[發明專利]用于實現加權速率之和最大化的功率優化方法及其裝置

有效

• 申請號: 201410381528.8
• 申請日: 2014-08-05
• 公開（公告）號: CN105451319B
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 郭海友
• 申請（專利權）人: 上海諾基亞貝爾股份有限公司
• 主分類號: H04W52/24
• 分類號: H04W52/24;H04W52/36
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 鄭立柱

本發明涉及一種在通信系統中用于實現內部鏈路的加權速率之和最大化的分布式全局功率優化的方法及其裝置，所述方法包括步驟：A.確定允許誤差值δ和包含初始速率分配矢量z₀的初始速率分配矢量集合T₀；B.計算所述速率分配矢量z_k在可行速率區域C_r上的投影因子λ(z_k)和功率分配矢量p(z_k)；C.判斷(1?λ(z_k))是否大于所述允許誤差值δ：當小于等于所述允許誤差值δ時，p(z_k)即為全局最佳功率分配方式；當大于所述允許誤差值δ時，生成一個新的速率分配矢量集合T_k+1，并確定下一個速率分配矢量z_k+1，令k＝k+1，并再次實施步驟B；其中，由所述初始速率分配矢量z₀所構建的速率分配多元矩形區域[0，z₀]包含所述可行速率區域C_r。

技術領域

本發明主要涉及通信技術領域，具體地，涉及一種在通信系統中用于實現內部鏈路的加權速率之和最大化的分布式全局功率優化的方法，以及一種用于實現加權速率之和最大化的功率優化發射機裝置，和輔助裝置。

背景技術

大部分網絡優化問題可以被轉化為關于功率優化的加權速率之和最大化(WRSM：Weighted Rate Sum Maximization)的問題，其通常決定了網絡的最終性能。實際中，加權速率之和中的加權因子反映了用戶的公平性，通常根據鏈路或用戶的優先權來確定。該加權因子也有可能通過不同的上層算法來控制確定，諸如背壓(back-pressure)算法。然而，通過分布式的方法來實現WRSM問題的全局最優化是干擾耦合網絡中長期懸而未決的問題。無線鏈路之間的復雜干擾耦合引起了難以處理的非凸優化問題，即使以集中化的方式也很難有效地解決該問題。

本發明創造了一個用于實現WRSM的分布式的全局功率優化算法，其是第一個通過結合單調優化方法和非線性Perron-Frobenius理論來實現分布式WRSM的方案。基于非線性的Perron-Frobenius理論，我們提出一種分布式的投影算法，該算法是實現從單調優化理論發展出的外多元矩形區域(Polyblock)逼近方法的關鍵核心步驟。該分布式投影算法方案使得每個鏈路(用戶)能夠獨立生成一個一致的不斷收縮的多元矩形區域，其中，該多元矩形區域的生成僅取決于本地的信干噪比(SINR)的測量結果，因此在實際運用中容易實現。該收縮的多元矩形區域會不斷逼近于非凸的鏈路速率的可行區域，然后我們通過在表示逼近的多元矩形區域的速率分配矢量集合中(而非在原有區域中)搜索的方式，來找出能實現WRSM全局優化的功率分配方式。另外并且明顯地，精心設計的投影算法表現出幾何收斂特性，其將通過減少計算復雜度而明顯加快WRSM的求解速度。

據本發明人了解，現有的實現WRSM的全局優化的方案是著名的MAPEL算法。MAPEL的著作出版于2009年，并獲得2011年IEEEMarconi大獎。

MAPEL算法首次嘗試了通過引入單調優化的通用理論來實現WRSM的全局優化。特別的，MAPEL把WRSM的目標效用視為關于各個鏈路的(1+SINR)的單調函數。MAPEL通過構建基于(1+SINR)表征的不斷收縮的多元矩形區域以及與該多元矩形區域相關的頂點(vertex)(該頂點是關于(1+SINR)的矢量)，來運用單調優化方法，其中，(1+SINR)可以被進一步轉換為關于發射功率的線性分式函數，然后變換為一個線性分數規劃問題，并通過Dinkelbach-type算法，計算頂點在關于(1+SINR)的可行區域上的投影。

在MAPEL實施過程中，其核心投影算法是基于乘法線性分數規劃而實現的，該投影算法僅可以在中心節點中計算實施，中心節點需要收集所有信道的狀態信息。另外，Dinkelbach-type算法的收斂速度是quotitent-super線性的，需要巨大的計算花費。這兩個缺點阻礙了MAPEL的實際運用。