[发明专利]基于鞅变换模型实现URLLC的免授权NOMA方法

权利要求书

1.一种基于鞅变换模型实现URLLC的免授权NOMA方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤1)基于压缩感知理论估计NOMA系统中活跃终端数g，计算RIP参数λ；若0＜λ＜1，采用基于压缩感知的MMSE-SIC多用户信号检测算法，按照各终端的信干噪比降序排列依次估计信道矩阵，从多终端叠加的信号中求解各终端发射的信号；反之，采用基本的SIC多用户信号检测算法，按照各终端的信号功率降序排列依次从叠加的信号中求解各终端发射的信号；

步骤2)所述NOMA系统采用有限块长的短包传输，在NOMA系统联合考虑MAC层和物理层机制的信干噪比统计特性下分析NOMA免授权接入系统跨层的短包可达传输速率；方法如下：

将多终端NOMA系统抽象为干扰图G＝(V,E)，其中V＝(v₁,v₂,……v₄)表示终端集合，E＝(e₁,e₂,……e₄)表示终端的传输链路间的干扰关系；令矢量σ^j∈{0,1}^N表示干扰图G＝(V,E)的网络传输状态j，j＝1,...,N，N为终端数目，表示矢量σ^j中的第i个元素，即网络传输状态j下终端i的传输状态；表示网络传输状态j下终端i向基站传输数据；表示网络传输状态j下终端i未向基站传输数据；令表示网络传输状态j下终端i的信干噪比；对于给定网络传输状态j，采用顺序统计量的概率分析方法求解网络传输状态j下的终端i的中断概率结合传输状态σ^j发生的概率求解联合考虑MAC层和物理层机制的终端i的中断概率分布Pr{SINR_i}；对于给定传输块大小为l，带宽为B，误块率为ρ_i下，根据式(3)计算终端i可达传输速率R_i：

其中SINR_i为终端i发送信号的信干噪比，e表示自然对数的底数，Q^-1(·)表示Q函数；

步骤3)将多终端上行NOMA系统的每个终端从逻辑上看做两个队列：终端缓存空队列和终端缓存非空队列；基于鞅论，计算各终端缓存非空队列出现的概率和各终端缓存空队列、终端缓存非空队列终端到达的数据包的时延违反概率，以及各终端时延超过时延界的概率；方法如下：

根据式(4)计算终端缓存非空队列出现的概率δ_i；

其中a_i(t)为终端i在时隙t到达的数据包个数，E[a_i(t)]表示终端i到达包的平均值；s_i(t)为终端i在时隙t服务的数据包个数，E[s_i(t)]表示终端i服务包的平均值；

在终端缓存空队列情况下，计算在给定的时延界下终端i数据包成功传输的概率

其中k_i表示终端i传输的数据包需要在时延界要求内成功传输的最大时隙数；表示终端i数据包在一个时隙t内成功传输的概率；

根据步骤2)中所述的矢量σ^j∈{0,1}^N表示网络传输状态j，网络传输状态j出现的概率表示为：

终端i的成功传输概率表示为：

根据式(6)计算终端缓存空队列终端i到达的数据包的时延违反概率

对于每个终端缓存非空队列，令D_i(t)表示终端i的时延，A_i(t)表示终端i从时隙0到时隙t到达的数据包的数目，S_i(t)表示终端i从时隙0到时隙t成功服务的数据包的数目，根据式(7)计算得到终端i的时延D_i(t)

D_i(t)＝min{n≥0|A_i(t-n)≤S_i(t)} (7)

根据式(8)计算得到终端i的时延D_i(t)超过时延界的概率

其中，为时延界，h_a(a_i(t))是到达过程的相关特性函数，E[h_a(a_i(0))]表示到达过程相关特性函数h_a(a_i(t))在0时隙的期望值，h_s(s_i(t))是服务过程的相关特性函数，E[h_s(s_i(0))]表示服务过程相关特性函数h_s(s_i(t))在0时隙的期望值，

是将到达鞅和服务鞅参数联系在一起的特殊鞅参量，其定义式为：

其中θ_i为鞅参量，表示到达过程的鞅修正函数，表示服务过程的鞅修正函数；

H_i为阈值，表示瞬时到达数据包大于瞬时服务数据包成立的特性函数h_a(a_i(t))与h_s(s_i(t))乘积的最小值，其定义式为：

H_i:＝min{h_a(a_i(t))h_s(s_i(t)):a_i(t)-s_i(t)＞0,t≥0} (10)

根据式(11)得到终端缓存非空队列下的时延违反概率

利用全概率公式将终端缓存空队列和终端缓存非空队列合并，求得一般情况下的终端i的时延违反概率ε_i；

步骤4)构建多目标优化问题，以系统能源效率最大为优化目标，URLLC时延可靠性要求为约束，URLLC终端发射功率和接入概率为优化变量，求解优化问题最优解，得到URLLC终端的接入概率和发射功率控制的配置方案，方法如下：

令η(Pt,p)表示多用户NOMA系统的能量效率函数，则

其中Γ_i(Pt,p)为终端i的吞吐量Ω_i(Pt,p)为终端i的平均能耗，Ω_i(Pt,p)＝E[Pt_i]；Pt_i为终端i的发射功率，E[Pt_i]表示终端i发射功率的期望值；Pt＝[Pt₁,...,Pt_i,...,Pt_N]为终端发射功率矢量，p＝[p₁,...,p_i,...,p_N]为终端接入概率矢量，N为终端数目；

令为终端i的时延违反概率要求，w_i表示终端i的平均能耗限制，则优化问题为：

将公式(14)中的约束条件总和表示为Λ(Pt,p)：

Λ(Pt,p)≥0，并且当且仅当Λ(Pt,p)＝0时公式(14)中的所有约束条件都可以满足；

将有约束条件的单目标优化问题构建为无约束条件的双目标优化问题：

求解所构建的式(16)优化问题，得到使系统能源效率η(Pt,p)最大的终端发射功率矢量Pt和接入概率矢量p的最优值。