[发明专利]一种基于PSO的大规模MIMO系统上行能量效率优化方法

权利要求书

1.一种基于PSO的大规模MIMO系统上行能量效率优化方法，其特征在于，包括步骤：

步骤S1、计算系统频谱效率；

步骤S2、关系化表示系统上行链路的总能量消耗与量化比特数；

步骤S3、基于所述系统频谱效率及总能量消耗计算大规模MIMO系统上行能量效率；

步骤S4、基于PSO算法优化出最佳的量化比特数和基站侧天线数使系统能够获得最大的能量效率。

2.根据权利要求1所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

基站天线接收机接收到的来自第k个用户的模拟信号y_k∈C^M为：

其中，用户与基站之间的信道H∈C^M×N，s_k是天线端发送的信号，a_k是预编码矩阵，经过服从正太高斯分布的加性噪声n_k，满足R_nn＝1，发射信号系数经过A/D量化器量化后的信号可以表示成：

r＝Fy+e

其中，量化后噪声向量e与y不相关，量化系统线性函数F可以通过r和y基于最小均方误差算法来估计出来：

基于均方误差最小的原理对信号进行量化后可以得出:

采用最简单的匹配滤波算法预编码方案，得到协方差矩阵:

得到第k个用户的系统频谱效率：

3.根据权利要求2所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述系统上行链路的总能量消耗与量化比特数的关系为：

其中，b_i为量化比特数，m为基站侧天线数。

4.根据权利要求3所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述大规模MIMO系统上行能量效率为：

其中，R(b,m)为系统频谱效率，P(b,m)为系统上行链路的总能量消耗，K为用户数。

5.根据权利要求4所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

S4.1:将能量效率函数EE(b,m)设置为目标函数，天线数m和量化比特数b设置为自由变量，初始化粒子群；

S4.2:利用PSO更新公式计算粒子的新位置和速度；计算每一个粒子的适应度，更新粒子的最优位置和全局最优位置，依照适应度对各粒子进行降序排列，组成新一代粒子群；

S4.3:如果达到了终止条件则结束迭代，得到目标函数的最优解，即该精度A/D转换器下的最优天线分组量化方案。

6.根据权利要求5所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述初始化粒子群包括：

初始化含有N个粒子的粒子群S＝(x₁,x₂,…,x_N)，其中x_i＝(m_i,b_i)，并为每一个粒子的位置χ_i和速度v_i进行初始化。

7.根据权利要求6所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述步骤S4.2具体为：

S4.2.1、根据每一个粒子的初始位置和初始速度，结合PSO更新公式计算对应的新位置和速度；

S4.2.2、根据目标函数计算每一个粒子的适应度，在第k+1次迭代中将每一个粒子历经最优位置的适应度与当前保持的适应度进行比较，并更新每一个粒子的最优位置；

S4.2.3、将每一个粒子的适应度和粒子群历经最优位置的适应度进行比较，选择在当前全局最佳适应度下粒子的位置作为第k+1次全局最优位置；

S4.2.4、统计当前的粒子个数N_k+1，如果粒子个数N_k+1≥N/2时，则继续S4.2.5，否则跳过，直接进入S4.2.6；

S4.2.5、依照每一个粒子的适应度对各粒子进行降序排列，按一定比例选择排列在前面的粒子组成新一代粒子群S(k+1)；

S4.2.6、更新k+1代粒子群S(k+1)中的粒子位置和粒子速度。

8.根据权利要求6所述的能量效率优化方法，其特征在于，所述PSO更新公式为：