基于下行非正交多址接入系统的带宽与功率联合控制方法

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基于下行非正交多址接入系统的带宽与功率联合控制方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及无线网络中一种基于下行非正交多址接入(NOMA)系统的带宽与功率联合控制方法。\n背景技术\n[0002] 在第5代移动通信技术中为了获得高频谱效率和大规模连接，非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术被提出来，与传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)技术不同，NOMA通过非正交资源分配可以服务更多用户，通过使大量用户同时共享同一频段信道和采用连续干扰消除机制(Successive Interference Cancellation,SIC)消除同频干扰可以明显提高频谱效率。因此，NOMA很好的契合未来5G蜂窝网络的最终目标，可以提供超高吞吐量和超密集连接。\n发明内容\n[0003] 本发明要克服现有技术的缺点，提供一种基于下行非正交多址接入系统的带宽与功率联合控制方法。\n[0004] 本发明在无线蜂窝网络中应用NOMA技术进行数据发送，将带宽与功率联合考虑，在满足所有MU数据流量需求的前提下实现系统中资源消耗量最小化。\n[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：\n[0006] 无线网络中一种基于下行非正交多址接入(NOMA)系统的带宽与功率联合控制方法，包括以下步骤：\n[0007] (1)在mBS的覆盖范围下总共有T个移动用户(Mobile Users,MU)，在该情况下，mBS使用NOMA技术发送数据。考虑到NOMA的技术特性，引入索引集 表示T\n个MU。首先，由于连续干扰消除机制(SIC)，对mBS到所有MU的信道增益按照从大到小进行排序，故有以下顺序：\n[0008] gB1>gB2>…>gBj>gBi>…>gBT  (1)\n[0009] 其中gBi表示mBS到第i个MU的信道增益， 在接下来的说明中提到的第i个MU(或第j个MU)均是在索引集 中的。\n[0010] (2)在mBS端，每个MU的瞬时信道增益 都是已知的。基于NOMA，mBS会将所有的数据叠加在同一频段上发送给每个MU。在MU端，使用SIC消除MU之间的部分同频干扰。\n以MUi、MUk和MUj为例说明SIC的工作原理，对于MUi，在接收数据中首先解码MUk(k>i，即特指MUk排列在MUi后面)的数据，然后将解码后的数据从接收数据中删除(具体的操作顺序是k＝T,T-1,T-2,…,i+1)，同时将MUj(j0.\n[0043] 经过该步等价转化问题BA相较于问题TCM只拥有一个决策变量WB，变得更容易求解。\n[0044] 尽管BA只有一个决策变量，但是要直接求解该问题还是很困难的，故引入一个变量代换表示如下：\n[0045]\n[0046] 当有此代换公式，结合最小总发射功率表达式便可以对问题BA做等价转化，在“BA”后添加英文字母“E”得到“BA-E”，转换得问题BA-E\n[0047]\n[0048]\n[0049]\n[0050] 由于问题BA-E中的目标函数与限制条件(13)的非凸性，因此该问题仍然是非凸的，但是通过本发明设计的算法步骤可以有效的进行求解。\n[0051] (6)在此步中引入一个额外变量v，其中\n表示系统资源消耗值。进一步转化问题BA-E，得到问题BA-EV表示如下：\n[0052] (BA-EV):min v\n[0053]\n[0054]\n[0055]\n[0056] 注意到问题BA-EV与问题BA-E是等价的，该问题的最优解v*所对应的就是系统资源消耗的最小值。\n[0057] 观察问题BA-EV发现，如果v值固定，那么就可以将问题BA-EV转变为一个拥有凸性的可行域检查问题，因此在给定v值的情况下就可以获得以下优化问题，记为BA-EVsub：\n[0058] (BA-EVsub):\n[0059]\n[0060]\n[0061] 在此问题中输入一个v值便可以获得一个 值。对于问题输出的 值，如果则表明问题BA-EV在给定v的情况下是可行的，同时表明可以进一步减小v值。如果则表明问题BA-EV是不可行的，需要增大输入的v值。当 值达到设定的精确度情况下，结束该算法，输出计算后的v*和x*。\n[0062] (7)结合以上步骤的说明，得出关于问题BA-EVsub的两个结论：71)在给定v值的情况下，问题BA-EVsub是一个关于x的凸优化问题；72)问题BA-EVsub的最优解 是一个关于v的非增函数；基于这两个结论设计算法进行求解，具体说明如下，算法记为Sol-BA：\n[0063] 算法步骤S1：输入上限值vmax,下限值vmin，结束循环的阈值tol；\n[0064] 算法步骤S2：根据条件|vmax-vmin|≥tol，判定是否进入循环，也就是说，|vmax-vmin|≥tol则进入循环，执行算法步骤S3，|vmax-vmin|gB2>…>gBj>gBi>…>gBT  (1)\n[0081] 其中gBi表示mBS到第i个MU的信道增益， 在接下来的说明中提到的第i个MU(或第j个MU)均是在索引集 中的。\n[0082] (2)在mBS端，每个MU的瞬时信道增益 都是已知的。基于NOMA，mBS会将所有的数据叠加在同一频段上发送给每个MU。在MU端，使用SIC消除MU之间的相互干扰。以MUi、MUk和MUj为例说明SIC的工作原理，对于MUi，在接收数据中首先解码MUk(k>i，即特指MUk排列在MUi后面)的数据，然后将解码后的数据从接收数据中删除(具体的操作顺序是k＝T,T-1,T-2,…,i+1)，同时将MUj(j1时，假设对于结论都是成立的；\n[0114] 步骤4.3：我们进一步添加第i+1个MU，同时保证gBT>gBT+1。当证明下式成立即可证明提出的结论正确；\n[0115]\n[0116] 步骤4.4：对步骤4.3的证明；\n[0117] a.对于T+1有\n[0118] b.因此可得\n[0119]\n[0120] 证明完毕。\n[0121] (5)将WB视为变量，同时应用最小总功率表达式，便可以将TCM问题等价转化为如下的带宽分配(Bandwidth-Allocation,BA)问题：\n[0122]\n[0123]\n[0124]\n[0125] variables:WB>0.\n[0126] 经过该步等价转化问题BA相较于问题TCM只拥有一个决策变量WB，变得更容易求解。\n[0127] 尽管如此，要直接求解该问题还是很困难的，于是引入一个变量代换表示如下：\n[0128]\n[0129] 当有此代换公式，结合最小总发射功率表达式便可以对问题BA做等价转化，在“BA”后添加英文字母“E”得到“BA-E”，转换得问题BA-E\n[0130]\n[0131]\n[0132]\n[0133] 由于问题BA-E中的目标函数与限制条件(13)的非凸性，因此该问题仍然是非凸的，但是通过本发明设计的算法步骤可以有效的进行求解，在(7)中会对算法做具体说明。\n[0134] (6)在此步中引入一个额外变量v，其中\n表示系统资源消耗值。进一步转化问题BA-E，得到问题BA-EV表示如下：\n[0135] (BA-EV):min v\n[0136]\n[0137]\n[0138]\n[0139] 注意到问题BA-EV与问题BA-E是基本等价的，该问题的最优解v*所对应的就是系统资源消耗的最小值。\n[0140] 观察问题BA-EV发现，如果v值固定，那么就可以将问题BA-EV转变为一个拥有凸性的可行域检查问题，因此通过给定v值就可以获得以下的最优化问题。\n[0141] (BA-EVsub):\n[0142]\n[0143]\n[0144] 在此问题中输入一个v值便可以获得一个 值。对于问题输出的 值，如果则表明问题BA-EV在给定v的情况下是可行的，同时表明可以进一步减小v值。如果则表明问题BA-EV是不可行的，需要增大输入的v值。当 值满足设定的精确度情* *\n况下足够小时，结束该算法，输出计算后的v和x。\n[0145] (7)结合以上步骤的说明，得出关于问题(BA-EVsub)的两个结论：71)在给定v值的情况下，问题(BA-EVsub)是一个关于x的凸优化问题；72)问题(BA-EVsub)的最优解 是一个关于v的非增函数。基于这两个结论设计算法(Sol-BA)进行求解，具体说明如下：\n[0146] 算法步骤S1：输入上限值vmax,下限值vmin，结束循环的阈值tol；\n[0147] 算法步骤S2：根据条件|vmax-vmin|≥tol，判定是否进入循环，也就是说，|vmax-vmin|≥tol则进入循环，执行算法步骤S3，|vmax-vmin|