[发明专利]一种基于异构网络的多目标功率优化方法

摘要

本发明公开了一种基于异构网络的多目标功率优化方法，包括在异构网络场景下建立包含宏峰窝、small cell和D2D的传输功率函数优化模型；利用拉格朗日方法和KKT条件对原优化问题进行求解；通过理论分析，发现原优化问题可分为两层求解，第一层是在给定拉格朗日乘子情况下求解最优传输功率，第二层是求解最优拉格朗日乘子。本发明能够在给定宏峰窝用户、D2D用户和small cell用户传输功率的相对重要性前提下最优化系统的传输功率，在保证传输速率的要求下尽可能减少功耗，有利于实现绿色通信。

主权项

一种基于异构网络的多目标功率优化方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步，在异构网络场景下，根据各个D2D对发射用户的传输功率、蜂窝用户的传输功率、small cell用户的传输功率为自变量，建立包含宏峰窝、small cell和D2D的多目标功率优化模型；在异构网络场景下建立包含宏峰窝、small cell和D2D的多目标功率优化模型为：minPC,PD,PSwC·Σm=1MΣi=1NCPC,i,m+wD·Σm=1MΣj=1NDPD,j,m+wS·Σm=1MΣk=1NSPS,k,m]]>该模型的约束条件如下：①蜂窝用户的最低传输速率要求，即最低传输速率不能小于δC：Σi=1NCΣm=1MRC,i,m≥δC,]]>其中②Small cell用户的最低传输速率要求，即最低传输速率不能小于δS：Σk=1NSΣm=1MRS,k,m≥δS,]]>其中③D2D对的最低传输速率要求，即最低传输速率不能小于δD：Σj=1NDΣm=1MRD,j,m≥δD,]]>其中④D2D用户、small cell用户和宏蜂窝用户的最大传输功率限定：Σm=1MPC,i,m≤PC,max,∀i,Σm=1MPD,j,m<PD,max,∀j,Σm=1MPS,k,m≤PS,max,∀k,]]>⑤传输功率大于零的要求：PC,i,m≥0,PD,j,m≥0,PS,k,m≥0,∀i,j,k,m]]>其中，D2D对中包含两个D2D用户，其中一个为接收用户，另一个为发送用户；small cell中包含多个small cell用户；NC表示宏蜂窝用户的个数，NS表示small cell用户的个数，ND表示D2D对的个数，M表示资源块的个数，PC,i,m、PD,j,m和PS,k,m分别表示第i个宏蜂窝用户、第j组D2D对和第k个small cell用户在第m个资源块上的传输功率，hi,i、hj,j和hk,k分别表示第i个宏峰窝用户、第j组D2D对和第k个small cell用户在第m个资源块上的信道增益，hj,i、hk,i、hi,j、hk,j、hi,k和hj,k分别表示第i个宏蜂窝用户、第j组D2D对和第k个small cell用户复用相同资源块时相互的干扰信道增益，n0表示噪声功率，wC、wD和wS表示归一化的正值权重系数，它们表示蜂窝用户、D2D对和small cell用户传输功率之间的相对重要性，权重系数需要根据wC+wD+wS＝1给定；δC为蜂窝用户的传输速率的临界值，δS为Small cell用户的传输速率的临界值；δD为D2D对的传输速率的临界值；第二步，将步骤一中得到的多目标功率优化模型采用拉格朗日对偶和KKT条件进行求解，得到原优化模型的对偶优化模型；第三步，将步骤二得到的对偶优化模型分为两层进行求解，第一层优化可分解为相互独立的M个子优化问题，其中M表示资源块的个数，然后在给定拉格朗日乘子情况下求解最优传输功率；第二层利用次梯度法进行求解最优拉格朗日乘子；第四步，求解最优传输功率时通过功率优化迭代算法求解最优传输功率点。