NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法
专利汇可以提供NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，包括以下步骤：1)基站通过非 正交 多址接入技术发送数据，为移动用户端提供数据服务；2)移动用户端同时配备信息接收机和 能量 接收机，采用时间切换的方式实现信息和能量的接收；3)分析系统特性并建立基于能效最大化的数学优化问题；4)分析优化问题并设计双层 迭代 算法 以求解最优的功率与时隙联合分配方案。所述方法既能够保障移动用户端数据率及采集能量需求，同时能够最大化系统总 能源 效率，以优化系统资源配置，提高资源利用率。，下面是NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法专利的具体信息内容。
1.NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，其特征在于，所述方法包括：
在NOMA携能通信系统中部署一个基站BS和K个移动用户端：U1，U2，…，UK，引入索引集表示K个用户；基站与所有移动用户端都配备单天线；
基站BS采用NOMA技术给K个用户发送数据；假设基站与用户之间信道增益满足：g1≤g2≤…≤gK，其中， 表示基站BS与第k个用户之间的信道增益；假设在基站BS端，每个用户的信道增益 都是已知的；
在NOMA携能通信系统中，基站BS在同一频段、同一时间给所有用户发送数据，为避免用户在接收数据时相互干扰，在用户端解码时采用串行干扰消除SIC技术消除用户之间的相互干扰；用户解码顺序按照信道增益递增的顺序，即U1→U2→…→UK，信道条件差的用户先解码，信道条件好的用户后解码，以使系统获得更大的数据率；根据SIC解码机制，第k个用户可达的数据率为：
其中，Pk表示基站BS发射给第k个用户的功率；B为系统带宽；σ2为噪声功率；
所建立的NOMA携能通信系统模型中，每个移动用户端都配备一个信息接收机和一个能量接收机，能够在同个时隙中实现信息和能量的接收；对于第k个用户，假设一个时隙中，分配给信息接收的部分表示为αk，因而分配给能量接收的部分表示为1-αk；在这种情况下，第k个用户所获得的数据率重新表示为：
系统总数据率表示为：
第k个用户所采集到的功率为：
其中η表示能量接收机的电能转化效率，与传统通信系统不同，在NOMA携能通信系统中，系统实际的功率消耗减少了用户端所采集到的部分，表示为：
其中，Ptotal表示系统实际消耗的功率，PC表示系统中硬件电路消耗的功率，因此，系统能效能够表示为：
将所述NOMA携能通信系统中，在保证满足每个移动用户端数据率及采集功率需求的情况下最大化系统能效的数学优化问题记为P1：
P1：
其中，P1.1中Rreq表示每个用户的最低数据率要求，P1.2中Ereq表示每个用户最低的功率采集需求，P1.3中Pbudget表示基站所提供的最大发射功率；
所述优化问题P1包含两组优化变量P＝{P1，P2，…，PK}和α＝{α1，α2，…，αK}，且优化目标函数P1.0是非凸的分式形式，因而是一个非线性且非凸的分式规划问题，难以直接求得最优解；因此，通过设计一个双层迭代算法，分别处理两个优化变量以获得最优的联合分配方案。
2.根据权利要求1所述的NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，其特征在于：在所述双层迭代算法的内层，把时隙分配α看成是常向量，求使得系统能效λEE最大化的最优功率分配P*；在双层迭代算法的外层，先将功率分配固定为在内层算法所求得的最优功率分配P*，然后求得最优的时隙分配α*；内层算法和外层算法交替迭代，直到系统能效λEE不再增加为止，以获得最优的联合分配方案。
3.根据权利要求2所述的NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，其特征在于，在所述双层迭代算法的内层，把时隙分配α看成是常向量，因此优化变量只有功率分配P，优化问题记为P2：
P2：
P2所示优化问题即为功率分配问题，尽管在处理P2时把α看成是常向量，但是复杂的分式形式的目标函数P2.0使得问题仍然既不是线性规划也不是凸规划的，这里采用Dinkelbach的方法将其分式形式转化为减式形式得到等价的优化问题P3，通过迭代的方式不断更新Dinkelbach参数q并求相应的最优功率分配P*以及最大系统能效 等价的优化问题P3表示如下：
P3：
其中，
在双层迭代算法的外层，将功率分配固定为在内层算法所求得的最优功率分配P*，并处理优化变量只有时隙分配α的优化问题，记为P4：
P4：
其中，
优化问题P4中目标函数P4.0仍然是分式形式，这里再一次利用Dinkelbach的方法对其进行转换，得到等价的优化问题，记为P5：
P5：
通过迭代的方式不断更新Dinkelbach参数β并求响应的最优时隙分配方案α*以及最大系统能效
内层算法和外层算法交替迭代，直到系统能效λEE不再增加为止。
4.根据权利要求3所述的NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，其特征在于，所述优化问题P2的求解包括以下几个步骤：
①、对于给定的Dinkelbach参数，等价的优化问题P3的目标函数P3.0关于功率分配P是凸函数，证明如下：
令 且θK+1＝0；因此，P3.0
能够重新表示为：
求得ΛEE(P)的一阶导数和二阶导数分别表示如下：
其中，j＝min{m，l}，m，l分别表示梯度分量的下标；
令 根据上式得到：
因此，目标函数ΛEE(P)的Hessian矩阵能够表示为：
令Q＝-H，得到矩阵Q的k阶顺序主子式为：
其中，能够得到：
而且当2≤i≤K时，能够得到：
上述不等式成立的理由如下：根据P3.2及 的表达式，由于每个移动用户端都有相同的采集功率约束，当g1≤g2≤…≤gK时，有α1≤α2≤…≤αK，从而能够得到Hi-1-Hi≥0；因此，矩阵Q的任意k阶顺序主子式Qk≥0， ΛEE(P)关于功率分配P是凸函
数得证；
②优化问题P3的约束条件P3.1能够转化为：
能够看出，上述约束条件关于功率分配P是线性的；此外，约束条件P3.2和P3.3关于P也是线性的；因此，优化问题P3的可行域是一个凸集且目标函数是凸函数，从而P3为凸优化问题；
③对于凸优化问题P3采用拉格朗日对偶理论，结合梯度下降法，通过迭代的方式，最终能够求得Dinkelbach参数为q的情况下对应的最优功率分配P*；
④更新Dinkelbach参数 返回步骤③求解新的P*，直到以下条件成立：
此时，P*和q*分别为固定时隙α的情况下，优化问题P2的最优功率分配和最大能效。
5.根据权利要求3所述的NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，其特征在于，所述优化问题P4的求解包括以下几个步骤：
(a)等价的优化问题P5关于时隙分配α是线性规划问题，根据线性函数的解析性质，求得当功率分配P固定时，给定Dinkelbach参数β，最优的时隙分配能够表示为：
其中， 为ΛEE(α)关于αk的一阶导数；
(b)更新Dinkelbach参数 返回步骤(a)求解新的α*，直到以下条件成立：
此时，α*和β*分别为固定功率分配P的情况下，优化问题P4的最优时隙分配和最大能效。
NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法
技术领域
背景技术
发明内容
法对其进行转换，得到等价的优化问题，记为P5：
凸函数得证；
具体实施方式
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