CN110061826A - 一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法，主要解决子载波分配和天线发射功率控制的联合设计优化问题。本方法建立了合理的多载波分布式系统功耗模型，提出了基于接收导频信号强度的协作天线集合选择方法，在此基础上通过二分法搜索和拉格朗日对偶方法求解具有最大化系统能量效率的联合子载波分配和功率控制优化问题。本发明适用于在多载波分布式天线系统中，在保证用户服务质量需求的前提下，通过进行天线、子载波和发射功率等资源的联合分配，达到系统能量效率最大化的目标。

Description

一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种多载波分布式天线系统能效的资源分配方法，可用于以最大化系统能量效率为目标的联合天线调度、子载波分配和功率控制。

背景技术

移动互联网快速发展和多媒体应用快速涌现带来了蜂窝网络数据流量的爆炸式增长，运营商需要更加密集的网络部署来满足用户的各种需求，而这必然会加剧能源消耗。运营商对运行成本控制和降低碳排放的需求，使得绿色节能的无线通信技术获得了越来越多的关注和研究。能量效率是指消耗每焦耳能量所能够传输的数据比特数，它逐渐成为绿色无线通信系统的重要衡量指标。

在分布式天线系统中，天线单元的分布式部署极大的缩短了用户与网络接入点之间的距离，有效的改善了无线信道传输质量，进而能够降低各天线单元的发射功率，因而分布式天线系统在网络架构上具有提高系统能量效率的先天优势。不同于传统天线单元集中式部署的蜂窝网络小区架构，在分布式天线系统中信号的处理与发射功能相互分离，导致分布式天线系统具有完全不同的功耗模型。此外，由于用户位置的随机分布和无线信道的频率选择性衰落，导致多载波分布式天线系统的能量效率与用户协作天线集合选择、子载波分配和天线单元发射功率控制密切相关。因此，为提高系统的能量效率，需要在设计合理的多载波分布式天线系统功耗模型的基础上进行联合资源优化设计。

目前，已有一些文献研究了分布式天线系统的能量效率问题，如A.Attar在IEEEWirel.Commun.，2011，18(5)：66-74《Green last mile:How fiber connected massivelydistributedantenna systems can save energy》一文通过仿真实验证明了分布式天线系统具有比传统蜂窝网络和家庭基站架构更高的能量效率。L.Zhong在MobileNetw.Appl.2012，17(1)：36-44《Energy-efficient resource allocation in mobilenetworks with distributed antennatransmission》一文中研究了基于联合波束赋形的分布式天线系统能量效率问题，通过自适应的资源分配和干扰抑制实现最优的能量效率和更高的系统容量。但是该方法并没有考虑到回程链路上的功率消耗对于分布式天线系统能量效率的影响。C.L.He在IEEE Trans.Veh.Technol.，2014，63(3)：1223-1231《Energyefficient resource allocation in OFDM systems with distributed antennas》一文中研究了采用分布式天线架构的OFDM系统的资源分配问题，在具有用户传输速率比例约束的条件下实现了具有系统能量效率最大的子载波分配和功率分配。但是该方法中没有考虑天线调度对于用户的影响，同时子载波分配仅依赖于无线信道衰落情况，不能实现联合子载波分配和天线单元发射功率控制。

本发明针对多载波分布式天线系统中最大化能量效率的资源分配优化问题，建立了合理的多载波分布式天线系统功耗模型，提出了基于导频信号强度的协作天线集合选择方法，并通过采用二分法搜索和拉格朗日对偶方法实现了近似最优的联合子载波分配和天线单元发射功率控制，能够在保证用户传输速率要求的条件下有效提高系统的能量效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提出一种最大化多载波分布式天线系统能量效率的资源分配方法，通过联合天线调度、子载波分配和发射功率控制，实现在保证用户服务质量要求条件下最大化每焦耳能量所能够传输的数据比特数。

本发明采用的技术方案为：

实现本发明的技术关键在于首先根据每个用户终端接收来自各分布式天线单元的导频信号强度确定服务每个用户的协作天线集合，然后采用二分法搜索和拉格朗日对偶方法进行联合子载波分配和各天线单元发射功率控制。一种最大化多载波分布式天线系统能量效率的资源分配方法，具体实现步骤包括如下：

(1)根据每个用户终端接收到来自各个分布式天线单元的导频信号的强度信息，确定为每个用户服务的天线单元集合；构建多载波分布式天线系统中每个用户的接收信号，并构建每个用户的传输速率表达式；

(2)根据每个用户的传输速率表达式构建整个多载波分布式天线系统的总功率消耗表达式以及所有用户的传输速率之和表达式，并构造最大化多载波分布式天线系统能量效率的目标函数；

(3)对目标函数引入辅助变量，得到等效目标函数，并构造子载波分配约束条件、用户的传输速率约束条件和天线单元的发射功率约束条件，进一步构造联合子载波分配和发射功率控制的等效优化问题；

(4)分别对用户的传输速率约束条件和天线单元的发射功率约束条件引入拉格朗日对偶因子，构造等效优化问题的拉格朗日对偶优化问题；

(5)采用凸优化理论方法求解拉格朗日对偶优化问题，并利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率；

(6)根据每个天线单元的发射功率和每个用户获得的传输速率，更新所有拉格朗日对偶因子，并计算所有拉格朗日对偶因子相对值的最大值；

(7)比较所有拉格朗日对偶因子相对值的最大值与收敛门限的大小，若拉格朗日对偶因子相对值的最大值大于收敛门限，则转入步骤(4)；否则利用得到的每个天线单元的发射功率和每个用户获得的传输速率计算等效目标函数值、多载波分布式天线系统的总功率消耗和所有用户获得的传输速率之和；

(8)依据等效目标函数值更新辅助变量的取值范围，并进行二分法搜索的收敛性判定，若辅助变量的相对值大于搜索结束门限，转入步骤3；否则，当前的子载波分配方案和每个天线单元的发射功率就是最大化多载波分布式天线系统能量效率的最优资源分配方案。

其中步骤(2)所述的构建整个多载波分布式天线系统的总功率消耗表达式，按照如下步骤进行：

(201)计算第l个天线单元的发射功率：其中ε为天线射频放大器的放大系数，K表示系统中的用户总数，N表示系统的子载波总数，为第l个天线单元在第n个子载波上向第k个用户提供服务时的发射功率；

(202)计算第l个天线单元与系统中央处理单元之间的回程链路上消耗的功率：其中U_l表示接受第l个天线单元服务的用户集合，C_bh和P_bh分别表示回程链路的传输容量和回程链路满载传输时消耗的功率，r_k,n表示用户k在第n个子载波上获得的传输速率；

(203)计算整个多载波分布式天线系统的总功率功耗：其中P_c为每个天线单元的电路功耗，P_sp为中央处理单元的功耗，L为天线单元的总数。

其中步骤(5)按照如下步骤进行：

(301)令拉格朗日乘子迭代次数m＝0，初始化对偶因子和

(302)将拉格朗日对偶优化问题分解为N个子优化问题，其中第n个子优化问题为：

其中：β和μ分别表示用户传输速率约束条件和天线单元发射功率约束条件引入的拉格朗日对偶因子，β＝{β₁,…,β_K}，μ＝{μ₁,…,μ_L}，

(303)求解所有N个子优化问题，并利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率。

步骤(303)按照如下步骤进行：

(401)令n＝1；

(402)令k＝1；

(403)令ρ_k,n＝1，第n个子优化问题进一步简化为如下的功率分配问题：

A_k表示为第k个用户服务的天线集合；

(404)采用凸优化工具箱求解功率分配问题，得到最优的功率分配结果和目标函数值

(405)令k＝k+1，如果k＞K，则转至步骤(406)，否则转至步骤(403)；

(406)令将第n个子载波分配给用户k^*，即

(407)计算用户k^*在子载波n上获得的传输速率

(408)令n＝n+1，如果n≤N，则转至步骤(402)，否则利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率。

本发明相比背景技术具有以下优点：

1、本发明综合考虑天线单元的发射功率、电路功耗和回程链路功率开销，建立了适用于多载波分布式天线系统的功耗模型；

2、本发明根据终端接收导频信号强度信息，提出了用户的协作天线集合选择方法；

3、本发明利用二分法搜索和拉格朗日对偶方法求解最大化系统能量效率的联合资源优化问题，能够获得近似最优子载波分配和功率控制方案，有效提高系统的能量效率。

附图说明

图1是本发明的应用场景图；

图2是本发明的实现流程图；

具体实施方式

以下对本发明的原理以及技术方案做进一步的描述。

本发明的应用场景图参照图1。

本发明的实现流程参照图2，包括如下：

步骤1，根据每个用户终端接收到来自各个分布式天线单元的导频信号的强度信息，确定为每个用户服务的天线单元集合；构建多载波分布式天线系统中每个用户的接收信号，并计算每个用户的传输速率表达式。

1.1确定用户接收到的最大导频信号强度值：其中为用户k接收到来自第l个天线单元的导频信号强度值；

1.2确定为每个用户服务的天线单元集合：其中A_k表示为第k个用户服务的天线集合，θ∈[0,1]为缩放因子，本发明中设置θ＝0.5；

1.3构建第k个用户在第n个子载波上的接收信号：其中y_k,n(t)表示第k个用户在第n个子载波上的接收信号，表示在第n个子载波上从第l个天线单元到第k个用户的无线信道衰落，s_k,n表示在第n个子载波上向第k个用户发送的有用信号，z_k,n表示第k个用户在第n个子载波上接收到的加性高斯白噪声；

1.2根据香农定理，构建用户k在第n个子载波上获得的传输速率表达式：其中r_k,n表示用户k在第n个子载波上获得的传输速率，B表示每个子载波的信道带宽，σ²表示加性信道高斯白噪声的方差，为第l个天线单元在第n个子载波上向第k个用户提供服务时的发射功率。

步骤2，计算整个多载波分布式天线系统的功率消耗，构造最大化多载波分布式天线系统能量效率的目标函数。

2.1计算第l个天线单元的发射功率：其中ε为天线射频放大器的放大系数，K表示系统中的用户总数，N表示系统的子载波总数；

2.2计算第l个天线单元与系统中央处理单元之间的回程链路上消耗的功率：其中U_l表示接受第l个天线单元服务的用户集合，C_bh和P_bh分别表示回程链路的传输容量和回程链路满载传输时消耗的功率；

2.3计算整个多载波分布式天线系统的总功率功耗：其中P_c为每个天线单元的电路功耗，P_sp为中央处理单元的功耗；

2.4计算系统中所有用户的传输速率之和：

2.5计算多载波分布式天线系统的能量效率：η_EE＝R_T/P_T；

2.6构造最大化多载波分布式天线系统能量效率的目标函数：其中ρ_k,n为第n个子载波是否分配给第k个用户的指示变量。

步骤3，对目标函数引入辅助变量，得到等效目标函数，并进一步构造联合子载波分配和发射功率控制的等效优化问题。

3.1引入辅助变量λ∈[λ_min,λ_max]，其中λ_min和λ_max分别表示辅助变量λ的最小值和最大值，本发明中初始化λ_min＝0，λ_max＝10³。

3.2令λ＝(λ_min+λ_max)/2，计算能量效率最大化的等效目标函数：Γ(λ)＝R_T(ρ,p)-λP_T(ρ,p)，其中

3.3构造子载波分配约束：

3.4构造用户的传输速率约束：其中为用户k所要求的最小传输速率；

3.5构造天线单元的发射功率约束：其中P_l ^max为第l个天线单元的最大发射功率；

3.6构造联合子载波分配和发射功率控制的等效优化问题，如公式(1)所示：

步骤4，分别对每个用户的传输速率约束条件和每个天线单元的发射功率约束条件引入拉格朗日对偶因子，并构造等效优化问题的拉格朗日对偶优化问题。

4.1引入拉格朗日对偶因子β＝{β₁,…,β_K}和μ＝{μ₁,…,μ_L}，其中β和μ分别表示用户传输速率约束和天线单元发射功率约束的拉格朗日对偶因子；

4.2计算拉格朗日对偶问题的目标函数，如公式(2)所示：

其中为等效优化问题(1)的部分拉格朗日函数，其中

4.3构造等效优化问题的拉格朗日对偶优化问题，如公式(3)所示：

步骤5采用凸优化理论方法求解拉格朗日对偶优化问题，并利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率。

5.1令拉格朗日乘子迭代次数m＝0，初始化对偶因子和

5.2将对偶优化问题(3)分解为N个子优化问题，其中第n个子优化问题如公式(4)所示：

5.3求解所有的N个子优化问题，其中第n个子优化问题的求解方法步骤如下：

5.3.1令k＝1，ρ_k,n＝1，第n个子优化问题进一步简化为如公式(5)所示的功率分配问题：

5.3.2采用凸优化工具箱求解功率分配问题(5)，得到最优的功率分配结果和目标函数值

5.3.3令k＝k+1，如果k＞K，则转至步骤5.3.4，否则转至步骤5.3.1；

5.3.4令将第n个子载波分配给用户k^*，即

5.3.5计算用户k^*在子载波n上获得的传输速率

5.4利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元的发射功率，计算每个用户获得的传输速率。

步骤6根据每个天线单元的发射功率和每个用户获得的传输速率，更新所有拉格朗日对偶因子，如下所示：

步骤7计算所有拉格朗日对偶因子相对值的最大值，并比较与收敛门限的大小，若拉格朗日对偶因子相对值的最大值大于收敛门限，转入步骤4；否则利用得到的每个天线单元的发射功率和每个用户获得的传输速率计算等效目标函数值、多载波分布式天线系统的总功率消耗和所有用户获得的传输速率之和。

7.1计算并比较与拉格朗日迭代收敛门限κ的大小(本发明中取κ＝10-³)，若则转入步骤4；

7.2计算所有用户获得的传输速率之和R_T、多载波分布式天线系统的总功率消耗P_T、以及当前的等效目标函数值Γ(λ)＝R_T-λP_T。

步骤8依据等效目标函数值更新辅助变量的取值范围，并进行二分法搜索的收敛性判定，若辅助变量的相对值大于搜索结束门限，转入步骤3；否则，当前的子载波分配结果和每个天线单元的发射功率就是最大化多载波分布式天线系统能量效率的最优资源分配方案。

8.1若等效目标函数值Γ(λ)＞0，则令λ_min＝λ，λ_max保持不变；否则，令λ_min保持不变，λ_max＝λ；

8.2进行二分法搜索的收敛性判定：若(λ_max-λ_min)/λ_max＞δ(其中δ为搜索结束门限，本发明中取δ＝10-³)则执行步骤3；否则结束。

Claims (4)

1.一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)根据每个用户终端接收到来自各个分布式天线单元的导频信号的强度信息，确定为每个用户服务的天线单元集合；构建多载波分布式天线系统中每个用户的接收信号，并构建每个用户的传输速率表达式；

(2)根据每个用户的传输速率表达式构建整个多载波分布式天线系统的总功率消耗表达式以及所有用户的传输速率之和表达式，并构造最大化多载波分布式天线系统能量效率的目标函数；

(3)对目标函数引入辅助变量，得到等效目标函数，并构造子载波分配约束条件、用户的传输速率约束条件和天线单元的发射功率约束条件，进一步构造联合子载波分配和发射功率控制的等效优化问题；

(4)分别对用户的传输速率约束条件和天线单元的发射功率约束条件引入拉格朗日对偶因子，构造等效优化问题的拉格朗日对偶优化问题；

(5)采用凸优化理论方法求解拉格朗日对偶优化问题，并利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率；

(6)根据每个天线单元的发射功率和每个用户获得的传输速率，更新所有拉格朗日对偶因子，并计算所有拉格朗日对偶因子相对值的最大值；

(7)比较所有拉格朗日对偶因子相对值的最大值与收敛门限的大小，若拉格朗日对偶因子相对值的最大值大于收敛门限，则转入步骤(4)；否则利用得到的每个天线单元的发射功率和每个用户获得的传输速率计算等效目标函数值、多载波分布式天线系统的总功率消耗和所有用户获得的传输速率之和；

(8)依据等效目标函数值更新辅助变量的取值范围，并进行二分法搜索的收敛性判定，若辅助变量的相对值大于搜索结束门限，转入步骤3；否则，当前的子载波分配方案和每个天线单元的发射功率就是最大化多载波分布式天线系统能量效率的最优资源分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法，其特征在于，其中步骤(2)所述的构建整个多载波分布式天线系统的总功率消耗表达式，按照如下步骤进行：

(201)计算第l个天线单元的发射功率：其中ε为天线射频放大器的放大系数，K表示系统中的用户总数，N表示系统的子载波总数，为第l个天线单元在第n个子载波上向第k个用户提供服务时的发射功率；

(202)计算第l个天线单元与系统中央处理单元之间的回程链路上消耗的功率：其中U_l表示接受第l个天线单元服务的用户集合，C_bh和P_bh分别表示回程链路的传输容量和回程链路满载传输时消耗的功率，r_k,n表示用户k在第n个子载波上获得的传输速率；

(203)计算整个多载波分布式天线系统的总功率功耗：其中P_c为每个天线单元的电路功耗，P_sp为中央处理单元的功耗，L为天线单元的总数。

3.根据权利要求2所述的一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法，其特征在于，其中步骤(5)按照如下步骤进行：

(301)令拉格朗日乘子迭代次数m＝0，初始化对偶因子和

(302)将拉格朗日对偶优化问题分解为N个子优化问题，其中第n个子优化问题为：

其中：β和μ分别表示用户传输速率约束条件和天线单元发射功率约束条件引入的拉格朗日对偶因子，β＝{β₁,…,β_K}，μ＝{μ₁,…,μ_L}，

(303)求解所有N个子优化问题，并利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率。

4.根据权利要求3所述的一种最大化多载波分布式天线系统能效的资源分配方法，其特征在于，步骤(303)按照如下步骤进行：

(401)令n＝1；

(402)令k＝1；

(403)令ρ_k,n＝1，ρ_j,n＝0第n个子优化问题进一步简化为如下的功率分配问题：

A_k表示为第k个用户服务的天线集合；

(404)采用凸优化工具箱求解功率分配问题，得到最优的功率分配结果和目标函数值

(405)令k＝k+1，如果k＞K，则转至步骤(406)，否则转至步骤(403)；

(406)令将第n个子载波分配给用户k^*，即ρ_k,n＝0

(407)计算用户k^*在子载波n上获得的传输速率

(408)令n＝n+1，如果n≤N，则转至步骤(402)，否则利用得到的每个子载波分配方案和每个天线单元发射功率，计算每个用户获得的传输速率。