CN108135004A - 基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法及系统，该方法包括：建立通信网络模型，其中，通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点，获取基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，并基于射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值，基于系统用户能量获取值确定系统吞吐量，利用系统能量消耗值及系统吞吐量确定最优充电网络能效。通过利用系统能量消耗值及系统吞吐量，对充电网络能效进行优化，得到最优充电网络能效，从而提高能量有效利用率，减少对资源的浪费。

Description

基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法及系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法及系统。

背景技术

无线充电网络是用户以无线方式从基站发射的射频信号中获取能量，并将该能量用于信息传送，可以有效解决无电源环境下用户通信需求，但是现有的无线充电网络中，仅优化了用户通信速率及系统最大吞吐量，却没有解决能量有效利用的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法及系统，旨在解决现有无线充电网络存在的没有解决能量有效利用的技术问题。

为实现上述目的，本发明第一方面提供一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法，所述方法包括：

建立通信网络模型，其中，所述通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点；

获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号，并基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值；

基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量；

利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效。

进一步的，所述基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值，包括：

基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统能量消耗值为:

E(τ₀,X)＝τ₀(Tr(X)+b₀)；

基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统用户能量获取值为:

其中，τ₀为无线能量传输阶段的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，Tr(X)为射频信号的平均功率，b₀为基站用于天线内部电路消耗的功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，为单天线用户节点接收射频信号的功率。

进一步的，所述基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量，包括：

基于所述系统用户能量获取值确定每一个单天线用户节点的平均发送功率为：

利用香农定理及所述平均发送功率确定所述系统吞吐量为：

其中，E_k为系统用户能量获取值，τ为待求的无线能量传输阶段及信息传送阶段的时间分配变量，τ₀为无线能量传输阶段的时间，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数；

其中， 为高斯白噪声信道下的白噪声功率，Γ为高斯白噪声信道下信道容量由于调制和编码产生的信噪比间隔，g_k为上行通信信道增益，|g_k|²为上行通信信道增益的模平方。

进一步的，所述利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效，包括：

将所述系统吞吐量除以所述系统能量消耗值，得到能效比例式；

利用丁克尔巴赫算法或二分法对所述能效比例式进行求解，得到所述通信网络模型的最佳的时间分配和能量的波束成形；

将所述最佳的时间分配和能量的波束成形确定为所述最优充电网络能效。

为实现上述目的，本发明第二方面提供一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化系统，所述系统包括：

建立模块，用于建立通信网络模型，其中，所述通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点；

第一确定模块，用于获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号，并基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值；

第二确定模块，用于基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量；

第三确定模块，用于利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效。

进一步的，所述第一确定模块，包括：

第四确定模块，用于基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统能量消耗值为:

E(τ₀,X)＝τ₀(Tr(X)+b₀)；

第五确定模块，用于基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统用户能量获取值为:

其中，τ₀为无线能量传输阶段的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，Tr(X)为射频信号的平均功率，b₀为基站用于天线内部电路消耗的功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，为单天线用户节点接收射频信号的功率。

进一步的，所述第二确定模块，包括：

第六确定模块，用于基于所述系统用户能量获取值确定每一个单天线用户节点的平均发送功率为：

第七确定模块，用于利用香农定理及所述平均发送功率确定所述系统吞吐量为：

其中，E_k为系统用户能量获取值，τ为待求的无线能量传输阶段及信息传送阶段的时间分配变量，τ₀为无线能量传输阶段的时间，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数；

其中， 为高斯白噪声信道下的白噪声功率，Γ为高斯白噪声信道下信道容量由于调制和编码产生的信噪比间隔，g_k为上行通信信道增益，|g_k|²为上行通信信道增益的模平方。

进一步的，所述第三确定模块，包括：

第一计算模块，用于将所述系统吞吐量除以所述系统能量消耗值，得到能效比例式；

第二计算模块，用于利用丁克尔巴赫算法或二分法对所述能效比例式进行求解，得到所述通信网络模型的最佳的时间分配和能量的波束成形；

第八确定模块，用于将所述最佳的时间分配和能量的波束成形确定为所述最优充电网络能效。

本发明提供一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法，建立通信网络模型，其中，通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点，获取基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，并基于射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值，基于系统用户能量获取值确定系统吞吐量，利用系统能量消耗值及系统吞吐量确定最优充电网络能效。与现有技术相比，利用系统能量消耗值及系统吞吐量，对充电网络能效进行优化，得到最优充电网络能效，从而提高能量有效利用率，减少对资源的浪费。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明第一实施例提供的一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法的流程示意图；

图2为通信网络模型的示意图；

图3为图1所示实施例中的步骤102的细化步骤的流程示意图；

图4为图1所示实施例中的步骤103的细化步骤的流程示意图；

图5为图1所示实施例中的步骤104的细化步骤的流程示意图；

图6为本发明第二实施例提供的一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化系统的功能模块示意图；

图7为图6所示实施例中的第一确定模块602的细化功能模块示意图；

图8为图6所示实施例中的第二确定模块603的细化功能模块示意图；

图9为图6所示实施例中的第三确定模块604的细化功能模块示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

请参阅图1，图1为本发明第一实施例提供的一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法的流程示意图，包括：

步骤101、建立通信网络模型，其中，所述通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点；

在本发明实施例中，请参阅图2，图2为通信网络模型的示意图，该通信网络是一个多输入单输出的网络，包括含有N_t根天线的基站A，1个单天线接收端B及K个单天线用户节点。

步骤102、获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号，并基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值；

进一步地，请参阅图3，图3为图1中的步骤102的细化步骤的流程示意图，包括：

步骤301、获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号；

步骤302、基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统能量消耗值为:

E(τ₀,X)＝τ₀(Tr(X)+b₀)；

在本发明实施例中，如图2所示，基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，该阶段称为WET阶段，该阶段由基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，会有能量损失，基于射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值。

其中，τ₀为无线能量传输阶段的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，Tr(X)为射频信号的平均功率，b₀为基站用于天线内部电路消耗的功率。

需要注意的τ₀，因在WET阶段，单天线用户节点只有得到能量，才会基于得到的能量发送信息，所以τ₀需要大于0，τ₀∈(0,1)。

步骤202、基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统用户能量获取值为:

在本发明实施例中，如图2所示，基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，该阶段称为WET阶段，该阶段由基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，单天线用户节点可以从射频信号中到的能量。

其中，

其中，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，τ₀为无线能量传输阶段的时间，为单天线用户节点接收射频信号的功率，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，x^H为x的共轭转置。

步骤103、基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量；

进一步地，请参阅图4，图4为图1中的步骤103的细化步骤的流程示意图，包括：

步骤401、基于所述系统用户能量获取值确定每一个单天线用户节点的平均发送功率为：

在本发明实施例中，如图2所示，单天线用户节点基于上行链路依次向单天线接收端发送信息的阶段称为WIT阶段，WIT阶段，单天线用户节点将在无线传输能量阶段得到的系统能量用于发送信息，得到每个单天线用户节点的平均发送功率为：

其中，E_k为系统用户能量获取值，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，τ₀为无线能量传输阶段的时间，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数。

步骤402、利用香农定理及所述平均发送功率确定所述系统吞吐量为：

其中，τ为待求的无线能量传输阶段及信息传送阶段的时间分配变量，τ₀为无线能量传输阶段的时间，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)， 为高斯白噪声信道下的白噪声功率，Γ为高斯白噪声信道下信道容量由于调制和编码产生的信噪比间隔，g_k为上行通信信道增益，|g_k|²为上行通信信道增益的模平方。

需要说明的是，上述信噪比间隔是实际速率与信道容量之间的差值，由于调制和编码产生的，是一个给定的系数。

步骤104、利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效。

进一步地，请参阅图5，图5为图1中的步骤104的细化步骤的流程示意图，包括：

步骤501、将所述系统吞吐量除以所述系统能量消耗值，得到能效比例式；

在本发明实施例中，将系统能量消耗值除以系统吞吐量，得到能效比例为：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K，

Tr(X)≤P_max (1b)

X≥0 (1c)

其中，(1a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(1b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(1c)表示X是正半定的，(1d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

步骤502、利用丁克尔巴赫算法或二分法对所述能效比例式进行求解，得到所述通信网络模型的最佳的时间分配和波束成形；

步骤503、将所述最佳的时间分配和波束成形确定为所述最优充电网络能效。

需要说明的是，上述波束成形指能量的波束成型，将最佳的时间分配和能量的波束成型确定为最优充电网络能效的实现方案。

在本发明实施例中，因该能效比例式是分数式，不能直接利用该比例式求出最大能效值的最优解(该最优解即为通信网络模型的最佳的时间分配和波束成形，下文中出现的最优解表示通信网络模型的最佳的时间分配和波束成形)，所以可以用分式规划将能效比例式转换成减式的形式，利用丁克尔巴赫算法计算能效比例式的最优解的具体过程如下：

定义(τ^*，X^*)是最大能效值的最优解，则最大能效值e*为

给定一个e*可以得到：

对于任意一个e，令

当e取得最大能效值e*，使得F(e*)＝0

在实际解决问题中，用|F(e)|＝|R(τⁿ,Xⁿ)-e*E(τⁿ,Xⁿ)|＜ε来近似F(e*)＝0，其中，ε＝10^-8。

接下来，需要找到e*，先任意给定一个较小的值，并求解：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K，

Tr(X)≤P_max (2b)

X≥0 (2c)

其中，(2a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(2b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(2c)表示X是正半定的，(2d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

其中，由于能效比例式和约束s.t.中有多个变量，因此，无法求解，为了求解，需要引入变量，将上述能效比例式转换为一个可解的凸优化问题，引入变量V＝τ₀X，V表示能量波束成型变量，于是得到新的函数为：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K

Tr(V)≤P_max (3b)

V≥0 (3c)

其中，(3a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(3b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(3c)表示V是正半定的，(3d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

上述新的函数是由凸函数的透视函数和线性函数组成，约束也都是凸的，于是将求解最大能效值的最优解的问题转换成一个凸优化问题，可以利用CVX算法来进行求解，求解过程为：

步骤A、初始化e，

步骤B、利用CVX算法求解公式(3)，得到F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)。

公式(3)为：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K，

Tr(V)≤P_max (3a)

V≥0 (3c)

需要注意的是，在求解过程中，需要利用到约束条件(3a)、(3b)、(3c)及(3d)，因为，约束条件(3a)、(3b)、(3c)、(3d)和公式(3)组成了一个完整的凸优化问题。

步骤C、判断F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)是否小于ε。

步骤D、若F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)大于或等于ε，则令n＝n+1，将求解到的(τⁿ,Xⁿ)代入迭代式(4)中重新计算出一个新的e，迭代式(4)为：

步骤E、若F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)小于ε，则该值即为最大值e*，得到最大能效值的最优解为(τ^*,X^*)。

利用二分法算法计算能效比例式的最优解的具体过程如下：

根据丁克尔巴赫算法的求解分析过程，知道公式(3)及其约束条件(3a)、(3b)、(3c)、(3d)是一个凸优化问题，公式(3)及其约束条件(3a)、(3b)、(3c)、(3d)同样可以转换成一个求可行解的凸问题，具体过程如下：

Findτ,X

Tr(V)≤P_max (4b)

V≥0 (4c)

其中，(4a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(4b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(4c)表示V是正半定的，(4d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

其中，当问题(4)有可行解的时候，有e≤e*，当问题(4)没有可行解的时候，有e＞e*。

具体求解过程为：

步骤A、设定区间e∈[η_min,η_max]。

步骤B、计算

步骤C、将代入问题(4)中，求可行解。

其中，问题(4)为：

Findτ,X

Tr(V)≤P_max (4b)

V≥0 (4c)

步骤D、若有可行解，则将作为新的η_min，并判断η_max-η_min≤ε，若否，则返回执行步骤B，若是，则即为所求最大值，得到最大能效值的最优解(τ^*,X^*)。

步骤E、若没有可行解，则将作为新的η_max，并判断η_max-η_min≤ε，若否，则返回执行步骤B，若是，则即为所求最大值，得到最大能效值的最优解(τ^*,X^*)。

在本发明实施例中，利用丁克尔巴赫算法或二分法，都可以高效准确的计算出能效最优解。

在本发明实施例中，提供一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法，建立通信网络模型，其中，通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点，获取基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，并基于射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值，基于系统用户能量获取值确定系统吞吐量，利用系统能量消耗值及系统吞吐量确定最优充电网络能效。与现有技术相比，利用系统能量消耗值及系统吞吐量，对充电网络能效进行优化，得到最优充电网络能效，从而提高能量有效利用率，减少对资源的浪费。

请参阅图6，图6为本发明第二实施例提供的一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化系统的结构示意图，包括：

建立模块601，用于建立通信网络模型，其中，所述通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点；

在本发明实施例中，请参阅图2，图2为通信网络模型的示意图，该通信网络是一个多输入单输出的网络，包括含有N_t根天线的基站A，1个单天线接收端B及K个单天线用户节点。

第一确定模块602，用于获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号，并基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值；

进一步地，请参阅图7，图7为图6中的第一确定模块602的细化功能模块示意图，包括：

获取模块701，用于获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号；

第四确定模块702，用于基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统能量消耗值为:

E(τ₀,X)＝τ₀(Tr(X)+b₀)；

在本发明实施例中，如图2所示，基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，该阶段称为WET阶段，该阶段由基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，会有能量损失，基于射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值。

其中，τ₀为无线能量传输阶段的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，Tr(X)为射频信号的平均功率，b₀为基站用于天线内部电路消耗的功率。

需要注意的τ₀，因在WET阶段，单天线用户节点只有得到能量，才会基于得到的能量发送信息，所以τ₀需要大于0，τ₀∈(0,1)。

第五确定模块703，用于基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统用户能量获取值为:

在本发明实施例中，如图2所示，基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，该阶段称为WET阶段，该阶段由基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，单天线用户节点可以从射频信号中到的能量。

其中，

其中，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，τ₀为无线能量传输阶段的时间，为单天线用户节点接收射频信号的功率，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，x^H为x的共轭转置。

第二确定模块603，用于基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量；

进一步地，请参阅图8，图8为图6中的第二确定模块603的细化功能模块示意图，包括：

第六确定模块801，用于基于所述系统用户能量获取值确定每一个单天线用户节点的平均发送功率为：

在本发明实施例中，如图2所示，单天线用户节点基于上行链路依次向单天线接收端发送信息的阶段称为WIT阶段，WIT阶段，单天线用户节点将在无线传输能量阶段得到的系统能量用于发送信息，得到每个单天线用户节点的平均发送功率为：

其中，E_k为系统用户能量获取值，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，τ₀为无线能量传输阶段的时间，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数。

第七确定模块802，用于利用香农定理及所述平均发送功率确定所述系统吞吐量为：

其中，τ为待求的无线能量传输阶段及信息传送阶段的时间分配变量，τ₀为无线能量传输阶段的时间，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)， 为高斯白噪声信道下的白噪声功率，Γ为高斯白噪声信道下信道容量由于调制和编码产生的信噪比间隔，g_k为上行通信信道增益，|g_k|²为上行通信信道增益的模平方。

需要说明的是，上述信噪比间隔是实际速率与信道容量之间的差值，由于调制和编码产生的，是一个给定的系数。

第三确定模块604，用于利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效。

进一步地，请参阅图9，图9为图6中的第三确定模块604的细化功能模块示意图，包括：

第一计算模块901，用于将所述系统吞吐量除以所述系统能量消耗值，得到能效比例式；

在本发明实施例中，将系统能量消耗值除以系统吞吐量，得到能效比例为：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K，

Tr(X)≤P_max (1b)

X≥0 (1c)

其中，(1a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(1b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(1c)表示X是正半定的，(1d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

第二计算模块902，用于利用丁克尔巴赫算法或二分法对所述能效比例式进行求解，得到所述通信网络模型的最佳的时间分配和波束成形；

第八确定模块903，用于将所述最佳的时间分配和波束成形确定为所述最优充电网络能效。

需要说明的是，上述波束成形指能量的波束成型，将最佳的时间分配和能量的波束成型确定为最优充电网络能效的实现方案。

在本发明实施例中，因该能效比例式是分数式，不能直接利用该比例式求出最大能效值的最优解(该最优解即为通信网络模型的最佳的时间分配和波束成形，下文中出现的最优解表示通信网络模型的最佳的时间分配和波束成形)，所以可以用分式规划将能效比例式转换成减式的形式，利用丁克尔巴赫算法计算能效比例式的最优解的具体过程如下：

定义(τ^*，X^*)是最大能效值的最优解，则最大能效值e*为

给定一个e*可以得到：

对于任意一个e，令

当e取得最大能效值e*，使得F(e*)＝0

在实际解决问题中，用|F(e)|＝|R(τⁿ,Xⁿ)-e*E(τⁿ,Xⁿ)|＜ε来近似F(e*)＝0，其中，ε＝10^-8。

接下来，需要找到e*，先任意给定一个较小的值，并求解：

Tr(X)≤P_max (2b)

X≥0 (2c)

其中，(2a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(2b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(2c)表示X是正半定的，(2d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

其中，由于能效比例式和约束s.t.中有多个变量，因此，无法求解，为了求解，需要引入变量，将上述能效比例式转换为一个可解的凸优化问题，引入变量V＝τ₀X，V表示能量波束成型变量，于是得到新的函数为：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K

Tr(V)≤P_max (3b)

V≥0 (3c)

其中，(3a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(3b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(3c)表示V是正半定的，(3d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

上述新的函数是由凸函数的透视函数和线性函数组成，约束也都是凸的，于是将求解最大能效值的最优解的问题转换成一个凸优化问题，可以利用CVX算法来进行求解，求解过程为：

步骤A、初始化e，n＝0。

步骤B、利用CVX算法求解公式(3)，得到F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)

公式(3)为：

其中，s.t.τ_k≥0，k＝1,...,K，

Tr(V)≤P_max (3a)

V≥0 (3c)

需要注意的是，在求解过程中，需要利用到约束条件(3a)、(3b)、(3c)及(3d)，因为，约束条件(3a)、(3b)、(3c)、(3d)和公式(3)组成了一个完整的凸优化问题。

步骤C、判断F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)是否小于ε。

步骤D、若F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)大于或等于ε，则令n＝n+1，将求解到的(τⁿ,Xⁿ)代入迭代式(4)中重新计算出一个新的e，迭代式(4)为：

步骤E、若F(e)的值e＝(τⁿ,Xⁿ)小于ε，则该值即为最大值e*，得到最大能效值的最优解为(τ^*,X^*)。

利用二分法算法计算能效比例式的最优解的具体过程如下：

根据丁克尔巴赫算法的求解分析过程，知道公式(3)及其约束条件(3a)、(3b)、(3c)、(3d)是一个凸优化问题，公式(3)及其约束条件(3a)、(3b)、(3c)、(3d)同样可以转换成一个求可行解的凸问题，具体过程如下：

Findτ,X

Tr(V)≤P_max (4b)

V≥0 (4c)

其中，(4a)表示WET阶段和WIT阶段的时间之和不超过时间长度为1秒的帧周期，(4b)表示基站发送的射频信号的平均功率不超过最大分配功率，(4c)表示V是正半定的，(4d)确保单天线用户节点发送信息的功率不小于单天线用户节点自身消耗的功率。

其中，当问题(4)有可行解的时候，有e≤e*，当问题(4)没有可行解的时候，有e＞e*。

具体求解过程为：

步骤A、设定区间e∈[η_min,η_max]。

步骤B、计算

步骤C、将代入问题(4)中，求可行解。

其中，问题(4)为：

Findτ,X

Tr(V)≤P_max (4b)

V≥0 (4c)

步骤D、若有可行解，则将作为新的η_min，并判断η_max-η_min≤ε，若否，则返回执行步骤B，若是，则即为所求最大值，得到最大能效值的最优解(τ^*,X^*)。

步骤E、若没有可行解，则将作为新的η_max，并判断η_max-η_min≤ε，若否，则返回执行步骤B，若是，则即为所求最大值，得到最大能效值的最优解(τ^*,X^*)。

在本发明实施例中，利用丁克尔巴赫算法或二分法，都可以高效准确的计算出能效最优解。

在本发明实施例中，提供一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法，建立通信网络模型，其中，通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点，获取基站基于下行链路向单天线用户节点广播的射频信号，并基于射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值，基于系统用户能量获取值确定系统吞吐量，利用系统能量消耗值及系统吞吐量确定最优充电网络能效。与现有技术相比，利用系统能量消耗值及系统吞吐量，对充电网络能效进行优化，得到最优充电网络能效，从而提高能量有效利用率，减少对资源的浪费。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上为对本发明所提供的一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法及装置的描述，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化方法，其特征在于，所述方法包括：

建立通信网络模型，其中，所述通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点；

获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号，并基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值；

基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量；

利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值，包括：

基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统能量消耗值为:

E(τ₀,X)＝τ₀(Tr(X)+b₀)；

基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统用户能量获取值为:

其中，τ₀为无线能量传输阶段的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，Tr(X)为射频信号的平均功率，b₀为基站用于天线内部电路消耗的功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，为单天线用户节点接收射频信号的功率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量，包括：

基于所述系统用户能量获取值确定每一个单天线用户节点的平均发送功率为：

利用香农定理及所述平均发送功率确定所述系统吞吐量为：

其中，E_k为系统用户能量获取值，τ为待求的无线能量传输阶段及信息传送阶段的时间分配变量，τ₀为无线能量传输阶段的时间，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数；

其中，δ_k ²为高斯白噪声信道下的白噪声功率，Γ为高斯白噪声信道下信道容量由于调制和编码产生的信噪比间隔，g_k为上行通信信道增益，|g_k|²为上行通信信道增益的模平方。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效，包括：

将所述系统吞吐量除以所述系统能量消耗值，得到能效比例式；

利用丁克尔巴赫算法或二分法对所述能效比例式进行求解，得到所述通信网络模型的最佳的时间分配和能量的波束成形；

将所述最佳的时间分配和能量的波束成形确定为所述最优充电网络能效。

5.一种基于波束成型和时间分配的充电网络能效优化系统，其特征在于，所述系统包括：

建立模块，用于建立通信网络模型，其中，所述通信网络模型包括含有N_t根天线的基站、1个单天线接收端及K个单天线用户节点；

第一确定模块，用于获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号，并基于所述射频信号，确定在无线传输能量阶段的系统能量消耗值及系统用户能量获取值；

第二确定模块，用于基于所述系统用户能量获取值确定系统吞吐量；

第三确定模块，用于利用所述系统能量消耗值及所述系统吞吐量确定最优充电网络能效。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第一确定模块，包括：

获取模块，用于获取所述基站基于下行链路向所述单天线用户节点广播的射频信号；

第四确定模块，用于基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统能量消耗值为:

E(τ₀,X)＝τ₀(Tr(X)+b₀)；

第五确定模块，用于基于所述射频信号，确定在无线能量传输阶段的系统用户能量获取值为:

其中，τ₀为无线能量传输阶段的时间，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，Tr(X)为射频信号的平均功率，b₀为基站用于天线内部电路消耗的功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，为单天线用户节点接收射频信号的功率。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二确定模块，包括：

第六确定模块，用于基于所述系统用户能量获取值确定每一个单天线用户节点的平均发送功率为：

第七确定模块，用于利用香农定理及所述平均发送功率确定所述系统吞吐量为：

其中，E_k为系统用户能量获取值，τ为待求的无线能量传输阶段及信息传送阶段的时间分配变量，τ₀为无线能量传输阶段的时间，τ_k为第k个用户向单天线接收端传送信息的时间，ξ_k为第k个单天线用户节点的能量获取效率，ξ_k∈(0,1)，h_k为下行通信信道增益，为h_k的共轭转置，X＝E(xx^H)，x表示基站通过天线发射的射频信号，是一个含有N_t个变量的向量， 表示含有N_t个变量的向量的集合，X为x的协方差矩阵，a_k为第k个单天线用户节点发送信息时自身消耗功率，k表示第k个单天线用户节点，k＝1,...,K，K为常数；

其中，δ_k ²为高斯白噪声信道下的白噪声功率，Γ为高斯白噪声信道下信道容量由于调制和编码产生的信噪比间隔，g_k为上行通信信道增益，|g_k|²为上行通信信道增益的模平方。

8.根据权利要求5至7任意一项所述的系统，其特征在于，所述第三确定模块，包括：

第一计算模块，用于将所述系统吞吐量除以所述系统能量消耗值，得到能效比例式；

第二计算模块，用于利用丁克尔巴赫算法或二分法对所述能效比例式进行求解，得到所述通信网络模型的最佳的时间分配和能量的波束成形；

第八确定模块，用于将所述最佳的时间分配和能量的波束成形确定为所述最优充电网络能效。