CN113315556B - 一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法 - Google Patents

一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法 Download PDF

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CN113315556B CN202110592238.8A CN202110592238A CN113315556B CN 113315556 B CN113315556 B CN 113315556B CN 202110592238 A CN202110592238 A CN 202110592238A CN 113315556 B CN113315556 B CN 113315556B
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Abstract

本发明公开了一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，基于紧致阵列Massive MIMO系统，构建多用户MIMO下行链路的信道模型；根据信道模型，以信道容量最大化为目标且发送功率为变量确定优化问题；采用拉格朗日对偶理论求解优化问题，得到基站为每个用户分配的功率；以基站为每个用户分配的功率为约束条件，将优化问题分解为多个子问题，求解每个子问题，得到在基站发出的每个数据流中给每个用户分配的功率；本发明在考虑阵元间互耦的前提下，为了尽可能提升信道容量，在基站发射功率有限的场景中尽可能提升信道容量和功率利用率，响应“绿色通信”的环保口号。

Description

一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法。
背景技术
在传统MIMO系统中天线阵元排列较为松散，因此互耦效应并不明显。但在MassiveMIMO系统中，基站需要在有限的空间里封装大量的天线阵元，往往不能保证阵元间有足够的距离缓解耦合效应对辐射方向图、反射系数和输入阻抗的影响，且阵元间距的持续减小会继续增加电磁互耦的程度，造成系统性能下降。因此，在考虑互耦的前提下给传输到接收阵列上每根天线的数据流分配相同的功率是不实际的，因此有必要进行功率分配，以提升多用户MIMO下行链路系统的信道容量。
功率分配的基本思想是：将更多的传输功率分配给在信道状况比较好信道中传输的数据流，给信道状况不好信道中的数据流分配更少的功率或者不分配功率，以此来减少功率损耗。但是传统的功率分配方法，一般仅考虑Massive MIMO系统单一特性，限制了信道容量，通信效率低。
发明内容
本发明的目的是提供一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，在收发端同时考虑电磁互耦的前提下，提高信道便利容量。
本发明采用以下技术方案：一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，包括以下步骤：
基于紧致阵列Massive MIMO系统，构建多用户MIMO下行链路的信道模型；
根据信道模型，以信道容量最大化为目标且发送功率为变量确定优化问题；
采用拉格朗日对偶理论求解优化问题，得到基站为每个用户分配的功率；
以基站为每个用户分配的功率为约束条件，将优化问题分解为多个子问题，求解每个子问题，得到在基站发出的每个数据流中给每个用户分配的功率。
进一步的，信道模型具体为：
Figure GDA0003404318860000021
其中，
Figure GDA0003404318860000022
为信道模型；γ是归一化系数，
Figure GDA0003404318860000023
Nt为基站发射天线的数量，Nk为第k个用户配有的接收天线数量，Ncl为散射簇的数量，Nray为每个散射簇的传播子径的数量；αil是第i个散射簇中第l条子径的复数路径增益；
Figure GDA0003404318860000024
表示第i个散射簇中第l条子径接收天线阵列的阵元增益；
Figure GDA0003404318860000025
表示第i个散射簇中第l条子径发射天线阵列的阵元增益；
Figure GDA0003404318860000026
表示第i个散射簇中第l条子径归一化的接收导向矢量；
Figure GDA0003404318860000027
表示第i个散射簇中第l条子径归一化的发射导向矢量；
Figure GDA0003404318860000028
中当x＝t时表示为发射端的离开角，当x＝r时表示为接收端的到达角。
进一步的，以信道容量最大化为目标且发送功率为变量确定优化问题包括：
根据信道模型，建立考虑互耦效应的信道矩阵：
Figure GDA0003404318860000029
其中，CBS表示基站端的互耦矩阵，
Figure GDA00034043188600000210
表示第k个用户端的互耦矩阵；
确定优化问题为：
Figure GDA0003404318860000031
其中，Pk为基站为第k个用户分配的功率，
Figure GDA0003404318860000032
为信道容量，I为单位矩阵，
Figure GDA0003404318860000033
为噪声方差，Wk为分配给第k个用户的预编码矩阵，Ptot为基站的总发射功率。
进一步的，互耦矩阵的建立方法为：
假设天线阵列的阵元间距为
Figure GDA0003404318860000034
天线阵元长度为ldipole，使用side-by-side方式放置的偶极子天线，互耦矩阵可以表示为：
C＝(ZL+ZA)(Zmc+ZLI)-1；
其中，ZL和ZA分别表示负载阻抗和天线特性阻抗；Zmc是互阻抗矩阵；
假设均匀平面阵列在水平和垂直维度上分别安置有Nh根和Nv根天线阵元，互阻抗矩阵Zmc可以表示为：
Figure GDA0003404318860000035
其中，Z(i,k)(j,l)表示位于第i行第k列的天线与位于第j行第l列的天线之间的互阻抗，i,j∈1,2,...,Nh，k,l∈1,2,...,Nv，可以表示为：
Z(i,k)(j,l)＝R(i,k)(j,l)+jX(i,k)(j,l)；
而R(i,k)(j,l)和X(i,k)(j,l)分别表示互阻和互抗，根据EMF方法有
Figure GDA0003404318860000041
其中，μ0和ε0分别表示真空磁导率和真空介电常数；Cin(·)和Sin(·)是余弦和正弦积分函数；u0，u1，u2可由位于第i行第k列的天线与位于第j行第l列的天线之间的距离和偶极子天线的长度求得：
Figure GDA0003404318860000042
进一步的，基站为每个用户分配的功率具体为：
Figure GDA0003404318860000043
其中，μ1为常数。
进一步的，多个子问题具体为：
Figure GDA0003404318860000044
其中，pk,i为第i个数据流上分配给第k个用户的功率。
进一步的，求解子问题包括：
重建子问题为：
Figure GDA0003404318860000051
其中，
Figure GDA0003404318860000052
为基站端第j根发射天线到第k个用户的第i根接收天线之间的预编码系数，
Figure GDA0003404318860000053
基站端第j根发射天线到第k个用户的第i根接收天线之间的信道传输系数；
采用拉格朗日对偶理论对重建后的子问题进行求解，得到局部最优解为：
Figure GDA0003404318860000054
其中，μ2为常数。
进一步的，还包括：
根据局部最优解为用户进行功率分配。
本发明的有益效果是：本发明在考虑阵元间互耦的前提下，基站端发射总功率有限的多用户MIMO系统中为了尽可能提升信道容量，采用功率分配算法将功率多分配给在信道状况较好信道中传输的数据流，建立以最大化信道容量为目标且发送功率为变量的优化问题，结合相应的预编码将更精准的波束对准用户，以在基站发射功率有限的场景中尽可能提升信道容量和功率利用率，响应“绿色通信”的环保口号。
附图说明
图1为本发明实施例一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法的流程图。
图2为本发明实施例中紧致天线阵列多用户MIMO系统的传输原理图；
图3为本发明实施例中基于两级功率分配和等功率分配的阵元间距与信道遍历容量关系图；
图4为本发明实施例中基于两级功率分配和等功率分配的SNR与信道遍历容量关系图。
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。
由于航空航海、公路铁路的通信将占去一部分无线电频段，留给人们使用的频谱资源本就有限，且随着无线通信的发展，频谱资源已成为稀缺资源，因此运营商不得不把更高频段的频谱分配给5G和6G通信，但在高频段上传输的信号其特性也会有明显变化。
本发明在多用户MIMO下行链路场景下，首先基于EMF方法构造相应的互耦矩阵，然后进行用户级和天线级的功率分配，将功率集中传输在信道状况较好的数据流上，提升了功率利用率和信道容量，响应“绿色通信”的环保口号。
为了更好的理解本发明，在本发明实施例中，理想情况是紧致阵列下假定天线彼此隔离的理想情况，即在预编码和功率分配过程中都不考虑互耦，在计算容量时也不考虑互耦。实际情况是紧致阵列下存在互耦的实际情况，即在预编码和功率分配过程中都考虑互耦，在计算容量时也考虑互耦。优化时不考虑互耦的情况：紧致阵列下忽略互耦进行优化得到的实际性能，即在预编码和功率分配过程中都不考虑互耦，在计算容量时却考虑互耦。
本发明公开了一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，如图1所示，包括以下步骤：S110、基于紧致阵列Massive MIMO系统，构建多用户MIMO下行链路的信道模型；S120、根据信道模型，以信道容量最大化为目标且发送功率为变量确定优化问题；S130、采用拉格朗日对偶理论求解优化问题，得到基站为每个用户分配的功率；S140、以基站为每个用户分配的功率为约束条件，将优化问题分解为多个子问题，求解每个子问题，得到在基站发出的每个数据流中给每个用户分配的功率。最后，根据局部最优解为用户进行功率分配。
本发明在考虑阵元间互耦的前提下，基站端发射总功率有限的多用户MIMO系统中为了尽可能提升信道容量，采用功率分配算法将功率多分配给在信道状况较好信道中传输的数据流，建立以最大化信道容量为目标且发送功率为变量的优化问题，结合相应的预编码将更精准的波束对准用户，以在基站发射功率有限的场景中尽可能提升信道容量和功率利用率，响应“绿色通信”的环保口号。
在本发明实施例中，如图2所示，在一个单小区多用户MIMO下行链路系统中，基站配有Nt根发射天线，同时为K位用户提供服务且第k位用户配有Nk根接收天线。为了能够顺利执行BD预编码，假设所有用户的天线数量之和小于等于基站端的发射天线数，即
Figure GDA0003404318860000071
由于第k个用户的数据流矢量的维度等于第k个用户端的接收天线数，即
Figure GDA0003404318860000072
则在该系统中基站给第k个用户发送的数据流矢量
Figure GDA0003404318860000073
则总的数据流矢量可以表示为
Figure GDA0003404318860000074
传送给第k个用户的预编码矩阵和功率传输矩阵分别为
Figure GDA0003404318860000075
和
Figure GDA0003404318860000076
因此发送信号矢量
Figure GDA0003404318860000077
可以表示为：
Figure GDA0003404318860000078
因此，第k个用户接收到的信号矢量
Figure GDA0003404318860000079
可以表示为：
Figure GDA0003404318860000081
若
Figure GDA0003404318860000082
为噪声方差，则上式中
Figure GDA0003404318860000083
表示第k个用户接收机上产生的复数加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise,AWGN)，即
Figure GDA0003404318860000084
Figure GDA0003404318860000085
表示K个用户的预编码矩阵。
Figure GDA0003404318860000086
是一个对角阵，它表示K个用户的功率传输矩阵，如果Pk表示基站分配给第k个用户的功率，则对应的功率传输矩阵Ek应该满足
Figure GDA0003404318860000087
基站和第k个用户之间的信道矩阵表示为
Figure GDA0003404318860000088
考虑天线阵元间的互耦效应且用户端的天线阵元间距固定为半个波长，即0.5λ，则第k个用户的接收信号矢量
Figure GDA0003404318860000089
可以表示为：
Figure GDA00034043188600000810
该系统采用Saleh-Valenzuela信道模型来传输信号，Saleh-Valenzuela信道模型是一种簇状信道模型，其信道矩阵H是Ncl个散射簇贡献的总和，每个散射簇又有Nray条传播子径。该系统收发端阵列均采用紧致均匀平面配置，因此第k个方向用户的信道矩阵
Figure GDA00034043188600000811
可以写成：
Figure GDA00034043188600000812
其中，
Figure GDA00034043188600000813
为信道模型；γ是归一化系数，
Figure GDA00034043188600000814
Nt为基站发射天线的数量，Nk为第k个用户配有的接收天线数量，Ncl为散射簇的数量，Nray为每个散射簇的传播子径的数量；若
Figure GDA00034043188600000815
表示第i个簇的平均功率且
Figure GDA00034043188600000816
αil是第i个散射簇中第l条子径的复数路径增益，i＝1,…,Ncl且l＝1,…,Nray，即
Figure GDA0003404318860000091
函数
Figure GDA0003404318860000092
表示第i个散射簇中第l条子径接收天线阵列的阵元增益；函数
Figure GDA0003404318860000093
表示第i个散射簇中第l条子径发射天线阵列的阵元增益；
Figure GDA0003404318860000094
表示第i个散射簇中第l条子径归一化的接收导向矢量；
Figure GDA0003404318860000095
表示第i个散射簇中第l条子径归一化的发射导向矢量；
Figure GDA0003404318860000096
中当x＝t时表示为发射端的离开角，当x＝r时表示为接收端的到达角。
Figure GDA0003404318860000097
和
Figure GDA0003404318860000098
分别是第i个散射簇中
若发射机和接收机的天线系统被建模为理想的扇形，则阵元增益
Figure GDA0003404318860000099
可以表示为：
Figure GDA00034043188600000910
Figure GDA00034043188600000911
k＝2π/λ是波数，
Figure GDA00034043188600000912
表示UPA阵列的阵元间距，m和n分别表示在垂直维度和水平维度的序号(m∈1，…,Yx且n∈1,…,Zx)。Yr，Zr和Yt，Zt分别是接收阵列和发射阵列在水平维度和垂直维度的天线数。在簇类信道模型中，假设第i个簇内第l条子径的水平方位角和俯仰角分别表示为φil和θil，它们通常服从Laplacian分布，且具有σφ和σθ的恒定角扩展。
由于该系统在收发端都考虑电磁互耦，因此第k个用户考虑互耦效应的信道矩阵表示为：
Figure GDA00034043188600000913
其中，
Figure GDA00034043188600000914
表示基站端的互耦矩阵，
Figure GDA00034043188600000915
表示第k个用户端的互耦矩阵。
采用EMF方法所建立互耦矩阵来表示天线阵元间的电磁互耦。假设天线阵列的阵元间距为
Figure GDA0003404318860000101
天线阵元长度为ldipole，使用side-by-side方式放置的偶极子天线，互耦矩阵可以表示为：
C＝(ZL+ZA)(Zmc+ZLI)-1；
其中，ZL和ZA分别表示负载阻抗和天线特性阻抗；Zmc是互阻抗矩阵；其中均匀平面阵列第i行和第k列的天线与位于第j行和第l列的天线之间的距离d(i,k)(j,l)可以表示为：
Figure GDA0003404318860000102
假设均匀平面阵列在水平和垂直维度上分别安置有Nh根和Nv根天线阵元，互阻抗矩阵Zmc可以表示为：
Figure GDA0003404318860000103
其中，Z(i,k)(j,l)表示位于第i行第k列的天线与位于第j行第l列的天线之间的互阻抗，i,j∈1,2,...,Nh，k,l∈1,2,...,Nv，可以表示为：
Z(i,k)(j,l)＝R(i,k)(j,l)+jX(i,k)(j,l)；
其中，X(i,k)(j,l)前的j为虚数符号，其余的j均表示序数。
而R(i,k)(j,l)和X(i,k)(j,l)分别表示互阻和互抗，根据EMF方法有：
Figure GDA0003404318860000104
其中，μ0和ε0分别表示真空磁导率和真空介电常数；Cin(·)和Sin(·)是余弦和正弦积分函数；u0，u1，u2可由位于第i行第k列的天线与位于第j行第l列的天线之间的距离和偶极子天线的长度求得：
Figure GDA0003404318860000111
在建模过程中的预编码用以调整波束的方向并控制天线阵列对准用户，形成高增益且可控的波束。
为了将基站发射的总功率通过数据流分配给每位用户，因此需要将问题的优化分给两个阶段。在第一个阶段，从用户级层面上考虑分配给每位用户的功率；在第二个阶段，从天线级层面上考虑分配给每位用户每个数据流上的功率。通过上述两个阶段，完成多用户MIMO下行链路系统的功率分配。
若基站端的固定总的发射功率为Ptot，在用户级层面上以容量最大化为目标且Pk为变量建立以下优化问题：
Figure GDA0003404318860000112
其中，Pk为基站为第k个用户分配的功率，
Figure GDA0003404318860000113
为信道容量，I为单位矩阵，
Figure GDA0003404318860000114
为噪声方差，Wk为分配给第k个用户的预编码矩阵，Ptot为基站的总发射功率。
在用户级层面上建立的优化问题是凸问题，且所有约束是线性约束，可用拉格朗日对偶理论得到该问题的解(即基站为每个用户分配的功率)为：
Figure GDA0003404318860000121
其中，μ1为常数，是不等式约束
Figure GDA0003404318860000122
所对应的拉格朗日乘子，[x]+＝max[0，x]。
在天线级层面上将用户级层面上建立的问题按照用户数分解为K个子问题。在用户级优化问题求解得到Pk的基础上，第k个用户的子问题(即多个子问题)可以表述为：
Figure GDA0003404318860000123
其中，pk,i为第i个数据流上分配给第k个用户的功率。
若
Figure GDA0003404318860000124
为基站端第j根发射天线到第k个用户的第i根接收天线之间的预编码系数，
Figure GDA0003404318860000125
基站端第j根发射天线到第k个用户的第i根接收天线之间的信道传输系数；第k个用户的子问题重建为：
Figure GDA0003404318860000126
在天线级层面上所建立的优化问题的目标函数是凸的，且所有约束是线性约束，可用拉格朗日对偶理论对该问题进行求解。两级功率分配算法将总问题分解成了多个子问题进行并行求解，并在每个子问题上得到了局部最优解，此时得到局部最优解为：
Figure GDA0003404318860000131
其中，μ2为常数，是不等式约束
Figure GDA0003404318860000132
所对应的拉格朗日乘子。
另外，本发明还公开实施例对效果进行了验证，设定用户数为2且SNR固定为5dB，采用BD预编码得出基于两级功率分配和等功率分配的阵元间距与信道遍历容量关系图。如图3所示，随着基站端天线间距的变大，实际情况中和优化时不考虑互耦的情况中多用户MIMO系统中信道遍历容量先随着阵元间距的增大迅速上升，并在阵元间距在0.5λ时信道遍历容量趋于饱和。而理想倩况下则在0.3λ时信道遍历容量趋于饱和。
两级功率分配方案能够提升系统的信道遍历容量，当阵元间距的变化对系统性能不再造成影响时，即阵元间距大于等于半个波长时，两级功率分配方案约能使遍历信道容量增大12bps/Hz。此外，实际情况下采用两级功率分配方案在阵元间距大于等于0.4λ时系统得到的遍历信道容量超过了理想情况下等功率分配方案得到的遍历信道容量，可以弥补了电磁互耦带来的性能损失。
如图4所示，本发明设定用户数为2且收发端阵元间距固定为0.5λ，采用BD预编码得出基于两级功率分配和等功率分配的SNR与信道遍历容量关系图。在理想情况和实际情况中两级功率分配算法都能提升系统信道的遍历容量，且随着SNR的提升，两级功率分配算法提升性能的效果越明显；阵元间的电磁互耦会使系统的信道遍历容量变小，且随着SNR的提升实际情况下得到的信道遍历容量与理想情况下得到的信道遍历容量差距越大。
本发明以最大化信道容量为目标，能在收发端都考虑电磁互耦的前提下，有效利用了有限的能量，提高了信道遍历容量。本发明在一个多用户MIMO下行链路系统中传输数据，基站配有Nt根发射天线，同时为K位用户提供服务且第k位用户配有Nk根接收天线，收发端均采用均匀平面阵列。收发端均考虑电磁互耦，在基站端发射功率有限的情况下采用两级功率分配算法给数据流分配功率。为适应未来高频段无线通信，在Saleh-Valenzuela信道中分别从用户级和天线级两个层面上考虑功率分配，以最大化信道容量为目标且发送功率为变量建立优化问题，提升信道容量并响应“绿色通信”的号召。采取等功率分配作为对比算法，在相同约束下所提的两级功率分配算法实现信道容量明显大于等功率分配算法。针对不同信噪比(SNR)，所提的两级功率分配算法能提升信道容量，且信噪比越大，所提算法提升性能的效果越明显；当SNR＝5dB时，对比不同阵元间距对信道容量的影响，当阵元间距的变化对系统性能不再造成影响时，即阵元间距大于等于半个波长时，约能使遍历信道容量增大12bps/Hz。

Claims (4)

1.一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于紧致阵列Massive MIMO系统，构建多用户MIMO下行链路的信道模型；
根据所述信道模型，以信道容量最大化为目标且发送功率为变量确定优化问题；
采用拉格朗日对偶理论求解所述优化问题，得到基站为每个用户分配的功率；
以基站为每个用户分配的功率为约束条件，将所述优化问题分解为多个子问题，求解每个所述子问题，得到在基站发出的每个数据流中给每个用户分配的功率；
所述信道模型具体为：
Figure FDA0003404318850000011
其中，
Figure FDA0003404318850000012
为信道模型；γ是归一化系数，
Figure FDA0003404318850000013
Nt为基站发射天线的数量，Nk为第k个用户配有的接收天线数量，Ncl为散射簇的数量，Nray为每个散射簇的传播子径的数量；αil是第i个散射簇中第l条子径的复数路径增益；
Figure FDA0003404318850000014
表示第i个散射簇中第l条子径接收天线阵列的阵元增益；
Figure FDA0003404318850000015
表示第i个散射簇中第l条子径发射天线阵列的阵元增益；
Figure FDA0003404318850000016
表示第i个散射簇中第l条子径归一化的接收导向矢量；
Figure FDA0003404318850000017
表示第i个散射簇中第l条子径归一化的发射导向矢量；
Figure FDA0003404318850000018
中当x＝t时表示为发射端的离开角，当x＝r时表示为接收端的到达角；
以信道容量最大化为目标且发送功率为变量确定优化问题包括：
根据所述信道模型，建立考虑互耦效应的信道矩阵：
Figure FDA0003404318850000021
其中，CBS表示基站端的互耦矩阵，
Figure FDA0003404318850000022
表示第k个用户端的互耦矩阵；
确定优化问题为：
Figure FDA0003404318850000023
其中，Pk为基站为第k个用户分配的功率，
Figure FDA0003404318850000024
为信道容量，I为单位矩阵，
Figure FDA0003404318850000025
为噪声方差，Wk为分配给第k个用户的预编码矩阵，Ptot为基站的总发射功率；
多个所述子问题具体为：
Figure FDA0003404318850000026
其中，pk,i为第i个数据流上分配给第k个用户的功率；
求解所述子问题包括：
重建所述子问题为：
Figure FDA0003404318850000027
其中，
Figure FDA0003404318850000028
为基站端第j根发射天线到第k个用户的第i根接收天线之间的预编码系数，
Figure FDA0003404318850000029
基站端第j根发射天线到第k个用户的第i根接收天线之间的信道传输系数；
采用拉格朗日对偶理论对重建后的所述子问题进行求解，得到局部最优解为：
Figure FDA0003404318850000031
其中，μ2为常数。
2.如权利要求1所述的一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，其特征在于，互耦矩阵的建立方法为：
假设天线阵列的阵元间距为
Figure FDA0003404318850000033
天线阵元长度为ldipole，使用side-by-side方式放置的偶极子天线，互耦矩阵可以表示为：
C＝(ZL+ZA)(Zmc+ZLI)-1；
其中，ZL和ZA分别表示负载阻抗和天线特性阻抗；Zmc是互阻抗矩阵；
假设均匀平面阵列在水平和垂直维度上分别安置有Nh根和Nv根天线阵元，互阻抗矩阵Zmc可以表示为：
Figure FDA0003404318850000032
其中，Z(i,k)(j,l)表示位于第i行第k列的天线与位于第j行第l列的天线之间的互阻抗，i,j∈1,2,...,Nh，k,l∈1,2,...,Nv，可以表示为：
Z(i,k)(j,l)＝R(i,k)(j,l)+jX(i,k)(j,l)；
而R(i,k)(j,l)和X(i,k)(j,l)分别表示互阻和互抗，根据EMF方法有
Figure FDA0003404318850000041
其中，μ0和ε0分别表示真空磁导率和真空介电常数；Cin(·)和Sin(·)是余弦和正弦积分函数；u0，u1，u2可由位于第i行第k列的天线与位于第j行第l列的天线之间的距离和偶极子天线的长度求得：
Figure FDA0003404318850000042
3.如权利要求1或2所述的一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，其特征在于，基站为每个用户分配的功率具体为：
Figure FDA0003404318850000043
其中，μ1为常数。
4.如权利要求1所述的一种适用于紧致阵列Massive MIMO系统的两级功率分配方法，其特征在于，还包括：
根据所述局部最优解为用户进行功率分配。
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