一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法及其应用

技术领域

本发明涉及透镜毫米波NOMA系统领域，尤其涉及一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法及其应用。

背景技术

毫米波通信是5G无线通信主要的关键技术之一，可以利用其丰富的频率资源来支持超高的数据传输速率。毫米波较小的波长能够在相同的物理空间中集成大量天线，通过特定的天线配置来调制发射信号的辐射方向，提供更多的复用增益和波束形成增益。毫米波大规模天线系统可以实现系统容量的数量级增加，然而在系统中使用大量射频链会造成较高的硬件成本和能耗。

在透镜天线阵列的毫米波系统中引入功率域NOMA能够进一步提升系统可达和速率和能量效率，但需进行波束选择和干扰消除的联合设计，为了提高系统可达和速率性能，需要基站向用户发送的信号做簇间和簇内的干扰消除处理。

发明内容

为解决对基站向用户发送的信号做多簇信号之间的簇间干扰消除和单簇信号之内的簇内干扰消除，以提高系统可达和速率性能的技术问题，本发明提供一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法及其应用。

本发明采用以下技术方案实现：一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法，其针对基站向用户发送的多簇信号做多簇信号之间的簇间干扰消除和单簇信号之内的簇内干扰消除；

其中，所述簇间干扰消除方法包括步骤：

步骤S1，根据基站向用户发送的每簇信号确定相应的簇中心用户；

步骤S2，对各个所述簇中心用户进行波束选择，选择出最优波束，得到最优波束信道

步骤S21，选择第i簇中心用户μ

步骤S22，选择波束集合Φ：

步骤S23，从集合Z中移除已经选择的波束：

步骤S24，集合Z经过移除后，剩下的为最优波束，最优波束信道

步骤S3，根据所述最优波束信道

所述簇内干扰消除方法为：对单簇信号之内的簇内用户进行簇内功率分配优化，以实现簇内干扰消除；所述簇内功率分配优化表示为：

作为上述方案的进一步改进，所述簇中心用户的确定包括步骤：步骤S11，针对基站向用户发送的信号通过K-means算法收敛直接得到簇中心虚用户；步骤S12，定义距离所述簇中心虚用户最近的实际用户为簇中心实用户。

作为上述方案的进一步改进，所述数字预编码设计包括步骤：步骤S31，经过波束选择后，M个用户簇的波束信道矩阵表示为H

步骤S32，通过迫零方法，得到数字预编码的矩阵

步骤S33，通过归一化处理后，第m簇的数字预编码的向量w

作为上述方案的进一步改进，在步骤S33中，所述数字预编码的向量w

作为上述方案的进一步改进，所述η表示为：

作为上述方案的进一步改进，所述η的最优值通过二分法在[0，τ]的范围内确定，以使每个用户达到最小速率需求的同时能够最大化系统可达和速率，其中，上界τ表示为：

作为上述方案的进一步改进，所述系统可达和速率R

作为上述方案的进一步改进，所述第m簇中第k个用户的可达速率R

作为上述方案的进一步改进，所述第m簇中第k个用户的接收信号信干比γ

本发明还提供了一种透镜毫米波NOMA系统，其根据所述的基于波束选择和干扰消除的联合优化方法对透镜毫米波NOMA系统的系统可达和速率性能进行优化。

本发明的有益效果为：采用簇间干扰消除方法和簇内干扰消除方法对系统可达和速率性能进行优化，系统可达和速率和能量效率上均有显著的性能提升，能够有效降低系统所需的功率损耗，适合大规模用户场景。

附图说明

图1为本发明实施例1提供的一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法中簇间干扰消除方法的流程图。

图2为本发明实施例3提供的一种透镜毫米波NOMA系统中用户簇半径不同时的系统可达和速率随信噪比变化的曲线图。

图3为本发明实施例3提供的一种透镜毫米波NOMA系统中用户簇半径为五米时的系统可达和速率随信噪比变化的曲线图。

图4为本发明实施例3提供的一种透镜毫米波NOMA系统中能量效率随用户数变化的曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本实施例介绍了一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法，其包括针对基站向用户发送的信号做多簇信号之间的簇间干扰消除和单簇信号之内的簇内干扰消除。

请参阅图1，所述簇间干扰消除方法包括步骤：

步骤S1，根据基站向用户发送的每簇信号确定相应的簇中心用户。

其中，在单透镜毫米波系统中，簇中心用户分为簇中心虚用户和簇中心实用户。簇中心虚用户是通过K-means算法收敛时直接得到的，而簇中心实用户是距离簇中心虚用户最近的实际用户。

步骤S2，对各个所述簇中心用户进行波束选择，选择出最优波束，得到最优波束信道

其中，波束选择方法包括步骤：

步骤S21，选择第i簇中心用户μ

步骤S22，选择波束集合Φ：

步骤S23，从集合Z中移除已经选择的波束：

步骤S24，集合Z经过移除后，剩下的为最优波束，最优波束信道

步骤S3，根据所述最优波束信道

所述数字预编码设计包括步骤：

步骤S31，经过波束选择后，M个用户簇的波束信道矩阵H

步骤S32，通过迫零方法，得到数字预编码的矩阵

步骤S33，通过归一化处理后，第m簇内各用户共享的数字预编码的向量w

所述簇内干扰消除方法为：通过所述簇间干扰消除后，确定了每个簇的最优波束和数字预编码，各簇内用户等效信道增益的排序，即SIC的最优解码顺序得以确定，为了有效消除簇内用户之间的干扰，需进行簇内功率的分配优化，即确保每个用户最小速率需求的同时最大化系统可达和速率，以实现簇内干扰消除，第m簇内的各用户功率分配因子为：

其中，n

本发明是通过针对基站向用户发送的信号做多簇信号之间的簇间干扰消除和单簇信号之内的簇内干扰消除，确保确保每个用户最小速率需求的同时最大化系统可达和速率。本发明先对多簇信号的簇中心用户进行确定，之后根据簇中心用户的信道进行最优波束的选择，选择出最优波束后，根据波束信道进行数字预编码的设计，以实现多簇信号的簇间干扰消除；通过簇间干扰消除，确定了每个簇的最优波束和数字预编码，各簇内用户等效信道增益的排序，从而对簇内功率进行分配优化，以实现单簇信号内的簇内干扰消除。

实施例2

本实施例介绍了一种透镜毫米波NOMA系统，其采用簇间干扰消除方法和簇内干扰消除方法对透镜毫米波NOMA系统的系统可达和速率性能进行优化。

系统可达和速率性能的优化主要有两种方式：一种是最大化系统可达和速率，但是当最大化和速率时，基站倾向于将大部分功率分配给信道质量好的用户，导致信道增益较低的用户不能正常工作；第二种是保障用户的公平性，但当最大化公平性时可能会导致系统可达和速率的性能损失。

为了实现系统速率性能的同时保证用户公平性，考虑在确保每个用户最小速率需求的同时最大化系统可达和速率，本实施例采用簇间干扰消除方法和簇内干扰消除方法对系统可达和速率性能进行优化。

透镜毫米波NOMA系统采用Saleh-Valenzuela信道模型，用户k的空间信道h

透镜天线阵列的功能是利用变换矩阵U实现空间离散傅立叶变换，

第m簇的用户集合表示为S

为了不失一般性，假设第m簇的用户等效信道满足如下条件：

则第m簇的总功率为

第m簇中第k个用户的接收信号信干比γ

第m簇中第k个用户的可达速率R

系统可达和速率R

实施例3

本实施例是在实施例2的基础上介绍了系统可达和速率随信噪比(SNR)变化的关系。

请参阅图2，假设基站有N＝32个天线的透镜天线阵列和N

从图2中可以看出，随着用户簇半径的减小，所提NOMA-簇中心虚用户方案和所提NOMA-簇中心实用户方案的系统可达和速率曲线越接近重合。这是由于簇中心虚用户是通过K-means算法收敛时直接得到的，而簇中心实用户是距离簇中心虚用户最近的实际用户，随着用户簇半径变小，簇中心的虚、实用户会在更大概率上重合。

请参阅图3，在上述条件的基础上采用基于K-means的最优波束的选择方案，并在相同簇中用户被分配正交频率资源，同时选择M个最大信道增益的用户分别作为每个簇的簇首(Cluster-head)，并基于簇首进行最优波束选择。当r＝5m时，系统可达和速率随SNR的变化趋势如图3所示。

从图3可以看出，所提的优化方案可以显著地提高系统的可达和速率。所提NOMA-簇中心虚用户的波束选择方案，选择的波束指向与实际的用户簇中心方向有一定偏差；而基于簇首的波束选择方案，只根据用户的信道增益确定簇首选择最优波束，忽略了用户信道之间的相关性对波束选择的影响，簇间干扰不能被有效抑制；所提NOMA-簇中心实用户方案，对于波束方向偏差的信号功率损失分析，确定簇中心实用户选择波束，仿真验证该方案能够提高用户簇分布时的系统可达和速率。相比于基于簇首的波束选择方案，所提方案的可达和速率可提升约10bps/Hz，相比于簇中心虚用户的选择方案，可提升约3bps/Hz。

请参阅图4，当SNR＝30dB时，能量效率随用户数变化趋势如图4所示，能量效率EE是系统可达和速率与总功率的比值，

各参数分别设置为P

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。