绿色认知无线电功率分配

李以峰， 周明月

(长春工业大学 计算机科学与工程学院， 吉林 长春 130102)

0 引 言

随着移动通信及其带动的相关产业迅速增长，尤其是公众对于移动数据业务流量的需求不断增长，目前正在全力推进建设的5G网络，正式投入研发的6G网络等，所需的频谱要远超于前几代技术[1]。频谱的匮乏和需求巨大之间的矛盾成为移动通信领域亟待解决的难题。利用认知无线电技术动态地接入频谱能提高频谱利用率，有效缓解频谱资源紧张的局面[2]。同时，通信产业的高能耗也是大众所关心的问题，绿色通信将成为未来发展的潮流[3]。

在认知无线电系统中,合理的功率分配可有效降低用户之间的干扰,减少电池的损耗,对实现绿色通信具有重要作用。目前对于绿色通信中功率分配的问题，大多数学者从减小能耗、提高能量效率和利用能量收集三个方面进行切入[4-7]。通过频谱共享为尽可能多的用户提供满足其服务质量(QoS)要求的服务，同时最小化整体传输功率[4]。Liu Z[5]等提出一种功率分配和中继选择的联合优化方案试图使系统的总能源效率最大化。Abidrabbu S S[6]从博弈论的角度提出一种新的功率分配方法。He X等[7]提出一个考虑服务质量和可用能量约束的路径吞吐量最大化优化问题。

我们将认知无线网络中次用户的功率分配作为研究对象，在保证主用户权益的情况下，引入了加权系数以保证次用户在子载波上功率分配的公平性，最终实现最小化次用户的能耗。

1 系统模型和问题规划

系统模型和问题规划如图1所示。

图1 基于OFDM的认知无线电网络系统模型

图中，M个次用户链路分布在主用户链路的区域内。不同的次用户被分配到K个子载波。为了管理次用户之间的干扰，避免对主用户的干扰过大，次用户需要将其传输功率维持在一定水平。考虑到次用户功率分配的公平性，有

(1)

式中：Pmax----次用户i的最大总发射功率；

为了保证次用户的服务质量得到可靠的传输，次用户的数据速率必须不小于设定的阈值。因此，速率约束可表达为

(2)

Rmin----最低速率要求。

(3)

(4)

为了保证所有次用户可以与主用户共享相同的频率资源。Ith为功率阈值，确保允许的干扰功率水平不超过可接受的最大值，该值由认知传播的主用户产生。因此，有

(5)

在满足约束条件(1)、(2)和(5)的情况下，SU总发射功率最小化的数学模型为：

(6)

2 功率分配模型

利用Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件[8]，使用凸优化理论构造了方程(6)的Lagrange函数[9]，并对方程右侧的相同项进行了分类。将Lagrange函数定义为

(7)

利用子梯度搜索方法对Lagrange乘子进行如下并行更新：

λk(t+1)=max{λk(t)+α*S_λk,0},

μk(t+1)=max{μk(t)+β*S_μk,0},

(8)

式中：α，β，γ----更新函数的三个步长;

t----更新函数的迭代次数。

对应的Lagrange函数的更新梯度分别表示为：

(9)

在KKT条件下，每个次用户通过以下等式分别计算出最优发射功率

(10)

通过计算，次用户i的最优解为

(11)

利用式(11)可以得到每个次用户最佳的发射功率，即得到了最佳的功率分配方案，具体算法步骤如下：

4)如果迭代次数达到预先设定次数或收敛到某个最优值，终止算法迭代，否则返回2)，重复迭代过程。

3 仿真分析

3.1 仿真参数设定

运用仿真软件Matlab进行仿真验证来支持上述的理论分析。具体仿真参数设定见表1。

表1 具体参数设定方案

3.2 仿真结果与分析

为了使仿真结果更清晰明了，只选取其中三个次用户作为参考。

两个子载波上的功率收敛情况如图2所示。

(a) 子载波1 (b) 子载波2

从图2可以看出，两个子载波上的功率都快速收敛到一个稳态值，并且这个稳定的功率值是比较低的，符合我们想要减少功耗的要求。除此之外，还可以看出两个子载波上的功率值相差并不大，说明我们设置的加权系数在次用户的功率分配上起到了权衡作用。同时很明显将两个图表中的功率相加后并没有超过我们设定的功率阈值。

两个子载波上次用户的速率如图3所示。

(a) 子载波1 (b) 子载波2

图中显示了次用户在两个子载波上的速率，分析仿真图形可知，所有次用户的速率都达到了给定的最小速率值，尤其是在子载波1上用户1的速率,则恰好与设定的最小值齐平。展现了文中算法对于次用户的服务质量是有严格保障的。

两个子载波上对主用户的干扰如图4所示。

(a) 子载波1 (b) 子载波2

由图4可以看出，仿真显示了在两个子载波上对主用户产生的总干扰。图中，即使随着迭代次数的增加，但次用户和随机噪声产生的总干扰完全是在主用户的接受范围之内，说明在次用户服务质量得到保障的同时，主用户的服务质量也得到了保证。

4 结 语

基于OFDM的认知无线电网络系统中，提供了一种节能的功率分配算法。仿真实验表明，提出的算法是在不影响主次用户质量前提下，减少了次用户通信的发射总功率，降低了能耗，最终达成绿色通信的目的。