一种下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法组成比例

技术编号:21439033 阅读:33 留言:0更新日期:2019-06-22 14:09
本发明专利技术公开了一种下行MIMO‑NOMA网络下的资源分配方法,以用户的信道状态信息分析为基础,进行用户分簇,以下行MIMO‑NOMA网络下的多维资源分配研究为主线,综合考虑空间、频谱和功率等多维资源,以有效容量衡量网络性能,建立下行MIMO‑NOMA网络下的多维资源分配模型,利用交替迭代优化理论的可收敛和低复杂度特性,快速地实现了最优的多维资源分配。本发明专利技术充分考虑到波束指向性和业务多样性等特点,以用户分簇满足波束的指向性,以有效容量满足业务的多样性,实现下行MIMO‑NOMA网络下的多维资源分配。

【技术实现步骤摘要】
一种下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法
本专利技术涉及一种下行MIMO-NOMA网络下基于用户分簇的多维资源分配方法,属于网络资源分配

技术介绍
5G是面向2020年以后移动通信需求发展的新一代移动通信系统,根据移动通信的发展规律,5G需要具有更高的频谱效率和网络容量来满足指数式增长的用户需求。非正交多址接入(Non-orthogonalmultipleaccess,NOMA)作为5G的备选多址接入技术,能够有效地提高频谱效率。与传统的正交多址接入(Orthogonalmultipleaccess,OMA)不同,NOMA通过功率域复用使得多用户能够共享同一时频资源,同时在接收端采用串行干扰消除技术(Successiveinterferencecancellation,SIC)逐级解码得到信号,消除同时同频干扰。多输入多输出技术(Multiple-inputmultiple-output,MIMO)通过在发射端和接收端使用多天线传输实现空间复用,在不增加频谱资源和发射功率的前提下提高了网络容量。为了进一步提升NOMA的性能,MIMO技术被应用到NOMA中形成了MIMO-NOMA网络。该网络相比传统的LTE网络增加了空间域和功率域的资源复用,通过性能优越的资源分配算法可以显著地提高频谱效率和网络容量。但是MIMO-NOMA网络中的资源包括空间、频谱和功率等多维资源,资源分配面临着严峻的挑战。以用户的信道状态信息分析为基础,进行用户分簇,以下行MIMO-NOMA网络下的多维资源分配研究为主线,综合考虑空间、频谱和功率等多维资源,以有效容量(Effectivecapacity,EC)衡量网络性能,建立下行MIMO-NOMA网络下的多维资源分配模型,对于实现最优的下行MIMO-NOMA网络下的多维资源分配有很大的实用意义。
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一种下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法,本方法以用户的信道状态信息分析为基础,进行用户分簇,以下行MIMO-NOMA网络下的多维资源分配研究为主线,综合考虑空间、频谱和功率等多维资源,以EC衡量网络性能,建立下行MIMO-NOMA网络下的多维资源分配模型,利用交替迭代优化理论的可收敛和低复杂度特性,快速地实现了最优的多维资源分配。技术方案:为实现上述目的,本专利技术采用的技术方案为:一种下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法,包括如下步骤:步骤1),用户分簇:获取用户的信道状态信息和小区信息,结合用户的信道状态信息对各小区进行用户分簇,使得簇内的用户占用同一波束,共享同一时频资源,确定最优的用户分簇;步骤2),波束分配:分析波束成型过程,利用迫零波束成型理论为步骤1)得到的用户分簇分配波束向,确定最优的波束分配量;步骤3),问题形成:引入EC作为衡量网络性能的指标,以最大化用户的EC为目标建立优化问题;步骤4)信道分配:功率分配给定情况下,将步骤3)得到的优化问题转换为等价的最大带权二分图匹配问题,并利用匈牙利算法求解得到最优的信道分配步骤5),功率分配:假设信道分配给定的情况下,将步骤3)得到的优化问题转换为等价的拉格朗日对偶问题,并利用子梯度算法求解得到最优的发射功率分配;步骤6),交替迭代优化:交替迭代步骤4)和步骤5)直至用户的有效容量趋于收敛,得到最优的信道分配和功率分配。所述步骤1)的具体步骤为:步骤11),基于用户平均信道增益将小区n的用户划分为G组,记为其中是小区n内第g组用户的集合,g={1,2,...,G};内用户在子载波u上的信道增益向量记为其中,是天线m中用户在子载波u上的信道增益,Mn表示小区n内的天线数;用户的平均信道增益向量记为定义用户和用户间的平均信道增益相关系数是:其中,和分别是平均信道增益向量和中的元素,用户能否划分为一个簇的评价指标定义为最小相关系数ρ,当则用户和用户可以划分为一个簇;步骤12),g初始值为1;从中随机选择一个用户步骤13),g=g+1;若g>G则转步骤14),否则从中选择使得最大且满足的用户若存在满足条件的用户则转步骤12),否则令g'=g转步骤13);步骤14),g=g+1;若g>G则转步骤14),否则从中选择使得最大且满足的用户若存在满足条件的用户则转步骤12),否则转步骤13);步骤15),遍历得到的用户划分为一个簇,并从G组中删除这些用户后重复步骤11)-13),直至所有用户都划分完毕;得到小区n的用户被分成Ln个簇,记为其中Cnl是小区n内第l簇的用户集,记为|Cnl|是Cnl中的用户数。所述步骤2)的具体步骤为:步骤21),根据步骤1得到的小区n的用户被分成Ln个簇其中Cnl是小区n内第l簇的用户集记小区n在信道u上的发射信号向量是其中是Cnl在信道u上传输的叠加编码信号,是在信道u上分配给的功率比例,满足是在信道u上的发射信号;小区n在信道u上的波束成型矩阵是其中是Cnl在信道u上的波束向量;小区n在信道u上的发射信号是:步骤22),将表示为其中用来消除Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰,用来决定在信道u上为Cnl分配的功率,定义用户在信道u上的信道增益向量是假设发射天线数大于等于接收天线数,这样完全消除簇间干扰,Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰由小区n内除Cnl外其他簇的用户产生,定义是小区n内除Cnl外其他簇的用户在信道u上的信道增益矩阵,其中是Cnl内用户在信道u上的信道增益矩阵;步骤23),对奇异值分解得到其中是的前Kn-|Cnl|个左奇异向量,对应的非零奇异值;是的后Mn-Kn+|Cnl|个左奇异向量,对应的零奇异值,且满足令等于中各向量之和得到利用消除Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰,是由的奇异值构成的矩阵,是的右奇异矩阵。所述步骤3)的具体步骤为:步骤31),利用消除Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰后,的终端在信道u上的接收信号是:其中,第一项是的期望信号,第二项是簇内干扰,第三项是区间干扰,是服从复高斯分布的噪声;步骤32),由于簇内的用户占用同一波束,共享同一时频资源,因此利用SIC技术按照信道增益递增的顺序逐级解码出用户信号;假设Cnl内用户在信道u上的信道增益向量满足则SIC的解码顺序是的终端利用SIC技术解码出用户的信号后,用户在信道u上的信干噪比是:步骤33),利用香农公式得到用户在信道u上的传输速率是:步骤34),引入EC作为衡量网络性能的指标,的EC表示为:其中,是用户的QoS指数,E[·]代表期望,考虑到时因此将上式在1处泰勒展开为:忽略上式的高阶项后,得到简化的EC表达式是:由于上式只有是随机变量,因此将期望展开得到:其中是子载波指示因子,若Cnl占用子载波u则反之将表达式代入得到:其中步骤35),通过联合优化子载波指示因子簇间功率分配和簇内用户间功率分配比例得到以最大化下行多小区MIMO-NOMA网络中用户的EC为目标的优化问题:其中,是用户的最小EC要求;是小区n的最大发射功率;定义变量利用变量替换变量和得到简化的优化问题P2:所述步骤4)的具体步骤为:步骤41)假设发射功率平均分配给用户,优化问题P2化简为:构造带权二分图F=(VC×VS,E),其中VC和VS分别代表簇和本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种下行MIMO‑NOMA网络下的资源分配方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1),用户分簇:获取用户的信道状态信息和小区信息,结合用户的信道状态信息对各小区进行用户分簇,使得簇内的用户占用同一波束,共享同一时频资源,确定最优的用户分簇;步骤2),波束分配:分析波束成型过程,利用迫零波束成型理论为步骤1)得到的用户分簇分配波束向,确定最优的波束分配量;步骤3),问题形成:引入EC作为衡量网络性能的指标,以最大化用户的EC为目标建立优化问题;步骤4)信道分配:功率分配给定情况下,将步骤3)得到的优化问题转换为等价的最大带权二分图匹配问题,并利用匈牙利算法求解得到最优的信道分配步骤5),功率分配:假设信道分配给定的情况下,将步骤3)得到的优化问题转换为等价的拉格朗日对偶问题,并利用子梯度算法求解得到最优的发射功率分配;步骤6),交替迭代优化:交替迭代步骤4)和步骤5)直至用户的有效容量趋于收敛,得到最优的信道分配和功率分配。

【技术特征摘要】
1.一种下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1),用户分簇:获取用户的信道状态信息和小区信息,结合用户的信道状态信息对各小区进行用户分簇,使得簇内的用户占用同一波束,共享同一时频资源,确定最优的用户分簇;步骤2),波束分配:分析波束成型过程,利用迫零波束成型理论为步骤1)得到的用户分簇分配波束向,确定最优的波束分配量;步骤3),问题形成:引入EC作为衡量网络性能的指标,以最大化用户的EC为目标建立优化问题;步骤4)信道分配:功率分配给定情况下,将步骤3)得到的优化问题转换为等价的最大带权二分图匹配问题,并利用匈牙利算法求解得到最优的信道分配步骤5),功率分配:假设信道分配给定的情况下,将步骤3)得到的优化问题转换为等价的拉格朗日对偶问题,并利用子梯度算法求解得到最优的发射功率分配;步骤6),交替迭代优化:交替迭代步骤4)和步骤5)直至用户的有效容量趋于收敛,得到最优的信道分配和功率分配。2.根据权利要求1所述下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法,其特征在于:所述步骤1)的具体步骤为:步骤11),基于用户平均信道增益将小区n的用户划分为G组,记为其中是小区n内第g组用户的集合,g={1,2,...,G};内用户在子载波u上的信道增益向量记为其中,是天线m中用户在子载波u上的信道增益,Mn表示小区n内的天线数;用户的平均信道增益向量记为定义用户和用户间的平均信道增益相关系数是:其中,和分别是平均信道增益向量和中的元素,用户能否划分为一个簇的评价指标定义为最小相关系数ρ,当则用户和用户划分为一个簇;步骤12),引入变量g作为遍历G组的索引,g初始值为1;从中随机选择一个用户步骤13),g=g+1;若g>G则转步骤14),否则从中选择使得最大且满足的用户若存在满足条件的用户则转步骤12),否则令g'=g转步骤13);步骤14),g=g+1;若g>G则转步骤14),否则从中选择使得最大且满足的用户若存在满足条件的用户则转步骤12),否则转步骤13);步骤15),遍历得到的用户划分为一个簇,并从G组中删除这些用户后重复步骤11)-13),直至所有用户都划分完毕;得到小区n的用户被分成Ln个簇,记为Cn1,Cn2,...,CnLn,其中Cnl是小区n内第l簇的用户集,记为|Cnl|是Cnl中的用户数。3.根据权利要求2所述下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法,其特征在于:所述步骤2)的具体步骤为:步骤21),根据步骤1得到的小区n的用户被分成Ln个簇Cn1,Cn2,...,CnLn,其中Cnl是小区n内第l簇的用户集记小区n在信道u上的发射信号向量是其中是Cnl在信道u上传输的叠加编码信号,是在信道u上分配给的功率比例,满足是在信道u上的发射信号;小区n在信道u上的波束成型矩阵是其中是Cnl在信道u上的波束向量;小区n在信道u上的发射信号是:步骤22),将表示为其中用来消除Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰,用来决定在信道u上为Cnl分配的功率,定义用户在信道u上的信道增益向量是假设发射天线数大于等于接收天线数,这样完全消除簇间干扰,Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰由小区n内除Cnl外其他簇的用户产生,定义是小区n内除Cnl外其他簇的用户在信道u上的信道增益矩阵,其中是Cnl内用户在信道u上的信道增益矩阵;步骤23),对奇异值分解得到其中是的前Kn-|Cnl|个左奇异向量,对应的非零奇异值;是的后Mn-Kn+|Cnl|个左奇异向量,对应的零奇异值,且满足令等于中各向量之和得到利用消除Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰,是由的奇异值构成的矩阵,是的右奇异矩阵。4.根据权利要求3所述下行MIMO-NOMA网络下的资源分配方法,其特征在于:所述步骤3)的具体步骤为:步骤31),利用消除Cnl内用户在信道u上受到的簇间干扰后,的终端在信道u上的接收信号是:其中,第一项是的期望信号,第二项是簇内干扰,第三项是区间干扰,是服从复高斯分布的噪声;步骤32),由于簇内的用户占用同一波束,共享同一时频资源,因此利用...

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

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