通信系統在傳輸過程的功率分配模式

通信系統在傳輸過程的功率分配模式

 

文/吳學璇

 

摘要：對比傳統方法，信息在傳輸過程中授權用戶的狀態會隨時發生變化，對此我們需要改進功率分配策略，以增大系統容量。本文分析了靜態分配和動態分配這兩種常用功率分配策略的弊端，提出了將遺傳算法帶入功率分配算法中的優化分配模式，并進行了仿真檢驗。

 

【關鍵詞】通信系統 傳輸 功率分配 

 

隨著移動用戶數量的急劇增加以及用戶對多種移動通信業務需求的不斷增長，未來無線通信對系統容量有了更高的要求。特別是信息在傳輸過程中授權用戶的狀態會隨時發生變化，系統容量比其他性能指標顯得更為重要。如何改進功率分配策略，以增大系統容量是相關技術人員當前面臨的一大難題。

 

1 系統優化算法描述

 

正交頻分復用（OFDM）技術能夠有效地對抗多徑干擾，在第四代移動通信系統中得到了深入運用。OFDM 系統的資源分配方法通常采用的是靜態和動態這兩種分配策略，其中靜態資源分配策略是為用戶分配固定的子信道和功率，沒有考慮信道環境因素，以及如何對有效的系統功率進行合理利用；動態資源分配策略則可以根據信道環境的變化，對功率分配策略進行調整，但是動態資源分配算法往往較為復雜，不易實現。

 

為了解決靜態和動態這兩種常規分配策略的弊端，本文提出了一種新的功率分配方法，從而實現用戶功率分配的公平性，以及增大系統容量，使其最大化被利用。該分配方法能夠保證用戶擁有最低速率以及功率平均分配的情況下，先對子信道進行分配，從而實現系統容量的最大化；然后再對功率分配策略進行優化，從而實現所有用戶擁有公平的速率比例，并維持系統在最大容量狀態下正常運作。同時本文利用遺傳算法原理來降低分配算法的復雜度。

 

2 系統模型

 

 OFDM 系統的模型如圖1所示。

 

2.1 運行原理

 

（1）第二 OFDM 收發機對信道狀態信息進行更新，并將更新后的信道狀態信息發送至第一OFDM 收發機中；

 

（2）第一 OFDM 收發機接收到信道信息后，將其發送到“資源分配算法模塊”中，資源分配算法模塊會根據用戶業務需求，分析當前寬帶信息以及接收到的信道信息，通過算法計算，得出的結果，就是最優資源分配方案；

 

（3）資源分配算法模塊將分配方法反饋給第一OFDM收發機，第一 OFDM 收發機再反饋給第二OFDM 收發機，兩個 OFDM 收發機開始執行分配方案，為用戶分配系統資源和功率，并對子信道中的用戶數據進行更新。

 

利用這樣的原理，子信道分配方案和功率分配方案就會隨著信道環境的變化而自動適應并做出相應的調整。

 

2.2 數學表達式

 

假設當前 OFDM 系統中有 N個用戶，M 個子信道，在功率一定的條件下，通過對系統的目標函數進行優化，能夠確定子信道分配方案和功率分配方案，從而實現系統容量的最大化利用。因為在系統添加了“比例公平”的要求，所以系統中每個用戶都必須擁有比例速率。

 

優化目標的數學表達式為： 

 

約束條件的數學表達式為：

 

對于所有的n和m，

 

對于所有的n，

 

R1：R2：…:Rn=γ1：γ2：…：γn

 

在上述公式中，N表示系統中的用戶總數量，M 表示系統的子信道數量，ρn,m 表示用戶 n 在子信道上的信道增益，只取值 0 和 1，表示信道 m 是否分配給了用戶 n，Pn,m 表示用戶 n 在子信道上的功率，M0 表示功率譜密度，B 表示系統有效寬帶，Ptoatl 表示系統總功率。 表示用戶間的速率比，是為了確保系統總容量在用戶之間的比例分布公平。

 

3 功率分配

 

在進行功率分配前，要先對子信道進行分配，假設系統的總功率在所有自信道中是平均分配的模式，在對子信道分配過程中，加入遺傳算法，其具體流程如圖2所示：經過上述算法對子信道進行分配，能夠獲得一個最優值的方案，這個方案能夠保證用戶擁有最低速率，同時能夠對信道容量進行最大化利用。在這種基礎上，對系統功率進行分配，其目的是實現所有用戶擁有公平的速率比例，并維持系統在最大容量狀態下正常運作。

 

3.1 功率分配數學表達式

 

（1）優化目標數學表達式： 

 

（2）約束條件數學表達式： 

 

對于所有的k和n，

 

在表達式中，An 表示第 n 個用戶的子信道分配方案。

 

3.2 功率分配流程

 

功率分配雖然同樣利用了遺傳算法原理，但是與子信道分配不同的是，功率分配是針對多個目標的優化，優化遵循的原則為：維持系統在最大容量狀態下運行；保證所有用戶分配到的功率總和不超過系統的總功率；保證用戶所分配的速率公平。具體流程圖如圖3所示。

 

3.2.1 隨機產生初始染色體

 

隨機生成一個初始種群，種群個體數量為M，每個個體命名為一個染色體，每個染色體含有 N 個元素，每個元素的值代表用戶分配到的功率比例，元素值范圍為0～1 （0為沒有，1為全部），所有元素值相加小于 1。

 

3.2.2 評估每個染色體的適應度

 

功率分配是針對多個目標的優化，所以它的使用度函數包括：系統容量和比例公平兩部分。在計算染色體適應度時，需要分別評估系統容量的適應度和比例公平的適應度。前者是由函數的計算權值來決定染色體的數量，權值越大，分配的染色體（M 值）越多。在本次分配方案中，將比例公平的權值設為 0.6，系統容量的權值設為 0.4，即如果有 100 個子信道，其中60個用來評估系統容量的適應度，40個用來評估比例公平的適應度。

 

3.2.3 整合染色體

 

對于上一步中分開計算的適應度值，在該環節同樣需要根據不同的適應度各自計算染色體的體重，并將其整合為一個染色體，從而以單個染色體的形式進行后續操作。

 

3.2.4 產生新的種群

 

選擇：設定 Ps 為選擇概率，在進行第一次迭代時，隨機生成W個染色體，計算出每個染色體的適應度，并舍棄掉 W*Ps 個適應度較低的染色體。

 

（1）交叉：設定 PC為交叉概率，隨機選擇剩余染色體中的一個節點，然后根據 PC 來交換父代節點，使其產生子代。

 

（2）變異：設定 Pm為變異概率，根據 Pm 隨機選擇一定數量的染色體，改變其元素值。

 

（3）終止條件：當迭代次數達到 300 時，即Gen=300 時，遺傳算法停止，并將最終結果返回。

 

當遺傳算法結束時，系統的總功率以最優化的方案分配給了各個用戶，不僅維持系統在最大容量狀態下運行，而且保證了用戶之間的速率比例公平。

 

4 仿真結果與分析

 

仿真是將分配方案放在參數環境下進行驗證的過程，本次仿真中，首先會對系統最大容量的理論值、分配后系統最大容量的真實值進行對比分析；然后會對系統中每個用戶的比例速率情況進行分析；最后會對系統中具有不同用戶數量時用戶的最低速率進行分析。

 

4.1 不同分配方案的系統容量

 

4.1.1 參數設定

 

系統中用戶數量為8 個，子信道數量為 64個，無線信道為 6 徑信道，系統總功率 Ptotal 為1W，系統可用寬帶頻率為 1MHz，功率譜密度 M0為 -80dB/Hz。分配方案中遺傳算法的參數設定為：染色體個數 W 為 100 個，選擇概率 Ps 為 0.9，交叉概率 Ps 為 0.7，變異概率 Pm 為 0.035，終止條件Gen 為300次。

 

4.1.2 仿真結果

 

具體對比結果如圖4所示。

 

由圖 4 可以看出，只進行子信道分配后的總系統容量要小于最大容量分配值，這是由于在分配過程中需要保證用戶的最低速率。在進行子信道和功率分配后，總系統容量要略小于子信道分配后的總系統容量，這是由于在分配后，要維持系統最大容量運行，并保證用戶速率比例公平，所以染色體的權值要稍大一些。

 

4.2 不同用戶的歸一化速率

 

4.2.1 參數設定

 

設定用戶速率比為γ1=γ2，γ3=γ4…=γ8=1。

 

4.2.2 仿真結果

 

具體對比結果如圖5所示。

 

由圖 5 可以看出，要實現系統最大容量分配，就需要將所有資源分配給 1 個用戶，該用戶速率比例為 1，其他用戶為 0。靜態分配秉持傳輸速率完全公平的原則，卻忽略了速率比例的公平，所以無法滿足用戶對速率比例公平的需求。僅進行子信道分配后，每個用戶均已滿足最低速率要求，在進行子信道、功率分配后，用戶間的速率按照比例公平系數分布，實現了速率比例公平。

 

4.3 不同用戶數量的用戶最小速率

 

4.3.1 參數設定

 

使用上述參數。

 

4.3.2 仿真結果

 

具體對比結果如圖6所示。

 

由圖 6 可以看出，遍歷子信道的功率分配算法能夠對子信道進行合理分配，相比起靜態分配，它能夠更好的保證用戶的最小速率，但是本文利用遺傳算法得出的動態分配算法比起遍歷子信道的分配算法又要優越一些，能夠在系統容量上進行增益。

 

5 結束語

 

綜上所述，信息在傳輸過程中授權用戶的狀態會隨時發生變化，系統在進行功率分配時，不僅需要保證用戶的最小速率，以及用戶間速率比例的公平，還要維持系統容量在最大化狀態下穩定運行，所以就需要對傳統分配策略進行優化，本文的仿真結果證明，將遺傳算法融入功率分配算法中，能夠有效滿足以上需求。

 

參考文獻

 

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作者簡介

 

吳學璇（1992-）女，河南鄭州市人。大學本科學歷。研究方向為無線移動通信。

 

作者單位

 

鄭州大學信息工程學院通信工程系　河南省鄭州市　450001