认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法技术方案

本发明专利技术涉及移动通信技术领域，特别涉及一种认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法，包括：计算次用户信道矩阵的迹，根据信道矩阵迹的大小对信道进行排序并在发送端采用最小均方误差方法进行预编码设计；根据信道矩阵迹的排序，使用头尾分簇法对次用户进行分簇并对此用户进行功率分配；以分簇之后认知用户的系统容量为优化目标列出满足优化要求的优化方程；获得优化方程的Lagrange函数，根据KKT条件进行最优功率分配系数的求解，最后根据数学归纳法得出使得目标函数最优的功率分配系数；本发明专利技术基于信道状态进行分簇的情况下，对次用户进行动态功率分配，采用数学归纳法求得次用户的最优功率分配系数，使求得的系统容量达到最优。

Optimization of secondary user system capacity in cognitive MIMO networks

The invention relates to the field of mobile communication technology, in particular to an optimization method of the capacity of the secondary user system in the cognitive MIMO network, including: calculating the trace of the sub user channel matrix, sorting the channel according to the size of the channel matrix trace and using the minimum mean square error method at the sending end to perform the precoding design; according to the channel moment. The sequencing of the trace is used to cluster the secondary users by the head and tail clustering method and to assign the power to the user. After the clustering, the system capacity of the cognitive user is optimized. The Lagrange function of the optimal equation is obtained, and the optimal power allocation coefficient is solved according to the KKT condition. Finally, the solution of the optimal power distribution coefficient is obtained. Finally According to the mathematical induction, the optimal power allocation coefficient of the target function is obtained. Under the condition of the channel state, the invention makes the dynamic power allocation to the secondary users and obtains the optimal power distribution coefficient of the secondary users by mathematical induction, so that the system capacity of the obtained system is optimal.

【技术实现步骤摘要】
认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法
本专利技术涉及移动通信
，特别涉及一种认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法。
技术介绍
认知无线电技术与MIMO技术结合的网络称之为认知MIMO网络，其借助MIMO的空域并行传输优势，能够较大幅度提升系统的容量。面对即将到来的5G时代，频谱稀缺依然是一个严峻的问题，而认知MIMO兼具认知无线电的智能灵活性和MIMO的空间传输优势，能够在提升频谱利用率的同时提高系统的容量，对于未来移动通信具有广泛的前景。1G到4G，均采用正交多址接入技术，5G时代，非正交多址接入技术日益受到产业界的关注，其不仅能进一步增强频谱效率，也是逼近多用户信道容量界的有效手段。相比于认知MIMO的其他模式，underlay频谱共享以其较高的频谱效率和可实现性成为了一种更具吸引力的共享模式，在该模式中，主用户和次用户同时工作，它们占用相同的频段完成自身通信，但认知用户(次用户)对授权用户的有害干扰不能影响授权用户的正常通信，否则，认知用户不能工作。非正交多址(non-orthogonalmultipleaccess，NOMA)是一种在发送端主动引入干扰，在接本文档来自技高网...

【技术保护点】
认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法，其特征在于，包括：S1、计算次用户信道矩阵的迹，根据信道矩阵迹的大小对信道进行排序并在发送端采用最小均方误差方法进行预编码设计；S2、根据信道矩阵迹的排序，使用头尾分簇法对次用户进行分簇并对此用户进行功率分配；S3、分簇之后以次用户系统容量为优化目标列出满足优化要求的优化方程；S4、获得优化方程的Lagrange函数，根据KKT条件进行最优功率分配系数的求解，根据数学归纳法得出使得目标函数最优的功率分配系数；S5、验证所求的解是否符合KKT条件，如果符合KKT条件，则此功率分配系数可使次用户系统容量更优。

【技术特征摘要】
1.认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法，其特征在于，包括：S1、计算次用户信道矩阵的迹，根据信道矩阵迹的大小对信道进行排序并在发送端采用最小均方误差方法进行预编码设计；S2、根据信道矩阵迹的排序，使用头尾分簇法对次用户进行分簇并对此用户进行功率分配；S3、分簇之后以次用户系统容量为优化目标列出满足优化要求的优化方程；S4、获得优化方程的Lagrange函数，根据KKT条件进行最优功率分配系数的求解，根据数学归纳法得出使得目标函数最优的功率分配系数；S5、验证所求的解是否符合KKT条件，如果符合KKT条件，则此功率分配系数可使次用户系统容量更优。2.根据权利要求1所述的认知MIMO网络次用户系统容量优化方法，其特征在于，计算次用户信道矩阵的迹，根据信道矩阵迹的大小对信道进行排序包括：首先求得各信道矩阵的迹：然后按照信道矩阵迹的大小进行排序，则排序之后为：hn,1>hn,2>hn,3>…>hn,K；其中，K表示每个簇中的次用户数量，hn,i表示第n簇的第i个用户的信道矩阵，hn,iH表示hn,i的转置共轭矩阵，tr(·)表示矩阵·的迹。3.根据权利要求1所述的认知MIMO网络次用户系统容量优化方法，其特征在于，在发送端采用最小均方误差方法进行预编码设计包括：预编码矩阵为：U＝(HHH+σ2I)-1HH；其中，U表示预编码矩阵，H表示传输信道矩阵，HH表示H的转置共轭矩阵，σ2表示高斯白噪声功率，I是单位矩阵。4.根据权利要求1所述的认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法，其特征在于，根据信道矩阵迹的排序，使用头尾分簇法对次用户进行分簇包括：考虑每个簇中次用户的数量为奇数和偶数两种情况，将整个次用户系统分成两个簇，即n＝{1,2}，n表示第n簇；当K为偶数时，第一簇的信道增益分布为：第二簇的信道增益分布为：当K为奇数时，第一簇的信道增益分布为：第二簇的信道增益分布为：其中，K表示每个簇中次用户的数目，表示在第n簇中的用户k，gi表示第i个用户。5.根据权利要求1所述的认知MIMO网络中次用户系统容量的优化方法，其特征在于，所述分簇之后以次用户系统容量为优化目标列出满足优化要求的优化方程包括：101、优化目标函数：102、考虑优化目标函数的约束条件；其中，表示优化的目标函数，K表示每个簇中次用户的数目，B为常数，表示第n簇的用户k，an,k表示第n簇的用户k的功率分配系数。6.根据权利要求5所述的认知MIMO网络次用户系统容量优化方法，其特征在于，所述考虑优化目标函数的约束包括：约束条件C1：进行功...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宏，廖晗，金凤，张进彦，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50