## 留言板 引用本文: 张双, 康桂霞. 异构蜂窝网络中基于能效的非正交多址接入下行功率分配算法[J]. 电子与信息学报. Shuang ZHANG, Guixia KANG. Energy Efficient Power Allocation with NOMA in Downlink Heterogeneous Networks[J]. Journal of Electronics and Information Technology. doi: 10.11999/JEIT190492
 Citation: Shuang ZHANG, Guixia KANG. Energy Efficient Power Allocation with NOMA in Downlink Heterogeneous Networks[J]. Journal of Electronics and Information Technology. ## 异构蜂窝网络中基于能效的非正交多址接入下行功率分配算法

##### doi: 10.11999/JEIT190492

###### 通讯作者: 康桂霞 　gxkang@bupt.edu.cn
• 中图分类号: TN929.5

## Energy Efficient Power Allocation with NOMA in Downlink Heterogeneous Networks

Funds: National Science and Technology Major Project of China (2017ZX03001022)
• 摘要: 该文针对应用非正交多址接入(NOMA)技术的异构蜂窝网络，在考虑层间层内干扰的情况下，提出一种能效最大化的功率分配算法。该算法主要包括两部分，一部分为子信道内用户功率分配因子的求解，主要利用差分优化的方法，迭代求解。另一部分为子信道间的功率分配，主要利用凹凸程序法将原有的非凸问题简化为可解的凸问题，最后利用拉格朗日求解法得出功率最优解。仿真结果表明该算法有良好的迭代性，且新算法表明利用NOMA技术得到的系统能效较利用正交技术得到的系统能效提高了至少44%以上。
• 图  1  不同最大发送功率下的能效值

图  2  不同用户速率要求下的能效值

图  3  算法收敛性能

表  1  子信道内用户功率分配因子算法

 DC programing功率分配因子算法 1.初始化：设置${(\alpha _f^n)^c}$的初始值；设置迭代索引$c = 0$；设置最大迭代次数${C_{\max }}$以及容忍度$\mu$的值；计算式　 $q({(\alpha _f^n)^0}) = f({(\alpha _f^n)^0}) - g({(\alpha _f^n)^0})$的值。 2. repeat 3. 计算式(8)获取最优功率分配因子${(\alpha _f^n)^*}$ 4. $c = c + 1$，${(\alpha _f^n)^c} = {(\alpha _f^n)^*}$，计算$q({(\alpha _f^n)^c}) = f({(\alpha _f^n)^c}) - g({(\alpha _f^n)^c})$ 5. until $\left| {q({{(\alpha _f^n)}^c}) - q({{(\alpha _f^n)}^{c - 1}})} \right| \le \mu$ or $c > {C_{\max }}$ 6. ${(\alpha _f^n)^*} = {(\alpha _f^n)^c}$

表  2  子信道间功率分配算法

 CCCP信道功率分配算法　1：初始化 设置迭代索引$v = 0$，误差容忍度$\xi > 0$。设置初始化${{{P}}^0}$，最大迭代次数${V_{\max }}$，计算${\left( {\lambda _f^n} \right)^0} = {1 / {\left( {{{\left( {p_f^n} \right)}^0} + {p_c}} \right)}}$, 　　 ${(\gamma _f^n)^0} = {{R_f^n\left( {{{(p_f^n)}^0}} \right)} / {\left( {{{(p_f^n)}^0} + {p_c}} \right)}}$ 2: repeat 3: 利用拉格朗日对偶求解${\left( {{{{P}}^*}} \right)^v}$即${{{P}}^{v + 1}}$其中${\left( {{{{P}}^*}} \right)^v}$满足式(35)和式(36)。 4: 根据式(12)更新${(\lambda _f^n)^{v + 1}}$和${(\gamma _f^n)^{v + 1}}$的值。 5: 设置$v = v + 1$　6: until $\left| {\mathop {\max }\limits_{{P} } \left\{ {\displaystyle\sum\limits_{f = 1}^F { { {(\lambda _f^n)}^v}[R_f^n({ {(p_f^n)}^v})(1 + { {\beta \left( { { {(p_f^n)}^v} + {p_c} } \right)} / B}) - { {(\gamma _f^n)}^v}({ {(p_f^n)}^v} + {p_c})]} } \right\} } \right| \le \xi$ or $v > {V_{\max }}$
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##### 出版历程
• 收稿日期:  2019-07-02
• 修回日期:  2020-04-13
• 网络出版日期:  2020-08-31

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