CN109168197A - 基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种异构小蜂窝网络下无线信息与能量同传的能量采集方法，属于网络功率控制领域，通过联合优化基站的波束成形矩阵和功率分流系数(或时间切换因子)，提出一种基于SWIPT‑HCN的功率分配算法，最大化系统能量采集效率。然后采用半定松弛SDR将原问题转化为凸优化问题，通过连续凸逼近SCA算法求解。该发明所得结果表明在不同信号干扰噪声比SINR、能量采集门限和宏用户MU干扰门限下，所提方法显著提高系统能量采集效率。

Description

基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法

技术领域

本发明属于针对无线信息和能量协同传输的异构小蜂窝网络(SWIPT-HCN)的能量采集效率问题，提出最大化能量采集效率的资源分配方法。

背景技术

随着移动通信快速发展，网络节点部署密度日益提高，能量消耗剧增。因此，如何有效的降低通信网络的能耗是通信网可持续发展的重要工作之一。目前主要从两方面来解决以上问题，一是通过合理的资源分配及优化方法来提升网络的能效及资源利用率；二是采用能量采集(Energy Harvesting,EH)技术从周围环境中采集能量供给网络设备，降低目前对市电的依赖。无限能量传输(Wireless Energy Transfer,WET)技术以电磁波辐射的方式实现，几乎不受外界条件的影响，能长期稳定的为网络设备提供能量。将WET技术与无线信息传输结合，实现无线信息和能量的协同传输。因此，本文研究了异构小蜂窝网络(SWIPT-HCN)的能量采集效率问题，将最大化系统的能量采集效率作为优化目标，提出了一种最大化资源分配算法。

一般情况下，大多研究都假设在SWIPT系统中所有设备都采用单一的能量采集供电，除此之外没有额外的电量供应。本发明在无线信息与能量同传的异构小蜂窝网络场景下，在保障用户通信质量、用户能量采集以及基站发射功率的约束前提下，对设备采集到的能量进行研究，以最大化系统能量采集效率，提出最优资源分配方法。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种最大化系统能量采集效率的基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法。本发明的技术方案如下：

一种基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其包括以下步骤：

首先，在满足包括用户通信质量和能量采集在内的约束条件下，通过对小蜂窝基站的波束成形矩阵和小蜂窝用户端功率分流系数进行联合优化，建立能量采集效率最优化问题P1模型：

其次，将能量采集效率最优化问题P1模型通过变量替换等效转换成优化问题P2；

再次，采用半定松弛SDR将P2问题转化为凸优化问题P3；

另次，通过引入一组一阶近似来处理P3中的非凸的约束条件，得到问题P4；

最后，通过连续凸逼近SCA算法求解。

进一步的，所述能量采集效率最优化问题P1模型具体为：

受限制于：

在问题P1中，各参数定义如下：

ζ_k∈(0 1)表示小蜂窝用户k经能量采集电路将射频信号转换成直流电的转化效率，表示宏基站对小蜂窝用户k的干扰噪声方差，表示小蜂窝用户k的信道噪声方差，P_C表示系统的消耗功率，表示小蜂窝用户在信息解码过程中的噪声方差，K：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户总天线数量，k：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户天线数量，(k＝1,2,…,K)；m：宏蜂窝覆盖范围内随机分布的单天线用户数量，h_jk：小蜂窝基站j与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益，h_kk：小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益，N_t：小蜂窝基站配有天线数量；v_k：小蜂窝基站k的发射波束成形矩阵；ρ_k：小蜂窝用户k的功率分流系数；P_k,max：小蜂窝基站k的最大发射功率；γ_k：第k个用户处的信号与干扰加噪声比门限；Γ_k：小蜂窝用户k的能量采集门限；小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵；G_km：小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵；η_m：宏蜂窝用户m能承受的最强干扰门限。

进一步的，所述将能量采集效率最优化问题P1模型通过等效转换成优化问题P2，具体包括：

定义 令将问题P1等效地转化为优化问题P2：

受限制于：

e_k表示小蜂窝用户k采集到的能量，P_C表示系统的消耗功率，Tr表示矩阵的迹运算，H_kk表示小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益，ρ_k表示小蜂窝用户k的功率分流系数。

进一步的，所述采用半定松弛SDR将P2问题转化为凸优化问题P3，具体包括：

首先通过变量替换作如下处理，对于任意的k＝1,…,K

其中，t、u、υ、x_k是松弛变量，E_k表示小蜂窝用户k采集到的能量，e^u表示优化目标的指数形式，表示噪声功率和的指数形式，e^υ表示系统的发射功耗和静态功耗的指数形式。

将上述四个等效替代变量代入问题P2得问题P3：

受限制于：t≤e^u

G_km表示小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵。

进一步的，所述通过引入一组一阶近似来处理P3中的非凸的约束条件，得到问题P4，具体包括：

令为问题P3的一组可行解，表示目标函数的一阶近似值，表示系统消耗功率的一阶近似值，那么问题P3的近似问题可等价表示为P4：

受限制于：

进一步的，所述通过连续凸逼近SCA算法求解具体包括：

步骤4.1：令表示问题P4的最优波束成形矩阵和最佳功率分流系数以及问题P3的可行解；

步骤4.2：对所有的k＝1,…,K，令且令n＝0，令表示第n-1次迭代的最优波束成形矩阵和最佳功率分流系数，通过以下方程得到：

步骤4.3：令

问题P4中的分别由问题上式中的代替，在第n此迭代中可以解决下面的凸优化问题

步骤4.4：通过步骤4.2和步骤4.3可得到上式凸优化问题的可行解计算的值，直到算法循环结束；

步骤4.5：针对所有的的k＝1,…,K，通过分解得到和

本发明的优点及有益效果如下：

本发明在保障用户通信质量、用户能量采集以及基站发射功率的约束前提下，为最大化系统能量采集效率，通过联合优化基站的波束成形矩阵和功率分流系数(或时间切换因子)，提出一种基于无线信息与能量同传的异构小蜂窝网络的功率分配方法。该问题为非凸优化问题，因此将采用半定松弛将原问题转化为凸优化问题，通过连续凸逼近算法求解。

1、对整体系统而言，在不同的信号干扰和噪声比、能量采集门限和宏用户干扰门限下，所提算法在现有工作的基础上显著提高了无线信息与能量同传的异构小蜂窝网络的能量采集效率。2、通过在无线信息与能量同传的异构小蜂窝网络模型下对系统能量采集效率进行研究，在提高系统的能量采集效率的同时，还可以提升系统的能效，减少系统能耗，保证更加可靠的通信。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例是基于功率分流器的多用户多输入单输出SWIPT系统模型示意图。

图2是能量采集效率随信号干扰噪声比(SINR)的变化曲线示意图。

图3是能量采集效率随能量采集门限的变化曲线示意图。

图4是能量采集效率随宏蜂窝用户(MU)的变化曲线示意图。

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：

参照图1，研究无线信息与能量同传的异构小蜂窝网络的能量采集问题，最大化系统的能量采集效率。在保障用户通信质量、用户能量采集以及基站发射功率的约束前提下，为最大化系统能量采集效率，通过联合优化基站的波束成形矩阵和功率分流系数(或时间切换因子)，提出一种基于SWIPT-HCN的功率分配算法。该问题为非凸优化问题，因此将采用半定松弛SDR将原问题转化为凸优化问题，通过连续凸逼近算法SCA求解。无线信息与能量同传的异构小蜂窝网络的能量采集最大化问题，所述控制方法包含以下步骤：

(1)无线信息和能量协同传输的异构小蜂窝网络中，定义最优化问题为：在满足用户通信质量和能量采集等约束条件下，通过对小蜂窝基站的波束成形矩阵和小蜂窝用户端功率分流系数进行联合优化，从而达到优化系统资源分配和提升系统能量采集效率的目的,该最优化问题描述为问题P1：

受限制于：

在问题P1中，各参数定义如下：

K：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户总天线数量。

k：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户天线数量，(k＝1,2,…,K)。

m：宏蜂窝覆盖范围内随机分布的单天线用户数量。

h_jk：小蜂窝基站j与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益。

h_kk：小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益。

N_t：小蜂窝基站配有天线数量。

v_k：小蜂窝基站k的发射波束成形矩阵。

ρ_k：小蜂窝用户k的功率分流系数。

P_k,max：小蜂窝基站k的最大发射功率。

γ_k：第k个用户处的信号与干扰加噪声比门限。

Γ_k：小蜂窝用户k的能量采集门限。

小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵。

G_km：小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵。

η_m：宏蜂窝用户m能承受的最强干扰门限。

(2)定义 将问题P1等效地转化为优化问题P2：

受限制于：

(3)为了将问题P2构造成一个凸优化问题，首先通过变量替换对其作如下处理，对于任意的k＝1,…,K

其中，t、u、υ、x_k是松弛变量。

将上述四个等效替代变量代入问题P2得问题P3：

受限制于：t≤e^u

(4)为求解问题P3引入一组一阶近似来处理P3中的非凸的约束条件。令为问题P3的一组可行解，那么问题P3的近似问题可等价表示为P4：

受限制于：

在问题P2、P3和P4中，各参数定义如下：

K：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户总天线数量。

k：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户天线数量，(k＝1,2,…,K)。

m：宏蜂窝覆盖范围内随机分布的单天线用户数量。

E_k：小蜂窝基站k采集到的能量。

h_jk：小蜂窝基站j与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益。

h_kk：小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益。

H_jk：小蜂窝基站j与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益矩阵。

H_kk：小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益矩阵。

N_t：小蜂窝基站配有天线数量。

v_k：小蜂窝基站k的发射波束成形矩阵。

ρ_k：小蜂窝用户k的功率分流系数。

P_k,max：小蜂窝基站k的最大发射功率。

γ_k：第k个用户处的信号与干扰加噪声比门限。

Γ_k：小蜂窝用户k的能量采集门限。

小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵。

G_km：小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵。

η_m：宏蜂窝用户m能承受的最强干扰门限。

(5)为求解问题P4，可以借助凸优化工具求得最优解。步骤为：

步骤4.1：令表示问题P4的最优波束成形矩阵和最佳功率分流系数以及问题P3的可行解。

步骤4.2：对所有的k＝1,…,K，令且令n＝0。令表示第n-1次迭代的最优波束成形矩阵和最佳功率分流系数，通过以下方程得到：

通过该方程可进一步提升小蜂窝系统的能量采集效率。

步骤4.3：令

问题P4中的分别由问题上式中的代替，在第n此迭代中可以解决下面的凸优化问题

步骤4.4：通过步骤4.2和步骤4.3可得到上式凸优化问题的可行解

计算的值，直到算法循环结束。

步骤4.5：针对所有的的k＝1,…,K，通过分解得到和

本小节将对所提的最大化小蜂窝的能量采集效率功率分配算法通过与迫零方案和最小化功率发射方案进行对比，验证所提算法的有效性。现假设所有的用户具有相同的系统参数设置，即对于任意的k＝1,…,K，有W_k＝W,γ_k＝γ，Γ_k＝Γ，η_m＝η，P_k,max＝P_max，ζ_k＝ζ。具体参数设置如下：W＝180kHz，K＝3，M＝3，N_t＝4，ε²＝σ²＝δ²＝-50dBm，P_C＝100mW，P_max＝1W，ζ＝0.5，SCU的能量采集门限Γ＝20σ²，MU的干扰门限η＝100σ²，信道参数h_kk，h_jk和g_km是均值为零，对应方差分别为4×10^-2、10^-2、10^-2的独立同分布的复高斯随机变量。另外，将连续凸逼近算法的循环停止准则设置为：

在本实施例中，图1是基于功率分流器的多用户多输入单输出SWIPT系统模型示意图。图中小蜂窝基站配有N(N＞K)根天线，有K个单天线小蜂窝用户和一个单天线宏用户。图2显示了随着小蜂窝用户的SINR门限的变化，3种功率分配方案下小蜂窝系统EHE的性能对比图。可以看出，随着SCU的SINR门限的增加，所提SCA算法的EHE首先保持不变。然后，随着SINR门限的进一步增加，小蜂窝系统的EHE逐渐减小。另外，在ZF方案和最小功率发射方案下，随着SCU的SINR门限的增加，小蜂窝系统的EHE呈现出快速下降的趋势，最后降为0。图3显示了随着SCU能量采集门限的变化，3种功率分配方案下小蜂窝系统EHE的性能对比图。由图3可以看出，随着SCU能量采集门限的增加，3种功率分配方案下的小蜂窝系统的EHE逐渐增大，这是因为较高的能量采集门限需要小蜂窝基站发射更强的功率，同时EHE是关于小蜂窝基站发射功率的增函数。图4显示了随着宏蜂窝用户(MU)干扰门限的变化，3种功率分配方案下小蜂窝系统EHE的性能对比图。由图4可以看出，随着MU干扰门限的增加，3种功率分配方案下的小蜂窝系统的EHE逐渐增大，最后趋于平稳。

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 (6)

1.一种基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，在满足包括用户通信质量和能量采集在内的约束条件下，通过对小蜂窝基站的波束成形矩阵和小蜂窝用户端功率分流系数进行联合优化，建立能量采集效率最优化问题P1模型：

其次，将能量采集效率最优化问题P1模型通过变量替换等效转换成优化问题P2；

再次，采用半定松弛SDR将P2问题转化为凸优化问题P3；

另次，通过引入一组一阶近似来处理P3中的非凸的约束条件，得到问题P4；

最后，通过连续凸逼近SCA算法求解。

2.根据权利要求1所述的基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其特征在于，所述能量采集效率最优化问题P1模型具体为：

P1：

受限制于：

在问题P1中，各参数定义如下：

ζ_k∈(0 1)表示小蜂窝用户k经能量采集电路将射频信号转换成直流电的转化效率，表示宏基站对小蜂窝用户k的干扰噪声方差，表示小蜂窝用户k的信道噪声方差，P_C表示系统的消耗功率，表示小蜂窝用户在信息解码过程中的噪声方差，K：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户总天线数量，k：宏蜂窝覆盖范围内随机分布小蜂窝用户天线数量，(k＝1,2,…,K)；m：宏蜂窝覆盖范围内随机分布的单天线用户数量，h_jk：小蜂窝基站j与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益，h_kk：小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益，N_t：小蜂窝基站配有天线数量；v_k：小蜂窝基站k的发射波束成形矩阵；ρ_k：小蜂窝用户k的功率分流系数；P_k,max：小蜂窝基站k的最大发射功率；γ_k：第k个用户处的信号与干扰加噪声比门限；Γ_k：小蜂窝用户k的能量采集门限；小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵；G_km：小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵；η_m：宏蜂窝用户m能承受的最强干扰门限。

3.根据权利要求2所述的基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其特征在于，所述将能量采集效率最优化问题P1模型通过等效转换成优化问题P2，具体包括：

定义 令将问题P1等效地转化为优化问题P2：

P2：

受限制于：

e_k表示小蜂窝用户k采集到的能量，P_C表示系统的消耗功率，Tr表示矩阵的迹运算，H_kk表示小蜂窝基站k与小蜂窝用户k间的下行信道的信道增益，ρ_k表示小蜂窝用户k的功率分流系数。

4.根据权利要求3所述的基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其特征在于，所述采用半定松弛SDR将P2问题转化为凸优化问题P3，具体包括：

首先通过变量替换作如下处理，对于任意的k＝1,…,K

其中，t、u、υ、x_k是松弛变量，E_k表示小蜂窝用户k采集到的能量，e^u表示优化目标的指数形式，表示噪声功率和的指数形式，e^υ表示系统的发射功耗和静态功耗的指数形式；

将上述四个等效替代变量代入问题P2得问题P3：

P3：

受限制于：t≤e^u

G_km表示小蜂窝基站k与宏蜂窝用户m间的信道增益矩阵。

5.根据权利要求3所述的基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其特征在于，所述通过引入一组一阶近似来处理P3中的非凸的约束条件，得到问题P4，具体包括：

令为问题P3的一组可行解，表示目标函数的一阶近似值，表示系统消耗功率的一阶近似值，那么问题P3的近似问题可等价表示为P4：

P4：

受限制于：

6.根据权利要求5所述的基于异构小蜂窝网络能量采集效率最大化的功率分配方法，其特征在于，所述通过连续凸逼近SCA算法求解具体包括：

步骤4.1：令表示问题P4的最优波束成形矩阵和最佳功率分流系数以及问题P3的可行解；

步骤4.2：对所有的k＝1,…,K，令且令n＝0，令表示第n-1次迭代的最优波束成形矩阵和最佳功率分流系数，通过以下方程得到：

步骤4.3：令

问题P4中的分别由问题上式中的代替，在第n此迭代中可以解决下面的凸优化问题

步骤4.4：通过步骤4.2和步骤4.3可得到上式凸优化问题的可行解计算的值，直到算法循环结束；

步骤4.5：针对所有的的k＝1,…,K，通过分解得到和