一种面向MIMO-URLLC短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法及系统

一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法及系统
技术领域
1.本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法及系统。


背景技术：

2.高可靠低时延通信(urllc)是5g/b5g的三大业务之一，是工业物联网、车联网等场景的驱动性技术。mu-mimo(multi-user multiple-input multiple-output)即多用户mimo，允许1个ap同时和多个终端通信，充分利用空间资源，提升无线吞吐量，是无线通信领域的一种重要的多用户技术，主要用于蜂窝网络和wi-fi网络。
3.然而，当前国内外针对urllc的基础理论还不完善，尤其缺少针对多天线场景下的urllc相关研究。同时，大规模多发送天线多接收天线(mimo)urllc的可靠性、可达速率和通信要素间影响机理仍然不明确。
4.基于此，我们针对大规模mimo场景下的urllc开展研究，在有限码长域理论下研究系统的总吞吐量和功率分配策略间的影响关系，分析系统可达性能，并据此给出了一种高性能的功率分配优化方法。


技术实现要素：

5.本发明提出了一种基于fbl的mimo-urllc场景下的功率分配优化方法，可以根据通信场景的各项具体参数来对发送端的功率分配进行优化，从而达到有效提高系统总吞吐量的目的。
6.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
7.一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，具体过程包含如下步骤：
8.步骤1：基于个多用户mimo通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；
9.步骤2：通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；
10.步骤3：对步骤2中构建的目标函数进行凸近似获得优化目标函数，并对其进行求解，输出最终的功率分配配置。
11.进一步地，所述步骤1中的mimo通信场景具体为：
12.发射端：配备有共计t根天线的基站；
13.接收端：共计m个多天线用户，(u1,u2,
…
,um)，且
14.15.其中，每个用户对应的天线数量为(r1,r2,
…
,rm)，且天线总数为r。
16.进一步地，所述步骤s1中，对发送符号向量进行编码具体为：
17.设定系统为fdd系统，通过单个时频资源块来考虑所有用户，并设定r≤t，同时，该系统支持urllc服务，传输过程中的编码块长度为n，最大解码错误概率为∈；
18.设定基站处的天线为均匀线性阵列，其中基站处相邻天线的空间相关系数为ρ0，则发射端相关矩阵
[0019][0020]
其中，基站处第i根天线和第j根天线之间的空间相关系数相关矩阵
[0021]
基站的发射功率为p，功率分配矩阵其中，pi表示对接收端共计r根天线中第i根分配的功率；发射端传输的符号向量表示为其中xi表示经高斯码本编码后的符号向量，即上标表示矩阵的转置；归一化的预编码矩阵为则基站发送的信号向量qx满足功率约束
[0022][0023]
其中，上标*表示矩阵的共轭转置；
[0024]
基站到第i根接收天线之间的归一化信道向量hi＝(h
i,1
,h
i,2
,
…
,h
i,t
)
t
，则有
[0025][0026]
其中，e
t
表示t维的单位矩阵；
[0027]
此时，从基站到接收端共计r根天线的信道矩阵表示为
[0028][0029]
采用正则化迫零法来进行预编码，则有
[0030]
q＝h(h
t
h+δer)-1
(5)
[0031]
其中，δ为调节系数，在该模型中，其为常量。
[0032]
进一步地，所述步骤s1中，接收端的信号向量y＝(y1,y2,
…
,yi,
…
,yr)
t
可下式给出：
[0033]
y＝h
t
qx+w(6)
[0034]
其中，yi表示接收端第i根天线所接收到的信号向量，加性高斯白噪声w＝(w1,w2,
…
,wr)
t
，且公式(4)中的信道向量被噪声功率归一化，此处σ2即为归一化后的噪声功率。
[0035]
进一步地，步骤2具体过程包括：
[0036]
基于发送端天线的空间相关性和信道散射环境对信道建模，
[0037]
预编码后的信道矩阵中的元素为h
t
q为矩阵c，位于接收端的第k根天线接收到的信号表示为：
[0038][0039]
其中，1≤k≤r，功率分配向量为p＝(p1,p2,
…
,pr)
t
，对第k根天线的干扰信号为则第k根天线的干扰信噪比表示为
[0040][0041]
将研究对象调整为第l个多天线用户u
l
，其中，1≤l≤m，对于该用户来说，该通信模型相当于发送端有t根天线，接收端有r
l
根天线的单用户mimo系统，考虑到r
l
≤r≤t，故相当于传输信号的流数为r
l
，且对于接收端的第k根天线，其中，k∈u
l
，其sinr为γk，则该单用户mimo系统的吞吐量表示为
[0042][0043]
其中，∈表示传输过程中的最大解码错误概率，n表示fbl编码块长度，q-1
(
·
)表示函数的反函数，v
l
表示流数为r
l
时的信道色散，即
[0044][0045]
整个多用户mimo系统的总吞吐量表示为m个单用户mimo系统的吞吐量的和，即
[0046][0047]
进一步地，系统总吞吐量的目标函数如下：
[0048][0049]
进一步地，步骤3具体过程包含如下内容：
[0050]
对于目标函数(12)，其约束条件为线性不等式约束，而由目标函数及其展开式(11)可知，该函数关于其优化变量p并非是凸的，使用如下凸近似方案来优化系统的总吞吐
量：
[0051]
引理1：对于任意x》0,y》0,x0》0,y0》0，有下式成立：
[0052][0053]
取
[0054][0055]
代入式(13)可得
[0056][0057]
其中，上标(m)表示第m次迭代时的值或函数，即当功率分配向量p的取值为时对应的值或函数，且p＝p
(m)
时等号成立，由上式看出，为关于p的凹函数，由于求和为保凸运算，故目标函数(11)中的第一个求和部分通过一组求和来近似为一个凹函数；
[0058]
对目标函数展开式(11)中的第二个求和部分进行处理，该求和部分表示为
[0059][0060]
结合函数的凹凸性并对其进行泰勒展开，对于任意0《x≤1,0《x0≤1，有下式成立：
[0061][0062]
取
[0063][0064]
结合式(17)有
[0065][0066]
式(19)中，当p＝p
(m)
时等号成立，
[0067]
考虑到函数在x》0上为凸函数，对其做与上文类似的处理可得，当γk》0时，有
[0068][0069]
式(20)中，当p＝p
(m)
时等号成立，
[0070]
由基本不等式a2+b2≥2ab可知
[0071][0072]
取
[0073][0074]
带入式(21)可得
[0075][0076]
引理2：令则有fk(x)为凸函数为凸函数(24)
[0077]
引理3：函数在xi》0,(1≤i≤n)上为凸函数，由引理2和3可知，在pi》0,(1≤i≤r)上为凹函数，故
[0078][0079]
其中，所有不等号在p＝p
(m)
时均可取到等号，且φ
l(m)
(p)为凹函数，故对于目标函数(11)有
[0080][0081]
式(26)中，当p＝p
(m)
时等号成立，易知，ψ
(m)
(p)为凹函数，且满足r(p
(m)
)＝ψ
(m)
(p
(m)
)；
[0082]
得到了一个凸优化目标函数，即：
[0083][0084]
进一步地，对步骤2中构建的目标函数进行凸近似获得优化目标函数，并对其进行求解，输出最终的功率分配配置，即：
[0085]
该对凸优化目标函数有全局的最优解p
*
，将其作为第m+1次迭代时的展开点p
(m+1)
，即
[0086]
p
(m+1)
＝p
*
(28)
[0087]
则有
[0088][0089]
故通过对凸优化目标函数(27)迭代求解来逐步逼近目标函数(12)的解，即通过对凸优化目标函数(27)进行迭代来不断对功率分配策略p进行优化，从而使其快速收敛至目标函数(12)的解，此时的功率分配策略p即为在该通信模型下可有效提高系统总吞吐量的功率分配策略。
[0090]
本发明还提供一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升系统，包括：
[0091]
用户端的接收信号获取模块，其基于多用户mimo通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；
[0092]
目标函数构建模块，其用于通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；
[0093]
凸优化目标函数转化模块，其用于将目标函数在特定点处多次进行展开，对目标函数进行凸近似，得到凸优化目标函数。
[0094]
进一步地，还包括凸优化目标函数求解模块，其用于对近似后得到的凸优化目标的迭代求解，输出最终的功率分配配置。
[0095]
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
[0096]
1、在特定的mu-mimo场景下，提出了一种对原本非凸的优化问题的优化方案，使得对原问题的优化变得可行。
[0097]
2、与遍历搜索相比，该优化方案在极大的减小算法的时间复杂度的同时，可以达到与遍历搜索几乎一样优化效果。
[0098]
3、与传统的香农域条件下对功率分配进行优化的方案相比，该优化方案在少量增加算法的时间复杂度的同时，实现了优于香农域条件下的优化效果。
附图说明
[0099]
图1为本发明流程图。
具体实施方式
[0100]
为了使本发明实施例所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0101]
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0102]
在本发明的描述中，除非另有说明，术语“连接”应做广义理解，例如可以是固定连
接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0103]
下面结合具体附图和实例对本发明实施过程进一步详细说明。
[0104]
实施例1
[0105]
基于背景技术中的缺陷，本实施例提供一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，具体过程包含如下步骤：
[0106]
步骤1：基于多用户mimo通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；
[0107]
在本实施例中，基于多用户mimo通信场景进行数学模型构建，
[0108]
在发射端，有一个配备有共计t根天线的基站；在接收端，有共计m个多天线用户，(u1,u2,
…
,um)，
[0109][0110]
其中，每个用户对应的天线数量为(r1,r2,
…
,rm)，且天线总数为r。
[0111]
设定系统为fdd系统，通过单个时频资源块来考虑所有用户，并设定r≤t，同时，该系统支持urllc服务，传输过程中的编码块长度为n，最大解码错误概率为∈；
[0112]
设定基站处的天线为均匀线性阵列，其中基站处相邻天线的空间相关系数为ρ0，则发射端相关矩阵
[0113][0114]
其中，基站处第i根天线和第j根天线之间的空间相关系数相关矩阵
[0115]
基站的发射功率为p，功率分配矩阵其中，pi表示对接收端共计r根天线中第i根分配的功率；则发射端传输的符号向量表示为其中xi表示经高斯码本编码后的符号向量，即上标表示矩阵的转置；归一化的预编码矩阵为则基站发送的信号向量qx满足功率约束
[0116][0117]
其中，上标＊表示矩阵的共轭转置；
[0118]
基站到第i根接收天线之间的归一化信道向量hi＝(h
i,1
,h
i,2
,
…
,h
i,t
)
t
，则有
[0119][0120]
其中，e
t
表示t维的单位矩阵；
[0121]
此时，从基站到接收端共计r根天线的信道矩阵表示为
[0122]
采用正则化迫零法来进行预编码，则有
[0123]
q＝h(h
t
h+δer)-1
(5)
[0124]
其中，δ为调节系数，在该模型中，其为常量。
[0125]
至此，接收端的信号向量y＝(y1,y2,
…
,yi,
…
,yr)
t
可下式给出：
[0126]
y＝h
t
qx+w(6)
[0127]
其中，yi表示接收端第i根天线所接收到的信号向量，加性高斯白噪声w＝(w1,w2,
…
,wr)
t
，且公式(4)中的信道向量被噪声功率归一化，此处σ2即为归一化后的噪声功率。
[0128]
步骤2：通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；
[0129]
在本实施例中，明确了在总功率有限的条件下系统的总吞吐量，并给出了目标函数的数学描述。预编码后的信道矩阵中的元素为h
t
q为矩阵c。此时，位于接收端的第k(1≤k≤r)根天线接收到的信号表示为
[0130][0131]
功率分配向量为p＝(p1,p2,
…
,pr)
t
，对第k根天线的干扰信号为则第k根天线的sinr表示为
[0132][0133]
将研究对象调整为第l(1≤l≤m)个多天线用户u
l
。对于该用户来说，该通信模型相当于发送端有t根天线，接收端有r
l
根天线的单用户mimo系统。考虑到r
l
≤r≤t，故相当于传输信号的流数为r
l
，且对于接收端的第k(k∈u
l
)根天线，其sinr为γk。则该单用户mimo系统的吞吐量表示为
[0134][0135]
其中，∈表示传输过程中的最大解码错误概率，n表示fbl编码块长度，q-1
(
·
)表示函数的反函数，v
l
表示流数为r
l
时的信道色散，即
[0136][0137]
此时，整个多用户mimo系统的总吞吐量表示为m个单用户mimo系统的吞吐量的和，
即
[0138][0139]
至此，系统总吞吐量的目标函数描述为
[0140][0141]
步骤3：对步骤2中构建的目标函数进行凸近似获得优化目标函数，并对其进行求解，输出最终的功率分配配置。
[0142]
在本实施例中，对于目标函数(12)，其约束条件为线性不等式约束，而由目标函数及其展开式(11)可知，该函数关于其优化变量p并非是凸的，故我们提出了一种有效的凸近似方案来优化系统的总吞吐量。
[0143]
提出引理1：对于任意x》0,y》0,x0》0,y0》0，有下式成立：
[0144][0145]
在上述实施例中，引理1的证明过程如下：
[0146]
二元函数在点(x0,y0)处对其进行泰勒展开可得
[0147][0148]
分别求f(x,y)的各个二阶偏导数，可得
[0149][0150]
故其hessian矩阵
[0151]
[0152]
分别求其i(i＝1,2)阶顺序主子式di，
[0153]
当i＝1时，
[0154][0155]
当i＝2时，
[0156][0157]
故其hessian矩阵是正定矩阵，on≥0且原函数为凸函数。结合泰勒展开式，可知式(13)成立。
[0158]
基于引理1本实施例中取
[0159][0160]
代入式(13)可得
[0161][0162]
其中，上标(m)表示第m次迭代时的值或函数，即当功率分配向量p的取值为时对应的值或函数，且有p＝p
(m)
时等号成立。由上式可以看出，为关于p的凹函数。由于求和为保凸运算，故目标函数(11)中的第一个求和部分通过一组求和来近似为一个凹函数。
[0163]
对目标函数(11)中的第二个求和部分进行处理。该求和部分表示为
[0164]
[0165]
结合函数的凹凸性并对其进行泰勒展开，易知，对于任意0《x≤1,0《x0≤1，有下式成立：
[0166][0167]
取
[0168][0169]
结合式(17)有
[0170][0171]
式(19)中，当p＝p
(m)
时等号成立。
[0172]
考虑到函数在x》0上为凸函数，对其做与上文类似的处理可得，当γk》0时，有
[0173][0174]
式(20)中，当p＝p
(m)
时等号成立。
[0175]
由基本不等式a2+b2≥2ab可知
[0176][0177]
取
[0178][0179]
带入式(21)可得
[0180][0181]
接下来，再引入两个引理。
[0182]
引理2：令则有
[0183]fk
(x)为凸函数为凸函数(24)
[0184]
引理3：函数在xi》0,(1≤i≤n)上为凸函数。
[0185]
其中，引理2的证明过程如下：
[0186]
矩阵向量b＝(b1,b2,
…
,bn)
t
，其中
[0187][0188]
则有
[0189][0190]
即fk(x)可由gk(x)经仿射和伸缩变换得到。由于仿射和伸缩均为保凸运算，故可知式(24)成立。
[0191]
引理3的证明过程如下：
[0192]
不失一般性，我们对向量x的各个分量进行重新排列，使得xk为向量中的第一个元素。相当于令k＝1。此时，原函数变为求其各二阶偏导数可
[0193][0194]
故其hessian矩阵为
[0195][0196]
分别考察其i(i＝1,2,
…
,n)阶主子式di，
[0197]
当i＝1时，
[0198][0199]
当i＝2时，
[0200][0201]
当3≤i≤n时，易知其各主子式对应的矩阵为非满秩矩阵，故有
[0202]di
＝0,(3≤i≤n)
[0203]
故其hessian矩阵是半正定矩阵，gk(x)在xi》0,(1≤i≤n)上为凸函数。
[0204]
由引理2和3可知，在pi》0,(1≤i≤r)上为凹函数。故
[0205][0206]
其中，所有不等号在p＝p
(m)
时均可取到等号，且为凹函数。故对于目标函数(11)有
[0207][0208]
式(26)中，当p＝p
(m)
时等号成立。易知，ψ
(m)
(p)为凹函数，且满足r(p
(m)
)＝ψ
(m)
(p
(m)
)。
[0209]
至此，我们得到了一个凸优化目标函数，即
[0210][0211]
该凸优化目标函数有全局的最优解p
*
，将其作为第m+1次迭代时的展开点p
(m+1)
，即
[0212]
p
(m+1)
＝p
*
(28)
[0213]
则有
[0214][0215]
故通过对凸优化目标问题(27)迭代求解来逐步逼近目标函数(12)的解。即通过对凸优化目标问题(27)进行迭代来不断对功率分配策略p进行优化，从而使其快速收敛至目标函数(12)的解，且该方法理论上可达到目标函数(12)的最优解。此时的功率分配策略p即为在该通信模型下可有效提高系统总吞吐量的功率分配策略。
[0216]
实施例2
[0217]
实施例2中对上述实施例中的步骤3做如下说明：
[0218]
具体实施方式如下：
[0219]
1、令迭代序号m＝1，并给定初始功率分配p
(m)
＝p0；
[0220]
2、根据p
(m)
和r(p)确定相应的ψ
(m)
(p)；
[0221]
3、以ψ
(m)
(p)为目标函数求解凸优化目标函数，其全局最优解为p
*
；
[0222]
4、令p
(m+1)
＝p
*
；
[0223]
5、若m已达指定迭代次数，执行6；否则，m＝m+1，并回到2；
[0224]
6、得到优化后的功率分配p
*
，此时系统的总吞吐量达到最大，为r(p
*
)。
[0225]
实施例3
[0226]
此外，本发明实施例还提供一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升系统，所述提升系统应用于上述所述的提升方法，所述提升系统包括：
[0227]
用户端的接收信号获取模块，其基于多用户mimo通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；
[0228]
目标函数构建模块，其用于通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；
[0229]
凸优化目标函数转化模块，其用于将目标函数在特定点处多次进行展开，对目标函数进行凸近似，得到凸优化目标函数；
[0230]
凸优化目标函数求解模块，其用于对近似后得到的凸优化目标的迭代求解，输出最终的功率分配配置。
[0231]
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，具体过程包含如下步骤：步骤1：基于多用户mimo通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；步骤2：通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；步骤3：对步骤2中构建的目标函数进行凸近似获得优化目标函数，并对其进行求解，输出最终的功率分配配置。2.根据权利要求1所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，所述步骤1中的mimo通信场景具体为：发射端：配备有共计t根天线的基站；接收端：共计m个多天线用户，(u1,u2,
…
,u
m
)，且其中，每个用户对应的天线数量为(r1,r2,
…
,r
m
)，且天线总数为r。3.根据权利要求2所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，所述步骤s1中，对发送符号向量进行编码具体为：设定系统为fdd系统，通过单个时频资源块来考虑所有用户，并设定r≤t，同时，该系统支持urllc服务，传输过程中的编码块长度为n，最大解码错误概率为∈；设定基站处的天线为均匀线性阵列，其中基站处相邻天线的空间相关系数为ρ0，则发射端相关矩阵其中，基站处第i根天线和第j根天线之间的空间相关系数相关矩阵基站的发射功率为p，功率分配矩阵其中，p
i
表示对接收端共计r根天线中第i根分配的功率；发射端传输的符号向量表示为其中x
i
表示经高斯码本编码后的符号向量，即上标表示矩阵的转置；归一化的预编码矩阵为则基站发送的信号向量qx满足功率约束其中，上标＊表示矩阵的共轭转置；基站到第i根接收天线之间的归一化信道向量h
i
＝(h
i,1
,h
i,2
,
…
,h
i,t
)
t
，则有
其中，e
t
表示t维的单位矩阵；此时，从基站到接收端共计r根天线的信道矩阵表示为采用正则化迫零法来进行预编码，则有q＝h(h
t
h+δe
r
)-1
(5)其中，δ为调节系数，在该模型中，其为常量。4.根据权利要求3所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，所述步骤s1中，接收端的信号向量y＝(y1,y2,
…
,y
i
,
…
,y
r
)
t
可下式给出：y＝h
t
qx+w(6)其中，y
i
表示接收端第i根天线所接收到的信号向量，加性高斯白噪声w＝(w1,w2,
…
,w
r
)
t
，且公式(4)中的信道向量被噪声功率归一化，此处σ2即为归一化后的噪声功率。5.根据权利要求4所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，步骤2具体过程包括：基于发送端天线的空间相关性和信道散射环境对信道建模，预编码后的信道矩阵中的元素为h
t
q为矩阵c，位于接收端的第k根天线接收到的信号表示为：其中，1≤k≤r，功率分配向量为p＝(p1,p2,
…
,p
r
)
t
，对第k根天线的干扰信号为则第k根天线的干扰信噪比表示为将研究对象调整为第l个多天线用户u
l
，其中，1≤l≤m，对于该用户来说，该通信模型相当于发送端有t根天线，接收端有r
l
根天线的单用户mimo系统，考虑到r
l
≤r≤t，故相当于传输信号的流数为r
l
，且对于接收端的第k根天线，其中，k∈u
l
，其sinr为γ
k
，则该单用户mimo系统的吞吐量表示为其中，∈表示传输过程中的最大解码错误概率，n表示fbl编码块长度，q-1
(
·
)表示函数
的反函数，v
l
表示流数为r
l
时的信道色散，即整个多用户mimo系统的总吞吐量表示为m个单用户mimo系统的吞吐量的和，即6.根据权利要求5所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，系统总吞吐量的目标函数如下：7.根据权利要求6所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，步骤3具体过程包含如下内容：对于目标函数(12)，其约束条件为线性不等式约束，而由目标函数及其展开式(11)可知，该函数关于其优化变量p并非是凸的，使用如下凸近似方案来优化系统的总吞吐量：引理1：对于任意x>0,y>0,x0>0,y0>0，有下式成立：取代入式(13)可得其中，上标(m)表示第m次迭代时的值或函数，即当功率分配向量p的取值为时对应的值或函数，且p＝p
(m)
时等号成立，由上式看出，为关于p的凹函数，由于求和为保凸运算，故目标函数(11)中的第一个求和部分通过一组
求和来近似为一个凹函数；对目标函数展开式(11)中的第二个求和部分进行处理，该求和部分表示为结合函数的凹凸性并对其进行泰勒展开，对于任意0<x≤1,0<x0≤1，有下式成立：取结合式(17)有式(19)中，当p＝p
(m)
时等号成立，考虑到函数在x>0上为凸函数，对其做与上文类似的处理可得，当γ
k
>0时，有式(20)中，当p＝p
(m)
时等号成立，由基本不等式a2+b2≥2ab可知取
带入式(21)可得引理2：令则有f
k
(x)为凸函数为凸函数(24)引理3：函数在x
i
>0,(1≤i≤n)上为凸函数，由引理2和3可知，在p
i
>0,(1≤i≤r)上为凹函数，故其中，所有不等号在p＝p
(m)
时均可取到等号，且为凹函数，故对于目标函数(11)有
式(26)中，当p＝p
(m)
时等号成立，易知，ψ
(m)
(p)为凹函数，且满足r(p
(m)
)＝ψ
(m)
(p
(m)
)；得到了一个凸优化目标函数，即：8.根据权利要求7所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，其特征在于，对步骤2中构建的目标函数进行凸近似获得优化目标函数，并对其进行求解，输出最终的功率分配配置，即：该对凸优化目标函数有全局的最优解p
*
，将其作为第m+1次迭代时的展开点p
(m+1)
，即p
(m+1)
＝p
*
(28)则有故通过对凸优化目标函数(27)迭代求解来逐步逼近目标函数(12)的解，即通过对凸优化目标函数(27)进行迭代来不断对功率分配策略p进行优化，从而使其快速收敛至目标函数(12)的解，此时的功率分配策略p即为在该通信模型下可有效提高系统总吞吐量的功率分配策略。9.一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升系统，其特征在于，包括：用户端的接收信号获取模块，其基于多用户mimo通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；目标函数构建模块，其用于通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；凸优化目标函数转化模块，其用于将目标函数在特定点处多次进行展开，对目标函数进行凸近似，得到凸优化目标函数。10.根据权利要求9所述的一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升系统，其特征在于，还包括凸优化目标函数求解模块，其用于对近似后得到的凸优化目标的迭代求解，输出最终的功率分配配置。

技术总结
本发明提供一种面向MIMO-URLLC短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法，包含如下步骤：步骤1：基于多用户MIMO通信场景，对发送符号向量进行编码并对信道建模，引入加性高斯白噪声，得到在用户端的接收信号；步骤2：通过用户端的接收信号获取各个用户的信干噪比以及有限码长域下的可达速率表达式，以功率分配为变量，构建关于各个用户的吞吐量和系统总吞吐量的目标函数表达式，从而明确对于系统总吞吐量的优化问题；步骤3：对步骤2中构建的目标函数进行凸近似获得优化目标函数，并对其进行求解，输出最终的功率分配配置。本发明根据通信场景的各项具体参数来对发送端的功率分配进行优化，从而达到有效提高系统总吞吐量的目的。的。的。


技术研发人员：胡钰林 陈卓
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/7/12