CN109618350A - 一种基于信号重传的频谱共享方法和系统 - Google Patents

一种基于信号重传的频谱共享方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于信号重传的频谱共享方法和系统，本发明考虑无线供电中继本身需要消耗能量，且单时隙收集的能量可能无法支持信息成功传输，引入了信号重传机制，主用户不停重传信号直到中继节点处收集的能量达到能量阈值或重传的时间达到阈值，解决了无线通信节点更换电池不经济不环保的问题，延长网络的寿命，有效提高系统的能量效率。本发明通过选择最佳的接收功率分割因子λ、传输功率分配因子α以及相匹配的能量阈值Eth和重传次数阈值N，保证了系统的稳定性和收集能量利用的合理性，降低了系统的中断概率，提高了网络信息传输的稳定性和吞吐量。

Description

一种基于信号重传的频谱共享方法和系统
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于信号重传的频谱共享方法和系统。
背景技术
在无线通信中由于用户移动性及障碍物的阻挡等原因，无线信号传输过程中会不可避免的发生遮挡，导致通信性能下降，通过协作中继的方式可以绕过障碍物，有效扩大移动通信系统覆盖范围、提高通信质量及鲁棒性。另一方面，作为各种无线电技术应用的基础和前提，无线电频谱资源是一种重要而有限的自然资源。现有工作中将协作通信技术与认知无线电结合，非授权的次级用户协助直接链路性能较差的授权主用户转发信号，同时接入频谱发送其自身的信号，从而实现频谱共享，有效提高频谱的利用率。
Wang Zihao等人提出一种基于无线信息与能量传输的认知中继频谱共享网络方法，基于认知中继网络中的能量收集和信息传输协议，次级用户可以通过协助主用户传输信息收集能量和共享频谱。具体传输过程分为两个阶段：第一阶段，S发送信息给R，R以功率分割的方式对接收到的信号中一部分进行能量收集，一部分处理主用户信息，C接收到的信号也分成两部分，一部分用于能量收集，一部分用于第二阶段的干扰消除；第二阶段R用收集到的能量发送处理后的主用户信息和自身的次级用户信息。
然而，该方法中，中继R在第一个阶段收集到能量后第二阶段立即把收集的能量全部用来发送信号，由于没有考虑到实际中中继本身各种电路需要消耗一定的能量，而且单个时隙收集的能量可能不能支持第二阶段中信息的成功传输，存在网络信息传输中断概率高(稳定性低)、收集能量利用不合理、能量效率低的缺陷。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于解决现有技术网络信息传输稳定性低、收集能量利用不合理、能量效率低的技术问题。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于信号重传的频谱共享方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1.在时隙t＝1，主用户发射机PT产生信号xp；
步骤S2.在时隙t，主用户发射机PT同时发送信号xp到主用户接收机PR、次级用户发射机ST和次级用户接收机SR；
步骤S3.在时隙t，次级用户发射机ST对接收到的含有信号xp的信号ys(t)进行功率分割，信号ys(t)的(1-λ)部分用于收集能量，ST当前累积收集到的能量为信号ys(t)的λ部分用作信号放大处理，ST当前放大后的信号为zs(t)；
步骤S4.在时隙t，判断是否小于能量阈值Eth，若是，进入步骤S5，否则，计算ST的发射功率Ps(t)，进入步骤S6；
步骤S5.判断时隙t是否小于重传次数阈值，若是，t＝t+1，进入步骤S2；否则，进入步骤S1，进行下一次频谱共享信号传输；
步骤S6.在时隙t+1，ST对发射功率Ps(t)进行功率分配，信号zs(t)和信号xs以功率分配因子α合并为混合信号xc，ST利用当前收集到的能量同时转发xc给主用户接收机PR和次级用户接收机SR。
具体地，PT、PR、ST和SR都工作在半双工方式，主用户拥有授权频谱，以无线能量传输的方式向次级用户提供电能供应，非授权次级用户通过协助主用户转发信号接入授权频谱并收集能量。
具体地，次级用户发射机ST接收到的含有信号xp的信号ys(t)计算公式如下：
其中，Pp为PT的发射功率，hp,s(t)表示第t个时隙PT到ST的信道系数，ns(t)为ST处的加性高斯白噪声。
具体地，ST当前累积收集到的能量计算公式如下：
其中，η∈(0,1)为能量转换效率，λ为接收功率分割因子，Pp为PT的发射功率，hp,s(i)表示第i个时隙PT到ST的信道系数。
具体地，ST当前放大后的信号zs(t)计算公式如下：
其中，β为功率放大因子，λ为接收功率分割因子，ys(t)为ST接收到的含有信号xp的信号，n0为带宽信号转换为基带信号的噪声，Pp为PT的发射功率，hp,s(t)表示第t个时隙PT到ST的信道系数，σ2为加性高斯白噪声功率，为带宽信号转换为基带信号的噪声功率。
具体地，ST的发射功率Ps(t)的计算公式如下：
其中，η∈(0，1)为能量转换效率，λ为接收功率分割因子，Pp为PT的发射功率，hp，s(i)表示第i个时隙PT到ST的信道系数。
具体地，混合信号xc的计算公式如下：
其中，α为传输功率分配因子，Ps(t)为ST的发射功率，zs(t)为ST当前放大后的信号，xs为ST自身产生的信号。
具体地，最佳接收功率分割因子λ、传输功率分配因子α、能量阈值Eth和重传次数阈值N通过凸优化、迭代算法或者机器学习获得并进行优化。
具体地，利用深度强化学习方法联合优化能量阈值Eth和重传次数阈值N，具体为：以系统为智能体，系统根据主用户发射功率和目标信息速率，选择不同的能量阈值Eth和重传次数阈值N，并得到对应的奖励，通过学习系统能得到最优的Eth和N使奖励最大化。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于信号重传的频谱共享系统，所述系统执行如第一方面所述的频谱共享方法。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.本发明考虑中继本身需要消耗能量，且单时隙收集的能量可能无法支持信息成功传输，引入了信号重传机制，主用户不停重传信号直到ST处收集的能量达到能量阈值或重传的时间达到阈值，解决了无线通信节点更换电池不经济不环保的问题，延长网络的寿命，有效提高系统的能量效率。
2.本发明通过选择最佳的接收功率分割因子λ、传输功率分配因子α以及相匹配的能量阈值Eth和重传次数阈值N，保证了系统的稳定性和收集能量利用的合理性，降低了系统的中断概率，提高了网络信息传输的稳定性和吞吐量。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于信号重传的频谱共享系统结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于信号重传的频谱共享方法流程图；
图3为本发明实施例提供的两阶段中继传输协议示意图；
图4为本发明实施例提供的重传次数阈值对主用户中断概率的影响图；
图5为本发明实施例提供的主用户信息速率对主用户吞吐量的影响图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种基于信号重传的频谱共享系统，所述系统包括：一个能量受限的非授权次级用户对(ST-SR)与一个授权的主用户对(PT-PR)，其中，主用户发射机PT和主用户接收机PR，次级用户发射机ST和次级用户接收机SR。
所有节点都工作在半双工方式，即同一时刻只能接收信号或者发送信号。其中，PT、PR和SR有稳定的电能供应，ST从RF信号中收集能量给自身供电。主用户PU拥有授权频谱，但是其直接链路PT-PR由于障碍物阻挡等原因信号衰落严重，通信性能较差，而次级用户发射机ST位于PT和PR中间，拥有较好的通信链路PT-ST和ST-PR。主用户通过无线能量传输的方式为次用户提供电能供应；同时，次用户可以通过放大转发主用户信号接入授权频谱。即在第二阶段中次级用户信号xs可以叠加到主用户信号xp上，同时被ST发送给接收端。
次级用户发射机ST通过充当主用户传输信号的中继，获得接入授权频谱传输自身信息的机会，其中，主用户具有稳定的电能供应，而次用户，如部署于特殊环境的传感器，无法为其提供稳定的电能供应，因而可以通过从RF信号中收集能量的方式为其设备供能。
如图2所示，一种基于信号重传的频谱共享方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1.在时隙t＝1，主用户发射机PT产生信号xp；
步骤S2.在时隙t，主用户发射机PT同时发送信号xp到主用户接收机PR、次级用户发射机ST和次级用户接收机SR；
步骤S3.在时隙t，次级用户发射机ST对接收到的含有信号xp的信号ys(t)进行功率分割，信号ys(t)的(1-λ)部分用于收集能量，ST当前累积收集到的能量为信号ys(t)的λ部分用作信号放大处理，ST当前放大后的信号为zs(t)；
步骤S4.在时隙t，判断是否小于能量阈值Eth，若是，进入步骤S5，否则，计算ST的发射功率Ps(t)，进入步骤S6；
步骤S5.判断时隙t是否小于重传次数阈值，若是，t＝t+1，进入步骤S2；否则，进入步骤S1，进行下一次频谱共享信号传输；
步骤S6.在时隙t+1，ST对发射功率Ps(t)进行功率分配，信号zs(t)和信号xs以功率分配因子α合并为混合信号xc，ST利用当前收集到的能量同时转发xc给主用户接收机PR和次级用户接收机SR。
步骤S1.在时隙t＝1，主用户发射机PT产生信号xp。
每一次主次用户频谱共享的开始，主用户发射机PT产生一个新信号xp。步骤S1-S5为频谱共享的第一阶段。
步骤S2.在时隙t，主用户发射机PT同时发送信号xp到主用户接收机PR、次级用户发射机ST和次级用户接收机SR。
步骤S3.在时隙t，次级用户发射机ST对接收到的含有信号xp的信号ys(t)进行功率分割，信号ys(t)的(1-λ)部分用于收集能量，ST当前累积收集到的能量为信号ys(t)的λ部分用作信号放大处理，ST当前放大后的信号为zs(t)。
由于通信链路衰减，次级用户发射机ST接收到的含有信号xp的信号ys(t)计算公式如下：
其中，Pp为PT的发射功率，hp,s(t)表示第t个时隙PT到ST的信道系数，ns(t)为ST处的加性高斯白噪声。
如图3所示，次级用户发射机ST对接收到的含有信号xp的信号ys(t)进行功率分割，(1-λ)部分用于收集能量，ST当前累积收集到的能量为λ部分用作信号放大处理，ST当前放大后的信号为zs(t)。
ST当前累积收集到的能量计算公式如下：
其中，η∈(0,1)为能量转换效率，λ为接收功率分割因子，Pp为PT的发射功率，hp,s(i)表示第i个时隙PT到ST的信道系数。收集的能量存储于次级用户发射机ST的能量储存单元中，用于未来的信息转发。
ST当前放大后的信号为zs(t)计算公式如下：
其中，β为功率放大因子，n0为带宽信号转换为基带信号的噪声。
λ越小，收集的能量越多，ST处信号发射功率越大，从而提高系统的性能；但是λ并不是越小越好，λ越小，用于信息处理的信号就越少，反而会降低系统的性能，所以存在一个最优的接收功率分割因子λ值，使系统的性能最好。
步骤S4.在时隙t，判断是否小于能量阈值Eth，若是，进入步骤S5，否则，计算ST的发射功率Ps(t)，进入步骤S6。
ST当前累积收集到的能量与能量阈值Eth之间的关系存在以下互斥情形，分别定义为事件ε1,ε3。
事件即ST经过一个时隙就收集到足够的能量。
事件2≤t≤N，即ST在t-1时隙还没收集到足够的能量，在t时隙才收集到足够的能量。
事件即ST经过N个时隙仍未收集到足够多的能量，N为重传次数阈值。
若大于等于能量阈值Eth，即发生事件ε1或
ST的发射功率Ps(t)的计算公式如下：
其中，η∈(0，1)为能量转换效率，λ为接收功率分割因子，Pp为PT的发射功率，hp，s(i)表示第i个时隙PT到ST的信道系数。
步骤S5.判断时隙t是否小于重传次数阈值，若是，t＝t+1，进入步骤S2；否则，进入步骤S1，进行下一次频谱共享信号传输；
为了更加高效利用收集到的能量，PT会不断重传信号xp直到ST处收集的能量达到能量阈值Eth或重传的时间达到阈值N。具体地，当ST处收集的能量低于阈值Eth时，ST会向PT发送否定信息，系统会判断第一阶段的传输时隙是否达到阈值N，若小于N，则PT重新发送信号xp，否则，在下一时隙ST保持沉默不转发信息，PT发送新的信号；若ST处收集的能量达到阈值Eth，ST向PT发送确认信息，在下一时隙ST用收集的能量来发送信号。
所述能量阈值Eth和重传次数阈值N需根据实际系统中的传输功率、传输速率和目标性能(中断概率、平均吞吐量等)设置合适的匹配值。当Eth较小时，第一阶段中ST处收集的能量很容易达到Eth，第一阶段中断概率较小，但是第二阶段中由于ST处发射功率较小导致接收端中断概率较高；反之，当Eth较大时，第一阶段的中断概率很高，但当收集的能量达到Eth时，第二阶段信息传输成功的概率会大大提高。
如图4所示，能量阈值Eth和重传次数阈值N需要设置相匹配的值。重传次数阈值N越大，需要设置相应更高的能量阈值Eth，以便第一阶段存储更多的能量提高第二阶段的发射功率从而降低主用户的中断概率。另一方面，对于给定重传次数阈值N，能量阈值Eth过小会导致不能充分利用重传次数以收集更多的能量；能量阈值Eth过大会导致第一阶段在N次重传后收集的能量总不能达到Eth，造成第一阶段的中断，反而会降低系统的中断性能。因此，能量阈值Eth和重传次数阈值N需要选择合适的匹配值以充分利用重传场景的优势。
步骤S6.在时隙t+1，ST对发射功率Ps(t)进行功率分配，信号zs(t)和信号xs以功率分配因子α合并为混合信号xc，ST利用当前收集到的能量同时转发xc给主用户接收机PR和次级用户接收机SR。
步骤S6为频谱共享的第二阶段，在此期间，次级用户信号和主用户信号同时同频发送，此时次级用户信号会对主用户信号造成一定的干扰，为了降低干扰，ST处采用合并技术，如最大比合并，对主次用户信号进行合并转发。
混合信号xc的计算公式如下：
其中，传输功率分配因子α表示主次用户信号发射功率比值。
ST利用当前累积收集到的能量同时转发xc给主用户接收机PR和次级用户接收机SR，代表这一次频谱共享信号传输结束，若主用户数据传输并未结束，进入下一次频谱共享信号传输。α越大，第二阶段中ST处分配给主用户信号的发射功率就越大，主用户的性能就越好；反之，次级用户的性能就越好。通过调整α值可以保证在主用户性能不受影响的基础上提高次级用户的性能，从而提高系统整体的性能。
最佳接收功率分割因子λ、传输功率分配因子α、能量阈值Eth和重传次数阈值N可以通过不同的方法获得并进行优化，如凸优化、迭代算法、机器学习等。在机器学习中，系统可以根据已有的训练集数据学习出一个函数模型，模型的输入是通信系统的发射功率等相关信息，输出是最佳的λ和α值，调整函数模型使其拟合训练集数据，从而在输入新的数据信息时能输出最佳的λ和α值。
所述系统中能量阈值Eth和重传次数阈值N的选择可以利用深度强化学习方法联合优化，如DQN(Deep Q Network)算法，以系统为智能体，系统根据主用户发射功率和目标信息速率等信息选择不同的能量阈值Eth和重传次数阈值N并得到对应的奖励，通过学习系统能得到最优的Eth和N使奖励最大化，从而有效降低系统的中断概率，显著提高系统的吞吐量，实现频谱效率和能量效率的双重提升。
主用户接收机PR和次级用户接收机SR处(t+1)时刻接收到的信号可表示为：
其中，hs,p和hs,r分别表示ST到PR、ST到SR的信道系数，np和nr分别表示PR、SR处的加性高斯白噪声，k∈{p，r}。
根据PR和SR处接收到的信号，可以对主用户和次级用户的接收信干噪比(SINR)进行描述。
对于主用户来说，PR可以将通过直接链路PT-PR和中继链路PT-ST-PR传输的主信号进行合并。所以在事件ε1和中主用户的SINR可以表示为：
其中，σ2为加性高斯白噪声功率，为带宽信号转换为基带信号的噪声功率。
假设主用户信号带来的干扰可以在SR处完全消除，则次级用户的接收SINR可以表示为：
在事件ε3中，即经过N个时隙ST处收集的能量始终不能达到阈值Eth，那么ST在第二阶段保持静默，不转发信号；此时由于PR处只接收到直接链路传输的信号，其相应的SINR可以表示为：
为了评估系统的性能，定义系统的中断概率为用户的可达速率低于数据传输速率的概率，根据主用户和次级用户在所有互斥事件中的SINR，主用户和次级用户的中断概率可以分别表示为：
其中，γp,0和γs,0为接收端成功解码信号时所须的SINR阈值。
系统吞吐量可由系统的中断性能进行描述。系统平均吞吐量定义为系统在单位时间内成功传输的信息量，可得出主次级用户的平均吞吐量分别为：
其中，Rp为主用户信息速率，RS为次级用户信息速率。
如图5所示，比较了三种方案下主用户的平均吞吐量Tp和传输速率Rp之间的关系。无协作方案中主用户只通过直接链路传输信息；无重传方案中除了直接链路主用户利用ST转发信息进行协作通信，ST处能量即收即发，每个阶段只包括一个子时隙，PT不重传信号；重传方案即本发明中所述方案。随着主用户信息速率Rp的增加，主用户的吞吐量Tp先增加然后减小，这是因为当Rp过低时，Tp受较小的Rp限制而比较小，当Rp过高时，Tp受较高的中断概率限制而比较小。在Rp较小时，重传方案中由于至少需要两个时隙完成信息传输Tp小于无协作和无重传方案中的Tp；随着Rp的增加，无协作方案中用户的中断概率迅速增加，而无重传和重传方案拥有较好的中断性能。在Rp过高时重传方案中通过选择较高的Eth＝-15dBm可以获得较高的Tp，因为当Rp很高时，在无协作和无重传方案中几乎没有数据可以被成功传输，而重传方案中数据仍有可能传输成功。可以看出当系统的传输速率较小时，较小的能量阈值Eth和相比配的重传次数阈值N有较好的系统性能，反之当系统传输速率很大时，需要选择较大的能量阈值Eth。
以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于信号重传的频谱共享方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1.在时隙t＝1，主用户发射机PT产生信号xp；
步骤S2.在时隙t，主用户发射机PT同时发送信号xp到主用户接收机PR、次级用户发射机ST和次级用户接收机SR；
步骤S3.在时隙t，次级用户发射机ST对接收到的含有信号xp的信号ys(t)进行功率分割，信号ys(t)的(1-λ)部分用于收集能量，ST当前累积收集到的能量为信号ys(t)的λ部分用作信号放大处理，ST当前放大后的信号为zs(t)；
步骤S4.在时隙t，判断是否小于能量阈值Eth，若是，进入步骤S5，否则，计算ST的发射功率Ps(t)，进入步骤S6；
步骤S5.判断时隙t是否小于重传次数阈值，若是，t＝t+1，进入步骤S2；否则，进入步骤S1，进行下一次频谱共享信号传输；
步骤S6.在时隙t+1，ST对发射功率Ps(t)进行功率分配，信号zs(t)和信号xs以功率分配因子α合并为混合信号xc，ST利用当前收集到的能量同时转发xc给主用户接收机PR和次级用户接收机SR。
2.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，PT、PR、ST和SR都工作在半双工方式，主用户拥有授权频谱，以无线能量传输的方式向次级用户提供电能供应，非授权次级用户通过协助主用户转发信号接入授权频谱并收集能量。
3.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，次级用户发射机ST接收到的含有信号xp的信号ys(t)计算公式如下：
其中，Pp为PT的发射功率，hp,s(t)表示第t个时隙PT到ST的信道系数，ns(t)为ST处的加性高斯白噪声。
4.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，ST当前累积收集到的能量计算公式如下：
其中，η∈(0,1)为能量转换效率，λ为接收功率分割因子，Pp为PT的发射功率，hp,s(i)表示第i个时隙PT到ST的信道系数。
5.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，ST当前放大后的信号zs(t)计算公式如下：
其中，β为功率放大因子，λ为接收功率分割因子，ys(t)为ST接收到的含有信号xp的信号，n0为带宽信号转换为基带信号的噪声，Pp为PT的发射功率，hp，s(t)表示第t个时隙PT到ST的信道系数，σ2为加性高斯白噪声功率，为带宽信号转换为基带信号的噪声功率。
6.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，ST的发射功率Ps(t)的计算公式如下：
其中，η∈(0，1)为能量转换效率，λ为接收功率分割因子，Pp为PT的发射功率，hp,s(i)表示第i个时隙PT到ST的信道系数。
7.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，混合信号xc的计算公式如下：
其中，α为传输功率分配因子，Ps(t)为ST的发射功率，zs(t)为ST当前放大后的信号，xs为ST自身产生的信号。
8.如权利要求1所述的频谱共享方法，其特征在于，最佳接收功率分割因子λ、传输功率分配因子α、能量阈值Eth和重传次数阈值N通过凸优化、迭代算法或者机器学习获得并进行优化。
9.如权利要求8所述的频谱共享方法，其特征在于，利用深度强化学习方法联合优化能量阈值Eth和重传次数阈值N，具体为：以系统为智能体，系统根据主用户发射功率和目标信息速率，选择不同的能量阈值Eth和重传次数阈值N，并得到对应的奖励，通过学习系统能得到最优的Eth和N使奖励最大化。
10.一种基于信号重传的频谱共享系统，其特征在于，所述系统执行如权利要求1至9任意一项所述的频谱共享方法。
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