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      下行鏈路NOMA用戶分組和功率分配算法

      2022-03-18 05:01:12甄少華馬文平羅煉飛
      計算機應用與軟件 2022年3期
      關鍵詞:吞吐量信道分組

      甄少華 馬文平 羅煉飛

      (西安電子科技大學通信工程學院 陜西 西安 710071)

      0 引 言

      隨著科技迅速發(fā)展,第六代移動通信技術研發(fā)也已經(jīng)啟動,移動通信系統(tǒng)的頻譜資源越來越緊張是愈加不容忽視的問題。非正交多址接入(NOMA)技術可有效提高資源利用率。它的主要原理是采用疊加編碼技術進行疊加用戶發(fā)射,采用串行干擾消除技術進行正交解調(diào)進而接收,從而實現(xiàn)多個用戶在同一子信道上疊加傳輸。如何優(yōu)化下行鏈路NOMA系統(tǒng)中的分組方案及用戶間的功率分配方案是提高系統(tǒng)性能的關鍵問題。

      目前的NOMA系統(tǒng)算法中,用戶分組策略已有重要成果。當前研究中,可實現(xiàn)用戶分組的最優(yōu)方案的窮舉法[1],主要原理是遍歷所有可能的用戶組合進行性能對比,進而選擇出使系統(tǒng)性能最好的用戶分組,該算法的限制性在于隨著用戶數(shù)目增多,其復雜度呈指數(shù)增加。根據(jù)信道質(zhì)量指標(Channel Quality Indicator,CQI),文獻[2]將信道中的用戶分為了三類,即使信道質(zhì)量最好的用戶為高質(zhì)量用戶,其余為中、低等質(zhì)量用戶。進行用戶分組后,組內(nèi)用戶的信道增益差異越大,NOMA系統(tǒng)具有越大的吞吐量?;谛诺涝鲆娌町?,文獻[3]提出了遠近配對方案,即高、低質(zhì)量用戶相互匹配以獲得性能的最大提升,而剩余中等質(zhì)量用戶彼此配對后,信道增益差異較小將導致連續(xù)抗干擾性能下降,影響系統(tǒng)吞吐量的穩(wěn)定提升。進一步考慮到,若子信道中全部為中等質(zhì)量用戶時,用戶間較小的信道增益差將導致系統(tǒng)吞吐量無法穩(wěn)定大幅度提升。在功率分配研究中,現(xiàn)有方案主要從用戶服務質(zhì)量(QoS)、用戶的公平性準則兩個角度進行約束,進行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率和最大化研究,針對優(yōu)化邊緣用戶性能的情況很少討論到。例如文獻[4]提出了基于QoS的功率分配算法,即對邊緣用戶進行最低速率要求的約束,同時在總功率約束下使系統(tǒng)和容量最大化建模,此方案只保證了邊緣用戶的QoS,但是沒有考慮到優(yōu)化邊緣用戶的功率分配比例。文獻[5]基于比例公平性進行功率分配研究,分別考慮了系統(tǒng)和速率最大化與最小速率最大化兩種條件下的分配策略,文獻中將原非凸問題轉(zhuǎn)化為凸函數(shù)進行求解的思路值得借鑒,然而這種功率分配模型沒有考慮到邊緣用戶的QoS約束。隨著科技發(fā)展,業(yè)務場景復雜多變,在系統(tǒng)整體性能穩(wěn)定提升的同時,針對邊緣用戶性能優(yōu)化的研究也是非常重要的問題。

      針對以上存在的問題,本文采用分步優(yōu)化思想對現(xiàn)有NOMA系統(tǒng)資源分配算法進行研究。先提出一種信道均衡匹配(Channel Equalization Matching,CEM)的用戶分組算法,首先通過判斷用戶質(zhì)量差異進行分組方案確定,當用戶差異較大時選擇遠近匹配方案;當用戶質(zhì)量差異不大時,選擇當前質(zhì)量最好的用戶加入指定子信道,然后選擇剩余用戶中可使當前子信道性能最好地加入分組,以保證系統(tǒng)性能。然后進行功率分配,提出一種基于比例公平的優(yōu)化邊緣用戶質(zhì)量因子(Edge User Optimization,EUO)的組內(nèi)功率分配方案,以優(yōu)化邊緣用戶質(zhì)量因子為目標進行建模,同時以用戶的QoS保障為約束條件,最終利用KKT條件進行求解。仿真結(jié)果表明,CEM分組算法及基于比例公平的EUO功率分配算法表現(xiàn)出了更低的算法復雜度及更高的系統(tǒng)性能。

      1 系統(tǒng)模型

      假設小區(qū)內(nèi)有一個基站,其中M個用戶均勻地分布在基站附近,基站與用戶間使用單天線配置。系統(tǒng)的總功率約束且總帶寬B0被等分為K個子信道,則每個子信道的帶寬為BSC=B0/K。

      如圖1所示,假設每個子信道上皆分配M(k)個用戶,子信道間干擾不計,則子信道k上發(fā)送端的疊加信號表示為:

      圖1 系統(tǒng)模型

      (1)

      式中:pm,k表示第k個子信道上第m個用戶的分配功率;sm,k表示第k個子信道上用戶m的調(diào)制信號。

      在接收端,用戶將收到有用信號與干擾信號,則子信道k中用戶m的接收信號可表示為:

      (2)

      式中:hm,k為信道增益;zm,k是均值為0、方差為σ2的加性高斯白噪聲。

      接收到信號后,采用串行干擾消除(SIC)技術進行解碼,即子信道k的弱用戶將強用戶的信號濾除,直接解調(diào)自己的信號,接收信號減去解調(diào)出的弱用戶信號就可得到強用戶信號。

      由香農(nóng)定理得用戶m在子信道k上的容量為:

      (3)

      則子信道k的總?cè)萘繛椋?/p>

      (4)

      系統(tǒng)總?cè)萘勘磉_式為:

      (5)

      由系統(tǒng)模型及容量表達式可知,系統(tǒng)吞吐量與用戶分組策略及功率分配方案有密切關系。為提升系統(tǒng)性能,本文基于該系統(tǒng)模型,對NOMA下行鏈路系統(tǒng)中的用戶分組方案和功率分配方案優(yōu)化問題展開研究。

      2 用戶分組

      子信道中用戶間的信道差異決定了NOMA性能的上限[6]。兩個用戶之間的信道增益差異越大,NOMA系統(tǒng)相對于OMA系統(tǒng)的吞吐量提升就越明顯[7]。反之,當信道中的用戶信道增益差較小時,用戶吞吐量無法顯著提升。

      針對以上問題,提出一種信道均衡匹配(CEM)分組算法。在分組過程中,假設子信道間的功率為平均分配,因此不考慮子信道的分配順序。

      (1) 初始化設置。假設用戶集合U={1,2,…,M},用戶m∈U。令用戶m平均數(shù)據(jù)速率Tm=0。子信道集合C={1,2,…,M},子信道k∈C,且每個子信道上的疊加用戶數(shù)大于1。

      用戶m在子信道k上的容量為Rm,k,令質(zhì)量因子lm=Rm,k/Tm。在這里,lm越大時,用戶信道質(zhì)量越好。定義信道質(zhì)量差異臨界值為θ,若兩用戶質(zhì)量因子之差小于臨界值,則說明兩用戶互相為中等質(zhì)量用戶。例如,|lm1-lm2|≤θ時,兩用戶信道質(zhì)量差異較小,可互相看作中等質(zhì)量用戶,此時兩者相互匹配時性能無法顯著提升。

      假設最大疊加用戶數(shù)為Mmax=2,M為2的倍數(shù),K=M/Mmax,k=1。

      (2) 對子信道k進行初步用戶匹配。針對集合中的所有用戶,對l進行降序排列,m1=arg max(l),m2=arg min(l)。

      若|lm1-lm2|>θ,說明兩用戶之間有較大的信道質(zhì)量差異,質(zhì)量因子較大的m1為高質(zhì)量用戶,m2為低質(zhì)量用戶。匹配用戶m1和用戶m2,并將這兩個用戶在用戶集合U中剔除,更新Tm。跳轉(zhuǎn)到步驟(4)。

      反之,說明兩用戶間有較小的信道質(zhì)量差,兩者互相為中等質(zhì)量用戶。將用戶m1加入分組,并在用戶集合U中剔除,更新Tm。跳轉(zhuǎn)到步驟(3)。

      (3) 選擇子信道k的疊加用戶。從用戶集合U中任意選擇用戶m,根據(jù)式(4)計算加入用戶m時子信道k的總吞吐量Rk,m3=arg max(Rk)。此時,用戶m3為子信道k的疊加用戶,將此用戶在用戶集合U中剔除,更新Tm。跳轉(zhuǎn)到步驟(4)。

      (4) 子信道k的用戶分組完成。令k=k+1,U={1,2,…,M}。若k≤K,則跳回步驟(2),否則迭代結(jié)束,完成全部用戶分組。

      3 功率分配方案

      3.1 組間功率分配

      組間功率分配的整體思路是首先以系統(tǒng)和速率最優(yōu)化為目標進行建模,并構(gòu)造拉格朗日函數(shù)得到pk表達式,然后假設子信道的信道增益升序排列,根據(jù)用戶功率非負約束及最大發(fā)射功率的約束推導得到全部子信道功率。

      系統(tǒng)和速率的優(yōu)化問題表達為:

      (6)

      式中:取子信道上信道增益最大的用戶,hk為子信道k的等效信道增益;N0為噪聲功率譜密度;P0為信道發(fā)射功率。

      對上述優(yōu)化問題進行求解,即可得到令系統(tǒng)和速率最優(yōu)的組間功率分配方案。求解過程如下。

      令λ為拉格朗日因子,對式(6)構(gòu)造拉格朗日函數(shù):

      (7)

      對pk求偏導,并令其結(jié)果為零,可得:

      (8)

      整理得:

      (9)

      由式(9)可知,等式右邊非負,則:

      (10)

      整理得:

      (11)

      由式(11)可知,求得某一子信道功率,即可求得全部子信道功率。由系統(tǒng)最大發(fā)射功率約束得:

      (12)

      式中:Pmax為最大發(fā)射功率。

      已知子信道功率大于等于0,假設子信道的信道增益按照升序排列,則各子信道功率p1

      (13)

      若pl<0,則將該子信道移除,令l=l+1,l∈[1,K],跳回式(13),直到找到pl>0,由式(11)即可求得全部子信道功率,完成子信道間的功率分配。

      3.2 組內(nèi)功率分配

      大多數(shù)組內(nèi)功率分配以優(yōu)化系統(tǒng)和速率為目標[8-9],本文選擇優(yōu)化邊緣用戶性能為目標,提出了基于比例公平的EUO功率分配方案。整體思路是以用戶QoS為約束,以優(yōu)化邊緣用戶的質(zhì)量因子為目標進行建模,然后將原非凸問題轉(zhuǎn)化為凸函數(shù)并利用KKT條件進行求解。

      根據(jù)比例公平表達式,定義lm=Rm,k/Tm為質(zhì)量因子。NOMA系統(tǒng)中,比例公平表達式為:

      k=1,2,…,K,m=1,2,…,M

      (14)

      式中:tc為平均時間間隔,當?shù)趖幀時間,若用戶m在子信道k上調(diào)度,則Rm,k(t)不等于0。

      由文獻[10],假設子信道內(nèi)兩用戶ω、ν,用戶ω的功率分配因子為αω,αν>αω,αν+αω=1,傳輸信噪比為ρ。

      (15)

      Rω=log2(1+αωρhω2)

      (16)

      為保證用戶QoS,功率分配因子αω應滿足同等條件下的OMA的數(shù)據(jù)速率約束,即:

      (17)

      根據(jù)式(17)的QoS約束,以優(yōu)化最差用戶的質(zhì)量因子為目標進行功率分配算法設計。因此,優(yōu)化問題描述如下:

      arg maxαωmin{lω,lν}

      (18)

      arg minαωB-lω+B-lν

      (19)

      設目標函數(shù):

      f(αω)=B-lω+B-lν

      (20)

      此時,式(18)的優(yōu)化問題可轉(zhuǎn)化為目標函數(shù)凸函數(shù)求解問題。構(gòu)造拉格朗日表達式為:

      (21)

      由式(15)和式(16)可得:

      (22)

      (23)

      同理可得:

      (24)

      代入式(20),整理得:

      (1+αωβω)-iω+z(1+αωβν)iν

      (25)

      式(25)的KKT條件如下:

      ziν(1+αωβν)iν-1-μ+φ=0

      (6)μ≥0,φ≥0,βω≥0,βν≥0

      不同時為0,故條件(4)和條件(5)皆成立時,μ、φ至少有一個為0。由于f″(αω)>0恒成立,即f′(αω)在定義域內(nèi)單調(diào)遞增,若φ>0,μ=0,由條件(1)和條件(5)得f′(αω)<0時互相矛盾。故φ=0,可分以下兩種情況:

      至此,我們得到了在NOMA系統(tǒng)下行鏈路的一個子信道復用兩個用戶時,既保證用戶的QoS要求,又優(yōu)化邊緣用戶功率分配性能的求解。

      功率分配的整體算法步驟如下:

      (1) 假設子信道增益按升序排列,則功率值同樣按照升序排列p1

      (2) 令l=1,利用式(12)和式(13)得到功率值pl,若pl≤0,則移除此子信道,并令l=l+1,跳回式(13);若pl>0,循環(huán)結(jié)束。

      (3) 利用式(11)求得剩余所有子信道的功率。

      (4) 根據(jù)式(18)的求解,得到用戶ω功率分配因子αω,與式(11)所得子信道功率pk相乘即可得到用戶ω在子信道k上的功率pk,ω。計算各個子信道上疊加用戶的功率,完成功率分配。

      4 仿真結(jié)果分析

      4.1 CEM用戶分組策略分析

      為便于討論,本節(jié)針對單個子信道從分組運算復雜度和系統(tǒng)性能兩個維度對不同分組方案進行仿真對比,以驗證本文CEM分組策略的優(yōu)越性。

      假設用戶m為某小區(qū)用戶且用戶總數(shù)為M,m1=arg max(l),m2=arg min(l),|lm1-lm2|≤θ,M為子信道最大疊加用戶數(shù)Mmax的整數(shù)倍,K=M/Mmax。

      圖2 CEM分組與文獻[11]分組運算量對比

      例如,當用戶數(shù)為6且最大疊加用戶數(shù)為2時,CEM分組算法只需運算11次,而文獻[11]搜索算法需要運算15次。因此,CEM算法的復雜度遠遠低于窮舉搜索算法。

      (2) 系統(tǒng)性能分析。對CEM分組算法與文獻[11]分組算法進行系統(tǒng)性能對比,功率分配時采用子信道間均勻分配功率的EQ-FTPA。

      由圖3可知,小區(qū)吞吐量隨著用戶數(shù)量的增多而增大,同時CEM分組算法性能明顯優(yōu)于文獻[11]的分組算法。文獻[11]通過跨子信道篩選,得到質(zhì)量最好的兩用戶進行子信道匹配,然而當匹配到子信道的兩用戶間有較小的信道增益差異時,將對系統(tǒng)性能提升造成干擾。CEM分組算法充分考慮了信道增益對用戶匹配性能的影響,因此將用戶匹配在子信道后的系統(tǒng)吞吐量作為分組參照指標,保證了小區(qū)吞吐量的穩(wěn)定提高。

      圖3 CEM分組與文獻[11]分組性能對比

      4.2 功率分配算法分析

      本節(jié)通過仿真來驗證所提功率分配方案的優(yōu)越性,證明對子帶中的用戶進行功率分配后,各用戶的服務質(zhì)量有所保證,并且邊緣用戶的功率分配具有一定優(yōu)越性。

      模擬實際通信,假設在一個NOMA系統(tǒng)的某一子信道中存在2個用戶,BSC=12 Mbit/s。信道條件為瑞利衰落信道,N0=-174 dBm。假設用戶1為中心用戶,用戶2為邊緣用戶。

      (1) 性能仿真驗證。本文首先對傳統(tǒng)正交多址接入(OMA)技術使用相同的功率分配算法。在不同發(fā)射速率下,對比驗證系統(tǒng)吞吐量變化。結(jié)果證明隨著發(fā)射功率提高,NOMA系統(tǒng)始終比OMA系統(tǒng)的吞吐量更大,說明NOMA系統(tǒng)的性能更好。

      在情況1時得到NOMA和OMA系統(tǒng)吞吐量在不同基站發(fā)射功率下的吞吐量的比較。由圖4可以看出,NOMA中距離基站較近的用戶1的吞吐量與同等條件下OMA的用戶1幾乎相等;而NOMA中距離基站較遠的用戶2吞吐量明顯優(yōu)于OMA中用戶2的吞吐量。證明此算法可以不但可以實現(xiàn)系統(tǒng)性能的整體提升,還可以充分保證邊緣用戶的服務質(zhì)量得到極大改善。

      圖4 情況1時不同發(fā)射功率下速率對比

      在情況2時得到NOMA和OMA系統(tǒng)吞吐量在不同基站發(fā)射功率下的吞吐量的比較。由圖5可以看出,NOMA中距離基站較近的用戶1吞吐量增速緩慢,但是仍比同等條件下OMA的用戶1性能更好,隨著發(fā)射功率增大,兩者差距逐漸減??;而NOMA中距離基站較遠的用戶2吞吐量增速較明顯,并與同等條件下OMA中用戶2的吞吐量差距逐漸增大。證明此算法不但很好地滿足小區(qū)所有用戶的服務質(zhì)量保證,同時能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣用戶的功率分配比例優(yōu)化。

      圖5 情況2時不同發(fā)射功率下速率對比

      (2) 與其他算法對比。文獻[8]所提的比例公平算法,在保證用戶最低傳輸速率的同時,最大化系統(tǒng)的和速率,以實現(xiàn)系統(tǒng)速率最大化。但是沒有考慮到兩用戶距離越來越遠的情況下,邊緣用戶的功率占比公平性。

      令用戶1為中心用戶且位置不變,用戶2為邊緣用戶。將文獻[8]中的數(shù)值設為與本文一致。如圖6所示,用戶1作為位置不變的中心用戶,吞吐量不變,故圖6仿真結(jié)果顯示用戶1的三條線段重合。隨著兩用戶間距變大即邊緣用戶離基站越來越遠,OMA系統(tǒng)吞吐量降低效果最為明顯,NOMA系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于OMA系統(tǒng)。同時可以看出隨著邊緣用戶距基站越來越遠,本文算法中用戶2吞吐量始終大于文獻[8],因此本文算法在邊緣用戶的服務質(zhì)量與公平性上更優(yōu)于文獻[8]的分配算法。

      圖6 吞吐量隨用戶2距離基站距離的變化

      5 結(jié) 語

      本文針對下行鏈路NOMA系統(tǒng)中的資源分配問題展開研究,采用分步優(yōu)化的思想首先提出了CEM用戶分組方案使中等質(zhì)量用戶相互匹配時性能仍可保證顯著提升,然后基于比例公平,以用戶QoS為約束提出了EUO組內(nèi)分配策略,滿足了邊緣用戶性能優(yōu)化的業(yè)務需求。仿真結(jié)果表明,本文方案在保證算法復雜度降低的同時,系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的資源分配方案。

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