m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真

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：

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);