[发明专利]多点协同对偶能效传输优化方法

摘要

本发明公开了一种多点协同对偶能效传输优化方法，该方法的优化目标是实现在给定的单基站功率和信干噪比的约束下能效的最大化。首先将上下行传输的对偶性引入到能效的优化中，设立相应的能效优化目标函数，引入与下行传输对偶的虚拟的上行问题。其次通过GP优化对虚拟的上行传输问题进行求解，然后将相应的上行优化结果转化成原来的下行传输问题的解，从而解决在下行多用户的能效传输问题，获得优化的波束矢量以及功率分配方法。相比于现有的考虑能效的波束成形和功率分配方法，所提方法计算复杂度低，易于实现，而且在实际系统中所需要的反馈量较小，易于实现。

主权项

一种多点协同对偶能效传输优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1).初始化上行传输功率q(0)和波束矢量w(0)，保证满足信干噪比和功率的约束，并通过q(0)和w(0)计算出大约的信干噪比约束值γ(0)；K为基站数，N为每个基站所服务的用户数，是用户的编号；w为{w1,1,…,w1,N,w2,1,…,wK,N},wm为是基站对用户的波束矢量；和为向下和向上取整；q为{q1,1,…,q1,N,q2,1,…,qK,N},qm为是用户m的虚拟上行功率；p为{p1,1,…,p1,N,p2,1,…,pK,N},pm为是用户m的下行传输功率；σ为{σ1,1,…,σ1,N,σ2,1,…,σK,N},σm为是用户m的噪声方差；hm,n为基站与第个基站中的第m‑N个用户之间的信道参数；每个基站天线有Mj根；Pj为第j个基站的最大发射功率；为为是用户m的虚拟上行信干噪比；为为是用户m的下行信干噪比；γ为{γ1,1,…,γ1,N,γ2,1,…,γK,N}，γm为是虚拟上行信干噪比辅助变量；2).令βmax＝1，然后通过γ(0)和βmin计算出目标函数值，得到e(*)；β(*)为满足单基站功率约束和目标信干噪比约束下的最小发射功率之和与总功率之间的比值；βmin与βmax为二分法搜寻β(*)的区间下、上边界值；e(*)为给定的条件下的能效，能效的定义为：g(w,p,β(*))=Σm=1N‾amRmξβ(*)Σj=1KPj+Σj=1K(MjPc+P0)]]>ξ为功率放大器的效率，Pc为每根天线上的能量损耗，P0为基本的基站能量损耗；计算客观数值时需要使用下行功率，利用上下行的对偶性，可以得到下行功率的转换方法如下：设计并计算如下的辅助矩阵：Q(w,λ,γ‾,Pmax)=DGD1N‾1PmaxλTDG1PmaxλTD1N‾]]>Gm,n=0m=n||h‾n,mHwn||2m≠n]]>Dm,n=γ←m||h‾n,mHwn||2m=n0m≠n]]>上式中求解上述辅助计算矩阵最大特征值所对应的特征向量对最后一个元素作归一化得到的前个元素就是所求的下行功率；是两个变量，其中一个是矩阵D，另一个是一个的全1列向量。3).初始化辅助变量λ(*)＞0，令q(*)＝0，R(*)＝0，γ(*)＝γ(0)以及w(*)＝w(0)；λ为{λ1,…,λK,λK+1}，是辅助变量的集合；R为Rm为表示用户m的数据速率；4).利用γ(*)、w(*)、λ(*)以及β(*)求解相应的上行最优化问题(1)，得到优化后的上行功率的临时值q(**)和虚拟上行信干噪比的临时值γ(**)，相应的优化问题(1)为：maxw,qΣm=1N‾amRms.t.γ←m≥γm,||wm||=1Σm=1N‾qm≤Σj=1K(λj+βλK+1)Pj---(1)]]>利用几何优化(GP)对该问题进行求解，可以得到相应的优化后的上行功率的临时值q(**)和虚拟上行信干噪比的临时值γ(**)；5).判断如果满足那么γ(*)＝γ(**)，q(*)＝q(**)，并进行步骤6)，否则γ(*)＝γ(**)，并返回步骤4)；6).通过q(*)和λ(*)利用MMSE准则，即最小均方准则更新相应的波束，获得更新后的波束为w(**)，通过更新后的波束w(**)和q(*)计算相应的目标函数，得到R(**)，判断若则令w(*)＝w(**)，进行步骤7)，否则令w(*)＝w(**)，并返回步骤4)，MMSE准则下的波束如下：wm=(Σn=1,n≠mN‾qnh‾m,nh‾m,nH+λmI)-1h‾m,m||(Σn=1,n≠mN‾qnh‾m,nh‾m,nH+λmI)-1h‾m,m||,∀m]]>为辅助变量；通过之前的上下行功率转换公式可以得到相应的下行功率，从而计算出相应的数据传输速率；7).判断此时椭圆准则的收敛条件是否满足，如果满足进行步骤8)，否则通过椭圆准则，利用w(*)、q(*)和γ(*)更新辅助变量λ(*)，并返回步骤4)，利用椭圆准则得出每个辅助变量λk的变化梯度，然后乘以相应的步长，然后得到更新后的辅助变量λ(*)；8).通过γ(*)和β(*)计算目标函数值，并得到e(**)，判断如果e(**)＜e(*)，令βmax＝β(*)，否则，令e(*)＝e(**)，βmin＝β(*)，如果算法结束，否则令并返回步骤3)。