一种SCMA系统的子载波和功率分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种SCMA系统的子载波和功率分配方法，包括：以最大化系统用户总平均意见分数和最小化系统功耗为预设的两个目标，利用权值将所述两个目标同时优化，并以每个用户差异化体验质量需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，建立子载波和功率分配优化模型；将优化问题转化为子载波分配和功率分配两个子问题，利用网格自适应直接搜索算法得到优化的子载波分配方案，根据得到的子载波与用户的对应关系，采用连续凸逼近算法，得到每个用户在子载波上的功率。本发明专利技术能够有效提升用户QoE，并实现QoE和系统功耗间的折衷。并实现QoE和系统功耗间的折衷。并实现QoE和系统功耗间的折衷。

【技术实现步骤摘要】
一种SCMA系统的子载波和功率分配方法


[0001]本专利技术涉及无线通信
，特别涉及一种SCMA系统的子载波和功率分配方法。

技术介绍

[0002]随着无线通信网络的飞速发展，数据流量爆炸式增长，传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access，OMA)技术在支持超高系统容量和海量用户连接方面遇到了瓶颈，已不能满足5G通信需求。因此，新型多址技术被提出并引起了工业界和学术界的广泛重视。其中，稀疏码多址接入技术(Sparse Code Multiple Access，SCMA)可以有效提高用户接入密度和频谱利用率。
[0003]现今频谱资源稀缺与设备和流量的急剧增长相互矛盾，因此研究SCMA资源分配具有十分重要的意义。目前，关于SCMA资源分配的研究较少，且现有研究主要以最大化传输速率和最大化系统能效为目标，未发现针对SCMA系统用户体验质量(Quality of Experience，QoE)的研究。因此，考虑优化用户业务QoE，结合降低系统功耗的思想，对SCMA系统子载波和功率资源的分配展开研究具有重要意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种SCMA系统的子载波和功率分配方法，以优化用户业务QoE和功耗，通过子载波和功率资源的分配，有效提升用户QoE，并实现QoE和系统功耗间的折衷。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供如下方案：
[0006]一种SCMA系统的子载波和功率分配方法，包括以下步骤：
>[0007]以最大化系统用户总平均意见分数(Mean Opinion Score，MOS)和最小化系统功耗为预设的两个目标，利用权值将所述两个目标同时优化，并以每个用户差异化体验质量(Quality of Experience，QoE)需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，建立子载波和功率分配优化模型；
[0008]将优化问题转化为子载波分配和功率分配两个子问题，利用网格自适应直接搜索(Mesh Adaptive Direct Search，MADS)算法得到优化的子载波分配方案，根据得到的子载波与用户的对应关系，采用连续凸逼近(Successive Convex Approximation，SCA)算法，得到每个用户在子载波上的功率。
[0009]进一步地，所述利用权值将所述两个目标同时优化，并以每个用户差异化体验质量(QoE)需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，表示为：
[0010](P)
[0011][0012][0013][0014][0015][0016][0017]其中，K表示总用户数，J表示总子载波数，MOS
k
为用户k的平均意见分数(MOS)函数，是用户体验质量的量化指标，MOS
k,min
表示用户k所要求的最小平均意见分数(MOS)，P
total
为系统总功耗，λ1和λ2分别表示用户总平均意见分数(MOS)和系统功耗的权重系数；p
k,j
为在子载波j上用户k分得的功率，如果用户k不占用子载波j，则p
k,j
为0，f
k,j
为用户k与子载波j的对应情况，即子载波分配情况，是因子矩阵中的参数，定义为0
‑
1之间的变量，P
max
表示基站处给定的总功率，N为用户k占用的最大子载波数，d
f
为子载波j可承载的最大用户数。
[0018]进一步地，所述用户k的平均意见分数函数用于对用户业务体验质量(QoE)进行量化，对于不同的无线网络业务，采用不同的平均意见分数(MOS)模型衡量其体验质量(QoE)。
[0019]进一步地，所述系统总功耗P
total
表示为：
[0020][0021]其中，ε表示功率放大因子，K表示总用户数，J表示总子载波数，p
k,j
为在子载波j上用户k分得的功率，f
k,j
表示子载波分配情况，是因子矩阵中的参数，定义为0
‑
1之间的变量。
[0022]进一步地，独立的子载波分配子问题属于整数非线性规划问题，所述方法包括运用网格自适应直接搜索算法得到优化的子载波分配方案。
[0023]进一步地，所述根据得到的子载波与用户的对应关系进行功率分配具体包括：
[0024]因子矩阵转变为稀疏的常数矩阵，只包含0和1，功率分配问题P简化为：
[0025](P1)
[0026][0027][0028][0029]其中，P1表示功率分配子问题，基于得到的所述子载波与用户的对应关系，利用连续凸逼近算法，得到每个用户在子载波上的功率。
[0030]本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0031]本专利技术实施例中，将SCMA系统中上层用户QoE需求转化为MOS目标和约束，以最大化系统用户总MOS和最小化系统功耗为目标，利用权值将两个目标同时优化，并以每个用户
最小MOS需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，进行子载波和功率资源的分配，能够有效提高用户QoE，并在用户QoE和系统功耗间得到折衷。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1是本专利技术实施例提供的一种SCMA系统的子载波和功率分配方法的流程图；
[0034]图2是本专利技术实施例提供的系统用户总MOS值随系数η变化的情况示意图；
[0035]图3是本专利技术实施例提供的一种系统总功耗随系数η变化的情况示意图。
具体实施方式
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。
[0037]本专利技术的实施例提供一种SCMA系统的子载波和功率分配方法，结合每个用户差异化QoE需求，有效提高用户QoE，并在用户QoE和系统功耗间得到折衷；其中，多个用户占用相同的子载波，用户在小区中随机分布，与基站的距离各不相同，信道相互独立且服从瑞利分布。
[0038]基于上述问题，本专利技术实施例提供的一种SCMA系统的子载波和功率分配方法如图1所示，包括以下步骤：
[0039]S101，以最大化系统用户总平均意见分数(Mean Opinion Score，MOS)和最小化系统功耗为预设的两个目标，利用权值将所述两个目标同时优化，并以每个用户差异化体验质量(Quality of Experience，QoE)需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，建立子载波和功率分配优化模型；
[0040]MOS
k
为用户k的MOS函数，例如在网页浏览业本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SCMA系统的子载波和功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：以最大化系统用户总平均意见分数和最小化系统功耗为预设的两个目标，利用权值将所述两个目标同时优化，并以每个用户差异化体验质量需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，建立子载波和功率分配优化模型；将优化问题转化为子载波分配和功率分配两个子问题，利用网格自适应直接搜索算法得到优化的子载波分配方案，根据得到的子载波与用户的对应关系，采用连续凸逼近算法，得到每个用户在子载波上的功率。2.根据权利要求1所述的SCMA系统的子载波和功率分配方法，其特征在于，所述利用权值将所述两个目标同时优化，并以每个用户差异化体验质量需求、基站总发射功率及SCMA稀疏特性为约束，表示为：稀疏特性为约束，表示为：稀疏特性为约束，表示为：稀疏特性为约束，表示为：稀疏特性为约束，表示为：稀疏特性为约束，表示为：稀疏特性为约束，表示为：其中，K表示总用户数，J表示总子载波数，MOS
k
为用户k的平均意见分数函数，是用户体验质量的量化指标，MOS
k,min
表示用户k所要求的最小平均意见分数，P
total
为系统总功耗，λ1和λ2分别表示用户总平均意见分数和系统功耗的权重系数；p
k,j
为在子载波j上用户k分得的功率，如果用户k不占用子载波j，则p
k,j
为0，f
k,j
为用户k与子载波j的对应情况，即子载波分配情况，是因子矩阵中的参数，定义为0
‑
1之间的变量，P
max

【专利技术属性】
技术研发人员：陈月云，刘媛，杜利平，
申请(专利权)人：北京科技大学顺德研究生院，
类型：发明
国别省市：