一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法技术

本发明专利技术公开了一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法，在绿色通信和5G通信的低能耗高速率的现代化通信系统背景要求下，从基站的能量效率出发，基于发射功率和线路功率的损耗模型和和速率模型，建立能量效率模型，通过优化天线俯仰角和基站MIMO系统的天线数量，得到最优的俯仰角和天线数量，从而得到能量效率的最优值。本发明专利技术中结合量子菌群优化智能算法，可以极大提高优化效率并可以避免陷入局部循环。本发明专利技术提高了单小区场景下基站的能量效率，具有一定的研究价值和应用价值。

A resource allocation method based on quantum bacteria optimization algorithm in single cell multi-user communication network

The invention discloses a resource allocation method based on the quantum flora optimization algorithm in the single cell multi-user communication network scene. Under the background requirements of the modern communication system with low energy consumption and high speed rate of green communication and 5g communication, starting from the energy efficiency of the base station, the energy efficiency model is established based on the loss model and rate model of the transmission power and line power By optimizing the antenna pitch angle and the number of antennas in the base station MIMO system, the optimal pitch angle and the number of antennas are obtained, and the optimal value of energy efficiency is obtained. The invention can greatly improve the optimization efficiency and avoid falling into a local cycle by combining the intelligent algorithm of quantum flora optimization. The invention improves the energy efficiency of a base station in a single cell scenario, and has certain research value and application value.

【技术实现步骤摘要】
一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法
：本专利技术涉及一种系统网络系统中的优化方法，尤其涉及一种基于MIMO移动通信系统场景下能量效率最优和量子智能计算的资源分配方法，属于移动通信系统中的网络

技术介绍
：第五代移动通信(5thGeneration5G)系统，旨在解决和应用于当前通信领域所提出的新要求和新挑战，是面向2020年以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统。预计5G将比4G移动通信(4thGeneration，4G)目前水平提高1000倍左右的容量。同时，对5G网络的通信服务质量的要求有明显提升。随着物联网终端和云计算等技术日新月异的蓬勃发展并且接入到无线网络，无线通信的传输速率和能量消耗面临着更大的挑战，移动运营商有限的资源和日益增长的用户需求之间的矛盾成为目前亟待解决的问题。近几年，随着电信运营商业务中无线通信技术的飞速发展，我国已经发展成为全球最大的通信市场，高速数据业务数量和种类呈现爆发式的增长使得信息与通信产业(informationandcommunicationtechnology，ICT)成为目前全球第五大耗能产业。据了解，能源相关成本占无线运营商成本指出很大一部分，移动运营商电费支出成了付现成本的主要项目。据统计，电费支出占到占整个付现成本的25％，其中超过70％是由于无线蜂窝网络的无线电部分。此外，电信部门对全球二氧化碳排放的贡献在过去的十年中迅速增长，因而移动运营商是最大的能源消费者之一。因此，除了提高无线传输效率以外，以节能为目的的“绿色通信”成为5G核心技术设计所应考虑的重要因素之一和关键性设计目标，根据移动通信发展的规律，5G将具有超高的频谱利用率和效率，在能量利用方面也将比4G移动通信提高一个量级。从移动通信的发展史可以看出，第一代移动通信采用频分多址(Frequency-Division-Multiple-Address，FDMA),实现了通信由模拟信号到数字信号的变换，第二代移动通信网络采用时分多(time-Division-Multiple-Address，TDMA)和码分多址(Code-Division-Multiple-Address，ADMA)技术，由语音业务扩展到互联网接入等数据业务，第三代移动通信网络中，通过CDMA技术实现了以视频为代表的多媒体通信，具有更高速率和更宽带宽的要求。20世纪70年代有人提出将MIMO技术应用于通信系统，其后在20世纪90年代，贝尔实验室学者Teladar、Foshini等人给出了衰落情况下的MIMO容量，提出了对角-贝尔实验室分层空时技术(D-BLAST,DiagonalBellLaboratoriesLayeredSpace-Time)，首次在理论上证明了首发端均采用多天线可以使通信链路能量成倍增长。这一理论在过去的30年中得到了广泛的研究和使用，诸如分集复用增益的研究、波束赋形、干扰管理等方面都得到迅猛发展。如今在第四代移动通信网络中，采用了正交频分复用技术(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)和多输入多输出技术(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)，不但传输速率和通信质量有了很大提高，其使用的新技术不管在工业界还是学术界都引起广泛关注，其中MIMO系统通过多根天线独立发送与接收，将多径的劣势转化成有利条件，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。基于第五代移动通信网络中对于更高的数据传输速率和更高网络可靠性的要求，大规模天线多输入多输出技术(MassiveMIMO)成为5G系统中的核心技术之一，当传播环境中存在大量散射体时，可近似认为不同用户(UserEquipment)和基站(BaseStation，BS)之间相互独立，这时，随着基站天数数目趋于无穷大，用户之间的信道将逐渐趋于正交，极大的降低了系统多用户之间的干扰，利用大规模天线基站配置所提供的空间自由度，能够提升频谱在多用户之间的复用能力，各个用户链路频谱效率以及抵抗小区间的干扰能力，从而大幅提升频谱资源的整体利用率，利用基站配置所提供的分集和阵列增益，每个用户和基站中通信功率也得到很大提升。目前5G网络下结合绿色通信的能量效率优化资源分配的研究较少，同时对于该方面研究也缺少较为有效的优化方法。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
：为实现上述目的，本专利技术提供了一种有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于量子菌群优化算法的单小区多用户系统能量效率的优化方法，该方法对基站发射功率和天线下倾角进行优化，以达到最优的系统能量效率。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于量子菌群优化算法的单小区多用户系统能量效率优化方法，包括以下步骤：S1、分析基站发射功率和天线下倾角对系统能量效率的影响。S2、建立含单小区多用户系统能量效率的优化模型S3、使用量子菌群优化算法对单小区多用户系统能量效率数学模型进行求解。进一步，所述S1包括：S11、假设单小区内有K个随机分布的独立用户。在本系统中，基站端天线数量为Nt，高度为z,每个用户有一根接收天线，离地面高度为Zk。天线阵列采用均匀线性阵列(UniformLinerArray，ULA)，垂直地面放置。S12、求解单小区系统和速率表达式。路径损耗：Lk表示小区内第k个用户与基站之间的路径损耗，可得：Lk＝L0*(dk)-α，其中L0是单位传播举例的路径损耗，dk是小区第k个用户与基站之间的距离，α是衰落因子。由图所示，其中：从中就可以得到小区第k个用户与基站之间的路径损耗。进一步，3D天线增益的慢衰落信道增益gk可以表示为：其中Ak表示基站到小区第k个用户的天线增益。Ak的单位是dB。这种慢衰落会使3D波束赋形对系统性能的影响。S13、3D天线增益的表达式；3D传播模型：如图所示，(xk，yk，zk)表示小区内第看个用户的坐标，(x0，y0，z0)表示基站的坐标，θ表示基站的下倾角，表示基站到小区第k个用户的垂直角，rk表示基站到小区第k个用户的水平距离。进一步，在3D天线增益的计算中，假设用户端使用的天线是各向同性的，而基站使用的是3D定向的天线阵列。小区第k个用户与基站之间的3D天线增益包括两个部分:水平增益和垂直增益。分别用下式表示:表示水平的波束宽度，θ3dB表示垂直波束宽度。φ表示天线主轴的水平方位角，θ表示天线主轴的垂直角。SLLH和SLLV分别表示最大的水平和垂直旁瓣衰减。Amax表示最大衰减值。θk表示小区第k个用户与基站之间的垂直角，可以表示为：进一步，3D天线增益就可以表示为：Ak＝AHk+AVk，进一步，发现天线增益需要最大化和最小化处理，这就增加了分析的复杂性。此外，水平维度的波束增益在以往的研究中已经很成熟了，所以本文主要针对垂直维度的波束增益。因此，我们不考虑水平维度的线增益，SLLV为无穷大。那么3D天线增益可以用如下式表达:进一步，影响慢衰落的主要因素本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法，其特征在于：从基站的能量效率出发，建立能量效率模型，通过优化天线俯仰角和基站MIMO系统的天线数量，从而得到能量效率的最优值，其具体步骤如下：S1、分析基站发射功率和天线下倾角对系统能量效率的影响；S2、建立含单小区多用户系统能量效率的优化模型；S3、使用量子菌群优化算法对单小区多用户系统能量效率数学模型进行求解。

【技术特征摘要】
1.一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法，其特征在于：从基站的能量效率出发，建立能量效率模型，通过优化天线俯仰角和基站MIMO系统的天线数量，从而得到能量效率的最优值，其具体步骤如下：S1、分析基站发射功率和天线下倾角对系统能量效率的影响；S2、建立含单小区多用户系统能量效率的优化模型；S3、使用量子菌群优化算法对单小区多用户系统能量效率数学模型进行求解。2.根据权利要求1所述的一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法，其特征在于：所述S1具体为，S11、假设单小区内有K个随机分布的独立用户，在本系统中，基站端天线数量为Nt，高度为z，每个用户有一根接收天线，离地面高度为Zk，天线阵列采用均匀线性阵列UniformLinerArray，ULA，垂直地面放置；S12、求解单小区系统和速率表达式；路径损耗：Lk表示小区内第k个用户与基站之间的路径损耗，可得：Lk＝L0*(dk)-α，其中L0是单位传播举例的路径损耗，dk是小区第k个用户与基站之间的距离，α是衰落因子，其中：从中就可以得到小区第k个用户与基站之间的路径损耗；S13、3D天线增益的慢衰落信道增益gk可以表示为：其中Ak表示基站到小区第k个用户的天线增益。Ak的单位是dB。这种慢衰落会使3D波束赋形对系统性能的影响。S14、3D天线增益的表达式；在3D天线增益的计算中，假设用户端使用的天线是各向同性的，而基站使用的是3D定向的天线阵列；小区第k个用户与基站之间的3D天线增益包括两个部分：水平增益和垂直增益；分别用下式表示：S15、小区用户与基站垂直角度θk表达式；表示水平的波束宽度，θ3dB表示垂直波束宽度；φ表示天线主轴的水平方位角，θ表示天线主轴的垂直角；SLLH和SLLV分别表示最大的水平和垂直旁瓣衰减；Amax表示最大衰减值；θk表示小区第k个用户与基站之间的垂直角，可以表示为：S16、对3D天线增益的近似；3D天线增益就可以表示为：Ak＝AHk+AVk；发现天线增益需要最大化和最小化处理，这就增加了分析的复杂性。此外，水平维度的波束增益在以往的研究中已经很成熟了，所以本文主要针对垂直维度的波束增益。因此，我们不考虑水平维度的线增益，SLLV为无穷大。那么3D天线增益可以用如下式表达：S17、3D天线增益的慢衰落信道增益gk最终表达式；影响慢衰落的主要因素包括：天线高度，基站的覆盖半径，用户位置，天线下倾角等。本文主要针对天线下倾角，用户数量，天线数量和系统发射功率的优化问题，因此假定其他参数都给定了，那么上式可以改写为：因此慢衰落信道增益公式的自变量为天线的下倾角；S18、和速率近似解公式：由公式可知，当其他参数给定的时候，系统慢衰落系数只与天线下倾角有关；下面分析系统和速率和天线下倾角之间的关系；采用ULA天线阵列，发射端采用MRT预编码；假设每个下行链路数据流的功率相等；信号功率的伽马分布的形状和尺度参数为：用户间干扰功率的伽马分布的形状和尺度参数为：S19、我们得到需求功率和干扰项的功率期望分别为：小区内第k个用户的和速率为：总的系统和速率可以表示为：R(θ)＝∑k∈{1，....K}Rk(θ)。3.根据权利要求1所述的一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法，其特征在于：所述S1具体为，S21、系统功率损耗主要包括两部分：一是收发端硬件的线路损耗，二是发射信号所消耗的功率，功率消耗为：P＝PAP+PCP；S22、PAP为功率放大器消耗的功率，线路功率损耗PCP为：PCP＝PTC+PC/D+PCE+PLP+PFIX，S23、一套典型的MIMO发射器和接收机使用的功率消耗为PTC＝PBS+PSYN+KPUE，其中，PBS：连接到每个天线的BS组件的功率，包括转换器，混频器和滤波器；PSYN：振荡器消耗的功率；PUE：用户组件的功率，指所有单天线用户接收机组件的功率，包括放大器，混频器和滤波器。S24、在下行链路中，基站对K个信息符号序列进行信道编码和调制，再发送出去；每个用户接收到信号后，再利用一些次优的、固定复杂度的算法对收到的序列进行解码；上行链路的过程与此相反；在这些进程中，消耗的功率PC/D可以表示为：PC/D＝BK(PCOD+PDEC)；其中，PCOD：每个用户编码消耗的功率；PDEC：每个用户解码消耗的功率；为便于分析，假设上行链路和下行链路的PCOD和PDEC是相同的；S25、令基站每消耗1焦耳的热量可进行L次计算操作(也被称为触发器/瓦特)，每个相干资源块只进行一次基于导频的信道估计...

【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，刘沣阅，苏鑫，李小双，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32