一种低复杂度的基于子载波分配的混合功率分配方法

摘要

一种低复杂度的基于子载波分配的混合功率分配方法，涉及无线通信领域。它解决了现有OFDMA系统在大规模应用时，功率分配复杂度高导致系统的性能较低的问题。其方法：将小区用户根据地理位置分为小区中心用户和小区边缘用户；基站对每个边缘区域超过子载波增益门限的用户进行排队；超过门限的小区边缘用户按照超过门限数目由小到大的顺序子载波进行选择，实现子载波的分配，然后进行功率分配。本发明适用于子载波功率分配。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种资源分配方法。

背景技术

OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)在提高频谱效率方面被认为是未来无线通信系统中最有前途的多址接入技术之一，它能够实现数据的高速传输。相应地，这些能够实现数据的高速传输的系统的媒体接入控制层，由于子载波对不同的用户经历的信道衰落不同，因此合理有效分配用户的子载波和功率，就会提高资源的利用效率。

目前OFDMA系统存在两种资源分配方案，即：静态的资源分配方案和动态资源分配方案。静态的资源分配方案，例如TDMA，FDMA系统中，为每个用户独立地分配时隙或子信道。但这种资源分配方案由于没有考虑当前信道条件，固定资源分配不是最优的。动态分配是根据信道条件自适应的分配无线资源，因此相对于静态的资源分配，动态分配由于利用了多用户分集从而获得了更高的性能。

等功率分配是最简单的功率分配方法，而注水功率分配在不考虑复杂度时是最优的功率分配方法，它能够使绝大多数发射信号的功率都集中在信道衰减较小的频带范围内。在多用户OFDM系统中，为最大化某一特定子载波的数据速率，多用户的子载波分配策略是子载波只分配给信道增益最好的用户。也就是说，子载波信道增益越强，发射机分配给它的功率就越大，从而充分利用更好的信道条件，而对于比较差的子载波，则分配较少的功率，甚至不分配。跟等功率分配相比，由于不考虑信道增益，将所有的功率平均的分配给每个用户，因此相比注水功率分配来说，获得的频率分集增益较小。

目前存在的OFDMA系统的资源分配方法，主要存在两个问题，一、对于OFDMA小区边缘的用户，由于相邻的小区占用了相同的子载波资源，导致小区间干扰比较大，而且，边缘用户离基站较远，信干比相对较小，在小区中心使用的高阶调制却很难应用到小区边缘。这就导致了虽然整个小区的吞吐量很大，但小区边缘的用户的频谱效率却很低；二、尽管注水方法是最好的功率分配方法，当子载波的平均信噪比很高的情况下，注水分配方法和等功率分配方法之间的差异是可以忽略的。注水分配方法虽然是可以很好的求出最优的功率分配，但是如果整个小区都使用注水分配方法，复杂度随着子载波和用户数的增加而变得非常高。

发明内容

本发明是为了解决现有OFDMA系统在大规模应用时，注水功率分配导致系统的复杂度高的问题，从而提供一种低复杂度的基于子载波分配的混合功率分配方法。

一种低复杂度的基于子载波分配的混合功率分配方法，它由以下步骤实现：

步骤一、根据地理位置信息将小区内的用户划分为中心区域用户和边缘区域用户；

步骤二、基站按照边缘区域用户的子载波增益由大到小的顺序对步骤一中获得的边缘区域用户的子载波进行排列；

步骤三、设定资源分配器的门限，并逐一判断每个边缘小区用户的子载波增益是否超过所述门限，对于未超过所述门限的子载波，则结束对该子载波的功率分配；将所有子载波数量超过门限的边缘小区用户，按每个用户超过门限的子载波数量值由小到大的顺序进行排列；

步骤四、按照步骤三中的顺序，边缘小区用户依次选择对于该边缘小区用户具有最大信道增益的第A个子载波，当所述子载波未被分配时，将该子载波作为该边缘小区用户的选择到的第A个子载波；当所述子载波已被分配时，则将相对于该边缘小区用户次最优的子载波作为选择到的第A个子载波；

步骤五、逐一判断步骤四中的边缘小区用户是否满足所需要的子载波，对于满足所需要的子载波的边缘小区用户，则结束对该边缘小区用户的子载波分配；将A的取值加1，并返回执行步骤四，直到所有边缘小区用户全部满足所需要的子载波；

步骤六、对中心区域用户采用等功率方法进行功率分配；

步骤七、对边缘区域用户采用注水算法进行功率分配；完成小区内用户的功率分配；

N的初始值为1。

有益效果：发明的方法首先子载波的增益的排序只在小区边缘用户之间进行，不需要整个小区的用户进行排序，同时，对用户根据超过门限的子载波数量大小进行排序，数量小的用户优先选择子载波，保证了用户的公平性；在小区中心使用等功率分配，相对于现有的在整个小区使用注水算法的功率分配方法，大大减少了功率分配的复杂度，同时相对于等功率分配算法，系统性能得以提高，同比提高2％左右。

附图说明

图1为具体实施方式一的实验中蜂窝小区划分的中心用户和边缘用户分布示意图；图2是具体实施方式一的仿真实验中OFDMA上行系统资源分配原理示意图；图3为本发明与现有等功率分配方法的和容量仿真结果示意图；图4为本发明与现有等功率分配方法在不同边界半径下的平均容量仿真结果示意图。

具体实施方式

具体实施方式一、一种低复杂度的基于子载波分配的混合功率分配方法，它由以下步骤实现：

步骤一、根据地理位置信息将小区内的用户划分为中心区域用户和边缘区域用户；通过预设边界半径R_edge实现对中心区域用户和边缘区域用户的划分；

步骤二、基站按照边缘区域用户的子载波增益由大到小的顺序对步骤一中获得的边缘区域用户的子载波进行排列；

令C＝{1，2，...，M}，C＜M，C为子载波集合，M为子载波数；如果对于每一用户k，k∈K，K为用户数。基站把子载波对每一个用户根据信道增益大小进行排序：∏_k＝(π(1)，π(2)，...，π(M))；

步骤三、设定资源分配器的门限，并逐一判断每个边缘小区用户的子载波数量是否超过所述门限，对于子载波数量未超过所述门限的边缘小区用户，则结束对该边缘小区用户的载波分配；将所有子载波数量超过门限的边缘小区用户，按子载波数量超过门限的数值由小到大的顺序进行排列；

步骤四、按照步骤三中的顺序，边缘小区用户依次选择对于该边缘小区用户具有最大信道增益的第A个子载波，当所述子载波未被分配时，将该子载波作为该边缘小区用户的选择到的第A个子载波；当所述子载波已被分配时，则将相对于该边缘小区用户次最优的子载波作为选择到的第A个子载波；

步骤五、逐一判断步骤四中的边缘小区用户是否满足所需要的子载波，对于满足所需要的子载波的边缘小区用户，则结束对该边缘小区用户的子载波分配；将A的取值加1，并返回执行步骤四，直到所有边缘小区用户全部满足所需要的子载波；

步骤四和步骤五的具体方法为：超过门限数目小的小区边缘用户首先进行对于它具有最大信道增益第一个子载波进行选择，然后是第2个用户选择子载波，如果第2个用户选择的恰恰第1个用户选择的子载波，则第2个用户选择相对于自己次最优的子载波，直到最后一个用户选择完第一个子载波，然后第1个用户进行第二个子载波的选择，以此类推，直到满足每个用户所需要的子载波为止；

如果没有冲突，则(m^*，k)＝argmaxg_k，m；

如果冲突，用户k₂分配次最优

更新C＝C-m^*，Ω_k＝Ω_k+m^*，Ω_k为用户k选择的子载波集合；每个用户的第一个子载波分配结束后，跳转到步骤一；

若子载波第一次分配结束；

步骤六、中心区域用户由于信噪比相对较高，使用等功率分配；

小区n的第k个用户在子载波m上的SINR(信号与干扰加噪声比)可以表示为：

${\gamma }_{n,k,m}=\frac{g_{n,k,m}{p}_{n,k,m}}{\underset{j=1,j\ne n}{\overset{N}{\Sigma }}{I}_{j,k_j,m}+N_{0}B/M}---\left(1\right)$

其中，g_n，k，m、p_n，k，m、I_j，k，m和N₀分别表示信道增益、传输功率、小区间干扰和加性高斯白噪声的功率谱密度。

小区n中的用户速率r_(n，k)可以表示为：

$r_{(n,k)}=\frac{B}{M}\underset{i=1}{\overset{S_k}{\Sigma }}{\log }_2(1+{\gamma }_{(n,k,i)})---\left(2\right)$

在每个小区用户的中心采用等功率分配，p_k＝P_k，total/S_k，S_k为用户k占用的子载波的个数，P_k，total为用户k总的发射功率；B系统带宽。

步骤七、由于边缘用户的子载波已经进行了排队，边缘小区用户使用注水算法进行分配，复杂度得到降低。

以小区n作为研究对象，小区边缘用户采用注水功率分配方案。定义H_k，m为：

$H_{k,m}=\frac{g_{n,k,m}}{\underset{j=1,j\ne n}{\overset{N}{\Sigma }}{\bar{I}}_{j,k,m}+N_{0}B/M}---\left(3\right)$

其中，为小区j(j≠n)中使用相同的子载波m的用户对小区n中第k个用户产生的干扰，N₀为功率谱密度。

因此，式(2)可以重新写为：

$r_k=\frac{B}{M}\underset{i=1}{\overset{S_k}{\Sigma }}{\log }_2(1+H_{k,i}{p}_{k,i})---\left(4\right)$

其中，p_k，i为用户k的第i个子载波的发射功率。

约束条件为：

$\underset{i=1}{\overset{S_k}{\Sigma }}{p}_{k,i}\le P_{k,\mathrm{total}}---\left(5\right)$

p_k，i≥0，k∈(1，...，K)，i∈(1，...，S_k)    (6)

利用Lagrange算法和上面的约束条件，可以得到初始功率分配：

$p_{k,\mathrm{inital}}\le \frac{1}{S_k}(P_{k,\mathrm{total}}+\underset{i=1}{\overset{S_k}{\Sigma }}\frac{1}{H_{k,i}})-\frac{1}{H_{k,\mathrm{inital}}}---\left(7\right)$

如果p_k，inital≤0，将会导致这样，需要多次迭代直到p_k，inital＞0。由于所有用户k的子载波的信道增益在基站进行了排序，即从第S_k个子载波开始分配功率：

$p_{k,S_k}\le \frac{1}{S_k}(P_{k,\mathrm{total}}+\underset{i=1}{\overset{S_k}{\Sigma }}\frac{1}{H_{k,i}})-\frac{1}{H_{k,S_k}}---\left(8\right)$

如果则子载波不需要分配功率，并且设置为0，更新公式(8)，对S_k-1个子载波进行功率分配，直到p_k，i＞0。然后根据求出其它子载波的功率。

以下，通过具体实验对本发明的效果进行分析：

图1为蜂窝小区划分后的中心用户和边缘用户的分布示意图，其中C₁、C₂、C₃为蜂窝小区；标记a、b为小区中心用户，标记c、d为小区边缘用户；标记R_edge为边界半径；R为蜂窝小区的半径；图2是OFDMA上行系统资源分配原理示意图；结合图1和图2说明本实验的仿真环境为OFDMA系统的多小区上行情况，用户随机分布在小区中。其中仿真参数如下：

小区半径1km，无线信道为频率选择性衰落信道；总的带宽为10MHz；路径损耗模型为PL(d)＝128.1+37.6log₁₀d[dB]；阴影衰落的标准方差为8dB；上行噪声方差为-174dBm；每个用户发射功率为50mW。

通过仿真，对本发明的方法与等功率分配方法和现有经典的注水功率分配方法就系统吞吐量进行分析比较，为保证所述三种方法在相同的条件下进行，保证仿真结果的可比性，因此采用相同的子载波分配方案进行比较。

图3所示的是不同方案下不同用户数的和容量，其中，图3的横坐标为用户数，纵坐标为和容量(kbps)，曲线31为等功率分配方法在子载波数为128个的情况下的和容量曲线；曲线32为本发明的方法在R_edge为0.8、子载波数为256个的情况下的和容量曲线；曲线33为本发明的方法在R_edge为0.8、子载波数为128个的情况下的和容量曲线；曲线34为等功率分配方法在子载波数为256个的情况下的和容量曲线；总用户数为12。当用户在中心小区0＜r＜R_edge时采用等功率分配。在小区边缘R_edge≤r≤R时采用注水分配算法。对比图3中的曲线可知，本发明的方法明显优于等功率分配方案。同时随着用户数的增加，获得的容量增益会更大。从图3还可以看出随着子载波数的增加，和容量也在增加，这可以解释为子载波数越多，同一个用户选择相同子载波的可能性就越小，每个用户能选择到自己最大信道增益的子载波的概率就会增大。因此获得的多用户分集增益就越大。同时，也可以看到，在相同的子载波数的条件下，本发明的频谱效率高于等功率方案。这种频谱效率的增加完全来自于分配方法本身，因为每种方案都是用了相同的子载波分配。

图4显示不同R_edge下的平均容量，其中，横坐标为用户数，纵坐标为平均容量(kbps)，其中，曲线41为本发明的平均容量曲线；曲线42为本发明在R_edge在0.9时的平均容量曲线；曲线43为本发明在R_edge在0.8时的平均容量曲线；曲线44为等功率分配方法的平均容量曲线。从图4中可以看出，随着R_edge的增加，性能差会逐渐增大。这是因为，当R_edge增加的时候，更少的用户使用注水功率分配，导致有的子载波即使信道质量差也会分配到一定的功率。在12个用户的系统中，当R_edge＝0.8时，本发明的方法相比于等功率分配方案的容量提高2％。R_edge可以根据复杂度进行灵活的设置。