一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法
【专利摘要】本发明公开了一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法：首先，将优化系统吞吐量和优化系统功耗建模为有约束的多目标优化问题；然后，利用切比雪夫方法对多目标进行标量化；接着，利用基于分解的多目标进化算法求解无约束的多目标优化问题；最后，根据系统吞吐量约束以及功率约束，得到一段帕累托最优边界，边界上的功率配置均可认为是系统最优功率配置，可以根据具体场景对系统吞吐量和发射功率的要求，选择边界上合适的点。本发明解决了在干扰严重的情况下(多变量耦合)功率分配求解困难的问题，在提高系统吞吐量的同时有效地降低了系统功率消耗。
【专利说明】
-种大规模天线系统低复杂度功率分配方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种大规模天线系统基于多目标优化的低复杂度功率分配方法，属于 移动通信系统中的资源分配技术。
【背景技术】
[0002] 大规模天线技术W其高谱效、高能效的特点而成为未来移动通信中的关键技术。 但是随着天线数量的增加，整体的天线固定功率消耗也会急剧增加，功率模型需要重建，同 时，常规的波束赋型操作如迫零、最小均方误差等技术的计算复杂度会急剧上升，但幸运的 是，大规模天线系统的特点使得最为简单的最大混合比波束赋型即可实现优良的性能，然 而，最大混合比波束赋型却无法抑制用户间的干扰，进而造成能效表达式中的多变量禪合 问题。
[0003] 尽管大规模天线系统具有着一系列优点，但是在未来5G移动通信系统中，会存在 对多种指标的需求，如更高的吞吐量、更低的功率消耗、更合理的公平性W及更高的能效 等。
【发明内容】
[0004] 发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种大规模天线系统基 于多目标优化的低复杂度功率分配方法，在保证系统吞吐量和系统功耗的前提下，实现对 基站端合理的功率配置。
[0005] 技术方案:为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0006] -种大规模天线系统低复杂度功率分配方法，采用基于分解的多目标进化算法求 解最优的功率配置;具体包括如下步骤：
[0007] (1)将大规模天线系统中的多目标优化问题表述为：
[000引
[0009]
[0010]
[ocm]其中：i = l，2,…，K，K为用户数量，P康示用户i的发射功率，r康示用户i的传输速 率;M为基站天线数，Pc表示每根天线的环路固定功率消耗;化表示系统最低吞吐量，Pm表示 系统最大功率消耗，Cl和C2分别表示吞吐量约束和功率消耗约束；
[0012] 采用切比雪夫方法对上述优化问题进行转化：
[0013]
[0014]
[0015] C2：P(p) <Pm
[0016] 切比雪夫式为：
[0017] g(p|Aj，zi,z2)=max{Aj,i|-R(p)-zi| ,Aj,2|P(p)-Z2| }
[001引其中：j = l ,2,…，N，N为子问题个数;Aj= [Aj,i，Aj,2]，Aj,谢Aj,2为非负的权重系 数，P= [Pi，化，…，PK]为发射功率向量；
弓系统吞吐量，
％系 统功率消耗，zi=min{-R(p)}为关于吞吐量的切比雪夫参考值，Z2=min{-P(p)}为关于功率 消耗的切比雪夫参考值；
[0019](2)设置子问题个数N和每个子问题的邻居数T，并生成N组加权向量Al，A2，…，^; 设置迭代次数C;
[0020] (3)计算与第j组加权向量Aj的欧氏距离最小的T组加权向量，第j组加权向量Aj和 第k组加权向量Ak的欧式距离为I I Aj-Ak M 2，且j辛k;将得到的T组加权向量的下标保存在向 量B(j)中；
[0021 ] (4)在可行域范围内，随机生成N组发射功率向量Pi，P2，…，PN，计算发射功率向量 P拥应的系统吞吐量R(Pj)和系统功率消耗P(Pj),并记录在向量。〇'）= {-3伯川伯）}中；
[0022] (5)初始化切比雪夫参考值Zi和Z2,设置迭代标识Ind=I;
[0023] (6)从向量B(j)中随机选取两个元素 m，n，利用遗传算子根据Pm和Pn计算新的发射 功率向量Pre,并对Pre进行多项式变异操作处理，计算发射功率向量Pre对应的系统吞吐量R (Pre)和系统功率消耗P(Pre);
[0024] (7)若Zl>-R(Pre)，则令Zl = -R(Pre);若Z2>P(Pre)，则令Z2 = P(Pre);
[0025] (8)针对B( j)中的元素1，若g(pi I Al,Zl,Z2)>g(pire|M，Zl,Z2)，则令 Pl = Flre,并更新 F(j) = {-R(Pre)，P(Pre)};
[0026] (9)迭代标识Ind = Ind+l;若Ind>C，则执行步骤(10);否则，返回步骤(6);
[0027] (10)从得到的所有F(j)中，筛选出满足吞吐量约束和功率约束的功率配置形成最 优功率配置集合，从最优功率配置集合中选取一种功率配置作为最终功率分配方案。
[002引所述步骤(6)，具体包括如下步骤：
[0029] (61)记
Pn=[Pn'l,Pn'2,... ,Pn'K]，Pre=[Pre'l,Pre'2,..., Pre,K]，Pre,i = O.5[(l-0i)Pm,i+(l-0i)Pn,i]，0浪照如下方式生成：
[0030] 随机生成一个0到1之间的数Si:若Si < 0.5,则
若Si >0.5,则
其中，y为种群数量(多目标优化中优化目标的数量），取y = 2;
[0031] (62)对Pre进行多项式变异操作处理:仅随机选择Pre中的一个元素 Pre,1进行变异操 作，具体操作为:Pre,i = Pre,i+〇i(Pu-pi)，其中Pu为用户的发射功率上界，Pl为用户的发射功 率下界，Oi为扰动项，Oi按照如下方式生成：
[0032] 随机生成一个0到1之间的数Si:若Si < 0.5,则
若si>0.5,则
其中，y为用户数量，取y=K。
[0033] 有益效果:本发明提供的大规模天线系统低复杂度功率分配方法，首先利用切比 雪夫方法将原始多目标优化问题变量化，然后通过多目标进化算法实现了高效率的捜索过 程，极大简化了资源分配的求解过程;另外，本发明为一类多变量禪合的求解问题提供了一 种思路，在目标函数的导数方法求解困难时，运种能效优化方案巧妙地回避了计算方面的 不可行性。
【附图说明】
[0034] 图1为大规模天线场景示意图；
[0035] 图2为大规模天线系统功率分配方法算法流程示意图。
【具体实施方式】
[0036] 下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
[0037] -种大规模天线系统低复杂度功率分配方法，采用基于分解的多目标进化算法求 解最优的功率配置;具体包括如下步骤：
[0038] (1)将大规模天线系统中的多目标优化问题表述为：
[0039]
[0040]
[0041]
[0042] 其中：i = l，2,…，K，K为用户数量，Pi表示用户i的发射功率，ri表示用户i的传输速 率;M为基站天线数，Pc表示每根天线的环路固定功率消耗;化表示系统最低吞吐量，Pm表示 系统最大功率消耗，Cl和C2分别表示吞吐量约束和功率消耗约束；
[0043] 采用切比雪夫方法对上述优化问题进行转化：
[0044]
[0045] C1:R(p)>I?l
[0046] C2：P(p) <Pm
[0047] 切比雪夫式为：
[004引 g(p|Aj,zi，Z2)=max{Aj'i|-R(p)-zi|，Aj'2|P(p)-Z2|}
[0049] 其中：j = l，2,…，N，N为子问题个数;Aj= [Aj,i，Aj,2]，Aj,谢Aj,2为非负的权重系 数，P=[P1，P2，'。，PK]为发射功率向量
％系 统功率消耗，zi=min{-R(p)}为关于吞吐量的切比雪夫参考值，Z2=min{-P(p)}为关于功率 消耗的切比雪夫参考值；
[0050] (2)设置子问题个数N和每个子问题的邻居数T，并生成N组加权向量Al，A2，…，入N; 设置迭代次数C;
[0051] (3)计算与第j组加权向量Aj的欧氏距离最小的T组加权向量，第j组加权向量Aj和 第k组加权向量Ak的欧式距离为I I VAkI k且托k;将得到的T组加权向量的下标保存在向 量B(j)中；
[0052] (4)在可行域范围内，随机生成N组发射功率向量pi，p2,…，PN，计算发射功率向量 P拥应的系统吞吐量R(Pj)和系统功率消耗P(Pj),并记录在向量F(j) = I-R(Pj)，P(pj)}中；
[0053] (5)初始化切比雪夫参考值Zi和Z2,设置迭代标识Ind=I;
[0054] (6)从向量B(j)中随机选取两个元素 m，n，利用遗传算子根据Pm和Pn计算新的发射 功率向量Pre,并对Pre进行多项式变异操作处理，计算发射功率向量Pre对应的系统吞吐量R (Pre)和系统功率消耗P(Pre);具体包括如下步骤：
[005引 (61)记
',Pn= [Pn'l，Pn,2，... ,Pn,K] ,Pre= [Pre'l，Pre,2 ,...， ]3re, K] , f)re, i 二 0.5 [ ( 1-Pi )Pm, i+( 1-Pi )Pn, i ] , Pi技照如下方式生成：
[0化6] 随机生成一个0到I之间的数Si:若Si < 0.5,则
若Si >0.5,则
串中，y为种群数量(多目标优化中优化目标的数量），取y = 2;
[0057] (62)对Pre进行多项式变异操作处理:仅随机选择Pre中的一个元素 Pre,1进行变异操 作，具体操作为:Pre,i = Pre,i+〇i(Pu-pi)，其中Pu为用户的发射功率上界，Pl为用户的发射功 率下界，Oi为扰动项，Oi按照如下方式生成：
[0化引随机生成一个0到1之间的数Si:若Si < 0.5,则
；若31>0.5,则
其中，y为用户数量，取y=K;
[0059] (7)若Zl>-R(Pre)，则令Zl = -R(Pre);若Z2>P(Pre)，则令Z2 = P(Pre);
[0060] (8)针对B( j)中的元素1，若g(pi I Al,Zl,Z2)>g(pire|M，Zl,Z2)，则令 Pl = Flre,并更新 F(j) = {-R(Pre)，P(Pre)};
[0061 ] (9)迭代标识Ind = Ind+l;若Ind>C，则执行步骤(10);否则，返回步骤(6);
[0062] (10)从得到的所有F(j)中，筛选出满足吞吐量约束和功率约束的功率配置形成最 优功率配置集合，从最优功率配置集合中任意选取一种功率配置作为最终功率分配方案， 或者集合其他通信性能确定出唯一一种功率配置作为最终功率分配方案。
[0063] W上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可W做出若干改进和润饰，运些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种大规模天线系统低复杂度功率分配方法，其特征在于:采用基于分解的多目标 进化算法求解最优的功率配置;具体包括如下步骤： (1) 将大规模天线系统中的多目标优化问题表述为：其中：i = l，2,…，K，K为用户数量，Pi表示用户i的发射功率，ri表示用户i的传输速率;Μ 为基站天线数，Ρ。表示每根天线的环路固定功率消耗;Rl表示系统最低吞吐量，Pm表示系统 最大功率消耗，C1和C2分别表示吞吐量约束和功率消耗约束； 采用切比雪夫方法对上述优化问题进行转化： Cl：R(p) >RlC2：P(p) <Pm 切比雪夫式为： g(p|Aj,zi,Z2)=max{Aj;i|-R(p)-zi| ,Aj)21 P(p)-Z21 } 其中：j = l,2,…,N，N为子问题个数;λ」=[λ」,：，λ」,2]，λ」,：^Ρλ」,2为非负的权重系数，p = [pi，P2，…，ρκ]为发射功率向量，为系统吞吐量为系统功率 消耗，Z1=min{-R(p)}为关于吞吐量的切比雪夫参考值，z2=min{-P(p)}为关于功率消耗的 切比雪夫参考值； (2) 设置子问题个数N和每个子问题的邻居数T，并生成N组加权向量λ:，、，…，λΝ;设置 迭代次数C; (3) 计算与第j组加权向量λ」的欧氏距离最小的Τ组加权向量，第j组加权向量λ」和第k组 加权向量Xk的欧式距离为| | Aj-Ak I 12，且j矣k;将得到的T组加权向量的下标保存在向量B (j)中； (4) 在可行域范围内，随机生成N组发射功率向量P1，P2,…，PN，计算发射功率向量Pj对应 的系统吞吐量R(pj)和系统功率消耗P(pj)，并记录在向量F(j) = {-R(Pj)，P(Pj)}中； (5) 初始化切比雪夫参考值21和22,设置迭代标识Ind=l; (6) 从向量B(j)中随机选取两个元素 m，n，利用遗传算子根据PjPPn计算新的发射功率 向量Pre，并对Pre进行多项式变异操作处理，计算发射功率向量Pre对应的系统吞吐量R(Pre) 和系统功率消耗P(Pre); (7) 若Zl>-R(pre)，则令Zl = -R(pre);若Z2>P(pre)，则令Z2 = P(pre); (8) 针对8(」）中的元素1，若8(口1|人1，21，22)>8(口1^|人1，21，22)，则令口1 = 口1^，并更新卩（」） =R(Pre) ,P(pre) }； (9) 迭代标识Ind = Ind+l;若Ind>C，则执行步骤（10);否则，返回步骤(6); (10)从得到的所有F(j)中，筛选出满足吞吐量约束和功率约束的功率配置形成最优功 率配置集合，从最优功率配置集合中选取一种功率配置作为最终功率分配方案。2.根据权利要求1所述的大规模天线系统低复杂度功率分配方法，其特征在于:所述步 骤(6)，具体包括如下步骤： (6 1 ) T己 Pm - [Pm，1，Pm，2，…，Pm，K]，Pn - [Pn，l，Pn，2，···，Pn，K]，Pre - [Pre，l,Pre，2,···，Pre，K]， pre,i = O.5[(l-0i)Pm,i+(l-0i)Pn,i]，β?按照如下方式生成： 随机生成一个〇到1之间的数s i :若s i < 0 . 5，；若s i > 0 . 5，则其中，μ为种群数量，取μ=2;(62)对pre进行多项式变异操作处理:仅随机选择pre中的一个元素 pre, i进行变异操作， 具体操作为:pre,i = pre,i+〇i(pU-pi)，其中pu为用户的发射功率上界，P1为用户的发射功率下 界，〇i为扰动项，〇i按照如下方式生成： 随机生成一个0到1之间的数Si:若Si < 0.5 ;Ssi>0.5,则;其中，μ为用户数量，取μ=κ。
【文档编号】H04W72/04GK105828441SQ201610257299
【公开日】2016年8月3日
【申请日】2016年4月22日
【发明人】蒋雁翔, 张家典, 郑福春, 高西奇, 尤肖虎
【申请人】东南大学