[发明专利]多用户网络集中式自适应功率分配设计方法及装置

说明书

本发明公开了一种多用户网络集中式自适应功率分配设计方法及装置，该方法基于历史的信道状态和干扰噪声信息，基于李雅普诺夫优化框架以及虚拟队列的设计，利用在线学习的算法实现自适应的功率分配算法。能够在当前信道状态信息和干扰噪声未知的情况下进行功率分配，同时满足平均的功率预算约束，且与信道状态和干扰噪声分布已知的固定最优功率分配策略相比，具有渐近最优的特性。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种多用户网络集中式自适应功率分配设计方法及装置。

背景技术

多用户网络中的功率分配策略是通信领域研究的热点之一。通过理论推导不难发现，最优的功率分配策略由当前每个信道的信道状态信息决定。在时不变信道或信道状态信息完全已知的多用户场景中，传统的应用于多天线(MIMO，Multiple Input MultipleOutput)系统的传统注水算法也可以被应用于多用户网络中且是最优的。另外，当每个设备具有单独的功率上界时，传统的洞穴式注水(cave filling)算法也被证明是最优的算法，并且可以运用到很多通信场景包括多用户场景。

但是上述算法依赖于当前及时且准确的信道状态信息。当用户高速移动或通信环境变化时，信道状态信息很难及时获得，因此，需要采用在线学习的方式设计自适应的功率分配策略。已有研究采用了基于在线梯度上升的算法设计了自适应功率分配算法以达到功率和吞吐量的折中。

但是，已有研究在在线学习的基础上，很少考虑到长期功率约束。一般来说，短时的功率约束针对于通信设备的硬件要求而定，而长时的功率约束条件则在硬件约束的基础上，进一步考虑功率效率等约束条件，以达到增加资源利用率的目的，同时长时平均的功率约束也给自适应的功率分配提供了更大的灵活性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种多用户网络集中式自适应功率分配设计方法，该方法能够实现在当前信道状态信息和干扰噪声未知的情况下自适应地设计功率分配策略，在满足功率预算约束的条件下达到渐近最优的网络总效用。

本发明的另一个目的在于提出一种多用户网络集中式自适应功率分配设计装置。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种多用户网络集中式自适应功率分配设计方法，包括以下步骤：根据多用户网络中上一时刻的功率分配策略，更新虚拟队列；根据上一时刻的信道状态和干扰噪声信息，以及多用户网络的功率预算约束和优化目标设计当前时刻的功率分配策略。

本发明实施例的多用户网络集中式自适应功率分配设计方法，根据上一时刻的功率分配策略，更新虚拟队列；根据上一时刻的信道状态和干扰噪声信息，设计当前时刻的功率分配策略。由此，能够实现在当前信道状态信息和干扰噪声未知的情况下自适应地设计功率分配策略，在满足功率预算约束的条件下达到渐近最优的网络总效用。

另外，根据本发明上述实施例的多用户网络集中式自适应功率分配设计方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述虚拟队列Q(t)为：

Q(t)＝max{0,Q(t-1)+g(p(t))}，

g(p(t))＝r(p(t)；c)-B，

其中，r(·；c)为功率定价函数，B为功率预算上限。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述多用户网络的功率预算约束为：

其中，T为总时长，r(·；c)为功率定价函数，c为定价参数，B为功率预算上限，p(t)为多用户网络的中央控制器在时刻t时的功率分配决策向量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述优化目标包括最优所述多用户网络的效用函数：