王維維,吳呈瑜,占 敖,陳蓓蓓
(浙江理工大學 信息學院,浙江 杭州 310018)
在5G網(wǎng)絡環(huán)境下,隨著用戶數(shù)越來越多,能量消耗激增,為了有效降低網(wǎng)絡能耗,研究人員提出采用小蜂窩基站對宏蜂窩基站進行流量卸載。由于小蜂窩基站的功率比宏蜂窩基站低,因此可以降低網(wǎng)絡能耗,并通過負載均衡、優(yōu)化用戶關聯(lián)以及資源分配等因素使得網(wǎng)絡能效最大。
目前,關于用戶關聯(lián)的研究[1-6]越來越多,此外,為了實現(xiàn)能效最大的綠色網(wǎng)絡目標,學者們進一步提出了用戶關聯(lián)和功率控制的聯(lián)合優(yōu)化方案。文獻[7-8]分別應用毫米波(Millimeter-Wave)技術、多輸入多輸出(MIMO)技術聯(lián)合優(yōu)化用戶關聯(lián)和功率控制獲得最大能效以及最低損耗;文獻[9]設計了在上行混合異構網(wǎng)絡中用戶關聯(lián)和功率控制的聯(lián)合優(yōu)化算法,選擇對用戶干擾最小的基站;文獻[10]在OFDMA系統(tǒng)下設計了傳輸端和接收端的聯(lián)合優(yōu)化方案,并以能效最大化為目標進行優(yōu)化,但是文中只講述了單層網(wǎng)絡,并沒有討論混合網(wǎng)絡的情況;文獻[11]提出了在下行混合蜂窩網(wǎng)絡中,在滿足用戶QoS的約束下,交替優(yōu)化用戶關聯(lián)和功率控制使得網(wǎng)絡能效最大,但是并沒有限制基站最大關聯(lián)用戶數(shù)。
基于以上研究,提出了一種在5G混合網(wǎng)絡中,基于TDMA系統(tǒng)的用戶關聯(lián)和功率控制聯(lián)合優(yōu)化方案,實現(xiàn)系統(tǒng)能效的最大化。
考慮一個2層的混合網(wǎng)絡[12]下行鏈路,其中小蜂窩被安放在宏蜂窩覆蓋范圍內。M個基站包括1個宏基站(MBS)和M-1個小基站(PBS),所有基站構成集合M。M-1個小基站和K(K≥M)個用戶分別進行隨機分布,K個用戶構成集合K。根據(jù)TDMA技術[13],設定用戶在一個時隙只關聯(lián)一個基站,一個基站同時可關聯(lián)多個用戶,但是一個時隙內只給關聯(lián)用戶中的一個傳輸數(shù)據(jù)。現(xiàn)在要在滿足基站最大傳輸功率的約束條件下,通過優(yōu)化用戶關聯(lián)以及傳輸功率使得系統(tǒng)能效最大。在一個周期T內,將一個周期分割為N個不同時隙,分別對各個關聯(lián)用戶進行數(shù)據(jù)傳輸,每個基站最多可以關聯(lián)N個用戶。
當xk,m=1時,表示用戶k和基站m關聯(lián);當xk,m=0時,則表示不關聯(lián)。最后優(yōu)化的是在一個周期內用戶獲得的吞吐量總和與基站消耗功率的比值,使其最大。
用戶k從基站m中獲得的SINR為:
(1)
式中,pm表示基站m的傳輸功率,gk,m表示基站m到用戶k的信道增益,σ2為接收端噪聲功率。
若某一時隙用戶k接收到基站m傳輸數(shù)據(jù),則數(shù)據(jù)量為:
Rk,m=Blb(1+SINRk,m) ,
(2)
則與基站m關聯(lián)的用戶在一個周期內接收到的總吞吐量為:
Rm=∑k∈Kxk,mRk,m。
(3)
因此在一個周期內,用戶總吞吐量為:
Rtotal=∑m∈ΜRm。
(4)
現(xiàn)只考慮基站傳輸功率消耗的能量,則用戶總吞吐量和傳輸功率消耗能量的比值即為系統(tǒng)能效,公式可寫為:
(5)
(6)
令X=xk,m,?k∈Κ,?m∈Μ,P=pm,?m∈Μ,則能效優(yōu)化問題為:
(7)
由于式(7)是一個混合整數(shù)非線性問題,很難直接解決獲得局部最優(yōu)解。為了解決問題,嘗試交替優(yōu)化Χ和P。
當功率給定時,問題可以簡化為:
(8)
由于∑m∈Μpm此時已經(jīng)確定,所以可以把它作為一個常數(shù)Cp。因此問題可寫作:
(9)
根據(jù)文獻[11],考慮傳輸功率約束,能夠獲得下列不等式:
(10)
算法1:用戶關聯(lián)
2 for T=1∶50
3 for i=1∶K
4 for j=1∶M
5 if∑ki∈Κxki,mj≤N
6xki,mj=1,Κu=Κu∪ki
7 else
8 Μu=Μu∪mj,排列出前N個高的SINR關聯(lián)用戶索引。令xki,mj=1,Κu=Κu∪ki
9 end
10 end
11 end
12 ifKu=K
13 break;
14 end
16 end
17 輸出X。
給定用戶關聯(lián)后,問題可以簡化為:
(11)
由于目標函數(shù)是一個分數(shù)形式的函數(shù),因此在文中,提出應用Dinkelbach算法[14]解決問題。
2.2.1 問題轉化
Dinkelbach算法是將分數(shù)形式的問題轉化為減法形式的問題,將在下面的定理中闡述等價轉化。
當且僅當
(12)
有
(13)
在定理1中,L*即為系統(tǒng)最優(yōu)能效。根據(jù)定理1,則原目標函數(shù)可以寫為:
(14)
令ZL為QL的最大值,則原問題化為求解使得ZL*=0成立的最優(yōu)解L*,Dinkelbach算法如下所示。
算法2:Dinkelbach算法
1.令L=L1,使得L*≤L1≤Lmax;
2.解決子問題QL并得到最優(yōu)解P*;
3.如果ZL=0,則輸出P*并終止。否則,設
2.2.2 解決子問題QL
根據(jù)算法2,還需要解決轉化后的子問題QL:
(15)
首先,參考文獻[15],引入冗余變量η,則式(15)可寫為:
(16)
因為式(16)的第一個約束是非凸的,所以是一個非凸問題。現(xiàn)在處理約束一的前半部分,即:
(17)
(18)
其中,
(19)
(20)
其中,
(21)
(22)
式(22)是一個凸優(yōu)化問題,可以用標準的凸優(yōu)化解法有效解決,例如CVX工具箱。
基于Χ和P的交替優(yōu)化,整體算法為一個迭代算法,直到結果收斂時停止。算法3整體算法如下所示。
算法3:整體算法
1.初始化:Pr=Pmax,r=0 .
2.重復:
3.應用算法1得到Xr.
4.應用算法2得到Pr+1.
5.更新r=r+1.
在一個2層混合網(wǎng)絡中,設定每個小蜂窩基站的最大傳輸功率一樣為Psmax,宏蜂窩基站的最大傳輸功率為Pmmax,假設Pmmax為46 dBm,噪聲功率是0.1 W,系統(tǒng)帶寬為10 MHz。在混合網(wǎng)絡中,宏蜂窩基站的損耗模型為128.1+37.6lgd,一個小蜂窩基站的損耗模型為140.7+36.7lgd,其中d(km)是用戶和基站之間的距離。
為了凸顯本文提出的能效優(yōu)化方案,引入應用最大功率進行傳輸方案的能效進行對比。應用最大功率僅應用了算法1中的用戶關聯(lián),未進行功率控制,將其稱為Pmax方案,本文的方案稱之為Optimization方案。在仿真中,考慮了2個方案中在不同用戶數(shù)或不同基站數(shù)下,能效和小基站最大傳輸功率的關系,以及在不同小基站最大傳輸功率下,能效和用戶數(shù)或者基站數(shù)的關系,除此之外,還有2個方案的能效隨小基站最大傳輸功率的變化情況。
2個方案的能效隨小基站最大傳輸功率(MTP)的變化情況如圖1所示。二者能效都是先增加后降低,這是因為在低功率范圍,MTP越大,則更多的基站可以用更高的功率傳輸信號。但是相反的,在高功率范圍,由于功率消耗增大,能效也會隨之降低。此外,在MTP很小的情況下Pmax方案的能效較好,但是往后的能效都不及Optimization方案好。由于更大的MTP可以使得用戶獲得更多的吞吐量(如圖2所示,以用戶數(shù)20為例),因此Optimization方案可以在獲得更多吞吐量的同時使得能效比Pmax方案好。
圖1 Pmax方案和Optimization方案能效對比
圖 2 用戶數(shù)為20時MTP對總吞吐量的影響
圖3是在不同用戶數(shù)下小基站最大傳輸功率(MTP)對系統(tǒng)能效的影響。用戶數(shù)越多,在消耗相同功率的同時獲得更高的吞吐量,因此系統(tǒng)能效相對增加。
圖 3 不同用戶數(shù)下MTP對系統(tǒng)能效的影響
圖4是在不同基站數(shù)下MTP對系統(tǒng)能效的影響。可以看出Optimization方案的能效在相同條件下始終比Pmax方案要好?;緮?shù)越多,由于宏基站數(shù)目不變,因此在進行用戶關聯(lián)時會降低宏基站關聯(lián)用戶的比例,從而降低用戶的吞吐量,因此基站數(shù)目越多,系統(tǒng)能效越低。
圖4 不同基站數(shù)下MTP對系統(tǒng)能效的影響
圖5是不同MTP下用戶數(shù)對系統(tǒng)能效的影響。用戶數(shù)越多,吞吐量越大,從而系統(tǒng)能效越大。圖6是不同MTP下基站數(shù)對系統(tǒng)能效的影響?;緮?shù)越多,吞吐量越小,從而系統(tǒng)能效越小。
圖5 不同MTP下用戶數(shù)對系統(tǒng)能效的影響
圖6 不同MTP下基站數(shù)對系統(tǒng)能效的影響
提出了一個能效用戶關聯(lián)和功率控制優(yōu)化方案,基于TDMA系統(tǒng)建立優(yōu)化模型,將能效最大化問題公式化,并通過迭代優(yōu)化和Dinkelbach算法以及cvx工具箱對優(yōu)化目標進行求解。此外,為了凸顯能效功率控制的有效性,將優(yōu)化方案與用最大傳輸功率進行傳輸?shù)腜max方案進行對比。通過Matlab工具進行效果仿真,仿真結果顯示,本文提出的方案在不同條件下,能效均比Pmax方案要好。