[发明专利]大规模天线系统基于粒子群算法的高能效功率分配方法

摘要

本发明公开了一种大规模天线系统基于粒子群算法的高能效功率分配方法，通过分式规划、拉格朗日乘子罚函数法、粒子群算法等方法求解最优能效对应的功率配置。首先，在最大比合并波束赋型下，根据大规模天线独有的信道矩阵特点，利用詹森不等式，获得用户传输速率下界表达式；然后，利用分式规划思想以及拉格朗日乘子法，将原始的有约束非凸优化问题转化为无约束的凸优化问题；最后，在多变量耦合情况下，利用粒子群算法得到最优解。本发明解决了在干扰严重的情况下(多变量耦合)功率分配求解困难的问题，在保证了用户传输速率的前提下，有效地提升了系统的能量效率。

主权项

1.大规模天线系统基于粒子群算法的高能效功率分配方法，其特征在于：综合分式规划、拉格朗日乘子罚函数法和粒子群算法求解最优能效对应的功率配置；具体包括如下步骤：(1)初始化迭代标识k＝0；给定初始发射功率向量表示用户i的初始发射功率，N表示总用户数，用户i关于传输速率约束的初始拉格朗日系数记为(2)计算第k次迭代时的能效值q(k)：式中：q^(k)为第k次迭代时的能效值q^(k)，为第k次迭代时用户i的发射功率，为第k次迭代时用户j的发射功率；N_t为基站线数，p_c,j为天线j上的固定功率消耗；σ²为噪声功率谱密度，β_i为用户i的信道大尺度衰落参数；(3)对q^(k)采用粒子群算法求解p^(k+1)，为第(k+1)次迭代时的发射功率向量，为第(k+1)次迭代时用户i的发射功率；根据分式规划思想，同时结合拉格朗日乘子罚函数法求解p(k+1)；令拉格朗日效用函数Φ(n)为：式中：Φ(n)为拉格朗日效用函数；求解p(k+1)具体包括如下步骤：(31)建立一个包含M个粒子的粒子群，初始化迭代次数n＝0和每个粒子的速度向量；第m个粒子记为表示第m个粒子第n次迭代时的发射功率向量，初始时第m个粒子的速度向量记为表示第m个粒子第n次迭代时的速度向量，初始时(32)计算第m个粒子自身最优解和全局最优解情况一：迭代次数n＝0第m个粒子在第0次迭代时的解记为第m个粒子在第0次迭代时的自身最优解记为在第0次迭代时的全局最优解记为Φ^global＝Φ(p^global)，情况二：迭代次数n≠0第m个粒子在第n次迭代时的解记为若则更新第m个粒子在第n次迭代时的自身最优解否则，维持第m个粒子的自身最优解若则更新第n次迭代时的全局最优解Φ^global＝Φ(p^global)，否则，维持全局最优解Φ^global＝Φ(p^global)；(33)更新第m个粒子第(n+1)次迭代时的速度向量式中：r1和r2是0到1之间的随机变量，s1和s2是非负步长；(34)调整(35)判断是否收敛：若收敛，则否则，n＝n+1，返回步骤(32)；(4)对p^(k+1)进行调整，p_T,i为用户i的最大发射功率；(5)计算效用函数式中：为用户i在第k+1次迭代时的实时传输速率下界，是在最大混合比接收、大规模天线阵列及詹森不等式联合作用下推导得出的，表示为：其中，B为频谱带宽，N0为信道噪声功率谱密度；对给定的、量级在10^‑1之内的正常数ε：若则迭代计算结束；否则，k＝k+1；(6)计算第k次迭代时用户i关于传输速率约束的拉格朗日系数记为式中：θ为非负步长，RT,i为用户i的最低传输速率要求；返回步骤(2)。