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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114980332A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210538723.1(22)申请日2022.05.17(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区清华园1号(72)发明人曾捷李重周世东牟郸霖宋雨欣(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201专利代理师黄德海(51)Int.Cl.H04W72/04(2009.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称去蜂窝大规模MIMO系统下行功率分配方法及装置(57)摘要本申请涉及无线通信网络技术领域,特别涉及一种去蜂窝大规模MIMO系统下行功率分配方法及装置,其中,方法包括:以最大化系统能效确定去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题;每个预设时长,基于生长二进制差分进化的接入点选择算法得到最优接入点选择方案;结合最优接入点选择方案,利用最大优化问题确定去蜂窝大规模MIMO系统的最佳下行功率分配结果。由此,解决了相关技术中未构建动态AP选择功率分配方案,导致无法充分利用系统能效来制定优化问题,并且随着UE的位置改变,无法定时启动AP选择优化算法,从而降低系统能效功率分配的性能等问题。CN114980332ACN114980332A权利要求书1/2页1.一种去蜂窝大规模多输入多输出MIMO系统下行功率分配方法,其特征在于,包括以下步骤:以最大化系统能效确定去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题;每个预设时长,基于生长二进制差分进化的接入点选择算法得到最优接入点选择方案;以及结合所述最优接入点选择方案,利用所述最大优化问题确定所述去蜂窝大规模MIMO系统的最佳下行功率分配结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在以所述最大化系统能效确定所述去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题之前,还包括:控制每个用户设备UE向所有接入点发送上行导频序列,以进行上行导频训练;在每个接入处,利用预设编码矩阵进行预编码,以进行下行数据传输。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述最大优化问题为:其中,Rk为可达速率,PTOTAL为系统总功耗,η为下行功率分配系数向量。采用基于Dinkelbach算法的顺序迭代优化算法求解出η。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在以所述最大化系统能效确定所述去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题之前,还包括:构建所述所述去蜂窝大规模MIMO系统的功耗模型,以利用所述功耗模型计算所述去蜂窝大规模MIMO系统的实际系统总功耗,得到所述最大化系统能效,其中,所述实际系统总功耗的计算公式为:其中,PTOTAL为系统总功耗,为上行功率放大器的功耗,为下行功率放大器的功耗,PC为电路功耗,PFIX为系统固定功耗、PTC为收发链路功耗、PCE为信道估计功耗、PC/D为信道编译码功耗、PBH为回程链路功耗,PLP为线性处理功耗。5.一种去蜂窝大规模多输入多输出MIMO系统下行功率分配装置,其特征在于,包括:获取模块,用于以最大化系统能效确定去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题;计算模块,用于每个预设时长,基于生长二进制差分进化的接入点选择算法得到最优接入点选择方案;以及分配模块,用于结合所述最优接入点选择方案,利用所述最大优化问题确定所述去蜂窝大规模MIMO系统的最佳下行功率分配结果。6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:控制模块,用于以所述最大化系统能效确定所述去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题之前,控制每个用户设备UE向所有接入点发送上行导频序列,以进行上行导频训练;编码模块,用于在每个接入处,利用预设编码矩阵进行预编码,以进行下行数据传输。7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述最大优化问题为:2CN114980332A权利要求书2/2页其中,Rk为可达速率,PTOTAL为系统总功耗,η为下行功率分配系数向量。采用基于Dinkelbach算法的顺序迭代优化算法求解出η。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:构建模块,用于以所述最大化系统能效确定所述去蜂窝大规模MIMO通信系统的最大优化问题之前,构建所述所述去蜂窝大规模MIMO系统的功耗模型,以利用所述功耗模型计算所述去蜂窝大规模MIMO系统的实际系统总功耗,得到所述最大化系统能效。9.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1‑4任一项所述的去蜂窝大规模MIMO系统下行功率分配方法。10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行,以用于实现如权利要求1‑4任一项所述的去蜂窝大规模MIMO系