认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算方法
【专利摘要】本发明提出一种认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算方法。包括：收集认知基站的资源信息和期望接收多播业务的用户信息，以建立认知场景下的多天线多描述编码多播的业务接入控制和预编码矩阵的问题模型；固定问题模型中的预编码矩阵，以计算每个多播组中的目标传输用户集合；对问题模型进行修正以得到修正模型，固定修正模型中的目标传输速率，并利用半正定放松和基于功率因子放缩的预编码矩阵随机化算法求解修正模型，以计算预编码矩阵；利用计算出的预编码矩阵迭代求解修正模型，以获得迭代后的预编码矩阵和迭代后的目标传输速率。本发明最大化认知无线网络可得效益，还完成了问题的数学建模与算法设计。
【专利说明】认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线通信数据传输技领域，特别是一种认知无线网络中多播传输联合 接入控制及预编码计算方法。
【背景技术】
[0002] 随着多媒体业务的普及，多播传输已成为无线通信网络必不可少的一部分，如何 设计资源有效的多播传输方案已引起学术界与工业界的高度重视。
[0003] 随着多媒体业务的普及，多播传输技术也引起了业界的重视。由于能在一次传输 中同时服务多个用户，多播技术可以有效提升网络资源利用效率。但是，多播传输中，接收 用户地理位置分布离散，他们的接收信道条件以及硬件接收能力往往差异较大，为了满足 所有用户都能成功接收传输数据，传统多播传输的目标传输速率往往需要设置的比较小， 这严重影响了多播传输带来的用户分集增益。这就是多播技术研究中常说的最差用户限 制。
[0004] 为了克服该限制，目前已经引入多描述编码多播和多天线传输技术。多描述编码 是指在发送端，信息源被多描述编码器编码成多个描述，每个描述通过独立的信道传输至 解码端，解码端接收到描述的数目越多，信源的恢复效果越好，反之越差。这样，基于多描述 编码的多播技术，不再受限于最差信道条件的用户，但是在基站处需要考虑的是，如何以提 升系统容量为目标，来选择合适的目标传输用户。天线传输技术是通过调整基站端的预编 码向量，在每个用户的信道方向上合理分配能量，努力实现各个用户接收能量的均衡，避免 能量浪费。这就自然引入一个问题，如何根据多播用户各自的传输信道条件，设置最优的预 编码矩阵，以最大化网络的容量。
[0005] 进一步，由于移动用户需求广泛，同一时刻基站往往需要传输多个多播业务，基站 在选择预编码矩阵时，不仅需要考虑多播群内部用户间功率分配的均衡问题，还需要考虑 如何减少多播群之间的相互干扰。因此，多业务多播传输中预编码矩阵计算更加复杂。
[0006] 与此同时，考虑到基站资源受限，未必可以同时传输所有多播业务，基站需要根据 待传多播业务的优先级以及相应用户的信道条件，合理地选择服务业务集合，以充分利用 现有资源，最大程度的提升系统整体效益。这就带来新的问题，即如何设计业务接入控制算 法，并将其与预编码矩阵计算有效结合，进一步提升系统资源利用效率。
[0007] 最后，考虑到目前频谱资源越来越稀缺，能够有效地进行空闲频谱检测与复用的 认知无线电技术变得越来越重要，认知无线网络将成为今后无线通信系统的一个重要支撑 技术。已有的多播传输预编码矩阵设计技术往往是针对传统网络设计的，预编码矩阵计算 往往只考虑了多播用户间功率均衡以及多播群间的干扰协调，没有考虑对主用户的干扰保 护，无法应用到认知无线网络。
[0008] 综上所述，针对认知无线网络中的多业务场景下的多描述编码多播传输，如何根 据业务的优先级、用户的信道条件、主用户的干扰承受能力，合理地选择目标传输用户和可 接入业务集合，并设计合适的预编码矩阵，对提升认知无线网络资源利用效率至关重要。
[0009] 在现有技术中，具有一种单小区多播mimo移动通信系统的下行多业务预编码方 法。在该方法中，最大化所有多播群中所有用户的最小接收SINR。然而，这种方法具有如下 缺点：
[0010] (1)、只适用于非认知无线网络，没有建模主用户干扰，所提算法不能适用于认知 无线网络。
[0011] (2)、只适用于传统多播网络，所提算法不能适用于多描述编码多播网络。
[0012] (3)、只考虑了给定多播业务的预编码矩阵计算，没有考虑业务接入问题。
[0013] (4)、所提预编码矩阵计算方法性能较差，有待进一步改善。
【发明内容】
[0014] 本发明实施方式提出一种认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算 方法，利用认知无线网络现有资源，在保证主用户正常通信的前提下，最大化认知无线网络 的容量。
[0015] 本发明实施方式的技术方案如下：
[0016] 一种认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算方法，该方法包括：
[0017] 收集认知基站的资源信息和期望接收多播业务的用户信息，以建立认知场景下的 多天线多描述编码多播的业务接入控制和预编码矩阵的问题模型；
[0018] 固定所述问题模型中的预编码矩阵，以计算每个多播组中的目标传输用户集合；
[0019] 对所述问题模型进行修正以得到修正模型，固定所述修正模型中的目标传输速 率，并利用半正定放松和基于功率因子放缩的预编码矩阵随机化算法求解所述修正模型， 以计算预编码矩阵；
[0020] 利用所述计算出的预编码矩阵迭代求解所述修正模型，以获得迭代后的预编码矩 阵和迭代后的目标传输速率，其中当所述目标传输速率收敛时停止所述迭代。
[0021] 所述问题模型为Q，其中：
【权利要求】
1. 一种认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算方法，其特征在于，该方 法包括： 收集认知基站的资源信息和期望接收多播业务的用户信息，以建立认知场景下的多天 线多描述编码多播的业务接入控制和预编码矩阵的问题模型； 固定所述问题模型中的预编码矩阵，以计算每个多播组中的目标传输用户集合； 对所述问题模型进行修正以得到修正模型，固定所述修正模型中的目标传输速率，并 利用半正定放松和基于功率因子放缩的预编码矩阵随机化算法求解所述修正模型，以计算 预编码矩阵； 利用所述计算出的预编码矩阵迭代求解所述修正模型，以获得迭代后的预编码矩阵和 迭代后的目标传输速率，其中当所述目标传输速率收敛时停止所述迭代。
2. 根据权利要求1所述的认知无线网络中多播传输联合接入控制及预编码计算方法， 其特征在于，所述问题模型为Q，其中：
SINRm，k 彡 γ m，k e Sm，m = 1，2, · · ·，Μ ;
Sm e Km，m = 1，2, · · ·，M 其中ln(l+Ym)为多播组m的目标传输速率；Ym为目标传输信干噪比；gl e CNX1为认 知基站到主用户1的干扰信道矩阵；1&和？&分别为主用户的干扰门限和次网络的功率门 限值;wm为多播组m的预编码矩阵；ωπ为多播组m的业务权重；（·） H表示共轭转置运算； Μ是多播组数；1是主用户编号；L是主用户数;m是多播组编号； SINRm，k为多播用户k e Km的接收信干噪比；
其中hm，k e CNX1为认知基站到用户 ? k e Km的传输信道矩阵，为用户k e Km的接收噪声与干扰的和。
3. 根据权利要求2所述的认知无线网络中多天线多播预编码计算方法，其特征在于， 所述固定所述问题模型中的预编码矩阵，以计算每个多播组中的目标传输用户集合包括： 固定所述问题模型中的预编码矩阵，以求得每个多播组中每个用户的接收信干噪比， 对每个多播组中所有用户的信干噪比按大小进行降序排列，计算使加权和速率最大的用户 集合，即为每个多播组中的目标传输用户集合。
4. 根据权利要求3所述的认知无线网络中多天线多播预编码计算方法，其特征在于， 所述修正模型为〇>，其中：
k G Sm，m = 1，2, · · ·，Μ
其中为修正模型Qm中SINR约束左侧γ m的初始值。
5.根据权利要求4所述的认知无线网络中多天线多播预编码计算方法，其特征在于， 所述利用半正定放松和基于功率因子放缩的预编码矩阵随机化算法求解所述修正模型，以 计算预编码矩阵，包括： 引入
，对所述修正模型Qm进行半正定放松得到以下修正模型Q m;1 :
s. t. Xm ^ 0, 1 ^ m ^ Μ
* k G Sm，m = 1，2, · · ·，Μ
利用半正定规划对修正模型Ou进行求解，得到最优的Xm，1 < m < Μ ; 采用随机化算法获得初始预编码矩阵，即对Xm进行奇异分解
，得到υπ、Σπ， 并随机化产生初始预编码矩阵
，其中满足vt?CN(0, I); 对初始预编码矩阵进行功率放缩
，代入修正模型〇>，求解最佳的 Pm⑴，即令
： 优化下列子问题，以得到最佳解Pm(t)，Ym(t)，1彡m彡Μ以及最优值
其中称U(t)为网络收益；
s. t. pm ^ 0, 1 ^ m ^ Μ
1 < m < M，k e Sm
重复随机化过程，并选择使目标函数最大的一次随机化结果作为预编码矩阵。
6.根据权利要求5所述的认知无线网络中多天线多播预编码计算方法，其特征在于， 所述利用所述计算出的预编码矩阵迭代求解所述修正模型，以获得迭代后的预编码矩阵和 迭代后的目标传输速率包括： 设计迭代搜索算法来获得所述问题模型Q的目标传输速率最佳解Ym，即完成业务的 接入控制，具体包括：首先，初始化目标传输速率^的上下界
1 <m<M，给定
根据所述预编码矩阵获得最佳的修正模型的信干噪比
丨 然后按照以下原则更新目标传输SINR γ m的上下界：
继续迭代求解，直到Ym收敛，即可获得所述问题模型的迭代后的预编码矩阵和迭代后 的目标传输速率。
【文档编号】H04W4/06GK104066059SQ201410317711
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年7月4日 优先权日:2014年7月4日
【发明者】许文俊, 欧蓉, 李胜钰, 周锐 申请人:北京邮电大学