CN106452527B - 一种基于集中式mimo系统的能量效率管理方法及系统 - Google Patents

一种基于集中式mimo系统的能量效率管理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法，所述集中式多输入多输出系统包括多个基站和多个移动终端，其中，所述方法包括：系统连接步骤、基于集中式系统模型，在所述集中式多输入多输出系统中连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1；能量效率计算步骤、根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率；发射功率调整步骤、根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。本发明还提供一种能量效率管理系统。本发明提供的技术方案能得到能量效率(EE)在理想功耗模型和实际功耗模型中的不同表现，根据计算得到的能量效率来调整基站的发射功率。

Description

一种基于集中式MIMO系统的能量效率管理方法及系统
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于集中式MIMO系统的能量效率管理方法及系统。
背景技术
在无线通信中，常见的有多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)系统与单输入单输出(Single Input Single Output，SISO)系统。实际应用中，已经证明在集中式(CA)系统中，MIMO系统在多径衰落的环境中要远远优于SISO系统。除此之外，CA系统还有不同的架构，如：与空间分离的正交极化天线单元以及集中式正交极化单元。
现有的集中式大规模MIMO系统主要关注点在于不同情况下的总遍历速率，例如在CA系统模型中，人们考察的总是在基站(Base Station，BS)已知信道状态信息(ChannelState Information，CSI)的条件下的总遍历速率。在CA系统中，许多研究已经考虑到衰落信道对总遍历速率的影响，与此同时，相关专家还预测到在未来的十年内，全球移动数据的增加速度将会是现在的100倍。
在无线通信中，因为移动终端设备的电量是有限的，因此能量存储是非常重要的。然而，现今电池技术发展的速度要远远慢于移动终端设备能量损耗增加的速度，因此能量效率(Energy Efficiency，EE)在无线通信中至关重要。但是，现有的集中式大规模MIMO系统主要关注点在于不同情况下的总遍历速率，而对于日趋重要的EE却并未多加关注与研究。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法及其系统，旨在解决现有技术中并没有提出有效的能量效率管理的问题。
本发明提出一种基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法，所述集中式多输入多输出系统包括多个基站和多个移动终端，其中，所述方法主要包括：
系统连接步骤：基于集中式系统模型，在所述集中式多输入多输出系统中连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1；
能量效率计算步骤：根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率；
发射功率调整步骤：根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。
另一方面，本发明还提供一种能量效率管理系统，所述能量效率管理系统包括：
相互通信连接的多个基站和多个移动终端；
系统连接模块，用于基于集中式系统模型连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1；
能量效率计算模块，用于根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率；
发射功率调整模块，用于根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。
本发明提供的技术方案，通过系统连接步骤、能量效率计算以及发射功率调整步骤这些步骤，主要是分析了集中式大规模MIMO系统的能量效率(EE)在理想功耗模型和实际功耗模型中的不同表现，在实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的EE是先增大，然后随着最大发射功率的增加而减小，但是在理想功耗模型中，EE会随着最大发射功率的增加而减小。不仅如此，在实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的EE是随着BS数量的增加而减小的。但是在理想功耗模型中，EE会随着BS的数量增加而增加。根据计算得到的能量效率的这些特点来调整基站的发射功率。
附图说明
图1为本发明一实施方式中基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法流程图；
图2为本发明一实施方式中的能量效率管理系统10的内部结构示意图；
图3为本发明一实施方式中近似容量的理论值与仿真值的对比示意图；
图4a为本发明一实施方式中在理想功耗模型中能量效率与最大发射功率的关系示意图；
图4b为本发明一实施方式中在实际功耗模型中能量效率与最大发射功率的关系示意图；
图5为本发明一实施方式中分别在理想功耗模型和实际功耗模型下，集中式大规模MIMO系统的下行链路中的能量效率与基站数量之间的关系示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下将对本发明所提供的一种基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法进行详细说明。
请参阅图1，为本发明一实施方式中基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法流程图。
在本实施方式中，所述集中式多输入多输出系统包括多个基站和多个移动终端，在集中式大规模的MIMO系统中，本发明在迫零波束成形(ZFBF)预编码的情形下，分别讨论了能量效率(Energy Efficiency，EE)与基站(BS)最大发射功率的关系，以及EE与BS的数量之间各自在理想功耗模型和实际功耗模型中的关系。
在步骤S1中，系统连接步骤、基于集中式系统模型，在所述集中式多输入多输出系统中连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1。
在本实施方式中，所述系统连接步骤S1具体包括：
将所述集中式多输入多输出系统分成多个单元，将每一个基站分别设置在所述集中式多输入多输出系统中每一个单元的中心，并在每一个单元中均匀的分布多个移动终端，其中每一个基站和每一个移动终端均配置有单根天线。
在本实施方式中，不失一般性的，本发明的所有基站都设置在各个单元的中心位置上，且各个单元均为圆形单元，圆形单元的半径设为1。
在步骤S2中，能量效率计算步骤、根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率。
在本实施方式中，所述能量效率计算步骤S2具体包括：
根据第K个移动终端的下行链路的性能，计算第K个移动终端所接收到的信号为：其中，nk表示在第K个移动终端上服从均值为零且方差为N0的加性高斯白噪声(AWGN)，xk为L·1维的向量，hk为1·L维的向量，xk表示从基站到第K个移动终端的传输信号向量，hk表示从基站到第K个移动终端的信道增益向量，其中，hk同时包含小规模和大规模的信道衰落，且hk＝gkοgk，gk表示1·L维的小规模衰落向量，gk表示1·L维的大规模衰落向量，ο表示哈达马乘积，所述小规模衰落向量的元素是具有均值为0且方差为1的独立同分布的复数高斯随机变量；
根据基站总共的最大发射功率Pt计算在实际功耗模型和在理想功耗模型中的能量效率ηEE(R)，其中，在实际功耗模型中，能量效率hEE(R)＝R/Preal，R是集中式多输入多输出系统的总容量，实际功耗t表示射频功率放大器的效率，Pdy和Pst分别表示动态功率损耗和静态功率损耗；在理想功耗模型中，能量效率hEE(R)＝R/Pideal，理想功耗R是集中式多输入多输出系统的总容量，t表示射频功率放大器的效率。
在本实施方式中，为了简化，本发明将忽略阴影效应的影响，因此，本发明将模型的大规模衰落系数表示为：其中，a表示路径损耗指数，通常为3-5之间，dk,l表示第K个移动终端与基站之间的距离。在集中式(CA)系统中，所有的基站都位于圆形单元的中心，这意味着任何一个移动终端到第L个基站的大规模衰落系数都是一致的。
在本实施方式中，发射天线的数量不可以小于接收天线的数量，当基站个数L远大于移动终端个数K时，假设基站总共的最大发射功率为Pt，并将其平均分配给所有的移动终端，则每个移动终端的功率可表达为：
为了进一步探究集中式大规模MIMO系统的能量效率，在集中式大规模MIMO系统中，本发明使用ZFBF预编码通过归一化等处理后得到总带宽的近似表达，从而让集中式大规模MIMO系统的下行链路的容量可以简化为第k个MS的近似容量：
在本实施方式中，所述能量效率计算步骤S2具体还包括：
根据所述集中式多输入多输出系统的下行链路的容量，计算第K个移动终端的近似容量将所有的基站坐标设置为同时将第K个移动终端的坐标设置为其中平均接收信噪比N0为噪声功率；
在Pt/N0远大于1的情况下，将第K个移动终端的近似容量简化为
根据简化后的第K个移动终端的近似容量Rk，计算所述集中式多输入多输出系统的移动终端平均速率
根据移动终端平均速率RC计算所述集中式多输入多输出系统的能量效率其中，在实际功耗模型中，PTotal等于实际功耗在理想功耗模型中，PTotal等于理想功耗t表示射频功率放大器的效率。
在步骤S3中，发射功率调整步骤、根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。
本发明提供的一种基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法，通过系统连接步骤、能量效率计算以及发射功率调整步骤这些步骤，主要是分析了集中式大规模MIMO系统的能量效率(EE)在理想功耗模型和实际功耗模型中的不同表现，在实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的EE是先增大，然后随着最大发射功率的增加而减小，但是在理想功耗模型中，EE会随着最大发射功率的增加而减小。
在基站的最大发射功率和实际功耗模型中的EE之间有一个折衷值。原因是，当最大发射功率很小时，系统容量的增长速率比最大发射功率快得多，因此，增加的系统容量足以弥补增加的实际功率损耗。但是，当最大发射功率比较大时，系统容量的增长速率要小于最大发射功率，从而导致增加的系统容量不足以弥补增加的实际功率损耗。在理想功耗模型中，EE是最大发射功率的递减函数，这意味着最大发送功率的增长速率总是比系统容量快。这种折衷现象在SISO系统中同样存在。
不仅如此，在实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的EE是随着BS数量的增加而减小的。但是在理想功耗模型中，EE会随着BS的数量增加而增加。根据计算得到的能量效率的这些特点来调整基站的发射功率。
在实际功耗模型中，EE随着BS的数量而减小。主要的原因是，当BS的数量增加时，系统容量的增加非常小，因此，不足以弥补实际功耗的增加。但是，在理想功耗模型中，系统的EE是BS数量的递增函数。也就是说，当BS的数量增加时，系统容量会显著提升。尽管如此，由于考虑到各种因素的影响，它在实际的功率消耗中并不实用。
请参阅图2，所示为本发明一实施方式中的能量效率管理系统10的结构示意图。
在本实施方式中，能量效率管理系统10，主要包括相互通信连接的多个基站和多个移动终端、系统连接模块11、能量效率计算模块12以发射功率调整模块13。
系统连接模块11，用于基于集中式系统模型连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1。
在本实施方式中，所述系统连接模块11具体还用于：
将多个基站和多个移动终端分成多个单元，将每一个基站分别设置在每一个单元的中心，并在每一个单元中均匀的分布多个移动终端，其中每一个基站和每一个移动终端均配置有单根天线。
能量效率计算模块12，用于根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率。
在本实施方式中，所述能量效率计算模块12具体用于：
根据第K个移动终端的下行链路的性能，计算第K个移动终端所接收到的信号为：其中，nk表示在第K个移动终端上服从均值为零且方差为N0的加性高斯白噪声，xk为L·1维的向量，hk为1·L维的向量，xk表示从基站到第K个移动终端的传输信号向量，hk表示从基站到第K个移动终端的信道增益向量，其中，hk同时包含小规模和大规模的信道衰落，且hk＝gkοgk，gk表示1·L维的小规模衰落向量，gk表示1·L维的大规模衰落向量，ο表示哈达马乘积，所述小规模衰落向量的元素是具有均值为0且方差为1的独立同分布的复数高斯随机变量；
根据基站总共的最大发射功率Pt计算在实际功耗模型和在理想功耗模型中的能量效率ηEE(R)，其中，在实际功耗模型中，能量效率hEE(R)＝R/Preal，R是集中式多输入多输出系统的总容量，实际功耗t表示射频功率放大器的效率，Pdy和Pst分别表示动态功率损耗和静态功率损耗；在理想功耗模型中，能量效率hEE(R)＝R/Pideal，理想功耗R是集中式多输入多输出系统的总容量，t表示射频功率放大器的效率。
在本实施方式中，所述能量效率计算模块12具体还用于：
根据所述集中式多输入多输出系统的下行链路的容量，计算第K个移动终端的近似容量将所有的基站坐标设置为同时将第K个移动终端的坐标设置为其中平均接收信噪比N0为噪声功率；
在Pt/N0远大于1的情况下，将第K个移动终端的近似容量简化为
根据简化后的第K个移动终端的近似容量Rk，计算所述集中式多输入多输出系统的移动终端平均速率
根据移动终端平均速率RC计算所述集中式多输入多输出系统的能量效率其中，在实际功耗模型中，PTotal等于实际功耗在理想功耗模型中，PTotal等于理想功耗t表示射频功率放大器的效率。
发射功率调整模块13，用于根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。
本发明提供的一种能量效率管理系统10，通过系统连接模块11、能量效率计算模块12以发射功率调整模块13，分析了集中式大规模MIMO系统的能量效率(EE)在理想功耗模型和实际功耗模型中的不同表现，在实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的EE是先增大，然后随着最大发射功率的增加而减小，但是在理想功耗模型中，EE会随着最大发射功率的增加而减小。不仅如此，在实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的EE是随着BS数量的增加而减小的。但是在理想功耗模型中，EE会随着BS的数量增加而增加。根据计算得到的能量效率的这些特点来调整基站的发射功率。
最后，本发明对集中式大规模MIMO系统的下行链路的性能在不同的功耗模型中进行数值结果评估，系统参数的使用如表1所示。
表1仿真参数
参数 数值
噪声功率N<sub>0</sub> -104dbm
动态功耗P<sub>dy</sub> 30dbm
静态功耗P<sub>st</sub> 40dbm
最大发射功率P<sub>t</sub> 45dbm
路径损耗指数a 4
射频功率放大器的效率t 38％
为了证实本发明的结论，本发明对系统模型进行了仿真分析。如图3所示，本发明分析比较了在集中式大规模MIMO系统中的近似容量与仿真结果。根据结果分析，表明了理论容量总是相同的，这意味着理论分析与实际情况相一致。
根据如图4a所示，本发明在理想功耗模型中，EE是随着最大发射功率的增加而减少的。但是如图4b所示，本发明在实际功耗模型中，EE是先增加，然后随着最大发射功率的增加而减少，符合上述的理论描述。同时，本发明还知道了最适合的发射功率，从而使EE最大限度的提高到33dbm。
图5比较了在理想功耗模型和实际功耗模型中，集中式大规模MIMO系统的下行链路中的EE与基站(BS)的数量之间的关系。由图5所示，在理想功耗模型中，EE是随着BS的数量的增加而增加的；而在实际功耗模型中，EE是随着BS的数量的增加而减少的。这一结果也符合上述的理论描述。
值得注意的是，上述实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法，所述集中式多输入多输出系统包括多个基站和多个移动终端，其特征在于，所述方法包括：
系统连接步骤：基于集中式系统模型，在所述集中式多输入多输出系统中连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1；
能量效率计算步骤：根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率，根据第K个移动终端的下行链路的性能，计算第K个移动终端所接收到的信号为：其中，nk表示在第K个移动终端上服从均值为零且方差为N0的加性高斯白噪声，xk为L×1维的向量，hk为1×L维的向量，xk表示从基站到第K个移动终端的传输信号向量，hk表示从基站到第K个移动终端的信道增益向量，其中，hk同时包含小规模和大规模的信道衰落，且gk表示1×L维的小规模衰落向量，γk表示1×L维的大规模衰落向量，表示哈达马乘积，所述小规模衰落向量的元素是具有均值为0且方差为1的独立同分布的复数高斯随机变量，根据基站总共的最大发射功率Pt计算在实际功耗模型和在理想功耗模型中的能量效率ηEE(R)，其中，在实际功耗模型中，能量效率ηEE(R)＝R/Preal，R是集中式多输入多输出系统的总容量，实际功耗τ表示射频功率放大器的效率，Pdy和Pst分别表示动态功率损耗和静态功率损耗；在理想功耗模型中，能量效率ηEE(R)＝R/Pideal，理想功耗R是集中式多输入多输出系统的总容量，τ表示射频功率放大器的效率；
发射功率调整步骤：根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。
2.如权利要求1所述的基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法，其特征在于，所述系统连接步骤具体还包括：
将所述集中式多输入多输出系统分成多个单元，将每一个基站分别设置在所述集中式多输入多输出系统中每一个单元的中心，并在每一个单元中均匀的分布多个移动终端，其中每一个基站和每一个移动终端均配置有单根天线。
3.如权利要求1所述的基于集中式多输入多输出系统的能量效率管理方法，其特征在于，所述能量效率计算步骤具体还包括：
根据所述集中式多输入多输出系统的下行链路的容量，计算第K个移动终端的近似容量将所有的基站坐标设置为同时将第K个移动终端的坐标设置为其中平均接收信噪比N0为噪声功率；
在Pt/N0远大于1的情况下，将第K个移动终端的近似容量简化为
根据简化后的第K个移动终端的近似容量Rk，计算所述集中式多输入多输出系统的移动终端平均速率
根据移动终端平均速率RC计算所述集中式多输入多输出系统的能量效率其中，在实际功耗模型中，PTotal等于实际功耗在理想功耗模型中，PTotal等于理想功耗τ表示射频功率放大器的效率。
4.一种能量效率管理系统，其特征在于，所述能量效率管理系统包括：
相互通信连接的多个基站和多个移动终端；
系统连接模块，用于基于集中式系统模型连接K个移动终端和L个基站，其中K和L均远大于1；
能量效率计算模块，用于根据K个移动终端和L个基站之间的通信连接计算所述集中式系统模型的能量效率，根据第K个移动终端的下行链路的性能，计算第K个移动终端所接收到的信号为：其中，nk表示在第K个移动终端上服从均值为零且方差为N0的加性高斯白噪声，xk为L×1维的向量，hk为1×L维的向量，xk表示从基站到第K个移动终端的传输信号向量，hk表示从基站到第K个移动终端的信道增益向量，其中，hk同时包含小规模和大规模的信道衰落，且gk表示1×L维的小规模衰落向量，γk表示1×L维的大规模衰落向量，表示哈达马乘积，所述小规模衰落向量的元素是具有均值为0且方差为1的独立同分布的复数高斯随机变量，根据基站总共的最大发射功率Pt计算在实际功耗模型和在理想功耗模型中的能量效率ηEE(R)，其中，在实际功耗模型中，能量效率ηEE(R)＝R/Preal，R是集中式多输入多输出系统的总容量，实际功耗τ表示射频功率放大器的效率，Pdy和Pst分别表示动态功率损耗和静态功率损耗；在理想功耗模型中，能量效率ηEE(R)＝R/Pideal，理想功耗R是集中式多输入多输出系统的总容量，τ表示射频功率放大器的效率；
发射功率调整模块，用于根据计算得到的能量效率调整基站的发射功率。
5.如权利要求4所述的能量效率管理系统，其特征在于，所述系统连接模块具体还用于：
将多个基站和多个移动终端分成多个单元，将每一个基站分别设置在每一个单元的中心，并在每一个单元中均匀的分布多个移动终端，其中每一个基站和每一个移动终端均配置有单根天线。
6.如权利要求4所述的能量效率管理系统，其特征在于，所述能量效率计算模块具体还用于：
根据所述集中式多输入多输出系统的下行链路的容量，计算第K个移动终端的近似容量将所有的基站坐标设置为同时将第K个移动终端的坐标设置为其中平均接收信噪比N0为噪声功率；
在Pt/N0远大于1的情况下，将第K个移动终端的近似容量简化为
根据简化后的第K个移动终端的近似容量Rk，计算所述集中式多输入多输出系统的移动终端平均速率
根据移动终端平均速率RC计算所述集中式多输入多输出系统的能量效率其中，在实际功耗模型中，PTotal等于实际功耗在理想功耗模型中，PTotal等于理想功耗τ表示射频功率放大器的效率。
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