研究基于能量采集的大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统能效优化问题。保证用户服务质量、能量塔发射功率限制和能量采集时间约束下,为实现上行大规模MIMO系统能效最大化,对能量塔发射功率、能量采集时间进...研究基于能量采集的大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统能效优化问题。保证用户服务质量、能量塔发射功率限制和能量采集时间约束下,为实现上行大规模MIMO系统能效最大化,对能量塔发射功率、能量采集时间进行联合优化。该问题属于非凸优化问题,首先通过分式规划理论将原优化问题等价转换,然后采用块坐标下降(block coordinate descent,BCD)方法,对能量塔发射功率、能量采集时间、系统能效进行迭代求解,提出了一种基于能量采集的大规模MIMO系统的联合优化能效算法(energy-efficient power and time allocation algorithm,EPTA)。仿真结果表明,在保证用户服务质量的情况下,与均时最小QoS保证算法(time-averaged minimum QoS guaranteed algorithm,TA-QoSA)、吞吐量资源分配算法(throughput maximization based power and time algorithm,TPTA)相比,该算法提高了系统能效。展开更多
文摘研究基于能量采集的大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统能效优化问题。保证用户服务质量、能量塔发射功率限制和能量采集时间约束下,为实现上行大规模MIMO系统能效最大化,对能量塔发射功率、能量采集时间进行联合优化。该问题属于非凸优化问题,首先通过分式规划理论将原优化问题等价转换,然后采用块坐标下降(block coordinate descent,BCD)方法,对能量塔发射功率、能量采集时间、系统能效进行迭代求解,提出了一种基于能量采集的大规模MIMO系统的联合优化能效算法(energy-efficient power and time allocation algorithm,EPTA)。仿真结果表明,在保证用户服务质量的情况下,与均时最小QoS保证算法(time-averaged minimum QoS guaranteed algorithm,TA-QoSA)、吞吐量资源分配算法(throughput maximization based power and time algorithm,TPTA)相比,该算法提高了系统能效。
