CN107241180A - 一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法 - Google Patents

一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，包括如下步骤：基站给用户发射导频信号,用户估计信道状态信息并将信息反馈给基站；基站根据信道状态信息计算子载波分配因子，并在子载波上平均分配功率；基站将分配方法通知用户，用户从分配的子载波中解码信息,未分配的子载波中采集能量。本发明使得系统在每个用户满足最低能量采集阈值的条件下，获得最大的总吞吐量。

Description

一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法。
背景技术
随着社会进步与科技发展,各种移动通信设备也在日新月异的变革着,越来越多地走进了人们的日常生活当中。无线通信是一种进行信息交换的通信方式，它是利用电磁波可以在无线传输线空间中传播这一特性为基础来实现的。无线能量采集与信息同传系统在秉承了传统通信原理基础上提高了电磁能量利用效率，并且在一定程度上为用户提供了永久和稳定的能量供给，因此在最近几年飞速发展成为了热门的研究领域。
正交频分复用技术(OFDM)作为当前主流的通信技术已被人们所熟知，它最早起源于上个世纪50年代中期，在60年代就已经形成了频分复用和使用并行传输的概念。1970年1月首次公开发表了关于OFDM的专利。早在20世纪60年代OFDM技术就已经在多种高频军事通信系统中得到应用，目前它已经被广泛应用于诸多其他领域。OFDM技术频谱效率高,调制解调方法简单，抗多径衰落能力强。OFDM的基本原理是将一条串行的高速传输比特流转换为多条并行的低速传输比特流，并将这些数据调制到不同的相互正交的子载波上。这种新型的传输方式能够充分扩展符号脉冲宽度，提高发射信号抗多径干扰及其他多种恶劣传输条件的性能。
随着无线能量与信息同传技术的发展,OFDM面临着新的挑战,在较大子载波和用户数目下为了得到较好的系统性能需要付出超高的时间成本,显然这与当前高速通信的要求是相矛盾的。
发明内容
本发明的目的在于弥补上述现有技术的不足，提出一种低复杂度高效率的支持信息与能量同传的高效资源分配方法，使得系统在每个用户满足最低能量采集阈值的条件下，获得最大的总吞吐量。
本发明采用的技术方案为一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，包括如下步骤：
(1)基站给用户发射导频信号,用户估计信道状态信息并将信息反馈给基站；
(2)基站根据信道状态信息计算子载波分配因子，并在子载波上平均分配功率；
(3)基站将分配方法通知用户，用户从分配的子载波中解码信息，从未分配的子载波中采集能量。
进一步的，所述步骤(2)中，计算子载波分配因子(即子载波分配)的步骤如下:
1)生成信道增益矩阵，求出对应的数据传输与能量采集矩阵；
2)将所有子载波均分别分配给所得数据传输量最大的用户，计算此时每个用户采集到的能量；
3)将每个用户采集到的能量与最低能量采集阈值比较，判断每个用户是否满足能量采集约束：若用户采集到的能量高于阈值的即判定为满足能量采集约束，否则判定为不满足能量采集约束；检索出不满足能量采集约束的用户，若所有用户均满足能量采集约束则转步骤7)，否则转步骤4)；
4)从所述不满足能量约束的用户中按子载波对应用户解码出的数据量从小到大的顺序进行重新分配，将当前排序后解码数据量最小的子载波分配给能够从该子载波解码出最大数据量的能量满足能量采集约束的用户，若已满足能量采集约束的用户在得到此子载波后采集到的能量不再满足能量采集约束，则放弃得到此子载波,并且将该用户对此子载波标记为不可分配用户,继续对此子载波可分配用户能够解码的数据量进行排序,将该子载波由从小到大的顺序重复本步骤进行用户选择；
5)判断得到新子载波的用户此时是否满足最低能量采集约束，如满足则转步骤6)，否则转步骤4)；
6)判断此时贡献出子载波的用户是否满足最低能量采集约束，如满足则转步骤3)，否则转步骤4)；
7)计算所有用户此时的数据量之和得到系统吞吐量。
进一步的，所述用户具备无线信息与能量同时传输的能力而不需要支持功分(PS:Power Split)能量采集模式。
本发明的有益效果为：
可以在每一个子载波上调制信息，而不用专门拿出子载波来传输能量，因此频谱利用率较高；采用OFDM系统全体子载波机会性能量采集方式避免了时分(TS:Time Split)方式下的频率切换产生的消耗。
附图说明
图1是本发明的系统模型图；
图2是子载波分配示意图；
图3是本发明的算法实现流程图；
图4是本发明各用户采集的能量和解码的信息对比图；
图5是本发明不同能量采集阈值下的吞吐量关于总发送功率变化图；
图6是本发明算法与系统性能理论上界仿真对比图。
具体实施方式
本发明公开了一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，适用于多用户正交频分复用(OFDM:Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统下的实现满足能量约束情况下吞吐量最大化的高效资源分配算法。所述系统模型包括发射基站以及多用户接收机，其中，基站采用全向天线发射方式，能量采集模块采用收全向能量采集方式,信息接收模块采用收定向的接收方式(固定解码指定子载波上的信息数据)。此处模拟基站采用平均功率分配的方式发射,每个子载波上的发射功率相同,并且每一个子载波能且只能分配给一个用户,由于用户和基站之间的信道状况不同所以用户在不同子载波上的信道增益不同,我们根据子载波分到各用户的增益差异分配子载波使得系统在满足每个用户能量约束前提下系统的吞吐量得到最大。这是一个广义分配问题(GAP:Generalized AssignmentProblem),在实际通信模型中子载波数目比较大的情况下,想在短时间内从严格数学全局优化得到这个问题的最优解是比较困难和不切实际的,在此我们从实际问题的应用场景出发提出了解决这一问题的启发优化解法。本发明算法从目标函数出发在始终满足当前目标函数最大化的前提下逐渐向满足能量约束的方向拟合,考虑到在既定的通信区域内相对子载波数目而言用户数目要少很多,所以针对每个用户的能量约束拟合是可行也是比较高效的,当所有用户满足能量约束时系统吞吐量也是此时最大的，该分配算法即分配结束。所以,本分配算法在保证吞吐量指标的基础上,同时也具备了低复杂度和高效率的特点。整个系统工作包括如下步骤：基站给用户发射导频信号,用户估计信道状态信息并将信息反馈给基站；基站根据信道状态信息(CSI:Channel State Information)计算子载波分配因子，并在子载波上平均分配功率；基站将分配方法通知用户，用户从分配的子载波中收信息，从未分配的子载波中采集能量。
下面结合附图对本发明内容作进一步详细说明。
本发明针对多用户OFDM系统，在图1所示的系统模型中，包含一个基站,K个用户,N个子载波,每个子载波能且只能分配给一个用户用于解码信息,每个用户能够从未分配给它的那些子载波中采集能量,而且为每个用户设定最低的能量采集阈值,发射端基站采用平均功率分配的方式将功率平均分配给每个子载波。在以上假设条件下，整个发送过程分成三个阶段：第一阶段，基站发射导频等待用户反馈得到信道状态信息；第二阶段，基于信道状态信息利用资源分配算法将子载波分配给各用户；第三阶段，基站按分配完毕的结果进行发射。
本发明的主要贡献在于：在满足用户的最低能量采集阈值约束和每个子载波能且只能分配给一个用户的条件下优化子载波分配过程，提出一种支持信息与能量同传的高效分配算法，即从最大吞吐量出发逐渐向满足能量约束的方向拟合直至每个用户均满足能量约束，分配过程结束。该方案使得此系统模型下的通信系统具备了现实可行性。具体来说，我们将根据信道状态增益(包含大尺度衰落)生成每个子载波分配给用户用于解码信息和采集能量的矩阵，然后从目标函数(系统用户总吞吐量)出发，逐渐向满足能量约束的方向调整子载波的分配直至最终所有用户均满足能量约束，分配结束。根据系统模型抽象出来的数学优化表达如下：
δk,n∈{0,1}
其中N为子载波数，K为用户数，δk,n为子载波分配因子，当子载波分配给用户k解码信息时δk,n＝1否则δk,n＝0。hk,n为信道增益，N0为噪声功率，为平均分配到每个子载波上的发射功率，为用户k的最低能量采集约束阈值，P为基站总的发射功率。表示所有用户能够解码信息之和即系统吞吐量，表示每个用户采集到的能量均需大于最低能量采集阈值约束，表示每个子载波能且只能分配给一个用户，δk,n∈{0,1}表示子载波分配因子能且只能取0或1，表示发射基站采用平均功率分配的方案发射。这是组合数学中的组合优化问题，在变量个数比较多的情况下想解出全局最优解比较困难，难以满足如今高速通信系统实际，针对这个问题本发明特提出一种高效低复杂度的启发式算法，本算法在保持了很好通信性能情况下大大减少了资源分配时间以使其能够满足通信系统的实际需求。具体实施步骤如下：
1)生成信道增益(包含大尺度衰落)矩阵，求出对应的数据传输与能量采集矩阵
2)将所有子载波均分别分配给所得数据传输量最大的用户，计算此时每个用户采集到的能量
3)将每个用户采集到的能量与最低能量采集阈值比较，判断每个用户是否满足能量采集约束：若用户采集到的能量高于阈值的即判定为满足能量采集约束，否则判定为不满足能量采集约束；检索出不满足能量采集约束的用户，若所有用户均满足能量采集约束则转步骤7)，否则转步骤4)
4)从所述不满足能量约束的用户中按子载波对应用户解码出的数据量从小到大的顺序进行重新分配，将当前排序后解码数据量最小的子载波分配给能够从该子载波解码出最大数据量的能量满足能量采集约束的用户，若已满足能量采集约束的用户在得到此子载波后采集到的能量不再满足能量采集约束，则放弃得到此子载波,并且将该用户对此子载波标记为不可分配用户,继续对此子载波可分配用户能够解码的数据量进行排序,将该子载波由从小到大的顺序重复本步骤进行用户选择
5)判断得到新子载波的用户此时是否满足最低能量采集约束，是则转6)，否则转4)
6)判断此时贡献出子载波的用户是否满足最低能量采集约束，是则转3)，否则转4)
7)计算所有用户此时的数据量之和得到系统吞吐量
所述的用户用于进行信息解码的信号与干扰加噪声比SINR(SINR：Signal toInterference plus Noise Ratio)为：
为让上述步骤更直观这里做一个简单的实例演示：
假设有6个子载波，3个用户，每个用户最低能量采集门限阈值相同设为15(注：此假设仅为辅助说明算法实现用，并非实际数据故并未给出单位)，每个子载波对应的信息解码和能量采集数据如下表(表1为子载波对应用户信息解码表，表2为子载波对应用户的能量采集表)：
表1
表2
(1)将所有子载波分配给解码信息量最大的用户，分配完成后可知：
子载波1分配给用户1，子载波2分配给用户1
子载波3分配给用户3，子载波4分配给用户3
子载波5分配给用户1，子载波6分配给用户2
(2)判断此时用户是否均已满足最低能量采集约束，易计算知此时：用户1采集到的能量为12<15未满足最低能量采集约束，用户2采集到的能量为17≥15已满足最低能量采集约束，用户3采集到的能量为15≥15已满足最低能量采集约束。
(3)对用户1的子载波重新分配，由步骤(1)知用户1现分得的子载波为1，2，5；易知子载波5对应的信息解码量最小，所以先将此子载波分配给能量已满足约束的用户，即用户2和用户3，由于此子载波分配给用户3解码出的信息较大所以先将其分配给用户3。
(4)判断用户3此时是否仍满足能量约束，计算易知用户3分得子载波5后采集到的能量为13<15未满足能量约束，故将子载波5继续分配给其它采集到的能量满足约束的用户，即用户2。
(5)判断用户2此时是否仍满足能量约束，计算易知用户2分得子载波5后采集到的能量为16≥15已满足能量约束，到此子载波5就分配完毕了。
(6)判断用户1在将子载波5分配给其它用户后是否已满足能量约束，计算易知用户1贡献出子载波5后采集到的能量为15≥15已满足能量约束，此时所有用户均已满足最低能量采集阈值约束，分配结束，此时系统吞吐量为32。
图2中是本发明算法子载波分配示意图，该图选取其中一个用户k来说明工作原理，基站发射的所有子载波在到达用户k时，用户k按算法分配的结果从δk,n＝1的子载波中解码信息，从δk,n＝0的子载波中采集能量。
图3中是本发明算法实现流程图，包括子载波分配，能量采集约束条件判断以及循环控制模块等比较详细说明了本发明算法的具体实现流程。概括起来主要包括如下步骤:
1)生成信道增益(包含大尺度衰落)矩阵，求出对应的数据传输与能量采集矩阵
2)将所有子载波均分别分配给所得数据传输量最大的用户，计算此时每个用户采集到的能量
3)将每个用户采集到的能量与最低能量采集阈值比较，判断每个用户是否满足能量约束(判断标准：用户采集到的能量高于阈值的即判定为满足能量采集约束，否则判定为不满足能量采集约束)，检索出不满足能量约束的用户，若所有用户均满足能量采集约束则转7)，否则转4)
4)从3)中检索出的不满足能量约束的用户中按子载波对应用户解码出的数据量从小到大的顺序进行重新分配，将当前排序后解码数据量最小的子载波分配给能够从该子载波解码出最大数据量的能量满足最低能量采集约束的用户，若已满足最低能量采集约束的用户在得到此子载波后采集到的能量不满足能量则继续根据之前的解码数据量从小到大的顺序按照本步骤往下一个比该用户解码数据量稍大的满足最低能量采集约束的用户
5)判断得到新子载波的用户此时是否满足最低能量采集约束，是则转6)，否则转4)
6)判断此时贡献出子载波的用户是否满足最低能量采集约束，是则转3)，否则转4)
7)计算所有用户此时的数据量之和得到系统吞吐量。
图4是本发明各用户采集的能量和解码的信息对比图，由图中可以看出距离基站较远的用户信道增益一般较低，对系统总吞吐量的贡献较小，所以分配给该用户用来传输信息的子载波较少，但是鉴于系统对于能量采集公平性的要求，我们看到各个用户的能量采集量比较接近。
图5是本发明不同能量采集阈值下的吞吐量关于总发送功率变化图，从图中显见随着发射功率的增大系统的吞吐量在呈对数上升吻合了前面的系统数学表达中的对数关系，另外可以看出能量采集阈值较小时系统的吞吐量较大，但随着总发射功率的增大，固定的阈值对系统吞吐量的影响越来越小，最终当发射功率远远大于能量采集阈值时由阈值产生的对系统吞吐量的影响可以忽略不计。
图6是本发明算法与系统性能理论上界仿真对比图，其中吞吐量关于能量约束的理论上界通过将δk,n由{0，1}松弛到0≤δk,n≤1得出，由图中可见使用该算法得到的系统吞吐量比较接近理论性能上界，保证了通信系统性能。

Claims (8)

1.一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，包括如下步骤：
(1)基站给用户发射导频信号,用户估计信道状态信息并将信息反馈给基站；
(2)基站根据信道状态信息计算子载波分配因子，并在子载波上平均分配功率；
(3)基站将分配方法通知用户，用户从分配的子载波中解码信息，从未分配的子载波中采集能量。
2.根据权利要求1所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，所述步骤(2)中，计算子载波分配因子的步骤如下：
1)生成信道增益矩阵，求出对应的数据传输与能量采集矩阵；
2)将所有子载波均分别分配给所得数据传输量最大的用户，计算此时每个用户采集到的能量；
3)将每个用户采集到的能量与最低能量采集阈值比较，判断每个用户是否满足能量采集约束：若用户采集到的能量高于阈值的即判定为满足能量采集约束，否则判定为不满足能量采集约束；检索出不满足能量采集约束的用户，若所有用户均满足能量采集约束则转步骤7)，否则转步骤4)；
4)从所述不满足能量约束的用户中按子载波对应用户解码出的数据量从小到大的顺序进行重新分配，将当前排序后解码数据量最小的子载波分配给能够从该子载波解码出最大数据量的能量满足能量采集约束的用户，若已满足能量采集约束的用户在得到此子载波后采集到的能量不再满足能量采集约束，则放弃得到此子载波,并且将该用户对此子载波标记为不可分配用户,继续对此子载波可分配用户能够解码的数据量进行排序,将该子载波由从小到大的顺序重复本步骤进行用户选择；
5)判断得到新子载波的用户此时是否满足最低能量采集约束，如满足则转步骤6)，否则转步骤4)；
6)判断此时贡献出子载波的用户是否满足最低能量采集约束，如满足则转步骤3)，否则转步骤4)；
7)计算所有用户此时的数据量之和得到系统吞吐量。
3.根据权利要求2所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，所述用户采集的能量为：
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mover> <mi>p</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow>
其中：N为子载波数，δk,n为子载波分配因子，当子载波分配给用户k解码信息时δk,n＝1否则δk,n＝0；hk,n为信道增益，所述信道增益包含了大尺度衰落，为平均分配到每个子载波上的发射功率。
4.根据权利要求3所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，所述的用户用于进行信息解码的信号与干扰加噪声比SINR为：
<mrow> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mi>N</mi> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mover> <mi>p</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mn>0</mn> </msub> </mfrac> </mrow>
其中：N0是均值为零，方差为σ2的加性高斯白噪声。
5.根据权利要求4所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，所述的所有用户信息解码之和为：
式中，K为用户数,B为系统总带宽。
6.根据权利要求3所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，每个子载波能且只能分配给一个用户用来解码信息：
式中，K为用户数。
7.根据权利要求3所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，基站采用平均功率分配方式：
其中P为基站总发射功率。
8.根据权利要求3所述的一种支持信息与能量同传的高效资源分配方法，其特征在于，用户需满足最低能量采集阈值
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mover> <mi>p</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mover> <msub> <mi>E</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow> 2
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