[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

说明书

本发明公开一种5G网络的非正交多址接入的蚁群功率分配优化算法，针对第五代移动通信网络(5G)业务种类多样性的需求，为实现非正交多址(Non‑Orthogonal Multiple Access，NOMA)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，包括四个部分：功率分配优化目标函数确定、终端位置信息上报和更新、终端业务期望速率指标上报、快速收敛的蚁群功率分配优化算法。本发明将蚁群算法进行优化后应用于NOMA的功率分配优化，从而显著提高了功率分配优化的速度，满足终端移动性较强的对功率分配优化速度的要求。

技术领域

本发明涉及一种5G网络的非正交多址接入的蚁群功率分配优化算法，属于无线技术领域。

背景技术

移动通信由于所有用户共享频率资源，因此多址接入技术成为核心技术之一。4G中采用了正交频分多址(OFDMA)技术，从多用户信息论的角度看，正交多址方式只能达到多用户容量界的内界，为满足5G对速率等各项指标的要求，需要研究更加先进的多址接入技术以获得更高的频谱效率。在现有5G的多址接入技术研究中，非正交多址(Non-OrthogonalMultiple Access，NOMA)被认为是非常有前途的一种方案。NOMA可以在功率域由多个用户共享，在接收端系统采用干扰消除(SIC：Successive Interference Cancellation)技术区分不同用户，具有更高的频谱利用率。

从NOMA工作原理看，功率分配优化算法是NOMA中核心研究之一，发送端功率分配直接影响接收端译码的性能和用户的信道容量。在现有的NOMA功率分配优化研究中，比较经典的如全搜索功率分配算法(Full search Power Allocation)通过遍历所有的功率分配方案来获得功率分配的最优解，但是复杂度太高，由于终端处于移动状态，所以要求低复杂度的快速功率分配优化算法。

启发式算法是一种基于直观或经验构造的算法，在可接受的耗费(指计算时间、占用空间等)下给出待解决优化问题每一实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度未必可事先估计。蚁群算法是现代启发式算法的一种重要方法。

由于蚁群算法收敛速度较慢，本发明将蚁群算法进行优化后应用于NOMA的功率分配优化，从而显著提高了功率分配优化的速度，满足终端移动性较强的对功率分配优化速度的要求。

发明内容

本发明公开一种5G网络的非正交多址接入的蚁群功率分配优化算法，针对第五代移动通信网络(5G)业务种类多样性的需求，为实现非正交多址(Non-Orthogonal MultipleAccess，NOMA)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，包括四个部分：功率分配优化目标函数确定、终端位置信息上报和更新、终端业务期望速率指标上报、快速收敛的蚁群功率分配优化算法。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，终端根据业务需求将期望速率上报基站，基站在获得上述数据后，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，其他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。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细的描述。

为简化分析，本实施例以一个基站BS和M个移动终端的NOMA系统中下行链路的功率分配优化问题为例说明。

本实施例由4个部分组成，见附图1.

第一部分、功率分配优化目标函数确定

1.1、用户可达速率确定