CN107864505B - 用于到noma系统中子带的功率和用户分配的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

例如基于比例公平计算的功率分配取决于指定子带上用户吞吐量的知识，这意味着已经将用户分配给特定子带。同时，通常可以在给定子带上的用户的传输功率存在最大可能差异的情况下实现最大吞吐量，使得用户到子带的最佳分配需要知道每个用户可用的功率。提出了一种机制，基于迭代应用注水算法以在子带的渐进子集上分配功率，以在子带的该子集上临时分配功率预算，其中，在每次迭代时，针对能够分配给新考虑的子带的每个可能的用户组合执行注水算法，使用与该组合中的任何用户的最高信道增益值的平方的倒数成比例的该子带的基数，并且用相应的功率归属为该组合计算吞吐量，由此为下一次迭代保留的组合(具有附加的子带)是给出最高吞吐量的无论哪个组合。如此重复该过程，直到将用户分配给所有子带，由此依据最后一次迭代的功率分配是确定性的。

Description

用于到NOMA系统中子带的功率和用户分配的方法和装置
技术领域
本发明涉及非正交多址接入(NOMA)通信系统中功率的归属。
背景技术
随着互联网应用的飞速发展，预计到2020年通信网络支持的移动业务量将比现在支持的要大几乎500倍。为了在保持高水平的用户体验质量的同时有利地回应这些约束，对于未来的第5代(5G)移动通信系统，系统容量和用户公平性应该大大提高。为此，非正交多址接入(NOMA)近来作为未来无线电接入的有希望的候选者而出现。通过利用额外的多路复用域、功率域，NOMA允许在正交频分复用(OFDM)层的顶上的发射机侧的每个子带的多个用户的共存，并且依赖于在接收机侧的串行干扰消除(SIC)。NOMA的一个有吸引力的特征是它的目标是提高系统容量，同时实现用户公平性。因此，涉及NOMA的大多数现有技术将比例公平(PF)调度器视为多用户调度方案，以用于在总用户吞吐量与其提供的用户公平性之间的折衷。在最近的研究文献中已经提出了结合基于NOMA的PF调度器实施的几种功率分配算法。
在Y.Endo、Y.Kishiyama和K.Higuchi的“Uplink non-orthogonal access withMMSE-SIC in the presence of inter-cell interference”(proc.2012IEEEInt.Symp.on.Wireless Commun.Syst，2012)中，提出了一种小区间干扰感知传输和功率控制机制，并分两步进行，之后是基于PF度量的用户选择。在第一步骤中，每个子带的用户的传输功率由LTE中使用的分数发射功率控制(FTPC)确定。然后通过考虑调度用户的候选集合在第二步骤中更新功率。仿真结果表明，与正交接入相比，结合提出的功率分配的NOMA大大提高了系统级吞吐量。
在Y.Saito、A.Benjebbour、Y.Kishiyama和T.Nakamura的“System-LevelPerformance of Downlink Non-orthogonal Multiple Access(NOMA)Under VariousEnvironments”(proc.IEEE 81st VTC，2015)中，研究了小型小区中下行链路NOMA的系统级性能，其中，PF调度器中进行A.Benjebbour、A.Li，Y.Kishiyama、H.Jiang和T.Nakamura的“System-Level Performance of Downlink NOMA Combined with SUMIMO for FutureLTE Enhancements”(proc.IEEE Globecom，Dec.2014)中的全搜索功率分配方案，以便选择用户对和功率分配的最佳组合。最近提出的一些用于NOMA的功率分配算法不考虑相等的子带间功率分配，而另一些算法提出了在子带之间具有相等功率分配的不同的多用户功率分配方案。
在Y.Saito、A.Benjebbour、Y.Kishiyama和T.Nakamura的“System-levelperformance evaluation of downlink non-orthogonal multiple access(NOMA)”(proc.IEEE PIMRC，Sept.2013)和Benjebbour、Y.Saito、Y.Kishiyama、A.Li、A.Harada、A和T.Nakamura的“A Concept and practical considerations of non-orthogonalmultiple access(NOMA)for future radio access”(proc.Int.Symp.on IntelligentSignal Process.and Commun.Syst.(ISPACS)，2013)中，介绍了分数发射功率分配(FTPA)，以便在复用用户之间划分功率，而每个子带的功率被认为在所有频率块上都是恒定的。在N.Otao、Y.Kishiyama、和K.Higuchi的“Performance of non-orthogonal access withSIC in cellular downlink using proportional fair-based resource allocation”(proc.Int.Symp.on Wireless Commun.Syst.，2012，pp.476-480)中，对于所有子带，功率也保持恒定，但是使用基于迭代注水的最优功率分配方法来在每个子带上的调度用户之间分配功率。
如果考虑具有单个发射机和接收机天线的下行链路系统，则系统由每个小区K个用户组成，其中，总共系统带宽B被划分为S个子带，并且其具有基站的最大允许发射功率Pmax。在K个用户中，选择用户集合Us＝{k1，k2，...，kn，...，kn(s)}，以在每个频率子带s，(1≤s≤S)上进行调度。n(s)指示以子带s进行非正交调度的用户数。在接收机侧进行D.Tse和P.Viswanath的Fundamentals of Wireless Communication(Cambridge UniversityPress，2005)中描述的SIC过程，并且用户解码的最佳顺序按照由噪声和小区间干扰
Figure BSA0000147911240000031
归一化的用户信道增益的升序，其中，
Figure BSA0000147911240000032
是用户kn和BS之间在子带s的等效信道增益，并且
Figure BSA0000147911240000033
是接收的高斯噪声加上用户kn引起的小区间干扰的平均功率。假设成功解码并且没有SIC误差传播，并且假设小区间干扰被随机化，使得可以将其认为是白噪声，则在子带s的用户kn的吞吐量
Figure BSA0000147911240000034
由下式给出：
Figure BSA0000147911240000035
发射功率分配约束由下式表示：
Figure BSA0000147911240000036
其中，Ps表示子带s上分配的功率量。
由于NOMA中的调度器可以同时向一个以上的用户分配子带，所以用户调度策略和功率分配算法对系统效率和用户公平性影响很大。已知“比例公平”(PF)调度器在这两个度量之间实现了良好的折衷。
PF调度器的目标在于最大化用户吞吐量的对数和，或者等效地长期平均用户速率，以确保小区吞吐量和用户公平性之间的平衡。大多数提出的NOMA实施方式中采用了这种调度策略。该调度算法保持跟踪长度为tc的过去窗口中每个用户的平均吞吐量Tk(t)，其中tc定义吞吐量平均时间窗口(模拟子帧的数量)。Tk(t)被定义为：
Figure BSA0000147911240000037
其中，Rs，k(t)表示在时刻t的子带s上的用户k的吞吐量。这基于上述等式(1)计算，如果没有在子带s上调度用户k，则可以等于零。
对于每个子带s，考虑所有可能的候选用户集合，并且以使PF调度度量最大化的方式选择调度用户Us集合：
Figure BSA0000147911240000041
这个方案的困难在于，例如基于比例公平计算的功率分配取决于指定子带上用户吞吐量的知识，这意味着已经将用户分配给特定子带。同时，在NOMA系统中，通常可以在给定子带上的用户的传输功率存在最大可能差异的情况下实现最大吞吐量，使得用户到子带的最佳分配需要知道每个用户可用的功率。因此，这些考虑是相互依存的。希望确定解决这种紧张状态，并提供更好的最佳归属子带和数据速率从而提高总体数据吞吐量的方法的机制。
发明内容
根据第一方面，提供了一种用于在传输系统中的多个子带中分配传输功率预算的设备，所述设备适于：
选择一个子带进行考虑，
确定能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合；
评估能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合以
选择该组合中具有最高信道增益的用户的信道增益值，
确定与选择的信道增益值的平方的倒数成比例的子带衰减值；
使用由相应的子带衰减值为每个所述子带定义的基数来在所述选择的子带和预先选择的每个子带上应用注水算法，
依据注水算法为所选择的子带计算临时功率分配，并且
利用临时功率归属计算性能度量；
以及将优化了性能度量的无论哪个用户组合归属于所述选择的子带。该设备还适于随后选择另一个子带，并重复以下操作：评估每个可能的用户组合，以及将优化了所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述子带，直到考虑了所有子带，并且依据对应于为每个子带选择的用户组合的注水算法的最后一次迭代计算每个子带的最终功率分配。
根据第二方面，提供了一种在传输系统中的多个子带中分配传输功率预算的方法，所述方法包括以下步骤：
选择一个子带进行考虑，
确定能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合；
评估能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合以
选择该组合中具有最高信道增益的用户的信道增益值，
确定与选择的信道增益值的平方的倒数成比例的子带衰减值；
使用由相应的子带衰减值为每个所述子带定义的基数来在所述选择的子带和预先选择的每个子带上应用注水算法，
依据注水算法为所选择的子带计算临时功率分配，并且
利用临时功率归属计算性能度量；
以及将优化了性能度量的无论哪个用户组合归属于所述选择的子带。该方法还包括以下步骤：随后选择另一个所述子带，并重复以下步骤：评估每个所述可能的用户组合，以及将优化了所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述子带，直到考虑了所有子带，并且依据对应于为每个子带选择的用户组合的注水算法的最后一次迭代计算每个子带的最终功率分配。
在依据注水算法为所选择的子带计算临时功率分配的步骤的第一方面的发展中，依据注水算法为预先选择的每个子带进一步计算临时功率分配。
在第一方面的发展中，在将优化了性能度量的无论哪个用户组合归属于所述选择的子带的步骤之后；该方法包括另外的步骤，依据对应于为每个子带选择的用户组合的所述注水算法为预先选择的每个子带计算临时功率分配。
在第一方面的进一步发展中，子带衰减值等于总传输带宽与噪声功率谱密度的乘积除以所选择的信道增益值的平方与子带的总数的乘积。
在第一方面的进一步发展中，性能度量是吞吐量值或公平性度量或吞吐量和公平性度量的组合。
在第一方面的进一步发展中，在确定每个可能的用户组合的所述步骤的第一次迭代中，
选择信道增益值，
确定每个可能的用户组合；
评估每个所述可能的用户组合；以及
将优化了性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述子带；
在所述评估步骤，针对能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合将总功率预算分配给所考虑的子带。
根据第三方面，提供了一种适于实施第二方面的步骤的计算机程序。
根据第四方面，提供了一种包含第三方面的计算机程序的计算机可读介质。
附图说明
现在将参考附图描述本发明的上述和其它优点，在附图中：
图1示出了根据实施例的方法的各步骤；
图2例示了图1的方法的各方面；
图3例示了对子带衰减值的确定；
图4示出了根据图1的方法的注水方案对于第一用户组合场景的应用；
图5示出了根据图1的方法的注水方案对于第二用户组合场景的应用；
图6示出了根据图1的方法的注水方案对于第二用户组合场景的应用；
图7示出了实施组合场景的顺序处理的方法；
图8示出了具有简化的第一次迭代的方法；
图9示出了适合于实施本发明的实施例的通用计算系统；
图10示出了适于构成实施例的智能电话设备；以及
图11示出了适于构成实施例的蜂窝网络基站。
具体实施方式
为了进一步提高NOMA中实现的系统吞吐量，应解决在子带中最优分配总功率的问题。
图1示出了根据实施例的方法的各步骤。
具体地，图1的方法实施了在传输系统中的多个子带中分配可用传输功率预算的方法。
如图1中所示，该方法在步骤100开始，之后进行到步骤105，在步骤105中选择一个子带进行考虑。所选择的子带可以是系统中定义的任何子带，因为根据本实施例，可以以任何顺序考虑子带。
从步骤105，该方法进行到步骤110，在步骤110中，为所考虑的子带确定每个可能的用户组合。
图2例示了图1的方法的各方面。
如图2中所示，仅为说明目的定义了4个用户。在这个阶段，实际上可以考虑任何数量的候选用户。
根据图1的方法，现在在步骤110中确定能够分配给在步骤100中确定的所考虑的子带的每个可能的用户组合。
在一些实施方式中，可以分配给任何一个子带的用户的数量可以是固定的或有上限的，或者可以自由地确定以便优化性能度量。
具体而言，可以分配给任何子带的用户的数量可以扩展到两个以上。基于可能的候选用户集合的调度用户中的最高信道增益，水线计算将保持相同。然而，随着每个子带的可能用户数量增加，任何子带的可能组合的数量将显著增长。如Y.Saito、A.Benjebbour、Y.Kishiyama和T.Nakamura在“System-level performance evaluation of downlinknon-orthogonal multiple access(NOMA)”(IEEE PIMRC，Sept 2013Sa Saito)中所示出的，与每个子带2个用户相比，当每个子带调度3个用户时获得的增益约为1％。因此，在我们的评估中，调度用户的最大数量通常被限制为2。
在任何情况下，通常可以将两个用户分配给每个子带，并且为了以下通过示例讨论的实施方式的目的，假定是这种情况。
用户1、2、3和4中的每个具有相应的信道增益值201、202、203、204。如图所示，用户1具有最高信道增益或“h”值，用户2具有次高的，用户3具有下一个最高的并且用户4具有最低信道增益值。在3G和4G系统中，通常借助关于信道质量的信息从接收机向发射机反馈参数。这可以根据本发明的一些实施例来处理，作为信道增益值的指标，并且假定根据本发明的NOMA的实施方式将提供一些类似的机制。
如图2中所示，如果存在四个用户1、2、3和4，可以将其中任何两个分配给所考虑的信道，则存在六种可能的组合：包括用户1和2的组合210，包括用户1和3的组合220，包括用户1和4的组合230，包括用户2和3的组合240，包括用户2和4的组合250以及包括用户3和4的组合260。
根据图1的方法，该方法从步骤110进行到步骤115，在步骤115中，选择具有最高信道增益的每个组合中的用户的信道增益值。因此，如图4所示，对于组合210，选择对应于用户1的信道增益的最高信道增益值211，对于组合220，选择对应于用户1的信道增益的最高信道增益值221，对于组合230选择对应于用户1的信道增益的最高信道增益值231，对于组合240，选择对应于用户2的信道增益的最高信道增益值241，对于组合250，选择对应于用户2的信道增益的最高信道增益值251，对于组合260，选择对应于用户3的信道增益的最高信道增益值261。
为了说明的目的，图2的示例是简化的场景。具体而言，应当理解，在一些情况下，可以将用户1、2、3和4中的任何一个单独分配给所考虑的信道，这将导致四个另外的候选用户集合。这相当于回归到每个子带只有一个用户的纯正交分配。这确保所获得的系统不会表现出比正交情况更差的性能。
图1的方法接下来从步骤115进行到步骤120，在步骤120中，为可以分配给所考虑的信道的每个用户组合确定子带衰减值。
图3例示了对子带衰减值的确定。
如图所示，例示了每个用户组合210、220、230、240、250、260，并且在每种情况下都示出了相应的子带衰减值310、320、330、340、350、360。在每种情况下，该子带衰减值与在步骤115中选择的所选择的信道增益值的平方的倒数成比例，对于每个组合，对应于与该组合中的用户相关联的最高信道增益值。
可选地，子带衰减值可以等于总传输带宽与噪声功率的乘积除以所述选择的信道增益值的平方与所述子带的总数的乘积，或者
Figure BSA0000147911240000081
其中N0是噪声功率(对于所有子带相等)，hs，k*是当前所考虑的子带上的给定用户组合中显示最高信道增益的用户k*的信道增益，s指定所考虑的特定子带，S是子带的总数。
该方法接下来从步骤120进行到步骤125，在该步骤处，针对能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合，为所考虑的载波和分配了用户的所有其它子带计算临时功率分配。这是使用由在步骤120确定的相应子带衰减值为每个子带定义的基数，在所选择的子带和预先选择的每个子带上使用注水算法计算的。
注水算法可以被视为隐含地确保在所考虑的载波和分配了用户的所有其它子带上分配的总功率等于总功率预算，并且使得对于迄今为止所考虑的每个子带，临时分配给该子带的功率和该子带的子带衰减值的和是常数。
具体地，基于在当前子带上调度的所考虑用户的先前水平和信道增益来预测水线水平。如果：
Figure BSA0000147911240000091
则可以实现通过子带中的总发射功率的最佳共享来最大化实现的吞吐量。其中，SA(i)是在分配阶段i的分配子带的集合，W(SA(i))是在阶段i的相应的水线，h2 s；k*是在子带s上的调度用户中显示最高信道增益的用户k的信道增益。
在分配过程中，在每个阶段根据等式(5)在分配的子带中分配总发射功率Pmax，导致：
Figure BSA0000147911240000092
由于每当调度器分配由Snew表示的新子带时，就重新分配相同量的总功率，所以只有当
Figure BSA0000147911240000093
时，水线才更新并以W(SA(i+1))表示，否则它将保持其旧值W(SA(i))。当水线更新时，在阶段i+1如下分配Pmax：
Figure BSA0000147911240000094
如果N(i)表示集合SA(i)中的子带的数量，则等式(6)可以重写为：
Figure BSA0000147911240000095
因此，通过比较等式(7)和等式(8)：
Figure BSA0000147911240000096
因此，在阶段i+1的水线可以以公式表示为：
Figure BSA0000147911240000101
在调度过程的每个步骤中，对于每个候选用户集合U，在新子带snew上从等式(10)导出对应的水线水平，同时考虑在集合U中的调度用户中显示最高信道增益的用户k。一旦确定了实际阶段i+1的水线水平，则可以使用
Figure BSA0000147911240000102
为每个候选集合U分配功率作为PsnewU。
图4示出了根据图1的方法的注水方案对于第一用户组合场景的应用。
如图4中所示，基于在步骤120中计算的子带衰减值中的第一个进行计算。如图4中所示，基于对应于值310、320和330的第一子带衰减值410进行计算。
如图4中所示，按照量值顺序彼此相邻排列地示出了子带中的每个(当前子带和前两个子带)的子带衰减值，具有最低子带衰减值的子带在左侧，具有最高子带衰减值的子带在右侧。
这样，在图4中，具有第一子带衰减值410的当前子带位于其它子带的左侧。根据上述等式10和11，可以在子带中临时分配总功率预算，使得分配给所考虑的载波和分配了用户的所有其它子带的功率等于总功率预算，并且使得对于每个子带，临时分配给该子带的功率和该子带的子带衰减值的和是常数。应当理解，虽然注水算法暗示了以针对图4描述的方式来分配功率，但是不必明确地求解上述等式以提供所考虑子带410的功率值变得可用。
因此，如图所示，进行对当前所考虑的子带的第一临时功率分配401，暗示了对子带1的第二临时功率分配402，暗示了对子带2的第三临时功率分配403，使得在每种情况下，每个临时功率分配与相应子带衰减值的和将等于常数值404，并且三个值401、402、403的总和等于总发射功率预算。
这个方案类似于用水填充具有不均匀底板(由不同的子带衰减值规定)的容器。给定对应于总发射功率预算的特定体积的水，自然会发现其自身的水平，由此在任何点的深度指示下方子带的功率分配。
这代表了一种合理的功率分配机制，因为在具有最高信道增益及因此的最低子带衰减值的子带中投入最多的功率是有意义的，因为在此基础上的分配确保了可能的最高总吞吐量。
图5示出了根据图1的方法的注水方案对于第二用户组合场景的应用。
如图5中所示，基于在步骤120中计算的子带衰减值中的第二个进行计算。如图5中所示，基于对应于值340和350的第二子带衰减值510进行计算。
如图5中所示，按照量值顺序彼此相邻排列地示出了子带中的每个(当前子带和前两个子带)的子带衰减值，具有最低子带衰减值的子带在左侧，具有最高子带衰减值的子带在右侧。
这样，在图5中，具有第二子带衰减值510的当前子带位于其它两个子带之间。根据上述等式10和11，可以在子带中临时分配总功率预算，使得分配给所考虑的载波和分配了用户的所有其它子带的功率等于总功率预算，并且使得对于每个子带，临时分配给该子带的功率和该子带的子带衰减值的和是常数。对于图4，应当理解，虽然注水算法暗示了以针对图5描述的方式来分配功率，但是不必明确地求解上述等式以提供所考虑子带510的功率值。
因此，如图所示，暗示了对子带1的第一临时功率分配501，进行对当前所考虑的子带的第二临时功率分配502，暗示了对子带2的第三临时功率分配503，使得在每种情况下，每个临时功率分配与相应子带衰减值的和将等于常数值504，并且三个值501、502、503的总和等于总发射功率预算。
图6示出了根据图1的方法的注水方案对于第二用户组合场景的应用。
如图6中所示，基于在步骤120中计算的子带衰减值中的第二个进行计算。如图6中所示，基于对应于值360的第二子带衰减值610进行计算。
如图6中所示，按照量值顺序彼此相邻排列地示出了子带中的每个(当前子带和前两个子带)的子带衰减值，具有最低子带衰减值的子带在左侧，并且具有最高子带衰减值的子带在右侧。
这样，在图6中，具有第二子带衰减值610的当前子带位于其它两个子带之间。根据上述等式10和11，可以在子带中临时分配总功率预算，使得分配给所考虑的载波和分配了用户的所有其它子带的功率等于总功率预算，并且使得对于每个子带，临时分配给该子带的功率和该子带的子带衰减值的和是常数。对于图4，应当理解，虽然注水算法暗示了以针对图6描述的方式来分配功率，但是不必明确地求解上述等式以提供所考虑子带610的功率值。
因此，如图所示，暗示了对子带1的第一临时功率分配601，暗示了对子带2的第二临时功率分配602，进行对当前所考虑的子带的第三临时功率分配603，使得在每种情况下，每个临时功率分配与相应子带衰减值的和将等于常数值604，并且三个值601、602、603的总和等于总发射功率预算。
因此，将图4、5和6联系在一起，考虑了可能的组合场景和相应的相关子带衰减值中的每一个以获得每个场景中对于每个子带的临时功率分配。
该方法现在从步骤125进行到步骤130，在步骤130中从在步骤125考虑的用户组合中选择用户组合。
由于临时功率分配值的可用性，现在可以确定吞吐量值。
具体地说，根据为所考虑的子带确定的相应临时功率分配，以及在步骤125确定的能够分配给所考虑的子带的每个可能的用户组合，借助能够分配给所考虑的子带的每个所述可能的用户组合，为所考虑的子带确定性能度量值。
各种性能度量可以是适当的。合适的性能度量可以基于根据传输功率分配的吞吐量预测。基于公平性的性能度量也可以是合适的。此外，基于公平性和吞吐量二者的度量也可以是适当的，例如上面提出的比例公平计算或其变体。在不需要公平性最大化的应用中，可以从PF度量中去除历史比率。继而，决策度量仅基于吞吐量最大化。
另一种可能性是使用容量限制(公式1)以使用公式3预测吞吐量，并估计公式4中的比例公平度量。
因此，基于分数发射功率分配(FTPA)，在集合U中的调度用户之间共享PsnewU，计算调度PF度量。还可以使用替代的功率再分配机制，例如由Y.Saito、A.Benjebbour、Y.Kishiyama和T.Nakamura.在“System-level Performance Evaluation of DownlinkNon-orthogonal Multiple Access(NOMA).Personal Indoor and Mobile RadioCommunications”((PIMRC)，pp.611-615，2013)中所描述的全搜索功率分配(FSPA)或固定功率分配(FPA)。
对于每个用户组合执行该计算，并且选择用为该组合确定的临时功率分配提供最佳吞吐量的无论哪个组合用于对所考虑的子带的确定性分配。
仅在子带snew才需要使用等式11的功率估计，以便选择最佳候选用户集合。先前分配的子带上的功率不需要在每个阶段重新估计。仅在调度过程结束时后(归属了所有子频带之后)才进行一次功率分配，使用最终的水线水平，以在所有子带上产生最终用户的功率水平。
因此，在步骤130中，将提供最佳性能量度值的无论哪个用户组合分配给所考虑的所述子带。
最后，在步骤135中，确定是否根据上述步骤110至130针对用户的分配和功率的分配考虑了NOMA系统中的所有子带，并且在至少一个子带尚未考虑的情况下，该方法返回到步骤105，在步骤105中，从尚未考虑的子带中选择新的子带。否则，该方法进行到步骤140，在步骤140中，在于步骤145终止前，依据对应于为每个子带选择的用户组合的注水算法的最后一次迭代计算每个所述子带的最终功率分配。
应当理解，虽然图1的方法建议在步骤110至125中对不同用户组合场景的并行处理，但是对于选择信道增益值，确定子频带衰减值，计算临时功率分配，确定性能度量的任何或所有步骤，一次针对一个用户组合场景顺序执行，并针对每个用户组合场景循环以重复相同的步骤，直到考虑了所有用户组合场景将是完全等同的。
还将理解，尽管在临时或确定的用户归属可用的子带上应用注水算法意味着对每个子带的功率归属，但是这不一定转换为每个子带的实际功率值。图1的步骤的实施仅仅要求实际功率值对所考虑的子带可用。一旦做出了确定的用户归属，就可以为所有子带获得确定的功率值，即根据为要考虑的最后一个子带的用户组合所执行的灌水算法。然而，也可以在每次执行注水算法时，或者每次基于注水算法的一系列迭代将用户组合确定地分配给子带时获得功率值。
这样，在依据注水算法为所选择的子带计算临时功率分配的步骤中，可以进一步依据注水算法为预先选择的每个子带计算临时功率分配。
替代地，在将优化了性能度量的无论哪个用户组合归属于所选择的子带的步骤之后；该方法包括另外的步骤，依据对应于为每个子带选择的用户组合的所述注水算法为预先选择的每个子带计算临时功率分配。
图7示出了实施组合场景的顺序处理的方法。
如图7中所示，步骤700、705、710对应于图1的步骤100、105、110。一旦在步骤710确定了可能的用户组合，则选择这些用户组合场景之一进行考虑。因此，在步骤715、720和725中，针对所考虑的单个场景执行选择信道增益值、确定子带衰减值、计算临时功率分配和确定性能度量值的步骤。在步骤727中，该方法确定是否还有待考虑的场景，在已经考虑了所有场景的情况下，该方法在步骤730继续进行以将用户组合分配给所考虑的子带。否则，该方法循环回到选择新场景进行考虑的步骤712。应当理解，顺序和并行处理的各种混合布置是可能的，例如步骤727可以位于步骤720和725之间，或者位于步骤715和720之间，等等。
然后对应于如上所述的步骤130、135、140和145进行步骤730、735、740和745。
应当理解，对于要考虑的第一子带，可以简化方法，因为在步骤125的注水计算是不必要的-因为在这个阶段只考虑一个子带，不需要在多个子带之间划分功率。因此，在该第一次迭代中，可以简单地将可用功率预算直接分配给所考虑的子带，而无需进一步的计算。
图8示出了具有简化的第一次迭代的方法。
如图8中所示，步骤800、805、810、815、820、825、830、835、840分别对应于图1的步骤100、105、110、115、120、125、130、135、140。如图所示，在获得子带衰减值的步骤820之后，该方法考虑在先前迭代中是否考虑了任何子带，或者换句话说，所考虑的子带是否是要考虑的第一子带。在确定是这种情况时，该方法通过步骤823而不是825进行，并且在步骤830恢复之前为所考虑的信道临时分配整个功率预算。
然后对应于如上所述的步骤130、135、140和145进行步骤830、835、840和845。
应当理解，图1、7和8的许多步骤可以以替代顺序执行，而不改变期望的技术效果。例如，可以在过程中早期为所有用户一次确定子带衰减值，同时考虑到对于给定的用户组合，衰减值取决于所考虑的子带，而用户组合(例如，组合1+2、1+3、1+4、2+3、2+4、3+4)不依赖于所考虑的子带，尽管相应的增益和衰减依赖，然后一旦在步骤115、715、815中识别了特定用户组合中具有最高信道增益值的用户，就提取子带衰减值以便应用。
所公开的方法可以采取完全硬件实施方案(例如FPGA)、完全软件实施方案(例如，用以控制根据本发明的系统)或包含硬件和软件元件的实施方案的形式。软件实施方案包括但不限于固件、驻留软件、微代码等。本发明可以采取可从计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式，该介质提供用于由或结合计算机或指令执行系统使用的程序代码。计算机可用或计算机可读介质可以是可以包含、存储、传送、传播或传送程序以由或结合指令执行系统、装置或设备使用的任何装置。介质可以是电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统(或装置或设备)或传播介质。
因此，提出了一种机制，基于迭代应用注水算法以在子带的渐进子集上分配功率，以在子带的该子集上临时分配功率预算，其中，在每次迭代时，针对能够分配给新考虑的子带的每个可能的用户组合执行注水算法，使用与该组合中的任何用户的最高信道增益值的平方的倒数成比例的该子带的基数，并且用相应的功率归属为该组合计算吞吐量，由此为下一次迭代保留的组合(具有附加的子带)是优化了性能指标的无论哪个组合。如此重复该过程，直到将用户分配给所有子带，随后依据注水算法的最后一次迭代计算确定的功率分配。
这些方法和过程可以借助计算机应用程序或服务、应用程序编程接口(API)、库和/或其它计算机程序产品或这些实体的任何组合来实现。
图9示出了适合于实施本发明的实施例的通用计算系统。
如图9中所示，系统包括逻辑设备901和储存设备902。系统可以可选地包括显示子系统911、输入/输出子系统903、通信子系统920和/或未示出的其它组件。
逻辑设备901包括被配置为执行指令的一个或多个物理设备。例如，逻辑设备901可以被配置为执行作为一个或多个应用程序、服务、程序、例程、库、对象、组件、数据结构或其它逻辑构造的一部分的指令。可以实施这样的指令以执行任务，实施数据类型，变换一个或多个组件的状态，实现技术效果，或以其它方式获得期望的结果。
逻辑设备901可以包括被配置为执行软件指令的一个或多个处理器。另外地或替代地，逻辑设备可以包括被配置为执行硬件或固件指令的一个或多个硬件或固件逻辑设备。逻辑设备的处理器可以是单核或多核，并且其上执行的指令可以被配置用于顺序、并行和/或分布式处理。逻辑设备901的各个组件可以可选地分布在两个或多个单独的设备中，所述单独的设备可以被远程设置和/或配置用于协调处理。可以通过以云计算配置配置的可远程访问的联网计算设备来虚拟化并执行逻辑设备901的各方面。
储存设备902包括被配置为保存可由逻辑设备执行以实现本文描述的方法和过程的指令的一个或多个物理设备。当实现这样的方法和过程时，可以变换储存设备902的状态，例如，用以保存不同的数据。
储存设备902可以包括可移动和/或内置设备。储存设备902可以包括一种或多种类型的储存设备，包括光学存储器(例如，CD、DVD、HD-DVD、蓝光光盘等)、半导体存储器(例如，FLASH、RAM、EPROM、EEPROM等)和/或磁存储器(例如，硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、MRAM等)及其它的。储存设备可以包括易失性、非易失性、动态、静态、读/写、只读、随机存取、顺序存取、位置可寻址、可文件寻址和/或内容可寻址的设备。
在某些布置中，该系统可以包括适于支持逻辑设备901与另外的系统组件之间的通信的I/O接口903。例如，额外的系统组件可以包括可移动和/或内置的扩展储存设备。扩展储存设备可以包括一种或多种类型的储存设备，包括光学存储器932(例如，CD、DVD、HD-DVD、蓝光光盘等)、半导体存储器933(例如，FLASH RAM、EPROM、EEPROM、FLASH等)和/或磁存储器931(例如，硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、MRAM等)及其它的。这种扩展储存设备可以包括易失性、非易失性、动态、静态、读/写、只读、随机存取、顺序存取、位置可寻址、可文件寻址和/或内容可寻址的设备。
应当理解，储存设备包括一个或多个物理设备，并且不包括传播信号本身。然而，与存储在储存设备上相反，本文描述的指令的方面可以替代地由通信介质(例如，电磁信号、光信号等)传播。
逻辑设备901和储存设备902的各方面可以一起集成到一个或多个硬件逻辑组件中。这样的硬件逻辑组件可以包括例如现场可编程门阵列(FPGA)、程序和应用专用集成电路(PASIC/ASIC)、程序和应用专用标准产品(PSSP/ASSP)、片上系统(SOC)和复杂的可编程逻辑器件(CPLD)。
术语“程序”可以用于描述为执行特定功能而实施的计算系统的方面。在一些情况下，程序可以通过执行由储存设备保存的机器可读指令的逻辑设备来实例化。应当理解，不同的模块可以由相同的应用程序、服务、代码块、对象、库、例程、API、功能等实例化。同样，同一程序可以由不同的应用程序、服务、代码块、对象、例程、API、功能等实例化。术语“程序”可以包含可执行文件、数据文件、库、驱动程序、脚本、数据库记录等的单个或组。
具体而言，图9的系统可以用于实施本发明的一个或多个实施例。
例如，实施关于图1、7或8描述的步骤的程序可以存储在储存设备902中并由逻辑设备901执行。信道增益值、子带衰减值、用户组合或功率分配可以缓冲在储存设备902中。逻辑设备901可以在适当程序的控制下实施上述步骤，特别是上述的注水和比例公平计算，或者可以与适于执行这些处理中的一些或全部的内部和/或外部专用系统(例如硬件加速编码器/解码器等)接口连接。此外，程序可以实现例如根据上述实施例实施功率分配的NOMA发射机。这些任务可以在例如参考图9所述的多个计算设备之间共享。可以经由通信接口920接收编码信号。
因此，本发明可以体现为计算机程序的形式。
应当理解，本文所使用的“服务”可以是跨多个用户会话可执行的应用程序。服务可用于一个或多个系统组件、程序和/或其它服务。在一些实施方式中，服务可以在一个或多个服务器-计算设备上运行。
当被包括时，显示子系统911可以用于呈现第一视频流、第二视频流或组合视频流的视觉表示，或者可以另外呈现关于所进行的过程的统计信息。如本文描述的方法和过程改变由储存设备902保存的数据，从而转换储存设备902的状态，显示子系统911的状态同样可以被转换以可视地表示下层数据的变化。显示子系统911可以包括利用实际上任何类型的技术的一个或多个显示设备。这种显示设备可以与共享外壳中的逻辑设备和/或储存设备组合，或者这种显示设备可以是外设显示设备。
当被包括时，输入子系统可以包括或接口连接一个或多个用户输入设备，例如键盘912、鼠标913、触摸屏911或游戏控制器(未示出)。在一些实施例中，输入子系统可以包括或接口连接选定的自然用户输入(NUI)组件。这种组件可以是集成的或外设的，输入动作的转换和/或处理可以在板上或板外处理。示例性NUI组件可以包括用于话语和/或语音识别的麦克风；用于机器视觉和/或手势识别的红外线、彩色、立体和/或深度相机；用于运动检测和/或意图识别的头部跟踪器、眼动仪、加速度计和/或陀螺仪；以及用于评估脑活动的电场感测组件。
当被包括时，通信子系统920可以被配置为将计算系统与一个或多个其它计算设备通信地耦合。例如，通信模块可以通过包括例如个域网、局域网、广域网或互联网的任意规模的网络将计算设备通信地耦合到例如远程服务器976上托管的远程服务。通信子系统可以包括与一个或多个不同通信协议兼容的有线和/或无线通信设备。作为非限制性示例，通信子系统可以被配置用于经由无线电话网络974或有线或无线局域网或广域网进行通信。在一些实施例中，通信子系统可以允许计算系统经由诸如互联网975的网络向和/或从其它设备发送和/或接收消息。通信子系统还可以支持与无源设备(NFC、RFID等)的短距离感应通信921。
图10示出了适于构成实施例的智能电话设备。如图10中所示，智能电话设备包含如上所述的元件901、902、903、920、近场通信接口921、闪存933、元件914、915和911。它经由网络975与电话网络974和/或服务器976通信。也可以使用诸如专用网络或WiFi的替代通信机制。
图11示出了适于构成实施例的蜂窝网络基站。如图11中所示，蜂窝网络基站包含如上所述的元件901、902、903和920。它经由网络975与电话网络974和/或服务器976通信。也可以使用诸如专用网络或WiFi的替代通信机制。
应当理解，本文描述的配置和/或方法本质上是示例性的，这些具体实施例或示例不应被认为是限制性的，因为许多变化是可能的。本文描述的特定例程或方法可以表示任何数量的处理策略中的一个或多个。因此，可以以所示和/或所述的顺序、其它顺序、并行地执行或省略所示和/或所述的各种操作。同样，可以改变上述处理的顺序。
本公开内容的主题包括本文公开的各种过程、系统和配置以及其它特征、功能、操作和/或特性以及任何和所有其等同变换的所有新颖和非显而易见的组合和子组合。

Claims (9)

1.一种发射机，包括用于在传输系统中的多个子带中分配传输功率预算的设备，所述设备适于：
选择一个所述子带进行考虑，
确定能够分配给所考虑的所述子带的每个可能的用户组合；
评估能够分配给所考虑的所述子带的每个所述可能的用户组合以用于选择所述组合中具有最高信道增益的用户的信道增益值，
确定与所述选择的信道增益值的平方的倒数成比例的子带衰减值；
使用由相应的所述子带衰减值为每个所述子带定义的基数来在所述选择的子带和每个预先选择的子带上应用注水算法，
依据所述注水算法为所述选择的子带计算临时功率分配，以及
利用所述临时功率归属计算性能度量；
以及将优化所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述选择的子带；
所述设备还适于随后选择另一个所述子带，并重复下列操作：
评估能够分配给所考虑的所述子带的每个所述可能的用户组合；以及
将优化所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述子带；
直到考虑了所有所述子带，以及
依据对应于为每个所述子带选择的用户组合的所述注水算法的最后一次迭代来计算每个所述子带的最终功率分配；以及
所述发射机以各自对应的功率水平发射对应于每个归属用户的数据。
2.一种在传输系统中的多个子带中分配传输功率预算的方法，所述方法包括以下步骤：
选择一个所述子带进行考虑，
确定能够分配给所考虑的所述子带的每个可能的用户组合；
评估能够分配给所考虑的所述子带的每个所述可能的用户组合以用于选择所述组合中具有最高信道增益的用户的信道增益值，
确定与所述选择的信道增益值的平方的倒数成比例的子带衰减值；
使用由相应的所述子带衰减值为每个所述子带定义的基数来在所述选择的子带和每个预先选择的子带上应用注水算法，
依据所述注水算法为所述选择的子带计算临时功率分配，以及
利用所述临时功率归属计算性能度量；
以及将优化所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述选择的子带；
所述方法包括选择另一个所述子带的另外步骤，并重复所述步骤：
评估每个所述可能的用户组合；以及
将优化所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述子带；
直到考虑了所有所述子带，以及
依据对应于为每个所述子带选择的用户组合的所述注水算法的最后一次迭代来计算每个所述子带的最终功率分配。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在依据所述注水算法为所述选择的子带计算临时功率分配的所述步骤中，依据所述注水算法为每个预先选择的子带进一步计算临时功率分配。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，在将优化所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述选择的子带的所述步骤之后；所述方法包括另外的步骤：依据对应于为每个所述子带选择的用户组合的所述注水算法为每个预先选择的子带计算临时功率分配。
5.根据权利要求2至4中的任一项所述的方法，其中，所述子带衰减值等于总传输带宽与噪声功率谱密度的乘积除以所述选择的信道增益值的平方与所述子带的总数的乘积。
6.根据权利要求2至4中的任一项所述的方法，其中，所述性能度量是吞吐量值或公平性度量或吞吐量与公平性度量两者的组合。
7.根据权利要求2至4中的任一项所述的方法，其中，在所述步骤的第一次迭代中：
确定每个可能的用户组合，
选择所述信道增益值，
确定每个可能的用户组合；
评估每个所述可能的用户组合；以及
将优化所述性能度量的无论哪个所述用户组合归属于所述子带；
在所述评估步骤中，针对能够分配给所考虑的子带的每个所述可能的用户组合将总功率预算分配给所考虑的子带。
8.一种用于在传输系统中的多个子带中分配传输功率预算的装置，其适于实施权利要求2至7中的任一项的步骤。
9.一种计算机可读介质，包括计算机程序，其适于实施权利要求2至7中的任一项的步骤。
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