CN111431568B - 一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法 - Google Patents

一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111431568B
CN111431568B CN202010155166.6A CN202010155166A CN111431568B CN 111431568 B CN111431568 B CN 111431568B CN 202010155166 A CN202010155166 A CN 202010155166A CN 111431568 B CN111431568 B CN 111431568B
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
optimal
user
beam forming
power distribution
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010155166.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111431568A (zh
Inventor
许方铖
虞湘宾
谢明峰
于凯
黎宁
党小宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Original Assignee
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics filed Critical Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority to CN202010155166.6A priority Critical patent/CN111431568B/zh
Publication of CN111431568A publication Critical patent/CN111431568A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111431568B publication Critical patent/CN111431568B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0426—Power distribution
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0617—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal for beam forming
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，以最大化能效为优化目标，联合优化用户的发射功率和基站的接收波束成形矢量。该方法首先将多维的复杂联合优化问题分解为低维的相对简单的子问题，即功率分配子问题和波束成形子问题，然后证明了功率分配子问题的最优解码顺序并推导了该问题的最优解，最后利用上述结果和一维搜索法对波束成形子问题进行求解以获得最终的功率分配和波束成形方案，从而能以较低的计算复杂度使系统达到较高的能效。

Description

一种毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设 计方法
技术领域：
本发明属于移动通信领域，涉及移动通信系统的资源分配方法，尤其是涉及一种毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法。
背景技术：
随着无线通信技术的飞速发展，在传统的低频频段内，有限的频谱资源很难满足日益增长的移动终端的业务需求。由于尚未完全开发利用的毫米波频段在3GHz到30GHz 范围内具有丰富的频谱资源，毫米波通信技术在即将到来的第五代移动通信及未来移动通信研究中取得到了广泛关注。然而在使用毫米波频段进行通信时，考虑到功率消耗和硬件成本，毫米波通信系统中的射频链路的数量通常有限，若采用传统的正交多址接入方案，例如时分多址接入，频分多址接入，码分多址接入等，将会导致在一个资源块内基站同时服务的用户数量有限，难以高效利用有限的无线通信资源，这对于未来移动通信中支持海量设备接入的应用场景是一个巨大挑战。
为了克服这一缺点，近些年来，非正交多址接入(NOMA,Non-Orthogonal MultipleAccess)这一新型技术被考虑应用于毫米波通信的研究中。一方面，区别于传统的OMA 技术，功率域NOMA技术(以下简称NOMA)能够通过功率域的叠加编码，支持不同的用户同时接入相同的频域/时域/码域资源块进行通信，并使用串行干扰消除技术在接收端处实现多用户的信号检测，对不同用户的信号进行依次解码，从而有效地提高资源利用效率，提高同时服务的用户数量。另一方面，由于毫米波传播的高度定向特征，用户的信道呈现高度相关，这将有利于将NOMA技术应用于毫米波通信系统中。
在毫米波NOMA上行通信系统中，针对不同目标的资源优化问题，如频谱效率最大化，能量效率(以下简称能效)最大化等，功率分配和波束成形设计一般互相影响且关系密切。现有对于毫米波NOMA通信系统中频谱效率的研究较多，但涉及能效的研究相对较少，特别是对于低复杂度的联合优化功率分配和波束成形设计方法的研究极度稀缺，因此亟待开发一种毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法。
发明内容：
针对毫米波NOMA上行通信系统，为了提高系统的能效以及降低系统的解码计算开销，本发明考虑用户信号的最优解码顺序，提出了联合功率分配和波束成形设计的有效方法，所提出毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法能很好地兼顾系统性能和计算复杂度。
本发明所采用的技术方案有：一种毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，步骤如下：
步骤S1：建立基于NOMA的毫米波上行通信系统，该系统中一个装配N个天线的毫米波基站通过上行功率域非正交多址接入协议为两个单天线用户提供服务，其中基站与用户间的信道为毫米波信道，且基站的每个接收天线通过各自的功率放大器和移相器连接到唯一的射频链路上；
步骤S2：建立上述系统的能效最大化问题，并将该问题分解成固定波束成形的功率分配子问题和固定功率分配的波束成形子问题；
步骤S3：针对步骤S2中的功率分配子问题，判断最优解码顺序，求解最优功率分配；
步骤S4：针对步骤S2中的波束成形子问题，利用一维搜索法以及步骤S3的结果来获得最终的功率分配和波束成形方案。
进一步地，步骤S2包含以下子步骤：
步骤S2a：基站考虑两种不同的解码顺序，分别称之为解码方式1(用户1的信号先被解码)和解码方式2(用户2的信号先被解码)，令
Figure GDA0003644869050000021
表示解码方式j(j＝1,2)下用户i(i＝1,2)的可达速率如下：
Figure GDA0003644869050000022
其中
Figure GDA0003644869050000031
定义为用户i的波束成形增益；
联合优化功率分配和波束成形的能效最大化问题建模如下：
Figure GDA0003644869050000032
其中
Figure GDA0003644869050000033
表示解码方式j下的系统能量效率，ξ表示功率放大器系数，PC表示系统静态功率消耗，PC由基带功耗PBB、射频链路功耗PRF、移相器功耗PPS和功率放大器功耗PLNA组成，即PC＝PBB+PRF+NPPS+NPLNA，
Figure GDA0003644869050000034
和
Figure GDA0003644869050000035
分别表示两个用户的最大发射功率约束和最小可达速率约束，
Figure GDA0003644869050000036
表示接收波束成形矢量的恒定模值约束；
步骤S2b：将步骤S2a中的能效最大化问题(2)分解成固定波束成形的功率分配子问题(3)和固定功率分配的波束成形子问题(4)分别如下：
Figure GDA0003644869050000037
Figure GDA0003644869050000038
进一步地，步骤S3包含以下子步骤：
步骤S3a：对于功率分配子问题的最优解码顺序判断如下：
若c1≥c2,c1P1≥c2P2,r1≤r2,，取Ψ2内可行点A(a,b)，则对应的可行点B(b,a)位于Γ2内，记点A和点B对应的能效分别为ηEE(A)和ηEE(B)，则有：
Figure GDA0003644869050000039
由于a＞b，c1≥c2，显然ηEE(A)≥ηEE(B)，则最优解码顺序为解码方式1；
类似地，若c1＜c2,c1P1≤c2P2,r1≥r2,则最优解码顺序为解码方式2；
步骤S3b：对于功率分配子问题的求解过程如下：
在固定接收波束成形矢量w下，令p2＝P-p1，得到与问题(3)等价的功率分配子问题如下：
Figure GDA0003644869050000041
若给定可行点P，则问题(6)转化为如下问题(7)：
Figure GDA0003644869050000042
其中，
Figure GDA0003644869050000043
当c1≥c2时，由问题(7)可知p1的最优值
Figure GDA0003644869050000044
在其上界
Figure GDA0003644869050000045
取得，若
Figure GDA0003644869050000046
将
Figure GDA0003644869050000047
回代至问题(6)中得到一个单变量凸优化问题如下：
Figure GDA0003644869050000048
其中PLB＝φ1(φ2+1)σ2/c1+φ2σ2/c2,PUB＝P1+φ2σ2/c2，利用KKT条件可得问题(9)的最优解为：
Figure GDA0003644869050000051
因此得到问题(6)的一个潜在最优解为：
Figure GDA0003644869050000052
类似地，得到问题(6)的另一个潜在最优解为：
Figure GDA0003644869050000053
基于以上分析，问题(6)的最优解为上述两个潜在最优解中具有最大目标函数值的解，当c1＜c2时，利用同样的方法可求得问题(6)的最优解，使用Lambert W函数的近似表达来获得问题(6)的近似最优解，即
Figure GDA0003644869050000054
进一步地，步骤S4包含以下子步骤：
步骤S4a：对于波束成形子问题的求解过程如下：
假设原始问题(2)的全局最优解为
Figure GDA0003644869050000055
若
Figure GDA0003644869050000056
已知，则w°通过求解以下非凸波束成形子问题获得：
Figure GDA0003644869050000057
分别利用特征值分解来最大化J(w)和利用柯西不等式来最大化J(w)的下界 J1(w)以得到两个次优的波束成形矢量如下：
Figure GDA0003644869050000061
步骤S4b：为获得最终的次优功率分配和波束成形方案，使用一维搜索法来寻找原始问题(2)的可行次优解，令
Figure GDA0003644869050000062
则(15)重写为：
Figure GDA0003644869050000063
其中
Figure GDA0003644869050000064
表示Hermitian矩阵的最大特征值对应的特征向量；
对未知的α∈[0,1]进行一维搜索以获得α的最优值α°，得到最终的次优功率分配和波束成形方案，具体过程如下：首先给定α∈[0,1]，其对应的接收波束成形矢量为
Figure GDA0003644869050000065
接着将
Figure GDA0003644869050000066
代入至功率分配子问题中并根据定理1判断其最优解码顺序，然后求解相应的最优功率分配
Figure GDA0003644869050000067
同时得到原始问题(2)的一个可行解
Figure GDA0003644869050000068
及对应的能量效率ηEE(α)，最后原始问题(2)的次优解为
Figure GDA0003644869050000069
其中
Figure GDA00036448690500000610
本发明具有如下有益效果：本发明毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，具有计算复杂度较低但系统能效性能较高的优点，能有效降低系统资源的消耗。该方法充分利用了原始优化问题的内在结构，首先将复杂的联合优化问题分解为功率分配子问题和波束成形子问题进行分别求解，接着证明了功率分配子问题的最优解码顺序并推导了相应的最优闭式解，然后利用上述结果简化波束成形子问题的求解，最后利用一维搜索法获得最终的功率分配和波束成形方案。
附图说明：
图1为本发明实施例中系统的模型图。
图2为本发明实施例中所提出的次优方案1的算法流程图。
图3为本发明实施例中所提出的次优方案2的算法流程图。
图4为本发明实施例中所提出的次优方案与基准方案的仿真结果对比图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
一、系统模型
本发明毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法中涉及的毫米波NOMA上行通信系统模型如图1所示，其中一个具有单个射频链路和N个接收天线的基站，同时为两个都只装配单个发射天线的用户提供服务，且基站的每个接收天线通过各自的低噪声功率放大器和移相器连接到相同的射频链路上。通常来说，所有的功率放大器都具有相同的放大系数，因此基站处的N×1维接收波束成形矢量w的所有元素的模值都相等，即
Figure GDA0003644869050000071
第i个用户(i＝1,2)到基站之间的毫米波信道建模为
Figure GDA0003644869050000072
其中Li为毫米波信道路径数量，λi,l、θi,l和a(·)分别表示第l条毫米波信道路径对应的复路径增益、到达角和导向矢量。根据上行NOMA 协议，基站处的接收信号可表示为
Figure GDA0003644869050000073
其中si为用户i的传输信号，pi为相应的发射功率，n为加性复高斯白噪声矢量，满足
Figure GDA0003644869050000074
其中σ2为相应的噪声功率。
二、联合优化功率分配和波束成形的能效最大化问题建模及求解过程
在上述毫米波NOMA上行通信系统中，需要考虑两种不同的解码顺序，分别称之为解码方式1(用户1的信号先被解码)和解码方式2(用户2的信号先被解码)。令
Figure GDA0003644869050000075
表示解码方式j(j＝1,2)下用户i的可达速率如下：
Figure GDA0003644869050000076
其中
Figure GDA0003644869050000081
定义为用户i的波束成形增益。
联合优化功率分配和波束成形的能量效率最大化问题建模如下：
Figure GDA0003644869050000082
其中
Figure GDA0003644869050000083
表示解码方式j下的系统能量效率，ξ表示功率放大器系数，PC表示系统静态功率消耗(由基带功耗PBB、射频链路功耗PRF、移相器功耗PPS和功率放大器功耗PLNA组成，即PC＝PBB+PRF+NPPS+NPLNA)，
Figure GDA0003644869050000084
和
Figure GDA0003644869050000085
分别表示两个用户的最大发射功率约束和最小可达速率约束，
Figure GDA0003644869050000086
表示接收波束成形矢量的恒定模值约束。
显然上述优化问题(2)为非凸问题，不易直接求解，因此考虑将上述问题分解成固定波束成形的功率分配子问题以及固定功率分配的波束成形子问题进行分别求解：
Figure GDA0003644869050000087
Figure GDA0003644869050000088
为了简化求解，上述功率分配子问题的最优解码顺序可由如下定理1给出：
定理1：若c1≥c2,c1P1≥c2P2,r1≤r2,则最优解码顺序为解码方式1；若 c1＜c2,c1P1≤c2P2,r1≥r2,则最优解码顺序为解码方式2；其他情况下的最优解码顺序可能不确定。
证明：令
Figure GDA0003644869050000089
对于二维坐标系x-y中不同解码方式对应的功率分配子问题的可行域，作如下分析：
1)若c1≥c2,c1P1≥c2P2,r1≤r2,，则可将解码方式2的可行域分成两部分，其中Γ1表示情况1和情况2对应可行域的公共部分，Γ2表示解码方式2的可行域中除Γ1外的部分；将解码方式1的可行域分成三部分，其中Ψ1＝Γ1，Ψ2为Γ2关于直线y＝x的对称部分，Ψ3表示解码方式1的可行域中除Ψ1和Ψ2外的部分。任取Ψ2内可行点A(a,b)，则对应的可行点B(b,a)位于Γ2内。记点A和点B对应的能量效率分别为ηEE(A)和ηEE(B)，则有：
Figure GDA0003644869050000091
由于a＞b，c1≥c2，显然ηEE(A)≥ηEE(B)，则最优解码顺序为解码方式1。
2)类似地，若c1＜c2,c1P1≤c2P2,r1≥r2,则最优解码顺序为解码方式2。
综上所述，定理1得证。
推论1：假设P1＝P2且r1＝r2，则上述定理1可简化表述为：若c1≥c2，则最优解码顺序为解码方式1；若c1＜c2，则最优解码顺序为解码方式2。其他特殊情况亦可简化定理1的表述。
对于功率分配子问题的求解过程如下：
在固定接收波束成形矢量w下，令p2＝P-p1，可得到与(3)等价的功率分配子问题如下：
Figure GDA0003644869050000092
若给定可行点P，则问题(6)可转化为如下问题（ 7 ） ：
Figure GDA0003644869050000093
其中，
Figure GDA0003644869050000101
当c1≥c2时，由问题(7)可知p1的最优值
Figure GDA0003644869050000102
在其上界
Figure GDA0003644869050000103
取得。由于该上界为分段函数，需要分成两种情况进行讨论。以
Figure GDA0003644869050000104
为例，此时将
Figure GDA0003644869050000105
回代至问题(6)中可得到一个单变量凸优化问题如下：
Figure GDA0003644869050000106
其中PLB＝φ1(φ2+1)σ2/c1+φ2σ2/c2,PUB＝P1+φ2σ2/c2。利用KKT条件可得问题(9)的最优解为：
Figure GDA0003644869050000107
因此可得问题(6)的一个潜在最优解为：
Figure GDA0003644869050000108
类似地，容易得到问题(6)的另一个潜在最优解为：
Figure GDA0003644869050000109
基于以上分析，问题(6)的最优解为上述两个潜在最优解中具有最大目标函数值的解。当c1＜c2时，利用同样的方法可求得问题(6)的最优解。为了降低计算复杂度，可使用Lambert W函数的近似表达来获得问题(6)的近似最优解，即
Figure GDA0003644869050000111
另外需要指出的是本发明所提出的功率分配方法可结合其他波束成形设计方法进行功率分配和波束成形的联合优化，具体可见下文提供的本发明实施例。
对于波束成形子问题的求解过程如下：
假设原始问题(2)的全局最优解为
Figure GDA0003644869050000112
若
Figure GDA0003644869050000113
已知，则w°理论上可通过求解以下非凸波束成形子问题获得：
Figure GDA0003644869050000114
若忽略问题(14)的
Figure GDA0003644869050000115
约束，则可分别利用特征值分解来最大化J(w)和利用柯西不等式来最大化J(w)的下界J1(w)以得到两个次优的波束成形矢量如下：
Figure GDA0003644869050000116
然而由于
Figure GDA0003644869050000117
约束的存在，获得的次优解
Figure GDA0003644869050000118
可能不是原始问题(2)的可行解。基于功率分配子问题的结果，本发明使用一维搜索法来寻找原始问题(2) 的可行次优解。令
Figure GDA0003644869050000119
则(15)可重写为：
Figure GDA00036448690500001110
其中
Figure GDA00036448690500001111
表示Hermitian矩阵的最大特征值对应的特征向量。
由于
Figure GDA00036448690500001112
实际是未知的，需要对未知的α∈[0,1]进行一维搜索以获得α的最优值α°，从而得到最终的次优功率分配和波束成形方案，具体过程如下：首先给定α∈[0,1]，其对应的接收波束成形矢量为
Figure GDA0003644869050000121
接着将
Figure GDA0003644869050000122
代入至功率分配子问题中并根据定理1判断其最优解码顺序，然后求解相应的最优功率分配
Figure GDA0003644869050000123
同时可得到原始问题(2)的一个可行解
Figure GDA0003644869050000124
及对应的能量效率ηEE(α)，最后原始问题(2)的次优解为
Figure GDA0003644869050000125
其中
Figure GDA0003644869050000126
基于以上分析，本发明提出两种次优的联合优化功率分配和波束成形的方法，第一种是使用基于特征值分解的
Figure GDA0003644869050000127
和最优功率分配来进行一维搜索，称之为次优方案1，其算法流程图详见图2；第二种是使用基于柯西不等式的
Figure GDA0003644869050000128
和次优功率分配来进行一维搜索以降低计算复杂度，称之为次优方案2，其算法流程图详见图3。
下面通过Matlab平台的仿真来验证本发明所提出的联合优化功率分配和波束成形方法的有效性。不妨假设上述系统中用户1的信道条件好于用户2的信道条件，他们的信道平均功率比率为(1/0.3)2。每个用户的毫米波信道路径数量设为8，即L1＝L2＝8，而这些毫米波信道路径中的第一条路径为视距路径，其参数设为， |λ1,1|＝1,|λ2,1|＝0.3,cos(θ1,1)＝-0.7,cos(θ2,1)＝0.5，其余七条路径为非视距路径，其参数设为，{λ1,i}i＝2,...,7服从均值为0且方差为-10dB的复高斯分布，对应的到达角在0到2π之间服从均匀分布。除此之外参数设置为：
N＝32,ξ＝1/0.38,r1＝r2＝1bit/s/Hz,PBB＝200mW,PRF＝160mW,PPS＝40mW,PLNA＝40mW, σ2＝1mW.
图4中对比了本发明所提出的两种次优方案和其他两种基准方案的能效性能，其中基准方案1为使用文献[1]:Joint Tx-Rx Beamforming and Power Allocation for 5GMillimeter-Wave Non-Orthogonal Multiple Access Networks中的基于边界压缩粒子群算法的波束成形方法和本发明所提出的最优功率分配方法来联合优化功率分配和波束成形，基准方案2为使用文献[2]:Energy-Efficient Power Allocation in Uplink mmWaveMassive MIMO with NOMA中的基于码本设计的波束成形方法以及本发明所提出的最优功率分配方法来联合优化功率分配和波束成形。上述方案的计算复杂度从高到低的顺序为：基准方案1、次优方案1、次优方案2、基准方案2。从图中可知，所提出的两种次优方案和基准方案1的能效性能非常相近，且这三种方案的能效性能明显好于基准方案2，其中次优方案1的能效性能最好，次优方案2的能效性能略优于基准方案1的能效性能，基准方案2的能效最差。以上分析结果验证了本发明所提出的功率分配和波束成形方法的有效性，特别是本发明所提出的次优方案2能很好地兼顾能效性能和计算复杂度。
综上所述，本发明提出的方法能够获得有效提高毫米波NOMA上行通信系统的能效的功率分配和波束成形方案，同时方法实现的步骤较为简单，复杂度较低，效果显著。这充分说明了本发明提出的毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形方法的有效性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，其特征在于：步骤如下：
步骤S1：建立基于NOMA的毫米波上行通信系统，该系统中一个装配N个天线的毫米波基站通过上行功率域非正交多址接入协议为两个单天线用户提供服务，其中基站与用户间的信道为毫米波信道，且基站的每个接收天线通过各自的功率放大器和移相器连接到唯一的射频链路上；
步骤S2：在基站考虑两种不同解码顺序解码方式1， 用户1信号先被解码和解码方式2，用户2信号先被解码基础上，建立两用户NOMA毫米波上行通信系统能效最大化问题，在最大功率约束，最小速率约束以及恒定模值约束条件下，通过对优化问题结构分析与数学变换，利用交替迭代算法和数学理论，实现功率分配子问题和波束成形子问题的低复杂度算法设计；功率分配子问题利用优化问题内在结构特点判断解码顺序并利用数学方法获取最优功率分配闭式解，波束形成矢量结合优化子问题数学特征并利用简单的一维搜索获取最优解；通过功率分配闭式解和一维搜索最优波束形成方案，实现较低复杂度算法设计和低系统消耗的资源分配优化；
步骤S3：针对步骤S2中的功率分配子问题，判断最优解码顺序，求解最优功率分配；
步骤S4：针对步骤S2中的波束成形子问题，利用一维搜索法以及步骤S3的结果来获得最终的功率分配和波束成形方案。
2.如权利要求1所述的毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，其特征在于：步骤S2包含以下子步骤：
步骤S2a：基站考虑两种不同的解码顺序，分别称之为解码方式1， 用户1的信号先被解码和解码方式2， 用户2的信号先被解码，令
Figure FDA0003644869040000011
表示解码方式j(j＝1,2)下用户i(i＝1,2)的可达速率如下：
Figure FDA0003644869040000021
其中
Figure FDA0003644869040000022
定义为用户i的波束成形增益，hi表示用户i到基站的信道，w表示波束成形矢量，p1表示用户1的功率，p2表示用户2的功率，σ2表示噪声功率；
联合优化功率分配和波束成形的能效最大化问题建模如下：
Figure FDA0003644869040000023
其中
Figure FDA0003644869040000024
表示解码方式j下的系统能量效率，ξ表示功率放大器系数，PC表示系统静态功率消耗，PC由基带功耗PBB、射频链路功耗PRF、移相器功耗PPS和功率放大器功耗PLNA组成，即PC＝PBB+PRF+NPPS+NPLNA，
Figure FDA0003644869040000025
和
Figure FDA0003644869040000026
分别表示两个用户的最大发射功率约束和最小可达速率约束，ri表示用户i的最小速率，
Figure FDA0003644869040000027
表示接收波束成形矢量的恒定模值约束，N表示基站天线数；
步骤S2b：将步骤S2a中的能效最大化问题(2)分解成固定波束成形的功率分配子问题(3)和固定功率分配的波束成形子问题(4)分别如下：
Figure FDA0003644869040000028
Figure FDA0003644869040000029
3.如权利要求1所述的毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，其特征在于：步骤S3包含以下子步骤：
步骤S3a：对于功率分配子问题的最优解码顺序判断如下：
若c1≥c2,c1P1≥c2P2,r1≤r2，其中ci表示用户i的波束成形增益，Pi表示用户i的功率，取Ψ2内可行点A(a,b)，其中a,b分别表示横纵坐标值，则对应的可行点B(b,a)位于Γ2内，其中Γ2表示用户1可行域和用户2可行域的非重叠部分，Ψ2是Γ2关于坐标轴上y＝x对称的部分，记点A和点B对应的能效分别为ηEE(A)和ηEE(B)，则有：
Figure FDA0003644869040000031
由于a＞b，c1≥c2，显然ηEE(A)≥ηEE(B)，则最优解码顺序为解码方式1；
类似地，若c1＜c2,c1P1≤c2P2,r1≥r2,则最优解码顺序为解码方式2；
步骤S3b：对于功率分配子问题的求解过程如下：
在固定接收波束成形矢量w下，引入辅助变量P＝p1+p2，令p2＝P-p1，得到与问题(3)等价的功率分配子问题如下：
Figure FDA0003644869040000032
若给定可行点P，则问题(6)转化为如下问题(7)：
Figure FDA0003644869040000033
其中，p1的上界
Figure FDA0003644869040000034
以及下界
Figure FDA0003644869040000035
表示为：
Figure FDA0003644869040000036
当c1≥c2时，由问题(7)可知p1的最优值
Figure FDA0003644869040000037
在其上界
Figure FDA0003644869040000038
取得，若
Figure FDA0003644869040000039
将
Figure FDA00036448690400000310
回代至问题(6)中得到一个单变量凸优化问题如下：
Figure FDA0003644869040000041
其中P的下界为PLB＝φ1(φ2+1)σ2/c1+φ2σ2/c2，P的上界为PUB＝P1+φ2σ2/c2，利用KKT条件可得问题(9)的最优解为：
Figure FDA0003644869040000042
其中θ(z1,z2)为定义的函数，z1,z2表示该函数的自变量，e表示自然常数，W(·)表示Lambert W函数，因此得到问题(6)的一个潜在最优解为：
Figure FDA0003644869040000043
类似地，得到问题(6)的另一个潜在最优解为：
Figure FDA0003644869040000044
基于以上分析，问题(6)的最优解为上述两个潜在最优解中具有最大目标函数值的解，当c1＜c2时，利用同样的方法可求得问题(6)的最优解，使用Lambert W函数的近似表达来获得问题(6)的近似最优解，即
Figure FDA0003644869040000045
4.如权利要求1所述的毫米波NOMA上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法，其特征在于：步骤S4包含以下子步骤：
步骤S4a：对于波束成形子问题的求解过程如下：
假设原始问题(2)的全局最优解为
Figure FDA0003644869040000051
即
Figure FDA0003644869040000052
表示用户1的最优功率值，
Figure FDA0003644869040000053
表示用户2的最优功率值，wo表示最优波束成形矢量，若
Figure FDA0003644869040000054
已知，则wo通过求解以下非凸波束成形子问题获得：
Figure FDA0003644869040000055
分别利用特征值分解来最大化J(w)和利用柯西不等式来最大化J(w)的下界J1(w)以得到两个次优的波束成形矢量如下：
Figure FDA0003644869040000056
其中
Figure FDA0003644869040000057
表示利用特征值分解得到的次优波束成形矢量，
Figure FDA0003644869040000058
表示利用柯西不等式得到的次优波束成形矢量，j表示虚数单位；
步骤S4b：为获得最终的次优功率分配和波束成形方案，使用一维搜索法来寻找原始问题(2)的可行次优解，令
Figure FDA0003644869040000059
则(15)重写为：
Figure FDA00036448690400000510
其中
Figure FDA00036448690400000511
表示Hermitian矩阵的最大特征值对应的特征向量；
对未知的α∈[0,1]进行一维搜索以获得α的最优值αo，得到最终的次优功率分配和波束成形方案，具体过程如下：首先给定α∈[0,1]，其对应的接收波束成形矢量为
Figure FDA00036448690400000512
接着将
Figure FDA00036448690400000513
代入至功率分配子问题中并根据定理1判断其最优解码顺序，然后求解相应的最优功率分配
Figure FDA00036448690400000514
同时得到原始问题(2)的一个可行解
Figure FDA0003644869040000061
及对应的能量效率ηEE(α)，最后原始问题(2)的次优解为
Figure FDA0003644869040000062
其中
Figure FDA0003644869040000063
ηEE(α)为问题(2)的目标函数值。
CN202010155166.6A 2020-03-09 2020-03-09 一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法 Active CN111431568B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010155166.6A CN111431568B (zh) 2020-03-09 2020-03-09 一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010155166.6A CN111431568B (zh) 2020-03-09 2020-03-09 一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111431568A CN111431568A (zh) 2020-07-17
CN111431568B true CN111431568B (zh) 2022-10-11

Family

ID=71547665

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010155166.6A Active CN111431568B (zh) 2020-03-09 2020-03-09 一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111431568B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113038510B (zh) * 2021-03-12 2022-11-15 上海海事大学 基于agm不等式变换的swipt与noma系统能量效率最优化方法
CN114614925B (zh) * 2022-03-10 2023-11-24 南京航空航天大学 一种可重构智能面辅助的毫米波非正交多址接入系统中能量效率优化方法
CN115225124A (zh) * 2022-03-29 2022-10-21 华南理工大学 一种无人机辅助noma网络的路径规划和功率分配方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107528624B (zh) * 2017-03-30 2020-09-01 中国矿业大学 一种基于非正交多址接入技术的稳健波束成形的设计方法
CN111585736B (zh) * 2017-05-08 2022-04-19 极光技术咨询有限责任公司 一种基站、用户设备中的用于无线通信的方法和装置
US10797748B2 (en) * 2018-02-21 2020-10-06 Qualcomm Incorporated Pairwise cross correlation sequences for non-orthogonal multiple access wireless communications
CN109922487B (zh) * 2019-03-28 2021-11-19 南京邮电大学 一种下行mimo-noma网络下的资源分配方法
CN110233650B (zh) * 2019-05-09 2020-12-29 中国科学院计算技术研究所 一种mimo-noma系统中功率调整方法及系统
CN110299937B (zh) * 2019-07-24 2023-05-23 南京邮电大学 一种上行mimo-noma无线通信系统波束成形方法
CN110493804B (zh) * 2019-09-23 2020-10-02 北京邮电大学 一种毫米波系统的波束和功率分配方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111431568A (zh) 2020-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111431568B (zh) 一种毫米波noma上行通信系统中联合功率分配和波束成形设计方法
CN111698045B (zh) 一种基于非正交多址接入的毫米波通信系统中能效功率分配方法
CN108234101B (zh) 能效最大化导频信号设计方法及大规模多天线系统
CN111447631A (zh) 基于非正交多址技术的星地联合波束形成和功率分配方法
CN110212959B (zh) 一种毫米波mimo-ofdm通信系统的混合预编码能效优化方法
CN110299937B (zh) 一种上行mimo-noma无线通信系统波束成形方法
CN110149127B (zh) 一种基于noma技术的d2d通信系统预编码向量优化方法
CN104917714B (zh) 降低大规模mimo‑ofdm下行链路功峰均比的方法
CN111726156A (zh) 一种基于noma的资源分配方法与装置
Zhang et al. Near-optimal design for hybrid beamforming in mmWave massive multi-user MIMO systems
CN113825159B (zh) 基于智能反射面的无线携能通信系统鲁棒资源分配方法
Sindhwani et al. Performance analysis of particle swarm optimization and genetic algorithm in MIMO systems
CN109905917B (zh) 基于无线携能的noma通信系统中无线资源分配方法
Zhang et al. Power allocation algorithms for stable successive interference cancellation in millimeter wave NOMA systems
CN109067446B (zh) 一种多天线多用户大规模天线的混合预编码方法
Ullah et al. Spectral efficiency of multiuser massive mimo-ofdm thz wireless systems with hybrid beamforming under inter-carrier interference
Abdulateef et al. Performance analyses of channel estimation and precoding for massive MIMO downlink in the TDD system
CN107659348B (zh) 一种基于slnr和thp混合自适应预编码设计方法
CN111917444B (zh) 一种适用于毫米波mimo-noma系统的资源分配方法
CN117498900A (zh) 去蜂窝大规模mimo通感一体化系统的资源分配装置及方法
CN111740766A (zh) 一种基于码本的波束设计方法与装置
CN110149133B (zh) 一种基于波束空间的大规模上行传输方法
CN109587088B (zh) 一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法
Zhong et al. A novel 3D beam training strategy for mmWave UAV communications
CN104821840B (zh) 一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant