具有能量采集的Massive MIMO系统功率分配算法研究

发布时间：2023-06-28 01:16

　　作为第五代移动通信系统的关键技术之一,Massive MIMO技术通过在基站端配置超大规模天线阵列,来提高系统容量和频谱效率。然而,随着基站数量及天线规模的不断增大,能源消耗总量和二氧化碳排放量也在不断增加。结合能量采集技术,发展绿色通信已成为移动通信发展的必然趋势。本文将能量采集技术应用到Massive MIMO系统中,采用采集能量和电网相结合的混合能量供应方式为基站供电。分析了Massive MIMO下行链路的系统容量和功耗模型,在考虑电池容量限制的前提下,建立了以最大化系统能效为目标、以发射功率和电路功率为变量的优化问题,并提出了两种不同情况下的功率分配算法,分别为:(1)离线情况:在假设已知完整信道状态信息和能量采集过程的前提下,将能效最大化问题建模为分数规划问题,结合Dinkelbach算法和Lagrange对偶法,提出一种迭代的离线功率分配算法,求解出最优的功率分配方案。仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度,且与现有的平均功率分配算法相比,系统能效提高了4bit/J。(2)在线情况:在已知信道状态信息和能量采集统计特性的基础上,本文提出了两种更加符合实际情况的在线功率分配...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要内容和结构安排
2 具有能量采集的Massive MIMO系统理论基础
    2.1 MIMO系统
        2.1.1 单用户MIMO系统
        2.1.2 多用户MIMO系统
        2.1.3 Massive MIMO系统
    2.2 能量采集技术
        2.2.1 能量采集原理
        2.2.2 能量采集模型
        2.2.3 能量采集架构
    2.3 功率分配相关数学理论
        2.3.1 Lagrange对偶理论
        2.3.2 KKT条件
        2.3.3 分数规划理论
    2.4 本章小结
3 Massive MIMO系统离线功率分配算法
    3.1 系统模型
        3.1.1 信道模型
        3.1.2 能量采集模型
        3.1.3 功耗模型
    3.2 离线功率分配算法
        3.2.1 问题建模
        3.2.2 问题求解
        3.2.3 计算复杂度分析
    3.3 仿真结果与分析
    3.4 本章小结
4 Massive MIMO系统在线功率分配算法
    4.1 能量采集及信道变化模型
    4.2 基于马尔科夫链的在线功率分配算法
        4.2.1 基于非齐次马尔科夫链的能量预测模型
        4.2.2 基于马尔科夫链的信道预测模型
        4.2.3 算法概述
    4.3 基于定时检测的在线功率分配算法
        4.3.1 问题建模
        4.3.2 问题求解
        4.3.3 计算复杂度分析
    4.4 仿真结果与分析
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3835690