注水算法—功率分配

最近一直在学习一位学姐的知乎文章，文章链接放到下面了。

无线通信多用户MISO系统的发射功率最小化问题

这里面涉及到了注水算法，为了学习的更明白，写这篇博客方便以后能快速记起，如果内容有问题的地方，欢迎在评论区讨论。

注水（water filling）算法

注水（water filling）算法是一种功率分配算法，旨在为信道条件更好的用户分配更多的功率。

优化问题

一个基站对应多个用户

其中p_k表示第 k 个用户分配到的功率， |ℎ_k|^2 表示第 k 个用户的信道增益。

并且所有用户的功率和不能 超过总的功率限制

( 为基站发射的总功率）

求解思路

该优化问题可以通过拉格朗日乘子法得到最优解

这里推荐两个讲的比较好的博客

优化-拉格朗日乘子法 

拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier Method）详解

原问题(1)，可以转换为：

其中 \lambda∈R 是拉格朗日乘子。然后 L({\bf{p}},\lambda) 对 p_k的导函数为：

在这里为了表示方便，令，因此

由于 p_k≥0 这一约束条件的存在，于是有

 

由于，则

 

就是注水面。

结果

 

用下图可以形象的表示注水算法

MATLAB代码实现

clc;
clear;

%% Simulation params
N               = 1;        % Number of transmit antennas
K               = 4;        % Number of users
P_max           = -10:5:30;  % maximum transmission power （dBm）
sigma_2         = 1;        % noise power
ch_realization  = 10;       % channel realizations

%% Generate Channles - Normalized Rayleigh fading channel
H = sqrt(1/2)*(randn(N,K,ch_realization)+1i*randn(N,K,ch_realization));

rate_water = zeros(ch_realization, length(P_max));

n = 1;
while (n < ch_realization + 1)
    n
    h = H(:,:,n);
    for j=1:length(P_max)
        p_max = db2pow(P_max(j));
        opt_p = zeros(K,1);
        sum1 = 0;
        for k=1:K
            sum1 = sum1 + sigma_2/(h(:,k)*h(:,k)');
        end
        mu = (p_max+sum1)/K;
        for k = 1:K
            opt_p(k) = max(mu - sigma_2/(h(:,k)*h(:,k)'),0);
        end
        rate_water(n,j) = rate(opt_p,h,sigma_2,K);
    end
    n = n+1;
end

plot(P_max,mean(rate_water,1),'or-','LineWidth',2)
hold on
grid on
xlabel('P_{max}(dBm)')
ylabel('Rate (bit/s/Hz)')
legend('waterFilling Method','Location','northwest')


function  r = rate(p,h,sigma_2,K)
    
sum = 0;
for k = 1:K
    sum = sum + log2(1+p(k)*(h(:,k)*h(:,k)')/sigma_2);
end
r = sum;
end

仿真结果