[发明专利]一种分布式天线系统能效优化方法、系统及存储介质

说明书

本发明提供了一种分布式天线系统能效优化方法和存储介质，为了全面研究信道不确定性对EE优化的影响，讨论了有界和无界统计信道误差模型，但D2D用户对CUE的干扰约束在不确定CSI的情况下被描述为机会约束，这是一种非凸概率约束，难以保证约束的有效性，引入Bernstein近似方法将它转换为凸不等式约束，再通过传统凸优化方法处理这个约束，目标函数是一个非凸和非线性优化问题，通过分数规划理论和D.C.优化方法转换目标函数求出最优功率分配方案。该发明使用的方法在信道波动的情况下仍然能保持较好的鲁棒性，这对于实际模型中的系统性能优化方案的选择具有重要意义。

技术领域

本发明属于无线通信技术，涉及一种天线系统能效优化方法、系统及存储介质，尤其涉及一种基于不确定性下D2D通信的分布式天线系统能效优化方法、系统和存储介质。

背景技术

近年来，随着蜂窝用户设备(Cellular User Equipment，CUE)、智能设备和其他无线设备使用量的急剧增长，如何降低通信设备的能量消耗已成为一项严峻的挑战。与集中式天线系统(Centralized Antenna Systems，CAS)相比，分布式天线系统(DistributedAntenna System，DAS)被认为是下一代无线通信系统的潜在技术，具有更高的容量、更可靠的链路和更高的覆盖范围。此外，设备到设备(Device to Device，D2D)技术充当对蜂窝系统的互补网络接入，其允许CUE直接通信并重用蜂窝网络的频谱资源能有效地提高频谱效率 (Spectrum Effectiveness，SE)。

目前在研究DAS中最大化能效(Energy Efficiency，EE)的问题已有很多研究成果。然而，大多数研究都是基于发射器和接收器都具有完美的信道状态信息(ChannelState Information，CSI)下的研究。实际上，探索信道不确定性对系统性能的影响并设计具有良好鲁棒性的系统是非常重要的，对于提高系统的抗噪声性能，使系统保持稳定状态具有重要意义。目前，存在两种处理信道不确定性的方法：用于统计信道误差模型的Bernstein方法和用于确定性信道误差模型的最坏情况分析方法。然而，确定性信道模型的信道描述为信度误差的界限是确定的，真实信道分布在一个确定的椭圆域内，利用信道的分布特点只能对信道最坏情况下进行系统性能优化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对实际信道分布特点，提出一种基于此信道模型的分布式天线系统能效优化方法、系统及存储介质。

本发明的目的是将在不确定CSI下优化基于D2D通信的DAS的EE最大化，同时需要控制D2D用户对CUE的聚合干扰并考虑D2D用户的最大发射功率的限制。为了全面研究信道不确定性对EE优化的影响，提供了两种信道误差模型，即有界统计信道误差模型和无界统计信道误差模型。但是D2D用户对 CUE的干扰约束在CSI不确定的情况下被描述为机会约束，这是一种非凸概率约束，难以保证约束的有效性。本发明引入Bernstein近似方法将非凸概率约束转换为凸不等式约束，然后再通过传统凸优化方法处理这个约束。由于目标函数是一个非凸和非线性优化问题，可以通过分数规划理论和D.C.优化方法转换目标函数并求出最优功率分配方案。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

本发明提供了一种分布式天线系统能效优化方法、系统及存储介质，包括如下步骤：

S1、建立分布式天线系统中D2D通信的系统模型，考虑一个下行链路单小区DAS小区，该小区内有N个随机分布的远端接入单元，所述DAS只为一个 CUE提供服务，所述DAS小区内还有M个D2D对与所述CUE共享相同的频谱带，其中D2D的发射端和接收端分别记为D2D-T和D2D-R，假设用户和远端接入单元都只装备了一根天线，假设CUE和远端接入单元的信道信息是完美的，其余的信道信息状态是非完美的，建立信道模型，确定优化目标函数；

S2、对具有非完美信道信息的约束条件进行近似变换，采用近似方法求出非凸约束的凸近似形式；