CN113810914B - 用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法，通过将待配对的用户信道条件最高与最低的用户分在一组中从而使得两两配对时，信道条件差距较大的用户避免配对。另外本发明采用的双边匹配模型，以信道条件的差值来衡量匹配过程中的喜好顺序。本发明避免了信道增益差距巨大的用户配对在一起，同也避免了信道增益差距微小的用户配对在一起，以提高系统整体性能。

Description

用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法

技术领域

本发明涉及一种非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)用户配对的方法，具体是一种基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法。

背景技术

随着移动无线通信技术的日益发展，在移动网络内的各项应用技术领域对频谱资源的需要越来越大，现有的正交多址接入技术(Orthogonal Multiple Access,OMA)已经不能满足当今社会对于高传输速度的需求。面对未来6G网络对高数据速率、超低时延以及海量连接的需求，业内人士提出了NOMA技术。不同于传统的OMA技术,NOMA的基本思想是在发送端采用叠加编码(Superposition Coding，SC)技术，通过分配不同的功率分配因子使多个用户共享相同的资源块(相同频域时域资源)。接收端利用连续干扰抵消(SuccessiveInterference Cancellation,SIC)技术实现接收信号的正确解调。

多址接入技术是无线通信系统网络升级的核心问题，决定了网络的容量和基本性能，并从根本上影响着系统的复杂度和部署成本。从1G到4G无线通信系统，大都采用正交多址接入(OMA,Orthogonal Multiple Access)的方式来避免多址干扰，其接收机复杂度相对较低，但限制了无线通信资源的自由度(DoF,Degree of Freedom)。面对移动数据流量呈爆炸式增长的趋势，5G无线通信系统需要满足高频谱效率、低传输时延和海量连接的需求，而6G将在5G的基础上进一步扩展和深化物联网应用的范围和领域。同5G相比，6G具有超高速率、超低时延和更广的覆盖深度，并将充分共享毫米波(MMW,Millimeter Wave)、太赫兹(THz,Terahertz)和可见光(VL,Visible Light)等超高频无线频谱资源，融合地面移动通信、卫星互联网和微波等技术，形成一个具备“全覆盖、全频谱、全应用”的一体化绿色网络，而传统基于OMA的无线网络将无法满足这些需求。非正交多址接入(NOMA,Non-OrthogonalMultiple Access)技术通过功率域复用，允许不同用户占用相同的频谱、时间和空间等资源，相对OMA技术可以取得明显的性能增益。其中用户配对是NOMA技术中的核心内容，复用用户间通过合理的功率分配可以将系统容量等性能得到明显提升。已有国内外学者研究提出了在用户配对中，为了获得更大的系统容量，优先将信道增益差距更大的用户进行配对。但是当信道增益差距过大时，会提高接收端解码的复杂度，同时也会增加用户中断的概率。

发明内容

本发明针对上述NOMA用户常规配对技术存在的不足，提出了一种基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术用户配对方法。本发明中所提出的高低用户分离模式，是通过将待配对的用户信道条件最高与最低的用户分在一组中从而使得，进行组间配对时同组内的用户无法配成一对。另外本发明采用的双边匹配模型，以信道条件的差值来衡量匹配过程中的喜好顺序。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术用户配对方法，如图5所示，包括以下步骤：

步骤一：用户按照信道增益排序后，按照信道增益数值作为参考，选取从四分之一处至四分之三处的中间一半用户构成中间用户集，前四分之一和后四分之一用户为高低用户集，中间用户集与高低用户集之间进行集合间两两配对。利用双边匹配理论中的优先级理论，采用信道增益差值为偏好条件，差值越大，偏好度越高；对一个集合中每个用户与另一用户组内的每一用户间的偏好度进行计算。

步骤二：运用双边匹配模型中的配对理论，按照互相偏好度高的两用户优先配对的原则进行配对，完成两集合间所有用户的配对。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明所提出的高低用户分离模式是基于用户与基站之间的距离，即信道增益，对全部用户进行分组，组间进行配对。避免了信道增益差距巨大的用户配对在一起，同也避免了信道增益差距微小的用户配对在一起，以提高系统整体性能。最后利用双边匹配模型中的盖尔沙普利算法完成用户配对。

附图说明

图1是两用户的上行链路NOMA系统模型；

图2是以32用户为例的用户配对流程示意图；

图3是系统和速率随着系统总用户数变化的曲线；

图4是在分离式分组下，该方案与传统的配对方案：高低配对，高高配对，和OMA(正交多址接入)的对比曲线；

图5是本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。

如图1所示的两用户上行链路NOMA系统，该系统中有1个基站和2个用户，用户集合为Π＝{A,B}，所有的终端都是单天线。h_A为用户A与基站之间的信道增益，h_B为用户A与基站之间的信道增益，且h_A＞h_B。

所有用户复用在带宽为w的同一个频谱资源上，用户π(π∈Π)的发射功率表示为p_sπ，用户π的信息为s_π，且E[|s_π|²]＝1。基站接收到的混叠信号表示为：

其中n表示均值为0，方差为σ²的AWGN，是2个用户各自上行链路信道噪声的叠加。

接收端即基站使用SIC技术对用户按照信号功率降序的顺序来迭代解码。假设各用户的发射功率相同，那么基站处各用户的信号功率大小关系为p_A＞p_B。基站将其他用户的信号当做干扰，先从混叠信号中解码用户A的信号，然后重构用户A的信号，并在混叠信号中减去用户A的信号；最后从剩余信号中解码出用户B的信号。由香农定理可知各用户的可获得速率为：

下面以32用户为例，用户集合为Π＝{u₁,u₂,u₃,u₄,...,u₂₉,u₃₀,u₃₁,u₃₂}，各用户与基站之间的距离表示为d₁,d₂,d₃,...,d₃₀,d₃₁,d₃₂ d，且d₁＜d₂＜d₃＜...＜d₃₀＜d₃₁＜d₃₂，将32用户分为两组，距离最近与最远的高低用户集：S_goodworse＝{u₁,u₂,...,u₇,u₈,u₂₅,u₂₆,...,u₃₁,u₃₂}和距离处于中间一半的中间用户集：S_normal＝{u₉,u₁₀,...,u₂₃,u₂₄}，并以距离(信道增益)的差值为寻找对象时候的偏好顺序。按照信道增益差值由大至小排序后，对应的偏好度分别为1,2,...,16²。

具体算法实现步骤如下：

双边匹配理论是由大卫·盖尔和劳埃德·沙普利引入之后，稳定均衡开启了关于双边市场匹配问题的先河，是迄今博弈论应用最广泛的领域之一。基于已完成的用户高低分离式分组和偏好度计算，运用双边匹配理论，完成匹配，具体实现步骤如下：

第一轮，每个高低用户集用户都向自己名单上排在首位的中间用户集用户发出配对邀请。此时，一个中间用户集用户可能面对的情况有三种：没有人跟她发出配对邀请、只有一个用户跟她发出配对邀请、有不止一个用户跟她发出配对邀请。在第一种情况下，这个中间用户集用户什么都不做，继续等待即可；在第二种情况下，中间用户集用户接受那个人的发出配对邀请，答应暂时和他配对；在第三种情况下，中间用户集用户从所有追求者中选择自己最喜欢的那一位，答应和他暂时配对，并拒绝其他所有的追求者。

第一轮结束后，有些高低用户集用户已经有配对用户了而有些高低用户集用户仍然是未配对。在第二轮发出配对邀请行动中，每个未配对高低用户集用户都会从所有还没拒绝过自己的中间用户集用户中选出自己最喜欢的那一个，并向她发出配对邀请，不管她现在是否是未配对。和第一轮一样，每个被发出配对邀请的中间用户集用户需要从发出配对邀请者中选择最喜欢的高低用户集用户，并拒绝其他追求者。注意，如果这个中间用户集用户当前已经有配对用户了，当她遇到了更好的追求者时，她将拒绝现在配对的用户，转而与自己更喜欢的用户配对。

在以后的每一轮中，未配对的高低用户集用户会继续追求列表中的下一个中间用户集用户；中间用户集用户则从包括现配对用户在内的所有追求者中选择最好的一个，并拒绝其他所有用户。这样一轮一轮地进行下去，直到某个时刻所有用户都不再未配对，那么下一轮将不会有任何新的配对过程，每个用户的配对用户也都将固定下来，整个过程自动结束——此时的搭配就一定是稳定的。

具体算法实现步骤如下：

假设在上行链路中，基站和每个用户均装备一根天线，基站和用户间的信道条件为莱斯信道，假设有m个用户随机分布在距离基站0～500米之间的位置，假设，此处不考虑选择子频带，首先初始化各用户的信道信息，设置仿真参数：带宽W＝1MHz，噪声的功率谱密度N₀＝-304dBm/Hz，大尺度衰落的信道衰落指数α＝2.4，基站接收到的每对用户中，信道条件好的用户功率为P₁＝15dBm，信道条件差的用户功率为P₂＝10dBm。

假设m＝32，随机生成32个距离表示用户的分布位置：

表1随机产生的32个用户距离基站的位置(单位：米)

55	363	322	380	355	243	197	367	61	60	171	230	164	70	165	152
																306	136	364	362	62	205	372	133	147	357	262	361	63	208	292	182

为了处理的方便性，我们假设，用户按照信道条件降序排列，因此需要将这表1中的距离按照从小到大的顺序排序，并指定用户名，如表2所示：

表2初始化用户位置

用户1	用户2	用户3	用户4	用户5	用户6	用户7	用户8
								55	60	61	62	63	70	133	136
用户9	用户10	用户11	用户12	用户13	用户14	用户15	用户16
								147	152	164	165	171	182	197	205
用户17	用户18	用户19	用户20	用户21	用户22	用户23	用户24
								208	230	243	262	292	306	322	355
用户25	用户26	用户27	用户28	用户29	用户30	用户31	用户32
								357	361	362	364	366	367	372	380

针对上述数据，采用基于双边匹配模型的分离式非正交多址接入用户配对算法，求解出最终的配对结果，如图2所示。

M表示高低用户集用户，F表示中间用户集用户，求解出的高低用户集和中间用户集间的用户配对为：

{M₁,F₁₆；M₂,F₁₅；M₃,F₁₄；M₄,F₁₃；M₅,F₁₂；M₆,F₁₁；M₇,F₉；M₈,F₁₀；M₉,F₁；M₁₀,F₂；M₁₁,F₃；M₁₂,F₄；M₁₃,F₅；M₁₄,F₆；M₁₅,F₇；M₁₆,F₈；}

即：

{u₁,u₂₄；u₂,u₂₃；u₃,u₂₂；u₄,u₂₁；u₅,u₂₀；u₆,u₁₉；u₇,u₁₇；u₈,u₁₈；u₂₅,u₉；u₂₆,u₁₀；u₂₇,u₁₁；u₂₈,u₁₂；u₂₉,u₁₃；u₃₀,u₁₄；u₃₁,u₁₅；u₃₂,u₁₆}

如图3所示的系统和速率随着系统总用户数变化的曲线，随着系统总用户数的增加，系统和速率也随之增加。

图4是在分离式分组下，该方案与传统的配对方案：高低配对，高高配对，和OMA(正交多址接入)的对比曲线。通过观察可以看出，该方案性能好于高低配对、高高配对以及传统的OMA方案。

应当指出，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也在本申请权利要求的保护范围内。

Claims (3)

1.基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：

步骤1、基于用户与基站之间的信道增益，对所有用户进行排序，得到用户集合{u₁,u₂,u₃,u₄,...,u_N}，N为用户数量；

步骤2、取用户集合中为中间用户集，/>为高低用户集；

步骤3、利用双边匹配理论，采用信道增益差值为偏好条件，对高低用户集中每个用户与中间用户集内的每个用户之间的偏好度进行计算；

步骤4、运用双边匹配模型中的配对理论，按照相互之间偏好度高的两用户优先配对的原则进行配对，完成高低用户集和中间用户集之间所有用户的配对；

所述步骤4具体为：

4.1、高低用户集中的每个用户，分别向与其之间偏好度最大的中间用户集用户发出配对邀请；对中间用户集用户，有以下三种情况：①未接收到配对邀请时，该用户继续等待；②仅接收到一个配对邀请时，该用户暂时接受该配对邀请；③接收到不止一个配对邀请时，该用户选择与其之间偏好度最大的高低用户集用户暂时配对，拒绝其他配对邀请；

4.2、高低用户集中未配对的每个用户，分别再次向未被拒绝且与其之间偏好度最大的中间用户集用户发出配对邀请；对中间用户集用户同样有4.1中的三种情况，且若该用户已有配对对象，则在现有配对对象与发出配对邀请高低用户集用户之间选择对应偏好度最大的进行配对；

4.3、重复4.2，直至完成高低用户集和中间用户集之间所有用户的配对。

2.如权利要求1所述的基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法，其特征在于，所述步骤3中，分别计算高低用户集中每个用户与中间用户集内的每个用户的信道增益差值，按照信道增益差值由大至小排序后，对应的偏好度分别为

3.如权利要求2所述的基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法，其特征在于，若出现信道增益差值相同的情况，则依据高低用户集用户编号和中间用户集用户编号，顺延排序。