协作异构网络中的用户接入与功率控制联合优化方法

摘要

本发明公开了一种协作异构网络中的用户接入与功率控制联合优化方法，属于无线通信技术领域。本方法首先获取各基站到所有用户的下行信道信息，计算预编码向量和等效信道能量，然后通过回传链路共享给中心处理器；然后中心处理器收集用户数据率需求、各基站的最大功率、发射天线数，以及基站端通过回传链路共享的等效信道能量，将所涉及的用户接入和功率控制联合优化问题，转化为一个凸优化问题进行求解；中心处理器将求解得到的各基站的功率控制结果和用户接入结果通过回传链路通知每个基站。本发明能够有效地平衡网络中各小区的业务负载，能够大幅降低系统的总发射功率，并能够支持更高的用户数据率需求，用户可任意接入多个基站。

主权项

一种协作异构网络中的用户接入与功率控制联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对每个基站，获取它到所有用户的下行信道信息，计算预编码向量和等效信道能量，然后通过回传链路共享给中心处理器；基站包括宏基站和微基站；设某个宏基站的覆盖范围内随机部署B个微基站，共同服务K个用户；宏基站有N_M个天线，最大发射功率为P_M；微基站有N_S个天线，最大发射功率为P_S，用户端只有一个天线；设宏基站到用户k的信道向量为微基站到用户k的信道向量为宏基站到用户k的预编码向量为微基站到用户k的预编码向量为所有基站到用户k的预编码向量为p_kb为基站b分配给用户k的发射功率，v_kb为归一化的基站b到用户k的发射预编码向量，b＝0,1,2,…,B，当b取0时表示宏基站，当b不为0时表示微基站；表示N_M×1维复向量空间，表示N_S×1维复向量空间，表示(N_M+BN_S)×1维复向量空间；k＝1,2,…,K；每个基站获得它到所有用户之间的信道信息，采用基于信漏噪比最大化准则的发射预编码，则基站b根据已知的信道信息得到v_kb为：$v_{kb}=\frac{{\left({\Sigma }_{i=1,i\ne k}^K{h}_{ib}{h}_{ib}^H+{\sigma }_k^2\right)}^{-1}{h}_{kb}}{\left|\right|{\left({\Sigma }_{i=1,i\ne k}^K{h}_{ib}{h}_{ib}^H+{\sigma }_k^2\right)}^{-1}{h}_{kb}\left|\right|},b=0,1,2,\mathrm{...},B---\left(1\right)$h_ib为基站b到用户i的信道向量；用户k收到来自基站b的期望信号等效信道能量表示为由基站b发送给用户i的干扰信号等效信道能量表示为v_ib为归一化的微基站b到用户i的发射预编码向量；采用功率控制变量p_kb来表示用户k到基站b的接入情况，当用户k未接入基站b时，p_kb＝0，否则p_kb＞0；定义用户k的接入基站集合为步骤2：中心处理器收集用户数据率需求、各基站的最大功率、发射天线数，以及基站端通过回传链路共享的等效信道能量，然后对所有协作宏、微基站的功率控制和所有用户的接入方式进行优化，具体包括：步骤2.1，在满足用户数据率要求、单基站功率约束以及给定每个用户最多接入基站个数的限制下，以最小化系统总发射功率为准则，得到用户接入和功率控制联合优化模型；所述的用户接入和功率控制联合优化模型表示为：其中，(2.1)是用户k的最小信干噪比约束，γ_k是用户k要求的最小信干噪比，(2.2)和(2.3)分别表示宏基站和微基站的最大发射功率约束，(2.4)限制用户k最多只能接入L_k个协作基站，表示集合中的元素个数；步骤2.2，将步骤2.1中的非凸优化问题转化为凸优化问题，再进行求解，获得用户接入结果和各基站的功率控制结果；定义函数其中t→0是一个极小值；利用函数f(p_kb)对约束(2.4)进行连续化表示，表示为：进而将公式(2)表示为：$\begin{array}{ccc}\underset{p_{kb}}{\min }& {\Sigma }_{b=0}^B{\Sigma }_{k=1}^K{p}_{kb}& \\ s.t.& \frac{{\gamma }_k{\Sigma }_{i=1,i\ne k}^K{\Sigma }_{b=0}^B{\alpha }_{kib}{p}_{ib}+{\sigma }_k^2}{{\Sigma }_{b=0}^B{\alpha }_{kkb}{p}_{kb}}\le 1,k=1,\mathrm{...},K& \left(3.1\right)\\ & {\Sigma }_{k=1}^K{p}_{k0}\le P_M& \left(3.2\right)\\ & {\Sigma }_{k=1}^K{p}_{kb}\le P_S,b=1,\mathrm{...},B& \left(3.3\right)\\ & {\Sigma }_{b=0}^B\frac{p_{kb}}{p_{kb}+t}\le L_k,k=1,\mathrm{...},K& \left(3.4\right)\end{array}---\left(3\right)$利用单项式近似的方法将约束(3.1)和(3.4)中不等式左侧的分母部分由现在的多项式转变为关于变量p_kb的单项式，将优化问题转变为标准的几何规划问题，同时，引入一组松弛变量β_k,k＝1,...,K，β_k≥1，将得到的几何规划问题进一步松弛为：$\begin{array}{ccc}\underset{p_{kb}}{\min }& {\Sigma }_{b=0}^B{\Sigma }_{k=1}^K{p}_{kb}+{\mathrm{\lambda \Sigma }}_{k=1}^K{\beta }_k& \\ s.t.& \frac{{\gamma }_k{\Sigma }_{i=1,i\ne k}^K{\Sigma }_{b=0}^B{\alpha }_{kib}{p}_{ib}+{\sigma }_k^2}{\left({\Sigma }_{b=0}^B{\alpha }_{kkb}{p}_{kb}^{\left(l\right)}\right)\underset{b=0}{\overset{B}{\Pi }}{\left(\frac{p_{kb}}{p_{kb}^{\left(l\right)}}\right)}^{a_{kb}}}\le 1,k=1,\mathrm{...},K& \left(4.1\right)\\ & {\Sigma }_{k=1}^K{p}_{k0}\le P_M& \left(4.2\right)\\ & {\Sigma }_{k=1}^K{p}_{kb}\le P_S,b=1,\mathrm{...},B& \left(4.3\right)\\ & {\Sigma }_{b=0}^B\frac{p_{kb}}{\left(p_{kb}^{\left(l\right)}+t\right){\left(\frac{p_{kb}}{p_{kb}^{\left(l\right)}}\right)}^{c_{kb}}}\le {\beta }_k{L}_k,k=1,\mathrm{...},K& \left(4.4\right)\\ & {\beta }_k\ge 1,k=1,\mathrm{...},K& \left(4.5\right)\end{array}---\left(4\right)$其中，表示第l次迭代得到的功率值，是利用单项式近似方法得到的中间变量；目标函数里的λ是一个常数；步骤3：中心处理器将各基站的功率控制结果和用户接入结果通过回传链路通知每个基站，每个基站根据用户接入情况从核心网请求用户数据，并根据收到的功率控制结果和步骤1中设计的预编码来发送接入的用户的数据。