CN106211305A - 一种放大转发双向中继***中的功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种放大转发双向中继***中的功率分配方法，以双向中继***的总频谱效率为切入点，引入总功率约束条件，建立***总频谱效率最大化模型，利用逐次逼近算法解决一系列几何优化问题，求出最优的功率参数提升放大转发双向中继***的频谱效率。

Description

一种放大转发双向中继***中的功率分配方法

技术领域

本发明涉及通信领域，具体涉及一种放大转发双向中继***中的功率分配方法。

背景技术

双向中继***通过在基站与用户或者用户与用户之间设置中继站，有效地扩展网络的覆盖范围，提供空间分集，并降低***的能量损耗。与单向中继***相比，双向中继***可以提高将近一倍的频谱效率，但该***也存在用户之间干扰严重的问题。据现有文献报道，已经有很多方法可以消除用户之间的干扰，比如脏纸编码和一些干扰协调技术。但这些方法具有较高的算法复杂度，在实际***中不利于实施。与此同时，大规模天线技术因为其出色的干扰抑制能力得到业界的广泛关注。因此，在中继端部署大规模天线是一种非常有潜力并且简单易行的干扰协调方法。

部署大规模天线的双向中继***信道渐近正交，天线阵列的分辨率提升，可以显著地提高***的频谱效率。但随着***式的移动数据流量的增长，对双向中继***的频谱效率提出了更高的要求。现有文献中提高双向中继***的频谱效率的方法，主要有：(1)优化波束成型器，控制基站端波束的发射方向；(2)在中继端进行天线选择，用最佳信道传输数据或者进行用户调度，调度信道条件好的用户传输数据；(3)利用信道瞬时状态信息，实时地调整用户和中继的发送功率。

对现有方法进行分析后，发明人发现：文献中所提到的方法或是过于复杂，可行性方面有所欠缺，或是适用范围狭窄，具有一定的局限性。方法(1)需要获得全部信道信息，进行最优波束成型器的求解，相对比较复杂，不易实现；方法(2)中天线选择或用户调度需要引入中继和用户之间通信与协调，增加了不必要的开销；方法(3)中需要实时的检测信道变化，在信道变化较快的高移动***中无法实施。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种放大转发双向中继***中的功率分配方法，提升放大转发双向中继***的频谱效率。

本发明解决上述技术问题所提供的技术方案为：

一种放大转发双向中继***中的功率分配方法，包括如下步骤：

1)N对用户T_A,i和T_B,i在每个信道的相干时间τ_c内同时发送互相正交的长度为τ_p的导频序列到中继T_R，其中1≤i≤N；所述中继T_R配备M根天线；

2)中继T_R收到N对用户T_A,i和T_B,i发送的导频序列后，根据导频序列信息使用MMSE线性估计，得到信道状态信息；

3)根据信道状态信息计算用户T_A,i的频谱效率R_A,i和用户T_B,i的频谱效率R_B,i，总频谱效率

4)将总频谱效率转换为建立功率优化问题；引入功率控制算法进行求解优化问题，得到使总频谱效率R达到最大的功率分配参数和所述p_A,i为用户T_A,i的发射功率，p_B,i为用户T_B,i的发射功率，p_r为中继T_R的发射功率；

5)放大转发双向中继***利用最优的功率分配参数和进行数据传输。

上述技术方案为放大转发双向中继***中的功率分配提供了一种具有指导意义的方法，即通过中继估计信道状态信息，并计算出总频谱效率的表达式，在***服从总功率约束的条件下，同时优化中继和N对用户的发射功率，使得***的总频谱效率最大。相比于传统的如波束成形或天线选择的提高频谱效率的方法，具有算法复杂度低，简单易实施的特点，迎合了未来***式移动数据增长的需求。

所述步骤2)中的信道状态信息包括用户T_A,i与中继T_R，用户T_B,i与中继T_R的信道状态信息，具体为：

$\begin{array}{c}{g}_{AR,i}={\hat{g}}_{AR,i}+e_{AR,i}\\ g_{RB,i}={\hat{g}}_{RB,i}+e_{RB,i}\end{array},$

其中，g_AR,i和g_RB,i分别表示用户T_A,i、T_B,i与中继T_R之间的信道向量，和分别表示用户T_A,i、T_B,i与中继T_R之间的估计信道向量，e_AR,i和e_RB,i为信道的估计误差向量。

所述估计信道向量和中的每个元素分别满足均值为0，方差为和的复高斯分布，其中β_AR,i为用户T_A,i与中继T_R的大尺度衰落因子，β_RB,i为用户T_B,i与中继T_R的大尺度衰落因子，p_p为导频序列的发射功率。

所述步骤3)中用户T_A,i的频谱效率R_A,i为：

$R_{A,i}=\frac{{\mathrm{\τ}}_c-{\mathrm{\τ}}_p}{2{\mathrm{\τ}}_c}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_{A,i}),$

式中，

其中， a_i,j，b_i,j，c_i,j，d_i,j和e_i为已知的定值。

所述步骤3)中用户T_B,i的频谱效率R_B,i为：

$R_{B,i}=\frac{{\mathrm{\τ}}_c-{\mathrm{\τ}}_p}{2{\mathrm{\τ}}_c}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_{B,i}),$

式中，

其中， 和为已知的定值。

所述步骤4)中建立功率优化问题为：

maximize R

$\begin{array}{cc}s.t.& \underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P\end{array}$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,...,N

p_r≥0

其中，P为放大转发双向中继***的总功率约束。

进一步，所述建立功率优化问题等价变换为：

$\begin{array}{cc}\min imize& \underset{i=1}{\overset{N}{\Π}}{(1+{\mathrm{\γ}}_{A,i})}^{-1}{(1+{\mathrm{\γ}}_{B,i})}^{-1}\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\γ}}_{A,i}\≤\frac{p_{B,i}}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(a_{i,j}{p}_{A,j}+b_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(c_{i,j}{p}_{A,j}+d_{i,j}{p}_{B,j})+e_i}\end{array},i=1,...,N$

${\mathrm{\γ}}_{B,i}\≤\frac{p_{A,i}}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{a}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{b}}_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{c}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{d}}_{i,j}{p}_{B,j})+{\tilde{e}}_i},i=1,...,N$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,...,N

p_r≥0。

上述功率优化问题为辅助几何规划问题，可以使用逐次逼近算法，通过解决一系列的几何规划问题求出原问题的近似解。

所述步骤4)中功率控制算法为逐次逼近算法，包括：

a)初始化：定义参数ε和θ；令k＝1，设置初始值

b)迭代k：计算和

然后解决下列几何规划问题:

$\begin{array}{cc}\min imize& \underset{i=1}{\overset{N}{\Π}}{\left({\mathrm{\γ}}_{A,i}\right)}^{-{\mathrm{\μ}}_{A,i}}{\left({\mathrm{\γ}}_{B,i}\right)}^{-{\mathrm{\μ}}_{B,i}}\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\θ}}^{-1}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{A,i}\≤{\mathrm{\γ}}_{A,i}\≤\mathrm{\θ}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{A,i}\end{array},i=1,...,N$

${\mathrm{\θ}}^{-1}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{B,i}\≤{\mathrm{\γ}}_{B,i}\≤\mathrm{\θ}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{B,i},i=1,...,N$

${\mathrm{\γ}}_{A,i}{p}_{B,i}^{-1}\left(\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\right(a_{i,j}{p}_{A,j}+b_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(c_{i,j}{p}_{A,j}+d_{i,j}{p}_{B,j})+e_i)\≤1,i=1,\mathrm{...},N$

${\mathrm{\γ}}_{B,i}{p}_{A,i}^{-1}\left(\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\right({\tilde{a}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{b}}_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{c}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{d}}_{i,j}{p}_{B,j})+{\tilde{e}}_i)\≤1,i=1,\mathrm{...},N$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,...,N

p_r≥0

得到第k次迭代时的最优解，表示为和

c)迭代停止准则：如果或者迭代停止，输出此时几何规划问题的解，为和否则，执行步骤d)；

d)更新初始值：令和k＝k+1；执行步骤b)。

所述步骤5)中数据传输是指：用户T_A,i和T_B,i分别发射功率为和的信号到中继T_R；中继T_R收到信号后，进行最大比合并/最大比传输的线性处理，并以的功率放大转发给用户T_A,i和T_B,i，实现用户T_A,i和T_B,i之间的通信。

同现有技术相比，本发明的有益效果体现在：

(1)本发明充分结合了双向中继***和大规模天线技术，不仅利用了双向中继***覆盖面积广泛，能量损耗低的优势，还具备大规模天线较强的干扰协调能力。

(2)本发明针对中继端估计的信道状态信息，得到总频谱效率的表达式，利用逐次逼近算法，通过解决一系列几何规划问题，获得用户分配参数使得***的频谱效率最大，满足了未来移动通信***的需求。

附图说明

图1为本发明实施例中放大转发双向中继***中通信结构图；

图2为本发明实施例中放大转发双向中继***的功率分配方法流程图；

图3为本发明实施例中的功率分配方法与平均功率分配方法的频谱效率比较曲线。

具体实施方式

下面结合实施例和说明书附图对本发明进一步说明。

如图1所示放大转发双向中继***，该***包括配备M根天线的中继T_R并工作在放大转发的模式下，N对单天线用户T_A,i和T_B,i；用户T_A,i和T_B,i通过中继T_R实现通信，所有信道的散射充分，满足瑞利衰落模型。

如图2所示的功率分配方法，包括如下步骤：

1)N对用户T_A,i和T_B,i在每个信道的相干时间τ_c内同时发送互相正交的长度为τ_p的导频序列到中继T_R，其中1≤i≤N；所述中继T_R配备M根天线；

2)中继T_R收到N对用户T_A,i和T_B,i发送的导频序列后，根据导频序列信息使用MMSE线性估计，得到信道状态信息；

3)根据信道状态信息计算用户T_A,i的频谱效率R_A,i和用户T_B,i的频谱效率R_B,i，总频谱效率

4)将总频谱效率转换为建立功率优化问题；引入功率控制算法进行求解优化问题，得到使总频谱效率R达到最大的功率分配参数和所述p_A,i为用户T_A,i的发射功率，p_B,i为用户T_B,i的发射功率，p_r为中继T_R的发射功率；

5)放大转发双向中继***利用最优的功率分配参数和进行数据传输。

所述步骤2)中的信道状态信息包括用户T_A,i与中继T_R，用户T_B,i与中继T_R的信道状态信息，具体为：

$\begin{array}{c}{g}_{AR,i}={\hat{g}}_{AR,i}+e_{AR,i}\\ g_{RB,i}={\hat{g}}_{RB,i}+e_{RB,i}\end{array},$

其中，g_AR,i和g_RB,i分别表示用户T_A,i、T_B,i与中继T_R之间的信道向量，和分别表示用户T_A,i、T_B,i与中继T_R之间的估计信道向量，e_AR,i和e_RB,i为信道的估计误差向量。

所述估计信道向量和中的每个元素分别满足均值为0，方差为和的复高斯分布，其中β_AR,i为用户T_A,i与中继T_R的大尺度衰落因子，β_RB,i为用户T_B,i与中继T_R的大尺度衰落因子，p_p为导频序列的发射功率。

所述步骤3)中用户T_A,i的频谱效率R_A,i为：

$R_{A,i}=\frac{{\mathrm{\τ}}_c-{\mathrm{\τ}}_p}{2{\mathrm{\τ}}_c}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_{A,i}),$

式中，

其中， a_i,j，b_i,j，c_i,j，d_i,j和e_i为已知的定值。

所述步骤3)中用户T_B,i的频谱效率R_B,i为：

$R_{B,i}=\frac{{\mathrm{\τ}}_c-{\mathrm{\τ}}_p}{2{\mathrm{\τ}}_c}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_{B,i}),$

式中，

其中， 和为已知的定值。

所述步骤4)中建立功率优化问题为：

maximize R

$\begin{array}{cc}s.t.& \underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P\end{array}$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,...,N

p_r≥0

其中，P为放大转发双向中继***的总功率约束。

进一步，所述建立功率优化问题等价变换为：

$\begin{array}{cc}\min imize& \underset{i=1}{\overset{N}{\Π}}{(1+{\mathrm{\γ}}_{A,i})}^{-1}{(1+{\mathrm{\γ}}_{B,i})}^{-1}\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\γ}}_{A,i}\≤\frac{p_{B,i}}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(a_{i,j}{p}_{A,j}+b_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(c_{i,j}{p}_{A,j}+d_{i,j}{p}_{B,j})+e_i}\end{array},i=1,...,N$

${\mathrm{\γ}}_{B,i}\≤\frac{p_{A,i}}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{a}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{b}}_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{c}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{d}}_{i,j}{p}_{B,j})+{\tilde{e}}_i},i=1,...,N$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,...,N

p_r≥0。

上述功率优化问题为辅助几何规划问题，可以使用逐次逼近算法，通过解决一系列的几何规划问题求出原问题的近似解。

所述步骤4)中功率控制算法为逐次逼近算法，包括：

a)初始化：定义参数ε和θ；令k＝1，设置初始值

b)迭代k：计算和

然后解决下列几何规划问题:

$\begin{array}{cc}\min imize& \underset{i=1}{\overset{N}{\Π}}{\left({\mathrm{\γ}}_{A,i}\right)}^{-{\mathrm{\μ}}_{A,i}}{\left({\mathrm{\γ}}_{B,i}\right)}^{-{\mathrm{\μ}}_{B,i}}\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\θ}}^{-1}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{A,i}\≤{\mathrm{\γ}}_{A,i}\≤\mathrm{\θ}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{A,i}\end{array},i=1,...,N$

${\mathrm{\θ}}^{-1}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{B,i}\≤{\mathrm{\γ}}_{B,i}\≤\mathrm{\θ}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{B,i},i=1,...,N$

${\mathrm{\γ}}_{A,i}{p}_{B,i}^{-1}\left(\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\right(a_{i,j}{p}_{A,j}+b_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(c_{i,j}{p}_{A,j}+d_{i,j}{p}_{B,j})+e_i)\≤1,i=1,\mathrm{...},N$

${\mathrm{\γ}}_{B,i}{p}_{A,i}^{-1}\left(\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\right({\tilde{a}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{b}}_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{c}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{d}}_{i,j}{p}_{B,j})+{\tilde{e}}_i)\≤1,i=1,\mathrm{...},N$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,...,N

p_r≥0

得到第k次迭代时的最优解，表示为和

c)迭代停止准则：如果或者迭代停止，输出此时几何规划问题的解，为和否则，执行步骤d)；

d)更新初始值：令和k＝k+1；执行步骤b)。

所述步骤5)中数据传输是指：用户T_A,i和T_B,i分别发射功率为和的信号到中继T_R；中继T_R收到信号后，进行最大比合并/最大比传输的线性处理，并以的功率放大转发给用户T_A,i和T_B,i，实现用户T_A,i和T_B,i之间的通信。

实施例达到的技术效果为：

图3为本实施例中的逐次逼近算法与平均功率分配算法的对比效果图。其中设置放大转发双向中继***中随机分布N＝5对用户，大尺度衰落因子为β_AR＝[0.2688,0.0368,0.00025,0.1398,0.0047]和β_RB＝[0.0003,0.00025,0.0050,0.0794,0.0001]，总功率约束为P＝10dB，导频发送功率为p_p＝10dB。

从图中可以看出，与平均功率分配场景相比，最优功率分配可以有效地提高放大转发中继***的频谱效率，并且中继配置越多天线，提升效果越明显。

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，均应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)N对用户T_A,i和T_B,i在每个信道的相干时间τ_c内同时发送互相正交的长度为τ_p的导频序列到中继T_R，其中1≤i≤N；所述中继T_R配备M根天线；

2)中继T_R收到N对用户T_A,i和T_B,i发送的导频序列后，根据导频序列信息使用MMSE线性估计，得到信道状态信息；

3)根据信道状态信息计算用户T_A,i的频谱效率R_A,i和用户T_B,i的频谱效率R_B,i，总频谱效率

4)将总频谱效率转换为建立功率优化问题；引入功率控制算法进行求解优化问题，得到使总频谱效率R达到最大的功率分配参数和所述p_A,i为用户T_A,i的发射功率，p_B,i为用户T_B,i的发射功率，p_r为中继T_R的发射功率；

5)放大转发双向中继***利用最优的功率分配参数和进行数据传输。

2.根据权利要求1所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述步骤2)中的信道状态信息包括用户T_A,i与中继T_R，用户T_B,i与中继T_R的信道状态信息，具体为：

$\begin{array}{c}{g}_{AR,i}={\hat{g}}_{AR,i}+e_{AR,i}\\ g_{RB,i}={\hat{g}}_{RB,i}+e_{RB,i}\end{array},$

其中，g_AR,i和g_RB,i分别表示用户T_A,i、T_B,i与中继T_R之间的信道向量，和分别表示用户T_A,i、T_B,i与中继T_R之间的估计信道向量，e_AR,i和e_RB,i为信道的估计误差向量。

3.根据权利要求2所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述估计信道向量和中的每个元素分别满足均值为0，方差为和的复高斯分布，其中β_AR,i为用户T_A,i与中继T_R的大尺度衰落因子，β_RB,i为用户T_B,i与中继T_R的大尺度衰落因子，p_p为导频序列的发射功率。

4.根据权利要求3所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述步骤3)中用户T_A,i的频谱效率R_A,i为：

$R_{A,i}=\frac{{\mathrm{\τ}}_c-{\mathrm{\τ}}_p}{2{\mathrm{\τ}}_c}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_{A,i}),$

式中，

其中，

所述步骤3)中用户T_B,i的频谱效率R_B,i为：

$R_{B,i}=\frac{{\mathrm{\τ}}_c-{\mathrm{\τ}}_p}{2{\mathrm{\τ}}_c}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_{B,i}),$

式中，

其中，

5.根据权利要求1或4所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述步骤4)中建立功率优化问题为：

maximize R

$\begin{array}{cc}s.t.& \underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P\end{array}$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,…,N

p_r≥0

其中，P为放大转发双向中继***的总功率约束。

6.根据权利要求5所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述建立功率优化问题等价变换为：

$\begin{array}{cc}\min imize& \underset{i=1}{\overset{N}{\Π}}{(1+{\mathrm{\γ}}_{A,i})}^{-1}{(1+{\mathrm{\γ}}_{B,i})}^{-1}\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\γ}}_{A,i}\≤\frac{p_{B,i}}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(a_{i,j}{p}_{A,j}+b_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}(c_{i,j}{p}_{A,j}+d_{i,j}{p}_{B,j})+e_i},i=1,...,N\end{array}$

${\mathrm{\γ}}_{B,i}\≤\frac{p_{A,i}}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{a}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{b}}_{i,j}{p}_{B,j})+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}({\tilde{c}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{d}}_{i,j}{p}_{B,j})+{\tilde{e}}_i},i=1,...,N$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,…,N

p_r≥0。

7.根据权利要求6所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述步骤4)中功率控制算法为逐次逼近算法，包括：

a)初始化：定义参数ε和θ；令k＝1，设置初始值

b)迭代k：计算和

然后解决下列几何规划问题:

$\begin{array}{cc}\min imize& \underset{i=1}{\overset{N}{\Π}}{\left({\mathrm{\γ}}_{A,i}\right)}^{-{\mathrm{\μ}}_{A,i}}{\left({\mathrm{\γ}}_{B,i}\right)}^{-{\mathrm{\μ}}_{B,i}}\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\θ}}^{-1}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{A,i}\≤{\mathrm{\γ}}_{A,i}\≤\mathrm{\θ}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{A,i},i=1,...,N\end{array}$

${\mathrm{\θ}}^{-1}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{B,i}\≤{\mathrm{\γ}}_{B,i}\≤\mathrm{\θ}{\widehat{\mathrm{\γ}}}_{B,i},i=1,...,N$

${\mathrm{\γ}}_{A,i}{p}_{B,i}^{-1}\left(\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left(a_{i,j}{p}_{A,j}+b_{i,j}{p}_{B,j}\right)+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left(c_{i,j}{p}_{A,j}+d_{i,j}{p}_{B,j}\right)+e_i\right)\≤1,i=1,...,N$

${\mathrm{\γ}}_{B,i}{p}_{A,i}^{-1}\left(\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left({\tilde{a}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{b}}_{i,j}{p}_{B,j}\right)+p_r^{-1}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left({\tilde{c}}_{i,j}{p}_{A,j}+{\tilde{d}}_{i,j}{p}_{B,j}\right)+{\tilde{e}}_i\right)\≤1,i=1,...,N$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(p_{A,i}+p_{B,i})+p_r\≤P$

p_A,i≥0,p_B,i≥0,i＝1,…,N

p_r≥0

得到第k次迭代时的最优解，表示为和

c)迭代停止准则：如果或者迭代停止，输出此时几何规划问题的解，为和否则，执行步骤d)；

d)更新初始值：令和k＝k+1；执行步骤b)。

8.根据权利要求1所述的放大转发双向中继***中的功率分配方法，其特征在于，所述步骤5)中数据传输是指：用户T_A,i和T_B,i分别发射功率为和的信号到中继T_R；中继T_R收到信号后，进行最大比合并/最大比传输的线性处理，并以的功率放大转发给用户T_A,i和T_B,i，实现用户T_A,i和T_B,i之间的通信。