MIMO-NOMA系统联合预编码设计与功率分配方法

本发明涉及无线通信，特别是涉及一种mimo-noma系统联合预编码设计与功率分配方法。

背景技术：

1、随着移动终端设备与云计算和大数据应用的交互需求越来越多，用户需要在移动设备上访问云存储、云应用和大数据分析等服务，这些应用需要快速、稳定的数据传输。人们在移动设备上使用各种数据密集型应用，如视频流媒体、音频传输、社交媒体、实时通信、在线游戏等，这就需要更高的数据传输速率和更大的信道容量。这对现有移动通信频谱效率和能量效率提出了更高的要求。为了满足用户的需求并应对不断增长的数据流量需求，移动通信行业致力于不断推动技术创新和优化，以进一步提高系统频谱利用率和数据传输效率。

2、与传统的正交多址接入(orthogonal multipleaccess，oma)技术不同，非正交多址接入(non-orthogonal multipleaccess，noma)技术允许多个用户的数据流在相同的时频资源上同时进行传输，有效地提高了频谱利用率。与此同时，多输入多输出(multiple-input multiple-output，mimo)利用大规模天线阵列形成高增益波束将信号能量集中在特定的方向，可以有效地抑制多径传播中的干扰和噪声，提高信号在接收端的增益和信号传输的可靠性，从而提高系统频谱效率。

3、考虑到这两种技术的特点，mimo需要大量的射频(radio frequency，rf)链，导致较高系统功耗，使得全数字结构不适合实际应用。波束空间mimo通过在系统中引入透镜天线阵列，实现了波束选择，从而在一定程度上降低了系统射频链的开支。另外，在波束空间mimo中，支持的用户数不能超过rf链路的数量，这限制了系统容纳用户的能力。相比之下，noma技术可以在相同的频谱资源上服务多个用户，从而大大增加系统的用户接入数。因此，noma与波束空间mimo的集成(波束空间mimo-noma)被认为是一种可行的解决方案，可以在显著增加用户接入数量的基础上提高系统频谱效率。然而由于波束空间mimo-noma系统的特点，其同时存在波束间干扰和波束内干扰，导致关于mimo-noma的优化问题成为非确定性多项式(non-deterministic polynomial，np-hard)问题。另外，如迫零预编码、最小均方误差预编码等主流的经典预编码方案中存在矩阵求逆操作，随着系统中接入用户数的急剧增加，进行优化时计算复杂度与射频链路数量上成立方关系，这样的计算复杂度是系统能耗无法承受的。

4、通过对现有文献梳理发现，b.wang等人在《ieee j.sel.areas commun.，vol.35，no.10，pp.2370–2382，oct.2017(ieee通信选域期刊，2017年十月，第35卷，第10期，第2370-2382页)》上发表了题为“spectrum and energy-efficient beamspace mimo-noma formillimeter-wave communications using lensantennaarray(基于透镜天线阵列的毫米波频谱和能效波束空间mimo-noma)”一文，该文采用基于迫零预编码方案来减轻波束间干扰，并提出了一种基于最小均方误差的动态功率分配方法，以最大化波束空间mimo-noma系统中可实现的总和速率。该文仅考虑每个波束中信道最强的用户信道矢量进行迫零预编码设计。y.zhang等人在《sensors，vol.22，no.17，p.6466，aug.2022(sensors期刊，2022年八月，第22卷，第17期，第6466页)》上发表了题为“spectral efficiency optimizationofuplink millimeterwave mimo-noma systems(上行毫米波mimo-noma系统的频谱效率优化)”的文章，该文从提高频谱效率的角度提出了联合优化框架，并采用二次变换(quadratic transform，qt)方法将非凸功率分配问题转化为凸优化问题并设计了一种迭代方法来获得最佳功率分配和数字波束赋形。遗憾的是该文没有考虑降低预编码的计算复杂度问题。姜雪纯等人在2019年申请的一项题为“一种预编码与功率分配联合优化方法”(公开号：cn109617583a)的专利，该方法将非凸优化问题转化成凸优化问题并用迭代方式进行求解，获取选择因子向量与功率分配因子向量，并用选择因子与码本构造一个新的码字作为预编码矩阵，联合求解得到每个用户的最优功率分配因子，但是该方法中每个簇中只有两个用户。同样的刘洋等人在2022年申请了一项题为“毫米波大规模mimo-noma系统的性能提高方法”(公开号：cn115133969a)的专利，该专利考虑分段使用预编码器来消除干扰提高天线阵列增益，并采用权重因子动态调整的鲸鱼优化算法这一智能算法进行功率分配来提高系统能量效率，同样的，该方法也未在降低算法复杂度上进行进一步研究。

5、随着未来无线通信天线数的增多，一些主流的非线性功率分配和波束赋形算法的复杂度将急剧提升，较低复杂度的线性预编码算法如迫零预编码算法存在低信噪比场景下性能较差的问题，相对而言最小均方误差预编码可以更好地抑制信道中的噪声，提高系统的性能表现，但可能会引入更高的计算复杂度。

技术实现思路

1、为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种mimo-noma系统联合预编码设计与功率分配方法。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种mimo-noma系统联合预编码设计与功率分配方法，包括：

4、获取系统中用户下行信道状态信息，得到波束空间信道矩阵；

5、根据波束空间信道矩阵，结合每个用户在不同信道中的差异对用户进行分簇处理，并根据用户信道增益大小对用户进行排序；

6、基于波束空间mimo-noma系统，以最大化系统的和速率为目标，考虑系统总功率限制，建立系统优化问题；

7、将所述系统优化问题转化为两个交替优化的子问题；两个交替优化的子问题分别为固定功率分配优化预编码问题和固定预编码优化功率分配问题；

8、求解所述固定功率分配优化预编码问题和所述固定预编码优化功率分配问题得到最优解；所述最优解包括最优预编码矩阵和最优功率分配方案。

9、可选地，所述波束空间信道矩阵为经过透镜天线阵列的波束空间信道矩阵；

10、所述波束空间信道矩阵为：其中，h为波束空间信道矩阵，u为离散傅里叶变换矩阵，为瑞利衰落信道。

11、可选地，根据波束空间信道矩阵，结合每个用户在不同信道中的差异对用户进行分簇处理，具体包括：

12、选择用户对应的信道增益最强的天线进行信号传输，对应于同一天线的用户为一簇。

13、可选地，基于波束空间mimo-noma系统，以最大化系统的和速率为目标，考虑系统总功率限制，建立系统优化问题，具体包括：

14、确定第m个波束中第n个用户处的信号与干扰加噪声比为：

15、

16、对应确定第m个波束第n个用户的可达速率为：

17、rm,n＝log2(1+γm,n)；

18、基于所述可达速率确定波束空间mimo-noma系统的和速率为：

19、

20、建立系统优化问题为：

21、

22、

23、

24、式中，γm,n表示第m个波束中第n个用户处的信号与干扰加噪声比；wm表示第m个波束的预编码向量；pm,k表示第m个波束中第k个用户所分配的功率；nrf表示波束个数；|sl|表示第l个波束的用户数；wl表示第l个波束的预编码向量；pl,k表示第l个波束中第k个用户所分配的功率；σ2表示信道噪声功率大小；pm,n表示第m个波束中第n个用户所分配的功率；hm,n表示在第m个波束中，基站和第n个用户之间选择波束后的波束空间信道向量；(·)h表示共轭转置运算；rm，n表示第m个波束第n个用户的可达速率；rsum表示波束空间mimo-noma系统的和速率；|sm|表示第m个波束的用户数；s.t.c1表示条件c1；s.t.c2表示条件c2；表示任意；pmax表示基站最大功率。

25、可选地，所述固定功率分配优化预编码问题表示为：

26、

27、s.t.c2；

28、其中，{wm}表示预编码向量集合。

29、可选地，所述固定预编码优化功率分配问题表示为：

30、

31、

32、

33、其中，{pm,n}表示分配的功率。

34、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

35、本发明提供的mimo-noma系统联合预编码设计与功率分配方法，在基于波束空间信道矩阵对用户进行波束选择和分簇处理后，根据用户信道增益大小对用户进行排序，从而保证在接收端正确执行串行干扰消除；然后，以最大化系统的和速率为目标，考虑系统总功率限制，建立系统优化问题，将原优化问题转化成预编码设计和功率分配两个子问题进行分块求解，能够有效地提升系统的频谱效率，为实现高效的多用户接入提供了一种可行的解决方案。