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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114980161B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210455897.1，技術領域涉及：H04W24/02；該發明授權非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化方法是由王正強;李爾順;萬曉榆;楊雄清;樊自甫;多濱;武慶慶設計研發完成，并于2022-04-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化方法在說明書摘要公布了：本發明請求保護一種非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化方法，涉及無線通信資源管理技術領域。包括：在每個子載波上設立用戶數閾值，建立一個非凸非線性的雙層優化問題，內層最小化問題通過最壞情況分析法找到問題的下界，外層最大化問題通過將功率改寫為用戶速率的形式，轉換目標問題為關于用戶速率的優化問題，使用快速動態資源分配FDRA確定子載波分配矩陣，再通過引入新的約束轉化問題為凸優化問題進行求解。本發明快速收斂到基于最大化最小用戶能量效率資源分配方法的性能，在具有非理想CSI以及RHIs條件下能明顯提高系統總能效，實用性和公平性強。

本發明授權非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化方法在權利要求書中公布了：1.一種非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 101、初始化用戶個數和子載波個數，生成基站位置以及用戶位置，用戶所獲取到的信道狀態信息是非理想的，用戶獲取的真實信道狀態信息來源于估計信道增益和估計誤差，將用戶按照估計信道增益降序進行排序，并考慮由于失真噪聲產生的RHIs，建立系統模型； 102、構建以最大化系統總能效為目標函數的優化問題，將目標優化問題解耦為子載波分配問題以及功率分配問題，分層求解，使用最壞情況分析法求解內層最小化問題； 103、對于原優化問題外層的最大化問題，通過將用戶功率改寫為用戶可達速率的形式，替換目標函數優化對象，使用Dinkelbach方法改寫分式目標函數，轉換目標函數為線性目標函數，轉換原優化問題為線性優化問題；子載波分配矩陣置全1，使得目標優化問題為凸優化問題，再通過凸優化內點算法求解用戶可達速率； 104、計算用戶速率以及子載波分配矩陣內每個節點的收益函數，在每個子載波上按照收益函數從大到小的順序排序，判斷每個子載波上的用戶數是否大于或等于子載波用戶數閾值，若大于或等于閾值，按照排序根據子載波上用戶數閾值D消除相等數量的用戶，更新子載波分配因子矩陣，反之則不更新； 105、判斷每個子載波上的用戶數是否小于或等于子載波用戶數閾值，若小于或等于閾值，輸出子載波分配矩陣，計算系統能效；若大于閾值，則回到步驟104，直至每個子載波上的用戶數都低于子載波用戶數閾值，使結果收斂到最優解； 所述步驟101具體包括： 初始化用戶數為K，子載波數為N，第k個用戶的用戶集為：k∈{1,2,...,K}，第n個子載波的子載波集為：C∈{C1,C2,…,CN}；對于子載波Cn上的第k個用戶的信道增益可以表示為：其中，表示瑞麗衰落系數，dk表示第k個用戶到基站的距離，α表示路徑衰落系數；在考慮非理想信道情況下，將真實信道增益建模為：其中，表示估計信道增益，Δhk,n表示估計信道誤差；SIC解碼順序為： πk為用戶k解碼順序的對應索引；使用估計信道增益來代替表示真實信道增益；估計信道誤差的集合表示為： εk,n表示估計信道誤差的歸一化上界，hπk,n表示真實信道增益；子載波Cn上的第k個用戶的接收的信號為： 其中，ηn表示系統聚合失真噪聲，sπk,n表示表示數據傳輸符號，滿足評估了系統硬件損傷水平，表示接收端收到的總失真功率，wπk,n表示加性高斯白噪聲AWGN；pπk,n表示用戶k在子載波n上的接收功率；用戶通過SIC解碼自己的信號，并根據信道排序消除用戶間干擾后，將用戶k在子載波Cn上的SINRs表示為： 其中， 表示來自其他用戶的聚合干擾，ρπi,n表示子載波分配銀子，Δhπk,n表示估計信道誤差；包括SIC無法消除的強用戶干擾以及非理想信道的估計信道誤差干擾；根據香農公式，用戶k在子載波Cn上的可達速率表示為：Rπk,n＝log21+γπk,n，累加所有子載波上的所有用戶，系統可達和速率表示為： 所述步驟102具體包括： 假設系統固定的電路功率損耗為Pc，系統能效可以表示為： 將最小能效最大化問題解耦成關于子載波分配和功率分配問題的優化問題；將目標問題分為兩層，內存為關于估計誤差的最小化問題，外層為關于原問題解耦子問題子載波分配和功率分配問題的最大化問題，在每個子載波上設定用戶數閾值D，任何子載波上的用戶數不能超過這個限制；在一系列約束條件下，非理想CSI和硬件損傷條件下多載波NOMA系統能效優化問題建立為： 其中Pmax表示最大系統功率，Rt表示最小用戶速率，D表示子載波n上最大可容納用戶數，Rmin表示用戶k接入子載波n時，該子載波上的最小速率要求，Δhπk,n表示信道估計誤差，表示估計誤差的值的集合；約束C1表示系統總功率約束，約束C2為用戶最小速率約束，約束C3表示單個子載波上的最大用戶數約束，表示最多D個用戶可以多路復用到同一個子載波，C4表示子載波選擇因子約束，C5表示子載波上被選中用戶的最小速率限制，若是節點的信道條件不支持最小速率Rmin，該節點也會因為無法完成SIC算法的譯碼而被丟棄；C6表示信道估計誤差集合，也是信道估計誤差的上界約束； 所述步驟103具體包括： 關于用戶速率Rπk,n的最小化問題，可以表示為： 對于該問題，可以推導出如下的不等式關系： 其中表示噪聲以及信道增益的比值；所以，可以得到用戶k在子載波n上的速率最小值： 通過上述推導，原問題的內層最小化問題得以解決，可以得到如下確定性的能效優化問題： 其中Pmax表示最大系統功率，Rt表示最小用戶速率，D表示子載波n上最大可容納用戶數，Rmin表示用戶k接入子載波n時，該子載波上的最小速率要求，Δhπk,n表示信道估計誤差，表示估計誤差的值的集合；表示用戶k在子載波n上的速率最小值； 所述步驟104具體包括： 基于Dinkelbach方法，上述優化問題的目標函數可以通過分式規劃改寫成如下減法函數形式fη： 其中，函數η表示系統能效值，η*為系統最佳能效，當且僅當η＝η*時，該式滿足fη＝0； 根據系統模型中用戶k在子載波Cn上的可達速率，變換自變量和函數位置，可以獲得在矩陣F中pπk,n的表達式： 根據上式，可得單個子載波上用戶總功率表達式為： 假設以及Sj,n、Gj,n表示2個輔助變量；所以在子載波Cn上所有用戶的總功率為：當jK時，Sj,n＝0和Gj,n＝1；所以上式就可以重新寫成如下形式： 將上式等式兩邊同乘以可以得到下式： 通過遞歸方法，可以得到： 其中，分別為2個輔助變量，表示不包含變量的常數部分，綜上，可以得到子載波Cn1≤n≤N上所有用戶的總功率表達式： νm,n以及為表示常數的輔助變量；所以系統總功率為： 對于給定的子載波分配矩陣F，優化問題可以更新為如下形式： 由于是關于的分式函數，所以該問題仍然具有非凸性；根據上述問題的目標函數可知，該函數是關于變量的單調遞減函數，所以當資源分配未達到最優時，采用步驟105； 所述步驟105具體包括： 對于子載波Cn上所有用戶總功率可以令所求得的功率小于等于如下式所示： 此式可以理解為：當資源分配達到最優時，該不等式取等號，當資源分配尚未達到最優時，所求得的子載波Cn上的總功率要小于因此上式在上述優化問題的約束下恒成立；將這一不等式作為新的約束引入上述優化問題中，所以新的優化問題就可以表示為： 其中，νm,n以及為表示常數的輔助變量；該問題新增約束為新添加的子載波Cn上的總功率約束； 通過數學變換可以得到如下式子： 令以及對上式不等號兩邊同時取log函數，所以上式就可以寫成： 所以，目標優化問題就可以轉化為： 至此，由于log函數一定具有凸性，是凸函數，所以該問題為凸優化問題； 在確定F的情況下，可以通過內點法求解；最后我們可以獲得功率的閉式解： 其中，表示用戶k在子載波n上的速率最小值，ρπj,n為子載波分配因子，νm,n以及為表示常數的輔助變量。

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