CN103117844A - 基于中继的多小区正交频分复用系统资源分配方法 - Google Patents

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CN103117844A CN2013100404250A CN201310040425A CN103117844A CN 103117844 A CN103117844 A CN 103117844A CN 2013100404250 A CN2013100404250 A CN 2013100404250A CN 201310040425 A CN201310040425 A CN 201310040425A CN 103117844 A CN103117844 A CN 103117844A
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Abstract

本发明的目的在于提供基于中继的多小区正交频分复用系统资源分配方法,该方法将原优化目标划分为三个子层优化问题,从而将混合整数非线性规划问题(BNLP)转化为易于求解的凸优化问题,同时给出三层优化问题各自满足的目标函数表达式,建立了兼顾系统公平性及系统容量的优化模型。通过对等效信道增益(ECG)概念的使用该方案可以在单个小区内完成最优的功率和载波分配,同时全面考虑系统中各小区之间的动态干扰,进行功率的重新分配以使系统容量达到最大。此外,可以通过对不同等级用户优先权值的合理设置满足不同用户之间的公平性。

Description

基于中继的多小区正交频分复用系统资源分配方法
技术领域
本发明涉及一种特别用于中继OFDM系统的多小区资源分配方法,属于通信技术领域。
 
背景技术
正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing ,OFDM)是一种特殊的多载波传输方案,它既可以被看作一种调制技术,也可以被看作一种复用技术。正交频分复用(OFDM)最早起源于20世纪50年代中期,在60年代就已经形成了使用并行数据传输和频分复用的概念。1970年1月首次公开发表了有关OFDM的专利。OFDM技术把频带划分为若干正交的子频带可以有效克服无线信道多径衰落引起的符号间干扰,从而提供较高的频谱利用率;中继(Relay)技术的出现为在保证在较小的布网开销的条件下,扩大覆盖范围、消除覆盖盲点、降低网络架设费用进而极大地提升系统性能的可能,因此被认为是下一代宽带无线通信的关键技术并被写入到IEEE802.16j 标准中。先进的中继技术已经在各大研究机构、设备商和运营商之间开展深入研究和热烈的讨论。根据对接收信号处理的不同中继可分为两种模式:译码转发(DF)模式及放大转发(AF)模式。
近年来已有较多的研究工作针对于OFDM系统及中继系统资源分配问题。然而,未来无线通信网络需要提供更高的传输速率和更广的覆盖范围,单一技术的使用并不能同时满足这些要求,OFDM技术与中继技术的结合可以提供更好的用户服务体验、进一步保证蜂窝小区内及边缘用户的公平性而日益受到人们的关注。
但是两种技术的结合也使得原本并不简单的资源分配问题变得更为复杂,因为此时需要考虑四个方面的问题:(1)如何对第一跳链路(基站到中继的链路)和第二跳链路(中继到用户的链路)的子载波进行匹配;(2)如何在基站端和中继端为各子载波进行功率分配;(3)如何把子载波合理分配给不同用户从而可以使系统容量最大化;(4)如何最小化邻近小区间的干扰(inter-cell interference,ICI),进一步提升系统性能。尽管现存较多文献针对于中继OFDM系统资源分配进行研究,但多数仅限于单个小区的资源分配,并未考虑邻近小区间的干扰问题;然而实际当中小区间的干扰则是影响系统性能的最主要原因之一,也是在实际资源分配过程中不可忽略的因素之一,因此干扰消除和干扰协调技术也必将成为未来改善系统性能的主要方式。因此,急需引入考虑小区间干扰的资源分配方案来进一步提高频谱利用率。
发明内容
技术问题:本发明旨在提供一种适用于带有译码转发(DF)中继并考虑小区间共道干扰及用户公平性的基于中继的多小区正交频分复用系统资源分配方法,该方法是一种半分布式的干扰协调及载波、功率联合分配方案,用以实现系统资源的合理分配,并最终达到系统容量最大化的目标。
技术方案:本方法的设计紧密结合国内外最新的研究动态与成果,在基站和中继功率独立受限的约束下建立相应的资源优化模型,并应用于基于中继技术的OFDM多小区蜂窝移动通信系统中。采用了理论分析、可行性论证和计算机仿真相结合的方法,从理论和仿真两个方面验证了所提出的方案的有效性。
该方案通过将原优化目标划分为三个子层优化问题,从而将原混合整数非线性规划问题转化为易于求解的凸优化问题,同时给出了三层优化问题各自满足的目标函数表达式,第一层优化问题用于寻求最优的载波分配指数;第二层优化问题旨在解决在一定载波分配指示下,如何最优化系统各子载波的功率分配,基于等效信道增益概念该发明将目标函数中的max-min问题转化为标准闭合表达式形式,通过对偶分解并利用注水定理和循环迭代求得功率和载波联合分配的最优解,该部分功率分配算法在每个小区独立地进行运算,各小区之间不需要信令交互避免了集中式功率控制大量的信令交互过程;第三层优化则全面考虑系统中各小区之间的动态干扰,进行资源的重新分配以达到系统容量最大化的目标。此外该方法可以通过对不同等级用户优先权值的调节来实现用户公平性。
该方法以最大化系统容量为目标,在基站和中继功率分别受限的约束下进行容量优化,将总的容量优化目标划分为三个子层优化问题,从而将原混合整数非线性规划问题转化为易于求解的凸优化问题,第一层优化问题用于寻求最优的载波分配指数;第二层优化问题旨在解决在一定载波分配指示下,如何最优化系统各子载波的功率分配;第三层优化则全面考虑系统中各小区之间的动态干扰,进行资源的重新分配以达到系统容量最大化的目标,具体内容为:
a.初始化                                                
Figure 590141DEST_PATH_IMAGE002
,以及小区间循环迭代次数N, 其中
Figure 307561DEST_PATH_IMAGE004
为小区号,
Figure 702770DEST_PATH_IMAGE005
为中继号,
Figure 953361DEST_PATH_IMAGE006
为子载波号,
Figure 775823DEST_PATH_IMAGE007
为用户号,
Figure 42857DEST_PATH_IMAGE001
表示小区
Figure 179440DEST_PATH_IMAGE004
中用户
Figure 848319DEST_PATH_IMAGE007
的优先权值,
Figure 779366DEST_PATH_IMAGE008
为载波分配指数,取值分别为0或1,当时表示在小区
Figure 208390DEST_PATH_IMAGE004
中经子载波
Figure 731775DEST_PATH_IMAGE006
传送的信息通过中继
Figure 161620DEST_PATH_IMAGE005
译码转发后最终传送给用户
Figure 859971DEST_PATH_IMAGE007
b.初始化小区内最大迭代次数
Figure 135095DEST_PATH_IMAGE010
以及拉格朗日乘子
Figure 716249DEST_PATH_IMAGE011
Figure 51415DEST_PATH_IMAGE011
分别用以限制基站和中继的总发射功率不超过最大功率限制;
c.对于任意小区
Figure 780337DEST_PATH_IMAGE012
为小区总数目,寻找最优的载波分配指数
Figure 294812DEST_PATH_IMAGE008
Figure 66459DEST_PATH_IMAGE014
,使得子载波的容量
Figure 837286DEST_PATH_IMAGE015
最大,
Figure 625988DEST_PATH_IMAGE016
Figure 944154DEST_PATH_IMAGE018
分别表示子载波的第一跳容量和第二跳容量;
d.确定发射功率
Figure 775023DEST_PATH_IMAGE019
,其中
Figure 888473DEST_PATH_IMAGE019
为第个小区基站给第
Figure 975695DEST_PATH_IMAGE005
个中继在子载波
Figure 476340DEST_PATH_IMAGE006
上分配的最优发射功率及第
Figure 760690DEST_PATH_IMAGE005
个中继分配给用于服务第
Figure 110900DEST_PATH_IMAGE007
个用户的子载波
Figure 138899DEST_PATH_IMAGE006
的最优发射功率:
Figure 320482DEST_PATH_IMAGE020
Figure 447838DEST_PATH_IMAGE021
其中
Figure 347661DEST_PATH_IMAGE022
为噪声功率并假设为高斯白噪声,并且在各小区取值相同;
Figure 851454DEST_PATH_IMAGE023
Figure 153123DEST_PATH_IMAGE024
分别表示小区
Figure 513697DEST_PATH_IMAGE004
的子载波在第一跳链路和第二跳链路对应的信道增益;
Figure 535114DEST_PATH_IMAGE026
表示子载波
Figure 332169DEST_PATH_IMAGE006
在第一跳链路和第二跳链路受到其他小区的干扰总和,
Figure 878688DEST_PATH_IMAGE027
Figure 52180DEST_PATH_IMAGE028
为拉格朗日乘子;
e.确定拉格朗日乘子
Figure 62862DEST_PATH_IMAGE029
Figure 968501DEST_PATH_IMAGE030
的取值,根据迭代公式
Figure 64633DEST_PATH_IMAGE031
Figure 209525DEST_PATH_IMAGE032
更新
Figure 74713DEST_PATH_IMAGE033
值,
Figure 213570DEST_PATH_IMAGE035
表示迭代次数,
Figure 734682DEST_PATH_IMAGE036
表示迭代步长:
Figure 984397DEST_PATH_IMAGE037
Figure 907354DEST_PATH_IMAGE038
其中
Figure 217113DEST_PATH_IMAGE039
Figure 287837DEST_PATH_IMAGE040
分别为基站和中继的最大发射功率;
f.重复执行步骤c到步骤e直到单个小区容量
Figure 278927DEST_PATH_IMAGE041
不再增加,或者小区内循环迭代次数达到最大迭代次数
Figure 118707DEST_PATH_IMAGE010
Figure 35585DEST_PATH_IMAGE042
表示每个小区中继总数目,
Figure 328026DEST_PATH_IMAGE043
表示单个小区内用户总数,
Figure 122807DEST_PATH_IMAGE044
表示系统子载波个数;
g.重复执行步骤b到步骤f,测量来自其他小区的干扰,然后调整各个小区的载波和功率分配,直到系统容量
Figure 817093DEST_PATH_IMAGE045
不再增加或者小区间迭代次数等于最大迭代次数
Figure 406337DEST_PATH_IMAGE046
表示系统小区的总数目。
有益效果:本发明基于半分布式的资源分配思想在第二层问题功率分配时,把来自各个基站的同频干扰看作噪声进行处理,这样可以避免小区间的信令开销实现分布式处理,再通过全面考虑系统中各小区之间的动态干扰问题,对于每一轮当前正在进行资源分配的小区,测量来自其他小区的干扰,然后调整本地的载波和功率分配,达到总的系统容量最大。可以有效提高系统容量,此外用户公平性可以通过对不同等级用户优先权值的调节来实现。
 
具体实施方式
考虑一个具有
Figure 846863DEST_PATH_IMAGE013
个小区的蜂窝移动通信系统,每个小区均为规则的六边形,基站(BS)布置在小区中心、
Figure 333339DEST_PATH_IMAGE042
个中继均匀的分布在以基站为中心的圆上,中继均采用译码转发模式,每个小区共有
Figure 421381DEST_PATH_IMAGE043
个用户,小区之间采用全频率复用的方式共用所有的频谱资源,不考虑小区内部干扰即小区内不存在频率复用的情况,在同一时间一个子载波只允许一个用户或者中继使用。
对于任意一个小区(假设为奇数)我们考虑有
Figure 667445DEST_PATH_IMAGE044
个子载波的下行中继OFDM系统,为表述方便暂且不进行载波的匹配,即假设第一跳链路的子载波所传递的信息经中继
Figure 680717DEST_PATH_IMAGE005
译码转发后由第二跳链路的子载波
Figure 355412DEST_PATH_IMAGE006
传递给用户
Figure 878797DEST_PATH_IMAGE007
,那么第个子载波的第一跳容量
Figure 658589DEST_PATH_IMAGE017
和第二跳容量
Figure 199292DEST_PATH_IMAGE018
可分别表示为: 
Figure 115613DEST_PATH_IMAGE048
其中: 
Figure 844534DEST_PATH_IMAGE049
其中
Figure 861032DEST_PATH_IMAGE022
为噪声功率并假设为高斯白噪声,并且在各小区取值相同;, 
Figure 802760DEST_PATH_IMAGE051
分别表示基站
Figure 18978DEST_PATH_IMAGE004
在第一跳为子载波
Figure 901483DEST_PATH_IMAGE006
分配的发射功率和中继在第二跳为载波分配的发射功率;
Figure 629804DEST_PATH_IMAGE052
表示和小区使用相同时隙方式的邻近小区集合,
Figure 836291DEST_PATH_IMAGE052
中小区基站产生的干扰总值,
Figure 684162DEST_PATH_IMAGE054
表示使用和小区
Figure 547075DEST_PATH_IMAGE004
不同时隙方式的小区集合,
Figure 98459DEST_PATH_IMAGE054
小区中中继带来的干扰总和。表示小区的基站在子载波
Figure 931658DEST_PATH_IMAGE006
上的发射功率,
Figure 113241DEST_PATH_IMAGE058
为对应的信道增益,
Figure 506176DEST_PATH_IMAGE059
表示小区的中继
Figure 972109DEST_PATH_IMAGE005
在子载波
Figure 945882DEST_PATH_IMAGE006
的发射功率,为其对应的信道增益。
同理可得
Figure 2013100404250100002398302DEST_PATH_IMAGE026
的表达式
Figure 502524DEST_PATH_IMAGE061
其中
Figure 596382DEST_PATH_IMAGE052
表示和小区
Figure 393437DEST_PATH_IMAGE004
使用相同时隙方式的邻近小区的集合,
Figure 2273DEST_PATH_IMAGE062
中小区中继产生的干扰总值,
Figure 124129DEST_PATH_IMAGE054
表示和小区
Figure 29769DEST_PATH_IMAGE004
使用不同时隙方式的小区的集合,
Figure 125901DEST_PATH_IMAGE063
Figure 571925DEST_PATH_IMAGE054
小区中基站带来的干扰总和。
Figure 138911DEST_PATH_IMAGE059
表示小区
Figure 277768DEST_PATH_IMAGE057
的中继
Figure 798879DEST_PATH_IMAGE005
在子载波
Figure 48595DEST_PATH_IMAGE006
上的发射功率,
Figure 971552DEST_PATH_IMAGE060
为对应的信道增益,
Figure 281310DEST_PATH_IMAGE064
表示小区
Figure 289717DEST_PATH_IMAGE057
的基站在子载波
Figure 343124DEST_PATH_IMAGE006
的发射功率,为其对应的信道增益。
所以子载波
Figure 96853DEST_PATH_IMAGE006
上的容量
Figure 326977DEST_PATH_IMAGE015
可表示为:
Figure 184074DEST_PATH_IMAGE016
因此以最大化系统容量为目的的优化目标函数表达式可表示为: 
Figure 816044DEST_PATH_IMAGE066
s.t.
Figure 467605DEST_PATH_IMAGE067
其中
Figure 512922DEST_PATH_IMAGE001
表示小区
Figure 845814DEST_PATH_IMAGE004
中用户
Figure 394607DEST_PATH_IMAGE007
的优先权值,
Figure 918867DEST_PATH_IMAGE039
Figure 185900DEST_PATH_IMAGE040
分别为基站和中继的最大发射功率,
Figure 119221DEST_PATH_IMAGE008
为载波分配指数,取值为0或1,当
Figure 725783DEST_PATH_IMAGE009
时表示在小区中经子载波
Figure 411159DEST_PATH_IMAGE006
传送的信息通过中继
Figure 413750DEST_PATH_IMAGE005
译码转发后最终传送给用户
Figure 39084DEST_PATH_IMAGE068
Figure 280709DEST_PATH_IMAGE069
为功率限制,用以保证基站和中继的总发射功率不超过各自的最大值;
Figure 638452DEST_PATH_IMAGE071
用于说明小区内不存在频率共用即没有小区内的干扰,表述每个子载波在同一时间只能被一个中继占用,说明每个子载波在同一时间只能被一个用户使用。
由于原优化目标中载波分配指数
Figure 984617DEST_PATH_IMAGE008
为二进制变量,因此该优化问题为混合整数非线性规划问题,计算复杂度较高,为了获得具有较小复杂度的联合载波及功率分配方案,基于半分布式资源分配的思想(即首先最优化单个小区资源分配然后协调单个小区之间干扰影响最终提升多小区系统性能的思想),我们将原优化问题分解为三个层次的子优化问题。
A.第一层优化问题用于寻找的最优解,此子问题可以表示为:
Figure 926345DEST_PATH_IMAGE072
对于特定的
Figure 80246DEST_PATH_IMAGE073
Figure 962751DEST_PATH_IMAGE074
为定值,且对于每个子载波都有相同的限制
Figure 315235DEST_PATH_IMAGE070
Figure 428422DEST_PATH_IMAGE071
,故该问题可以转化为
Figure 866357DEST_PATH_IMAGE075
个相互独立的子问题,在小区
Figure 490236DEST_PATH_IMAGE004
中需
满足
Figure 697226DEST_PATH_IMAGE076
易得
Figure 748359DEST_PATH_IMAGE077
B.第二层优化问题旨在解决在一定载波分配指示下,最优化系统各子载波的分配功率,从而最大化系统容量,数学表达式为:
Figure 673590DEST_PATH_IMAGE078
经过第一层优化,可以得到系统的子载波分配方案,基于网络初始化阶段的用户接入选择可以确定第二跳链路的载波分配,我们通过载波配对方法(第一跳和第二跳链路子载波按照各自的信道增益大小排序后顺序匹配)的使用来进一步提高系统性能。随后进行各小区子载波在基站和中继端的功率分配过程,由于干扰项中含有功率变量,故假设在功率分配时干扰项为静态值(实际上在单个小区资源分配最优化求解过程中不考虑邻近小区的共道干扰的方式是可取的),因此在载波分配一定及干扰项固定的情况下原优化问题为标准凸优化问题,可以借助最优化方法进行最优解的求取。在求取最优值过程中利用等效信道增益的概念将原max-min问题转化为标准的闭合表达式,可以减少多平面注水的控制系数,进而使功率分配过程进一步可操作化;同时本文还利用功率转化的方法将对载波分配指数的限制转化为功率限制,可使对原问题的分析简单化。
使用拉格朗日分解法可以得到原优化问题的拉式对偶函数:
Figure 835581DEST_PATH_IMAGE079
    其中
Figure 162657DEST_PATH_IMAGE080
分别为第一跳和第二跳链路功率分配向量值;
Figure 447008DEST_PATH_IMAGE029
Figure 50681DEST_PATH_IMAGE030
为拉格朗日乘子,分别用以限制基站和中继的总发射功率不超过最大限制功率范围;
Figure 78680DEST_PATH_IMAGE081
Figure 197946DEST_PATH_IMAGE082
分别用以体现对载波分配指数因子的限制。
定理1:通过功率转化可将
Figure 653198DEST_PATH_IMAGE083
目标等价为
Figure 490704DEST_PATH_IMAGE084
,其中
Figure 56815DEST_PATH_IMAGE085
证明:
转化后的拉式对偶函数
Figure 30587DEST_PATH_IMAGE084
并未体现对目标函数中条件
Figure 656740DEST_PATH_IMAGE086
的应用,但用该函数可以取得相同的目标函数的解。对于条件
Figure 214498DEST_PATH_IMAGE070
Figure 584300DEST_PATH_IMAGE071
,本文采用功率转化的方式,即:
Figure 678158DEST_PATH_IMAGE087
Figure 475212DEST_PATH_IMAGE088
其中
Figure 84048DEST_PATH_IMAGE019
为第个小区基站给第个中继在子载波
Figure 845965DEST_PATH_IMAGE006
上分配的最优发射功率及第
Figure 942097DEST_PATH_IMAGE005
个中继分配给用于服务第
Figure 92849DEST_PATH_IMAGE007
个用户的子载波
Figure 223616DEST_PATH_IMAGE006
的最优发射功率。该方式体现在系统仿真中,显然有着和原目标函数等价的限制关系。
对偶问题是:
Figure 362473DEST_PATH_IMAGE089
其中:     
Figure 618005DEST_PATH_IMAGE090
可以看出上式的内层问题也即单个小区的优化问题,因此之前我们所作的关于干扰的假设是合理的;此外单小区优化问题可以等价为各子载波相互独立的
Figure 56257DEST_PATH_IMAGE044
个子问题,在每个独立子问题的功率分配上,我们通过对等效信道增益概念的使用将原max-min形式的容量表达式转化为标准的闭合表达式,同时减少多平面注水的控制系数,进而使功率分配过程进一步可操作化。
定理2:假设中继为译码转发(DF)模式,那么若将第
Figure 366016DEST_PATH_IMAGE092
对子载波上的等效信道增益记作
Figure 108844DEST_PATH_IMAGE093
易得
Figure 162250DEST_PATH_IMAGE094
Figure 438249DEST_PATH_IMAGE006
对子载波的容量表达式可改写成标准闭合式为:
Figure 918908DEST_PATH_IMAGE090
Figure 476929DEST_PATH_IMAGE095
通过最优化方法可以求得
Figure 6130DEST_PATH_IMAGE096
同理可得
对偶变量
Figure 334977DEST_PATH_IMAGE030
可由次梯度迭代的方法得到,具体如下:
Figure 730187DEST_PATH_IMAGE037
Figure 482242DEST_PATH_IMAGE038
Figure 304705DEST_PATH_IMAGE031
Figure 5026DEST_PATH_IMAGE032
其中
Figure 203927DEST_PATH_IMAGE035
表示迭代次数,表示迭代步长,一般为较小的正数,或者按照
Figure 803852DEST_PATH_IMAGE098
进行更新,其中
Figure 558182DEST_PATH_IMAGE099
为常数。
C.第三层次问题,即通过全面考虑系统中各小区之间的动态干扰问题,对于每一轮当前正在进行资源分配的小区,测量来自其他小区的干扰,然后调整本
地的载波和功率分配,达到总的系统容量最大,这样小区间就形成了一种协作过程。进行载波和功率的重新分配以达到系统容量最大化的目标,该问题的数学表达式如下:
Figure 498456DEST_PATH_IMAGE100
其中
Figure 21841DEST_PATH_IMAGE101
为利用第二层问题分析中的注水定理而得到的基站和中继端最优功率分配向量值,
Figure 123789DEST_PATH_IMAGE013
表示系统小区的总数目。

Claims (1)

1.一种基于中继的多小区正交频分复用系统资源分配方法,该方法以最大化系统容量为目标,在基站和中继功率分别受限的约束下进行容量优化,其特征在于将总的容量优化目标划分为三个子层优化问题,从而将原混合整数非线性规划问题转化为易于求解的凸优化问题,第一层优化问题用于寻求最优的载波分配指数;第二层优化问题旨在解决在一定载波分配指示下,如何最优化系统各子载波的功率分配;第三层优化则全面考虑系统中各小区之间的动态干扰,进行资源的重新分配以达到系统容量最大化的目标,具体内容为:
a、初始化                                                
Figure 68997DEST_PATH_IMAGE001
Figure 737876DEST_PATH_IMAGE002
,以及小区间循环迭代次数N, 其中
Figure 324715DEST_PATH_IMAGE003
为小区号,
Figure 79044DEST_PATH_IMAGE004
为中继号,
Figure 284898DEST_PATH_IMAGE005
为子载波号,为用户号,表示小区
Figure 73228DEST_PATH_IMAGE003
中用户
Figure 817193DEST_PATH_IMAGE006
的优先权值,为载波分配指数,取值分别为0或1,当
Figure 389306DEST_PATH_IMAGE008
时表示在小区
Figure 587069DEST_PATH_IMAGE003
中经子载波
Figure 665883DEST_PATH_IMAGE005
传送的信息通过中继
Figure 757336DEST_PATH_IMAGE004
译码转发后最终传送给用户
Figure 528983DEST_PATH_IMAGE006
b、初始化小区内最大迭代次数
Figure 479621DEST_PATH_IMAGE009
以及拉格朗日乘子
Figure 830968DEST_PATH_IMAGE010
Figure 183452DEST_PATH_IMAGE010
分别用以限制基站和中继的总发射功率不超过最大功率限制;
c、对于任意小区
Figure 157410DEST_PATH_IMAGE012
为小区总数目,寻找最优的载波分配指数
Figure 46869DEST_PATH_IMAGE007
Figure 519439DEST_PATH_IMAGE013
,使得子载波的容量
Figure 151594DEST_PATH_IMAGE014
最大,
Figure 844744DEST_PATH_IMAGE015
Figure 906241DEST_PATH_IMAGE016
Figure 784067DEST_PATH_IMAGE017
分别表示子载波
Figure 196594DEST_PATH_IMAGE005
的第一跳容量和第二跳容量;
d、确定发射功率
Figure 693434DEST_PATH_IMAGE018
,其中
Figure 875017DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 658165DEST_PATH_IMAGE003
个小区基站给第
Figure 557988DEST_PATH_IMAGE004
个中继在子载波
Figure 124098DEST_PATH_IMAGE005
上分配的最优发射功率及第
Figure 894608DEST_PATH_IMAGE004
个中继分配给用于服务第
Figure 255182DEST_PATH_IMAGE006
个用户的子载波
Figure 235777DEST_PATH_IMAGE005
的最优发射功率:
Figure 605578DEST_PATH_IMAGE019
Figure 965015DEST_PATH_IMAGE020
其中
Figure 762070DEST_PATH_IMAGE021
为噪声功率并假设为高斯白噪声,并且在各小区取值相同;
Figure 964381DEST_PATH_IMAGE022
Figure 606715DEST_PATH_IMAGE023
分别表示小区
Figure 617397DEST_PATH_IMAGE003
的子载波
Figure 178828DEST_PATH_IMAGE005
在第一跳链路和第二跳链路对应的信道增益;
Figure 274960DEST_PATH_IMAGE024
Figure 455405DEST_PATH_IMAGE025
表示子载波
Figure 320593DEST_PATH_IMAGE005
在第一跳链路和第二跳链路受到其他小区的干扰总和,
Figure 459451DEST_PATH_IMAGE026
Figure 636354DEST_PATH_IMAGE027
为拉格朗日乘子;
e、确定拉格朗日乘子
Figure 340185DEST_PATH_IMAGE029
的取值,根据迭代公式
Figure 649943DEST_PATH_IMAGE030
Figure 314143DEST_PATH_IMAGE031
更新
Figure 367550DEST_PATH_IMAGE032
值,
Figure 676171DEST_PATH_IMAGE033
表示迭代次数,表示迭代步长:
Figure 511589DEST_PATH_IMAGE035
Figure 368687DEST_PATH_IMAGE036
其中
Figure 656449DEST_PATH_IMAGE037
Figure 308010DEST_PATH_IMAGE038
分别为基站和中继的最大发射功率;
f、重复执行步骤c到步骤e直到单个小区容量
Figure 822168DEST_PATH_IMAGE039
不再增加,或者小区内循环迭代次数达到最大迭代次数
Figure 217377DEST_PATH_IMAGE009
Figure 359645DEST_PATH_IMAGE040
表示每个小区中继总数目,
Figure 447687DEST_PATH_IMAGE041
表示单个小区内用户总数,
Figure 183562DEST_PATH_IMAGE042
表示系统子载波个数;
g、重复执行步骤b到步骤f,测量来自其他小区的干扰,然后调整各个小区的载波和功率分配,直到系统容量
Figure 382462DEST_PATH_IMAGE043
不再增加或者小区间迭代次数等于最大迭代次数
Figure 379237DEST_PATH_IMAGE044
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Denomination of invention: Relay based multi-cell orthogonal frequency division multiplexing system resource allocation method

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