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    多載波超密集網(wǎng)絡(luò)的抗干擾分布式節(jié)能功率分配

    2021-07-29 03:36:58
    電子與信息學(xué)報 2021年7期
    關(guān)鍵詞:階梯能效載波

    何 云 申 敏 張 夢

    (重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 重慶 400065)

    (重慶郵電大學(xué)通信核心芯片、協(xié)議及系統(tǒng)應(yīng)用團(tuán)隊 重慶 400065)

    1 引言

    用戶設(shè)備及數(shù)據(jù)速率需求的迅速增長推動對新一代無線移動網(wǎng)絡(luò)的研究,超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra-Dense Networks, UDN)因基站間間距小,在保證高質(zhì)量通信傳輸?shù)耐瑫r可提高系統(tǒng)頻譜效率,引起廣泛的關(guān)注。隨著移動通信業(yè)務(wù)量的指數(shù)增長,網(wǎng)絡(luò)部署基站的密度不斷增大,由基站主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)能量消耗也不斷提高,使信息和通信技術(shù)(Information and Communication Technology, ICT)的能源消耗和能源污染成為主要的社會和經(jīng)濟問題之一。SMART2020年報告[1]指出,與ICT有關(guān)的碳排放每年呈10%的增長趨勢,無線通信的巨大能耗將嚴(yán)重影響經(jīng)濟的可持續(xù)增長和全球氣候變化,所以提高超密集網(wǎng)絡(luò)的能效成為一項極其重要的任務(wù)。

    超密集網(wǎng)絡(luò)基站的功率調(diào)度直接影響其他基站的功率分配,非合作博弈論很自然地被用來解決該類上行功率分配優(yōu)化問題,文獻(xiàn)[2]研究干擾受限蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶在QoS約束下的上行鏈路節(jié)能功率分配方案。由于限制傳輸功率能進(jìn)一步減少網(wǎng)絡(luò)能量消耗,因此兼具QoS和傳輸功率約束的能效優(yōu)化問題的研究成為超密集網(wǎng)絡(luò)的研究重點,文獻(xiàn)[3]采用分?jǐn)?shù)規(guī)劃方法研究QoS和傳輸功率約束下小小區(qū)多載波系統(tǒng)的功率分配問題。文獻(xiàn)[4]利用Dinkelbach算法解決多載波的功率分配問題,但是其運算復(fù)雜度較高,其鉗制解于邊界處的操作降低了算法精度。為了提高算法精度并降低運算復(fù)雜度,基于幾何注水(Geometric Water-Filling, GWF)的算法[5,6]引起了關(guān)注。

    納什均衡的收斂問題是非合作博弈論研究的重點,文獻(xiàn)[7,8]研究小小區(qū)系統(tǒng)帶約束條件的能效優(yōu)化問題的納什均衡解,但是它們未考慮超密集網(wǎng)絡(luò)中部署了大量高密度的低功率傳輸節(jié)點帶來的小小區(qū)間的干擾[9]。為了解決該問題,文獻(xiàn)[10–13]研究小小區(qū)系統(tǒng)在非合作博弈論框架下的干擾抑制功率分配方案。其中文獻(xiàn)[11]在QoS和傳輸功率約束下,分析SINR對傳輸功耗的影響,利用非合作博弈論研究用戶間的資源競爭策略。文獻(xiàn)[14]提出了一種具有干擾抑制功能的能效功率優(yōu)化方案,其研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)用戶距離足夠遠(yuǎn)時,所有干擾信道增益接近零,當(dāng)用戶彼此靠近(如超密集網(wǎng)絡(luò))時,可能存在多個均衡點。本文的研究重點在于找到系統(tǒng)最小干擾狀態(tài)下唯一能效最優(yōu)納什均衡點,雖然頻譜效率最優(yōu)方案也能使功率收斂于最小干擾均衡點,但是這類方案[15,16]未考慮系統(tǒng)能效性能。為了研究能效最優(yōu)功率分配方案對頻譜效率的影響,本文與文獻(xiàn)[17]中的系統(tǒng)總頻譜效率最優(yōu)功率分配方案進(jìn)行性能對比。

    本文主要進(jìn)行了兩方面創(chuàng)新:(1)基于幾何注水算法提出一種低復(fù)雜度階梯注水算法用于最佳響應(yīng)過程,將約束條件轉(zhuǎn)換為注水水位的上下界,在上下界內(nèi)尋找全局最優(yōu)解來提高算法精度。(2)為了抑制小小區(qū)間干擾,本文提出了一種抗干擾策略,選擇最小化干擾信道增益的傳輸功率進(jìn)行加權(quán)處理,使系統(tǒng)收斂于最小干擾信道增益納什均衡點。

    2 系統(tǒng)模型

    圖1 超密集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型

    3 階梯注水算法

    階梯注水算法步驟如表1所示。

    表1 階梯注水算法

    階梯注水算法的優(yōu)勢在于其縮小了解的搜索范圍,僅需當(dāng)滿足式(11)條件1時采用求根法搜索解,而傳統(tǒng)的解決分?jǐn)?shù)規(guī)劃問題的Dinkelbach算法則是全局搜索法,它等效于在所有階梯范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解,因此階梯注水算法的運算復(fù)雜度更低。

    4 多用戶功率分配

    表2 多用戶抗干擾能效功率分配算法

    5 復(fù)雜度及仿真性能分析

    圖2(a)對比了本文算法、文獻(xiàn)[4]算法和文獻(xiàn)[17]算法在子載波最大功率Pmax和QoS約束下的平均能效。仿真顯示當(dāng)Pmax大于某門限時,3種方案的能效都不受Pmax影響,說明3種方案都能收斂到能效最優(yōu)納什均衡點。本文算法和文獻(xiàn)[4]算法的能效均優(yōu)于文獻(xiàn)[17]的頻譜效率最優(yōu)算法的能效,結(jié)果表明能效最優(yōu)算法相比于頻譜效率最優(yōu)算法更能最大化系統(tǒng)能效。同時仿真結(jié)果表明不論Rmin的大小,本文算法的能效都優(yōu)于文獻(xiàn)[4]算法的能效,這主要有兩方面原因:(1)在每次最佳響應(yīng)過程中,本文算法的階梯注水算法精度高于文獻(xiàn)[4]算法的Dinkelbach算法精度。(2)本文算法具有抗干擾能力,能使系統(tǒng)收斂于最小干擾信道增益均衡點。而文獻(xiàn)[4]算法未采用該策略,所以在相同干擾條件下本文算法的能效優(yōu)于文獻(xiàn)[4]算法的能效。

    表3 仿真參數(shù)

    為了說明系統(tǒng)抗干擾能力,圖2(b)給出3種算法在相同條件下的頻譜效率。仿真結(jié)果表明本文算法和文獻(xiàn)[4]算法的頻譜效率差異不大,但是兩者能效相差很大。而與文獻(xiàn)[17]算法相比,本文算法雖然降低了頻譜效率但是大幅度提升了系統(tǒng)能效。以Pmax=3W,Rmin=3bit/(s·Hz)為例,文獻(xiàn)[17]算法的頻譜效率為本文算法的1.47倍,而能效卻為其1/11.3。本文算法犧牲了少量頻譜效率,卻大幅度提升了系統(tǒng)能效。

    圖2 平均能效和平均頻譜效率

    為了進(jìn)一步分析本文算法和文獻(xiàn)[4]算法能效性能差異的原因,圖3和圖4分別對比兩種算法的子載波功率分配策略和迭代性能。圖3以Pmax=3W,Rmin=3 bit/(s·Hz)為例,仿真了兩種算法的子載波功率分配值。其中柱狀簇表示K=10個用戶,每個柱狀簇中的5個子柱狀體表示N=5個子載波功率。圖3說明本文算法比文獻(xiàn)[4]算法的平均傳輸功率要小,而文獻(xiàn)[4]算法的大部分子載波功率被鉗制在最大功率處,因而降低了系統(tǒng)能效。圖4仿真了在Pmax=0.2 W,Rmin=1.5 bit/(s·Hz)條件下,本文算法和文獻(xiàn)[4]算法在納什均衡最佳響應(yīng)過程中的迭代次數(shù)。在10次迭代之后,兩種方案都能收斂于均衡點。特別是本文算法在第1次迭代中未采用干擾機制,而是直接采用階梯注水算法獲取最優(yōu)傳輸功率,其能效高于文獻(xiàn)[4]算法的能效,說明階梯注水算法的精度優(yōu)于Dinkelbach算法。在隨后的最佳響應(yīng)迭代過程中,本文算法采用了干擾抑制策略,因此每次迭代的能效都優(yōu)于文獻(xiàn)[4]算法的能效。

    圖3 子載波功率

    圖4 迭代性能對比

    6 結(jié)束語

    本文提出一種基于階梯注水算法的抗干擾策略解決最大傳輸功率和QoS約束下的能效最優(yōu)功率分配問題,階梯注水算法能解決每次最佳響應(yīng)過程中的功率分配問題,抗干擾策略則采用迭代算法求最小干擾信道增益納什均衡功率。仿真結(jié)果表明本文算法運算復(fù)雜度低,在保證頻譜效率的前提下可大幅度提升系統(tǒng)能效。

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