一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法：首先，将优化系统吞吐量和优化系统功耗建模为有约束的多目标优化问题；然后，利用切比雪夫方法对多目标进行标量化；接着，利用基于分解的多目标进化算法求解无约束的多目标优化问题；最后，根据系统吞吐量约束以及功率约束，得到一段帕累托最优边界，边界上的功率配置均可认为是系统最优功率配置，可以根据具体场景对系统吞吐量和发射功率的要求，选择边界上合适的点。本发明专利技术解决了在干扰严重的情况下(多变量耦合)功率分配求解困难的问题，在提高系统吞吐量的同时有效地降低了系统功率消耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种大规模天线系统基于多目标优化的低复杂度功率分配方法，属于移动通信系统中的资源分配技术。
技术介绍
大规模天线技术以其高谱效、高能效的特点而成为未来移动通信中的关键技术。但是随着天线数量的增加，整体的天线固定功率消耗也会急剧增加，功率模型需要重建，同时，常规的波束赋型操作如迫零、最小均方误差等技术的计算复杂度会急剧上升，但幸运的是，大规模天线系统的特点使得最为简单的最大混合比波束赋型即可实现优良的性能，然而，最大混合比波束赋型却无法抑制用户间的干扰，进而造成能效表达式中的多变量耦合问题。尽管大规模天线系统具有着一系列优点，但是在未来5G移动通信系统中，会存在对多种指标的需求，如更高的吞吐量、更低的功率消耗、更合理的公平性以及更高的能效等。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种大规模天线系统基于多目标优化的低复杂度功率分配方法，在保证系统吞吐量和系统功耗的前提下，实现对基站端合理的功率配置。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法，采用基于分解的多目标进化算法求解最优的功率配置；具体包括如下步骤：(1)将大规模天线系统中的多目标优化问题表述为： M i n p 1 , p 2 , ... , p K { - Σ i = 1 K r i , Σ i = 1 K p i + Mp c本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法，其特征在于：采用基于分解的多目标进化算法求解最优的功率配置；具体包括如下步骤：(1)将大规模天线系统中的多目标优化问题表述为：Minp1,p2,...,pK{-Σi=1Kri,Σi=1Kpi+Mpc}]]>C1:Σi=1Kri≥RL]]>C2:Σi=1Kpi+Mpc≤PM]]>其中：i＝1,2，…,K，K为用户数量，pi表示用户i的发射功率，ri表示用户i的传输速率；M为基站天线数，pc表示每根天线的环路固定功率消耗；RL表示系统最低吞吐量，PM表示系统最大功率消耗，C1和C2分别表示吞吐量约束和功率消耗约束；采用切比雪夫方法对上述优化问题进行转化：minp1,p2,...,pK:{max{λj,1|-R(p)-z1|,λj,2|P(p)-z2|}}]]>C1：R(p)≥RLC2：P(p)≤PM切比雪夫式为：g(p|λj,z1,z2)＝max{λj,1|‑R(p)‑z1|,λj,2|P(p)‑z2|}其中：j＝1,2，…,N，N为子问题个数；λj＝[λj,1,λj,2]，λj,1和λj,2为非负的权重系数，p＝[p1,p2,…,pK]为发射功率向量，为系统吞吐量，为系统功率消耗，z1＝min{‑R(p)}为关于吞吐量的切比雪夫参考值，z2＝min{‑P(p)}为关于功率消耗的切比雪夫参考值；(2)设置子问题个数N和每个子问题的邻居数T，并生成N组加权向量λ1,λ2,…,λN；设置迭代次数C；(3)计算与第j组加权向量λj的欧氏距离最小的T组加权向量，第j组加权向量λj和第k组加权向量λk的欧式距离为||λj‑λk||2，且j≠k；将得到的T组加权向量的下标保存在向量B(j)中；(4)在可行域范围内，随机生成N组发射功率向量p1,p2,…,pN，计算发射功率向量pj对应的系统吞吐量R(pj)和系统功率消耗P(pj)，并记录在向量F(j)＝{‑R(pj)，P(pj)}中；(5)初始化切比雪夫参考值z1和z2，设置迭代标识Ind＝1；(6)从向量B(j)中随机选取两个元素m,n，利用遗传算子根据pm和pn计算新的发射功率向量pre，并对pre进行多项式变异操作处理，计算发射功率向量pre对应的系统吞吐量R(pre)和系统功率消耗P(pre)；(7)若z1＞‑R(pre)，则令z1＝‑R(pre)；若z2＞P(pre)，则令z2＝P(pre)；(8)针对B(j)中的元素l，若g(pl|λl,z1,z2)＞g(pre|λl,z1,z2)，则令pl＝pre，并更新F(j)＝{‑R(pre),P(pre)}；(9)迭代标识Ind＝Ind+1；若Ind＞C，则执行步骤(10)；否则，返回步骤(6)；(10)从得到的所有F(j)中，筛选出满足吞吐量约束和功率约束的功率配置形成最优功率配置集合，从最优功率配置集合中选取一种功率配置作为最终功率分配方案。...

【技术特征摘要】
1.一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法，其特征在于：采用基于分解的多
目标进化算法求解最优的功率配置；具体包括如下步骤：
(1)将大规模天线系统中的多目标优化问题表述为：
M i n p 1 , p 2 , ... , p ...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋雁翔，张家典，郑福春，高西奇，尤肖虎，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32