基于非正交多址接入的资源分配方法、装置、设备及介质

1.本发明属于资源分配技术领域，具体涉及一种基于非正交多址接入的资源分配方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着科学技术的快速发展，下一代无线通信系统的数据流量需求将呈现指数级增长，各种物联网设备对数据传输速率的要求日益剧增，但是，现有可用的频谱资源不足以支持未来通信服务需求。
3.在无线通信网络中，用户的总数量远远大于某个时刻线上用户的数量，传统的正交多址技术(oma)只能为一个用户分配单一的无线资源，这无法满足高速率通信的需求。为了提高频谱效率，我们需要允许每个子波可以同时服务于多个终端，因此业内提出采用新型多址接入复用方式，即非正交多址接入(noma)。这时，多个用户共享同一频谱资源会导致更多的信息干扰。


技术实现要素：

4.为了克服上述技术缺陷，本发明第一个方面提供了一种基于非正交多址接入的资源分配方法，包括步骤：
5.s1、构建小蜂窝通信系统，所述小蜂窝基站包括：通信用户和通信基站；
6.s2、对所述通信用户所在区域内天线接收到的信息，按照干扰来源划分为若干个通信场景；
7.s3、根据所述通信场景建立通信系统模型；
8.s4、对所述通信系统模型提出数学表达得到资源分配模型表达式；
9.s5、根据资源分配模型表达式进行资源分配。
10.作为本发明的进一步改进，所述通信用户包括：小蜂窝用户和宏蜂窝用户；
11.所述步骤s2包括如下步骤：
12.s21、来自非正交多址接入的下一个小蜂窝用户的干扰，标记为第一通信场景；
13.s22、来自宏蜂窝用户的跨层干扰，标记为第二通信场景；
14.s23、来自通信用户自身通信时的背景噪声，标记为第三通信场景。
15.作为本发明的进一步改进，所述步骤s3包括如下步骤：
16.s31、依据所述第一通信场景，设定小蜂窝用户会受到下一个小蜂窝用户的干扰的条件；
17.s32、依据所述第二通信场景，设定宏蜂用户对小蜂窝用户的通信产生跨层干扰的条件；
18.s33、设定1
‑
τ的时间内，通信用户和基站进行下行能量传输的时间，其中τ表示通信用户和基站进行上行信息交互所用的时间；
19.s34、在信息解码时，进行串行干扰消除处理；
20.s35、设定信道状态完全已知的条件。
21.作为本发明的进一步改进，所述步骤s4包括如下步骤：
22.s41、在小蜂窝用户会受到下一个小蜂窝用户的干扰的条件以及宏蜂用户对小蜂窝用户的通信产生跨层干扰的条件下，计算单位时间内基站与通信用户进行上行信息交互时，在两项外部干扰的条件下，第k个终端的数据传输速率；
23.s42、计算所有终端的总速率和；
24.s43、将无线携能传输场景为用户获得的能量主要来源于小基站作为考虑因素，计算第k个终端收集的能量；
25.s44、计算通信系统模型的总能耗；
26.s45、计算通信系统模型的能效；
27.s46、根据第k个终端的数据传输速率、所有终端的总速率和、第k个终端收集的能量、通信系统模型的总能耗和通信系统模型的能效得到资源分配模型表达式。
28.作为本发明的进一步改进，所述步骤s5包括如下步骤：
29.s51、计算最优功率；
30.s52、根据最优功率更新切换时间；
31.s53、重复所述步骤s51
‑
所述步骤s52，直至得到最优收敛解，得到系统最优能效值。
32.作为本发明的进一步改进，所述步骤s51包括如下步骤：
33.s511、引入辅助变量，对资源分配模型表达式进行转化；
34.s512、对进行转化后的资源分配模型构建多变量拉格朗日函数；
35.s513、计算拉格朗日函数对小蜂窝用户功率的梯度；
36.s514、利用梯度下降法计算最优的小蜂窝用户功率；
37.s515、利用梯度下降法更新拉格朗日乘子；
38.s516、反复迭代直至变量因子收敛，获取传输时间下的最优传输功率。
39.作为本发明的进一步改进，所述步骤s52包括如下步骤：
40.s521、将资源分配模型转化为优化问题模型；
41.s522、将优化问题模型转化为参数化减法形式问题模型；
42.s523、根据优化问题模型和参数化减法形式问题模型，得到最优切换时间的表达式；
43.s524、由发射功率求解出对应的最优切换时间，再由最优切换时间重新求解并更新发射功率，反复迭代得到二者的最优解。
44.本发明的第二个方面，提供了一种基于非正交多址接入的资源分配装置，包括：
45.通信系统构建模块，用于构建小蜂窝通信系统，所述小蜂窝基站包括：通信用户和通信基站；
46.通信场景划分模块，用于对所述通信用户所在区域内天线接收到的信息，按照干扰来源划分为若干个通信场景；
47.通信系统模型建立模块，用于根据所述通信场景建立通信系统模型；
48.表达式计算模块，用于对所述通信系统模型提出数学表达得到资源分配模型表达式；
49.资源分配模块，用于根据资源分配模型表达式进行资源分配。
50.本发明的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述的资源分配方法。
51.本发明的第四个方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述的资源分配方法。
52.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明将干扰来源作为约束条件，提出了资源分配模型表达式，求解得到最优解，进而得到更大的系统能量效率。
附图说明
53.下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：
54.图1为实施例1所述资源分配方法的流程图；
55.图2为实施例1所述构建的通信系统模型图；
56.图3为实施例2所述资源分配装置的结构示意图；
57.图4为实施例3所述计算机设备的结构示意图。
58.标记说明：1、通信系统构建模块；2、通信场景划分模块；3、通信系统模型建立模块；4、表达式计算模块；5、资源分配模块。
具体实施方式
59.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
60.随着通信网络数据传输速率的提高，网络节点设备的电池容量将成为瓶颈，有限的电池寿命被认为是限制系统整体性能的关键因素。无线携能传输(swipt)被视为可以实现为低功率物联网设备同时提供信息传输和能源供应的有前途的解决方案，该技术充分利用了射频信号可以携带能量的优势，在完成信息传输时还能够收集发射端能量对接收端进行无线充电。通过这种方式，物联网设备不仅可以依靠电池供电，还可以通过swipt实现持续可控的能量补充，进而延长通信设备的使用寿命。
61.本发明的工作主要是结合swipt和noma技术，在考虑了通信组网的实际场景下，在基站的最大发射功率、用户最小传输速率、用户间的相互干扰及信息传输时间等条件约束下，提出了功率分配和时间切换的联合优化问题。通过两次迭代算法，求出模型最优解，以期望得到更大的系统能量效率。
62.实施例1
63.本实施例公开了一种基于非正交多址接入的资源分配方法，方法中涉及的通信方式为用户和基站进行交互时分为两个阶段，上行阶段进行信息通信，下行阶段进行能量传输，如图1所示，包括步骤：
64.s1、如图2所示，构建小蜂窝通信系统，小蜂窝基站包括：通信用户和通信基站，需要作出说明的是：1、小蜂窝用户主要与小基站进行通信，均匀分布在小区内；2、宏蜂窝用户
主要与宏基站进行通信，在小区内会对小蜂窝产生干扰3、每个用户由一根天线为其服务。
65.s2、对通信用户所在区域内天线接收到的信息，按照干扰来源划分为若干个通信场景。
66.在上述实施例中，通信用户包括：小蜂窝用户和宏蜂窝用户，其中，小蜂窝基站位于假设模型中心，蜂窝用户均匀的分布在小区内；步骤s2包括如下步骤：
67.s21、来自非正交多址接入的下一个小蜂窝用户的干扰，标记为第一通信场景。
68.s22、来自宏蜂窝用户的跨层干扰，标记为第二通信场景。
69.s23、来自通信用户自身通信时的背景噪声，标记为第三通信场景。
70.s3、根据通信场景建立通信系统模型。
71.在上述实施例中，步骤s3包括如下步骤：
72.s31、依据第一通信场景，设定小蜂窝用户会受到下一个小蜂窝用户的干扰的条件。
73.s32、依据第二通信场景，设定m个宏蜂用户对小蜂窝用户的通信产生跨层干扰的条件。
74.s33、对于基站和终端，每个终端都具有信息解码和能量收集功能，终端与基站进行信息能量交互时，采用基于时间切换模式的无线携能传输，设定1
‑
τ的时间内，通信用户和基站进行下行能量传输的时间，其中τ表示通信用户和基站进行上行信息交互所用的时间。
75.s34、对于终端和终端，由于所有它们共用相同的带宽，因此在信息解码时会相互干扰，此时，采用非正交多址接入，在信息解码时，对第三通信场景产生的干扰进行串行干扰消除处理，进而改善系统的整体性能。
76.s35、设定小蜂窝用户到小基站的信道增益为g
k
，小蜂窝用户到宏基站的信道增益为h
k
，设定信道状态完全已知的条件。
77.s4、对通信系统模型提出数学表达得到资源分配模型表达式。
78.在上述实施例中，步骤s4包括如下步骤：
79.s41、基站采用串行干扰删除来解码小蜂窝用户k的信息，此时，在小蜂窝用户k会受到下一个小蜂窝用户k+1，
…
，k的干扰以及宏蜂用户m对小蜂窝用户的通信产生跨层干扰的条件下，计算单位时间内基站与通信用户进行上行信息交互时，此时，假设小蜂窝用户k的功率为p
k
，所以，在单位时间内基站与用户进行上行信息交互时，第k(1≤k≤k
‑
1)个终端的数据传输速率为：
[0080][0081]
其中，表示为每个小蜂窝用户获得的外部干扰，主要包括三项，非正交多址接入的下一个小蜂窝用户的干扰，宏蜂窝用户的跨层干扰以及自身通信时的背景噪声。在这里，p
km
表示为小蜂窝用户k收到宏蜂窝用户m的干扰功率，σ2表示高斯白噪声的功率。
[0082]
对于第k个终端，此时前面的小蜂窝用户间干扰已经消除(即第三通信场景)，在两项外部干扰的条件下，第k个终端的数据传输速率为：
[0083][0084]
s42、计算所有终端的总速率和：
[0085][0086]
s43、在单位时间内，能量传输传输时间为1
‑
τ，假设基站的发射功率为p0，将无线携能传输场景为用户获得的能量主要来源于小基站作为考虑因素，计算第k个终端收集的能量：
[0087]
e
k
＝(1
‑
τ
k
)ηg
k
p0[0088]
其中，η表示能量收集系数，能量传递和信息交互共用相同信道g
k
。
[0089]
s44、计算通信系统模型的总能耗：
[0090][0091]
其中，表示所有用户的功耗，ζ为一个系数，通常是指功率放大器的倒数。p
c
表示蜂窝网络静态电路的功率消耗，所以系统的总能耗等于这两部分的功耗和减去所有用户利用无线携能传输收集到的能量。
[0092]
s45、计算通信系统模型的能效，本实施例所考虑的基于无线携能传输的非正交多址接入系统的能效可以定义为：
[0093][0094]
s46、根据第k个终端的数据传输速率、所有终端的总速率和、第k个终端收集的能量、通信系统模型的总能耗和通信系统模型的能效得到资源分配模型表达式。
[0095]
p1:maxλ
ee
[0096]
s.t.[1]r
k
≥r
min
[0097]
[2](1
‑
τ
k
)ηg
k
p0≥τ
k
p
k
[0098][0099]
[4]p0≤p
max
[0100]
[5]0≤τ
k
≤1
[0101]
[6]p
k
≥0
[0102]
其中[1]表示为用户的最小传输速率约束；[2]表示我们所考虑系统中，用户在单位时间内收集到的能量需要满足用户信息交互所需要消耗的能量，这样可以在最大程度上减少系统能耗；[3]表示所用用户的总功率限制；[4]表示基站的最大发射功率约束；[5]和[6]分别表示用户单位时间内进行swipt的时间约束和用户的发射功率约束。
[0103]
s5、根据步骤s46的资源分配模型表达式进行资源分配。
[0104]
优化问题p2的变量为p
k
和τ
k
，属于多变量优化问题，将优化问题分为两层进行优化
解决，故步骤s5包括如下步骤：
[0105]
s51、固定τ
k
优化p
k
计算最优功率设此时的信息传输时间为τ0∈[0,1]。
[0106]
具体地，步骤s51包括步骤：
[0107]
s511、利用dinkelbach方法将分式优化问题转化为等价的参数化减法形式问题，引入辅助变量q，对资源分配模型表达式进行转化：
[0108][0109]
s.t.[1]r
k
≥r
min
[0110]
[2](1
‑
τ0)ηg
k
p
max
≥τ0p
k
[0111][0112]
[4]p
k
≥0
[0113]
s512、通过拉格朗日对偶算法求解上述优化问题，构建多变量拉格朗日函数如下：
[0114][0115]
s513、计算拉格朗日函数对小蜂窝用户功率p
k
的梯度：
[0116][0117]
s514、利用梯度下降法计算最优的小蜂窝用户功率p
k
：
[0118][0119]
s515、利用梯度下降法更新拉格朗日乘子：
[0120]
μ
k
(t+1)＝[μ
k
(t)+s1(t)(r
k
‑
r
min
)]
+
[0121]
v
k
(t+1)＝[v
k
(t)+s2(t)((1
‑
τ0)ηg
k
p
max
‑
τ0p
k
)]
+
[0122][0123]
s516、反复迭代直至变量因子收敛，获取传输时间τ0下的最优传输功率
[0124]
s52、根据最优功率更新切换时间；具体包括如下步骤：
[0125]
s521、将资源分配模型转化为优化问题模型：
[0126][0127]
s.t.[1]r
k
≥r
min
[0128]
[2](1
‑
τ
k
)ηg
k
p
max
≥τ
k
p0[0129]
[3]0≤τ
k
≤1
[0130]
其中，
[0131][0132][0133]
s522、采用dinkelbach方法将优化问题模型转化为参数化减法形式问题模型：
[0134][0135]
s523、根据优化问题模型和参数化减法形式问题模型，得到最优切换时间的表达式；具体地，由(5.2.1)中的约束条件[1]可得τ
k
的下界：其中其中由(6.2.1)中的约束条件[2]可得τ
k
的上界：τ
k
≤e
k
，其中将(5.2.2)中的目标函数进行一次求导，可得最终最优可由下式确定：
[0136][0137]
s524、由发射功率p0求解出对应的最优切换时间用步骤s51中求得的最优传输功率给步骤s52，更新出对应的最优时间，再将最优时间赋值给步骤s51得到第二次迭代出的最优功率，如此反复迭代重复多次，直到目标函数收敛，此时有：的最优功率，如此反复迭代重复多次，直到目标函数收敛，此时有：求得的即为系统最优能效值。
[0138]
s53、重复步骤s51
‑
步骤s52，将步骤s51中求得的最优功率传给步骤s52，更新出对应的最优时间，再将最优时间赋值给步骤s51得到第二次迭代出的最优功率，如此反复迭代重复多次，直到目标函数收敛，此时有：求得的即为系统最优能效值。
[0139]
综上所述，本实施例具有以下技术效果：
[0140]
1、采用非正交多址接入技术可以允许每个子波可以同时服务于多个终端，提高频谱效率，采用无线携能传输技术可以在完成信息传输时还能够收集发射端能量对接收端进行无线充电进而延长通信设备的使用寿命；
[0141]
2、在进行资源分配时为利用dinkelbach方法和拉格朗日对偶法将原问题化解为凸优化问题，通过梯度下降法反复迭代求解最优的功率和时间分配方案，获得系统最优能效。本发明能够通过对用户进行资源分配获得系统的最优能效，对实际的网络部署也具有重要意义；
[0142]
3、在考虑了通信组网的实际场景下，在基站的最大发射功率、用户最小传输速率、用户间的相互干扰及信息传输时间等条件约束下，提出了功率分配和时间切换的联合优化问题。通过多次迭代算法，求出模型最优解，以期望得到更大的系统能量效率。
[0143]
实施例2
[0144]
本实施例提供了一种基于非正交多址接入的资源分配装置，包括：通信系统构建模块1、通信场景划分模块2、通信系统模型建立模块3、表达式计算模块4和资源分配模块5；
其中，通信系统构建模块1用于构建小蜂窝通信系统，小蜂窝基站包括：通信用户和通信基站；通信场景划分模块2用于对通信用户所在区域内天线接收到的信息，按照干扰来源划分为若干个通信场景；通信系统模型建立模块3用于根据通信场景建立通信系统模型；表达式计算模块4用于对通信系统模型提出数学表达得到资源分配模型表达式；资源分配模块5用于根据资源分配模型表达式进行资源分配。
[0145]
本实施例的具体实施过程请参见实施例1，在此不再一一赘述。
[0146]
在本实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
[0147]
实施例3
[0148]
本实施例提供了一种计算机设备，如图4所示，包括处理器和储存器，储存器中储存有程序代码，处理器执行程序代码以执行实施例1的资源分配方法。
[0149]
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本技术实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0150]
以上仅为本技术的较佳实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。
[0151]
实施例4
[0152]
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现实施例1的资源分配方法。
[0153]
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、固态硬盘(ssd，solid state drives)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体(reram,resistancerandomaccess memory)和动态随机存取存储器(dram，dynamic random access memory)。