CN108235419B - 异构蜂窝网络中基于swipt的功率控制方法 - Google Patents

异构蜂窝网络中基于swipt的功率控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明请求保护一种异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法，包括：初始化系统参数；根据系统场景建立最大化能效优化模型，并将该模型转化为基站的功率控制问题，通过变量替换将原问题转化为基站发射功率‑用户端功率分流系数间的联合优化问题；然后在固定用户端功率分流系数ρk的情况下，采用基于拉格朗日乘子的次梯度方法求解，根据KKT条件得到基站的最优功率控制方案
Figure DDA0001549492290000011
最后根据所得的功率控制方案
Figure DDA0001549492290000013
并结合二分法得到系统的最优能效值
Figure DDA0001549492290000012
本发明的最优功率控制方法不仅可以提升蜂窝系统能效，还能有效解决移动设备能量受限问题，在实践方面具有一定的指导意义。

Description

异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法
技术领域
本发明属于异构蜂窝网络中功率控制技术领域，具体是异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法。。
背景技术
随着移动通信的快速发展及智能手机的广泛普及，蜂窝网络能耗日益加剧；另一方面，目前依然采用容量有限的电池给网络设备供电，但在实际通信场景中存在一些特殊的环境，例如安插在敌军战场中的传感器，植入人体内的医疗芯片等，我们无法经常为这些设备更换电池，或通过有线的方式对其进行充电，这大大降低了设备的使用寿命。目前，主要有两种方法来解决上述问题，第一，通过资源分配及优化算法来提升系统能效；第二，采用新型能源为网络设备供电，例如无线信息和能量同传(Simultaneously WirelessInformation and Power Transfer,SWIPT)技术，SWIPT采用辐射电磁波的方式传输能量，同时可以传输信息，更为重要的是，电磁波受外界干扰较小，能稳定的为网络设备供能。
近年来，对蜂窝系统的功率控制研究受到了广泛关注，相关文献如下：
L.R.Varshney在《2008IEEE International Symposium on InformationTheory,Toronto,2008:1612-1616.》上发表了题为“Transporting information andenergy simultaneously”的文章。该文章针对点到点的单天线系统研究了无线能量和信息并行传输的折中问题，但在未来通信中，单天线系统很难满足用户对高数据速率的需求。
Shi等人在《IEEE Transactions on Wireless Communications,2014,13(6):3269-3280》上发表了题为“Joint Transmit Beamforming and Receive Power Splittingfor MISO SWIPT Systems”的文章。作者研究了多用户MISO SWIPT下行系统的无线能量和信息同时传输问题，在考虑SINR和最小能量采集等约束下，最小化基站总发射功率，并采用半定松弛求解。但是，在研究场景中作者没有考虑小蜂窝基站对宏用户的干扰，这与实际蜂窝网络存在一定差距，因为运营商更关心宏用户的通信质量。
由相关研究可知，为了给用户提供长期可靠的通信服务，延长网络设备的使用寿命，需要合理控制基站的发射功率及对用户端功率分流系数进行优化。本发明基于异构蜂窝网络，同时结合SWIPT技术对基站的发射功率及功率分流系数进行联合优化。首先根据研究场景建立能效优化模型，然后采用变量替换对原问题进行等价转化，最后采用拉格朗日对偶原理和二分法得到基站的最优功率控制方案和最佳功率分流系数。因此，提出了一种异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种在保护用户通信质量及能量采集门限的前提下，可以得到小蜂窝基站的最优功率控制方案及用户端的最佳功率分流系数的方法。本发明的技术方案如下：
一种异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法，其包括以下步骤：
1)、初始化系统参数，建立最大化系统能效优化模型，并将该最大化能效优化模型转化为基站发射功率-用户端功率分流系数间的联合优化问题，并通过数学构造和变量替换等方法将原问题做等价转化，使其在数学处理上得到简化；
2)、然后，在固定用户端功率分流系数ρk的情况下，采用拉格朗日对偶原理求解，并根据KKT条件得到
Figure GDA0002762519450000021
并将所得的
Figure GDA0002762519450000022
代入原问题，采用同样的方法得到用户端的最优功率分流系数值
Figure GDA0002762519450000023
3)、最后根据所得的基站最优发射功率值
Figure GDA0002762519450000024
和用户端最优功率分流系数值
Figure GDA0002762519450000025
并结合二分法得到系统的最优能效值
Figure GDA0002762519450000026
进一步的，所述步骤1)初始化系统参数包括：包括
Figure GDA0002762519450000027
rp，rλ，其中，
Figure GDA0002762519450000028
表示宏基站到小蜂窝用户的信道增益，
Figure GDA0002762519450000029
表示宏基站对小蜂窝用户的干扰信号功率，
Figure GDA00027625194500000210
表示信息解码引入的噪声功率，
Figure GDA00027625194500000211
表示接收端天线噪声功率，Ptotal表示小蜂窝基站最大总发射功率，rp表示功率收敛门限，rλ表示能效收敛门限；
进一步的，所述步骤1)最大化系统能效定义为小蜂窝系统和速率-小蜂窝基站总发射功率间的比值，表示为
Figure GDA0002762519450000031
其中，表示Rk表示第k个小蜂窝的系统容量，Pc表示基站的静态功耗，vk表示小蜂窝基站的发射波束成形矩阵，SINRk表示第k个小蜂窝用户的信号干扰和噪声比，γk表示第k个小蜂窝用户的最低QoS阈值，Ek表示第k个小蜂窝用户采集到的能量，ek表示第k个小蜂窝用户的最低能量采集阈值；
进一步的，所述步骤3)通过数学构造和变量替换将原问题转化为小蜂窝基站发射功率-用户端功率分流系数间的联合优化问题具体包括：令
Figure GDA0002762519450000032
hK表示小蜂窝基站到K个小蜂窝用户的信道增益，
Figure GDA0002762519450000033
为
Figure GDA0002762519450000034
零空间的正交基，
Figure GDA0002762519450000035
fk没有实际的意义，通过变量替换使问题得到简化表示为
Figure GDA0002762519450000036
其中，W表示系统带宽，ρk表示用户k的功率分流系数，ζk表示用户k的能量转化效率，η表示宏用户的最低QoS阈值，
Figure GDA0002762519450000041
表示用户k的接收端天线噪声功率；
进一步的，所述步骤2)采用拉格朗日对偶方法将原问题转化为等价无约束优化问题，原问题的拉格朗日对偶函数表示为
Figure GDA0002762519450000042
其中，αk，βk，υk表示相对应的拉格朗日乘子，
Figure GDA0002762519450000043
Figure GDA0002762519450000044
则原问题可转化为等价无约束优化问题，表示为
Figure GDA0002762519450000045
在固定功率分流系数ρk的情况下，令
Figure GDA0002762519450000046
根据KKT条件可得小蜂窝基站的功率控制方案，表示为
Figure GDA0002762519450000047
然后采用次梯度迭代方法更新拉格朗日乘子，表示为
Figure GDA0002762519450000048
Figure GDA0002762519450000049
Figure GDA00027625194500000410
通过迭代得到小蜂窝基站的最优功率控制方案
Figure GDA00027625194500000411
进一步的，所述步骤3)将最优功率控制方案代入原问题，采用相同的方法可以得到用户端的最优功率分流系数
Figure GDA0002762519450000051
并采用分式规划理论，将
Figure GDA0002762519450000052
和
Figure GDA0002762519450000053
代入下式
Figure GDA0002762519450000054
最后采用二分法求解系统可得系统最优能效值，F(λ)是分式规划理论的目标函数，即要找到一个λ，使得F(λ)＝0。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明具体创新的步骤：首先建立最大化系统能效优化模型，并将该最大化能效优化模型转化为基站发射功率-用户端功率分流系数间的联合优化问题，并通过数学构造和变量替换等方法将原问题做等价转化，使其在数学处理上得到简化；然后在固定用户端功率分流系数ρk的情况下，采用分式规划和拉格朗日对偶原理求解，并根据KKT条件得到基站的最优发射功率值
Figure GDA0002762519450000055
最后根据所得的最优发射功率
Figure GDA0002762519450000056
并结合二分法得到系统的最优能效值
Figure GDA0002762519450000057
仿真结果验证了该方法的有效性。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法的流程图；
图2是本发明所提算法收敛性能的曲线图；
图3是小蜂窝基站天线数与系统平均能效间的曲线图；
图4是在不同的通信质量要求下小蜂窝基站总发射功率与系统平均能效间的曲线图；
图5是在不同的能量采集门限下小蜂窝基站总发射功率与系统平均能效间的曲线图。
具体实施方式
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、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
本实施例为异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法，小蜂窝用户数K＝4，小蜂窝基站天线数Nt＝K＝4，小蜂窝基站总的发射功率Ptotal＝30dBm。现假设小蜂窝基站到小蜂窝用户每5m的信号衰减为40dBm，小蜂窝系统下行带宽
Figure GDA0002762519450000069
且所有用户的参数集相同，即
Figure GDA0002762519450000061
Figure GDA0002762519450000062
γk＝γ，ek＝e，ζk＝ζ＝0.65。图2反应了所提算法的收敛性能；图3反应了小蜂窝基站天线数与系统平均能效之间的关系；图4和图5分别反应了在不同通信质量与能量采集门限要求下，小蜂窝基站总发射功率与系统平均能效之间的关系。
第一步，初始化并设置相关系统参数，包括
Figure GDA0002762519450000063
Ptotal，rp，rλ等。其中，
Figure GDA0002762519450000064
表示宏基站到小蜂窝用户的信道增益，
Figure GDA0002762519450000065
表示宏基站对小蜂窝用户的干扰信号功率，
Figure GDA0002762519450000066
表示信息解码引入的噪声功率，
Figure GDA0002762519450000067
表示接收端天线噪声功率，Ptotal表示小蜂窝基站最大总发射功率，rp表示功率收敛门限，rλ表示能效收敛门限。
第二步，本发明立足于小蜂窝同信道部署在传统宏蜂窝上的两层结构，用户将接收信号通过功率分流器分成两部分，一部分用于信息解码，另一部分用于能量采集。因此，将最大化系统能效定义为小蜂窝系统和速率-小蜂窝基站总发射功率间的比值，表示为
Figure GDA0002762519450000068
并通过变量替换将原问题转化为小蜂窝基站发射功率-用户端功率分流系数间的联合优化问题，令
Figure GDA0002762519450000071
Figure GDA0002762519450000072
Uk为
Figure GDA0002762519450000073
零空间的正交基，表示为
Figure GDA0002762519450000074
第三步，采用拉格朗日对偶方法将原问题转化为等价无约束优化问题，原问题的拉格朗日对偶函数表示为
Figure GDA0002762519450000077
其中
Figure GDA0002762519450000078
则原问题可转化为等价无约束优化问题，表示为
Figure GDA0002762519450000079
在固定功率分流系数ρk的情况下，令
Figure GDA00027625194500000710
根据KKT条件可得小蜂窝基站的功率控制方案，表示为
Figure GDA00027625194500000711
然后采用次梯度迭代方法更新拉格朗日乘子，表示为
Figure GDA0002762519450000081
Figure GDA0002762519450000082
Figure GDA0002762519450000083
通过迭代可以得到小蜂窝基站的最优功率控制方案
Figure GDA0002762519450000084
第四步，将最优功率控制方案代入原问题，采用相同的方法可以得到用户端的最优功率分流系数
Figure GDA0002762519450000085
将
Figure GDA0002762519450000086
和
Figure GDA0002762519450000087
代入下式
Figure GDA0002762519450000088
最后采用二分法可得系统最优能效值λ*。
本实施例中，将所提的异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法与拉格朗日松弛方法进行对比。图2是本发明所提算法收敛性能的曲线图，由图可知，所提算法的收敛性能优于拉格朗日松弛方法和最大功率发射方法；图3是小蜂窝基站天线数与系统平均能效间的曲线图，由图可知，小蜂窝基站天线数在(5,70)区间内，所提算法的系统平均能效优于对比算法；图4和图5分别反应了在不同的通信质量与能量采集门限要求下，小蜂窝基站总发射功率与系统平均能效之间的关系。如图所示，系统平均能效随着总发射功率的增加而增加，当ptotal＝24dBm时，在给定的γ和e下，系统平均能效达到最大值，且随着总发射功率的增加保持不变。另外，较低的通信质量和能量采集要求能实现较大的系统能效。因此，系统能效与用户通信质量和能量采集门限之间存在折中。
结合图2、图3、图4、图5可知所提最优功率控制方案在保证用户通信质量的前提下能有效提升系统能效，且算法收敛较快。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种异构蜂窝网络中基于SWIPT的功率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)、初始化系统参数，建立最大化系统能效优化模型，并将该最大化系统能效优化模型转化为基站发射功率-用户端功率分流系数间的联合优化问题，并通过数学构造和变量替换方法将原问题做等价转化，使其在数学处理上得到简化；
2)、然后，在固定用户端功率分流系数ρk的情况下，采用拉格朗日对偶原理求解，并根据KKT条件得到
Figure FDA0002789565430000011
并将所得的
Figure FDA0002789565430000012
代入原问题，采用同样的方法得到用户端的最优功率分流系数值
Figure FDA0002789565430000013
3)、最后根据所得的基站最优发射功率值
Figure FDA0002789565430000014
和用户端最优功率分流系数值
Figure FDA0002789565430000015
并结合二分法得到系统的最优能效值
Figure FDA0002789565430000016
所述步骤1)初始化系统参数包括：
Figure FDA0002789565430000017
Ptotal，rp，rλ，其中，
Figure FDA0002789565430000018
表示宏基站到小蜂窝用户的信道增益，
Figure FDA0002789565430000019
表示宏基站对小蜂窝用户的干扰信号功率，
Figure FDA00027895654300000110
表示信息解码引入的噪声功率，
Figure FDA00027895654300000111
表示接收端天线噪声功率，Ptotal表示小蜂窝基站最大总发射功率，rp表示功率收敛门限，rλ表示能效收敛门限；
所述步骤1)最大化系统能效定义为小蜂窝系统和速率-小蜂窝基站总发射功率间的比值，表示为
Figure FDA00027895654300000112
Figure FDA00027895654300000113
Figure FDA00027895654300000114
其中，表示Rk表示第k个小蜂窝的系统容量，Pc表示基站的静态功耗，vk表示小蜂窝基站的发射波束成形矩阵，SINRk表示第k个小蜂窝用户的信号干扰和噪声比，γk表示第k个小蜂窝用户的最低QoS阈值，Ek表示第k个小蜂窝用户采集到的能量，ek表示第k个小蜂窝用户的最低能量采集阈值；
通过数学构造和变量替换将原问题转化为小蜂窝基站发射功率-用户端功率分流系数间的联合优化问题具体包括：令
Figure FDA0002789565430000021
hK表示小蜂窝基站到K个小蜂窝用户的信道增益，
Figure FDA0002789565430000022
Figure FDA0002789565430000023
为
Figure FDA0002789565430000024
零空间的正交基，
Figure FDA0002789565430000025
fk没有实际的意义，通过变量替换使问题得到简化表示为
Figure FDA0002789565430000026
Figure FDA0002789565430000027
Figure FDA0002789565430000028
其中，W表示系统带宽，ρk表示用户k的功率分流系数，ζk表示用户k的能量转化效率，η表示宏用户的最低QoS阈值，
Figure FDA0002789565430000029
表示用户k的接收端天线噪声功率；
所述步骤2)采用拉格朗日对偶方法将原问题转化为等价无约束优化问题，原问题的拉格朗日对偶函数表示为
Figure FDA00027895654300000210
其中，αk，βk，υk表示相对应的拉格朗日乘子，
Figure FDA0002789565430000031
Figure FDA0002789565430000032
则原问题可转化为等价无约束优化问题，表示为
Figure FDA0002789565430000033
在固定功率分流系数ρk的情况下，令
Figure FDA0002789565430000034
根据KKT条件可得小蜂窝基站的功率控制方案，表示为
Figure FDA0002789565430000035
然后采用次梯度迭代方法更新拉格朗日乘子，表示为
Figure FDA0002789565430000036
Figure FDA0002789565430000037
Figure FDA0002789565430000038
通过迭代得到小蜂窝基站的最优功率控制方案
Figure FDA0002789565430000039
将最优功率控制方案代入原问题，采用相同的方法可以得到用户端的最优功率分流系数
Figure FDA00027895654300000310
并采用分式规划理论，将
Figure FDA00027895654300000311
和
Figure FDA00027895654300000312
代入下式
Figure FDA00027895654300000313
最后采用二分法求解系统可得系统最优能效值，F(λ)是分式规划理论的目标函数，即要找到一个λ，使得F(λ)＝0。
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