【技术实现步骤摘要】
无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法
[0001]本专利技术涉及一种混合用户非授权随机接入方法，特别是一种无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法。
技术介绍
[0002]近年来，随着无线通信技术的快速发展，部署于6G的无蜂窝大规模MIMO(多进多出，Multiple
‑
Input Multiple
‑
Output，MIMO)系统受到人们的广泛关注。无蜂窝大规模MIMO系统是一种新型的无线通信系统，它将分布式大规模MIMO和网络MIMO的优点结合起来，实现了更高的频谱效率和更好的覆盖范围。它引入了“以用户为中心”的思想，将接入点分布在一个较大区域内，每个接入点上放置天线，接入点通过回程链路与中央处理器连接。相较于集中式大规模MIMO系统，无蜂窝大规模MIMO系统消除了小区边界限制，减小了中心与边缘用户差异，提升了性能覆盖的均匀性，保证了服务质量。
[0003]非授权随机接入可以减小信令开销，而现有的关于非授权随机接入研究主要是针对集中式大规模MIMO的，对无蜂窝大规模MIMO的非授权随机接入研究相对较少。无蜂窝大规模MIMO的覆盖范围较广，选择相同导频的用户可能距离较远，接入点可根据用户信号强度差异对其进行区分，因此选择相同导频的用户也有接入成功的可能。由此可知，无蜂窝系统随机接入需要设置跟集中式大规模MIMO不同的策略。此外，在物联网时代，用户种类越来越多，且各用户的配置参数根据其应用场景会各不相同。因此需要为物联网用户提供定制的随机接入策略。>[0004]综上可知，如何能够将非授权随机接入技术应用在无蜂窝大规模MIMO系统上，并对其进行优化设计，是一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1、所述无蜂窝大规模MIMO系统中，在预设范围内部署一个中央处理器和一个以上接入点，每个接入点和中央处理器通过回程链路进行连接，所有用户在此区域内均匀分布，且用户分为不同类型；
[0008]步骤2、计算最优退避参数，即计算每种类型用户的最优随机接入退避概率：根据用户数、接入点天线数及用户接入成功概率计算出系统平均频谱效率，然后在具有时延约束的情况下，利用梯度下降算法优化用户退避概率使得系统平均频谱效率最大化；
[0009]步骤3、得到最优退避参数后，接入点将最优退避参数广播给所有用户，用户根据接入点广播的最优退避参数进行随机激活，激活成功的用户从预定义的导频池中随机选择导频发送给接入点；
[0010]步骤4、接入点判断冲突用户即选择相同导频用户中信号强度最大的信干比是否大于阈值，若是，则基站识别出信号强度最大的用户，并将该用户接入，否则所有冲突用户均被认为接入失败，等待下次重新发起接入。
[0011]进一步的，步骤1中所述的无蜂窝大规模MIMO系统，具体包括：
[0012]接入点总数量为L，每个接入点上的天线数量为M；
[0013]用户总数量为N，共分为K种类型；第k(k＝1,2,...,K)种类型用户的数量为N
k
，即
[0014]进一步的，步骤2所述的计算每种类型用户的最优随机接入退避概率，具体包括如下步骤：
[0015]步骤2
‑
1，计算用户的接入成功概率；
[0016]步骤2
‑
2，利用每个用户的接入成功概率，计算系统平均频谱效率；
[0017]步骤2
‑
3，以最大化本系统覆盖范围内的每个小区平均频谱效率为目标，使用梯度下降方法求解优化问题，计算得到每种类型用户的最优随机接入退避概率。
[0018]进一步的，步骤2
‑
1所述的计算用户的接入成功概率，具体包括：
[0019]第k
′
种类型第m个用户的接入成功概率p
succ,lmk
′
为：
[0020][0021]其中，p
b,k
′
表示第k
′
种类型用户的退避概率，τ为导频序列，p
b,k
表示表示第k种类型用户的退避概率；表示第k
′
种类型第m个用户的信干比大于阈值的概率，计算方法如下：
[0022][0023]其中，X
Th
表示信干比阈值，P
mk
′
为第k
′
种类型第m个用户的发射功率，β
mk
′
l
为第k
′
种类型第m个用户与第l(l＝1,2,...,L)个接入点之间的大尺度衰落；
[0024]P
nk
′
表示第k
′
种类型第n个用户的发射功率，β
nk
′
l
表示第k
′
种类型第n个用户与第l个接入点之间的大尺度衰落；
[0025]P
nk
表示表示第k种类型第n个用户的发射功率，β
nk
表示表示第k种类型第n个用户与第l个接入点之间的大尺度衰落。
[0026]进一步的，步骤2
‑
2所述的计算系统平均频谱效率，具体包括：
[0027]系统平均频谱效率S为：
[0028][0029]其中，S
mk
′
表示第k
′
种类型第m个用户的频谱效率，计算方法如下：
[0030][0031]其中，T表示信道相干时间，表示干扰加噪声功率，计算方法如下：
[0032][0033][0034]其中，Δ1表示的第一号计算因子，Δ2表的第二号计算因子。
[0035]进一步的，步骤2
‑
3所述的计算得到每种类型用户的最优随机接入退避概率，具体表达如下：
[0036][0037][0038]其中，p
b,k
为第k种类型用户的退避概率，为第k种类型用户的最优退避概率，为第k种用户的时延约束上限。
[0039]进一步的，步骤4所述的判断冲突用户即选择相同导频用户中信号强度最大的信干比是否大于阈值，即判断下式是否成立：
[0040][0041]其中，SIR
mk
′
表示第k
′
种类型第m个用户的信干比，g
lm
′
为第k
′
种类型第m个用户与
第l个接入点之间的信道向量，g
lnk
′
为第k
′
种类型第n个用户与第l个接入点之间的信道向量，g
lnk
为第k种类型第n个用户与第l本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、所述无蜂窝大规模MIMO系统中，在预设范围内部署一个中央处理器和一个以上接入点，每个接入点和中央处理器通过回程链路进行连接，所有用户在此区域内均匀分布，且用户分为不同类型；步骤2、计算最优退避参数，即计算每种类型用户的最优随机接入退避概率：根据用户数、接入点天线数及用户接入成功概率计算出系统平均频谱效率，然后在具有时延约束的情况下，利用梯度下降算法优化用户退避概率使得系统平均频谱效率最大化；步骤3、得到最优退避参数后，接入点将最优退避参数广播给所有用户，用户根据接入点广播的最优退避参数进行随机激活，激活成功的用户从预定义的导频池中随机选择导频发送给接入点；步骤4、接入点判断冲突用户即选择相同导频用户中信号强度最大的信干比是否大于阈值，若是，则基站识别出信号强度最大的用户，并将该用户接入，否则所有冲突用户均被认为接入失败，等待下次重新发起接入。2.根据权利要求1所述的无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法，其特征在于，步骤1中所述的无蜂窝大规模MIMO系统，具体包括：接入点总数量为L，每个接入点上的天线数量为M；用户总数量为N，共分为K种类型；第k(k＝1,2,...,K)种类型用户的数量为N
k
，即3.根据权利要求2所述的无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法，其特征在于，步骤2所述的计算每种类型用户的最优随机接入退避概率，具体包括如下步骤：步骤2
‑
1，计算用户的接入成功概率；步骤2
‑
2，利用每个用户的接入成功概率，计算系统平均频谱效率；步骤2
‑
3，以最大化本系统覆盖范围内的每个小区平均频谱效率为目标，使用梯度下降方法求解优化问题，计算得到每种类型用户的最优随机接入退避概率。4.根据权利要求3所述的无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法，其特征在于，步骤2
‑
1所述的计算用户的接入成功概率，具体包括：第k
′
种类型第m个用户的接入成功概率p
succ，lmk
′
为：其中，p
b，k
′
表示第k
′
种类型用户的退避概率，τ为导频序列，p
b，k
表示表示第k种类型用户的退避概率；表示第k
′
种类型第m个用户的信干比大于阈值的概率，计算方法如下：
其中，X
Th
表示信干比阈值，P
mk
′
为第k
′
种类型第m个用户的发射功率，β
mk
′
l
为第k
′
种类型第m个用户与第l(l＝1，2，...，L)个接入点之间的大尺度衰落；P
nk
′
表示第k
′
种类型第n个用户的发射功率，β
nk
′
l
表示第k
′
种类型第n个用户与第l个接入点之间的大尺度衰落；P
nk
表示表示第k种类型第n个用户的发射功率，β
nk
表示表示第k种类型第n个用户与第l个接入点之间的大尺度衰落。5.根据权利要求4所述的无蜂窝大规模MIMO中混合用户非授权随机接入方法，其特征在于，步骤2
‑
2所述的计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：张琦，方莹莹，杨龙祥，王强，彭凤强，周旭，
申请(专利权)人：中通服咨询设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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