分别是两跳链路中加性高斯白噪声的方差，是ICI产生的干扰功率，定义子载波配对参数φ_m,n∈{0,1}，当φ_m,n为1是表示BS端的子载波m与MBS端的子载波n配对，否则φ_m,n为0，进一步定义ω_k,mn为用户分配参数，其中ω_k,mn为1表示子载波对(m,n)分配给用户k，否则为0；

关于***容量的目标函数为

$C=\underset{p_{m,n,k}^{\left(1\right)},p_{m,n,k}^{\left(2\right)},SP(k,m,n)}{max}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_{k,mn}\underset{m=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}\underset{n=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&phi;}}_{m,n}{C}_{m,n}^k\right)---\left(a\right)$

服从

$C1:\underset{m=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&phi;}}_{m,n}=1,\&ForAll;n$

$C2:\underset{n=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&phi;}}_{m,n}=1,\&ForAll;m$

$C3:\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_{k,mn}=1,\&ForAll;m,n$

$C4:\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}\underset{m=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}\underset{N=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}\&le;P_B$

$C5:\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}\underset{m=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}\underset{N=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}\&le;P_R$

其中，P_B和P_R分别表示BS端和MBS端总的发射功率，约束条件C1和C2保证在第一跳中的第m个子载波只能有第二跳中的第n个子载波配对，约束条件C3保证每一个子载波对只能分配给一个用户，约束条件C4和C5分别是BS端和MBS端总的功率约束；

ICI产生的干扰功率的表达式如下

${\mathrm{\&sigma;}}_{ICI}^2=E\&lsqb;|\underset{j\&NotEqual;m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\&Sigma;}}}}{\mathrm{\&alpha;}}_j\sqrt{p_j^{\left(1\right)}}{|}^2\&rsqb;=\frac{{\left({\mathrm{NT}}_s{f}_d\right)}^2}{2}\underset{j\&NotEqual;m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\&Sigma;}}}}\frac{p_j^{\left(1\right)}}{{\left(j-m\right)}^2}---\left(b\right)$

表达式(b)，f_d为最大Doppler，T_s为***采样周期，α_j为第j个子载波对第m个子载波的功率干扰系数，为第一跳中第j个子载波的功率；

表达式(a)中，

$\begin{array}{c}{C}_{m,n}^k=\frac{1}{2}{\log }_2\left(1+\frac{r_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}{r}_{m,n,k}^{\left(2\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}}{1+r_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}+r_{m,n,k}^{\left(2\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}}\right)\\ =\frac{1}{2}{\log }_2\left(1+\frac{p_{m,n,k}^{\left(1\right)}{p}_{m,n,k}^{\left(2\right)}}{\left(a_{m,n,k}+{\mathrm{\&rho;}}_{m,n,k}\underset{j\&NotEqual;m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\&Sigma;}}}}\frac{p_{j,i,u}^{\left(1\right)}}{{\left(j-m\right)}^2}\right)\&CenterDot;b_{m,n,k}+b_{m,n,k}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}+\left(a_{m,n,k}+{\mathrm{\&rho;}}_{m,n,k}\underset{j\&NotEqual;m}{\overset{N}{\underset{j=1}{\mathrm{\&Sigma;}}}}\frac{p_{j,i,u}^{\left(1\right)}}{{\left(j-m\right)}^2}\right)p_{m,n,k}^{\left(2\right)}}\right)\end{array}---\left(c\right)$

表达式(c)中，为第一跳的第j个子载波与第二跳中的第i个子载波配对，且该子载波对分配给第u个用户时第j个子载波的功率，

步骤202：对OFDMA中的子载波进行资源块化，资源块的长度与信道的时域相关性有关，满足Ε[h(l,w1)h^H(l,w2)]≥ε，其中h(l,w1)和h(l,w2)分别表示BS‐MBS链路中信道抽头l在时刻w1和w2的系数，ε是0到1范围内的相关度参数，ε＝0.993；

步骤203：计算资源块长度，信道服从Jake’s模型，资源块的长度N_s满足

其中J₀(·)表示一阶贝塞尔函数；

步骤204：设置用户资源穷搜索的范围l_k＝1:T_c，其中T_c为用户资源穷搜索长度；

连续子载波组成的资源块长度为N_s，则一个OFDM符号可分成个资源块，每个用户占用个资源块，则以资源块为单位进行分配的方式的可能性有

$T_c=W_{N_c}^{N_{c\_peru}}{W}_{N_c-N_{c\_peru}}^{N_{c\_peru}}...W_{N_{c\_peru}}^{N_{c\_peru}}---\left(e\right)$

其中，表示从R个数中取r个数的组合可能；

步骤205：对用户资源块分配的搜索，确定MBS‐UE链路的信道响应矩阵；

K个用户的信道响应矩阵为其中h(k)是第k个用户的信道系数矩阵，表示为h(k)＝[h₁(k),...,h_n(k),...,h_N(k)]，其中h_n(k)表示MBS到用户k的信道中，第n个子载波的信道系数；

若将子载波以资源块为单位进行分配，则K个用户的信道响应矩阵为其中且

设N_{C_ID}＝[1,2,...,N_c]，则矩阵是一个T_c×N_c的矩阵，其中是N_{C_ID}关于(e)排列组合中的一种可能性，则用户资源块分配后的信道响应矩阵可表示为其中则

步骤206：初始化BS与MBS端的功率

步骤207：设置BS端和MBS端功率循环优化的初始值l_p＝1；

步骤208：计算BS端的SINR为和MBS端的SNR为

步骤209：资源块配对，首先根据资源块信道增益对两跳中的资源块进行配对，定义BS端资源块的平均SINR为

MBS端资源块的平均SNR为

BS端资源块与MBS端资源块按如下原则进行配对：

假设与配对，与配对，若则

步骤210：对资源块对内的子载波进行配对；

资源块对中，BS端子载波与MBS端子载波按如下原则进行配对

假设与配对，与配对，若则

步骤211：优化BS端与MBS端功率，对BS端与MBS端功率采用KKT条件进行迭代优化分配，得到BS端的优化功率为MSB端的优化功率为

步骤212：判断优化功率是否收敛；

即判断

$\begin{array}{c}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}\left(l_p\right)-p_{m,n,k}^{\left(1\right)}(l_p-1)\&le;{\mathrm{\&epsiv;}}_B\\ p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_p\right)-p_{m,n,k}^{\left(2\right)}(l_p-1)\&le;{\mathrm{\&epsiv;}}_R\end{array}---\left(h\right)$

是否成立，其中，ε_B＝ε_R＝10^-6,如果否，则返回步骤208，如果是，则进入步骤213；

步骤213：若步骤212判断BS端与MBS端功率收敛，则输出

$\begin{array}{c}{p}_{m,n,k}^{\left(1\right)}\left(l_k\right)=p_{m,n,k}^{\left(1\right)}\left(l_p\right)\\ p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_k\right)=p_{m,n,k}^{\left(2\right)}\left(l_p\right)\end{array}---\left(i\right)$

计算在此条件下的***容量并返回步骤204；

步骤214：比较不同用户资源分配条件下的***容量，***容量最大的即为得到的资源优化条件，即C＝max{C(l_k)}。

2.根据权利要求1所述的一种高铁车载基站通信架构下的资源分配方法，其特征在于，所述BS端的初始化功率为MBS端的初始化功率为