CN108260215A - 一种低密度码的noma中信道状况优化的资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法，属于无线通信领域。本发明方法通过匹配用户间将存在不同信道状况这一现象，提出一种可以最大化系统和速率的资源分配方式，即通过基站获得的用户的信道状况信息，在保证稀疏性约束和功率约束的条件下，建立最大化和速率的优化问题，并通过转化该非凸优化问题为一系列凸问题，并通过迭代算法解决，获得近似最优的RE映射和功率分配方案。相对于现有的资源分配方法，提高了低密度码NOMA系统的和速率，并且提高了块错误率(BLER)性能。

Description

一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法

技术领域

本发明涉及一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法，属于无线通信领域。

背景技术

非正交多址接入(non-orthogonal multiple access，NOMA)旨在支持大量设备间的高频谱效率数据传输，被广泛认为是第五代(5G)无线通信网络中无线接入设计的关键技术。NOMA背后的核心思想是将多个用户的信号叠加在相同的无线资源上，并采用先进的多用户接收机来区分叠加信号。在多种NOMA技术中，一类比较重要的NOMA技术采用低密度码(low density signature，LDS)进行信号识别，通过利用该码的稀疏性，可以采用基于消息传递算法(message passing algorithm，MPA)接收机，能够在保证系统在可以承受的复杂度的前提下获得很好地频谱效率。典型的此类NOMA技术包括LDS正交频分复用(OFDM)，非规则LDS，低密度码多址(sparse code multiple access，SCMA)以及图样分多址接入(pattern division multiple access，PDMA)等。

资源分配是基于低密度码的NOMA中的关键技术，它将每个用户的信号以稀疏的方式映射到资源格(resource element，RE)上。资源分配模式可大致分为两类：1)所有用户的分配资源格个数相等且每个资源格上用户个数也相等的RE映射，我们称之为规则映射；2)用户间分配资源格个数不相等的RE映射，我们称之为非规则映射。合理的资源分配模式可以提高系统吞吐量，降低接收端MPA的复杂度。因此我们针对NOMA系统中的匹配到相同资源的用户通常具有明显不同的信道条件这一发现，设计了资源分配方案，使系统能达到更高的和容量。

在NOMA系统中资源映射模式的现有的设计，部分方案没有根据用户的信道条件对映射方案进行设计，部分方案将RE映射和功率分配过程解耦，分别进行设计，因此，这些设计在获得最大系统和容量的目标上都不是最佳的。

在当前基于低密度码的NOMA系统中，无线资源分配问题通常是令用户在已固定模式的分配模式中进行选择，而设计的准则通常基于计算复杂度考虑或减少用户干扰。

发明内容

本发明的目的在于克服现有的无线资源分配问题中，通常没有考虑到用户间存在不同的信道状况，而用户不同的信道状况使得当他们采取不同的资源分配模式时会获得不同的传输速率以及误码率性能，提出了一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法，考虑到匹配用户间将存在不同信道状况这一现象，提出一种可以最大化系统和速率的资源分配方式，其中包括RE映射以及功率分配的设计。

本发明的核心思想为：在匹配用户具有不同信道增益的低密度码NOMA系统中设计了的最佳稀疏RE映射和功率分配模式；首先基于低密度码的NOMA系统中，基站匹配N个用户共享M个子载波，由于用户距离基站距离不同，这些用户具有不同的大尺度衰落，由于小尺度衰落，对于特定用户而言，其在每个子载波的信道参数也不同；基站可以获得用户的完整的信道状况信息，根据信道状况信息制定受稀疏性和功率约束的和速率优化问题，通过惩罚目标函数的稀疏性约束将其转化为一系列凸问题，并通过一种迭代算法，得到了资源分配方案，基站将分配方案反馈给用户，用户按照接收到的资源分配方案进行RE映射和功率分配,一种低密度码的非正交多址接入系统中基于用户信道信息的资源分配算法，包括以下步骤：

步骤1：基站对将采用相同M个子载波发送数据的N个用户进行信道估计，获得其信道信息，其中第i个用户在第j个子载波的信道状况信息表示为h_i,j；

步骤2：基站根据获得的信道状况信息计算N个用户在M个子载波上能达到的和容量，为：

其中，S＝[s₁,s₂,…,s_N]为需要设计的资源分配矩阵，σ²为噪声功率谱密度，s_i,j为S第i行第j列的元素，表述第i个用户将在第j个子载波上传输信号的功率，当s_i,j＝0时，第i个用户不在第j个子载波上传输信号；log表示对数操作；

步骤3：基站在考虑到接收机复杂度需要在可接受范围，因此每个子载波上的信号个数不能太大，因此基站设置一个最大值n_max，并获得接收机复杂度约束如下公式(2)所示：

其中，为S的第j列，为的0范数，即中非0元素的个数；

步骤4：基站考虑到每个用户发送功率需受到用户的最大可发送功率的限制，因此获得功率约束如下公式(3)：

步骤5：基站在步骤3和步骤4的约束条件下，获得最大化和容量的优化问题，如公式(4)：

步骤6：基站设置一个函数其中为中最大的n_max个元素的和，表达式为为向量中第i大的元素，建立新的优化目标函数其中μ_j为惩罚系数且因此可以将步骤5中的优化问题转换为公式(5)：

步骤7：基站通过迭代解决步骤6中得到的优化问题，设置迭代因子t＝0，初始化迭代时所需的最大迭代次数t_max和判断迭代终止所需的差错阈值δ，随机初始化满足条件||s_i||₁≤P,0≤i≤N与s_i,j≥0的矩阵S⁰；

步骤8：基站计算得到向量其中：

根据向量再计算得到关于R_sum(S)在S^t附近的近似函数其表达式为(6)：

步骤9：基站利用凸优化工具解决下述公式(7)的凸问题：

得到对该问题的一个最优解S^*；

步骤10：令r^t等于argmax_0≤r≤1R_sum(S^t+r(S^*-S^t))，得到第t次迭代的解S^t+1；

步骤11：令t＝t+1，如果t＝t_max或者‖S^t+1-S^t‖₂＜δ，则输出S^t+1为优化后的资源分配矩阵，否则转至步骤8；

步骤12：基站按照获得的资源分配矩阵调度用户按照资源分配矩阵进行资源块映射和功率分配；

至此，从步骤1到步骤12，完成了一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法。

有益效果

本发明提出的一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：

1)相对于现有的资源分配方案，即与常规的规则和不规则的RE映射模式进行性能对比，本方法同时优化了子载波映射方式和功率分配，大大提高了低密度码NOMA系统的和速率，即提升了系统的和容量；

2)本发明所提出的算法提高了块错误率(BLER)性能，即能够降低系统用户的块误码率。

附图说明

图1为本发明一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法及实施例1中的系统结构示意图；

图2为本发明一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法实施例1中的仿真性能图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步说明。

实施例1

图1为一个上行低密度码NOMA通信系统中，用户个数为N＝6个，子载波个数为M＝4个的系统结构示意图，基站调度6个用户在4个子载波上共享数据，该6个用户由2个小区边缘用户，2个小区中间用户，2个小区中心用户组成。基站根据6个用户的信道状况，分配子载波给各个用户进行数据传输，分配过程中需考虑相同子载波承载用户个数不能超过3个，防止译码复杂度过高。

图2对本发明提出的资源分配方法进行仿真，与未通过本方法优化的随机选择的规则性资源分配方法进行对比，仿真中用户选择个数为N＝6个，子载波个数为M＝4个。

下面结合具体实施步骤说明如何应用本发明如何通过构造资源分配方法，提升系统和容量，降低块误码率：

步骤A：基站对将采用相同M＝4个子载波发送数据的N＝6个用户进行信道估计，获得其信道信息，其中第i个用户在第j个子载波的信道状况信息表示为h_i,j；

步骤B：基站根据获得的信道状况信息计算6个用户在4个子载波上能达到的和容量，为其中，S＝[s₁,s₂,…,s₆]为需要设计的资源分配矩阵,s_i,j为S第i行第j列的元素，表示第i个用户将在第j个子载波上传输信号的功率，当s_i,j＝0时，第i个用户不在第j个子载波上传输信号；

步骤C：基站在考虑到接收机复杂度需要在可接受范围，因此每个子载波上的信号个数不能太大，因此基站需要设置一个最大值n_max＝3，并获得接收机复杂度约束

其中，为S的第j列，为的0范数，即中非0元素的个数，该约束条件表示每个子载波上的信号个数不超过3个，因此可以保证接收机的复杂度不会过高；

步骤D：每个用户发送功率需受到用户的最大可发送功率的限制，因此基站建立优化条件时需考虑功率约束

即每个用户在各个子载波上的功率总和小于P；

步骤E：基站在步骤C和步骤D的约束条件下，获得最大化和容量的优化问题：

步骤F：基站设置一个函数其中为中最大的3个元素的和，|·|_[i]为向量中第i大的元素，建立新的优化目标函数其中μ_j为惩罚系数且因此可以将步骤5中的优化问题转换为

步骤G：基站通过迭代解决步骤6中得到的优化问题，设置迭代因子t＝0，最大迭代次数t_max＝10，随机初始化满足条件||s_i||₁≤P,0≤i≤6与s_i,j≥0的矩阵S⁰，和最小差错阈值δ；

步骤H：基站计算获得向量其中定义为

根据计算得到的向量再得到关于R_sum(S)在S^t附近的近似函数表达式为：

步骤I：此时，基站可以得到下述凸问题，

解决此凸问题，得到对该问题的一个最优解S^*；

步骤J：令r^t等于argmax_0≤r≤1R_sum(S^t+r(S^*-S^t))，得到第t次迭代的解S^t+1；

步骤K：令t＝t+1，如果t＝10或者‖S^t+1-S^t‖₂＜δ，则输出S^t+1为优化后的资源分配矩阵，否则转至步骤H；

步骤L：基站按照获得的资源分配矩阵调度用户按照资源分配矩阵进行资源块映射和功率分配。

以上所述为本发明的较佳实施例而已，本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。

Claims (2)

1.一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配方法，其特征在于：是一种可以最大化系统和速率的资源分配方式，在匹配用户具有不同信道增益的低密度码NOMA系统中设计了的最佳稀疏RE映射和功率分配模式；首先基于低密度码的NOMA系统中，基站匹配N个用户共享M个子载波，由于用户距离基站距离不同，这些用户具有不同的大尺度衰落，由于小尺度衰落，对于特定用户而言，其在每个子载波的信道参数也不同；基站可以获得用户的完整的信道状况信息，根据信道状况信息制定受稀疏性和功率约束的和速率优化问题，通过惩罚目标函数的稀疏性约束将其转化为一系列凸问题，并通过一种迭代算法，得到了资源分配方案，基站将分配方案反馈给用户，用户按照接收到的资源分配方案进行RE映射和功率分配。

2.根据权利要求1所述的一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配算法，包括以下步骤：

步骤1：基站对将采用相同M个子载波发送数据的N个用户进行信道估计，获得其信道信息，其中第i个用户在第j个子载波的信道状况信息表示为h_i,j；

步骤2：基站根据获得的信道状况信息计算N个用户在M个子载波上能达到的和容量，为：

其中，S＝[s₁,s₂,…,s_N]为需要设计的资源分配矩阵，σ²为噪声功率谱密度，s_i,j为S第i行第j列的元素，表述第i个用户将在第j个子载波上传输信号的功率，当s_i,j＝0时，第i个用户不在第j个子载波上传输信号；log表示对数操作；

步骤3：基站在考虑到接收机复杂度需要在可接受范围，因此每个子载波上的信号个数不能太大，因此基站设置一个最大值n_max，并获得接收机复杂度约束如下公式(2)所示：

其中，为S的第j列，为的0范数，即中非0元素的个数；

步骤4：基站考虑到每个用户发送功率需受到用户的最大可发送功率的限制，因此获得功率约束如下公式(3)：

步骤5：基站在步骤3和步骤4的约束条件下，获得最大化和容量的优化问题，如公式(4)：

步骤6：基站设置一个函数,其中为中最大的n_max个元素的和，表达式为|·|_[i]为向量中第i大的元素，建立新的优化目标函数其中μ_j为惩罚系数且因此可以将步骤5中的优化问题转换为公式(5)：

步骤7：基站通过迭代解决步骤6中得到的优化问题，设置迭代因子t＝0，初始化迭代时所需的最大迭代次数t_max和判断迭代终止所需的差错阈值δ，随机初始化满足条件||s_i||₁≤P,0≤i≤N与s_i,j≥0的矩阵S⁰；

步骤8：基站计算得到向量其中：

根据向量B再计算得到关于R_sum(S)在S^t附近的近似函数其表达式为(6)：

步骤9：基站利用凸优化工具解决下述公式(7)的凸问题：

得到对该问题的一个最优解S^*；

步骤10：令r^t等于argmax_0≤r≤1R_sum(S^t+r(S^*-S^t))，得到第t次迭代的解S^t+1；

步骤11：令t＝t+1，如果t＝t_max或者‖S^t+1-S^t‖₂＜δ，则输出S^t+1为优化后的资源分配矩阵，否则转至步骤8；

步骤12：基站按照获得的资源分配矩阵调度用户按照资源分配矩阵进行资源块映射和功率分配；

至此，从步骤1到步骤12，完成了一种低密度码的NOMA中信道状况优化的资源分配算法。