CN104684055A - 一种正交频分和空分混合的mimo-ofdm系统dtx功率优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，所述方法包括如下步骤：定义MIMO-OFDM系统中基站在激活和睡眠模式下的功率消耗模型；计算系统中单个子载波支持的传输速率和子载波最大复用数目；以及定义基站的一个OFDM帧为若干个激活和睡眠时隙的组合，并在激活时隙下获得用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目；确定激活时隙数目和激活时隙数目上的速率要求，完成单个激活时隙上的资源分配。本发明不仅在MIMO中使用了空分多址，实现了正交频分和空分混合多址，而且结合了DTX技术，将资源分配的维度扩展到了时间上，通过控制基站在激活模式和睡眠模式两个模式之间的切换来降低基站功率，这有利于降低基站功率消耗，节省运营成本。

Description

一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法

技术领域

本发明涉及一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，属于通信技术的技术领域。

背景技术

随着移动通信业务的快速发展以及移动终端数量的增加，用户对于高速数据传输的要求越来越大，随之而来的是能源消耗不断地增加。据统计，信息与通信产业的每年的能源消耗所产生的CO2已经占据全球CO2排放总量的2％。同时，移动通信业务能量消耗的增加也给运营商带来了巨大的经济压力。因此，优化通信系统的能量消耗变得十分迫切。

在通信系统中，MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)和OFDM(OrthogonalFrequency Division Multiplexing)作为LTE中的两项关键技术，在过去一段时间内一直受到很大的关注。MIMO技术可以在不需要增加带宽或总发送功率耗损的情况下大幅地增加系统的数据吞吐量(throughput)及发送距离。MIMO的核心概念为利用多根发射天线与多根接收天线所提供之空间自由度来有效提升无线通信系统之频谱效率，以提升传输速率并改善通信质量。OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi CarrierModulation)，多载波调制的一种。OFDM主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰(ISI)。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间串扰，而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。

现有的MIMO-OFDM系统中的功率优化方案大都是通过在单个时隙上分配子载波和功率实现的。分配子载波和功率是指按照某个算法将子载波分配给各个用户使用，之后给每个子载波分配发射功率。在这些优化方案中MIMO技术的作用大多是通过空间复用来提升系统吞吐量。虽然有些方案在MIMO中使用了预编码实现了空分多址，进一步挖掘了系统的空间资源，从而将资源分配的维度从频率扩展到了频率和空间维度上，增加了资源分配的灵活性，进一步降低了系统的功率消耗。但这些资源优化方案都没有考虑时间维度上的资源分配。DTX(Discontinuous Transmission)技术是在没有用户信号需要传输时停止发射无线信号，可以在时间维度上优化系统功率，但DTX技术在大多数方案中的应用都比较简单，即只有在小区为空的时候基站才会进入睡眠模式。并且据我们所知，DTX技术和MIMO空分多址技术从未同时应用到MIMO-OFDM系统的功率优化中去。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，在传统的3G-LTE MIMO-OFDM系统中增加空分多址，实现正交频分和空分混合多址，并且在时间维度上使用了DTX技术。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1、定义使用DTX技术后MIMO-OFDM系统中基站在激活和睡眠模式下的功率消耗模型；

步骤2、计算系统中单个子载波支持的传输速率和子载波最大复用数目；以及定义基站的一个OFDM帧为若干个激活和睡眠时隙的组合，并获得用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目；

步骤3、结合用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目获得基站的功率消耗模型，并估计所述功率消耗模型中激活时隙数目与基站消耗功率的关系，确定激活时隙数目和激活时隙数目上的速率要求；

步骤4、判断一个OFDM帧中当前时隙是否为激活时隙；在当前时隙为激活时隙时，基站根据步骤3所确定的激活时隙数目上的速率要求为用户分配子载波和基站功率，包括第一步初始化各个子载波上的用户集合，第二步迭代改变各个子载波上的用户集合获得基站最小功率消耗；在当前时隙为睡眠时隙时，不传输数据；

步骤5、判断定义的一个OFDM帧是否结束；若未结束，则重复上述步骤4；若结束，则进入下一个OFDM帧时返回上述步骤1。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤2在激活时隙下获得用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目由下式计算：

$B_{\mathrm{uk}}^{*}=\mathrm{\ω\τ}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\η}}_{k,m,t}}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o})$

${\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\σ}}_{k,m,t}\≤K_m\∀m,t$

其中K为系统用户数目；M为子载波数目；ω是子载波带宽，τ是时隙长度；T_Active是激活时隙数；K_m是子载波上的最大复用用户数目；s_k,m,t,l是t时刻用户k在子载波m上的等效传输矩阵的第l条子信道上的功率增益；p_k,m,t,l是在s_k,m,t,l对应子信道上分配的功率；η_k,m,t是的秩；N_o是子载波上的噪声功率；σ_k,m,t等于0或1，等于0时表示在t时刻用户k占用子载波m，等于0时表示不占用；N_T是发射天线数目，N_R是接收天线数目。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述方法步骤3结合用户速率要求获得基站的功率消耗模型为：

$\underset{T_{\mathrm{Active}},p_{k,m,t,l}}{\min }P=\frac{1}{T}(\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\Σ}}}(P_o+\mathrm{\Δp}{P}_t)+\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Sleep}}}{\mathrm{\Σ}}}{P}_s)$

$s.t.B_k<\mathrm{\&omega;\&tau;}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o\mathrm{\&Gamma;}})$

$P_t=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{k,m,t,l}$

$\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{i,m,t}\&le;K_m\&ForAll;m,t$

其中T_Active是激活时隙数，T_Sleep是睡眠时隙数，T是总时隙数，T_Sleep+T_Active＝T；B_k是用户k在每个OFDM帧时间内需要传输的比特数；P_t是t时刻的发射功率；考虑传输误码率为BER和物理层调制编码方式为MQAM和格雷码联合时Γ＝-ln(5BER)/1.5；σ_k,m,t等于0或1，等于0时表示在t时刻用户k占用子载波m，等于0时表示不占用。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤4中初始化各个子载波上的用户集合具体如下：

用原传输矩阵H_k,m代替等效传输矩阵

将M个子载波分配给每个用户；在每个子载波上进行用户选择，即找出K_m个用户，所述K_m个用户占用该子载波，而其他用户不占用并且其它子载波上面的用户复用集合不变，使基站功率增加最少；

在M个子载波上各进行一次上述用户选择过程，得到各个子载波上的初始化用户集合。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤4中迭代改变各个子载波上的用户集合获得最小功率消耗，具体如下：

根据所得到的各个子载波上面的初始化用户集合，计算出等效传输矩阵；

获得各个子载波复用用户集合有种可能；

从所述种可能中选取一种可能的复用用户集合，使得其它子载波上的用户复用集合不变的情况下，M个子载波的分配方案使基站消耗功率最小；在M个子载波上分别进行一次上述选取操作，获得最小基站功率消耗。

本发明采用上述技术方案，能产生如下技术效果：

(1)、本发明提出了一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，该优化方法不仅在MIMO中使用了空分多址，实现了正交频分和空分混合多址，而且结合了DTX技术，将资源分配的维度扩展到了时间上。该方法通过控制基站在激活模式和睡眠模式两个模式之间的切换来降低基站功率。激活模式下基站发送数据，消耗功率较多；睡眠模式下基站不发送数据，消耗较少功率。基站在时延允许的情况下，选择几个时隙突发数据，之后进入睡眠模式。这有利于运营商降低基站功率消耗，节省运营成本。

(2)、本发明是一种MIMO-OFDM系统中满足用户传输速率限制下的基站功率优化方案，将不连续传输(DTX)技术，传统的功率分配算法(PA)和MIMO中的多用户空间多址技术相结合。在时间、频率和空间三个维度上分配系统资源，进一步降低了基站功率消耗。

附图说明

图1为本发明正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法流程图。

图2为本发明中基站的一个OFDM帧示意图。

图3为本发明MIMO-OFDM系统中基站的信道模型。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的实施方式进行描述。

如图1所示，本发明提供了一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，该方法包括如下步骤：

步骤1、定义DTX技术下的MIMO-OFDM系统中基站功率消耗模型；

本发明的MIMO-OFDM系统中基站可以处于两种工作模式：激活模式和睡眠模式。在激活模式下，基站发送数据，消耗发送功率和电路组件功率；在睡眠模式下，基站不发送数据，消耗电路组件功率。模型可以表示为：

$P\left(P_T\right)=\left\{\begin{array}{cc}{P}_o+\mathrm{\&Delta;p}{P}_T& \mathrm{if}{P}_T>0\\ P_S& \mathrm{if}{P}_T=0\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，P_o表示基站处于激活模式时的电路功率消耗；P_S表示基站处于睡眠模式时的电路功率消耗；Δp表示供电功率转换成发送功率的效率的倒数。P_T表示发送功率。在激活时隙中，发送功率P_T大于0，基站发射用户数据实际消耗的功率为ΔpP_T，则基站总功率为P_o+ΔpP；在睡眠时隙中，基站只消耗电路功率P_S，并且有P_S小于P_o。

步骤2、推导DTX模式下系统中单个子载波支持的传输速率和子载波最大复用数目；以及定义基站的一个OFDM帧为若干个激活和睡眠时隙的组合，并在激活时隙下获得用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目。具体如下：

步骤(21)计算多址方式为正交频分的MIMO-OFDM系统中单个子载波支持的传输速率，由下式计算获得：

$R=\underset{l=1}{\overset{\mathrm{\&eta;}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_l{s}_l}{N_o})---\left(2\right)$

其中p_l是子载波上分配的功率，s_l是子载波上的功率增益，η是MIMO信道传输矩阵的秩，N_o是子载波上的噪声功率。

步骤(22)定义基站的一个OFDM帧为多个传输时隙的组合，即在时延允许的情况下，将多个时隙捆绑成一个OFDM帧，如图2所示。假设要满足用户的QoS要求，只需要在一个OFDM帧能传输一定bit的数据，而不需连续传输的速率要求。

步骤(23)推导使用DTX技术后，多址方式为正交频分的MIMO-OFDM系统中用户k在一个OFDM帧上支持的传输比特数，由公式(3)进行计算：

$\begin{array}{c}{B}_{\mathrm{uk}}=\mathrm{\&omega;\&tau;}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o})\\ s.t.{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\&le;1\&ForAll;m,t\end{array}---\left(3\right)$

其中K为系统用户数目。M为子载波数目。ω是子载波带宽，τ是时隙长度。T_Active是激活时隙数。s_k,m,t,l是t时刻用户k在子载波m上的等效传输矩阵的第l条子信道上的功率增益。p_k,m,t,l是在s_k,m,t,l对应子信道上分配的功率。η_k,m,t是的秩。N_o是子载波上的噪声功率。σ_k,m,t等于0或1，等于0时表示在t时刻用户k占用子载波m，等于0时表示不占用。

步骤(24)在MIMO-OFDM系统中实现空分多址，将每个子载波变成若干个平行信道，推导等效传输矩阵确定子载波最大复用数目K_m。

假设在MIMO-OFDM系统中基站有N_T个发射天线，各个终端有N_R个接收天线，信道模型如图3所示。在下行链路，子载波m上有K_m个用户复用该子载波。子载波m上的接收信号y_m可以表示成：

y_m＝H_mx_m+n_m                (4)

其中x_m是子载波m上的发送信号，其中T_k,m为用户k在子载波m上的预编码矩阵，b_k,m为该用户的传输数据。为K_mN_R×N_T的MIMO信道增益矩阵，为K_mN_R×1的接收信号向量，n_m为K_mN_R×1的方差为1的高斯噪声向量。

具体的，对于用户k来说，在子载波m上接收信号如下式(5)所示：

$y_{k,m}=H_{k,m}{x}_m+n_{k,m}=H_{k,m}{x}_{k,m}+\underset{i\&NotEqual;k}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_{k,m}{x}_{i,m}+n_{k,m}---\left(5\right)$

显然要使y_k,m＝H_k,mx_k,m+n_k,m，则有b_k,m为用户的传输数据显然不可能为0，于是有H_k,mT_i,m＝0,i＝1,2…k-1,k+1,…K_m。则子载波m上的用户k的预编码矩阵T_k,m满足下式(6)，即T_k,m由H_i,m，i≠k的零空间交集组成。

H_i,mT_k,m＝0 i≠k                 (6)

${\tilde{H}}_{k,m}={[H_{1,m}^T,H_{2,m}^T\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;H_{k-1,m}^T,H_{k+1,m}^T\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;H_{K_m,m}^T]}^T---\left(7\right)$

${\tilde{H}}_{k,m}={\tilde{U}}_{k,m}{\tilde{S}}_{k,m}{\left[{\tilde{V}}_{k,m}^1{\tilde{V}}_{k,m}^0\right]}^H---\left(8\right)$

其中和是酉矩阵，它们的列分别是矩阵对应的左右奇异值向量。是由矩阵的奇异值组成的对角矩阵。和分别对应矩阵的非零奇异值和零奇异值。因此是矩阵的零空间。

${\hat{H}}_{k,m}=H_{k,m}{\tilde{V}}_{k,m}^0={\hat{U}}_{k,m}{\hat{S}}_{k,m}{\hat{V}}_{k,m}^H---\left(9\right)$

我们可以令发送端的预编码矩阵令接收端处理矩阵来消除用户间干扰。此时用户k在子载波m上的实际接收信号y_k,m为：

$\begin{array}{c}{y}_{k,m}=R_{k,m}^H(H_{k,m}{x}_{k,m}+n_{k,m})\\ =R_{k,m}^H(H_{k,m}{T}_{k,m}{b}_{k,m}+n_{k,m})\\ ={\hat{S}}_{k,m}{b}_{k,m}+R_{k,m}^H{n}_{k,m}\end{array}---\left(10\right)$

所以用户k在子载波m上的等效传输矩阵是假设各个用户的传输矩阵满秩，则由上式(10)(11)可知是一个N_T×n矩阵，n＝N_T-(K_m-1)N_R。显然要使预编码矩阵存在，则n必定大于0，即子载波上的最大复用用户数K_m满足下式(14)，其中表示对x向下取整。

步骤(25)推导计算使用DTX技术后，多址方式为正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统中用户k在一个OFDM帧上支持的传输比特数目，由公式(12)进行计算：

$\begin{array}{c}{B}_{\mathrm{uk}}^{*}=\mathrm{\&omega;\&tau;}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o})\\ s.t.{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\&le;K_m\&ForAll;m,t\end{array}---\left(12\right)$

其中K为系统用户数目。M为子载波数目。ω是子载波带宽，τ是时隙长度。T_Active是激活时隙数。K_m是子载波上的最大复用用户数目。s_k,m,t,l是t时刻用户k在子载波m上的等效传输矩阵的第l条子信道上的功率增益。p_k,m,t,l是在s_k,m,t,l对应子信道上分配的功率。η_k,m,t是的秩。N_o是子载波上的噪声功率。σ_k,m,t等于0或1，等于0时表示在t时刻用户k占用子载波m，等于0时表示不占用。

步骤3、结合用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目获得基站的功率消耗模型，并估计所述功率消耗模型中激活时隙数目与基站消耗功率的关系，确定激活时隙数目和激活时隙数目上的速率要求，具体如下：

步骤(31)定义用户速率要求下的功率消耗模型为：

$\begin{array}{c}\underset{T_{\mathrm{Active}},p_{k,m,t,l}}{\min }P=\frac{1}{T}(\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}(P_o+\mathrm{\&Delta;p}{P}_t)+\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Sleep}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_s)\\ s.t.B_k<\mathrm{\&omega;\&tau;}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o\mathrm{\&Gamma;}})\\ P_t=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{k,m,t,l}\\ \underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{i,m,t}\&le;K_m\&ForAll;m,t\end{array}---\left(13\right)$

其中K为系统用户数目。M为子载波数目。ω是子载波带宽，τ是时隙长度。T_Active是激活时隙数，T_Sleep是睡眠时隙数，T是总时隙数，T_Sleep+T_Active＝T。B_k是用户k在每个OFDM帧时间内需要传输的比特数。K_m是子载波上的最大复用用户数目。P_t是t时刻的发射功率。s_k,m,t,l是t时刻用户k在子载波m上的等效传输矩阵的第l条子信道上的功率增益。p_k,m,t,l是在s_k,m,t,l对应子信道上分配的功率。η_k,m,t是的秩。N_o是子载波上的噪声功率。考虑传输误码率为BER和物理层调制编码方式为MQAM和格雷码联合时Γ＝-ln(5BER)/1.5。σ_k,m,t等于0或1，等于0时表示在t时刻用户k占用子载波m，等于0时表示不占用。

步骤(32)估计激活时隙数目与基站消耗功率的关系，从而确定激活时隙数目和激活时隙数目上的速率要求。

步骤(32-1)定义子算法一：把每个子载波看成K_m个平行信道，将未分配的平行信道分给N_k/B_k(用户已分配子载波与用户速率要求之比)最小的用户，并且同一条子载波在同一时隙上不能被同一用户占用两次或以上。其中N_k表示用户k占用子载波的数目；函数Find(x,n,U)表示在集合U中找出n个参数x最小的元素。σ_i,m表示哪些用户占用哪些子载波。σ_i,m等于1时表示子载波m被用户i占用，等于0时表示不占用。

子算法一：

$\begin{array}{c}\mathrm{step}1:U=\{\mathrm{1,2}...K\};\\ \mathrm{step}2:N_k=0\&ForAll;k;\\ \mathrm{step}3:\mathrm{for\; m}=1:M\\ U_m=\{k_1^{*}...k_{K_m}^{*}\}=\mathrm{Find}(\frac{N_k}{B_k},K_m,U);\\ \mathrm{for\; i}=1:K\\ \mathrm{if\; i}\&Element;U_m\\ {\mathrm{\&sigma;}}_{i,m}=1;\\ N_k=N_k+1;\\ \mathrm{else}\\ {\mathrm{\&sigma;}}_{i,m}=0;\\ \mathrm{end}\\ \mathrm{end}\\ \mathrm{end}\end{array}---\left(14\right)$

步骤(32-2)使用子算法一获得子载波分配方案，用传输矩阵代替等效传输矩阵，估算单个激活时隙可以支持的传输速率和功率消耗的关系。

假设一个OFDM帧内的时隙上的信道状况时不变，则各个激活时隙上的用户速率要求相同。定义用户k在激活时隙上的传输速率要求为R_k，R_k可以表示为

$R_k=\frac{B_k}{\mathrm{\&tau;}{T}_{\mathrm{Active}}}---\left(15\right)$

其中，B_k表示用户速率要求；τ是时隙长度；T_Active是激活时隙数。

另外，由上式(15)可知，在多址方式为正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统中R_k应该满足：

$\begin{array}{c}{R}_k\&le;\mathrm{\&omega;}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,l}{s}_{k,m,l}}{N_o\mathrm{\&Gamma;}})\\ s.t.{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m}\&le;K_m\&ForAll;m\end{array}---\left(16\right)$

其中K为系统用户数目。M为子载波数目。ω是子载波带宽，K_m是子载波上的最大复用用户数目。s_k,m,l是用户k在子载波m上的等效传输矩阵的第l条子信道上的功率增益。p_k,m,l是在s_k,m,l对应子信道上分配的功率。η_k,m是的秩。N_o是子载波上的噪声功率。考虑传输误码率为BER和物理层调制编码方式为MQAM和格雷码联合时Γ＝-ln(5BER)/1.5。σ_k,m等于0或1，等于0时表示用户k占用子载波m，等于0时表示不占用。

在式子(16)中取等号，并且为了简化用子信道的平均增益代替s_k,m,l。

则分配给用户k的总功率p_k可以表示为：

$p_k=\frac{M_k[2^{\left(\frac{R_k}{\mathrm{\&omega;}{M}_k}\right)}-1]}{G_k}---\left(17\right)$

其中p_k为用户k估计消耗的功率，R_k为用户k在激活时隙；

并且，公式中 $R_k=\frac{B_k}{T_{\mathrm{Active}}\mathrm{\&tau;}};M_k=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&eta;}}_{k,m}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m};G_k=\frac{s_k}{\mathrm{\&Gamma;}{N}_o}.$ 所述M_k和G_k均为中间变量。

则基站总功率P可以表示为激活时隙数目的函数，如下式：

$P=u_T(P_o+\mathrm{\&Delta;p}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{M_k[2^{\left(\frac{B_k}{\mathrm{\&omega;}{M}_k\mathrm{\&tau;}{T}_{\mathrm{Active}}}\right)}-1}{G_k})+(1-u_T)P_s---\left(18\right)$

其中，P_o表示基站处于激活模式时的电路功率消耗；P_S表示基站处于睡眠模式时的电路功率消耗；Δp表示供电功率转换成发送功率的效率的倒数。并且假设u_T在0到1上连续。

步骤(32-3)证明功率消耗模型中的功率是关于激活时隙数目的凸函数；

$\begin{array}{c}\frac{{\&PartialD;}^{2}P}{{(\&PartialD;u_T)}^2}=\frac{\&PartialD;(P_o+\mathrm{\&Delta;p}{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{M}_k/G_k(2^{\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_k}{u_T}}-1)-P_s-\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_k}{u_T}\mathrm{\&Delta;p}{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{M}_k/G_k\ln 2\left(2^{\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_k}{u_T}}\right))}{\&PartialD;u_T}\\ =\mathrm{\&Delta;p}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_k^2{M}_k}{u_T^3{G}_k}{\left(\ln 2\right)}^2{2}^{\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_k}{u_T}}\right]>0\end{array}---\left(19\right)$

其中α_k＝B_k/(TωτM_k)。由P的二阶导恒大于零可得P是u_T的凸函数。

步骤(32-4)通过一维搜索获得基站激活时隙数目，确定激活时隙上的用户速率要求；

取T_Active＝round(u_TT)。round(x)表示取最接近x的整数。特别的，在round(u_TT)＝0时，T_Active＝1。激活时隙上的用户速率要求R_k由式子(18)获得。由于激活时隙上要传输数据，而睡眠时隙上不传，要保证用户QoS则激活时隙上的传输速率不能太慢，所以需要获得此速率要求。

步骤4、在激活时隙数目上的速率要求为用户分配子载波和基站功率，具体如下：

首先判断当前时隙是否为激活时隙，若是则在激活时隙上完成子载波和功率分配，包括第一步初始化各个子载波上的用户集合，第二步迭代改变各个子载波上的用户集合获得最小功率消耗；否则基站进入睡眠模式不传输数据；

步骤5、判断定义的一个OFDM帧是否结束；若未结束，则重复上述步骤4；若结束，则进入下一个OFDM帧，重复上述步骤1至5的优化过程。

其中，在步骤4的第一步初始化各个子载波上的用户集合，具体为：

利用原传输矩阵H_k,m代替等效传输矩阵使用子算法二初始化各个子载波上面的用户集合。将M个子载波分配给每个用户；在每个子载波上进行用户选择，即找出K_m个用户，所述K_m个用户占用该子载波，而其他用户不占用，并且其它子载波上面的用户复用集合不变，使基站功率增加最少。在M个子载波上各进行一次上述用户选择过程，得到各个子载波上的初始化用户集合。

它的主要思想是：先将所有的子载波分给每个用户，显然用户占用子载波数目的减少会使用户消耗的功率增加。所以要在每个子载波上再找出K_m个用户，这K_m个用户占用该子载波，而其他用户不占用，使功率增加最小。迭代M步，得到子载波初始化方案。

所述的子算法二如下：

子算法二：

$\begin{array}{c}\mathrm{step}1:C_k^0=\{\mathrm{1,2}...M\},\&ForAll;k;\\ \mathrm{step}2:\mathrm{for\; t}=1:M\\ \{k_1^{*},k_2^{*}...k_{K_m}^{*}\}=\underset{k}{\arg }\min J_t\\ \mathrm{for\; k}=1:K\\ \mathrm{if\; k}\&Element;\{k_2^{*},k_2^{*}...k_{K_m}^{*}\}\\ C_k^t=C_k^{t-1}\\ \mathrm{else}\\ C_k^t=C_k^{t-1}\backslash \left\{t\right\}\\ \mathrm{end}\\ \mathrm{end}\\ \mathrm{end}\end{array}---\left(20\right)$

其中

其中

上式中，表示在t步迭代时，用户k占用的子载波，J_t表示在t步迭代时的总功率。由于每个子载波最多被K_m个用户占用，所以要选出K_m个用户其余用户使J_t最小。

上述J_t中δ(x)和的存在是为了考虑一种特殊情况：剩余的等效信道数目(剩余子载波数目乘以K_m)小于从未被分配到子载波的用户数目。这时如果再按照功率增加最少原则来分配子载波，有可能会使有的用户分配不到子载波从而无法满足用户速率要求。

在步骤4的第二步迭代改变各个子载波上的用户集合获得最小功率消耗中，具体过程为：

使用了子算法二之后，可以获得各个子载波上面的初始化用户集合U_m，计算出等效传输矩阵再用注水算法得到最小功率。

之后使用子算法三，确定每个子载波上的最多复用用户为K_m个，获得各个子载波复用用户集合有种可能；

从所述种可能中选取一种可能的复用用户集合，而其它子载波上的用户复用集合不变，此时M个子载波的分配方案可以使基站消耗功率最小。在M个子载波上分别进行一次上述操作，获得最小基站功率消耗。基站的功率分配在子载波分配结束之后使用注水算法获得。

它在主要思想是：在各个子载波上改变用户集合(共有中可能，对应集合为)，选择使系统消耗功率最小的用户集合，迭代M步，获得最小系统功率。

子算法三：

$\begin{array}{c}\mathrm{step}1:\mathrm{initialize}{U}_m,\&ForAll;m;\\ \mathrm{step}2:P_{\min }=P(U_1...U_M);\\ \mathrm{for\; m}=1:M\\ \mathrm{for\; n}=1:N\\ \mathrm{if}{P}_{\min }>P(U_1...U_m^n...U_M)\\ P_{\min }=P(U_1...U_m^n...U_M);\\ U_m=U_m^n;\\ \mathrm{end}\\ \mathrm{end}\\ \mathrm{end}\end{array}---\left(22\right)$

由此，基站在每一个OFDM帧中重复上述过程来优化基站功率。

综上所述，本发明将不连续传输(DTX)技术和MIMO中的多用户空分多址技术运用到了传统的3G-LTE MIMO-OFDM系统中，在时间、频率和空间三个维度上分配系统资源，增加了资源优化的灵活性，进一步降低了基站功率消耗。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (5)

1.一种正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1、定义使用DTX技术后MIMO-OFDM系统中基站在激活和睡眠模式下的功率消耗模型；

步骤2、计算系统中单个子载波支持的传输速率和子载波最大复用数目；以及定义基站的一个OFDM帧为若干个激活和睡眠时隙的组合，并获得用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目；

步骤3、结合用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目获得基站的功率消耗模型，并估计所述功率消耗模型中激活时隙数目与基站消耗功率的关系，确定激活时隙数目和激活时隙数目上的速率要求；

步骤4、判断一个OFDM帧中当前时隙是否为激活时隙；在当前时隙为激活时隙时，基站根据步骤3所确定的激活时隙数目上的速率要求为用户分配子载波和基站功率，包括第一步初始化各个子载波上的用户集合，第二步迭代改变各个子载波上的用户集合获得基站最小功率消耗；在当前时隙为睡眠时隙时，不传输数据；

步骤5、判断定义的一个OFDM帧是否结束；若未结束，则重复上述步骤4；若结束，则进入下一个OFDM帧时返回上述步骤1。

2.根据权利要求1所述正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，其特征在于：所述步骤2在激活时隙下获得用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目由下式计算：

$B_{\mathrm{uk}}^{*}=\mathrm{\&omega;\&tau;}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o})$

$\begin{array}{cc}{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\&le;K_m& \&ForAll;m,t\end{array}$

其中K为系统用户数目；M为子载波数目；ω是子载波带宽，τ是时隙长度；T_Active是激活时隙数；K_m是子载波上的最大复用用户数目；s_k,m,t,l是t时刻用户k在子载波m上的等效传输矩阵的第l条子信道上的功率增益；p_k,m,t,l是在s_k,m,t,l对应子信道上分配的功率；η_k,m,t是的秩；N_o是子载波上的噪声功率；σ_k,m,t等于0或1，等于0时表示在t时刻用户k占用子载波m，等于0时表示不占用；N_T是发射天线数目，N_R是接收天线数目。

3.根据权利要求1所述正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，其特征在于，所述方法步骤3结合用户在一个OFDM帧上支持的传输比特数目获得基站的功率消耗模型为：

$\underset{T_{\mathrm{Active}},p_{k,m,t,l}}{\min }P=\frac{1}{T}(\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}(P_o+{\mathrm{\&Delta;pP}}_t)+\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Sleep}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_s)$

$\begin{array}{cc}s.t.& B_k<\mathrm{\&omega;\&tau;}\underset{t=1}{\overset{T_{\mathrm{Active}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{k,m,t}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m,t,l}{s}_{k,m,t,l}}{N_o\mathrm{\&Gamma;}})\end{array}$

$P_t=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{l=1}{\overset{{\mathrm{\&eta;}}_{k,m,t}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{k,m,t,l}$

$\begin{array}{cc}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&sigma;}}_{i,m,t}{\&le;K}_m& \&ForAll;m,t\end{array}$

其中T_Active是激活时隙数，T_Sleep是睡眠时隙数，T是总时隙数，T_Sleep+T_Active＝T；B_k是用户k在每个OFDM帧时间内需要传输的比特数；P_t是t时刻的发射功率；考虑传输误码率为BER和物理层调制编码方式为MQAM和格雷码联合时Γ＝-ln(5BER)/1.5。

4.根据权利要求1所述正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，其特征在于，所述步骤4中初始化各个子载波上的用户集合具体如下：

用原传输矩阵H_k,m代替等效传输矩阵

将M个子载波分配给每个用户；在每个子载波上进行用户选择，即找出K_m个用户，所述K_m个用户占用该子载波，而其他用户不占用并且其它子载波上面的用户复用集合不变，使基站功率增加最少；

在M个子载波上各进行一次上述用户选择过程，得到各个子载波上的初始化用户集合。

5.根据权利要求4所述正交频分和空分混合的MIMO-OFDM系统DTX功率优化方法，其特征在于，所述步骤4中迭代改变各个子载波上的用户集合获得最小功率消耗，具体如下：

根据所得到的各个子载波上面的初始化用户集合，计算出等效传输矩阵；

获得各个子载波复用用户集合有种可能；

从所述种可能中选取一种可能的复用用户集合，使得其它子载波上的用户复用集合不变的情况下，M个子载波的分配方案使基站消耗功率最小；

在M个子载波上分别进行一次上述选取操作，获得最小基站功率消耗。