CN108924846B - 一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法，通过对多目标信息接收机的信息率进行一个最大最小化处理，把整个优化问题转化成一个凸问题，从而求出基站对所有用户的波束向量和信息的信息率，从而生产良好的基站设备，使通信系统网络结构优化，增强能量的重复利用，解决了现有在通信系统进行无线携能通信时，系统只是考虑到能量接收机接收到能量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没有考虑到能量接收机接收的能量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接收机的情况下，只考虑了对信息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理，存在着通讯模型结构不合理的技术问题。

Description

一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种无线携能和多目标无线通信网络能 量效率优化方法及装置。

背景技术

无线携能通信是一种新型的无线通信类型，区别于传统无线通信仅仅传 播信息，无线携能通信可以在传播传统信息类无线信号时，同时向无线设备 传输能量信号，能量信号在被具有获能电路的无线设备接收后，经过一系列 转换可以将无线能量存储在无线设备自身的电池中，这些捕获的能量将会被 用于该无线设备的正常的信息交互电路的耗能以及能量捕获电路的耗能。运 用无线携能通信技术后，可以减少电线，排线的成本，可以免去给无线设备 更换电池的麻烦。

在通信系统进行无线携能通信时，系统只是考虑到能量接收机接收到能 量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没有考虑到能量接收机接收的能 量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接收机的情况下，只考虑了对信 息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理，存在着通讯模型结构不合理 的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法及 装置，用于解决现有在通信系统进行无线携能通信时，系统只是考虑到能量 接收机接收到能量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没有考虑到能量 接收机接收的能量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接收机的情况下， 只考虑了对信息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理，存在着通讯模 型结构不合理的技术问题。

本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法， 包括：

确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站发射的 信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能量基站 发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基 站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据所述s_i和所述w_i确定信息基站发 射的信息x₁，其中

确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据所述s_M+1和所 述v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对 于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据所述信息基站发射的信息、所述能 量发射基站发射的能量信息、所述信息发射基站对于能量接收用户的信道向 量和所述能量发射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收 到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量；

确定所述能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基 站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据所述x₁、所述x₂、所述h_i和所述g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是 第i个信息接收用户接收到的噪音；

确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信 息接收用户的信干噪比；

其中，

确定第一优化模型，确定第一优化模型，所述第一优化模型包括：第一 目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数；

所述第一目标函数为：

所述第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限 制功率为P1；

所述第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功 率为p2；

所述第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

将所述第一优化模型转化为第二优化模型，所述第二优化模型包括：第 二目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数；

所述第二目标函数为：

所述第四约束函数为：

所述第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第六约束函数为：

通过分式规划算法对所述第二优化问题进行逼近求解，得到最优解。

优选地，s_i和s_M+1为服从[0,1]分布且相互独立的高斯白噪音。

优选地，所述通过分式规划算法对所述第二优化问题进行逼近求解具体 包括：

引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*；

则

将所述第二优化模型转化为第三优化模型，所述第三优化模型包括：第 三目标函数、第七约束函数、第八约束函数、第九约束函数和第十约束函数；

所述第三目标函数为：

所述第七约束函数为：

所述第八约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第九约束函数为：

所述第十约束函数为：

通过半定松弛算法求解所述第三优化模型，并定义

vv^H＝V， 将所述第三优化模型转化为第四优化模型，所述第四优化模型包括：第四目 标函数、第十一约束函数、第十二约束函数、第十三约束函数和第十四约束 函数；

所述第四目标函数为：

所述第十一约束函数为：

所述第十二约束函数为：tr(V)≤p2；

所述第十三约束函数为：

所述第十四约束函数为：

求解所述第四优化模型得到最优解。

优选地，确定所述能量接收用户转化的功率为

具体包括：

确定所述能量接收用户转化的功率为

其中

本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化装置， 包括：

第一确定模块，用于确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收 信息发射基站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信 息为s_M+1，能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

第二确定模块，用于确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量 为w_i，信息发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据所述s_i和所述 w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

第三确定模块，用于确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v， 并根据所述s_M+1和所述v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

第四确定模块，用于确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为 h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据所述信息基 站发射的信息、所述能量发射基站发射的能量信息、所述信息发射基站对于 能量接收用户的信道向量和所述能量发射基站对于能量接收用户的信道向量 得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量；

第五确定模块，用于确定所述能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基 站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据所述x₁、所述x₂、所述h_i和所述g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是 第i个信息接收用户接收到的噪音；

确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信 息接收用户的信干噪比；

其中，

第六确定模块，用于确定第一优化模型，确定第一优化模型，所述第一 优化模型包括：第一目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函 数；

所述第一目标函数为：

所述第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限 制功率为P1；

所述第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功 率为p2；

所述第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

第一转化模块，用于将所述第一优化模型转化为第二优化模型，所述第 二优化模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束 函数；

所述第二目标函数为：

所述第四约束函数为：

所述第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第六约束函数为：

通过分式规划算法对所述第二优化问题进行逼近求解，得到最优解。

优选地，s_i和s_M+1为服从[0,1]分布且相互独立的高斯白噪音。

优选地，所述第一转化模块，具体用于：

引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*；

则

将所述第二优化模型转化为第三优化模型，所述第三优化模型包括：第 三目标函数、第七约束函数、第八约束函数、第九约束函数和第十约束函数；

所述第三目标函数为：

所述第七约束函数为：

所述第八约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第九约束函数为：

所述第十约束函数为：

通过半定松弛算法求解所述第三优化模型，并定义

vv^H＝V， 将所述第三优化模型转化为第四优化模型，所述第四优化模型包括：第四目 标函数、第十一约束函数、第十二约束函数、第十三约束函数和第十四约束 函数；

所述第四目标函数为：

所述第十一约束函数为：

所述第十二约束函数为：tr(V)≤p2；

所述第十三约束函数为：

所述第十四约束函数为：

求解所述第四优化模型得到最优解。

优选地，确定所述能量接收用户转化的功率为

具体包括：

确定所述能量接收用户转化的功率为

其中

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法， 包括：确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站发射 的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能量基 站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；确定信息发射基站对 第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户的波束 向量为w_M+1，并根据所述s_i和所述w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据所述 s_M+1和所述v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；确定信息发射基站对于 能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量 为g_M+1，并根据所述信息基站发射的信息、所述能量发射基站发射的能量信息、 所述信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和所述能量发射基站对于能 量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量；确定所述能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发 射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据所述x₁、所述x₂、所 述h_i和所述g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；确定第i个信息接收用户的信率比为 IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪比；确定第一优化模 型，确定第一优化模型，所述第一优化模型包括：第一目标函数、第一约束 函数、第二约束函数和第三约束函数；将所述第一优化模型转化为第二优化 模型，所述第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五约束函 数和第六约束函数；通过分式规划算法对所述第二优化问题进行逼近求解， 得到最优解。

本发明中，通过考虑到信息基站和能量基站有合作的情况下，在能量接 收机接收功率的约束下，对多目标信息接收机的信息率进行一个最大最小化 处理，把整个优化问题转化成一个凸问题，从而求出基站对所有用户的波束 向量和信息的信息率，从而生产良好的基站设备，使通信系统网络结构优化， 增强能量的重复利用，解决了现有在通信系统进行无线携能通信时，系统只 是考虑到能量接收机接收到能量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没 有考虑到能量接收机接收的能量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接收机的情况下，只考虑了对信息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理， 存在着通讯模型结构不合理的技术问题。

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，对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的无线携能网络的结构框架图；

图2为本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化 方法的一个实施例的流程示意图；

图3为本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化 方法的另一个实施例的流程示意图；

图4为本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化 装置的一个实施例的结构示意图；

图5为本发明提供的旋转消除模型的示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化 方法及装置，解决了现有在通信系统进行无线携能通信时，系统只是考虑到 能量接收机接收到能量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没有考虑到 能量接收机接收的能量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接收机的情 况下，只考虑了对信息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理，存在着 通讯模型结构不合理的技术问题。

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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部 的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性 劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

可选的，图1示出了本发明实施例提供的无线携能网络的结构框架图，参 照图1，它包括有M个信息接收用户和一个能量接收用户，两个多天线基站， 一个信息发射基站，另一个是能量发射基站，它们都是有N个天线，同时这两 个基站是互相合作的。

请参阅图2，本发明实施例提供了一种无线携能和多目标无线通信网络能 量效率优化方法的一个实施例，包括：

S101：确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站 发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能 量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

本发明实施例中，当需要进行无线携能和多目标无线通信网络能量效率 优化时，需要确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基 站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1， 能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

S102：确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息 发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射 的信息x₁，其中

在确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站发射 的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能量基 站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1之后，需要确定信息发 射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用 户的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

在信息发射基站部分，信息基站对M个信息接收和一个能量接收用户都 会有一个波束向量，本发明这里定义

是信息发射基站对第i个信息接 收用户的波束向量，

是信息基站对能量接收用户的波束向量，所以 整个信息基站发射的信息为

信息发射基站的发射功率有一定的限 制，它的功率要小于设备的最大限制功率P1(设备的最大功率),如果超过最 大限制功率设备就会损坏，限制条件是

S103：确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据s_M+1和v 确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

在确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射 基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射的信 息x₁，其中

之后，需要确定能量发射基站对能量接收用户的波束向 量为v，并根据s_M+1和v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

在能量发射基站部分，能量发射基站对能量接收用户有一个波束向量， 本发明定义

是能量发射基站对能量接收用户的波束向量，所以整个能 量发射基站发射的能量信息为x₂＝s_M+1v，能量发射基站的发射功率有一定的限 制，它的功率要小于设备的最大限制功率p2(设备的最大功率)，限制条件是

S104：确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射 基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据信息基站发射的信息、能量 发射基站发射的能量信息、信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和能 量发射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p， 其中

n_M+1为干扰量；

在确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据s_M+1和v确 定能量发射基站发射的能量信息为x₂之后，需要确定信息发射基站对于能量 接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为 g_M+1，并根据信息基站发射的信息、能量发射基站发射的能量信息、信息发射 基站对于能量接收用户的信道向量和能量发射基站对于能量接收用户的信道 向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干 扰量；

S105：确定能量接收用户转化的功率为

在确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站 对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据信息基站发射的信息、能量发射 基站发射的能量信息、信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和能量发 射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量之后，需要确定能量接收用户转化的功率 为

S106：确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量 发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确 定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息 接收用户接收到的噪音；

在确定能量接收用户转化的功率为

之后，需要确定信息发射基站 对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基站对于第i个信息接收 用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第i个信息接收用户接收的 信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；

S107：确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第 i个信息接收用户的信干噪比；

其中，

在确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射 基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第 i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收 用户接收到的噪音之后，需要确定第i个信息接收用户的信率比为 IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪比；

其中，

在一个能量接收用户部分，能量接收用户不但接收信息发射基站的信号， 而且也会接收到能量发射基站的信号，这里假设所有通信都是完美的，没有 量化误差和反馈延迟，信道向量都是可以知道的。本发明定义

是信 息发射基站对于能量接收用户的信道向量，

是能量发射基站对于能 量接收用户的信道向量，因此可以得到能量接收用户接收到的信号，

同时能量接收用户会把接收到信号转化成能量，给设 备充电，从而实现能量的循环利用。这里，本发明要求设备能工作的最低功 率为u,当设备转化的功率大于这个值时，才能正常工作，因此本发明可以得 到

具体表示如下：

在多个信息接收用户部分，对于第i个信息接收用户，第i个信息接收用 户不但接收到信号基站发给它的信息，而且会接收到来自信息基站发射给其 它M-1个信息用户的信息和能量基站发射给能量接收用户的能量信号，这里 假设所有通信都是完美的，没有量化误差和反馈延迟，信道向量都是可以知 道的。本发明定义

是信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向 量，

是能量发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量，因此本发 明可以得到第i个用户接收的信号，

其中n_i是第i个用户接 收到噪音。如果用户接收的干扰过大，就会影响到用户的服务质量，为了满 足所有信息用户的服务质量，本发明需要考虑到所有用户的信率比，对于第i 个用户而言，它的信率比是IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，其中SINR_i(接收的有用信息功 率比上干扰和噪音的功率)为第i个用户的信干噪比，本发明可以得到

S108：确定第一优化模型，第一优化模型包括：第一目标函数、第一约 束函数、第二约束函数和第三约束函数；

第一目标函数为：

第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限制功 率为P1；

第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功率为 p2；

第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

在确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个 信息接收用户的信干噪比之后，需要确定第一优化模型，确定第一优化模型， 第一优化模型包括：第一目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约 束函数；

S109：将第一优化模型转化为第二优化模型，第二优化模型包括：第二 目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数；

第二目标函数为：

第四约束函数为：

第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

第六约束函数为：

在确定第一优化模型，确定第一优化模型，第一优化模型包括：第一目 标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数之后，需要将第一优 化模型转化为第二优化模型，第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束 函数、第五约束函数和第六约束函数；

整个优化问题(ζ₁)很明显的是一个非凸的问题，因为对于目标函数而言， 它是一个非凸的，对于约束条件

它也是一个非凸的，这里本发明 可以通过用旋转消除和分式规划把它转化成一个凸问题。首先，对于函数log， 它是一个单调递增的函数，所以本发明可以把

等价 为

S110：通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解，得到最优解；

在将第一优化模型转化为第二优化模型，第二优化模型包括：第二目标 函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数之后，需要通过分式规 划算法对第二优化问题进行逼近求解，得到最优解；

可选地，把一对互为共轭转置的数，通过旋转以后，把这一对数消除掉。 对于本发明的模型而言，就是对

用旋转消除的方法，把不等式进行 一个变化。

它的中 间两项

是互为共轭转置的。

本发明可以对整个优化问题(ζ₁)(ζ₁表示第一优化问题)，可以把变量w_M+1同时变成w_M+1e^jθ，这个时候

它的第一项和最后一项不会受到影响，只 影响中间

和

两项，如图5所示，当

如 果在图5的a点时，它的共轭转置

肯定在b点(图5里a和b是 互为共轭转置的)。当变量w_M+1变成w_M+1e^jθ时，

变成

a点就可以旋转到a1点，同时

变成

b点就可以旋转到b1点。a1点和b1点它们是实部为零，虚 部互为相反数，所以

这时

变成 了

其中本发明这里引入的变量θ这个角 度值，本发明是可以在得到优化问题的解以后,求出来这个值,这个值是一个中 间变量，可以表示如下：

最终整个优化问题(ζ₁)可以变成优化问题(ζ₂)，如下所示：

tr(vv^H)≤p2；

对于优化问题(ζ₂)，本发明通过分式规划算法对优化问题进行一个逼近求解， 这里本发明引入一个变量t,假设优化问题(ζ₂)的最优值为η^*。

本发明这里可以使t逐渐减小， 来逐渐逼近这个最优值，当t等于零时，η^*就是优化问题(ζ₂)的最优解。这 时本发明就可以求出原问题的一个逼近解，优化问题(ζ₂)就变成了优化问 题(ζ₃)，如下所示：

tr(vv^H)≤p2；

这里本发明就可以用半定松弛算法去求解，本发明定义

vv^H＝V， 优化问题(ζ₃)可以变成优化问题(ζ₄)。

tr(V)≤p2；

优化问题(ζ₄)是一个凸问题，本发明就可以直接求解优化问题。

具体的，优化问题的算法如下：

S1：随意输入一系列值w₁…w_M+1,v，求出

S2：用MATLAB的cvx优化工具求解优化问题(ζ₄)，可以得到t的值和 优化变量w₁…w_M+1，v的值，如果t的值为零，η^*就是优化问题(ζ₃)的最优值， 不为零就需要进行第三部，进行迭代。

S21：把第二步得到的优化变量w₁…w_M+1，v值作为输入，求出

返回S2。

S22:直到迭代到t为零为止，这个时候得到η^*就是优化问题(ζ₃)的最优 值，w₁…w_M+1，v就是优化问题(ζ₃)的最优解。

通过S22，我们有了w_M+1的值，这时就可以求出变量θ的角度，

然后我们计算

这个值就是优化问题(ζ₁)的 变量w_M+1的值，这时基站对所有用户的波束向量都可以得到了。

本发明实施例提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化 方法，包括：确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基 站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1， 能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；确定信息发射 基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户 的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据s_M+1和 v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；确定信息发射基站对于能量接收用 户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并 根据信息基站发射的信息、能量发射基站发射的能量信息、信息发射基站对 于能量接收用户的信道向量和能量发射基站对于能量接收用户的信道向量得 到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量； 确定能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接 收用户的信道向量为h_i，能量发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为 g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；确定第i个信息接 收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪 比；确定第一优化模型，确定第一优化模型，第一优化模型包括：第一目标 函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数；将第一优化模型转化 为第二优化模型，第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五 约束函数和第六约束函数；通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解， 得到最优解，通过考虑到信息基站和能量基站有合作的情况下，在能量接收机接收功率的约束下，对多目标信息接收机的信息率进行一个最大最小化处 理，把整个优化问题转化成一个凸问题，从而求出基站对所有用户的波束向 量和信息的信息率，从而生产良好的基站设备，使通信系统网络结构优化， 增强能量的重复利用，解决了现有在通信系统进行无线携能通信时，系统只 是考虑到能量接收机接收到能量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没 有考虑到能量接收机接收的能量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接 收机的情况下，只考虑了对信息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理， 存在着通讯模型结构不合理的技术问题。

以上是对一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法的一个 实施例进行的描述，下面将对一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率 优化方法的另一个实施例进行详细的描述。

参照图3，本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优 化方法的另一个实施例，包括：

S201：确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站 发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能 量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1，s_i和s_M+1为服从 [0,1]分布且相互独立的高斯白噪音；

本发明实施例中，当需要进行无线携能和多目标无线通信网络能量效率 优化时，需要确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基 站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1， 能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1，s_i和s_M+1为服 从[0,1]分布且相互独立的高斯白噪音；

S202：确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息 发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射 的信息x₁，其中

在确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站发射 的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能量基 站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1，s_i和s_M+1为服从[0,1]分 布且相互独立的高斯白噪音之后，需要确定信息发射基站对第i个信息接收用 户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根 据s_i和w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

S203：确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据s_M+1和v 确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

在确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射 基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射的信 息x₁，其中

之后，需要确定能量发射基站对能量接收用户的波束向 量为v，并根据s_M+1和v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

S204：确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射 基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据信息基站发射的信息、能量 发射基站发射的能量信息、信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和能 量发射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p， 其中

n_M+1为干扰量；

在确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据s_M+1和v确 定能量发射基站发射的能量信息为x₂之后，需要确定信息发射基站对于能量 接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为 g_M+1，并根据信息基站发射的信息、能量发射基站发射的能量信息、信息发射 基站对于能量接收用户的信道向量和能量发射基站对于能量接收用户的信道 向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干 扰量；

S205：确定能量接收用户转化的功率为

在确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站 对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据信息基站发射的信息、能量发射 基站发射的能量信息、信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和能量发 射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量之后，需要确定能量接收用户转化的功率 为

其中

S206：确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量 发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确 定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息 接收用户接收到的噪音；

在确定能量接收用户转化的功率为

之后，需要确定信息发射基站 对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基站对于第i个信息接收 用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第i个信息接收用户接收的 信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；

S207：确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第 i个信息接收用户的信干噪比；

其中，

在确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射 基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第 i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收 用户接收到的噪音之后，需要确定第i个信息接收用户的信率比为 IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪比；

其中，

S208：确定第一优化模型，第一优化模型包括：第一目标函数、第一约 束函数、第二约束函数和第三约束函数；

第一目标函数为：

第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限制功 率为P1；

第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功率为 p2；

第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

在确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个 信息接收用户的信干噪比之后，需要确定第一优化模型，确定第一优化模型， 第一优化模型包括：第一目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约 束函数；

S209：将第一优化模型转化为第二优化模型，第二优化模型包括：第二 目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数；

第二目标函数为：

第四约束函数为：

第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

第六约束函数为：

在确定第一优化模型，确定第一优化模型，第一优化模型包括：第一目 标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数之后，需要将第一优 化模型转化为第二优化模型，第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束 函数、第五约束函数和第六约束函数；

S210：引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*，则

将第二优化模型转化为第三优 化模型，第三优化模型包括：第三目标函数、第七约束函数、第八约束函数、 第九约束函数和第十约束函数；

第三目标函数为：

第七约束函数为：

第八约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

第九约束函数为：

第十约束函数为：

在将第一优化模型转化为第二优化模型，第二优化模型包括：第二目标 函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数之后，需要引入变量t, 确定第二优化问题的最优值为η^*，将第二优化模型转化为第三优化模型，第三 优化模型包括：第三目标函数、第七约束函数、第八约束函数、第九约束函 数和第十约束函数；

S211：通过半定松弛算法求解第三优化模型，并定义

vv^H＝V， 将第三优化模型转化为第四优化模型，第四优化模型包括：第四目标函数、 第十一约束函数、第十二约束函数、第十三约束函数和第十四约束函数，求 解第四优化模型得到最优解；

在引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*，将第二优化模型转化为第 三优化模型，第三优化模型包括：第三目标函数、第七约束函数、第八约束 函数、第九约束函数和第十约束函数之后，需要通过半定松弛算法求解第三 优化模型，并定义

vv^H＝V，将第三优化模型转化为第四优化模型， 第四优化模型包括：第四目标函数、第十一约束函数、第十二约束函数、第 十三约束函数和第十四约束函数，求解第四优化模型得到最优解；

本发明实施例提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化 方法，包括：确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基 站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1， 能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；确定信息发射 基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户 的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据s_M+1和 v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；确定信息发射基站对于能量接收用 户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并 根据信息基站发射的信息、能量发射基站发射的能量信息、信息发射基站对 于能量接收用户的信道向量和能量发射基站对于能量接收用户的信道向量得 到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量； 确定能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接 收用户的信道向量为h_i，能量发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为 g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；确定第i个信息接 收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪 比；确定第一优化模型，确定第一优化模型，第一优化模型包括：第一目标 函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数；将第一优化模型转化 为第二优化模型，第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五 约束函数和第六约束函数；通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解， 得到最优解，通过考虑到信息基站和能量基站有合作的情况下，在能量接收机接收功率的约束下，对多目标信息接收机的信息率进行一个最大最小化处 理，把整个优化问题转化成一个凸问题，从而求出基站对所有用户的波束向 量和信息的信息率，从而生产良好的基站设备，使通信系统网络结构优化， 增强能量的重复利用，解决了现有在通信系统进行无线携能通信时，系统只 是考虑到能量接收机接收到能量信息，并把能量信息转化成自己的能量，没 有考虑到能量接收机接收的能量要满足自己运行的条件，同时在多个信息接 收机的情况下，只考虑了对信息接收机的信息率进行一个简单的最大化处理， 存在着通讯模型结构不合理的技术问题。

以上是对一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法的另一 个实施例进行的描述，下面将对一种无线携能和多目标无线通信网络能量效 率优化装置的一个实施例进行详细的描述。

参照图4，本发明提供的一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优 化装置的一个实施例，包括：

第一确定模块401，用于确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户 接收信息发射基站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能 量信息为s_M+1，能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

第二确定模块402，用于确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束 向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据s_i和w_i确 定信息基站发射的信息x₁，其中

第三确定模块403，用于确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为 v，并根据s_M+1和v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

第四确定模块404，用于确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量 为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据信息基站 发射的信息、能量发射基站发射的能量信息、信息发射基站对于能量接收用 户的信道向量和能量发射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用 户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量；

第五确定模块405，用于确定能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基 站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据x₁、x₂、h_i和g_i确定第i 个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用 户接收到的噪音；

确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信 息接收用户的信干噪比；

其中，

第六确定模块406，用于确定第一优化模型，确定第一优化模型，第一优 化模型包括：第一目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数；

第一目标函数为：

第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限制功 率为P1；

第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功率为 p2；

第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

第一转化模块407，用于将第一优化模型转化为第二优化模型，第二优化 模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数；

第二目标函数为：

第四约束函数为：

第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

第六约束函数为：

通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解，得到最优解。

可选地，s_i和s_M+1为服从[0,1]分布且相互独立的高斯白噪音。

可选地，第一转化模块，具体用于：

引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*；

则

将第二优化模型转化为第三优化模型，第三优化模型包括：第三目标函 数、第七约束函数、第八约束函数、第九约束函数和第十约束函数；

第三目标函数为：

第七约束函数为：

第八约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

第九约束函数为：

第十约束函数为：

通过半定松弛算法求解第三优化模型，并定义

vv^H＝V，将第 三优化模型转化为第四优化模型，第四优化模型包括：第四目标函数、第十 一约束函数、第十二约束函数、第十三约束函数和第十四约束函数；

第四目标函数为：

第十一约束函数为：

第十二约束函数为：tr(V)≤p2；

第十三约束函数为：

第十四约束函数为：

求解第四优化模型得到最优解。

可选地，确定能量接收用户转化的功率为

具体包括：

确定能量接收用户转化的功率为

其中

本实施例中的具体实施方式已在上述实施例中说明，这里不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描 述的系统，系统和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应 过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的模块和方法， 可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的模块实施例仅仅是示意性的， 例如，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。

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。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制； 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应 当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其 中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案 的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法，其特点在于，包括：

确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据所述s_i和所述w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据所述s_M+1和所述v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据所述信息基站发射的信息、所述能量发射基站发射的能量信息、所述信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和所述能量发射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量；

确定所述能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据所述x₁、所述x₂、所述h_i和所述g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；

确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪比；

其中，

确定第一优化模型，所述第一优化模型包括：第一目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数；

所述第一目标函数为：

所述第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限制功率为P1；

所述第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功率为p2；

所述第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

将所述第一优化模型转化为第二优化模型，所述第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数；

所述第二目标函数为：

所述第四约束函数为：

所述第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第六约束函数为：

通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解，得到最优解。

2.根据权利要求1所述的无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法，其特征在于，s_i和s_M+1为服从[0,1]分布且相互独立的高斯白噪音。

3.根据权利要求2所述的无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法，其特征在于，所述通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解具体包括：

引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*；

则

将所述第二优化模型转化为第三优化模型，所述第三优化模型包括：第三目标函数、第七约束函数、第八约束函数、第九约束函数和第十约束函数；

所述第三目标函数为：

所述第七约束函数为：

所述第八约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第九约束函数为：

所述第十约束函数为：

通过半定松弛算法求解所述第三优化模型，并定义

vv^H＝V，将所述第三优化模型转化为第四优化模型，所述第四优化模型包括：第四目标函数、第十一约束函数、第十二约束函数、第十三约束函数和第十四约束函数；

所述第四目标函数为：

所述第十一约束函数为：

所述第十二约束函数为：tr(V)≤p2；

所述第十三约束函数为：

所述第十四约束函数为：

求解所述第四优化模型得到最优解。

4.根据权利要求3所述的无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化方法，其特征在于，确定所述能量接收用户转化的功率为

具体包括：

确定所述能量接收用户转化的功率为

其中

5.一种无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化装置，其特点在于，包括：

第一确定模块，用于确定M个信息接收用户中第i个信息接收用户接收信息发射基站发射的信息为s_i，能量接收用户接收信息发射基站发射的能量信息为s_M+1，能量基站发射给能量接收能量发射基站发射的能量信息为s_M+1；

第二确定模块，用于确定信息发射基站对第i个信息接收用户的波束向量为w_i，信息发射基站对能量接收用户的波束向量为w_M+1，并根据所述s_i和所述w_i确定信息基站发射的信息x₁，其中

第三确定模块，用于确定能量发射基站对能量接收用户的波束向量为v，并根据所述s_M+1和所述v确定能量发射基站发射的能量信息为x₂；

第四确定模块，用于确定信息发射基站对于能量接收用户的信道向量为h_M+1，能量发射基站对于能量接收用户的信道向量为g_M+1，并根据所述信息基站发射的信息、所述能量发射基站发射的能量信息、所述信息发射基站对于能量接收用户的信道向量和所述能量发射基站对于能量接收用户的信道向量得到能量接收用户接收到的信号r_p，其中

n_M+1为干扰量；

第五确定模块，用于确定所述能量接收用户转化的功率为

确定信息发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为h_i，能量发射基站对于第i个信息接收用户的信道向量为g_i，并根据所述x₁、所述x₂、所述h_i和所述g_i确定第i个信息接收用户接收的信号r_i，其中

n_i是第i个信息接收用户接收到的噪音；

确定第i个信息接收用户的信率比为IRB＝log₁₀(1+SINR_i)，SINR_i为第i个信息接收用户的信干噪比；

其中，

第六确定模块，用于确定第一优化模型，确定第一优化模型，所述第一优化模型包括：第一目标函数、第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数；

所述第一目标函数为：

所述第一约束函数为：

其中信息发射基站的最大发射限制功率为P1；

所述第二约束函数为：tr(vv^H)≤p2，其中能量发射基站的最大发射限制功率为p2；

所述第三约束函数为：

其中转化设备能工作的最低功率为u；

第一转化模块，用于将所述第一优化模型转化为第二优化模型，所述第二优化模型包括：第二目标函数、第四约束函数、第五约束函数和第六约束函数；

所述第二目标函数为：

所述第四约束函数为：

所述第五约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第六约束函数为：

通过分式规划算法对第二优化问题进行逼近求解，得到最优解。

6.根据权利要求5所述的无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化装置，其特征在于，s_i和s_M+1为服从[0,1]分布且相互独立的高斯白噪音。

7.根据权利要求6所述的无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化装置，其特征在于，所述第一转化模块，具体用于：

引入变量t,确定第二优化问题的最优值为η^*；

将所述第二优化模型转化为第三优化模型，所述第三优化模型包括：第三目标函数、第七约束函数、第八约束函数、第九约束函数和第十约束函数；

所述第三目标函数为：

所述第七约束函数为：

所述第八约束函数为：tr(vv^H)≤p2；

所述第九约束函数为：

所述第十约束函数为：

通过半定松弛算法求解所述第三优化模型，并定义

vv^H＝V，将所述第三优化模型转化为第四优化模型，所述第四优化模型包括：第四目标函数、第十一约束函数、第十二约束函数、第十三约束函数和第十四约束函数；

所述第四目标函数为：

所述第十一约束函数为：

所述第十二约束函数为：tr(V)≤p2；

所述第十三约束函数为：

所述第十四约束函数为：

求解所述第四优化模型得到最优解。

8.根据权利要求7所述的无线携能和多目标无线通信网络能量效率优化装置，其特征在于，确定所述能量接收用户转化的功率为

具体包括：

确定所述能量接收用户转化的功率为

其中

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