《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 通信與網(wǎng)絡(luò) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 一種用于5G IOT通信的能量效率方案
一種用于5G IOT通信的能量效率方案
2017年電子技術(shù)應(yīng)用第11期
陳發(fā)堂,劉一帆,,唐 成
重慶郵電大學(xué) 重慶市移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶400065
摘要: 為了提高第五代物聯(lián)網(wǎng)(5G IOT)系統(tǒng)的能量效率(EE)性能,提出了一種EE優(yōu)化方案。在引入大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的前提下,,所提方案采用迫零波束成型(ZF-BF)接收,利用天線的選擇睡眠機(jī)制進(jìn)行部署,,通過聯(lián)合優(yōu)化基站的發(fā)射功率和激活天線數(shù)量來最大化系統(tǒng)EE性能,。根據(jù)EE方程的制定,EE優(yōu)化問題被定義為分?jǐn)?shù)規(guī)劃問題,,采用Dinkelbach算法將分?jǐn)?shù)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換為減式形式,使得能效性能可在超快的收斂速度下達(dá)到最優(yōu),。仿真結(jié)果表明,,所提出的方案以較少的迭代次數(shù)獲取最優(yōu)的EE,并且比現(xiàn)有方案顯示出更好的EE性能,。
中圖分類號(hào): TN929.5
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.173812
中文引用格式: 陳發(fā)堂,,劉一帆,唐成. 一種用于5G IOT通信的能量效率方案[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2017,,43(11):2-6,26.
英文引用格式: Chen Fatang,,Liu Yifan,,Tang Cheng. An energy-efficient scheme for 5G Internet of Things[J].Application of Elec-
tronic Technique,2017,,43(11):2-6,,26.
An energy-efficient scheme for 5G Internet of Things
Chen Fatang,Liu Yifan,,Tang Cheng
Chongqing Key Lab of Mobile Communication Technology,,The Chongqing University of Posts and Telecommunications,, Chongqing 400065,China
Abstract: To further enhance the energy efficiency(EE) performance of the fifth generation Internet of Things(5G IOT) system, an EE optimization scheme is proposed in this paper. The proposed scheme uses a zero forcing beamforming(ZF-BF) receiver under large multi-user MIMO systems, and utilizes deployment of the select-and-sleep mechanism. Maximize system EE performance by jointly optimizing the transmit power and activating the number of antennas. According to the EE equation, the EE optimization problem is defined as the fractional programming problem. The Dinkelbach algorithm is used to transform the fractional programming problem into subtraction, so that the energy efficiency can be optimized at the super fast convergence rate. Simulation results show that the proposed scheme obtains the optimal EE with fewer iterations and shows better EE performance than the existing scheme.
Key words : energy efficiency,;5G,;MIMO;power optimization,;IOT

0 引言

    移動(dòng)接入技術(shù)正在經(jīng)歷革命性變革,。每一代移動(dòng)技術(shù)在性能上都有顯著的增強(qiáng)。智能世界的概念引領(lǐng)著這個(gè)時(shí)代的潮流,,5G IOT(5G Internet of Thing)作為構(gòu)建智能世界的推動(dòng)者之一,,為各種對(duì)象(例如手機(jī)、計(jì)算機(jī),、汽車,、電子家庭設(shè)備等)建立連接,并且讓這些對(duì)象以協(xié)作的方式自動(dòng)且智能地為人們服務(wù)[1-2],。

    在5G IoT通信中,,設(shè)備的大連接和更快的傳輸速率是商用和學(xué)術(shù)界的主要驅(qū)動(dòng)力[3]。ITU 最近批準(zhǔn)了5G的最低技術(shù)性能要求,,其中下行和上行峰值速率分別要求達(dá)到20 Gb/s和10 Gb/s,。5G IOT的頻譜效率問題已經(jīng)在大規(guī)模MIMO、D2D[4],、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),、非授權(quán)頻譜分配、非正交多址接入[5]等方向上被深入研究,。除了頻譜效率,,5G IoT的能量效率(Energy Efficiency,EE)問題最近也提出了很多討論[6],。EE問題在MIMO技術(shù)中不容忽視,,隨著客戶數(shù)量的增加,能源成本急劇上升,,運(yùn)行無線網(wǎng)絡(luò)的碳排放將會(huì)增加[7],。因此,迫切需要綠色通信,,在技術(shù)和環(huán)境之間取得平衡,。

    每單位能量(比特/焦耳)的傳輸信息比特?cái)?shù)已被證明是無線通信EE問題的有效設(shè)計(jì)度量[8]。關(guān)于EE問題,,現(xiàn)有許多研究以選擇睡眠機(jī)制為基礎(chǔ)進(jìn)行,,有天線選擇睡眠[9]、射頻鏈選擇睡眠[10]以及具有選擇睡眠機(jī)制的混合能量收集,。也有研究在MIMO系統(tǒng)中通過天線選擇技術(shù)提高EE性能,,采用Dinkelbach算法將激活天線數(shù)和最佳天線子集聯(lián)合優(yōu)化以提升EE[11],。文獻(xiàn)[12]針對(duì)MIMO系統(tǒng)提出了一種小區(qū)分區(qū)縮放(Cellular Partition Zooming,CPZ)機(jī)制,,將覆蓋范圍分成不同的扇形區(qū)域并根據(jù)用戶位置進(jìn)行功率縮放以達(dá)到降低功率消耗的目的,,但他們只是考慮將天線平均分配給每個(gè)區(qū)域,有用戶接入時(shí)將其激活,,所以當(dāng)用戶數(shù)量很大時(shí)該機(jī)制作用不大,。

    本文提出了一種EE優(yōu)化方案,利用天線的選擇睡眠機(jī)制,,在考慮分區(qū)激活天線的基礎(chǔ)上,,對(duì)發(fā)射功率和激活天線數(shù)量進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化,使得功耗更低,,可以在5G IOT中實(shí)現(xiàn)更好的EE性能和天線控制,。

    本文方案與現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方案之間的區(qū)別在于能夠使EE快速達(dá)到一個(gè)更優(yōu)值。在部署上用MIMO替換現(xiàn)有的LTE天線,,更為經(jīng)濟(jì)有效,。還可以靈活地與綜合的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)結(jié)合,以滿足5G IOT通信的要求,。由于方案中EE優(yōu)化問題是非凸的分式規(guī)劃問題,,本文選擇具有超線性收斂速度的Dinkelbach算法,通過將原始分式優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為減式形式來解決。仿真結(jié)果表明,,所提出的方案能夠有效提升系統(tǒng)的EE性能,。

1 系統(tǒng)模型

    本文沿用現(xiàn)有研究中EE的定義,EE定義為容量(或傳輸速率)除以其消耗能量,,即bit/焦耳,,ε=R/P或焦耳/bit,ε=P/R,。這里R是用戶終端的容量(或傳輸速率),P是滿足這種速率的總消耗能量[8],。

    因?yàn)樵贛U系統(tǒng)中的用戶共享相同的資源,,所以干擾問題不容小覷。現(xiàn)有研究提出了許多技術(shù)來處理用戶之間的同頻干擾,,改善容量,,例如迫零波束成型(Zero Forced Beam-Forming,ZF-BF),,Tomlinson-Harashima預(yù)編碼,、矢量擾動(dòng)等。為簡單起見,,本文采用ZF-BF來消除干擾[13],。

wlw1-gs1-2.gif

wlw1-gs3-5.gif

    式(4)和式(5)是關(guān)于EE定義的表達(dá)式,,K=1表示SU系統(tǒng),K>1為MU系統(tǒng),。

2 低功耗方案

    根據(jù)上述討論,,可以得出EE優(yōu)化的表達(dá)式為:

     wlw1-gs6.gif

    由于用戶隨機(jī)分布在BS覆蓋區(qū)域中,文獻(xiàn)[12]證明了5G MIMO下CPZ機(jī)制的有效性,。在本文方案中,,首先按照CPZ機(jī)制將覆蓋區(qū)域按照角度和距離分為扇形區(qū)域,用戶接入時(shí),,根據(jù)用戶位置激活所在區(qū)域的天線,,其他地方的天線處于關(guān)閉狀態(tài),然后利用Dinkelbach算法對(duì)該區(qū)域的激活天線數(shù)和發(fā)射功率進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化,,進(jìn)一步提升EE性能,。所提方案可以由圖1描述,按角度將MIMO天線陣列進(jìn)行劃分并服務(wù)于各自對(duì)應(yīng)的扇形區(qū)域,。例如,,如果覆蓋區(qū)域被等分成角度θ的扇形區(qū)域,那么一個(gè)扇形區(qū)域?qū)×(θ/2π)個(gè)天線相關(guān)聯(lián),。當(dāng)用戶接入網(wǎng)絡(luò)時(shí),,用戶向BS報(bào)告其位置信息,然后控制中心將計(jì)算角度和距離,,并將其與現(xiàn)有的角度和距離進(jìn)行比較,,然后為新用戶的傳輸分配功率,以滿足QoS需求,。假如系統(tǒng)中已有用戶A和B,,當(dāng)新用戶C接入網(wǎng)絡(luò)時(shí),系統(tǒng)將打開角度為θ的新扇區(qū),,激活這部分天線并將功率放大到最外側(cè)的環(huán),,使其能夠覆蓋到用戶C的位置,其他無用戶區(qū)域的天線保持關(guān)閉,。

wlw1-t1.gif

    現(xiàn)分配好的天線數(shù)量和發(fā)射功率作為初始值進(jìn)行EE優(yōu)化,。根據(jù)式(6),在分配的區(qū)域內(nèi),,交替更新發(fā)射功率和激活天線數(shù)量,,使當(dāng)前EE到達(dá)最大值。

2.1 發(fā)射功率優(yōu)化

    固定激活天線數(shù)量A將其視為常量,,將EE看作功率P的函數(shù),,對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化使得當(dāng)前EE最大化:

wlw1-gs7-11.gif

    回到式(8)的最優(yōu)問題求解,現(xiàn)有各種迭代算法可用于找到F(ε)的根,。本文引用基于牛頓法的Dinkelbach算法,,如算法1所示,。具有超線性收斂速度的Dinkelbach算法通過將原始問題轉(zhuǎn)換為天線數(shù)和功率的加權(quán)和來處理分?jǐn)?shù)程序,數(shù)值計(jì)算結(jié)果表明,,該算法可以有效地改善EE,。其中牛頓法的迭代計(jì)算為:

    wlw1-gs12.gif

    wlw1-gs12-x1.gif

2.2 激活天線優(yōu)化

    固定發(fā)射功率將其視為常量,將EE看作激活天線數(shù)A的函數(shù),,對(duì)激活天線數(shù)量進(jìn)行優(yōu)化選擇:

wlw1-gs13-15.gif

    經(jīng)過上述討論,,可以分別解出最優(yōu)的功率P*和激活天線數(shù)A*來使得當(dāng)前EE最大化。在本文方案中,,交替地更新P*和A*使得EE達(dá)到最大值,,具體過程如算法2所示。其中Angle和D分別表示覆蓋接入用戶所需的角度以及用戶到基站的距離,;Anglenew表示基站覆蓋新用戶需要的角度,,Angleexist表示BS覆蓋現(xiàn)有用戶的角度;Dnew表示新用戶到基站的距離,;Dexist表示現(xiàn)有用戶到基站的最遠(yuǎn)距離,。

    算法2 優(yōu)化方案

wlw1-sf2-1.gif

wlw1-sf2-2.gif

    在用戶接入后進(jìn)行分區(qū)并分配相應(yīng)天線和功率作為初始值,然后通過交替更新P*和A*,,使EE不斷優(yōu)化,,數(shù)值結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)每次迭代后EE都有所增加。最后,,當(dāng)滿足某些迭代后的終止標(biāo)準(zhǔn)即P*和A*基本上不改變時(shí),,Dinkelbach算法收斂到最佳值??梢园l(fā)現(xiàn)EE度量有上界,。

3 數(shù)值結(jié)果分析

    本文首先通過隨機(jī)泊松分布來模擬活動(dòng)用戶的位置分布,默認(rèn)參數(shù)選擇如下:tolerance δ=10-12,,MIMO系統(tǒng)的天線數(shù)M=100,,P1=162.5 mW,P2=48.2 mW,。其他詳細(xì)參數(shù)設(shè)置與文獻(xiàn)[16]相同,,覆蓋區(qū)域劃分方案和組合由網(wǎng)絡(luò)端決定。

    為了將本文的優(yōu)化方案與之前的CPZ方案的EE性能進(jìn)行對(duì)比,假設(shè)劃分為10個(gè)扇區(qū),,當(dāng)前接入用戶數(shù)K=10,且用戶同處同一扇形區(qū)域中(兩種方案的性能最佳),。如圖2所示,,可以看出在分區(qū)優(yōu)化之后,兩種方案都在能效性能上有比較好的效果,。本文方案采用Dinkelbach算法聯(lián)合優(yōu)化P和A,,在幾次迭代之后,,可以使EE收斂到更優(yōu)值,并且有較快的收斂速度,。

wlw1-t2.gif

    將具有不同的劃分配置的優(yōu)化方案作出比較,,假設(shè)在一個(gè)大的MIMO內(nèi)有100根天線,接入用戶數(shù)K=50,。N=20用于表示一個(gè)小區(qū)覆蓋區(qū)域被劃分為5個(gè)扇形區(qū)域,,每個(gè)區(qū)域與20個(gè)天線相關(guān)聯(lián)。類似的,,N=50和N=100分別表示劃分為2個(gè)半圓區(qū)域和整個(gè)覆蓋范圍,。如圖3所示,可以清楚地證明,,更多的劃分配置具有更好的EE性能,。這是由于無用戶區(qū)域的天線保持關(guān)閉,更細(xì)的劃分使得覆蓋區(qū)域消耗較少的能量,。

wlw1-t3.gif

    如圖4所示,,隨著越來越多的用戶接入(假設(shè)用戶數(shù)遵循隨機(jī)泊松分布),即隨著激活的扇區(qū)數(shù)越來越多,,本文提出優(yōu)化方案性能有所下降,。可以推斷,,該方案在深夜時(shí)段和偏遠(yuǎn)地區(qū)等非高峰條件下效果最佳,。而在大多數(shù)關(guān)于使用5G IoT訪問設(shè)備EE性能的研究中都有“通信量分布不均勻,即使在給定的區(qū)域內(nèi)也存在大量的通信量的變化”的描述,。所以在實(shí)際環(huán)境中,,該提案總是對(duì)設(shè)備的性能有幫助的。

wlw1-t4.gif

4 結(jié)論

    本文針對(duì)5G IOT通信的EE性能進(jìn)行了研究,。在分區(qū)縮放的天線選擇睡眠機(jī)制的基礎(chǔ)上提出了一種新的優(yōu)化方案,,通過優(yōu)化最優(yōu)發(fā)射功率和激活天線數(shù)量來最大化系統(tǒng)的EE性能。由于5G IOT通信中的大規(guī)模MIMO的特性,,最大EE優(yōu)化問題最終可以變?yōu)榉峭狗质揭?guī)劃問題,。在此基礎(chǔ)上,本文運(yùn)用Dinkelbach算法可以得到激活區(qū)域內(nèi)的最優(yōu)發(fā)射功率和最佳天線數(shù)量,,進(jìn)而將系統(tǒng)的EE最大化,。仿真結(jié)果表明,本文的優(yōu)化方案能夠以超快的收斂速度使得EE性能達(dá)到最佳,。

參考文獻(xiàn)

[1] ZHU C,,LEUNG V C M,SHU L,et al. Green Internet of Things for smart world[J].IEEE Access,,2015:2151-2162.

[2] PERERA C,,LIU C H,JAYAWARDENA S,,et al.A survey on internet of Things from industrial market perspective[J].IEEE Access,,2015:1660-1679.

[3] WANG H,PAN Z,,LIN I C.Perspectives on high frequency small cell with ultra dense deployment[C].IEEE/CIC International Conference on Communications in China.IEEE,,2015:502-506.

[4] 黃巍,柯文韜,,張海波,,等.全雙工D2D通信系統(tǒng)下的一種資源分配算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,,42(12):93-96.

[5] 譚歆,,肖杰,高翔,,等.一種低復(fù)雜度非正交多址接入功率分配算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2017,43(4):126-128.

[6] JANG M,,PARK H,,KWON Y,et al.Energy-efficient adaptation of pilot power, data power, and transmission rate for downlink multiuser MIMO systems[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,,2015,,64(6):2692-2698.

[7] FEHSKE A,F(xiàn)ETTWEIS G,,MALMODIN J,,et al.The global footprint of mobile communications:The ecological and economic perspective[J].Communications Magazine IEEE,2011,,49(8):55-62.

[8] NG D W K,,LO E S,SCHOBER R.Energy-efficient resource allocation in multi-cell OFDMA systems with limited backhaul capacity[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,,2012,,11(10):3618-3631.

[9] KIM S W,CHOI S B,,AN Y J,,et al.Heart rate detection during sleep using a flexible RF resonator and injection-locked PLL sensor[J].IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering,2015,,62(11):2568-2575.

[10] ZHANG X,,ZHOU S,NIU Z,et al.An energy-efficient user scheduling scheme for multiuser MIMO systems with RF chain sleeping[C].Wireless Communications and Networking Conference.IEEE,,2013:169-174.

[11] LI H,SONG L,,DEBBAH M.Energy efficiency of large-scale multiple antenna systems with transmit antenna selection[J].IEEE Transactions on Communications,,2014,62(2):638-647.

[12] ZHANG D,,ZHOU Z,,MUMTAZ S,et al.One integrated energy efficiency proposal for 5G IoT communications[J].IEEE Internet of Things Journal,,2016,,3(6):1346-1354.

[13] JUNG M,KIM T,,MIN K,,et al.Asymptotic distribution of system capacity in multiuser MIMO systems with large number of antennas[C].Vehicular Technology Conference.IEEE,2013:1-5.

[14] KWON H,,BIRDSALL T G.Channel capacity in bits per joule[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,,1986,11(1):97-99.

[15] HEI Y,,LIU Y,,LI W,et al. Energy efficiency optimisation of large-scale multiple-input-multiple-output system with transmit antenna selection[J].Iet Communications,,2017,,11(8):1224-1229.

[16] CUI S,GOLDSMITH A J,,BAHAI A.Energy-efficiency of MIMO and cooperative MIMO techniques in sensor networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,,2004,22(6):1089-1098.

[17] ISHEDEN C,,CHONG Z,,JORSWIECK E,et al.Framework for link-level energy efficiency optimization with informed transmitter[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,,2011,,11(8):2946-2957.



作者信息:

陳發(fā)堂,劉一帆,,唐  成

(重慶郵電大學(xué) 重慶市移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,,重慶400065)

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載,。