目录
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配，以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干扰。其中，注水法（Water Filling）和Dinkelbach法是两种常用的功率优化方法，它们在5G网络中广泛应用于功率控制和资源分配。
大规模MIMO系统是指在基站端配置大量天线，而终端设备（用户设备）相对较少的系统。假设在上行通信中有K个用户设备，基站配置了N个天线，则大规模MIMO系统可以表示为：
其中，\mathbf{y}y为接收信号向量，\mathbf{H}H为信道增益矩阵，\mathbf{x}x为发送信号向量，\mathbf{n}n为噪声向量。
在大规模MIMO系统中，功率优化问题旨在最大化上行信道容量或最小化下行通信中的总功率，同时满足用户设备和基站的功率约束条件。上行功率优化问题可以表示为：
-
注水法（Water Filling）
注水法是一种经典的功率优化方法，用于解决上行功率优化问题。它的基本思想是将总功率按照信道质量分配到不同的子载波上，即信道质量越好的子载波分配更多的功率。注水法的实现过程如下：
-
计算信道质量：通过接收信号和信道增益矩阵计算信道质量，一般使用信噪比（SNR）来表示。
-
水位计算：对于每个子载波，根据其信道质量计算一个水位值，表示分配到该子载波上的功率。
-
功率分配：将总功率按照水位值分配到各个子载波上，使得信道质量越好的子载波分配到的功率越多。
-
Dinkelbach法
Dinkelbach法是一种通用的优化算法，可用于解决上下行功率优化问题。它的基本思想是将原始的非凸优化问题转化为一系列凸优化问题，并通过不断迭代来逼近原始问题的最优解。Dinkelbach法的实现过程如下：
-
定义辅助函数：将原始的非凸优化问题转化为一系列凸优化问题的辅助函数。
-
初始化：随机初始化发送信号向量。
-
迭代优化：根据辅助函数进行迭代优化，直到达到收敛条件。
"基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"在5G通信系统中具有广泛的应用。大规模MIMO技术是5G网络的重要组成部分，它可以提高系统的频谱效率、增强网络覆盖范围和容量。功率优化算法是大规模MIMO系统中关键的技术之一，它可以有效地管理系统资源，提高通信质量和性能。这些功率优化算法可以应用于各种5G通信场景，包括移动通信、物联网、车联网等。在实际应用中，基于大规模MIMO技术的功率优化算法可以根据不同的网络需求和条件进行灵活调整，以实现更高效、稳定和可靠的通信服务。因此，这些算法对于推动5G网络的发展和应用具有重要意义。
3.MATLAB核心程序
.............................................................................
%%
%上行
K = 20; % 用户数量
N = 128; % 基站接收天线数量
Np = 1000; % 仿真尝试次数
l = 300; % 区域大小（边长）
a = l^2; % 区域面积
X_cell = [-l/2:1:l/2]; % 坐标格点集合
Y_cell = [-l/2:1:l/2];
Uxc = 0; % 基站中心横坐标
Uyc = 0; % 基站中心纵坐标
Ux = round(l.*rand(K,Np) - l/2); % 随机生成K个用户的横坐标，大小为(K x Np)
Uy = round(l.*rand(K,Np) - l/2); % 随机生成K个用户的纵坐标，大小为(K x Np)
D = zeros(K, Np); % 存储每个用户与基站之间的距离，大小为(K x Np)
for np=1:Np
for k=1:K
D(k, np) = sqrt((Ux(k, np) - Uxc)^2 + (Uy(k, np) - Uyc)^2); % 计算距离
end
end
PLo = 10^(-0.1 * 84); % 路径损耗的参考值
do = 35; % 参考距离
No_dBm = -140; % 噪声功率的参考值（dBm）
No = (1e-3) * 10^(0.1 * No_dBm); % 噪声功率（瓦特）
F = 1; % 带宽单位修正因子
eta = 3.75; % 路径损耗系数
.................................................................
for np=1:Np
np
for i=1:length(P_max)
% 设置所有用户的发射功率为相同的最大功率
P(:,i) = P_max(i) * ones(K,1);
% 计算总容量和信道容量（不考虑干扰）
[Ctot(i,np), C(:,i,np), SNR(:,i,np), CSI(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P(:,i), B, false);
% 计算总容量和信道容量（考虑干扰）
[Ctot_I(i,np), C_I(:,i,np), SINR(:,i,np), CSI_I(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P(:,i), B, true);
% 计算能量效率
[EE(i,np)] = EnergyEfficiencyCalc(Ctot_I(i,np), Performance, P_max(i), P_c);
% 通过Dinkelbach算法计算能量效率最优的发射功率
[EE_opt(i,np), P_opt_EE(:,i,np), Ctot_EE(i,np)] = Dinkelbach1(B, CSI(:,i,np), Performance, P_c, Ctot(i,np), P_max(i), h(:,:,np), Pn, i, EE_opt(:,np), EE(i,np), P_opt_EE(:,:,np));
% 计算通过Dinkelbach算法得到的总容量和信道容量（考虑干扰）
[Ctot_EE_opt_I(i,np), C_EE_opt_I(:,i,np), SINR_EE_opt_I(:,i,np), CSI_EE_opt_I(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P_opt_EE(:,i,np), B, true);
%计算通过Dinkelbach算法得到的能量效率（考虑干扰）
[EE_opt_I(i, np)] = EnergyEfficiencyCalc(Ctot_EE_opt_I(i,np), Performance, P_opt_EE(:,i,np), P_c);
end
end
.......................................................................
figure;
title(['注水法功率分配 Vs 总功率 = ', num2str(P_max(i))]);
hold on;
bar(P_opt(:,i,Np), 'r');
yline(WaterLevel(i,Np), '--');
xlim([0 K+1]);
xlabel ('Users');
ylabel ('1 / \nu');
grid on;
figure;
title('一次尝试的信道状态信息的倒数');
hold on;
bar(1./CSI_I(:,i,Np));
xlim([0 K+1]);
xlabel ('Users');
ylabel ('1 / CSI');
grid on;
figure;
title(['能量效率 Vs 天线数量 = ', num2str(N)]);
hold on;
% 没有干扰和Dinkelbach
semilogy(P_dB_max, EE_opt_av,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
% 带干扰和Dinkelbach
semilogy(P_dB_max, EE_opt_I_av,'-mo',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
% 带干扰和均匀功率条件
semilogy(P_dB_max, EE_av,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel ('Power dB [dB W]');
ylabel ('能量效率 [Megabit / Joule]');
legend('无干扰和Dinkelbach', '带干扰和Dinkelbach', '带干扰和均匀功率条件', 'Location', 'northwest');
grid on;
0X_015m4.完整算法代码文件
V