In this paper, we investigate a multicast beamforming terrestrial-satellite cooperation system to optimize the communication capacity and quality of service. Different from traditional link-based terrestrial network, we design the terrestrial and satellite beamforming vectors cooperatively based on the required contents of users in order to realize more reasonable resource allocation. Meanwhile, the backhaul links between content provision center and satellite and base stations are limited, and the users always need high quality of service, considering these, our object is maximizing the sum of user minimum ratio under the constraints of resource allocation, backhaul link and quality of service in reality. We first formulate the optimization problem and propose a joint optimization iterative algorithm to design the beamforming vectors of satellite and base stations cooperatively. Then, to obtain the global optimum solution, we propose a Bound-based algorithm and solve the optimization problem by shrinking the upper bound and lower bound of the optimization feasible region. To decrease the complexity, we then design a heuristic scheme to solve the problem. The simulation results show that, our proposed cooperative optimization algorithms have better performance than non-cooperative methods, and the heuristic scheme has little poor performance but has significant advantage in low complexity.

中文翻译：

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地星合作系统联合波束成形设计与资源分配

在本文中，我们研究了多播波束成形地面卫星合作系统，以优化通信容量和服务质量。不同于传统的基于链路的地面网络，我们根据用户需要的内容，协同设计地面和卫星波束赋形矢量，以实现更合理的资源分配。同时，内容提供中心与卫星和基站之间的回程链路有限，用户总是需要高质量的服务，考虑到这些，我们的目标是在资源分配、回程链路和基站的约束下最大化用户最小比率之和。实际服务质量。我们首先制定优化问题并提出联合优化迭代算法来协同设计卫星和基站的波束赋形矢量。然后，为了获得全局最优解，我们提出了一种基于边界的算法，并通过缩小优化可行区域的上界和下界来解决优化问题。为了降低复杂性，我们然后设计了一个启发式方案来解决这个问题。仿真结果表明，我们提出的合作优化算法比非合作方法具有更好的性能，启发式方案的性能几乎没有差，但在低复杂度方面具有显着优势。我们提出了一种基于边界的算法，并通过缩小优化可行区域的上界和下界来解决优化问题。为了降低复杂性，我们然后设计了一个启发式方案来解决这个问题。仿真结果表明，我们提出的合作优化算法比非合作方法具有更好的性能，启发式方案的性能几乎没有差，但在低复杂度方面具有显着优势。我们提出了一种基于边界的算法，并通过缩小优化可行区域的上界和下界来解决优化问题。为了降低复杂性，我们然后设计了一个启发式方案来解决这个问题。仿真结果表明，我们提出的合作优化算法比非合作方法具有更好的性能，启发式方案的性能几乎没有差，但在低复杂度方面具有显着优势。