本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种分布式资源全量数据采集的性能分析方法、系统、设备及存储介质。
背景技术：
1、先进通信技术的迅速发展以及更多新型智能终端的普及，使得电力通信网络中的应用业务进一步多样化，且对电力通信网络的有效性、可靠性、稳定性等提出了更高的要求，从而使其能够容纳更多电力通信终端设备接入网络。传统的移动通信架构以及多址接入技术在频谱效率上已经很难进一步提高，且在实际应用中还存在资源浪费以及服务质量不均衡的情况。因此，为了满足海量分布式源荷储资源接入和不同业务在多种场景和环境下的需求，电力通信网络需要引进、融合先进的移动通信技术。在考虑如何提升现有网络架构以适应这些新需求时，传统单基站蜂窝网络面临一些新的挑战。传统的单基站蜂窝网络以基站为中心对区域进行划分，小区内的基站仅为本小区设备提供连接服务，相邻小区间存在严重干扰问题，尤其是在通信终端数量急剧增长的情况下，小区边缘的终端往往受限于通信距离，服务质量远低于小区中心的终端设备。这些问题限制了电力通信网络在处理大规模分布式资源接入时的效率和效果。
2、为了克服这些困难并优化电力通信网络性能，无蜂窝网络作为一种新型网络架构被提出，其通过分布式部署的协作接入节点消除蜂窝网络的边界效应以达到“去蜂窝”的效果，这种架构能够容纳更多的分布式资源。这种架构的优势在于其能够通过多节点协作和资源调度策略，充分利用分布式技术的宏分集增益，提高频谱利用率，从而容纳更多的分布式资源。无蜂窝网络在设计上旨在支持大量终端设备，这些设备在相同的时间和频率资源上进行服务质量均匀的通信。然而，这种网络架构在实现过程中面临一些技术挑战，特别是在信道状态信息的获取方面。在无蜂窝网络中，通常采用导频训练序列来估计信道状态，这对于实现高效的数据传输至关重要。当网络中接入的终端设备数量显著增加时，导频训练序列的长度可能不足以支持所有设备的信道估计需求，并且会引入严重的导频污染问题是，导致信道估计的准确性下降。这种现象在高密度部署的场景中尤为突出。此外，无蜂窝网络如采用集中式的运营方式，会给中央处理单元带来很大的负担，中央处理单元面临严峻的信道估计、收发波束赋形设计、资源分配等问题，尤其是需要进行高维度的矩阵计算，算力要求随着网络密集化而进一步提升。
技术实现思路
1、发明目的：本发明的目的是提供一种分布式资源全量数据采集的性能分析方法、系统、设备及存储介质。
2、为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本发明提供了一种全量数据采集的性能分析方法，包括：
4、建立基于叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统模型；
5、根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；
6、根据系统近似频谱效率的闭合计算式计算近似最优合并参数向量，根据近似最优合并参数向量对系统的频谱效率指标进行性能分析。
7、进一步地，根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，包括：根据分布式资源系统模型确定合并信号并根据合并信号及结合使用后遗忘的频谱效率定义式计算系统上行频谱效率se。
8、进一步地，所述根据分布式资源系统模型确定合并信号包括：
9、分布式资源系统模型包括中央处理单元、前传网络、接入节点和分布式资源，接入节点和分布式资源的数量分别为m和k，接入节点的天线数为n，分布式资源采用单天线上行发送叠加导频信号，接入节点采用多天线接收叠加导频信号并依次进行本地信道估计和信号合并，最后将合并后的信号通过前传网络加权后上传至中央处理单元进行集中译码；
10、接入节点和分布式资源之间的叠加导频信号经历具有空间相关性的块衰落莱斯信道，即信道在长度为τc的相干块内保持不变，分布式资源的叠加导频信号在相干块内占用相同的资源进行传输，不同相干块之间的信道相互独立，接入节点接收叠加导频信号后根据线性最小均方差估计进行信道状态信息获取，根据叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统模型，所述长度为τc的相干块在考虑第j次采样，接入节点采用本地最大比合并技术，分布式资源上行叠加导频信号后中央处理单元最终的合并信号表示为：
11、
12、其中，(·)*表示共轭运算；
13、amk表示中央处理单元合并系数向量ak的第m个元素；
14、为向量中的第m个元素，ρd表示最大数据符号功率，ηk表示分布式资源k的数据符号功率控制系数，(·)h表示共轭转置运算，表示信道均值，rmk表示空间相关矩阵，ρp表示最大导频符号功率，ξk表示分布式资源k的导频功率分配系数，ymk表示接入节点m接收到的所有叠加导频信号，ψk表示分配给分布式资源k的导频序列，in表示n阶单位阵；
15、表示等效噪声，
16、
17、(·)h表示共轭转置运算，ψi，j和si，j分别表示导频序列ψi和发送数据序列si的第j个元素，为信道估计误差，nm，j表示加性噪声nm的第j列。
18、进一步地，所述系统上行频谱效率se为叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统在单位时间和单位带宽内所能达到的全量数据采集比特速率；
19、根据使用后遗忘的频谱效率定义式，系统上行频谱效率se表示为：
20、
21、其中1og2(·)表示以2为底的对数函数，和分别表示期望和方差运算。
22、进一步地，所述对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式，包括：根据使用后遗忘的频谱效率定义式对系统上行频谱效率进行近似处理，得到系统近似频谱效率的闭合计算式：
23、
24、其中，向量bk中的第m个元素为tr(·)表示矩阵求迹运算，seapp表示对系统上行频谱效率se进行近似计算，
25、对角阵λk中的第m个对角元为对角阵λki中的第m个对角元为
26、
27、cmi＝rmi-τcρpξiωmi，|·|表示绝对值运算；
28、
29、表示指示函数，向量αkil、χki、δki和εki的第m个元素分别为
30、进一步地，所述近似最优合并参数向量表示为：
31、
32、其中(·)-1表示矩阵求逆运算，ak表示中央处理单元关于分布式资源k的合并系数向量。
33、第二方面，本发明提供了一种全量数据采集的性能分析系统，包括：
34、构建模块，用于建立基于叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统模型；
35、近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；
36、计算模块，用于根据系统近似频谱效率的闭合计算式计算近似最优合并参数向量，根据近似最优合并参数向量对系统的频谱效率指标进行性能分析。
37、进一步地，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，包括根据分布式资源系统模型确定合并信号并根据合并信号及结合使用后遗忘的频谱效率定义式计算系统上行频谱效率se。
38、进一步地，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；根据分布式资源系统模型确定合并信号包括：
39、分布式资源系统模型包括中央处理单元、前传网络、接入节点和分布式资源，接入节点和分布式资源的数量分别为m和k，接入节点的天线数为n，分布式资源采用单天线上行发送叠加导频信号，接入节点采用多天线接收叠加导频信号并依次进行本地信道估计和信号合并，最后将合并后的信号通过前传网络加权后上传至中央处理单元进行集中译码；
40、接入节点和分布式资源之间的叠加导频信号经历具有空间相关性的块衰落莱斯信道，即信道在长度为τc的相干块内保持不变，分布式资源的叠加导频信号在相干块内占用相同的资源进行传输，不同相干块之间的信道相互独立，接入节点接收叠加导频信号后根据线性最小均方差估计进行信道状态信息获取，根据叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统模型，所述长度为τc的相干块在考虑第，次采样，接入节点采用本地最大比合并技术，分布式资源上行叠加导频信号后中央处理单元最终的合并信号表示为：
41、
42、其中，(·)*表示共轭运算；
43、amk表示中央处理单元合并系数向量ak的第m个元素；
44、为向量中的第m个元素，ρd表示最大数据符号功率，ηk表示分布式资源k的数据符号功率控制系数，(·)h表示共轭转置运算，表示信道均值，rmk表示空间相关矩阵，ρp表示最大导频符号功率，ξk表示分布式资源k的导频功率分配系数，ymk表示接入节点m接收到的所有叠加导频信号，ψk表示分配给分布式资源k的导频序列，in表示n阶单位阵；
45、表示等效噪声，
46、
47、(.)h表示共轭转置运算，ψi，j和si，j分别表示导频序列ψi和发送数据序列si的第j个元素，为信道估计误差，nm，j表示加性噪声nm的第，列。
48、进一步地，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；所述系统上行频谱效率se为叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统在单位时间和单位带宽内所能达到的全量数据采集比特速率；
49、根据使用后遗忘的频谱效率定义式，系统上行频谱效率se表示为：
50、
51、其中1og2(·)表示以2为底的对数函数，和分别表示期望和方差运算。
52、进一步地，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式，包括：根据使用后遗忘的频谱效率定义式对系统上行频谱效率进行近似处理，得到系统近似频谱效率的闭合计算式：
53、
54、其中，向量bk中的第m个元素为tr(·)表示矩阵求迹运算，seapp表示对系统上行频谱效率se进行近似计算，
55、对角阵λk中的第m个对角元为对角阵λki中的第m个对角元为
56、
57、cmi＝rmi-τcρpξiωmi，|·|表示绝对值运算；
58、
59、表示指示函数，向量αkil、χki、δki和εki的第m个元素分别为和
60、进一步地，所述计算模块，用于根据系统近似频谱效率的闭合计算式计算近似最优合并参数向量，根据近似最优合并参数向量对系统的频谱效率指标进行性能分析；近似最优合并参数向量表示为：
61、
62、其中(·)-1表示矩阵求逆运算，ak表示中央处理单元关于分布式资源k的合并系数向量。
63、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，执行所述程序时实现根据所述的全量数据采集的性能分析方法的步骤。
64、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，以下简称为存储介质，存储介质中存储有计算机程序，被设计为运行时实现根据所述的全量数据采集的性能分析方法的步骤。
65、有益效果：本发明与现有技术相比，具有如下显著优点：在信道建模时考虑了空间相关莱斯信道，更符合实际应用的场景，信道模型更具有普遍性，所得的频谱效率性能分析结果也更具有实际性；还给出了基于叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源全量数据采集在莱斯信道下的上行近似系统频谱效率性能分析闭合表达式，为系统的性能评估提供了必要条件，由此在实际应用中，研究人员可以通过给出的闭合表达式对系统的频谱效率指标进行有效评估。
1.一种全量数据采集的性能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的全量数据采集的性能分析方法，其特征在于，根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，包括：根据分布式资源系统模型确定合并信号并根据合并信号及结合使用后遗忘的频谱效率定义式计算系统上行频谱效率se。
3.根据权利要求2所述的全量数据采集的性能分析方法，其特征在于，所述根据分布式资源系统模型确定合并信号包括：
4.根据权利要求2所述的全量数据采集的性能分析方法，其特征在于，所述系统上行频谱效率se为叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统在单位时间和单位带宽内所能达到的全量数据采集比特速率；
5.根据权利要求1所述的全量数据采集的性能分析方法，其特征在于，所述对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式，包括：根据使用后遗忘的频谱效率定义式对系统上行频谱效率进行近似处理，得到系统近似频谱效率的闭合计算式：
6.根据权利要求5所述的全量数据采集的性能分析方法，其特征在于，所述近似最优合并参数向量表示为：
7.一种全量数据采集的性能分析系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的全量数据采集的性能分析系统，其特征在于，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，包括根据分布式资源系统模型确定合并信号并根据合并信号及结合使用后遗忘的频谱效率定义式计算系统上行频谱效率se。
9.根据权利要求7所述的全量数据采集的性能分析系统，其特征在于，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；根据分布式资源系统模型确定合并信号包括：
10.根据权利要求7所述的全量数据采集的性能分析系统，其特征在于，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；所述系统上行频谱效率se为叠加导频辅助无蜂窝网络的分布式资源系统在单位时间和单位带宽内所能达到的全量数据采集比特速率；
11.根据权利要求7所述的全量数据采集的性能分析系统，其特征在于，所述近似模块，用于根据分布式资源系统模型计算系统上行频谱效率，并对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式；对系统上行频谱效率进行近似处理得到系统近似频谱效率的闭合计算式，包括：根据使用后遗忘的频谱效率定义式对系统上行频谱效率进行近似处理，得到系统近似频谱效率的闭合计算式：
12.根据权利要求7所述的全量数据采集的性能分析系统，其特征在于，所述计算模块，用于根据系统近似频谱效率的闭合计算式计算近似最优合并参数向量，根据近似最优合并参数向量对系统的频谱效率指标进行性能分析；近似最优合并参数向量表示为：
13.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现根据权利要求1至7任一项所述的全量数据采集的性能分析方法。
14.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被设计为运行时实现根据权利要求1至7任一项所述的全量数据采集的性能分析方法。
