CN110932764B - 一种mimo-noma下行通信系统的用户匹配和功率分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种MIMO‑NOMA下行通信系统的用户匹配和功率分配方法，用户匹配方法包括根据信道增益排序结果将所有用户分为强用户组和弱用户组，依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配。本发明所提供的用户分配方法使簇内的弱用户在用户间信道相关度较低的场景中受到的簇间干扰少于传统MIMO‑NOMA方案，提升了通信系统的总吞吐量；本发明所提供的功率分配方法具有较低的计算复杂度，并且在最大化通信系统总吞吐量的同时，保证了簇内用户的最低速率。

Description

一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配和功率分配方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体涉及一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配和功率分配方法。
背景技术
随着通信技术的飞速发展，移动数据流量呈指数增长，预计到2020年，数据流量将比2010年增加至少1000倍。面对频谱资源稀缺的现状，亟需新的技术提升通信系统的容量。非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)作为5G的关键技术之一，相比4G的正交多址(Orthogonal Multiple Access, OMA)技术能够更好地利用系统的频谱资源，提升系统的总吞吐量。
NOMA利用信号功率的差异来区分信号，信道由单一信号独享变为多路信号叠加复用。在接收端，通过串行干扰消除(Successive Interference Cancellation, SIC)技术消除叠加信号中的干扰信号。研究表明，发射端用户叠加信号的信道增益差异越大，接收端越容易解调，系统吞吐量的提升也就越明显。为了进一步提升系统吞吐量，可以将NOMA与多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)技术结合。在基站端部署数根天线，每根天线独立收发信号。利用空分复用接入(Space Division Multiple Access, SDMA)的特性，每根天线根据空间分配不同的独立信道，从而实现多路信号同频同时的无干扰传输。MIMO技术能够在保持系统总发射功率不变的情况下，通过增加频谱利用率成倍地提升系统的吞吐量。综上所述，将NOMA与MIMO结合可以进一步提升系统的性能。
与传统的MIMO或NOMA不同，MIMO-NOMA下行通信系统中的用户不仅会受到簇内其他用户的干扰(以下称为“簇内干扰”)，还会受到其他簇用户的干扰(以下称为“簇间干扰”)。现有技术利用每个簇内信道增益较强的用户(以下称为“强用户”)的信道增益矩阵生成迫零(Zero Forcing, ZF)预编码矩阵来消除对强用户的簇间干扰。但是在用户匹配的时候往往选取用户间信道相关度较高的场景，并以用户间信道差异为首要目标，从而导致在用户间信道相关度较低的场景中，弱用户的速率随着用户数量的增多而急剧下降。虽然有技术考虑了簇内用户的服务质量(Quality of Service, QoS)，但忽略了用户的匹配过程，缺少进一步的研究。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服在用户间信道相关度较低的场景中目前用户匹配方法容易引起整个通信系统性能下降的缺陷，提供一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配和功率分配方法。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
提供一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配方法，其特征是，包括以下步骤：
对用户各自的信道增益进行排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道；根据信道增益排序结果将所有用户等分为强用户组和弱用户组，其中信道增益较大的一组为强用户组，信道增益较小的一组为弱用户组；
依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，若相关系数大于或等于预设门限值，则选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配。
进一步地，计算用户之间的相关系数的表达式如下：
Figure 630932DEST_PATH_IMAGE001
，
其中h i 和h j 分别是第i个用户和第j个用户的信道增益向量，Cov(h i ,h j )为h i 和h j 的协方差，D(h i )和D(h j )分别为h i 和h j 的方差。
进一步地，若所有匹配组合的相关系数均小于预设门限值，则跳过选取的强用户组的用户所在簇的匹配；在匹配过程结束后，依次选取弱用户组的剩余用户直接作为未匹配的簇的弱用户。
本发明的另外一个目的在于尽量确保簇间用户相关性较高的基础上，解决现有技术在功率分配时以最大化系统吞吐量为目标，但没有同时考虑簇内强用户和弱用户的QoS，从而导致无法保证簇内用户公平性的技术问题。
为实现上述技术目的，另一方面本发明提供了一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，其特征在于：
对用户各自的信道增益进行排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道；根据信道增益排序结果将所有用户等分为强用户组和弱用户组，其中信道增益较大的一组为强用户组，信道增益较小的一组为弱用户组；
依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，若相关系数大于或等于预设门限值，则选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配。
对各个簇分配预先设定的发射功率，对簇内强用户和弱用户分配发射功率，其中强用户的功率分配因子α n,1满足以下功率分配条件：
Figure 954597DEST_PATH_IMAGE002
，
其中R n,1是簇n内强用户的数据速率，R n,2是簇n内弱用户的数据速率；
Figure 891591DEST_PATH_IMAGE003
为同条件下MIMO-OMA系统中强用户的速率阈值，
Figure 473751DEST_PATH_IMAGE004
为同条件下MIMO-OMA系统中弱用户的速率阈值。
进一步地，利用拉格朗日乘子法建立目标函数，采用KKT条件来求解所述功率分配因子，其中目标函数表达式如下：
Figure 694648DEST_PATH_IMAGE005
，
其中μ和γ为引入参数，
Figure 408789DEST_PATH_IMAGE006
。
再进一步地，所述功率分配因子确定方法如下：
当μ大于0且γ等于0时，使R n,1等于
Figure 754450DEST_PATH_IMAGE003
，功率分配因子计算公式如下：
Figure 281247DEST_PATH_IMAGE007
，
其中
Figure 310645DEST_PATH_IMAGE008
，σ 0 2为加性高斯白噪声的方差，P为此簇预设的功率，h n,1是簇n中强用户的信道增益向量；
当μ等于0且γ大于0时，使R n,2等于
Figure 490959DEST_PATH_IMAGE004
，功率分配因子计算公式如下：
Figure 182972DEST_PATH_IMAGE009
，
其中h n,2是簇n中弱用户的信道增益向量，
Figure 608399DEST_PATH_IMAGE011
为归一化后的信道增益，表达式如下：
Figure 335047DEST_PATH_IMAGE012
，
其中m n 为簇n的预编码向量，m i 为簇i的预编码向量，N为簇的总数。
进一步地，计算用户之间的相关系数的表达式如下：
Figure 951842DEST_PATH_IMAGE013
，
其中h i 和h j 分别是第i个用户和第j个用户的信道增益向量，Cov(h i ,h j )为h i 和h j 的协方差，D(h i )和D(h j )分别为h i 和h j 的方差。
进一步地，若所有匹配组合的相关系数均小于预设门限值，则跳过选取的强用户组的用户所在簇的匹配；在匹配过程结束后，依次选取弱用户组的剩余用户直接作为未匹配的簇的弱用户。
本发明所达到的有益效果：
本发明所提供的用户分配方法使簇内的弱用户在用户间信道相关度较低的场景中受到的簇间干扰少于传统MIMO-NOMA方案，提升了通信系统的总吞吐量（性能）。此用户分配方法的搜索次数也明显低于传统MIMO-NOMA方案，当用户数越多的时候，优势就会越明显；
本发明所提供的功率分配方法具有较低的计算复杂度，并且在最大化通信系统总吞吐量的同时，保证了簇内用户的最低速率（公平性）。
附图说明
图1是本发明具体实施例的MIMO-NOMA下行通信系统模型；
图2是MIMO-NOMA下行通信系统模型中用户k 1的解调过程；
图3是MIMO-NOMA下行通信系统模型中用户k 2的解调过程；
图4是当R n,2 =
Figure 131150DEST_PATH_IMAGE014
时，本发明具体实施例提供的功率分配方法与传统MIMO-OMA方案仿真的速率对比结果；
图5是当R n,1 =
Figure 286233DEST_PATH_IMAGE015
时，本发明具体实施例提供的功率分配方法与传统MIMO-OMA方案仿真的速率对比结果；
图6是ρ= 0.9时，本发明具体实施例提供的用户匹配方法与传统MIMO-NOMA方案的和速率对比结果；
图7是ρ= 0.3时，本发明具体实施例提供的用户匹配方法与传统MIMO-NOMA方案的和速率对比结果；
图8是本发明具体实施例提供的用户匹配方法与传统MIMO-NOMA方案的搜索次数对比；
图9是本发明具体实施例提供的用户匹配方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
单蜂窝MIMO-NOMA下行通信系统模型如图1所示，蜂窝中心是1个基站(BaseStation, BS)，基站部署N t 根天线。设蜂窝内的用户被分为N个簇，当N = N t 时，每个波束成形(Beam Forming, BF)向量匹配1个单独的簇。通常情况下，用户的总天线数大于基站的总天线数。设蜂窝内的每个用户配备1根天线，用户的接收天线总数为L。设每个簇有K个用户，整个蜂窝系统中包含
Figure 867387DEST_PATH_IMAGE016
个用户(接收天线)。
为了讨论方便，设蜂窝内簇的数量等于基站的天线数，即N = N t 。
簇n内用户k的接收信号为
Figure 389504DEST_PATH_IMAGE017
其中，y n,k 表示簇n(n∈{1,2,…,N})内用户k(k∈{1,2,…,K})的接收信号，s n,k 表示基站发送给此用户的信号。
Figure 321688DEST_PATH_IMAGE018
是此用户的信道增益向量，其中，g n,k 表示基站到此用户的瑞利衰落信道向量，d n,k 表示基站到此用户的距离，α是路径损耗指数。P n,k 表示基站为此用户分配的发射功率，且满足
Figure 88918DEST_PATH_IMAGE019
，其中，P T是受限总功率。m n 表示簇n对应的预编码向量，N n,k 是方差为σ n 2的加性高斯白噪声；x i 表示天线i(i∈{1,2,…,N})上的叠加信号，且
Figure 524579DEST_PATH_IMAGE020
，其中，s i,j 是叠加信号中的第j(j∈{1,2,…,K})个用户的信号。
MIMO-NOMA下行通信系统中，簇内用户由于信号的叠加互相干扰，所以使用SIC技术进行解调。以下讨论簇内只有2个用户时的信号解调模型，其中，用户k 1为信道增益较强的用户，用户k 2为信道增益较弱的用户。
用户k 1在估计和重构用户k 2的信号后，进行SIC，将k 2信号从叠加信号中消除并解调自身的信号，如图2所示。用户k 2可以将用户k 1的信号作为噪声干扰滤除，直接解调自身的信号，如图3所示。
将以上2个用户的信号解调模型拓展到多用户的情况，仍然适用。设簇n内复用k max个用户(k max∈{1,2,…,K})，将这些用户按照信道增益降序排序，即|h n,1|2≥ |h n,2|2≥ |h n,3|2≥ … ≥ |h n,kmax|2，经过SIC解调后，簇n内用户k的接收信号为
Figure 483176DEST_PATH_IMAGE021
设E[|s i,j |2] = 1(
Figure 325492DEST_PATH_IMAGE022
i, j)，簇n内用户k的信干噪比(Signal to Interferenceplus Noise Ratio, SINR)为
Figure 145681DEST_PATH_IMAGE023
其中，P i 为簇i的总传输功率，
Figure 685116DEST_PATH_IMAGE025
为归一化后的信道增益，定义如下
Figure 565347DEST_PATH_IMAGE026
根据香农公式推导出此用户的吞吐量为
Figure 691697DEST_PATH_IMAGE027
其中，B为系统总带宽。
系统的总吞吐量为
Figure 49997DEST_PATH_IMAGE028
根据相关文献，如果复用簇的NOMA用户数量超过2个，虽然会提升系统的性能，但是会给簇内用户带来大量干扰，在实际场景中难以实现信号的解调。所以，之后将以每个簇2个用户为基础进行用户匹配和功率分配。首先，将发射信号进行ZF预编码处理，消除对强用户的簇间干扰；然后，通过合理的用户匹配，减少簇内干扰；最后，利用KKT条件，在保证用户的最低速率的基础上最大化系统的吞吐量。
ZF预编码以及信号的处理：
ZF预编码向量由每个簇内强用户的信道增益向量生成，簇n的ZF预编码向量m n 满足以下条件
Figure 975097DEST_PATH_IMAGE029
其中，h m,1是簇m内强用户的信道增益向量。
式(7)表明，如果本簇的ZF预编码向量与所有非本簇的强用户的信道增益向量正交，就等同于消除了对强用户的簇间干扰。但是本簇内信道增益较弱的用户（以下称为“弱用户”）并不满足式(7)，依然会受到簇间干扰。利用每个簇内强用户的信道增益向量组成信道增益矩阵
Figure 26229DEST_PATH_IMAGE030
其中，(·)T表示矩阵的转置。
ZF预编码矩阵M可以由H直接推导出
Figure 639875DEST_PATH_IMAGE031
其中，(·)+表示矩阵的广义逆，(·)H表示矩阵的共轭转置，(·)-1表示矩阵的逆矩阵。
由式(2)可以推导出SIC解调后强用户的接收信号为
Figure 801867DEST_PATH_IMAGE032
弱用户不需要进行SIC，所以弱用户的接收信号为
Figure 50314DEST_PATH_IMAGE033
根据式(8)和式(9)生成ZF预编码向量m n ，将其代入式(7)可以分别得出h n,1m n = |h n,1|和h n,1m i = 0(i≠n)。此时，强用户的簇间干扰被消除
Figure 475610DEST_PATH_IMAGE034
其中，α n,i (i = 1,2)为功率分配因子，α n,1为强用户的功率分配因子，P n 为簇n的总功率。
弱用户的信道增益向量h n,2不满足式(7)，所以仍有簇间干扰
Figure 576553DEST_PATH_IMAGE035
其中，α n,2为弱用户的功率分配因子。
同理，根据香农公式分别推导出两个用户的信干噪比和吞吐量
Figure 807814DEST_PATH_IMAGE036
Figure 176347DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 303703DEST_PATH_IMAGE038
。
用户匹配需要综合考虑用户的信道增益和用户间的信道相关度。
式(12)和式(13)表明，簇内强用户受到的簇间干扰和簇内干扰可以分别使用ZF预编码矩阵和SIC技术消除，但是簇内弱用户由于不满足式(7)并且也不需要执行SIC，所以仍然受到簇间干扰和簇内干扰。因为ZF预编码矩阵是根据簇内强用户的信道增益矩阵生成，所以如果簇内的弱用户的信道与强用户的信道越相似，即两者信道相关度越大，那么弱用户受到的簇间干扰也会越少。虽然，较大的信道增益差异会减少部分对弱用户的簇内干扰，但在用户间信道相关度较低的场景中，随着用户数量增多，弱用户受到的簇间干扰要远大于簇内干扰。所以，如果弱用户和强用户的信道相关度越大，弱用户受到的总干扰就越少。
综上所述，用户匹配需要先考虑用户间的信道相关度，再考虑信道增益差异。
实施例提出了一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配方法，包括对用户各自的信道增益进行排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道；根据信道增益排序结果将所有用户等分为强用户组和弱用户组，其中信道增益较大的一组为强用户组，信道增益较小的一组为弱用户组；
依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，若相关系数大于或等于预设门限值，则选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配。
该实施例的具体匹配方法如下（流程如图9所示）：
步骤1：将用户根据自身的信道增益降序排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道，即|h1|2 ≥ |h2|2 ≥ |h3|2 ≥… ≥ |h L | 2(L=2N)。将前N个用户作为每个簇的强用户，剩下的用户即为弱用户，等待与强用户匹配。
定义集合U strong和U weak分别存放强用户和弱用户。
步骤2：用户i和用户j的相关系数为
Figure 95204DEST_PATH_IMAGE039
，其中，Cov(h i ,h j )为h i 和h j 的协方差，D(h i )和D(h j )分别为h i 和h j 的方差。定义δ为用户i和用户j的信道相关度门限值。
步骤3：将集合U strong内第1个用户作为簇1的强用户，遍历集合U weak内的用户与强用户分别匹配。对所有的匹配组合计算相关系数，如果相关系数小于δ，则排除这对匹配组合，如果所有的匹配组合都被排除，则跳过此簇的用户匹配。在所有大于或等于门限值的匹配组合中，相关系数最大的那对匹配组合中的弱用户即为簇1的弱用户。至此，簇1完成用户匹配，将已经匹配的强用户和弱用户分别从U strong，U weak中排除，重复上述步骤，直到簇N完成匹配。
步骤4：进行剩余用户的匹配，由于所有用户已经根据信道增益降序排序，只需要从集合U weak中依次取出用户与强用户匹配即可。
本发明所提供的用户分配方法使簇内的弱用户在用户间信道相关度较低的场景中受到的簇间干扰少于传统MIMO-NOMA方案，提升了通信系统的总吞吐量（性能）。此用户分配方法的搜索次数也明显低于传统MIMO-NOMA方案，当用户数越多的时候，优势就会越明显。
另一个实施例提供了一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，该功率分配方法在上述实施例实现系统分簇和簇内用户的基础上进行功率分配，包括以下步骤：
对用户各自的信道增益进行排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道；根据信道增益排序结果将所有用户等分为强用户组和弱用户组，其中信道增益较大的一组为强用户组，信道增益较小的一组为弱用户组；
依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，若相关系数大于或等于预设门限值，则选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配。
对各个簇分配预先设定的发射功率，对簇内强用户和弱用户分配发射功率，其中强用户的功率分配因子α n,1满足以下功率分配条件：
Figure 848265DEST_PATH_IMAGE040
其中R n,1是簇n内强用户的数据速率，R n,2是簇n内弱用户的数据速率；
Figure 353196DEST_PATH_IMAGE003
为同条件下MIMO-OMA系统中强用户的速率阈值，
Figure 402186DEST_PATH_IMAGE004
为同条件下MIMO-OMA系统中弱用户的速率阈值。
具体实现方法如下：设每个簇分配的发射功率都是相等的，即P n =P。
簇内的用户被分配不同的功率以方便解调的时候进行区分，所以功率分配因子是功率分配的重点。
综合考虑功率分配因子求解的复杂度、用户的服务质量和系统吞吐量这3个因素，本发明提出的功率分配方法是：
强用户的功率分配因子α n,1必须满足以下条件
Figure 726988DEST_PATH_IMAGE041
Figure 221423DEST_PATH_IMAGE042
Figure 280994DEST_PATH_IMAGE043
Figure 937104DEST_PATH_IMAGE044
在传统的MIMO-OMA下行通信系统中，如果基站有1根天线，需要2个时隙支持2个用户。
但是在本发明讨论的MIMO-NOMA下行通信系统中，由于用户信号在功率域叠加，1根天线可以在1个时隙内支持2个用户，所以同条件下MIMO-OMA用户速率为
Figure 640880DEST_PATH_IMAGE045
式(16)为含有不等式约束的凸优化问题，本发明采用KKT条件来求解。首先利用拉格朗日乘子法建立目标函数
Figure 204585DEST_PATH_IMAGE046
其中μ和γ为引入参数，
Figure 44627DEST_PATH_IMAGE047
根据式(18)建立KKT条件
Figure 465113DEST_PATH_IMAGE048
Figure 498928DEST_PATH_IMAGE049
Figure 571052DEST_PATH_IMAGE050
Figure 560873DEST_PATH_IMAGE051
Figure 388146DEST_PATH_IMAGE052
Figure 96208DEST_PATH_IMAGE053
为了计算结果的简洁，令加性高斯白噪声的方差为σ 0 2，用
Figure 283607DEST_PATH_IMAGE054
和1 – α n,1分别代替式(14)中的
Figure 957296DEST_PATH_IMAGE056
和α n,2。求解式(20-a)的偏微分方程得到α n,1
Figure 860530DEST_PATH_IMAGE057
其中
Figure 88511DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 876339DEST_PATH_IMAGE058
。
式(21)有严重的局限性，因为当γ– μ→ 0时，α n,1→ ∞。但是α n,1必须满足式(16-d)，所以对于式(20)应进行分类讨论。
情况1：当μ> 0且γ> 0时，根据式(20-b)和(20-c)，g(α n,1) = 0和h(α n,1) = 0同时成立。由这两个式子分别求解的α n,1是不相等的，所以这个条件不成立。
情况2：当μ = γ = 0时，式(21)的分母为0，此条件也不成立。
情况3：当μ> 0且γ= 0时，由式(20-b)推导出α n,1 (1)
Figure 903069DEST_PATH_IMAGE059
情况4：当μ= 0且γ> 0时，由式(20-c)推导出α n,1 (2)
Figure 321412DEST_PATH_IMAGE060
式(22)和式(23)表明，在最低速率的约束下，为了满足R n,1 ≥
Figure 505531DEST_PATH_IMAGE003
(R n,2 ≥
Figure 18421DEST_PATH_IMAGE004
)，α n,1必须满足α n,1 ≥ α n,1 (1)(α n,1 ≤ α n,1 (2))。最优解α n,1 (1)(α n,1 (2))可以始终保证强用户(弱用户)的速率大于等于最低速率
Figure 915970DEST_PATH_IMAGE003
(
Figure 244228DEST_PATH_IMAGE004
)，这就确保了用户的最低速率。
通过式(22)和式(23)，可以得出两种功率分配方法：
方法1：如果先考虑强用户的速率，使R n,1 =
Figure 227228DEST_PATH_IMAGE003
，通过式(22)计算功率分配因子α n,1 (1)。令α n,1 = α n,1 (1)，α n,2 = 1 – α n,1 (1)，代入式(14)，即可计算出R n,1和R n,2。
方法2：如果先考虑弱用户的速率，使R n,2 =
Figure 809387DEST_PATH_IMAGE061
，通过式(23)计算功率分配因子α n,1 (2)。令α n,1 = α n,1 (2)，α n,2 = 1 – α n,1 (2)，代入式(14)，即可计算出R n,1和R n,2。
本发明所提供的功率分配方法具有较低的计算复杂度，并且在最大化通信系统总吞吐量的同时，保证了簇内用户的最低速率（公平性）。
以下给出仿真结果：
利用MATLAB对所提方案进行了仿真。信道模型采用瑞利衰落信道，每个簇复用2个用户，且每个用户配置1根天线。具体仿真参数如表1所示。
表1 系统仿真参数
Figure 295864DEST_PATH_IMAGE062
仿真结果分析：
将本发明所提MIMO-NOMA方案与同条件下的MIMO-OMA进行仿真对比。如图4所示，当R n,2 =
Figure 72321DEST_PATH_IMAGE004
时，即保证NOMA弱用户的速率与同条件下OMA弱用户的速率相等，将剩余功率全部分给NOMA强用户。此时，NOMA强用户的速率明显高于OMA强用户的速率，并且NOMA用户的和速率也高于OMA用户的和速率，表明所提方案有效。
如图5所示，当R n,1 =
Figure 480300DEST_PATH_IMAGE003
时，即保证NOMA强用户的速率与同条件下OMA强用户的速率相等，将剩余功率全部分给NOMA弱用户。此时，NOMA弱用户的速率明显高于OMA弱用户的速率，并且NOMA用户的和速率也高于OMA用户的和速率，表明所提方案有效。图5中NOMA用户的和速率低于图4中NOMA用户的和速率，这是因为系统将更多的功率分配给了弱用户，虽然提升了弱用户的速率，但对整体系统的吞吐量提升相对较小。在实际通信场景中，应该根据具体情况使用这两种分配方法。对于小区边缘用户，应该优先保证QoS，提升公平性。
为了验证本发明所提方案的优越性，将本发明方案与传统MIMO-NOMA方案进行仿真对比。传统MIMO-NOMA方案在用户匹配时，遍历所有用户进行一一匹配。对满足事先设定的相关度要求的匹配组合分别计算信道增益差距，即d(i,j) = ||h i |−|h j ||，并对计算出的d(i,j)进行比较大小。其中d(i,j)最大的匹配组合即为目标匹配组合，从而确定簇及簇内用户。传统MIMO-NOMA方案适用于用户间信道相关度较高的场景。根据前文分析可知，在用户间信道相关度较高的场景中，弱用户的信道与强用户相似。因为ZF预编码矩阵是根据强用户的信道增益矩阵生成的，所以传统MIMO-NOMA方案中弱用户受到的簇间干扰相对较少。虽然传统MIMO-NOMA方案在用户匹配时着重考虑了NOMA用户间信道增益的差异性，但是没有考虑用户间信道相关度较低的场景。所以本发明将信道相关度ρ分别取0.9和0.3进行仿真对比。
如图6所示，当ρ= 0.9(用户间信道相关度较高)时，传统MIMO-NOMA方案的系统和速率高于本发明所提方案，因为其用户匹配的过程建立在簇间干扰比较小的前提下。如图7所示，当ρ= 0.3(用户间信道相关度较低)时，本发明所提方案的和速率高于传统MIMO-NOMA方案，因为本发明优先考虑用户间的信道相关度，在此条件下，传统MIMO-NOMA方案的用户匹配方法会给弱用户带来较大的簇间干扰。
将本发明用户匹配方法的搜索次数与传统MIMO-NOMA方案对比后发现，本发明用户匹配的复杂度相对较低。传统MIMO-NOMA方案在用户匹配时，遍历了所有的用户，设用户个数为L，搜索次数为L(L-1)/2。本发明将用户对半分之后再遍历，搜索次数为(L 2+2L)/8。如图8所示，本发明所提方案的搜索次数明显低于传统MIMO-NOMA方案，当用户数越多的时候，优势也会越明显。
本发明基于用户间信道相关度较低的场景，提出了MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配和功率分配方法，利用KKT条件求解功率分配因子，实现了在保证用户通信最低速率（公平性）的同时，最大化系统吞吐量的目标。仿真结果表明，所提方案的吞吐量要高于同条件的MIMO-OMA下行通信系统，在用户间信道相关度较低的场景中，所提方案复杂度和系统性能均优于传统方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配方法，其特征是，包括以下步骤：
对用户各自的信道增益进行排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道；根据信道增益排序结果将所有用户等分为强用户组和弱用户组，其中信道增益较大的一组为强用户组，信道增益较小的一组为弱用户组；
依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，若相关系数大于或等于预设门限值，则选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配。
2.根据权利要求1所述的一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配方法，其特征是，计算用户之间的相关系数的表达式如下：
Figure 289277DEST_PATH_IMAGE001
，
其中h i 和h j 分别是第i个用户和第j个用户的信道增益向量，Cov(h i ,h j )为h i 和h j 的协方差，D(h i )和D(h j )分别为h i 和h j 的方差。
3.根据权利要求1所述的一种MIMO-NOMA下行通信系统的用户匹配方法，其特征是，若所有匹配组合的相关系数均小于预设门限值，则跳过选取的强用户组的用户所在簇的匹配；在匹配过程结束后，依次选取弱用户组的剩余用户直接作为未匹配的簇的弱用户。
4.一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，其特征在于：
对用户各自的信道增益进行排序，若用户总数不为偶数时，将信道增益最低的用户直接排除，使其独享信道；根据信道增益排序结果将所有用户等分为强用户组和弱用户组，其中信道增益较大的一组为强用户组，信道增益较小的一组为弱用户组；
依次选取强用户组的用户，计算该用户与弱用户组的每个用户之间的相关系数，若相关系数大于或等于预设门限值，则选取相关系数最高的弱用户作为该强用户所在簇的弱用户，并将已经匹配完成的用户分别从各自的用户组排除；直至完成所有强用户与弱用户的匹配；
对各个簇分配预先设定的发射功率，对簇内强用户和弱用户分配发射功率，其中强用户的功率分配因子α n,1满足以下功率分配条件：
Figure 630259DEST_PATH_IMAGE002
，
其中R n,1是簇n内强用户的数据速率，R n,2是簇n内弱用户的数据速率；
Figure 810574DEST_PATH_IMAGE003
为同条件下MIMO-OMA系统中强用户的速率阈值，
Figure 768165DEST_PATH_IMAGE004
为同条件下MIMO-OMA系统中弱用户的速率阈值。
5.根据权利要求4所述的一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，其特征在于：利用拉格朗日乘子法建立目标函数，采用KKT条件来求解所述功率分配因子，其中目标函数表达式如下：
Figure 193593DEST_PATH_IMAGE005
，
其中μ和γ为引入参数，
Figure 654661DEST_PATH_IMAGE006
。
6.根据权利要求5所述的一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，其特征在于：所述功率分配因子确定方法如下：
当μ大于0且γ等于0时，使R n,1等于
Figure 271456DEST_PATH_IMAGE007
，功率分配因子计算公式如下：
Figure 185185DEST_PATH_IMAGE008
，
其中
Figure 414304DEST_PATH_IMAGE009
，σ 0 2为加性高斯白噪声的方差，P为此簇预设的功率，h n,1是簇n中强用户的信道增益向量；
当μ等于0且γ大于0时，使R n,2等于
Figure 995458DEST_PATH_IMAGE010
，功率分配因子计算公式如下：
Figure 517575DEST_PATH_IMAGE011
，
其中h n,2为簇n中弱用户的信道增益向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为归一化后的信道增益，表达式如下：
Figure 860876DEST_PATH_IMAGE014
，
其中m n 为簇n的预编码向量，m i 为簇i的预编码向量，N为簇的总数。
7.根据权利要求4所述的一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，其特征是，计算用户之间的相关系数的表达式如下：
Figure 142953DEST_PATH_IMAGE001
，
其中h i 和h j 分别是第i个用户和第j个用户的信道增益向量，Cov(h i ,h j )为h i 和h j 的协方差，D(h i )和D(h j )分别为h i 和h j 的方差。
8.根据权利要求4所述的一种MIMO-NOMA下行通信系统的功率分配方法，其特征是，若所有匹配组合的相关系数均小于预设门限值，则跳过选取的强用户组的用户所在簇的匹配；在匹配过程结束后，依次选取弱用户组的剩余用户直接作为未匹配的簇的弱用户。
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