CN108419298B - 非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于移动通信领域，具体为非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，所述方法包括：根据每个复用用户的服务质量要求确定一个最小目标吞吐量；根据最小目标吞吐量分别求解出每个子带的最小传输功率需求；然后以子带内复用用户总能耗最小为目标，以满足用户最小目标吞吐量和最小功率需求为约束条件，提出能效优化模型；紧接着基于拉格朗日乘子法和KKT条件，求解出能效优化问题中的功率分配系数；然后采用分数规划Dinkelbach方法确定能效优化问题中的最优功率消耗率；最终基于最优功率分配系数和最优功率消耗率确定能效最优值；本发明能够满足每个复用用户的最小吞吐量性能要求，且能大幅提升系统能源效率。

Description

非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种非正交多址接入(non-orthogonalmultiple access，NOMA)系统中基于能效优化的功率分配方法。

背景技术

随着移动互联网和物联网的飞速发展，第五代(5th-Generation，5G)移动通信系统在用户体验速率、时延、能效、连接数和流量密度等方面都可能面临着严峻的挑战。5G移动通信致力于频谱效率和系统能效的进一步提高，然而，传统的正交多址接入技术(orthogonal multiple access，OMA)很难满足这些需求，在这种背景下Saito等人提出了非正交多址接入技术(non-orthogonal multiple access，NOMA)。NOMA的主要思想是利用功率域，在相同的时频资源上复用多个用户，并且在接收端采用诸如串行干扰消除(successive interference cancellation，SIC)的接收机分离多路复用用户。NOMA通过在功率域中复用多个用户来实现频谱效率的提升，通过设计合理的功率分配方法为多用户分配功率，不仅可以提升系统的吞吐量，而且还能有效地控制终端能耗。

当前，全世界整体能量消耗中，信息与通信技术所消耗的能量约占5％，能耗问题正成为社会经济发展的主要问题之一。现阶段，5G NOMA系统研究主要聚焦在系统吞吐量的提升上，在发端通过采取诸如基于树形搜索的功率分配方法、分数阶功率分配方法等来提升系统的吞吐量。然而，5G典型场景明确要求能源效率指标提升百倍以上，因此NOMA系统中能效优化问题具有重要研究价值。

发明内容

基于此，本发明提出了非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法。

该方法包括：根据每个复用用户的服务质量(Service of Quality，QoS)要求确定每个复用用户的最小目标吞吐量；根据最小目标吞吐量求解出每个子带的最小传输功率需求；以子带内复用用户总能耗最小为目标，以满足复用用户最小吞吐量和最小功率需求为约束条件，提出能效优化模型；基于拉格朗日乘子法和卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker，KKT)条件，求解出能效优化模型中的功率分配系数；采用分数规划Dinkelbach方法确定能效优化问题中的功率消耗率；基于功率分配系数和功率消耗率确定能效最优值。本发明能够满足每个复用用户的最小吞吐量性能要求，且能大幅提升系统能源效率。

可以理解的是，本发明所述的复用用户都是子带内复用用户，为了简化描述，采用复用用户来指代子带内复用用户。

本发明的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，包含以下步骤：

S1、根据每个复用用户的服务质量要求确定最小目标吞吐量：

在NOMA系统中，为了保证良好的服务质量以及复用用户间的公平性，每个复用用户都需要满足一个最小目标吞吐量，即每个复用用户的吞吐量满足

其中，n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数，γ为公平性调节因子，

为复用用户n在OMA系统中的吞吐量。

S2、根据所述最小目标吞吐量求解出每个子带的最小传输功率需求：

每个复用用户要实现最小目标吞吐量，则同一子带必然有一个最小的传输功率需求，同一子带内复用用户的最小功率需求可表示为：

其中，P_Min表示子带的最小传输功率需求；

表示子带内复用用户n的最小传输功率需求；P_n表示复用用户n的传输功率，N表示子带内复用用户数；

为复用用户n在正交多址接入系统中的吞吐量；γ为公平性调节因子；

为复用用户n在OMA系统中的吞吐量；

表示子带内复用用户k的最小传输功率需求；P表示每个子带分配的功率；Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数。

S3、以子带内复用用户总能耗最小为目标，以满足复用用户最小吞吐量和最小传输功率需求为约束条件，通过对子带内复用用户总吞吐量公式的推导，结合NOMA系统能效优化问题；提出最优能效优化模型；

进一步的，本发明的最优能效优化模型：

其中，EE^max表示最优能效值；P_t表示子带复用用户消耗的总功率，P_c表示电路消耗的功率；ξ^*为最优功率消耗率；

表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数值，ξ'表示设定的功率消耗率，即子带复用用户消耗的总功率P_t与每个子带分配的功率P的比值；w表示每个子带的带宽大小；Γ₁表示复用用户1的信干噪比的倒数，Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；Q_n(x_n ^*)＝log(x_n ^*+Γ_n)-log(x_n ^*+Γ_n+1)；x_n ^*表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数下，前n个复用用户的功率分配系数的累加和；n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数。

S4、基于拉格朗日乘子法和KKT条件，求解出所述最优能效优化模型中的最优功率分配系数：

能效优化功率分配方法主要分为两个部分，第一部分采用拉格朗日乘子法和KKT条件推导并转化优化模型，第二部分在第一部分的基础上，推导出功率分配系数的闭合表达式。

进一步的，所述步骤S4的子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数值表示为：

其中，A_n为简记符号，

γ为公平性调节因子；

为复用用户n在OMA系统中的吞吐量；Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数。

S5、采用分数规划Dinkelbach方法确定所述最优能效优化模型中的最优功率消耗率包括：构造辅助函数，将功率消耗率的求解问题转化为辅助函数零点求解问题，通过分数规划Dinkelbach方法求辅助函数零点问题。

进一步的，所述最优功率消耗率的计算公式包括：

根据分数规划Dinkelbach方法构造第一辅助函数f(ξ)和第二辅助函数g(ξ)；当f(ξ)-κg(ξ)取得最大值时，返回最优的功率消耗率ξ^*：

其中，ξ表示遍历的功率消耗率；

S6、基于最优功率分配系数和最优功率消耗率确定最优能效最优值EE^max：将最优功率分配系数和最优功率消耗率代入所述最优能效优化模型，求出能效最优值EE^max。

可以理解的是，能效最优值与最优能效值是同一含义。

本发明的有益效果：本发明在NOMA系统中基于能效优化的功率分配方法，与基于正交频分多址接入技术(orthogonal frequency division multiple access，OFDMA)的第四代(4-th Generation，4G)移动通信技术相比，在保证每个用户的最小吞吐量要求前提下，极大地提高了系统能源效率。

附图说明

图1为本发明的能效优化的NOMA下行链路模型图；

图2为本发明的能效优化功率分配方法的实施流程图；

图3为本发明平均能效与子带功率的关系图；

图4为本发明平均能效与目标吞吐量关系图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实例对本发明实施方式作具体描述：

图1给出了基于OFDMA技术的NOMA下行链路模型图，小区内总的用户数为M个，系统总带宽B划分为N_SB个子带，每个子带内复用用户数为N，每个子带的带宽大小为w＝B/N_SB。定义N_max为同一子带允许复用的最多用户数，在调度过程中，N应该小于或等于N_max。基站到复用用户n的信道响应系数为

g_n表示复用用户n的瑞丽衰落系数，d_n表示基站到复用用户n的距离，α表示链路损耗指数。基站知道所有用户的瞬时信道状态信息，不失一般性，假设用户是按照信干噪比降序排列，即复用用户1具有最高的信干噪比，复用用户N具有最低的信干噪比。

在NOMA系统中，多用户共享时频资源，通过功率复用技术对不同的用户分配不同的功率值，接收端利用SIC技术区分用户。假设基站的总功率为P_BS，子带间采用等功率分配，则每个子带分配的功率为P＝P_BS/N_SB。对于同一子带上的N个复用用户，都将收到基站广播的叠加信号，对于复用用户n的接收信号可表示为：

其中h_n表示基站到复用用户n的信道响应系数，x_k表示复用用户k的传输符号，满足

P_k表示分配给复用用户k的传输功率，P_k＝β_k×P_BS/N_SB，β_k表示复用用户k的功率分配系数，I_n表示小区间干扰，n_n表示加性高斯白噪声。

如图2所示，本发明的NOMA系统中基于能效优化的功率分配方法，如图2所示，包含以下步骤：

在接收端，复用用户n的吞吐量可表示为：

其中Γ_n＝1/SINR_n，SINR_n＝|h_n|²P_BS/[N_SB(P_I+P_N)]，SINR_n表示所有传输功率都分配给用户时的信干噪比，P_I表示小区间干扰信号的功率,P_N表示用户的噪声功率，β_k表示复用用户k的功率分配系数；β_n表示复用用户n的功率分配系数，w表示每个子带的带宽大小，也即是每个复用用户占用的带宽资源。

对于同一子带b，总吞吐量可表示为：

为了保证良好的服务质量以及用户间的公平性，每个用户都需要满足一个最小目标吞吐量，即复用用户n的吞吐量需要满足下式：

其中，γ为公平性调节因子，

为复用用户n在OMA系统中的吞吐量。将(2)式带入(4)式可得，复用用户n要实现最小目标吞吐量，其功率分配系数需要满足下式：

其中

β_k为复用用户k的功率分配系数，γ为公平性调节因子，

为复用用户n在OMA系统中的吞吐量，Γ_n＝1/SINR_n，SINR_n＝|h_n|²P_BS/[N_SB(P_I+P_N)]，SINR_n表示所有传输功率都分配给复用用户n时的信干噪比。

对于NOMA系统，假设子带间采用等功率分配，每个子带分配的功率为P＝P_BS/N_SB，复用用户消耗的总功率为P_t≤P，电路消耗的功率为P_c，则NOMA系统子带能效优化问题可表示为：

公式(6c)是每个复用用户实现最小目标吞吐量需要满足的要求，要满足公式(6c)的条件，基站给子带分配的功率P要足够大。为了满足子带内所有复用用户的最小目标吞吐量要求，存在一个最小的功率值P_Min，且满足P≥P_Min。

为了解决本发明的能效优化问题，下面给出基于能效优化功率分配策略的具体步骤：

(a)确定子带最小传输功率；

每个复用用户要实现最小目标吞吐量，则存在一个最小的传输功率P_Min满足要求，P_n表示分配给复用用户n的传输功率，最小传输功率问题可表示为：

其中，P_Min表示子带的最小传输功率需求；

表示子带内复用用户n的最小传输功率需求；P_n表示复用用户n的传输功率，N表示子带复用用户数。公式(5)两边同时乘于P可以得到公式(7b)。观察公式(7a)和(7b)，可以得出最小传输功率问题是一个凸问题，KKT条件即为获得问题最优解的充分必要条件。通过公式(7a)和(7b)的KKT条件可得最小传输功率的最优解的闭合表达式如下：

对于式(8a)，以n＝1,2,…,N的顺序逐阶求解

通过公式(8b)可以求出子带的最小的传输功率值P_Min，P_Min可以作为基站给子带分配功率的判断阈值，每个子带分配的最小功率需要满足P≥P_Min，可以理解的是，n＝1时，

从而

(b)推导转化公式(3)；

为了方便分析能效最大化问题，对公式(3)展开并简化后得下式：

其中β_k表示分配给复用用户k的传输功率分配系数；β_n表示分配给复用用户n的传输功率分配系数，Γ_n表示复用用户n对应的SINR的倒数，n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数；w表示子带的带宽大小。

(c)转化能效优化模型；

基于步骤(b)的推导，定义如下变量：

Q_n(x_n)＝log(x_n+Γ_n)-log(x_n+Γ_n+1) (12)

利用定义，(9)式可进一步表示为：

通过以上推导，结合能效模型(6)，下面给出新的能效优化模型：

其中，EE表示能效值；P_t表示子带复用用户消耗的总功率，P_c表示电路消耗的功率；为了满足每个复用用户的最小目标吞吐量，子带内复用用户消耗的总功率满足P_t≥P_Min，且P_t≤P，结合式(10)可以推导出遍历的功率消耗率ξ的取值范围满足

当ξ＝1时，能够实现子带内复用用户的最大吞吐量，当ξ<1时，灵活选取ξ的值，得到最优功率消耗率ξ^*；将最优功率消耗率ξ^*的值代入公式(14)中的ξ可以实现能效值的最大化。

(d)提出功率分配策略，求解复用用户的功率分配系数值；

本发明所提的功率分配策略主要分两部分，首先将能效问题进一步转换为凸问题，然后基于拉格朗日乘子法和KKT条件推导出功率分配系数闭合表达式，通过所提的功率分配策略可求得功率分配系数闭合表达式为：

其中，

表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数值；ξ'表示设定的功率消耗率，即子带内复用用户消耗的总功率P_t与基站分配给子带的可用功率P的比值；A_n为简记符号，

γ为公平性调节因子；

为复用用户n在OMA系统中的吞吐量；Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数，其中，子带复用用户N满足吞吐量要求的最优功率分配系数值

可以根据：

从而

求得；

为复用用户N在正交多址接入系统中的吞吐量。

(e)采用分数规划Dinkelbach方法确定最优的功率消耗率；

将步骤(d)求解的功率分配系数闭合表达式代入(14a)，可把能效优化问题进一步转化为求解功率消耗率的问题，此时的功率消耗率的优化目标函数可表示为：

其中，w表示每个子带的带宽大小，ξ为遍历的功率消耗率，P为基站分配给子带的可用功率，P_c为电路消耗的功率，Γ₁和Γ_N分别表示复用用户1和复用用户N的信干噪比的倒数，Q_n(x_n ^*)＝log(x_n ^*+Γ_n)-log(x_n ^*+Γ_n+1)；x_n ^*表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数下，前n个复用用户的功率分配系数的累加和；

根据(16)式构造辅助函数，将功率消耗率求解问题转化为辅助函数零点求解问题，求辅助函数零点问题可以通过分数规划Dinkelbach方法完成。

本发明采用的分数规划Dinkelbach方法是Foundation and Trends inCommunications and Information Theory VOL.11,No.3-4(2014)185-399中EnergyEfficiency in Wireless Networks via Fractional Programming Theorys所记载的技术；

根据分数规划Dinkelbach方法构造第一辅助函数f(ξ)和第二辅助函数g(ξ)；

所述第一辅助函数f(ξ)的公式为：

其中，w表示每个子带的带宽大小；Γ₁表示复用用户1的信干噪比的倒数，Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；ξ表示遍历的功率消耗率。

所述第二辅助函数g(ξ)的公式为：

g(ξ)＝P_t+P_c (18)

其中，P_t表示子带复用用户消耗的总功率，P_c表示电路消耗的功率。

当f(ξ)-κg(ξ)取得最大值时，返回最优的功率消耗率ξ^*：

其中，argmax{·}表示·取得最大值时，自变量的取值；ξ表示遍历的功率消耗率；κ为分数规划Dinkelbach方法迭代过程中求解零点的一个中间变量。

(f)将步骤(d)和步骤(e)求得的最优功率分配系数

和最优功率消耗率ξ^*代入能效优化模型(14)中，求得最优能效值：

其中，EE^max表示最优能效值；P_t表示子带内复用用户消耗的总功率，P_c表示电路消耗的功率；ξ^*为最优功率消耗率；

表示复用用户n的最优功率分配系数值；w表示每个子带的带宽大小；Γ₁表示复用用户1的信干噪比的倒数，Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；Q_n(x_n ^*)＝log(x_n ^*+Γ_n)-log(x_n ^*+Γ_n+1)；x_n ^*表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数下，前n个复用用户的功率分配系数的累加和；n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数。

为了进一步说明NOMA系统中基于能效优化的功率分配方法的有效性，下面对本发明的能效优化功率分配方法进行仿真验证，图3为MATLAB环境下本发明平均能效与子带功率的关系图，图4为MATLAB环境下本发明平均能效与目标吞吐量关系图。仿真参数设置如下，信道模型为频率选择性瑞利衰落信道，6径的功率分布为[0，-8.69，-17.37，-26.06，-34.74，-43.43]dB，最大多普勒频移为5.55Hz，功率域叠加用户数分别为2，3，4个，子带带宽为1MHz，噪声密度为-75dBm/Hz，公平性调节因子γ＝1，信道估计为理想状态。对于图3的仿真，链路损耗指数设置为3，目标吞吐量设置为1.5bits/Hz，仿真结果表明，当子带分配的功率不足时，本专利所提的能效优化功率分配方法与传统的OMA系统均能实现能效最大化，当子带分配的功率超过最小需求时，本专利所提的能效优化方法能实现能效最优，传统的OMA系统的能效逐渐下降，因此，本专利所提的能效优化功率分配方法具有更优的能效性能。对于图4的仿真，子带的传输功率设置为25dBm，仿真结果可以看出，在小目标吞吐量范围内，所提的能效优化方法能够实现更好的能效性能，当最小目标吞吐量大于5bits/Hz时，子带复用用户超过2时，所提的能效优化方法比传统的OMA系统的能效更差，因此，在基站分配给子带的传输功率有限的情况下，所提的能效优化方法更适合小目标吞吐量的情况。

本发明非正交多址接入系统中基于能效优化功率分配方法首先根据用户最小目标吞吐量约束，确定子带最小功率需求，其次构造拉格朗日函数，推导KKT条件，转化NOMA系统能效优化模型，最后确定功率分配系数闭合表达式和功率消耗率ξ，得到最优的功率分配系数以及最优的功率消耗率；从而求解出能效最优值。与基于OFDMA技术的4G系统相比，本发明采用的方法能够进一步提升系统能量效率。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种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，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据每个复用用户的服务质量要求确定每个复用用户的最小目标吞吐量，表示为：

其中，R_n表示复用用户n的最小目标吞吐量；γ为公平性调节因子，

为复用用户n在正交多址接入系统中的吞吐量；n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数；

S2、根据所述最小目标吞吐量求解出复用用户所在的子带的最小传输功率需求；

S3、以子带内复用用户总能耗最小为目标，以满足所述复用用户最小吞吐量和最小传输功率需求为约束条件，提出最优能效优化模型；

S4、基于拉格朗日乘子法和卡罗需-库恩-塔克条件，求解出所述最优能效优化模型中的最优功率分配系数；

S5、采用分数规划Dinkelbach方法确定所述最优能效优化模型中的最优功率消耗率；

S6、将最优功率分配系数和最优功率消耗率代入所述最优能效优化模型确定能效最优值。

2.根据权利要求1所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，步骤S2中根据所述最小目标吞吐量求解出复用用户所在的子带的最小传输功率需求包括：

其中，P_Min表示子带的最小传输功率需求；

表示子带内复用用户n的最小传输功率需求；N表示子带内复用用户数；γ为公平性调节因子；

为复用用户n在正交多址接入系统中的吞吐量；

表示子带内复用用户k的最小传输功率需求；P表示每个子带分配的功率；Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数。

3.根据权利要求1所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，步骤S3中的最优能效优化模型包括：

其中，EE^max表示最优能效值；ξ^*为最优功率消耗率；

表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数值；ξ'表示设定的功率消耗率，即子带复用用户消耗的总功率P_t与每个子带分配的功率P的比值；P_t表示子带内复用用户消耗的总功率；P_c表示电路消耗的功率；w表示每个子带的带宽大小；Γ₁表示复用用户1的信干噪比的倒数，Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；Q_n(x_n ^*)＝log(x_n ^*+Γ_n)-log(x_n ^*+Γ_n+1)；x_n ^*表示子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数下，前n个复用用户的功率分配系数的累加和；n∈{1,2,...,N}；N表示子带复用用户数。

4.根据权利要求3所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，所述子带复用用户n满足吞吐量要求的最优功率分配系数值表示为：

其中，A_n为简记符号，

γ为公平性调节因子；

为复用用户n在正交多址接入系统中的吞吐量；Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数；N表示子带复用用户数。

5.根据权利要求4所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，步骤S5中所述采用分数规划Dinkelbach方法确定所述能效优化模型中的最优功率消耗率包括：构造辅助函数，将功率消耗率的求解问题转化为辅助函数零点求解问题，通过分数规划Dinkelbach方法求辅助函数零点问题。

6.根据权利要求5所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，所述最优功率消耗率的计算公式包括：

根据分数规划Dinkelbach方法构造第一辅助函数f(ξ)和第二辅助函数g(ξ)；当f(ξ)-κg(ξ)取得最大值时，返回最优的功率消耗率ξ^*：

其中，argmax{·}表示·取得最大值时，自变量的取值；ξ表示遍历的功率消耗率；κ为分数规划Dinkelbach方法迭代过程中求解零点的一个中间变量。

7.根据权利要求6所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，所述第一辅助函数f(ξ)的公式为：

其中，w表示每个子带的带宽大小；Γ₁表示复用用户1的信干噪比的倒数，Γ_N表示复用用户N的信干噪比的倒数。

8.根据权利要求6所述的非正交多址接入系统中基于能效优化的功率分配方法，其特征在于，所述第二辅助函数g(ξ)的公式为：

g(ξ)＝P_t+P_c

其中，P_t表示子带复用用户消耗的总功率，P_c表示电路消耗的功率。

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