CN107318169A - 一种swipt‑idma系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法 - Google Patents
一种swipt‑idma系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107318169A CN107318169A CN201710497596.4A CN201710497596A CN107318169A CN 107318169 A CN107318169 A CN 107318169A CN 201710497596 A CN201710497596 A CN 201710497596A CN 107318169 A CN107318169 A CN 107318169A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- msub
- mrow
- msup
- msubsup
- user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- COCLLEMEIJQBAG-UHFFFAOYSA-N 8-methylnonyl 2-methylprop-2-enoate Chemical compound CC(C)CCCCCCCOC(=O)C(C)=C COCLLEMEIJQBAG-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 31
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 12
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 claims description 10
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims description 10
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 4
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 4
- 241001354498 Dracophyllum minimum Species 0.000 claims description 3
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/04—Wireless resource allocation
- H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
- H04W72/0473—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource the resource being transmission power
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
- H04W72/53—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on regulatory allocation policies
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种应用于SWIPT‑IDMA系统中基于不完全信道状态信息的鲁棒功率与时分因子联合分配方法。与现有的功率分配方法相比,本发明提出的功率分配方法既考虑了信道状态信息的不完整性,又考虑了大尺度衰落给功率分配带来的影响。该分配方案在实现使基站端发送功率最小的前提下保障了用户的通信质量,同时使用户解码不需要外界提供额外的能量。另外本发明提出的实现此功率分配方法的次优迭代算法能迅速收敛,复杂度低,性能好,易于实现。
Description
技术领域
本发明涉及一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,属于通信系统技术领域。
背景技术
交织多址技术(IDMA)是一种非正交多址技术,在发送端通过用不同的交织器来区分用户,在接收端采用迭代多用户检测技术(MUD)解码多用户信号。当迭代多用户检测技术(MUD)迭代次数足够多时,其性能可以逼近单用户系统的性能,具有高频谱效率,因而被认为是第五代移动通信系统(5G)的关键多址技术之一。但是IDMA系统随着接收端检测迭代次数的增加,需要消耗的能量也会越来越多。因此,在许多实际应用场景、特别是下行通信,用户手持终端作为接收器时,其性能常常受到有限能量的制约。
信息和能量同时传输技术(SWIPT)能够从无线射频信号中采集能量,为网络中一些能量受限设备提供稳定的电能补充。最近有大量关于多址接入技术与SWIPT结合的研究出现,例如基于正交多址、时分多址的无线信息能量同传技术的研究,已解决下行通信中接收端能量受限问题。但是到目前为止,并没有关于IDMA和SWIPT相结合的研究。
另外,现今大多关于SWIPT与多址相结合的研究皆以最大化系统速率为目的,同时在理想信道状态信息(CSI)的基础上分析系统性能,优化资源分配。然而,由于信道估计不准确、反馈误差、反馈时延、信道时变等因素的影响,实际系统中很难获得精确的CSI。当CSI误差较大时,传统的基于精确CSI假设的性能分析也会出现较大误差。
发明内容
本发明针对最小化基站端的发送功率的优化目标,提供了一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法。
本发明研究了大尺度衰落对功率分配的影响。
术语解释:
1、TS(Time Switching)模式:按时间比例将信号传输切分为两个阶段,第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,第二阶段接收到的信号被送往信号接收机进行信息译码。
2、TS接收机:用来实现TS模式。
3、能量接收机:从接收到的射频信号中收集能量,如图2。
4、信号接收机:将接收到的信号进行信息译码,如图3。
5、时分因子:TS接收机切分信号传输的时间比例。
6、信干噪比:信号的能量与干扰能量(如同频干扰,多径等)和加性噪声能量的和的比值。
本发明的技术方案为:
一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,所述SWIPT-IDMA系统包括1个基站、K个用户,1个基站同时服务K个用户;每个用户均配备TS接收机,TS接收机分别连接能量接收机、信号接收机,TS接收机按时间比例将信号传输切分为两个阶段,第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,第二阶段接收到的信号被送往信号接收机进行信息译码,第一阶段收割到的能量用来提供给第二阶段IDMA的多用户检测迭代译码即所述信息译码;假设两个阶段总的信号传输时间为T=1,τ为TS接收机的时分因子,则第一阶段持续的时间间隔为1-τ,第二阶段持续的时间间隔为τ;包括步骤如下:
(1)构建优化问题:以最小化基站端的发送功率PBS为目标,以第一阶段收割到的能量足够提供给第二阶段进行所述信息译码及每个用户的信干噪比大于一定的门限值为限制条件:基站端的发送功率PBS为每个用户的发送功率之和,Pk为用户k的发送功率,1≤k≤K,所述一定的门限值大于0;以最小化基站端发送功率PBS为目标构建的目标函数如式(Ⅰ)所示:
式(Ⅰ)中,Qk为第k个用户的迭代次数;
第一阶段收割到的能量足够提供给第二阶段进行所述信息译码,该限制条件如式(Ⅱ)所示;
式(Ⅱ)中,Hk为基站到用户k之间的信道,ΔHk为信道误差,Ec为每次迭代消耗的能量,εk为信道误差范围,dk为基站到用户k的距离,α为路径损耗指数;
每个用户的信干噪比大于一定的门限值,该限制条件如式(III)所示;
式(III)中,f(·)为关于信干噪比的函数,f(·)没有闭式表达式,可以通过蒙特卡洛仿真得到;k′是指除第k个用户以外的用户,Qk′为除第k个用户以外的用户的迭代次数,σ2为加性高斯白噪声,Γk为第k个用户的速率门限值;
信干噪比γ与速率R之间的关系为:γ=2R-1,误码率BER和信干噪比γ之间的关系为:BER=g(γ),函数g(·)通过单用户蒙特卡洛仿真得到,从上述关系可以看出,限定了用户的速率门限值,即限定了用户的信干噪比门限值,即限定了用户的传输误码率BER。
(2)简化优化问题;
(3)设计次优迭代算法解决该非凸的优化问题。
根据本发明优选的,所述步骤(2),简化优化问题,包括步骤如下:
A、根据绝对值不等式公式得:|Hk+εk|≥|Hk|-|εk|;
B、|Hk|≤εk,代入|Hk+εk|≥|Hk|-|εk|,得:
|Hk+ΔHk|2≥|Hk|2+εk(εk-2|Hk|);
C、简化限制条件式(Ⅱ),得:
简化限制条件式(III),得:
根据本发明优选的,TS接收机按时间比例将信号传输切分为两个阶段,第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,第二阶段接收到的信号被送往信号接收机进行信息译码;
用户k接收到的信号,如式(Ⅵ)所示:
式(Ⅵ)中,Hk为基站到用户k之间的信道,ΔHk为信道误差,|ΔHk|≤εk,α为路径损耗指数,Pk为用户k的发送功率,Xk为用户k的发送信息,Ψ为高斯白噪声;
第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,收割的能量如式(Ⅶ)所示:
式(Ⅶ)中,为第k个用户收割的能量;
第二阶段信息译码中第q次迭代之后的信干噪比如式(Ⅷ)所示:
式(Ⅷ)中,为第q次迭代之后用户k的信干噪比。
根据本发明优选的,所述步骤(3),设计次优迭代算法解决非凸的优化问题,给定迭代次数Q和TS接收机时分因子τ,迭代次数i=0,包括步骤如下:
a、i加1;
b、在满足限制条件式(IV)条件下,求解满足限制条件式(IV)的最小基站端发送功率 如式(Ⅸ)所示:
c、在满足限制条件式(Ⅴ)条件下,求解满足限制条件式(Ⅴ)的最小基站端发送功率假设给定的迭代次数Q足够大,使IDMA多用户迭代检测趋于收敛,则将限制条件式(Ⅴ)转化成限制条件式(Ⅹ):
根据限制条件式(Ⅹ),利用Zvi Rosberg在2007年IEEE Transactions onWireless Communication论文中的IDMA功率优化算法,通过变量替换将问题转化为凸优化问题,求解获得基站端每个用户的最小发送功率0<k<K,求解满足限制条件式(Ⅴ)的最小基站端发送功率
d、最小基站端发送功率
e、讨论最佳功率分配方法如果则最佳功率分配方法为否则,最佳功率分配方法
f、根据最佳的功率分配方法代入式(Ⅶ)和式(Ⅷ),更新迭代次数Q和TS接收机时分因子τ;
g、如果i>1且则输出i-1次的最佳功率分配方法为最优功率分配方法,表示第i次迭代求解出的PBS表示第i-1次迭代求解出的否则,返回步骤a。
本发明的有益效果为:
1、本发明针对最小化基站发送功率的优化目标,同时有效保障了用户的通信质量,又使用户解码不需要外界提供额外能量。
2、本发明提出的功率分配方案同时考虑了大尺度衰落以及不完全信道状态信息对功率分配的影响,分配方案更完善、更符合实际。
3、在解决本发明中的优化问题时,提出了一种次优的迭代算法,该算法迅速收敛,具备较低的复杂度,利于实现。
附图说明
图1是本发明中SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法实施步骤框图;
图2能量接收机结构框图;
图3信号接收机结构框图;
图4用户终端结构框图;
图5是不同算法在随基站到用户之间距离变化的仿真效果图;
图6是实施例中提出的算法在不同信道误差下随基站到用户之间距离变化的仿真效果图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步限定,但不限于此。
实施例
一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,如图1所示,所述SWIPT-IDMA系统包括1个基站、K个用户,1个基站同时服务K个用户;每个用户均配备TS接收机,TS接收机分别连接能量接收机、信号接收机,TS接收机按时间比例将信号传输切分为两个阶段,第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,第二阶段接收到的信号被送往信号接收机进行信息译码,如图4所示,图4中,TS Receiver是指TS接收机,Energy Receiver是指能量接收机,Information Receiver是指信号接收机,第一阶段收割到的能量用来提供给第二阶段IDMA的多用户检测迭代译码即所述信息译码;能量接收机结构框图如图2所示,能量接收机包括依次连接的二极管(Diode)、低通滤波器(LPF)、Battery(电池);信号接收机结构框图如图3所示,信号接收机包括射频频带到基带转换模块(Radio Frequency band to baseband conversion)、模数转换模块(Analog ToDigital ConverSion)、解码模块(Decoding);假设两个阶段总的信号传输时间为T=1,τ为TS接收机的时分因子,则第一阶段持续的时间间隔为1-τ,第二阶段持续的时间间隔为τ;用户k接收到的信号,如式(Ⅵ)所示:
式(Ⅵ)中,Hk为基站到用户k之间的信道,ΔHk为信道误差,|ΔHk|≤εk,α为路径损耗指数,Pk为用户k的发送功率,Xk为用户k的发送信息,Ψ为高斯白噪声;
第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,收割的能量如式(Ⅶ)所示:
式(Ⅶ)中,为第k个用户收割的能量;
第二阶段信息译码中第q次迭代之后的信干噪比如式(Ⅷ)所示:
式(Ⅷ)中,为第q次迭代之后用户k的信干噪比。
包括步骤如下:
(1)构建优化问题:以最小化基站端的发送功率PBS为目标,以第一阶段收割到的能量足够提供给第二阶段进行所述信息译码及每个用户的信干噪比大于一定的门限值为限制条件:基站端的发送功率PBS为每个用户的发送功率之和,Pk为用户k的发送功率,1≤k≤K,所述一定的门限值大于0;以最小化基站端发送功率PBS为目标构建的目标函数如式(Ⅰ)所示:
式(Ⅰ)中,Qk为第k个用户的迭代次数;
第一阶段收割到的能量足够提供给第二阶段进行所述信息译码,该限制条件如式(Ⅱ)所示;
式(Ⅱ)中,Hk为基站到用户k之间的信道,ΔHk为信道误差,Ec为每次迭代消耗的能量,εk为信道误差范围,dk为基站到用户k的距离,α为路径损耗指数;
每个用户的信干噪比大于一定的门限值,该限制条件如式(III)所示;
式(III)中,f(·)为关于信干噪比的函数,f(·)没有闭式表达式,可以通过蒙特卡洛仿真得到;k′是指除第k个用户以外的用户,Qk′为除第k个用户以外的用户的迭代次数,σ2为加性高斯白噪声,Γk为第k个用户的速率门限值;
信干噪比γ与速率R之间的关系为:γ=2R-1,误码率BER和信干噪比γ之间的关系为:BER=g(γ),函数g(·)通过单用户蒙特卡洛仿真得到,从上述关系可以看出,限定了用户的速率门限值,即限定了用户的信干噪比门限值,即限定了用户的传输误码率BER。
(2)简化优化问题;包括步骤如下:
A、根据绝对值不等式公式得:|Hk+εk|≥|Hk|-|εk|;
B、|Hk|≤εk,代入|Hk+εk|≥|Hk|-|εk|,得:
|Hk+ΔHk|2≥|Hk|2+εk(εk-2|Hk|);
C、简化限制条件式(Ⅱ),得:
简化限制条件式(III),得:
(3)设计次优迭代算法解决该非凸的优化问题。给定迭代次数Q和TS接收机时分因子τ,迭代次数i=0,包括步骤如下:
a、i加1;
b、在满足限制条件式(IV)条件下,求解满足限制条件式(IV)的最小基站端发送功率 如式(Ⅸ)所示:
c、在满足限制条件式(Ⅴ)条件下,求解满足限制条件式(Ⅴ)的最小基站端发送功率假设给定的迭代次数Q足够大,使IDMA多用户迭代检测趋于收敛,则将限制条件式(Ⅴ)转化成限制条件式(Ⅹ):
根据限制条件式(Ⅹ),利用Zvi Rosberg在2007年IEEE Transactions onWireless Communication论文中的IDMA功率优化算法,通过变量替换将问题转化为凸优化问题,求解获得基站端每个用户的最小发送功率0<k<K,求解满足限制条件式(Ⅴ)的最小基站端发送功率
d、最小基站端发送功率
e、讨论最佳功率分配方法如果则最佳功率分配方法为否则,最佳功率分配方法
f、根据最佳的功率分配方法代入式(Ⅶ)和式(Ⅷ),更新迭代次数Q和TS接收机时分因子τ;
g、如果i>l且则输出i-1次的最佳功率分配方法为最优功率分配方法,表示第i次迭代求解出的PBS表示第i-1次迭代求解出的否则,返回步骤a。
不同算法在随基站到用户之间距离变化的仿真效果图如图5所示,图5中,Proposed Algorithm为采用本实施例所述联合多用户检测迭代次数和SWIPT时分因子的功率分配方法,基站端发送功率随基站到用户之间距离变化的仿真效果曲线。Scheme1为采用固定多用户检测迭代次数、联合SWIPT时分因子的功率分配方法,基站端发送功率随基站到用户之间距离变化的仿真效果曲线;Scheme2为采用固定多用户检测迭代次数和SWIPT时分因子的功率分配方法,基站端发送功率随基站到用户之间距离变化的仿真效果曲线;Proposed Algorithm优化的变量有迭代次数、时分因子、每个用户的功率。而Scheme1、Scheme2就是将其中一到两个变量设为定值,优化剩下的变量;因为本实施例提供的功率分配方案联合考虑了多用户检测迭代次数、TS接收机时分因子、不同用户的发送功率三个因素,而其他算法只考虑了其中的一种或两种,Proposed Algorithm基站端发送功率明显小于Scheme1、Scheme2基站端发送功率。
本实施例中提出的SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,在不同信道误差下基站端发送功率随基站到用户之间距离变化的仿真效果图。从图6显示的结果来看,信道误差对系统的功率分配会造成较为严重的影响,特别是当信道误差较大时,产生的功率分配误差也会明显增大。为了功率分配的准确性,考虑信道误差是必要的。图5、图6皆可以看出,随着基站到用户之间距离的增加,基站端发送功率也随之增加。这是因为随着基站到用户之间距离的增加,大尺度衰落也会增加。另外,经反复多次实验验证,本实施例提出的次优迭代算法总能在迭代五次以内趋于收敛。所以,本实施例中提出的这种基于不完全信道状态信息的功率分配方法能够以较低的复杂度实现更好的性能。
Claims (4)
1.一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,所述SWIPT-IDMA系统包括1个基站、K个用户,1个基站同时服务K个用户;每个用户均配备TS接收机,TS接收机分别连接能量接收机、信号接收机,TS接收机按时间比例将信号传输切分为两个阶段,第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,第二阶段接收到的信号被送往信号接收机进行信息译码,第一阶段收割到的能量用来提供给第二阶段IDMA的多用户检测迭代译码即所述信息译码;假设两个阶段总的信号传输时间为T=1,τ为TS接收机的时分因子,则第一阶段持续的时间间隔为1-τ,第二阶段持续的时间间隔为τ;其特征在于,包括步骤如下:
(1)构建优化问题:以最小化基站端的发送功率PBS为目标,以第一阶段收割到的能量足够提供给第二阶段进行所述信息译码及每个用户的信干噪比大于一定的门限值为限制条件:基站端的发送功率PBS为每个用户的发送功率之和,Pk为用户k的发送功率,1≤k≤K,所述一定的门限值大于0;以最小化基站端发送功率PBS为目标构建的目标函数如式(Ⅰ)所示:
<mrow>
<munder>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>{</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>}</mo>
<mo>,</mo>
<mo>{</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>}</mo>
<mo>,</mo>
<mo>{</mo>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>}</mo>
</mrow>
</munder>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>B</mi>
<mi>S</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mo>...</mo>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>K</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式(Ⅰ)中,Qk为第k个用户的迭代次数;
第一阶段收割到的能量足够提供给第二阶段进行所述信息译码,该限制条件如式(Ⅱ)所示;
<mrow>
<munder>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>&le;</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msub>
<mi>E</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式(Ⅱ)中,Hk为基站到用户k之间的信道,ΔHk为信道误差,Ec为每次迭代消耗的能量,εk为信道误差范围,dk为基站到用户k的距离,α为路径损耗指数;
每个用户的信干噪比大于一定的门限值,该限制条件如式(III)所示;
<mrow>
<munder>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>&le;</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mfrac>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<msubsup>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>&NotEqual;</mo>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>K</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>P</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Lambda;</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<msub>
<mi>Q</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msup>
<mn>2</mn>
<mfrac>
<msub>
<mi>&Gamma;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mi>&tau;</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式(III)中,f(·)为关于信干噪比的函数,k′是指除第k个用户以外的用户,Qk′为除第k个用户以外的用户的迭代次数,σ2为加性高斯白噪声,Γk为第k个用户的速率门限值;
(2)简化优化问题;
(3)设计次优迭代算法解决该非凸的优化问题。
2.根据权利要求1所述的一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,其特征在于,所述步骤(2),简化优化问题,包括步骤如下:
A、根据绝对值不等式公式得:|Hk+εk|≥|Hk|-|εk|;
B、|Hk|≤εk,代入|Hk+εk|≥|Hk|-|εk|,得:
|Hk+ΔHk|2≥|Hk|2+εk(εk-2|Hk|);
C、简化限制条件式(Ⅱ),得:
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
<mo>(</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mo>)</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msub>
<mi>E</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>V</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
1
简化限制条件式(III),得:
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>)</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mo>)</mo>
<msubsup>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>&NotEqual;</mo>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>K</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>P</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mi>f</mi>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Lambda;</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<msub>
<mi>Q</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msup>
<mn>2</mn>
<mfrac>
<msub>
<mi>&Gamma;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mi>&tau;</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
3.根据权利要求2所述的一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,其特征在于,TS接收机按时间比例将信号传输切分为两个阶段,第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,第二阶段接收到的信号被送往信号接收机进行信息译码;
用户k接收到的信号,如式(Ⅵ)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msqrt>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
</mrow>
</msqrt>
</mfrac>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msqrt>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</msqrt>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>&Psi;</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式(Ⅵ)中,Hk为基站到用户k之间的信道,ΔHk为信道误差,|ΔHk|≤εk,α为路径损耗指数,Pk为用户k的发送功率,Xk为用户k的发送信息,Ψ为高斯白噪声;
第一阶段接收到的信号被送往能量接收机进行能量收割,收割的能量如式(Ⅶ)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>EH</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
</mrow>
</mfrac>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式(Ⅶ)中,为第k个用户收割的能量;
第二阶段信息译码中第q次迭代之后的信干噪比如式(Ⅷ)所示:
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Lambda;</mi>
<mi>k</mi>
<mi>q</mi>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>&NotEqual;</mo>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>K</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>P</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Lambda;</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mi>q</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式(Ⅷ)中,为第q次迭代之后用户k的信干噪比。
4.根据权利要求3所述的一种SWIPT-IDMA系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法,其特征在于,所述步骤(3),设计次优迭代算法解决非凸的优化问题,给定迭代次数Q和TS接收机时分因子τ,迭代次数i=0,包括步骤如下:
a、i加1;
b、在满足限制条件式(IV)条件下,求解满足限制条件式(IV)的最小基站端发送功率 如式(Ⅸ)所示:
<mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>E</mi>
<mi>H</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<munder>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>{</mo>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mi>K</mi>
<mo>}</mo>
</mrow>
</munder>
<mo>{</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>E</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
<mo>(</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mfrac>
<mo>}</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>X</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
c、在满足限制条件式(Ⅴ)条件下,求解满足限制条件式(Ⅴ)的最小基站端发送功率假设给定的迭代次数Q足够大,使IDMA多用户迭代检测趋于收敛,则将限制条件式(Ⅴ)转化成限制条件式(Ⅹ):
<mrow>
<msub>
<mi>&Lambda;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>&NotEqual;</mo>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>P</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&Lambda;</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msup>
<mn>2</mn>
<mfrac>
<msub>
<mi>&Gamma;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mi>&tau;</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
根据限制条件式(Ⅹ),通过变量替换将问题转化为凸优化问题,求解获得基站端每个用户的最小发送功率0<k<K,求解满足限制条件式(Ⅴ)的最小基站端发送功率
d、最小基站端发送功率
e、讨论最佳功率分配方法如果则最佳功率分配方法为否则,最佳功率分配方法
f、根据最佳的功率分配方法代入式(Ⅶ)和式(Ⅷ),更新迭代次数Q和TS接收机时分因子τ;
g、如果i>1且则输出i-1次的最佳功率分配方法为最优功率分配方法,表示第i次迭代求解出的PBS表示第i-1次迭代求解出的否则,返回步骤a。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710497596.4A CN107318169B (zh) | 2017-06-27 | 2017-06-27 | 基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710497596.4A CN107318169B (zh) | 2017-06-27 | 2017-06-27 | 基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107318169A true CN107318169A (zh) | 2017-11-03 |
CN107318169B CN107318169B (zh) | 2019-07-05 |
Family
ID=60179502
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710497596.4A Active CN107318169B (zh) | 2017-06-27 | 2017-06-27 | 基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107318169B (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107995680A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-04 | 天津工业大学 | 带有干扰能量收集的swipt中继功率分割系数调整方法 |
CN108494451A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-09-04 | 山东大学 | 一种点对点的miso swipt系统中寻找最优导频长度和功分因子的方法 |
CN108768469A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-06 | 山东大学 | 一种适用于协作noma系统的二分图匹配用户配对方法 |
CN108923800A (zh) * | 2018-09-18 | 2018-11-30 | 安顺迪讯科技有限公司 | 一种无线携能通信系统及方法 |
CN110944375A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-31 | 北京交通大学 | 无线信息与能量同传辅助的雾计算网络资源配置的方法 |
CN111010697A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-14 | 西安科技大学 | 一种基于无线携能技术的多天线系统功率优化方法 |
CN111263431A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-09 | 电子科技大学 | 一种无线携能安全通信系统的鲁棒安全优化设计方法 |
CN111918320A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-10 | 吉林大学 | 时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法 |
CN113038510A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-25 | 上海海事大学 | 基于agm不等式变换的swipt与noma系统能量效率最优化方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150078297A1 (en) * | 2013-09-17 | 2015-03-19 | Industrial Technology Research Institute | Method of resource allocation for device to device communication, user equipment using the same and base station using the same |
CN104683082A (zh) * | 2013-12-03 | 2015-06-03 | 索尼公司 | 无线通信系统和在无线通信系统中进行无线通信的方法 |
US20150230250A1 (en) * | 2014-02-07 | 2015-08-13 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for operating small cell in wireless communication system |
CN105848267A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-08-10 | 江苏科技大学 | 基于能耗最小化的串行能量采集方法 |
US20160262145A1 (en) * | 2015-03-04 | 2016-09-08 | Chang-Joon Park | Apparatus and method for communicating |
CN106255220A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-21 | 辛建芳 | 能量采集小蜂窝网络中的资源分配方法 |
CN106788937A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-31 | 山东大学 | 一种兼顾Massive MIMO系统总体性能和用户间公平性的导频分配方法 |
-
2017
- 2017-06-27 CN CN201710497596.4A patent/CN107318169B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150078297A1 (en) * | 2013-09-17 | 2015-03-19 | Industrial Technology Research Institute | Method of resource allocation for device to device communication, user equipment using the same and base station using the same |
CN104683082A (zh) * | 2013-12-03 | 2015-06-03 | 索尼公司 | 无线通信系统和在无线通信系统中进行无线通信的方法 |
US20150230250A1 (en) * | 2014-02-07 | 2015-08-13 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for operating small cell in wireless communication system |
US20160262145A1 (en) * | 2015-03-04 | 2016-09-08 | Chang-Joon Park | Apparatus and method for communicating |
CN105848267A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-08-10 | 江苏科技大学 | 基于能耗最小化的串行能量采集方法 |
CN106255220A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-21 | 辛建芳 | 能量采集小蜂窝网络中的资源分配方法 |
CN106788937A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-31 | 山东大学 | 一种兼顾Massive MIMO系统总体性能和用户间公平性的导频分配方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
FURQAN JAMEEL等: "Optimal time switching and power splitting in SWIPT", 《 2016 19TH INTERNATIONAL MULTI-TOPIC CONFERENCE (INMIC)》 * |
GAOFEI HUANG等: "Joint Time Switching and Power Allocation for Multicarrier Decode-and-Forward Relay Networks with SWIPT", 《IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS 》 * |
SONGTAO GUO等: "Energy-Efficient Cooperative Transmission for SWIPT in Wireless Sensor Networks", 《WIRELESS POWER TRANSFER ALGORITHMS, TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS IN AD HOC COMMUNICATION NETWORKS》 * |
宋要飞等: "基于功率分配器的大规模信息能量同传系统吞吐率优化", 《厦门大学学报(自然科学版)》 * |
熊海良等: "一种认知超宽带无线通信系统的设计与实现", 《系统工程理论与实践》 * |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107995680B (zh) * | 2017-12-11 | 2020-10-30 | 天津工业大学 | 带有干扰能量收集的swipt中继功率分割系数调整方法 |
CN107995680A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-04 | 天津工业大学 | 带有干扰能量收集的swipt中继功率分割系数调整方法 |
CN108494451A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-09-04 | 山东大学 | 一种点对点的miso swipt系统中寻找最优导频长度和功分因子的方法 |
CN108494451B (zh) * | 2018-03-09 | 2021-02-05 | 山东大学 | 一种点对点的misoswipt系统中寻找最优导频长度和功分因子的方法 |
CN108768469A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-06 | 山东大学 | 一种适用于协作noma系统的二分图匹配用户配对方法 |
CN108923800B (zh) * | 2018-09-18 | 2021-05-04 | 安顺迪讯科技有限公司 | 一种无线携能通信系统及方法 |
CN108923800A (zh) * | 2018-09-18 | 2018-11-30 | 安顺迪讯科技有限公司 | 一种无线携能通信系统及方法 |
CN110944375B (zh) * | 2019-11-22 | 2021-01-12 | 北京交通大学 | 无线信息与能量同传辅助的雾计算网络资源配置的方法 |
CN110944375A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-31 | 北京交通大学 | 无线信息与能量同传辅助的雾计算网络资源配置的方法 |
CN111010697B (zh) * | 2019-12-19 | 2020-10-27 | 西安科技大学 | 一种基于无线携能技术的多天线系统功率优化方法 |
CN111010697A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-14 | 西安科技大学 | 一种基于无线携能技术的多天线系统功率优化方法 |
CN111263431A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-09 | 电子科技大学 | 一种无线携能安全通信系统的鲁棒安全优化设计方法 |
CN111918320A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-10 | 吉林大学 | 时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法 |
CN111918320B (zh) * | 2020-07-14 | 2022-05-24 | 吉林大学 | 时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法 |
CN113038510A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-25 | 上海海事大学 | 基于agm不等式变换的swipt与noma系统能量效率最优化方法 |
CN113038510B (zh) * | 2021-03-12 | 2022-11-15 | 上海海事大学 | 基于agm不等式变换的swipt与noma系统能量效率最优化方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107318169B (zh) | 2019-07-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107318169A (zh) | 一种swipt‑idma系统中基于不完全信道状态信息的功率与时分因子联合分配方法 | |
CN103117970B (zh) | Mimo系统中全双工天线的选择方法 | |
CN101499837B (zh) | 多用户mimo广播信道中低复杂度用户的选择方法 | |
WO2019210648A1 (zh) | 一种基于非线性能量收集的swipt系统自适应时隙信号接收方法 | |
CN101895911B (zh) | 多基站协作传输系统中利用信道统计信息的自适应传输方法 | |
CN105119644A (zh) | 基于swipt的单用户mimo系统空分模式切换方法 | |
CN102833046A (zh) | 分布式多天线系统中自适应调制方法 | |
CN105450274A (zh) | 基于能效最优的大规模多天线中继系统用户数优化方法 | |
CN101232349A (zh) | 快速生成qam比特置信度软判决度量的方法 | |
CN104485988B (zh) | 一种基于能量有效的分布式星群节点选择方法 | |
CN104009822A (zh) | 基于非理想信道估计含窄带干扰的新型解调修正方法 | |
CN108900449B (zh) | 多小区mimo-imac的干扰对齐方法 | |
CN104539339B (zh) | 基于slnr多用户双流波束赋形的资源分配方法 | |
CN101964667B (zh) | 用于长期演进方案的高效多天线检测方法 | |
CN104954055B (zh) | 一种低复杂度的多用户信能同传系统能效优化方法 | |
CN101483467B (zh) | 多输入多输出多址信道吞吐量最大化的方法 | |
CN109474318B (zh) | 多用户双向mimo中继系统下包含直传链路的预编码方法 | |
CN105007585B (zh) | 基于中断概率能效最大的功率分配方法 | |
CN103441971B (zh) | 基于能效优先的三小区盲干扰抑制方法 | |
CN110248403A (zh) | 一种基于非正交多址的最大化d2d连接数的资源管控方法 | |
CN100358324C (zh) | 用于突发通信的数据均衡方法 | |
CN101790228A (zh) | 一种td-scdma增强演进系统的下行传输方法 | |
Galinina et al. | Energy-efficient operation of a mobile user in a multi-tier cellular network | |
CN111756418B (zh) | 一种基于接收空间调制的无线数能同传方法 | |
CN104901913B (zh) | 基于多用户信能同传干扰系统能效最大化收发机设计方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |