一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法组成比例

本发明专利技术属于通信技术领域，具体涉及一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，该方法包括：基站设置单位功率价格，并将制定的价格发送给用户端；用户端根据基站设定的价格确定从基站处购买的功率量，并将购买的功率量发送给基站；基站根据用户端的功率购买量重新调整更新价格；基站和用户不断博弈，直至基站的功率价格和用户的功率购买量达到均衡状态；获取均衡后的用户功率，完成功率分配；本发明专利技术在保证服务质量和用户公平性前提下采用非完美串行干扰消除的功率分配方法，使得算法更简单和准确。

A power allocation method based on imperfect serial interference cancellation

【技术实现步骤摘要】
一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法
本专利技术属于通信
，具体涉及一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法。
技术介绍
随着移动通信技术发展，已从单纯的话音业务拓展到移动互联网业务。由于物联网飞速发展，移动流量呈指数级增长。传统的正交多址接入的频谱效率和允许接入的用户是有限的，已经不能满足这种爆炸性的用户增长。与正交多址接入方式不同，非正交多址接入可在同一频带叠加复用多个用户，并通过串行干扰消除(SuccessiveInterferenceCancellation，SIC)技术消除其他用户所造成的干扰。非正交多址接入技术(Non-OrthogonalMultipleAccess，NOMA)作为5G(5th-Generation)关键技术之一，可以在5G物联网时代满足低时延\高可靠以及海量接入等需求。目前，多天线输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)技术是近年来研究的热点，它在4G(4th-Generation)中用于提高通信系统的频谱效率，是4G的关键技术，并且在5G中也同样会作为一项关键技术出现。例如专利申请号为CN201811267625.9的《基于干扰抑制的多小区MIMO-NOMA最优功率分配方法》公开了：构建多小区MIMO-NOMA系统模型；通过干扰技术消除小区干扰得出功率分配的数学模型；构造紧下界系数和相应代换，将原功率分配问题转化为凸优化问题；通过迭代求最优功率。通过该方法使得系统能够更快的传输数据。但是该方法在求取最优功率时采用了凸差规划的功率分配算法，该算法的计算量大，计算的过程复杂，不利于数据传输。
技术实现思路
为解决以上现有技术问题，本专利技术提出了一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，包括：基站设置单位功率价格，并将制定的价格发送给用户端；用户端根据基站设定的价格确定从基站处购买的功率量，并将购买的功率量发送给基站；基站根据用户端的功率购买量重新调整更新价格；基站和用户不断博弈，直至基站的功率价格和用户的功率购买量达到均衡状态；获取均衡后的用户功率，完成功率分配；所述用户端购买的功率量包括：基站获取用户的有效信道增益，根据每个用户的信干噪比和香农公式构建系统吞吐量最大化模型；根据用户端和基站的连接关系，构建多个一主一从的斯坦克尔伯格博弈模型，定义用户为买方，基站为卖方；根据系统吞吐量最大化模型确定用户的功率限制、系统最大功率约束、用户间公平性约束以及用户服务质量约束条件，得到买方的效用优化模型；采用拉格朗日乘数法和次梯度迭代法计算买方的效用优化模型，根据效用优化模型得到用户端的购买的功率量；所述基站设置单位功率价格：根据功率价格和基站售卖单位功率的成本获得卖方的效用函数，根据最大化效用函数构建卖方的效用优化模型；根据效用优化模型计算单位功率价格。优选的，系统吞吐量最大化模型为：优选的，所述系统为MIMO-NOMA系统，系统中基站天线数为M，用户的天线数为N，且N≥M；用户已经被分为M簇，每簇内共有L个用户，小区的用户数为G＝M×L；每簇用户均使用非正交多址接入技术。进一步的，基站处的发送信号为：优选的，斯坦克尔伯格博弈模型包括：各用户端根据基站制定的价格从基站处购买功率，买方的效用函数为：其中，λm,l为基站向UEm,l用户出售功率的价格；基站向各用户端出售功率，卖方的效用函数为：UBSm,l＝(λm,l-cm,l)pm,l。优选的，买方的效用优化模型为：Subjectto:C1:C2:C3:C4:C5:优选的，根据卖方最大化自身效用函数得到卖方的效用优化模型为：优选的，用户的最优购买策略包括：买方的效用最大化问题为：拉格朗日函数对pm,l求导可得：令求解得UEm,l的最优功率：θm,l＝um,l+ωm,l+βm,l-γm,l优选的，得到用户端的购买的功率量的过程包括：将最优功率解带入卖方最优问题，得到卖方的最优优问题解：对卖方的最优问题解的λm,l求导，得到：令得到最优价格：优选的，基站和用户双方进行博弈的过程包括：基站设置单位功率价格并出售功率给各用户，各用户根据基站制定的价格从基站处购买功率，以最大化自身的效益；用户根据最优价格制定策略计算此时功率价格，并将结果代入最优功率购买量pm,l*，更新用户购买功率的数量，此过程不断循环，直至功率和价格达到均衡。本专利技术根据在MIMO-NOMA系统中考虑SIC残留，算法会随SIC残留因子的大小调整功率价格和用户的功率分配值，使得结果更加接近最优功率；本专利技术根据在MIMO-NOMA中建立多个一主一从的斯坦克尔伯格博弈模型，在保证服务质量和用户公平性前提下，使得本专利技术的吞吐量性能更优越，算法复杂度低于基于凸差规划的功率分配算法。附图说明图1为本专利技术的下行MIMO-NOMA系统模型；图2为本专利技术的基于博弈论的吞吐量优化功率分配算法流程图；图3为所提算法与基于凸差规划的功率分配的算法复杂度比较；图4为本专利技术的系统吞吐量与基站总功率的关系；图5为所提算法与基于凸差规划的功率分配的吞吐量比较。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术为一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，如图2所示，包括：基站设置单位功率价格，并将制定的价格发送给用户端；用户端根据基站设定的价格确定从基站处购买的功率量，并将购买的功率量发送给基站；基站根据用户端的功率购买量重新调整更新价格；基站和用户不断博弈，直至基站的功率价格和用户的功率购买量达到均衡状态；获取均衡后的用户功率，完成功率分配；所述用户端购买的功率量包括：基站获取用户的有效信道增益，根据每个用户的信干噪比和香农公式构建系统吞吐量最大化模型；根据用户端和基站的连接关系，构建多个一主一从的斯坦克尔伯格博弈模型，定义用户为买方，基站为卖方；根据系统吞吐量最大化模型确定用户的功率限制、系统最大功率约束、用户间公平性约束以及用户服务质量约束条件，得到买方的效用优化模型；采用拉格朗日乘数法和次梯度迭代法计算买方的效用优化模型，根据效用优化模型得到用户端的购买的功率量；所述基站设置单位功率价格：根据功率价格和基站售卖单位功率的成本获得卖方的效用函数，根据最大化效用函数构建卖方的效用优化模型；根据效用优化模型计算单位功率价格。如图1所示，在本专利技术实施例中，考虑在MIMO-NOMA网络中，基站天线数为M，基站总功率为P本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，包括：/n基站设置单位功率价格，并将制定的价格发送给用户端；用户端根据基站设定的价格确定从基站处购买的功率量，并将购买的功率量发送给基站；基站根据用户端的功率购买量重新调整更新价格；基站和用户不断博弈，直至基站的功率价格和用户的功率购买量达到均衡状态；获取均衡后的用户功率，完成功率分配；/n所述用户端购买的功率量包括：基站获取用户的有效信道增益，根据每个用户的信干噪比和香农公式构建系统吞吐量最大化模型；根据用户端和基站的连接关系，构建多个一主一从的斯坦克尔伯格博弈模型，定义用户为买方，基站为卖方；根据系统吞吐量最大化模型确定用户的功率限制、系统最大功率约束、用户间公平性约束以及用户服务质量约束条件，得到买方的效用优化模型；采用拉格朗日乘数法和次梯度迭代法计算买方的效用优化模型，根据效用优化模型得到用户端的购买的功率量；/n所述基站设置单位功率价格包括：根据功率价格和基站售卖单位功率的成本获得卖方的效用函数，根据最大化效用函数构建卖方的效用优化模型；根据效用优化模型计算单位功率价格。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，包括：
基站设置单位功率价格，并将制定的价格发送给用户端；用户端根据基站设定的价格确定从基站处购买的功率量，并将购买的功率量发送给基站；基站根据用户端的功率购买量重新调整更新价格；基站和用户不断博弈，直至基站的功率价格和用户的功率购买量达到均衡状态；获取均衡后的用户功率，完成功率分配；
所述用户端购买的功率量包括：基站获取用户的有效信道增益，根据每个用户的信干噪比和香农公式构建系统吞吐量最大化模型；根据用户端和基站的连接关系，构建多个一主一从的斯坦克尔伯格博弈模型，定义用户为买方，基站为卖方；根据系统吞吐量最大化模型确定用户的功率限制、系统最大功率约束、用户间公平性约束以及用户服务质量约束条件，得到买方的效用优化模型；采用拉格朗日乘数法和次梯度迭代法计算买方的效用优化模型，根据效用优化模型得到用户端的购买的功率量；
所述基站设置单位功率价格包括：根据功率价格和基站售卖单位功率的成本获得卖方的效用函数，根据最大化效用函数构建卖方的效用优化模型；根据效用优化模型计算单位功率价格。


2.根据权利要求1所述的一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，所述系统吞吐量最大化模型为：



其中，M表示用户分簇数，L表示每簇的用户数量，Rm,l表示用户UEm,l的吞吐量，pm,l表示基站第m簇中的第l个用户UEm,l分配的功率值，表示接收端使用的检测矩阵的共轭转置，表示第m簇中的第l个用户与基站的信道增益，cm表示预编码矩阵C的第m列，pm,k表示基站第m簇中的第k个用户UEm,k分配的功率值，ηm.l表示用户UEm,l在第m簇的串行干扰残留系数，pm,i表示基站第m簇中的第i个用户UEm,i分配的功率值，δ2表示高斯白噪声的方差值。


3.根据权利要求1所述一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，所述系统为MIMO-NOMA系统，系统中基站天线数为M，用户的天线数为N，且N≥M；用户已经被分为M簇，每簇内共有L个用户，小区的用户数为G＝M×L；每簇用户均使用非正交多址接入技术；
其中，MIMO-NOMA表示多入多出非正交多址，M表示基站天线数，N表示用户的天线数，L表示每簇的用户数，G表示小区用户数。


4.根据权利要求3所述的一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，基站处的发送信号为：



其中，为第m簇用户的叠加信号，pm,l表示基站为第m簇中的第l个用户分配的功率值，sm,l表示第m簇中的第l个用户的发送符号，SM表示第M簇用户的叠加信号。


5.根据权利要求1所述的一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，所述斯坦克尔伯格博弈模型包括：
各用户端根据基站制定的价格从基站处购买功率，买方的效用函数为：



其中，Um,l表示用户UEm,l的效用函数，表示用户UEm,l的等效信道增益，表示接收端使用的检测矩阵的共轭转置，Hm.l表示第m簇中的第l个用户与基站的信道增益，cm表示预编码矩阵C的第m列，pm,l表示基站为第m簇中的第l个用户UEm,l分配的功率值，hm,l表示基站与第m簇中的第l个用户UEm,l之间的等效信道增益，pm,k表示基站为第m簇中的第k个用户UEm,k分配的功率值，pm,i表示基站为第m簇中的第i个用户UEm,k分配的功率值，ηm,l表示用户UEm,l在第m簇的串行干扰残留系数，δ2表示高斯白噪声的方差值，λm,l为基站向UEm,l用户出售功率的价格；
基站向各用户端出售功率，卖方的效用函数为：
UBSm,l＝(λm,l-cm,l)pm,l
其中，UBSm,l表示基站向用户UEm,l出售功率的效用函数，pm,l表示基站为第m簇中的第l个用户UEm,l分配的功率值，cm,l表示基站向UEm,l出售单位功率的成本。


6.根据权利要求1所述的一种基于非完美串行干扰消除的功率分配方法，其特征在于，所述买方的效用优化模型为：



Subjectto:















其中，Um,l表示用户UEm,l的效用函数，表示用户UEm,l的等效信道增益，表示接收端使用的检测矩阵的共轭转置，Hm.l表示第m簇中的第l个用户与基站的信道增益，cm表示预编码矩阵C的第m列，pm,l表示基站为第m簇中的第l个用户UEm,l分配的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡丽娟，李云，吴广富，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50