CN108777855B - 应用于das的功率分配方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
一种应用于DAS的功率分配方法、装置及计算机可读存储介质,其中,一种功率分配方法包括:确定当前位于蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对;将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0),其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化频谱效率的条件下,由针对蜂窝用户和D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合;基于P1 (m)和CCCP算法中的公式计算P1 (m+1),其中,表示第m次迭代计算中得到的蜂窝用户的发射功率,表示第m次迭代计算中得到的D2D用户对中发送方的发射功率;若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1,则基于P1 (m+1)为蜂窝用户和D2D用户对进行发射功率的分配;反之,令m=m+1后返回上述基于P1 (m)和CCCP算法中的公式计算P1 (m+1)的步骤。本申请提供的技术方案可用以解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域,尤其涉及一种应用于分布式天线系统(DistributedAntenna Systems,DAS)的功率分配方法、功率分配装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着数据时代的快速发展,通信速率和能耗快速增长成为现代无线通信网络面临的巨大挑战。近年来研究人员在不断地寻找新的方案来对传统的集中式天线系统(Co-located Antenna Systems,CAS)进行革命性的改进,以满足不断增长的用户业务需求,众所周知,频谱效率(Spectral efficiency,SE)和能量效率(Energy efficiency,EE)是评价通信系统性能的重要因素。然而随着物联网的发展,万物相连的通信网络无疑会带来无法估量的能量消耗。因此如何提高频率效率的同时减小能量消耗将成为下一代通无线通信网络(例如5G网络)提高服务质量的重要关注点。
DAS是提高通信系统带宽、满足用户通信质量和降低通信中能量消耗的一种有效手段。它在网络布局上与传统的CAS有着极大的不同,在DAS中,多个基站分散部署在蜂窝小区之中。由于DAS的网络布局方式可以有效地减小基站与用户之间的距离,因此,可以减小通信信号的大规模衰落,显著地提高蜂窝小区的吞吐量,且减少同等条件下通信所需的能量消耗。
另一种设备间(Device to Device,D2D)通信的方式也是提高用户通信质量、降低能耗的有效手段。D2D通信的主要思想是通过两个设备之间直接通信而不通过基站。该方案可以有效降低基站的负载,同时也可以提高短距离用户之间的通信质量,提高系统的能量效率。
目前,关于D2D通信的研究都是集中在CAS中,并未存在将DAS和D2D通信相结合的情况,也更未存在相关技术可解决将D2D通信结合到DAS中的功率分配问题。
发明内容
本申请提供一种应用于DAS的功率分配方法、功率分配装置及计算机可读存储介质,可用以解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题。
本申请第一方面提供一种应用于分布式天线系统的功率分配方法,该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,上述功率分配方法包括:
确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0),其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化频谱效率的条件下,由针对所述蜂窝用户和所述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合;
若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1,则基于P1 (m+1)为所述蜂窝用户和所述D2D用户对进行发射功率的分配;
若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数大于ξ1,则令m=m+1后返回所述基于P1 (m)和所述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1)的步骤;
其中,ξ1为大于0的预设值。
本申请第二方面提供一种应用于分布式天线系统的功率分配方法,该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,上述功率分配方法包括:
确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
在的公式中,表示所述分布式天线系统中总的频率效率,τ表示射频功率放大器的效率,Pd所述分布式天线系统中的传输功率,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示所述分布式天线系统中光纤传输所消耗的功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目。
本申请第三方面提供一种应用于分布式天线系统的功率分配装置,该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,上述功率分配装置包括:
确定单元,用于确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
初始化单元,用于将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0),其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化频谱效率的条件下,由针对所述蜂窝用户和所述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合;
分配控制单元,用于当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1时,基于P1 (m+1)为所述蜂窝用户和所述D2D用户对进行发射功率的分配;当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数大于ξ1时,令m=m+1触发所述计算单元。
本申请第四方面提供一种应用于分布式天线系统的功率分配装置,该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,上述功率分配装置包括:
确定单元,用于确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
在的公式中,表示所述分布式天线系统中总的频率效率,τ表示射频功率放大器的效率,Pd所述分布式天线系统中的传输功率,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示所述分布式天线系统中光纤传输所消耗的功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目。
本申请第五方面提供一种应用于分布式天线系统的功率分配装置,该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,上述功率分配装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述本申请第一方面或第二方面提供的功率分配方法。
本申请第六方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现上述本申请第一方面或第二方面提供的功率分配方法。
由上可见,本申请方案提供了一种适用于最大化频谱效率的功率分配方案(如上述第一方面、第三方面记载的技术方案)和适用于最大化能量效率的功率分配方案(如上述第二方面、第四方面记载的技术方案),一方面可解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题,另一方面,通过将D2D通信方式与DAS结合,可充分发挥了D2D通信方式和DAS两者的优点,使得蜂窝小区中距离远程接入单元较远的用户也可以通过D2D通信的方式提高通信的质量,本申请方案对节省蜂窝小区中的能量消耗、提高通信的服务质量有突出的贡献。
附图说明
图1为本申请提供的一种应用场景下的DAS网络架构程示意图;
图2为本申请提供的功率分配方法一个实施例流程示意图;
图3为本申请提供的功率分配方法另一个实施例流程示意图;
图4为本申请提供的功率分配装置一个实施例结构示意图;
图5为本申请提供的功率分配装置另一个实施例结构示意图;
图6为本申请提供的功率分配装置再一个实施例结构示意图;
图7为本申请提供的针对SE的仿真结构示意图;
图8为本申请提供的针对EE的仿真结构示意图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而非全部实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
在介绍本申请实施例中的功率分配方法进行说明之前,先对该功率分配方法所应用的DAS进行简单的说明。
本申请实施例中,DAS包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元(RemoteAccess Units,RAU),也即单个蜂窝小区,N个RAUs均匀分布在蜂窝小区之中,上述N不小于2。上述DAS的网络架构示意图可以如图1所示。如图1所示,位于小区中心的RAU1可以看作一个特殊的中央处理单元(center unit,CU),其它RAUs通过光纤与RAU1相连,所有的RAUs可以是低功耗的单天线基站(Base Station,BS)。
假设K个蜂窝用户(即用户设备(User equipment,UE))随机分布在上述蜂窝小区中,则第k个蜂窝用户的传输速率可以表示为公式(1):
其中,pn,k表示上述蜂窝小区中第n个RAU到上述蜂窝小区中第k个蜂窝用户的发射功率,表示蜂窝用户的复高斯白噪声功率。hn,k表示上述蜂窝小区中第n个RAU到上述蜂窝小区中第k个蜂窝用户的衰落信道估计值,它包含一个大规模和一个小规模衰落,具体可以表示为公式(2):
hn,k=gn,kwn,k (2)
其中,gn,k表示上述蜂窝小区中第n个RAU到第k个蜂窝用户之间的小规模衰落,可以归结为独立同分布的复高斯随机变量。wn,k表示大规模衰落,它独立于小规模衰落,可以表示为公式(3):
其中,c是参考距离为1千米时的平均路径增益。dn,k表示上述蜂窝小区中第n个RAU到上述蜂窝小区中第k个蜂窝用户之间的距离。α是路径衰落因子,通常取值范围为[3,5]。sn,k是对数正态分布的衰落变量,即10log10sn,k的均值为0,标准差为σsh。
由图1中可以看出,许多用户都处于RAU的覆盖间隙。为了提高这些用户的服务质量,本申请实施例中将D2D通信方式引入到该DAS中。
设上述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目为Uac,D2D用户对的数目为Dp,则上述蜂窝小区中的蜂窝用户l的频率效率可以表示为公式(4):
第i对D2D用户对的SE可以表示为公式(5):
其中,表示上述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的两个用户之间的信道估计值,表示上述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值,表示上述蜂窝小区中第j对D2D用户对中的发送方到上述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值,表示D2D用户对的复高斯白噪声功率。
一、下面从最大化SE这一功率优化方向对本申请实施例中的功率分配方法进行说明。
考虑到将D2D通信方式结合到DAS中,最大化SE应满足如下系统要求:系统中蜂窝用户最小SE、系统中D2D用户对最小SE,以及蜂窝用户和D2D用户对中用户的最大发射功率限定要求。由于D2D用户对中的用户可通过复用蜂窝用户的频率来进行通信,因此最大化系统SE的问题可以描述为问题(6):
从上述最大化系统SE的问题可以看出,该问题不能使用传统的优化方法直接求解,因此本申请实施例中,可以通过对其形式的调整,把该问题转化成一个特殊的D.C.(英文全称为:difference of convex functions)结构的优化问题。然后利用基于D.C.规划的高效优化算法进行求解。
其中,
由上述公式可以看出,是严格的凸函数,而是严格的凹函数。另外,定义C1为在最大化SE的条件下,由针对上述蜂窝用户和所述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件(即问题(6)的约束条件)构成的集合,由于式(6)中的第一个约束条件和第三个约束条件并不是线性的,这里可以将它们转化为如下线性条件:
通过转化易知,C1为严格的凸集。
通过上述讨论,问题(6)可以等价为问题(10):
由于问题(10)具有D.C.结构,因此,可以利用D.C.的简化算法CCCP(英文全称为:concave convex procedure)算法来进行求解,该算法主要使用MM(英文全称为:majorization minimization)方法对D.C.对象函数的凸的一部分进行迭代。
由公式(7)易知,公式(10)中存在偏导,因此,可以通过将fse(P1)进行一阶泰勒展开,进而得到如下迭代表达式(11):
通过以上分析可以总结出,利用公式(11)可以得到问题(6)的最优解。
如图2所示,本申请实施例中一种应用于DAS的功率分配方法包括:
步骤101、确定当前位于蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对;
在步骤101中,先确定当前位于同一蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,DAS可以参照前述中的说明,此处不再赘述,其中,上述蜂窝用户位于DAS中至少一个RAU的服务范围内,上述D2D用户对中的用户位于DAS中所有RAU的服务范围之外。
具体的,在步骤101中,可以遍历上述蜂窝小区中的UE,将位于DAS中至少一个RAU的服务范围内的UE确定为蜂窝用户,并将处于所有RAU的服务范围外的UE确定为潜在的D2D用户;之后从所有潜在的D2D用户中筛选出D2D用户对,其中,每对D2D用户对中的两个用户之间的距离不超过D2D通信所支持的最大距离。
步骤102、将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0);
其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化SE的条件下,由针对上述蜂窝用户和上述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合。
步骤103、基于P1 (m)和上述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1);
其中,pn,k表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第k个蜂窝用户的发射功率,pi表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中发送方的发射功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目,Dp表示所述蜂窝小区中的D2D用户对的数目,hn,l表示第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户的衰落信道估计值,表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的发送方与所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户之间的信道估计值,表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的两个用户之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第j对D2D用户对中的发送方到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值,表示D2D用户对的复高斯白噪声功率。
可选的,步骤103可以包括:
步骤1031、基于拟牛顿法得到所述CCCP算法中的公式对应的最优功率分配的搜索方向,并基于Armijo准则计算所述搜索方向上的最大步长;
步骤1032、基于P1 (m)、所述最大步长和内点法对所述CCCP算法中的公式进行求解,得到P1 (m+1)。
步骤104、若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1,则基于P1 (m+1)为上述蜂窝用户和上述D2D用户对进行发射功率的分配;
本申请实施例中,ξ1为大于0的预设值,在实际应用中,ξ1可设置为较小的正数,以作为误差阈值。
在步骤104中,当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1,表明当前P1 (m+1)已经为最优解,此时可以基于P1 (m+1)为上述蜂窝用户和上述D2D用户对进行发射功率的分配,以最大化SE。
步骤105、若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数大于ξ1,则令m=m+1,之后返回上述基于P1 (m)和上述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1)的步骤(即步骤103)。
由上可见,上述方案提供了一种适用于最大化SE的功率分配方案,一方面可解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题,另一方面,通过将D2D通信方式与DAS结合,可充分发挥了D2D通信方式和DAS两者的优点,使得蜂窝小区中距离远程接入单元较远的用户也可以通过D2D通信的方式提高通信的质量,本申请方案对节省蜂窝小区中的能量消耗、提高通信的服务质量有突出的贡献。
二、下面从最大化EE这一功率优化方向对本申请实施例中的功率分配方法进行说明。
DAS系统的总功率消耗Ptotal由三个部分组成,可以表示为公式(12):
其中,τ表示射频功率放大器的效率,φ表示系统中发射数据的用户数量,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示所述分布式天线系统中光纤传输所消耗的功率。
在DAS中引入D2D通信方式之后,系统的总传输功率P可表示为公式(12):
通过以上分析可以得知,EE模型的表达方式可表现为公式(13):
考虑到将D2D通信方式结合到DAS中,最大化EE应满足如下系统要求:系统中蜂窝用户最小传输速率、系统中D2D用户对最小传输速率,以及D2D用户对中发送方和RAU的最大发射功率。最大化EE的问题可以描述为问题(14):
由于问题(17)是一个非凹非线性优化问题,因此,该问题不能使用传统的优化方法直接求解,因此本申请实施例中,可以采用分式规划的相关理论将该问题转化为一个减法形式的优化问题(17):
研究发现,对应问题(14)总会存在一个等价减法形式的优化问题(15)。因此,可以通过以下定理(16)表明问题(14)和问题(15)之间的等价关系。
根据定理(16)可知问题(14)可以通过求解其等价问题(15)来得到最优解,但问题(15)仍然无法直接求解,同样需要将问题(15)转化成一个特殊的D.C.结构的优化问题。然后利用基于D.C.规划的高效优化算法进行求解。具体的,问题(15)可以转化为问题(16):
其中,
其中,pn,k表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第k个蜂窝用户的发射功率,pi表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中发送方的发射功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目,Dp表示所述蜂窝小区中的D2D用户对的数目,hn,l表示第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户的衰落信道估计值,表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的发送方与所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户之间的信道估计值,表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的两个用户之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第j对D2D用户对中的发送方到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值,表示D2D用户对的复高斯白噪声功率。
由上述公式可以看出,是严格的凸函数,而是严格的凹函数。另外,定义C2为在最大化EE的条件下,由针对上述蜂窝用户和上述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件(即问题(16)中的约束条件)构成的集合,可以看出C2为严格的凸集。
通过以上分析可以总结出,利用公式(17)可以得到问题(16)的最优解。
如图3所示,本申请实施例中一种应用于DAS的功率分配方法包括:
步骤201、确定当前位于蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对;
在步骤201中,先确定当前位于同一蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,DAS可以参照前述中的说明,此处不再赘述,其中,上述蜂窝用户位于DAS中至少一个RAU的服务范围内,上述D2D用户对中的用户位于DAS中所有RAU的服务范围之外。
具体的,在步骤201中,可以遍历上述蜂窝小区中的UE,将位于DAS中至少一个RAU的服务范围内的UE确定为蜂窝用户,并将处于所有RAU的服务范围外的UE确定为潜在的D2D用户;之后从所有潜在的D2D用户中筛选出D2D用户对,其中,每对D2D用户对中的两个用户之间的距离不超过D2D通信所支持的最大距离。
可选的,步骤203可以包括:
步骤2031、基于拟牛顿法得到上述CCCP算法中的公式对应的最优功率分配的搜索方向,并基于Armijo准则计算所述搜索方向上的最大步长;
其中,上述能量效率公式可以如前述问题(14)中的EEd。
本申请实施例中,ξ2为大于0的预设值,在实际应用中,ξ2可设置为较小的正数,以作为误差阈值。
在的公式中,表示上述DAS中总的频率效率,τ表示射频功率放大器的效率,Pd上述分布式天线系统中的传输功率,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示上述DAS中光纤传输所消耗的功率,Uac表示上述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目。
由上可见,上述方案提供了一种适用于最大化EE的功率分配方案(如上述第二方面、第四方面记载的技术方案),一方面可解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题,另一方面,通过将D2D通信方式与DAS结合,可充分发挥了D2D通信方式和DAS两者的优点,使得蜂窝小区中距离远程接入单元较远的用户也可以通过D2D通信的方式提高通信的质量,本申请方案对节省蜂窝小区中的能量消耗、提高通信的服务质量有突出的贡献。
图4为本申请实施例提供一种应用于分布式天线系统的功率分配装置。该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,上述N不小于2。如图4所示,该功率分配装置主要包括:
确定单元41,用于确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
初始化单元42,用于将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0),其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化频谱效率的条件下,由针对所述蜂窝用户和所述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合;
分配控制单元44,用于当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1时,基于P1 (m+1)为所述蜂窝用户和所述D2D用户对进行发射功率的分配;当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数大于ξ1时,令m=m+1触发所述计算单元。
需要说明的是,该可用于实现上述图2所示实施例提供的功率分配方法。在图4示例的功率分配装置中,各功能模块的划分仅是举例说明,实际应用中可以根据需要,例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑,而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将移动终端的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。而且,在实际应用中,本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现,也可以由相应的硬件执行相应的软件完成。本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则,以下不再赘述。
由上可见,上述方案提供了一种适用于最大化SE的功率分配装置,该功率分配装置一方面可解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题,另一方面,通过将D2D通信方式与DAS结合,可充分发挥了D2D通信方式和DAS两者的优点,使得蜂窝小区中距离远程接入单元较远的用户也可以通过D2D通信的方式提高通信的质量,本申请方案对节省蜂窝小区中的能量消耗、提高通信的服务质量有突出的贡献。
图5为本申请实施例提供一种应用于分布式天线系统的功率分配装置。该分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,上述N不小于2。如图5所示,该功率分配装置主要包括:
确定单元51,用于确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
在的公式中,表示所述分布式天线系统中总的频率效率,τ表示射频功率放大器的效率,Pd所述分布式天线系统中的传输功率,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示所述分布式天线系统中光纤传输所消耗的功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目。
需要说明的是,该可用于实现上述图3所示实施例提供的功率分配方法。在图5示例的功率分配装置中,各功能模块的划分仅是举例说明,实际应用中可以根据需要,例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑,而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将移动终端的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。而且,在实际应用中,本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现,也可以由相应的硬件执行相应的软件完成。本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则,以下不再赘述。
由上可见,上述方案提供了一种适用于最大化EE的功率分配装置,该功率分配装置一方面可解决将D2D通信方式结合到DAS中的功率分配问题,另一方面,通过将D2D通信方式与DAS结合,可充分发挥了D2D通信方式和DAS两者的优点,使得蜂窝小区中距离远程接入单元较远的用户也可以通过D2D通信的方式提高通信的质量,本申请方案对节省蜂窝小区中的能量消耗、提高通信的服务质量有突出的贡献。
本申请实施例提供一种功率分配装置,请参阅图6,该功率分配装置包括:
存储器61、处理器62及存储在存储器61上并可在处理器62上运行的计算机程序,处理器62执行该计算机程序时,实现前述图2或图3任一所示方法实施例中描述的功率分配方法。
进一步的,该功率分配装置还包括:
至少一个输入设备63以及至少一个输出设备64。
上述存储器61、处理器62、输入设备63以及输出设备64,通过总线65连接。
其中,输入设备63和输出设备64具体可为天线。
存储器61可以是高速随机存取记忆体(RAM,Random Access Memory)存储器,也可为非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器61用于存储一组可执行程序代码,处理器802与存储器801耦合。
进一步的,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是设置于上述各实施例中的功率分配装置中,该计算机可读存储介质可以是前述图6所示实施例中的存储器。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前述图2或图3任一方法实施例中描述的功率分配方法。进一步的,该计算机可存储介质还可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请还通过仿真实验验证了算法的有效性,同时也表明了在DAS中使用D2D通信技术可以极大提高蜂窝小区的SE和EE。具体的,上述仿真实验的仿真参数如表1:
表1
图7为针对SE的仿真结构示意图,在图7中,横坐标表示最大发射功率(单位为dBm),纵坐标表示SE(单位为bit/s/Hz),圆形所在直线表示在传统DAS(即未引入D2D通信的DAS)场景下仿真得到的结果,矩形所在直线表示在DAS中使用D2D通信技术后仿真得到的结果。由图7可见,无论最大发射功率是多少,在DAS中使用D2D通信技术后的SE比传统DAS要提高很多。而且随着最大发射功率的增大,在DAS中使用D2D通信技术后SE的增长趋势将变得更为明显。特别地,当最大发射功率为5dBm时,在DAS中使用D2D通信后的SE比传统DAS提高了近800%。这表明在DAS中使用D2D通信技术可以有效地提高那些位于RAU服务区之外的用户的频谱效率。
图8为针对SE的仿真结构示意图,在图8中,横坐标表示最大发射功率(单位为dBm),纵坐标表示EE(单位为bit/joule/Hz),圆形所在直线表示在传统DAS(即未引入D2D通信的DAS)场景下仿真得到的结果,矩形所在直线表示在DAS中使用D2D通信技术后仿真得到的结果。由图8可见,在DAS中使用D2D通信技术使系统的EE比传统的DAS提高了很多,例如,当最大发射功率为15dBm时,在DAS中使用D2D通信技术时采用最大化EE得到的结果比相同算法下DAS中的EE提高将近601%。随着最大发射功率的增大,系统的EE开始下降,但在DAS中使用D2D通信技术后系统的EE仍然大于传统DAS。
从图7和图8中可以得出,在DAS中使用D2D通信技术后,系统的SE和EE都要好于传统的DAS,这表明在DAS中使用D2D通信技术是提高通信小区的SE和EE有效手段。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个可读存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括:U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简便描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本申请所提供的应用于DAS的功率分配方法、装置及计算机可读存储介质的描述,对于本领域的技术人员,依据本申请实施例的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种应用于分布式天线系统的功率分配方法,所述分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,其特征在于,所述功率分配方法包括:
确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0),其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化频谱效率的条件下,由针对所述蜂窝用户和所述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合,CCCP算法迭代表达式:
基于P1 (m)和所述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1),其中, 表示第m次迭代计算中得到的蜂窝用户的发射功率,表示第m次迭代计算中得到的D2D用户对中发送方的发射功率,P1 (m)为矩阵,包括表示矩阵;
若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1,则基于P1 (m+1)为所述蜂窝用户和所述D2D用户对进行发射功率的分配;
若P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数大于ξ1,则令m=m+1后返回所述基于P1 (m)和所述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1)的步骤;
其中,ξ1为大于0的预设值。
2.根据权利要求1所述的功率分配方法,其特征在于,所述基于P1 (m)和所述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1)具体为:
基于P1 (m)和第一公式计算P1 (m+1),其中,所述第一公式为:
其中,pn,k表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第k个蜂窝用户的发射功率,pi表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中发送方的发射功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目,Dp表示所述蜂窝小区中的D2D用户对的数目,hn,l表示第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户的衰落信道估计值,表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的发送方与所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户之间的信道估计值,表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的两个用户之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第j对D2D用户对中的发送方到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值,表示D2D用户对的复高斯白噪声功率。
3.根据权利要求1或2所述的功率分配方法,其特征在于,所述基于P1 (m)和所述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1)包括:
基于拟牛顿法得到所述CCCP算法中的公式对应的最优功率分配的搜索方向,并基于Armijo准则计算所述搜索方向上的最大步长;
基于P1 (m)、所述最大步长和内点法对所述CCCP算法中的公式进行求解,得到P1 (m+1)。
4.一种应用于分布式天线系统的功率分配方法,所述分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,其特征在于,所述功率分配方法包括:
确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
其中,EEd表示能量效率公式,τ表示射频功率放大器的效率,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示所述分布式天线系统中光纤传输所消耗的功率,Pd表示蜂窝用户和D2D用户对中发送者的发射功率,表示上述DAS中总的SE功率,蜂窝用户的数目为Uac远程接入单元数为N;
其中,pn,k表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第k个蜂窝用户的发射功率,pi表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中发送方的发射功率,Uac表示所述蜂窝小区中的蜂窝用户的数目,Dp表示所述蜂窝小区中的D2D用户对的数目,hn,l表示第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户的衰落信道估计值,表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的发送方与所述蜂窝小区中第l个蜂窝用户之间的信道估计值,表示所述蜂窝小区中的第n个远程接入单元到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的两个用户之间的信道估计值;表示所述蜂窝小区中第j对D2D用户对中的发送方到所述蜂窝小区中第i对D2D用户对中的接收方之间的信道估计值,表示D2D用户对的复高斯白噪声功率。
7.一种应用于分布式天线系统的功率分配装置,所述分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,其特征在于,所述功率分配装置包括:
确定单元,用于确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
初始化单元,用于将CCCP算法中的迭代次数m初始化为0,并初始化P1 (0),其中,P1 (0)∈C1,C1表示在最大化频谱效率的条件下,由针对所述蜂窝用户和所述D2D用户对的发射功率所设定的约束条件构成的集合,CCCP算法迭代表达式:
计算单元,用于基于P1 (m)和所述CCCP算法中的公式计算P1 (m+1),其中, 表示第m次迭代计算中得到的蜂窝用户的发射功率,表示第m次迭代计算中得到的D2D用户对中发送方的发射功率,P1 (m)为矩阵,包括表示矩阵;
分配控制单元,用于当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数不大于ξ1时,基于P1 (m+1)为所述蜂窝用户和所述D2D用户对进行发射功率的分配;当P1 (m+1)与P1 (m)之间差值的范数大于ξ1时,令m=m+1触发所述计算单元。
8.一种应用于分布式天线系统的功率分配装置,所述分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,其特征在于,所述功率分配装置包括:
确定单元,用于确定当前位于所述蜂窝小区中的蜂窝用户和D2D用户对,其中,所述蜂窝用户位于至少一个所述远程接入单元的服务范围内,所述D2D用户对中的用户位于所有所述远程接入单元的服务范围之外;
其中,EEd表示能量效率公式,τ表示射频功率放大器的效率,Pdy和Pst分别表示动态的功率损耗和静态的功率损耗,P0表示所述分布式天线系统中光纤传输所消耗的功率,Pd表示蜂窝用户和D2D用户对中发送者的发射功率,表示上述DAS中总的SE功率,蜂窝用户的数目为Uac远程接入单元数为N;
9.一种应用于分布式天线系统的功率分配装置,所述分布式天线系统包含分布于同一蜂窝小区的N个远程接入单元,所述N不小于2,其特征在于,所述功率分配装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现权利要求1至6中任意一项所述的方法。
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