MIMO-OFDMA下行信道中的用户调度和能量效率联合优化方法技术

本发明专利技术公开了MIMO‑OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，首先建立MIMO‑OFDMA下行链路模型，将每个用户的信道分解成为多个平行信道，计算用户下行速率和用户得到资源块获得的功率；然后进行用户调度，考虑用户端缓存器，将资源块分配给用户当前时延大及信道条件好的用户；最后为用户资源块中的子载波重新进行功率分配，根据用户缓存器的容量确定用户获得的下行速率的最大值和最小值，并以此作为优化问题的限制条件，进行最优化求解。本发明专利技术联合优化了用户选择和功率分配，提升了能量效率，同时在功率优化中考虑用户端缓存器对用户下行速率的影响，进一步提升了能量效率，通过使用拉格朗日对偶法将问题进行等效，从而分配功率，获得最优能量效率。

【技术实现步骤摘要】
MIMO-OFDMA下行信道中的用户调度和能量效率联合优化方法
本专利技术属于无线通信
，涉及一种考虑用户端缓存影响的MIMO-OFDMA用户调度和能量效率联合优化方法。
技术介绍
MIMO技术通过空分复用，利用收发端天线来抑制信道衰落，从而提高无线信道容量，在不增加带宽和天线发送功率的情况下，可以成倍地提高频谱利用率。在MIMO-OFDMA系统中，由于不同种类的无线通信业务对QoS时延、速率等有不同的要求，因此在保证用户QoS要求的前提下优化频谱效率(吞吐量)一直是MIMO系统资源分配的热点。除了频谱效率，绿色通信越来越成为今后的研究热点，需要把降低能耗和提高频谱效率结合起来，提出了通过资源分配优化能量效率EE(EnergyEfficiency)的方案。能量效率EE的定义是系统总吞吐量Rsum与总能量消耗Esum的比值，即EE＝Rsum/Esum，表示每单位能量所能传输的数据速率，单位bits/s/Joule。一般而言，资源分配分为两个步骤，一是用户调度(用户选择)，分配空间和频谱资源给合适的用户，二是功率分配，为已经选择的用户分配功率资源。现有的技术研究都是以频谱效率或者能量效率最大为目标，没有将两者结合起来。此做法存在如下问题：(1)没有考虑用户端缓存器对于用户调度和功率分配的影响。由于缓存器在用户终端中是普遍存在的，在信道条件不好时，如果在用户缓存器中已有足够多的缓存数据，基站不选择该用户，不为该用户分配资源块。也可以为用户分配较低的功率，从而可以降低其速率。在用户信道条件好的时候，基站可以选中并使该用户并为其分配资源块，还可以适当提高功率以提高用户速率，用户终端接收的数据可以存放在其缓存器中，文献SuP,WangS,ZhouW,etal.OptimizationofEnergyConsumptionintheMobileCloudSystems[J].KsiiTransactionsonInternet&InformationSystems,2016,10.证明了信道条件好时多传数据，信道条件差时少传数据，可以在传输数据总量一定的情况下节约能量，从而提高能量效率。因此考虑用户端缓存可以提高能量效率。(2)多数文献将调度和功率分配分开优化，从以上分析可知，用户调度过程中应该考虑用户端缓存器的贮存量，结合信道条件通过分配资源块调节每个用户可获得的速率，而基站分给用户的功率正比于每个用户获得的速率，因此功率分配和资源块分配应联合优化，才能获得更高的能量效率。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种考虑用户端缓存影响的多用户MIMO用户调度和能量效率联合优化方案，本专利技术中的方案首先在每个调度周期内内对系统内用户进行调度，为用户分配资源块，接着再对用户子载波进行功率分配；并且在调度过程和功率分过程中分别保证了用户的时延要求以及速率上下限要求。由于用户终端普遍存在缓存器，所以本专利技术充分考虑缓存器对于用户调度和功率分配的影响。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案为MIMO-OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，包括如下步骤：步骤1、建立系统模型建立MIMO-OFDMA下行链路模型，并且利用块对角化方法，将每个用户的信道分解成为多个平行信道，计算用户下行速率和用户得到资源块获得的功率；步骤2、进行用户调度定义一个效益函数用来为用户分配资源块，考虑用户端缓存器，将资源块分配给用户当前时延大及信道条件好的用户；步骤3、进行功率分配以最大化能量效率EE为目标，为用户资源块中的子载波重新进行功率分配，根据用户缓存器的容量确定用户获得的下行速率的最大值和最小值，并以此作为优化问题的限制条件，进行最优化求解。进一步，步骤1中，建立系统模型，具体如下：表示分配子载波k(n)给用户m时，基站和用户之间的信道矩阵，用户接收到的输出信息可以表示为：ym,k(n)＝Hm,k(n)sm,k(n)+nm,k(n)(1)其中是多天线基站的输入信号向量，而是信道Hm,k(n)的噪音信息，通过块对角化，Hm,k(n)可以被解为：其中和都为酉矩阵，和分别表示Um,k(n)和Vm,k(n)的共轭矩阵，是对角矩阵，其对角元素的为其中Jm＝min{Km,KT}＝Km在发送端和接收端分别用Vm,k(n)和进行对信号的预处理和后处理，可以得到其中表示子载波k(n)通过信道传递给用户m的输入信号向量，且可得资源块n中的子载波k(n)分配给用户m之后的获得的下行传输速率为：所以可知分配给用户m的资源块的下行速率其中B代表子载波带宽，所以分配给用户m的子载波k(n)的传输功率为所以分配给用户m的资源块n的总功率为进一步，步骤2中进行用户调度具体如下：设一个调度周期的长度为tii，所以本专利技术的调度算法可以描述为：调度开始时，第一个调度周期有如下步骤：第一步：初始化qm(t)，使得初始化Qm＝0，初始化资源块集合N；第二步：分配资源块，先根据qm(t)计算每个用户的wm(t)，再令表示资源块n*被分配给用户m*，其中n*和m*满足以下的效益函数若用户集合中有wm(t)≥1的用户，对这部分用户根据n*和m*分配资源块，若用户集合中所有用户都满足wm(t)＜1时，对剩下的用户继续按照n*和m*分配资源块；第三步：将n*从N中移除，并重新计算qm(t)；第四步：如果N为空，结束算法，若不为空，执行第二步；从第二个调度周期开始，每个调度周期开始时，假设当前用户m，m＝1,2,...M,在上个调度周期之后得到的资源块集合为Θm，有如下步骤：第一步：对于ΩB中的用户，因为经过一个调度周期以后，缓存数据发生了改变，初始化初始化qm(t)，使得若qm(t)＜0,则qm(t)＝0，即缓存数据足够，无需分配资源块，初始化资源块集合N；第二步至第四步同第一个调度周期中的第二步至第四步。进一步，步骤3中进行功率分配，具体如下：假设根据步骤2的用户调度分配好资源块使得每个用户得到的资源块集合为Θm，此时对功率进行重新分配以进一步提高EE，设xm,n为1代表资源块n分配给了用户m，否则xm,n为0，由用户调度可以确定xm,n(n＝1,2…N,m＝1,2,…M)，能量效率设为EE，则最优化问题为Rmin≤Rm≤Rmax(11)Rm的上下限由用户缓存器容量和业务需求速率决定，为了保证用户可以承受的最大时延要求，ΩA中即使用A类业务的用户获得的下行速率必须满足Rm≥μm，其中可以得到Rm的最小值Rmin＝um，设定最大下行速率限制Rmax，对于ΩB中即使用B类业务的用户满足以下条件，一个调度周期过后有Qm＝Qm+Rm×tii-μm×tii，Qm≤Qmax(m)，可得到对应的根据用户可以承受的最大时延，所以当Qm为0之后，继续等待Dmax(m)时长，等效为Qm≥-umDmax(m)，这样可以得到用户下行速率的最小值求解EE的最优解可以等价于求的最大值，其中利用拉格朗日方程进行求解，其中，α，γ＝(γ1,γ2,...,γM)，β＝(β1,β2,...,βM)为拉格朗日乘子，相应的拉格朗日对偶函数为：则问题(15)的拉格朗日对偶问题是：其中α，γ,β≥0表示乘子中的每个元素都大于等于零，由于该问题是无约束问题，所以可以直接求导得：所以与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.MIMO‑OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、建立系统模型建立MIMO‑OFDMA下行链路模型，并且利用块对角化方法，将每个用户的信道分解成为多个平行信道，计算用户下行速率和用户得到资源块获得的功率；步骤2、进行用户调度定义一个效益函数用来为用户分配资源块，考虑用户端缓存器，将资源块分配给用户当前时延大及信道条件好的用户；步骤3、进行功率分配以最大化能量效率EE为目标，为用户资源块中的子载波重新进行功率分配，根据用户缓存器的容量确定用户获得的下行速率的最大值和最小值，并以此作为优化问题的限制条件，进行最优化求解。

【技术特征摘要】
1.MIMO-OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、建立系统模型建立MIMO-OFDMA下行链路模型，并且利用块对角化方法，将每个用户的信道分解成为多个平行信道，计算用户下行速率和用户得到资源块获得的功率；步骤2、进行用户调度定义一个效益函数用来为用户分配资源块，考虑用户端缓存器，将资源块分配给用户当前时延大及信道条件好的用户；步骤3、进行功率分配以最大化能量效率EE为目标，为用户资源块中的子载波重新进行功率分配，根据用户缓存器的容量确定用户获得的下行速率的最大值和最小值，并以此作为优化问题的限制条件，进行最优化求解。2.根据权利要求1所述的MIMO-OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，其特征在于：所述方法的步骤1中，建立系统模型，具体如下：表示分配子载波k(n)给用户m时，基站和用户之间的信道矩阵，用户接收到的输出信息可以表示为：ym,k(n)＝Hm,k(n)sm,k(n)+nm,k(n)(1)其中是多天线基站的输入信号向量，而是信道Hm,k(n)的噪音信息，通过块对角化，Hm,k(n)可以被解为：其中和都为酉矩阵，和分别表示Um,k(n)和Vm,k(n)的共轭矩阵，是对角矩阵，其对角元素的为其中Jm＝min{Km,KT}＝Km在发送端和接收端分别用Vm,k(n)和进行对信号的预处理和后处理，可以得到其中表示子载波k(n)通过信道传递给用户m的输入信号向量，且可得资源块n中的子载波k(n)分配给用户m之后的获得的下行传输速率为：所以可知分配给用户m的资源块的下行速率其中B代表子载波带宽，所以分配给用户m的子载波k(n)的传输功率为所以分配给用户m的资源块n的总功率为3.根据权利要求1所述的MIMO-OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，其特征在于：所述方法的步骤2中进行用户调度具体如下：设一个调度周期的长度为tii，所以本发明的调度算法可以描述为：调度开始时，第一个调度周期有如下步骤：第一步：初始化qm(t)，使得初始化Qm＝0，初始化资源块集合N；第二步：分配资源块，先根据qm(t)计算每个用户的wm(t)，再令表示资源块n*被分配给用户m*，其中n*和m*满足以下的效益...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘甦，于邻，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32