发明名称 最大化多小区下行加权和速率的单调优化方法
摘要 本发明提供一种最大化多小区下行加权和速率的单调优化方法,属于无线通信技术领域,将加权和速率优化问题看作可达容量域上的单调优化问题,采用判断搜索、顺序分割以及顶点重置等步骤设计单调优化算法。该方法能有效减少可行问题求解次数,降低计算复杂度,提高收敛速度。
申请公布号 CN102905320B 申请公布日期 2015.04.01
申请号 CN201210359384.7 申请日期 2012.09.24
申请人 上海交通大学 发明人 张茜;何晨;蒋铃鸽
分类号 H04W28/18(2009.01)I 主分类号 H04W28/18(2009.01)I
代理机构 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人 郭国中
主权项 一种最大化多小区下行加权和速率的单调优化方法,其特征在于,采用判断搜索、顺序分割以及顶点重置方法,具体包括以下步骤: 步骤1)设置系统参数:小区数M,每个小区用户数K<sub>m</sub>,第m个基站的天线数T<sub>m</sub>,第m个基站的功率约束P<sub>m</sub>,其中:m=1,...,M,第n个基站到用户<img file="FDA0000628888540000011.GIF" wi="78" he="72" />的信道状态信息<img file="FDA0000628888540000012.GIF" wi="134" he="93" />其中:m,n=1,...,M,k=1,...,K<sub>m</sub>,用户<img file="FDA0000628888540000013.GIF" wi="84" he="70" />的零均值复高斯加性噪声的协方差<img file="FDA0000628888540000014.GIF" wi="91" he="94" />以及加权系数<img file="FDA0000628888540000015.GIF" wi="116" he="74" />用户<img file="FDA0000628888540000016.GIF" wi="82" he="72" />表示第m个小区的第k个用户;步骤2)定义<img file="FDA0000628888540000017.GIF" wi="88" he="82" />为用户<img file="FDA0000628888540000018.GIF" wi="86" he="70" />的速率<img file="FDA0000628888540000019.GIF" wi="947" he="251" />其中:<img file="FDA00006288885400000110.GIF" wi="89" he="69" />是用户<img file="FDA00006288885400000111.GIF" wi="74" he="69" />的波束成形向量,其中:m=1,...,M,k=1,...,K<sub>m</sub>,<img file="FDA00006288885400000112.GIF" wi="112" he="91" />是第n个基站到用户<img file="FDA00006288885400000113.GIF" wi="74" he="72" />的信道状态信息,其中:m,n=1,...,M,k=1,...,K<sub>m</sub>,<img file="FDA00006288885400000114.GIF" wi="81" he="78" />为第n个小区的第j个用户<img file="FDA00006288885400000115.GIF" wi="74" he="82" />的波束成形向量,其中:n=1,...,M,j=1,...,K<sub>n</sub>,<img file="FDA00006288885400000116.GIF" wi="120" he="100" />为第m个基站到用户<img file="FDA00006288885400000117.GIF" wi="80" he="73" />的信道状态信息,其中:m=1,...,M,k=1,...,K<sub>m</sub>;构造可达速率向量<img file="FDA00006288885400000118.GIF" wi="844" he="122" /><img file="FDA00006288885400000119.GIF" wi="307" he="100" />以及加权和速率函数<img file="FDA00006288885400000120.GIF" wi="413" he="120" />步骤3)定义盒子<img file="FDA00006288885400000121.GIF" wi="618" he="87" />初始化盒子集合<img file="FDA00006288885400000122.GIF" wi="294" he="79" />其中:b<sub>0</sub>的对应用户<img file="FDA00006288885400000123.GIF" wi="76" he="70" />的第<img file="FDA00006288885400000124.GIF" wi="466" he="102" />个元素为<img file="FDA00006288885400000125.GIF" wi="577" he="138" />设置算法收敛门限η以及线搜索精度δ;步骤4)初始化最优加权和速率的上界f<sub>max</sub>以及下界f<sub>min</sub>,其中: f<sub>max</sub>=f(b<sub>0</sub>),f<sub>min</sub>=max(α·b<sub>0</sub>) 其中:α为加权系数向量, <img file="FDA00006288885400000126.GIF" wi="834" he="103" />步骤5)从集合<img file="FDA0000628888540000021.GIF" wi="60" he="59" />中选择满足f(b)=f<sub>max</sub>的盒子[a,b],检测a是否为可达容量域内的点,即求解可行问题<img file="FDA0000628888540000022.GIF" wi="142" he="73" />步骤6)若可行问题<img file="FDA0000628888540000023.GIF" wi="123" he="78" />可行,对[a,b]进行判断搜索,得到分割点r;若可行问题<img file="FDA0000628888540000024.GIF" wi="116" he="75" />不可行,则更新集合<img file="FDA0000628888540000025.GIF" wi="292" he="74" />上界<img file="FDA0000628888540000026.GIF" wi="470" he="76" />然后返回步骤5);步骤7)以分割点r对[a,b]进行顺序分割,得到K个新的盒子[a<sup>(i)</sup>,b<sup>(i)</sup>],i=1,...,K,更新集合<img file="FDA0000628888540000027.GIF" wi="79" he="59" />其中:<img file="FDA0000628888540000028.GIF" wi="669" he="145" />步骤8)对于集合<img file="FDA0000628888540000029.GIF" wi="64" he="61" />中的每一个盒子[a,b],计算f(b);若f(b)&gt;f<sub>min</sub>,重置顶点a,其中, <img file="FDA00006288885400000210.GIF" wi="1093" he="178" />其中,<img file="FDA00006288885400000211.GIF" wi="52" he="76" />为重置后a的第i个元素,a<sub>i</sub>为重置前a的第i个元素,b<sub>i</sub>为b的第i个元素,α<sub>i</sub>为加权系数向量的第i个元素;若f(b)≤f<sub>min</sub>,将[a,b]从集合<img file="FDA00006288885400000212.GIF" wi="62" he="62" />中移除,即<img file="FDA00006288885400000213.GIF" wi="291" he="77" />步骤9)重新设置上界<img file="FDA00006288885400000214.GIF" wi="474" he="85" />步骤10)检验上下界差值或相对差值,如果f<sub>max</sub>‑f<sub>min</sub>&gt;η或(f<sub>max</sub>‑f<sub>min</sub>)/f<sub>min</sub>&gt;η,返回步骤5),否则算法截止,输出f<sub>min</sub>,f<sub>max</sub>,r<sub>min</sub>。 
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