CN111917444A - 一种适用于毫米波mimo-noma系统的资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于毫米波MIMO‑NOMA系统的资源分配方法，获取基站到所有用户端之间的信道状态信息；根据信道状态信息将所有用户分为M组；根据每组内用户的解码顺序随机生成功率分配矩阵；根据功率分配矩阵计算每个用户的信漏噪比，以最大化所有用户中的最小信漏噪比值为目标函数，优化功率分配矩阵，得到最优功率分配矩阵；根据最优功率分配矩阵为每个用户分配发射功率；本发明适用于毫米波MIMO‑NOMA系统，通过考虑用户分组后再完成功率分配，以提升用户的信漏噪比(SLNR)最小值为目标，可以提高用户公平性，运用凸优化设计最优功率分配矩阵，在尽量控制能耗前提下，提高了算法的性能，将优化问题解耦，减小了计算复杂度。

Description

一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法。

背景技术

随着智能终端普及和新移动业务需求的持续增长，现有的正交多址接入(OMA)技术己经无法满足未来的需求，NOMA与MIMO的结合能够进一步提升无线通信系统的系统容量，将为5G高频谱效率的目标提供强有力的保障。

在mmWaveOMA系统中，由于硬件约束的问题，射频链的数量会远远小于天线的数量。同一个时频资源块中能够服务的用户数不能大于射频链的数量，因此在毫米波系统中，同一时频资源块能接入的用户数量是有限的。

然而在NOMA系统中，基站可以在一个资源块中同时服务多个用户。并且毫米波波束窄、方向性好，落在同一个波束中的用户归一化信道相关性极高，有利于NOMA技术的运用。因此，将毫米波和MIMO-NOMA技术相结合，能显著提升系统频谱效率。

但是与OMA相比，NOMA系统的接收机设计要复杂很多，NOMA的本质就是通过接收机设计的复杂度来换取更高的频谱效率，进而导致适用于NOMA系统的一些已有的计算方法复杂度较高。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，在能耗控制的前提下，提高系统的频谱效率，并且降低方法的复杂度。

本发明采用以下技术方案：一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，包括以下步骤：

S1：获取基站到所有用户端之间的信道状态信息；

S2：根据信道状态信息将所有用户分为M组；其中，M为大于等于1的整数；

S3：根据每组内用户的解码顺序随机生成功率分配矩阵；

S4：根据功率分配矩阵计算每个用户的信漏噪比，以最大化所有用户中的最小信漏噪比值为目标函数，优化功率分配矩阵，得到最优功率分配矩阵；

S5：根据最优功率分配矩阵为每个用户分配发射功率。

进一步地，将所有用户分为M组的具体步骤为：

S2.1：从所有用户中随机选择M个用户作为每组用户的代表用户；

S2.2：根据用户归一化信道相关性值，将剩余的用户分别分配到每个代表用户所在的M组中；

S2.3：更新每个组的代表用户，并将更新后除代表用户以外的其它用户重新分配到更新后的每个代表用户所在的M组中；

S2.4：继续更新每个组的代表用户，并对每组内的其它用户重新分配，直至每个组的代表用户均无变化，完成用户的分组。

进一步地，更新每组代表用户的具体步骤为：

S2.3.1：计算每个组的代表用户与该组外所有用户之间归一化信道相关性值的总和；

S2.3.2：选择该组内与该组外所有用户之间归一化信道相关性值的总和的最小值对应的用户，作为更新后该组的代表用户。

进一步地，更新每个组的代表用户时，当出现代表用户有变化的组时：

S2.4.1：将更新后除代表用户以外的其它用户重新分配到更新后的每个代表用户所在的M组中；

S2.4.2：继续更新每个组的代表用户，直至每个组的代表用户均无变化，完成用户的分组。

进一步地，归一化信道相关性值的计算方法为：

其中，D_b,q为用户b与用户q之间的归一化信道相关性值，h_b为基站到用户b间的信道矢量，h_q为基站到用户q间的信道矢量。

进一步地，每组内用户的解码顺序为：

其中，h_m,n是基站和第m组中第n个用户之间的信道矢量，w_m为波束赋形矩阵中第m列的矢量，

表示第m组用户集中用户的总个数。

进一步地，目标函数为：

其中，p_m,n表示第m组第n个用户的传输功率，ζ_m,n是第m组第n个用户的信漏噪比，σ²为方差，P为基站的最大发射功率，N_s为数据流数。

本发明的有益效果是：本发明适用于毫米波MIMO-NOMA系统，通过考虑用户分组后再完成功率分配，以提升用户的信漏噪比(SLNR)最小值为目标，可以提高用户公平性，运用凸优化设计最优功率分配矩阵，在尽量控制能耗前提下，提高了算法的性能，将优化问题解耦，减小了计算复杂度。

附图说明

图1为本发明一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法的应用环境图；

图2为本发明实施例的流程图；

图3为本发明验证实施例中多种方法的频谱效率比较图；

图4为本发明验证实施例中不同的资源分配方案所实现的能量效率随信噪比的变化情况图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

如图1所示，为本发明一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法的应用环境图，该图表示的是毫米波MIMO-NOMA系统多用户下行链路通信传输过程。在该系统中，BS端安装M个RF链路驱动N根发射天线，同时为K个单天线用户提供服务，满足K＞M。为了获得更高的复用增益，假设数据流数等于RF链数，N_s＝M，N_s为数据流数。

在本发明实施例中，如图2所示，一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法包括以下步骤：

S1：获取基站到所有用户端之间的信道状态信息；S2：根据信道状态信息将所有用户分为M组；其中，M为大于等于1的整数；S3：根据每组内用户的解码顺序随机生成功率分配矩阵；S4：根据功率分配矩阵计算每个用户的信漏噪比，以最大化所有用户中的最小信漏噪比值为目标函数，优化功率分配矩阵，得到最优功率分配矩阵；S5：根据最优功率分配矩阵为每个用户分配发射功率。

本发明适用于毫米波MIMO-NOMA系统，通过考虑用户分组后再完成功率分配，以提升用户的信漏噪比(SLNR)最小值为目标，可以提高用户公平性，运用凸优化设计最优功率分配矩阵，在尽量控制能耗前提下，提高了算法的性能，将优化问题解耦，减小了计算复杂度。

具体的，K个用户首先被调度分为M个组，并且每个组对应于独立的数据流。同一组用户可以执行NOMA和实现SIC(连续干扰消除)，而来自不同组用户的信号被视为干扰。第m组的用户集表示为

表示第m组用户集中用户的总个数。因为M个RF链最多能支持M个数据流，所以每个组中至少应该有一个用户来避免RF资源的闲置，即

以广泛使用的Saleh Valenzuela信道为例，第m组中的第n个用户接收到的信号可以表示为：

其中，h_m,n是BS(基站)和第m组中第n个用户之间的信道矢量(该信道矢量的维度是N*1)，W是波束赋形矩阵，W＝[w₁,w₂,...,w_M]，w_M是波束赋形矩阵的第M列的矢量。P是维度是M×K的功率分配矩阵，P＝diag{p₁,p₂,...,p_M}，

表示第m组第

个用户的传输功率，s是传输信号矢量，其维度为K*1，

表示基站向第M组的第

个用户发送的传输信息，满足E(ss^T)＝I_K，E(ss^T)是数学期望，I_K为K阶单位矩阵，n_m,n是基站和第m组中第n个用户之间的信道噪声，服从独立同分布的高斯分布，其均值为0、方差为σ²。

在本发明实施例中，根据所述毫米波MIMO-NOMA系统的信道状态信息，得出信道矢量：

其中，

和

分别是第m组中第n个用户的信道响应向量的第l个多径分量(MPC)的复系数和离开角(AOD)的余弦值，

L_m,n是多径分量的数目，N是基站的天线数。

本发明中公开了一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，在波束赋形矢量基础上，根据用户归一化信道相关性完成用户分组，将解码顺序设置为有效信道增益的递减顺序，进而基于凸优化求解得到最优的功率分配矩阵。信息数据传输开始，发送信号经过波束赋形处理，然后N根天线同时将信号送到无线信道，同时为K个单天线用户提供服务。

本发明方案具体为在波束赋形矢量基础上，根据用户归一化信道相关性强度完成用户分组，将解码顺序设置为用户的有效信道增益的递减顺序，将二次规划问题转化为几何规划问题，找到具有辅助正实变量t的凸问题，利用拉格朗日乘子法解得最优的t和功率分配矩阵，此时的功率分配矩阵就是最优功率分配矩阵。

波束赋形矢量通过以下步骤得出：

每个波束赋形矢量的方向被预处理。假设基站将形成M个相互正交的波束用于NOMA传输，这些波束是在传输之前被预先定义且基站和用户都已知的。此时正交的波束赋形矢量表示为：

其中，a(·)为转向矢量，a(θ)＝[e^jπ0θ,e^jπ1θ,e^jπ2θ,…,e^jπ(N-1)θ]^T，θ为是AOD/AOA的偏位角，j为虚数符号，τ为服从均匀分布的随机变量，满足τ∈[-1,1]。

在本发明的一个实施例中，根据信道状态信息将所有用户分为M组具体为：

S2.1：从所有用户中随机选择M个用户作为每组用户的代表用户，即{Ω₁},{Ω₂},...,{Ω_M}，每个代表用户形成一个组。以用户归一化信道相关性强度为指标，采用K均值聚类算法实现用户分组。

S2.2：根据用户归一化信道相关性值，将剩余的用户分别分配到每个代表用户所在的M组中。具体的，计算剩余的每个用户分别与这M个代表用户之间的归一化信道相关性值，选择归一化信道相关性值最高(说明其与该代表用户的相关性大)的代表用户，将其分配到该代表用户的所在的组中。

具体的，归一化信道相关性值的计算方法为：

其中，D_b,q为用户b与用户q之间的归一化信道相关性值，h_b为基站到用户b间的信道矢量，h_q为基站到用户q间的信道矢量。

S2.3：更新每个组的代表用户，将每个组的代表用户更新为与其他组(即其他所有组)相关性最低的用户，进一步降低不同组之间信道的相关性。

S2.3.1：计算每个组的用户与该组外所有用户之间归一化信道相关性值的总和；

S2.3.2：选择该组内与该组外所有用户之间归一化信道相关性值的总和的最小值对应的用户，作为更新后该组的代表用户。

例如，用户z与其他组的归一化信道相关性值定义为该用户与其他组的用户之间的归一化信道相关性值的总和，即为

为用户z与其他组的用户之间的归一化信道相关性值的总和，

表示包含用户z的组，D_z,d为用户z与用户d之间的归一化信道相关性值。则第m组的内容被更新为

表示第m组的用户集。

然后，采用上述相同的方法，将更新后的除代表用户以外的其他用户重新分配到更新后的每个代表用户所在的M组中。

S2.4：再继续更新每个组的代表用户，并对每组内的其他用户重新分配，直至每个组的代表用户均无变化，停止迭代，完成用户的分组。

在本实施例中，在更新每个组的代表用户时，当出现代表用户有变化的组时：

S2.4.1：将更新后的除代表用户以外的其他用户重新分配到更新后的每个代表用户所在的M组中；

S2.4.2：继续更新每个组的代表用户，直至每个组的代表用户均无变化，完成用户的分组。

关于每组用户内的解码顺序，在NOMA下行链路中，在接收端用户实现SIC。解码的最佳顺序是用户的有效信道增益的递减顺序

H是共轭转置，1≤m≤M，h_m,n是基站和第m组中第n个用户之间的信道矢量。假设第m组的第n个用户可以解码s_m,c，

c为解码顺序，表示该用户是第m组的第c个解码的用户，第m组的第n个用户解码后将其从接收信号中删除。

通过上述内容分析，第m组中的第n个用户的SINR可以写成：

其中，η_m,n为第m组第n个用户的信干噪比；

第m组中的第n个用户的可达速率为：

R_m,n＝log₂(1+η_m,n)，

则系统的频谱效率为：

在初始的波束赋形矢量w_m基础上，通过最优辅助正实变量t^*(即正实数变量)和最优传输功率

得出最优功率分配矩阵P^*，其中，

功率分配算法的具体过程为：

设定目标函数：

即：

式中，ζ_m,n是第m组第n个用户的信漏噪比，由于

为已知值，满足条件d(3)，所以在优化过程中，移除约束d(3)。

优化问题转化为：

为得到最优功率分配矩阵P^*，先做以下推导。

将用户最小ζ_min所分配的功率最大化，使得BS处的功率预算得到满足，即：

此时，功率分配问题是二次规划问题，可以转化为几何规划问题。因此，优化问题可以被重新形成为具有辅助正实变量t的凸问题，即：

构造拉格朗日函数为：

其中，λ₁,λ₂,λ₃,λ₄均为拉格朗日乘子。

根据KKK条件方法可得：

再根据拉格朗日乘子法可解得：

进而可得出：

则最优功率分配矩阵

最后，根据得到最优功率分配矩阵，为每个用户分配对应的发射功率，可以使得在控制能耗前提下，提高基站传输性能。

验证实施例：

对于本发明实施例的MIMO-NOMA系统，相应的频谱效率为

其中，

σ²表示方差，p_m,n是第m组中第n个用户的传输功率。能量效率

是频谱效率与总功耗之间的比率，即：

其中，P是基站的最大发射功率，P_RF是每个RF链消耗的功率，P_S是移位器的功耗，N_S是移位器的数量，其中，全数字MIMO结构的N_S＝0，混合结构的N_S＝MN。在本实施例中，P＝1W，P_RF＝260mW，P_S＝2mW。

本实施例中通过Matlab仿真来验证所提出的方法的频谱效率和能量效率与其他方频谱效率和能量效率的优势。

该实施例采用几何的Saleh-Valenzuela窄带群簇信道模型，设定信道群簇数为2，所有用户的信道响应向量的多径分量总数为4，到达角和离开角服从[0,2π]上的均匀分布。基站配备64根发送天线，同时为6个单天线用户提供服务。射频链的数目都为2，数据流数目为2。

该模型中各参数具体值如表1所述。

表1实施例中的参数赋值

N	64
		K	6
M	2
		N<sub>s</sub>	2
L	4
		P	1

在仿真中，考虑了以下四种典型的毫米波MIMO方案进行比较：(1)“全数字MIMO”，其中，每个天线通过迫零预编码连接到一个射频链上；(2)“提出的算法”是一种联合方法，包括用户分簇和功率分配；(3)“提出的算法(无组间干扰)”是所提出的无组间干扰的方法；(4)OMA系统下的算法：对应于全连接HBF结构的mmWave NOMA的方法，用户被分配到M组，同一组中的用户执行频分多址(FDMA)。

图3表示不同的资源分配方案所实现的频谱效率随着信噪比的变化情况。从图中可以看出，本发明所提出的方法比OMA系统下的算法的频谱利用率更高，这得益于它可以在每一波束中为多个用户服务。此外，本发明所提出的MIMO-NOMA方案的性能非常接近理想条件下的性能，表明该方法能够有效地降低干扰。

然而，如图4所示，表示不同的资源分配方案所实现的能量效率随着信噪比的变化情况，从图中可以看出，本发明的方法优于其他的方案，特别是其能量效率优于全数字MIMO。

通过验证实施例的仿真结果显示，本发明的资源分配方法的频谱效率和能量效率远高于MIMO-OMA系统的频谱效率。

本发明基于波束赋形矢量，根据用户归一化信道相关性强度完成用户分组，设置最佳解码顺序，将优化目标设置为最大化用户SLNR(信漏噪比)的最小值，将二次规划问题转化为几何规划问题，找到具有辅助正实变量t的凸问题，利用拉格朗日乘子法解得最优的t和功率分配矩阵，此时的功率分配矩阵是优化目标下最优的功率分配矩阵。本发明在控制系统能耗的基础上，将优化问题解耦，降低了算法计算复杂度，同时提高了系统频谱效率。

Claims (7)

1.一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取基站到所有用户端之间的信道状态信息；

S2：根据所述信道状态信息将所有用户分为M组；其中，M为大于等于1的整数；

S3：根据每组内用户的解码顺序随机生成功率分配矩阵；

S4：根据所述功率分配矩阵计算每个用户的信漏噪比，以最大化所有用户中的最小信漏噪比值为目标函数，优化所述功率分配矩阵，得到最优功率分配矩阵；

S5：根据所述最优功率分配矩阵为每个用户分配发射功率。

2.如权利要求1所述的一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，将所有用户分为M组的具体步骤为：

S2.1：从所有用户中随机选择M个用户作为每组用户的代表用户；

S2.2：根据用户归一化信道相关性值，将剩余的用户分别分配到每个所述代表用户所在的M组中；

S2.3：更新每个组的代表用户，并将更新后除代表用户以外的其它用户重新分配到更新后的每个所述代表用户所在的M组中；

S2.4：继续更新每个组的代表用户，并对每组内的其它用户重新分配，直至每个组的代表用户均无变化，完成用户的分组。

3.如权利要求2所述的一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，更新每组代表用户的具体步骤为：

S2.3.1：计算每个组的代表用户与该组外所有用户之间归一化信道相关性值的总和；

S2.3.2：选择该组内与该组外所有用户之间归一化信道相关性值的总和的最小值对应的用户，作为更新后该组的代表用户。

4.如权利要求2或3所述的一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，更新每个组的代表用户时，当出现代表用户有变化的组时：

S2.4.1：将更新后除代表用户以外的其它用户重新分配到更新后的每个所述代表用户所在的M组中；

S2.4.2：继续更新每个组的代表用户，直至每个组的代表用户均无变化，完成用户的分组。

5.如权利要求1所述的一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，所述归一化信道相关性值的计算方法为：

其中，D_b,q为用户b与用户q之间的归一化信道相关性值，h_b为基站到用户b间的信道矢量，h_q为基站到用户q间的信道矢量。

6.如权利要求1或5所述的一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，每组内用户的解码顺序为：

其中，h_m,n是基站和第m组中第n个用户之间的信道矢量，w_m为波束赋形矩阵中第m列的矢量，

表示第m组用户集中用户的总个数。

7.如权利要求1所述的一种适用于毫米波MIMO-NOMA系统的资源分配方法，其特征在于，所述目标函数为：

其中，p_m,n表示第m组第n个用户的传输功率，ζ_m,n是第m组第n个用户的信漏噪比，σ²为方差，P为基站的最大发射功率，N_s为数据流数。

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