CN105933979A - 多小区bdma传输功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了多小区BDMA传输功率分配方法，基于CCCP功率分配方法，计算和速率表达式中的被减项关于发射功率的导数，通过迭代求解凸优化问题获得功率分配结果。基于确定性等同功率分配方法，利用波束域特征模式能量耦合矩阵计算和速率及和速率表达式中被减项关于发射功率导数的确定性等同表达，通过求解分式方程获得功率分配结果。各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法包括两个步骤：首先为各用户分配互不重叠的波束集合，其次在确定各用户传输波束的情况下，实施用户间发送功率分配。本发明功率分配算法解决了大规模通信系统中功率分配方案过于复杂的问题，提高了功率效率和频谱效率，计算复杂度低，且可以逼近最优功率分配性能。

Description

多小区BDMA传输功率分配方法

技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及多小区BDMA传输功率分配方法。

背景技术

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统，基站利用大规模天线阵列(天线数量为几百甚至上千)同时服务若干用户(用户数为数十个)。利用大规模天线阵列，可以有效降低用户间干扰，简化收发机设计，在不增加带宽的情况下大幅度提高系统的频谱效率和功率效率。

波束分多址(Beam Division Multiple Access,BDMA)传输利用大规模天线阵列的空间角度分辨率和各用户信道在波束域中的局部性特征，对不同位置不同方向的用户进行区分，实现波束域多用户空分多址传输。在BDMA下行传输中，为了获得更高的传输速率，需要对不同用户不同波束的发射功率进行优化。单用户的功率优化问题可以通过注水算法求解；多用户场景，尤其是在多数据流的时候，对于这类问题，往往不一定存在全局最优解，采用进化算法(如遗传算法、粒子群算法)，实现复杂度高，尤其当基站侧天线数量较大的时候。为此，本发明给出了多小区BDMA传输下低复杂度的功率分配方法。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供多小区BDMA传输场景下，计算复杂度低，且性能逼近最优解的功率分配方法。

本发明采用的技术方案为：多小区BDMA传输功率分配方法,包括以下步骤：

1)各小区的基站配置大规模天线阵列，天线单元间距为半个波长量级，基站利用统一的酉变换生成大规模波束覆盖整个小区，对不同位置不同方向的用户进行区分，实现波束分多址(Beam Division Multiple Access,BDMA)传输；

2)基站获取长时信道信息，所述长时信道信息指波束域特征模式能量耦合矩阵，基站利用该长时信道信息进行功率分配计算，包括基于凹-凸过程(Concave-ConvexProcess,CCCP)功率分配方法、基于确定性等同功率分配方法、各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法；

3)基于CCCP功率分配方法，利用和速率表达式中的被减项关于发射功率的导数，将功率分配问题转化为凸优化问题，通过迭代求解凸优化获得功率分配结果；

4)基于确定性等同功率分配方法，利用大维随机矩阵理论计算和速率及和速率表达式中的被减项关于发送功率矩阵导数的确定性等同表达，通过迭代确定性等同优化问题获得功率分配结果；

5)各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法，首先根据长时信道信息选择同时通信的用户，并为各用户分配互不重叠的波束集合，在波束分配确定之后，利用确定性等同及CCCP进行用户间功率分配。

作为优选，所述步骤1)中的各个小区由多个扇区组成，每个扇区覆盖60°或者120°或者180°或者其他角度范围，每个扇区有一组天线阵列，其由大量的天线构成，各个扇区采用相同天线阵列结构时，可以使用相同的酉矩阵生成大规模波束，采用不同天线阵列结构时，各个扇区使用各自天线阵列对应的酉矩阵变换生成大规模波束，同一个扇区内波束变换的酉矩阵是唯一确定的，不随用户的位置以及信道状态而改变。

作为优选，所述步骤2)中的长时信道信息为波束域特征模式能量耦合矩阵，利用上行信道探测过程，根据不同的频率复用因子，相邻小区用户在不同的子载波上发送探测信号，基站根据接收到的探测信号，估计各个用户的能量耦合矩阵，并通过光纤或其他高速链路与相邻小区进行交互，所述相邻基站交互的内容包括各小区及相邻干扰小区到本小区基站的信道能量耦合矩阵。

作为优选，所述步骤3)中的基于CCCP功率分配方法包括：

a.计算和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵的导数；

b.迭代求解功率分配凸优化问题，所述功率分配凸优化问题为利用和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵的导数以及前一次迭代功率分配结果(第一次迭代时，前一次为初始设定值)将和速率表达式中被减项的非凸部分由其一阶展开近似，转化为线性函数，得到关于功率分配矩阵的凸优化问题；

c.利用凸优化问题的解更新和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵的导数，迭代上述过程直至和速率收敛，即相邻两次迭代结果的和速率之差小于某个设定值。

作为优选，所述步骤4)中的基于确定性等同的功率分配方法包括：

a.利用波束域特征模式能量耦合矩阵，迭代计算确定性等同辅助变量Φ_k，j，直至收敛，所述的确定性等同辅助变量Φ_k,j可由单边相关阵η_Q,k,j,l(D)和表达为

${\mathrm{\Φ}}_{k,j}=I+\underset{l}{\Σ}{\widetilde{\mathrm{\η}}}_{Q,k,j,l}\left({\left(I+{\mathrm{\η}}_{Q,k,j,l}\left({{\mathrm{\Φ}}_{k,j}}^{-1}\right)\right)}^{-1}\right)$

其中，单边相关阵η_Q,k,j,l(D)和为对角矩阵，其对角线元素为Ω_k,j,l为第l个基站到第j个小区第k个用户的特征模式能量耦合矩阵，Q_l为第l个基站的发射信号协方差矩阵；

b.利用确定性等同辅助变量Φ_k,j计算和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵导数的确定性等同表达；

c.将和速率及和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵导数的确定性等同表达代入功率分配凸优化问题中，利用KKT条件得到与优化问题解等价的分式方程，通过求解分式方程获得功率分配结果；

d.迭代上述功率分配过程，直至相邻两次功率分配结果的和速率确定性等同值相差在某个设定值之内。

作为优选，所述步骤5)中各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法包括：

A.基站利用长时信道信息为各用户分配传输波束集合；

B.在波束分配确定的情况下，利用确定性等同以及CCCP过程实施用户间功率分配。

作为优选，所述步骤A)中各用户波束分配过程包括：

a.在剩余波束集合中，依次遍历各个波束，每个波束上挑选对已选择用户干扰最小的波束，计算该波束选择后系统和速率的确定性等同结果；

b.若上述剩余波束集合中使得和速率最大的波束加入已选择波束集合后，和速率结果增加，则将该波束加入已选择波束集合，并从剩余波束集合中删除，直至剩余波束集合中任意一个波束加入已选择波束集合中，使得和速率下降，则停止加入；

c.更新确定性等同辅助变量Φ_k,j，迭代上述波束选择过程，直至相邻两次迭代结果的确定性等同值相差在某个设定值范围内，终止迭代。

作为优选，所述步骤B)中用户间功率分配方法包括：

a.根据功率分配初始值或前一次迭代结果，计算确定性等同辅助变量以及和速率与和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵导数的确定性等同表达；

b.利用确定性等同表达将功率分配问题转化为凸优化问题，通过KKT条件获得凸优化问题解的等价分式方程，求解分式方程获得功率分配结果；

c.根据新的功率分配结果，更新确定性等同表达，迭代上述过程，直至相邻两次的确定性等同结果之差在某个设定值范围内，终止迭代。

本发明的有益效果：

1、利用波束域长时信道信息进行功率分配，所需的各用户波束域长时信道信息可以通过稀疏的探测信号获得，该功率分配方法适用于时分双工(TDD)和频分双工(FDD)系统。

2、利用各个波束上的功率分配，降低用户间干扰，获取大规模天线阵列所能够提供的功率增益，提高功率利用率及传输可靠性。

3、利用CCCP迭代算法以及确定性等同逼近和速率，显著降低物理层实现的复杂度，且该功率分配方法可以逼近最优功率分配的性能。

附图说明

图1为多小区大规模波束覆盖示意图。

图2为基于CCCP功率分配方法流程图。

图3为基于确定性等同功率分配方法流程图。

图4为各用户波束等功率约束下波束选择方法流程图。

图5为各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

本发明多小区BDMA传输功率分配方法,包括以下步骤：

(1)多小区BDMA传输

图1为多小区大规模波束覆盖示意图，图示场景由相邻的3个小区组成，也可由相邻7个小区组成，其由需要考虑相邻小区的干扰程度决定。每个小区的中心有1个基站，基站侧配置大规模天线阵列。当各基站的天线拓扑结构相同时，采用统一的酉矩阵变换可以将空间域信号变换到波束域，例如，天线阵列为一维均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)时，波束域变换酉矩阵为离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)矩阵。基站在波束域向各个用户发送信号，不同用户传输的波束互不重叠。

相邻扇区的中心处理单元通过光纤或者其他高速链路相连，交互用户信息，即各用户信道的波束域特征模式能量耦合矩阵。相邻基站根据波束域特征模式能量耦合矩阵联合对用户进行功率分配。

考虑相邻L个小区进行联合功率分配，基站侧配置M(M为正整数，且为10²或10³数量级，甚至为更高的数量级)根发射天线，每个小区中有K个用户，每个用户配置N根接收天线。在信道探测阶段，各用户发送上行探测信号，相邻L个小区的基站根据接收到的探测信号，估计各用户的长时信道信息，即波束域特征模式能量耦合矩阵。由于基站之间通过高速链路交换数据，因而各基站确定的长时信道信息可以和相邻基站进行共享。

假设第l(l＝1,2,...,L)个小区发送给第l个小区第k(k＝1,2,...,K)个用户的波束域数据信号为x_k,l，发送信号的协方差矩阵为其中表示计算期望的运算，第l个小区基站到第j个小区第k个用户的波束域信道为H_k,j,l，则波束域特征模式能量耦合矩阵为其中，运算符⊙为矩阵Hadamard乘积。由于波束域信道基站侧相关性很低，因而基站在各个波束上发送相互独立的数据流，即发送信号的协方差矩阵Q_k,l为对角阵。本发明针对波束域中发送信号协方差矩阵Q_k,l，提出了三种功率分配方法，包括基于凹-凸过程的功率分配方法、基于确定性等同的功率分配方法、以及各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法。

(2)基于凹-凸过程的功率分配方法

图2示出了本发明实施例提供的基于凹-凸过程(concave-convex process，CCCP)的功率分配方法的实现流程，详细过程如下：

步骤201，初始化功率分配矩阵并计算初始和速率R⁽⁰⁾。功率分配矩阵的初始值可以设置为均匀功率分配，即其中P为基站总功率约束，I表示单位阵，下标指示单位阵维度。根据功率分配矩阵计算相应的和速率R⁽⁰⁾为

其中，Q⁽⁰⁾为所有用户的功率分配矩阵组成的对角阵，即 为Kronecker乘积，1为全1的矩阵，下标表示矩阵的维度，H′_k,j＝H_k,j(I-E_k,j)，E_k,j为对角阵，E_k,j＝diag{0_{1×((i-1)K+k-1)} 1_1×M 0_{1×((L-i)K+K-k)M}}，设置迭代次数指示i＝0。

步骤202，计算和速率表达式(1)中被减项关于功率分配矩阵Q的导数为

其为干扰的影响在各个波束上的变化趋势。

步骤203，利用凸优化方法求解如下凸优化问题：

凸优化问题(3)可以利用内点法，或者其他凸优化方法求得。

步骤204，将凸优化问题(3)的解代入和速率表达式(1)中，计算新的和速率值

步骤205，将第i+1次迭代和速率的结果R⁽ⁱ⁺¹⁾与第i次的结果R⁽ⁱ⁾进行比较，如果两次的差|R⁽ⁱ⁺¹⁾-R⁽ⁱ⁾|小于等于某个设定值ε，则终止迭代；否则，将迭代次数i加1，即i＝i+1，跳转至步骤202。

基于CCCP的功率分配方法，相邻基站通过迭代步骤202至步骤205，求解凸优化问题(3)，直至优化问题的解收敛，即可获得相邻基站所有用户波束域中的功率分配。基于CCCP功率分配方法获得的功率分配结果满足不同用户的传输波束互不重叠，即不同的用户的功率分配矩阵的乘积为0，Q_k,jQ_k′,j′＝0,(k,j)≠(k′,j′)，基站在各用户相应的非零波束上传输信号。由于该功率分配方法得到的是相邻若干基站联合功率分配的结果，因而只需要一个基站进行运算，并通过高速链路共享功率分配结果，或者，相邻基站分布式计算优化问题(3)，并共享结果，不需要每个基站各自计算一遍功率分配。

(3)基于确定性等同的功率分配方法

基于CCCP的功率分配方法中，在求解凸优化问题(3)以及计算和速率表达式(4)时，需要对信道进行遍历，计算其期望值。由于该期望没有闭式表达式，因而需要使用Monte-Carlo仿真计算。为降低计算复杂度，本实施例利用大维随机矩阵理论计算和速率的确定性等同(Deterministic Equivalent,DE)表达。仅利用长时信道信息(即波束域特征模式能量耦合矩阵)，通过迭代计算确定性等同辅助变量，即可获得和速率的逼近结果。由于确定性等同的结果可以很好的逼近和速率的准确表达，因而基于确定性等同的功率分配方法性能也逼近基于CCCP的功率分配方法的性能。图3示出了基于确定性等同的功率分配方法的流程图，包括如下步骤：

步骤301，初始化功率分配矩阵设置迭代次数指示i＝0。功率分配矩阵的初始值可以设置为均匀功率分配，即

步骤302，计算和速率确定性等同的初始值R⁽⁰⁾。首先，定义单边相关阵η_Q,k,j,l(D)和其为对角阵，对角线元素可以通过波束域特征模式能量耦合矩阵计算为

${\[{\mathrm{\η}}_{Q,k,j,l}\left(D\right)\]}_{mm}=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{\[{\mathrm{D\Ω}}_{k,j,l}{Q}_l\]}_{nm}---\left(5\right)$

${\[{\widetilde{\mathrm{\η}}}_{Q,k,j,l}\left(D\right)\]}_{nn}=\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\[{\mathrm{\Ω}}_{k,j,l}{\mathrm{DQ}}_l\]}_{nm}---\left(6\right)$

利用单边相关阵，迭代计算确定性等同辅助变量Φ_k,j为

${\mathrm{\Φ}}_{k,j}=I+\underset{l}{\Σ}{\widetilde{\mathrm{\η}}}_{Q,k,j,l}\left({\left(I+{\mathrm{\η}}_{Q,k,j,l}\left({{\mathrm{\Φ}}_{k,j}}^{-1}\right)\right)}^{-1}\right)---\left(7\right)$

直至收敛，则的确定性等同表达为

和速率的确定性等同表达式为

步骤303计算确定性等同表达式中被减项关于功率分配矩阵Q的导数为

$D_{k,j}^{\left(i\right)}=\underset{(a,b)\≠(k,j)}{\Σ}{(I+{\mathrm{\Γ}}_{a,b,j}^{\left(i\right)}{Q}_{j\backslash (k,j)}^{\left(i\right)})}^{-1}{\mathrm{\Γ}}_{a,b,j}^{\left(i\right)}---\left(10\right)$

其中，令和矩阵的第m个对角线元素为 和

步骤304计算功率分配矩阵矩阵的第m个对角线元素为

$q_{k,l,m}^{(i+1)}=\left\{\begin{array}{cc}{\left(x\right)}^{+},& k=\arg {\min }_{k^{\′}}{d}_{k^{\′},l,m}^{\left(i\right)}\\ 0,& k\≠\arg {\min }_{k^{\′}}{d}_{k^{\′},l,m}^{\left(i\right)}\end{array}\right.---\left(11\right)$

其中，x为如下分式方程的解

$\underset{k,j}{\Σ}\frac{{\mathrm{\γ}}_{k,j,l,m}^{\left(i\right)}}{1+{\mathrm{\γ}}_{k,j,l,m}^{\left(i\right)}x}=b_{l,m}+d_{k,l,m}^{\left(i\right)}---\left(12\right)$

b_l,m为辅助变量，使得功率分配矩阵满足总功率约束条件，即

步骤305计算新的和速率确定性等同结果R⁽ⁱ⁺¹⁾。利用新获得的功率分配结果根据公式(7)，迭代计算确定性等同辅助变量Φ_k,j，直至Φ_k,j收敛，利用公式(8)和公式(9)，计算新的和速率确定性等同R⁽ⁱ⁺¹⁾。

步骤306，将新的和速率确定性等同结果R⁽ⁱ⁺¹⁾与上一次迭代结果R⁽ⁱ⁾进行比较，如果两者的差小于等于某个固定值ε，则终止迭代，否则，设置迭代指示变量i＝i+1，并返回步骤303。

在本实施例中，不仅需要迭代计算功率分配矩阵Q_k,l，在迭代计算Q_k,l的过程中，还需要迭代计算确定性等同辅助变量Φ_k,j。然而，这两个迭代过程的收敛速度很快，同时，在迭代计算过程中，仅利用了信道长时信息，不需要对信道的瞬时值进行遍历，因而，基于确定性等同的功率分配方法计算简单，复杂度低，同时，由于确定性等同的计算结果准确，该方法可以获得逼近最优的功率分配结果。

(4)各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法

上述两种功率分配方法可以获得最优的功率分配结果。本实施例中假定同一个用户对应的不同波束上采用等功率分配，不同用户间采用不同的功率进行传输。该功率分配方法分为两个过程：首先，确定各用户传输波束集合，在BDMA传输中，基站通过互不重叠的波束向各个用户发送信号，因而需要进行波束资源的分配，利用确定性等同结果对和速率进行估计，获得使得和速率最大的各用户波束集合分配结果；然后，在确定各用户传输的波束集合后，对不同的用户进行功率分配，同一个用户内，在不同波束上采用等功率分配方式进行传输。

令p_k,j表示第j个基站发送给第j个小区第k个用户的功率，B_k,j为对角阵，其对角线元素为0或者1，表示第j个基站向第j个小区第k个用户传输的波束集合，B_k,j对角线元素为1的位置对应的波束即为基站向该用户传输的波束。利用定义的p_k,j和B_k,j，第j个小区第k个用户的功率分配矩阵可以表示为Q_k,j＝p_k,jB_k,j。对应于该功率分配的两个过程，首先优化波束分配矩阵B_k,j，其次，优化用户间功率分配p_k,j。

波束分配矩阵B_k,j的选择流程如图4所示，具体过程如下：

步骤401，初始化波束分配矩阵波束分配矩阵的初始值可以设置为单位阵，即也可以根据信道能量耦合矩阵Ω_k,j,j，将耦合矩阵中能量最大的若干元素对应的波束位置设置为1。根据初始波束分配矩阵初始化功率分配在波束分配过程中，考虑均匀功率分配的情况，则功率分配值为设置和速率初始值R⁽⁰⁾＝0，迭代过程中和速率中间值R_it＝0，剩余波束集合的初始值迭代次数指示i＝0。

步骤402，根据公式(10)，计算各个用户的确定性等同表达式中被减项关于功率分配矩阵Q的导数依次遍历剩余波束集合中的元素，每个波束上挑选最小的用户，即在第m个波束上选择用户为在剩余波束集合中，选择使如下速率最大的波束：

$R=\underset{k,j,l}{\Σ}\log \det (I+{\mathrm{\Γ}}_{k,j,l}^{\left(i\right)}(\underset{k^{\′}}{\Σ}{p}_{k^{\′},l}{B}_{k^{\′},l}\left)\right)-\underset{k,j}{\Σ}{p}_{k,j}tr\left(D_{k,j}^{\left(i\right)}{B}_{k,j}\right)---\left(13\right)$

步骤403，如果得到的速率R大于和速率中间值R_it，则将步骤402选择的波束加入对应用户的波束分配矩阵中，设置R_it＝R，从剩余波束集合中移除该波束，返回步骤402；否则，转至步骤404。

步骤404，利用步骤402和步骤403得到的波束分配矩阵根据和速率确定性等同表达式(9)，计算第i次迭代的和速率确定性等同结果R⁽ⁱ⁾，若相邻两次迭代结果的差|R⁽ⁱ⁾-R^(i-1)|小于等于某个固定值ε，则停止迭代；否则，设置迭代次数指示i＝i+1，迭代过程中和速率中间值R_it＝0，剩余波束集合的初始值返回步骤402。

图5示出在获得波束分配矩阵B_k,j的情况下，优化各用户功率分配p_k,j的流程，具体方案如下：

步骤501，初始化功率分配值其可以设置为根据公式(10)，计算各个用户的确定性等同表达式中被减项关于功率分配矩阵Q的导数以及计算和速率确定性等同结果R⁽⁰⁾，设置迭代次数指示i＝1。

步骤502，计算功率分配结果为

$p_{k,j}^{\left(i\right)}={\left(x\right)}^{+}---\left(14\right)$

其中，x为如下分式方程的解

$\underset{k^{\′},l}{\mathrm{\Σ}}tr\left({\left(I+{\mathrm{x\Γ}}_{k^{\′},l,j}^{(i-1)}{B}_{k,j}\right)}^{-1}{\mathrm{\Γ}}_{k^{\′},l,j}^{(i-1)}{B}_{k,j}\right)-tr\left(D_{k,j}^{(i-1)}{B}_{k,j}\right)-{\mathrm{\λ}}_j=0---\left(15\right)$

λ_j为使得满足功率约束条件的辅助变量，

步骤503，利用步骤502中得到更新计算以及并计算新的和速率确定性等同结果R⁽ⁱ⁾，如果相邻两次和速率的差|R⁽ⁱ⁾-R^(i-1)|小于等于某个固定值ε，则终止迭代；否则，返回步骤502。

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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (8)

1.多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)各小区的基站配置大规模天线阵列，天线单元间距为半个波长量级，基站利用统一的酉变换生成大规模波束覆盖整个小区，对不同位置不同方向的用户进行区分，实现BDMA传输；

2)基站获取长时信道信息，所述长时信道信息指波束域特征模式能量耦合矩阵，基站利用该长时信道信息进行功率分配计算，包括基于CCCP功率分配方法、基于确定性等同功率分配方法、各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法；

3)基于CCCP功率分配方法，利用和速率表达式中的被减项关于发射功率的导数，将功率分配问题转化为凸优化问题，通过迭代求解凸优化获得功率分配结果；

4)基于确定性等同功率分配方法，利用大维随机矩阵理论计算和速率及和速率表达式中的被减项关于发送功率矩阵导数的确定性等同表达，通过迭代确定性等同优化问题获得功率分配结果；

5)各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法，首先根据长时信道信息选择同时通信的用户，并为各用户分配互不重叠的波束集合，在波束分配确定之后，利用确定性等同及CCCP进行用户间功率分配。

2.根据权利要求1所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤1)中的各个小区由多个扇区组成，每个扇区覆盖60°或者120°或者180°或者其他角度范围，每个扇区有一组天线阵列，其由大量的天线构成，各个扇区采用相同天线阵列结构时，使用相同的酉矩阵生成大规模波束，采用不同天线阵列结构时，各个扇区使用各自天线阵列对应的酉矩阵变换生成大规模波束，同一个扇区内波束变换的酉矩阵是唯一确定的，不随用户的位置以及信道状态而改变。

3.根据权利要求1所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤2)中的长时信道信息为波束域特征模式能量耦合矩阵，利用上行信道探测过程，根据不同的频率复用因子，相邻小区用户在不同的子载波上发送探测信号，基站根据接收到的探测信号，估计各个用户的能量耦合矩阵，并通过光纤或其他高速链路与相邻小区进行交互，所述相邻基站交互的内容包括各小区及相邻干扰小区到本小区基站的信道能量耦合矩阵。

4.根据权利要求1所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤3)中的基于CCCP功率分配方法包括：

a.计算和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵的导数；

b.迭代求解功率分配凸优化问题，所述功率分配凸优化问题为利用和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵的导数以及前一次迭代功率分配结果将和速率表达式中被减项的非凸部分由其一阶展开近似，转化为线性函数，得到关于功率分配矩阵的凸优化问题；

c.利用凸优化问题的解更新和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵的导数，迭代上述过程直至和速率收敛，即相邻两次迭代结果的和速率之差小于某个设定值。

5.根据权利要求1所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤4)中的基于确定性等同的功率分配方法包括：

a.利用波束域特征模式能量耦合矩阵，迭代计算确定性等同辅助变量Φ_k,j，直至收敛，所述的确定性等同辅助变量Φ_k,j由单边相关阵η_Q,k,j,l(D)和表达为

${\mathrm{\Φ}}_{k,j}=I+\underset{l}{\Σ}{\widetilde{\mathrm{\η}}}_{Q,k,j,l}\left({\left(I+{\mathrm{\η}}_{Q,k,j,l}\left({\mathrm{\Φ}}_{k,j}^{-1}\right)\right)}^{-1}\right)$

其中，单边相关阵η_Q,k,j,l(D)和为对角矩阵，其对角线元素为Ω_k,j,l为第l个基站到第j个小区第k个用户的特征模式能量耦合矩阵，Q_l为第l个基站的发射信号协方差矩阵；

b.利用确定性等同辅助变量Φ_k,j计算和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵导数的确定性等同表达；

c.将和速率及和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵导数的确定性等同表达代入功率分配凸优化问题中，利用KKT条件得到与优化问题解等价的分式方程，通过求解分式方程获得功率分配结果；

d.迭代上述功率分配过程，直至相邻两次功率分配结果的和速率确定性等同值相差在某个设定值之内。

6.根据权利要求1所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤5)中各用户波束等功率约束下用户间功率分配方法包括：

A.基站利用长时信道信息为各用户分配传输波束集合；

B.在波束分配确定的情况下，利用确定性等同以及CCCP过程实施用户间功率分配。

7.根据权利要求6所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤A)中各用户波束分配过程包括：

a.在剩余波束集合中，依次遍历各个波束，每个波束上挑选对已选择用户干扰最小的波束，计算该波束选择后系统和速率的确定性等同结果；

b.若上述剩余波束集合中使得和速率最大的波束加入已选择波束集合后，和速率结果增加，则将该波束加入已选择波束集合，并从剩余波束集合中删除，直至剩余波束集合中任意一个波束加入已选择波束集合中，使得和速率下降，则停止加入；

c.更新确定性等同辅助变量Φ_k,j，迭代上述波束选择过程，直至相邻两次迭代结果的确定性等同值相差在某个设定值范围内，终止迭代。

8.根据权利要求6所述的多小区BDMA传输功率分配方法，其特征在于：所述步骤B)中用户间功率分配方法包括：

a.根据功率分配初始值或前一次迭代结果，计算确定性等同辅助变量以及和速率与和速率表达式中的被减项关于功率分配矩阵导数的确定性等同表达；

b.利用确定性等同表达将功率分配问题转化为凸优化问题，通过KKT条件获得凸优化问题解的等价分式方程，求解分式方程获得功率分配结果；

c.根据新的功率分配结果，更新确定性等同表达，迭代上述过程，直至相邻两次的确定性等同结果之差在某个设定值范围内，终止迭代。