CN113923767A - 多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法 - Google Patents

多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法 Download PDF

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Abstract

本发明请求保护一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化的方法,属于载波协作非正交多址接入下行***技术领域。该方法考虑到基站发射功率、中继发射功率和用户最低速率约束条件下,通过控制基站发射功率、中继发射功率和匹配因子,最大化***的总能效。本方法首先将问题解耦成子载波用户匹配和功率分配两个子问题,基于匹配理论提出用户子载波匹配算法后,使用交替优化变量算法分配发射功率和中继放大功率,最大程度地提高***能效。本发明具有计算复杂度低,可严格保证用户最小速率需求,提高***能效的优点,特别适合多载波协作非正交多址接入下行网络。

Description

多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法
技术领域
本发明属于载波协作非正交多址接入下行***技术领域,具体地,涉及多载波协作非正交多址接入下行***中的能效最大化的功率控制方法。
背景技术
随着下一代移动互联网时代的到来,海量物联网设备的接入势必会引起流量拥塞,因此,非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术作为一种新型的多址接入手段通过在功率域将用户复用,在物理层传输叠加编码后的信号,最后在接收端通过串行干扰消除(Successive Interference cancellation,SIC)技术来对各个用户的信息进行解码,比起传统的正交多址接入技术(Orthogonal Multiple Access,OMA),NOMA具有更高的频谱效率和能量效率,因此将NOMA技术与传统移动通信的其他技术相结合已经成为国内外研究的趋势。
多载波技术通过将一个子载波划分成多个子载波来传输信息,子载波之间的用户的干扰可以被避免,因此能够在有限频谱资源下提高***容量。协作通信在无线通信中应用广泛,在源节点和目的节点中增设中继有助于提升***可靠性和其容量,还可以抵抗多径衰落,提升***性能。
在NOMA***中,由于在发送端需要将不同用户的信息进行叠加编码,即在功率域复用不用的用户,从而进行数据传输,因此如何分配功率是影响***性能的一个关键性因素。
目前,大多数学者在研究NOMA***中的功率分配问题时,大多都是以单载波、传统单跳网络中的场景中进行分析,并未将NOMA资源分配问题与多载波和协作通信相结合考虑。而在实际的无线通信中,在不同的场景中需要针对其周围环境特点架设中继,与此同时,采用多载波技术能够在较少的频谱资源下充分提升***性能。
因此,针对NOMA***中,有必要在保证用户最小速率需求的条件下,研究基于多载波协作非正交多址接入下行***中的功率控制方法。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种最大化能效的方法,该方法将能效问题分解成两个子算法,先进行用户载波匹配,再进行功率分配,具有计算复杂度低、收敛次数少、适合多载波协作非正交多址接入***网络的特点。本发明的技术方案如下:
一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其包括以下步骤:
101、初始化子载波个数和用户个数和位置,生成基站和中继的位置,基站和中继获取用户的信道状态信息,确定每个用户的信道增益,将用户按照信道增益降序进行排序,建立优化问题;
102、根据用户的信道增益,生成每个用户和每个子载波的偏好列表,初始化匹配列表和未匹配列表,匹配列表用于记录每个子载波上的用户匹配情况,未匹配列表用于记录未被匹配到子载波上的用户;
103、执行双边匹配算法;
104、根据上述匹配结果得出整个***的能效表达式;
105、基于变量替换、连续凸逼近和分式规划方法进行用户功率和中继功率分配,计算出***能效值。
进一步的,所述步骤101中初始化用户数为K,子载波数为N,令
Figure BDA0003275125230000021
表示用户集,
Figure BDA0003275125230000022
表示子载波集,信息传输需要经过两个阶段,在第一个时隙,基站发送广播信号:
Figure BDA0003275125230000023
式中
Figure BDA0003275125230000024
是用户k在载波的发射功率,
Figure BDA0003275125230000025
是数据符号,且满足
Figure BDA0003275125230000026
基站和中继之间的信道表示为:hSR n,中继和用户之间的信道被表示为:gRk n,因此在中继处接收到来自基站的信号为:
Figure BDA0003275125230000027
其中
Figure BDA0003275125230000028
是加性高斯白噪声,σ2是噪声的方差;
在第二时隙,中继使用AF协议发送信号到第k个用户,则第k个用户在第n条子载波上接收的信号
Figure BDA0003275125230000031
为:
Figure BDA0003275125230000032
式中βn表示在子载波n上中继的放大因子,其与
Figure BDA0003275125230000033
的关系如下:
Figure BDA0003275125230000034
式中
Figure BDA0003275125230000035
是中继在第n条子载波上的发射功率,
Figure BDA0003275125230000036
是用户k上的加性高斯白噪声。
进一步的,假设在子载波n上K个用户的信道升序排列,第k个用户可以首先解码,把第i个用户的信息当作噪声,解码成功后,从接收信号中删除已解码的第k个用户的信息,然后循环此操作过程,直至成功解码所有的用户信息;
因此,用户k在子载波n上的SINR为:
Figure BDA0003275125230000037
用户k在子载波n上可实现的和速率为:
Figure BDA0003275125230000038
系数1/2是因为基站到用户的信号传递需要两个时隙,***总和速率为:
Figure BDA0003275125230000039
其中,
Figure BDA00032751252300000310
表示子载波n是否匹配给用户k;
建立优化问题:
Figure BDA0003275125230000041
s.t.
Figure BDA0003275125230000042
Figure BDA0003275125230000043
Figure BDA0003275125230000044
Figure BDA0003275125230000045
Figure BDA0003275125230000046
Figure BDA0003275125230000047
其中,
Figure BDA0003275125230000048
是基站给第k个用户在子载波n上发送的功率,
Figure BDA0003275125230000049
为基站给子载波n分配的功率,
Figure BDA00032751252300000410
为匹配因子,Rn为子载波n的速率,
Figure BDA00032751252300000411
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;
式中,C1为基站最大传输功率约束,Psmax表示基站的最大传输功率;C2为中继最大发射功率约束,Prmax表示中继进行放大转发协议时的最大发射功率;C3为匹配约束,
Figure BDA00032751252300000412
表示匹配因子,即1表示用户k占据此子载波n,0表示用户k未占用此子载波n;C4为每个子载波能够匹配的最大用户数为2;C5为每个用户的最小速率需求约束,Rk min表示用户的最小速率需求;C6为所有功率的非负约束。
进一步的,所述步骤102根据用户的信道增益,生成每个用户和每个子载波的偏好列表,具体包括:首先将第k个用户表示为UTk,将第n条子载波表示为SCn,假设子载波数和用户数满足K=2N,如果UTk被分配到SCn则说明UTk与SCn相互匹配,基于完美信道状态信息,用户和子载波的偏好列表被表示为:
PF_UT=[PF_UT(1),...,PF_UT(k),...,PF_UT(K)]T
PF_SC=[PF_SC(1),...,PF_SC(n),...,PF_SC(N)]T
其中PF_UT(k)和PF_SC(n)分别是用户UTk和子载波SCn的偏好列表,如果UTk在SCi上的信道增益比在SCj上高,UTk优先选择SCi而不是SCj,表示为:
Figure BDA0003275125230000051
Figure BDA0003275125230000052
Figure BDA0003275125230000053
分别表示中继到用户的信道增益。
进一步的,所述步骤103执行双边匹配算法,具体包括:
每个用户根据其偏好列表发送匹配请求给其最优先选择的子载波,然后子载波再去选择用户;如果子载波的匹配列表数小于2时,子载波将此用户添加到其匹配列表上;如果子载波的匹配列表数等于2时,通过
Figure BDA0003275125230000054
式中
Figure BDA0003275125230000055
表示用户1和用户2在该子载波上能效值,P1 n=P2 n=1/2Pn是基站给两个用户在子载波n上发送的功率,
Figure BDA0003275125230000056
为基站给子载波n分配的功率,
Figure BDA0003275125230000057
为匹配因子,
Figure BDA0003275125230000058
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;分别计算三个用户两两配对到该载波上的能效值,计算能效值时,每个子载波分配相同的功率Pn=Psmax/N,Pr n=Prmax/N,式中Pr n表示中继分配给子载波n的功率,Prmax表示中继所能分配给所有子载波功率的最大值,子载波选择最大的能效值的用户组合作为该子载波的匹配列表并更新,更新未匹配列表;成功匹配到子载波n的两个用户等分功率P1 n=P2 n=1/2Pn,被拒绝的用户从其偏好列表中将该子载波删除;如果优选子载波的用户数超过3个,则仍然使用以上方法去比较其中任意两个用户匹配子载波的能效值,以此方法选出与子载波匹配的用户;其余每一条子载波都按照该方法与剩下的用户进行匹配,直到所有用户都成功匹配到子载波,则匹配算法完毕。
进一步的,所述步骤104、根据上述匹配结果写出整个***的能效表达式,具体为:
能效表达式表示为:
Figure BDA0003275125230000061
s.t.
Figure BDA0003275125230000062
Figure BDA0003275125230000063
Figure BDA0003275125230000064
Figure BDA0003275125230000065
其中,
Figure BDA0003275125230000066
是基站给第k个用户在子载波n上发送的功率,
Figure BDA0003275125230000067
为基站给子载波n分配的功率,Rn为子载波n的速率,
Figure BDA0003275125230000068
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;
将离散变量约束由双边匹配算法解决,其中上述公式中的信噪比重新改写为:
Figure BDA0003275125230000069
其中A1,A2和A分别表示为:
Figure BDA00032751252300000610
Figure BDA00032751252300000611
因此约束C2和C3可以改写为
Figure BDA00032751252300000612
之后,引入指数函数替换变量,令
Figure BDA00032751252300000613
因此
Figure BDA00032751252300000614
Figure BDA00032751252300000615
又可以重新改写为
Figure BDA00032751252300000616
Figure BDA00032751252300000617
其中
Figure BDA00032751252300000618
再令
Figure BDA00032751252300000619
将该优化问题重新改写为:
Figure BDA0003275125230000071
s.t.
Figure BDA0003275125230000072
Figure BDA0003275125230000073
Figure BDA0003275125230000074
Figure BDA0003275125230000075
Figure BDA0003275125230000076
Figure BDA0003275125230000077
引入泰勒展开式
Figure BDA0003275125230000078
将上述问题重新改写为该问题的下界:
Figure BDA0003275125230000079
s.t.
Figure BDA00032751252300000710
Figure BDA00032751252300000711
Figure BDA00032751252300000712
Figure BDA00032751252300000713
Figure BDA00032751252300000714
Figure BDA00032751252300000715
式中,
Figure BDA0003275125230000081
Figure BDA0003275125230000082
其中,
Figure BDA0003275125230000083
分别表示中继和基站分配的功率,
Figure BDA0003275125230000084
分别表示用户的信噪比,
Figure BDA0003275125230000085
为第q次迭代的初始点。
进一步的,所述步骤105、基于变量替换、连续凸逼近和分式规划方法进行用户功率和中继功率分配,计算出***能效值,具体包括:
首先由优化问题形式可知,该问题为一个分子凹,分母凸的凸约束多比率问题,基于分式规划理论,引入变量λn将目标函数改写成:
Figure BDA0003275125230000086
s.t.
Figure BDA0003275125230000087
Figure BDA0003275125230000088
Figure BDA0003275125230000089
Figure BDA00032751252300000810
Figure BDA00032751252300000811
Figure BDA00032751252300000812
其中,
Figure BDA00032751252300000813
λn为引入的辅助变量,
Figure BDA00032751252300000814
分别表示中继和基站分配的功率,
Figure BDA00032751252300000815
分别表示用户的信噪比,
Figure BDA00032751252300000816
Figure BDA00032751252300000817
初始化迭代容忍因子ε和最大迭代次数qmax,将功率分配初始值设置为0,每一次计算能效值并更新λn,直到两次迭代单位模值之差小于迭代容忍因子或达到最大迭代次数,输出功率值。
本发明的优点及有益效果如下:
本发明在考虑多载波协作NOMA的情况下,基于匹配理论和分式规划方法,传统方法是将该匹配问题转化离散变量约束问题,但本发明采用基于Gale-shapely匹配理论进行求解,首先根据信道增益分别列出用户和子载波的偏好列表将用户与子载波进行配对,如果子载波的匹配列表数小于2时,子载波将此用户添加到其匹配列表上;如果子载波的匹配列表数等于2时,通过
Figure BDA0003275125230000091
式中
Figure BDA0003275125230000092
表示用户1和用户2在该子载波上能效值,P1 n=P2 n=1/2Pn是基站给两个用户在子载波n上发送的功率,
Figure BDA0003275125230000093
为基站给子载波n分配的功率,
Figure BDA0003275125230000094
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;分别计算三个用户两两配对到该载波上的能效值,子载波选择最大的能效值的用户组合作为该子载波的匹配列表并更新,更新未匹配列表;成功匹配到子载波n的两个用户等分功率P1 n=P2 n=1/2Pn,被拒绝的用户从其偏好列表中将该子载波删除;如果优选子载波的用户数超过3个,则仍然使用以上方法去比较其中任意两个用户匹配子载波的能效值,以此方法选出与子载波匹配的用户;其余每一条子载波都按照该方法与剩下的用户进行匹配,直到所有用户都成功匹配到子载波,最后计算每个子载波上上的能效值
Figure BDA0003275125230000095
之后通过一系列变量改写将约束转换成凸集,因此转化为等价问题
Figure BDA0003275125230000101
s.t.
Figure BDA0003275125230000102
Figure BDA0003275125230000103
Figure BDA0003275125230000104
Figure BDA0003275125230000105
Figure BDA0003275125230000106
Figure BDA0003275125230000107
式中
Figure BDA0003275125230000108
其中
Figure BDA0003275125230000109
再通过分式规划方法将上述目标函数改写为一个分子凹,分母凸的凸约束多比率问题,创新地采用基于分式规划理论进行功率分配,引入变量λn将目标函数改写成:
Figure BDA00032751252300001010
s.t.
Figure BDA00032751252300001011
Figure BDA00032751252300001012
Figure BDA00032751252300001013
Figure BDA00032751252300001014
Figure BDA00032751252300001015
Figure BDA00032751252300001016
其中,
Figure BDA0003275125230000111
λn为引入的辅助变量,
Figure BDA0003275125230000112
分别表示中继和基站分配的功率,
Figure BDA0003275125230000113
分别表示用户的信噪比,
Figure BDA0003275125230000114
Figure BDA0003275125230000115
最后本发明所提供的方法具有复杂度低,收敛次数少的特点,相比于其他方案能在保证用户最小速率需求的基础上最大化***的能量效率,特别适合下行多载波协作NOMA网络,具有较好的可行性和实用性。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例多载波协作非正交多址接入下行***链路模型;
图2为本发明中基站的发射功率对***能效的影响;
图3为本发明中用户最小速率需求与***能效的影响;
图4为本发明中电路恒定损耗与***能耗的影响;
图5为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是:
本发明公开多载波协作非正交多址接入下行***的能效最大化方法,包括:
初始化用户个数和子载波个数,基站和中继获取用户的信道状态信息,确定每个用户的信道增益,将用户按照信道增益降序进行排序,建立优化问题;根据用户的信道增益,生成每个用户和每个子载波的偏好列表。初始化匹配列表和未匹配列表,匹配列表用于记录每个子载波上的用户匹配情况,未匹配列表用于记录未被匹配到子载波上的用户;执行双边匹配算法;根据上述匹配结果写出整个***的能效表达式;基于分式规划理论进行用户功率和中继功率分配。本发明所提供的方法具有复杂度低,收敛次数少的特点,相比于其他方案能在保证用户速率需求的基础上最大化***的能量效率,适合下行多载波协作NOMA网络,具有较好的可行性和实用性。
本实施为多载波协作非正交多址接入下行***的能效最大化方法,在多载波协作非正交多址接入下行***中,包含一个基站和一个中继,有K个用户,N个子载波,用户随机分布在半径为130米的服务范围内,信号由基站发送给中继,中继采用放大转发协议将信号发送给用户。基站到中继的信道增益可表示成:
Figure BDA0003275125230000121
中继到用户的增益可表示成:
Figure BDA0003275125230000122
其中fSR和fRk是瑞利衰落系数,dSR和dRk分别表示基站到中继和中继到用户之间的距离,α为路径损耗因子,设置为2。βSR和βRk分别为在dSR和dRk为1米时的信道增益,均为0.1。***带宽B为5M Hz,加性高斯白噪声能量谱密度为-174dBm/Hz。迭代容忍因子ε为10-6,最大迭代次数qmax为100次。
下面结合上述具体实例对本发明所述提供一种多载波协作非正交多址接入下行***中的能效最大化的方法做详细说明:
(1)假设在理想信道状态信息的情况下,满足用户最小速率需求,使***能效最大化的优化问题如下表示:
Figure BDA0003275125230000131
s.t.
Figure BDA0003275125230000132
Figure BDA0003275125230000133
Figure BDA0003275125230000134
Figure BDA0003275125230000135
Figure BDA0003275125230000136
Figure BDA0003275125230000137
式中,C1为基站最大传输功率约束,Psmax表示基站的最大传输功率;C2为中继最大发射功率约束,Prmax表示中继进行放大转发协议时的最大发射功率;C3为匹配约束,
Figure BDA0003275125230000138
表示匹配因子,即1表示用户k占据此子载波n,0表示用户k未占用此子载波n;C4为每个子载波能够匹配的最大用户数为2;C5为每个用户的最小速率需求约束,Rk min表示用户的最小速率需求;C6为所有功率的非负约束。
(2)将上述建立的优化问题解耦成两部分,第一部分为子载波与用户之间的匹配问题。首先将第k个用户表示为UTk,将第n条子载波表示为SCn,假设子载波数和用户数满足K=2N,如果UTk被分配到SCn则说明UTk与SCn相互匹配,基于完美信道状态信息,用户和子载波的偏好列表被表示为:
PF_UT=[PF_UT(1),...,PF_UT(k),...,PF_UT(K)]T
PF_SC=[PF_SC(1),...,PF_SC(n),...,PF_SC(N)]T
其中PF_UT(k)和PF_SC(n)分别是UTk和SCn的偏好列表,如果UTk在SCi上的信道增益比在SCj上高,UTk优先选择SCi而不是SCj,表示为:
Figure BDA0003275125230000141
例如,考虑4个用户和2个子载波,其信道增益矩阵为:
H=[0.227,0.335;0.767,0.590;0.684,0.458;0.195,0.658]
其中行索引表示用户,列索引表示子载波,因此,得到用户的偏好列表:
PF_UT(1)=[2 1]T;PF_UT(2)=[1 2]T;PF_UT(3)=[1 2]T;PF_UT(4)=[2 1]T
每个用户根据其偏好列表发送匹配请求给其最优先选择的子载波,然后子载波再去选择用户。如果子载波的匹配列表数小于2时,子载波将此用户添加到其匹配列表上;如果子载波的匹配列表数等于2时,分别计算三个用户两两配对到该载波上的能效值,计算能效值时,每个子载波分配相同的功率Pn=Psmax/N,Pr n=Prmax/N,子载波选择最大的能效值的用户组合作为该子载波的匹配列表并更新,更新未匹配列表。成功匹配到子载波n的两个用户等分功率P1 n=P2 n=1/2Pn,被拒绝的用户从其偏好列表中将该子载波删除。
(3)子载波与用户匹配过程完毕,进行功率分配部分。首先将该问题表述为:
Figure BDA0003275125230000142
s.t.
Figure BDA0003275125230000143
Figure BDA0003275125230000144
Figure BDA0003275125230000145
Figure BDA0003275125230000146
其中C1、C2、C3和C4的表达式与步骤101中对应的含义的相同,将离散变量约束由上述双边匹配算法解决。经过变量替换改写,将该优化问题重新改写为:
Figure BDA0003275125230000151
s.t.
Figure BDA0003275125230000152
Figure BDA0003275125230000153
Figure BDA0003275125230000154
Figure BDA0003275125230000155
Figure BDA0003275125230000156
Figure BDA0003275125230000157
式中,
Figure BDA0003275125230000158
Figure BDA0003275125230000159
Figure BDA00032751252300001510
其中,
Figure BDA00032751252300001511
Figure BDA00032751252300001512
为第q次迭代的初始点。
首先由优化问题形式可知,该问题为一个分子凹,分母凸的凸约束多比率问题。基于分式规划理论,引入变量λn将目标函数改写成:
Figure BDA0003275125230000161
s.t.
Figure BDA0003275125230000162
Figure BDA0003275125230000163
Figure BDA0003275125230000164
Figure BDA0003275125230000165
Figure BDA0003275125230000166
Figure BDA0003275125230000167
初始化迭代容忍因子ε和最大迭代次数qmax。将功率分配初始值设置为0,更新λn,直到两次迭代单位模值之差小于迭代容忍因子即
Figure BDA0003275125230000168
或达到最大迭代次数qmax,输出功率值
Figure BDA0003275125230000169
并计算能效值。
算法结束。
在本实施例中,图1为本发明提供实例多载波协作非正交多址接入下行***链路模型。图2为本发明中基站的发射功率对***能效的影响。图3为本发明中用户最小速率需求与***能效的影响。图4为本发明中电路恒定损耗与***能耗的影响。由图2可知,与三种对比方案相比,该算法的提出的方案所得到的***能效随着基站的最大传输功率的增加而增加,且能效均高于三种对比方案。由图3可知,与三种对比方案相比,该算法的提出的方案所得到的***能效随着用户的最小速率需求的增加而降低,且能效均高于三种对比方案。由图4可知,与三种对比方案相比,该算法的提出的方案所得到的***能效随着***内电路的损耗的增加而降低,且能效均高于三种对比方案。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后,技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (7)

1.一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,包括以下步骤:
101、初始化子载波个数和用户个数和位置,生成基站和中继的位置,基站和中继获取用户的信道状态信息,确定每个用户的信道增益,将用户按照信道增益降序进行排序,建立优化问题;
102、根据用户的信道增益,生成每个用户和每个子载波的偏好列表,初始化匹配列表和未匹配列表,匹配列表用于记录每个子载波上的用户匹配情况,未匹配列表用于记录未被匹配到子载波上的用户;
103、执行双边匹配算法;
104、根据上述匹配结果得出整个***的能效表达式;
105、基于变量替换、连续凸逼近和分式规划方法进行用户功率和中继功率分配,计算出***能效值。
2.根据权利要求1所述的一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,所述步骤101中初始化用户数为K,子载波数为N,令
Figure FDA0003275125220000011
表示用户集,
Figure FDA0003275125220000012
表示子载波集,信息传输需要经过两个阶段,在第一个时隙,基站发送广播信号:
Figure FDA0003275125220000013
式中
Figure FDA0003275125220000014
是用户k在载波的发射功率,
Figure FDA0003275125220000015
是数据符号,且满足
Figure FDA0003275125220000016
基站和中继之间的信道表示为:hSR n,中继和用户之间的信道被表示为:gRk n,因此在中继处接收到来自基站的信号为:
Figure FDA0003275125220000017
其中
Figure FDA0003275125220000018
是加性高斯白噪声,σ2是噪声的方差;
在第二时隙,中继使用AF协议发送信号到第k个用户,则第k个用户在第n条子载波上接收的信号
Figure FDA0003275125220000019
为:
Figure FDA00032751252200000110
式中βn表示在子载波n上中继的放大因子,其与
Figure FDA00032751252200000111
的关系如下:
Figure FDA0003275125220000021
式中
Figure FDA0003275125220000022
是中继在第n条子载波上的发射功率,
Figure FDA0003275125220000023
是用户k上的加性高斯白噪声。
3.根据权利要求2所述的一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,假设在子载波n上K个用户的信道升序排列,第k个用户可以首先解码,把第i个用户的信息当作噪声,解码成功后,从接收信号中删除已解码的第k个用户的信息,然后循环此操作过程,直至成功解码所有的用户信息;
因此,用户k在子载波n上的SINR为:
Figure FDA0003275125220000024
用户k在子载波n上可实现的和速率为:
Figure FDA0003275125220000025
系数1/2是因为基站到用户的信号传递需要两个时隙,***总和速率为:
Figure FDA0003275125220000026
其中,
Figure FDA0003275125220000027
表示子载波n是否匹配给用户k;
建立优化问题:
Figure FDA0003275125220000031
s.t.
C1:
Figure FDA0003275125220000032
C2:
Figure FDA0003275125220000033
C3:
Figure FDA0003275125220000034
C4:
Figure FDA0003275125220000035
C5:
Figure FDA0003275125220000036
C6:
Figure FDA0003275125220000037
其中,
Figure FDA0003275125220000038
是基站给第k个用户在子载波n上发送的功率,
Figure FDA0003275125220000039
为基站给子载波n分配的功率,
Figure FDA00032751252200000310
为匹配因子,Rn为子载波n的速率,
Figure FDA00032751252200000311
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;
式中,C1为基站最大传输功率约束,Psmax表示基站的最大传输功率;C2为中继最大发射功率约束,Prmax表示中继进行放大转发协议时的最大发射功率;C3为匹配约束,
Figure FDA00032751252200000312
表示匹配因子,即1表示用户k占据此子载波n,0表示用户k未占用此子载波n;C4为每个子载波能够匹配的最大用户数为2;C5为每个用户的最小速率需求约束,Rk min表示用户的最小速率需求;C6为所有功率的非负约束。
4.根据权利要求3所述的一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,所述步骤102根据用户的信道增益,生成每个用户和每个子载波的偏好列表,具体包括:首先将第k个用户表示为UTk,将第n条子载波表示为SCn,假设子载波数和用户数满足K=2N,如果UTk被分配到SCn则说明UTk与SCn相互匹配,基于完美信道状态信息,用户和子载波的偏好列表被表示为:
PF_UT=[PF_UT(1),...,PF_UT(k),...,PF_UT(K)]T
PF_SC=[PF_SC(1),...,PF_SC(n),...,PF_SC(N)]T
其中PF_UT(k)和PF_SC(n)分别是用户UTk和子载波SCn的偏好列表,如果UTk在SCi上的信道增益比在SCj上高,UTk优先选择SCi而不是SCj,表示为:
Figure FDA0003275125220000041
Figure FDA0003275125220000042
Figure FDA0003275125220000043
分别表示中继到用户的信道增益。
5.根据权利要求4所述的一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,所述步骤103执行双边匹配算法,具体包括:
每个用户根据其偏好列表发送匹配请求给其最优先选择的子载波,然后子载波再去选择用户;如果子载波的匹配列表数小于2时,子载波将此用户添加到其匹配列表上;如果子载波的匹配列表数等于2时,通过
Figure FDA0003275125220000044
式中
Figure FDA0003275125220000045
表示用户1和用户2在该子载波上能效值,P1 n=P2 n=1/2Pn是基站给两个用户在子载波n上发送的功率,
Figure FDA0003275125220000046
为基站给子载波n分配的功率,
Figure FDA0003275125220000047
为匹配因子,
Figure FDA0003275125220000048
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;分别计算三个用户两两配对到该载波上的能效值,计算能效值时,每个子载波分配相同的功率Pn=Psmax/N,Pr n=Prmax/N,式中Pr n表示中继分配给子载波n的功率,Prmax表示中继所能分配给所有子载波功率的最大值,子载波选择最大的能效值的用户组合作为该子载波的匹配列表并更新,更新未匹配列表;成功匹配到子载波n的两个用户等分功率P1 n=P2 n=1/2Pn,被拒绝的用户从其偏好列表中将该子载波删除;如果优选子载波的用户数超过3个,则仍然使用以上方法去比较其中任意两个用户匹配子载波的能效值,以此方法选出与子载波匹配的用户;其余每一条子载波都按照该方法与剩下的用户进行匹配,直到所有用户都成功匹配到子载波,则匹配算法完毕。
6.根据权利要求5所述的一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,所述步骤104、根据上述匹配结果写出整个***的能效表达式,具体为:
能效表达式表示为:
Figure FDA0003275125220000051
s.t.
C1:
Figure FDA0003275125220000052
C2:
Figure FDA0003275125220000053
C3:
Figure FDA0003275125220000054
C4:
Figure FDA0003275125220000055
其中,
Figure FDA0003275125220000056
是基站给第k个用户在子载波n上发送的功率,
Figure FDA0003275125220000057
为基站给子载波n分配的功率,Rn为子载波n的速率,
Figure FDA0003275125220000058
为第k个用户在第n个子载波上的信噪比;
将离散变量约束由双边匹配算法解决,其中上述公式中的信噪比重新改写为:
Figure FDA0003275125220000059
其中A1,A2和A分别表示为:
Figure FDA00032751252200000510
Figure FDA00032751252200000511
因此约束C2和C3可以改写为
Figure FDA00032751252200000512
之后,引入指数函数替换变量,令
Figure FDA00032751252200000513
因此
Figure FDA00032751252200000514
Figure FDA00032751252200000515
又可以重新改写为
Figure FDA00032751252200000516
Figure FDA00032751252200000517
其中
Figure FDA00032751252200000518
再令
Figure FDA00032751252200000519
将该优化问题重新改写为:
Figure FDA0003275125220000061
s.t.
C1:
Figure FDA0003275125220000062
C2:
Figure FDA0003275125220000063
C3:
Figure FDA0003275125220000064
C4:
Figure FDA0003275125220000065
C5:
Figure FDA0003275125220000066
C6:
Figure FDA0003275125220000067
引入泰勒展开式
Figure FDA0003275125220000068
将上述问题重新改写为该问题的下界:
Figure FDA0003275125220000069
s.t.
C1:
Figure FDA00032751252200000610
C2:
Figure FDA00032751252200000611
C3:
Figure FDA00032751252200000612
C4:
Figure FDA00032751252200000613
C5:
Figure FDA00032751252200000614
C6:
Figure FDA00032751252200000615
式中,
Figure FDA0003275125220000071
Figure FDA0003275125220000072
其中,
Figure FDA0003275125220000073
分别表示中继和基站分配的功率,
Figure FDA0003275125220000074
分别表示用户的信噪比,
Figure FDA0003275125220000075
为第q次迭代的初始点。
7.根据权利要求6所述的一种多载波协作非正交多址接入***能效最大化方法,其特征在于,所述步骤105、基于变量替换、连续凸逼近和分式规划方法进行用户功率和中继功率分配,计算出***能效值,具体包括:
首先由优化问题形式可知,该问题为一个分子凹,分母凸的凸约束多比率问题,基于分式规划理论,引入变量λn将目标函数改写成:
Figure FDA0003275125220000076
s.t.
C1:
Figure FDA0003275125220000077
C2:
Figure FDA0003275125220000078
C3:
Figure FDA0003275125220000079
C4:
Figure FDA00032751252200000710
C5:
Figure FDA00032751252200000711
C6:
Figure FDA00032751252200000712
其中,
Figure FDA00032751252200000713
λn为引入的辅助变量,
Figure FDA00032751252200000714
分别表示中继和基站分配的功率,
Figure FDA00032751252200000715
分别表示用户的信噪比,
Figure FDA00032751252200000716
Figure FDA00032751252200000717
初始化迭代容忍因子ε和最大迭代次数qmax,将功率分配初始值设置为0,每一次计算能效值并更新λn,直到两次迭代单位模值之差小于迭代容忍因子或达到最大迭代次数,输出功率值。
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