CN101494863A - 上行链路的无线资源分配方法、装置及基站 - Google Patents

Abstract

本发明提供上行链路的无线资源分配方法、装置及基站。所述方法包括：根据系统中所有用户的优先级因子，设置一个目标函数；在满足预定约束条件下，获取所述目标函数取得最大值时各个用户所对应的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；根据所获取的所述各个用户所对应的无线资源，为各个用户分配无线资源。按照本发明所述方法、装置及基站为用户分配无线资源，可以同时良好地满足系统总吞吐量最大化和保证用户公平性的要求的满足。

Description

上行链路的无线资源分配方法、装置及基站

技术领域

本发明涉及无线通信系统中上行链路的无线资源分配技术领域，具体涉及一种多用户多载波多输入多输出系统的无线资源分配方法、装置及基站。

背景技术

未来无线通信系统要求能提供越来越高的信息传输速率和通信质量。为了在有限的频谱资源上实现这一目标，多输入多输出(MIMO，Multi-InputMulti-Output)技术已成为未来无线通信中所采用的必不可少的手段之一。

在MIMO系统中，发送端根据波束合成向量控制多根天线发射信号，接收端利用多根天线进行信号的接收。研究表明，相比于传统的单天线传输方法，MIMO技术可以显著的提高信道容量，从而提高信息传输速率。

在无线多址接入(MA，Multiple Access)领域中(上行链路)，用户终端(UE)无线资源分配(RRA，Radio-Resource Allocation)是影响系统总体性能的关键因素。对于无线系统，为了有利于高数据速率应用，在提高系统总吞吐量的同时，还需要通过用户公平机制来对传输延时的要求。在MIMO系统中，一方面，不同子载波上的子信道都是时变的且空间不同的，基站接收到的小区间干扰对各个用户的信号质量有不同的影响；另一方面，基于上传数据(数据队列长度)的特性，不同时隙上的用户的要求也是变化的，因此，如何同时实现降低用户数据传输延时(保证用户公平性)和系统总吞吐量最大化，对于系统设计是一种严峻的挑战。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种上行链路多用户多载波多输入多输出系统的无线资源分配方法、装置及基站，在现实的约束条件下为MIMO系统中的用户分配无线资源，在保证用户公平性的同时实现系统总吞吐量最大化。

为解决上述技术问题，本发明提供方案如下：

一种在上行链路使用多载波的多输入多输出系统中将包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给多个用户的方法，包括：

步骤10，设置一个目标函数，累加所选择的各用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

步骤11，在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值的各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

步骤12，将根据步骤11中获取的所述各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给各个用户。

本发明所述的方法，其中，所述步骤10中，所述优先级因子是各个用户的发射缓冲中存储的数据量的函数γ_k，其中，用户索引k＝1，2...，K，K表示所述系统中被选择的用户的数量。

本发明所述的方法，其中，所述步骤10中，所述目标函数表示为下述公式，其中ζ_k为用户k的信道互信息函数：

$\mathrm{\ψ}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_k{\mathrm{\ζ}}_k.$

本发明所述的方法，其中，所述步骤11具体包括以下步骤：

步骤110，初始化所述系统中每个用户在所有子载波上的波束合成向量矩阵B_[k]，使得每个用户在所有子载波上分配的发射功率相等；

步骤111，根据当前各个用户的波束合成向量矩阵，计算所述目标函数对各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]的梯度

，并根据下述迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]：

$B_{\left[k\right]}^{[n+1]}=B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}},k=\mathrm{1,2},...,K$

其中，B_[k] ^[n+1]表示更新后的用户k的波束合成向量矩阵，B_[k] ^[n]表示更新前的当前用户k的波束合成向量矩阵，表示更新前所述目标函数对B_[k]的梯度，μ为迭代更新系数；

步骤112，重复步骤111，直到达到预定迭代次数N_iter，得到各个用户的波束合成向量矩阵

，k＝1，2...，K；

步骤113，根据各个用户

判断该用户的发射功率是否不大于所述预定值，如果是，则执行步骤115，否则，执行步骤114；

步骤114，对发射功率超出所述预定值的用户，在保持该用户在各个子载波上的发射功率比例不变的同时，对

中的波束合成向量进行调整，使得该用户的发射功率等于所述预定值，执行步骤115；

步骤115，根据各个用户的，判断每个子载波上的用户数量是否不大于基站的接收天线的数量，如果是，则执行步骤117，否则，执行步骤116；

步骤116，根据

，确定所有用户的发射功率非零的子载波中功率值最小的用户

和子载波

；设置所述用户

在所述子载波

上的波束合成向量为零，返回步骤111；

步骤117，根据各个用户的

，获取各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源。

本发明还提供了一种在上行链路使用多载波的多输入多输出系统中将包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给多个用户的装置，该装置包括：

目标函数设置单元，用于设置一个目标函数，累加各个用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

处理单元，用于在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值时各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

资源分配单元，用于将所述处理单元获取的所述各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给各个用户。

本发明所述的无线资源分配装置，其中，所述目标函数设置单元，进一步用于通过累加所选择的各个用户的发射缓冲中存储的数据量的函数γ_k所表征的优先级因子和信道互信息函数的乘积，来得到所述目标函数的值。

本发明所述的无线资源分配装置，其中，所述处理单元具体包括：

初始化单元，初始化所述系统中每个用户在所有子载波上的波束合成向量矩阵B_[k]以使得每个用户在所有子载波上所分配的发射功率相等；

迭代计算单元，用于根据当前各个用户的波束合成向量矩阵，计算所述目标函数对各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]的梯度

，并根据下述迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]：

$B_{\left[k\right]}^{[n+1]}=B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}},k=\mathrm{1,2},...,K$

其中，B_[k] ^[n+1]示更新后的用户k的波束合成向量矩阵，B_[k] ^[n]示更新前的当前用户k的波束合成向量矩阵，

表示更新前所述目标函数对B_[k]的梯度，μ为迭代更新系数；

第一判断单元，用于根据所述迭代计算单元迭代计算达到预定迭代次数N_iter后所得到的各个用户的波束合成向量矩阵，k＝1，2...，K，判断各个用户的发射功率是否不大于所述预定值，如果是，则起动第二判断单元；否则，起动功率调整单元；

功率调整单元，用于对发射功率超出所述预定值的用户，保持该用户在各个子载波上的发射功率比例不变的同时，对

中的波束合成向量进行调整，使得该用户的发射功率等于所述预定值，并起动第二判断单元；

第二判断单元，根据各个用户的

，判断每个子载波上的用户数量是否不大于基站的接收天线的数量，如果是，则起动无线资源获取单元；否则，起动矩阵调整单元；

矩阵调整单元，用于根据各个用户的

，确定所有用户的发射功率非零的子载波功率中功率值最小的用户

和子载波；设置所述用户

在所述子载波

上的波束合成向量为零，然后起动所述迭代计算单元；

无线资源获取单元，用于在被所述第二判断单元的起动后，根据各用户的，获取各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源。

本发明还提供了一种上行链路多载波多输入多输出系统中的基站，包括向多个用户分配无线资源的无线资源分配装置，其中，所述无线资源分配装置包括：

用户选择单元，用于根据预先设定的选择算法从所述系统的所有用户中选择用户群；

目标函数设置单元，用于设置一个目标函数，累加所选择的各个用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

处理单元，用于在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值时分配给各个用户的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

资源分配单元，用于根据所述处理单元获取的所述各个用户所对应的无线资源将无线资源分配给各个用户。

从以上所述可以看出，本发明提供的多用户多载波多输入多输出系统的无线资源分配方法、装置及基站，具有以下有益效果：

在上行链路为系统中的用户分配无线资源时，考虑到实际环境中的约束条件：各个用户的发射功率是有限的且在任一子载波上的用户数量不能大于基站的接收天线的数量，因此，本发明所述无线资源分配更符合实际环境；

将优先级因子和信道互信息的乘积之和作为目标函数，通过梯度迭代运算，确定所述目标函数取最大值时用户对应的无线资源，进而为用户分配无线资源，从而在保证用户公平性的同时实现系统总吞吐量最大化。

附图说明

图1为本发明实施例所述无线资源分配方法的流程图；

图2为本发明实施例所述迭代算法的流程图；

图3为本发明实施例所述无线资源分配装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图通过具体实施例对本发明作进一步说明。首先说明本文中部分符号的定义：

K：多用户多载波多输入多输出系统中用户的总数目，本文中，所述用户是所述系统中的在线用户(活跃用户)；

F：所述系统中子载波的总数目；

N_r：基站的接收天线的数量；

：用户k的发射天线的数量

本实施例所述无线资源分配方法包括以下两个主要目标：

1)达到尽可能高的系统吞吐量；

2)保证用户公平性：在一个可容忍的时延周期内，系统公平地对待每个用户，保证每个用户能够得到公平的机会，为用户所分配的无线资源是便于管理的，从而保证用户的服务质量要求。

如图1所示，本实施例所述无线资源分配方法包括以下步骤：

步骤S1，根据所述系统中所选择的各用户的优先级因子和信道互信息乘积之和，设置一个目标函数。

这里，可以根据预定设定的选择算法从所述系统的所有用户中选择用户群，例如，选择系统中当前所有在线(或活跃)用户，然后，累积所选择的各用户的优先级因子和信道互信息的乘积，得到本实施例所述的目标函数ψ。

这里，本实施例所述方法对系统吞吐量和保证用户公平性采取折衷处理，为了同时满足第一目标和第二目标，本实施例提出的目标函数ψ，是各用户的优先级因子和信道互信息的乘积之和，所述目标函数ψ的定义为：

$\mathrm{\ψ}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_k{\mathrm{\ζ}}_k---\left(1\right)$

其中，用户索引k＝1，2...，K，K表示所述系统中被选择的用户的数量；γ_k，k＝1，2...，K，表示用户k的优先级因子，其取值范围可以是[0，1]，具体的可以是各个用户的发射缓冲中存储的数据量的函数，如：

γ_k(t)＝f(L_k(t)，L_k(t-1)，L_k(t-2)，…)        (2)

γ_k的；ζ_k为用户k的信道互信息函数；

进而根据所述目标函数ψ取最大值时系统所对应的无线资源情况，确定将为各个用户分配的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，下式表示目标函数ψ取最大值时系统所对应的无线资源情况：

$\mathrm{RRA}=\arg \max \mathrm{\ψ}=\arg \max \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_k{\mathrm{\ζ}}_k---\left(3\right)$

步骤S2，在满足预定约束条件下，获取所述目标函数取得最大值时各个用户所对应的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量。

这里，本实施例所述方法将上行链路无线资源分配问题转化成求解使得ψ取最大值的条件。在实际应用环境中，为了保证可实现性，本实施例所述无线资源分配方法需要满足以下两个必要的预定约束条件：

约束条件A：在实际应用环境中，每个用户的发射功率都是有限的，这里用P来表示系统中所有用户的最大发射功率，即该系统中任何用户的发射功率都不得大于P；

约束条件B：对于一个实际可行的多天线接收机，为了满足在数据检测时能够区分出数据源端，任何子载波上最大可支持的空间波束受限于接收天线的数量，也就是说，为了区分在空间中混合的相互独立的信号，任一子载波上的用户数量不得大于基站的接收天线的数量。

因此，通过求解在上述两个约束条件下，所述目标函数取最大值时各用户所对应的无线资源，从而可以确定如何分配各用户的无线资源，才能使所述目标函数达到最大值，以同时满足用户公平性和系统总吞吐量最大化的要求

步骤S3，将步骤S2中获取的所述各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给各个用户。

以下说明步骤S2中如何求解所述目标函数取最大值时各用户所对应的无线资源：

这里，所述目标函数ψ又可以表示为：

$\mathrm{\ψ}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_k{\mathrm{\ζ}}_k=\underset{i=1}{\overset{F}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{\mathrm{\η}}_{k,i}-{\mathrm{\γ}}_1{\log }_2\det \left(K_{z_i}\right))---\left(4\right)$

${\mathrm{\η}}_{k,i}={\log }_2\det (K_{z_{\left[i\right]}}+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{[j,i]}{K}_{x_{[j,i]}}{H}_{[j,i]}^H)---\left(5\right)$

其中，

表示子载波i上的干扰自相关矩阵，H_[j，i]表示用户j在子载波i上的信道状态信息，

表示用户j在子载波i上的发射信号自相关矩阵；

β_k-1＝γ_k-1-γ_k，k＝2，…，K；β_K＝γ_K          (6)

公式(3)又可以转化为：

$\mathrm{RRA}=\arg \max \mathrm{\ψ}---\left(7\right)$

$=\arg \underset{B_{\left[k\right]}}{\max }\underset{i=1}{\overset{F}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{\log }_2\det (K_{z_{\left[i\right]}}+\underset{j\≤k}{\mathrm{\Σ}}{H}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}^H{H}_{[j,i]}^H)-{\mathrm{\γ}}_1{\log }_2\det \left(K_{z_i}\right))$

$B_{\left[k\right]}\stackrel{\·}{=}[b_{[k,1]},b_{[k,2]},...,b_{[k,F]}]---\left(8\right)$

这里，B_[k]表示用户k的波束合成向量矩阵，b_[k，i]用户k在子载波i上的波束合成向量。

B_[k]包含了用户k的发射参数的全部信息，一旦B_[k]被确定了，用户被分配的无线资源也就确定了。具体的，矩阵B_[k]中元素的范数(norms)形成了空间-频率域中的功率分配，非零的向量b_[k，i]的模|b_[k，i]|_frob表示用户k在子载波i上的发射功率。因此，本实施例所述无线资源分配的方法，转化成求解在所述目标函数ψ取最大值时波束合成向量矩阵B_[k]的取值。

此时，约束条件A和B，可以分别表示为：

$Tr\left\{B_{\left[k\right]}^H{B}_{\left[k\right]}\right\}\≤P,k=\mathrm{1,2},...K.---\left(9\right)$

和：

集合{b_[1，i]，b_[2，i]，…，b_[K，i]，}，i＝1，2，…，F中的非零元素的个数不得大于接收天线的数量

上述约束条件使得目标函数成为一个非凹曲线。通过求解所述目标函数取最大值时各用户的波束合成向量矩阵B_[k]，进而可以确定各用户所对应的无线资源。

首先，计算目标函数对各用户的波束合成向量矩阵的梯度：

${\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\stackrel{\·}{=}[{\▿}_{b_{[k,1]}}\mathrm{\ψ},{\▿}_{b_{[k,2]}}\mathrm{\ψ},...,{\▿}_{b_{[k,F]}}\mathrm{\ψ}]---\left(10\right)$

其中，

${\▿}_{b_{[k,i]}}\mathrm{\ψ}=\frac{\∂}{{\∂b}_{[j,i]}^{*}}\left\{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{\log }_2\det (K_{z_{\left[i\right]}}+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}^H{H}_{[j,i]}^H)\right\}---\left(11\right)$

公式(11)又可以表示成以下形式：

${\▿}_{b_{[k,i]}}\mathrm{\ψ}=\frac{\∂}{{\∂b}_{[k,i]}^{*}}\left\{\underset{J=k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_J{\log }_2\det (Z_{[J,k,i]}+H_{[k,i]}{b}_{[k,i]}{b}_{[k,i]}^H{H}_{[k,i]}^H)\right\}---\left(12\right)$

其中，

$Z_{[J,k,i]}=K_{z_{\left[i\right]}}+\underset{j=1,j\≠k}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}^H{H}_{[j,i]}^H---\left(13\right)$

公式(12)又可以转化为以下形式：

${\▿}_{b_{[k,i]}}\mathrm{\ψ}=\underset{J=k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\∂}{{\∂b}_{[k,i]}^{*}}\left\{{\mathrm{\β}}_J{\log }_2\det (Z_{[J,k,i]}+H_{[k,i]}{b}_{[k,i]}{b}_{[k,i]}^H{H}_{[k,i]}^H)\right\}$

$=\underset{J=k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_J\frac{\∂}{{\∂b}_{[k,i]}^{*}}\left\{{\log }_2\det (Z_{[J,k,i]}+H_{[k,i]}{b}_{[k,i]}{b}_{[k,i]}^H{H}_{[k,i]}^H)\right\}$

$=\underset{J=k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_J\frac{H_{[k,i]}^H{Z}_{[J,k,i]}^{-1}{H}_{[k,i]}{b}_{[k,i]}}{(I+b_{[k,i]}^H{H}_{[k,i]}^H{Z}_{[J,k,i]}^{-1}{H}_{[k,i]}{b}_{[k,i]})}---\left(14\right)$

其中，I表示单位阵。

观察Z_[J，k，i]，可以发现计算需要利用b_[j，i]，j＜J，j≠k。然而，b_[j，i]，j＜J，j≠k是需要求解的未知值。本实施例所述方法中，通过基于梯度的迭代算法，求解出所述目标函数取最大值时的B_[k]的取值。如图2所示，所述迭代算法的具体流程包括：

步骤S21，初始化所述系统中每个用户在所有子载波上的波束合成向量矩阵B_[k]，以使得每个用户在所有子载波上所分配的发射功率相等。

这里，初始化 $b_{[k,i]}^{\left[1\right]}={\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ .\\ .\\ .\\ 1\end{array}\right]}_{N_{t_x}}$ 和 $W^{\left[1\right]}={\left[\begin{array}{ccccc}1& 1& 1& ...& 1\\ 1& 1& 1& ...& 1\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ 1& 1& 1& ...& 1\end{array}\right]}_{K\×F}.$

步骤S22，根据当前各个用户的波束合成向量矩阵，计算所述目标函数对各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]的梯度

并根据迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]。

这里，公式(14)可以更新如下：

${\▿}_{b_{[k,i]}}\mathrm{\ψ}=\underset{J=k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_J\frac{H_{[k,i]}^H{Z}_{[j,k,i]}^{-1}{H}_{[k,i]}{\mathrm{\ω}}_{[k,i]}{b}_{[k,i]}}{(I+{\mathrm{\ω}}_{[k,i]}{b}_{[k,i]}^H{H}_{[k,i]}^H{Z}_{[J,k,i]}^{-1}{H}_{[k,i]}{b}_{[k,i]})}---\left(15\right)$

其中， $Z_{[J,k,i]}=K_{z_{\left[i\right]}}+\underset{j=1,j\≠k}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_{[k,i]}{H}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}{b}_{[j,i]}^H{H}_{[j,i]}^H---\left(16\right)$

所述迭代公式为：

$B_{\left[k\right]}^{[n+1]}=B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}},k=\mathrm{1,2},...,K---\left(17\right)$

其中，B_[k] ^[n+1]表示更新后的用户k的波束合成向量矩阵，B_[k] ^[n]表示更新前的当前用户k的波束合成向量矩阵，

表示更新前所述目标函数对B_[k]的梯度，μ为迭代更新系数。

步骤S23，重复步骤S22，直到达到预定迭代次数N_iter，得到各个用户的波束合成向量矩阵

k＝1，2...，K。这里，N_iter可以设置为使得

收敛于零的迭代次数。

步骤S24，根据

判断各个用户的发射功率是否不大于所述预定值，如果是，则进入步骤S26，否则，进入步骤S25。

这里，发射功率的大小可以根据公式 $\mathrm{Tr}\left\{{\left(B_{\left[k\right]}^{\left[N_{\mathrm{iter}}\right]}\right)}^H{B}_{\left[k\right]}^{\left[N_{\mathrm{iter}}\right]}\right\}>P_k$ 进行判断。

步骤S25，对发射功率超出所述预定值的用户，在保持该用户在各个子载波上的发射功率比例不变的同时，对

中的波束合成向量进行调整，使得该用户的发射功率等于所述预定值，进入步骤S26。

步骤S26，根据各个用户的判断每个子载波上的用户数量是否不大于基站的接收天线的数量，如果是，则进入步骤S28，否则，进入步骤S27。

步骤S27，根据

确定所有用户的发射功率非零的子载波中功率值最小的用户和子载波

根据所述迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵，并在更新后所得到的波束合成向量矩阵中设置所述用户

在所述子载波上的波束合成向量为零，返回步骤S22。

这里，用户k在子载波i上的功率可以根据公式 $p_{[k,i]}=\left(b_{[k,i]}^H{b}_{[k,i]}\right)$ 计算。

这里，具体可以设置 ${\mathrm{\ω}}_{[\hat{k},\hat{i}]}=0,$ 然后，根据公式(15)计算梯度，并按照以下方式更新用户波束合成向量矩阵的值：

如果ω_[k，i]≠0，则 $b_{[k,i]}^{[n+1]}=b_{[k,i]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{b_{[k,i]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{b_{[k,i]}^{\left[n\right]}};$ 否则， $b_{[k,i]}^{[n+1]}=0.$

步骤S28，根据各个用户的

获取各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，结束流程。

基于上述无线资源分配方法，本实施例还相应提供了一种无线资源分配装置。如图3所示，所述无线资源分配装置具体包括：

目标函数设置单元，用于设置一个目标函数，累加各个用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

处理单元，用于在满足预定约束条件下，获取所述目标函数取得最大值时各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

资源分配单元，用于将所述处理单元获取的所述各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给各个用户。

这里，所述目标函数设置单元，进一步用于通过累加所选择的各个用户的发射缓冲中存储的数据量的函数γ_k所表征的优先级因子和信道互信息函数的乘积，来得到所述目标函数的值。

这里，所述处理单元又具体包括：

初始化单元，初始化所述系统中每个用户在所有子载波上的波束合成向量矩阵B_[k]，以使得每个用户在所有子载波上所分配的发射功率相等；

迭代计算单元，用于根据当前各个用户的波束合成向量矩阵，计算所述目标函数对各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]的梯度

并根据下述迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]：

$B_{\left[k\right]}^{[n+1]}=B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}},k=\mathrm{1,2},...,K$

其中，B_[k] ^[n+1]表示更新后的用户k的波束合成向量矩阵，B_[k] ^[n]表示更新前的当前用户k的波束合成向量矩阵，

表示更新前所述目标函数对B_[k]的梯度，μ为迭代更新系数；

第一判断单元，用于根据所述迭代计算单元迭代计算达到预定迭代次数N_iter后所得到的各个用户的波束合成向量矩阵

k＝1，2...，K，判断各个用户的发射功率是否不大于所述预定值，如果是，则起动第二判断单元；否则，起动功率调整单元；

功率调整单元，用于对发射功率超出所述预定值的用户，在保持该用户在各个子载波上的发射功率比例不变的同时，对

中的波束合成向量进行调整，使得该用户的发射功率等于所述预定值，并起动第二判断单元；

第二判断单元，根据各用户的

判断每个子载波上的用户数量是否不大于基站的接收天线的数量，如果是，则起动无线资源获取单元；否则，起动矩阵调整单元；

矩阵调整单元，用于根据各用户的

确定所有用户的发射功率非零的子载波功率中功率值最小的用户

和子载波设置所述用户

在所述子载波

上的波束合成向量为零，然后起动所述迭代计算单元；

无线资源获取单元，用于在被所述第二判断单元的起动后，根据各用户的

获取各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源。

基于上述无线资源分配方法，本实施例还相应提供了一种基站。本实施例所述基站包括向多个用户分配无线资源的无线资源分配装置，其特征在于，所述无线资源分配装置包括：

用户选择单元，用于根据预先设定的选择算法从所述系统的所有用户中选择用户群；

目标函数设置单元，用于设置一个目标函数，累加所选择的各个用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

处理单元，用于在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值时分配给各个用户的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

资源分配单元，用于根据所述处理单元获取的所述各个用户所对应的无线资源将无线资源分配给各个用户。

本发明所述上行链路的多用户多载波多输入多输出系统的无线资源分配方法、装置及基站，并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，对于熟悉本领域的人员而言可容易地实现另外的优点和进行修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的图示示例。

Claims (8)

1.一种在上行链路使用多载波的多输入多输出系统中将包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给多个用户的方法，其特征在于，包括：

步骤10，设置一个目标函数，累加所选择的各用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

步骤11，在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值的各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

步骤12，将根据步骤11中获取的所述各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给各个用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤10中，所述优先级因子是各个用户的发射缓冲中存储的数据量的函数γ_k，其中，用户索引k＝1，2...，K，K表示所述系统中被选择的用户的数量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤10中，所述目标函数表示为下述公式，其中ζ_k为用户k的信道互信息函数：

$\mathrm{\ψ}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_k{\mathrm{\ζ}}_k.$

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤11具体包括以下步骤：

步骤110，初始化所述系统中每个用户在所有子载波上的波束合成向量矩阵B_[k]，使得每个用户在所有子载波上分配的发射功率相等；

步骤111，根据当前各个用户的波束合成向量矩阵，计算所述目标函数对各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]的梯度

并根据下述迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]：

$B_{\left[k\right]}^{[n+1]}=B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}},$ k＝1，2，...，K

其中，B_[k] ^[n+1]示更新后的用户k的波束合成向量矩阵，B_[k] ^[n]表示更新前的当前用户k的波束合成向量矩阵，

表示更新前所述目标函数对B_[k]的梯度，μ为迭代更新系数；

步骤112，重复步骤111，直到达到预定迭代次数N_iter，得到各个用户的波束合成向量矩阵

k＝1，2...，K；

步骤113，根据各个用户

判断该用户的发射功率是否不大于所述预定值，如果是，则执行步骤115，否则，执行步骤114；

步骤114，对发射功率超出所述预定值的用户，在保持该用户在各个子载波上的发射功率比例不变的同时，对中的波束合成向量进行调整，使得该用户的发射功率等于所述预定值，执行步骤115；

步骤115，根据各个用户的

判断每个子载波上的用户数量是否不大于基站的接收天线的数量，如果是，则执行步骤117，否则，执行步骤116；

步骤116，根据

确定所有用户的发射功率非零的子载波中功率值最小的用户

和子载波

设置所述用户

在所述子载波

上的波束合成向量为零，返回步骤111；

步骤117，根据各个用户的获取各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源。

5.一种在上行链路使用多载波的多输入多输出系统中将包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给多个用户的装置，其特征在于，包括：

目标函数设置单元，用于设置一个目标函数，累加各个用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

处理单元，用于在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值时各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

资源分配单元，用于将所述处理单元获取的所述各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源分配给各个用户。

6.如权利要求5所述的无线资源分配装置，其特征在于，所述目标函数设置单元，进一步用于通过累加所选择的各个用户的发射缓冲中存储的数据量的函数γ_k所表征的优先级因子和信道互信息函数的乘积，来得到所述目标函数的值。

7.如权利要求6所述的无线资源分配装置，其特征在于，所述处理单元具体包括：

初始化单元，初始化所述系统中每个用户在所有子载波上的波束合成向量矩阵B_[k]，以使得每个用户在所有子载波上所分配的发射功率相等；

迭代计算单元，用于根据当前各个用户的波束合成向量矩阵，计算所述目标函数对各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]的梯度

并根据下述迭代公式更新各个用户的波束合成向量矩阵B_[k]：

$B_{\left[k\right]}^{[n+1]}=B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}+\mathrm{\μ}\left({\▿}_{B_{\left[k\right]}}\mathrm{\ψ}\right){|}_{B_{\left[k\right]}^{\left[n\right]}},$ k＝1，2，...，K

其中，B_[k] ^[n+1]表示更新后的用户k的波束合成向量矩阵，B_[k] ^[n]表示更新前的当前用户k的波束合成向量矩阵，

表示更新前所述目标函数对B_[k]的梯度，μ为迭代更新系数；

第一判断单元，用于根据所述迭代计算单元迭代计算达到预定迭代次数N_iter后所得到的各个用户的波束合成向量矩阵

k＝1，2...，K，判断各个用户的发射功率是否不大于所述预定值，如果是，则起动第二判断单元；否则，起动功率调整单元；

功率调整单元，用于对发射功率超出所述预定值的用户，保持该用户在各个子载波上的发射功率比例不变的同时，对

中的波束合成向量进行调整，使得该用户的发射功率等于所述预定值，并起动第二判断单元；

第二判断单元，根据各个用户的

判断每个子载波上的用户数量是否不大于基站的接收天线的数量，如果是，则起动无线资源获取单元；否则，起动矩阵调整单元；

矩阵调整单元，用于根据各个用户的

确定所有用户的发射功率非零的子载波功率中功率值最小的用户

和子载波

设置所述用户

在所述子载波

上的波束合成向量为零，然后起动所述迭代计算单元；

无线资源获取单元，用于在被所述第二判断单元的起动后，根据各用户的

获取各个用户所对应的包含子载波功率以及波束合成向量的无线资源。

8.一种上行链路多载波多输入多输出系统中的基站，包括向多个用户分配无线资源的无线资源分配装置，其特征在于，所述无线资源分配装置包括：

用户选择单元，用于根据预先设定的选择算法从所述系统的所有用户中选择用户群；

目标函数设置单元，用于设置一个目标函数，累加所选择的各个用户的优先级因子和信道互信息的乘积；

处理单元，用于在满足预定约束条件下，获取使所述目标函数取得最大值时分配给各个用户的无线资源，所述预定约束条件为各个用户的发射功率不大于预定值且在任一子载波上被空分的用户数量不大于基站的接收天线的数量；

资源分配单元，用于根据所述处理单元获取的所述各个用户所对应的无线资源将无线资源分配给各个用户。

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