CN103906239A - 无线资源分配方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线资源分配方法和装置，属于通讯技术领域。所述方法包括：根据基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。本发明通过综合考虑子载波、天线、时隙和功率无线资源，将无线资源分配问题建模为非线性整数规划问题，对其进行联合优化，计算发射功率，以提出一种针对高速铁路下行通信***的多维资源分配策略，在保证每个用户服务质量的前提下，达到最小化总发射功率的目标，提高整个通信***的无线资源利用效率。

Description

无线资源分配方法和装置

技术领域

本发明涉及通讯技术领域，特别涉及一种无线资源分配方法和装置。

背景技术

高速列车是一种快速便捷的交通工具，吸引着越来越多的人乘坐，这给有效的无线通信网络部署带来了新的挑战。对于超过300km/h的高速铁路场景，会出现一系列新问题，比如严重的多普勒频移、快速频繁的切换以及动态变化的信道状况。传统的移动通信网络不能解决这些问题，需要设计专用的无线通信网络。而由于数百个用户集中分布在快速移动的列车车厢里，尤其需要考虑合适的无线资源分配策略，以提高整个通信***的资源利用率。

发明内容

为了在资源分配时联合考虑子载波、天线、时隙和发射功率，提高整个通信***的资源分配效率，本发明实施例提供了一种无线资源分配方法和装置。所述技术方案如下：

一方面，一种无线资源分配方法，所述方法包括：

根据基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。

根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率，包括：

以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率，包括：

计算以下公式中的δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.;$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的数据速率；

δ_k，n，i,t表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_k，n，i,t表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率；

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

另一方面，一种无线资源分配装置，所述装置包括：

功率计算模块，用于根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

通信模块，用于所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。

所述功率计算模块用于以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

所述功率计算模块具体用于计算以下公式中的δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.;$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的数据速率；

δ_{k，n，i，t}表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率；

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

本发明实施例提供了一种无线资源分配方法和装置。根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。采用本发明实施例提供的技术方案，综合考虑子载波、天线、时隙和功率无线资源，将无线资源分配问题建模为非线性整数规划问题，对其进行联合优化，计算发射功率，以提出一种针对高速铁路下行通信***的多维资源分配策略，在保证每个用户服务质量（Quality of Service；以下简称QoS）的前提下，达到最小化总发射功率的目标，提高整个通信***的无线资源利用效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种高速铁路通信***的网络架构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种无线资源分配方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种无线资源分配装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种无线资源分配设备的结构示意图；

图5是采用本发明实施例的技术方案的仿真中不同目标比特错误率（BER）在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系的示意图；

图6是采用本发明实施例的技术方案的仿真中不同用户数目在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系的示意图；

图7是采用本发明实施例的技术方案的仿真中不同子载波在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系的示意图；

图8是采用本发明实施例的技术方案的仿真中最优解和近似解下平均CPU时间和用户数量之间的关系的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

图1是本发明实施例提供的一种高速铁路通信***的网络架构示意图。参见图1，该高速铁路通信***的网络架构采用分布式基站形式。该***包括：包含室内基带处理单元（Building Baseband Unit；以下简称BBU）的基站和射频拉远单元（Radio Remote Unit；以下简称RRU）组成，BBU放置于基站内，RRU可以沿铁路线灵活部署。多个RRU分别通过光纤与一个BBU相连。BBU和RRU分别用来处理基带信号和射频信号，使得基带和射频信号分开处理，可以避免射频信号的长距离传输，传输损耗得到降低。同时，为了克服信号穿透车厢引起的损耗，在列车顶端安装车载台（Vehicular Station；以下简称VS），通过无线链路与RRU进行连接。为了保证RRU与列车之间通信的可靠性，分别在第一节和最后一节车厢顶端各安装一个车载台。它们既可以独立工作，也可以协同工作，根据具体情况而定。另外，每节车厢内还安装了一个中继器（Repeater；以下简称R），用户通过R接入到网络。

此外，高速铁路通信***采用了多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output；以下简称MIMO）天线技术。假设RRU和VS分别配备了N_t个发射天线和N_r个接收天线，接收信号如公式（1）所示：

y＝Hx+n    （1）其中，x表示N_t维发射信号向量；H是N_r×N_t信道矩阵；n代表N_r维噪声向量；y表示N_r维接收信号向量。

假设信道矩阵H的秩表示为I=rank(H)。根据奇异值分解定理[8]，H可以分解成如公式（2）所示的形式：

$H=U\left[\begin{array}{cc}D& 0\\ 0& 0\end{array}\right]V^H---\left(2\right)$

其中，U是N_r×N_r酉矩阵；D=diag(σ₁,σ₂,…,σ_I)表示I×I对角矩阵，对角线上的元素是H的奇异值；V是N_t×N_t酉矩阵；上标H表示共轭转置。因此，接收信号可以重新表示成如公式（3）所示的表达式：

$y=U\left[\begin{array}{cc}D& 0\\ 0& 0\end{array}\right]V^{H}x+n---\left(3\right)$

如果在公式（3）两边乘以U^H，可以得到公式（4）：

$U^{H}y=U^{H}U\left[\begin{array}{cc}D& 0\\ 0& 0\end{array}\right]V^{H}x+U^{H}n=\left[\begin{array}{cc}D& 0\\ 0& 0\end{array}\right]V^{H}x+U^{H}n---\left(4\right)$

分别定义以下三个矩阵变换：

和

公式（4）就可以用公式（5）替换：

$\tilde{y}=\left[\begin{array}{cc}D& 0\\ 0& 0\end{array}\right]\tilde{x}+\tilde{n}---\left(5\right)$

它的等价表达式如公式（6）所示：

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{y}}_i={\mathrm{\σ}}_i{\tilde{x}}_i+{\tilde{n}}_i,i=\mathrm{1,2},...,I\\ {\tilde{y}}_i={\tilde{n}}_i,i=I+1,I+2,...,N_r\end{array}\right.---\left(6\right)$

假设发射机和接收机都可以获得信道状态信息，一个MIMO信道就可以转变成I个并行的单输入单输出（Single-Input Single-Output；以下简称SISO）信道，并且彼此之间互不干扰。每个SISO信道的信道增益为σ_i(i=1,2,...,I)。

图2是本发明实施例提供的一种无线资源分配的流程图。该方法可以应用于高速铁路通信***的基站侧，参见图2，所述方法包括：

201、根据基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

该用户的最小发射功率为基站对每个用户提供服务时的最小发射功率。

而在本发明实施例中的计算，可以是每隔预设时长计算用户的最小发射功率，如每隔5秒，计算用户的最小发射功率。

在本发明实施例中，该高速铁路通信***采用MIMO天线技术，一个MIMO信道可以看做I个并行的SISO信道，而通过对子载波、天线、时隙和当前的发射功率的联合考虑，能够对基站的发射功率进行优化，实现多维资源分配，以得到用户的最小发射功率。

202、基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。

根据优化后的发射功率进行通信，能够提高整个通信***的无线资源利用效率。

本发明实施例提供的技术方案，综合考虑子载波、天线、时隙和功率无线资源，将无线资源分配问题建模为非线性整数规划问题，对其进行联合优化，计算发射功率，以提出一种针对高速铁路下行通信***的多维资源分配策略，在保证每个用户服务质量的前提下，达到最小化总发射功率的目标，提高整个通信***的无线资源利用效率。

可选地，在图2所示实施例的技术方案基础上，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率，包括：以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

在本发明实施例中，在该约束条件之下，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算自变量δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}，根据该自变量δ_{k，n，i，t}和b_k，n，i,t的值，计算所述基站的用户的最小发射功率。

可选地，在图1所示实施例的技术方案的基础上，该步骤101“根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率”，包括：

计算以下公式（11）中的自变量δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的数据速率；

δ_k，n，i,t表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率。

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

在本发明实施例中，可通过对高速铁路下行OFDM***的多维资源分配问题进行建模，计算自变量δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}最优解或近似解。假设有N个子载波在T个时隙内通过I根天线分配给K个用户。对于第k个用户，为了保证服务质量需求，定义两个参数，分别为最低数据速率R_k（单位是bits/OFDM符号）和目标比特错误率P_k(Bit Error Rate，BER）。另外，参数b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数。采用QPSK（QuadraturePhase-Shift Keying）、16QAM（Quadrature Amplitude Modulation）和64QAM三种调制机制，因此b_{k，n，i，t}的取值范围为集合B＝{0,2,4,6}。其中，b_{k，n，i，t}＝0表示第k个用户没有在第t个时隙内通过第i根天线在第n个子载波上传输信息。另外，假设每个子载波在一个时隙内只能通过一根天线分配给一个用户。采用一个二进制变量δ_{k，n，i，t}∈{0,1}表示资源分配的情况，表明第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户。

对于高速铁路通信场景，用户的移动速度超过300km/h，会产生严重的多普勒频移。因此，不同子载波间的严格正交性被破坏，导致子载波间干扰。对于第n个子载波，总的子载波间干扰功率如公式（7）所示：

${\mathrm{ICI}}_n=\frac{{\left(T_s{f}_d\right)}^2}{2}\underset{j=1,j\≠n}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{(j-n)}^2}---\left(7\right)$

其中，T_s表示一个OFDM符号的持续时间，该T_s根据通信***所采用的技术标准得到，如，T_s=66.7×10^-6秒(s)；f_d是最大多普勒频移，由公式（8）计算得到：

$f_d=\frac{v}{c}{f}_c---\left(8\right)$

其中，v是列车移动速度；c表示电磁波的速度；f_c代表载波中心频率。

需要说明的是，f_c=2.6GHz，而v可以设定为某个值，比如v=300千米每小时(km/h)。

对于第k个用户，为了满足服务质量需求，在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的功率如公式（9）所示：

$p_{k,n,i,t}={\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\frac{\mathrm{\γ}\left(b_{k,n,i,t}\right)({\mathrm{ICI}}_n+n_{0}W)}{{\mathrm{\σ}}_{k,n,i,t}^2}---\left(9\right)$

其中，γ(b_k，n，i,t)表示接收到的信干噪比（Signal-to-Interference plus Noise Ratio，SINR）；n₀是环境中的噪声功率谱密度；W代表频谱带宽；σ_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线在第n个子载波上的信道增益，其中，n₀的取值可以为n₀＝2×10^-12瓦每赫兹(W/Hz)，W可以是根据通信***所采用的技术标准得到，如W＝5MHz，而σ_{k，n，i，t}可以是预设的固定值，为了简化处理，该σ_{k，n，i，t}可以取0到1之间的随机数，也可以是通过实地测量得到的信道增益或各个天线上的信道增益均值。具体的SINR可以通过公式（10）计算得到：

$\mathrm{\γ}\left(b_{k,n,i,t}\right)=\frac{1}{3}{\left[Q^{-1}\left(\frac{P_k}{4}\right)\right]}^2(2^{b_{k,n,i,t}}-1)---\left(10\right)$

其中，Q^-1(x)是Q函数

的反函数。

多维资源分配问题的目标是在满足每个用户服务质量的约束条件下最小化总发射功率。同时，对于第n个子载波，在第t个时隙内只能通过一根天线分配给一个用户。这是一个最优化问题，可以建模成公式（11）的最优化模型：

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.---\left(11\right)$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的最低数据速率；

δ_k，n，i,t表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_k，n，i,t表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率。

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

（一）对该优化问题的最优解的计算过程可以如下：

公式（11）中的最优化问题是一个非线性整数规划问题，具有很高的计算复杂性，需要一种以较低复杂性获得最优解的方法。由于公式（10）中指数函数

只取0、3、15和63四个数值，因此可以简化目标函数的表达式。通过定义三个新的二进制变量

和公式（9）中的乘积项δ_{k，n，i，t}γ(b_{k，n，i，t})可以用公式（12）替换：

$f\left({\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^m\right)=\frac{1}{3}{\left[Q^{-1}\left(\frac{P_k}{4}\right)\right]}^2(3{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^1+15{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^2+63{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^3)---\left(12\right)$

需要满足公式（13）的约束条件：

$0\≤\underset{m=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^m\≤1---\left(13\right)$

表示在同一时刻，

和

最多只有一个等于1。

通过以上处理，将公式（11）中非线性整数规划问题转换为二进制线性规划问题，如公式（14）所示：

$\underset{{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^m(m=\mathrm{1,2,3})}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\frac{f\left({\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^m\right)({\mathrm{ICI}}_n+n_{0}W)}{{\mathrm{\σ}}_{k,n,i,t}^2}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(2{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^1+4{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^2+6{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^3)\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^1,{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^2,{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^3\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\}\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^1+{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^2+{\mathrm{\ρ}}_{k,n,i,t}^3)=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.---\left(14\right)$

由于线性化处理没有经过松弛或近似操作，仍然可以得到最优解。通过TOMLAB公司开发的最优化问题建模工具TomSym，采用分支定界法可以对公式（14）中的二进制线性规划问题进行求解。

（二）该公式（11）的近似解的计算过程可以如下：

为了降低公式（11）中非线性整数规划问题的求解复杂性，采用二次拟合方法获得近似解。首先，定义如公式（15）所示的二次函数：

$g\left(x\right)=\frac{9}{8}{x}^2-\frac{3}{4}x---\left(15\right)$

然后，用其近似表示指数函数

因此，初始的最优化问题可以重新建模为公式（16）所示的形式：

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\frac{1}{3}{\left[Q^{-1}\left(\frac{P_k}{4}\right)\right]}^2\frac{g\left(b_{k,n,i,t}\right)({\mathrm{ICI}}_n+n_{0}W)}{{\mathrm{\σ}}_{k,n,i,t}^2}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.---\left(16\right)$

当参数b_k,n，i,t取0、2、4和6时，二次函数g(b_{k，n，i，t})的值分别是0、3、15和36。可见，只有点（6，36）不匹配。因此，用定义的二次函数代替指数函数会导致近似解产生。最后，使用建模工具TomSym对公式（16）中的最优化问题进行求解。

需要说明的是，对于本发明实施例所述的方法，该公式（11）的最优解和近似解均可以作为自变量δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}的值，以根据公式（9）计算最小发射功率，其中，公式（9）中各个参数的值可以根据通信***所采用的技术标准以及预设参数值确定。优选地，对于自变量δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}的值取公式（11）的最优解时，其计算复杂性小于取近似解的情况，而对于自变量δ_{k，n，i，t}和b_k，n,i,t的值取公式（11）的近似解时，其通信性能优于最优解的情况。以下步骤（三）的内容为对最优解和近似解的计算复杂性的分析。

（三）计算复杂性分析

为了设计适用于高速铁路通信场景的资源分配算法，本发明实施例通过分析以上最优解和近似解的计算复杂性，以分析高速移动性对资源分配策略的影响。

首先，与公式（11）中的原始非线性整数规划问题相比，尽管公式（14）中最优化问题的变量从2K×N×I×T个增加到3K×N×I×T个，但计算复杂性大幅度下降。原因在于，目标函数和约束条件都是线性的。其次，由于采用二次函数近似表示公式（11）中目标函数的指数项，在一定程度上会加快公式（16）中最优化问题的求解速度。通过平均CPU时间可以对最优解和近似解的计算复杂性进行评估。

图3是本发明实施例提供的一种无线资源分配装置的结构示意图。参见图3，该装置包括：

功率计算模块31，用于根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

通信模块32，用于所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。

可选地，所述功率计算模块31用于以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

可选地，所述功率计算模块31具体用于计算以下公式中的δ_k,n，i，t和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.;$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的数据速率；

δ_k，n，i,t表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率。

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

需要说明的是：上述实施例提供的无线资源分配装置在进行无线资源分配时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的无线资源分配装置与无线资源分配方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

图4是本发明实施例提供的一种无线资源分配设备的结构示意图。参见图4，该设备包括：处理器40、发射机41，处理器40和发射机41耦合，

处理器40，用于根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

发射机41，用于根据计算得到的最小发射功率进行通信。

其中，所述处理器40具体用于以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

其中，所述处理器40具体用于计算以下公式中的δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.;$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的数据速率；

δ_{k，n，i，t}表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率。

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

进一步地，为了突出本发明实施例所采用技术方案的有益效果，通过仿真对提出的多维资源分配策略的性能进行评估。相关的参数设置如下：I=2、T＝5、T_s=66.7×10^-6s、f_c=2.6GHz、c＝3×10⁸m/s、n₀=2×10^-12W/Hz、W＝5Hz。此外，假设信道增益σ_{k，n，i，t}的值取0到1之间的随机数。对于R_k，五种不同的值，分别是6、8、10、12和14bits/OFDM符号。

图5是采用本发明实施例的技术方案的仿真中不同目标比特错误率（BER）在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系的示意图。图5对比了对于不同目标比特错误率（BER）在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系。目标比特错误率分别设置为10^-3和10^-4。可以看出，随着移动速度的增加，总发射功率在逐渐上升。这是因为多普勒频移变得越来越严重，导致子载波间干扰功率的增加；此外，近似解下的总发射功率比最优解的低，原因在于二次拟合使得在b_k,n，i，t取6时指数项

的值变小；另外，如果目标比特错误率减小，总发射功率将增大。这是因为为了获得更低的比特错误率需要增加发射功率，从而消耗了更多的能量。

图6是采用本发明实施例的技术方案的仿真中不同用户数目在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系的示意图。图6描述了对于不同用户数目在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系。可以观察到与图5存在相似的变化趋势。另外，还可以看到，随着用户数目的增加，总发射功率在逐渐增加。原因在于，为了满足更多用户的数据速率需求，需要加大发射功率。

图7是采用本发明实施例的技术方案的仿真中不同子载波在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系的示意图。图7显示了对于不同子载波在最优解和近似解下总发射功率与移动速度之间的关系。除了看到总发射功率与移动速度之间的相似变化趋势以外，同时还可以发现，随着子载波数目总16增加到20，总发射功率在逐渐减少。这是因为在用户数目一定的情况下，子载波数目越多，在单个子载波上传输的比特数就越少。

图8是采用本发明实施例的技术方案的仿真中最优解和近似解下平均CPU时间和用户数量之间的关系的示意图。图8对比了在最优解和近似解下平均CPU时间和用户数量之间的关系。在仿真中设定N=15、v=300km/h和P_k=10^-4。可以看到，随着用户数量的增加，平均CPU时间在逐渐增加，原因是计算复杂性在逐渐增加；此外，与近似解相比，最优解算法花费更少的平均CPU时间。这是因为线性化处理在一定程度上降低了计算复杂性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种无线资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

根据基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率，包括：

以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率，包括：

计算以下公式中的自变量δ_{k，n，i，t}和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.;$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，R_k为第k个用户的数据速率；

δ_{k，n，i，t}表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率；

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

4.一种无线资源分配装置，其特征在于，所述装置包括：

功率计算模块，用于根据基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率；

通信模块，用于所述基站根据计算得到的最小发射功率进行通信。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述功率计算模块用于以满足每个用户的服务质量且一个子载波在一个时隙内通过一条天线分配给一个用户为约束条件，根据所述基站的子载波个数、天线个数、时隙个数、用户个数，计算所述基站的用户的最小发射功率。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其特征在于，所述功率计算模块具体用于计算以下公式中的δ_k,n，i，t和b_{k，n，i，t}最优解或近似解，根据得到的最优解或近似解计算所述基站的用户的最小发射功率；

$\underset{{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t},b_{k,n,i,t}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,n,i,t}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}{b}_{k,n,i,t}\≥R_k,k=\mathrm{1,2},...,K\\ {\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ b_{k,n,i,t}\∈\left\{\mathrm{0,2,4,6}\right\},\∀k,\∀n,\∀i,\∀t\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_{k,n,i,t}=1,\∀n,\∀t\end{array}\right.;$

其中，k为用户个数，n为子载波个数，i为天线个数，t为时隙个数，δ_k为第k个用户的数据速率；

δ_{k，n，i，t}表示第n个子载波是否在第t个时隙内通过第i根天线分配给了第k个用户；

b_{k，n，i，t}表示第k个用户在第t个时隙内通过第i根天线调制到第n个子载波上的比特个数；

p_k，n，i,t表示基站为第k个用户服务时在第t个时隙内通过第i根天线分配到第n个子载波上的发射功率；

其中，K为用户总个数，N为子载波总个数，I为天线总个数，T为时隙总个数。K、N、I、T均为正整数。

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