CN109347609A - 下行noma通信系统中基于动态swipt的协作传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法，将系统传输周期T分为两个阶段，第一阶段时间为(1‑α)T，第二阶段时间为αT；在第一阶段内，近端用户接收基站射频信号，将该射频信号划分为两个部分，第一部分功率占比为β，用于近端用户进行能量收集，第二部分占比为1‑β，用于近端用户进行用户信息解码，同时远端用户接收基站信号；第二阶段内，近端用户作为中继向远端用户传输信息，远端用户通过选择结合技术解码信号；其中时间分配系数α和功率分配系数β通过求解最优化问题确定。本发明通过对时间分配系数与功率分配系数进行动态调整，实时平衡近端用户与远端用户之间的数据率差异，同时实现通信系统总数据率最大。

Description

下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法

技术领域

本发明属于NOMA通信系统技术领域，更为具体地讲，涉及一种下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法。

背景技术

非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access，NOMA)是5G的一个热门技术。NOMA跟以往的多址接入技术不同，NOMA采用非正交的功率域编码技术来区分用户，所谓非正交就是说不同用户的数据可以在同一个时隙，同一个频点上传输，而仅仅依靠数据编码功率的不同来区分用户。

根据研究表明，在下行NOMA通信系统中，小区内用户因距离基站距离不同会导致较为明显的数据率差异，即近端用户(距离基站较近)的数据率较优，而远端用户(距离基站较远)的数据率较差，如何平衡近端用户与远端用户之间的数据率差异，是下行NOMA通信系统发展的一个重要问题。

目前在下行NOMA通信系统中，业内提出了一种基于SWIPT(SimultaneousWireless Information and Power Transfer，无线携能通信技术)的协作传输方法。SWIPT是一种将无线能量传输与无线信息传输相结合的技术，可以在完成能量传输与收集的同时，实现高效可靠的通信。图1是两用户下行NOMA通信系统基于SWIPT的协作传输方法示意图。如图1所示，两用户下行NOMA通信系统中基站S与近端用户U_N、远端用户U_F建立通信链路。在基于SWIPT的协作传输方法中，对近端用户U_N的时域进行划分，第一阶段U_N接收信号和能量，第二阶段，U_N作为中继与远端用户U_F进行通信，从而提高远端用户的数据率。但在现有的研究中，SWIPT协议中的时间分配系数固定(通常设置为0.5)，而仅对功率分配系数进行优化分析，这种方法对于远端用户的数据率提升效果较为有限，且不能充分改善两用户之间的数据率公平性问题，还需要进行进一步的研究。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法，通过对时间分配系数与功率分配系数进行动态调整，实时平衡近端用户(距离基站较近)与远端用户(距离基站较远)之间的数据率差异，同时实现通信系统总数据率最大。

为实现上述发明目的，本发明下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法具体如下：

下行NOMA通信系统中包括基站S，以及被基站S所覆盖的近端用户U_N、远端用户U_F，其特征在于：将系统传输周期T分为两个阶段，第一阶段时间为(1-α)T，第二阶段时间为αT，其中α表示时间分配系数，0＜α＜1；

在第一阶段内，近端用户U_N接收基站S发射的射频信号，将该射频信号划分为两个部分，第一部分功率占比为β，用于近端用户U_N进行能量收集，第二部分功率占比为1-β，用于近端用户U_N进行用户信息解码，功率分配系数β的取值范围为0＜β＜1；与此同时，远端用户U_F接收基站S发射的射频信号用于信息解码；

第二阶段内，近端用户U_N借助第一阶段收集的能量，作为一个中继向远端用户U_F传输信息；远端用户U_F通过选择结合技术，从基站S发射信号、U_N发射信号中选择信噪比更高的信号进行解码；

其中，时间分配系数α和功率分配系数β通过求解以下最优化问题确定：

其中，R_s(α,β)表示系统总数据率，表示近端用户U_N处解码信号的目标数据率，表示远端用户U_F处解码信号的目标数据率；

表示近端用户U_N的中断概率，其表达式如下：

其中，e为自然常数， p_i表示用户U_i功率编码系数的平方，i＝N,F，Ps表示基站S的射频信号发射功率，表示基站S与用户U_i之间的距离，L表示路径损耗系数，σ表示噪声方差；

表示远端用户中断概率，其表达式如下：

其中，I表示预设的近似参数组数量， K₁(·)为第二类修正贝塞尔函数，

本发明下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法，将系统传输周期T分为两个阶段，第一阶段时间为(1-α)T，第二阶段时间为αT；在第一阶段内，近端用户接收基站射频信号，将该射频信号划分为两个部分，第一部分功率占比为β，用于近端用户进行能量收集，第二部分占比为1-β，用于近端用户进行用户信息解码，同时远端用户接收基站信号；第二阶段内，近端用户作为中继向远端用户传输信息，远端用户通过选择结合技术解码信号；其中时间分配系数α和功率分配系数β通过求解最优化问题确定。本发明通过对时间分配系数与功率分配系数进行动态调整，实时平衡近端用户与远端用户之间的数据率差异，同时实现通信系统总数据率最大。

附图说明

图1是两用户下行NOMA通信系统基于SWIPT的协作传输方法示意图；

图2是本发明中动态SWIPT协议示意图；

图3是本实施例中最优分配系数求解方法的流程图；

图4是本发明和两种对比方法中用户中断概率随传输信噪比变化的对比曲线图；

图5是本发明和两种对比方法中用户中断概率随时间分配系数变化的对比曲线图；

图6是本发明和两种对比方法中用户中断概率随功率分配系数变化的对比曲线图；

图7是本发明和两种对比方法中系统吞吐量随传输信噪比变化的对比曲线图；

图8是本发明和两种对比方法中远端用户吞吐量随传输信噪比变化的对比曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

为了更好地说明本发明的技术方案，先对如图1所示的两用户下行NOMA通信系统进行详细说明。如图1所示，在下行NOMA通信系统中，近端用户U_N、远端用户U_F均配备多天线，并工作在半双工模式下。本发明假设系统中基站到用户的无线信道均为独立同分布瑞利信道，信道系数用h_wv(w∈{S,U_N},v∈{U_N,U_F})表示，背景噪声n_i(i∈{N,F})是复高斯随机变量，且均值为0，方差为σ²，且假设基站S处信道状态信息已知。

为降低远端用户U_F的中断概率，改善近端用户U_N与远端U_F之间的数据率差异，本发明在近端用户U_N处应用动态SWIPT协议。图2是本发明中动态SWIPT协议示意图。如图2所示，本发明将系统传输周期T分为两个阶段，第一阶段时间为(1-α)T，第二阶段时间为αT，其中α表示时间分配系数，其取值范围为0＜α＜1。

在第一阶段内，近端用户U_N接收基站S发射的射频信号，该射频信号包括近端用户信息x_N和远端用户信息x_F，将该射频信号划分为两个部分，第一部分功率占比为β，用于近端用户U_N进行能量收集，第二部分功率占比为1-β，用于近端用户U_N进行用户信息解码，功率分配系数β的取值范围为0＜β＜1；与此同时，远端用户U_F接收基站S发射的射频信号用于信息解码，该射频信号包括远端用户信息。

第二阶段内，近端用户U_N借助第一阶段收集的能量，作为一个中继向远端用户U_F传输信息，即远端用户信息x_F；远端用户U_F通过选择结合技术，从基站S发射信号、U_N发射信号中选择信噪比更高的信号进行解码。

下面分别对两个阶段的详细数学推导过程进行说明：

●第一阶段：

根据NOMA协议，基站S对用户信息x_i(i＝N,F)进行功率域编码，编码系数为并有E[]表示求取期望。这里假设0＜p_N＜p_F＜1、p_N+p_F＝1。在基站S处，编码信号以功率Ps进行发射，因此，用户U_i接收基站S发来的射频信号y_i可表示为：

其中，表示基站S与用户U_i之间信道的小尺度瑞利衰落系数，并有σ_h表示信道衰落的方差，n_i～CN(0,σ²)表示在用户U_i处的加性高斯白噪声，σ表示噪声方差，表示基站S与用户U_i之间的距离(本发明中)，L表示路径损耗系数。

在近端用户U_N处，U_N解码信号x_i的数据率可以表示为：

其中，||表示求绝对值。

U_N收集的能量E_N可表示为：

其中η表示近端用户U_N的能量转换效率。

而在第一阶段，远端用户U_F处解码信号x_F的接收信噪比可以表示为：

●第二阶段：

如果近端用户U_N在第一阶段解码信号x_F失败，则在第二阶段，近端用户U_N保持缄默，将只有基站S对远端用户U_F传输信号。而如果近端用户U_N在第一阶段成功解码信号x_F，则在第二阶段，基站S与近端用户U_N将同时对远端用户U_F传输信号。此种情况下，近端用户U_N的传输功率P_N可以表示为：

其中，E_N表示近端用户U_N在第一阶段所收集的能量。

在远端用户U_F处，从近端用户U_N接收到的信号y_FN可以表示为：

其中，表示近端用户U_N与远端用户U_F之间信道的小尺度瑞利衰落系数，表示近端用户U_N与远端用户U_F之间的距离。根据公式(6)、公式(7)，远端用户U_F处解码信号x_F的接收信噪比可以表示为：

根据信号选择技术，远端用户U_F在此阶段选择信噪比高的信号接收并解码。因此远端用户U_F的接收信号可以表示为

基于上述信号接收模型，在传输结束时刻，远端用户U_F的数据率可以表示为：

其中，与分别表示U_i处解码信号x_N与x_F的目标数据率。至此，本发明中基于动态SWIPT协议的下行NOMA通信系统的结构描述完毕。

在实际应用中，会希望尽可能地平衡近端用户与远端用户之间的数据率差异，提升系统总数据率，需要对基于动态SWIPT协议的下行NOMA通信系统进行性能分析，提出令性能最大化的技术手段。

●近端用户的中断概率分析：

在近端用户U_N处，当其接收数据率低于目标数据率时，近端用户U_N的通信就会中断。根据串行干扰消除技术，近端用户U_N在解码信号x_F之前应先解码信号x_N。因此，近端用户U_N的中断概率可以表示为：

其中，Pr()表示概率，与分别表示近端用户U_N处解码信号x_N与x_F的目标数据率。

定义

定理1：近端用户U_N的中断概率表示式为：

其中，e为自然常数，

证明如下：定义将公式(2)和公式(3)代入到(10)中，近端用户U_N的中断概率可表达为：

当α≥1-v时，有故近端用户U_N的中断概率恒为1。而当α＞v时，公式(13)可以被表达为：

经过一些常规数学推导运算后，近端用户U_N的中断概率表达式可最终表示为(12)。

●远端用户的中断概率分析：

当远端用户U_F的数据率小于其目标数据率时，远端用户U_F就会发生中断。远端用户U_F的数据率与近端用户U_N在第一阶段能否成功解码x_F有关。根据公式(10),x_F的中断概率可以被表达为：

为表示方便，定义表示代数参数，I表示预设的近似参数组数量，

定理2远端用户U_F的近似中断概率表示式为：(15)

其中，K₁(·)为第二类修正贝塞尔函数，并且

证明如下：首先，推导远端用户U_F在第一阶段数据率的概率密度函数，推导过程如下：

定义：并且不失一般性，认为

对于所有实数w，随机变量W的累计分布函数可以写作：

为保证W的累计分布函数的存在，应有γ_w,α＜ζ，不失一般性，假设因此可推导出：

由累计分布函数F_W(w)，W的概率密度函数可以被写作：

其次，推导远端用户U_F的中断概率，将公式(5)、公式(9)代入公式(15)，远端用户U_F的中断概率可以被写作：

其中，E_W()表示对W求期望。

通过一些常规数学推导，可以被表达为：

其中，K₁(·)为第二类修正贝塞尔函数。

若对公式(25)直接进行积分求解是十分困难的，因此利用高斯-切比雪夫求积分公式，引入近似参数组，公式(25)可以被近似写作：

其中，Q₁(α,w_i)，Q₂(α,w_i)，Q₃(α,w_i)，Q₄(α,w_i)已由公式(17-20)分别定义。

另一方面，公式(24)中，可以被写作：

将公式(26)、公式(27)代入公式(24)，则得到公式(16)。

基于以上中断概率分析，本发明提出了一种时间分配系数α和功率分配系数β的最优化方法，选择最优的时间分配系数α和功率分配系数β，以实现系统总数据率最大。

根据公式(12)及公式(16)，系统的总数据率可被表达为：

系统总数据率最大化的问题可以被描述为

问题(P1)是一个有约束最优化问题。可以根据实际需要选择不同方法求解，即可得到最优的时间分配系数α和功率分配系数β。

为了求解上述最优化问题，本实施例中提出了一种最优求解方法，首先使用惩罚函数法将有约束最优化问题转化为无约束最优化问题。惩罚函数可以写作：

其中，λ是一系列具有缩减特征的惩罚因子。

本实施例中无约束最优化问题的目的是令惩罚因子最小。基于此，提出一种最优分配系数求解方法。图3是本实施例中最优分配系数求解方法的流程图。如图3所示，本实施例中最优分配系数求解方法的具体步骤包括：

S301：初始化参数：

初始化迭代次数k＝1，初始化时间分配系数α⁽⁰⁾和功率分配系数β⁽⁰⁾，其中α⁽⁰⁾∈(0,1)，β⁽⁰⁾∈(0,1)，初始化惩罚因子λ₁，其初值可以根据需要确定；

S302：求解最小惩罚函数：

求解如下最小化问题得到时间分配系数为α^(k)的功率分配系数为β^(k)：

求解上述最小值如果采用直接求导是非常困难的，因此本实施例中以(α^(k-1),β^(k-1))作为初始点，采用模式搜索法搜索得到令f(α,β,λ_k)最小的时间分配系数为α^(k)的功率分配系数为β^(k)。模式搜索法是一种常用的直接搜索方法，其具体过程在此不再赘述。

S303：判断是否λ_kB(α^(k),β^(k))＜ψ，其中，ψ表示预设阈值，如果是，进入步骤S305，否则进入步骤S304；

S304：令λ_k+1＝δλ_k，δ表示预设的衰减因子，k＝k+1，返回步骤S302。

S305：获取最优化结果：

将α^(k)作为最优时间分配系数，β^(k)作为最优功率分配系数。

为了更好地说明本发明技术效果，采用一个具体的实施例对本发明(记为DSWIPTNOMA)与基于SWIPT的协作传输方法(记为SWIPT NOMA)、传统下行NOMA通信系统中的传输方法(记为NOMA)进行对比仿真验证。本次仿真验证的参数如下：n_N＝n_F＝-100dBm/Hz，p_N＝0.1,p_F＝0.9；bandwith＝1MHz；L＝3；η＝0.7；I＝30。

图4是本发明和两种对比方法中用户中断概率随传输信噪比变化的对比曲线图。图4中的“(A)”表示公式推导结果，“Simulation Results”表示仿真结果。其中本发明DSWIPT NOMA的时间分配系数α＝0.2、功率分配系数β＝0.2，SWIPT NOMA中的时间分配系数α＝0.5，功率分配系数由优化求解得到。如图4所示，本发明中远端用户U_F的中断概率相比于两个对比方法要低，说明本发明确实能够改善远端用户的中断概率。另一方面，近端用户U_N的中断概率相比于传统NOMA有所升高，这是因为在本发明中，近端用户U_N如中继一般进行工作，在协助远端用户U_F的传输过程中，消耗了自身的一部分接收功率及解码时间。

图5是本发明和两种对比方法中用户中断概率随时间分配系数变化的对比曲线图。其中本发明DSWIPT NOMA的Ps＝20dBm，功率分配系数β＝0.2，SWIPT NOMA中的时间分配系数α＝0.5，功率分配系数由优化求解得到。如图5所示，在本发明中，时间分配系数α可以依照最优化算法进行调整，以使远端用户U_F的中断概率最优。而当时间分配系数α大于0.7时，近端用户U_N就会中断，这是由近端用户U_N的解码时间过短而导致，也与之前公式中所推导的一致。

图6是本发明和两种对比方法中用户中断概率随功率分配系数变化的对比曲线图。其中本发明DSWIPT NOMA的Ps＝20dBm，时间分配系数α＝0.2，SWIPT NOMA中的时间分配系数α＝0.5，功率分配系数优化求解得到。如图6所示，相比于两种对比方法，本发明中远端用户U_F有着更低的中断概率，并且随着功率分配参数β的增大，远端用户U_F的中断概率逐渐降低。

接下来的仿真中本发明DSWIPT NOMA采用最优化算法获取最优时间分配系数α和功率分配系数β，SWIPT NOMA中的时间分配系数α＝0.5，功率分配系数优化求解得到。图7是本发明和两种对比方法中系统吞吐量随传输信噪比变化的对比曲线图。如图7所示，本发明在三种方法中具有最高的系统吞吐量。

图8是本发明和两种对比方法中远端用户吞吐量随传输信噪比变化的对比曲线图。如图8所示，本发明远端用户吞吐量也较两种对比方法要高。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种下行NOMA通信系统中基于动态SWIPT的协作传输方法，下行NOMA通信系统中包括基站S，以及被基站S所覆盖的近端用户U_N、远端用户U_F，其特征在于：将系统传输周期T分为两个阶段，第一阶段时间为(1-α)T，第二阶段时间为αT，其中α表示时间分配系数，0＜α＜1；

在第一阶段内，近端用户U_N接收基站S发射的射频信号，将该射频信号划分为两个部分，第一部分功率占比为β，用于近端用户U_N进行能量收集，第二部分功率占比为1-β，用于近端用户U_N进行用户信息解码，功率分配系数β的取值范围为0＜β＜1；与此同时，远端用户U_F接收基站S发射的射频信号用于信息解码；

第二阶段内，近端用户U_N借助第一阶段收集的能量，作为一个中继向远端用户U_F传输信息；远端用户U_F通过选择结合技术，从基站S发射信号、U_N发射信号中选择信噪比更高的信号进行解码；

其中，时间分配系数α和功率分配系数β通过求解以下最优化问题确定：

其中，R_s(α,β)表示系统总数据率，表示近端用户U_N处解码信号的目标数据率，表示远端用户U_F处解码信号的目标数据率；

表示近端用户U_N的中断概率，其表达式如下：

其中，e为自然常数， p_i表示用户U_i编码系数的平方，i＝N,F，Ps表示基站S的射频信号发射功率，表示基站S与用户U_i之间的距离，L表示路径损耗系数，σ表示噪声方差；

表示远端用户中断概率，其表达式如下：

其中，I表示预设的近似参数组数量， K₁（·)为第二类修正贝塞尔函数，

2.根据权利要求1所述的协作传输方法，其特征在于，所述最优化问题的求解包括以下步骤：

S1：初始化迭代次数k＝1，初始化时间分配系数α⁽⁰⁾和功率分配系数β⁽⁰⁾，其中α⁽⁰⁾∈(0,1)，β⁽⁰⁾∈(0,1)，初始化惩罚因子λ₁；

S2：以(α^(k-1),β^(k-1))作为初始点，采用模式搜索法搜索得到令f(α,β,λ_k)最小的时间分配系数为α^(k)的功率分配系数为β^(k)，f(α,β,r_k)的表达式如下：

S3：判断是否λ_kB(α^(k),β^(k))＜ψ，其中，ψ表示预设阈值，如果是，进入步骤S5，否则进入步骤S4；

S4：令λ_k+1＝δλ_k，δ表示预设的衰减因子，k＝k+1，返回步骤S2；

S5：将α^(k)作为最优时间分配系数，β^(k)作为最优功率分配系数。