[发明专利]携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法在审
申请号: | 201910133930.7 | 申请日: | 2019-02-22 |
公开(公告)号: | CN109861866A | 公开(公告)日: | 2019-06-07 |
发明(设计)人: | 唐杰;罗静慈;冯婉媚;宋静茹;唐珩膑;苏智杰 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04W24/06;H04B17/382 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 裴磊磊 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 多载波 联合资源分配 发射功率 最小化 最小化发射功率 资源分配 算法设计与分析 数学模型建立 数学优化问题 网络模型建立 应用遗传算法 创新性地 功率分配 时间切换 网络模型 遗传算法 载波调度 应用 服务 | ||
1.一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤一:建立携能多载波NOMA系统的网络模型:将采用时间切换方案的无线携能技术和采用图样分割多址接入技术的多载波NOMA系统相结合;
步骤二:构建基于最小化系统发射功率的联合资源分配的数学优化问题,包括确定优化变量、目标函数及约束条件的数学表达式;
步骤三:基于遗传算法,建立携能多载波NOMA系统中最小化系统发射功率的联合资源分配算法。
2.根据权利要求1所述的一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法,其特征在于,所述步骤一具体包括以下内容:
携能多载波NOMA系统由一个基站和K个随机分布于蜂窝网络内的用户组成,所有用户索引的集合表示为系统总的可用带宽B平均划分为N个子载波,所有子载波索引的集合表示为每个子载波的带宽为Bc=B/N,假设任何两个载波间的用户信息传递都不存在干扰;
在发送端,通过PDMA技术,在相同的时间-频域资源单元内,将多个用户信号进行功率域、码域、空间域的单独或联合编码,用户与基本时频RE的映射方式能够用图样特征矩阵来表示,即其中,图样特征矩阵的第n行、第k列的元素令和分别表示通过第n个时频RE传递信息的用户索引集合和用户数量;
假设基站通过第n个时频RE分配给第k个用户的发射功率为Pn,k,则第k个用户通过第n个时频RE能够接受到的信号为:
其中,hn,k表示在第n个时频RE上基站BS和第k个用户之间的信道系数;xn,k或xn,j表示基站通过第n个时频RE传递给第k或第j个用户的单位能量符号;表示在第n个时频RE上的加性高斯白噪声;此处将信道系数归一化为表示信道噪声比;
在接收端,通过采用串行干扰消除技术进行多用户检测,以减少用户间干扰并提高译码性能;
令表示第n个时频RE上的解码顺序,在NOMA系统的下行链路中,每个用户的解码过程一般是先将CNR较弱的用户移除,并在解码时将CNR较强的用户信号作为干扰,也就是
基于SIC技术及上述的解码顺序,第k个用户在第n个时频RE上的干扰能够表示为:
因此,第k个用户在第n个时频RE上的信干噪比为:
在传统的非携能NOMA系统中,第k个用户在第n个时频RE上的可达速率能够表示为:
Rn,k=Bclog2(1+γn,k) (4)
考虑基于携能NOMA系统,也就是系统中每个用户由一个信息解调电路和一个能量采集电路组成,并采用TS携能方案,对于第k个用户,αk和1-αk分别表示分配给ID和EH的传输时间系数,因此,基于TS携能方案,第k个用户的数据率能够表示为:
另一方面,假设能量采集电路的功率转化系数为η,则通过第n个时频RE,第k个用户能够采集到的功率表示为:
因此,基于TS携能方案,第k个用户能够采集到的功率表示为:
3.根据权利要求2所述的一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法,其特征在于,所述步骤二具体包括以下内容:
所述数学优化问题的目标函数为系统中基站需要发射的总功率,表示为:
所述数学优化问题的优化变量包括:
①载波调度,即图样特征矩阵
②功率分配矩阵
③时间切换系数向量α=[α1,α2,…,αK]T;
所述数学优化问题的约束条件包括:
①每个用户的数据率不小于最低要求:
②每个用户可采集到的功率不小于最低要求:
③图样特征矩阵元素约束:
④发射功率约束:
⑤时间切换系数约束:
基于最小化系统发射功率的联合资源分配的数学优化问题能够描述为:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学,未经华南理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910133930.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。