CN110190881A - 权重速率最优的下行mimo-noma功率分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种权重速率最优的下行MIMO‑NOMA功率分配方法，包括以下步骤：用户根据信道矩阵进行奇异值分解，并结合最大比值合并得到各用户簇间干扰的迫零向量；基站初始化各用户的功率以及权重因子值，应用拉格朗日对偶转换和二次转换方法获得各辅助变量表达式以及功率分配因子的表达式；以最优加权系统速率为目标，通过迭代运算获得最优功率分配因子。本发明在进行迭代运算时能够快速收敛，得到最优功率分配方案，与传统MIMO‑OMA和平均功率分配MIMO‑NOMA方案相比，本发明能够提升系统加权总速率。
Description
技术领域
本发明涉及一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，具体的说是一种基于簇间干扰迫零接收的权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，属于移动通信与无线网络技术领域。
背景技术
非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access；NOMA)技术是利用功率差异区分用户，使多个用户可以在同样的时频资源下共同传输，进而提高了系统的频带利用率，被认为是5G的关键技术。NOMA技术的主要的实现方法是在发送端使用叠加编码技术(Superposition Coding；SC)把多个用户的信息叠加在一起传输，在接收端使用串行干扰自消除技术(Successive Interference Cancellation；SIC)保证信号正确接收。因为接收端使用串行干扰自消除技术解调用户信息时要求用户的传输功率有一定的差异，所以NOMA系统的功率分配问题变得尤其重要。迄今为止已经有很多专家学者对NOMA系统功率分配问题已经做了大量研究，最初的研究是从单天线(Single-Input Single-Output；SISO)非正交多址系统开始，以最大的用户速率或者最高的能效为目标，研究SISO-NOMA系统用户之间的功率分配问题。由于用户数目的增多以及人们对速率的要求越来越高，第五代移动通信对可达到的用户速率提出更高的要求，多输入多输出技术(Multiple-Input Multiple-Output；MIMO)与非正交多址接入系统相结合可以进一步提高频谱利用率，因而得到广泛关注。值得一提的是，多天线系统的功率分配问题是一个非凸优化问题，因此找到一种转换成凸优化的方法并且该方法能够快速得到最优分配方案是十分重要的。
经对现有技术的文献检索发现，M.Youssef等人在《2017IEEE Symposium onComputers and Communications(ISCC),2017,pp.499-506.(2017年IEEE计算机与通信研讨会，2017年，499-506页)》上发表了题为“Water-filling based resource allocationtechniques in downlink non-orthogonal multiple access(NOMA)with single-userMIMO(基于注水算法的单用户MIMO-NOMA下行链路资源分配)”一文，该文使用注水算法对MIMO-NOMA系统的进行功率分配，遗憾的是对于信道太差的边缘用户只分给极少的功率，没有考虑到用户公平性；而且该文只考虑了单用户的情景，对于多用户场景该方法并不适用。另检索发现，T.Manglayev等人在《2016IEEE 10th International Conference onApplication of Information and Communication Technologies(AICT),2016,pp.1-4.(2016年电子电气和电子工程师协会信息与通信技术应用国际会议，2016年，第1-6页)》上发表了题为“Optimum power allocation for non-orthogonal multiple access(NOMA)”(非正交多址接入的最优功率分配)”一文，该文以最大速率为目标，考虑了两用户多天线的情况，对总功率能否满足服务速率需求的两种情况进行了研究，但是该文的局限在于功率分配优化函数并不是一直可解的，而且该文只考虑了两个用户的情景。A.Sayed-Ahmed等人在《2018 14th International Conference on Wireless and Mobile Computing,Networking and Communications,2018,pp.48-54.(2018年第14届无线与移动计算，网络与通信国际会议，2018年，48-54页)》上发表了题为“Energy efficient framework formultiuser downlink MIMO-NOMA systems(多用户下行链路多输入多输出非正交多址接入系统的节能框架)”一文，该文采用等功率分配方案进行功率分配，证明了MIMO-NOMA系统速率高于MIMO-OMA系统速率，但是使用均分功率使得整个系统无法得到最优的速率。另外，M.Zeng等人在《2018IEEE Wireless Communications and Networking Conference(WCNC),2018,pp.1-6.(2018年无线通信和网络会议，2018年，1-6页)》发表了题为“Sum-rate maximization under QoS constraint in MIMO-NOMA systems(多用户下行链路MIMO-NOMA系统的节能框架)”一文，该文考虑了多用户多天线的情景，同时考虑了用户公平性，具体实现是采用分式规划把非凸目标函数转换成一个凸优化问题，然后经过迭代运算得到功率分配结果。
另检索发现，田心记等人在2018年申请了一篇题为“单天线NOMA系统中功率分配方法”(公开号:CN109005592A)的专利，该专利使用信道条件计算每个用户应分的最低功率，应用拉格朗日乘子法并结合最低功率建立了最优功率分配和最大系统速率的联系，但是该专利只能应用于单天线的场景，并不能用于多天线的情况。张军等人在2018年申请了一篇题为“一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法”(公开号:CN109005551A)，该专利采用多用户下行链路场景，该发明采用规则迫零预编码技术，将更多的功率分配给边缘用户，提高了小区边缘用户吞吐量，但是系统的中心用户的吞吐量没有得到很大改善。因此，目前缺少一种新型的针对MIMO-NOMA系统功率分配的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足而提供一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，该方法基于迫零接收以最优加权速率为目标提供一种功率分配方案，应用于MIMO-NOMA系统多用户多天线的场景。
本发明提供一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，包括以下步骤：
步骤一、用户根据信道矩阵进行奇异值分解，并结合最大比值合并得到各用户簇间干扰的迫零向量；转至步骤二；
步骤二、基站初始化各用户的功率以及权重因子值，应用拉格朗日对偶转换和二次转换方法获得各辅助变量表达式以及功率分配因子的表达式；转至步骤三；
步骤三、以最优加权系统速率为目标，通过迭代运算获得最优功率分配因子。
本发明中，基站给每个用户分配初始功率和辅助变量初始值；基站根据每个簇的用户信道增益给每个簇的用户分配加权系数；基站基于两步转换的方法，通过计算机迭代运算获得每个用户的功率分配因子，依据该分配方法进行功率分配。本发明首次通过拉格朗日对偶转换和二次转换相结合的两步转换法把非凸的目标函数转换成凸优化问题，然后获得最佳的功率分配因子。本发明通过提升系统中心用户的速率提升系统总速率，同时在基站发射功率足够时应用本发明的边缘用户速率也得到提升。
作为本发明的进一步技术方案，步骤一中，根据信道矩阵计算各用户的迫零向量时应该考虑无线信道大尺度衰落、阴影衰落以及瑞利衰落的影响。
步骤一中，计算各用户迫零向量的具体方法如下：
(11)假设接收端的簇间干扰迫零向量为vm,k，其中vm,k表示第m簇的用户k的接收向量且满足 是vm,k的转置，Hm,k表示第m簇的用户k的信道矩阵，Mi表示第i簇的所有用户共用的预编码矩阵；
(12)假设各组内用户的信道增益满足以下条件，
其中，表示第m簇的用户1的接收向量，Hm，1表示第m簇的用户1的信道矩阵，Mm表示第m簇的所有用户共用的预编码矩阵，表示第m簇的用户2的接收向量，Hm,2表示第m簇的用户2的信道矩阵，表示第m簇的用户k的接收向量，Hm,K表示第m簇的用户k的信道矩阵；
(13)接收端对每个簇的用户进行检测，接收时用户k可以进行完美的串行干扰自消除技术；
(14)接收端根据信道矩阵进行奇异值分解，取分解得到的左奇异值矩阵乘以最大比值合并矩阵，即得到所求的迫零向量。
步骤(13)中，用户k的串行干扰自消除技术如下：
先解调出信道增益最弱的用户，将其信息检测出来并从总信号中减去，然后继续对信道增益次弱的用户执行该操作直到该用户k解调出自己的信号。
步骤(14)中，奇异值分解的步骤为：
首先，用于迫零向量设计的第m簇的用户k的信道矩阵为Gm,k，记Gm,k＝[h1 … hm-1hm+1 … hM]
其中，h1，hm-1，hm+1，hM分别表示Hm,k的第一列，第m-1列，第m+1列，第M列；
再次，对Gm,k进行奇异值分解，
即
其中，Um,k是Gm,k的左特征矩阵，Vm,k是Gm,k的右特征矩阵，Σ是Gm,k的非零奇异值；
然后，记最大比值合并向量，其中是Um,k的转置，hm是信道矩阵Hm,k第m列；
最后，迫零向量为：vm,k＝Um,kZm,k。
步骤二中，所有用户的初始功率分配因子为：分给一用户k的功率为Pm,kPmax，其中Pm,k表示分给第m簇的用户k的功率因子，kPmax表示基站最大发射功率，M表示用户k所在小区的簇数，K表示每个簇的用户数。
步骤二中，使用拉格朗日对偶转换和二次转换相结合的方法，得到两个辅助变量的表达式和功率分配因子的表达式，其具体方法如下：
首先，应用拉格朗日对偶转换，得到拉格朗日对偶转换辅助变量γm,k，
其次，在应用拉格朗日对偶转换的基础上应用二次转换，根据分给用户的初始功率因子、拉格朗日对偶转换辅助变量初始值得到二次转换的辅助变量ym,k，
最后，在使用两步转换方法后的表达式中引入拉格朗日乘子，得到功率分配因子Pm,k，
其中,ρ表示第m簇的用户k的信噪比，且Pm,i表示分给第m簇的用户i的功率因子，wm,k为保证用户之间公平性而引入的权重因子，表示第m簇的用户k功率分配时的优先性。
步骤三中，由于本发明使用迭代运算得到各用户的功率分配因子，并且在迭代过程中借助辅助变量更新功率分配因子的值，所以每一个辅助变量更新时都要满足收敛的条件，在达到总速率要求的前提下进一步降低系统的发射功率，迭代运算的方法如下：
(31)根据辅助变量ym,k的表达式更新辅助变量ym,k的值；
(32)根据辅助变量γm,k的表达式更新辅助变量γm,k的值；
(33)根据功率分配因子Pm,k的表达式更新功率分配因子Pm,k的值；
(34)重复上述步骤，直到系统速率收敛，得到有公平性保障及速率最大化的最优的功率分配方案。
步骤(33)中，采用梯度下降法更新拉格朗日乘子λ，以保证各个用户分配满足基站的总发射功率的限制；所述基站总功率限制是指分配给用户的功率之和不能超过基站的总功率，即功率分配因子满足：
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明在进行迭代运算时能够快速收敛，得到最优功率分配方案，同时与传统MIMO-OMA和平均功率分配MIMO-NOMA方案相比，本发明能够提升系统加权总速率。
附图说明
图1为本发明的MIMO-NOMA系统模型示意图；
图2为本发明的MIMO-NOMA系统功率分配方法基本框架示意图；
图3为本发明的MIMO-NOMA系统速率随迭代次数变化的示意图；
图4为本发明的MIMO-NOMA系统功率分配方案与其他方法对比示意图；
图5为本发明的MIMO-NOMA系统功率分配方案与其他方法的中心用户和边缘用户加权速率对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护权限不限于下述的实施例。
实施例1
本实施例提出了一种基于簇间干扰迫零接收的下行MIMO-NOMA功率分配方法，MIMO-NOMA系统信道建模时考虑了大尺度衰落和小尺度衰落同时存在的情况。如图1所示，一个小区只有一个基站，基站同时服务多个用户且采用簇聚模型，基站与用户都是采用多天线收发信号且基站的总发射功率为Pmax。
如图2所示，本实施例基于簇间干扰迫零接收的下行MIMO-NOMA功率分配方法，通过以下步骤实现：
步骤一、用户根据信道矩阵进行奇异值分解，并结合最大比值合并得到各用户簇间干扰的迫零向量。根据信道矩阵计算各用户的迫零向量时应该考虑无线信道大尺度衰落、阴影衰落以及瑞利衰落的影响。
计算各用户迫零向量的具体方法如下：
(11)假设接收端的簇间干扰迫零向量为vm,k，其中vm,k表示第m簇的用户k的接收向量且满足 是vm，k的转置，Hm,k表示第m簇的用户k的信道矩阵，Mi表示第i簇的所有用户共用的预编码矩阵；
(12)由于假设各组内用户的信道增益满足以下条件，
其中，表示第m簇的用户1的接收向量，Hm,1表示第m簇的用户1的信道矩阵，Mm表示第m簇的所有用户共用的预编码矩阵，表示第m簇的用户2的接收向量，Hm,2表示第m簇的用户2的信道矩阵，表示第m簇的用户k的接收向量，Hm,K表示第m簇的用户k的信道矩阵；
(13)接收端对每个簇的用户进行检测，接收时用户k可以进行完美的串行干扰自消除技术；
(14)接收端根据信道矩阵进行奇异值分解，取分解得到的左奇异值矩阵乘以最大比值合并矩阵，即得到所求的迫零向量。
用户k的串行干扰自消除技术如下：先解调出信道增益最弱的用户，将其信息检测出来并从总信号中减去，然后继续对信道增益次弱的用户执行该操作直到该用户k解调出自己的信号。
奇异值分解的步骤为：
首先，用于迫零向量设计的第m簇的用户k的信道矩阵为Gm,k，记Gm,k＝[h1 … hm-1hm+1 … hM]
其中，h1，hm-1，hm+1，hM分别表示Hm,k的第一列，第m-1列，第m+1列，第M列；
再次，对Gm,k进行奇异值分解，
即
其中，Um,k是Gm,k的左特征矩阵，Vm,k是Gm,k的右特征矩阵，Σ是Gm,k的非零奇异值；
然后，记最大比值合并向量，其中是Um,k的转置，hm是信道矩阵Hm,k第m列；
最后，迫零向量为：vm,k＝Um,kZm,k。
步骤二、基站初始化各用户的功率以及权重因子值，应用拉格朗日对偶转换和二次转换方法获得各辅助变量表达式以及功率分配因子的表达式。
所有用户的初始功率分配因子为：分给一用户k的功率为Pm,kPmax，其中Pm,k表示分给第m簇的用户k的功率因子，Pmax表示基站最大发射功率，M表示用户k所在小区的簇数，K表示每个簇的用户数。
使用拉格朗日对偶转换和二次转换相结合的方法，得到两个辅助变量的表达式和功率分配因子的表达式，其具体方法如下：
首先，应用拉格朗日对偶转换，得到拉格朗日对偶转换辅助变量γm,k，
其次，在应用拉格朗日对偶转换的基础上应用二次转换，根据分给用户的初始功率因子、拉格朗日对偶转换辅助变量初始值得到二次转换的辅助变量ym,k，
最后，在使用两步转换方法后的表达式中引入拉格朗日乘子，得到功率分配因子Pm,k，
其中，ρ表示第m簇的用户k的信噪比，且Pm,i表示分给第m簇的用户i的功率因子，wm,k为保证用户之间公平性而引入的权重因子，表示第m簇的用户k功率分配时的优先性。
步骤三、以最优加权系统速率为目标，通过迭代运算获得最优功率分配因子。
由于本发明使用迭代运算得到各用户的功率分配因子，并且在迭代过程中借助辅助变量更新功率分配因子的值，所以每一个辅助变量更新时都要满足收敛的条件，在达到总速率要求的前提下进一步降低系统的发射功率，迭代运算的方法如下：
(31)根据辅助变量ym,k的表达式更新辅助变量ym,k的值；
(32)根据辅助变量γm,k的表达式更新辅助变量γm,k的值；
(33)根据功率分配因子Pm,k的表达式更新功率分配因子Pm,k的值；
(34)重复上述步骤，直到系统速率收敛，得到有公平性保障及速率最大化的最优的功率分配方案。
步骤(33)中，采用梯度下降法更新拉格朗日乘子λ，以保证各个用户分配满足基站的总发射功率的限制；所述基站总功率限制是指分配给用户的功率之和不能超过基站的总功率，即功率分配因子满足：
本实施例考虑多用户多天线的场景，对小区所有用户进行联合功率优化，本实施例仿真场景的主要参数如表1所示。
表1仿真场景主要参数
| 基站覆盖范围(中心用户) | 100m |
| 基站覆盖范围(边缘用户) | 100-350m |
| 小区分簇数M | 3 |
| 每个簇用户数K | 3 |
| 基站发射天线数M | 3 |
| 移动台天线数N | 3 |
| 噪声功率密度 | -176dBm |
| 平均路径损耗 | 114+38log<sub>10</sub>(d) |
| 阴影衰落标准差 | 8dB |
| 信道带宽 | 10MHz |
本实施例考虑单个的小区，中心用户均匀的分布在距基站100米以内的范围内，边缘用户均匀分布在距离基站100-350米以内的范围内。一个小区内考虑存在三个用户簇，每个簇包含三个用户，各用户的信道条件如表1所示。
图3为本发明所述的MIMO-NOMA系统速率随迭代次数变化的示意图。本发明分别仿真了基站发射功率为5dB、10dB、15dB的情况，从下往上功率依次增大。该图证明了本发明所提出的拉格朗日对偶转换和二次转换相结合的两步转换方案的收敛性，由图可以看出，经过8次迭代运算就得到很好的收敛性能。另一方面，随着基站的发射功率提升，用户的加权速率总速率越来越高，每升高5dB的发射功率，用户速率就会提升4dB左右。由图3可以看出本方案在基站有不同的发射功率时，都可以保证收敛性，而且系统的速率随着功率变大而变大。
图4为本发明所述的MIMO-NOMA系统功率分配方案与其他方法对比示意图。为了证明本发明的优越性，将本发明所提出的方案与功率平均分配的MIMO-NOMA以及传统的多天线正交多址接入(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Multiple Access；MIMO-OMA)进行了对比。由图4可以看出，随着发射功率变大，应用三种方法的系统速率都变大，但是在每个发射功率点，本发明都要比功率平均方法的MIMO-NOMA加权速率高2Mbps到3Mbps，比传统的MIMO-OMA方案高6Mbps到10Mbps。仿真结果证明本发明与功率平均分配方法和传统MIMO-OMA相比用户加权速率提升很多，即应用本发明可以得到更好的系统性能。
图5为本发明所述的MIMO-NOMA系统功率分配与功率平均分配的MIMO-NOMA以及MIMO-OMA方案的中心用户和边缘用户速率的对比图，由图5可以看出，应用本发明的中心用户速率得到很大的提升。对边缘用户而言，在基站发射功率低的情况下，三种方案的边缘用户速率几乎相同，但是当基站发射功率大于9dB后，应用本方案的边缘用户速率明显提高。
由此可知，与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)在多天线非正交多址接入系统，首次采用拉格朗日对偶转换和二次转换相结合的两步转化法得到一个凸优化函数；
2)本发明能够在基站所提供的发射功率、接收端使用多用户多接收天线的条件下，给出一种功率分配方法，并且根据用户的信道条件引入权重因子，充分考虑了用户之间的公平性，能够得到最优的用户速率；
3)本发明应用迭代运算，保证在每次更新变量时都使用局部更新最优值，可以在实现在保证最大速率的前提下尽量少用基站发射功率，本发明能够在迭代运算时快速收敛进而得到最优功率分配方法，另外应用本发明的系统总速率以及中心用户和边缘用户的速率都显著优于功率平均分配MIMO-NOMA以及传统MIMO-OMA方案。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、用户根据信道矩阵进行奇异值分解，并结合最大比值合并得到各用户簇间干扰的迫零向量；转至步骤二；
步骤二、基站初始化各用户的功率以及权重因子值，应用拉格朗日对偶转换和二次转换方法获得各辅助变量表达式以及功率分配因子的表达式；转至步骤三；
步骤三、以最优加权系统速率为目标，通过迭代运算获得最优功率分配因子。
2.根据权利要求1所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤一中，根据信道矩阵计算各用户的迫零向量时应该考虑无线信道大尺度衰落、阴影衰落以及瑞利衰落的影响。
3.根据权利要求2所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤一中，计算各用户迫零向量的具体方法如下：
(11)假设接收端的簇间干扰迫零向量为vm,k，其中vm,k表示第m簇的用户k的接收向量且满足 是vm，k的转置，Hm,k表示第m簇的k用户的信道矩阵，Mi表示第i簇的所有用户共用的预编码矩阵；
(12)假设各组内用户的信道增益满足以下条件，
其中，表示第m簇的用户1的接收向量，Hm,1表示第m簇的用户1的信道矩阵，Mm表示第m簇的所有用户共用的预编码矩阵，表示第m簇的用户2的接收向量，Hm,2表示第m簇的用户2的信道矩阵，表示第m簇的用户k的接收向量，Hm,K表示第m簇的用户k的信道矩阵；
(13)接收端对每个簇的用户进行检测，接收时用户k可以进行完美的串行干扰自消除技术；
(14)接收端根据信道矩阵进行奇异值分解，取分解得到的左奇异值矩阵乘以最大比值合并矩阵，即得到所求的迫零向量。
4.根据权利要求3所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤(13)中，用户k的串行干扰自消除技术如下：
先解调出信道增益最弱的用户，将其信息检测出来并从总信号中减去，然后继续对信道增益次弱的用户执行该操作直到该用户k解调出自己的信号。
5.根据权利要求1所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤二中，所有用户的初始功率分配因子为：分给一用户k的功率为Pm,kPmax，其中Pm,k表示分给第m簇的用户k的功率因子，Pmax表示基站最大发射功率，M表示用户k所在小区的簇数，K表示每个簇的用户数。
6.根据权利要求5所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤二中，使用拉格朗日对偶转换和二次转换相结合的方法，得到两个辅助变量的表达式和功率分配因子的表达式，其具体方法如下：
首先，应用拉格朗日对偶转换，得到拉格朗日对偶转换辅助变量γm,k，
其次，在应用拉格朗日对偶转换的基础上应用二次转换，得到二次转换的辅助变量ym,k，
最后，在使用两步转换方法后的表达式中引入拉格朗日乘子，得到功率分配因子Pm,k，
其中，ρ表示第m簇的用户k的信噪比，且Pm,i表示分给第m簇的用户i的功率因子，wm,k表示第m簇的用户k功率分配时的优先性。
7.根据权利要求1所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤三中，迭代运算的方法如下：
(31)根据辅助变量ym,k的表达式更新辅助变量ym,k的值；
(32)根据辅助变量γm,k的表达式更新辅助变量γm,k的值；
(33)根据功率分配因子Pm,k的表达式更新功率分配因子Pm,k的值；
(34)重复上述步骤，直到系统速率收敛，得到最优的功率分配方案。
8.根据权利要求7所述一种权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法，其特征在于，步骤(33)中，采用梯度下降法更新拉格朗日乘子λ，以保证各个用户分配满足基站的总发射功率的限制；所述基站总功率限制是指分配给用户的功率之和不能超过基站的总功率，即功率分配因子满足：
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