马忠贵等：5G超密集网络的能量效率研究综述 ·971· P P 0) AD/DC 基带处理/ 功率 2=1 (7) 电源供给 信号处理 放大器 TGEE =N2 (hnPn+P) 2=1 (5)多链路网络的加权和能量效率(weighted 冷却 备用电池 电路损耗) sum energy efficiency,WSEE). 图2基站功耗构成示意图 GEE是通信网络中单位时间内可靠传输的数 Fig.2 Schematic of energy consumption of base stations 据总量与消耗功率总量之间的比率，换句话说，GEE 正是网络产生的总收益除以总的发生成本，它十分 +Pn）小-1+Pa)(1+Ps） 吻合能量的传统定义方式.然而，GEE不允许调整 (3) 不同链路的各个能量效率，不具有灵活性.异构网 其中，P为基站总功耗，Na为扇区数，NpA为每扇 络有一个特点，就是具有不同特征和规格的终端共 区的功率放大器数目，P,为基站发射功率，Pp为信 存并且可能具有不同能量需求的.为此，给出 WSEE[28-29]的表达式. 号处理功耗，山pA是功率放大器的效率，Ps为电源 供给和备用电池损耗，Pc为散热器的功耗。以上参 Q(Y） (8) 数取值由具体系统配置和基站类型共同决定[).进 n=之4P+P 一步地，可将上式简化为： 在这里引入一个权重系数入，通过改变系数大 小优化整个通信网络的能效.与GEE类似，WSEE P=uFr+P。 (4) (2)多输入多输出(multi-input multi-output,Ml- 是基于总和的权衡，因此仍倾向于具有更好传播信 MO)网络的能量效率 道的链路.然而，WSEE可以通过权重入，的选择来 赋予不同的优先权来抵消这种影响.相比GEE, W log:Iy +HPH WSEE更具灵活性 TMIMO utr(P)+P (5) (6)多链路网络的加权积能量效率(weighted 系统中假定有N个正交副载波，P是一个N维 product energy efficiency,WPEE)[] 矩阵，表示该系统中的传输协方差矩阵，用H表示 Π Q(ya2） 52 MIMO信道矩阵，tr(P)表示矩阵P的秩.矩阵P可 Pe+p (9) 转化为其对角矢量p={P.},P表示第n个天线 与WSEE相似，引入一个指数权重系数。，同 的功率损耗.W表示系统使用的总带宽. 样改变系数大小能影响到整个通信网络的能效大 (3)多载波网络的能量效率[1]. 小.正如WSEE一样，WPEE也可以通过权重的选 w∑log2(1+Y） 择为各个能量效率指定优先级，WPEE允许更均衡 刀Mc=1 的资源分配，但它不能保证实现最大最小公平分配. (6) u∑P+P 最大最小公平策略是一种有效性和公平性折中的自 n1=1 由分配策略，在无线通信网络应用广泛.为此，给出 其中，y。,表示第n,个子载波的信千噪比(signal to 以下加权最低能效的概念 interference plus noise ratio,SlNR),Pn,表示第n,个 (7)多链路网络的加权最小能量效率(weighted 子载波的功率损耗 minimum energy efficiency,WMEE)[31] (4)多链路网络的全局能量效率(global energy Q(y） efficiency,GEE). erP.. (10) ,n2 接下来考虑多链路网络中的能效表达，假设通 最大最小公平(max-min fairness,MMF)准则的 信网络中共有N2条链路，此处Y,和P分别表示第 基本含义是使得资源分配向量的最小分量的值最 n,条链路对应的SNR和功率放大器功率损耗，“ 大.相比WPEE,WEE很好地保障了实现网络资 =1/常，其中是第n2条链路的功率放大器放大 源最大最小公平分配.如果权重完全相等，那么使 倍数.P。表示第n,条链路的电路模块的功率损 WMEE最大化可以使所有能源效率相等 耗.通信网络中的GEE92表达式如下： (8)基于频谱效率的网络能量效率.马忠贵等: 5G 超密集网络的能量效率研究综述 图 2 基站功耗构成示意图 Fig. 2 Schematic of energy consumption of base stations Pout =Nsector·NPA·( PT 滋PA + PSP )·(1 + PCR)·(1 + PPSBB) (3) 其中,Pout为基站总功耗,Nsector为扇区数,NPA为每扇 区的功率放大器数目,PT 为基站发射功率,PSP为信 号处理功耗,滋PA是功率放大器的效率,PPSBB为电源 供给和备用电池损耗,PCR为散热器的功耗. 以上参 数取值由具体系统配置和基站类型共同决定[9] . 进 一步地,可将上式简化为: Pout = 滋PT + Pc (4) (2)多输入多输出(multi鄄input multi鄄output,MI鄄 MO)网络的能量效率. 浊MIMO = W log2 IN + 1 滓 2HPH T 滋tr(P) + Pc (5) 系统中假定有 N 个正交副载波,P 是一个 N 维 矩阵,表示该系统中的传输协方差矩阵,用 H 表示 MIMO 信道矩阵,tr(P)表示矩阵 P 的秩. 矩阵 P 可 转化为其对角矢量 p = {Pn } N n = 1 ,Pn表示第 n 个天线 的功率损耗. W 表示系统使用的总带宽. (3)多载波网络的能量效率[19] . 浊MC = W移 N n1 = 1 log2 (1 + 酌n1 ) 滋移 N n1 = 1 Pn1 + Pc (6) 其中,酌n1 表示第 n1 个子载波的信干噪比( signal to interference plus noise ratio,SINR),Pn1 表示第 n1 个 子载波的功率损耗. (4)多链路网络的全局能量效率( global energy efficiency,GEE). 接下来考虑多链路网络中的能效表达,假设通 信网络中共有 N2条链路,此处 酌n2和 Pn2分别表示第 n2条链路对应的 SINR 和功率放大器功率损耗,滋n2 = 1 / 滋 n2 PA,其中 滋 n2 PA是第 n2条链路的功率放大器放大 倍数. Pc,n2 表示第 n2 条链路的电路模块的功率损 耗. 通信网络中的 GEE [19,27]表达式如下: 浊GEE = 移 N2 n2 = 1 Q(酌n2 ) 移 N2 n2 = 1 (滋n2 Pn2 + Pc,n2 ) (7) (5) 多链路网络的加权和能量效率( weighted sum energy efficiency,WSEE). GEE 是通信网络中单位时间内可靠传输的数 据总量与消耗功率总量之间的比率,换句话说,GEE 正是网络产生的总收益除以总的发生成本,它十分 吻合能量的传统定义方式. 然而,GEE 不允许调整 不同链路的各个能量效率,不具有灵活性. 异构网 络有一个特点,就是具有不同特征和规格的终端共 存并且 可 能 具 有 不 同 能 量 需 求 的. 为 此, 给 出 WSEE [28鄄鄄29]的表达式. 浊WSEE = 移 N2 n2 = 1 姿n2 Q(酌n2 ) 滋n2 Pn2 + Pc,n2 (8) 在这里引入一个权重系数 姿n2 ,通过改变系数大 小优化整个通信网络的能效. 与 GEE 类似,WSEE 是基于总和的权衡,因此仍倾向于具有更好传播信 道的链路. 然而,WSEE 可以通过权重 姿n2的选择来 赋予不同的优先权来抵消这种影响. 相比 GEE, WSEE 更具灵活性. (6) 多链路网络的加权积能量效率( weighted product energy efficiency,WPEE) [30] . 浊WPEE = 仪 N2 n2 = ( 1 Q(酌n2 ) 滋n2 Pn2 + Pc,n ) 2 孜n2 (9) 与 WSEE 相似,引入一个指数权重系数 孜n2 ,同 样改变系数大小能影响到整个通信网络的能效大 小. 正如 WSEE 一样,WPEE 也可以通过权重的选 择为各个能量效率指定优先级,WPEE 允许更均衡 的资源分配,但它不能保证实现最大最小公平分配. 最大最小公平策略是一种有效性和公平性折中的自 由分配策略,在无线通信网络应用广泛. 为此,给出 以下加权最低能效的概念. (7)多链路网络的加权最小能量效率(weighted minimum energy efficiency,WMEE) [31] . 浊WMEE = min n2沂{1,2,…N2 ( } 姿n2 Q(酌n2 ) 滋n2 Pn2 + Pc,n ) 2 (10) 最大最小公平(max鄄min fairness,MMF)准则的 基本含义是使得资源分配向量的最小分量的值最 大. 相比 WPEE,WMEE 很好地保障了实现网络资 源最大最小公平分配. 如果权重完全相等,那么使 WMEE 最大化可以使所有能源效率相等. (8)基于频谱效率的网络能量效率. ·971·