本發(fā)明涉及無線通信技術領域，尤其涉及一種具有不完全CSI的大型多天線網絡的能效資源分配方法。

背景技術：

智能手機產業(yè)，多媒體業(yè)務和移動應用的爆炸性增長高度依賴于高速數(shù)據(jù)無線網絡的發(fā)展。雖然快速增長的高數(shù)據(jù)率無線系統(tǒng)的不斷改變我們的生活，甚至改變我們的日常行為，但在當前網絡對高數(shù)據(jù)速率服務的需求仍是緊張的，移動終端的電池消費也比從前快很多。另一方面，對比高數(shù)據(jù)速率服務和高速無線網絡的需求而言，電池技術的發(fā)展是緩慢而漸進的。這種不匹配必然導致研究人員對提高無線網絡中需要連續(xù)運行的移動終端的生命周期的研究興趣和熱情。

有限的電池容量是提高生命周期的主要障礙之一，同時它也是提高用戶高數(shù)據(jù)速率多媒體服務的主要障礙。一個延長移動終端的生命周期的方法是提供能量供應。然而，給電池充電或者替換移動終端的電池可能會導致高成本，有時甚至是不方便的或者不可能實現(xiàn)的。在當前這種環(huán)境下，能量收集技術可以一種持續(xù)的方式延長能量受限網絡的生命周期。能量收集技術使無線網絡中的接收設備從周圍的環(huán)境中收集能量成為可能。與此同時，大多數(shù)的能量源是以來距離的，例如太陽能和風能等。然而，針對那些幾乎不能接入太陽能或者風能這些能量源的無線設備而言，如何提供能量供應又是問題所在。最近，除了從太陽能、風能、振動、熱電效應或其他物理現(xiàn)象中獲取能量的技術外，在無線通信網絡中，無線功率傳輸成為研究的熱點，它為傳統(tǒng)的能量受限的網絡提供了一個有前途的解決方案。因為射頻信號不僅可以攜帶信息，還可以傳遞能量，這在延長電池聲明周期和提高系統(tǒng)能效方面做出了巨大的貢獻。

MIMO(Multiple-In Multi-Out,多輸入多輸出)技術是未來通信網絡中實現(xiàn)信息高速傳輸?shù)年P鍵技術之一，它能在不增加帶寬的情況下，成倍地提高通信系統(tǒng)的互信息量和頻譜效率。大型多天線的好處不僅包含了MIMO的優(yōu)勢，還包括當天線數(shù)目趨于無窮時，一些衰落和不相關的噪聲的影響都會消失，從而使得頻譜效率與帶寬無關。

由于大型多天線通信系統(tǒng)中的發(fā)送天線數(shù)目很多，而移動終端數(shù)量遠遠小于BS的發(fā)送天線數(shù)量，雖然系統(tǒng)中頻譜效率顯著提高，但是通信中的能量消耗的問題也愈加嚴重。發(fā)送天線數(shù)目越多，所使用的射頻(RF)鏈路也越多，而RF鏈中相應的數(shù)模轉換器、混頻器、發(fā)送濾波器、頻率合成器、低噪聲放大器、音頻放大器、濾波器和模數(shù)轉換器的功率損耗也愈多，能耗愈多。因此系統(tǒng)進行天線選擇是很有必要的，在降低功率損耗的同時來提高系統(tǒng)能量效率。

由于信道估計誤差的存在，發(fā)射端很難獲得完全信道狀態(tài)信息(CSI)，信道訓練過程是系統(tǒng)獲知CSI所必需的，這種過程的不完備性會直接導致系統(tǒng)性能的下降。因此，與完備信道對比，不完備信道下問題的研究則更符合實際的研究情況。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種系統(tǒng)能效高、計算簡單的具有不完全CSI的大型多天線網絡能效資源分配方法。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所述方法包括以下步驟：

步驟1，基站(BS)通過信道估計器對塊衰落信道進行訓練估計，得到估計后的信道；

步驟2，利用無線功率傳輸?shù)姆绞?，用戶設備從基站收集能量；

步驟3，考慮信道中不完備CSI的情況，計算多天線系統(tǒng)中當發(fā)送天線數(shù)為N時的信道容量；

步驟4，考慮信道中不完備CSI的情況，計算多天線系統(tǒng)中加入天線選擇技術后最優(yōu)天線數(shù)為L時的信道容量；

步驟5，建立功率損耗模型，并基于上述天線選擇后的信道容量和功率損耗模型建立能量效率模型；

步驟6，利用基于二分查找的天線選擇算法和最優(yōu)化資源分配算法，通過拉格朗日乘子法對上述能量效率模型進行時間和發(fā)送功率的聯(lián)合優(yōu)化，得到最優(yōu)的天線數(shù)和最優(yōu)的能效值。

步驟7，根據(jù)上述最優(yōu)能量效率得到最優(yōu)的發(fā)送功率。

進一步的，步驟1中，估計后的信道為：

$\hat{H}=H-\mathrm{\Δ}E$

其中，為估計后的基站和用戶之間的信道矩陣；H為基站和用戶設備之間完備的信道；ΔE代表估計誤差，并且有是信道估計誤差的方差。

進一步的，在步驟2中，將基站和用戶設備之間的通信劃分為兩個時間段，在第一個時間段內，基站通過無線功率傳輸(WPT)為用戶充電，在第二時間段，用戶利用收集到的能量將信息傳送至基站。根據(jù)能量守恒定律，用戶在第一時間段內收集到的能量為：

$E_U={\mathrm{\η\αP}}_t\left|{\hat{H}}^H\mathrm{\β}\right|\mathrm{\τ}$

其中，η代表用戶將收集的功率轉化為電能存儲起來的轉化效率；α代表基站和用戶設備之間依賴于距離產生的路徑損耗；P_t代表基站端的發(fā)送功率；β為能源波束成形矩陣，有τ為在一個時間塊中第一段的時間。

進一步的，步驟3中，在不完備信道估計的前提下，計算得出多天線中當發(fā)送天線數(shù)量為N，且N>>1時上行鏈路的互信道容量：

$C={\log }_2(1+N\frac{\frac{E_U}{T-\mathrm{\τ}}\mathrm{\α}}{{\mathrm{\σ}}_n^2+\frac{E_U\mathrm{\α}}{T-\mathrm{\τ}}{\mathrm{\σ}}_e^2})$

其中，T表示上行和下行鏈路一個時段的總時間，是加性高斯白噪聲的方差，是信道估計誤差的方差，Δh服從復高斯分布(Complex Normal Distribution)，即

進一步的，步驟4中，在不完備信道估計的前提下，計算得出多天線系統(tǒng)中當發(fā)送天線總數(shù)為N且N>>1，選擇出最優(yōu)天線數(shù)為L時上行鏈路的信道容量：

$C={\log }_2(1+(1+ln\frac{N}{L}\left)\frac{E_U\mathrm{\α}/(T-\mathrm{\τ})}{{\mathrm{\σ}}_n^2+E_U{\mathrm{\α\σ}}_e^2/(T-\mathrm{\τ})}L\right).$

進一步的，步驟5所述的功率損耗模型為：

U(P_t,τ,L)＝(LP_bs+P_user)T+P_tτ

式中，P_bs是基站端每根天線的功率損耗，P_user是用戶端的功率損耗，分別由下面兩個公式表示，

P_user＝2P_syn+P_LNA+P_mix+P_IFA+P_filr+P_ADC

P_bs＝P_DAC+P_mix+P_filt

式中，P_DAC,P_mix,P_filt,P_syn,P_LNA,P_IFA,P_filr,P_ADC分別表示數(shù)模轉換器、混頻器、發(fā)送濾波器、頻率合成器、低噪聲放大器、音頻放大器、濾波器和模數(shù)轉換器的功率損耗；

基于上述的功率損耗模型，計算所述能量效率模型：

$ee(P_t,\mathrm{\τ},L)=\frac{C}{U(P_t,\mathrm{\τ},L)}.$

進一步的，步驟7中，獲取最優(yōu)能效對應的最優(yōu)發(fā)送功率如下式：

$P_t^{*}=\frac{1}{2}\frac{\sqrt{{(X_3-X_4)}^2{X}_2^2+4\underset{i=1}{\overset{5}{\Π}}{X}_i}-X_3{X}_2-X_4{X}_2}{X_3{X}_4}$

其中，Χ₁～Χ₅分別為：

$X_1=\mathrm{\η}\mathrm{\α}\left|\right|\hat{H}|{|}^2\mathrm{\τ}(L+Lln\frac{L}{N}),X_2=(T-\mathrm{\τ}){\mathrm{\σ}}_n^2,X_3=\mathrm{\η}\mathrm{\α}|\left|\hat{H}\right|{|}^2{{\mathrm{\τ\σ}}_e}^2,$

$X_4=\mathrm{\η}\mathrm{\α}\left|\right|\hat{H}|{|}^2\mathrm{\τ}(L+Lln\frac{L}{N})+\mathrm{\η}\mathrm{\α}|\left|\hat{H}\right|{|}^2{{\mathrm{\τ\σ}}_e}^2,X_5=\frac{X_2^2+X_2{X}_3{P}_t+X_4{X}_2{P}_t+X_4{X}_3{P}_t^2}{X_1{X}_2}.$

工作過程大致如下：

在不完備信道估計下Massive MIMO天線選擇的能效資源分配方法，通過能量收集，Massive MIMO，天線選擇，波束成形等技術，提出需要優(yōu)化的能量效率模型，將目標問題和約束條件下通過拉格朗日乘子法求解，獲取最優(yōu)的能量效率，得出BS端最優(yōu)的發(fā)送功率。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明方法具有如下優(yōu)點：

1、天線選擇方法基于一個二分查找算法來快速找到最優(yōu)的發(fā)送天線數(shù)，且使用能量波束成形技術來最大化系統(tǒng)能效。

2、聯(lián)合考慮第一時段的無線功率傳輸和第二時段無線信息傳輸，呈現(xiàn)出一個資源分配算法，通過聯(lián)合優(yōu)化BS的發(fā)送功率和第一段的時間來獲得系統(tǒng)最大能效。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)模型。

圖2為本發(fā)明實施實例中的一個具體流程圖。

圖3為本發(fā)明中具有天線選擇的最優(yōu)化算法軟件流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明做進一步說明：

圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)模型。圖1呈現(xiàn)了一個不完備信道估計下具有兩時段通信協(xié)議的無線電通信系統(tǒng)。在系統(tǒng)結構中，有1個基站(BS),1個單用戶(User)，BS包含一個信道估計器(CE，channel estimator)。其中，BS裝配N根天線，User裝配1根天線。模型中，BS的作用是為用戶充電，進行能量的傳送；而User是接收端的一個單用戶，它的作用是存儲基站發(fā)送的能量，以便將信息傳送回基站。

圖1還描述了一個兩時段的協(xié)議?；緦τ脩粲幸粋€連續(xù)的能量供應，目的是不需要其它的能量支持。因此，在第一時間段，通過無限能量傳輸，用戶將基站傳送的能量進行收集，并存儲收集的能量到一個可充電的電池中；在第二時間段，用戶利用收集到的能量將信息傳送至基站。整個傳輸過程的時間為T，這稱作一個時間塊。在每一塊的開始，在τ時間內(第一時段)，基站與用戶之間進行無線能量傳輸(WPT，wireless power transfer)；在Τ-τ時間內(第二時段)，用戶與基站之間進行無線信息傳輸(WIT，wireless information transfer)。

圖2為本發(fā)明一個具體的實施例的具體方法流程，主要包括以下步驟:

步驟1：通過訓練估計塊衰落信道的信道模型，得到估計后的信道。

步驟2：利用無線功率傳輸?shù)姆绞剑脩粼O備從基站收集能量。

步驟3：考慮信道中不完備CSI的情況，計算多天線系統(tǒng)中當發(fā)送天線數(shù)為N時的信道容量。

步驟4：考慮信道中不完備CSI的情況，計算多天線系統(tǒng)中加入天線選擇技術后最優(yōu)天線數(shù)為L時的信道容量。

步驟5：建立功率損耗模型，并基于上述天線選擇后的信道容量和所述功率損耗模型建立能量效率模型。

步驟6：結合天線選擇算法和資源分配最優(yōu)化算法，對上述能量模型進行時間和發(fā)送功率的聯(lián)合優(yōu)化，得到最優(yōu)的發(fā)送天線數(shù)和最優(yōu)的能效。

步驟7：根據(jù)上述最優(yōu)能量效率得到最優(yōu)的發(fā)送功率。

圖3在算法開始后，判斷步驟7中計算的EE是否收斂，若收斂，則結束循環(huán)，若不收斂，則改變拉格朗日乘子值，獲取下次循環(huán)的功率和時間，如果滿足判斷條件，則繼續(xù)獲取最優(yōu)化的天線數(shù)和能效，從而得出最優(yōu)發(fā)送功率，結束循環(huán)。

以上所述的實施例僅僅是對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進行描述，并非對本發(fā)明的范圍進行限定，在不脫離本發(fā)明設計精神的前提下，本領域普通技術人員對本發(fā)明的技術方案做出的各種變形和改進，均應落入本發(fā)明權利要求書確定的保護范圍內。