CN104600873B - 面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，该方法按如下步骤进行：首先基站侧估计上行信道参数，并根据信道互易性获得下行信道参数。然后基站根据估计获得的信道参数，按照本发明方法为每个用户分配信息发送功率并计算预编码向量进行下行能量传输。终端收集能量后并利用此功率能量将信息通过上行链路发送给基站。最后基站根据上行信道信息计算接收向量从而获得用户上行传输的信息。本发明能够有效地应用于实际场景中，可以最大化系统的终端和速率，同时最大化系统的终端最小速率。

Description

面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法

技术领域

本发明涉及功率控制领域，特别是无线能量与信息的传输过程中的功率控制。

背景技术

无线能量传输技术将能量通过电磁波形式传输到终端，可以延长终端电池寿命，甚至建成免于电池更换的无线能量传输系统，应用在一些充电困难甚至难以完成的地方，如战场，污染/辐射环境，以及人体内部。将无线能量传输系统与传统通信技术结合，可以实现能量与信息的混合传输。现有技术中，主要存在两种混合传输方案，分别是信息能量同传(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，简称SWIPT)和无线能量驱动通信网络(Wireless Powered Communication Network，简称WPCN)。在SWIPT方案下，基站向多个终端发送能量和信息，终端同时完成信息和能量的接收；在WPCN方案下，终端依靠从基站收集的电磁波能量完成信息的收集、处理与发送。由于WPCN支持由终端上传信息，特别适用于建立无需更换电池的无线传感器系统，具有更重要的应用价值。同时，近年来的研究指出，大规模多输入多输出系统可以显著提升频谱效率与功率效率，并利用简单的多用户线性预编码方案，如匹配滤波(Matched Filter，简称MF)预编码，利用空间复用增益并获取接近最优的性能。因此，考虑大规模多输入多输出系统下的WPCN的功率分配将是非常有意义的。

然而，大规模多输入多输出系统下无线能量驱动通信网络的功率分配面临着一系列的困难。首先，匹配滤波预编码相对于迫零(Zero-Forcing，简称ZF)预编码、脏纸编码(Dirty Paper Code，简称DPC)等，虽然机理简单、易于实现、能够以很小的运算量支持较多的用户，但是在实际可实现的基站天线数目下，不同用户间仍会残留一部分用户间干扰。其次，无线能量驱动通信网络中，需要终端先接收基站发射的能量，再将能量转化后用于信息的发射。因而，基站收到的信号实际上经历两次大尺度衰落，形成所谓的“双重远近效应”，严重加剧了靠近基站终端与远离基站终端之间的干扰。最终，功率分配会同时影响目标终端功率与用户间干扰，如果功率分配方案给一个用户分配了过多的功率，那么其他的用户会同时遭受更小的发射功率与更大的用户间干扰的不利影响。以上都对WPCN下的功率分配设计增加了难度，并使得广泛应用于传统通信系统的经典注水功控算法(Water-Filling Algorithm)在大规模多输入多输出系统下的无线能量驱动通信网络中不再适用。

因而，我们非常有必要研究该系统下的功率分配方案设计，提高系统的通信容量和用户公平性。

发明内容

要解决的技术问题：针对现有技术的不足，本发明提出一种面向大规模天线阵列的能量信息传输网络的功率分配方法，用于解决现有的信息与能量混合传输中存在的功率分配不均而带来的目标终端功率低、用户间干扰等不良影响。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，包括先后执行的信道参数估计、用户终端能量发送功率分配、用户终端能量接收、用户终端上行信息传输以及基站接收用户终端的上行信息共5个步骤，其中用户终端能量发送功率按照下式进行分配：

$p_k=\sqrt{\frac{1}{{\mathrm{\α}}_k{\mathrm{\θ}}_k{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K\frac{1}{{\mathrm{\α}}_i{\mathrm{\θ}}_i}}}$

其中：

p_k为给第k个用户终端的功率分配加权因子；

α_k为第k个用户终端的下行信道的大尺度衰落因子；

θ_k为第k个用户终端的上行信道大尺度衰落因子；

k＝1,…,K，K为用户终端总数目；

i代表用户序号，i＝1,…,K。

基站在同一时间向所有的用户终端发送能量，并采用相应的波束成形向量。从基站天线发射出去的信号是所有K个用户的波束成形向量的加权和，其中权重是功率分配因子p_k。

进一步的，在本发明中，信道参数估计方法如下：

首先所有终端用户同时向基站发送上行正交导频，基站通过收到的上行正交导频进行上行信道参数估计，基站获得第k个用户终端的上行信道小尺度衰落参数g_k和上行信道大尺度衰落因子θ_k；

然后利用时分双工系统中上行信道与下行信道的互易性，基站获得第k个用户终端的下行信道小尺度衰落参数h_k和下行信道大尺度衰落因子α_k。

进一步的，在本发明中，基站向第k个用户终端能量发送所用的波束成形向量为其中上标(·)^H代表共轭转置运算。

进一步的，在本发明中，用户终端采用接收整流天线收集基站发送的下行能量，第k个用户终端接收的下行能量为

$Q_k={\mathrm{\η\α}}_k{\mathrm{\τ}}_{1}TP\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}|p_j{w}_j{h}_k{|}^2$

其中：

P为基站发射功率；

T为一个传输时隙长度；

η为用户终端将接收到的电磁波能量转化为电能的能量转化系数，0<η<1；

τ₁是基站进行下行能量发送所占用系统传输过程时间的比例；

j代表用户序号，j＝1,…,K，K为用户终端总数目；

w_j是指基站向第j个用户终端下行能量发送所用的波束成形向量。

进一步的，在本发明中，基站接收用第k个户终端的上行数据传输所用的接收检测向量为其中上标(·)^H代表共轭转置运算。

进一步的，在本发明中，基站接收到的第k个用户终端的上行数据为

$y_k=\underset{i=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}\sqrt{\frac{{\mathrm{\&theta;}}_i{Q}_i}{(1-{\mathrm{\&tau;}}_0-{\mathrm{\&tau;}}_1)T}}{v}_k{g}_i{s}_i+n$

其中：

Q_i代表序号为i的用户终端接收到的下行能量；

T为一个传输时隙长度；

i代表用户序号，i＝1,…,K，K为用户终端总数目；

n是接收噪声；

τ₀是信道参数估计过程占用系统传输过程时间的比例，有0<τ₀<1；

τ₁是基站进行下行能量发送所占用系统传输过程时间的比例；

s_i是给第i个终端用户的能量传输符号，满足其中是期望算符。

这里y_k不仅代表了第k个用户终端向基站发送的有用信号，还代表了其他用户的有害干扰以及噪声。

有益效果：

本专利提出的功率控制方案的目的是最大化用户和速率，即：

$\begin{array}{cc}\underset{p}{max}\underset{j=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{R}_j& \begin{array}{cc}s.t.& \underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{p}_k^2=1\\ & \begin{array}{cc}{p}_k\&GreaterEqual;0,& \&ForAll;k\end{array}\end{array}\end{array},$

其中，功率分配向量p＝[p₁p₂ … p_K]，第j个用户终端的上行信息传输速率R_j表示如下：

其中，h_n和g_n分别是第n个用户对应的下行、上行信道小尺度衰落向量。

利用基站天线数M较大的条件，上述问题可以等效为

$\begin{array}{cc}\underset{p}{max}\underset{j=1}{\overset{K}{\&Pi;}}\left(\frac{\frac{1}{M}{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&alpha;}}_k{\mathrm{\&theta;}}_k{p}_k^2+{\mathrm{\&alpha;}}_j{\mathrm{\&theta;}}_j{p}_j^2\frac{K}{K-1}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&alpha;}}_k{\mathrm{\&theta;}}_k{p}_k^2}\right)& \begin{array}{cc}s.t.& \underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{p}_k^2=1\\ & \begin{array}{cc}{p}_k\&GreaterEqual;0,& \&ForAll;k\end{array}\end{array}\end{array}$

上述最优化问题可以使用算数-几何平均不等式求解，从而得到本专利提出的最佳功率控制方案，使得用户和速率达到最大。此外，将所得功率控制因子p回代至第j个用户终端的上行信息传输速率R_j的表达式中，可以发现：

$R_j=(1-{\mathrm{\&tau;}}_0-{\mathrm{\&tau;}}_1){\log }_2(1+\frac{M}{K-1}),\&ForAll;j,$

即，对任意用户终端，其上行速率相等。这样，本专利提出的功率分配方案在最大化和速率的基础上，使得所有用户速率相等，因而本专利提出的功率分配方案也同时达到了最大化最小用户速率的目的。

基于上述理论基础，与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明所提出的大规模多输入多输出系统下的功率分配方案，可以最大化终端和速率，在不增大基站功率的前提下，使得系统总吞吐量最大化。

(2)本发明在最大化终端和速率的同时，也做到了最大化最小终端速率，保证了用户公平性。

(3)本发明在能量发送波束成形和接收时，均采用匹配滤波预编码向量，具有运算简单、实现方便的特点，且在大规模多天线系统中，其性能趋近于最优。

附图说明

图1是本发明提出的大规模多天线能量信息传输系统的功率分配方法的系统框图；

图2是不同终端的大尺度衰落因子和相应的功率分配加权因子的条形图；

图3是本发明提出的功率分配方案与传统的平均功率分配方案下的性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，本发明的按如下步骤实施：

每次传输开始，所有终端同时向基站发送上行正交导频，基站通过收到的正交导频采用典型的最小均方误差估计方法进行上行信道参数估计，从而基站获得上行信道小尺度衰落参数向量g_k和上行信道大尺度衰落因子θ_k，其中k＝1,…,K，K是终端总数目。在时分双工系统中，利用系统上行信道与下行信道的互易性，基站获得第k个用户终端的下行信道小尺度衰落参数向量h_k和下行信道大尺度衰落因子α_k。其中g_k和h_k均为M×1的向量，其中M是基站上配置的天线数目。整个信道参数估计耗时τ₀T，其中T是系统一个传输时隙的长度，τ₀是一个分数因子表示信道参数估计过程占用系统传输过程时间的比例，有0<τ₀<1。

基站根据上一步骤中获得的信道参数，根据下面给出的公式来计算为不同用户终端分配能量发送功率：

$p_k=\sqrt{\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_k{\mathrm{\&theta;}}_k{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^K\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i{\mathrm{\&theta;}}_i}}}$

其中：

p_k表示给第k个用户的功率分配加权因子。

同时，基站为第k个用户终端计算下行能量发送所用的波束成形向量。计算公式如下：

$w_k=h_k^H$

其中：

上标(·)^H代表共轭转置运算。

设定基站进行下行能量发送所占用系统传输过程时间比例为τ₁，即在一个传输时隙长度T中，基站进行下行能量发送的时间为τ₁T。

用户终端采用典型接收整流天线收集基站发送下行能量，第k个用户终端收集的能量计算为

$Q_k={\mathrm{\&eta;\&alpha;}}_k{\mathrm{\&tau;}}_{1}TP\underset{j=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}|p_j{w}_j{h}_k{|}^2$

其中：

P是基站发射功率；

η指用户终端将接收到的电磁波能量转化为电能的能量转化系数，0<η<1，通常取η＝0.6。

用户终端利用接收的下行能量Q_k进行上行信息传输，此过程持续时间长度为(1-τ₀-τ₁)T。

基站接收用户终端的上行数据传输，基站采用的接收检测向量为基站接收到的第k个用户终端的上行数据为

$y_k=\underset{i=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}\sqrt{\frac{{\mathrm{\&theta;}}_i{Q}_i}{(1-{\mathrm{\&tau;}}_0-{\mathrm{\&tau;}}_1)T}}{v}_k{g}_i{s}_i+n$

其中：

n是接收噪声；s_i是给第i个用户终端的能量传输符号，满足其中是期望算符。

图2是不同终端的大尺度衰落因子(深色条)和相应的功率(浅色条)分配加权因子的条形图，其中K＝8，终端k到基站的距离设定为d_k＝(15k+104)/7，大尺度衰落因子计算公式为其中υ＝3是距离衰减系数；从图2中可以看出，对于距离基站越近的终端，分配的能量越少，对于距离基站越远的终端，分配的能量越多，与应用于经典系统中的注水法完全不同；

图3是本发明提出的功率分配方案与传统的平均功率分配方案的性能对比，利用蒙特卡洛仿真得到。从图中可以很明显地看出，在基站天线数M相同的情况下，本发明提出方案的终端和速率明显高于同功率下的平均功率分配方案。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，其特征在于：包括先后执行的信道参数估计、用户终端能量发送功率分配、用户终端能量接收、用户终端上行信息传输以及基站接收用户终端的上行信息共5个步骤，基站在同一时间向所有用户终端能量发送时，对每个用户终端能量发送功率按照下式进行分配：

$p_k=\sqrt{\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_k{\mathrm{\&theta;}}_k{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^K\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i{\mathrm{\&theta;}}_i}}}$

其中：

p_k为给第k个用户终端的功率分配加权因子；

α_k为第k个用户终端的下行信道的大尺度衰落因子；

θ_k为第k个用户终端的上行信道大尺度衰落因子；

k＝1,…,K，K为用户终端总数目；

i代表用户序号，i＝1,…,K。

2.根据权利要求1所述的面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，其特征在于：信道参数估计方法如下：

首先所有终端用户同时向基站发送上行正交导频，基站通过收到的上行正交导频进行上行信道参数估计，基站获得第k个用户终端的上行信道小尺度衰落参数g_k和上行信道大尺度衰落因子θ_k；

然后利用时分双工系统中上行信道与下行信道的互易性，基站获得第k个用户终端的下行信道小尺度衰落参数h_k和下行信道大尺度衰落因子α_k。

3.根据权利要求2所述的面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，其特征在于：基站向第k个用户终端下行能量发送所用的波束成形向量为其中上标(·)^H代表共轭转置运算。

4.根据权利要求3所述的面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，其特征在于：用户终端采用接收整流天线收集基站发送的下行能量，第k个用户终端接收的下行能量为

$Q_k={\mathrm{\&eta;\&alpha;}}_k{\mathrm{\&tau;}}_{1}TP\underset{j=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}|p_j{w}_j{h}_k{|}^2$

其中：

P为基站发射功率；

T为一个传输时隙长度；

η为用户终端将接收到的电磁波能量转化为电能的能量转化系数，0＜η＜1；

τ₁是基站进行下行能量发送所占用系统传输过程时间的比例；

j代表用户序号，j＝1,…,K，K为用户终端总数目；

w_j是指基站向第j个用户终端下行能量发送所用的波束成形向量。

5.根据权利要求4所述的面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，其特征在于：基站接收用第k个户终端的上行数据传输所用的接收检测向量为其中上标(·)^H代表共轭转置运算。

6.根据权利要求5所述的面向大规模天线阵列的无线能量信息传输网络功控方法，其特征在于：基站接收到的第k个用户终端的上行数据为

$y_k=\underset{i=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}\sqrt{\frac{{\mathrm{\&theta;}}_i{Q}_i}{(1-{\mathrm{\&tau;}}_0-{\mathrm{\&tau;}}_1)T}}{v}_k{g}_i{s}_i+n$

其中：

Q_i代表序号为i的用户终端接收到的下行能量；

T为一个传输时隙长度；

i代表用户序号，i＝1,…,K，K为用户终端总数目；

n是接收噪声；

τ₀是信道参数估计过程占用系统传输过程时间的比例，有0＜τ₀＜1；

τ₁是基站进行下行能量发送所占用系统传输过程时间的比例；

s_i是给第i个终端用户的能量传输符号，满足E[|s_i|²]＝1，其中E[·]是期望算符。