CN108040364A - 非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法 - Google Patents
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Abstract
一种非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法,包括以下步骤:1)基站通过非正交多址接入技术发送数据,为移动用户提供数据流量服务;2)分析系统特性对问题进行等价转化;3)根据最后转化得的问题特性设计高效的算法求解,最后将算法输出结果代回顶层问题求得最优的带宽与功率分配值。本发明提供了一种既保障移动用户数据需求,同时最小化系统总资源消耗的可行且高效的优化方法,以提高系统资源利用率,优化系统资源的配置。
Description
技术领域
本发明涉及无线网络中一种基于下行非正交多址接入(NOMA)系 统的带宽与功率联合分配的线性搜索方法。
背景技术
在第5代移动通信技术中为了获得高频谱效率和大规模连接,非 正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术被提出来, 与传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)技术不同, NOMA通过非正交资源分配可以服务更多用户,通过使大量用户同时 共享同一频段信道和采用连续干扰消除机制(SuccessiveInterference Cancellation,SIC)消除同频干扰可以明显提高频谱效率。因此,NOMA 很好的契合未来5G蜂窝网络的最终目标,可以提供超高吞吐量和超 密集连接。
发明内容
为了克服现有正交多址接入技术的不进行带宽与功率的联合考虑、 资源消耗较大的不足,本发明提供一种非正交多址链路中信道带宽与 功率联合分配的线性搜索方法,在无线蜂窝网络中应用NOMA技术 进行数据发送,将带宽与功率联合考虑,在满足所有MU数据流量需 求的前提下实现系统中资源消耗量最小化。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法, 包括以下步骤:
1)在mBS的覆盖范围下总共有T个移动用户(Mobile Users,MU), 在该情况下,mBS使用NOMA技术发送数据,考虑到NOMA的技术 特性,引入索引集表示T个MU,首先,由于连续 干扰消除机制SIC,对mBS到所有MU的信道增益按照从大到小进行排序,故有以下顺序:
gB1>gB2>…>gBj>gBi>…>gBT (1)
其中gBi表示mBS到第i个MU的信道增益,在接下来的说明 中提到的第i个MU或第j个MU均是在索引集中的;
2)在mBS端,每个MU的瞬时信道增益都是已知的,基 于NOMA,mBS会将所有的数据叠加在同一频段上发送给每个MU。 在MU端,使用SIC消除MU之间的部分同频干扰;MUi、MUk和MUj中, 对于MUi,在接收数据中首先解码MUk的数据,k>i,即特指MUk排 列在MUi后面,然后将解码后的数据从接收数据中删除,操作顺序是 k=T,T-1,T-2,…,i+1,同时将MUj的数据信号视为噪声,j<i,即特指 MUj排列在MUi前面,MUj表示排列在第j个MU;MUi表示排列在第 i个MU;MUk表示排列在第k个MU;根据以上的解码机制,由mBS 到MUi的吞吐量为:
其中相关参数定义如下:
pBi:mBS到MUi的发射功率;
RBi:mBS到MUi的数据吞吐量;
WB:服务该组移动用户而分配的带宽量;
n0:背景噪声的功率谱密度;
3)考虑单个mBS的情形,在实现系统总资源消耗最小的情况下同 时满足所有移动用户的数据需求,设置了如下限制条件:
其中表示MUi的数据需求;
在无线网络中,宏蜂窝基站mBS通过非正交多址接入NOMA发 送数据,并且应用连续干扰消除机制SIC消除mBS在使用同一信道 发送数据过程中而产生的部分同频干扰,在保证满足每个MU数据需 求的情况下最小化系统资源消耗(Total ConsumptionMinimization, TCM),将这个优化问题描述为如下所示:
(TCM):
subject to:
variables:
其中相关参数定义如下:
mBS的总功率;
mBS拥有的总带宽;
问题TCM中涉及的α与β分别表示功率的价格系数与带宽的价格 系数,也就是说,使用单位功率所造成的花费是α,使用单位带宽所 造成的花费是β;
所述优化问题是一个联合考虑带宽与功率分配的问题,问题的最 优解也就是在满足移动用户数据需求的情况下系统资源消耗最小值。
进一步,所述方法还包括以下步骤:
4)问题TCM是由功率pBi和带宽WB共同决定的,分析问题特性等 价转化为带宽分配问题,引入βBi来表示mBS到MUi的信号与干扰加 噪声比(Signal to Interference plusNoise Ratio,SINR),即:
在此假设是给定的,通过以上公式可递归计算出mBS到MUi的 最小发射功率,表示如下:
根据此式获得mBS到所有移动用户的最小总发射功率表示如下:
其中假设gB0是一个足够大的值,故
5)将WB视为变量,同时应用最小总功率表达式,便将TCM问题等 价转化为如下的带宽分配(Bandwidth-Allocation,BA)问题:
(BA):
subject to:
variables:WB>0.
经过该步等价转化问题BA相较于问题TCM只拥有一个决策变量WB, 变得更容易求解;
引入一个变量代换表示如下:
当有此代换公式,结合最小总发射功率表达式便可以对问题BA 做等价转化,引入额外变量v,将原本的“BA”问题等价变换为BA-EV 问题,得到的BA-EV问题表示如下:
BA-EV:
subject to:
variables:
6)问题BA-EV中的v表示的是系统资源消耗,其中 很显然BA-EV问题已经是一个单变量 问题,要求最小的v值,可以直接对v进行求导,其导数为:
从上式(14)中无从得知v’是否存在零点,所以继续求v’的导数v”,恒 成立,所以v’是单调递增的;又因为所以v’ 函数必存在零点x*,v在x*处取得最小值,接下来就通过二分法来求确 定的x*值;同时引入额外变量p,其中表 示实际总的功率消耗,恒成立,所以p单调递增,用二分法可以求出xp点,使得
7)二分法来求系统资源消耗的最小时的带宽分配x*的值,进而求 出最小的资源消耗,包括以下步骤:
S1:输入上限值x_max,下限值x_min,结束循环的阈值tol;
S2:计算v’(x_max)和v’(x_min)的值,如果满足
v’(x_max)*v’(x_min)<0,则令x_med=(x_max+x_min)/2;
S3:如果v’(x_med)*v’(x_min)<0,则x_max=x_med,如果
v’(x_med)*v’(x_min)>0,则x_min=x_med,否则,直接跳到步骤S5;
S4:如果(x_max-x_min)<tol则直接跳出循环,进入步骤S5,否则, 继续循环,跳到步骤S2;
S5:令x_1=x_med,如果则x*=x_1,v*=v(x*),如果
8)通过使用算法Sol-BA的输出值求解原始问题TCM,获得最优带 宽分配为:
通过递归计算得每个移动用户MUi的最优功率分配为:
本发明的技术构思为:首先,在无线网络中,有1个宏蜂窝基站 (macro BaseStation,mBS)通过非正交多址接入(NOMA)为T个移动用 户(Mobile Users,MU)发送数据,使用NOMA可以提升系统频谱效率。 接着,应用连续干扰消除机制(SIC)消除部分同频干扰提升系统数据传 输质量。然后,在满足所有移动用户(MU)数据流量需求的情况下最小 化系统资源消耗。该问题是一个多变量问题,通过一系列的等价变化 将其转化为单变量问题,通过求导来确定资源消耗函数的增减性,最 后设计二分法算法来求出最优的带宽分配实现资源消耗最少,进而实 现本发明的目标。
本发明的有益效果主要表现在:1、对于整体系统而言,引入 NOMA技术不仅契合未来第五代移动通信技术(5G)的发展要求,同时 提升频谱使用效率;2、将带宽分配与功率分配两个不同的问题联合考 虑,实现系统整体资源消耗最小化。
附图说明
图1是应用本发明方法的无线网络中包含一个宏蜂窝基站(mBS) 与若干移动用户(MU)的系统模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
参照图1,一种非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线 性搜索方法,使用该方法能够在满足所有MU的数据需求的条件下, 最小化系统总资源消耗,同时提升频谱使用效率。本发明应用于无线 蜂窝网络中(如图1所示),mBS使用NOMA发送数据,引入SIC消除部分同频干扰,同时考虑到满足所有MU的数据流量需求。针对该 问题提出的联合控制方法有如下的步骤:
1)在mBS的覆盖范围下总共有T个移动用户(Mobile Users,MU), 在该情况下,mBS使用NOMA技术发送数据。考虑到NOMA的技术 特性,引入索引集表示T个MU。首先,由于连续 干扰消除机制(SIC),对mBS到所有MU的信道增益按照从大到小进行排序,故有以下顺序:
gB1>gB2>…>gBj>gBi>…>gBT (1)
其中gBi表示mBS到第i个MU的信道增益,在接下来的说明 中提到的第i个MU(或第j个MU)均是在索引集中的。
2)在mBS端,每个MU的瞬时信道增益都是已知的。基 于NOMA,mBS会将所有的数据叠加在同一频段上发送给每个MU。 在MU端,使用SIC消除MU之间的相互干扰。以MUi、MUk和MUj为 例说明SIC的工作原理,对于MUi,在接收数据中首先解码MUk(k>i, 即特指MUk排列在MUi后面)的数据,然后将解码后的数据从接收数据 中删除(具体的操作顺序是k=T,T-1,T-2,…,i+1),同时将MUj(j<i, 即特指MUj排列在MUi前面)的数据信号视为噪声,MUj表示排列在第j 个MU;MUi表示排列在第i个MU;MUk表示排列在第k个MU。根 据以上的解码机制,由mBS到MUi的吞吐量为:
其中相关参数定义如下:
pBi:mBS到MUi的发射功率;
RBi:mBS到MUi的数据吞吐量;
WB:服务该组移动用户而分配的带宽量;
n0:背景噪声的功率谱密度。
3)考虑单个mBS的情形,在实现系统总资源消耗最小的情况下同 时满足所有移动用户的数据需求,设置了如下限制条件:
其中表示MUi的数据流量需求。
在无线网络中,宏蜂窝基站(mBS)通过非正交多址接入(NOMA) 发送数据,并且应用连续干扰消除机制(SIC)消除mBS在使用同一信 道发送数据过程中而产生的部分干扰,在保证满足每个MU数据需求 的情况下最小化系统资源消耗(Total ConsumptionMinimization,TCM), 将这个优化问题描述为如下所示:
(TCM):
subject to:
variables:
其中相关参数定义如下:
mBS的总功率;
mBS所具备的总带宽;
在问题TCM中涉及的α与β分别表示功率的价格系数与带宽的价 格系数,也就是说,使用单位功率所造成的花费是α,使用单位带宽 所造成的花费是β;
这是一个联合考虑带宽与功率分配问题,问题的最优解也就是在满 足移动用户数据需求的情况下最小化系统资源消耗值。
4)问题TCM是由功率pBi和带宽WB共同决定的,通过分析问题特 性等价转化为带宽分配问题。引入βBi来表示mBS到MUi的信号与干 扰加噪声比(Signal to Interferenceplus Noise Ratio,SINR),即:
在此假设是给定的,通过以上公式就可以递归计算出mBS到 MUi的最小发射功率,表示如下:
观察(8)发现MUi的功率分配随着{βBj}j≤i的增大而增大,与(6)结合,得 出结论:当每个MUi有就可得问题TCM的 全局最优解。
由此可得mBS到所有移动用户的最小总发射功率表示如下:
其中假设gB0是一个足够大的值,因此
对于以上的结论,通过数学归纳法(forward-deduction)来证明,且 有如下的证明过程:
步骤4.1:在T=1时,由结论可得与mBS到MUi的最小发射功率表达式相一致;
步骤4.2:在T>1时,假设对于结论都是成立的;
步骤4.3:我们进一步添加第i+1个MU,同时保证gBT>gBT+1。 当证明下式成立即可证明提出的结论正确;
步骤4.4:对步骤4.3的证明;
a.对于T+1有
b.因此得
证明完毕。
5)将WB视为变量,同时应用最小总功率表达式,便可以将TCM 问题等价转化为如下的带宽分配(Bandwidth-Allocation,BA)问题:
(BA):
subject to:
variables:WB>0
经过该步等价转化问题BA相较于问题TCM只拥有一个决策变量WB, 变得更容易求解。
尽管如此,要直接求解该问题还是很困难的,于是引入一个变量 代换表示如下:
当有此代换公式,结合最小总发射功率表达式便可以对问题BA 做等价转化,引入额外变量v,将原本的“BA”问题等价变换为BA-EV 问题,得到的BA-EV问题表示如下:
BA-EV:min v
subject to:
variables:
6)问题BA-EV中的v表示的是系统资源消耗,其中 很显然BA-EV问题已经是一个单变量 问题,要求最小的v值,可以直接对v进行求导,其导数为:
从上式(14)中无从得知v’是否存在零点,所以继续求v’的导数v”,恒 成立,所以v’是单调递增的;又因为所以v’ 函数必存在零点x*,v在x*处取得最小值,接下来就通过二分法来求确 定的x*值;同时引入额外变量p,其中表示实际总的功率消耗,恒成立,所以p单调递增,用二分法可以求出xp点,使得
7)二分法来求系统资源消耗的最小时的带宽分配x*的值,进而求 出最小的资源消耗,包括以下步骤:
S1:输入上限值x_max,下限值x_min,结束循环的阈值tol;
S2:计算v’(x_max)和v’(x_min)的值,如果满足
v’(x_max)*v’(x_min)<0,则令x_med=(x_max+x_min)/2;
S3:如果v’(x_med)*v’(x_min)<0,则x_max=x_med,如果
v’(x_med)*v’(x_min)>0,则x_min=x_med,否则,直接跳到步骤S5;
S4:如果(x_max-x_min)<tol则直接跳出循环,进入步骤S5,否 则,继续循环,跳到步骤S2;
S5:令x_1=x_med,如果则x*=x_1,v*=v(x*),如果
8)通过使用二分法求解原始问题(TCM),获得最优带宽分配为:
通过递归计算得每个移动用户MUi的最优功率分配为:
因此通过本发明的算法成功解决了该问题。
本实例中,图1是本发明考虑的蜂窝数据网络中一个宏蜂窝基站 (mBS)和T个移动用户(MU)的系统模型图。在该系统中,主要考虑的 技术要点包括以下部分:1)mBS通过NOMA发送数据;2)因为mBS 是在同一频段上为所有MU发送数据,故引入SIC消除部分同频干扰;3)满足每个MU的数据流量需求。根据以上技术要点,本发明提出了 系统总资源消耗的优化问题,该问题是一个多变量问题,通过一系列 的等价变化将其转化为单变量问题,通过求导来确定资源消耗函数的 增减性,最后设计二分法算法来求出最优的带宽分配实现资源消耗最 少,进而实现本发明的目标。
本实例着眼于在同时满足移动用户(MU)数据流量需求的前提下, 最小化系统总资源消耗代价,提升系统频谱效率。本发明的工作可以 使得无线蜂窝网络中的移动用户获得较为优质且较为廉价的服务,进 一步的能够实现整个系统的功率和频谱资源配置更优化,利用率更高。
Claims (3)
1.一种非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
1)在宏蜂窝基站mBS的覆盖范围下总共有T个移动用户MU,在该情况下,mBS使用非正交多址接入技术NOMA发送数据;考虑到NOMA的技术特性,引入索引集表示T个MU;首先,由于连续干扰消除机制SIC,对mBS到所有MU的信道增益按照从大到小进行排序,故有以下顺序:
gB1>gB2>…>gBj>gBi>…>gBT (1)
其中gBi表示mBS到第i个MU的信道增益,在接下来的说明中提到的第i个MU或第j个MU均是在索引集中的;
2)在mBS端,每个MU的瞬时信道增益都是已知的;基于NOMA,mBS会将所有的数据叠加在同一频段上发送给每个MU;在MU端,使用SIC消除MU之间的相互干扰;对于MUi,在接收数据中首先解码MUk的数据,k>i即特指MUk排列在MUi后面,然后将解码后的数据从接收数据中删除,操作顺序是k=T,T-1,T-2,…,i+1,同时将MUj的数据信号视为噪声,j<i即特指MUj排列在MUi前面,MUj表示排列在第j个MU;MUi表示排列在第i个MU;MUk表示排列在第k个MU,根据以上的解码机制,由mBS到MUi的吞吐量为:
其中相关参数定义如下:
pBi:mBS到MUi的发射功率;
RBi:mBS到MUi的数据吞吐量;
WB:服务该组移动用户而分配的带宽量;
n0:背景噪声的功率谱密度;
3)考虑单个mBS的情形,在实现系统总资源消耗最小的情况下同时满足所有移动用户的数据需求,设置了如下限制条件:
其中表示MUi的数据流量需求;
在无线网络中,mBS通过NOMA发送数据,并且应用SIC消除mBS在使用同一信道发送数据过程中而产生的部分干扰,在保证满足每个MU数据需求的情况下最小化系统资源消耗将这个优化问题描述为如下所示,记为TCM:
TCM:
subject to:
variables:
其中相关参数定义如下:
mBS的总功率;
mBS所具备的总带宽;
在问题TCM中涉及的α与β分别表示功率的价格系数与带宽的价格系数,也就是说,使用单位功率所造成的花费是α,使用单位带宽所造成的花费是β;
问题TCM是一个联合考虑带宽与功率分配问题,问题的最优解也就是在满足移动用户数据需求的情况下系统资源消耗的最小值。
2.如权利要求1所述的非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法,其特征在于:所述方法还包括以下步骤:
4)问题TCM是由功率pBi和带宽WB共同决定的,通过分析问题特性等价转化为带宽分配问题;引入βBi来表示mBS到MUi的信号与干扰加噪声比SINR,即:
在此假设{βBi}i∈I是给定的,通过以上公式就可以递归计算出mBS到MUi的最小发射功率,表示如下:
观察mBS到MUi的最小发射功率表达式发现MUi的功率分配随着{βBj}j≤i的增大而增大,与MUi的数据流量需求限制条件结合,得出结论:当每个MUi有就是问题TCM的全局最优解;
由此得mBS到所有移动用户的最小总发射功率表示如下:
其中假设gB0是一个足够大的值,因此
5)将WB视为变量,同时应用最小总功率表达式,将TCM问题等价转化为如下的带宽分配BA问题,记为BA:
BA:
subject to:
variables:WB>0.
经过该步等价转化问题BA相较于问题TCM只拥有一个决策变量WB,变得更容易求解;
引入一个辅助变量表示如下:
当有此代换公式,结合最小总发射功率表达式对问题BA做等价转化,引入额外变量v,将原本的“BA”问题等价变换为BA-EV问题,得到的BA-EV问题表示如下:
BA-EV:min v
subject to:
variables:
6)问题BA-EV中的v表示的是系统资源消耗,其中很显然BA-EV问题已经是一个单变量问题,要求最小的v值,可以直接对v进行求导,其导数为:
从上式(14)中无从得知v’是否存在零点,所以继续求v’的导数v”,恒成立,所以v’是单调递增的;又因为所以v’函数必存在零点x*,v在x*处取得最小值,接下来就通过二分法来求确定的x*值;同时引入额外变量p,其中表示实际总的功率消耗,恒成立,所以p单调递增,用二分法可以求出xp点,使得
7)二分法来求系统资源消耗的最小时的带宽分配x*的值,进而求出最小的资源消耗,包括以下步骤:
S1:输入上限值x_max,下限值x_min,结束循环的阈值tol;
S2:计算v’(x_max)和v’(x_min)的值,如果满足v’(x_max)*v’(x_min)<0,则令x_med=(x_max+x_min)/2;
S3:如果v’(x_med)*v’(x_min)<0,则x_max=x_med,如果v’(x_med)*v’(x_min)>0,则x_min=x_med,否则,直接跳到步骤S5;
S4:如果(x_max-x_min)<tol则直接跳出循环,进入步骤S5,否则,继续循环,跳到步骤S2;
S5:令x_1=x_med,如果则x*=x_1,v*=v(x*),如果
8)通过使用二分法的结果求解原始问题TCM,获得最优带宽分配为:
通过递归计算得每个移动用户MUi的最优功率分配为:
3.如权利要求2所述的非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法,其特征在于:所述步骤4)中,通过数学归纳法来证明,证明步骤如下:
步骤4.1:在T=1时,由结论可得与mBS到MUi的最小发射功率表达式相一致;
步骤4.2:在T>1时,假设对于结论都是成立的;
步骤4.3:我们进一步添加第i+1个MU,同时保证gBT>gBT+1;当证明下式成立即可证明提出的结论正确;
步骤4.4:对步骤4.3的证明;
a.对于T+1有
b.因此得
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CN201711084495.0A CN108040364A (zh) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | 非正交多址链路中信道带宽与功率联合分配的线性搜索方法 |
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