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        5G混合網(wǎng)絡(luò)中基于TDMA系統(tǒng)的能效優(yōu)化方法

        2019-12-24 07:26:34王維維吳呈瑜陳蓓蓓
        無線電通信技術(shù) 2019年1期
        關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)優(yōu)化用戶

        王維維,吳呈瑜,占 敖,陳蓓蓓

        (浙江理工大學(xué) 信息學(xué)院,浙江 杭州 310018)

        0 引言

        在5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,隨著用戶數(shù)越來越多,能量消耗激增,為了有效降低網(wǎng)絡(luò)能耗,研究人員提出采用小蜂窩基站對宏蜂窩基站進行流量卸載。由于小蜂窩基站的功率比宏蜂窩基站低,因此可以降低網(wǎng)絡(luò)能耗,并通過負(fù)載均衡、優(yōu)化用戶關(guān)聯(lián)以及資源分配等因素使得網(wǎng)絡(luò)能效最大。

        目前,關(guān)于用戶關(guān)聯(lián)的研究[1-6]越來越多,此外,為了實現(xiàn)能效最大的綠色網(wǎng)絡(luò)目標(biāo),學(xué)者們進一步提出了用戶關(guān)聯(lián)和功率控制的聯(lián)合優(yōu)化方案。文獻[7-8]分別應(yīng)用毫米波(Millimeter-Wave)技術(shù)、多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)聯(lián)合優(yōu)化用戶關(guān)聯(lián)和功率控制獲得最大能效以及最低損耗;文獻[9]設(shè)計了在上行混合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶關(guān)聯(lián)和功率控制的聯(lián)合優(yōu)化算法,選擇對用戶干擾最小的基站;文獻[10]在OFDMA系統(tǒng)下設(shè)計了傳輸端和接收端的聯(lián)合優(yōu)化方案,并以能效最大化為目標(biāo)進行優(yōu)化,但是文中只講述了單層網(wǎng)絡(luò),并沒有討論混合網(wǎng)絡(luò)的情況;文獻[11]提出了在下行混合蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,在滿足用戶QoS的約束下,交替優(yōu)化用戶關(guān)聯(lián)和功率控制使得網(wǎng)絡(luò)能效最大,但是并沒有限制基站最大關(guān)聯(lián)用戶數(shù)。

        基于以上研究,提出了一種在5G混合網(wǎng)絡(luò)中,基于TDMA系統(tǒng)的用戶關(guān)聯(lián)和功率控制聯(lián)合優(yōu)化方案,實現(xiàn)系統(tǒng)能效的最大化。

        1 系統(tǒng)模型

        考慮一個2層的混合網(wǎng)絡(luò)[12]下行鏈路,其中小蜂窩被安放在宏蜂窩覆蓋范圍內(nèi)。M個基站包括1個宏基站(MBS)和M-1個小基站(PBS),所有基站構(gòu)成集合M。M-1個小基站和K(K≥M)個用戶分別進行隨機分布,K個用戶構(gòu)成集合K。根據(jù)TDMA技術(shù)[13],設(shè)定用戶在一個時隙只關(guān)聯(lián)一個基站,一個基站同時可關(guān)聯(lián)多個用戶,但是一個時隙內(nèi)只給關(guān)聯(lián)用戶中的一個傳輸數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在要在滿足基站最大傳輸功率的約束條件下,通過優(yōu)化用戶關(guān)聯(lián)以及傳輸功率使得系統(tǒng)能效最大。在一個周期T內(nèi),將一個周期分割為N個不同時隙,分別對各個關(guān)聯(lián)用戶進行數(shù)據(jù)傳輸,每個基站最多可以關(guān)聯(lián)N個用戶。

        當(dāng)xk,m=1時,表示用戶k和基站m關(guān)聯(lián);當(dāng)xk,m=0時,則表示不關(guān)聯(lián)。最后優(yōu)化的是在一個周期內(nèi)用戶獲得的吞吐量總和與基站消耗功率的比值,使其最大。

        用戶k從基站m中獲得的SINR為:

        (1)

        式中,pm表示基站m的傳輸功率,gk,m表示基站m到用戶k的信道增益,σ2為接收端噪聲功率。

        若某一時隙用戶k接收到基站m傳輸數(shù)據(jù),則數(shù)據(jù)量為:

        Rk,m=Blb(1+SINRk,m) ,

        (2)

        則與基站m關(guān)聯(lián)的用戶在一個周期內(nèi)接收到的總吞吐量為:

        Rm=∑k∈Kxk,mRk,m。

        (3)

        因此在一個周期內(nèi),用戶總吞吐量為:

        Rtotal=∑m∈ΜRm。

        (4)

        現(xiàn)只考慮基站傳輸功率消耗的能量,則用戶總吞吐量和傳輸功率消耗能量的比值即為系統(tǒng)能效,公式可寫為:

        (5)

        2 能效優(yōu)化方案

        (6)

        令X=xk,m,?k∈Κ,?m∈Μ,P=pm,?m∈Μ,則能效優(yōu)化問題為:

        (7)

        由于式(7)是一個混合整數(shù)非線性問題,很難直接解決獲得局部最優(yōu)解。為了解決問題,嘗試交替優(yōu)化Χ和P。

        2.1 用戶關(guān)聯(lián)算法

        當(dāng)功率給定時,問題可以簡化為:

        (8)

        由于∑m∈Μpm此時已經(jīng)確定,所以可以把它作為一個常數(shù)Cp。因此問題可寫作:

        (9)

        根據(jù)文獻[11],考慮傳輸功率約束,能夠獲得下列不等式:

        (10)

        算法1:用戶關(guān)聯(lián)

        2 for T=1∶50

        3 for i=1∶K

        4 for j=1∶M

        5 if∑ki∈Κxki,mj≤N

        6xki,mj=1,Κu=Κu∪ki

        7 else

        8 Μu=Μu∪mj,排列出前N個高的SINR關(guān)聯(lián)用戶索引。令xki,mj=1,Κu=Κu∪ki

        9 end

        10 end

        11 end

        12 ifKu=K

        13 break;

        14 end

        16 end

        17 輸出X。

        2.2 功率控制

        給定用戶關(guān)聯(lián)后,問題可以簡化為:

        (11)

        由于目標(biāo)函數(shù)是一個分?jǐn)?shù)形式的函數(shù),因此在文中,提出應(yīng)用Dinkelbach算法[14]解決問題。

        2.2.1 問題轉(zhuǎn)化

        Dinkelbach算法是將分?jǐn)?shù)形式的問題轉(zhuǎn)化為減法形式的問題,將在下面的定理中闡述等價轉(zhuǎn)化。

        當(dāng)且僅當(dāng)

        (12)

        (13)

        在定理1中,L*即為系統(tǒng)最優(yōu)能效。根據(jù)定理1,則原目標(biāo)函數(shù)可以寫為:

        (14)

        令ZL為QL的最大值,則原問題化為求解使得ZL*=0成立的最優(yōu)解L*,Dinkelbach算法如下所示。

        算法2:Dinkelbach算法

        1.令L=L1,使得L*≤L1≤Lmax;

        2.解決子問題QL并得到最優(yōu)解P*;

        3.如果ZL=0,則輸出P*并終止。否則,設(shè)

        2.2.2 解決子問題QL

        根據(jù)算法2,還需要解決轉(zhuǎn)化后的子問題QL:

        (15)

        首先,參考文獻[15],引入冗余變量η,則式(15)可寫為:

        (16)

        因為式(16)的第一個約束是非凸的,所以是一個非凸問題。現(xiàn)在處理約束一的前半部分,即:

        (17)

        (18)

        其中,

        (19)

        (20)

        其中,

        (21)

        (22)

        式(22)是一個凸優(yōu)化問題,可以用標(biāo)準(zhǔn)的凸優(yōu)化解法有效解決,例如CVX工具箱。

        2.3 整體算法

        基于Χ和P的交替優(yōu)化,整體算法為一個迭代算法,直到結(jié)果收斂時停止。算法3整體算法如下所示。

        算法3:整體算法

        1.初始化:Pr=Pmax,r=0 .

        2.重復(fù):

        3.應(yīng)用算法1得到Xr.

        4.應(yīng)用算法2得到Pr+1.

        5.更新r=r+1.

        3 仿真結(jié)果

        在一個2層混合網(wǎng)絡(luò)中,設(shè)定每個小蜂窩基站的最大傳輸功率一樣為Psmax,宏蜂窩基站的最大傳輸功率為Pmmax,假設(shè)Pmmax為46 dBm,噪聲功率是0.1 W,系統(tǒng)帶寬為10 MHz。在混合網(wǎng)絡(luò)中,宏蜂窩基站的損耗模型為128.1+37.6lgd,一個小蜂窩基站的損耗模型為140.7+36.7lgd,其中d(km)是用戶和基站之間的距離。

        為了凸顯本文提出的能效優(yōu)化方案,引入應(yīng)用最大功率進行傳輸方案的能效進行對比。應(yīng)用最大功率僅應(yīng)用了算法1中的用戶關(guān)聯(lián),未進行功率控制,將其稱為Pmax方案,本文的方案稱之為Optimization方案。在仿真中,考慮了2個方案中在不同用戶數(shù)或不同基站數(shù)下,能效和小基站最大傳輸功率的關(guān)系,以及在不同小基站最大傳輸功率下,能效和用戶數(shù)或者基站數(shù)的關(guān)系,除此之外,還有2個方案的能效隨小基站最大傳輸功率的變化情況。

        2個方案的能效隨小基站最大傳輸功率(MTP)的變化情況如圖1所示。二者能效都是先增加后降低,這是因為在低功率范圍,MTP越大,則更多的基站可以用更高的功率傳輸信號。但是相反的,在高功率范圍,由于功率消耗增大,能效也會隨之降低。此外,在MTP很小的情況下Pmax方案的能效較好,但是往后的能效都不及Optimization方案好。由于更大的MTP可以使得用戶獲得更多的吞吐量(如圖2所示,以用戶數(shù)20為例),因此Optimization方案可以在獲得更多吞吐量的同時使得能效比Pmax方案好。

        圖1 Pmax方案和Optimization方案能效對比

        圖 2 用戶數(shù)為20時MTP對總吞吐量的影響

        圖3是在不同用戶數(shù)下小基站最大傳輸功率(MTP)對系統(tǒng)能效的影響。用戶數(shù)越多,在消耗相同功率的同時獲得更高的吞吐量,因此系統(tǒng)能效相對增加。

        圖 3 不同用戶數(shù)下MTP對系統(tǒng)能效的影響

        圖4是在不同基站數(shù)下MTP對系統(tǒng)能效的影響??梢钥闯鯫ptimization方案的能效在相同條件下始終比Pmax方案要好?;緮?shù)越多,由于宏基站數(shù)目不變,因此在進行用戶關(guān)聯(lián)時會降低宏基站關(guān)聯(lián)用戶的比例,從而降低用戶的吞吐量,因此基站數(shù)目越多,系統(tǒng)能效越低。

        圖4 不同基站數(shù)下MTP對系統(tǒng)能效的影響

        圖5是不同MTP下用戶數(shù)對系統(tǒng)能效的影響。用戶數(shù)越多,吞吐量越大,從而系統(tǒng)能效越大。圖6是不同MTP下基站數(shù)對系統(tǒng)能效的影響?;緮?shù)越多,吞吐量越小,從而系統(tǒng)能效越小。

        圖5 不同MTP下用戶數(shù)對系統(tǒng)能效的影響

        圖6 不同MTP下基站數(shù)對系統(tǒng)能效的影響

        4 結(jié)束語

        提出了一個能效用戶關(guān)聯(lián)和功率控制優(yōu)化方案,基于TDMA系統(tǒng)建立優(yōu)化模型,將能效最大化問題公式化,并通過迭代優(yōu)化和Dinkelbach算法以及cvx工具箱對優(yōu)化目標(biāo)進行求解。此外,為了凸顯能效功率控制的有效性,將優(yōu)化方案與用最大傳輸功率進行傳輸?shù)腜max方案進行對比。通過Matlab工具進行效果仿真,仿真結(jié)果顯示,本文提出的方案在不同條件下,能效均比Pmax方案要好。

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