CN108923830A - 基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法。在本发明中,通过凸下界约束得出近似优化算法,该近似优化算法计算复杂度较小,算法的约束具有普遍意义,同时优化源预编码矩阵、中继预编码举证和ps比率,就能得到一个整体最优的结果,经过优化后的无线供电放大前传中继系统收发器交互信息更高。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法。
背景技术
在双跳放大前传(AF)多输入多输出(MIMO)中继系统中,中继节点依赖于接收来自源节点传输的无线频率(RF)能量来将源节点的信息前向传输至目的节点,在中继节点采用了功率分配(PS)协议实现能量采集和信息收取,源节点存在自供能,而中继节点则通过采集来自源节点的RF能量实现信息的放大前传。在一个通信循环中有两个阶段;在源阶段,信号从源节点传输至中继节点,此后中继节点应用PS协议来采集接受信号中的能量。在中继阶段,携带信息的信号在中继节点线性预编码后传输至目的节点。在各种不同的中继协议中,AF方法由于其实现简单和低处理延时的优点而被采用。除此之外,相比其他的中继协议,AF方法在中继节点进行解码和重新编码,因此更节约能量,使其能够适应于无线供能通信。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,解决功率分配问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,包括以下步骤:
S1、计算源节点和目的节点之间的MI值和中继节点上的能量约束;
S2、根据源节点和目的节点之间的MI值和中继节点上的能量约束计算优化问题,并将优化问题简化为功率分配问题;
S3、将功率分配问题利用下界转换为凸问题。
S4、通过原对偶内点算法解决凸问题。
在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。
进一步,所述步骤S1具体包括以下步骤:
S11、计算中继节点收到的信号向量yr,计算公式为:
yr=HBs+vr (1)
在公式(1)中,H为源节点和中继节点之间的一Nr*Ns的MIMO信道矩阵,其中Nr为中继节点的天线数目,Ns为源节点的天线数目,vr为中继节点的加性高斯白噪声向量,其均值为0且B为Ns*N1的源预编码矩阵,s为一束N1*1的信号向量;
S12、通过信号向量yr计算中间信号向量Zr,计算公式为:
在公式(2)中,H的奇异分解值为其中Λh为对角元素降序排列的对角矩阵,Uh,为Uh最左侧的N1列,Λh,为H中N1个最大的奇异值构成的对角矩阵;
S13、通过PS协议,中继节点将中间信号向量Zr去白噪声后的信号向量拆分为一个N1*N1的PS矩阵D:
在公式(3)中,di为第i个信息流的PS比率,di∈[0,1],i=1,…N1;
S14、通过矩阵D和中间信号向量计算中继节点采集到的RF能量Er,计算公式为:
在公式(4)中,η∈(0,1)为能量转化效率,E{}为统计期望,为N1*N1的单位矩阵,tr()为矩阵的迹;
S15、计算目的节点接收到的信号向量yd,计算公式为:
yd=Gxr+vd (5)
在公式(5)中,G为中继节点和目的节点之间一Nd*Nr的MIMO信道矩阵,Nd为目的节点的天线数目,vd为目的节点的加性高斯白噪声向量,xr为中继节点传输的信号矩阵,其中xr的计算公式为:
在公式(6)中,F为Nr*Nr在中继节点的线性预编码矩阵;
S16、通过目的节点接收到的信号向量yd和中继节点传输的信号矩阵xr计算有源节点和目的节点之间的MI值MI(D,B,F),计算公式为:
在公式(7)中,为Nd*Nd的单位矩阵,为中继节点噪声的方差,为目的节点噪声的方差;
S17、通过中继节点传输的信号矩阵xr以及中继节点采集到的RF能量Er计算中继节点的能量约束:
在公式(8)中,为Nr*Nr的单位矩阵。
进一步,所述步骤S2具体包括以下步骤:
S21、通过有源节点和目的节点之间的MI值MI(D,B,F)和中继节点的能量约束可得优化问题,具体公式为:
s.t.tr(BBH)≤P
0≤di≤1,i=1,…,N1 (9)
在公式(9)中,P为源节点可获得的功率, 为全部数据流的功率约束;
S22、将优化问题等价为功率分配问题,具体公式为:
xi≥wi≥0,yi≥0,i=1,…,N1 (10)
在公式(10)中,αi=λh,i,bi=λg,i,xi=λb,i,wi=dixi,yi=λf,i(diλh,iλb,i+1),
进一步,所述步骤S3中的凸问题为:
xi≥wi≥0,yi≥0,i=1,…,N1 (11)
在公式(11)中,ti为变量。
进一步,所述步骤S4的具体步骤为:
S41、通过原对偶内点算法解决功率分配问题,该算法所需的原对偶搜索方向为:
在公式(12)中,z=[xT,yT,wT]T (13)
在公式(13)中,
在公式(14)中,
在公式(15)中,I为单位矩阵;
Id为对偶残差,
在公式(17)中,μ为全部约束KKT系数所构成的向量;
Ic为中心残差,
在公式(18)中,∈为一接近0的极小值;
S42、计算原对偶内点算法的代理对偶间隙η(e,μ),计算公式为:
η(e,μ)=-g(e)Tμ (20)
在公式(20)中,S43、通过原对偶搜索方向和代理对偶间隙进行搜索得出优化结果。
本发明的有益效果是:在本发明中,通过凸下界约束得出近似优化算法,该近似优化算法计算复杂度较小,算法的约束具有普遍意义,同时优化源预编码矩阵、中继预编码举证和ps比率,就能得到一个整体最优的结果,经过优化后的无线供电放大前传中继系统收发器交互信息更高。
附图说明
图1为本发明总流程图;
图2为本发明中步骤S1的流程图;
图3为本发明中步骤S2的流程图;
图4为本发明中步骤S4的流程图;
图5为本发明中的参数权衡图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
如图1所示,一种基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,包括以下步骤:
S1、计算源节点和目的节点之间的MI值和中继节点上的能量约束;
S2、根据源节点和目的节点之间的MI值和中继节点上的能量约束计算优化问题,并将优化问题简化为功率分配问题;
S3、将功率分配问题利用下界转换为凸问题。
S4、通过原对偶内点算法解决凸问题。
如图2所示,步骤S1具体包括以下步骤:
S11、计算中继节点收到的信号向量yr,计算公式为:
yr=HBs+vr (1)
在公式(1)中,H为源节点和中继节点之间的一Nr*Ns的MIMO信道矩阵,其中Nr为中继节点的天线数目,Ns为源节点的天线数目,vr为中继节点的加性高斯白噪声向量,其均值为0且B为Ns*N1的源预编码矩阵,s为一束N1*1的信号向量;
S12、通过信号向量yr计算中间信号向量Zr,计算公式为:
在公式(2)中,H的奇异分解值为其中Λh为对角元素降序排列的对角矩阵,Uh,为Uh最左侧的N1列,Λh,为H中N1个最大的奇异值构成的对角矩阵;
S13、通过PS协议,中继节点将中间信号向量Zr去白噪声后的信号向量拆分为一个N1*N1的PS矩阵D:
在公式(3)中,di为第i个信息流的PS比率,di∈[0,1],i=1,…N1;
S14、通过矩阵D和中间信号向量计算中继节点采集到的RF能量Er,计算公式为:
在公式(4)中,η∈(0,1)为能量转化效率,E{}为统计期望,为N1*N1的单位矩阵,tr()为矩阵的迹;
S15、计算目的节点接收到的信号向量yd,计算公式为:
yd=Gxr+vd (5)
在公式(5)中,G为中继节点和目的节点之间一Nd*Nr的MIMO信道矩阵,Nd为目的节点的天线数目,vd为目的节点的加性高斯白噪声向量,xr为中继节点传输的信号矩阵,其中xr的计算公式为:
在公式(6)中,F为Nr*Nr在中继节点的线性预编码矩阵;
S16、通过目的节点接收到的信号向量yd和中继节点传输的信号矩阵xr计算有源节点和目的节点之间的MI值MI(D,B,F),计算公式为:
在公式(7)中,为Nd*Nd的单位矩阵,为中继节点噪声的方差,为目的节点噪声的方差;
S17、通过中继节点传输的信号矩阵xr以及中继节点采集到的RF能量Er计算中继节点的能量约束:
在公式(8)中,为Nr*Nr的单位矩阵。
如图3所示,步骤S2具体包括以下步骤:
S21、通过有源节点和目的节点之间的MI值MI(D,B,F)和中继节点的能量约束可得优化问题,具体公式为:
s.t.tr(BBH)≤P
0≤di≤1,i=1,…,N1 (9)
在公式(9)中,P为源节点可获得的功率, 为全部数据流的功率约束;
S22、将优化问题等价为功率分配问题,具体公式为:
xi≥wi≥0,yi≥0,i=1,…,N1 (10)
在公式(10)中,αi=λh,i,bi=λg,i,xi=λb,i,wi=dixi,yi=λf,i(diλh,iλb,i+1),
在本发明实施例中,步骤S3中的凸问题为:
xi≥wi≥0,yi≥0,i=1,…,N1 (11)
在公式(11)中,ti为变量。
如图4所示,步骤S4的具体步骤为:
S41、通过原对偶内点算法解决功率分配问题,该算法所需的原对偶搜索方向为:
在公式(12)中,z=[xT,yT,wT]T (13)
在公式(13)中,
在公式(14)中,
在公式(15)中,I为单位矩阵;
Id为对偶残差,
在公式(17)中,μ为全部约束KKT系数所构成的向量;
Ic为中心残差,
在公式(18)中,∈为一接近0的极小值,通常为10^-6或10^-8;
S42、计算原对偶内点算法的代理对偶间隙η(e,μ),计算公式为:
η(e,μ)=-g(e)Tμ (20)
在公式(20)中,
S43、通过原对偶搜索方向和代理对偶间隙进行搜索得出优化结果,如图5所示,该方法的参数权衡图像较好。
给定g(e)>0,μ>0,α=10,ofeas=10-8,o=10-8。
重复以下步骤:
1.确定∈,令∈=αm/η。
2.计算原对偶搜索方向ΔΦpd。
3.令Φ=Φ+sΔΦpd,其中s=0.99min{1,min{-μi/Δμi|Δμi<0}}。
直到||rd||2≤ofeas,且η≤o。
故该方法的计算复杂度为ο((6N1+2)3)。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、计算源节点和目的节点之间的MI值和中继节点上的能量约束;
S2、根据源节点和目的节点之间的MI值和中继节点上的能量约束计算优化问题,并将优化问题简化为功率分配问题;
S3、将功率分配问题利用下界转换为凸问题。
S4、通过原对偶内点算法解决凸问题。
2.根据权利要求1所述的基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括以下步骤:
S11、计算中继节点收到的信号向量yr,计算公式为:
yr=HBs+vr (1)
在公式(1)中,H为源节点和中继节点之间的一Nr*Ns的MIMO信道矩阵,其中Nr为中继节点的天线数目,Ns为源节点的天线数目,vr为中继节点的加性高斯白噪声向量,其均值为0且B为Ns*N1的源预编码矩阵,s为一束N1*1的信号向量;
S12、通过信号向量yr计算中间信号向量Zr,计算公式为:
在公式(2)中,H的奇异分解值为其中Λh为对角元素降序排列的对角矩阵,Uh,1为Uh最左侧的N1列,Λh,1为H中N1个最大的奇异值构成的对角矩阵;
S13、通过PS协议,中继节点将中间信号向量Zr去白噪声后的信号向量拆分为一个N1*N1的PS矩阵D:
在公式(3)中,di为第i个信息流的PS比率,di∈[0,1],i=1,…N1;
S14、通过矩阵D和中间信号向量计算中继节点采集到的RF能量Er,计算公式为:
在公式(4)中,η∈(0,1)为能量转化效率,E{}为统计期望,为N1*N1的单位矩阵,tr()为矩阵的迹;
S15、计算目的节点接收到的信号向量yd,计算公式为:
yd=Gxr+vd (5)
在公式(5)中,G为中继节点和目的节点之间一Nd*Nr的MIMO信道矩阵,Nd为目的节点的天线数目,vd为目的节点的加性高斯白噪声向量,xr为中继节点传输的信号矩阵,其中xr的计算公式为:
在公式(6)中,F为Nr*Nr在中继节点的线性预编码矩阵;
S16、通过目的节点接收到的信号向量yd和中继节点传输的信号矩阵xr计算有源节点和目的节点之间的MI值MI(D,B,F),计算公式为:
在公式(7)中,为Nd*Nd的单位矩阵,为中继节点噪声的方差,为目的节点噪声的方差;
S17、通过中继节点传输的信号矩阵xr以及中继节点采集到的RF能量Er计算中继节点的能量约束:
在公式(8)中,为Nr*Nr的单位矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:
S21、通过有源节点和目的节点之间的MI值MI(D,B,F)和中继节点的能量约束可得优化问题,具体公式为:
s.t.tr(BBH)≤P
0≤di≤1,i=1,…,N1 (9)
在公式(9)中,P为源节点可获得的功率, 为全部数据流的功率约束;
S22、将优化问题等价为功率分配问题,具体公式为:
xi≥wi≥0,yi≥0,i=1,…,N1 (10)
在公式(10)中,αi=λh,i,bi=λg,i,xi=λb,i,wi=dixi,yi=λf,i(diλh,iλb,i+1),
4.根据权利要求3所述的基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,其特征在于,所述步骤S3中的凸问题为:
xi≥wi≥0,yi≥0,i=1,…,N1 (11)
在公式(11)中,ti为变量。
5.根据权利要求4所述的基于凸下界无线供电放大前传中继系统收发器的优化方法,其特征在于,所述步骤S4的具体步骤为:
S41、通过原对偶内点算法解决功率分配问题,该算法所需的原对偶搜索方向为:
在公式(12)中,z=[xT,yT,wT]T (13)
在公式(13)中,x=[x1,x2,…xN1],y=[y1,y2,…yN1],
在公式(14)中,
在公式(15)中,I为单位矩阵;
Id为对偶残差,
在公式(17)中,μ为全部约束KKT系数所构成的向量;
Ic为中心残差,
在公式(18)中,∈为一接近0的极小值;
S42、计算原对偶内点算法的代理对偶间隙η(e,μ),计算公式为:
η(e,μ)=-g(e)Tμ (20)
在公式(20)中,
S43、通过原对偶搜索方向和代理对偶间隙进行搜索得出优化结果。
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