CN112615653A - 一种大规模mu-mimo联合优化***天线数和发射功率的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大规模MU‑MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，包括步骤：建立包括发射功率和电路损耗的***功耗模型；得到对应的能效表达式；判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。建立一个多方面考虑的***功耗模型，得到相应的能效表达式，通过能效表达式判断能效函数的特性，并根据能效函数的特性判断最优解的求法，解决了MIMO***的能效优化问题，改善通信***的性能，保障最优发射功率的同时降低基站发射天线数。

Description

一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法。
背景技术
多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)能够在不增加频谱资源的前提下，提高***信道容量。其中多用户MIMO(MU-MIMO)***，通过空分复用，多个用户使用相同的时频资源进行通信，从而进一步提高了频谱效率。CN105827294A公开了一种上行大规模MIMO联合优化基站天线数和用户发射功率的方法。CN106506052A公开了一种在大规模MIMO***中基于天线选择提高通信能效的方法。主要集中在发射天线数和电路功率损耗确定后，如何选择最优的发射天线子集使***的容量最大。为了找到能效最优时的发射天线子集需要遍历搜索所有的天线子集，这样的复杂度是很高的。
发明内容
为克服上述缺陷，本发明的目的在于提供一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，以提高***容量和***能效，降低硬件成本和实现复杂度，改善通信***的通信性能、质量和传输可靠性。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，包括步骤：
建立包括发射功率和电路损耗的***功耗模型；
得到对应的能效表达式；
判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；
通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。
可选的，所述***功耗模型包括***容量和***总功耗，所述***容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000021
其中，C为***容量；Ptx为发射功率；Ntx为基站的天线数；N0B为给定带宽B下的噪声功率,α为导频长度和保护间隔的比例因子；hk,:为第k个用户的1×Ntx的信道向量；f:,k为第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵；K为接收端的单天线用户数量；所述***总功耗的表达式为Psum＝Ptx/β+Pbb+Ntx Pf+KPr；其中，Psum为***总功耗；β为功率放大器系数；Pf为每个射频链功率损耗；Pr为每个接收射频链的功率损耗；Pbb为基站功率损耗；K为接收端的单天线用户数量；所述能效表达式为U＝C/Psum，其中U为能效。
可选的，设Ntx>10K，采用迫零预编码，则***容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000022
在迫零预编码下用户间干扰I＝0。
可选的，所述基站功率损耗表达式为Pbb＝χ(Gflops)/ρ(Gflops/W)，其中，ρ为每秒执行的浮点运算次数，χ为超大规模集成电路效率，χ表示如下:
Figure BDA0002816843950000023
将χ代入Psum中，则能效表达式为：
Figure BDA0002816843950000031
那么优化问题为：
Figure BDA0002816843950000032
其中，Popt为最优的功率；Nopt为发射天线数。
可选的，所述通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率包括步骤：
将所述能效U关于Ptx的偏导函数设为η(Ptx)，初始化三个变量的值low_Ptx、mid_Ptx、high_Ptx，其中，mid_Ptx＝(high_Ptx+low_Ptx)/2；
在天线数从1到Ntx循环的过程中用二分法找出不同的天线数对应的最优的发射功率；
在最优的发射功率下计算能效表达式中的能效，得到能效最大时的发射天线数。
MIMO(Multi-InputMulti-Output)***通过在发射端和接收端配置多个天线以获得分集增益和复用增益，使***不增加带宽的情况下成倍提高信道容量和传输可靠性。大规模MIMO技术通过在基站端部署成十上百甚至上千根发射天线，充分发掘空间自由度，在同一时频资源上服务更多的用户。当使用所有的天线来进行数据传输时，大规模MIMO***的基站端需要部署和基站天线数量相等的射频链路，这会导致极大的射频链路开销，硬件成本和维护成本增多。此外，随着基站端天线数量的增多，在有限的空间中，不同天线的水平和垂直间距有可能被压缩，天线间的相关性增强，不同信道之间的信号容易受到干扰，造成一定的容量损失。传统MIMO***的天线选择问题主要集中在发射天线数和电路功率损耗确定后，如何选择最优的发射天线子集使***的容量最大。
本发明的积极有益效果：
建立一个多方面考虑的***功耗模型，得到相应的能效表达式，通过能效表达式判断能效函数的特性，并根据能效函数的特性判断最优解的求法，联合考虑发射天线数和发射功率对能效的影响，选择最优的发射天线子集使***容量最大，解决了MIMO***的能效优化问题，改善通信***的性能，保障最优发射功率的同时降低基站发射天线数。
附图说明
图1是本发明实施例1提供的一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法示意图；
图2是本发明实施例1提供的一种联合优化算法和三种非联合优化的算法的能效比较示意图；
图3是本发明实施例1提供的一种最优的发射功率与发射天线数的关系示意图；
图4是本发明实施例1提供的一种最优的发射功率下的能效和没有功率优化时的能效示意图。
具体实施方式
下面结合一些具体实施方式，对本发明做进一步说明。
实施例1
如图1和图2所示，一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，包括步骤：
S1、建立包括发射功率和电路损耗的***功耗模型；
S2、得到对应的能效表达式；
S3、判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；
S4、通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。
只对发射功率进行优化或只对天线数量进行优化的能效都是比较低的，需要综合优化，建立一个多方面考虑的***功耗模型，并得到相应的能效表达式，通过能效表达式判断能效函数的特性，并根据能效函数的特性判断最优解的求法，联合考虑发射天线数和发射功率对能效的影响，解决了MIMO***的能效优化问题，提高***容量和***能效，降低硬件成本和实现复杂度，改善通信***的通信性能、质量和传输可靠性，保障最优发射功率的同时降低基站发射天线数。
在单小区下行大规模多用户MIMO***中，假设基站有Ntx根天线，接收端有K个单天线用户，且Ntx>>K，则用户端接收的信号为
Figure BDA0002816843950000051
其中，y是K×1的接收信号向量，Ptx是发射功率，H是K×Ntx的小尺度瑞利衰落的信道矩阵。F是Ntx×K的预编码矩阵，采用迫零预编码方法，即F＝HH(HHH)-1。x是K×1的发射信号向量，n是K×1的噪声(AWGN)向量。假设发射方已经知道了完美信道状态信息。第K个用户的接收信号为
Figure BDA0002816843950000061
这里hk,:代表第k个用户的1×Ntx的信道向量，f:,k代表第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵，最后一项为用户间的干扰。
具体的，所述***功耗模型包括***容量和***总功耗，所述***容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000062
其中，C为***容量；Ptx为发射功率；Ntx为基站的天线数；N0B为给定带宽B下的噪声功率,α为导频长度和保护间隔的比例因子；hk,:为第k个用户的1×Ntx的信道向量；f:,k为第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵；K为接收端的单天线用户数量；所述***总功耗的表达式为Psum＝Ptx/β+Pbb+Ntx Pf+KPr；其中，Psum为***总功耗；β为功率放大器系数；Pf为每个射频链功率损耗；Pr为每个接收射频链的功率损耗；Pbb为基站功率损耗；K为接收端的单天线用户数量；所述能效表达式为U＝C/Psum，其中U为能效。
设Ntx>10K，采用迫零预编码，以降低误码率，则***容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000063
在迫零预编码下用户间干扰I＝0，则***容量的表达式化简为
Figure BDA0002816843950000064
所述基站功率损耗表达式为Pbb＝χ(Gflops)/ρ(Gflops/W)，其中，ρ为每秒执行的浮点运算次数，χ为超大规模集成电路效率，χ表示如下:
Figure BDA0002816843950000071
将χ代入Psum中，则能效表达式为：
Figure BDA0002816843950000072
那么优化问题为：
Figure BDA0002816843950000073
其中，Popt为最优的功率；Nopt为发射天线数。
从能效公式中可以证明当Ptx固定时能效是关于发射天线数Ntx的拟凹函数，当Ntx固定时能效是关于发射功率Ptx的拟凹函数。
求解Popt和Nopt，所述通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率包括步骤：
S41、将所述能效U关于Ptx的偏导函数设为η(Ptx)，初始化三个变量的值low_Ptx、mid_Ptx、high_Ptx，其中，mid_Ptx＝(high_Ptx+low_Ptx)/2；
S42、在天线数从1到Ntx循环的过程中用二分法找出不同的天线数对应的最优的发射功率；
S43、在最优的发射功率下计算能效表达式中的能效，得到能效最大时的发射天线数。
具体的优化算法过程如下：联合优化算法(K，Pbb,Pf已知)
Figure BDA0002816843950000081
Figure BDA0002816843950000091
如图3所示，为最优的发射功率与发射天线数的关系，最优的发射功率随着发射天线数先降低后增加，并且，用户数越多，最优发射功率会越大。如图4所示，为最优的发射功率下的能效和没有功率优化时的能效比较，在最优的发射功率算法下的最优的发射天线数是302，而没有进行功率优化的最优天线数是336，对发射功率进行优化能使用更少的发射天线数来提高***的能效。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，其特征在于，包括步骤：
建立包括发射功率和电路损耗的***功耗模型；
得到对应的能效表达式；
判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；
通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。
2.如权利要求1所述的一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，其特征在于，所述***功耗模型包括***容量和***总功耗，所述***容量的表达式为
Figure FDA0002816843940000011
其中，C为***容量；Ptx为发射功率；Ntx为基站的天线数；N0B为给定带宽B下的噪声功率,α为导频长度和保护间隔的比例因子；hk,:为第k个用户的1×Ntx的信道向量；f:,k为第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵；K为接收端的单天线用户数量；所述***总功耗的表达式为Psum＝Ptx/β+Pbb+NtxPf+KPr；其中，Psum为***总功耗；β为功率放大器系数；Pf为每个射频链功率损耗；Pr为每个接收射频链的功率损耗；Pbb为基站功率损耗；K为接收端的单天线用户数量；所述能效表达式为U＝C/Psum，其中U为能效。
3.如权利要求2所述的一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，其特征在于，设Ntx>10K，采用迫零预编码，则***容量的表达式为
Figure FDA0002816843940000021
在迫零预编码下用户间干扰I＝0。
4.如权利要求3所述的一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，其特征在于，所述基站功率损耗表达式为Pbb＝χ(Gflops)/ρ(Gflops/W)，其中，ρ为每秒执行的浮点运算次数，χ为超大规模集成电路效率，χ表示如下:
Figure FDA0002816843940000022
将χ代入Psum中，则能效表达式为：
Figure FDA0002816843940000023
那么优化问题为：
Figure FDA0002816843940000024
其中，Popt为最优的功率；Nopt为发射天线数。
5.如权利要求4所述的一种大规模MU-MIMO联合优化***天线数和发射功率的方法，其特征在于，所述通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率包括步骤：
将所述能效U关于Ptx的偏导函数设为η(Ptx)，初始化三个变量的值low_Ptx、mid_Ptx、high_Ptx，其中，mid_Ptx＝(high_Ptx+low_Ptx)/2；
在天线数从1到Ntx循环的过程中用二分法找出不同的天线数对应的最优的发射功率；
在最优的发射功率下计算能效表达式中的能效，得到能效最大时的发射天线数。
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