本發(fā)明屬于無線通信領(lǐng)域，尤其是能量效率和頻譜效率的權(quán)衡優(yōu)化，具體涉及一種分布式天線系統(tǒng)中能量效率和頻譜效率權(quán)衡優(yōu)化的算法。

背景技術(shù)：

目前分布式天線系統(tǒng)，大尺度多輸入多輸出(multipleinputmultipleoutput，簡稱mimo)、云無線接入網(wǎng)絡(luò)(crans)和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(heterogeneousnetwork，簡稱hets)被視為滿足5g蜂窩網(wǎng)絡(luò)要求的技術(shù)。與傳統(tǒng)的集中式天線系統(tǒng)(centralizedantennasystems，簡稱cas)不同，分布式天線系統(tǒng)(distributedantennasystem，簡稱das)中有一個(gè)或多個(gè)天線的遠(yuǎn)程接入單元(remoteaccessunit，簡稱rau)分布在小區(qū)的不同位置，每個(gè)rau通過光纖與中心處理單元(centerprocessingunit，簡稱cpu)相連，因此它可以被視作一個(gè)宏觀的mimo系統(tǒng)，可以減少接入距離、發(fā)射功率和同道干擾，提高鏈路可靠性，并且通過有效合并接收信號(hào)，增強(qiáng)信號(hào)質(zhì)量，提高用戶的信噪比，克服了傳統(tǒng)mimo系統(tǒng)中傳輸信號(hào)經(jīng)歷相同信道衰落的缺點(diǎn)，可以顯著的提高系統(tǒng)容量和擴(kuò)大覆蓋，同時(shí)極大地提高了小區(qū)邊緣用戶的容量性能。

目前許多研究都從能量效率或頻譜效率單方面著手，提出各種優(yōu)化方法以達(dá)到能量效率或頻譜效率的優(yōu)化,沒有將二者結(jié)合起來考慮。此種做法存在以下問題：

1)部分研究僅考慮能量效率單方面的優(yōu)化問題，主要研究了如何更好的進(jìn)行功率分配，忽略了rau選擇；部分研究很好的將二者結(jié)合起來，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的能量效率但沒有優(yōu)化到頻譜效率，在日益追求高數(shù)據(jù)傳輸速率的趨勢下，頻譜效率和能量效率同樣重要；

2)部分研究同時(shí)考慮到能量效率和頻譜效率的優(yōu)化，但功率模型考慮不夠完善，忽略了回程功耗，也沒有進(jìn)行有效的rau選擇，在實(shí)際場景中當(dāng)用戶極少時(shí)仍然打開所有的rau將會(huì)造成功率浪費(fèi)，降低系統(tǒng)的能量效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明主要是針對上述情況，引入一種新的能量效率和頻譜效率權(quán)衡方法，提出基于低復(fù)雜度的距離的rau選擇算法和一種權(quán)衡優(yōu)化功率分配算法以最大化小區(qū)效用，具有能夠根據(jù)運(yùn)營商對能效和頻效的偏好靈活進(jìn)行資源分配，同時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)的能量效率和頻譜效率的優(yōu)點(diǎn)。

為實(shí)現(xiàn)以上發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種分布式天線系統(tǒng)中能量效率和頻譜效率權(quán)衡優(yōu)化的算法，包括如下步驟：

步驟一，建立系統(tǒng)模型、確定優(yōu)化目標(biāo)：

建立分布式天線系統(tǒng)模型，rau均勻分布在小區(qū)內(nèi)，用戶隨機(jī)分布，發(fā)送和接收端均為單天線，用戶間通過正交頻分多址(orthogonalfrequencydivisionmultipleaccess，簡稱ofdma)技術(shù)消除干擾，計(jì)算系統(tǒng)信噪比，頻譜效率和能量效率，引入柯布道-格拉斯產(chǎn)生函數(shù)從同時(shí)考慮能量效率和頻譜效率的角度確立優(yōu)化目標(biāo)，稱之為小區(qū)效用，記為u(p)；

步驟二，基于距離的rau選擇：

根據(jù)信道模型以及前人研究可知距離用戶越遠(yuǎn)的rau對用戶的數(shù)據(jù)服務(wù)貢獻(xiàn)越小，通過計(jì)算每個(gè)rau到所有用戶的距離和并按降序排列，每次關(guān)閉距離和最大的一個(gè)rau，在平均功率分配基礎(chǔ)上計(jì)算此時(shí)的u(p)，直到u(p)不再增加，此時(shí)的rau集合即為已知用戶位置和效用因子下最佳的rau集合；

步驟三，啟發(fā)式功率分配：

以每個(gè)rau的發(fā)射功率上限為約束條件，對目標(biāo)問題求解，得出一個(gè)啟發(fā)式的權(quán)衡優(yōu)化功率分配近似值，采用次梯度迭代法，在每一次的迭代中更新raun分配給用戶m的功率，直到能量效率、頻譜效率和小區(qū)效用均收斂時(shí)停止迭代，得出最終的能量效率和頻譜效率權(quán)衡優(yōu)化的近似功率分配值。

當(dāng)偏好因子wn取1時(shí)為頻譜效率優(yōu)化模式，僅考慮頻譜效率的優(yōu)化；當(dāng)偏好因子wn取0時(shí)為能量效率優(yōu)化模式，僅考慮能量效率的優(yōu)化；當(dāng)偏好因子wn∈(0，1)時(shí)為權(quán)衡優(yōu)化模式，同時(shí)考慮能量效率和頻譜效率優(yōu)化，wn大于0.5時(shí)，側(cè)重頻譜效率優(yōu)化，反之，則側(cè)重能量效率優(yōu)化。因此本發(fā)明可以根據(jù)運(yùn)營商對能量效率和頻譜效率的偏好靈活地進(jìn)行優(yōu)化模式的切換。

步驟一中，假設(shè)小區(qū)內(nèi)有i個(gè)rau和m個(gè)用戶，用戶和rau均配有單個(gè)天線，n是選擇好的可用于發(fā)射信號(hào)的rau數(shù)目，在第m個(gè)用戶接收到的信號(hào)可表示如下

pn,m是raun分配給用戶m的發(fā)送功率，hn,m代指從raun到用戶m的復(fù)合信道沖擊響應(yīng)，x(t)代表發(fā)送給用戶m的信息，滿足e[|x(t)|²]＝1,zm是均值為0，方差為的復(fù)合加性高斯白噪聲功率；

通過使用ofdma技術(shù)使信道分配給不同的用戶是正交或者非重疊，因此在用戶之間沒有干擾，第m個(gè)用戶的信噪比通過最大合并比在用戶端可以表示如下

在第m個(gè)用戶處可實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)速率可以表示為：

rm＝log2(1⁺snrm)(4)

系統(tǒng)總的頻譜效率(bit/s/hz)等于各用戶的數(shù)據(jù)速率之和可以表示為：

功耗模型可表示如下：

這里ptotal代表總功耗，τ是射頻功率放大器的效率，pc是系統(tǒng)的靜態(tài)電路功率損耗包括濾波器、混頻器、振蕩器等器件的功耗，pbh是光纖傳輸耗散功率，pt是總的發(fā)射功率，可以被表示如下

能量效率(bit/s/joule)是頻譜效率與總功耗的比值，可表示如下

通過引入柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)確立優(yōu)化目標(biāo)為

wn是小區(qū)的偏好因子，其范圍在[0，1]之間，它的值可以根據(jù)運(yùn)營商對能量效率和頻譜效率的偏好來設(shè)置，當(dāng)用戶數(shù)目較多時(shí)可以設(shè)置較大的wn值，以快速提高系統(tǒng)的頻譜效率；當(dāng)用戶數(shù)目相對較少時(shí)可設(shè)置較小的wn值，以節(jié)約能源，提高能量效率。

步驟二中，定義dn,m為第n個(gè)rau到第m個(gè)用戶的距離，dn為第n個(gè)rau到所有用戶的距離總和

dn＝dn,1+dn,2+dn,3+....+dn,m

這里距離求和反映了每個(gè)rau對系統(tǒng)的貢獻(xiàn)情況，距離越大信號(hào)衰減也就越大，對系統(tǒng)的能量效率和頻譜效率的貢獻(xiàn)也就越小，這里采用小區(qū)效用作為衡量小區(qū)能量效率和頻譜效率權(quán)衡的標(biāo)準(zhǔn)，具體包括如下步驟：

step2-1：求出dn，n＝1,2,3,…i；

step2-2：將dn按降序排列，重新標(biāo)記為{d1，d2，...dn，...di}；

step2-3：計(jì)算出在確定wn時(shí)，i個(gè)rau均打開時(shí)的小區(qū)效用，記為umax；

step2-4：n＝1；

step2-5：關(guān)閉dn所在的第n個(gè)rau，計(jì)算此時(shí)的小區(qū)效用，記為un，n＝1,2,3,…i；

step2-6：判斷un＞umax,如果是則令un＝umax，且令n＝n+1，返回step2-5步；否則停止算法，輸出n即為給定偏好因子wn情況下最佳的rau數(shù)目。

步驟三中，以每個(gè)rau的發(fā)射功率為約束，其優(yōu)化目標(biāo)及約束表示如下：

maxu(p)(10)

s.t.0≤pl,n,m≤pmax

對目標(biāo)優(yōu)化問題取對數(shù)有

maxf(p)＝log2r-(1-wn)log2ptotal(11)

先考慮在下目標(biāo)函數(shù)(9)的情況，目標(biāo)函數(shù)存在唯一的帕累托最優(yōu)解使f(p)最大化，f(p)在上單調(diào)遞增在上單調(diào)遞減，記方程式(11)中的目標(biāo)函數(shù)為f(p),令g(p)＝ptotal對f(p)求導(dǎo)可得

進(jìn)一步求解可得

這里是的唯一解，接下來考慮求和不等式約束問題，由于且顯然當(dāng)滿足m＝1和時(shí)，目標(biāo)函數(shù)(9)的全局最優(yōu)解其他時(shí)刻

由于目標(biāo)函數(shù)的非凸性以及約束問題的組合結(jié)構(gòu)，雖然縮小了可行域但仍然很難計(jì)算出全局最優(yōu)解的閉式表達(dá)式，但是不難發(fā)現(xiàn)對于確定rau數(shù)目和發(fā)射功率受約束的分布式天線系統(tǒng)其信道容量和能量效率都存在一個(gè)上限，因此這里提出一個(gè)低復(fù)雜度的啟發(fā)式功率分配算法，對方程式(11)使用拉格朗日對偶方法有

這里λn是求和不等式約束的拉格朗日對偶變量，根據(jù)庫恩塔克條件(kkt)求出近似功率分配值為

這里是優(yōu)化功率值，ηee、ηse分別是小區(qū)內(nèi)的能量效率和頻譜效率；

拉格朗日乘數(shù)λn根據(jù)次梯度迭代法更新

θi是第i個(gè)小正步長，只要θi足夠小就能夠保證次梯度迭代的收斂性。

具體的權(quán)衡功率分配算法包括如下步驟：

step3-1：判斷用戶數(shù)m＝1是否成立，如果成立去到step3-2，否則去到step3-3；

step3-2：判斷如果是停止算法，輸出否則去到step3-3；

step3-3：根據(jù)給出的wn值，用step2-1至step2-6提出的rau選擇算法進(jìn)行最優(yōu)的rau數(shù)目及位置選擇；

step3-4：初始化i＝1，n∈{1,2,3,...n},m＝{1,2,3,...m}；

step3-5：n＝1,m＝1；

step3-6：判斷n≤n,如果是去到step3-7，否則去到step3-9；

step3-7：判斷m≤m，如果是去到step3-8，否則根據(jù)方程式(19)更新的值，并令n＝n+1；step3-8：根據(jù)方程式(18)計(jì)算出的值，令m＝m+1,返回step3-7；

step3-9：直到ηse,ηee,均收斂時(shí)跳出循環(huán)，停止算法，輸出否則使迭代次數(shù)更新為i＝i+1，返回step3-5。

本發(fā)明的有益效果：

1、提出的rau選擇算法，可以實(shí)現(xiàn)在用戶少的情況下關(guān)閉部分對系統(tǒng)能量效率和頻譜效率貢獻(xiàn)小的rau，在用戶多的情況下打開所有rau以快速提高系統(tǒng)性能，提出的rau算法在性能略微遜色于窮舉法的情況下大大降低運(yùn)算復(fù)雜度；

2、提出的啟發(fā)式的權(quán)衡優(yōu)化功率分配算法同時(shí)考慮了能量效率和頻譜效率，當(dāng)效用因子wn取1時(shí)，系統(tǒng)頻譜效率優(yōu)化性能與經(jīng)典的注水算法一致，當(dāng)wn取0時(shí)，系統(tǒng)的能量效率優(yōu)化值優(yōu)于等功率分配算法，當(dāng)wn∈(0，1)提出的權(quán)衡優(yōu)化算法由于注水法和等功率分配算法，達(dá)到了同時(shí)優(yōu)化能量效率和頻譜效率的效果。并且能夠根據(jù)運(yùn)營商對能量效率和頻譜效率的偏好，靈活的進(jìn)行權(quán)衡，更合理的進(jìn)行資源分配。

附圖說明

圖1為系統(tǒng)模型圖；

圖2為rau選擇算法流程圖；

圖3為權(quán)衡優(yōu)化功率分配算法流程圖。

圖1中虛線箭頭表示無線連接。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)說明，但不是對本發(fā)明的限定。

實(shí)施例：

一種分布式天線系統(tǒng)中能量和頻譜效率權(quán)衡優(yōu)化的算法，包括如下步驟：

步驟一，建立系統(tǒng)模型、確定優(yōu)化目標(biāo)：

如圖1所示，在小區(qū)內(nèi)基站位于小區(qū)中心，基站周圍均勻分布有i個(gè)rau，記為rau1，rau2，……，raui，每個(gè)rau通過光纖與基站相連，在小區(qū)中隨機(jī)分散m個(gè)用戶，記為用戶1，用戶2，……，用戶m，用戶和rau均配有一個(gè)天線，信號(hào)接收通過raus簡單的聯(lián)合處理，然后通過光纖轉(zhuǎn)發(fā)到中心處理單元(centerprocessingunit，簡稱cpu)，這里基站即cpu可以看成是一個(gè)特殊的rau，記為rau1，分布在小區(qū)內(nèi)的rau都可以給用戶發(fā)送信息，通過采用ofdma技術(shù)使信道分配給不同的用戶是正交或者非重疊，因此，在用戶之間沒有干擾；假設(shè)信道狀態(tài)信息(csi)在發(fā)射端和接收端都是可獲得的；假設(shè)n是選擇好的可用于發(fā)射信號(hào)的rau數(shù)目，在第m個(gè)用戶接收到的信號(hào)可表示如下

pn,m是raun分配給用戶m的發(fā)送功率，hn,m代指從raun到用戶m的復(fù)合信道沖擊響應(yīng)，x(t)代表發(fā)送給用戶m的信息，滿足e[|x(t)|²]＝1,zm是均值為0，方差為的復(fù)合加性高斯白噪聲功率，信道是一個(gè)大尺度衰落和一個(gè)小尺度衰落組成，可以表示如下

hn,m＝wn,mln,m(2)

這里wn,m代表小尺度衰落，ln,m代表大尺度衰落包括路徑損耗和陰影衰落；

通過使用ofdma技術(shù)使信道分配給不同的用戶是正交或者非重疊，因此在用戶之間沒有干擾，第m個(gè)用戶的信噪比通過最大合并比在用戶端可以表示如下

在第m個(gè)用戶處可實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)速率可以表示為：

rm＝log2(1+snrm)(4)

系統(tǒng)總的頻譜效率(bit/s/hz)等于各用戶的數(shù)據(jù)速率之和可以表示為：

功耗模型可表示如下：

這里ptotal代表總功耗，τ是射頻功率放大器的效率，pc是系統(tǒng)的靜態(tài)電路功率損耗，包括濾波器、混頻器、振蕩器功耗，pbh是光纖傳輸耗散功率，pt是總的發(fā)射功率，可以表示如下

能量效率(bit/s/joule)是頻譜效率與總功耗的比值，可表示如下

通過引入柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)確立優(yōu)化目標(biāo)為

wn是小區(qū)的偏好因子，其范圍在[0，1]之間，它的值可以根據(jù)運(yùn)營商對能量效率和頻譜效率的偏好來設(shè)置，當(dāng)用戶數(shù)目較多時(shí)可以設(shè)置較大的wn值，以快速提高系統(tǒng)的頻譜效率；當(dāng)用戶數(shù)目相對較少時(shí)可設(shè)置較小的wn值，以節(jié)約能源，提高能量效率；顯然在wn取較小值時(shí)隨著pn,m增加ηee的變化將在優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)(9)中起主導(dǎo)作用，這時(shí)根據(jù)用戶的情況進(jìn)行有效的rau選擇，適當(dāng)?shù)男菝呔嚯x較遠(yuǎn)的rau可以初步提高系統(tǒng)的能量效率，反之當(dāng)wn取較大值時(shí)打開所有的rau將大幅度提高系統(tǒng)的能量效率使目標(biāo)問題目標(biāo)函數(shù)(9)得到初步優(yōu)化，因此對于問題目標(biāo)函數(shù)(9)，本發(fā)明將分兩步進(jìn)行優(yōu)化，第一是根據(jù)wn、用戶數(shù)目及位置進(jìn)行有效的rau數(shù)目選擇，第二是在確定wn和最佳的rau數(shù)目情況下最大化效用函數(shù)，根據(jù)庫恩塔克條件求出近似最優(yōu)解，進(jìn)行有效的功率分配；

步驟二，基于距離的rau選擇：

定義dn,m為第n個(gè)rau到第m個(gè)用戶的距離，dn為第n個(gè)rau到所有用戶的距離總和

dn＝dn,1+dn,2+dn,3+....+dn,m

這里距離求和反映了每個(gè)rau對系統(tǒng)的貢獻(xiàn)情況，距離越大信號(hào)衰減也就越大，對系統(tǒng)的能量效率和頻譜效率的貢獻(xiàn)也就越小，這里采用小區(qū)效用作為衡量的標(biāo)準(zhǔn)；

如圖2所示，基于距離的rau選擇算法包括如下步驟：

step2-1：求出dn，n＝1,2,3,…i；

step2-2：將dn按降序排列，重新標(biāo)記為{d1，d2，...dn，...di}；

step2-3：計(jì)算出在確定wn時(shí)，i個(gè)rau均打開時(shí)的小區(qū)效用，記為umax；

step2-4：n＝1；

step2-5：關(guān)閉dn所在的第n個(gè)rau，計(jì)算此時(shí)的小區(qū)效用，記為un，n＝1,2,3,…i；

step2-6：判斷un＞umax,如果是則令un＝umax，且令n＝n+1，返回step2-5步；否則停止算法，輸出n所在的信道矩陣，即為給定偏好因子wn情況下最佳的rau集合的信道矩陣；

步驟三，啟發(fā)式功率分配：

以每個(gè)rau的發(fā)射功率為約束，其優(yōu)化目標(biāo)及約束表示如下：

maxu(p)(10)

s.t.0≤pl,n,m≤pmax

對目標(biāo)優(yōu)化問題取對數(shù)有

maxf(p)＝log2r-(1-wn)log2ptotal(11)

先考慮在下目標(biāo)函數(shù)(9)的情況，目標(biāo)函數(shù)存在唯一的帕累托最優(yōu)解使f(p)最大化，f(p)在上單調(diào)遞增，在上單調(diào)遞減，記方程式(11)中的目標(biāo)函數(shù)為f(p),令g(p)＝ptotal對f(p)求導(dǎo)可得

進(jìn)一步求解可得

這里是的唯一解，接下來考慮求和不等式約束問題，由于且顯然當(dāng)滿足m＝1和時(shí)，目標(biāo)函數(shù)(9)的全局最優(yōu)解其他時(shí)刻

由于目標(biāo)函數(shù)的非凸性以及約束問題的組合結(jié)構(gòu)，雖然縮小了可行域但仍然很難計(jì)算出全局最優(yōu)解的閉式表達(dá)式，但是不難發(fā)現(xiàn)對于確定rau數(shù)目和發(fā)射功率受約束的分布式天線系統(tǒng)其信道容量和能量效率都存在一個(gè)上限，因此這里提出一個(gè)低復(fù)雜度的啟發(fā)式功率分配算法，對方程式(11)使用拉格朗日對偶方法有

這里λn是求和不等式約束的拉格朗日對偶變量，根據(jù)庫恩塔克條件(kkt)方程式(11)的解滿足下面幾個(gè)條件

不等式(14)表示為可行解，不等式(15)代表對偶因子λn為可行解，等式(16)為互補(bǔ)松弛條件，等式(17)是求解最值問題必須滿足的條件，最后根據(jù)不等式(14)～等式(17)的庫恩塔克(kkt)條件求解，得出問題方程式(11)的解必須滿足

這里

拉格朗日乘數(shù)λn根據(jù)次梯度迭代法更新

θi是第i個(gè)小正步長，只要θi足夠小就能夠保證次梯度迭代的收斂性；

如圖3所示，具體的權(quán)衡功率分配算法包括如下步驟：

step3-1：判斷用戶數(shù)m＝1是否成立，如果成立去到step3-2，否則去到step3-3；

step3-2：判斷如果是停止算法，輸出否則去到step3-3；

step3-3：根據(jù)給出的wn值，用step2-1至step2-6提出的rau選擇算法進(jìn)行最優(yōu)的rau數(shù)目及位置選擇；

step3-4：初始化i＝1，n∈{1,2,3,...n},m＝{1,2,3,...m}；

step3-5：n＝1,m＝1；

step3-6：判斷n≤n,如果是去到step3-7，否則去到step3-9；

step3-7：判斷m≤m，如果是去到step3-8，否則根據(jù)方程式(19)更新的值，并令n＝n+1；step3-8：根據(jù)方程式(18)計(jì)算出的值，令m＝m+1,返回step3-7；

step3-9：直到ηse,ηee,均收斂時(shí)跳出循環(huán)，停止算法，輸出否則使迭代次數(shù)更新為i＝i+1，返回step3-5。

本發(fā)明能夠在運(yùn)營商操作員給出wn后同時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)能量效率和頻譜效率。