CN109005551A - 一种非理想信道状态信息的多用户noma下行功率分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明揭示了一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，该方法包括如下步骤：针对单小区多用户NOMA下行无线通信***，所有用户向基站发送上行导频，基站接收用户端发来的导频进行信道估计，获取所有用户的非理想信道状态信息；根据基站获取到的所有用户的非理想信道状态信息，利用用户选择方案对用户进行筛选，并把筛选好的用户组成簇；利用所筛选用户的非理想信道状态信息，计算发送预编码矩阵，依据同一簇中所有用户的总容量最大化原则，然后基站按照求出的最佳功率分配结果发送信号进行信号传输。本方法在非理想信道状态信息下，在***中采用RZF预编码，将更多的功率分配给弱用户，提高了小区边缘用户吞吐量，维护了***用户的公平性。

Description

一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法
技术领域
本发明涉及一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，可用于无线通信技术领域。
背景技术
随着无线通信技术的快速发展，第五代移动通信定位于频谱效率高，无线传输速率快，支持大量用户接入的无线网络，因此非正交多址(Non-orthogonal MultipleAccess，NOMA)技术应运而生，采用NOMA的主要原因在于其能在同一时间和频率资源内为多个用户提供服务，从而可以支持大量用户的连接。所以，NOMA的提出对解决日益紧张的频谱资源是十分有益的，NOMA技术广泛应用在无线通信、智慧城市、无人机网络等领域。NOMA与正交多址技术不同的是NOMA可以通过强用户和弱用户之间灵活的功率分配机制来保证用户的公平性和服务质量，特别是在NOMA中，随着更多的功率被分配给弱用户，NOMA才能够为小区边缘用户提供更高的吞吐量，因此功率分配和用户公平性是主要的关注点。NOMA中的功率分配不仅仅是最大化总容量，而是同时考虑了总容量和用户公平性，因为如果目标是最大化***和速率，则NOMA将为强用户分配所有功率。
发明内容
本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出了一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法。
本发明的目的将通过以下技术方案得以实现：一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，该方法包括如下步骤：
S101：针对单小区多用户NOMA下行无线通信***，所有用户向基站发送上行导频，基站接收用户端发来的导频进行信道估计，获取所有用户的非理想信道状态信息；
S102：根据步骤S101中基站获取到的所有用户的非理想信道状态信息，利用用户选择方案对用户进行筛选，并把筛选好的用户组成簇；
S103：利用所筛选用户的非理想信道状态信息，计算发送预编码矩阵，依据同一簇中所有用户的总容量最大化原则，在确保***中用户公平性的约束下，计算最佳功率分配因子，然后基站按照求出的最佳功率分配结果发送信号，进行信号传输。
优选地，在S101步骤中，该无线通信***包括一个基站和多个用户，基站向用户端发送叠加信号，发射端采用基于非理想信道状态信息的正则化迫零预编码，同时接收端利用连续干扰消除技术，消除簇间干扰和用户间干扰；假设基站有N根天线，用户集为Q，其中Q共有M个用户，每个用户单天线，M＞＞2K，其中＞＞表示远大于，***调度的用户总数为2K，并且满足2K＞N，基站利用用户发送的上行导频序列，对信道进行估计，所获取的非理想信道状态信息表示为：
其中，m∈[1，2，...，M]，表示基站与第m个用户之间的估计信道，向量大小为N×1，Tm是N×N的确定性非负定矩阵，表示基站天线的发送相关矩阵，xm和vm都表示N×1的复高斯随机向量，其元素都服从0均值，方差1/N的独立同分布，τm为信道估计参数，表示信道估计的准确度，τm∈(0，1)，∈表示属于，表示矩阵的平方根运算。
优选地，用户发送上行导频给基站，基站根据用户发送的已知导频来估计信道，假设每个用户发送的上行导频序列长度为Tt，接收机的上行发射功率为pu，上行链路和下行链路的复高斯白噪声功率都为σ2，计算信道估计参数其中ρu为上行链路信噪比，且
优选地，在S102步骤中，用户选择方案具体步骤如下：
步骤S2a：定义u(t)表示第t个用户，其中t∈[1，2，...，M]，获取M个用户的非理想信道状态信息分别为上标(·)H表示矩阵的共轭转置运算；
步骤S2b：从用户集Q中随机选择K个用户，定义为u(1)，...，u(K)，U＝{u(1)，...，u(K)}表示随机选择K个用户的用户集，***中用户的大尺度衰落因子为b1和b2，且b1＞b2，i初始化为1，用户u(i)从剩余用户集S中选择配对用户，定义剩余用户集S＝{u(K+1)，...，u(M)}，共有M-K个用户，需满足以下条件：
其中，j∈[K+1，...，M]，m0为用户u(i)和用户u(j)的信道相关系数，为用户u(j)的估计信道，r为固定常量。j从K+1依次取值带入m(i，j)中，计算出m(i，j)与信道相关系数m0进行比较，若m(i，j)的计算结果小于等于m0，执行步骤S2c，若j取值代入m(i，j)计算出的结果大于m0，且执行步骤S2d；
步骤S2c：将j继续依次往后取值带入到m(i，j)，计算出m(i，j)的结果与信道相关系数m0比较，直到找到满足条件的j为止；
步骤S2d：用户u(i)和用户u(j)配对成功，将用户u(i)和用户u(j)组合成一组形成一个簇，j停止取值计算，执行步骤S2e；
步骤S2e：对于配对成功的用户u(i)和u(j)，估计信道矩阵分别为和则表示u(i)为同一组簇中的强用户，表示u(j)为同一组簇中的弱用户，执行步骤S2f；
步骤S2f：去掉与用户u(i)配对的用户u(j)，即用户u(j)不再参与剩余用户的配对，执行i＝i+1，执行步骤S2b，继续用户集合U中剩余用户配对，直到集合U中所有用户配对完成。
优选地，在S103步骤中，利用所筛选好用户构成的K个簇，其中每个簇有两个用户，获取基站与第k个簇中第i个用户之间的非理想估计信道向量大小为1×N，其中i∈[1，2]，k∈[1，...，K]，和分别为第k个簇中强用户和弱用户的非理想估计信道向量，最终获得所有簇中强用户的非理想估计信道矩阵矩阵大小为K×N。
优选地，在S103步骤中，发送端采用正则化迫零预编码，计算正则化参数其中ρ为信噪比，且P为下行发送功率，σ2为下行链路用户的复高斯白噪声功率，N为基站天线数，L为***用户总数，根据强用户的非理想估计信道矩阵阳正则化参数β，计算其中(·)-1表示矩阵的逆运算，定义G为N×K的发送预编码矩阵，预编码矩阵受到发送功率的限制，满足tr(GGH)≤NP，P＞0，tr(·)表示矩阵的求迹运算，根据发送预编码矩阵的约束条件，计算其中ε表示满足基站发射功率约束的归一化参数，根据前面已经计算出的结果，计算发送预编码矩阵：
其中IN为N×N的单位阵。
优选地，在S103步骤中，同组用户的功率分配因子随着用户的非理想信道状态信息变化而变化，因此计算出最佳功率分配因子，实现最优的动态功率分配，具体步骤如下：
步骤S3a：假设基站与第k个簇中第i个用户之间的真实信道为向量大小为1×N，且其中为1×N的复高斯随机向量，其元素满足0均值，方差1/N的独立同分布，Tk，i是N×N的确定性非负定矩阵。从而获得第k个簇中弱用户的真实信道向量根据发送预编码矩阵G，计算第k个簇中用户的有效功率其中Ex{f(x)}表示关于变量x对f(x)求期望，|·|2表示向量模的平方运算；
步骤S3b：利用第k个簇中弱用户的真实信道向量和发送预编码矩阵G，计算其中UB为***中其他簇对第k个簇的干扰，所有簇的强用户估计信道矩阵去掉第k个簇中强用户估计信道向量得到矩阵大小为(K-1)×N；
步骤S3c：根据第k个簇中用户的有效功率UA和簇间干扰UB，计算第k个簇中强用户的最优功率分配因子：
其中，ε表示满足基站发射功率约束的归一化参数，ρ为信噪比，且P为发射总功率，第k个簇中弱用户的最优功率分配因子为
本发明技术方案的优点主要体现在：本方法采用了更切实际的场景，即在非理想信道状态信息下，并且在***中采用了RZF预编码，同时可以将更多的功率分配给弱用户，极大的提高了小区边缘用户吞吐量，从而增强了小区边缘用户体验和服务质量，维护了***用户的公平性。
与迫零预编码相比，性能得到了显著提升，同时进行了用户选择，性能也得到一定程度的改善。本方法基于“最大化总容量”的原则，动态的分配发射功率给簇中的用户，提高了弱用户的吞吐量，维护了用户间的公平性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法的流程图。
图2为图1中S102步骤的具体实施步骤流程图。
图3为图1中S103步骤的具体实施步骤流程图。
具体实施方式
本发明的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行图示和解释。这些实施例仅是应用本发明技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。
本发明揭示了一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，基于“最大化总容量”的原则，将确保***中用户的公平性作为约束，实现对***中同一簇内用户的最优功率分配，如图1所示，该方法包括如下步骤：
S101：针对单小区多用户NOMA下行无线通信***，所有用户向基站发送上行导频，基站接收用户端发来的导频进行信道估计，获取所有用户的非理想信道状态信息；
S102：根据S101步骤中基站获取到的所有用户的非理想信道状态信息，利用用户选择方案对用户进行筛选，并把筛选好的用户组成簇；
S103：利用所筛选用户的非理想信道状态信息，计算发送预编码矩阵，依据同一簇中所有用户的总容量最大化原则，在确保***中用户公平性的约束下，计算最佳功率分配因子，然后基站按照求出的最佳功率分配结果发送信号，进行信号传输。
具体地，在步骤S101中，非理想信道状态信息的单小区多用户NOMA下行无线通信***，包括一个基站和多个用户，基站向用户端发送叠加信号，同时接收端利用连续干扰消除技术，消除簇间干扰和用户间干扰。假设基站有N根天线，用户集为Q，其中Q共有M个用户，每个用户单天线，M＞＞2K，其中＞＞表示远大于，***调度的用户总数为2K，并且满足2K＞N。用户发送上行导频给基站，每个用户发送的上行导频序列长度为Tt接收机的上行发射功率为pu，上行链路和下行链路的复高斯白噪声功率都为σ2，计算信道估计参数其中τm表示信道估计的准确度，τm∈(0，1)，∈表示属于，ρu为上行链路信噪比，且基站利用用户发送的上行导频序列，对信道进行估计，所获取的非理想信道状态信息表示为：
其中，m∈[1，2，...，M]，表示基站与第m个用户之间的估计信道，向量大小为N×1，Tm是N×N的确定性非负定矩阵，表示基站天线的发送相关矩阵，xm和vm都表示N×1的复高斯随机向量，其元素都服从0均值，方差1/N的独立同分布，表示矩阵的平方根运算。
如图2所示，为图1S102步骤中用户选择方案具体实施步骤流程图，具体包括如下步骤：
步骤201：定义u(t)表示第t个用户，其中t∈[1，2，...，M]，获取M个用户的非理想信道状态信息分别为上标(·)H表示矩阵的共轭转置运算。
步骤202：从用户集Q中随机选择K个用户，定义为u(1)，...，u(K)，U＝{u(1)，...，u(K)}表示随机选择K个用户的用户集，i初始化为1。
步骤203：假设***中用户的大尺度衰落因子为b1和b2，且b1＞b2，用户u(i)从剩余用户集S中选择配对用户，定义剩余用户集S＝{u(K+1)，...，u(M)}，其中i∈[1，2，...，K]，需满足以下条件：
其中j∈[K+1，...，M]，m0为用户u(i)和用户u(j)的信道相关系数，为用户u(j)的估计信道，r为固定常量。
步骤204：j从K+1依次取值带入m(i，j)中。
步骤205：计算出m(i，j)与信道相关系数m0进行比较，若m(i，j)的计算结果小于等于m0，且执行步骤206)，着j取值代入m(i，j)计算出的结果大于m0，执行步骤207)。
步骤206：将j继续依次往后取值带入到m(i，j)，计算出m(i，j)的结果与信道相关系数m0比较，直到找到满足条件的j为止。
步骤207：用户u(i)和用户u(j)配对成功，将用户u(i)和用户u(j)组合成一组形成一个簇，j停止取值计算。对于配对成功的用户u(i)和u(j)，估计信道矩阵分别为和则表示u(i)为同一组簇中的强用户，表示u(j)为同一组簇中的弱用户。
步骤208：去掉与用户u(i)配对的用户u(j)，即用户u(j)不再参与剩余用户的配对。
步骤209：执行i＝i+1，继续用户集合U中剩余用户配对。
步骤210：当i＞K时，集合U中所有用户配对完成，用户选择结束。
如图3所示，为图1步骤S103中计算最优功率分配因子具体实施步骤流程图，同组用户的功率分配因子随着用户的非理想信道状态信息变化而变化，因此计算出最佳功率分配因子，实现最优的动态功率分配，具体包括如下步骤：
步骤301：利用所筛选好用户构成的K个簇，其中每个簇有两个用户。获取基站与第k个簇中第i个用户之间的非理想估计信道向量大小为1×N，其中i∈[1，2]，k∈[1，...，K]，和分别为第k个簇中强用户和弱用户的非理想估计信道向量，从而获得所有簇中强用户的非理想估计信道矩阵矩阵大小为K×N。发送端采用正则化迫零预编码，计算正则化参数其中ρ为信噪比，且P为下行发送功率，σ2为下行链路用户的复高斯白噪声功率，N为基站天线数，L为***用户总数。根据强用户的非理想估计信道矩阵和正则化参数β，计算其中(·)-1表示矩阵的逆运算。定义G为N×K的发送预编码矩阵，预编码矩阵受到发送功率的限制，满足tr(GGH)≤NP，P＞0，tr(·)表示矩阵的求迹运算，根据发送预编码矩阵的约束条件，计算其中ε表示满足基站发射功率约束的归一化参数，根据前面已经计算出的结果，计算发送预编码矩阵：
其中IN为N×N的单位阵。
步骤302：假设基站与第k个簇中第i个用户之间的真实信道为向量大小为1×N，且其中为1×N的复高斯随机向量，其元素满足0均值，方差1/N的独立同分布，Tki是N×N的确定性非负定矩阵，从而获得第k个簇中弱用户的真实信道向量根据发送预编码矩阵G，计算第k个簇中用户的有效功率其中Ex{f(x)}表示关于变量x对f(x)求期望，|·|2表示向量模的平方运算。
步骤303：利用第k个簇中弱用户的真实信道向量和发送预编码矩阵G，计算其中UE为***中其他簇对第k个簇的干扰，所有簇的强用户估计信道矩阵去掉第k个簇中强用户估计信道向量得到矩阵大小为(K-1)×N。
步骤304：根据第k个簇中用户的有效功率UA和簇间干扰UB，计算第k个簇中强用户的最优功率分配因子：
其中ρ为信噪比，且P为发射总功率，第k个簇中弱用户的最优功率分配因子为
本方法在非理想信道状态信息下，在***中采用了RZF预编码，同时可以将更多的功率分配给弱用户，极大地提高了小区边缘用户吞吐量，从而增强了小区边缘用户体验和服务质量，维护了***用户的公平性。
本发明尚有多种实施方式，凡采用等同变换或者等效变换而形成的所有技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
S101：针对单小区多用户NOMA下行无线通信***，所有用户向基站发送上行导频，基站接收用户端发来的导频进行信道估计，获取所有用户的非理想信道状态信息；
S102：根据步骤S101中基站获取到的所有用户的非理想信道状态信息，利用用户选择方案对用户进行筛选，并把筛选好的用户组成簇；
S103：利用所筛选用户的非理想信道状态信息，计算发送预编码矩阵，依据同一簇中所有用户的总容量最大化原则，在确保***中用户公平性的约束下，计算最佳功率分配因子，然后基站按照求出的最佳功率分配结果发送信号，进行信号传输。
2.根据权利要求1所述的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：
在S101步骤中，该无线通信***包括一个基站和多个用户，基站向用户端发送叠加信号，发射端采用基于非理想信道状态信息的正则化迫零预编码，同时接收端利用连续干扰消除技术，消除簇间干扰和用户间干扰；假设基站有N根天线，用户集为Q，其中Q共有M个用户，每个用户单天线，M＞＞2K，其中＞＞表示远大于，***调度的用户总数为2K，并且满足2K＞N，基站利用用户发送的上行导频序列，对信道进行估计，所获取的非理想信道状态信息表示为：
其中，m∈[1，2，...，M]，表示基站与第m个用户之间的估计信道，向量大小为N×1，Tm是N×N的确定性非负定矩阵，表示基站天线的发送相关矩阵，xm和vm都表示N×1的复高斯随机向量，其元素都服从0均值，方差1/N的独立同分布，τm为信道估计参数，表示信道估计的准确度，τm∈(0，1)，∈表示属于，表示矩阵的平方根运算。
3.根据权利要求2所述的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：用户发送上行导频给基站，基站根据用户发送的已知导频来估计信道，假设每个用户发送的上行导频序列长度为Tt，接收机的上行发射功率为pu，上行链路和下行链路的复高斯白噪声功率都为σ2，计算信道估计参数其中ρu为上行链路信噪比，且
4.根据权利要求1所述的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：
在S102步骤中，用户选择方案具体步骤如下：
步骤S2a：定义u(t)表示第t个用户，其中t∈[1，2，...M]，获取M个用户的非理想信道状态信息分别为上标(·)H表示矩阵的共轭转置运算；
步骤S2b：从用户集Q中随机选择K个用户，定义为u(1)，...，u(K)，U＝{u(1)，...，u(K)}表示随机选择K个用户的用户集，***中用户的大尺度衰落因子为b1和b2，且b1＞b2，i初始化为1，用户u(i)从剩余用户集S中选择配对用户，定义剩余用户集S＝{u(K+1)，...，u(M)}，共有M-K个用户，需满足以下条件：
其中，j∈[K+1，...M]，m0为用户u(i)和用户u(j)的信道相关系数，为用户u(j)的估计信道，r为固定常量。j从K+1依次取值带入m(i，j)中，计算出m(i，j)与信道相关系数m0进行比较，若m(i，j)的计算结果小于等于m0，执行步骤S2c，若j取值代入m(i，j)计算出的结果大于m0，且执行步骤S2d；
步骤S2c：将j继续依次往后取值带入到m(i，j)，计算出m(i，j)的结果与信道相关系数m0比较，直到找到满足条件的j为止；
步骤S2d：用户u(i)和用户u(j)配对成功，将用户u(i)和用户u(j)组合成一组形成一个簇，j停止取值计算，执行步骤S2e；
步骤S2e：对于配对成功的用户u(i)和u(j)，估计信道矩阵分别为和则表示u(i)为同一组簇中的强用户，表示u(j)为同一组簇中的弱用户，执行步骤S2f；
步骤S2f：去掉与用户u(i)配对的用户u(j)，即用户u(j)不再参与剩余用户的配对，执行i＝i+1-，执行步骤S2b，继续用户集合U中剩余用户配对，直到集合U中所有用户配对完成。
5.根据权利要求1所述的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：
在S103步骤中，利用所筛选好用户构成的K个簇，其中每个簇有两个用户，获取基站与第k个簇中第i个用户之间的非理想估计信道向量大小为1×N，其中i∈[1，2]，k∈[1，...，K]，和分别为第k个簇中强用户和弱用户的非理想估计信道向量，最终获得所有簇中强用户的非理想估计信道矩阵矩阵大小为K×N。
6.根据权利要求1所述的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：
在S103步骤中，发送端采用正则化迫零预编码，计算正则化参数其中ρ为信噪比，且P为下行发送功率，σ2为下行链路用户的复高斯白噪声功率，N为基站天线数，L为***用户总数，根据强用户的非理想估计信道矩阵和正则化参数β，计算其中(·)-1表示矩阵的逆运算，定义G为N×K的发送预编码矩阵，预编码矩阵受到发送功率的限制，满足tr(GGH)≤NP，P＞0，tr(·)表示矩阵的求迹运算，根据发送预编码矩阵的约束条件，计算其中ε表示满足基站发射功率约束的归一化参数，根据前面已经计算出的结果，计算发送预编码矩阵：
其中IN为N×N的单位阵。
7.根据权利要求1所述的一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，其特征在于：
在S103步骤中，同组用户的功率分配因子随着用户的非理想信道状态信息变化而变化，因此计算出最佳功率分配因子，实现最优的动态功率分配，具体步骤如下：
步骤S3a：假设基站与第k个簇中第i个用户之间的真实信道为向量大小为1×N，且其中为1×N的复高斯随机向量，其元素满足0均值，方差1/N的独立同分布，Tk，i是N×N的确定性非负定矩阵。从而获得第k个簇中弱用户的真实信道向量根据发送预编码矩阵G，计算第k个簇中用户的有效功率其中Ex{f(x)}表示关于变量x对f(x)求期望，|·|2表示向量模的平方运算；
步骤S3b：利用第k个簇中弱用户的真实信道向量和发送预编码矩阵G，计算其中UB为***中其他簇对第k个簇的干扰，所有簇的强用户估计信道矩阵去掉第k个簇中强用户估计信道向量得到矩阵大小为(K-1)×N；
步骤S3c：根据第k个簇中用户的有效功率UA和簇间干扰UB，计算第k个簇中强用户的最优功率分配因子：
其中，ε表示满足基站发射功率约束的归一化参数，ρ为信噪比，且P为发射总功率，第k个簇中弱用户的最优功率分配因子为
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