[发明专利]5G网络的非正交多址接入的蚁群功率分配优化算法

权利要求书

1.一种5G网络的非正交多址接入的蚁群功率分配优化算法，为实现非正交多址的功率优化，将改进后的具有快速收敛特性的蚁群优化算法应用于NOMA的功率分配优化，首先根据不同终端业务对期望速率的不同，确定NOMA功率分配优化的目标函数，然后终端将地理位置上报基站，基站按照距离远近排序，该距离为各个上报终端到基站的距离，终端根据业务需求将期望速率上报基站，基站在获得上述终端的地理位置后，根据终端的距离进行终端编码，然后根据是否相邻编码进行信息素的初始化，并将编码添加到行走概率中，再按照蚁群算法的要求进行信息素更新，在经过指定次数的循环后，基站获得优化后的功率分配系数，具体包括如下步骤：

S1：功率分配优化目标函数确定；

1.1、用户可达速率确定

基站将发送给M个用户的信号进行功率叠加，然后通过相同的发送设备进行发送，终端同基站之间位置不同，信道具有不同的衰减，则任一用户m∈{1,2,...,M}接收到的信号是所有用户信号经过信道衰减后的叠加，如式(1)所示：

其中，y_m是m用户接收到的信号，s_i是发送给i用户的信号，P是基站信号发送总功率，α_i是i用户的功率分配系数，n_m是附加噪声，其方差为σ²，h_m是基站到m用户的信道增益：

g_m是瑞利信道增益，d是基站到m用户的距离，γ是衰减因数；

假设基站能获得部分终端的信道状态信息，按照NOMA功率复用的要求，基站将终端按照信道增益进行排序，设|h₁|²≥...≥|h_M|²，则功率分配系数按照α₁≤...≤α_M的顺序进行分配；

接收端采用NOMA串行SIC方法进行信号解码，将接收的各信号按照功率从大到小排序，分别选择待检测信号中最强的信号进行检测，然后从总信号中减去重构的这个信号，再循环检测下一个最强的信号，直到检测出发送给该终端的信号；

按照上述SIC的原理，由于比m用户信号弱的用户{m+1,M}信号不能检测出而无法消除，则这部分信号对本用户信号成为噪声，则m用户能达到的速率如式(3)所示：

1.2、优化目标函数确定

设定满足不同期望速率要求的最小发送功率的优化问题描述为：

其中，s.t.(subject to)指受…约束；从式(4)得出功率优化的目标是获得功率分配系数α_i；

S2：终端位置信息上报和更新；

2.1、终端发起呼叫时，通过终端配置的GPS或者北斗或者终端的地理位置数据，然后发送到基站，格式为{PID,GP}，其中，PID是终端的标识，GP是地理位置数据；

2.2、基站将接收到的地理位置数据依次存储，并且同基站本身的地理位置信息运算后，获得各个上报终端到基站的距离；

2.3、基站将各个上报终端到基站的距离排序，获得有序矩阵D＝{D₁,...,D_M}；

2.4、终端通过自身的地理位置装置不断检测终端的移动情况，当移动距离超过系统设定的门限时，将新的地理位置信息上报基站，格式还是{PID,GP}；

2.5、基站将接收到的新的地理位置信息更新到距离矩阵并重新排序；

S3：终端业务期望速率指标上报；

3.1、终端i开始使用某项业务前，在业务服务器取得该业务需要的服务质量指标PID是终端的唯一标识，是该业务的期望速率；

3.2、服务器接收到终端的服务质量指标后，进行存储

3.3、终端更换业务到新的业务类型后，在新的业务服务器重新取得新业务的服务质量指标，发送给基站，基站更新保存的服务质量指标队列

S4：快速收敛的蚁群功率分配优化算法；

4.1、终端编码

基站按照终端上报的地理位置信息后根据距离排序后得到有序矩阵D＝{D₁,...,D_M}，然后进行终端编码T＝{T₁,...,T_M}；

4.2、初始化信息素

按照下式确定两个终端节点(u,v)之间的信息素初始化值：

其中，Q为信息素的初始化总量，M为终端数量，0≤k≤1；

4.4、路径选择概率确定

第k个人工蚂蚁在终端u依照下式选择下一个节点v：

α，β，γ是常数，根据式(6)的节点编码判断规则，在终端距离有序矩阵的反向、横向、跨越两个以上终端的无效方向，都有τ_u,v(t)＝0；

4.5、信息素更新按照：

τ_u,v(t+n)＝ρ·τ_u,v(t)+(1-ρ)·Δτ_u,v (7)

参数(1-ρ)表示了信息素的减弱程度，则各个节点的信息素蒸发按照式(8)：

τ_u,v←(1-P)τ_u,v (8)

进行刷新，同时，每个人工蚂蚁根据下式对信息素进行增强：

Q是信息素总量，L_k是第k个人工蚂蚁循环一次的总的路径长度，式(9)中，当第k个人工蚂蚁经过(u,v)节点时，取Q/L_k，否则取0；循环直到系统设定的次数结束，系统得到优化后的各个终端的最优化功率分配系数{α₁,...,α_M}。