一种大规模多入多出系统能效数据的确定方法及装置与流程

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种大规模多入多出系统能效数据的确定方法及装置。

背景技术：

近年来，各种各样的多媒体业务不断涌现，智能手机、平板电脑、智能穿戴等智能设备日渐普及，无线网络流量相应地急剧增长。同时，为了应对日益增加的流量需求，越来越多的无线通信制式和无线通信节点被部署，导致无线网络功耗不断增长，相应的碳排放也逐年增加。下一代无线通信网络5G(5th-Generation，第五代移动通信技术)必须在极大地提升无线网络的整体传输速率的同时有效降低系统整体功耗，实现无线通信系统的绿色可持续发展。

Massive MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output，大规模多入多出)技术作为5G网络的核心关键技术，通过在基站端部署大量的天线，实现在同一频段、同一时隙对大量用户的同时数据传输，有效提升系统频谱效率的同时也极大地降低了传输单位数据所需要的设备射频功耗。但是随着天线数目的增加和接入用户数目的增加，基站端和用户端的收发链路能耗也相应急剧增加，同时天线数目和用户数目的增加也导致基站端进行信道估计和信号处理需要涉及更多的浮点运算，系统计算功耗也急剧增加。为此，现有技术通过建立Massive MIMO系统能效模型，选择合适的系统参数配置，得到所建立的能效模型的最优值。

现有技术中所建立的Massive MIMO系统能效模型与实际系统存在差距，从而导致所选择的系统参数并不能得到系统能效的最优值。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定方法及装置，获得接近于实际系统的能效数据，得到最优的Massive MIMO系统能效值。

为达到上述目的，本发明实施例公开了一种大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定方法，包括：

获取预先建立的具有Massive MIMO系统上行传输参数的Massive MIMO系统能效数据，其中，所述上行传输参数至少包括：导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数；

通过预设第一算法，分别得到满足第一预设条件的所述导频序列长度参数的第一数值、满足第二预设条件的所述目标传输信噪比参数的第二数值、满足第三预设条件的所述基站天线数量参数的第三数值及满足第四预设条件的所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值；

根据所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值、所述第四数值及所述Massive MIMO系统能效数据，确定所述Massive MIMO系统能效数据的数值为最优能效值。

为了达到上述目的，本发明实施例还公开了一种大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置，包括：

系统能效数据获取模块，用于获取预先建立的具有Massive MIMO系统上行传输参数的Massive MIMO系统能效数据，其中，所述上行传输参数至少包括：导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数；

上行传输参数确定模块，用于通过预设第一算法，分别得到满足第一预设条件的所述导频序列长度参数的第一数值、满足第二预设条件的所述目标传输信噪比参数的第二数值、满足第三预设条件的所述基站天线数量参数的第三数值及满足第四预设条件的所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值；

最优能效确定模块，用于根据所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值、所述第四数值及所述Massive MIMO系统能效数据，确定所述Massive MIMO系统能效数据的数值为最优能效值。

由上述的技术方案可见，本发明实施例的Massive MIMO系统能效具有导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数，较之现有技术获取了更接近于实际系统的能效数据，Massive MIMO系统能效包括实际系统中上行导频序列长度，一方面得到了更为精确的实际系统用户平均上行传输速率，从而获取了更合理的能效数据，另一方面，通过导频序列长度优化，均衡信道估计和导频开销，进一步提升系统整体能效。本发明实施例提出的能效参数计算方法具有快速收敛性，且性能优越，得到的系统上行传输参数可以使得Massive MIMO系统能效达到最优值。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的获取Massive MIMO系统能效数据的流程示意图；

图3为本发明实施例的确定上行传输参数的方法流程示意图；

图4为本发明实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置的结构示意图；

图5为本发明实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统上行传输示意图；

图6为本发明实施例的交替迭代与黄金分割算法的仿真示意图；

图7为本发明实施例的交替迭代与黄金分割算法和穷搜算法的性能对比示意图；

图8为本发明实施例的能效数据确定方法与现有技术能效参数优化方法的系统能效对比示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定方法的流程示意图，方法包括：

步骤101，获取预先建立的具有Massive MIMO系统上行传输参数的Massive MIMO系统能效数据。

优选的，所述上行传输参数至少包括：导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数。

导频序列长度参数及目标传输信噪比参数作为基站端进行下行预编码传输时必须提前获取的参数，这两个参数的优化直接影响着Massive MIMO系统的能效，因此，建立的Massive MIMO系统能效具有上述参数。

步骤102，通过预设第一算法，分别得到满足第一预设条件的所述导频序列长度参数的第一数值、满足第二预设条件的所述目标传输信噪比参数的第二数值、满足第三预设条件的所述基站天线数量参数的第三数值及满足第四预设条件的所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值。

本发明实施例，利用交替迭代与黄金分割算法得到能够使系统能效最优的上行传输参数，根据所述第一预设条件、所述第二预设条件、所述第三预设条件、及所述第四预设条件，所述上行传输参数收敛。

步骤103，根据所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值、所述第四数值及所述Massive MIMO系统能效数据，确定所述Massive MIMO系统能效数据的数值为最优能效值。

应用本发明实施例，由于Massive MIMO系统能效具有导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数，较之现有技术获取了更接近于实际系统的能效数据，Massive MIMO系统能效包括实际系统中上行导频序列长度，一方面得到了更为精确的实际系统用户平均上行传输速率，从而获取了更合理的能效数据，另一方面，通过导频序列长度优化，均衡信道估计和导频开销，进一步提升系统整体能效。

图2为本发明实施例的获取Massive MIMO系统能效数据的流程示意图，包括：

步骤201，根据所述上行传输参数，确定接入基站的每个用户平均上行传输速率。

优选的，所述确定接入基站的每个用户平均上行传输速率，包括：

获取所述Massive MIMO系统的系统基本参数，其中，所述系统基本参数至少包括：整体带宽参数、相干资源块中传输符号数目参数；

根据所述上行传输参数、所述系统基本参数及公式

确定接入基站的每个用户平均上行传输速率；

其中，所述R_k为所述接入基站的每个用户平均上行传输速率，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述B为整体带宽参数，所述M为基站天线数量参数，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数。

步骤202，根据所述每个用户平均上行传输速率，得到所述Massive MIMO系统的总上行传输速率。

优选的，所述得到所述Massive MIMO系统的总上行传输速率，所利用的公式为：

其中，所述R_tot为所述Massive MIMO系统的总上行传输速率，所述R_k为所述接入基站的每个用户平均上行传输速率，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述B为整体带宽参数，所述M为基站天线数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数。

步骤203，获取所述Massive MIMO系统的系统总功耗；

优选的，所述获取所述Massive MIMO系统的系统总功耗，包括：

获取所述Massive MIMO系统的系统功耗参数，其中，所述系统功耗参数至少包括：系统功放功耗系数参数、系统电路功耗用户相关系数参数、系统电路功耗用户天线联合相关系数参数、系统电路功耗速率相关系数参数；

根据所述系统功耗参数及公式

得到所述Massive MIMO系统的系统总功耗；

其中，所述P_tot为所述Massive MIMO系统的系统总功耗，所述δ为系统功放功耗系数，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数，所述δKρ为用户端功率放大器的功耗，所述为系统电路功耗用户相关系数参数，所述M为基站天线数量参数，所述为系统电路功耗用户天线联合相关系数参数，所述为系统电路功耗速率相关系数参数，所述R_tot为系统总上行传输速率，所述为电路功耗。

步骤204，根据所述总上行传输速率与所述系统总功耗的比值，建立所述Massive MIMO系统能效数据。

优选的，所述Massive MIMO系统能效数据的形式为：

其中，所述EE为所述Massive MIMO系统能效数据，所述R_tot为所述系统的总上行传输速率，所述P_tot为所述系统的总功耗，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述B为整体带宽参数，所述M为基站天线数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数，所述δ为系统功放功耗系数，所述δKρ为用户端功率放大器的功耗，所述为系统电路功耗用户相关系数参数，所述为系统电路功耗用户天线联合相关系数参数，所述为系统电路功耗速率相关系数参数，所述为电路功耗。

应用本发明实施例，获得了更为实际合理的能效参数优化模型，由于获得的Massive MIMO系统上行传输参数中包括上行导频序列长度，则获得的系统能效数据较之现有技术更为合理且更优。此外，应用本发明实施例，得到的系统上行传输参数可以使得Massive MIMO系统能效达到最优值，并且计算方法具有快速收敛性。

图3为本发明实施例的确定上行传输参数的方法流程示意图，包括：

步骤301，分别分配所述上行传输参数中的除第一参数外的其他参数的数值为第一预设常量，对应得到第一参数计算公式。

优选的，所述第一参数为所述导频序列长度参数、所述目标传输信噪比参数、所述基站天线数量参数及所述接入所述基站的用户数量参数中的任一个。

步骤302，根据所述第一参数计算公式及第二预设算法，得到当前时刻所述上行传输参数中的第一参数的数值。

优选的，所述第二预设算法为黄金分割算法，所述黄金分割算法，包括：

第一步，获取所述上行传输参数中的每个参数的参数范围，并根据所述参数范围，确定所述每个参数对应的原始上限值、原始下限值及参数计算公式；

第二步，比较所述原始上限值及所述原始下限值的差值、与预设迭代容忍误差，在所述差值大于所述预设迭代容忍误差时，得到公式：u₁＝u^low+0.382×(u^up-u^low)及u₂＝u^low+0.618×(u^up-u^low)；

第三步，分别代入所述u₁及所述u₂至所述参数计算公式内，对应得到第一计算结果及第二计算结果；

第四步，在所述第一计算结果大于或等于所述第二计算结果时，将所述u₂替换所述原始上限值；

第五步，在所述第一计算结果小于所述第二计算结果时，将所述u₁替换所述原始下限值；

第六步，根据公式u^*＝(u^up+u^low)/2，得到所述上行传输参数中的每个参数的数值；

其中，u^low为所述上行传输参数中的每个参数的下限值，u^up为所述上行传输参数中的每个参数的上限值，u₁为通过黄金分割公式得到的新的下限值，u₂为通过黄金分割公式得到的新的上限值。

步骤303，重新分别分配所述上行传输参数中的除第二参数及所述第一参数外的其他参数的数值为第二预设常量，并根据所述第一参数的数值，对应得到第二参数计算公式。

优选的，所述第二参数为所述导频序列长度参数、所述目标传输信噪比参数、所述基站天线数量参数及所述接入所述基站的用户数量参数中的除所述第一参数外的任一个。

步骤304，根据所述第二参数计算公式及第二预设算法，得到当前时刻所述上行传输参数中的第二参数的数值。

步骤305，重新分配所述上行传输参数中的第四参数的数值为第三预设常量，根据所述第一参数的数值、所述第二参数的数值，对应得到第三参数计算公式。

优选的，所述第三参数为所述导频序列长度参数、所述目标传输信噪比参数、所述基站天线数量参数及所述接入所述基站的用户数量参数中的除所述第一参数、所述第二参数外的任一个。

步骤306，根据所述第三参数计算公式及第二预设算法，得到当前时刻所述上行传输参数中的第三参数的数值。

步骤307，根据所述第一参数的数值、所述第二参数的数值及所述第三参数的数值，对应得到第四参数计算公式。

优选的，所述第一参数、所述第二参数、所述第三参数与所述第四参数为不同参数。

步骤308，根据所述第四参数计算公式及第二预设算法，得到当前时刻所述上行传输参数中的第四参数的数值。

步骤309，重复步骤301至步骤308，直至分别得到满足第一预设条件的所述导频序列长度参数的第一数值、满足第二预设条件的所述目标传输信噪比参数的第二数值、满足第三预设条件的所述基站天线数量参数的第三数值、及满足所述第四预设条件的所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值。

优选的，所述第一预设条件为当前时刻的所述第一数值与上一时刻的所述第一数值之差的绝对值小于预设第一门限值，所述第二预设条件为当前时刻的所述第二数值与上一时刻的所述第二数值之差的绝对值小于预设第二门限值，所述第三预设条件为当前时刻的所述第三数值与上一时刻的所述第三数值之差的绝对值小于预设第三门限值，所述第四预设条件为当前时刻的所述第四数值与上一时刻的所述第四数值之差的绝对值小于预设第四门限值。

应用本发明实施例，得到所述导频序列长度参数的第一数值、所述目标传输信噪比参数的第二数值、所述基站天线数量参数的第三数值、及所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值，通过所述参数能够得到Massive MIMO系统的能效最优值。并且通过本实施例可以得到，所述参数具有较高的快速收敛性。

图4为本发明实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置的结构示意图，包括：

系统能效数据获取模块401，用于获取预先建立的具有Massive MIMO系统上行传输参数的Massive MIMO系统能效数据，其中，所述上行传输参数至少包括：导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数。

上行传输参数确定模块402，用于通过预设第一算法，分别得到满足第一预设条件的所述导频序列长度参数的第一数值、满足第二预设条件的所述目标传输信噪比参数的第二数值、满足第三预设条件的所述基站天线数量参数的第三数值及满足第四预设条件的所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值。

最优能效确定模块403，用于根据所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值、所述第四数值及所述Massive MIMO系统能效数据，确定所述Massive MIMO系统能效数据的数值为最优能效值。

应用本发明实施例，由于Massive MIMO系统能效具有导频序列长度参数，目标传输信噪比参数，基站天线数量参数及接入所述基站的用户数量参数，较之现有技术获取了更接近于实际系统的能效数据，Massive MIMO系统能效包括实际系统中上行导频序列长度，一方面得到了更为精确的实际系统用户平均上行传输速率，从而获取了更合理的能效数据，另一方面，通过导频序列长度优化，均衡信道估计和导频开销，进一步提升系统整体能效。

需要说明的是，本发明实施例的装置是应用上述大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定方法的装置，则上述大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述系统能效数据获取模块401，包括：

上行传输速率第一确定子模块，用于根据所述上行传输参数，确定接入基站的每个用户平均上行传输速率；

上行传输速率第二确定子模块，用于根据所述每个用户平均上行传输速率，得到所述Massive MIMO系统的总上行传输速率；

系统总功耗获取子模块，用于获取所述Massive MIMO系统的系统总功耗；

系统能效数据建立子模块，用于根据所述总上行传输速率与所述系统总功耗的比值，建立所述Massive MIMO系统能效数据。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述上行传输速率第一确定子模块，包括：

系统基本参数获取单元，用于获取所述Massive MIMO系统的系统基本参数，其中，所述系统基本参数至少包括：整体带宽参数、相干资源块中传输符号数目参数；

上行传输速率确定单元，用于根据所述上行传输参数、所述系统基本参数及公式

确定接入基站的每个用户平均上行传输速率；

其中，所述R_k为所述接入基站的每个用户平均上行传输速率，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述B为整体带宽参数，所述M为基站天线数量参数，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述上行传输速率第二确定子模块，包括：

根据所述接入基站的每个用户平均上行传输速率及公式

得到所述Massive MIMO系统的总上行传输速率；

其中，所述R_tot为所述Massive MIMO系统的总上行传输速率，所述R_k为所述接入基站的每个用户平均上行传输速率，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述B为整体带宽参数，所述M为基站天线数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述系统总功耗获取子模块，包括：

系统功耗参数获取单元，用于获取所述Massive MIMO系统的系统功耗参数，其中，所述系统功耗参数至少包括：系统功放功耗系数参数、系统电路功耗用户相关系数参数、系统电路功耗用户天线联合相关系数参数、系统电路功耗速率相关系数参数；

系统总功耗确定单元，用于根据所述系统功耗参数及公式

得到所述Massive MIMO系统的系统总功耗；

其中，所述P_tot为所述Massive MIMO系统的系统总功耗，所述δ为系统功放功耗系数，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数，所述δKρ为用户端功率放大器的功耗，所述为系统电路功耗用户相关系数参数，所述M为基站天线数量参数，所述为系统电路功耗用户天线联合相关系数参数，所述为系统电路功耗速率相关系数参数，所述R_tot为系统总上行传输速率，所述为电路功耗。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述上行传输参数确定模块402，包括：

第一分配单元，用于分别分配所述上行传输参数中的除第一参数外的其他参数的数值为第一预设常量，对应得到第一参数计算公式，其中，所述第一参数为所述导频序列长度参数、所述目标传输信噪比参数、所述基站天线数量参数及所述接入所述基站的用户数量参数中的任一个；

第一参数确定单元，用于根据所述第一参数计算公式及第二预设算法，得到所述上行传输参数中的第一参数的数值；

第二分配单元，用于重新分别分配所述上行传输参数中的除第二参数及所述第一参数外的其他参数的数值为第二预设常量，并根据所述第一参数的数值，对应得到第二参数计算公式，其中，所述第二参数为所述导频序列长度参数、所述目标传输信噪比参数、所述基站天线数量参数及所述接入所述基站的用户数量参数中的除所述第一参数外的任一个；

第二参数确定单元，用于根据所述第二参数计算公式及第二预设算法，得到所述上行传输参数中的第二参数的数值；

第三分配单元，用于重新分配所述上行传输参数中的第四参数的数值为第三预设常量，根据所述第一参数的数值、所述第二参数的数值，对应得到第三参数计算公式，其中，所述第三参数为所述导频序列长度参数、所述目标传输信噪比参数、所述基站天线数量参数及所述接入所述基站的用户数量参数中的除所述第一参数、所述第二参数外的任一个；

第三参数确定单元，用于根据所述第三参数计算公式及第二预设算法，得到所述上行传输参数中的第三参数的数值；

第四分配单元，用于根据所述第一参数的数值、所述第二参数的数值及所述第三参数的数值，对应得到第四参数计算公式，其中，所述第一参数、所述第二参数、所述第三参数与所述第四参数为不同参数；

第四参数确定单元，用于根据所述第四参数计算公式及第二预设算法，得到所述上行传输参数中的第四参数的数值，直至分别得到满足第一预设条件的所述导频序列长度参数的第一数值、满足第二预设条件的所述目标传输信噪比参数的第二数值、满足第三预设条件的所述基站天线数量参数的第三数值、及满足所述第四预设条件的所述接入所述基站的用户数量参数的第四数值；

其中，所述第一预设条件为当前时刻的第一数值与上一时刻的第一数值之差的绝对值小于预设第一门限值，所述第二预设条件为当前时刻的第二数值与上一时刻的第二数值之差的绝对值小于预设第二门限值，所述第三预设条件为当前时刻的第三数值与上一时刻的第三数值之差的绝对值小于预设第三门限值，所述第四预设条件为当前时刻的第四数值与上一时刻的第四数值之差的绝对值小于预设第四门限值。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述第一参数确定单元、所述第二参数确定单元、所述第三参数确定单元及所述第四参数确定单元中的所述第二预设算法为黄金分割算法，其中，所述黄金分割算法，包括：

获取所述上行传输参数中的每个参数的参数范围，并根据所述参数范围，确定所述每个参数对应的原始上限值、原始下限值及参数计算公式；

比较所述原始上限值及所述原始下限值的差值、与预设迭代容忍误差，在所述差值大于所述预设迭代容忍误差时，得到公式：u₁＝u^low+0.382×(u^up-u^low)及u₂＝u^low+0.618×(u^up-u^low)；

分别代入所述u₁及所述u₂至所述参数计算公式内，对应得到第一计算结果及第二计算结果；

在所述第一计算结果大于或等于所述第二计算结果时，将所述u₂替换所述原始上限值；

在所述第一计算结果小于所述第二计算结果时，将所述u₁替换所述原始下限值；

根据公式：u^*＝(u^up+u^low)/2，得到所述上行传输参数中的每个参数的数值；

其中，所述u^low为所述上行传输参数中的每个参数的下限值，所述u^up为所述上行传输参数中的每个参数的上限值，所述u₁为通过黄金分割公式得到的新的下限值，所述u₂为通过黄金分割公式得到的新的上限值。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述系统能效数据建立子模块，包括：

根据公式：

建立所述Massive MIMO系统能效数据；

其中，所述EE为所述Massive MIMO系统能效数据，所述R_tot为所述系统的总上行传输速率，所述P_tot为所述系统的总功耗，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述K为接入所述基站的用户数量参数，所述B为整体带宽参数，所述M为基站天线数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数，所述δ为系统功放功耗系数，所述δKρ为用户端功率放大器的功耗，所述为系统电路功耗用户相关系数参数，所述为系统电路功耗用户天线联合相关系数参数，所述为系统电路功耗速率相关系数参数，所述为电路功耗。

本发明的又一实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统能效数据的确定装置中，所述最优能效确定模块403，包括：

代入所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值、所述第四数值至所述Massive MIMO系统能效数据中，确定所述Massive MIMO系统能效数据的数值为最优能效值。

下面结合具体的应用实例，对本发明实施例所提供的进行详细说明。本实施例结合图5进行具体说明。

图5为本发明实施例的大规模多入多出Massive MIMO系统上行传输系统示意图。

基站501收集用户502位置分布模型参数和信道衰落模型参数，计算用户502信道衰落倒数的期望，即

其中，所述为用户502信道衰落倒数的期望，所述d_max为小区半径，所述d_min距离基站501最小距离参数，所述β₀为单位距离标准衰落，所述α为信道衰落系数。

基站501测量接收天线噪声功率，并收集Massive MIMO系统电路功耗，芯片计算效率，以及系统编解码、回程传输效率，获取Massive MIMO系统总功耗：

其中，所述P_tot为Massive MIMO系统的系统总功耗，所述为基站501接收天线噪声功率，所述ζ为用户502的功放效率，所述ρ为目标传输信噪比参数，所述为用户502的信道衰落倒数，所述为用户502的信道衰落倒数的期望，所述为系统电路功耗用户相关系数参数且所述P_FIX为用于设备冷却、控制信令传输等的系统固有功耗，与天线、用户502数目配置和传输速率无关，所述P_SYN为基站带晶振功耗，所述P_UE为用户502的硬件设施包括的低噪声放大器、直接频率放大器、滤波器和模拟数字转化器等的功耗，所述B为整体带宽参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述L_BS为芯片计算效率，所述K为接入所述基站501的用户502数量参数，所述M为基站501的天线数量参数，所述为系统电路功耗用户天线联合相关系数参数且所述P_BS为基站501的每根天线的硬件设施包含的数字模拟转换器、混频器、滤波器等的能耗，所述为系统电路功耗速率相关系数参数且所述P_C为用户端单位数据编码功耗，P_D为基站端单位数据解码功耗，P_BT为基站501带单位数据回程传输功耗，所述R_tot为系统总上行传输速率，所述为电路功耗，所述δ为系统功放功耗系数，所述δKρ为用户502功率放大器的功耗。

计算系统总可得传输速率R_tot：

其中，所述R_tot为Massive MIMO系统的总上行传输速率，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述K为接入基站501的用户数量参数，所述B为整体带宽参数，所述M为基站501天线数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数。

确定Massive MIMO系统能效参数据：

其中，所述EE为Massive MIMO系统能效数据，所述R_tot为系统的总上行传输速率，所述P_tot为系统的整体功耗，所述τ为导频序列长度参数，所述T为相干资源块中传输符号数目参数，所述为上行导频传输所占相干资源块中传输符号数目的比例，所述K为接入基站501的用户数量参数，所述B为整体带宽参数，所述M为基站501天线数量参数，所述ρ为目标传输信噪比参数，所述δ为系统功放功耗系数，所述δKρ为用户502功率放大器的功耗，所述为系统电路功耗用户相关系数参数，所述为系统电路功耗用户天线联合相关系数参数，所述为系统电路功耗速率相关系数参数，所述为电路功耗。

求解Massive MIMO系统的能效最优值，即求解Massive MIMO系统能效参数据最大化问题：

基站501定义变量转换x＝K,z＝Kρ,则Massive MIMO系统能效参数据最大化问题化为：

基站501使用所述第一算法求解上述最大化问题，得到最终解x^*,y^*,z^*,θ^*，本发明实施例中，第一算法为交替迭代与黄金分割算法，具体求解步骤包含：

第一步，初始化迭代次数t＝0以及优化变量x[0]、y[0]、z[0]、θ[0]；

第二步，预设y＝y[t]、z＝z[t]、θ＝θ[t]，定义函数f₁(x)＝f₀(x,y,z,θ)；将u^low＝0、u^up＝T/θ与F(u)＝f₁(x)代入第二算法，得到u^*，更新x^*＝u^*；

第三步，预设x＝x^*、z＝z[t]、θ＝θ[t]，定义函数f₂(y)＝f₀(x,y,z,θ)；将u^low＝1、u^up＝1000与F(u)＝f₂(y)代入第二算法，得到u^*，更新y^*＝u^*；

第四步，预设x＝x^*、y＝y^*、θ＝θ[t]，定义函数f₃(z)＝f₀(x,y,z,θ)；将u^low＝0、u^up＝1000与F(u)＝f₃(z)代入第二算法，得到u^*，更新z^*＝u^*；

第五步，预设x＝x^*、y＝y^*、z＝z^*，定义函数f₄(θ)＝f₀(x,y,z,θ)；将u^low＝1、u^up＝T/x与F(u)＝f₄(θ)代入第二算法，得到u^*，更新θ^*＝u^*；

第六步，更新t＝t+1、x[t]＝x^*、y[t]＝y^*、z[t]＝z^*、θ[t]＝θ^*；若参数x,y,z,θ收敛，即|x[t]-x[t-1]|、|y[t]-y[t-1]|、|z[t]-z[t-1]|、|θ[t]-θ[t-1]|均小于给定误差门限，则停止迭代，输出最终解x^*,y^*,z^*,θ^*；否则跳回第二步。

根据K^*＝x^*,M^*＝x^*y^*,τ^*＝θ^*x^*，并将参数M、K、τ取为M^*、K^*、τ^*的临近整数。

基站501依据得到的能效参数配置M、K、τ、ρ，随机选择M根收发天线与K个接收用户502。

基站501根据导频序列长度τ给K个用户502分配相应的导频序列，并将目标传输信噪比ρ、接收天线噪声功率以及每个用户502的平均信道衰落β_k发送给每个用户502。

用户502根据所述目标传输信噪比ρ、所述接收天线噪声功率与所述平均信道衰落β_k，计算所需发送功率

用户502使用发送功率p_k进行上行数据传输，基站501使用信道估计矩阵，计算破零接收矩阵，从而进行信号译码，译码过程属于现有技术，这里不再赘述。

优选的，本发明实施例中，所述第二算法为黄金分割算法，黄金分割算法包括：

首先，获取所述上行传输参数中的每个参数的参数范围，并根据所述参数范围，确定所述每个参数对应的原始上限值u^up、原始下限值u^low、及参数计算公式(交替迭代与黄金分割算法中的F(u))；

其次，比较所述原始上限值及所述原始下限值之差|u^up-u^low|、与预设迭代容忍误差ε，在|u^up-u^low|≥ε时，得到公式：u₁＝u^low+0.382×(u^up-u^low)及u₂＝u^low+0.618×(u^up-u^low)；

再次，分别代入所述u₁及所述u₂至所述参数计算公式内，对应得到第一计算结果F(u₁)及第二计算结果F(u₂)；

然后，在F(u₁)≥F(u₂)时，更新上限值u^up＝u₂；在F(u₁)<F(u₂)时，更新下限值u^low＝u₁；

最后，根据公式u^*＝(u^up+u^low)/2，得到所述上行传输参数中的每个参数的数值。

应用本发明实施例，得到的Massive MIMO系统上行传输参数能够使Massive MIMO系统的能效最优，用户向基站传输数据的能量效率最大。并且通过本实施例可以得到，所述参数具有较高的快速收敛性。

如表1所示为本发明实施例所设置的仿真参数。

表1

同时定义系统电路功耗系数向量[P_FIX+P_SYN,P_BS,P_UE]，默认值为仿真中通过调整伸缩系数设置不同的电路功耗系数

图6为本发明实施例的交替迭代与黄金分割算法的仿真示意图。图中横坐标表示迭代的次数，纵坐标表示得到的系统能效，d_max表示小区半径，系统电路功耗系数伸缩因子设为四条曲线分别对应着不同小区大小。图中可以清晰的得到所提算法一般在迭代5次内就已经很好收敛，因此计算复杂度很低，具有很好的实际应用价值。

图7为本发明实施例的交替迭代与黄金分割算法和穷搜算法的性能对比示意图。图中横坐标表示小区半径，纵坐标表示得到的系统能效，表示系统电路功耗系数伸缩因子。图中不同曲线对应着不同的电路功耗系数设置。图中可以看出所提算法得到的系统能效基本与穷搜算法吻合，表明所提算法可以找到全局最优的系统参数配置。

图8为本发明实施例的能效数据确定方法与现有技术能效参数优化方法的系统能效对比示意图。图中横坐标表示系统电路功耗系数伸缩因子，取值越大表示系统采用的电路元器件功耗越大，纵坐标表示得到的系统能效。图中可看出，相比于现有技术，本发明实施例所提出的大规模多入多出系统能效数据的确定方法及装置可以获得更好的系统参数配置，有效改善系统能效。例如，当系统电路功耗较低时本发明实施例所采用的交替迭代与黄金分割算法的性能较之现有技术分别提升24％和93％(当小区半径为d_max＝200m时)、48％和235％(当小区半径为d_max＝400m时)。其中，现有技术1获取的系统能效不具有实际系统中基站端信道估计误差；现有技术2获取的系统能效不具有上行传输导频序列长度参数和信道估计误差，且采用穷搜算法确定使系统能效最优的参数。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。