CN111314933B - 基于有限反馈的mu-mimo无线数据和功率传输***的能量效率提升方法 - Google Patents

基于有限反馈的mu-mimo无线数据和功率传输***的能量效率提升方法 Download PDF

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CN111314933B CN202010084062.0A CN202010084062A CN111314933B CN 111314933 B CN111314933 B CN 111314933B CN 202010084062 A CN202010084062 A CN 202010084062A CN 111314933 B CN111314933 B CN 111314933B
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Abstract

本发明提供了一种基于有限反馈的MU‑MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,通过建立***模型和资源分配,利用有限反馈的MU‑MIMO无线数据和功率传输***进行效率提升,解决了现有技术中存在完全反馈状态下的MU‑MIMO无线功率和数据传输***无法实现的问题。将复杂的分式优化问题转化为一个等价的整式表达式,然后采用拉格朗日对偶法求解。相比于在实际中假设完全反馈,本发明可获得更大的能量效率。

Description

基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效 率提升方法
技术领域
本发明涉及无线通讯技术领域,尤其涉及一种基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法。
背景技术
近年来,随着物联网(IoT)和无线功率传输技术的不断发展,无线数据和功率传输***引起了越来越多研究机构的重视。该种***一般为基站-终端模型,主要用在传感器能量受限的环境中,传感器需要接收来自基站通过无线功率传输方式发送的能量,并将该接收到的能量转换为可用能量从而支持其进行数据的采集和传输。该***通常工作在时分双工(Time Division Duplexing,TDD)模式。每一个工作周期被称做一个时隙,时隙长是T。在每个时隙τ开始的时间内能量源(基站)向终端设备发送无线功率P0,整个***工作在下行方向;在每个时隙的后T-τ时间内终端设备利用前τ时间内存储下来的能量向基站发送数据,整个***工作在上行方向。
由于多用户多输入多输出(Multi-UserMultiple InputMultiple Output)技术在用户端和基站端均采用多根天线,能极大提高能量有效性,文献(Su Pan,Jiannan Chen.AnEnergy Efficiency Maximization Scheme for the Wireless Information and PowerTransfer System With MU-MIMO Uplink Access[J].IEEE Access,2018,6:58754-58763.)中提出了完全反馈状态下的MU-MIMO***下联合优化τ和P0的能量效率最大化方法。
由于多用户在同一时隙使用相同频率,所以在MU-MIMO***中需要利用信道状态信息(Channel State Information)在基站端进行预编码,从而消除用户间的共信道干扰(Co-Channel Interference)。用户端可以通过基站端的信息反馈间接获知上行信道CSI,但是在大量用户和大量收发天线场景中,信道矩阵的规模很大,有限的上行信道频谱资源负担不起庞大的反馈量。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供了一种基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,通过建立***模型和资源分配,利用有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***进行效率提升,解决了现有技术中存在完全反馈状态下的MU-MIMO无线功率和数据传输***无法实现的问题。
本发明提供一种基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,所述方法包括以下步骤:
步骤一:建立***模型:根据工作流程协议,建立有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***下行链路模型,基站通过广播电磁辐射方式向所有用户同时进行无线能量传送,计算每个用户能够接收到用于上行数据传输的功率;建立有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路模型,利用块对角化接收检测方法降低用户间干扰,将每个用户的上行信道等效为多个平行信道,将用户可用功率分配在这些平行信道上,计算上行数据传输速率;
步骤二:资源分配:计算有限反馈场景下的MU-MIMO无线能量和数据传输***能量效率,兼顾***上下行功率切换点的上限限制,基站总发送功率上下限限制以及每个用户在一个时隙内的数据吞吐量下限限制,对上下行功率切换点和基站总发送功率进行迭代修正,得到***能量效率的最优值以及相应的***上下行功率切换点和基站总发送功率的全局联合最优解。
进一步改进在于:所述步骤二中的有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路预编码方法为在终端利用信道矩阵信息对上行传输的信号进行预编码处理,即:
Figure GDA0004216944460000031
其中Tk是预编码矩阵,为了求得Tk,现对/>
Figure GDA0004216944460000032
进行SVD分解:/>
Figure GDA0004216944460000033
由于/>
Figure GDA0004216944460000034
存在于联合矩阵/>
Figure GDA0004216944460000035
的零空间内,故利用/>
Figure GDA0004216944460000036
对用户k做预编码处理,就可以完全消除用户间的干扰,即令/>
Figure GDA0004216944460000037
可得:
Figure GDA0004216944460000038
由/>
Figure GDA0004216944460000039
可知,设计理想的预编码矩阵需要知道所有的Vk,k=1,2…,M,在用户端和基站端预存相同的码本,码本中存放的是所有可能的信道矩阵H′U,k的集合,即所有可能的HU,k的取值,其中每种可能的信道矩阵称为码字,用户端根据一定准则从码本中选出一个码字,并将码字索引反馈给基站端,基站端根据索引从码本中取出对应码字,然后利用该码字设计预编码矩阵,并通过码字中全部H′U,k得到/>
Figure GDA0004216944460000041
Figure GDA0004216944460000042
进行SVD分解可得/>
Figure GDA0004216944460000043
从中取/>
Figure GDA0004216944460000044
进一步改进在于:所述步骤一中的有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路能量效率具体为:/>
Figure GDA0004216944460000045
通过SINR可根据香农公式计算容量:
Figure GDA0004216944460000046
通过上式得出第k台终端的上行发送功率,将其平均分配到每个等效平行信道中,则有:/>
Figure GDA0004216944460000047
此时***第k台终端的上行数据速率为:/>
Figure GDA0004216944460000048
从而可以得到第k台终端设备一个时隙内在上行方向能够发送的数据总量为:/>
Figure GDA0004216944460000049
***能量效率定义为一个时隙内上行总的数据发送量与***总的能耗的比值,结合第k台终端的上行数据速率公式以及基站能量源的发送功率P0以及发送时间τ,***能量效率表示为:/>
Figure GDA00042169444600000410
进一步改进在于:所述步骤一终端利用
Figure GDA0004216944460000051
对上行传输信号做预编码,将/>
Figure GDA0004216944460000052
带入预编码处理的功率的公式可得/>
Figure GDA0004216944460000053
本发明的有益效果是:将有限反馈状态下的MU-MIMO***与无线能量/数据传输***相结合,扩大了无线能量/数据传输***的应用范围,并提出了有限反馈下多用户MIMO无线功率和数据传输***的能量效率计算方法。在有限反馈场景下对***上下行工作切换点τ以及下行发送功率P0同时进行联合优化,达到最佳的能量效率。
附图说明
图1是本发明的有限反馈场景下MU-MIMO***上下行工作流程协议示意图。
图2是本发明的有限反馈的MU-MIMO无线能量/数据传输***下行信道模型。
图3是本发明的有限反馈的MU-MIMO无线能量/数据传输***上行信道模型。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解,下面将结合实施例对本发明作进一步的详述,本实施例仅用于解释本发明,并不构成对本发明保护范围的限定。本实施例提供了一种基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,所述方法包括以下步骤:
步骤一:建立***模型:根据工作流程协议,建立有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***下行链路模型,基站通过广播电磁辐射方式向所有用户同时进行无线能量传送,计算每个用户能够接收到用于上行数据传输的功率;建立有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路模型,利用块对角化接收检测方法降低用户间干扰,将每个用户的上行信道等效为多个平行信道,将用户可用功率分配在这些平行信道上,计算上行数据传输速率;
步骤二:资源分配:计算有限反馈场景下的MU-MIMO无线能量和数据传输***能量效率,兼顾***上下行功率切换点的上限限制,基站总发送功率上下限限制以及每个用户在一个时隙内的数据吞吐量下限限制,对上下行功率切换点和基站总发送功率进行迭代修正,得到***能量效率的最优值以及相应的***上下行功率切换点和基站总发送功率的全局联合最优解。
如图1所示,有限反馈场景下多用户MIMO无线能量/数据传输***分时隙周期性工作,时隙长度为T。在每个时隙的前τ时间内,***进行下行无线能量传输;在后(T-τ)时间内,***进行上行数据传输。
τ就是上下行工作切换点。
如图2和图3所示,分别为有限反馈的多用户MIMO下行无线能量传输***和有限反馈的多用户MIMO上行数据传输信道模型图。图2中,基站侧拥有能量发射机和信息接收机,发射和接收天线数均为NT;终端总数为M,每台终端都拥有能量接收机以及信息发射机接收和发射天线数均为NR。因MIMO***中克服用户间干扰的限制,有NT>NR,NT和NR的具体关系将在下面推导给出。终端侧可用于维持其工作在激活状态的可用能量非常少,因此其需要从外界接收能量从而保证其正常的吞吐量要求。
如图1和图2所示,整个***首先工作在下行方向,基站通过广播方式向所有终端发送n组带电粒子能量波束(n是不大于NT的一个正整数)。基站侧广播的信号可以表示为:
基站侧广播的信号可以表示为:
Figure GDA0004216944460000071
其中vi(NT×1维)是第i个能量波束,si是vi的能量承载信号,是独立同分布的高斯随机变量信号,均值为0,方差为1。***下行链路基站侧总发送功率为:
Figure GDA0004216944460000072
Pmax表示基站侧可以实现的最大发送功率。
终端侧第k台终端处接收到的信号可以表示为(假设对于能量接收机来说忽略接收噪声):
Figure GDA0004216944460000073
HD,k表示第k台终端处的下行信道矩阵。下行第k台终端处的接收能量为:
Figure GDA0004216944460000074
其中0<ξ<1代表终端侧终端能量接收机的接收效率。假设总发送功率P0在每个vi,i=1,2,…,n中平均分配,同时在每个νi的每一维度中平均分配,能量波束的个数固定为
Figure GDA0004216944460000075
即/>
Figure GDA0004216944460000076
根据式(2)可以得到vi的每个分量模长均为/>
Figure GDA0004216944460000077
因此(4)式中的/>
Figure GDA0004216944460000078
可以被表示为P0的函数,为了简化表示将其表示为Fk(P0)。从而可以得到第k台终端可用于上行数据传输的功率为:
Figure GDA0004216944460000081
/>
如图1和图3所示,***随后工作在上行方向,终端侧多个终端通过SDMA(空分多址)的方式同时向基站发送数据,其空间增益可以带来较大的能量效益,但因此形成的干扰需要通过预编码的方式进行减弱。
由于终端很难承受高复杂度的运算,并且终端之间无协作关系,某一台终端很难获得其他终端的CSI。这就决定了上行***一般会在基站处进行处理以消除多用户干扰。
本实施例采用经典的BD(块对角化)接收检测算法进行上行信号检测。该算法的思想类似于下行BD预编码,将***上行信道分解为多个互不相关的SU-MIMO信道从而分别进行检测。
基站侧总的接收信号表示为:
Figure GDA0004216944460000082
其中HU,i代表终端i的上行链路MIMO信道矩阵,假设其为满秩矩阵。si代表第i台终端发送的上行数据信号,ni代表第i台终端上行信道中的加性白高斯噪声,其均值为0,协方差矩阵为
Figure GDA0004216944460000083
Figure GDA0004216944460000084
为NR维单位矩阵。
分离其余(M-1)台终端的干扰:
Figure GDA0004216944460000085
定义矩阵
Figure GDA0004216944460000086
Figure GDA0004216944460000089
其维度是/>
Figure GDA0004216944460000087
秩为/>
Figure GDA0004216944460000088
为了消除或降低用户间的干扰,需在终端利用信道矩阵信息对上行传输的信号进行预编码处理,即:
Figure GDA0004216944460000091
其中Tk是预编码矩阵,为了求得Tk,现对
Figure GDA0004216944460000092
进行SVD分解:
Figure GDA0004216944460000093
由于
Figure GDA0004216944460000094
存在于联合矩阵/>
Figure GDA0004216944460000095
的零空间内,故利用/>
Figure GDA0004216944460000096
对用户k做预编码处理,就可以完全消除用户间的干扰,即令/>
Figure GDA0004216944460000097
可得:
Figure GDA0004216944460000098
Figure GDA0004216944460000099
可知,设计理想的预编码矩阵需要知道所有的Vk,k=1,2,…,M,反馈所有的HU,k需要占用很大的上行资源,广泛采用的方法是在用户端和基站端预存相同的码本,码本中存放的是所有可能的信道矩阵H′U,k的集合,即所有可能的HU,k的取值,其中每种可能的信道矩阵称为码字,用户端根据一定准则从码本中选出一个码字,并将码字索引反馈给基站端,基站端根据索引从码本中取出对应码字,然后利用该码字设计预编码矩阵,并通过码字中全部H′U,k得到
Figure GDA00042169444600000910
对/>
Figure GDA00042169444600000911
进行SVD分解可得/>
Figure GDA00042169444600000912
从中取/>
Figure GDA00042169444600000913
终端利用
Figure GDA00042169444600000914
对上行传输信号做预编码,将/>
Figure GDA00042169444600000915
带入(8)式可得:
Figure GDA00042169444600000916
假设码字已选出,由此来推导用户SINR的表达式及其与用户容量之间的映射关系。具体的码字挑选规则在后面给出。在接收端,为了降低多用户干扰以及信道估计误差对信号检测的影响,可以利用接收机检测终端上行数据信号,检测到的估计信号可以表示为:
Figure GDA0004216944460000101
上式中,等号右边第一项为接收到的有用信号,第二项为其他用户对本用户的干扰信号,第三项为噪声信号。常用的构造矩阵gk的方法有:迫零算法(ZF准则)和最小均方误差算法(MMSE准则),但MMSE考虑了对噪声和干扰的抑制,故能取得更佳的性能。本实施例采用MMSE接收机,该接收机的原理是使估计信号和原始信号误差的平方根最小,即:
minE{||s′k-sk||2}=E{(s′k-sk)H(s′k-sk)} (12)
其中,s′k为估计信号,sk为原始信号。
将s′k=gkyk带入(12)式并进一步变形可得:
Figure GDA0004216944460000102
其中tr为矩阵的迹,再对gk求偏导并令其等于零可得:
Figure GDA0004216944460000103
为了使(21)中gk有非零解,那么等数应该小于变量的个数,因此:
Figure GDA0004216944460000104
其中,
Figure GDA0004216944460000105
表示/>
Figure GDA0004216944460000106
的秩,它随着用户数目的增加而增大,因此最大用户数M的上界即为NT/NR
Figure GDA0004216944460000111
其中β=P/(Mσ2)
再将
Figure GDA0004216944460000112
代入上式可得
Figure GDA0004216944460000113
其中
Figure GDA0004216944460000114
为用户k信道矩阵的第j个奇异值。/>
再把(17)式和
Figure GDA0004216944460000115
代入(11)式可得:
Figure GDA0004216944460000116
由上式可知MIMO信道被分解为多个等效信道,其个数是HU,k的秩,且在第j个奇异值对应的等效信道上,有用信号的功率可以表示为:
Figure GDA0004216944460000121
其中[Vk]j表示用户k信道矩阵奇异值分解所得右酉矩阵的第j列,/>
Figure GDA0004216944460000122
表示预编码矩阵的第j列。
对应的干扰信号功率和噪声功率可以分别表示为:
Figure GDA0004216944460000123
故用户k第j个等效信道上有用信号功率和干扰及噪声功率比值
Figure GDA0004216944460000124
即为:
Figure GDA0004216944460000125
由于用户相互干扰项的值远大于1/β,故为了方便分析可令:
Figure GDA0004216944460000126
由于V′i和Vi存在误差,导致求出的预编码矩阵
Figure GDA0004216944460000127
无法完全消除用户的相互干扰,只能降低干扰。干扰降低的程度取决于误差的大小,故码字的选择准则是尽可能的减小该误差,本实施例码字的挑选如下:由/>
Figure GDA0004216944460000128
可知,用户k的预编码矩阵由除了用户k之外其他用户的码字确定,而与用户k码字的选择无关;同理,用户i的预编码矩阵与用户i码字的选择无关,但与用户k码字的选择有关,故在(19)式中,用户k码字的选择只会改变分母中的/>
Figure GDA0004216944460000129
对式中其他项无影响,而分母值越小,用户的SINR就越大。
本实施例码字的挑选原则即为:
Figure GDA0004216944460000131
由于基站端只能从码本中获知用户k的码字V′k而无法获知Vk,故在基站端进行接收检测时,需利用V′k替换(19)式中的Vk
通过SINR可根据香农公式计算容量:
Figure GDA0004216944460000132
(5)式给出了第k台终端的上行发送功率,将其平均分配到每个等效平行信道中,则有:
Figure GDA0004216944460000133
此时***第k台终端的上行数据速率为:
Figure GDA0004216944460000134
从而可以得到第k台终端设备一个时隙内在上行方向能够发送的数据总量为:
Figure GDA0004216944460000135
/>
考虑到现今能源短缺的现状,在无线通信***的性能评价指标中,无论是单独考虑总能耗最小还是总吞吐量最大都不是最佳的,而应当考虑***的能量效率,即单位能量下***能够发送的数据量,单位是bits/Joule。能量效率越大,说明***越能够利用最少的能量发送最多的数据,***的性能越好。因此,本实施例提出一种多约束联合资源分配方案,兼顾***上下行工作切换点τ的上下限限制,基站总发送功率P0的上下限限制以及每个用户在一个时隙内的数据吞吐量下限限制,得到***的全局最优能量效率的资源分配方案。
***能量效率定义为一个时隙内上行总的数据发送量与***总的能耗的比值,结合式(24)以及基站能量源的发送功率P0以及发送时间τ,***能量效率可以表示为:
Figure GDA0004216944460000141
其中分子表示整个***中所有终端设备在一个时隙内的后(T-τ)时间内发送的总数据量,分母表示整个***一个时隙内的总功耗。终端侧不同的终端设备对一个时隙内的数据发送量的要求有所不同,这些要求将作为约束条件。
综上我们可以得到***能量效率优化问题表示如下:
Figure GDA0004216944460000142
s.t.Rk(T-τ)≥Bk,min,k=1,2,…,M (28)
P0≤Pmax (29)
0<τ<T (30)
其中约束条件(28)中的Bk,min表示第k台终端设备在一个时隙中的最少数据发送量;约束条件(29)表示每时隙开始的τ时间内基站侧进行无线功率传输的发送功率不超过最大限制功率;约束条件(30)表示对***工作模式切换点的限制。
由于(27)式是分数函数,可以用分数规划方法求解,即式(27)等效于
Figure GDA0004216944460000151
将其表示为ε(P0,τ)。其中q*代表当P0和τ分别取得最优解P0 *和τ*时式(26)的最优值,即能量效率的最优值,记为η(P0 *,τ*):
Figure GDA0004216944460000152
从而能量效率优化问题(27)-(30)转化为如下等效问题:
Figure GDA0004216944460000153
s.t.Rk(T-τ)≥Bk,min 0<k≤M (34)
P0≤Pmax (35)
0<τ<T (36)
式(33)是凸函数。所以式(33)-(36)是一个凸规划问题,可以利用拉格朗日乘子法求解。式(33)的拉格朗日对偶函数可以写为:
Figure GDA0004216944460000161
其中μ,ν,v1,..,vM均被称作拉格朗日乘子,并且都是非负数。记(34)-(36)的可行域为Π,式(33)的对偶问题如下:
Figure GDA0004216944460000162
在给定μ,v,v1,…,vM的情况下,最优解P0 *和τ*可以通过求解如下KKT条件而得到:
Figure GDA0004216944460000163
一种基于Dinkelbach算法的用于求解(37)式的迭代算法如下:
1)初始化所有的已知参数,设q*=1,
μ=0,ν=0,v1=0,v2=0,…,vM=0;
2)通过如下迭代公式,利用最速下降法对乘子μ,v,v1,…,vM进行更新:
μ(n+1)=[μ(n)-Δμ(Pmax-P0)]+, (40)
ω(n+1)=[ω(n)-Δω(T-τ)]+, (41)
Figure GDA0004216944460000171
Figure GDA0004216944460000172
....
Figure GDA0004216944460000173
其中n是迭代次数下标,Δμ,Δν
Figure GDA0004216944460000175
分别是各项的迭代步长,每次迭代之后n+1,[x]+代表max(x,0)。
3)联立(39)式的KKT条件求解P0和τ;
4)设一个最大容忍度t=0.01,如果:
Figure GDA0004216944460000174
则不符合要求,将q*设为:
Figure GDA0004216944460000181
并返回2)继续求解;如果
Figure GDA0004216944460000182
/>
那么此时求出的P0=P0 *和τ=τ*即为发送功率以及下行传输时间的最优解,对应的能量效率最优值为:
Figure GDA0004216944460000183
综上,本实施例在保证每终端用户每时隙上行数据发送量要求的同时兼顾***上下行工作切换点以及基站总发送功率限制,得到了在有限反馈场景下的上下行工作切换点和基站发送功率的全局最优解以及***能量效率的全局最优值。

Claims (3)

1.一种基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
步骤一:建立***模型:根据工作流程协议,建立有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***下行链路模型,基站通过广播电磁辐射方式向所有用户同时进行无线能量传送,计算每个用户能够接收到用于上行数据传输的功率;建立有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路模型,利用块对角化接收检测方法降低用户间干扰,将每个用户的上行信道等效为多个平行信道,将用户可用功率分配在这些平行信道上,计算上行数据传输速率;
步骤二:资源分配:计算有限反馈场景下的MU-MIMO无线能量和数据传输***能量效率,兼顾***上下行功率切换点的上限限制,基站总发送功率上下限限制以及每个用户在一个时隙内的数据吞吐量下限限制,对上下行功率切换点和基站总发送功率进行迭代修正,得到***能量效率的最优值以及相应的***上下行功率切换点和基站总发送功率的全局联合最优解,所述步骤一中的有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路预编码方法为在终端利用信道矩阵信息对上行传输的信号进行预编码处理,即:
Figure QLYQS_1
其中Tk是预编码矩阵,为了求得Tk,现对/>
Figure QLYQS_7
进行SVD分解:/>
Figure QLYQS_9
由于/>
Figure QLYQS_4
存在于联合矩阵/>
Figure QLYQS_5
的零空间内,故利用/>
Figure QLYQS_10
对用户k做预编码处理,就可以完全消除用户间的干扰,即令/>
Figure QLYQS_12
可得:
Figure QLYQS_2
由/>
Figure QLYQS_8
可知,设计理想的预编码矩阵需要知道所有的Vk,k=1,2,…,M,在用户端和基站端预存相同的码本,码本中存放的是所有可能的信道矩阵H′U,k的集合,即所有可能的HU,k的取值,其中每种可能的信道矩阵称为码字,用户端根据一定准则从码本中选出一个码字,并将码字索引反馈给基站端,基站端根据索引从码本中取出对应码字,然后利用该码字设计预编码矩阵,并通过码字中全部H′U,k得到/>
Figure QLYQS_11
Figure QLYQS_13
进行SVD分解可得/>
Figure QLYQS_3
从中取/>
Figure QLYQS_6
得到***能量效率优化问题表示如下:
Figure QLYQS_14
s.t.Rk(T-τ)≥Bk,min,k=1,2,...,M (28)
P0≤Pmax (29)
0<τ<T (30)
其中约束条件(28)中的Bk,min表示第k台终端设备在一个时隙中的最少数据发送量;约束条件(29)表示每时隙开始的τ时间内基站侧进行无线功率传输的发送功率不超过最大限制功率;约束条件(30)表示对***工作模式切换点的限制,其中:Huk指的是用户k的上行链路信道矩阵,Hui指的是用户i的上行链路信道矩阵,sk指的是用户k的信息,si指的是用户i的信息,nk指的是用户k的噪声,M是指多用户***所有用户的数量。
2.如权利要求1所述的所述的基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,其特征在于:所述步骤二中的有限反馈的MU-MIMO无线功率和数据传输***上行链路能量效率具体为:
Figure QLYQS_15
通过SINR可根据香农公式计算容量:/>
Figure QLYQS_16
通过上式得出第k台终端的上行发送功率,将其平均分配到每个等效平行信道中,则有:/>
Figure QLYQS_17
此时***第k台终端的上行数据速率为:/>
Figure QLYQS_18
从而可以得到第k台终端设备一个时隙内在上行方向能够发送的数据总量为:
Figure QLYQS_19
***能量效率定义为一个时隙内上行总的数据发送量与***总的能耗的比值,结合第k台终端的上行数据速率公式以及基站能量源的发送功率P0以及发送时间τ,***能量效率表示为:
Figure QLYQS_20
Figure QLYQS_21
Pkj指的是第k台终端在j等效信道上的功率,Pij指的是第i台终端在j等效信道上的功率,w指的是信道带宽,T指的是整个通信的上下行传输周期时隙。
3.如权利要求1所述的基于有限反馈的MU-MIMO无线数据和功率传输***的能量效率提升方法,其特征在于:所述步骤一终端利用
Figure QLYQS_22
对上行传输信号做预编码,将/>
Figure QLYQS_23
带入得/>
Figure QLYQS_24
/>
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