[发明专利]NOMA下行链路用户配对方法和存储介质

权利要求书

1.NOMA下行链路用户配对方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定用户可达速率、用户的累计吞吐量以及用户公平性优先级；

获取用户配对模型，所述用户配对模型以最大化NOMA系统能量效率为目标函数，以用户可达速率、用户的累计吞吐量以及用户公平性优先级为约束条件；

求解所述用户配对模型，获得用户配对方法；

确定用户公平性优先级的具体方法包括：

步骤1：初始可达速率设定为：R_i[k]＝R_min[k]，R_i[k]为第k个时隙用户i的可达速率，初始累计吞吐量设定为：C_i[k]＝R_min[k]，R_min[k]为第k个时隙用户最小可达速率，C_i[k]为k时刻内用户i的累计吞吐量；

步骤2：令k＝1，遍历用户i直至i＝N，N为用户数，求出每个用户的公平性优先级ρ_i，表达式如下：

其中，C_i[k-1]为前一个用户的累计吞吐量，为第k个时隙系统速率，为近端用户m的信干噪比，为远端用户n的信干噪比，R_i[τ]为用户各时刻可达速率；

令k+1，重复步骤2，直至确定所有用户的公平性优先级；

所述用户配对模型的求解方法包括以下步骤：

步骤1：初始化，包括：由N个用户组成的粒子群，记为X＝(X₁,X₂,…, X_N)^T，每个粒子代表一个潜在解，设y_i＝x_i＝(α_i,j)^T；α_i为用户i的功率分配因子，j为与用户i随机配对的用户，α_i属于[0,1]且服从均匀分布；j属于[1,N]且服从均匀分布；

步骤2：将所述用户配对模型转化为无约束问题，表达式为：

其中，

R_min[k]为第k个时隙用户最小可达速率，λ为设定正数；R_1i(α)为用户i作为近端用户时的可达速率，R_2j(α)为用户j作为远端用户时的可达速率，R_i[k]为第k个时隙用户i的可达速率，

第i个粒子表示为X_i＝(x_i1,x_i2)^T＝(α_i,j_i)^T，X_i为粒子潜在解，x_i1为用户i作为近端用户的最优解，x_i2为用户i作为远端用户的最优解，α_i为用户i的功率分配因子，j_i为用户i的最佳配对用户；

求解使系统能量效率EE最大的最优解，以下表达式成立：

其中，个体极值向量P_i＝(α_iP,j_iP)^T为粒子最佳位置，设第k时隙第i个粒子的速度为S_i＝(S_i1,S_i2)^T，全体最佳位置为全局极值向量，记作G＝(α_G,j_G)^T；S_i1为用户i作为近端用户的速率，S_i2为用户作为远端用户时的速率，α_iP为用户i在个体最佳位置时的功率分配因子，j_iP为用户i在个体最佳位置时的最佳配对用户，α_G为用户i在全局最佳位置时的功率分配因子，j_G为用户i在全局最佳位置时的最佳配对用户；

步骤3：对于用户i的功率分配因子α_i，更新表达式

S_i1[k+1]＝δS_i1[k]+l₁r₁₁(α_ip[k]-α_i[k])+l₂r₂₁[k](α_G-α_i[k])

x_i1[k+1]＝α_i[k+1]＝α_i[k]+S_i1[k+1]

S_i1[k+1]为第k+1时隙第i个粒子作为近端用户时的瞬时速率，S_i1[k]为第k时隙第i个粒子作为近端用户时的瞬时速率，l₁、l₂为学习因子，均取非负常数，r₁₁(α_ip[k]-α_i[k])以及r₂₁[k](α_G-α_i[k])为伪随机数，r₁₁、r₂₂相互独立且服从在[0,1]上的均匀分布，α_ip[k]为第k时隙用户i处于最佳位置时的功率分配因子，α_i[k]为第k时隙用户i的功率分配因子，x_i1[k+1]为第k+1时隙用户i作为近端用户的最优解，α_i[k+1]为第k+1时隙用户i的功率分配因子，δ为动力常量，

对于与用户i配对的用户j_i，每个粒子群遍历N个用户，有

S_i2[k+1]＝1

x_i2[k+1]＝j_i[k+1]＝j_i[k]+S_i2[k+1]

其中，S_i2[k+1]为第k+1时隙第i个粒子作为远端用户时的瞬时速率，x_i2[k+1]为第k+1时隙第i个粒子作为远端用户时的最优解，j_i[k+1]为第k+1时隙用户i的最佳配对用户，j_i[k]为第k时隙用户i的最佳配对用户；

步骤4：粒子在每一次迭代后对公平性指数进行更新，粒子每一次迭代后计算目标函数适应度和公平性指数ρ_i[k]，利用层次聚类算法得到第k个时隙用户公平性降序排列数组为前向搜索取最大值对应的两用户进行配对。