CN110099436A - 基于非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索算法 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种基于非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索算法，属于非正交多址接入系统资源分配领域。本发明基于功率离散化的思想将非正交多址接入资源分配问题中的双目标优化问题转化为单目标优化问题。为了提供全局最优的吞吐量性能，本发明基于穷尽搜索的思想提出了全局最优搜索算法。本发明算法可以在给定小区内用户数的前提下确定系统所能实现的吞吐量性能的上界，有效解决了现有非正交多址接入系统中对于具有性能上界的全局最优解决方案需求的问题。因此，对于预测和衡量现有资源分配算法的性能提供了一种解决方案。

Description

基于非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索 算法

技术领域

本发明涉及非正交多址接入系统资源分配问题，具体涉及基于容量最大化的用户配对、频谱资源和功率分配算法。

背景技术

在未来几十年，越来越多的应用场景和新兴技术将对5G网络提出更高的要求，如人工智能，物联网和大数据。5G将把当前的移动和固定网络发展成新的，集成的，超灵活的节能网络。传统的正交多用户接入方法只能在每个调度周期内由至多一个用户使用，就其性质而言，正交资源分配意味着尽管信道条件差，但该用户不可避免地完全占用稀缺的带宽资源。显然，这对整个系统的吞吐量和频谱效率有负面影响。对于下行链路非正交多址接入(NOMA)系统，有效的用户配对和资源分配算法可以显著影响系统吞吐量性能和用户公平性。迄今为止，大多数研究已将原始优化目标函数转换为次优的分步解决方案。非正交多址接入资源分配问题迫切需要具有性能上限的全局最优解决方案。

发明内容

本发明的目的在于解决NOMA系统用户配对和资源分配问题，本发明公开了基于功率离散化的全局最优搜索算法，本发明将原双目标优化问题转化为单目标优化问题，并利用全局最优搜索算法解决子信道内的用户配对和功率分配以及子信道间的功率分配，该算法可以实现最优的吞吐量性能。

本发明实现上述技术创新的方案是：针对非正交多址接入系统的资源分配问题，由于小区内的用户数以及将整个系统带宽划分为小于相干带宽后的子信道数均是离散的值，而为用户分配的功率为连续值，无法将三者联合基于穷尽搜索的思想求解。基于此，通过将基站发射的总功率P_t离散化为L个均匀的功率等级，每个等级之间的功率大小间隔为离散功率等级l的连续功率值为p^l，且功率离散化后即可将原来的用户-子信道匹配优化变量x_k,n、用户功率分配优化变量p_k,n转化为一个优化变量为了实现最优的系统性能，全局最优搜索算法的实现过程分为两个步骤，分别为子信道内的用户配对和功率分配以及子信道间的功率分配。步骤一首先基于穷尽搜索的思想对任意子信道k上的所有活跃用户执行用户配对。然后在子信道k分配的离散功率等级l的约束下，以动态迭代的方式为配对的两个用户分配不同的功率等级以实现给定配对用户的最大吞吐量。最后在所有配对用户实现的吞吐量中选择最大的吞吐量作为在子信道k上对应离散功率等级l可以获得的最大效用u_k,l。通过为子信道k分配不同的功率等级l'，并执行上述步骤即可获得子信道k上不同功率等级的最大效用u_k,l'。步骤二首先通过对系统所有K个子信道执行步骤一，获得所有子信道上不同功率等级实现的最大效用。然后，在总功率等级L的约束下，穷尽的组合K个子信道实现的效用u_k,l，选择最大的效用组合作为系统实现的最大效用

本发明提出的优点所在之处：针对现有的NOMA系统用户配对和资源分配算法均基于分步求解的思想，无法实现全局最优的性能，在此基础上提出基于功率离散化的全局最优搜索算法，该算法可以在给定小区内用户数的前提下确定系统所能实现的吞吐量性能的上界，有效解决了现有NOMA系统中对于具有性能上界的全局最优解决方案需求的问题。

附图说明

图1是本发明基于全局最优搜索算法的子信道内的用户配对和功率分配流程图。

图2是本发明基于全局最优搜索算法的子信道间的功率分配流程图。

图3是本发明基于全局最优搜索算法在不同离散功率等级下实现的最优吞吐量性能仿真图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

步骤一：NOMA下行链路资源分配的优化问题

为了方便描述，假定小区内的用户集合表示为n∈{1,2,…,N}，系统将整个带宽划分为小于相干带宽的子信道，表示为k∈{1,2,…,K}。任意子信道k上复用的用户数为M，则BS通过子信道k发送的调制符号叠加后表示为：

其中x_k,n为二进制变量，x_k,n＝1表示子信道k被分配给用户n，p_k,n表示子信道k上为用户n分配的功率，s_n为用户n的调制信息，表示在子信道k上的发射符号，且E[|s_n|²]＝1。

由于基站和所有用户都配备了单天线，用户n在子信道k上接收的信号表示为：

y_k,n＝h_k,nx_k+w_n (2)

其中w_n～CN(0,σ²)为零均值的加性高斯白噪声，σ²为噪声方差，其值等于噪声的功率谱密度与子信道带宽的乘积。

则配对用户n在子信道k上实现的吞吐量表示为：

其中I_k,n是子信道k上具有比用户n等效信道增益高的M个复用用户引入的干扰，表示为：

则子信道k实现的总吞吐量为：

则最大化整个系统带宽实现的总数据速率的优化问题表述为：

步骤二：NOMA下行链路功率离散化后资源分配的优化问题

将总功率预算P_t离散化为L个均匀的功率等级，每个功率等级之间的间隔为功率等级l的功率为p^l，且l∈L＝{1,2,...,L}。功率离散化后即可将原来的二进制优化变量x_k,n、p_k,n转化为一个优化变量则功率离散化后的优化问题表述为：

子信道k上为配对用户n分配的功率等级l可实现的数据速率表示为：

其中I_k,n表示为：

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

步骤三：基于全局最优搜索算法的子信道内的用户配对和功率分配

如图1所示，本发明所述的基于全局最优搜索算法的子信道内的用户配对和功率分配，具体包括以下步骤：

S1：输入小区总用户数N、子信道上复用的用户数M、离散总功率等级L；

S2：对于子信道k分配的离散功率等级l，小区活跃用户m∈{1,…,N}、n∈{1,…,N}，首先基于穷尽搜索的思想对小区内的活跃用户执行两两配对，获得不同配对用户对p_m,n，并按照等效信道增益的降序对配对的两个用户排序；

S3：假定配对用户的等效信道增益满足H_k,m>H_k,n，则为用户m分配的离散功率等级l'＝0:1:l，为用户n分配的离散功率等级l”＝l'+1:1:l；

S4：判断为配对用户分配的离散功率等级l'和l”是否满足l'+l”≤l，如果是则继续执行下述步骤，若不满足，则继续执行S3；

S5：通过式(8)计算用户m、用户n实现的吞吐量

S6：判断用户m、用户n实现的吞吐量是否满足如果是，则继续执行下述步骤，若不是，则则返回S5；

S7：在所有配对用户对中选择最大的作为在子信道k、功率等级l所能实现的最大效用u_k,l；

S8：判断在子信道k上是否所有L个离散功率等级均分配，如果是，则结束该过程，并输出所有功率等级实现的最大的{u_k,1,u_k,2,…,u_k,L}，若不是，则继续执行S2～S7过程。

步骤四：基于全局最优搜索算法的子信道间的功率分配

如图2所示，本发明所述的一种基于全局最优搜索算法的子信道间的功率分配，具体包括以下步骤：

S1：输入子信道个数K，离散总功率等级L，子信道k上每个离散功率等级实现的最大效用u_k,l；

S2：对于任意子信道k执行执行子信道内的用户配对和功率分配的S1～S7过程，获得在不同子信道、不同离散功率等级实现的最大效用；

S3：判断是否所有K个子信道均执行了子信道内的用户配对和功率分配的S1～S7过程，如果是，则继续执行下述步骤，若不是，则继续执行上述的S1～S7过程；

S4：穷尽的组合每个子信道上的最大效用u_k,l；

S5：选择最大的效用组合{u_1,l+u_2,l'+,...,u_K,l”}，作为系统实现的最大效用

S6：判断所有K个子信道的离散功率等级之和是否小于等于总离散功率等级L，如果是，则结束该过程，若不是，则返回S5。

下面结合实验仿真对本发明作进一步描述。

本发明在Matlab仿真平台下，对所提出的算法进行模拟仿真。本发明的吞吐量性能可通过仿真实验进一步说明。图3针对单基站小区，用户终端随机分布在直径为400m的圆形区域，BS的峰值功率为30dBm的场景给出了离散功率等级参数与总吞吐量的关系。功率等级的增加为全局最优搜索算法提供了更大的功率离散化粒度，因此可以提供更多可能的效用值。所以为了提供更好的最优解质量导致聚合到最优解的迭代次数也随之增加。其原因是，为了提供性能上界，目标函数随着功率等级的增加被过度的计算以获得最优性能。大部分迭代都是尾随效应的一部分，最大效用值都以15次或更少的迭代接近可实现的值，每次迭代都具有多项式时间复杂度。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索算法，其特征在于，所述非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索方法包括：

(1)非正交多址接入下行链路功率离散化后资源分配的优化问题转化；

(2)基于全局最优搜索算法的子信道内的用户配对和功率分配；

(3)基于全局最优搜索算法的子信道间的功率分配。

2.如权利要求1所述的非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索算法，其特征在于，功率离散化的资源分配优化问题转化，将总功率预算P_t离散化为L个均匀的功率等级，每个功率等级之间的间隔为功率等级l的功率为p^l，且l∈L＝{1,2,...,L}。功率离散化后即可将原来的二进制用户-子信道匹配优化变量x_k,n、用户功率分配优化变量p_k,n转化为一个优化变量功率离散化后的优化问题表述为：

子信道k上为配对用户n分配的功率等级l可实现的数据速率表示为：

其中I_k,n表示为：

3.如权利要求1所述的非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索算法，其特征在于，子信道内的用户配对和功率分配具体包括：

S1：输入小区总用户数N、子信道上复用的用户数M、离散总功率等级L；

S2：对于子信道k分配的离散功率等级l，小区活跃用户m∈{1,…,N}、n∈{1,…,N}，首先基于穷尽搜索的思想对小区内的活跃用户执行两两配对，获得不同配对用户对p_m,n，并按照等效信道增益的降序对配对的两个用户排序；

S3：假定配对用户的等效信道增益满足H_k,m>H_k,n，则为用户m分配离散功率等级l'＝0:1:l，为用户n分配的离散功率等级l”＝l'+1:1:l；

S4：判断为配对用户分配的离散功率等级l'和l”是否满足l'+l”≤l，如果是则继续执行下述步骤，若不满足，则继续执行S3；

S5：通过式(2)计算用户m、用户n实现的吞吐量

S6：判断用户m、用户n实现的吞吐量是否满足如果是，则继续执行下述步骤，若不是，则则返回S5；

S7：在所有配对用户对中选择最大的作为在子信道k、功率等级l所能实现的最大效用u_k,l；

S8：判断在子信道k上是否所有L个离散功率等级均分配，如果是，则结束该过程，并输出所有功率等级实现的最大的{u_k,1,u_k,2,…,u_k,L}，若不是，则继续执行S2～S7过程。

4.如权利要求1所述的非正交多址接入用户配对和资源分配的全局最优搜索算法，其特征在于，子信道间的功率分配具体包括：

S1：输入子信道个数K，离散总功率等级L，子信道k上每个离散功率等级实现的最大效用u_k,l；

S2：对于任意子信道k执行子信道内的用户配对和功率分配的S1～S7过程，获得在不同子信道、不同离散功率等级实现的最大效用；

S3：判断是否所有K个子信道均执行了子信道内的用户配对和功率分配的S1～S7过程，如果是，则继续执行下述步骤，若不是，则继续执行上述的S1～S7过程；

S4：穷尽的组合每个子信道上的最大效用u_k,l；

S5：选择最大的效用组合{u_1,l+u_2,l'+,...,u_K,l”}，作为系统实现的最大效用

S6：判断所有K个子信道的离散功率等级之和是否小于等于总离散功率等级L，如果是，则结束该过程，若不是，则返回S5。