[发明专利]携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法在审
申请号: | 201910133930.7 | 申请日: | 2019-02-22 |
公开(公告)号: | CN109861866A | 公开(公告)日: | 2019-06-07 |
发明(设计)人: | 唐杰;罗静慈;冯婉媚;宋静茹;唐珩膑;苏智杰 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04W24/06;H04B17/382 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 裴磊磊 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多载波 联合资源分配 发射功率 最小化 最小化发射功率 资源分配 算法设计与分析 数学模型建立 数学优化问题 网络模型建立 应用遗传算法 创新性地 功率分配 时间切换 网络模型 遗传算法 载波调度 应用 服务 | ||
本发明公开了一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法,包括以下步骤:(1)携能多载波NOMA系统的网络模型建立;(2)基于最小化发射功率的联合资源分配方案的数学模型建立,包括载波调度、功率分配及时间切换系数;(3)基于遗传算法的联合资源分配方案的算法设计与分析。本发明创新性地提出了将无线携能技术(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)应用于多载波NOMA系统中,并建立了该网络模型基于最小化发射功率的数学优化问题,应用遗传算法来设计联合资源分配策略,以实现在满足用户对服务质量(Quality of Service,QoS)需求的同时,最小化携能多载波NOMA系统的发射功率。
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法,属于绿色通信的范畴。
背景技术
近些年来,无线通信技术的不断更新换代给人类社会生活的各个方面带来了深刻的变革。随着移动数据业务的快速增长、移动终端设备的广泛普及与物联网行业的不断扩张,未来无线通信技术面临着越来越严峻的挑战。除了高速率、低时延、移动性、可靠性等传统性能指标需要进一步提升意外,未来第五代(Five Generation,5G)移动通信技术还需要考虑频谱效率和能量效率等方面的性能指标的改善。
一方面,网络越来越拥挤,无线电频谱资源也越来越短缺,因此研究新型有效提升频谱效率的技术显得尤为重要。传统的正交多址方案(Orthogonal Multiple Access,OMA)包括广泛应用于第四代(Fourth Generation,4G)蜂窝网络中的正交频分多址方案(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA),由于信道接入正交性的要求限制了频谱效率的进一步提高。在这样的背景下,研究者们提出了非正交多址方案(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA),该多址方案允许多个用户共享同一时域、频域或码域资源,从信息论的角度来看,NOMA方案能够更显著地提升频谱效率,有效地逼近香农信道容量。
另一方面,网络能源消耗巨大,能源短缺也成为一个全球性问题,另外,随着全球范围内移动终端设备的普及,在资源短缺的背景下,如何提升终端设备的电池续航能力也成为一个关键问题。基于射频(Radio Frequency,RF)信号既能携带信息也能携带能量的物理属性,以及无线充电技术(Wireless Power Transfer,WPT)的研究进展,无线携能通信技术(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)应运而生。SWIPT技术旨在通过接收端硬件电路的设计进而实现在接收信息的同时收集由RF信号携带的额外能量,从而提高终端设备的电池续航能力以及提升无线通信网络的能效性能。
由于SWIPT技术和NOMA方案分别在提高能效和频谱效率方面发挥重要作用,这两种技术的结合也引起了广大学者的研究兴趣。现有的基于SWIPT技术和NOMA方案相结合的研究几乎都是采用单载波NOMA方案,此外,优化系统的资源分配方案也往往以系统容量、安全速率、功率传输或中断概率为优化目标等。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足,建立了携能多载波NOMA下行系统的网络模型,提出了基于发射功率最小化的资源分配方案,利用遗传算法原理设计并分析联合资源分配算法,实现在满足用户对服务质量(Quality of Service,QoS)需求的同时,最小化携能多载波NOMA系统的发射功率。要解决的技术问题有:
问题1:结合现有的SWIPT技术和多载波NOMA方案,构建携能多载波NOMA系统的网络模型;
问题2:针对携能多载波NOMA系统模型,对基于发射功率最小化的资源分配优化问题进行数学建模;
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