CN113056015B - 非理想信道状态信息下noma下行系统的功率分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法。包括如下步骤：获取系统中所有用户的信道状态信息和子载波，根据所有用户的信道状态信息和子载波对所有用户按照子载波进行分组；获取系统的信道增益误差，根据用户的信道状态信息和信道增益误差计算每个强用户的初始功率分配因子，采用差分凸优化方法获得每个用户的功率分配因子；获取每个子载波的注水功率，获得每个用户的当前分配功率，并对每个用户的当前分配功率进行更新，获得每个用户的实际分配功率。本发明与现行的非正交多址性能优化方案相比考虑了非理想CSI的影响，采用中断概率的方式衡量弱用户QoS需求，同时在保证系统总吞吐量的前提下，使得用户公平性有较大提升。

Description

非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法。
背景技术
非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)技术被认为是5G和后5G时代十分具有应用前景的多址接入方式。其中，功率域NOMA技术由于较低的实现复杂度和高兼容性特点，受到了广泛的关注。功率域NOMA的基本思想是在发送端利用叠加编码给不同用户信号分配不同大小的功率，同时在接收端采用串行干扰消除(SuccessiveInterference Cancellation，SIC)技术消除用户间干扰并检测出多用户信息。
在下行NOMA系统中如何进行用户分组复用，以及用户之间的功率分配成为了性能优化的首要问题。研究表明，信道状态信息(Channel State Information,CSI)，对于NOMA方案的优化以及设计有着重大的意义。现有的NOMA方案大多基于理想CSI的假设，然而在现实中，一味地提高CSI的估计精度而发送的长导频信号会带来巨大的系统开销，尤其是在用户数量较大的无线网络中，极大的降低了频谱效率以及能量效率，严重影响NOMA系统的性能。在导频传输资源的限制下，系统很难得到理想的CSI。随着5G时代的发展，高移动性以及大规模接入的情境下，对移动服务的需求越来越高，理想的CSI越来越难以实现。而非理想CSI不可避免地对NOMA系统性能产生负面影响。在这样的现状下，研究非理想CSI下的NOMA性能优化问题有着重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于一种非理想信道状态信息下的非正交多址系统性能优化方法，用以解决现有技术中的非理想信道状态信息导致用户公平性下降等问题。
为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：
1、非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：获取系统中所有用户的信道状态信息和所有子载波，根据所有用户的信道状态信息和子载波对所有用户按照子载波进行分组，获得每个子载波与用户的对应关系，以及每个子载波上的强用户和弱用户；
步骤2：获取系统的信道增益误差，根据用户的信道状态信息和信道增益误差计算每个强用户的初始功率分配因子，采用差分凸优化方法对每个强用户的初始功率分配因子进行迭代，迭代结束后，获得每个强用户的功率分配因子和每个弱用户的功率分配因子；
步骤3：获取每个子载波的注水功率，根据每个子载波的注水功率、每个强用户的功率分配因子和每个弱用户的功率分配因子获得每个用户的当前分配功率，并对每个用户的当前分配功率进行更新，获得每个用户的实际分配功率；
步骤3.1：将每个子载波上的最大的用户的信道增益作为该子载波的增益，根据每个子载波的增益对子载波进行注水，得到每个子载波的注水功率，根据注水功率对子载波进行降序排列；
步骤3.2：根据每个子载波的注水功率和每个子载波上每个用户的功率分配因子，获得每个用户的当前分配功率；
步骤3.3：计算当前第n个子载波上弱用户的吞吐量并判断，n∈[1,N]，N为子载波的总数，若当前第n个子载波上弱用户的吞吐量大于最小吞吐量，则更新该子载波上每个用户的当前分配功率并对排序在该子载波前的所有子载波上的用户的当前分配功率进行等比例缩减，令n＝n-1，返回步骤3.3；
若当前第n个子载波上弱用户的吞吐量小于等于最小吞吐量，则终止迭代，将此时所有子载波上每个用户的当前分配功率作为实际分配功率。
进一步的，步骤2中采用式Ⅰ计算每个强用户的初始功率分配因子：
Figure BDA0002978048570000031
其中，an表示子载波n中强用户的初始功率分配因子，Pn为n个子载波平均分得的功率，
Figure BDA0002978048570000032
表示信道估计误差的方差，
Figure BDA0002978048570000033
表示高斯白噪声功率，Rmin表示用户最小吞吐量约束，ε表示用户中断概率。
进一步的，步骤1包括如下子步骤：
步骤1.1：获取系统中所有用户的信道状态信息和所有子载波，将各个用户在子载波上的信道状态信息初始化为信道增益矩阵，将信道增益矩阵中每一个子载波上所有用户的信道增益替换为每个用户占该子载波信道增益和的比例，得到等效信道增益矩阵。
步骤1.2：选出所有用户等效增益最大的子载波，其中，对于任意一个用户，选出该用户在等效信道增益矩阵中的等效增益最大的子载波；
步骤1.3：统计出每个子载波被选择的次数，获取被选择的次数超过子载波复用用户数m的子载波；按照等效增益的大小，为被选择的次数超过子载波复用用户数m的每个子载波分配等效增益最大的m个用户，将其他用户在该子载波上的等效增益修正为0；
步骤1.4：返回步骤1.2且步骤1.3中被分配过的用户则不继续返回，至所有子载波都被分配了m个用户后，停止循环。
更进一步的，所述的每个子载波最大复用数m＝2。
进一步的，步骤3.2中采用式Ⅱ来计算每个子载波的注水功率：
pn＝1/(λln 2)-1/Hn 式Ⅱ
其中，λ表示拉格朗日算子，Hn指子载波n上的等效信道增益。
更进一步的，步骤3.3中采用式Ⅲ来计算弱用户的吞吐量Rw：
Figure BDA0002978048570000041
其中，ρ是引入额外信道误差的系数，
Figure BDA0002978048570000042
表示高斯白噪声功率，
Figure BDA0002978048570000043
弱用户的信道增益，pi,n表示用户i的当前分配功率，
Figure BDA0002978048570000044
表示用户i的信道增益，
Figure BDA0002978048570000045
表示信道估计误差的方差。
本发明与现有技术相比具有以下技术特点：
(1)本发明通过提出一种基于贪婪准则的下行NOMA系统用户分组算法。利用等效估计信道增益矩阵，通过在同一子载波上复用等效信道增益最好的用户组，有效提高了系统的总吞吐量。
(2)本发明通过中断概率衡量非理想CSI下的弱用户QoS需求，并将含概率约束条件的非凸优化转换为简单不等式约束的凸优化。并提出一种简单的差分凸优化迭代算法，求解子载波内功率分配因子。
(3)本发明基于注水算法对子载波间进行功率分配，并提出一种新的功率调整算法，进一步保证系统公平性。
附图说明
图1为基于非理想CSI的下行NOMA-OFDM系统通信模型；
图2为实施例中差分凸优化方法的收敛性能示意图；
图3为不同信道估计误差下的公平性调整性能示意图；
图4为不同信道估计误差下的频谱效率变化示意图。
具体实施方式
在本实施例中公开了一种非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，该系统中各个用户的信息被安排在多条正交子载波上进行传输，每条子载波上的多个用户信息之间采用NOMA技术传输，不同子载波之间正交传输。在该系统中，有N个不同的子载波用来传输K个用户的信息。系统总的可用带宽设为B，则给每个子载波平均分配带宽之后每个子载波占用带宽为B/N。第k个用户在第n个子载波上传输时所分配的功率用pk,n表示，其所发送的信息用xk,n表示。系统中的总发射功率为Ptot，在给各用户分配功率时功率总和可以小于或等于Ptot，但是不能超出该值。方法包括如下步骤：
步骤1：获取系统中所有用户的信道状态信息和所有子载波，根据所有用户的信道状态信息和子载波对所有用户按照子载波进行分组，获得每个子载波与用户的对应关系，以及每个子载波上的强用户和弱用户；
步骤2：获取系统的信道增益误差，根据用户的信道状态信息和信道增益误差计算每个强用户的初始功率分配因子，采用差分凸优化方法对每个强用户的初始功率分配因子进行迭代，迭代结束后，获得每个强用户的功率分配因子和每个弱用户的功率分配因子；
步骤3：获取每个子载波的注水功率，根据每个子载波的注水功率、每个强用户的功率分配因子和每个弱用户的功率分配因子获得每个用户的当前分配功率，并对每个用户的当前分配功率进行更新，获得每个用户的实际分配功率；
步骤3.1：将每个子载波上的最大的用户的信道增益作为该子载波的增益，根据每个子载波的增益对子载波进行注水，得到每个子载波的注水功率，根据注水功率对子载波进行降序排列；
步骤3.2：根据每个子载波的注水功率和每个子载波上每个用户的功率分配因子，获得每个用户的当前分配功率；
步骤3.3：计算当前第n个子载波上弱用户的吞吐量并判断，n∈[1,N]，N为子载波的总数，若当前第n个子载波上弱用户的吞吐量大于最小吞吐量，则更新该子载波上每个用户的当前分配功率并对排序在该子载波前的所有子载波上的用户的当前分配功率进行等比例缩减，令n＝n-1，返回步骤3.3；
若当前第n个子载波上弱用户的吞吐量小于等于最小吞吐量，则终止迭代，将此时所有子载波上每个用户的当前分配功率作为实际分配功率。
具体的，步骤2中采用式Ⅰ计算每个强用户的初始功率分配因子：
Figure BDA0002978048570000061
其中，an表示子载波n中强用户的初始功率分配因子，Pn为n个子载波平均分得的功率，
Figure BDA0002978048570000062
表示信道估计误差的方差，
Figure BDA0002978048570000063
表示高斯白噪声功率，Rmin表示用户最小吞吐量约束，ε表示用户中断概率。
具体的，步骤1包括如下子步骤：
步骤1.1：获取系统中所有用户的信道状态信息和所有子载波，将各个用户在子载波上的信道状态信息初始化为信道增益矩阵，将信道增益矩阵中每一个子载波上所有用户的信道增益替换为每个用户占该子载波信道增益和的比例，得到等效信道增益矩阵。
步骤1.2：选出所有用户等效增益最大的子载波，其中，对于任意一个用户，选出该用户在等效信道增益矩阵中的等效增益最大的子载波；
步骤1.3：统计出每个子载波被选择的次数，获取被选择的次数超过子载波复用用户数m的子载波；按照等效增益的大小，为被选择的次数超过m的每个子载波分配等效增益最大的m个用户，将其他用户在该子载波上的等效增益修正为0；
步骤1.4：返回步骤1.2且步骤1.3中被分配过的用户则不继续返回，至所有子载波都被分配了m个用户后，停止循环。
具体的，所述的每个子载波最大复用数m＝2。
具体的，步骤3.2中采用式Ⅱ来计算每个子载波的注水功率：
pn＝1/(λln 2)-1/Hn 式Ⅱ
其中，λ表示拉格朗日算子，Hn指子载波n上的等效信道增益。
具体的，拉格朗日算子λ采用如下式子迭代获得：
Figure BDA0002978048570000071
Figure BDA0002978048570000072
其中，Ptot指最大总发射功率，Hn指子载波n上的等效信道增益，Nin是指所有在迭代算法中的用户数，β是指迭代的步长以及方向，一般选0.5，k≥0。
具体的，步骤3.3中采用式Ⅲ来计算弱用户的吞吐量Rw：
Figure BDA0002978048570000073
其中，ρ是引入额外信道误差的系数，
Figure BDA0002978048570000074
表示高斯白噪声功率，
Figure BDA0002978048570000075
弱用户的信道增益，pi,n表示用户i的当前分配功率，
Figure BDA0002978048570000081
表示用户i的信道增益，
Figure BDA0002978048570000082
表示信道估计误差的方差。
实施例1
在本实施例中，公开了非理想信道状态信息下NOMA下行系统，该系统的配置如表1，在该系统配置下对用户的功率分配进行仿真：
表1
仿真参数 数值
子载波数 15
系统内用户数 30
源节点发射功率 46dBm
系统带宽 1MHz
每个子载波复用用户数 2
小区半径 500
路径损耗模型 128.1+37.6log10(d/1000)(dB)
信道类型 瑞利衰落信道
噪声功率谱密度 1.1565*10-8w/Hz
本发明所提出算法记作“PropsePA”全空间功率搜索算法记作FSPA，分数阶功率分配算法记作FTPA。根据图2可知，在不同信噪比下FSPA可以最大程度满足系统吞吐量。其次是本章提出的次优迭代功率分配算法，在信噪比不同，4-8次迭代即可达到收敛，且性能接近全空间功率搜索算法。满足系统性能的同时，有着较好的收敛性能。
引入用户公平性参数f衡量系统内用户间吞吐量的公平性：
Figure BDA0002978048570000091
其中，K为系统中用户的个数，xi(i＝1,2,…,K)为各个用户的吞吐量，
Figure BDA0002978048570000092
为用户的平均吞吐量。用户公平性参数f利用各用户吞吐量偏离平均吞吐量的程度来表征系统吞吐量的公平性。图3所示，不同信道增益误差下完成公平性调整后的公平性变化。受信道估计误差影响的系统的公平性在调整后平均提升了17％。图4所示，不同信道增益误差下完成公平性调整后的频谱效率变化，在调整后频谱效率平均下降了7.1％。算法在牺牲较小频谱效率的同时获得较大的公平性提升。

Claims (6)

1.一种非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：获取系统中所有用户的信道状态信息和所有子载波，根据所有用户的信道状态信息和子载波对所有用户按照子载波进行分组，获得每个子载波与用户的对应关系，以及每个子载波上的强用户和弱用户；
步骤2：获取系统的信道增益误差，根据用户的信道状态信息和信道增益误差计算每个强用户的初始功率分配因子，采用差分凸优化方法对每个强用户的初始功率分配因子进行迭代，迭代结束后，获得每个强用户的功率分配因子和每个弱用户的功率分配因子；
步骤3：获取每个子载波的注水功率，根据每个子载波的注水功率、每个强用户的功率分配因子和每个弱用户的功率分配因子获得每个用户的当前分配功率，并对每个用户的当前分配功率进行更新，获得每个用户的实际分配功率；
步骤3.1：将每个子载波上的最大的用户的信道增益作为该子载波的增益，根据每个子载波的增益对子载波进行注水，得到每个子载波的注水功率，根据注水功率对子载波进行降序排列；
步骤3.2：根据每个子载波的注水功率和每个子载波上每个用户的功率分配因子，获得每个用户的当前分配功率；
步骤3.3：计算当前第n个子载波上弱用户的吞吐量并判断，n∈[1,N]，N为子载波的总数，若当前第n个子载波上弱用户的吞吐量大于最小吞吐量，则更新该子载波上每个用户的当前分配功率并对排序在该子载波前的所有子载波上的用户的当前分配功率进行等比例缩减，令n＝n-1，返回步骤3.3；
若当前第n个子载波上弱用户的吞吐量小于等于最小吞吐量，则终止迭代，将此时所有子载波上每个用户的当前分配功率作为实际分配功率。
2.如权利要求1所述的非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，步骤2中采用式Ⅰ计算每个强用户的初始功率分配因子：
Figure FDA0003743665150000021
其中，an表示子载波n中强用户的初始功率分配因子，Pn为n个子载波平均分得的功率，
Figure FDA0003743665150000022
表示信道估计误差的方差，
Figure FDA0003743665150000023
表示高斯白噪声功率，Rmin表示用户最小吞吐量约束，ε表示用户中断概率。
3.如权利要求1所述的非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，步骤1包括如下子步骤：
步骤1.1：获取系统中所有用户的信道状态信息和所有子载波，将各个用户在子载波上的信道状态信息初始化为信道增益矩阵，将信道增益矩阵中每一个子载波上所有用户的信道增益替换为每个用户占该子载波信道增益和的比例，得到等效信道增益矩阵；
步骤1.2：选出所有用户等效增益最大的子载波，其中，对于任意一个用户，选出该用户在等效信道增益矩阵中的等效增益最大的子载波；
步骤1.3：统计出每个子载波被选择的次数，获取被选择的次数超过子载波复用用户数m的子载波；按照等效增益的大小，为被选择的次数超过子载波复用用户数m的每个子载波分配等效增益最大的m个用户，将其他用户在该子载波上的等效增益修正为0；
步骤1.4：返回步骤1.2且步骤1.3中被分配过的用户则不继续返回，至所有子载波都被分配了m个用户后，停止循环。
4.如权利要求3所述的非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，所述的每个子载波最大复用数m＝2。
5.如权利要求1所述的非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，步骤3.2中采用式Ⅱ来计算每个子载波的注水功率：
pn＝1/(λln2)-1/Hn 式Ⅱ
其中，λ表示拉格朗日算子，Hn指子载波n上的等效信道增益。
6.如权利要求3所述的非理想信道状态信息下NOMA下行系统的功率分配方法，其特征在于，步骤3.3中采用式Ⅲ来计算弱用户的吞吐量Rw：
Figure FDA0003743665150000031
其中，ρ是引入额外信道误差的系数，
Figure FDA0003743665150000032
表示高斯白噪声功率，
Figure FDA0003743665150000033
弱用户的信道增益，pi,n表示用户i的当前分配功率，
Figure FDA0003743665150000034
表示用户i的信道增益，
Figure FDA0003743665150000035
表示信道估计误差的方差。
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