一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法组成比例

本发明专利技术属于信息处理与通信技术领域，尤其为一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，该方法利用强化学习来解决NOMA资源分配的的基本思想是以频谱利用率或能量效率为优化目标，用户服务质量为约束，得到资源分配优化函数；然后定义多智能体用户状态空间，奖励以及动作空间，通过较小的通信开销获得状态空间信息，得到一维状态空间数据，再根据状态空间信息得到频谱和功率分配策略；最后通过训练深度神经网络找到最佳的资源分配策略。本发明专利技术在传统强化学习算法基础上通过用户需求完成了业务分类，加入了业务类型信息来限制信道状态信息的影响，提出了根据用户需求来改变目标优化问题的约束条件，更符合真实情况，系统更加灵活。加灵活。加灵活。

【技术实现步骤摘要】
一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法


[0001]本专利技术涉及信息处理与通信
，具体为一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法。

技术介绍

[0002]非正交多址接入(Non
‑
orthogonal Multiple Access，NOMA)作为第五代无线网络(the Fifth
‑
generation，5G)的关键启用技术被提出，目前它有望应用在超越5G及6G中。NOMA的基本思想是在同一资源(时间/频率/代码)块(RB)中为多个用户提供服务。当不同用户的信号在功率域中叠加时，接收机利用连续串行干扰消除(SIC)来区分彼此。因此，用户数量和频谱效率都可以提高许多倍。通常，受限于接收机的硬件设置和为了满足干扰消除的需求，两用户复用的NOMA是一种典型的情况，
[0003]NOMA在正交系统基础上，由发送端采用功率复用，接收端采用SIC(串行干扰消除)来实现。下行链路和上行链路中都可以使用NOMA，当前，下行链路NOMA已受到无线通信研究领域的更多关注，因此，本专利技术重点关注下行NOMA。
[0004]在NOMA系统下行链路中，基站为每个用户独自进行编码，接着根据用户自身的信道条件，按照一定的算法进行功率分配，一个组内的各用户信号在相同的时域频域资源上进行复用，然后通过OFDM调制发送。
[0005]在接收端，首先经过OFDM解调得到叠加用户信号，然后根据各叠加用户的信干噪比(SINR)或功率利用串行干扰消除技术进行多用户检测，从而正确接收相应的信息。
[0006]串行干扰消除通过优先对大功率用户解码，重构信号后将该用户信号从叠加信号中消除，然后再对小功率用户解码和重构信号。
[0007]目前NOMA中资源算法有多种，目前主要集中于智能算法，博弈论和深度强化学习来求解最优目标函数。
[0008]传统的NOMA资源分配方法其应用的强化学习算法确实可以获得理论上的最佳性能。但是其最优解不够灵活，仅以信道状态信息确定约束，来求解最佳频谱利用率或最佳能量效率，这导致了大量的资源浪费，忽视了用户需求的影响。比如有一些用户并不需要较大的传输速率，但因为其较好的信道状态而获得了更多的资源，虽然提高了系统吞吐量，却并没有实质的作用。
[0009]因此我们提出了一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0010](一)解决的技术问题
[0011]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，解决了传统的NOMA资源分配方法其应用的强化学习算法其最优解不够灵活，仅以信道状态信息确定约束，来求解最佳频谱利用率或最佳能量效率，这导致了大量的资源浪费，
忽视了用户需求的影响的问题。
[0012](二)技术方案
[0013]本专利技术主要利用强化学习来实现。利用强化学习来解决NOMA资源分配的的基本思想是以频谱利用率或能量效率为优化目标，用户服务质量为约束，得到资源分配优化函数。然后定义多智能体用户状态空间，奖励以及动作空间，通过较小的通信开销获得状态空间信息，得到一维状态空间数据，再根据状态空间信息得到频谱和功率分配策略。最后，通过训练深度神经网络找到最佳的资源分配策略。本专利技术在传统强化学习算法基础上通过用户需求完成了业务分类，加入了业务类型信息来限制信道状态信息的影响，提出了根据用户需求来改变目标优化问题的约束条件，更符合真实情况，系统更加灵活。
[0014]本专利技术为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
[0015]一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，包括以下步骤：
[0016]步骤1，建立蜂窝网络模型；
[0017]步骤2，用户初始化，获取用户信道状态信息，所述用户信道状态信息包括信道增益、衰减、干扰和噪声，然后通过这些信息获取用户传输速率；
[0018]步骤3，使用传统用户分组方法，以最大化系统吞吐量为目标进行分组；
[0019]步骤4，以用户需求进行用户标记，进行用户重分组；
[0020]步骤5，根据标记用户进行分类，分别选出不同的子信道内约束，以及给出基于用户需求的子信道间约束；
[0021]步骤6，根据步骤5确定的约束条件，以能量效率作为目标函数进行最优功率分配求解；
[0022]步骤7，训练深度神经网络找到最佳的资源分配策略。
[0023]进一步地，所述步骤2中用户传输速率如下：
[0024]弱用户OMA率：
[0025]强用户OMA率：
[0026]弱用户NOMA率：
[0027]强用户NOMA率：
[0028]其中，B为带宽，p为功率，H为信道增益，N0为噪声与干扰。
[0029]进一步地，所述步骤4中的标记用户为：传统的用户分组方案以最大化系统吞吐量为目的，在完成传统分组后，根据其用户组内用户的需求进行重分组，保证业务需求较大的用户尽可能的不在同一个信道资源上复用，同时将高需求用户进行标记，以下称为标记用户。
[0030]进一步地，所述步骤5中的约束为：子信道内共有弱用户为标记用户、强用户为标记用户和用户组内两用户均不为标记用户的三种信道类型的约束，具体为：
[0031]仅强用户为标记用户时：约束采取P1＞P2,此约束为弱用户功率大于同组强用户功率，该约束是为了保证串行干扰消除的最低标准；
[0032]仅弱用户为标记用户时：约束采取此约束为弱用户传输速率大于同组强用户，该约束为了保证弱用户最大服务质量；
[0033]当用户组内两用户均不为标记用户时：约束采取和此约束为两用户NOMA传输速率均大于其OMA传输速率，该约束为了保证NOMA系统的最基本要求；
[0034]所述子信道间满足有标记用户的信道传输速率大于没有标记用户的传输速率，即R
标
＞R
非标
。
[0035]进一步地，所述步骤6中目标函数优化问题可以表述为：
[0036][0037](三)有益效果
[0038]与现有技术相比，本专利技术提供了一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，具备以下有益效果：
[0039]1、本专利技术的用户分组结果根据功率分配策略，在原有结果上进行重组，使用户分组结果更适用于实际通信系统。
[0040]2、本专利技术采取信道状态信息与用户需求信息共同作为资源分配的参数，有更多的参考价值。
[0041]3、本专利技术利用神经网络来对用户组业务需求分类，根据其分类结果选择优化函数的约束条件，在求解最优资源分配策略上更加灵活。
附图说明
[0042]图1为本专利技术一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法流程图；
[0043]图2为本专利技术重分组流程图；
[0044]图3为本专利技术信道类型分类网络结构示意图。
具体实施方式
[0045]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，建立蜂窝网络模型；步骤2，用户初始化，获取用户信道状态信息，所述用户信道状态信息包括信道增益、衰减、干扰和噪声，然后通过这些信息获取用户传输速率；步骤3，使用传统用户分组方法，以最大化系统吞吐量为目标进行分组；步骤4，以用户需求进行用户标记，进行用户重分组；步骤5，根据标记用户进行分类，分别选出不同的子信道内约束，以及给出基于用户需求的子信道间约束；步骤6，根据步骤5确定的约束条件，以能量效率作为目标函数进行最优功率分配求解；步骤7，训练深度神经网络找到最佳的资源分配策略。2.根据权利要求1所述的一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，其特征在于：所述步骤2中用户传输速率如下：弱用户OMA率：强用户OMA率：弱用户NOMA率：强用户NOMA率：其中，B为带宽，p为功率，H为信道增益，N0为噪声与干扰。3.根据权利要求1所述的一种非正交多址下基于用户需求的资源分配方法，其特征在于：所述步骤4中的标记用户为：传统的用户分组方案以最大化系统吞吐量为目的，在完成传统分组后，根据其用户组内用户的需求进行重分组，保证业务需求较大的用户尽可能的不在同一个信道资源上复用，同时将高需求用户进行标记，以下称为...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱通，陈桂芬，吴国伟，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：