[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

说明书

本发明实施例公开了一种5G IOT通信中权衡能量效率和频谱效率的优化方法，该方法包括：首先构建系统模型，获取用户设备的位置信息；其次采用MIMO天线分配机制确定基站通信所需激活天线数量；然后提出以能量效率和频谱效率同时最大化为目标的多目标优化问题；接着重写多目标优化问题为单目标优化问题，并简化其为D.C.规划问题；最后近似D.C.规划问题为凸优化问题，采用权衡功率分配算法得到基站最优发送功率。本发明实施例考虑天线选择睡眠机制对系统能耗的影响，能够根据工程实践中对能效和频效偏好要求动态调整资源分配，达到同时优化能量效率和频谱效率的效果，能够实现5G IOT通信中海量连接的高速率低能耗传输。

技术领域

本发明实施例属于移动通信系统技术领域，尤其涉及了一种能量效率和频谱效率权衡优化方法，可用于采用大规模MIMO系统的5G IOT通信。

背景技术

近年来，5G技术、大数据云计算、人工智能蓬勃发展，为万物互联提供强有力的技术支撑，5G物联网应用井喷。面对海量连接、大数据流量应用场景所带来的挑战，5G物联网必须专注解决如何更加充分利用现有短缺的频谱资源以提升频谱利用率，并实现绿色的高速率低能耗传输。

MIMO技术被认为5G宽带无线通信中的关键技术之一，能够通过多天线发送与接收，充分利用空间资源提高信道容量和系统的稳定性。陈发堂等人在《一种用于5G IOT通信的能量效率方案》文章中，引入大规模MIMO系统，采用迫零接收，利用天线的选择睡眠机制进行部署，以最大化系统能量效率为准则，通过联合调整基站发射功率和激活天线数量来优化能量效率函数，未考虑系统频谱效率。刘永莉等人在《大规模MIMO系统中能效优化方法研究》文章中，引入pareto集对能量效率和频谱效率进行联合优化，建立了最大化能量效率和频谱效率的多目标优化问题，然后借助经济学中柯布道格拉斯函数得到折中矢量，将其转化为单目标优化问题，并对能量效率、频谱效率与折中矢量对应的发射功率与天线数目进行了优化和分析，但是系统能耗中未考虑激活天线数对电路能耗带来的影响。李聪等人在《Massive MIMO系统中能量效率和频谱效率折中研究》文章中，设计一种多目标自适应遗传算法，可以高效的运行速度快速收敛至理想的折中Parto前沿，获得不同设计需求下得最优发射功率与天线数配置，但是未考虑工程实践中对能量效率和频谱效率的偏好。

发明内容

本发明实施例的目的在于针对上述情况，提出一种5G IOT通信中权衡能量效率和频谱效率的优化方法，引入MIMO天线分配机制确定基站通信所需要激活的天线数，提出基于一阶泰勒公式的非凸规划转化方法和权衡能效和频效的功率分配算法最大化小区效用，能够根据工程实践中对能效和频效的偏好灵活分配资源，同时优化系统的能量效率和频谱效率，实现5G IOT通信中海量连接的高速率低能耗传输。

为实现上述目的，本发明实施例的技术方案包括如下：

一种5G IOT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；

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；

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。