进入21世纪以来,人们的交流从过去单纯的短信交流、电话交流,发展成现在浏览短视频、长视频、直播等众多多媒体通信形式。相较于传统的点对点传输方式,物理层多播是一种点到多点的内容分发技术,可以更好地提供高效、可靠的传输服务,进而应对新出现的场景和业务。物理层多播系统中,已知基站和接收用户的信道信息,可以通过对发射信号进行波束成形设计来提高系统的频谱效率和传输质量。然而现有多播系统的波束成形技术相比单播系统的波束成形技术还不够成熟,多播系统的波束成形问题通常是非确定性的多项式难题(Non-deterministic Polynomialhard,NP-hard),已有的启发式算法计算复杂度普遍较高,可扩展性差。针对上述问题,本文将围绕多播系统的波束成形技术展开研究,构建基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,admm)的优化求解方法。admm是增广拉格朗日函数和对偶上升法的结合,是一种用于求解可分优化问题的方法,可广泛应用于机器与统计学习、信号处理、数据挖掘、压缩感知等大规模数据分析处理领域。admm及其改进形式用于求解凸优化问题时,在收敛性和收敛速度等方面存在普适性的研究成果。本论文基于用户服务质量(Quality of Service,Qo S)准则,保证每个用户的信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)满足给定需求的条件下,最小化系统的传输功率,研究了基于admm的单组多播场景和多组多播场景下的波束成形设计方法,论文主要内容及工作如下:1、针对单组多播场景进行描述,根据相关性特性在实际通信中的需求进行建模,提出了一种可并行执行的高效admm算法,并给出了详细的算法执行步骤。其次对本章所提算法进行了包括收敛性、计算复杂度在内的一系列算法性能分析。最后和现有算法进行仿真比较,结果表明在计算复杂度、传输功率改善方面,本文所提出的算法优于现有算法。2、将单组多播场景扩展到多组多播场景,与单组多播不同的是,此场景下,多播组间存在组间干扰,建模过程中要考虑满足用户最小的信号与干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)。通过对物理层多组多播系统中传输功率和用户SINR的需求进行分析研究,进而建立波束成形设计的优化模型。针对该优化模型,通过引入辅助变量实现变量拆分,提出了相应的admm算法。在算法执行过程中充分挖掘该问题的结构特性,每次迭代可以将大规模优化问题分解成多个小规模子问题,并且每个小规模子问题都有闭式解。其次对本章所提算法进行了包括收敛性、计算复杂度在内的一系列分析。最后仿真结果验证本章所提算法的有效性。
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