CN104717730B - 大规模天线系统高能效资源优化方法 - Google Patents

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Abstract

一种大规模天线系统高能效资源优化方法，通过分式规划、拉格朗日乘子罚函数法、标准干扰函数方法求解最优能效对应的资源配置。首先，在最大比合并波束赋型下，利用大规模天线独有的信道矩阵特点，得出统计规律下的接收信噪比表达式；其次，将用户间干扰引入到约束条件中去以保证对多变量耦合作用进行有效抑制；然后，利用分式规划思想以及拉格朗日乘子法，将原始的有约束非凸优化问题转化为无约束的能效凸优化问题；最后，在无法利用求导方法获得原问题最优解的情况下，利用标准干扰函数方法得到最优解的隐式迭代表达式，进行快速迭代求解。本发明解决了在干扰严重的情况下（多变量耦合）资源分配求解困难的问题，有效地提升了大规模天线系统的能量效率。

Description

大规模天线系统高能效资源优化方法
技术领域
本发明涉及移动通信系统中的资源分配技术领域，具体涉及一种大规模天线系统中的高能效资源分配优化方法。
背景技术
大规模天线技术以其高谱效、高能效的特点而成为未来移动通信中的关键技术。但是随着天线数量的增加，整体的天线固定功率消耗也会急剧增加，功率模型需要重建，同时，常规的波束赋型操作如迫零、最小均方误差等技术的计算复杂度会急剧上升，但幸运的是，大规模天线系统的特点使得最为简单的最大混合比波束赋型即可实现优良的性能，然而，最大混合比波束赋型却无法抑制用户间的干扰，进而造成能效表达式中的多变量耦合问题。
尽管大规模天线系统具有高能效的潜在优势，但是从绿色通信的角度而言，大规模天线系统中的高能效资源分配方法仍然是亟需的。在考虑了大规模天线系统中的诸多问题之后，本发明提供了一种高能效资源分配优化方法。
发明内容
技术问题: 本发明提供了一种大规模天线系统中高能效资源分配优化方法，在保证用户数据传输速率的前提下，实现了对基站端能效情况的改善。
技术方案: 本发明是一种大规模天线系统高能效资源优化方法，该方法包括以下步骤：
（1）．设定初始发射功率，设定传输速率约束罚因子和干扰约束罚因子，设定初始拉格朗日参数和，其中,为用户的初始发射功率，表示用户数，为关于用户的干扰约束的初始拉格朗日系数，为关于用户的传输速率约束的初始拉格朗日系数；
（2）.计算在上述给定初始功率下对应的初始能效值；
（3）.针对用户的发射功率进行迭代计算，其中, 表示迭代次数,为用户经过次迭代后的发射功率，为用户经过次迭代后的发射功率，表示关于用户的发射功率的表达式；
（4）.对用户的发射功率进行调整，其中，为用户经过次迭代且进行调整后的发射功率，为用户经过次迭代后的发射功率，为用户的最大发射功率；
（5）. 用调整后的发射功率来计算能效值和拉格朗日参数和,其中，为第次迭代后的能效值，和分别为第次迭代后的用户的拉格朗日参数；
（6）. 计算效用函数的值，对给定的正常数(量级在之内)，若，则整个迭代计算则结束，否则, 令,,返回步骤（3）继续进行迭代计算，其中，为效用函数, 为用户经过次迭代且进行调整后的发射功率，是用户的下一次迭代的初始发射功率。
有益效果：利用随机矩阵理论将高维度信道向量作用下的信干噪比化简为只与天线数以及大尺度衰落因子有关的简洁形式。
通过将干扰项引入到约束条件中以及在传输速率约束中取传输速率下限的操作，使得原问题能够转化为无约束的凸优化问题，极大简化了资源分配的分析求解过程。
解决了一类多变量耦合问题，在目标函数的导数方法求解困难时，这种能效优化方案可以避免计算方面的不可行性，并且，所提出的迭代方法也能够在次数较少的迭代内实现收敛到全局最优点。
附图说明
图1为大规模天线场景示意图；
图2为大规模天线系统高能效资源优化方法示意图；
图3为大规模天线系统高能效资源优化方法算法流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实例对本发明所述提供一种大规模天线系统中的高能效资源优化方法做详细说明。
考虑下行链路大规模天线系统，假设单小区，多用户，窄带通信过程（信道特性恒定），基站端具有理想信道状态信息，采用最大比合并波束赋型，用户传输速率受限，用户发射功率受限，用户接收干扰受限。
大规模天线系统中的高能效资源分配优化方法，包括以下步骤：
（1）．设定初始发射功率，设定传输速率约束罚因子和干扰约束罚因子，设定初始拉格朗日参数和，其中,为用户的初始发射功率，表示用户数，为关于用户的干扰约束的初始拉格朗日系数，为关于用户的传输速率约束的初始拉格朗日系数；
（2）.计算在上述给定初始功率下对应的初始能效值，
其中，为用户数，为基站天线数，为用户的初始发射功率，为用户的初始发射功率，为噪声功率谱密度，为用户的信道大尺度衰落参数，表示天线上的固定功率消耗；
（3）.针对用户的发射功率进行迭代计算，其中, 表示迭代次数,为用户经过次迭代后的发射功率，为用户经过次迭代后的发射功率，表示关于用户的发射功率的表达式，迭代过程为：
其中，为用户经过次迭代后的发射功率，、分别为第次迭代后的拉格朗日参数，且、则分别为干扰约束及传输速率约束对应的罚因子，表示用户经过次迭代后的实际传输速率下限，其为关于用户的发射功率的表达式，表示用户的最低传输速率，为用户数，表示用户经过次迭代后受到的实时干扰，其为关于用户的发射功率的表达式，为噪声功率谱密度，为用户的信道大尺度衰落参数,为第次迭代后的实际能效，为用户可容忍的最大接收干扰；
（4）.对用户的发射功率进行调整，其中，为用户经过次迭代且进行调整后的发射功率，为用户经过次迭代后的发射功率，为用户的最大发射功率；
（5）. 用调整后的发射功率来计算能效值和拉格朗日参数和,其中，为第次迭代后的能效值，和分别为第次迭代后的用户的拉格朗日参数；
（6）. 计算效用函数的值，对给定的正常数(量级在之内)，若，则整个迭代计算则结束，否则，令,,返回步骤（3）继续进行迭代计算，其中，为效用函数，为用户数，表示用户的实时传输速率下限，为第次迭代后的能效值，为用户经过次迭代且进行调整后的发射功率，为基站天线数，表示天线上的固定功率消耗，是用户的下一次迭代的初始发射功率。

Claims (1)

1.一种大规模天线系统高能效资源优化方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
1).设定初始发射功率设定传输速率约束罚因子σ1和干扰约束罚因子σ2，设定初始拉格朗日参数和其中,为用户i的初始发射功率，K表示用户数，为关于用户i的干扰约束的初始拉格朗日系数，为关于用户i的传输速率约束的初始拉格朗日系数；
2).计算在上述设定初始发射功率下对应的初始能效值q(0)，
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其中，K为用户数，Nt为基站天线数，为用户i的初始发射功率，为用户j的初始发射功率，σ2为噪声功率谱密度，βi为用户i的信道大尺度衰落参数，pc,j表示天线j上的固定功率消耗；
3).针对用户i的发射功率进行迭代计算其中,k表示迭代次数,为用户i经过k+1次迭代后的发射功率，为用户i经过k次迭代后的发射功率，表示关于用户i的发射功率的表达式，迭代过程为：
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其中，为用户i经过k+1次迭代后的发射功率，分别为用户i和用户j第k次迭代后的拉格朗日参数，且σ1、σ2则分别为干扰约束及传输速率约束对应的罚因子，表示用户i经过k次迭代后的实际传输速率下限，其为关于用户i的发射功率的表达式，RM,i表示用户i的最低传输速率，K为用户数，表示用户j经过k次迭代后受到的实时干扰，其为关于用户i的发射功率的表达式，σ2为噪声功率谱密度，βi为用户i的信道大尺度衰落参数,q(k)为第k次迭代后的实际能效，IM,j为用户j可容忍的最大接收干扰；
4).对用户i的发射功率进行调整其中，为用户i经过k+1次迭代且进行调整后的发射功率，为用户i经过k+1次迭代后的发射功率，pT,i为用户i的最大发射功率；
5).用调整后的发射功率来计算能效值q(k+1)和拉格朗日参数和其中，q(k+1)为第k+1次迭代后的能效值，和分别为第k+1次迭代后的用户i的拉格朗日参数；
6).计算效用函数的值，对给定的量级在10-1之内的正常数ε，若|UEE|≤ε，则整个迭代计算则结束，否则,令k＝k+1,返回步骤3)继续进行迭代计算，其中，UEE为效用函数,K为用户数，表示用户i的实时传输速率下限，q(k +1)为第k+1次迭代后的能效值，为用户i经过k+1次迭代且进行调整后的发射功率，Nt为基站天线数，pc,j表示天线j上的固定功率消耗，是用户i的下一次迭代的初始发射功率。
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