CN109088686A - 一种基于5g高低频段的同时无线信息与能量传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，首先设计基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络，然后建立高低混频网络中资源分配问题模型，最后结合最优匹配理论和拉格朗日对偶分解设计联合功率和信道分配的优化算法，网络的覆盖区域包括热点区域和广域覆盖区域，位于广域覆盖区域中的用户只能通过低频带从基站接收信息，位于热点区域中的用户可以通过高频段从基站接收信息，同时通过低频带收集能量，热点区域中的设备采集的能量来自广域覆盖区域中用户的数据信号。本发明相比传统单频网络，不仅可以提高小区边缘用户的吞吐量，还可以改进小区中心用户的能量收集效率，在能量收集效率和用户公平性方面具有巨大的优势。

Description

一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，可用于5G无线通信系统中。
背景技术
随着通信技术的发展，第五代移动通信(5G，the fifth generation of mobilecommunications)有望在2020年及以后实现商业化应用。与前几代移动通信系统相比，5G可以为用户提供Gbps用户体验数据速率和几乎为零的端到端传输延迟，这促使一些新的应用(如超高清视频、移动云、虚拟现实等)可以在移动状态下被支持。除了提高用户的服务质量(QoS，quality-of-service)之外，提高用户的体验质量(QoE，qualityof-experience)也是5G需要解决的一个主要问题。然而，更高的数据传输速率带来了更多的能耗，进而降低了用户的QoE，尤其是对于使用电池供电设备的用户。此外，诸如可穿戴设备和传感器节点之类的物联网(IoT)设备对能量的匮乏更为敏感，因为对这些设备进行充电很不方便，且有时是不可行的(如危险地区或野外的传感器节点)。因此，如何处理设备节能与速率提升之间的矛盾已成为5G无线网络设计中的一个突出问题。
为了解决上述问题，同时无线信息和能量传输技术(SWIPT，simultaneouswireless information and power transfer)被业界所提出。虽然现有的研究工作促进了SWIPT技术的发展和应用，但这些研究仅关注于单频段的移动通信系统，没有充分考虑混频组网的问题，而全频率接入技术(高频和低频)是未来5G的关键技术之一。因此，面向5G低频段(LF，low-frequency band，如3.5GHz)和高频段(HF，high-frequency band，如28GHz)混频网络设计高效的同时无线信息和能量传输技术对于提升用户的QoS和QoE具有重要的应用价值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，在保证用户基本传输速率需求的前提下，提升用户的能量收集效率。
本发明采用以下技术方案：
一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，首先设计基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络，然后建立高低混频网络中资源分配问题模型，最后结合最优匹配理论和拉格朗日对偶分解设计联合功率和信道分配的优化算法，网络的覆盖区域包括热点区域和广域覆盖区域，位于广域覆盖区域中的用户通过低频带从基站接收信息，位于热点区域中的用户通过高频段从基站接收信息，同时通过低频带收集能量，热点区域中的设备采集的能量来自广域覆盖区域中用户的数据信号。
具体的，基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络的设置步骤如下：
S101、设热点区域中的用户广域覆盖区域中的用户
S102、中的用户采用时间切换方案实现信息解码和能量收集，设置固定的时间切换比率α(0≤α≤1)，时间αT用于能量收集，剩余时间(1-α)T用于信息译码，T表示一个操作周期，不失一般性的情况下，T归一化为1；
S103、低频段有N1个信道，高频段有N2个信道，B1Hz和B2Hz分别是低频信道和高频信道的带宽，信道分配指标定义如下：
其中，或表示信道n1或n2被分配给用户k1或k2，或表示与此相反；
对热点区域和广域覆盖区域中的用户进行功率分配策略分别定义如下：
其中或表示在信道n1或n2上为用户k1或k2分配的发射功率；
用户k1和k2可获得的数据传输速率分别为
其中，表示在信道n1、n2上从基站到用户k1、k2的信道功率增益，σ2表示噪声功率；
S104、根据能量收集方法，用户k1在每个操作周期收集的能量由下式给出
基站的总发射功率为
具体的，建立高低混频网络中资源分配问题模型具体为：采用最大-最小效用函数作为目标函数，联合优化广域覆盖区域中的用户和热点区域中的用户中所有用户的功率和信道分配方案，在满足约束C1～C9的情况下最大化中的用户的最小能量收集速率。
进一步的，联合功率与信道分配问题建模如下：
其中，C1限制基站的最大发射功率；C2和C3分别规定每个用户的最低速率要求；C4～C8是信道分配变量的约束条件，C4和C5表示每个用户只能占用一个信道，C6～C8表示每个信道最多只分配给一个用户。
具体的，设计联合功率和信道分配的优化算法步骤如下：
S301、初始化：设置初始迭代次数t＝0，对偶变量λ0,和最大容限误差ε；
S302、构造重转化为最优匹配问题对应的二部图；
S303、解决最优匹配问题，并得到和Θ；
S304、根据最优功率分配策略得到
S305、解决信道分配的对偶问题对应的最大匹配问题得到
S306、根据Δ的优化问题得到最优解Δ*；
S307、采用次梯度方法来以迭代方式获得最优对偶变量，更新得到λt+1,和t表示迭代此时，和表示第t次迭代的步长；
S308、计算其中，θ为误差；
S309、更新t＝t+1；
S310、如果θ≤ε，进入S311，否则，返回S304；
S311、输出最优功率和信道分配方案和在高频段和低频段下为不同的用户分配对应的信道和功率，完成基于5G高低频的同时无线信息与能量传输方法。
进一步的，步骤S302中，将联合功率与信道分配问题模型转化为如下两个问题：
其中，Θ代表问题(6)的最优值；
被重转化为最优匹配问题中每个边的权重(k1,n1)被设置为：
进一步的，步骤S304中，最优功率分配策略计算如下：
进一步的，步骤S305中，信道分配的对偶问题可以转化为：
权重表示为：
进一步的，步骤S306中，最优解Δ*，其值为
进一步的，步骤S307中，迭代公式由下式给出：
其中，t表示迭代此时，和表示第t次迭代的步长。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，首先设计基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络，然后建立高低混频网络中资源分配问题模型，最后结合最优匹配理论和拉格朗日对偶分解设计联合功率和信道分配的优化算法(优化算法设计完之后要如何进行传输)，高频段用来短距离信息传输，低频段通过时分复用模式用来实现短距离能量传输和远距离信息传输，设计高低混频网络既以提高小区边缘用户的吞吐量，又可以改进小区中心用户的能量收集效率，双频网络在能量收集效率和用户公平性方面优于传统单频网络；设计的联合功率和信道分配算法具有复杂度低、速度快的优点收敛，可大大提升网络的性能，双频网络既可以提高单频网络的能量捕获效率，又可以通过优化资源分配进一步提高网络的性能。
进一步的，基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络可以在未来5G通信发展中以更高的速率传输信息，同时部分解决了未来通信中的能量短缺问题，达到在大覆盖范围下的能量传输与高速率高效通信的融合协作。
进一步的，建立高低混频网络中资源分配问题模型有助于精准化分析高低混频网络中资源分配问题，提供可靠的模型和参考依据，深入处理并提高高低混频网络中资源分配效率。
进一步的，联合功率与信道分配问题建模能够有效的统一协调功率和信道分配问题，以单一的功率分配标准会造成信道资源的浪费，以单一的信道分配标准会造成功率的浪费，通过联合功率与信道分配问题建模，能够在当前的功率和信道资源下达到联合最优的资源调度。
进一步的，设计联合功率和信道分配的优化算法步骤有助于在解决联合功率和信道分配的的问题时进行公式化和精确化，通过最优匹配理论和拉格朗日对偶分解达到联合功率和信道分配的最优解。
进一步的，将联合功率与信道分配问题模型转化为两个最优问题，有助于用在数学理论上更好的解决联合功率与信道分配问题。
进一步的，根据最优功率分配策略得到分配结果，解决信道分配的对偶问题对应的最大匹配问题得到分配结果，根据Δ的优化问题得到最优解Δ*，采用次梯度方法来以迭代方式获得最优对偶变量，更新得到λt+1,和不断迭代直到计算的误差小于最大容限误差，即θ≤ε。
综上所述，本发明相比传统单频网络，不仅可以提高小区边缘用户的吞吐量，还可以改进小区中心用户的能量收集效率，在能量收集效率和用户公平性方面具有巨大的优势。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明双频网络架构及帧结构示意图；
图2为本发明用户和信道之间的二部图；
图3为本发明算法收敛性仿真图；
图4为本发明用户最小能量收集速率仿真图；
图5为本发明用户总能量收集速率仿真图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，用于5G移动通信系统中，能够有效地提升用户的能量收集效率，网络的覆盖区域包括热点区域(HSR)和广域覆盖区域(WCR)，位于WCR中的用户只能通过低频带从基站接收信息。位于HSR中的用户可以通过高频段从基站接收信息，同时通过低频带收集能量。结合了最优匹配理论和拉格朗日对偶分解技术而设计，高频段用于短距离信息传输，低频段通过时分复用模式实现短距离能量传输和远距离信息传输。
本发明一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，首先设计基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络，然后建立高低混频网络中资源分配问题模型，为提高网络的能量收集效率，联合优化和中所有用户的功率和信道分配方案。考虑用户间的公平性，采用最大-最小效用函数作为目标函数。最后通过设计的联合功率和信道分配的优化算法，可以得到最优功率和信道分配方案和在高低频两个频段下为不同的用户分配对应的信道和功率，从而达到联合功率和信道分配的最优化，从而完成基于5G高低频的同时无线信息与能量传输方法。具体步骤如下：
S1、设计基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络；
S101、网络的覆盖区域分为两部分，即热点区域(简记为HSR)和广域覆盖区域(简记为WCR)；WCR中的用户用表示，其中每个用户只能通过低频段从基站接收信息，HSR中的用户用表示，如图1所示；
由于HSR中的用户距基站比较近，通过高频段从基站接收信息，同时可以通过低频段收集能量。低频段既为HSR中的用户传输能量，也为WCR中的用户传输信息。因此，提高低频段上的发射功率有利于提高小区边缘用户的吞吐量，并有助于提高小区中心用户的能量收集效率；
S102、中的用户采用时间切换方案来实现信息解码和能量收集。在该系统中，设置了固定的时间切换比率α(0≤α≤1)，即时间αT用于能量收集，剩余时间(1-α)T用于信息译码，其中T表示一个操作周期。不失一般性的情况下，T归一化为1；
S103、低频段有N1个信道，高频段有N2个信道，分别用和来表示。
高频和低频信道的带宽分别记为B1Hz和B2Hz，其中B1＞B2。
此外，高低频的信道分配变量分别记为
其中(或)表示信道n1(或n2)被分配给用户k1(或k2)，相反，(或)表示未分配。
HSR和WCR中用户的功率分配策略如下：
具体而言，(或)表示在信道n1(或n2)上为用户k1(或k2)分配的发射功率。给定资源分配策略{P1，X1，P2，X2}，用户k1和k2可获得的数据传输速率分别为
其中，(或)表示在信道n1(或n2)上从基站到用户k1(或k2)的信道功率增益，σ2表示噪声功率；
S104、根据能量收集方法，用户k1在每个操作周期收集的能量由下式给出
此外，基站的总发射功率为
S2、建立高低混频网络中资源分配问题模型
为提高网络的能量收集效率，联合优化和中所有用户的功率和信道分配方案。考虑用户间的公平性，采用最大-最小效用函数作为目标函数。
建立高低混频网络中资源分配问题模型有助于精准化分析高低混频网络中资源分配问题，提供可靠的模型和参考依据，深入处理并提高高低混频网络中资源分配效率。联合功率与信道分配问题建模能够有效的统一协调功率和信道分配问题，以单一的功率分配标准会造成信道资源的浪费，以单一的信道分配标准会造成功率的浪费，通过联合功率与信道分配问题建模，能够在当前的功率和信道资源下达到联合最优的资源调度。
具体地，联合功率与信道分配问题可以建模如下：
上述问题的目标是在满足约束C1～C9的情况下最大化中的用户的最小能量收集速率。具体地，C1限制了基站的最大发射功率，这受限于硬件或标准规定。C2和C3分别规定了每个用户的最低速率要求。C4～C8是信道分配变量的约束条件，其中C4和C5表示每个用户只能占用一个信道，而C6～C8表示每个信道最多只分配给一个用户。
S3、设计联合功率和信道分配的优化算法
通过设计的联合功率和信道分配的优化算法，可以得到最优功率和信道分配方案和在高低频两个频段下为不同的用户分配对应的信道和功率，从而达到联合功率和信道分配的最优化。
a、目标函数仅取决于中用户的资源分配，即{P2,X2}，降低用户的功耗能够改善目标函数。
将公式(5)等价转化为如下两个问题：
其中，Θ代表问题(6)的最优值；
b、求解问题(6)，问题(6)等价于图2所示的二部图中的最优匹配问题，其中每个边的权重(k1,n1)被设置为：
最优匹配问题是图论中的一个经典问题，可以通过Kuhn-Munkras(KM)算法求解；
c、问题(7)求解，定义一组新的变量其中定义为
将代入(7)，并将松弛为[0,1]之间的连续变量(即)，得到以下问题：
公式(9)中目标函数的非光滑性使问题难以求解，因此在公式(9)中引入了一个新的变量Δ，并将其转换为问题(10)如下：
问题(10)是凸优化问题，为高效求解(10)，利用拉格朗日对偶分解技术来设计一中低复杂度的迭代算法。
问题(10)的部分拉格朗日由公式(11)给出，具体如下：
其中，和分别为对应于C1，C2和C7的对偶变量；
由于问题(10)的凸性，原问题(10)与其对偶问题之间对偶误差为零。因此，为了获得(10)的最优解，用于解决(10)的对偶问题，它被表述为
根据对偶理论，公式(12)的目标可以重新排列如下：
公式(13)表明，可以顺序求解S2，X2，Δ和对偶变量λ，μ和ν；对于S2，Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件可以写为
重新整理公式(14)，获得最优功率分配策略，即
信道分配的对偶问题可以转化为：
其中权重表示为：
为了进一步减少计算复杂度，分析公式(16)的性质并将其重新建模为一个匹配问题。
具体来说，问题(16)的最优解释是0,1的，即
基于以上结论，进一步分析获知问题(16)的最优解等价于中的用户和中的信道之间的最大匹配结果，其中权重为
在得到和后，Δ的优化问题表述为如下问题：
从问题(18)得到最优解Δ*，其值为
其中：
在得到和后，求解对偶变量λ，μ和ν(也称为主对偶问题)。
具体地，采用次梯度方法来以迭代方式获得最优对偶变量，迭代公式由下式给出：
其中，t表示迭代此时，和表示第t次迭代的步长。
迭代完成后，输出最优功率和信道分配方案和在高低频两个频段下为不同的用户分配对应的信道和功率，从而完成基于5G高低频的同时无线信息与能量传输方法。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
本发明一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法的算法程序是顺序地解决问题(6)和(7)，具体来说，(6)被重转化为最优匹配问题，并由KM算法求解；然后，将(6)的目标值代入(7)；之后，(7)通过基于拉格朗日对偶分解技术设计的迭代算法求解。
表1为联合功率和信道分配算法(JPCA)流程
仿真参数设置如下表所示：
WCR的覆盖半径 500m
HSR的覆盖半径 50m
大尺度衰落 PL(f<sub>c</sub>,d<sub>3D</sub>)
小尺度衰落 方差为1的瑞利衰落
噪声功率，σ<sup>2</sup> -100dBm
最大发射功率，P<sup>max</sup> 100Watt
在LF中的子信道带宽，B<sub>2</sub> 200KHz
在HF中的子信道带宽，B<sub>1</sub> 2MHz
WCR中在LF下的载波频率 23.5GHz
HSR中在HF下的载波频率 28GHz
发射天线增益，G<sub>TX</sub> 5dBi
接收天线增益，G<sub>RX</sub> 5dBi
仿真时间 5000
其中：PL(fc,d3D)＝21.32×log10(fc)+36.62×log10(d3D)+13.54。
仿真结果分析：
仿真1：评估本发明算法的收敛性，结果如图3所示。
图3绘出了联合功率和信道分配算法的收敛曲线，其中每条曲线通过一次随机模拟仿真获得。为了便于仿真，HSR中所有用户的速率要求(即，)被设置为相同的值。该图表明用户的最小能量收集速率(即问题(5)的目标函数)随着算法的迭代而增加，直到达到稳定状态。算法收敛的迭代次数通常小于20次，并且与用户的速率要求无关。因此，本发明设计的算法具有较好的收敛性特性，有利于其在现实系统中应用。
仿真2：评估本发明在不同用户数下的最小能量收集速率性能，结果如图4所示。
图4展示了最小能量接收速率(MEHR)随HSR中用户数变化的情况。从图中可以看出，MEHR随着HSR用户的减少而下降。这是因为用户在HSR中消耗的功率随着用户的增加而增加，而用于能量传输的功率将会下降。此外，与仅采用LF频带和HF频带的网络相比，的发明即使在采用随机资源分配方案的情况下也可以提高能量收集速率。进一步，如果对资源分配进行优化，用户的能量收集率可以进一步提高。仿真结果表明，设计的网络和算法在MEHR上可以得到很大的提高，也就是说，的方案能够在用户之间实现更好的公平性。
仿真3：评估本发明在不同用户数下的总能量收集速率性能，结果如图4所示。
图5说明了总能量收集速率(TEHR)随HSR中用户数变化的情况。与图4所示的MEHR变化趋势不同，TEHR随着HSR用户数量的增加而增加。如前所述，随着用户的增加，每个用户的平均能量收集率将会下降。然而，由于可以收集能量的用户数在增加，TEHR仍然得到了提高。从总(或平均)能量收集速率的角度来看，本发明与其他方案相比可以获得很大的性能增益。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，首先设计基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络，然后建立高低混频网络中资源分配问题模型，最后结合最优匹配理论和拉格朗日对偶分解设计联合功率和信道分配的优化算法，网络的覆盖区域包括热点区域和广域覆盖区域，位于广域覆盖区域中的用户通过低频带从基站接收信息，位于热点区域中的用户通过高频段从基站接收信息，同时通过低频带收集能量，热点区域中的设备采集的能量来自广域覆盖区域中用户的数据信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，基于5G高低频段的同时无线信息和能量传输网络的设置步骤如下：
S101、设热点区域中的用户广域覆盖区域中的用户
S102、中的用户采用时间切换方案实现信息解码和能量收集，设置固定的时间切换比率α(0≤α≤1)，时间αT用于能量收集，剩余时间(1-α)T用于信息译码，T表示一个操作周期，不失一般性的情况下，T归一化为1；
S103、低频段有N1个信道，高频段有N2个信道，B1Hz和B2Hz分别是低频信道和高频信道的带宽，信道分配指标定义如下：
其中，或表示信道n1或n2被分配给用户k1或k2，或表示与此相反；
对热点区域和广域覆盖区域中的用户进行功率分配策略分别定义如下：
其中或表示在信道n1或n2上为用户k1或k2分配的发射功率；
用户k1和k2可获得的数据传输速率分别为
其中，表示在信道n1、n2上从基站到用户k1、k2的信道功率增益，σ2表示噪声功率；
S104、根据能量收集方法，用户k1在每个操作周期收集的能量由下式给出
基站的总发射功率为
3.根据权利要求1所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，建立高低混频网络中资源分配问题模型具体为：采用最大-最小效用函数作为目标函数，联合优化广域覆盖区域中的用户和热点区域中的用户中所有用户的功率和信道分配方案，在满足约束C1～C9的情况下最大化中的用户的最小能量收集速率。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，联合功率与信道分配问题建模如下：
s.t.C1:Ptot(P1,X1,P2,X2)≤Pmax
其中，C1限制基站的最大发射功率；C2和C3分别规定每个用户的最低速率要求；C4～C8是信道分配变量的约束条件，C4和C5表示每个用户只能占用一个信道，C6～C8表示每个信道最多只分配给一个用户。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，设计联合功率和信道分配的优化算法步骤如下：
S301、初始化：设置初始迭代次数t＝0，对偶变量和最大容限误差ε；
S302、构造重转化为最优匹配问题对应的二部图；
S303、解决最优匹配问题，并得到和Θ；
S304、根据最优功率分配策略得到
S305、解决信道分配的对偶问题对应的最大匹配问题得到
S306、根据Δ的优化问题得到最优解Δ*；
S307、采用次梯度方法来以迭代方式获得最优对偶变量，更新得到和表示迭代此时，和表示第t次迭代的步长；
S308、计算其中，θ为误差；
S309、更新t＝t+1；
S310、如果θ≤ε，进入S311，否则，返回S304；
S311、输出最优功率和信道分配方案和在高频段和低频段下为不同的用户分配对应的信道和功率，完成基于5G高低频的同时无线信息与能量传输方法。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，步骤S302中，将联合功率与信道分配问题模型转化为如下两个问题：
其中，Θ代表问题(6)的最优值；
被重转化为最优匹配问题中每个边的权重(k1,n1)被设置为：
7.根据权利要求5所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，步骤S304中，最优功率分配策略计算如下：
8.根据权利要求5所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，步骤S305中，信道分配的对偶问题可以转化为：
权重表示为：
9.根据权利要求5所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，步骤S306中，最优解Δ*，其值为
10.根据权利要求5所述的一种基于5G高低频段的同时无线信息与能量传输方法，其特征在于，步骤S307中，迭代公式由下式给出：
其中，t表示迭代此时，和表示第t次迭代的步长。
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