CN115208470A - 基于模糊逻辑的混合多址接入vlc网络的资源分配方法 - Google Patents

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CN115208470A CN202210794326.0A CN202210794326A CN115208470A CN 115208470 A CN115208470 A CN 115208470A CN 202210794326 A CN202210794326 A CN 202210794326A CN 115208470 A CN115208470 A CN 115208470A
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Abstract

本发明涉及基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，属于光无线通信技术领域。本发明所述方法在通过考虑当前网络和接入网络的用户信息为用户选择一种多址接入方式接入网络以及分配相应的功率资源。本发明所述方法包括模式选择和功率分配两个部分。在模式选择阶段，以用户数目，用户请求速率和用户信道增益为输入参数，通过基于模糊逻辑的NOMA/OMA模式选择算法以及二次模式选择算法为用户选择适合的多址接入方式；在功率分配阶段，设计不均等的子载波间功率分配算法为OMA用户和NOMA用户组分配发射功率，设计基于差异性用户请求速率的组内功率分配算法为NOMA组内用户分配合适的发射功率。所述方法可以有效地提升VLC系统吞吐量和平均用户满意度。

Description

基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法
技术领域
本发明属于光无线通信技术领域，涉及基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法。
背景技术
随着无线通信用户数量的急剧增长，虚拟现实、高清视频等各种新兴业务逐渐出现，无线频谱资源短缺与通信业务量增长之间的矛盾日益突出，为满足未来第六代移动通信网络更加丰富的业务应用以及极致的性能需求，中国信通院IMT-2030推进组发布《6G总体愿景与潜在关键技术》白皮书，并将可见光通信(Visible Light Communication,VLC)列为第六代移动通信潜在的关键技术之一。VLC是一种很有前途的技术，有取代传统的无线局域网进行室内通信的潜力，因为人们将超过80％的时间花在室内。然而，目前的发光二极管(Light Emitting Diode,LED)调制带宽受限，只有几十兆赫兹，极大的限制了系统的容量以及接入的用户终端数目。因此，非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)被引入VLC中，与传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)技术不同，NOMA可以通过功率域复用来实现多个用户接入，多个用户可以共享时域和频域资源，实现频谱效率和接入网络的用户终端数目的双重提升，以满足大规模接入和高数据速率的需求。此外，由于室内用户的信道状态信息可以更加准确地被估计，且用户的信噪比较高，NOMA已被证明非常适合VLC网络，并取得了丰富的研究成果。NOMA虽然可以提升用户接入数目与系统容量，但是，这并不意味着传统OMA会被完全取代，例如在用户间的信道增益差异较小时，NOMA相对于OMA的吞吐量增益并不明显，并且解调复杂度较高。因此，结合用户速率需求和当前网络环境，设计基于混合NOMA/OMA网络的功率分配方案更具现实意义。
发明内容
有鉴于此，本发明的核心在于提供基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，在实现用户的动态分组，增加用户分组的准确性的同时，提升系统的能效。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：统计请求接入VLC网络的用户数目，各用户请求速率，VLC网络的LED数目，并依据朗伯辐射模型计算各LED与各用户之间的信道增益，各用户接入信道增益值最大的LED，
其中，用户n与LED l之间的信道增益计算方法为：
Figure BDA0003735060410000021
上式中，A表示光接收机的接收面积，m为朗伯辐射系数，m＝-ln2/log2[cos(θ1/2)]，θ1/2是LED的半功率角，dn,l是LED和第i个用户之间的直线距离，θn,l和φn,l分别是LED的发射角和第n个用户的接收角，ψFoV是光接收机视场角，TS(φn,l)是光集中器增益，g(φn,l)是光滤波器增益；
S2：根据用户数目，各用户的最大信道增益值，各用户请求速率，输入到模糊逻辑系统中，根据模糊规则，进行模糊推理，通过解模糊得到模糊逻辑系统的输出值；
S3：根据设置的判断阈值，由输出值判断各用户归属VLC网络的模式集合，分别是：NOMA模式结合、OMA模式集合和处于中间状态的用户集合；
S4：采用NOMA/OMA模式选择方法，对归属中间状态的用户集合中的用户进行二次模式选择；
S5：计算NOMA用户组和OMA用户的等效信道增益公式，并采用不均等的子载波功率分配算法为NOMA用户组和OMA用户分配发射功率；
S6：根据基于差异化用户请求速率的组内功率分配算法，对NOMA用户组的各用户分配发射功率。
进一步，所述S2具体方法为：
S201：根据用户数目，各用户信道增益最大值，各用户请求速率作为模糊逻辑的输入变量，根据梯形隶属度函数对模糊逻辑系统的输入变量进行模糊化，得到输入变量的模糊集，
其中，梯形隶属度函数为：
Figure BDA0003735060410000022
上式中，x为输入参数，a和d是模糊集数值的上限和下限值，b和c是梯形隶属度函数f(x)拐点所对应的输入参数x的取值；
S202：设置模糊规则，采用模糊规则的形式为：If x is A，then y is B，这里的A和B为由论域集合X和Y上的模糊语言值，“x is A”是前提，“y is B”就是结论；
S203：根据输入变量的模糊集和设置的模糊规则进行模糊推理，在模糊推理过程中使用“与”逻辑运算规则；
S204：采用质心法对模糊推理的结果进行解模糊，其计算公式如下：
Figure BDA0003735060410000031
上式中，Nl是用户数目，Yn表示第n个用户去模糊化后的输出精准值，f(yw)是隶属度函数，yw是对应的横坐标，G是模糊逻辑系统里的输出隶属度函数的等级数。
进一步，所述S3具体方法为：
S301：根据模糊逻辑系统输出隶属度函数的论域范围，设置判断阈值Th1和Th2，其中Th1为论域范围的40％，Th2为论域范围的60％；
S302：设S1,l表示在第l个LED的NOMA用户集合，S2,l表示在第l个LED的OMA用户集合，S3,l表示在第l个LED的处于中间状态的用户集合，若Yn大于Th2，则用户n加入集合S1,l，若Yn小于Th1，则用户n加入集合S2,l，若Yn处于Th1和Th2之间，则用户n加入集合S3,l。
进一步，所述S4具体方法为：
S401：判断|S1,l|的奇偶性，若|S1,l|,是奇数，则先从集合S3,l中选取解模糊输出值最大的用户加入S1,l中，保证NOMA集合的用户数目为偶数，若为偶数，转S402步骤；这里，|.|表示计算集合中元素的数目；
S402：若集合S3,l中有信道增益差异值较大的用户对，则将该用户对加入集合S1,lS1,l，并对S1,l中的用户根据信道增益值，降序排列用户在S1,l中，然后，将排序好用户进行首尾配对，形成NOMA用户组；
S403：将集合S3,l中的剩余用户加入集合S2,l。
进一步，所述S5具体方法为：
S501：计算OMA用户和NOMA用户组的等效信道增益公式，计算公式如下：
Figure BDA0003735060410000041
上式中，hi,l是连接LED l的第i个OMA用户的信道增益，hs,j,l是连接LED l的第j个NOMA用户组中强用户的信道增益，k代表子载波索引，
Figure BDA0003735060410000042
是LED l下的子载波数目，|S|表示集合S中用户的个数，Kl表示LED l的子载波数目；
S502：采用不均等的子载波功率计算公式，为第k个子载波上的NOMA用户组或OMA用户分配子载波发射功率，
其中，不均等的子载波功率计算公式为：
Figure BDA0003735060410000043
上式中，Pk,l是LED l的第k个子载波的发射功率，Pl是LED l的发射功率。
进一步，所述S6具体方法为：
S601：对连接LED l的第j对NOMA用户组的强用户，计算其功率分配因子；
其中，强用户的功率分配因子的计算公式为：
Figure BDA0003735060410000044
上式中，γ＝γeoγoe，γeo是电转换系数，γoe是光电转换系数，hs,j,l和hw,j,l分别是LED l中的第j对NOMA用户组中强用户和弱用户的信道增益值，计算
Figure BDA0003735060410000045
Figure BDA0003735060410000046
B是单个子载波的带宽，
Figure BDA0003735060410000047
和
Figure BDA0003735060410000048
分别是LED l中的第j对NOMA用户组中强用户和弱用户的最小用户请求速率，σ2是均值为0的高斯白噪声的方差；
S602：确定连接LED l的第j对NOMA用户组的弱用户的功率分配因子为1-αs,j,l；
S603：计算连接LED l的第j对NOMA用户组的强用户分配功率为Pj,l×αs,j,l；弱用户分配功率为Pj,l×(1-αs,j,l)；
其中，Pj,l是VLC网络中LED l的第k个子载波的发射功率；
S604：对VLC网络中各个LED的各个NOMA用户组，重复S601-604步骤，完成各NOMA组内强用户和弱用户的功率分配。
本发明的有益效果在于：本发明涉及基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，通过考虑当前网络和接入网络的用户信息为用户选择一种多址接入方式以及分配功率资源。在在模式选择阶段，以用户数目，用户请求速率和用户信道增益为输入参数，设计基于模糊逻辑的NOMA/OMA模式选择算法以及二次模式选择算法为用户选择适合的多址接入方式。在功率分配阶段，设计不均等的子载波间功率分配算法为子载波分配合适的发射功率，设计基于差异化请求速率的组内功率分配算法为NOMA用户分配合适的发射功率，提升系统吞吐量和平均用户满意度。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合以下附图对本发明作详细描述，其中：
图1混合多址接入VLC网络的模式选择和功率分配方法流程图。
图2模糊逻辑系统模糊处理框图；
图3模糊逻辑系统的输入参数和输出值的隶属度函数；
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描述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；为了更好地说明本发明的实施例，附图中某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；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。
本发明所提的一种混合多址接入VLC网络的模式选择和功率分配方法包含以下步骤。首先对房间内的所有用户按照接收信号强度准则接入到相应的LED下。其次是依次对每个LED下的用户进行模式选择。将当前LED l下的用户数目Nl，以及相应的用户信道增益，用户请求速率作为输入变量输入至模糊逻辑系统中去，经过模糊化，模糊推理，以及解模糊得到相应的输出值，并通过预先设置好的阈值完成初次模式选择。在初次模式选择的结果上对用户进一步进行二次模式选择，确保用户模式选择的准确性。再次，对OMA用户和NOMA用户组进行不均等的子载波功率分配算法，为OMA用户和NOMA用户组分配相应的发射功率。最后，针对NOMA用户组中的强弱用户执行基于用户请求速率差异性的功率分配算法，为NOMA用户组中的强、弱用户分配相应的发射功率。
附图1是混合多址接入VLC网络的模式选择和功率分配方法流程图。下面将结合附图1详细说明本方法的执行过程：
步骤1：统计接入VLC网络的用户数目N，LED的数目L，并对房间内的所有用户按照接收信号强度准则接入到相应的LED，初始化LED索引变量l＝1；
步骤2：判断l是否小于L+1，若是，转步骤3，否则，转步骤14；
步骤3：统计接入LED l的用户数目Nl、用户信道增益、用户请求速率；
步骤4：将用户数目Nl、各个用户的信道增益、各个用户的请求速率三个变量的准确值输入到模糊逻辑系统中，经过模糊化、模糊推理和解模糊化后输出各个用户使用NOMA的程度描述值，记为Yn；
步骤5：通过设置的阈值Th1和Th2将用户分为S1,l，S2,l，S3,l三个用户集合，若Yn大于Th2，则加入S1,l，若Yn小于Th1，则加入S2,l，若Yn处于Th1和Th2之间，则加入S3,l；
步骤6：判断集合S1,l中的用户数目是否为偶数，若是，转步骤8，否则，转步骤7；
步骤7：将S3,l中的Yn值最大的用户加入S1,l中；
步骤8：判断集合S3,l中是否存在一对信道增益差值在2×10-6以上的两个用户，若是，转步骤9，否则，转步骤10；
步骤9：将集合S3,l中的一对信道增益差值在2×10-6以上的两个用户加入S1,l中，S1,l，并对S1,l中的用户根据信道增益值，降序排列用户在S1,l中，然后，将排序好用户进行首尾配对，形成NOMA用户组；
步骤10：将集合S3,l中的剩余用户加入S2,l中；
步骤11：执行不均等的子载波间功率分配算法；具体步骤为：
S1101：计算OMA用户和NOMA用户组的等效信道增益公式，计算公式如下：
Figure BDA0003735060410000061
在式(1)中，hi,l是连接LED l的第i个OMA用户的信道增益，hs,j,l是连接LED l的第j个NOMA用户组中强用户的信道增益，k代表子载波索引，
Figure BDA0003735060410000062
是LED l下的子载波数目，|S|表示集合S中用户的个数，Kl表示LED l的子载波数目；
S1102：采用不均等的子载波功率计算公式，为第k个子载波上的NOMA用户组或OMA用户分配子载波发射功率，
其中，不均等的子载波功率计算公式为：
Figure BDA0003735060410000071
在式(2)中，Pk,l是LED l的第k个子载波的发射功率，Pl是LED l的发射功率；
步骤12：执行基于用户请求速率差异性的组内功率分配算法；具体步骤如下：
S1201：建立LED l中第j对NOMA用户组的和速率优化问题模型为：
Figure BDA0003735060410000072
在(3)式中，
Figure BDA0003735060410000073
Figure BDA0003735060410000074
和
Figure BDA0003735060410000075
分别是LED l中的第j对NOMA用户组中的弱用户和强用户可达速率，hs,j,l和hw,j,l分别是LED l中的第j对NOMA用户组中的强用户和弱用户的信道增益，γ＝γeoγoe，γeo是电转换系数，γoe是光电转换系数，B是单个子载波的带宽，αs,j,l是LED l中的第j对NOMA用户组中强用户的功率分配因子，1-αs,j,l是LED l中的第j对NOMA用户组中弱用户的功率分配因子，
Figure BDA0003735060410000076
和
Figure BDA0003735060410000077
分别表示LED l中的第j对NOMA用户组中强用户和弱用户的最小用户请求速率，σ2是均值为0的高斯白噪声的方差；
S1202：对(3)式中的优化目标
Figure BDA0003735060410000078
求一阶导数，得到：
Figure BDA0003735060410000079
由于(4)式的一阶导数值大于0，因此，(4)式是一个关于αs,j,l的一个单调递增函数；
S1203：对(3)式的约束条件C2，C3进行进行转换，可得：
Figure BDA00037350604100000710
Figure BDA00037350604100000711
上式中，
Figure BDA0003735060410000081
S1204：对连接LED l的第j对NOMA用户组的强用户，计算其功率分配因子αs,j,l，则强用户的分配功率为Pj,l×αs,j,l；其中，强用户的功率分配因子计算公式为：
Figure BDA0003735060410000082
在式(7)中，max表示对括号中2个数值取最大的一个；
S1205：确定连接LED l的第j对NOMA用户组的弱用户的功率分配因子为1-αs,j,l，弱用户分配功率为Pj,l×(1-αs,j,l)；
S1206：若LED l的所有NOMA用户对都分配了功率，转步骤13，否则，j＝j+1，转步骤S1201；
步骤13：若VLC网络中所有LED的用户都已经分配了模式和资源，转步骤14；否则，令l＝l+1，转步骤2；
步骤14：输出所有用户的NOMA或OMA模式选择，连接LED的编号及其获得的发射功率。
附图2是模糊逻辑系统流程框图。整个模糊逻辑系统可以分为属性输入、模糊处理过程和结果输出三个部分。其中，属性输入是指用于决策某个事件的多个判决参数；模糊处理过程主要是指输入的参数值经过一系列的决策得到输出值的过程；结果输出是指根据模糊处理过程后的值进行判决并得到最后的决策的过程。其中，模糊逻辑系统中最重要的部分是模糊处理过程，主要由三个阶段构成，分别是模糊化、模糊推理以及去模糊化。
第一阶段，模糊化。在输入端，选取用户数目，用户的最小请求速率以及用户自身的信道增益作为判决参数，通过隶属度函数转化为低、中、高三种模糊逻辑等级，即将用户的属性值模糊化。输入的决策参数通过梯形隶属度函数进行模糊化，输出的隶属度函数也采用梯形隶属度函数。梯形隶属度函数公式(1)如下所示。
Figure BDA0003735060410000083
式(8)中，a和d是模糊集的上、下限，b和c是梯形隶属度函数f(x)拐点所对应的输入参数x的取值。
第二阶段，模糊推理。根据制定的模糊规则，通过相应的模糊集合运算，得到相应模式下的模糊值。根据已有文献结论分析以及NOMA和OMA的优缺点，制定模糊规则，即用户之间信道增益差异性较小时，不适合使用NOMA，用户的密度较大和用户的最小请求较大时，不适合使用OMA，模糊规则如表1所示。表1中的N/O表示既可以使用NOMA，又可以使用OMA，Not Low表示模糊等级为高或中，Not High表示模糊等级为中或低，“－”表示模糊等级为高，中和低三个等级都可以。为了便于理解此规则表，以规则1举例说明，表示在用户数目的模糊等级为高，用户的请求速率的模糊等级为中或高时，此时不管用户的信道增益等级是什么，该用户都会使用NOMA。
表1模糊规则
Figure BDA0003735060410000091
第三阶段，去模糊化。本发明使用质心法将模糊推理后的模糊值转化为精准值。质心法的原理是计算隶属度所围图形的质心对应的横坐标的值，即几何平均值，其计算公式为：
Figure BDA0003735060410000092
式(9)中，Yn表示第n个n去模糊化后的输出精准值，f(yw)是隶属度函数，yw是对应的横坐标，G是模糊逻辑等级数。
附图3表示模糊逻辑系统的输入参数和输出值的隶属度函数。图3中的(a)，(b)，(c)，(d)子图分别表示单个小区的用户数目隶属度，用户最小请求速率隶属度，用户信道增益隶属度以及模糊逻辑系统的输出隶属度图形。图3(a)中的横坐标是单个小区的用户数目，本节设置的混合多址接入网络中最大用户数目为25，考虑到用户的分布情况以及接入情况，接入每个小区中的用户数目可能不相等，因此，图3(a)中高隶属度函数的横坐标范围较大。图3(b)，(c)，(d)横坐标在各个小区中的数值范围是一样的，即用户请求速率，用户信道增益，模糊逻辑系统输出值对所有用户和小区都是适用的，不存在差别。因此，低、中、高隶属度函数的横坐标范围是均等的。

Claims (6)

1.基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：统计请求接入VLC网络的用户数目，各用户请求速率，VLC网络的LED数目，并依据朗伯辐射模型计算各LED与各用户之间的信道增益，各用户接入信道增益值最大的LED，
其中，用户n与LED l之间的信道增益计算方法为：
Figure FDA0003735060400000011
上式中，A表示光接收机的接收面积，m为朗伯辐射系数，m＝-ln2/log2[cos(θ1/2)]，θ1/2是LED的半功率角，dn,l是LED和第i个用户之间的直线距离，θn,l和φn,l分别是LED的发射角和第n个用户的接收角，ψFoV是光接收机视场角，TS(φn,l)是光集中器增益，g(φn,l)是光滤波器增益；
S2：根据用户数目，各用户的最大信道增益值，各用户请求速率，输入到模糊逻辑系统中，根据模糊规则，进行模糊推理，通过解模糊得到模糊逻辑系统的输出值；
S3：根据设置的判断阈值，由输出值判断各用户归属VLC网络的模式集合，分别是：NOMA模式结合、OMA模式集合和处于中间状态的用户集合；
S4：采用NOMA/OMA模式选择方法，对归属中间状态的用户集合中的用户进行二次模式选择；
S5：计算NOMA用户组和OMA用户的等效信道增益公式，并采用不均等的子载波功率分配算法为NOMA用户组和OMA用户分配发射功率；
S6：根据基于差异化用户请求速率的组内功率分配算法，对NOMA用户组的各用户分配发射功率。
2.如权利要求1所述的基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：所述S2具体方法为：
S201：根据用户数目，各用户信道增益最大值，各用户请求速率作为模糊逻辑的输入变量，根据梯形隶属度函数对模糊逻辑系统的输入变量进行模糊化，得到输入变量的模糊集，
其中，梯形隶属度函数为：
Figure FDA0003735060400000021
上式中，x为输入参数，a和d是模糊集数值的上限和下限值，b和c是梯形隶属度函数f(x)拐点所对应的输入参数x的取值；
S202：设置模糊规则，采用模糊规则的形式为：If x is A，then y is B，这里的A和B为由论域集合X和Y上的模糊语言值，“x is A”是前提，“y is B”就是结论；
S203：根据输入变量的模糊集和设置的模糊规则进行模糊推理，在模糊推理过程中使用“与”逻辑运算规则；
S204：采用质心法对模糊推理的结果进行解模糊，其计算公式如下：
Figure FDA0003735060400000022
上式中，Nl是用户数目，Yn表示第n个用户去模糊化后的输出精准值，f(yw)是隶属度函数，yw是对应的横坐标，G是模糊逻辑系统里的输出隶属度函数的等级数。
3.如权利要求1所述的基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：所述S3具体方法为：
S301：根据模糊逻辑系统输出隶属度函数的论域范围，设置判断阈值Th1和Th2，其中Th1为论域范围的40％，Th2为论域范围的60％；
S302：设S1,l表示在第l个LED的NOMA用户集合，S2,l表示在第l个LED的OMA用户集合，S3,l表示在第l个LED的处于中间状态的用户集合，若Yn大于Th2，则用户n加入集合S1,l，若Yn小于Th1，则用户n加入集合S2,l，若Yn处于Th1和Th2之间，则用户n加入集合S3,l。
4.如权利要求1所述的基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：所述S4具体方法为：
S401：若S1,l集合中用户数目为奇数，则从集合S3,l中选取解模糊输出值最大的用户加入S1,l中，保证NOMA集合的用户数目为偶数，否则，转步骤S402；
S402：若集合S3,l中有信道增益差异值较大的用户对，则将该用户对加入集合S1,l，并对S1,l中的用户根据信道增益值，降序排列用户在S1,l中，然后，将排序好用户进行首尾配对，形成NOMA用户组；
S403：将集合S3,l中的剩余用户加入集合S2,l。
5.如权利要求1所述的基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：所述S5具体方法为：
S501：计算OMA用户和NOMA用户组的等效信道增益公式，计算公式如下：
Figure FDA0003735060400000031
上式中，hi,l是连接LED l的第i个OMA用户的信道增益，hs,j,l是连接LED l的第j个NOMA用户组中强用户的信道增益，k代表子载波索引，
Figure FDA0003735060400000032
是LED l下的子载波数目，|S|表示集合S中用户的个数，Kl表示LED l的子载波数目；
S502：采用不均等的子载波功率计算公式，为第k个子载波上的NOMA用户组或OMA用户分配子载波发射功率，
其中，不均等的子载波功率计算公式为：
Figure FDA0003735060400000033
上式中，Pk,l是LED l的第k个子载波的发射功率，Pl是LED l的发射功率。
6.如权利要求1所述的基于模糊逻辑的混合多址接入VLC网络的资源分配方法，其特征在于：所述S6具体方法为：
S601：对连接LED l的第j对NOMA用户组的强用户，计算其功率分配因子；
其中，强用户的功率分配因子的计算公式为：
Figure FDA0003735060400000034
上式中，γ＝γeoγoe，γeo是电转换系数，γoe是光电转换系数，hs,j,l和hw,j,l分别是LEDl中的第j对NOMA用户组中强用户和弱用户的信道增益值，计算
Figure FDA0003735060400000035
Figure FDA0003735060400000036
B是单个子载波的带宽，
Figure FDA0003735060400000037
和
Figure FDA0003735060400000038
分别是LED l中的第j对NOMA用户组中强用户和弱用户的最小用户请求速率，σ2是均值为0的高斯白噪声的方差；
S602：确定连接LED l的第j对NOMA用户组的弱用户的功率分配因子为1-αs,j,l；
S603：计算连接LED l的第j对NOMA用户组的强用户分配功率为Pj,l×αs,j,l；弱用户分配功率为Pj,l×(1-αs,j,l)；
其中，Pj,l是VLC网络中LED l的第k个子载波的发射功率；
S604：对VLC网络中各个LED的各个NOMA用户组，重复S601-604步骤，完成各NOMA组内强用户和弱用户的功率分配。
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