CN112583453A - 多波束leo卫星通信系统下行noma功率分配方法 - Google Patents

多波束leo卫星通信系统下行noma功率分配方法 Download PDF

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胡树楷
曹山
王昕�
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Abstract

本发明公开了一种多波束LEO卫星通信系统中下行NOMA功率分配方法，先构建多波束LEO卫星下行和速率
Figure DDA0002836692500000011
并确定其约束条件
Figure DDA0002836692500000012
其中
Figure DDA0002836692500000013
表示波束i中第k个用户的速率，
Figure DDA0002836692500000014
表示第i个波束的第j个资源是否分配给该波束的第k个用户，即
Figure DDA0002836692500000015
表示第i个波束的第j个资源分配给该波束的第k个用户，
Figure DDA0002836692500000016
表示第i个波束的第j个资源未分配给该波束的第k个用户，Pmax表示卫星下行总功率，
Figure DDA0002836692500000017
表示波束i中第k个用户的功率，Rmin表示用户最小接收速率需求；再通过遗传算法求得f(P)最大的功率分配方案；最后根据求得的功率分配方案，配置多波束LEO卫星通信系统中所有用户的功率值，同时将用户接入相应区域并分配相应时频资源。本发明能够提高系统的下行和速率以及频谱利用率，使得系统获得最大吞吐量。

Description

多波束LEO卫星通信系统下行NOMA功率分配方法
技术领域
本发明涉及卫星通信技术领域，具体是一种多波束LEO卫星通信系统中下行NOMA功率分配方法。
背景技术
随着无线通信业务的日益增长以及用户接入需求的不断增加，多波束LEO卫星通信系统以其广覆盖、大接入、高频谱利用率的优点，得到学术界和工业界越来越多的关注。相比于MEO和GEO，LEO卫星通信系统具有更低的时延和功耗，应用更为广泛的。对于LEO卫星来说，如何有效地分配星上有限的功率以保证通信质量，一直是卫星通信领域的热门话题。
然而，信号从卫星发往用户时，会经历严重的同频干扰。一方面，因为波束内不同用户使用了相同的时频资源块；另一方面，在多色频率复用系统(参照图1)中，不同波束间可能采用相同颜色的频率资源，使得用户接收到期望信号的同时，也有大量干扰。
作为5G关键技术之一，非正交多址接入(NOMA)能够让不同的用户共享相同的频率资源块，打破了系统的频率瓶颈，有效增加了系统的吞吐量和接入用户数；与此同时，干扰消除接收机(SIC)在NOMA系统的运用，可以消除波束内的部分干扰，NOMA链路原理图如图2所示。因此，NOMA技术的提出与应用，有效减少了干扰，提升了用户接收信号的信噪比，增加了系统的吞吐量。
功率分配是NOMA系统中的关键一步，直接决定了系统的吞吐量。在传统多波束LEO卫星通信系统的下行NOMA功率分配问题中，信号经过信道从卫星到用户，只考虑了波束内干扰，缺乏对整个多波束LEO卫星通信系统的清晰把握，从而导致资源分配方案存在很多不足，与现实场景相差较大。
发明内容
针对现有多波束LEO卫星通信系统下行NOMA功率分配中存在的不足之处，本发明提供一种联合考虑波束间干扰和波束内干扰的多波束LEO卫星通信系统下行NOMA功率分配方法，使得系统获得最大吞吐量。
本发明保护一种多波束LEO卫星通信系统中下行NOMA功率分配方法，先构建多波束LEO卫星下行和速率
Figure BDA0002836692480000021
并确定其约束条件
Figure BDA0002836692480000022
其中
Figure BDA0002836692480000023
表示波束i中第k个用户的速率，
Figure BDA0002836692480000024
表示第i个波束的第j个资源是否分配给该波束的第k个用户，即
Figure BDA0002836692480000025
表示第i个波束的第j个资源分配给该波束的第k个用户，
Figure BDA0002836692480000026
表示第i个波束的第j个资源未分配给该波束的第k个用户，Pmax表示卫星下行总功率，
Figure BDA0002836692480000027
表示波束i中第k个用户的功率，Rmin表示用户最小接收速率需求；再通过遗传算法求得f(P)最大的功率分配方案；最后根据求得的功率分配方案，配置多波束LEO卫星通信系统中所有用户的功率值，同时将用户接入相应区域并分配相应时频资源。
进一步的，通过遗传算法求得f(P)最大的功率分配方案包括以下步骤：
步骤1，初始化系统参数，包括波束集合A＝{a1,a2,...,aI}、每个波束包含的时频率资源块B＝{b1,b2,...,bJ}、每个波束的用户集合U＝{U1,U2,...,UK}；
步骤2，获取当前多波束LEO卫星覆盖区域内已接入的所有用户信道状态信息；
步骤3，根据波束内用户的信道状态信息强弱分配初始功率，计算卫星下行和速率；
步骤4，将所有用户的初始分配功率进行二进制编码，作为初始化种群的个体；
步骤5，每个个体经过交叉、变异和选择，再次计算卫星下行和速率，找到下行和速率最大的功率分配个体，并将其送入下一次迭代计算中；经过多次迭代计算，得到下行和速率最大的功率分配个体。
本发明还保护一种基于上述下行NOMA功率分配方法的多波束LEO卫星移动通信系统。
本发明结合NOMA与SIC技术，采用遗传算法对多波束LEO卫星通信系统下的用户进行功率分配，联合考虑波束间干扰核波束内干扰，消除了部分波束内干扰，能够提高系统的下行和速率以及频谱利用率，使得系统获得最大吞吐量。
附图说明
图1为多色频率复用系统示意图；
图2为NOMA链路原理图；
图3为本发明功率分配方法流程图；
图4为遗传算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。本发明的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
实施例1
为最大化系统吞吐量建立优化函数，本发明给出的优化目标为卫星下行和速率
Figure BDA0002836692480000031
约束条件为
Figure BDA0002836692480000032
其中
Figure BDA0002836692480000033
表示波束i中第k个用户的速率，
Figure BDA0002836692480000034
表示第i个波束的第j个资源是否分配给该波束的第k个用户，即
Figure BDA0002836692480000035
表示第i个波束的第j个资源分配给该波束的第k个用户，
Figure BDA0002836692480000036
表示第i个波束的第j个资源未分配给该波束的第k个用户，Pmax表示卫星下行总功率，
Figure BDA0002836692480000037
表示波束i中第k个用户的功率，Rmin表示用户最小接收速率需求。
计算卫星下行和速率，需要知晓波束i中第k个用户的速率
Figure BDA0002836692480000038
将卫星第i个波束的第j个时频资源块发送给所有用户信号的叠加编码表示为
Figure BDA0002836692480000041
其中
Figure BDA0002836692480000042
表示波束i中第k个用户的功率，
Figure BDA0002836692480000043
表示波束i中发送给第k个用户的信号；那么第k个用户接收到的信号表示为
Figure BDA0002836692480000044
其中
Figure BDA0002836692480000045
表示第k个用户的期望信号，
Figure BDA0002836692480000046
表示波束内干扰，
Figure BDA0002836692480000047
表示波束间干扰，
Figure BDA0002836692480000048
表示均值为0，方差为σ2高斯白噪声。
考虑到接收机设计的复杂度，多波束LEO卫星通信系统的每个波束中同一时频资源块最多分配给两个用户，相邻波束不采用相同颜色，分配给所有用户的功率之和不大于卫星的下行总功率，因此，波束i中第k个用户的速率
Figure BDA00028366924800000412
以每个波束中同一时频资源块分配给两个用户计算。
不失一般性，假设信道增益
Figure BDA0002836692480000049
结合香农公式，波束i中用户Ui,1和用户Ui,2的速率可分别表示为
Figure BDA00028366924800000410
值得注意的是，
Figure BDA00028366924800000411
也就是说这里的速率计算同时考虑了波束间干扰和波束内干扰。
基于上述优化目标，本发明公开的多波束LEO卫星通信系统中下行NOMA功率分配方法，如图3所示，包括以下步骤：
步骤1，初始化系统参数，包括波束集合A＝{a1,a2,...,aI}、每个波束包含的时频率资源块B＝{b1,b2,...,bJ}、每个波束的用户集合U＝{U1,U2,...,UK}；
步骤2，获取当前多波束LEO卫星覆盖区域内已接入的所有用户信道状态信息；
步骤3，根据波束内用户的信道状态信息强弱分配初始功率，计算卫星下行和速率；
步骤4，将所有用户的初始分配功率进行二进制编码，作为初始化种群的个体；
步骤5，每个个体经过交叉、变异和选择，再次计算卫星下行和速率，找到下行和速率最大的功率分配个体，并将其送入下一次迭代计算中；经过多次迭代计算，得到下行和速率最大的功率分配个体，即最佳功率分配方案；
步骤6，根据最佳功率分配方案，配置多波束LEO卫星通信系统中所有用户的功率值，同时将用户接入相应区域并分配相应时频资源。
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，其流程图如图4所示。遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索，其中选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。此算法属于现有技术，在此不再赘述。
显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域及相关领域的普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

Claims (3)

1.一种多波束LEO卫星通信系统中下行NOMA功率分配方法，其特征在于，先构建多波束LEO卫星下行和速率
Figure FDA0002836692470000011
并确定其约束条件
Figure FDA0002836692470000012
其中
Figure FDA0002836692470000013
表示波束i中第k个用户的速率，
Figure FDA0002836692470000014
表示第i个波束的第j个资源是否分配给该波束的第k个用户，即
Figure FDA0002836692470000015
表示第i个波束的第j个资源分配给该波束的第k个用户，
Figure FDA0002836692470000016
表示第i个波束的第j个资源未分配给该波束的第k个用户，Pmax表示卫星下行总功率，
Figure FDA0002836692470000017
表示波束i中第k个用户的功率，Rmin表示用户最小接收速率需求；再通过遗传算法求得f(P)最大的功率分配方案；最后根据求得的功率分配方案，配置多波束LEO卫星通信系统中所有用户的功率值，同时将用户接入相应区域并分配相应时频资源。
2.根据权利要求1所述的多波束LEO卫星通信系统中下行NOMA功率分配方法，其特征在于，通过遗传算法求得f(P)最大的功率分配方案包括以下步骤：
步骤1，初始化系统参数，包括波束集合A＝{a1,a2,...,aI}、每个波束包含的时频率资源块B＝{b1,b2,...,bJ}、每个波束的用户集合U＝{U1,U2,...,UK}；
步骤2，获取当前多波束LEO卫星覆盖区域内已接入的所有用户信道状态信息；
步骤3，根据波束内用户的信道状态信息强弱分配初始功率，计算卫星下行和速率；
步骤4，将所有用户的初始分配功率进行二进制编码，作为初始化种群的个体；
步骤5，每个个体经过交叉、变异和选择，再次计算卫星下行和速率，找到下行和速率最大的功率分配个体，并将其送入下一次迭代计算中；经过多次迭代计算，得到下行和速率最大的功率分配个体。
3.一种基于权利要求1或2所述下行NOMA功率分配方法的多波束LEO卫星移动通信系统。
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