CN103747448A - 一种移动通信网络中能量效率最优化的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种移动通信网络中能量效率最优化的方法，本发明主要通过结合使用分式规划法、拉格朗日乘子法和二分法计算获得每个用户设备的最优的发射功率，从而使移动通信网络的能量效率最大。本发明不仅解决了现有技术中难以解决的问题，而且方法简单，结果准确。

Description

一种移动通信网络中能量效率最优化的方法

技术领域

本发明属于移动通信系统中的网络技术领域，尤其涉及一种移动通信网络中能量效率最优化的方法。

背景技术

作为移动通信网络设计最重要的性能指标之一，频谱效率在过去几十年间已被广泛研究。然而，随着高速数据业务的广泛应用及网络能量消耗的快速增加，能量效率（energy efficiency,EE）已成为移动通信网络一个新的研究热点。由于EE的最优化问题是一个拟凸优化问题，现有技术中很难求得其最优解。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种移动通信网络中能量效率最优化的方法，这个方法能够获得通信网络中能量效率的最优解，而且方法简单，结果更加准确。

技术方案：为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种移动通信网络中能量效率最优化的方法，包括以下步骤：

步骤1：建立通信网络，其中所述通信网络中包括基站和M个用户设备，设定迭代次数t，初次迭代时，令t＝1；容忍度δ＝0.01和通信网络能量效率的初始最优值为q₁；

步骤2：定义通信网络中所有用户设备获得的功率为R_T(P)，根据公式

计算得到所有用户设备获得的功率为R_T(P)，其中P＝[p₁,p₂,...,p_M]为基站分配给每个用户设备的发射功率向量，对于

p_m表示基站分配给用户设备m的发射功率，

式中

为复可加白高斯噪声功率，h_m为用户设备m的信道冲击响应；通过上行链路或周期报告，用户设备m可将h_m反馈给基站；再通过公式

计算获得ρ_m的值；

步骤3：根据公式

获得通信网络消耗总功率P_T(P)，其中p_c为通信网络中电路消耗的功率；根据公式

获得通信网络能量效率η_EE(P)；定义通信网络能量效率的最优化函数为：

max{η_EE(P)}

$s.t.0\≤p_m\≤p_{\max },\∀m\∈M$

其中p_max为基站分配给任意用户设备的最大发射功率，p_max是移动通信网络中给定的系统参数；

步骤4：通过分式规划法，可将通信网络能量效率的最优化函数转化为：

max{R_T(P)-q_t·P_T(P)}

$s.t.0\≤p_m\≤p_{\max },\∀m\∈M$

其中q_t为网络能量效率的最大值，在初次计算时，令q_t=q₁；

通信网络能量效率的最优化函数的拉格朗日函数为：

$L=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+p_m\·p_m)-q_t\·(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_m+p_c)-\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_m\·(p_m-p_{\max })$

其中λ_m为拉格朗日乘子，λ_m＞0；

步骤5：对于每个用户设备m，令L对p_m求导并令其为0，

$\frac{\∂L}{{\∂p}_m}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_m}{(1+p_m\·{\mathrm{\ρ}}_m)\ln 2}-q_t-{\mathrm{\λ}}_m=0$

并求解出通过公式

获得用户设备m的最优发射功率值为

其中T＝[p_m]⁺，当p_m>0时，则[p_m]⁺为p_m；当p_m<0时，[p_m]⁺为0；λ_m需满足如下等式：

λ_m·(p_m-p_max)＝0

令p_m＝p_max及p_m＝0，可分别得到λ_m的下界和上界为：

${\mathrm{\&lambda;}}_m^l=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{(1+p_{\max }\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_m)\ln 2}-q_t$

${\mathrm{\&lambda;}}_m^u=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{\ln 2}-q_t$

步骤6：令 ${\mathrm{\&lambda;}}_m=({\mathrm{\&lambda;}}_m^l+{\mathrm{\&lambda;}}_m^u)/2,$ 并根据公式 $p_m^{*}=\min \{T,p_{\max }\}$ 计算

如果则进行步骤7，否则直接进行步骤8；

步骤7：如果

则令

回到步骤6，否则令回到步骤6；

步骤8：如果R_T(P_t)-q_t·P_T(P_t)＞δ，其中

P_t为所有用户设备获得最优发射功率值的向量，则直接进行步骤9，如果R_T(P_t)-q_t·P_T(P_t)≤δ，则获得通信网络能量效率的最大值q_t，相应的用户设备获得最优发射功率向量P_t；

步骤9：令q_t+1＝R_T(P_t)/P_T(P_t)，t=t+1，其中t为当前迭代次数，返回执行步骤4。

进一步，所述步骤2中的用户设备m的信道冲击响应h_m的获取方法为：根据公式

计算获得用户设备m的信道冲击响应h_m，式中f_m是小尺度衰落，G为发射天线和接收天线功率增益的乘积，d_m为用户设备m和基站间的距离，α为路径损耗指数，β为路径损耗常数，s_m为对数正态阴影衰落变量，10lgs_m为标准差是δ_sh的零均值高斯随机变量。

所述小尺度衰落f_m包括方差为1/2的零均值循环对称复高斯随机变量。

由于，对数正态阴影衰落变量s_m能通过产生10lgs_m这个变量从而间接获得s_m，其中10lgs_m为标准差是δ_sh的零均值高斯随机变量，其中标准差δ_sh是根据通信移动网络给定的参数值。

工作原理：本发明是用户设备先将自己的信道条件经过依次数模转换器，码型正变换、调制器后发送给基站，其中数模转换器主要进行数据采样、量化和编码的操作。基站经过解调器、码型反变换、模数转换器后成功接收用户设备的信道条件，这里模数转换器起到译码和低通滤波器的作用。之后通过采用分式规划法，基站可将移动通信网络中能量效率最优化问题从拟凸优化问题转化为凸优化问题，进而采用拉格朗日乘子法和二分法求解此问题，得到移动通信网络的能量效率最大值和相应的分配给用户设备的发射功率。最终，基站经过数模转换器、码型正变换、调制器后，将分配给用户设备的最优的发射功率发送给用户设备，即可得到通信网络的能量效率最大值。

有益效果：与现有技术相比，本发明通过结合使用分式规划法、拉格朗日乘子法和二分法计算获得每个用户设备的最优的发射功率，从而使移动通信网络的能量效率最大；本发明不仅解决了现有技术中难以解决的问题，而且方法简单，结果准确。

附图说明

图1为本发明与速率最大化方法中通信网络的能量效率随基站分配给任意用户设备的最大发射功率变化的结果比较图。

具体实施方式

下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。

本发明提出了一种移动通信网络中能量效率最优化的方法。

以LTE系统为例来给出一种实施例：

步骤1：建立移动通信网络，其中所述通信网络中包括基站和M个用户设备，数据初始化：设定初次迭代次数t＝1；本发明提供的方法的停止条件，即容忍度δ＝0.01；通信网络能量效率的初始最优值为q₁。

步骤2：定义通信网络中所有用户设备获得的功率为R_T(P)，根据公式

计算得到所有用户设备获得的功率为R_T(P)，其中P＝[p₁,p₂,...,p_M]为演进型节点（evolved Node B，eNB）分配给用户设备的发射功率向量，对于

p_m表示eNB分配给用户设备m的发射功率。其中

为复可加白高斯噪声功率，h_m为用户设备m的信道冲击响应，通过上行链路或周期报告，用户设备m可将h_m反馈给eNB。其中根据公式

计算获得用户设备m的信道冲击响应h_m，式中f_m是小尺度衰落，包括方差为1/2的零均值循环对称复高斯随机变量，G为发射天线和接收天线功率增益的乘积，d_m为用户设备m和eNB间的距离，α为路径损耗指数，β为路径损耗常数，s_m为对数正态阴影衰落变量，10lgs_m为标准差是δ_sh的零均值高斯随机变量；

步骤3：根据公式

获得通信网络消耗总功率P_T(P)，其中p_c为通信网络中电路消耗的功率。根据公式获得通信网络能量效率η_EE(P)；定义通信网络能量效率的最优化函数为：

max{η_EE(P)}

$s.t.0\&le;p_m\&le;p_{\max },\&ForAll;m\&Element;M$

其中p_max为可分配给任意用户设备的最大发射功率。

步骤4：通过分式规划法，可将通信网络能量效率的最优化函数转化为：

max{R_T(P)-q_t·P_T(P)}

$s.t.0\&le;p_m\&le;p_{\max },\&ForAll;m\&Element;M$

其中q_t为通信网络能量效率的最大值，在初次计算时，令q_t=q₁。

通信网络能量效率的最优化函数的拉格朗日函数为：

$L=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+p_m\&CenterDot;p_m)-q_t\&CenterDot;(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_m+p_c)-\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_m\&CenterDot;(p_m-p_{\max })$

其中λ_m为拉格朗日乘子，λ_m＞0。

步骤5：对于每个用户设备m，令L对p_m求导并令其为0，

$\frac{\&PartialD;L}{{\&PartialD;p}_m}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{(1+p_m\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_m)\ln 2}-q_t-{\mathrm{\&lambda;}}_m=0$

求解出

同时可获得用户设备m的最优发射功率值

$p_m^{*}=\min \{T,p_{\max }\}$

其中，T＝[p_m]⁺，当p_m>0时，则[p_m]⁺为_xm；当p_m<0时，[p_m]⁺为0。λ_m应满足如下等式。

λ_m·(p_m-p_max)＝0

令p_m＝p_max及p_m＝0，可分别得到λ_m的下界和上界为：

${\mathrm{\&lambda;}}_m^l=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{(1+p_{\max }\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_m)\ln 2}-q_t$

${\mathrm{\&lambda;}}_m^u=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{\ln 2}-q_t$

步骤6：令 ${\mathrm{\&lambda;}}_m=({\mathrm{\&lambda;}}_m^l+{\mathrm{\&lambda;}}_m^u)/2,$ 并根据公式 $p_m^{*}=\min \{T,p_{\max }\}$ 计算如果

则进行步骤7，否则直接进行步骤8；

步骤7：如果

则令

回到步骤6，否则令回到步骤6；

步骤8：如果R_T(P_t)-q_t·P_T(P_t)＞δ，其中

P_t为所有用户设备获得最优发射功率值的向量，则直接进行步骤9，如果R_T(P_t)-q_t·P_T(P_t)≤δ，则获得通信网络能量效率的最大值q_t，相应的用户设备获得最优发射功率向量P_t；

步骤9：令q_t+1＝R_T(P_t)/P_T(P_t)，t=t+1，其中t为当前迭代次数，返回执行步骤4。

将采用发明提供的方法进行的实验得到的能量效率最大值与采用速率最大化方法获得的移动通信网络中能量效率的最大值进行比较，如图1所示，EE-Max代表本发明的实验结果，Rate-Max代表速率最大化方法的实验结果，无论p_max如何改变，EE-Max一直可以获得移动通信网络中能量效率的最大值。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干可以预期的改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种移动通信网络中能量效率最优化的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：建立移动通信网络，其中所述通信网络中包括基站和M个用户设备，设定容忍度δ＝0.01和通信网络能量效率的初始最优值为q₁；

步骤2：定义通信网络中所有用户设备获得的功率为R_T(P)，根据公式

计算得到所有用户设备获得的功率为R_T(P)，其中P＝[p₁,p₂,...,p_M]为基站分配给每个用户设备的发射功率向量，对于

p_m表示基站分配给用户设备m的发射功率，

式中

为复可加白高斯噪声功率，h_m为用户设备m的信道冲击响应；通过上行链路或周期报告，用户设备m可将h_m反馈给基站；再通过公式

计算获得ρ_m的值；

步骤3：根据公式

获得通信网络消耗总功率P_T(P)，其中p_c为通信网络中电路消耗的功率；根据公式

获得通信网络能量效率η_EE(P)；定义通信网络能量效率的最优化函数为：

max{η_EE(P)}

$s.t.0\&le;p_m\&le;p_{\max },\&ForAll;m\&Element;M$

其中p_max为基站分配给任意用户设备的最大发射功率；

步骤4：通过分式规划法，可将通信网络能量效率的最优化函数转化为：

max{R_T(P)-q_t·P_T(P)}

$s.t.0\&le;p_m\&le;p_{\max },\&ForAll;m\&Element;M$

其中q_t为网络能量效率的最大值，在初次计算时，q_t=q₁；

通信网络能量效率的最优化函数的拉格朗日函数为：

$L=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+p_m\&CenterDot;p_m)-q_t\&CenterDot;(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_m+p_c)-\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_m\&CenterDot;(p_m-p_{\max })$

其中λ_m为拉格朗日乘子，λ_m＞0；

步骤5：对于每个用户设备m，令L对p_m求导并令其为0，

$\frac{\&PartialD;L}{{\&PartialD;p}_m}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{(1+p_m\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_m)\ln 2}-q_t-{\mathrm{\&lambda;}}_m=0$

并求解出

通过公式

获得用户设备m的最优发射功率值为

其中T＝[p_m]⁺，当p_m>0时，则[p_m]⁺为p_m；当p_m<0时，[p_m]⁺为0；λ_m满足如下等式：

λ_m·(p_m-p_max)＝0

令p_m＝p_max及p_m＝0，可分别得到λ_m的下界和上界为：

${\mathrm{\&lambda;}}_m^l=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{(1+p_{\max }\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_m)\ln 2}-q_t$

${\mathrm{\&lambda;}}_m^u=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_m}{\ln 2}-q_t$

步骤6：令 ${\mathrm{\&lambda;}}_m=({\mathrm{\&lambda;}}_m^l+{\mathrm{\&lambda;}}_m^u)/2,$ 并根据公式 $p_m^{*}=\min \{T,p_{\max }\}$ 计算

如果

则进行步骤7，否则直接进行步骤8；

步骤7：如果

则令

回到步骤6，否则令回到步骤6；

步骤8：如果R_T(P_t)-q_t·P_T(P_t)＞δ，其中

P_t为所有用户设备获得最优发射功率值的向量，则直接进行步骤9，如果R_T(P_t)-q_t·P_T(P_t)≤δ，则获得通信网络能量效率的最大值q_t，相应的用户设备获得最优发射功率向量P_t；

步骤9：令q_t+1＝R_T(P_t)/P_T(P_t)，t=t+1，其中t为当前迭代次数，返回执行步骤4。

2.根据权利要求1所述的移动通信网络中能量效率最优化的方法，其特征在于：所述步骤2中的用户设备m的信道冲击响应h_m的获取方法为：根据公式

计算获得用户设备m的信道冲击响应h_m，式中f_m是小尺度衰落，G为发射天线和接收天线功率增益的乘积，d_m为用户设备m和基站间的距离，α为路径损耗指数，β为路径损耗常数，s_m为对数正态阴影衰落变量。

3.根据权利要求2所述的的移动通信网络中能量效率最优化的方法，其特征在于：所述小尺度衰落f_m包括方差为1/2的零均值循环对称复高斯随机变量。

4.根据权利要求2所述的的移动通信网络中能量效率最优化的方法，其特征在于：所述对数正态阴影衰落变量s_m通过产生10lgs_m变量计算获得，其中10lgs_m是标准差为δ_sh的零均值高斯随机变量。

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