[发明专利]一种基于PSO的大规模MIMO系统上行能量效率优化方法

说明书

本发明公开了一种基于PSO的大规模MIMO系统上行能量效率优化方法，包括步骤：步骤S1、计算系统频谱效率；步骤S2、关系化表示系统上行链路的总能量消耗与量化比特数；步骤S3、基于所述系统频谱效率及总能量消耗计算大规模MIMO系统上行能量效率；步骤S4、基于PSO算法优化出最佳的量化比特数和基站侧天线数使系统能够获得最大的能量效率。本发明根据不同的A/D转换器提出了一种天线选择分组量化方案，有效提升系统的能量效率，节约能耗，降低信息损失。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，简称MIMO)系统中上行链路中的能效优化，特别是一种基 于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)的大规模MIMO 系统上行能效优化方法。

背景技术

多输入多输出技术能够在不增加额外系统带宽和天线发射功率的条件下， 成倍地提升系统的信道容量，因此MIMO技术在无线移动通信领域中得到了 广泛的应用。大规模MIMO技术通过在基站布置大规模天线，有效提高增益 窄细波束在三维空间的分辨能力，灵活的空间复用能力可以改善接收信号强度 并更好地抑制用户间干扰。同时，多天线阵列可以极大地降低多用户信道小尺 度衰落对信号的影响。

PSO算法主体是优化目标函数的自由变量，计算所有粒子的适应值，适应 值来自于对自身过去最优值的积累，以及学习其他粒子寻找的瞬时最优值。通 过更新位置和速度，最终所有粒子找到目标函数的最大值。

能量效率是衡量大规模MIMO技术是否“绿色”的指标之一，衡量的是每 焦耳能量所能传输信息比特数的能力。现有技术中，能量效率的优化大都仅考 虑发送功率的影响，但在上行链路中，基站侧每根天线都具有一个A/D转换 器，量化精度对系统的容量将变得更加敏感，并且能量消耗将急剧增加。

公开号为CN108282886A的发明专利申请公开了一种MIMO-OFDMA下 行信道中的用户调度和能量效率联合优化方法，步骤1、建立系统模型建立 MIMO-OFDMA下行链路模型，并且利用块对角化方法，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；步 骤2、进行用户调度定义一个效益函数用来为用户分配资源块，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；步骤3、进行 功率分配以最大化能量效率EE为目标，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。虽然其能在一定程度上优 化能量效率，但是其仍然没有考虑量化精度对能量效率的影响，优化效果差。

故，针对现有技术的缺陷，如何更好地优化大规模MIMO系统上行能量效 率是本领域亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于粒子群算法的大 规模MIMO系统上行能量效率优化方法，先推导量化比特数与系统频谱效率 和能量效率的关系，然后用粒子群算法对量化比特数和天线数进行优化，并提 出一种新的天线选择分组量化方案，可以针对A/D转换器能耗合理选择精度 和天线数，有效提升系统能量效率。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于PSO的大规模MIMO系统上行能量效率优化方法，其特征在于， 包括步骤：

步骤S1、计算系统频谱效率；

步骤S2、关系化表示系统上行链路的总能量消耗与量化比特数；

步骤S3、基于所述系统频谱效率及总能量消耗计算大规模MIMO系统上 行能量效率；

步骤S4、基于PSO算法优化出最佳的量化比特数和基站侧天线数使系统 能够获得最大的能量效率。

进一步地，所述步骤S1具体为：