CN109587088B - 一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法。小区中心布置一个多天线基站，大量的移动终端需要通过基站接入无线网络。基站根据信道长期统计信息，将这些移动终端分成若干个簇。所有移动终端同时向基站发射训练序列，基站通过信道估计获得每个簇的等效信道状态信息，再对每个簇的发射信号进行叠加编码，然后把叠加编码后的信号再经波束成形后发射出去。移动终端在收到信号后，将其从功率上分成两部分，一部分送入信息接收机进行信息解码，另一部分送入能量接收机将收到的射频信号转化为电能并进行存储。本发明为具有大规模能量限制的移动终端的物联网提供了一种有效的无线接入方法。

Description

一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法。

背景技术

近年来，移动互联网的兴起使得物联网行业得到了飞速发展，未来的无线网络需要支持大规模移动终端设备的同时接入。在当前广泛采用的正交多接入技术中，如时分多址接入(TDMA)、频分多址接入(FDMA)和码分多址接入(CDMA)，一个无线资源块只能分配给一个移动终端。由于无线资源的稀缺性，传统的正交多址接入技术很难支持大规模用户的同时接入。在这种情况下，非正交多接入技术得到了大量的研究，并被广泛认为是5G等未来宽带无线通信系统的关键技术之一。

非正交多址接入技术主要利用发射端的叠加编码和接收端的串行干扰抵消实现高效的多用户接入。当接入用户数较大时，串行干扰抵消的复杂度将非常大。因此需要将用户分为多个簇，并只在每个簇内进行串行干扰抵消，从而有效降低用户的计算复杂度。然而，用户分簇将引入新的簇间干扰。为了进一步提高非正交多址接入技术的性能，必须有效抑制簇间干扰。另外，在大规模用户接入的情况下，传统的正交信道估计方法需要极长的训练序列，这将导致每个时隙只有很少的时间用于信号传输，且如果训练序列大于信道的相干时间，这将导致信道估计的失效。

此外，由于物联网节点的快速增长，网络耗能也在不断攀升。如今，无线通信设备主要仍以线缆或电池形式来获取电能。然而电池的容量和生命周期往往是有限的，且频繁地使用线缆充电或更换电池在某些情况下是不可行的，如墙内的传感器，植入人体内的辅助医疗设备。利用射频信号既能携带信号也能携带能量的特性，无线信息与能量协同传输技术引起了学术界的广泛关注。利用此技术在传输信息的同时并收集能量，有望摆脱传统的线缆与电池的束缚，能够方便且有效地延长网络的使用寿命，在工业、医疗、生活等领域有广阔的应用前景。

因此，将无线信息与能量协同传输技术、非正交多址接入技术与大规模天线技术结合起来应用到具有大规模移动终端的无线网络中，能够有效提升系统的频谱效率和能量效率。

发明内容

本发明为了解决上述方案中大规模移动终端接入时训练序列较长、频谱效率较低、计算复杂度较高等问题，提出了一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法。

本发明所采用的具体技术方案如下:

一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法，它包括如下步骤：

1)基站根据信道长期统计信息，获得所有下行信道的大尺度衰落信息δ_i,i＝1,…,K，其中K为移动终端的数量；

2)基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将移动用户分为M个簇，其中第m个簇包含N_m个移动用户；

3)基站基于一种非正交的信道估计方法，获得第m个簇的等效信道状态信息

4)基站根据所获得的等效信道状态信息，为第m个簇中第n个移动终端的信号s_m,n设计簇间功率分配因子α_m,n，为其接收机设计功率分割因子ρ_m,n，再为第m个簇设计发射波束w_m；

5)根据簇间功率分配因子α_m,n，基站将每个簇内的所有移动终端的信号进行叠加编码，得到信号x_m；再基于发射波束w_m对叠加编码后的信号x_m进行波束成形，然后将所有波束成形后的信号一起进行发射；

6)移动终端接到基站发射的信号后，根据功率分割比率ρ_m,n:(1-ρ_m,n)将接收信号分成两部分，其中0≤ρ_m,n≤1；接收信号的ρ_m,n部分被送入信息接收机，其首先对同一簇内的信号进行串行干扰抵消，再对自身信号进行解码；接收信号的1-ρ_m,n部分被送入能量接收机进行射频信号的能量转换。

基于上述技术方案，其中的部分步骤可采用如下优选方式实现。

步骤3)中一种非正交的信道估计方法为：

a)基站为第j个簇的所有移动终端分配一个相同的训练序列Φ_j，训练序列长度为τ，而不同簇之间的移动终端采用相互正交的训练序列，即

对于所有j≠i；

b)所有移动终端同时向基站发射训练序列，其中第m个簇中第n个移动终端的发射功率为Q_m,n；

c)基站接收到训练序列后右乘

然后利用最小均方误差估计方法得到第m个簇的等效信道状态信息

d)基于上述信道估计方法，所有移动终端的真实信道状态信息为

其中e_m,n为信道估计误差向量，且e_m,n～CN(0,C_m,n)，C_m,n＝(1-χ_m,n)I，其中

是真实信道状态信息h_m,n和估计的簇等效信道状态信息

的协相关系数，CN表示复高斯分布，I为单位矩阵，δ_m,n为第m个簇中第n个移动终端的下行信道大尺度衰落信息。

步骤4)中的波束w_m、簇间功率分配因子α_m,n、以及功率分割因子ρ_m,n的设计方法为：

a)初始化波束

其中

为上一轮迭代中的可行点，P_max为基站最大发射功率，初始化簇间功率因子

初始化功率分割因子ρ_m,n＝0.5；

b)设置权重变量

其中

为平均最小均方差，表示为

η_m,n是不完全串行干扰抵消因子，

与

是高斯白噪声的方差，v_m,n是信号接收机，Re{·}表示复数的实部；

c)设置信号接收机为

d)根据

令

和t_m,nI_N+B_m,n≥0，其中a_m,n与b_m,n是关于实际能量收集电路的硬件参数，M_m,n和q_m,n分别是第m个簇中第n个移动终端的最大收集能量和要求最小收集能量，

是满足第m个簇中第n个移动终端满足q_m,n的中断概率，t_m,n≥0与r_m,n≥0是辅助变量，I_N为N维的单位矩阵；

和E_m,n均为中间参数；tr(·)是指矩阵的迹；vec(·)表示矩阵向量化；

e)利用块坐标下降法求解得到w_m，α_m,n和ρ_m,n，即依次固定w_m，α_m,n和ρ_m,n三个变量中的两个，用内点法或直接调用CVX工具包求解得到第三个变量；

f)若加权总速率和收敛，则得到最终的w_m，α_m,n和ρ_m,n，否则跳回步骤b)。

步骤5)中的叠加编码方法为：基站为第m簇构造发射信号

其中是α_m,n簇间功率分配因子；然后构建总的发射信号为

其中w_m为第m簇的发射波束。

步骤6)中串行干扰抵消方法为：任一移动终端的信息接收机首先对同一簇内信道增益弱于自身的移动终端的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，最后对自身的信号进行解码。

本发明具有的有益效果是：本发明提出的非正交信道估计方法，可以利用较短的训练序列实现大规模用户的信道估计，解决了传统的正交信道估计训练序列较长所产生的一系列问题。本发明提出的基于等效信道状态信息设计的波束成形、动态簇间功率分配和动态功率分割方法，具有实现复杂度低、频谱效率高、能有效抑制干扰等优点。

附图说明

图1是基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法的系统框图；

图2是在基站的天线数量不同的情况下，所提方法的性能比较；

图3是所提方法与固定簇间功率分配因子方法和固定功率分割因子方法的性能比较；

具体实施方式

基于无线信息与能量协同传输的大规模接入系统框图如图1所示，基站有N_t根天线，每个移动终端配置1根天线。基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将移动终端分成多个簇，每个簇包含为数不多的移动终端，以减少串行干扰抵消的复杂度。同一簇的移动终端使用相同的训练序列，而不同簇的移动终端使用相互正交的训练序列，并同时在上行信道上向基站发射训练序列。基站利用最小均方误差信道估计方法，获得每个簇的等效信道状态信息，并基于这些等效信道状态信息为每个簇的信号设计发射波束、簇间功率分配因子和功率分割因子。移动终端接收到信号后，一部分输入信息接收机进行信息解码，并对簇内信号进行串行干扰抵消，以进一步减少干扰，提高系统的性能；另一部分输入能量接收机转化成电能并存储，以方便且有效地延长网络的使用寿命。

本发明所采用的具体技术方案如下:

一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法，包括如下步骤：

1)基站根据信道长期统计信息，获得所有下行信道的大尺度衰落信息δ_i,i＝1,…,K，其中K为移动终端的数量。

2)基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将移动用户分为M个簇，其中第m个簇包含N_m个移动用户。

3)基站基于一种非正交的信道估计方法，获得第m个簇的等效信道状态信息

本步骤中的非正交的信道估计方法具体为：

a)基站为第j个簇的所有移动终端分配一个相同的训练序列Φ_j，训练序列长度为τ，而不同簇之间的移动终端采用相互正交的训练序列，即

对于所有j≠i；

b)所有移动终端同时向基站发射训练序列，其中第m个簇中第n个移动终端的发射功率为Q_m,n；

c)基站接收到训练序列后右乘

然后利用最小均方误差估计方法得到第m个簇的等效信道状态信息

d)基于上述信道估计方法，所有移动终端的真实信道状态信息为

其中e_m,n为信道估计误差向量，且e_m,n～CN(0,C_m,n)，C_m,n＝(1-χ_m,n)I，其中

是真实信道状态信息h_m,n和估计的簇等效信道状态信息

的协相关系数，CN表示复高斯分布，I为单位矩阵，δ_m,n为第m个簇中第n个移动终端的下行信道大尺度衰落信息。

4)基站根据所获得的等效信道状态信息，为第m个簇中第n个移动终端的信号s_m,n设计簇间功率分配因子α_m,n，为其接收机设计功率分割因子ρ_m,n，再为第m个簇设计发射波束w_m。

本步骤中的波束w_m、簇间功率分配因子α_m,n、以及功率分割因子ρ_m,n的设计方法为：

a)初始化波束

其中

为上一轮迭代中的可行点，P_max为基站最大发射功率，初始化簇间功率因子

初始化功率分割因子ρ_m,n＝0.5；

b)设置权重变量

其中

为平均最小均方差，表示为

η_m,n是不完全串行干扰抵消因子，

与

是高斯白噪声的方差，v_m,n是信号接收机，Re{·}表示复数的实部；

c)设置信号接收机为

d)根据

令

和t_m,nI_N+B_m,n≥0，其中a_m,n与b_m,n是关于实际能量收集电路的硬件参数，M_m,n和q_m,n分别是第m个簇中第n个移动终端的最大收集能量和要求最小收集能量，

是满足第m个簇中第n个移动终端满足q_m,n的中断概率，t_m,n≥0与r_m,n≥0是辅助变量，I_N为N维的单位矩阵；

和E_m,n均为中间参数；tr(·)是指矩阵的迹；vec(·)表示矩阵向量化；

e)利用块坐标下降法求解得到w_m，α_m,n和ρ_m,n，即依次固定w_m，α_m,n和ρ_m,n三个变量中的两个，用内点法或直接调用CVX工具包求解得到第三个变量；

f)若加权总速率和收敛，则得到最终的w_m，α_m,n和ρ_m,n，否则跳回步骤b)。

5)根据簇间功率分配因子α_m,n，基站将每个簇内的所有移动终端的信号进行叠加编码，得到信号x_m；再基于发射波束w_m对叠加编码后的信号x_m进行波束成形，然后将所有波束成形后的信号一起进行发射。本步骤中的叠加编码方法为：基站为第m簇构造发射信号

其中是α_m,n簇间功率分配因子；然后构建总的发射信号为

其中w_m为第m簇的发射波束。

6)移动终端接到基站发射的信号后，根据功率分割比率ρ_m,n:(1-ρ_m,n)将接收信号分成两部分，其中0≤ρ_m,n≤1；接收信号的ρ_m,n部分被送入信息接收机，其首先对同一簇内的信号进行串行干扰抵消，再对自身信号进行解码；接收信号的1-ρ_m,n部分被送入能量接收机进行射频信号的能量转换。

本步骤中串行干扰抵消方法为：任一移动终端的信息接收机首先对同一簇内信道增益弱于自身的移动终端的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，最后对自身的信号进行解码。

通过计算机仿真表明，如图2所示，本发明提出的基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法中，随着天线数量的增多，性能可以得到明显提升。图3表明本发明中所提方法相比于固定簇间功率分配因子和固定功率分割因子的方法明显地提高了性能。因此，本发明为具有大规模能量限制的移动终端接入的物联网提供了一种有效的无线接入方法。

Claims (2)

1.一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法，其特征在于包括如下步骤：

1)基站根据信道长期统计信息，获得所有下行信道的大尺度衰落信息δ_i,i＝1,…,K，其中K为移动终端的数量；

2)基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将移动用户分为M个簇，其中第m个簇包含N_m个移动用户；

3)基站基于一种非正交的信道估计方法，获得第m个簇的等效信道状态信息

4)基站根据所获得的等效信道状态信息，为第m个簇中第n个移动终端的信号s_m,n设计簇间功率分配因子α_m,n，为其接收机设计功率分割因子ρ_m,n，再为第m个簇设计发射波束w_m；

5)根据簇间功率分配因子α_m,n，基站将每个簇内的所有移动终端的信号进行叠加编码，得到信号x_m；再基于发射波束w_m对叠加编码后的信号x_m进行波束成形，然后将所有波束成形后的信号一起进行发射；

6)移动终端接到基站发射的信号后，根据功率分割比率ρ_m,n:(1-ρ_m,n)将接收信号分成两部分，其中0≤ρ_m,n≤1；接收信号的ρ_m,n部分被送入信息接收机，其首先对同一簇内的信号进行串行干扰抵消，再对自身信号进行解码；接收信号的1-ρ_m,n部分被送入能量接收机进行射频信号的能量转换；

步骤3)中一种非正交的信道估计方法为：

3.a)基站为第j个簇的所有移动终端分配一个相同的训练序列Φ_j，训练序列长度为τ，而不同簇之间的移动终端采用相互正交的训练序列，即

对于所有j≠i；

3.b)所有移动终端同时向基站发射训练序列，其中第m个簇中第n个移动终端的发射功率为Q_m,n；

3.c)基站接收到训练序列后右乘

然后利用最小均方误差估计方法得到第m个簇的等效信道状态信息

3.d)基于上述信道估计方法，所有移动终端的真实信道状态信息为

其中e_m,n为信道估计误差向量，且e_m,n～CN(0,C_m,n)，C_m,n＝(1-χ_m,n)I，其中

是真实信道状态信息h_m,n和估计的簇等效信道状态信息

的协相关系数，CN表示复高斯分布，I为单位矩阵，δ_m,n为第m个簇中第n个移动终端的下行信道大尺度衰落信息；

步骤5)中的叠加编码方法为：基站为第m簇构造发射信号

其中是α_m,n簇间功率分配因子；然后构建总的发射信号为

其中w_m为第m簇的发射波束；

步骤4)中的波束w_m、簇间功率分配因子α_m,n、以及功率分割因子ρ_m,n的设计方法为：

4.a)初始化波束

其中

为上一轮迭代中的可行点，P_max为基站最大发射功率，初始化簇间功率因子

初始化功率分割因子ρ_m,n＝0.5；

4.b)设置权重变量

其中

为平均最小均方差，表示为

η_m,n是不完全串行干扰抵消因子，

与

是高斯白噪声的方差，v_m,n是信号接收机，Re{·}表示复数的实部；

4.c)设置信号接收机为

4.d)根据

令

和t_m,nI_N+B_m,n≥0，其中a_m,n与b_m,n是关于实际能量收集电路的硬件参数，M_m,n和q_m,n分别是第m个簇中第n个移动终端的最大收集能量和要求最小收集能量，

是满足第m个簇中第n个移动终端满足q_m,n的中断概率，t_m,n≥0与r_m,n≥0是辅助变量，I_N为N维的单位矩阵；

B_m,n、u_m,n、

和E_m,n均为中间参数；tr(·)是指矩阵的迹；vec(·)表示矩阵向量化；

4.e)利用块坐标下降法求解得到w_m，α_m,n和ρ_m,n，即依次固定w_m，α_m,n和ρ_m,n三个变量中的两个，用内点法或直接调用CVX工具包求解得到第三个变量；

4.f)若加权总速率和收敛，则得到最终的w_m，α_m,n和ρ_m,n，否则跳回步骤4.b)。

2.根据权利要求1所述的一种基于无线信息与能量协同传输的大规模接入方法，其特征是步骤6)中串行干扰抵消方法为：任一移动终端的信息接收机首先对同一簇内信道增益弱于自身的移动终端的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，最后对自身的信号进行解码。

Images