CN105871438A - 用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，包括：步骤1：组建双向全双工大规模天线中继系统；步骤2：所有用户终端向中继发送状态信息；步骤3：中继收集所有用户与中继之间的大尺度衰落的统计信息；步骤4：设置迭代次数，并计算每个用户的初始SINR；步骤5：求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解；步骤6：进行零判定；步骤7：收敛判定；步骤8：迭代次数自增1，设置下一次迭代初始SINR值，返回执行步骤5；步骤9：功率优化结束。本发明利用了大尺度衰落的先验统计信息，降低了系统复杂度和功耗，极大地提高系统的可达和速率。

Description

用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体地，涉及一种用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法。

背景技术

随着无线通信技术的发展，移动互联网流量到2020年将会增长1000倍。然而目前的蜂窝网络技术无法支撑无线数据的指数增长以及海量的无线设备接入。第五代蜂窝网络通信被指能够带来1000倍的系统容量提升，并且能提供许多新特性，比如支持海量低功耗设备接入，扩大覆盖率，提高可靠性，降低延迟等。这些目标需要采用一些新的技术来实现，比如大规模天线(massive Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术，全双工技术，协作中继技术，毫米波通信和终端与终端直接通信(Device to Device，D2D)等。大规模天线技术最近成为一个研究热点。与传统多天线相比，大规模天线通过采用几百上千根天线能提供很大的阵列增益和空间复用增益，因此能够实现较高的频谱和能量效率。因为天线数远大于用户数，因此可以使用简单的线性处理技术获得近似非线性技术的性能。此外，全双工技术近来也引起了很大关注。通过在相同频段相同时间同时发送和接收信号，全双工比半双工更能充分利用频谱和时间资源，可以提供近乎半双工两倍的频谱效率。但是全双工的循环干扰(Loop Interference，LI)成为其一大缺点。为了抑制循环干扰，国内外很多研究人员已经做了很多工作，已有文献表明通过现有的循环干扰消除技术可以将循环干扰降低到接近白噪声水平。此外，通过中继进行协作通信可以扩大网络覆盖范围，增加通信速率，提高系统可靠性。因此，将大规模天线技术和全双工技术应用在中继系统吸引了越来越多的研究兴趣。

现有技术中已有考虑单向全双工大规模天线中继的功率分配，以及非大规模天线情况下全双工中继系统的功率优化，但是并没有涉及双向全双工大规模天线中继系统的功率优化方法。现有技术已有功率优化方法是根据瞬时信道状态信息的变化进行功率分配，显然此方法复杂度较高，计算功耗较大。

本发明目的为提出一种基于信道统计特性的双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，优化各个节点的发送功率，提高系统可达速率。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法。

根据本发明提供的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，包括如下步骤：

步骤1：组建双向全双工天线中继系统；

步骤2：所有用户终端向中继发送状态信息；

步骤3：中继收集所有用户与中继之间的大尺度衰落的统计信息；

步骤4：设置迭代次数i＝1，初始化误差门限值，并计算每个用户的初始信干噪比SINR；

步骤5：记录迭代次数i，求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，得到所述几何规划问题SINR的最优解，并且得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解；

步骤6：进行零判定，具体地，若存在任意一个用户的当前迭代SINR的最优解的值为零，则功率优化结束，执行步骤9；否则，执行步骤7；

步骤7：收敛判定，具体地，若当前迭代初始SINR和当前迭代最优解SINR满足设定条件，则认为功率分配算法收敛，功率优化结束，执行步骤9；否则，进入步骤8；

步骤8：设置迭代次数i自增1，令第k个用户下一次迭代初始SINR设置为当前迭代SINR的最优解，返回执行步骤5；

步骤9：功率优化结束，当前迭代中用户功率和中继功率的最优解即为本功率优化方法满足系统和速率值最大的解。

优选地，所述步骤1中组建的双向全双工大规模天线中继系统包括：多个用户对与一个中继；初始化双向全双工大规模天线中继系统的参数，所述系统参数包括：用户对个数，记为K；中继发送天线数，记为N_t；中继接收天线数，记为N_r；所有用户具有一根天线，所有用户及中继均工作在全双工模式，中继采用放大转发协议。

优选地，所述步骤2中用户发来的状态信息包括：用户的发送导频序列长度信息、导频功率信息、有效载荷功率信息、用户间干扰信息、用户的循环干扰信息、用户的位置信息。

优选地，所述步骤3包括：中继根据用户的位置信息，在已有的中继覆盖范围内大尺度衰落与位置的统计信息列表中收集所有用户与中继之间的大尺度衰落统计信息。

优选地，所述步骤4中第k个用户的初始SINR表示为计算公式如下：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_{k,i}=\frac{P_{k^{\′}}{N}_t}{{\mathrm{MP}}_k+{\mathrm{LIR}}_k+{\mathrm{NR}}_k+{\mathrm{MU}}_k+{\mathrm{AN}}_k};$

${\mathrm{MP}}_k=\underset{j=1,j\≠k}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_j{a}_{k,j};$

${\mathrm{LIR}}_k=P_R{\mathrm{\σ}}_{LI}^2{b}_k;$

${\mathrm{NR}}_k={\mathrm{\σ}}_{nr}^2{b}_k;$

${\mathrm{MU}}_k=\frac{1}{P_R}\underset{n=1}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_n{c}_{k,n}\underset{j,k\∈U_k}{\Σ}{P}_j{\mathrm{\σ}}_{k,j}^2;$

${\mathrm{AN}}_k=\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2}{P_R}\underset{n=1}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_n{c}_{k,n};$

其中：

$a_{k,j}=\mathrm{\κ}\frac{{\mathrm{\β}}_{uj}{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}}{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2}+\frac{{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{dj}}^{\′}}{\mathrm{\β}}_{uj}^2}{{\mathrm{\β}}_{dk}{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2};$

$b_k=\frac{\mathrm{\κ}{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}}{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2};$

$c_{k,n}=\frac{{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{dn}}^{\′}}{\mathrm{\β}}_{un}^2}{{\mathrm{\β}}_{dk}^2{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2};$

$\mathrm{\κ}=\frac{N_t}{N_r};$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{uk}={\mathrm{\β}}_{uk}+\frac{{\mathrm{\σ}}_{nr}^2}{{\mathrm{\τP}}_p};$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{dk}={\mathrm{\β}}_{dk}+\frac{{\mathrm{\σ}}_{nr}^2}{{\mathrm{\τP}}_p};$

式中：(k,k')表示一个用户对，(k,k')＝(2m-1,2m)或者(k,k')＝(2m,2m-1)，m＝1,2,…,K；P_k′表示用户k'的有效载荷发送功率，MP_k表示第k个用户受到的来自其他用户对的干扰，LIR_k表示中继的自循环干扰的影响，NR_k表示第k个用户受到的中继噪声的影响，MU_k表示用户间干扰和用户k自循环干扰的影响，AN_k表示第k个用户处的白噪声的影响，a_k,j表示由用户对(k,k')和用户对(j,j')的大尺度衰落信息计算的中间变量，b_k表示由第k'个用户的大尺度衰落信息计算的中间变量，c_k,n表示由用户对(k,k')和用户对(n,n')的大尺度衰落信息计算的中间变量，κ表示中继发送天线和中继接收天线的比值，表示用户k'到中继接收天线的大尺度衰落的信道估计值，表示中继发送天线到用户k的大尺度衰落的信道估计值，β_uj表示用户j到中继接收天线的大尺度衰落增益，β_uk′表示用户k'到中继接收天线的大尺度衰落增益，表示中继发送天线到用户j'的大尺度衰落的信道估计值，β_dk表示中继发送天线到用户k的大尺度衰落增益，表示中继发送天线到第n'个用户的大尺度衰落的信道估计值，β_un表示第n个用户到中继接收天线的大尺度衰落增益，β_uk表示用户k到中继接收天线的大尺度衰落增益，P_j表示用户j的有效载荷发送功率，P_R表示中继的发送功率，P_n表示用户n的有效载荷发送功率。τ表示用户的发送导频序列长度，P_p表示用户的发送导频功率，表示中继端的白噪声水平，表示用户端的白噪声水平，表示中继端的循环干扰水平，表示用户k端的循环干扰水平，表示第k个用户收到的来自第j个用户的用户间干扰水平；U_k＝{1,3,…,2K-1}或者U_k＝{2,4,…,2K}，j,k∈U_k表示j和k同时包含在集合U_k。

优选地，所述步骤5包括：记录迭代次数i，求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，所述几何规划问题如下：

$\underset{\{P_k,P_R,{\mathrm{\γ}}_k\}}{\max }\underset{k=1}{\overset{2K}{\Π}}{\mathrm{\λ}}_{k,i}{\mathrm{\γ}}_k^{v_{k,i}}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\γ}}_k\·f_k(P_1,P_2,\mathrm{...},P_{2K},P_R)\≤1,\∀k\end{array}$

$0\≤P_k\≤P_S^{max},\∀k$

$0\≤P_R\≤P_R^{max}$

其中，

式中：v_k,i表示由用户k当前迭代初始SINR求得的一个参数，λ_k,i表示由用户k的当前迭代初始SINR和v_k,i求得的一个参数，γ_k表示用户k的信干噪比这一优化目标变量，P₁表示用户1的有效载荷发送功率这一优化目标变量，P_2K表示用户2K的有效载荷发送功率这一优化目标变量，表示用户端的最大功率约束，表示中继端的最大功率约束；f_k(P₁,P₂,…,P_2K,P_R)由下式表示：

$f_k(P_1,P_2,\mathrm{...},P_{2K},P_R)=\frac{{\mathrm{MP}}_k+{\mathrm{LIR}}_k+{\mathrm{NR}}_k+{\mathrm{MU}}_k+{\mathrm{AN}}_k}{P_{k^{\′}}{N}_t};$

通过计算得到所述几何规划问题SINR的最优解，第k个用户的当前迭代SINR的最优解表示为从而得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解，当前迭代第k个用户的最优发送功率解表示为当前迭代中继的最优发送功率解表示为

优选地，所述步骤7中的设定条件是指：当前迭代初始SINR和当前迭代最优解SINR满足则认为功率分配算法收敛功率优化结束，执行步骤9；否则，执行步骤8；其中ε表示误差门限值。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、本发明提供了一种双向全双工大规模天线中继系统建模分析，并提供了一种基于信道统计特性的功率优化方法。

2、本发明提出的功率优化方法利用了大尺度衰落的先验统计信息，不依赖于实时信道估计值，因此计算次数少，降低了系统复杂度和功耗。

3、本发明提出的功率优化方法能极大的提高系统的可达和速率。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明提供的多用户对双向全双工大规模天线中继系统模型示意图；

图2为本发明提供的功率优化方法流程框图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

根据本发明提供的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，包括如下步骤：

步骤1：组建双向全双工大规模天线中继系统；

步骤2：所有用户终端向中继发送状态信息；

步骤3：中继收集所有用户与中继之间的大尺度衰落的统计信息；

步骤4：设置迭代次数i＝1，初始化误差门限值，所述误差门限值用ε表示，并计算每个用户的初始信干噪比SINR，第k个用户的初始SINR表示记为

步骤5：记录迭代次数i，求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，得到所述几何规划问题SINR的最优解，第k个用户的当前迭代SINR的最优解记为并且得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解；

步骤6：进行零判定，具体地，若存在任意一个用户的当前迭代SINR的最优解的值为零，则功率优化结束，执行步骤9；否则，执行步骤7；

步骤7：收敛判定，具体地，若当前迭代初始SINR和当前迭代最优解SINR满足则认为功率分配算法收敛，功率优化结束，执行步骤9；否则，进入步骤8；

步骤8：设置迭代次数i自增1，令下一次迭代初始SINR设置为返回执行步骤5；

步骤9：功率优化结束，当前迭代中用户功率和中继功率的最优解即为本功率优化方法满足系统和速率值最大的解。

所述步骤1中组建的双向全双工大规模天线中继系统包括：多个用户对与一个中继；初始化双向全双工大规模天线中继系统的参数，所述系统参数包括：用户对个数，记为K；中继发送天线数，记为N_t；中继接收天线数，记为N_r；所有用户具有一根天线，所有用户及中继均工作在全双工模式，中继采用放大转发协议(amplify-and-forward)。

具体地，如图1所示：中继信号处理采用最大比合并最大比发送技术。K个用户对通过中继相互交换信息，其中(S_2k-1,S_2k)为一个用户对，k＝1,2,…,K，每一个用户对之间进行通信。中继发送和接收天线数分别为N_t和N_r，每个用户只有一根天线同时用于发送和接收。用户对之间由于距离太远没有直接链路，但临近用户之间会有相互干扰，用户k收到的来自用户j的用户间干扰水平用表示。由于所有节点均工作在全双工模式，所以所有节点都受到自循环干扰的影响，用户k端的自循环干扰水平用表示，中继端的自循环干扰水平用表示。

所述步骤2中用户发来的状态信息包括：用户的发送导频序列长度信息，导频功率信息，有效载荷功率信息，用户间干扰信息，用户的循环干扰信息(LI)，用户的位置信息。

所述步骤3包括：中继根据用户的位置信息，在已有的中继覆盖范围内大尺度衰落与位置的统计信息列表中收集所有用户与中继之间的大尺度衰落统计信息。

所述步骤4中第k个用户的初始SINR的计算公式如下，此时假设系统采用最小二乘(least square)信道估计方法。

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_{k,i}=\frac{P_{k^{\′}}{N}_t}{{\mathrm{MP}}_k+{\mathrm{LIR}}_k+{\mathrm{NR}}_k+{\mathrm{MU}}_k+{\mathrm{AN}}_k},$

其中，k＝1,2,…,2K，(k,k')表示一个用户对，(k,k')＝(2m-1,2m)或者

(k,k')＝(2m,2m-1)，m＝1,2,…,K。

上式中，

${\mathrm{LIR}}_k=P_R{\mathrm{\σ}}_{LI}^2{b}_k,$

${\mathrm{NR}}_k={\mathrm{\σ}}_{nr}^2{b}_k,$

${\mathrm{MU}}_k=\frac{1}{P_R}\underset{n=1}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_n{c}_{k,n}\underset{j,k\∈U_k}{\Σ}{P}_j{\mathrm{\σ}}_{k,j}^2,$

${\mathrm{AN}}_k=\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2}{P_R}\underset{n=1}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_n{c}_{k,n};$

其中上式中，P_k表示用户k的有效载荷发送功率，P_R表示中继的发送功率。β_uk表示用户k到中继接收天线的大尺度衰落增益，β_dk表示中继发送天线到用户k的大尺度衰落增益， τ表示用户的发送导频序列长度，P_p表示用户的发送导频功率，表示中继端的白噪声水平，表示用户端的白噪声水平，表示中继端的循环干扰水平，表示用户k端的循环干扰水平，表示用户k收到的来自用户j的用户间干扰水平。U_k＝{1,3,…,2K-1}或者U_k＝{2,4,…,2K}，j,k∈U_k表示j和k同时包含在集合U_k。

所述步骤5包括：记录迭代次数i。求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，所述几何规划问题如下所示。

$\underset{\{P_k,P_R,{\mathrm{\γ}}_k\}}{\max }\underset{k=1}{\overset{2K}{\Π}}{\mathrm{\λ}}_{k,i}{\mathrm{\γ}}_k^{v_{k,i}}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\γ}}_k\·f_k(P_1,P_2,\mathrm{...},P_{2K},P_R)\≤1,\∀k\end{array}$

$0\≤P_k\≤P_S^{max},\∀k$

$0\≤P_R\≤P_R^{max}$

上式中，表示用户端的最大功率约束，表示中继端的最大功率约束。f_k(P₁,P₂,…,P_2K,P_R)由下式表示：

$f_k(P_1,P_2,\mathrm{...},P_{2K},P_R)=\frac{{\mathrm{MP}}_k+{\mathrm{LIR}}_k+{\mathrm{NR}}_k+{\mathrm{MU}}_k+{\mathrm{AN}}_k}{P_{k^{\′}}{N}_t},$

其中， 其中

通过计算得到所述几何规划问题SINR的最优解，用户k的当前迭代SINR的最优解表示为并且得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解。当前迭代用户k的最优发送功率解表示为当前迭代中继的最优发送功率解表示为

所述步骤6包括：零判定，如果存在任意一个k(k∈{1,2,…,2K})满足功率优化结束，进入步骤9。否则，进入步骤7。

所述步骤7包括：收敛判定，如果当前迭代初始SINR和当前迭代最优解SINR满足则认为功率分配算法收敛，功率优化结束，进入步骤9。否则，进入步骤8。

所述步骤8包括：设置迭代次数i＝i+1，下次迭代初始SINR设置为进入步骤5继续迭代。

所述步骤9包括：功率优化结束，当前迭代中用户功率和中继功率的最优解和即为本功率优化方法满足系统和速率值最大的解。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (7)

1.一种用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：组建双向全双工天线中继系统；

步骤2：所有用户终端向中继发送状态信息；

步骤3：中继收集所有用户与中继之间的大尺度衰落的统计信息；

步骤4：设置迭代次数i＝1，初始化误差门限值，并计算每个用户的初始信干噪比SINR；

步骤5：记录迭代次数i，求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，得到所述几何规划问题SINR的最优解，并且得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解；

步骤6：进行零判定，具体地，若存在任意一个用户的当前迭代SINR的最优解的值为零，则功率优化结束，执行步骤9；否则，执行步骤7；

步骤7：收敛判定，具体地，若当前迭代初始SINR和当前迭代最优解SINR满足设定条件，则认为功率分配算法收敛，功率优化结束，执行步骤9；否则，进入步骤8；

步骤8：设置迭代次数i自增1，令第k个用户下一次迭代初始SINR设置为当前迭代SINR的最优解，返回执行步骤5；

步骤9：功率优化结束，当前迭代中用户功率和中继功率的最优解即为本功率优化方法满足系统和速率值最大的解。

2.根据权利要求1所述的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，所述步骤1中组建的双向全双工大规模天线中继系统包括：多个用户对与一个中继；初始化双向全双工大规模天线中继系统的参数，所述系统参数包括：用户对个数，记为K；中继发送天线数，记为N_t；中继接收天线数，记为N_r；所有用户具有一根天线，所有用户及中继均工作在全双工模式，中继采用放大转发协议。

3.根据权利要求1所述的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，所述步骤2中用户发来的状态信息包括：用户的发送导频序列长度信息、导频功率信息、有效载荷功率信息、用户间干扰信息、用户的循环干扰信息、用户的位置信息。

4.根据权利要求1所述的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：中继根据用户的位置信息，在已有的中继覆盖范围内大尺度衰落与位置的统计信息列表中收集所有用户与中继之间的大尺度衰落统计信息。

5.根据权利要求1所述的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，所述步骤4中第k个用户的初始SINR表示为计算公式如下：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_{k,i}=\frac{P_{k^{\′}}{N}_t}{{\mathrm{MP}}_k+{\mathrm{LIR}}_k+{\mathrm{NR}}_k+{\mathrm{MU}}_k+{\mathrm{AN}}_k};$

${\mathrm{MP}}_k=\underset{j=1,j\≠k}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_j{a}_{k,j};$

${\mathrm{LIR}}_k=P_R{\mathrm{\σ}}_{LI}^2{b}_k;$

${\mathrm{NR}}_k={\mathrm{\σ}}_{nr}^2{b}_k;$

${\mathrm{MU}}_k=\frac{1}{P_R}\underset{n=1}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_n{c}_{k,n}\underset{j,k\∈U_k}{\Σ}{P}_j{\mathrm{\σ}}_{k,j}^2;$

${\mathrm{AN}}_k=\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2}{P_R}\underset{n=1}{\overset{2K}{\Σ}}{P}_n{c}_{k,n};$

其中：

$a_{k,j}=\mathrm{\κ}\frac{{\mathrm{\β}}_{uj}{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}}{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2}+\frac{{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{dj}}^{\′}}{\mathrm{\β}}_{uj}^2}{{\mathrm{\β}}_{dk}{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2};$

$b_k=\frac{\mathrm{\κ}{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}}{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2};$

$c_{k,n}=\frac{{\widehat{\mathrm{\β}}}_{{\mathrm{dn}}^{\′}}{\mathrm{\β}}_{un}^2}{{\mathrm{\β}}_{dk}^2{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{uk}}^{\′}}^2};$

$\mathrm{\κ}=\frac{N_t}{N_r};$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{uk}={\mathrm{\β}}_{uk}+\frac{{\mathrm{\σ}}_{nr}^2}{{\mathrm{\τP}}_p};$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{dk}={\mathrm{\β}}_{dk}+\frac{{\mathrm{\σ}}_{nr}^2}{{\mathrm{\τP}}_p};$

式中：(k,k')表示一个用户对，(k,k')＝(2m-1,2m)或者(k,k')＝(2m,2m-1)，m＝1,2,…,K；P_k′表示用户k'的有效载荷发送功率，MP_k表示第k个用户受到的来自其他用户对的干扰，LIR_k表示中继的自循环干扰的影响，NR_k表示第k个用户受到的中继噪声的影响，MU_k表示用户间干扰和用户k自循环干扰的影响，AN_k表示第k个用户处的白噪声的影响，a_k,j表示由用户对(k,k')和用户对(j,j')的大尺度衰落信息计算的中间变量，b_k表示由第k'个用户的大尺度衰落信息计算的中间变量，c_k,n表示由用户对(k,k')和用户对(n,n')的大尺度衰落信息计算的中间变量，κ表示中继发送天线和中继接收天线的比值，表示用户k'到中继接收天线的大尺度衰落的信道估计值，表示中继发送天线到用户k的大尺度衰落的信道估计值，β_uj表示用户j到中继接收天线的大尺度衰落增益，β_uk′表示用户k'到中继接收天线的大尺度衰落增益，表示中继发送天线到用户j'的大尺度衰落的信道估计值，β_dk表示中继发送天线到用户k的大尺度衰落增益，表示中继发送天线到第n'个用户的大尺度衰落的信道估计值，β_un表示第n个用户到中继接收天线的大尺度衰落增益，β_uk表示用户k到中继接收天线的大尺度衰落增益，P_j表示用户j的有效载荷发送功率，P_R表示中继的发送功率，P_n表示用户n的有效载荷发送功率。τ表示用户的发送导频序列长度，P_p表示用户的发送导频功率，表示中继端的白噪声水平，表示用户端的白噪声水平，表示中继端的循环干扰水平，表示用户k端的循环干扰水平，表示第k个用户收到的来自第j个用户的用户间干扰水平；U_k＝{1,3,…,2K-1}或者U_k＝{2,4,…,2K}，j,k∈U_k表示j和k同时包含在集合U_k。

6.根据权利要求1所述的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，所述步骤5包括：记录迭代次数i，求解关于信干噪比、用户功率和中继功率的几何规划问题，所述几何规划问题如下：

$\underset{\{P_k,P_R,{\mathrm{\γ}}_k\}}{max}\underset{k=1}{\overset{2K}{\Π}}{\mathrm{\λ}}_{k,i}{\mathrm{\γ}}_k^{v_{k,i}}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\γ}}_k\·f_k(P_1,P_2,...,P_{2K},P_R)\≤1,\∀k\end{array}$

$0\≤P_k\≤P_S^{max},\∀k$

$0\≤P_R\≤P_R^{max}$

其中，

式中：ν_k,i表示由用户k当前迭代初始SINR求得的一个参数，λ_k,i表示由用户k的当前迭代初始SINR和ν_k,i求得的一个参数，γ_k表示用户k的信干噪比这一优化目标变量，P₁表示用户1的有效载荷发送功率这一优化目标变量，P_2K表示用户2K的有效载荷发送功率这一优化目标变量，表示用户端的最大功率约束，表示中继端的最大功率约束；f_k(P₁,P₂,…,P_2K,P_R)由下式表示：

$f_k(P_1,P_2,...,P_{2K},P_R)=\frac{{\mathrm{MP}}_k+{\mathrm{LIR}}_k+{\mathrm{NR}}_k+{\mathrm{MU}}_k+{\mathrm{AN}}_k}{P_{k^{\′}}{N}_t};$

通过计算得到所述几何规划问题SINR的最优解，第k个用户的当前迭代SINR的最优解表示为从而得到所述几何规划问题用户功率和中继功率的最优解，当前迭代第k个用户的最优发送功率解表示为当前迭代中继的最优发送功率解表示为

7.根据权利要求1所述的用于双向全双工大规模天线中继系统功率优化方法，其特征在于，所述步骤7中的设定条件是指：当前迭代初始SINR和当前迭代最优解SINR满足则认为功率分配算法收敛功率优化结束，执行步骤9；否则，执行步骤8；其中ε表示误差门限值。