一种混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法与流程

本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法。

背景技术：

分布式天线系统(distributedantennasystems,das)由于远端接入单元(remoteaccessunits,rau)被分散放置，减少了用户与天线之间的距离，可以节省发送功率，提高系统性能，在学术界得到了广泛的关注与研究。但随着rau与发送天线数目的增加，巨大的能量消耗与有限的电力供应是急需解决的问题之一。

能量采集(energy-harvesting,eh)作为一门新兴的技术，如果能应用到分布式天线系统中，则可以充分地利用自然界的可再生能源，有效地缓解电网供电与有限能量供应的问题。但是由于能量采集的随机性和间歇性，很难保证通信系统的稳定以及提供持续的qos需求。为了更好地利用采集的能量，本发明研究了一种混合能量供应的分布式天线系统。rau优先使用采集的能量，将电网供电作为一种储备的能量，即当系统采集的能量不能满足用户的需求时，使用电网能量供电。

分布式天线系统中的功率分配问题已有广泛的研究，文献1(zhangx,suny,chenx,etal.distributedpowerallocationforcoordinatedmultipointtransmissionsindistributedantennasystems[j].ieeetransactionsonwirelesscommunications,2013,12(5):2281-2291.)研究了最大化用户和速率的功率分配问题。文献2(yanj,lij,zhaol.jointuserschedulingandpowerallocationwithqualityofserviceguaranteesindownlinkdistributedantennassystem[j].ietcommunications,2014,8(3):299-307.)给出了在满足用户qos需求下最小化系统总功耗的功率分配方案。在eh通信系统中，文献3(ozelo,ulukuss.achievingawgncapacityunderstochasticenergyharvesting[j].ieeetransactionsoninformationtheory,2012,58(10):6471-6483.)研究了点对点通信的功率分配问题，通过定向注水方法得到最优功率分配方案。在能量采集型异构网络中也有功率分配的相关研究(dhillonhs,liy,nuggehallip,etal.fundamentalsofheterogeneouscellularnetworkswithenergyharvesting[j].ieeetransactionsonwirelesscommunications,2014,13(5):2782-2797.)。然而，在混合能量供应的分布式天线系统中，rau如何更有效的利用采集的能量与电网能量给用户进行功率分配的研究比较少。

技术实现要素：

发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在缺陷的混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法。

技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：

本发明所述的混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法，包括以下步骤：

s1：获取所有天线单元到用户k的信道衰落系数hk＝[h1,k,h2,k,…,hm,k]，其中hm,k表示天线单元m到用户k的信道衰落系数，m表示天线单元总数；

s2：获得天线单元采集的能量，建立功率分配的数学优化模型，采用拉格朗日对偶方法将数学优化模型转化为等价的对偶问题，并用次梯度方法在各天线单元中协调分配用户的功率。

进一步，所述步骤s2包括以下步骤：

s2.1：天线单元进行能量采集，获得可再生能量；

s2.2：建立混合能量供电分布式天线系统的功率分配优化问题的数学模型，如式(1)和(2)所示：

其中，k表示用户个数，m表示天线单元总数，表示天线单元m分配用户k的电网功率，表示天线单元m分配用户k采集能量的功率，表示第k个用户的速率，表示系统的加性高斯白噪声，是天线单元m最大的发送功率，rmin表示满足用户qos保障的速率，hm,k表示天线单元m与用户k之间的信道响应；

s2.3：通过拉格朗日对偶方法，将步骤s2.2提出的数学模型转化为对偶问题，如式(3)所示：

式(3)中，其中l(p,λ,μ,ω)是步骤s2.2的数学模型的拉格朗日函数，λ,μ,ω为对应拉格朗日乘子，p为功率分配向量；

s2.4：采用次梯度法迭代求解对偶问题的最优电网功率分配，获得与天线单元相关的拉格朗日乘子λm以及与用户相关的拉格朗日乘子μk；

s2.5：根据给定的收敛精度ε，判定方法是否收敛，如果收敛且是最优解，则停止计算并返回最优功率分配；如果不是最优解或不收敛，则更新拉格朗日乘子λm与μk，返回步骤s2.4。

有益效果：本发明公开了一种混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法，不仅适用于传统的分布式天线系统以发送功率最小化为目标功率分配，同样适用于混合供电分布式天线系统。混合能量供电模式，可以灵活的将电网功率消耗控制在一定的范围内，将电网供电作为一种储备的能量，系统优先使用采集的能量承载数据业务，当采集的能量匮乏时，用电网供电保证数据传输。使用本发明提出的功率分配方法，可以显著的降低分布式天线系统的电网功率消耗。

附图说明

图1为本发明具体实施方式的混合能量供电分布式天线系统的示意图；

图2为本发明具体实施方式的混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法的流程图；

图3为混合能量供电系统能量采集匮乏时，rau的功率分配图；

图4为混合能量供电系统能量采集充足时，rau的功率分配图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。

考虑混合能量供应单小区下行多用户分布式天线系统，假设小区内有k个用户和m个rau，小区内的rau通过光纤连接到中央处理单元cu(centerunit)，这里假设rau和用户均为单天线。rau采用混合供电方式，一方面rau自身自主采集能量，另一方面，当采集能量不足以满足用户的qos保障时，采用电网能量供电。第m个rau到用户k的发射功率为pm,k，它包括两部分：一部分是采集的能量一部分是来自电网能量那么天线单元m的发送到用户k的功率pm,k为

假设发送端与接收端都已知信道状态信息csi，信道状态hk＝[h1,k,h2,k,…,hm,k]^h包含小尺度衰落和大尺度衰落，其中hm,k＝gm,kβm,k。gm,k表示第m个rau到用户k的小尺度衰落，是零均值单位方差的独立同分布的复高斯随机变量。βm,k是对应的大尺度衰落。假设所有rau以协作的方式发送数据流到用户k，那么用户k传输速率rk可以表示为：

其中表示天线单元m分配用户k的电网功率，表示天线单元m分配用户k采集能量的功率，表示系统的加性高斯白噪声。假设第m个rau的最大发射功率为那么对于每个rau，相应的功率受限约束可以表示为：

图1是混合能量供电分布式天线系统实例示意图，图中包含2个rau和2个用户。rau既能够自主地采集可再生能源，同时也接受电网供电。系统优先使用采集的能量承载数据业务，当采集的能量匮乏时，用电网供电保证数据传输。

本具体实施方式公开了一种混合能量供电分布式天线系统的功率分配方法，如图2所示，包括以下步骤：

s1：获取所有天线单元到用户k的信道衰落系数hk＝[h1,k,h2,k,…,hm,k]，其中hm,k表示天线单元m到用户k的信道衰落系数，m表示天线单元总数；

s2：获得天线单元采集的能量，建立功率分配的数学优化模型，采用拉格朗日对偶方法将数学优化模型转化为等价的对偶问题，并用次梯度方法在各天线单元中协调分配用户的功率。

步骤s2包括以下步骤：

s2.1：天线单元进行能量采集，获得可再生能量；

s2.2：建立混合能量供电分布式天线系统的功率分配优化问题的数学模型，如式(4)和(5)所示：

其中，k表示用户个数，m表示天线单元总数，表示天线单元m分配用户k的电网功率，表示天线单元m分配用户k采集能量的功率，表示第k个用户的速率，表示系统的加性高斯白噪声，是天线单元m最大的发送功率，rmin表示满足用户qos保障的速率，hm,k表示天线单元m与用户k之间的信道响应；

s2.3：通过拉格朗日对偶方法，将步骤s2.2提出的数学模型转化为对偶问题，如式(6)所示：

式(6)中，其中l(p,λ,μ,ω)是步骤s2.2的数学模型的拉格朗日函数，λ,μ,ω为对应拉格朗日乘子，p为功率分配向量；

s2.4：采用次梯度法迭代求解对偶问题的最优电网功率分配，获得与天线单元相关的拉格朗日乘子λm以及与用户相关的拉格朗日乘子μk；

s2.5：根据给定的收敛精度ε，判定方法是否收敛，如果收敛且是最优解，则停止计算并返回最优功率分配；如果不是最优解或不收敛，则更新拉格朗日乘子λm与μk，返回步骤s2.4。

图3和图4给出了当能量采集不足和充足时，混合能量供电分布式天线系统在两种供电方式下的功率分配情况。从图3可以看出当系统能量采集匮乏时，混合能量供应系统的功率分配和单一供电系统的功率分配几乎一样，采集的能量几乎不影响系统的功率分配。但当rau采集的能量充足时，如图4所示，不仅可以减少自身rau电网供电的能量，而且还可以显著地减少其他rau的电网供电。