单天线下行NOMA系统的功率分配方法与流程

本发明涉及无线移动通信技术领域，尤其涉及蜂窝网无线通信系统下行数据传输，尤其涉及一种基于实际系统有限字符集约束下的单天线下行非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)系统的功率分配方法。

背景技术：

最近几年，非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)因其相较于传统的正交多址接入技术能够提供更高的频谱效率以及同时支持更多的连接数，在学术界和工业界获得了广泛的关注。在下行NOMA系统中，发送给不同用户的数据符号可以通过叠加编码共享信道资源，在接收端则使用串行干扰消除技术(Successive Interference Cancelation,SIC)以获得容量增益。通过调整给不同用户的功率，基站可以灵活地在公平性和系统总速率之间进行折中。因此，一个高效的功率分配方法对于下行NOMA系统非常关键。

目前关于下行NOMA系统的功率分配已经有很多方法和结论，例如满足比例公平(Proportional Fairness，PF)的功率分配法、用于多个小区的分布式功率分配技术以及用于多天线NOMA系统的功率分配和波束赋形技术，这些技术的出现大大推动了NOMA技术在新一代无线通信系统中的运用。尽管如此，这些技术的性能却建立在一个共同的前提条件下，即各用户的输入符号满足高斯分布。信息论告诉我们，高斯输入在理论上是最优的，但是在实际通信系统中，发送的符号通常取自离散的有限字符集，即星座点集合。因此，基于高斯输入假定的功率分配法，在实际的有限字符输入系统中必然带来性能损失。

技术实现要素：

有鉴于此，有必要提出一种能够降低系统性能损失的单天线下行NOMA系统的功率分配方法。

一种单天线下行NOMA系统的功率分配方法，包括以下步骤：

S1，使用互信息公式计算得到各用户可达速率的表达式；

S2，使用Jensen不等式和积分操作将所述可达速率的表达式中的求期望操作消掉以对所述可达速率的表达式进行化简，得到近似可达速率表达式；

S3，利用所述近似可达速率表达式，得到系统优化目标函数，并最大化该加权和速率，从而得到功率分配结果。

进一步地，所述可达速率为各用户功率分配变量的函数。

进一步地，所述优化目标函数为加权和速率的表达式。

进一步地，步骤S1中的所述可达速率的表达式根据编码调制时使用的离散星座点集合、当前时刻的信道信息、基站的功率以及各用户功率比重，通过互信息公式计算得出。

进一步地，步骤S3包括：将所述近似可达速率表达式乘上系统分配给各用户的可达速率权重之后求和得到所述系统优化目标函数，再以系统各用户功率分配变量为优化变量最大化所述系统优化目标函数，求解所述功率分配结果。

进一步地，所述单天线下行NOMA系统包括第一用户和第二用户，所述第一用户的信道优于所述第二用户；所述第一用户可优先解出所述第二用户的数据符号，然后再解自己的数据符号；第二用户只能解自己的数据符号。

本发明通过互信息公式计算得到离散字符集约束下精确的可达速率表达式；再使用Jensen不等式和积分操作对所述可达速率表达式中的求期望操作进行化简，将得到的近似可达速率表达式代替原始精确的可达速率表达式参与对系统加权和速率的优化，从而以较低的复杂度得到能使系统加权和速率最大化的功率分配结果。本发明实施例提出的方法相对传统高斯输入假设的功率分配法在中高信噪比情况下能够获得一定的性能增益，并且该性能增益随着信噪比的增加而增大。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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方式，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为本发明实施例的单天线下行NOMA系统功率分配方法的流程图；

图2a-2d是分别使用传统高斯输入假设的功率分配法、基于离散字符集输入的功率分配法及使用图1所述方法可达的加权和速率随功率分配变量变化的比较图；

图3a-3d为使用传统高斯输入假设功率分配法、基于离散字符集输入的功率分配法及使用图1所述方法的最大加权和速率随信噪比变化的比较图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明实施方式中使用的术语是仅仅出于描述特定实施方式的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施方式和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。

请参考图1，图1所示为本发明实施方式的单天线下行NOMA系统功率分配方法的流程图，所述方法包括步骤：

S101、使用互信息公式计算得到各用户可达速率的表达式。

具体的，基站根据各用户的离散星座点集合、当前时刻的信道信息、基站的功率以及各用户功率比重，通过互信息公式计算得到各用户可达速率的表达式。

在本实施方式中，单天线下行NOMA系统以两个用户进行功率分配为例进行说明，分别用h₁和h₂来表示当前时刻第一用户和第二用户的信道，假定|h₁|≥|h₂|。第一用户和第二用户发送的数据符号分别用x₁和x₂表示，且x_i，(i＝1,2)以等概率随机地取自离散字符集X_m，(i＝1,2)。对于每个离散字符集中的字符，有能量约束

假定基站的总功率为P，给第一用户分配的功率比重为α,(0≤α≤1)，需要注意的是，α也可表述为功率分配变量。

根据NOMA原理，在发送端两个用户的数据符号直接叠加在一起，通过信道之后，第m个用户(m＝1,2)的接收信号y_m可以写成

其中ω_m～CN(0,σ_m²)为接收端的噪声。

在接收端，由于第一用户的信道条件要优于第二用户，因此第一用户可以先解出第二用户的数据符号，将其从收到的信号中减掉，然后再解自己的数据符号，而第二用户只能直接解自己的数据符号。根据信息论的结论，两个用户的可达码率R₁及R₂分别为

R₁＝I(x₁；y₁|x₂),

R₂＝I(x₂；y₂),

其中I(x₁；y₁|x₂)与I(x₂；y₂)表示对相应的两个变量求互信息。

由于实际系统输入信号取自离散字符集，本实施方式基于等概率离散字符集输入使用互信息公式直接计算可达速率，用I_D(x₁；y₁|x₂)表示第一用户的可达速率，用I_D(x₂；y₂)表示第二用户的可达速率，可得

由此可以得到离散字符集输入下的最优功率分配(Optimal Power Allocation,OPA)优化问题

其中W_D(α)＝μI_D(x₁；y₁|x₂)+(1-μ)I_D(x₂；y₂)为基于离散字符集输入所采用的优化问题的优化目标函数，即离散字符集输入下的加权和速率表达式。μ为第一用户的速率权重。

S102、对各用户可达速率的表达式使用Jensen不等式和积分操作进行化简，消掉其中的求期望运算，得到“闭式”的近似可达速率表达式。

由于优化目标函数W_D(α)涉及到复杂的求期望操作，这使得OPA方法无法在实际系统中使用。因此，对I_D(x₁；y₁|x₂)和I_D(x₂；y₂)的表达式使用Jensen不等式和积分运算进行化简，消去求期望操作，得到如下容易计算的近似可达速率表达式

S103、通过简化后的近似可达速率表达式，得到近似的系统加权和速率的表达式，最大化该加权和速率，得到功率分配结果。

具体的，使用I_App(x₁；y₁|x₂)和I_App(x₂；y₂)作为I_D(x₁；y₁|x₂)和I_D(x₂；y₂)的近似，可以得到复杂度较低的次优功率分配方法(Near-Optimal Power Allocation,NOPA)优化问题

其中W_App(α)＝μI_App(x₁；y₁|x₂)+(1-μ)I_App(x₂；y₂)为使用Jensen不等式和积分操作进行化简近似后所采用的优化问题的优化目标函数，即加权和速率表达式。由于该目标函数的表达式只涉及简单的运算操作，求解的复杂度与GPA(见下文所述)方案为同一量级。

上述次优功率分配方法NOPA使用Jensen不等式和积分操作对最优功率分配方法下的加权和速率表达式W_D(α)中I_D(x₁；y₁|x₂)和I_D(x₂；y₂)化简近似成I_App(x₁；y₁|x₂)和I_App(x₂；y₂)，从而得到次优功率分配方法下的加权和速率表达式W_App(α)，W_App(α)作为W_D(α)的简化表达式，由于消除了求期望运算，其求解的复杂度明显低于最优功率分配方法。

在传统的基于高斯输入假设的功率分配法计算得出加权和速率表达式的过程中，将两个用户输入的符号均假定为满足高斯分布，则可通过高斯输入假设直接得到非常简洁的可达速率表达式

其中I_G(x₁；y₁|x₂)为第一用户的可达速率，I_G(x₂；y₂)为第二用户的可达速率。由此可以得到传统的基于高斯输入的功率分配方案(Gaussian-Assumption Power Allocation,GPA)优化问题

其中，W_G(α)＝μI_G(x₁；y₁|x₂)+(1-μ)I_G(x₂；y₂)为使用高斯输入假设所采用的优化目标函数，即高斯输入假设下的加权和速率表达式。μ为第一用户的速率权重。

请参考图2a-2d，图2a-2d为分别使用高斯输入假设功率分配法GPA、基于离散字符集输入的功率分配法OPA及图1所述方法NOPA可达的加权和速率(Weighted-Sum Rate,WSR)随功率分配变量变化的曲线。

如图2a-2d所示，在所取的四种不同信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)下，W_App(α)和W_D(α)几乎都在同样的功率分配变量α处取得WSR最大值，即α_NOPA≈α_OPA，而令W_G(α)取最大的α通常偏离α_OPA较远。由此可知，本发明实施方式所提供的NOPA方法几乎能和极高复杂度的OPA方法得出相同的功率分配解，而传统的GPA方法得到的功率分配解与OPA方法间有一定偏差。

请参考图3a-3d，图3a-3d为在第一用户不同的速率权重下，传统高斯输入假设功率分配法GPA、基于离散字符集输入的功率分配法OPA及本发明实施方式中提出的极低复杂度离散字符约束功率分配法NOPA的最大加权和速率(maximal WSR)随用户信噪比SNR变化的曲线。

如图3a-3d所示，在第一用户的速率权重μ相同的前提下，OPA方法和NOPA方法的最佳加权和速率与信噪比成正比，即最大加权和速率值随信噪比的增加而增加，而且OPA方法和NOPA方法的最大加权和速率值明显高于GPA方法下的最大加权和速率值。由此可知，OPA方法和NOPA方法相对于传统的GPA方法中高信噪比情况下能够获得一定的性能增益，并且该性能增益随着信噪比的增加而增大。

本发明实施方式从互信息的定义出发，根据广播信道容量区域的结论直接计算，得到离散字符集约束下各用户精确的可达速率表达式；再使用Jensen不等式和积分操作对这些可达速率表达式中的求期望操作进行化简，将得到的简化式子代替原始精确的可达速率参与对系统加权和速率的优化，从而以很低的复杂度得到能使系统加权和速率最大化的功率分配结果。由于该简化后的式子计算复杂度和高斯假定下的公式一样具有闭式解的形式，因此本发明实施方式提供的方法和传统高斯输入假设功率分配法的复杂度在一个量级，但本实施方式的方法相对传统高斯输入假设功率分配法在中高信噪比情况下能够获得一定的性能增益，并且该性能增益随着信噪比的增加而增大。

以上实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施方式对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明。