CN105025547A - 能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，本方法根据能量采集的限制条件，构造使系统通信速率最大的目标函数；同时提出一种基于能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法对目标函数进行求解。与传统感知无线电中继系统网络相比较，不同于传统通信节点一旦电池耗尽立即结束通信，本发明采用的基于能量采集的中继节点可从环境中采集能量，实现绿色通信，提高通信节点寿命；通过选择通信速率最快的中继来转发来自次级用户的信息，在提高系统吞吐量的同时还可扩大网络的通信范围，适用于对续航时间、传输距离要求高的认知无线通信系统。

Description

能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法

技术领域

本发明涉及一种基于感知无线电技术的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

认知无线电(CR)是一种提高频谱利用率的智能无线通信技术，它允许次用户在保证主用户通信质量的前提下，使用法定分配给主用户的频谱资源，次用户也可依靠频谱感知识别未被主用户使用的空闲频谱。认知无线电具有学习能力，能与周围环境交互信息，以感知和利用在该空间的可用频谱，并限制和降低冲突的发生。

基于中继转发的认知无线电合作频谱感知技术通过中继用户转发认知用户的信号,实现网络中一个认知用户与多个认知用户之间的合作。在认知无线电网络中使用中继技术可提高链路质量，可靠性及网络覆盖范围。本文当中提出一种基于认知无线电的中继选择技术，中继选择以最大化网络通信容量为目标，选择速率最大的中继以放大转发技术转发来自认知用户的信息。

如何提高认知无线电节点的寿命是一个急需解决的问题。不同于传统认知无线电节点，在电池消耗殆尽的同时结束通信，能量采集节点可以从外界环境中收集能量并存储以提高节点使用寿命。在感知能量采集网络中，次级用户在一定干扰限制和能量限制下与主用户共享频谱以传输信息。综上所述，在基于中继转发的认知无线电网络中引入能量采集技术可以提高网络寿命，提高节点之间的通信质量等。

基于能量采集节点的中继转发网络的中继选择和功率分配方法主要包括在线功率分配和离线功率分配。基于现有在线功率分配算法，面临复杂度随参与调度用户数增长过快的问题，并且对调度时间要求较高。当处理延时增加时，调度速度无法赶上信道的变化。离线功率分配算法复杂度随参与调度用户数增长较慢，对调度时间要求较低，并可达到最高通信速率。

发明内容

本发明的目的是利用能量采集节点从环境中吸收能量提高网络寿命，采用中继转发信息增加网络覆盖范围，提供一种基于感知无线电技术的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，适用于感知无线电网络，能量采集节点网络等无线数据通信环境。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，该方法包括以下步骤：

(1)主用户发射机发送信息s₀至主用户接收机，次级用户发射机SU₁发送信息s₁至次级用户网络的J个中继。次级用户可以在一定干扰限制，不影响主用户通信的条件下以一定的功率发送信号，或者在主用户未占用频谱时以较高的功率发射信号；

(2)依照凸优化以容量最大化为目标，以能量和对主用户干扰限制为约束条件分配次级用户最优发射功率P^*，次级用户SU₁在时隙L_i以发射功率P^*发射信号s₁时使用SU₁从环境中吸收并存储的能量；

(3)计算次级用户发射机-中继链路及中继-次级用户接收机链路的信道干扰噪声比SINR。在含有大量中继的系统中，收集通信链路瞬间状态信息CSI的方法计算量较大，因此在本系统中，通过计算平均信道干扰噪声比SINR计算系统容量；

(4)根据链路信干比分别计算J个分组次级用户网络容量R；

(5)在J个组之间，选取容量最大的中继r_j；

(6)选定的中继r_j将信息s₁发送至次级用户接收机SU₂。

进一步的，步骤(1)中继接收到的信号矢量根据下述公式计算得到：

$r_i=\sqrt{P_{1,i}}{h}_{s_{1}r,i}{s}_1+u_i+{\mathrm{\μ}}_i,1\≤i\≤K$

其中，r_i为每个时隙接收信号矢量，共K个时隙。s₁为次级用户发射信号，P_1,i为次级用户发射功率，是次级用户SU₁至中继链路的信道增益，u_i是主用户对次级用户的干扰，可表示为其中P_T是主用户发射功率，s₀为次级用户发射信号，g_pr,i是主用户至中继链路的信道增益。μ_i是均值为0，方差为的高斯白噪声。

进一步的，步骤(1)中次级用户在时隙L_i以P₁发射信号s₁时使用次级用户从环境中吸收并存储的能量，节点吸收能量E_i，存储能量E_max与发射功率p_i之间的关系可表示为：

$\mathrm{\β}\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}{E}_i-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{L}_i{p}_i\≤E_{max},n=1,\mathrm{....}K$

其中，是从外界环境中吸收的能量，β是能量利用因子，决定能量使用效率，取值范围是[0,1]。是n个时隙内次级用户节点总发射功率，E_max是能量采集节点最大存储能量。本系统模型为离散时间而非连续时间，但在每个时隙中发射功率恒定。

进一步的，步骤(3)中同时进行通信的主用户和次级用户之间互相干扰，中继和次级用户接收端的信号干扰噪声比分别为：

${\mathrm{SINR}}_{1,i}=\frac{P_{1,i}|h_{s_{1}r,i}{|}^2}{P_T{\left|g_{pr,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\μ}i}^2}$

${\mathrm{SINR}}_{2,i}=\frac{P_{1,i}{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{s_{1}r,i}\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_{2}i}\right|}^2}{P_T{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}\right|}^2{\left|g_{pr,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\μ}i}^2{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}\right|}^2+P_T{\left|g_{{\mathrm{psu}}_2,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ\σ}}_{v_{2,i}}^2}$

其中P_1,i为次级用户SU₁的发射功率，为中继至次级用户SU₂链路的信道增益，是主用户至次级用户SU₂链路的信道增益，ω_i是放大因子，在中继和次级用户接收端的高斯白噪声的均值为0，方差分别为

进一步的，步骤(3)中次级用户系统容量采用下述公式确定：

$R_i=\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}\frac{1}{2}\[log\left(1+{\mathrm{SINR}}_{1,i}\right)+log\left(1+{\mathrm{SINR}}_{2,i}\right)\];$

其中R_i为K个时隙系统总容量，SINR_1,i，SINR_2,i为中继和次级用户接收端的信号干扰噪声比SINR。

进一步的，通过凸优化及Lagrange方程进行系统容量最大化运算。

$\begin{array}{cc}Max& R_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K\frac{1}{2}\[log\left(1+{\mathrm{SINR}}_{1,i}\right)+log\left(1+{\mathrm{SINR}}_{2,i}\right)\]\end{array}$

subject to：

${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{P}_{1,i}\≤U_1,n=1,\mathrm{......},K$

I_1,i+I_r,i≤θ

$\begin{array}{cc}\mathrm{\β}\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}{E}_i-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{L}_i{P}_{1,i}\≤E_{{\max }^{\′}}& \∀n\end{array}$

其中，U₁是次级用户SU₁的功率限制，I_1,i，I_r,i分别是主用户对次级用户SU₁及中继的干扰，θ是主用户对次级用户的干扰总限制。Lagrange方程可写为

其中μ_n，γ_n，ε_n是Lagrange方程系数，其中 $\begin{array}{cc}{A}_{1,i}=\frac{|h_{s_{1}r,i}{|}^2}{N_{1,i}};i=1,\mathrm{......},K,& A_{2,i}=\frac{\left|{\mathrm{\ω}}_i{|}^2\right|h_{s_{1}r,i}{|}^2|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}{|}^2}{N_{2,i}};i=1,\mathrm{......},K.\end{array}$ 经过运算得出优化发射功率

$P_{1,i}^{*}=\frac{1}{{\left(A_{1,i}{A}_{2,i}\right({\mathrm{\Σ}}_{n=1}^K{\mathrm{\ϵ}}_n+|h_{s_{1}p}{|}^2{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^K{\mathrm{\γ}}_n+{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^K{\mathrm{\μ}}_n\left)\right)}^{\frac{1}{3}}},i=1,\mathrm{...}K$

进一步的，步骤(6)中选定最大速率的中继发送信息s₁至次级用户SU₂，次级用户SU₂接收信息表示为

$y_{2,i}=\sqrt{P_{1,i}}{\mathrm{\ω}}_i{h}_{rs2,i}{h}_{s_{1}r,i}{s}_1+\sqrt{P_T}{\mathrm{\ω}}_i{h}_{{\mathrm{rs}}_2,i}{g}_{pr,i}{s}_0+{\mathrm{\ω}}_i{h}_{rs2,i}{\mathrm{\μ}}_i+\sqrt{P_T}{g}_{{\mathrm{psu}}_2,i}{s}_0+v_{2,i},1\≤i\≤K$

其中是主用户至次级用户SU₂链路的信道增益，v_2,i是均值为0，方差为的高斯白噪声。

进一步的，中继采用放大转发方案，能量采集中继节点从接收到的信号中收集能量，并用收集到的能量转发来自源节点的信号至目标节点。中继的发射功率为

$P_{r,i}=\mathrm{\β}E\left\{\right|{\mathrm{\ω}}_i{r}_i{|}^2\}={\mathrm{\βP}}_{1,i}|{\mathrm{\ω}}_i{|}^2|h_{s_{1}r,i}{|}^2+{\mathrm{\βP}}_T|{\mathrm{\ω}}_i{|}^2|g_{pr,i}{|}^2+\mathrm{\β}|{\mathrm{\ω}}_i{|}^2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\μ}i}^2,$

优化的中继功率为

$P_{r,i}^{*}=min(U_{r^{\′}}\frac{\mathrm{\θ}}{|h_{rp}{|}^2},P_{r,i}),i=1,...K$

其中U_r为中继对主用户的干扰限制，h_rp为中继至主用户链路的信道增益。

与现有技术相比较，本发明的优点如下：

1、基于离线功率分配的能量采集节点中继网络的功率分配和中继选择方法有利于最大化网络通信容量。

2、中继选择以最大化网络通信容量为准则，在能量采集节点网络中使用中继有利于增加网络覆盖范围。

3、能量采集节点可以收集来自环境的能量并存储，利于提高节点网络寿命。

总而言之，本发明提出的中继选择和功率分配方法，利于提高能量采集节点网络的网络寿命，增加网络覆盖范围，最大化网络通信容量，因此具有较高的实用价值。

附图说明

图1为能量采集节点的中继选择和功率分配网络的系统框图；

图2为本发明实施的基于感知无线电技术的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法中的全局调度算法框图；

图3为本发明实施的能量采集节点框图；

图4为在线能量算法，在线恒定功率算法和本优化算法的比较；

图5为优化算法中精确信噪比算法，高信噪比算法和随机中继选择算法比较。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：

参考图1，图1所示为次级用户信号传输模型图。次级用户SU₁和中继均为能量采集节点，可从外界环境中吸收，存储能量。信号传输分为两个阶段：第一阶段是次级用户SU₁传输信号s₁至中继，发射功率为p_1,i，与此同时主用户传输信号s₀至主用户接收机，设定E{|s₀|²}＝E{|s₁|²}＝1，其中E{·}代表期望算子，|·|代表复数s₀,s₁的绝对值。第二阶段是中继发送从SU₁接收的信号s₁，发射功率为p_r,i.

参考图2，图2所示为次级用户SU₁,SU₂和中继均为单天线系统。基于感知无线电技术的能量采集节点单向中继网络的中继选择和功率分配算法流程如下：

(1)主用户发射机发送信息s₀至主用户接收机，次级用户发射机SU₁发送信息s₁至次级用户网络的J个中继。次级用户可以在一定干扰限制，不影响主用户通信的条件下以一定的功率发送信号，或者在主用户未占用频谱时以较高的功率发射信号；

(2)构造使系统通信速率最大的目标函数，以能量和对主用户干扰限制为约束条件分配次级用户最优发射功率P^*，不同于传统通信节点一旦电池耗尽立即结束通信，能量采集节点可从环境中吸收能量，实现绿色通信，提高通信节点寿命。次级用户SU₁在时隙L_i以发射功率P^*发射信号s₁使用SU₁从环境中吸收并存储的能量；

(3)计算次级用户发射机-中继链路及中继-次级用户接收机链路的信道干扰噪声比SINR。在含有大量中继的系统中，收集通信链路瞬间状态信息CSI的方法计算量较大，因此在本系统中，通过计算平均信道干扰噪声比SINR计算系统容量；

(4)根据链路信干比SINR分别计算J个分组次级用户网络容量R。感知能量节点中继网络系统的目的是最大化次级用户通信容量；

(5)在J个组之间，选取容量最大的中继r_j。选择中继的方法准则是选择使次级用户通信速率最快的中继；

(6)选定的中继r_j将信息s₁发送至次级用户接收机SU₂。中继采用放大转发的方式转发来自次级用户SU₁的信息s₁，能量采集中继节点从接收到的信号中收集能量，并用收集到的能量转发来自源节点的信号至目标节点。

一个时隙结束后，重复步骤(1)-(6)。

参考图3，图3所示为能量采集系统模型。本系统模型基于离散时间而非连续时间，但在每个时隙中系统节点的发射功率恒定。总传输时间为T，等于K个时隙，每个时隙长度为L_i＝t_i-t_i-1。D_i代表每个时隙到来的数据报，每个时隙{t₀,t₁……，t_k}到达的能量为{E₀,……，E_k}。能量采集节点的能量存储容量为E_max，如果采集的能量E_H大于能量存储容量为E_max，多余的采集的能量被丢弃。能量利用因子β决定能量利用效率，取值范围是[0,1].

参考图4，图4所示为在线能量算法，在线恒定功率算法和本优化算法系统吞吐量的比较。三种算法计算得出的系统吞吐量都随信道干扰比的增大而增大。与在线能量算法，在线恒定功率算法相比，本发明方法对应的系统吞吐量较大。

(1)在线能量算法：

次级用户的发射功率是当前能量采集节点自身存储的所有能量P_i＝E_current；

(2)在线恒定功率算法:

次级用户的发射功率是K个时隙的总采集能量的平均值 $p_i=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^K{E}_i}{K};$

参考图5，图5所示为精确信噪比算法，高信噪比算法，随机中继选择算法的比较。精确信噪比算法，高信噪比算法计算得出的系统容量高于随机中继选择算法计算得出的系统容量，精确信噪比算法与高信噪比算法计算得出的系统容量近似相等。

(1)精确信噪比算法

精确信噪比算法使用基于感知无线电技术的能量采集节点单向中继网络的中继选择和功率分配方法，与高信噪比算法的区别是系统容量的计算方法。精确信噪比算法的系统容量计算方法是：

$R_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K\frac{1}{2}\[log\left(1+{\mathrm{SINR}}_{1,i}\right)+log\left(1+{\mathrm{SINR}}_{2,i}\right)\]$

可写成：

$R_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K\frac{1}{2}\[log\left(1+A_{1,i}{P}_{1,i}\right)+log\left(1+A_{2,i}{P}_{1,i}\right)\]$

其中 $A_{1,i}=\frac{|h_{s_{1}r,i}{|}^2}{N_{1,i}},A_{2,i}=\frac{\left|{\mathrm{\ω}}_i{|}^2\right|h_{s_{1}r,i}{|}^2|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}{|}^2}{N_{2,i}},i=1,\mathrm{......},K.$

(2)高信噪比算法

高信噪比算法使用基于感知无线电技术的能量采集节点单向中继网络的中继选择和功率分配方法。高信噪比算法的系统容量计算方法为：

$R_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K\frac{1}{2}\[log\left(A_{1,i}{A}_{2,i}{P_{1,i}}^2\right)\]$

(3)随机中继选择算法

与精确信噪比算法，高信噪比算法相比，随机中继算法采用随机选择中继转发来自次用户的信息。

比较与传统感知无线电中继系统网络，不同于传统通信节点一旦电池耗尽立即结束通信，基于感知无线电技术的能量采集节点单向中继网络的能量采集节点可从环境中吸收能量，实现绿色通信，提高通信节点寿命，并通过选择通信速率最快的中继转发来自次级用户SU₁的信息s₁，增加网络通信范围。

表明本发明的能量采集，功率分配和中继采集方法，为提高系统容量，提高中继网络通信寿命，增加通信范围提供了一种有效的方法，提高了相关算法的系统可实现性，具有较高的实用价值。

Claims (8)

1.一种能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)主用户发射机发送信息s₀至主用户接收机，次级用户发射机SU₁发送信息s₁至次级用户网络的J个中继；

(2)构造使系统通信速率最大的目标函数，以能量和对主用户干扰限制为约束条件分配次级用户最优发射功率P^*，次级用户SU₁在时隙L_i以发射功率P^*发射信号s₁使用SU₁从环境中吸收并存储的能量；

(3)计算次级用户发射机-中继链路及中继-次级用户接收机链路的信道干扰噪声比SINR；

(4)根据链路信干比分别计算J个分组次级用户网络容量R；

(5)在J个组之间，选取容量最大的中继r_j；

(6)选定的中继r_j将信息s₁发送至次级用户接收机SU₂。

2.根据权利要求1所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于，步骤(1)中继接收到的信号矢量根据下述公式计算得到：

$ri=\sqrt{P_{1,i}}{h}_{s_{1}r,i}{s}_1+ui+{\mathrm{\μ}}_i,1\≤i\≤K$

其中，r_i为每个时隙接收信号矢量，共K个时隙。s₁为次级用户发射信号，P_1,i为次级用户发射功率，是次级用户SU₁至中继链路的信道增益，u_i是主用户对次级用户的干扰，可表示为其中P_T是主用户发射功率，s₀为次级用户发射信号，g_pr,i是主用户至中继链路的信道增益。μ_i是均值为0，方差为的高斯白噪声。

3.根据权利要求2所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于：次级用户为能量采集节点，次级用户在时隙L_i以P₁发射信号s₁时使用次级用户从环境中吸收并存储的能量，节点吸收能量E_i，存储能量E_max与发射功率p_i之间的关系可表示为：

$\mathrm{\β}\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}{E}_i-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{L}_i{p}_i\≤E_{max},n=1,....K$

其中，是从外界环境中吸收的能量，β是能量利用因子，决定能量使用效率，取值范围是[0,1]。是n个时隙内次级用户节点总发射功率，E_max是能量采集节点最大存储能量。本系统模型为离散时间而非连续时间，但在每个时隙中发射功率恒定。

4.根据权利要求1所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于：步骤(3)中同时进行通信的主用户和次级用户之间互相干扰，中继和次级用户接收端的信号干扰噪声比分别为：

${\mathrm{SINR}}_{1,i}=\frac{P_{1,i}{\left|h_{s_{1}r,i}\right|}^2}{P_T{\left|g_{pr,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\μ}i}^2}$

${\mathrm{SINR}}_{2,i}=\frac{P_{1,i}{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{s_{1}r,i}\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}\right|}^2}{P_T{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}\right|}^2{\left|g_{pr,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\μ}i}^2{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}\right|}^2+p_T{\left|g_{{\mathrm{psu}}_2,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\ν}}_{2,i}}^2}$

其中P_1,i为次级用户SU₁的发射功率，为中继至次级用户SU₂链路的信道增益，是主用户至次级用户SU₂链路的信道增益，ω_i是放大因子，在中继和次级用户接收端的高斯白噪声的均值为0，方差分别为

5.根据权利要求4所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于：次级用户系统容量采用下述公式确定：

$R_i=\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}\frac{1}{2}\[log(1+{\mathrm{SINR}}_{1,i})+log(1+{\mathrm{SINR}}_{2,i})\];$

其中R_i为K个时隙系统总容量，SINR_1,i，SINR_2,i为中继和次级用户接收端的信号干扰噪声比SINR。

6.根据权利要求5所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于：通过凸优化及Lagrange方程进行系统容量最大化运算。

$\begin{array}{cc}Max& R_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K\frac{1}{2}\[log(1+{\mathrm{SINR}}_{1,i})+log(1+{\mathrm{SINR}}_{2,i})\]\end{array}$

subject to：

${\Σ}_{i=1}^n{P}_{1,i}\≤U_1,n=1,......,K$

I_1,i+I_r,i≤θ

$\mathrm{\β}\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}{E}_i-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{L}_i{P}_{1,i}\≤E_{{\max }^{\′}}\∀n$

其中，U₁是次级用户SU₁的功率限制，I_1,i，I_r,i分别是主用户对次级用户SU₁及中继的干扰，θ是次级用户对主用户的干扰总限制。Lagrange方程可写为

其中μ_n，γ_n，ε_n是Lagrange方程系数，其中

$A_{1,i}=\frac{{\left|h_{s_{1}r,i}\right|}^2}{N_{1,i}};i=1,......,K,$ $A_{2,i}=\frac{{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{s_{1}r,i}\right|}^2{\left|h_{{\mathrm{rs}}_2,i}\right|}^2}{N_{2,i}};i=1,......,K.$

经过运算得出优化发射功率

$P_{1,i}^{*}=\frac{1}{{\left(A_{1,i}{A}_{2,i}\right({\Σ}_{n=1}^K{\mathrm{\ϵ}}_n+{\left|h_{s_{1}p}\right|}^2{\Σ}_{n=1}^K{\mathrm{\γ}}_n+{\Σ}_{n=1}^K{\mathrm{\μ}}_n\left)\right)}^{\frac{1}{3}}},i=1,...K$

7.根据权利要求1所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于：步骤(6)中选定最大速率的中继发送信息s₁至次级用户SU₂，次级用户SU₂接收信息表示为

$y_{2,i}=\sqrt{P_{1,i}}{\mathrm{\ω}}_i{h}_{rs2,i}{h}_{s1r,i}{s}_1+\sqrt{PT}{\mathrm{\ω}}_i{h}_{rs2,i}{g}_{pr,i}{s}_0+{\mathrm{\ω}}_i{h}_{rs2,i}{\mathrm{\μ}}_i+\sqrt{PT}{g}_{{\mathrm{psu}}_2.i}{s}_0+v_{2,i},1\≤i\≤K$

其中g_psu2是主用户至次级用户SU₂链路的信道增益，v_2,i是均值为0，方差为的高斯白噪声。

8.根据权利要求7所述的能量采集节点网络的中继选择和功率分配方法，其特征在于：中继采用放大转发方案，能量采集中继节点从接收到的信号中收集能量，并用收集到的能量转发来自源节点的信号至目标节点。中继的发射功率为

$P_{r,i}=\mathrm{\β}E\left\{{\left|\mathrm{\ω}iri\right|}^2\right\}={\mathrm{\βP}}_{1,i}{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|h_{s_{1}r,i}\right|}^2+{\mathrm{\βP}}_T{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\left|g_{pr,i}\right|}^2+\mathrm{\β}{\left|{\mathrm{\ω}}_i\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\μ}i}^2,$

优化的中继功率为

$P_{r,i}^{*}=min(U_{r^{\′}}\frac{\mathrm{\θ}}{{\left|h_{rp}\right|}^2},P_{r,i}),i=1,...K$

其中U_r为中继对主用户的干扰限制，h_rp为中继至主用户链路的信道增益。