[发明专利]MIMO-OFDMA下行信道中的用户调度和能量效率联合优化方法

说明书

本发明公开了MIMO‑OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，首先建立MIMO‑OFDMA下行链路模型，将每个用户的信道分解成为多个平行信道，计算用户下行速率和用户得到资源块获得的功率；然后进行用户调度，考虑用户端缓存器，将资源块分配给用户当前时延大及信道条件好的用户；最后为用户资源块中的子载波重新进行功率分配，根据用户缓存器的容量确定用户获得的下行速率的最大值和最小值，并以此作为优化问题的限制条件，进行最优化求解。本发明联合优化了用户选择和功率分配，提升了能量效率，同时在功率优化中考虑用户端缓存器对用户下行速率的影响，进一步提升了能量效率，通过使用拉格朗日对偶法将问题进行等效，从而分配功率，获得最优能量效率。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种考虑用户端缓存影响的MIMO-OFDMA用户调度和能量效率联合优化方法。

背景技术

MIMO技术通过空分复用，利用收发端天线来抑制信道衰落，从而提高无线信道容量，在不增加带宽和天线发送功率的情况下，可以成倍地提高频谱利用率。在MIMO-OFDMA系统中，由于不同种类的无线通信业务对QoS时延、速率等有不同的要求，因此在保证用户QoS要求的前提下优化频谱效率(吞吐量)一直是MIMO系统资源分配的热点。除了频谱效率，绿色通信越来越成为今后的研究热点，需要把降低能耗和提高频谱效率结合起来，提出了通过资源分配优化能量效率EE(Energy Efficiency)的方案。能量效率EE的定义是系统总吞吐量R_sum与总能量消耗E_sum的比值，即EE＝R_sum/E_sum，表示每单位能量所能传输的数据速率，单位bits/s/Joule。

一般而言，资源分配分为两个步骤，一是用户调度(用户选择)，分配空间和频谱资源给合适的用户，二是功率分配，为已经选择的用户分配功率资源。

现有的技术研究都是以频谱效率或者能量效率最大为目标，没有将两者结合起来。此做法存在如下问题：

(1)没有考虑用户端缓存器对于用户调度和功率分配的影响。由于缓存器在用户终端中是普遍存在的，在信道条件不好时，如果在用户缓存器中已有足够多的缓存数据，基站不选择该用户，不为该用户分配资源块。也可以为用户分配较低的功率，从而可以降低其速率。在用户信道条件好的时候，基站可以选中并使该用户并为其分配资源块，还可以适当提高功率以提高用户速率，用户终端接收的数据可以存放在其缓存器中，文献Su P,WangS,Zhou W,et al.Optimization of Energy Consumption in the Mobile Cloud Systems[J].Ksii Transactions on InternetInformation Systems,2016,10.证明了信道条件好时多传数据，信道条件差时少传数据，可以在传输数据总量一定的情况下节约能量，从而提高能量效率。因此考虑用户端缓存可以提高能量效率。

(2)多数文献将调度和功率分配分开优化，从以上分析可知，用户调度过程中应该考虑用户端缓存器的贮存量，结合信道条件通过分配资源块调节每个用户可获得的速率，而基站分给用户的功率正比于每个用户获得的速率，因此功率分配和资源块分配应联合优化，才能获得更高的能量效率。

发明内容

本发明目的在于提供一种考虑用户端缓存影响的多用户MIMO用户调度和能量效率联合优化方案，本发明中的方案首先在每个调度周期内内对系统内用户进行调度，为用户分配资源块，接着再对用户子载波进行功率分配；并且在调度过程和功率分过程中分别保证了用户的时延要求以及速率上下限要求。由于用户终端普遍存在缓存器，所以本发明充分考虑缓存器对于用户调度和功率分配的影响。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案为MIMO-OFDMA下行信道用户调度和能量效率联合优化方法，包括如下步骤：

步骤1、建立系统模型