m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真

简介: m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

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2.算法涉及理论知识概要
基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出(MIMO)系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配,以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干扰。其中,注水法(Water Filling)和Dinkelbach法是两种常用的功率优化方法,它们在5G网络中广泛应用于功率控制和资源分配。

  大规模MIMO系统是指在基站端配置大量天线,而终端设备(用户设备)相对较少的系统。假设在上行通信中有K个用户设备,基站配置了N个天线,则大规模MIMO系统可以表示为:

1e1d4d76106af60eac06a6e310972ee0_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

注水法(Water Filling)
注水法是一种经典的功率优化方法,用于解决上行功率优化问题。它的基本思想是将总功率按照信道质量分配到不同的子载波上,即信道质量越好的子载波分配更多的功率。注水法的实现过程如下:

计算信道质量:通过接收信号和信道增益矩阵计算信道质量,一般使用信噪比(SNR)来表示。

水位计算:对于每个子载波,根据其信道质量计算一个水位值,表示分配到该子载波上的功率。

功率分配:将总功率按照水位值分配到各个子载波上,使得信道质量越好的子载波分配到的功率越多。

Dinkelbach法
Dinkelbach法是一种通用的优化算法,可用于解决上下行功率优化问题。它的基本思想是将原始的非凸优化问题转化为一系列凸优化问题,并通过不断迭代来逼近原始问题的最优解。Dinkelbach法的实现过程如下:

定义辅助函数:将原始的非凸优化问题转化为一系列凸优化问题的辅助函数。

初始化:随机初始化发送信号向量。

迭代优化:根据辅助函数进行迭代优化,直到达到收敛条件。

   "基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"在5G通信系统中具有广泛的应用。大规模MIMO技术是5G网络的重要组成部分,它可以提高系统的频谱效率、增强网络覆盖范围和容量。功率优化算法是大规模MIMO系统中关键的技术之一,它可以有效地管理系统资源,提高通信质量和性能。这些功率优化算法可以应用于各种5G通信场景,包括移动通信、物联网、车联网等。在实际应用中,基于大规模MIMO技术的功率优化算法可以根据不同的网络需求和条件进行灵活调整,以实现更高效、稳定和可靠的通信服务。因此,这些算法对于推动5G网络的发展和应用具有重要意义。

3.MATLAB核心程序

%上行

K  = 20; % 用户数量
N  = 128; % 基站接收天线数量
Np = 1000; % 仿真尝试次数


l      = 300; % 区域大小(边长)
a      = l^2; % 区域面积
X_cell = [-l/2:1:l/2]; % 坐标格点集合
Y_cell = [-l/2:1:l/2];


Uxc = 0; % 基站中心横坐标
Uyc = 0; % 基站中心纵坐标


Ux = round(l.*rand(K,Np) - l/2); % 随机生成K个用户的横坐标,大小为(K x Np)
Uy = round(l.*rand(K,Np) - l/2); % 随机生成K个用户的纵坐标,大小为(K x Np)


D = zeros(K, Np); % 存储每个用户与基站之间的距离,大小为(K x Np)
for np=1:Np
    for k=1:K
        D(k, np) = sqrt((Ux(k, np) - Uxc)^2 + (Uy(k, np) - Uyc)^2); % 计算距离
    end
end


PLo    = 10^(-0.1 * 84); % 路径损耗的参考值
do     = 35; % 参考距离
No_dBm = -140; % 噪声功率的参考值(dBm)
No     = (1e-3) * 10^(0.1 * No_dBm); % 噪声功率(瓦特)
F      = 1; % 带宽单位修正因子
eta    = 3.75; % 路径损耗系数
.................................................................
for np=1:Np
    np
    for i=1:length(P_max)
        % 设置所有用户的发射功率为相同的最大功率
        P(:,i)                                                                                 = P_max(i) * ones(K,1); 
        % 计算总容量和信道容量(不考虑干扰)
        [Ctot(i,np), C(:,i,np), SNR(:,i,np), CSI(:,i,np)]                                      = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P(:,i), B, false); 
        % 计算总容量和信道容量(考虑干扰)
        [Ctot_I(i,np), C_I(:,i,np), SINR(:,i,np), CSI_I(:,i,np)]                               = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P(:,i), B, true); 
        % 计算能量效率
        [EE(i,np)]                                                                             = EnergyEfficiencyCalc(Ctot_I(i,np), Performance, P_max(i), P_c); 
        % 通过Dinkelbach算法计算能量效率最优的发射功率
        [EE_opt(i,np), P_opt_EE(:,i,np), Ctot_EE(i,np)]                                        = Dinkelbach1(B, CSI(:,i,np), Performance, P_c, Ctot(i,np), P_max(i), h(:,:,np), Pn, i, EE_opt(:,np), EE(i,np), P_opt_EE(:,:,np));
        % 计算通过Dinkelbach算法得到的总容量和信道容量(考虑干扰)
        [Ctot_EE_opt_I(i,np), C_EE_opt_I(:,i,np), SINR_EE_opt_I(:,i,np), CSI_EE_opt_I(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P_opt_EE(:,i,np), B, true); 
        %计算通过Dinkelbach算法得到的能量效率(考虑干扰)
        [EE_opt_I(i, np)]                                                                      = EnergyEfficiencyCalc(Ctot_EE_opt_I(i,np), Performance, P_opt_EE(:,i,np), P_c);
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