CN108650689B - 基于noma下行链路的无线携能通信系统能效优化方法 - Google Patents

基于noma下行链路的无线携能通信系统能效优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，首先建立基于NOMA下行链路的无线携能通信系统，系统部署一个基站BS以及K个用户，每个用户都包含信息能量接收机；给定约束条件：基站最大发射功率Pmax、每个信息接收机所需的最低信息速率Rmin以及每个能量接收机的最小采集功率Emin；接收端采用时隙切换(TS)的方案实现信息与能量的同步传输，并在信息接收端采用串行干扰消除(SIC)技术；通过对发射功率与时隙切换因子α进行联合优化，得到最佳的分配方案，实现系统能效最大化。本发明与OMA系统或基于相同系统的速率优化问题相比，在保证满足所有相同约束的情况下，能够获得更高的系统能效。

Description

基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于NOMA下行链路的无线 携能通信系统能效优化方法，属于绿色通信的范畴。
背景技术
随着移动通信的普及和发展，日益增长的流量需求与日益匮乏的自然资源(包括频谱资源和能量资源)两者的矛盾成为无线通信领域发展的瓶颈。如何提高无线通信 系统的频谱效率和能量效率成为下一代移动通信的关键问题。
NOMA(Non-orthogonal Multiple Access，非正交多址接入)技术，能够使多用户共享同一频谱资源，通过给用户分配不同的功率来实现功率域复用，采用SIC (SuccessiveInterference Cancellation，串行干扰消除)技术来消除来自其他用户的干扰， 这些在提高系统容量和频谱利用率方面的优势，使得NOMA技术成为下一代移动通信 多址技术的热门候选之一。
而SWIPT(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，无线携能通信) 技术，充分利用射频信号同时携带信息和能量的特点，在实现无线信息传递的同时，具备收集射频信号中不携带信息的能量并给移动终端充电的功能，从而在一方面避免 了能量资源的浪费，另一方面可以延长能量受限网络的使用周期，实现节能减排、降 低功耗的绿色通信。
因此，NOMA与SWIPT的结合，对于解决无线通信技术发展的矛盾起到“双管齐 下”的作用。现有研究大部分是针对单一的NOMA系统或SWIPT系统的能效优化问 题，或者是以两者相结合的系统总数据率最大化为目标的优化问题，缺少对于两者相 结合的系统能效优化的研究，在进一步提高系统能量效率方面也是一个非常值得关注 的话题。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供了一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，所述方法在满足每个用户对于服务质量需求(包括最小数 据率和最小采集功率)以及发射功率受限的前提下，确定了提升NOMA+SWIPT系统 能效的功率与时隙联合分配方案。
本发明的目的可以通过如下技术方案实现：
一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，所述方法通过以下步骤实现：
S1、建立基于NOMA下行链路的无线携能通信系统，系统部署一个基站BS和K 个用户；每个用户都包含一个信息接收机和能量接收机，采用TS方案实现信息传递和 能量传输的结合；信息接收端采用SIC技术进行信息解调；
S2、针对步骤S1建立的系统模型，建立系统能效优化问题，包括优化变量、约束 条件和目标函数；其中优化变量为发射功率Pk(k＝1,…,K)和时隙切换因子α；约束条 件为基站最大发射功率Pmax和用户的需求(包括最小信息传递速率Rmin和最小采集功 率Emin)；目标函数为系统能效，即系统总数据率与消耗总功率之比；
S3、针对步骤S2建立的优化问题进行求解，得到优化目标的最优解，获得系统最大能效。首先利用上下链路的对称性将复杂的非凸优化问题转化为拟凸优化问题，优 化目标变为
Figure BDA0001616486410000021
和α；其次遍历α，当α取定时，采用Dinkelbach’s迭代算法得到
Figure BDA0001616486410000022
的近 似最优解以及对应的最大能效，不断重复直到遍历完所有α；最后得到基于能效优化的 关于
Figure BDA0001616486410000023
和α的联合分配方案，进而根据
Figure BDA0001616486410000024
和
Figure BDA0001616486410000025
(Pk)的关系，得到基于能效优化的关 于Pk和α的联合分配方案。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
本发明所述的基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法将SWIPT 系统与NOMA多址方案有机地结合起来，在给定基站最大发射功率的条件下，以用户 对信息传递速率和功率采集量的最低需求为约束，以最大化系统能量效率为优化目标 进行建模，实现了保证满足用户需求的前提下最大化系统能效的分配方案，提升了整 个通信网络的性能，既符合未来通信系统对频谱效率的要求，又符合绿色通信的趋势。
附图说明
图1为本发明实施例中对能效优化问题进行求解的算法流程图。
图2为本发明实施例中提供的最大能效与用户数量的关系仿真图。
图3为本发明实施例提供的NOMA系统最大能效、OMA系统最大能效以及NOMA 系统最大数据率情况下对应的能效仿真对比图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
本实施例提供了一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，包括以下步骤：
S1、建立基于NOMA下行链路的无线携能通信系统；
所述建立的无线携能通信系统部署有一个基站BS和K个用户：US1、US2……USK， 其中每个用户都包含有一个信息接收机和能量接收机，基站分配给第k个用户的发射 功率为PK，基站与第k个用户之间信道的功率增益为hk，其中k＝1,…,K，噪声为加 性高斯白噪声N(0，σ2)；
无线携能通信系统的接收端采用时隙切换(TS)方案实现无线信息传递(WIT) 和无线能量传输(WPT)的有机结合，即无线携能通信SWIPT；其中，时隙切换因子 α为用于信息传递的时间分配系数，1-α为用于能量传输的时间分配系数；
无线携能通信系统采用NOMA技术作为多址方案，所有用户共享同一频谱资源实现与基站之间的通信，在信息接收端解调信息时受到其他用户的干扰；信息接收端采 用串行干扰消除(SIC)技术，降低或消除其他用户的干扰；比较基站与每个用户之间 信道的功率增益，假设满足以下关系：h1＞h2＞…＞hK，采用SIC方法进行信息解 调，下行链路信息解调顺序为USK，USK-1,…,US1，即信息解调时按照信道功率增益 递增的顺序进行解调。
S2、针对步骤S1建立的无线携能通信系统，建立系统的能效优化问题，包括优化变量、目标函数和约束条件；所述能效优化问题的优化变量包括：基站分配给每个用 户的发射功率Pk，其中k＝1,…,K，以及时隙切换因子α；
所述能效优化问题的目标函数为系统能效ηEE，
Figure BDA0001616486410000031
表示系统总数据率与消耗的总功率之比，即单位焦耳能量传输的比特数(bits/Joule)，在这里， 由于能量接收端采集了部分功率，因此与传统无线通信系统不同，在SWIPT系统中， 实际消耗的功率为总的发射功率
Figure BDA0001616486410000032
与电路板功率PC之和，减去能量接收端采集到 的功率之和
Figure BDA0001616486410000033
Rk表示第k个用户的数据率：
Figure BDA0001616486410000034
Ek表示第k个用户采集到的功率：
Figure BDA0001616486410000035
其中，B为信道带宽，η为能量接收端的电能转化效率；
所述能效优化问题的约束条件包括：基站的最大发射功率Pmax，以及用户对于服务质量的要求：最小信息传递速率Rmin以及最小采集功率Emin；
确定了能效优化问题的优化变量、目标函数和约束条件之后，能效优化问题P.1能够表示为：
Figure BDA0001616486410000041
s.t.C1:Rk≥Rmin，k＝1,…,K
C2:Ek≥Emin，k＝1,…,K
C3:
Figure BDA0001616486410000042
S3、针对步骤S2建立的系统的能效优化问题进行求解，得到优化目标的最优解，获得无线携能通信系统的最大能效。所述对能效优化问题进行求解的算法流程图如图1 所示，具体包括以下步骤：
(一)、首先将能效优化问题P.1利用上下行链路的对称性由复杂的非凸优化问题转化为拟凸优化问题，其中上下行链路的对称性体现在以下几个方面：①下行链路从 基站到用户k与上行链路从用户k到基站的信道，功率增益相同，信道带宽相同；②下 行链路基站发射的总功率与上行链路基站发射的总功率相同，
Figure BDA0001616486410000043
③ 下行链路基站分配给第k个用户的功率
Figure BDA0001616486410000044
与上行链路第k个用户的发射功率
Figure BDA0001616486410000045
之间满 足：
Figure BDA0001616486410000046
④下行链路与上行链路采用SIC方法时，用户的解调顺 序相反，(注意到，上文中的Pk，Rk，Ek我们都重新用
Figure BDA0001616486410000047
表示，特指下行链 路)；
满足以上对称性条件，则每个用户的上行数据率与下行数据率相等，系统上行总数据率与下行总数据率也相等；功率采集表达式Ek中，能够用上行链路每个用户发射 功率之和
Figure BDA0001616486410000048
替代下行链路基站发射总功率
Figure BDA0001616486410000049
即：
Figure BDA00016164864100000410
Figure BDA00016164864100000411
Figure BDA00016164864100000412
因此，系统能效能够重新表示为：
Figure BDA00016164864100000413
能效优化问题P.1能够转化为能效优化问题P.2：
Figure BDA00016164864100000414
s.t.C1:
Figure BDA0001616486410000051
C2:
Figure BDA0001616486410000052
C3:
Figure BDA0001616486410000053
(二)、在能效优化问题P.2中，对α和
Figure BDA0001616486410000054
两者联合优化得到最优解的具体表达式比较困难，采用以下方法得到近似最优解：
(1)、用一个小的步长(比如step＝0.01)遍历α(0＜α＜1)；
(2)、对于每一个确定的α，能效优化问题P.2关于
Figure BDA0001616486410000055
是拟凸优化问题，采用求解分式形式的拟凸优化问题近似最优解的一般方法——Dinkelbach’s迭代算法得到
Figure BDA0001616486410000056
的近似最优解
Figure BDA0001616486410000057
以及对应的最大能效
Figure BDA0001616486410000058
(3)、比较每个遍历取值的α所对应的由步骤(2)求得的
Figure BDA0001616486410000059
认为使得
Figure BDA00016164864100000510
最大 的α，记为
Figure BDA00016164864100000511
就是α的近似最优解；于是得到基于能效优化的最佳分配方案
Figure BDA00016164864100000512
(三)、得到基于能效优化的最佳分配方案
Figure BDA00016164864100000513
后，再根据下行链路基站分配给第k个用户的功率
Figure BDA00016164864100000514
与上行链路第k个用户的发射功率
Figure BDA00016164864100000515
之间的关系：
Figure BDA00016164864100000516
Figure BDA00016164864100000517
由
Figure BDA00016164864100000518
求得
Figure BDA00016164864100000519
最后得到基于能效优化的最佳分配方案
Figure BDA00016164864100000520
也就 是能效优化问题P.1中的
Figure BDA00016164864100000521
如图2所示，是本实施例提供的最大能效与用户数量关系仿真图，其中电路板功率PC分别取10W、20W和30W作为比较。其他参数为：基站最大发射功率Pmax＝100W； 信道功率增益hk由rand()产生；信道带宽B＝1MHz；噪声功率σ2＝0.01W；能量接收 机电能转化效率η＝50％；最小信息传递速率约束Rmin＝2Mbit/s；最小功率采集约 束Emin＝0.2W。用户数量取1/2/3/4/5/6/7，每次得到的系统最大能效都是进行1000次 实验的仿真结果的平均值。从图3可以看出：①在其他条件相同的情况下，电路板功 率PC越小，系统可以获得越大的能效，因为PC越小，系统获得相同的数据率实际需要 消耗的功率越少；②随着用户数量的增加，系统最大能效逐渐减小，这是因为在NOMA 多址方案中，信息接收机进行信息解调时会受到其他用户的干扰，使得要获得相同的 数据率需要消耗更大的发射功率。
如图3所示，是本实施例提供的NOMA系统的最大能效、OMA系统的最大能效 以及NOMA系统基于最大数据率情况下对应的能效相比较，三者的仿真对比图。这里 以系统部署3个用户为例。其他参数设置为：电路板功率PC＝10W；信道功率增益hk由 rand()产生；信道带宽B＝1MHz；噪声功率σ2＝0.01W；能量接收机电能转化效率 η＝50％；最小信息传递速率约束Rmin＝2Mbits/s；最小功率约束Emin＝0.2W。基 站最大发射功率Pmax取值范围为0～100W。每次得到的系统最大能效都是进行1000次 实验的仿真结果的平均值。从图3可以看出：①NOMA+SWIPT系统最大能效随基站 最大发射功率的增加而增加；增加到某个值后，基站最大发射功率继续增加，系统最 大能效保持不变；②NOMA系统与OMA系统相比，在相同的条件下，系统最大能效 有较大幅度的提升；说明NOMA系统性能优于OMA系统；③NOMA系统基于总速率 最大化的系统能效随基站最大发射功率的增加先增大后减小，而且在相同条件下，其 系统获得的最大能效小于基于能效优化的系统所获得的能效。
以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利 的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、建立基于NOMA下行链路的无线携能通信系统；
S2、针对步骤S1建立的无线携能通信系统，建立系统的能效优化问题，包括优化变量、目标函数和约束条件；
S3、针对步骤S2建立的系统的能效优化问题进行求解，得到优化目标的最优解，获得无线携能通信系统的最大能效；
步骤S2中所述能效优化问题的优化变量包括：基站分配给每个用户的发射功率Pk，其中k＝1,…,K，以及时隙切换因子α；
所述能效优化问题的目标函数为系统能效ηEE，
Figure FDA0002578388550000011
表示系统总数据率与消耗的总功率之比，即单位焦耳能量传输的比特数，在这里，由于能量接收端采集了部分功率，因此与传统无线通信系统不同，在SWIPT系统中，实际消耗的功率为总的发射功率
Figure FDA0002578388550000012
与电路板功率PC之和，减去能量接收端采集到的总功率
Figure FDA0002578388550000013
Rk表示第k个用户的数据率：
Figure FDA0002578388550000014
Ek表示第k个用户采集到的功率：
Figure FDA0002578388550000015
其中，B为信道带宽，η为能量接收端的电能转化效率；hk表示基站到第k个用户之间信道的功率增益，σ2表示加性高斯白噪声的功率；
所述能效优化问题的约束条件包括：基站的最大发射功率Pmax，以及用户对于服务质量的要求：最小信息传递速率Rmin以及最小采集功率Emin；
确定了能效优化问题的优化变量、目标函数和约束条件之后，能效优化问题P.1表示为：
Figure FDA0002578388550000016
s.t.C1:k≥Rmin，k＝1,…,K
C2:k≥Emin，k＝1,…,K
C3:
Figure FDA0002578388550000017
2.根据权利要求1所述的一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，其特征在于，步骤S1建立的无线携能通信系统部署有一个基站BS和K个用户：US1、US2……USK，其中每个用户都包含有一个信息接收机和能量接收机，基站分配给第k个用户的发射功率为Pk，基站与第k个用户之间信道的功率增益为hk，其中k＝1,…,K，噪声为加性高斯白噪声N(0，σ2)；
无线携能通信系统的接收端采用时隙切换方案实现无线信息传递和无线能量传输的有机结合，即无线携能通信SWIPT；其中，时隙切换因子α为用于信息传递的时间分配系数，1为用于能量传输的时间分配系数；
无线携能通信系统采用NOMA技术作为多址方案，所有用户共享同一频谱资源实现与基站之间的通信，在信息接收端解调信息时受到其他用户的干扰；信息接收端采用串行干扰消除技术，降低或消除其他用户的干扰；比较基站与每个用户之间信道的功率增益，假设满足以下关系：h1＞h2＞…＞hK，为了达到系统容量，采用SIC方法进行信息解调时，下行链路信息解调顺序为USK，USK-1,…,US1，即按照信道功率增益递增的顺序进行解调。
3.根据权利要求1所述的一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，其特征在于，步骤S3所述对能效优化问题进行求解具体包括以下步骤：
(一)、首先Pk、Rk、Ek重新用
Figure FDA0002578388550000021
表示来特指下行链路，能效优化问题P.1利用上下行链路的对称性由复杂的非凸优化问题转化为拟凸优化问题，其中上下行链路的对称性体现在以下几个方面：①下行链路从基站到用户k与上行链路从用户k到基站的信道，功率增益相同，信道带宽相同；②下行链路基站发射的总功率与上行链路基站发射的总功率相同，
Figure FDA0002578388550000022
③下行链路基站分配给第k个用户的功率
Figure FDA0002578388550000023
与上行链路第k个用户的发射功率
Figure FDA0002578388550000024
之间满足：
Figure FDA0002578388550000025
④下行链路与上行链路采用SIC方法时，用户的解调顺序相反；
满足以上对称性条件，则每个用户的上行数据率与下行数据率相等，系统上行总数据率与下行总数据率也相等；功率采集表达式Ek中，用上行链路每个用户发射功率之和
Figure FDA0002578388550000026
替代下行链路基站发射总功率
Figure FDA0002578388550000027
即：
Figure FDA0002578388550000028
Figure FDA0002578388550000029
Figure FDA00025783885500000210
因此，系统能效重新表示为：
Figure FDA0002578388550000031
能效优化问题P.1转化为能效优化问题P.2：
Figure FDA0002578388550000032
s.t.C1:
Figure FDA0002578388550000033
C2:
Figure FDA0002578388550000034
C3:
Figure FDA0002578388550000035
(二)、在能效优化问题P.2中，对α和
Figure FDA0002578388550000036
两者联合优化得到最优解的具体表达式比较困难，采用以下方法得到近似最优解：
(1)、用一个小的步长遍历α(0＜α＜1)；
(2)、对于每一个确定的α，能效优化问题P.2关于
Figure FDA0002578388550000037
是拟凸优化问题，采用求解分式形式的拟凸优化问题近似最优解的一般方法——Dinkelbach’s迭代算法得到
Figure FDA0002578388550000038
的近似最优解
Figure FDA0002578388550000039
以及对应的最大能效
Figure FDA00025783885500000310
(3)、比较每个遍历取值的α所对应的由步骤(2)求得的
Figure FDA00025783885500000311
认为使得
Figure FDA00025783885500000312
最大的α，记为
Figure FDA00025783885500000313
就是α的近似最优解；于是得到基于能效优化的最佳分配方案
Figure FDA00025783885500000314
(三)、得到基于能效优化的最佳分配方案
Figure FDA00025783885500000315
后，再根据下行链路基站分配给第k个用户的功率
Figure FDA00025783885500000316
与上行链路第k个用户的发射功率
Figure FDA00025783885500000317
之间的关系：
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