1、第 5 期2023 年5 月电子学报ACTA ELECTRONICA SINICAVol.51 No.5May 2023基于能量效率的星地NOMA网络功率分配算法李信，李勇军，赵尚弘（空军工程大学信息与导航学院，陕西西安 710077）摘要：为了提高卫星地面网络的能量效率和用户服务公平性，减小系统内干扰，本文提出了一种基于能量效率的星地非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）网络功率分配算法.首先基于最大化系统能量效率原则，设计了一种卫星用户选择和地面用户分组策略.其次以系统内干扰、最大发射功率以及用户服务质量为约束条件，建立了地面和卫星功率分配优化
2、模型，利用连续凸近似和Dinkelbach法，将基于能量效率的非凸问题转化为凸优化问题，并利用拉格朗日对偶法和次梯度迭代法求得解析解.研究结果表明，当基站最大发射功率为50 dBm时，相对于贪婪算法策略，所提配对策略能量效率提升约13.4%，相对于固定相关度策略，所提配对策略能量效率提升约8.2%，相比于正交多址功率分配策略，所提联合最优功率分配算法系统能量效率提升约10.1%.关键词：卫星通信；星地链路；非正交多址；功率分配；能量效率；凸优化；服务质量基金项目：国家自然科学基金（No.91638101）；陕西省自然科学基金（No.2018JM6069）中图分类号：TN929.5文献标识码：A
3、文章编号：0372-2112(2023)05-1310-09电子学报URL:http:/DOI:10.12263/DZXB.20220259Power Allocation in Satellite-Terrestrial NOMA Network Based on Energy EfficiencyLI Xin,LI Yong-jun,ZHAO Shang-hong（Institute of Information and Navigation，Air Force Engineer University，Xi an，Shaanxi 710077，China）Abstract:In order
4、 to improve the energy efficiency and service fairness of satellite-terrestrial networks,and reducing the intra-system interference,this paper proposes an energy-efficiency power allocation algorithm for satellite-terrestrial non-orthogonal multiple access networks.Firstly,we design a strategy for s
5、atellite users selection and terrestrial users grouping based on the principle of maximizing system energy efficiency.Secondly,we establish a satellite and terrestrial power allocation optimization model under the constraints of the intra-system interference,maximum emission power,and users service
6、quality.Then,the non-convex problem based on energy efficiency is converted into the convex optimization problem by the successive convex approximation and Dinkelbach method.The analytical solutions are obtained by the Lagrangian dual and subgradient iteration approach.The results show that the ener
7、gy efficiency of the proposed pairing strategy improves by about 13.4%relative to the greedy algorithm strategy and improves by about 8.2%relative to the fixed correlation strategy when the maximum emission power of the base station is 50 dBm.And the energy efficiency of the proposed joint optimal p
8、ower allocation algorithm increases by about 14.5%compared to the orthogonal multiple access power allocation strategy.Key words:satellite communications;satellite-terrestrial link;non-orthogonal multiple access;power allocation;energy efficiency;convex optimization;service qualityFoundation Item(s)
9、:National Natural Science Foundation of China(No.91638101);Natural Science Foundation of Shaanxi Province(No.2018JM6069)1引言随着无线通信技术的飞速发展，移动数据业务和流量呈现爆炸式增长，给地面网络有限的频谱资源带来了巨大的挑战1，2.借助于日益成熟的卫星通信手段，实现卫星通信与地面5G蜂窝网络的深度融合是未来的一个发展趋势3，4.相比于传统的正交多址技术（Orthogonal Multiple Access，OMA），地面 5G 网络中的非 正 交 多 址 技 术（Non-
10、Orthogonal Multiple Access，NOMA）可以显著提高网络的吞吐量和可靠性，同时还收稿日期：2022-03-12；修回日期：2022-06-10；责任编辑：覃怀银第 5 期李信:基于能量效率的星地NOMA网络功率分配算法可以满足异构网络的要求5，6.将NOMA技术应用到星地协同网络中，还可以进一步提高网络的能效，适用于未来大规模的网络连接7.NOMA技术的关键是通过发射机的叠加编码（Superposition Coding，SC）和接收机的连续干扰消除技术（Successive Interference Cancellation，SIC）为不同信道条件的多个用户提供服务8
11、，9.随着认知无线电以及毫米波技术的发展，为了进一步共享有限的频率资源，卫星网络和地面蜂窝网络将在同一频段下进行工作，一个不可避免地问题就是两个网络间的同频干扰1013.通过在地面基站和卫星处执行波束成形可以在一定程度上减小两个网络间的干扰，然而该方法存在一定瓶颈.另一个有效的途径是通过设计功率分配算法（power allocation algorithm）减小两个网络间的干扰，进而提高整个网络的能量效率（energy efficiency）14.近年来，NOMA 网络资源分配问题已经取得了很多有价值的成果.文献 15 利用 Stackelberg 博弈模型，提出了一种基于价格的功率分配方案，
12、研究了基站收益和用户效用的最大化问题，并证明了其性能优于统一功率分配方案.文献 16 研究了最大化总传输功率和用户最小速率约束下的上行 NOMA 吞吐量最大化问题，通过凸优化（convex optimization）方法进行求解，并证明了其性能优于正交多址分配方案.考虑到不完美信道状态对对资源分配的影响，文献17 提出了一种多蜂窝多用户 NOMA 网络的稳健资源分配算法，并证明了该算法具有良好的摄动抑制能力.然而上述研究都是基于地面蜂窝网络，忽略了卫星网络的作用.针对卫星网络的应用，文献 18 提出了一种两阶段多目标优化算法来解决多波束卫星的功率分配问题，利用帕累托最优来作为功率与速率的折衷，
13、显著降低了系统能耗并提高了用户满意度.文献 19 提出了一种最大化网络吞吐量的卫星地面协作方案，将卫星和地面的吞吐量建模为一个联合优化问题，利用凸优化算法进行求解.在文献 19 基础上，文献 20 研究了卫星地面 NOMA 网络的能量效率优化问题，利用交替方向乘子法来进行求解，并分析了天线数量对能量效率的影响.然而以上研究没有考虑引入卫星后对地面网络造成干扰使地面网络能量效率下降的问题，并且在优化时缺少对卫星功率资源紧缺性的考虑.本文研究了基于能量效率的星地NOMA网络功率分配问题，针对星地协同网络中卫星对地面网络造成的干扰问题，提出了一种星地协同功率分配算法，通过凸优化方法进行求解，并通过仿
14、真验证了所提算法的有效性.2系统模型与问题描述2.1星地NOMA网络模型本文考虑基于NOMA的星地网络下行传输场景，卫星和地面基站协同为地面用户提供服务，系统模型如图1所示.星地NOMA网络由地面网关、卫星、地面基站、用户及其对应的链路构成.地面网关是整个星地协同网络的核心，其通过卫星和基站的链路状态反馈信息来获取两个网络的信道以及干扰信息，利用功率分配算法对两个网络做出功率分配决策，从而实现对星地协同网络的集中控制.考虑到系统负载和实现的复杂性，地面网络采用双用户NOMA方案，并且该方案可扩充到多用户场景条件.假设系统中有1颗卫星和R个地面基站，用户集表示为U1U2UR，Ur表示基站r覆盖范
15、围的用户集.基站配备N根天线，在基站处采用波束成形技术来减少组间干扰，每一个基站可以为最多N组用户提供服务.卫星和地面基站配备多天线，用户配备单天线.地面基站需要为Kr个用户提供服务，假设Kr2N，即基站不能为所有用户服务，由卫星为剩余Kr-2N个用户服务.系统参数如表1所示.地面基站和卫星处的发射信号分别表示为yBr=i=1NriPBri(BrixBrin+1-BrixBrif)（1）yS=r=1Ri=1Kr-2NriPSrixSri（2）网关卫星地面光网络图1基于NOMA的星地网络系统模型表1系统参数描述符号KrNMPBmaxPSmaxPBriPSriPBC定义基站用户数量基站天线数量卫星
16、天线数量基站最大发射功率卫星最大发射功率基站用户功率卫星用户功率基站电路功率消耗符号PSCnBrihBrihSririvri定义卫星电路功率消耗加性高斯白噪声NOMA功率分配因子基站信道向量卫星信道向量基站迫零波束矢量卫星迫零波束矢量1311电子学报2023 年yBr表示第r个地面基站的发射信号，xBrin表示近端用户接收信号，xBrif表示远端用户接收信号，并且E|xBrin|2=E|xBrif|2=1.yS表示卫星向地面用户的发射信号，xSri表示卫星用户接收信号，并且E|xSri|2=1.2.2卫星用户选择和地面分组策略功率分配前要确定由卫星节点服务的用户，设hSrj和hBrj分别表示卫星和基站信道增益向量，定义信道增益比rj=|hSrj|/|hBrj|.由于很难找到低复杂度的最优卫星用户选择策略，本文选择了一种次优的选择策略.选择rj大的用户作为卫星用户，实现较大卫星信道增益和较小的基站干扰.首先计算用户的rj，按照递减顺序排序，选取前Kr-2N个用户作为卫星用户.然后基于NOMA策略进行地面用户分组，将2N个用户按照信道增益|hBri|降序排列，前N个用户作为近端用户，后N个
