本文關(guān)鍵詞： Massive MIMO 能效 功率分配技術(shù) 天線選擇技術(shù) 凸優(yōu)化　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著無線通信的發(fā)展,移動(dòng)用戶對通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率要求越來越高。Massive MIMO系統(tǒng)通過在基站配置大規(guī)模天線,可在不增加額外系統(tǒng)帶寬的情況下,顯著的提高系統(tǒng)的速率,因而成為下一代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。但是Massive MIMO系統(tǒng)的射頻模塊成本和能源損耗隨基站天線數(shù)的增加而增加。為了滿足人們對綠色通信的需求,研究兼顧信號傳輸速率和系統(tǒng)功耗的能效優(yōu)化技術(shù)具有更加重要的實(shí)際意義。天線選擇和功率分配技術(shù)是Massive MIMO系統(tǒng)提高能效的兩種重要技術(shù),但在以往的研究中,能效優(yōu)化以找到最優(yōu)的發(fā)射天線子集為目的,忽略了發(fā)射天線數(shù)和發(fā)射功率對能效的影響,而功率分配時(shí),通常假設(shè)基站為每個(gè)用戶平均分配功率,沒有對用戶不等功率分配時(shí)的能效進(jìn)行分析。針對這些問題,本文做了更深一步的研究,論文的主要工作如下:1、在Massive MIMO系統(tǒng)中,聯(lián)合研究發(fā)射天線數(shù)和發(fā)射功率對能效的影響,證明了系統(tǒng)存在最優(yōu)的發(fā)射功率和發(fā)射天線數(shù)使能效最大,進(jìn)而提出了一種功率分配和天線選擇聯(lián)合優(yōu)化算法求解最優(yōu)值。主要思想為,文中建立了同時(shí)考慮發(fā)射功率和電路功率的系統(tǒng)功耗模型,在此模型上,討論基站發(fā)射天線數(shù)和用戶數(shù)對功耗的影響。然后以能效最大化為優(yōu)化目標(biāo),證明了能效分別是關(guān)于發(fā)射天線數(shù)和發(fā)射功率的凸函數(shù),并利用凸優(yōu)化理論提出了聯(lián)合優(yōu)化算法求解最優(yōu)的發(fā)射功率和發(fā)射天線數(shù)。仿真結(jié)果證明了最優(yōu)解的存在性以及該聯(lián)合優(yōu)化算法提高能效的有效性。2、針對Massive MIMO下行鏈路系統(tǒng)能效優(yōu)化問題,研究用戶不等功率分配時(shí)的能效優(yōu)化方案,并提出了新的用戶功率分配算法。文中首先建立了在用戶不等功率分配時(shí)的能效優(yōu)化模型,并證明了能效是關(guān)于用戶功率的凸函數(shù)。然后討論了無功率限制和有功率限制兩種場景下的功率分配問題,在無功率限制下提出了功率迭代分配算法求解用戶功率的最優(yōu)值。在有功率限制場景下,利用拉格朗日優(yōu)化得到用戶功率最優(yōu)值的近似表達(dá)式。仿真結(jié)果說明,與等功率分配算法相比,本文提出的優(yōu)化算法能更大程度的提高系統(tǒng)的能效。
[Abstract]:With the development of wireless communication, mobile users require more and more data transmission rate of the communication network. Massive antennas can be deployed in the base station, which can significantly improve the system speed without increasing the additional system bandwidth. So it becomes the key technology of the next generation mobile communication system, but the cost of RF module and energy loss of Massive MIMO system increase with the increase of the number of base station antennas. It is of great practical significance to study the energy efficiency optimization technology which takes both signal transmission rate and system power consumption into account. Antenna selection and power allocation are two important technologies for improving energy efficiency in Massive MIMO systems. Energy efficiency optimization aims to find the optimal subset of transmit antennas, ignoring the effect of the number of transmit antennas and the transmission power on energy efficiency, and when power allocation is performed, it is usually assumed that the base station allocates power to each user equally. In view of these problems, this paper has done a further study. The main work of this paper is as follows: 1. In Massive MIMO system, the effects of transmit antenna number and transmit power on energy efficiency are studied jointly. It is proved that the energy efficiency is maximized by the existence of optimal transmission power and number of transmit antennas, and a joint optimization algorithm of power allocation and antenna selection is proposed to solve the optimal value. In this paper, a power consumption model considering both transmit power and circuit power is established. In this model, the effects of the number of transmit antennas and the number of users on power consumption are discussed, and the optimization goal is to maximize energy efficiency. It is proved that energy efficiency is a convex function of the number of transmitting antennas and the transmitting power, respectively. Using convex optimization theory, a joint optimization algorithm is proposed to solve the optimal transmit power and the number of transmit antennas. The simulation results prove the existence of the optimal solution and the effectiveness of the joint optimization algorithm to improve energy efficiency. Under Massive MIMO, the proposed algorithm is effective in improving energy efficiency. Energy efficiency optimization of line link systems, The energy efficiency optimization scheme for users with unequal power allocation is studied, and a new user power allocation algorithm is proposed. In this paper, the energy efficiency optimization model for users with unequal power allocation is first established. It is proved that energy efficiency is a convex function of user power. An iterative power allocation algorithm is proposed to solve the optimal value of user power without power constraints. In the scenario with power limitation, the approximate expression of the optimal value of user power is obtained by Lagrangian optimization. The simulation results show that, Compared with the equal-power allocation algorithm, the proposed optimization algorithm can improve the energy efficiency of the system to a greater extent.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1521633