背景技术
近年来无线通信技术的快速发展增加了对频谱资源的需求,而许多授权频段的低效率使用进一步凸显了频谱稀缺成为当前亟需解决的问题之一。认知无线电CR技术可以有效缓解静态频谱分配策略与动态频谱需求之间的矛盾,通过实时监测授权用户对于授权频段的占用情况,次级用户能够在不对PU造成干扰的前提下,机会性地接入授权频段进行通信,提高频谱效率。非正交多址接入NOMA系统用户通过接收叠加信号,并利用串行干扰消除SIC技术获取自身信号。尽管相比正交多址接入OMA用户接收机的实现复杂度有所提高,但可以获得更高的频谱效率,体现了NOMA技术以接收机复杂度换取频谱效率提升的思想。为了进一步提高频谱效率,将CR技术引入NOMA(CR-NOMA),次级用户动态性地获得的授权频谱接入机会,系统整体吞吐量提升。
协作通信技术是对抗路径损失、信道衰落和阴影效应的有效技术,它可以有效地增加通信覆盖区域并提升用户的服务质量。在协作通信系统中,通过利用中继节点转发源节点的信号,可以获得类似于MIMO系统的空间分集增益,称之为协作分集。中继节点的工作模式可以分为全双模式和半双工模式。当中继节点采用半双工模式时,中继节点在接收和发送时只能限制在正交信道上,使得频谱利用效率较低,而当中继节点采用全双工模式时,中继节点仅需要一条端到端的信道进行传输,使全双工协作协议相比半双工协作协议可以获得更高的容量性能。然而由于中继节点处于全双工模式时,只有一根接收天线的节点在理想情况下同时接收到来自中继链路和直达链路的信号,对近端用户产生干扰,造成了近端用户通信质量降低。因此提高远端用户的通信质量时,反而使得近端用户通信质量降低。业内一直注重边缘用户的传输速率与服务质量,而忽视了近端用户的通信质量。
综上所述,现有技术存在的问题是:频谱效率需要进一步提高,且传统NOMA中继系统中近端用户和远端用户的通信质量难同时得到保证。
解决上述问题的难度:在提高远端用户的通信质量的同时,要保证近端用户所受影响较小,保证系统总体性能的上升。
解决上述技术问题的意义:结合CR、NOMA和全双工技术,在保证用户公平性的基础上,最大化系统总可达速率,可以提升系统总可达速率和频谱效率。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于全双工中继的CR-NOMA通信系统性能优化方法,用于提高频谱效率,同时提高近端和远端用户的通信质量。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
第一方面,提供一种基于全双工中继的CR-NOMA通信系统性能优化方法,具体包括以下步骤:
t1时隙,SS发送叠加信号X(t1)给全双工中继R和第一次级用户D1;
R从t1时隙的接收信号中译码获得D1和D2的期望信号,并重新编码信号x2(t1);t2时隙,SS发送叠加编码X(t2)给R和D1,且R将编码后的信号发送给R,及D1和第二次级用户D2;
D
1对接收信号进行最大比合并,并译码信号y
1(t
2),获得t
2时隙,D
1期望信号x
1(t
2)和D
2期望信号x
2(t
2)的信号与干扰加噪声比,D
2译码接收信号y
2(t
2),获得t
2时隙,D
2期望信号x
2(t
2)的信噪比
根据香农公式,计算D1和D2的可达速率,并基于中断概率定义,计算用户中断概率;
根据中断概率门限和系统公平性条件,最小化系统中断概率,并最大化系统总可达速率。
进一步,所述步骤第一步和第二步中的SS和R,仅当PD未受到来自SN的干扰时才允许次级通信。因此,SS和R受到的干扰温度限制TITC如下表示
其中
和
分别表示SS和R的最大发射功率;
是SS和PD之间的信道系数;
是R和PD之间的信道系数。
进一步,所述步骤第二步中R采用全双工模式,受到的自干扰为
其中
是R的自干扰信道系数。
进一步,所述步骤第三步中D
1采用非理想SIC,D
1受到的残余干扰为
其中
0≤ξ≤1。
进一步,所述步骤第四步中D
1和D
2的中断概率,当
时,D
1和D
2的中断概率都等于1,其中
R
2表示D
2的目标速率。
进一步,所述步骤第五步中的最大化系统总可达速函数为分段函数且目标函数中包含多变量因子,因此KKT方法无法直接应用于此模型中以得到最优的系统性能优化方法。因此考虑在贪婪算法及二分法基础上进行求解。
第二方面,本申请提供一种电子设备,该电子设备包括:处理器和存储器,所述存储器与所述处理器耦合,所述存储器用于存储计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,当所述处理器从所述存储器中读取所述计算机指令,以使得所述电子设备执行如第一方面所述的CR-NOMA通信系统性能优化方法。
第三方面,本申请提供一种计算机存储介质,包括计算机指令,当所述计算机指令在终端上运行时,使得所述终端执行如第一方面所述的CR-NOMA通信系统性能优化方法。
第四方面,本申请提供一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品在计算上运行时,使得所述计算机执行如第一方面所述的CR-NOMA通信系统性能优化方法。
本发明的另一目的在于提供一种基于直传和全双工中继的CR-NOMA通信系统性能优化方法的无线移动通信系统。
综上所述,本发明的优点及积极效果为:本发明将CR引入到NOMA系统中,提升系统的频谱效率,并采用全双工中继,提升译码信号的信噪比,克服了现有技术远端用户通信质量低下的问题,并对近端用户采用最大比合并技术,使得本发明中近端和远端用户的通信质量得到提升,且提升了系统总可达速率和频谱效率。
本发明可用于未来无线移动通信的直传和全双工中继的CR-NOMA通信系统,满足系统中断概率门限和公平性的情况下,提高系统的总可达速率和频谱效率,并同时提高近端和远端用户的通信质量。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中,附图仅用于示例性说明,表示的仅是示意图,而非实物图,不能理解为对本发明的限制;对本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图对本发明的应用原理做详细的描述。
如图1所示,本发明实施提供的基于全双工中继的CR-NOMA通信系统性能优化方法包括以下步骤:
t1时隙,SS发送叠加信号X(t1)给全双工中继R和第一次级用户D1;
R从t1时隙的接收信号中译码获得D1和D2的期望信号,并重新编码信号x2(t1);t2时隙,SS发送叠加编码X(t2)给R和D1,且R将编码后的信号发送给R,及D1和第二次级用户D2;
D
1对接收信号进行最大比合并,并译码信号y
1(t
2),获得t
2时隙,D
1期望信号x
1(t
2)和D
2期望信号x
2(t
2)的信号与干扰加噪声比,D
2译码接收信号y
2(t
2),获得t
2时隙,D
2期望信号x
2(t
2)的信噪比
根据香农公式,计算D1和D2的可达速率,并基于中断概率定义,计算用户中断概率;
根据中断概率门限和系统公平性条件,最小化系统中断概率,并最大化系统总可达速率。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明实施例提供的基于全双工中继的CR-NOMA通信系统性能优化方法在图2的场景下实现的。在图2中,包括一个次级源(secondary source,SS),多个主发射机(PTs),一个主要用户(primary destination user,PD),一个全双工中继(relay,R),两个次级用户D
1和D
2。假设SS,D
1和D
2都为单天线,R为双天线(一个用于接收信号,一个用于发送信号)。用h
SP和h
RP分别表示SS和R与PD之间的信道系数。
表示SS、R、D
1和D
2之间的信道系数,其中
不同的信道系数之间是独立的、同分布的,并将其建模为0均值圆对称复高斯随机变量。假设所有接收机都受到均值为0和方差为σ
2的加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)影响。主网络(primary network,PN)对次级网络(secondary network,SN)用户的干扰用I
PS表示,其均值为0,方差为τσ
2,其中τ∈(0,1)。假设仅当PD未受到来自SN的干扰时才允许次级通信。
本发明实施提供的基于全双工中继的CR-NOMA通信系统性能优化方法具体包括以下步骤:
S201:t1时隙SS发送叠加信号X(t1);
在第t1时隙,SS的叠加信号为
其中PSS是SS的发射功率,x1(t1)和x2(t1)分别是D1和D2的期望信号,且E(|x1(t1])|2)=E(|x2(t1)|2)=1,α1和α2分别是D1和D2的功率分配系数,满足α1+α2=1,α1<α2。
S201:R从t1时隙的接收信号中采用SIC技术先译码获得D2的期望信号x2(t1),然后消除x2(t1),再译码D1期望信号x1(t1),并重新编码信号x1(t1)和x2(t1)。t2时隙SS发送叠加信号X(t2)给R和D1,且R将编码后的信号发送给R,及D1和第二次级用户D2。
在t1时隙,中继R的接收信号为
yR(t1)=gSRX(t1)+IPS+nR(t1)
其中
是SS和R之间的信道系数,I
PS表示PN对SN的干扰,n
R(t
1)是R上的AWGN。
在t2时隙,R的接收信号为
其中
是R的自干扰信道系数,
和
是R重新编码后D
1和D
2分别的期望信号,且
β
1和β
2分别是D
1和D
2新的功率分配系数,满足β
1+β
2=1,β
1<β
2。P
R是R的发射功率,n
R(t
2)是R上的AWGN。
R解码x2(t2)的SINR为
S203:D1和D2译码接收信号。
t1时隙D1的接收信号为
y1(t1)=gS1X(t1)+IPS+n1(t1)
其中
是SS和D
1之间的信道系数,n
1(t
1)是D
1上的AWGN,为了简洁起见,假设所有次级接收节点都遭受来自于PN的干扰I
PS。
t2时隙D1的接收信号为
其中
是SS发送的叠加编码信号,x
1(t
2)和x
2(t
2)分别是D
1和D
2的期望信号,且E(|x
1(t
2])|
2)=E(|x
2(t
2)|
2)=1,
是SS和D
1之间信道系数,n
1(t
2)是D
1上的AWGN。
t
2时隙D
1从SS和R发送的叠加信号中译码自己期望信号,D
1首先译码D
2的期望信号x
2(t
2),执行非理想SIC,消除x
2(t
2),然后译码自己的信号x
1(t
2)。同理,D
1译码R发送的叠加信号
x
1(t
1)和x
1(t
2)的信噪比分别可以表示为
其中
0≤ξ≤1表示译码X(t
2)执行非理想SIC之后残余干扰,
0≤φ≤1表示译码
执行非理想SIC之后残余干扰。
在D1处采用最大比率合并,因此D1处总的信噪比可以表示为
t2时隙D2处的接收信号为
其中
是R和D
2之间的信道系数,n
2(t
2)是D
2上的AWGN。
D2译码x2(t2)的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为
S204:根据香农公式,计算D1和D2的可达速率,并基于中断概率定义,计算用户中断概率。
根据香农公式,推导用户的可达速率表达式。t2时隙D1和D2的可达速率分别为
其中
表示SS、R、D
1和D
2之间的信道系数,其中
不同的信道系数之间是独立的、同分布的,并将其建模为0均值圆对称复高斯随机变量。假设所有接收机都受到均值为0和方差为σ
2的加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)影响。
和
分别是SS和R的发射信噪比,其中P
SS和P
R分别是SS和R的发射功率。主网络(primary network,PN)对次级网络(secondary network,SN)用户的干扰用I
PS表示,其均值为0,方差为τσ
2,其中τ∈(0,1)。仅当PD未受到来自SN的干扰时才允许次级通信。因此,SS和R的干扰温度限制(interferencetemperature constraint,ITC)为T
ITC。
S205:满足系统公平性和用户中断概率门限,最小化系统中断概率,并最大化系统总可达速率。
当传输过程中实际可达数据速率低于目标速率时,传输发生中断,中断概率是衡量时延敏感传输的重要性能指标。这里假设R
1和R
2是根据服务质量预设的D
1和D
2可达速率门限,同时为了便于计算,定义
和
其中D
2解码信号分为两种情况,第一种情况是R解码x
2(t
1)失败;第二种情况是R成功解码x
2(t
1),D
2自己解码信号x
2(t
2)失败。
最小化系统中断概率最优功率分配方案是按照如下方式进行:
s.t.F=F*
α1<α2,α1+α2≤1
其中
和
分别表示D
1和D
2的中断概率,
表示系统公平性因子。
最大化系统总可达速率,根据全双工中继的CR-NOMA通信系统的特性,满足用户中断概率门限,可以得到该系统的优化目标函数和约束条件如下
α1<α2,α1+α2≤1
其中C1和C2分别表示D1和D2的可达速率,k1,k2和k3分别表示D1,D2和系统的中断概率门限。
由于系统总可达速率为分段函数且目标函数中包含多变量因子,因此KKT方法无法直接应用于此模型中以得到最优的系统性能优化方法。基于以上的考虑在贪婪算法及二分法基础上提出了一种用户公平性及中断性能联合系统性能优化方法,该方法步骤如图3所示:第一步,根据NOMA原理得到D1的功率分配因子范围,并计算D2功率分配因子的范围,得到满足条件的功率分配矩阵;第二步,根据中断概率定义,计算系统中断概率;第三步,根据公平指数定义计算F,判断是否满足误差;第四步,利用贪婪算法找出能够使系统中断概率最小化的功率分配方案;第五步,判断中断概率最小化的功率分配方案是否满足中断概率门限,进一步计算D2功率分配因子的范围;第六步,根据香农公式,计算系统总可达速率,并利用排序算法找出能够使系统总可达速率最大化的功率分配方法。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围。