[发明专利]5G IOT通信中权衡能量效率和频谱效率的优化方法

权利要求书

1.一种5GIOT通信中权衡能量效率和频谱效率的优化方法，包括如下步骤：

步骤1，基站构建系统模型，获取用户设备的位置信息；

步骤2，所述基站根据所述位置信息采用多输入多输出MIMO天线分配机制确定所述基站进行通信所需要的第一天线数量A；

步骤3，根据所述第一天线数量A，提出以能量效率和频谱效率同时最大化为目标的初始优化问题P1，包括：

步骤3.1，获取多用户5G IOT通信系统频谱效率η_SE(P)：η_SE(P)＝

Klog₂[1+(PA/K)(1+ln(M/A))]

其中，K和M分别为系统用户数和基站天线数，A和P分别为激活天线数和基站发射功率；

步骤3.2，获取多用户5G IOT通信系统能量效率η_EE(P)：

其中P₁为与天线激活状态无关的电路消耗功率，P₂为与天线激活状态有关的电路消耗功率；

步骤3.3，根据系统频谱效率η_SE(P)和能量效率η_EE(P)，提出以能量效率和频谱效率同时最大化为目标的初始优化问题P1：

其中P_min为基站发送功率最小阈值，P_max为基站发送功率最大阈值；

步骤4，引入柯布-道格拉斯产生函数，重写多目标优化问题P1为单目标优化问题P2，并对P2目标函数取对数，简化单目标优化问题P2为凸差D.C.规划问题P3，包括：

步骤4.1，引入柯布-道格拉斯产生函数，提出能量效率和频谱效率权衡指标U(p)：

U(p)＝[η_SE(p)]^w*[η_EE(p)]^1-w

其中U(p)为小区效用，w为偏好因子，w∈[0,1]，(w,1-w)为给定的频谱效率和能量效率的偏好配置；

步骤4.2，以最大化小区效用为目标，重写多目标优化问题P1为单目标优化问题P2：

步骤4.3，对U(P)取对数，转化单目标优化问题P2为D.C.规划问题P3：

其中f(P)＝logη_SE(P)，g(P)＝(1-w)log(P+P₁+AP₂)，f(P)和g(P)均为凹函数；

步骤5，利用一阶泰勒公式近似所述D.C.规划问题P3为凸优化问题P4，采用权衡能效和频效的功率分配算法对所述凸优化问题P4进行优化处理，得到所述基站的发送功率最优值P，包括：

步骤5.1，采用一阶泰勒公式近似D.C.规划问题P3的目标函数，转化目标问题P3为凸规划问题 P4:

其中，P^(t)为满足基站发送功率阈值的任一确定值为g(P)在P＝P^(t)处的导数；

步骤5.2，利用权衡能效和频效的功率分配算法对所述目标优化问题进行处理，最优化系统资源，具体步骤如下：

Step1：初始化迭代次数t＝0，可允许误差δ＞0；令初始化可行解P⁽⁰⁾＝P_min，设置P^(t)＝P⁽⁰⁾；

Step2：计算V(P⁽⁰⁾)，利用牛顿法求解(P4)最优解P*，P⁽¹⁾＝P^*，计算V(P⁽¹⁾)；

Step3：判断|V(P^(t))-V(P^(t+1))|＞δ是否成立，若成立，则执行Step4，否则执行Step6；Step4：利用牛顿法求解(P4)最优解P*；

Step5：t＝t+1，P^(t+1)＝P^*，计算V(P^(t+1))，返回Step3；

Step6：输出(P4)最佳功率P*，结束权衡能效和频效的功率分配算法；

步骤5.3，将最佳功率P*确定为所述基站的发送功率最优值P。