CN115514397A - 基于动态射频链提升毫米波mimo***能效的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效的方法,首先计算得到毫米波MIMO***的射频链路数NRF的可行空间下所对应的频谱效率SE与能量效率EE的所有可行解SEi和EEi;将SE和EE的所有可行解统一映射到[0,1]区间上,得到归一化后的和然后对毫米波MIMO***的能效优化问题进行建模:在射频链路数的可行空间内,将各射频链路数所对应的频谱效率和能量效率归一化后的和作为可行点将归一化后的数据分布范围的最大极限值作为理想点Rideal,Rideal=(1,1),求解可行点与理想点之间距离最小化问题;找到在射频链路数的可行空间内距离理想点最近的可行点,该可行点所对应的的射频链路数值以及频谱效率SE和能量效率EE即为最优值。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效的方法。
背景技术
随着移动通信技术的迅速发展,智能终端的快速普及,移动数据容量需求正以惊人的速度增加。毫米波因其本身丰富的频谱资源被视为第五代移动通信***中解决容量需求的关键技术之一。毫米波的使用虽然带来了更广阔的带宽,却也因其波长较短而饱受传输损耗之苦。因此,现有技术提出了毫米波多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)***。在传统的毫米波MIMO***中,每根天线都有对应的基带和射频链路结构,这些射频链路不仅造价昂贵而且功耗较大,在配置较多天线的毫米波通信***中采用这种预编码结构是不切实际的。为解决上述问题,学术界提出在毫米波MIMO***中采用混合预编码结构。该结构对于射频链路数目的要求远远小于天线的数目,从而降低通信***对硬件成本的要求,同时也没有对***的性能造成明显的损失。
近年来,由于能源短缺以及温室效应的影响,通信***的能耗问题也受到越来越多的关注。能量效率(energy efficiency,EE)作为权衡***容量和***能耗的性能指标,成为未来无线通信研究的热点之一。目前,有大量文献对能效优化问题进行了广泛研究。而在以往的学术研究中,往往忽略功耗问题而把频谱效率作为衡量无线通信网络性能的主要指标。众所周知,在实现5G***高频谱效率(spectral efficiency,SE)的同时,功耗也会急剧增加。因此,尚缺乏简单有效的实现高EE,同时保持良好SE的***解决方案。
在毫米波通信***下新型混合预编码结构的提出为能效优化问题带来了更多新的挑战:(1)模拟预编码器的恒模约束为原目标函数带来了非凸限制;(2)考虑到硬件成本和功耗,射频链路数对***能效有很大影响,虽然目前已有少部分文献关注毫米波MIMO混合预编码***下的能效优化问题,但已有文献往往都忽略了射频链路数对***能效的影响,局限于频谱效率的提升。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效的方法,以解决现有技术所存在的实现高频谱效率的同时会降低能量效率的问题。特别是在考虑射频链路数对***能效有很大影响的情况下,本方法依然能够实现相对较高的能量效率,同时保持良好的频谱效率,并且本方法复杂度低,易于实现。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效的方法,包括以下步骤:
步骤1:配置毫米波MIMO***;
步骤2:计算得到毫米波MIMO***的射频链路数NRF的可行空间下所对应的频谱效率SE与能量效率EE的所有可行解SEi和EEi;
步骤4:对毫米波MIMO***的能效优化问题进行建模:在射频链路数的可行空间内,将各射频链路数所对应的频谱效率和能量效率归一化后的和作为可行点将归一化后的数据分布范围的最大极限值作为理想点Rideal,Rideal=(1,1),求解可行点与理想点Rideal之间距离最小化问题;
在上述技术方案中,频谱效率SE计算公式为:
其中I是单位矩阵,***中加性高斯白噪声服从均值为0方差为的独立同分布,取值为1,P是信号发射功率,FRF是发射端射频预编码矩阵,FBB是发射端基带预编码矩阵,WRF是接收端射频合并矩阵,WBB是接收端基带合并矩阵,H是毫米波信道矩阵。
在上述技术方案中,能量效率EE计算公式为:
其中SE是频谱效率,P是信号发射功率,PRF射频链路的电路功耗,PPA放大器的电路功耗,PPS是相移器的电路功耗,相移器个数NPS=NtNRF。
本发明的优点和有益效果为:
(1)本发明可以在避免复杂迭代的情况下优化射频链路数目、有效提升***能量效率和频谱效率,既能降低功耗,又不耗时。
(2)与传统忽略射频链路数对***能效影响的方法相比,射频链路数的最佳选择能够减少射频链路开销的同时满足***高容量需求,可以实现硬件成本和***性能的折中。
(3)方法可扩展到多载波技术,例如毫米波多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)***,以缓解多径衰落效应。
附图说明
图1是基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效优化方法的流程图。
对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,可以根据以上附图获得其他的相关附图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
本发明提供一种基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效的方法,考虑到在一定范围***频链路数目的增多使得***频谱效率的增加高于***能耗,从而进行毫米波大规模MIMO***中能效最优值的选择,本方法的整体流程图如图1所示,具体包括以下步骤:
步骤1:配置毫米波MIMO***,具体的配置参数如表1所示。
表1:***参数配置表
步骤2:计算毫米波MIMO***的频谱效率SE。
考虑下行单用户毫米波MIMO混合预编码结构,在大规模天线***基站端配置大规模均匀平面阵列,假设发射端已知完整的信道状态信息,当传输符号遵循高斯分布时,发射信号经过上述传输过程到达接收端后,***获得的频谱效率表示为:
其中I是单位矩阵,***中加性高斯白噪声服从均值为0方差为的独立同分布,取值为1,P是信号发射功率,FRF是发射端射频预编码矩阵,FBB是发射端基带预编码矩阵,WRF是接收端射频合并矩阵,WBB是接收端基带合并矩阵,H是毫米波信道矩阵;所述FRF、FBB、WRF、WBB的维度和射频链路数NRF有关,通过NRF取不同值来影响四个预编码矩阵大小进而影响SE大小。FRF的维度为Nt×NRF,FBB的维度为Ns×NRF,WRF的维度为Nr×NRF,WBB的维度为NRF×Ns。
根据频谱效率SE计算公式,利用基于流形优化的交替最小化方法获得***频谱效率SE。
步骤3:计算毫米波MIMO***的能量效率EE。
由能量效率的定义可知,能量效率等效为频谱效率和总功耗的比值,计算公式如下:
其中SE是频谱效率,P是信号发射功率,PRF射频链路的电路功耗,PPA放大器的电路功耗,PPS是相移器的电路功耗,相移器个数NPS=NtNRF。
步骤4:对于射频链路数NRF的可行空间Ω=[2,6]进行循环,依次执行步骤2和步骤3,然后迭代更新,计算得到射频链路数NRF的可行空间Ω=[2,6]下所对应的频谱效率SE与能量效率EE的所有可行解SEi和EEi,i=Ω=[2,6]。
步骤6:对毫米波MIMO***的能效优化问题进行建模。
考虑到毫米波MIMO***下新型混合预编码结构模拟预编码器的恒模约束为原目标函数带来了非凸限制以及射频链路数对***能效的影响,本发明将问题建模为:在射频链路数的可行空间内,将各射频链路数所对应的频谱效率和能量效率归一化后的和作为可行点将归一化后的数据分布范围的最大极限值作为理想点Rideal,Rideal=(1,1),求解可行点与理想点Rideal之间距离最小化问题。
即,将毫米波MIMO***的能效优化问题模型定义为:
本发明对毫米波大规模MIMO***能效优化方法进行仿真,仿真结果如下表所示,其中信道设置实现1000次。
表2***仿真结果比较
方法 | N<sub>RF</sub><sup>opt</sup> | SE<sup>opt</sup> | EE<sup>opt</sup> |
最优方法 | 3 | 18.9719 | 0.3553 |
本发明方法 | 3 | 18.8576 | 0.3531 |
OMP方法 | 3 | 17.0681 | 0.3196 |
对毫米波***仿真实验结果如表2所示。其中,最优算法提供一个比较基准,在本发明中,理论上是达不到的;观察表2会发现,最优算法在NRF=3时取得能效最优值18.9719和0.3553,经过优化之后,本发明的方法在NRF=3时取得能效最优值18.8576和0.3531,比较接近最优性能;而与常用的OMP算法相比,同样是在NRF=3时取得最优能效值17.0681和0.3196,明显优于OMP方法能效值;这表明本发明所得的最优解有效的提升了能效值,使***性能更加逼近最优方法获得的性能。
以上对本发明做了示例性的描述,应该说明的是,在不脱离本发明的核心的情况下,任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于动态射频链提升毫米波MIMO***能效的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:配置毫米波MIMO***;
步骤2:计算得到毫米波MIMO***的射频链路数NRF的可行空间下所对应的频谱效率SE与能量效率EE的所有可行解SEi和EEi;
步骤4:对毫米波MIMO***的能效优化问题进行建模:在射频链路数的可行空间内,将各射频链路数所对应的频谱效率和能量效率归一化后的和作为可行点将归一化后的数据分布范围的最大极限值作为理想点Rideal,Rideal=(1,1),求解可行点与理想点Rideal之间距离最小化问题;
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