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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115175344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210792354.9，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法是由朱鹏程;刘博;尹雨婷;尤肖虎设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法，包括：建立下行分布式MIMO系统模型；建立eMBB和URLLC切片下联合功率和子载波分配的能效问题的目标函数和约束条件；基于大M法、整数松弛、分式规划、辅助变量近似以及凸差分规划的方法将原问题转化为凸问题；本发明能够有效提高网络切片架构下分布式MIMO系统的频谱效率和能量效率，满足不同用户服务质量QoS的需求，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、针对一分布式MIMO系统，构建其在eMBB和URLLC切片服务下的分布式MIMO数学模型，其中，该分布式MIMO数学模型包括数据传输模型和能量效率表达式；步骤S2、针对步骤S1中构建的分布式MIMO数学模型，构建以最大化能量效率为目标函数，并且以不同片的QoS要求、最大功耗限制以及整数约束为约束条件，来构建优化问题，其中，该最大功耗限制为所有子载波上的所有用户的功率之和须小于等于系统传输能耗最大值，并且该所有子载波上的所有用户的功率之和采用子载波分配变量与功率的乘积形式；步骤S3、依次采用基于大M法、整数松弛、分式规划、辅助变量近似和凸差分规划来转换步骤S2中构建的优化问题，使其转化为凸问题，其包括：首先，根据大M法分解子载波分配变量与功率的乘积形式，再使用整数松弛的方法重构整数约束，然后采用分式规划将分式目标函数等效转换为减法的形式，得到重构后的目标函数以及约束，最后通过引入辅助变量和凸差分规划的方法，将重构后的系统能效问题转变为凸问题；其中，引入的辅助变量是用来约束用户的非凸信干噪比；步骤S4、采用迭代求解步骤S3中得到的凸问题，得到最优子载波分配以及功率分配；在所述步骤S1中，所述的分布式MIMO系统具体包括：1个基带单元池，H个配有L根天线的远端天线单元和K个单天线用户；整个频带被划分为M个正交子载波，每个子载波分配给多个上述的单天线用户，其中，该分布式MIMO系统中的切片为eMBB切片和URLLC切片，并且基带单元池已知信道状态信息；所述的数据传输模型具体包括：eMBB切片中第k用户的数据速率为：URLLC切片中第k用户的数据速率为： 系统的加权吞吐量为：在上述的公式中，k∈{1,...,K}，m∈{1,...,M}，表示为子载波m上的用户k的信干噪比，其具体表示为：为在子载波m上用户k与RRU之间的信道增益矩阵的共轭转置，为子载波m上用户k的归一化预编码方向，为在子载波m上为用户k分配的功率，σ2为噪声方差，是用于子载波分配的整数变量，如果用户k接收来自子载波m的信号，否则a＝log2e，∈k为解码错误概率，n是码字块长度，Q-1·是高斯函数的反函数，Tγk是短包衰落，μk为用户k的权重系数，μk的值越大，用户的优先级就越高，log表示对数运算，|·|表示绝对值运算，‖·‖表示范数运算；所述的能量效率表达式为： 在该公式中，为系统总功耗，QB是BBU池的功耗，以确保ηEE的分母为正；在所述步骤S2中，所述的最大化能量效率为目标函数，其具体为： 在该公式中，p表示所有的的集合，表示分别优化分布式MIMO系统的子载波的分配、对应子载波的功率分配使得其后函数值最大；在所述步骤S2中，所述的约束条件具体为：eMBB切片与URLLC切片的QoS要求： 在该公式中，k∈{1,...,K}，为eMBB切片与URLLC切片服务的用户的最小吞吐量要求，分别表示与eMBB网络切片和URLLC网络切片相关联的用户集合；分布式MIMO系统的功耗约束： 公式中，k∈{1,...,K}，h∈{1,...,H},m∈{1,...,M}，为RRUh的子载波m上的用户k的归一化预编码方向，为每个RRU的传输能耗最大值；建立整数约束： 在所述步骤S2中，所述的根据大M法分解子载波分配变量与功率的乘积形式，再使用整数松弛的方法重构整数约束，然后采用分式规划将分式目标函数等效转换为减法的形式，得到重构后的目标函数以及约束，其具体包括：步骤S3011、引入辅助变量然后将原问题的目标函数以及约束中的替换为并且在不改变可行解的情况下对变量进行松弛，引入新的约束如下； 该约束保证了如果子载波没有分配给用户，即在子载波m上传输给用户k的功率也为零，即辅助变量否则辅助变量最大达到步骤S3012、使用整数松弛的方法对步骤S204中的整数约束进行重构，设那么引入新约束如下： 其中是所有变量的集合，以上约束将整数变量松弛为连续变量；步骤S3013、使用分式规划将分式目标函数等效转换为减法的形式，重构后的目标函数以及约束如下： 公式中，表示第i次迭代最优的能量效率，是的集合，是eMBB切片中第k个用户的数据速率，是将信噪比中的替换为之后的结果，是将URLLC切片中第k个用户的数据速率表达式中的替换为之后的结果，第一个约束为替换后的eMBB切片速率约束，第二个约束为替换后的URLLC切片速率约束，第三个约束为替换后的功率约束，第四个约束保证了如果子载波没有分配给用户，即在子载波m上传输给用户k的功率也为零，即辅助变量否则辅助变量最大达到第五、第六约束将整数变量松弛为连续变量，第七个约束保证了在子载波m上为用户k分配的功率非负，s.t.表示使其满足后述条件，i表示迭代的次数；所述的通过引入辅助变量和凸差分规划的方法，将重构后的系统能效问题转变为凸问题，其具体包括：步骤S3021、引入辅助变量来约束eMBB以及URLLC中存在的用户k的非凸信干噪比即下面的约束，用辅助变量对数据传输模型中的所有进行替换，引入的新约束如下： 公式中，该约束代表了引入的辅助变量的取值范围；步骤S3022、由于上述约束是非凸的约束，进一步引入辅助变量对SINR的分子分母进一步的约束，表达式为： 公式中，是临时变量，为在子载波m上用户k与RRU之间的信道增益矩阵，其中第一个约束代表了用户k接收信息的功率需要大于第二个约束代表用户k的干扰和噪声功率需要小于由于这两个约束的存在，避免了在优化能效时，用户的接收功率与干扰噪声功率同步变小而信干噪比仍然很大的不理想情况，第三个约束实际是对步骤S3021中约束右边部分的重新表达，即将的分子分母分别用新的辅助变量替换；步骤S3023、步骤S3013中得到的重构后的问题的第五个约束、S3022中的第三个约束以及URLLC切片的吞吐量仍然是非凸约束，但是它们符合凸差分规划的形式，因此使用一阶泰勒近似的方法对它们进行转变，并引入松弛变量，将步骤S301中得到的重构后的系统能效问题转变为凸问题； 其中，τ是所有松弛变量τk的集合，λ是惩罚因子，φ,α,β分别是辅助变量的集合，是对URLLC切片的吞吐量进行一阶泰勒近似的结果，Gis表示对Gs进行一阶泰勒近似的结果，表示对进行一阶泰勒近似的结果，它们具体表达式如下： 其中，所述步骤S4具体包括：步骤S401、初始化循环的各项参数，其包括：设置最大迭代次数Imax，s0,φ0,α0,β0以及惩罚因子λ；步骤S402、求解步骤S3023中得到的凸问题，得到当前最优的子载波分配系数s*、功率分配以及对应的辅助变量φ*,α*,β*；步骤S403、更新迭代次数i＝i+1，通过以下表达式对进行更新，表示为： 步骤S404、判断循环是否收敛，如果算法收敛或者达到最大迭代次数Imax转步骤S405，否则转步骤S402；步骤S405、输出当前循环的最优子载波分配以及功率分配

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