CN114449634B - 一种面向6g全解耦网络的上行用户高效功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，上行基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云；边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解；边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站；控制基站将发射功率信息发送至相应的用户；基站将用户通过该基站将信息上传到边缘云视为等效信道，统计该等效信道的期望和方差，并周期性地上传至边缘云；边缘云基于等效信道的统计信息，迭代计算用户的发射功率直至算法收敛。该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。通过控制用户的发射功率，降低用户间的干扰，从而实现更高的网络频效和能效。

Description

一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法

技术领域

本发明属于无线移动通信领域，具体涉及一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法。

背景技术

当前，在实际的移动通信网络上行传输过程中，用户之间的干扰是造成网络容量受限的主要原因。随着物联网、工业互联网等相关技术的发展，未来网络中上行业务将会面临万亿量级接入点等挑战。参考图1，尽管在全解耦网络中，上行的多点协作和最小均方误差的解码方式可以压缩干扰信号的功率，但是当上行负载大、终端数目多时，网络仍然会面临强干扰的巨大挑战。此时，便需要进一步控制用户的发射功率，以补偿信道的路径损耗，抑制用户间干扰，实现网络层面上更高的频效。

经过对现有文献的检索发现，针对上行功率控制，R.～Nikbakht等人在文献《Uplink fractional power control and downlink power allocation for cell-freenetworks》提出了分数功率控制方法，它可以通过信道的大尺度信息高效地控制用户的发射功率。它可以通过增加指数参数的方式，扩展到全解耦网络中的多基站协作为用户服务时的功率控制。但是，本质上是一种启发式的方法，是在寻找给最优信道用户和最差信道用户功率分配的一种折中，所以它的性能跟指数参数的选取强相关，并且没有性能的保障。

经过检索还发现，基于公平性原则，M.Bashar等人在文献《On the uplink max–min SINR of cell-free massive MIMO systems》中以最大-最小化速率为目标，对Cell-free架构下的上行功率控制进行了研究。本质上，最大化最小频效与最大化所有用户中的最小信干噪比是等价的。最大-最小频效的一个潜在缺点是所有重点都放在信道条件最差的用户上。在网络规模较大时，其中每个用户仅对相邻的一小部分用户造成干扰。这种情况下，对于信道条件较差的用户，增大远端用户的发射功率，对这些用户几乎不会产生影响；而此时，整个网络却可以实现更大的频效。

经过检索还发现，针对最大-最小频效的缺点，最大化和频效的问题被提出并得到了广泛的研究。Tugfe Demir等人早文献《Foundations of user-centric cell-free massive MIMO》提出了基于最大化加权和速率(WSR)的功率控制方法，该算法是基于WMMSE实现的，以最小化数据解码时的MSE为基准。该方法会为某些信道条件比较差的用户分配较低的功率，通过牺牲部分用户的频效来实现网络整体频效的最优化。但是，该方法在算法的迭代求解过程中，会面临收敛慢的挑战，这很难满足用户功率控制的实时性问题。

上述技术主要存在的问题有以下几点：启发式的功率分配方法，参数的选取将会对系统性能造成重要影响，使得网络的性能无法得到保障；以最大化最小用户频效为原则的方法，会因为过于关注信道最差的用户，而很大程度上降低系统的性能；基于WMMSE的最大化加权和速率的方法，在迭代收敛速度上将会面临挑战。因此，提出高效地、可靠地上行功率控制方法，在实现实时功率控制，保障网络的频效和能效上具有重要的意义。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明目的是，提供了一种基于信号的传统特征与深度特征融合的调制识别方法。尤其是一种6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法。

本发明目的是这样实现的，一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，所包括以下步骤：

步骤1：所有基站上传信道的一阶和二阶信道统计信息至边缘云。

步骤2：边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解。

步骤3：边缘云将计算得到的用户需要的发射功率下发至相应的控制基站。

步骤4：控制基站将用户需要的发射功率信息发送至相应的用户。

步骤5：用户收到发射功率的控制信令，进行本地决策。

进一步，所述步骤1中信道的一阶统计信息是指用户通过该基站上传至边缘云的等效信道的期望E{g_ki}。

进一步，所述步骤1中信道的二阶统计信息是指用户通过该基站上传至边缘云的等效信道的方差D{g_ki}，以及该基站上用户预编码向量模的期望

进一步，所述步骤2中用户发射功率的迭代求解包含以下步骤：

步骤(4.1)：初始化所有的变量：其中，/>和/>表示对应于每个用户的辅助变量，/>表示用户的发射功率，它们都是K×1维度的向量

步骤(4.2)：计算辅助变量其中/>表达式为

步骤(4.3)：计算辅助变量γ⁽ⁱ⁺¹⁾

步骤(4.4)：计算η_k

步骤(4.5)：判断目标函数是否收敛。如果未收敛，则转步骤(4.2)继续执行；如果收敛，则结束功率分配。

进一步，所述步骤(4.2)中：

进一步，所述步骤(4.2)中：

进一步，所述步骤(4.2)中v_k表示用户k在进行和速率最大化时的权重。

进一步，所述步骤(4.5)中目标函数为：

所述一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，全解耦网络架构下控制面与数据面物理解耦为独立的控制基站和数目基站，所述步骤3中控制基站是指解耦之后负责整个全解耦网络区域内控制信令交互的独立基站。

综上所述，本发明的有益效果为：基站将用户通过该基站将信息上传到边缘云视为等效信道，统计该等效信道的期望和方差，并周期性地上传至边缘云；边缘云基于等效信道的统计信息，迭代计算用户的发射功率直至算法收敛。该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。通过控制用户的发射功率，降低用户间的干扰，从而实现更高的网络频效和能效。相较于现有技术，本发明可以通过高效的迭代计算实现用户上行发射功率的控制，提高整个网络的频效和能效。

附图说明

图1是本发明提供的一种面向6G全解耦网络的上行网络信息传输示意图；

图2是本发明提供的一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制的整体流程。

图3是本发明实施例提供的一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法中，上行功率控制的迭代算法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明通过基站上传的信道统计信息，提出了基于比例规划的上行发射功率计算方法，该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1-2所示，一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法包括以下步骤：

S101：基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云。

S102：边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解。

S103：边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站。

S104：控制基站将发射功率信息发送至相应的用户。

S105：用户收到发射功率的控制信令，进行本地决策。

本发明实施例提供的一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法包括以下步骤：

步骤一，信息统计：此处的信道统计包括一阶信道统计和二阶信道统计。一阶统计信息是指用户通过该基站上传至上传至边缘云的等效信道的期望E{g_ki}；

二阶统计信息是指用户通过该基站上传至上传至边缘云的等效信道的方差D{g_ki}，以及该基站上用户预编码向量模的期望

其中，等效信道g_ki满足通过下面的公式计算：

此处，表示用户k在服务基站t₁上的合并向量，并且t₁∈M_k，M_k表示用户k的服务基站集合；/>表示用户k到基站t₁之间的信道。由于E{g_ki}是一个长时间的统计量，该统计量在基站侧是可以估计的。此外，/>也可以通过基站进行统计。基站会将这两个统计量周期性地传输至边缘云。

步骤二，功率分配：边缘云接收到基站上传的信道统计信息之后，构建相应的等效信道矩阵，并执行功率分配算法。整个功率分配过程如图2所示，在此我们进一步阐述：

第一步：初始化所有的变量：

第二步：计算辅助变量其中/>表达式为

此处，

第三步：计算辅助变量γ⁽ⁱ⁺¹⁾

第四步：计算η_k

第五步：计算目标函数

其中，v_k表示用户k在进行和速率最大化时的权重。

计算目标函数之后，我们通过历史记录来判别目标函数是否收敛。此处收敛的准则，我们假设为目标函数是否连续三次迭代低于一个小的常量ε＝0.001。

如果目标函数未收敛，则转到第二步继续迭代执行；如果收敛，则结束功率分配方法。

步骤三，功率转发至控制基站：全解耦网络架构下控制面与数据面物理解耦为独立的控制基站和数目基站，控制基站是指解耦之后负责整个全解耦网络区域内控制信令交互的独立基站。

步骤四，控制基站通过控制信道下发至用户：为了降低控制面时延，控制基站通过光线与边缘云连接。控制基站与用户通过独立的控制信道连接，即完全独立于数据信道的频谱资源。由于控制基站本身需要广覆盖的特性，在全解耦网络中控制基站使用低频资源与用户交互。

步骤五，用户执行功率分配决策：用户收到控制基站发送的功率分配决策，根据本终端的状态，包括用户的业务需求以及电量等等特征，来决定是否执行控制信令。在本实例中，我们假设所有终端的电量是足够的，因此，所有终端将会按照控制基站的信令执行功率控制决策。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，其特征在于，

包括以下步骤：

步骤1：上行基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云；

步骤2：边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解；

步骤3：边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站；

步骤4：控制基站将发射功率信息发送至相应的用户；

用户收到发射功率的控制信令，进行本地决策；所述步骤1中信道的一阶统计信息是指用户通过该上行基站上传至边缘云的等效信道g_ki的期望E{g_ki}；

所述步骤1中信道的二阶统计信息是指用户通过该基站上传至边缘云的等效信道的方差D{g_ki}，以及该基站上用户预编码向量模的期望

所述步骤2中用户发射功率的迭代求解包含以下步骤：

步骤(4.1)：初始化所有的变量：其中，/>和/>表示对应于每个用户的辅助变量，/>表示用户的发射功率，它们都是K×1维度的向量，

步骤(4.2)：计算辅助变量其中/>表达式为

此处的角标(t)和(t+1)表示迭代次数；

步骤(4.3)：计算辅助变量γ⁽ⁱ⁺¹⁾，

步骤(4.4)：计算η_k

步骤(4.5)：判断目标函数是否收敛；如果未收敛，则转步骤(4.2)继续执行；如果收敛，则结束功率分配；

所述步骤(4.2)中：

所述步骤(4.3)中：

所述步骤(4.2)中v_k表示用户k在进行和速率最大化时的权重；

所述步骤(4.5)中目标函数为：

2.根据权利要求1所述一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，其特征在于：全解耦网络架构下控制面与数据面物理解耦为独立的控制基站和数目基站，所述步骤3中控制基站是指解耦之后负责整个全解耦网络区域内控制信令交互的独立基站。