异构网多点协作能效谱效联合优化的资源分配方法

摘要

本发明公开了一种异构网多点协作能效谱效联合优化的资源分配方法，首先，定义能效和谱效的联合优化问题；然后，在上述给定的资源块和功率约束的条件下，对资源块和功率及其在各用户间的分配进行优化，从而实现能效和谱效的联合优化；其中，对资源块和功率及其在各用户间的分配进行优化的方法为：通过对偶方法简化用户对数速率与功率之间的关系，再使用贪心算法思想分别对CoMP用户和非CoMP用户进行资源分配。本发明给出了一种能实现谱效和能效联合优化的有效、快速的功率分配方法，避免了暴力求解方法带来的复杂度。

主权项

一种异构网多点协作能效谱效联合优化的资源分配方法，其特征在于：首先，定义能效和谱效的联合优化问题为：$\underset{p,\rho }{max}({\beta }_1\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\ln R_k-{\beta }_2{P}_{total})$$\begin{array}{cc}s.t.& C1:\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}\underset{k=1}{\overset{K_M}{\Sigma }}{\rho }_{m,k}{p}_{m,k}\le P_{TM}\end{array},$$C2:\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}\underset{k=1}{\overset{K_P}{\Sigma }}{\rho }_{m,k}{p}_{m,k}\le P_{TP},$$C3:p_{m,k}\ge 0,\forall m,\forall k,$$C4:\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\rho }_{m,k}\ge 1,\forall k\in K_M,$$C5:\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\rho }_{m,k}\ge 1,\forall k\in K_P,$$C6:{\rho }_{m,k}\in \{0,1\},\forall m,\forall k.$其中，R_k和P_total分别表示用户k的数据速率和系统总功耗，β₁与β₂表示加权系数，β₁与β₂取值由运营商根据网络运行情况自行决定；p_m,k表示用户k收到资源块m的信号功率，ρ_m,k表示资源块m对用户k的分配情况，当ρ_m,k＝0表示资源块未分配给用户k，当ρ_m,k＝1表示资源块被分配给用户k；p＝(p_1,1,p_1,2,p_1,3,...,p_M,K)，ρ＝(ρ_1,1,ρ_1,2,ρ_1,3,...,ρ_M,K)分别代表功率和资源块的分配；P_TM和P_TP分别代表了运营商允许的宏基站和小站最大发射功率，K_M和K_P分别代表了宏基站和小站服务的用户集合，K_M与K_P分别表示宏基站和小站服务的用户数，K和M分别表示系统总用户数与基站资源块个数；然后，在上述给定的资源块和功率约束的条件下，对资源块和功率及其在各用户间的分配进行优化，从而实现能效和谱效的联合优化；其中，对资源块和功率及其在各用户间的分配进行优化的方法为：通过对偶方法简化用户对数速率与功率之间的关系，再使用贪心算法思想分别对CoMP用户和非CoMP用户进行资源分配。