CN109660888B - 一种可见光通信网络的优化方法 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种可见光通信网络的优化方法。其中方法包括：建立多对多SLIPT VLC网络，包括多对多发射端和多对多接收端，多对多发射端将多对多传输信号通过两个以上的发光二极管转换为可见光，并发送给多对多接收端；多对多接收端将可见光通过两个以上的光电二极管进行多对多信息接收，或者将可见光通过两个以上的太阳能电池板进行多对多能量收集；在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，实现总传输功率最小化；在满足最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，实现最小速率最大化。采用前述方法，能够有效地解决多对多SLIPT VLC网络的设计问题，从而实现对可见光通信网络的优化。

Description

一种可见光通信网络的优化方法

技术领域

本申请涉及可见光通信领域，尤其涉及一种可见光通信(visible lightCommunication，VLC)系统的优化方法。

背景技术

无线设备的爆炸式增多和对高速数据服务的需求的日益增长给传统无线通信网络带来了巨大的压力，包括但不限于射频频谱(radio frequency，RF)危机和电池的快速损耗。为解决这一问题，可见光通信(visible light Communication，VLC)系统中信息与能量共同传输(simultaneous lightwave information and power transfer，SLIPT)的技术以其巨大的免授权频谱、无电磁干扰、固有安全性好等特点成为室内无线网络的一项有前途的技术。从应用的角度来看，采用SLIPT技术的VLC系统，即SLIPT VLC(visible lightCommunication in simultaneous lightwave information and power transfer)系统具有同时提供照明、信息传输和能量收集的优点。更具体地说，SLIPT VLC系统的发射端采用低成本的发光二极管(light emitting diodes，LEDs)，在一定的光照要求下以可见光的形式进行广播传输，SLIPTVLC系统的接收端采用光电二极管(photo diode，光电二极管)进行接收。此外，为了延长电池寿命，接收器可以从光波中收集能量。因此，SLIPT VLC系统可以在办公室、购物中心、机场、医院、飞机机舱等多种场景下与各种室内物联网(Internet ofthings，IoT)协同工作。

近年来，人们对SLIPT VLC系统进行了研究。第一方面，人们使用太阳能电池板进行同步信息接收和能量收集，设计了一种光无线通信系统，该系统提供了太阳能电池板的直流模型和交流模型。以及，利用直流偏置、视场(field-of-view，FOV)和能量获取时间，提出了利用一种SLIPT策略来分析收集的能量和服务质量(quality of service，QoS)之间的平衡。或者，研究了不同光照条件下的能量采集VLC系统。另一方面，人们使用光电二极管来进行信息接收和能量收集。例如，研究混合甚低频射频网络的保密中断概率。以及在双跳(dual-hop)VLC/RF网络的速率最大化方案中，中继通过光电二极管从VLC链路获取能量，然后将数据重新传输到RF链路。

尽管SLIPT VLC系统得到了广泛的分析，但对于多LED多用户的SLIPT VLC网络，即多对多SLIPT VLC网络来说，其典型的设计问题即总传输功率最小化的问题和最大化速率下界的问题具有非凸性，因此无法得到有效的解决。

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发明内容

本申请提供了一种可见光通信网络的优化方法，以解决现有的可见光通信网络的设计问题具有非凸性，导致无法得到有效地解决方法这一问题。

第一方面，本申请提供一种可见光通信网络的优化方法，包括：

步骤1：建立多对多信息与能量共同传输的可见光通信SLIPT VLC网络，所述多对多SLIPT VLC网络包括多对多发射端和多对多接收端，所述多对多发射端将多对多传输信号通过两个以上的发光二极管转换为可见光，并发送给所述多对多接收端；

所述多对多接收端将所述可见光通过两个以上的光电二极管进行多对多信息接收，同时将所述可见光通过两个以上的太阳能电池板进行多对多能量收集；

步骤2：在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPT VLC网络总传输功率最小化；

在满足所述最小能量收集要求和所述光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPT VLC网络最小速率最大化。

所述步骤1包括：

N个发光二极管同时向K个用户发送数据和能量时，令s_k表示所述N个发光二极管给第k个用户的数据符号，其中|s_k|≤A_k，均值方差A_k和ε_k分别为第k个数据符号的幅度峰值和方差；

所述多对多传输信号x为：

其中，K为用户总数，为数据符号s_k的波束成形向量，I_D为直流偏置，1_N为N×1维元素全为1的向量，N为发光二极管数量；

所述多对多传输信号x的平均电功率P_e ^MISO为：

所述波束成形向量g_k满足：

其中，e_n为基向量；

第n个发光二极管的光通量Φ_n，OT为：

其中，g_k，n为第n个发光二极管与第k个用户之间的功率增益。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述步骤1包括：

步骤1.1：根据所述多对多SLIPT VLC网络的多对多传输信号x，分析所述多对多SLIPT VLC网络的光照控制：

所述波束成形向量g_k满足：

式中，I_H为发光二极管最大允许电流；

多对多SLIPT VLC网络的平均光功率P_o ^MISO为：

所述多对多SLIPT VLC网络的光照控制，即光照水平τ、所述多对多SLIPT VLC网络的平均光功率P_o ^MISO和最大光功率P_T之间的的关系：

结合第一方面，在一种实现方式中，所述步骤1包括：

步骤1.2：分析所述多对多接收端的多对多信息接收模块：

在第k个用户处接收到的信号y_1，k为：

其中，g_i为第i个用户的波束成形向量，s_i为发送给第i个用户的数据符号，h_1，k＝|h_1，k，1，...，h_1，k，N]^T表示发光二极管与用户k之间的信道向量，h_1，k，n为信道向量h_1，k中的第n个元素，即从第n个发光二极管到用户k的信道增益，z_k为零均值，方差为σ²的加性高斯噪声；

第k个用户的可达速率为：

其中，参数α_i和γ_i由A_i和ε_i确定，A_i和ε_i分别为第i个数据符号的幅度峰值和方差；

式(9)的下界通过如下分布得到：

其中，α_i，β_i和γ_i为下列方程的解：

结合第一方面，在一种实现方式中，所述步骤1包括：

步骤1.3：分析所述多对多接收端的多对多能量收集模块：

在第k个用户处接收到的照度E_k为：

其中，h_2，k，n表示第n个发光二极管到第k个用户太阳能电池板的信道增益， 为发光二极管的相对光谱能量密度，λ为光波波长，θ＝6831m/w为标准光度函数，E_a表示环境光的照度(W/m²)，Φ_n，OT为第n个发光二极管的光通量，A_s表示太阳能电池板的探测器面积；

在第k个用户处，太阳能电池板输出电压U_k为：

U_k＝ηU_k，oc， (13)

其中，η为一系数，η∈[0.71，0.78]，U_k，oc为在第k个用户处，太阳能电池板的开路电压：

其中，太阳能电池板系数并且q_e为电子电荷，k为玻尔兹曼常数，J_f为二极管的理想因数，T_a为环境温度，I_k，sc，stc为第k个太阳能电池板标准测试状态下的短路电流，α_k，stc为第k个太阳能电池板的短路电流温度系数，E_k，stc为第k个用户在标准测试状态下接收的照度，I_k，s0为第k个用户的饱和暗电流，T_a，stc为太阳能电池板标准测试状态下的环境温度；

第k个太阳能电池板的输出电流I_k为：

其中，E_k为第k个用户接收的照度；

第k个用户的太阳能电池板的平均输出功率为：

其中，h_2，k＝[h_2，k，1，...，h_2，k，N]^T表示发光二极管与第k个太阳能电池板之间的信道向量，

结合第一方面，在一种实现方式中，所述步骤2包括：

步骤2.1：根据式(9)和式(16c)，在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，提出所述多对多SLIPT VLC网络的总传输功率最小化问题：

NI_D＝τP_T， (17e)

其中，r_k为第k个用户的速率要求，v_k为第k个用户的收集能量要求；

将式(17e)代入式(17d)，所述多对多SLIPT VLC网络的总传输功率最小化问题(17)等价为：

由于速率约束(18b)和能量收集约束(18c)，这是一个非凸问题；

引入以下定义：

根据定义(19)，将式(18)简化为：

其中，

通过以下属性处理非凸约束(20b)和(20c)：

忽略非凸秩约束rank(G)＝1，问题(20)松弛为：

G≥0， (22e)

定义为问题(22)的最优解，若通过特征值分解得到问题(22)的最优波束形成向量若将高斯随机化过程应用于得到问题(22)的可行解

结合第一方面，在一种实现方式中，所述步骤2包括：

步骤2.2：在满足最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，所述多对多SLIPTVLC网络的最大化最小速率问题为：

NI_D＝τP_T (23d)

其中，v_k为第k个用户的收集能量要求，为最大总传输功率；

将(23d)代入(23c)，引入辅助变量所述多对多SLIPT VLC网络的最大化最小速率问题(23)等价为：

根据定义(19)，将问题(24)简化为：

其中，

忽略非凸秩约束rank(G)＝1，问题(25)松弛为：

G≥0， (26f)

对于给定的问题(26)归结为SDP可行性子问题序列：

findG (27a)

G≥0， (27e)

定义为问题(26)的最优解，若通过特征值分解得到问题(25)的最优波束形成向量若将高斯随机化过程应用于得到问题(25)的可行解

由以上技术方案可知，本申请实施例提供一种可见光通信网络的优化方法，包括：步骤1：建立多对多SLIPT VLC网络，所述多对多SLIPT VLC网络包括多对多发射端和多对多接收端，所述多对多发射端将多对多传输信号通过两个以上的发光二极管转换为可见光，并发送给所述多对多接收端；所述多对多接收端将所述可见光通过两个以上的光电二极管进行多对多信息接收，同时将所述可见光通过两个以上的太阳能电池板进行多对多能量收集；步骤2：在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPT VLC网络传输功率最小化；在满足所述最小能量收集要求和所述光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPT VLC网络最小速率最大化。

现有技术中，对于多对多SLIPT VLC网络来说，其典型的设计问题具有非凸性，因此无法得到有效的解决。而采用前述方法，在建立多对多SLIPT VLC网络后，研究了照明-速率-能量区域约束下的总传输功率最小化问题。本发明利用半定松弛(semidefiniterelaxation，SDR)技术将非凸问题松弛为凸问题，再利用内点法可以有效地解决这一问题。此外，本发明还研究了波束形成器的设计，满足最小能量收集要求和照明控制条件的前提下最大化速率下界。为了解决公式的非凸性，本发明利用了SDR和二分法搜索。特别地，所构造的问题可以松弛为凸半正定规划。因此相对于现有技术，本发明有效地解决了多对多SLIPT VLC网络的设计问题，从而实现了对可见光通信网络的优化。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例方法工作流程示意图；

图2是本申请实施例一种多对多SLIPT VLC网络的下行单播传输示意图；

图3是本申请实施例一种点对点SLIPT VLC系统中的点对点发射端示意图；

图4是现有的一种可见光通信系统中的接收端示意图；

图5是本申请实施例一种点对点SLIPT VLC系统中的点对点接收端示意图；

图6是本申请实施例一种太阳能电池板的基本等效电路示意图；

图7a是本申请实施例太阳能电池板收集的能量Q_solar和可达速率下限随功率放大器的功率增益g变化的曲线示意图；

图7b是本申请实施例太阳能电池板收集的能量Q_solar和可达速率下限随功率放大器的功率增益g变化的曲线示意图；

图8a是本申请实施例在和1.5bits/sec/Hz三种情况下总传输功率的随发光二极管数量N变化的曲线示意图；

图8b是本申请实施例电功率随速率门限变化的曲线示意图；

图8c是本申请实施例在和6bits/sec/Hz电功率随能量收集门限的变化曲线示意图；

图9是本申请实施例一种最大速率下限随能量阈值变化的曲线示意图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

本发明公开一种可见光通信网络的优化方法，本方法应用于多LED多用户可见光通信网络，即多对多SLIPT VLC网络。

参照图1，是本申请实施例部分提供的一种可见光通信网络的优化方法的工作流程示意图，包括以下步骤：

步骤1，建立多对多信息与能量共同传输的可见光通信SLIPT VLC网络，所述多对多SLIPT VLC网络包括多对多发射端和多对多接收端，所述多对多发射端将多对多传输信号通过两个以上的发光二极管转换为可见光，并发送给所述多对多接收端；

所述多对多接收端将所述可见光通过两个以上的光电二极管进行多对多信息接收，同时将所述可见光通过两个以上的太阳能电池板进行多对多能量收集。

所述多对多接收端将所述可见光通过两个以上的光电二极管进行多对多信息接收，同时将所述可见光通过两个以上的太阳能电池板进行多对多能量收集。即所述多对多发射端配置多个发光二极管，将所述多对多传输信号发送给所述多对多接收端，所述多对多接收端中的每个接收模块即代表一个用户。

步骤2，在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPT VLC网络总传输功率最小化；

在满足所述最小能量收集要求和所述光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPTVLC网络最小速率最大化。

如图2所示，N个发光二极管同时向K个用户发送数据和能量。令s_k表示N个发光二极管给第k个用户的数据符号，其中|s_k|≤A_k，均值方差A_k和ε_k分别为第k个数据符号的幅度峰值和方差。令表示数据符号s_k的波束成形向量，所述多对多传输信号为：

其中，K为用户总数，g_k为数据符号s_k的波束成形向量，1_N为N×1维元素全为1的向量，N为发光二极管数量。

所述多对多传输信号x的平均电功率为：

为了保证所述多对多传输信号x的非负性，波束成形向量g_k满足：

其中，e_n为基向量。此外，第n个发光二极管的光通量为：

其中，g_k，n为第n个发光二极管与第k个用户之间的功率增益。

所述步骤1包括步骤1.1：根据所述多对多SLIPT VLC网络的多对多传输信号x，分析所述多对多SLIPT VLC网络的光照控制：

本发明假设使用预失真和后失真技术可以降低发光二极管的非线性。为了眼睛安全和发光二极管的最大允许电流考虑，所述波束成形向量g_k满足：

其中，I_H为发光二极管最大允许电流。

多对多SLIPT VLC网络的平均光功率为：

所述多对多SLIPT VLC网络的光照控制，即光照水平τ、所述多对多SLIPT VLC网络的平均光功率P_o ^MISO和最大光功率P_T之间的的关系：

所述步骤1包括步骤1.2：分析所述多对多接收端的多对多信息接收模块：

令h_1，k，n为从第n个发光二极管到第k个用户光电二极管的信道增益，令h_1，k＝[h_1，k，1，...，h_1，k，N]^T表示发光二极管光源与用户k之间的信道向量，则在第k个用户处，接收到的信号y_1，k为：

其中，g_i为第i个用户的波束成形向量，s_i为发送给第i个用户的数据符号，h_1，k＝[h_1，k，1，...，h_1，k，N]^T表示发光二极管与用户k之间的信道向量，h_1，k，n为信道向量h_1，k中的第n个元素，即从第n个发光二极管到用户k的信道增益，z_k为零均值，方差为σ²的加性高斯噪声。

根据[10]，第k个用户的可达速率为：

其中，参数α_i和γ_i由A_i和ε_i确定，A_i和ε_i分别为第i个数据符号的幅度峰值和方差。式(9)的下界通过如下分布得到[10]：

其中，α_i，β_i和γ_i为下列方程的解：

所述步骤1包括步骤1.3：分析所述多对多接收端的多对多能量收集模块：

令h_2，k，n第n个发光二极管到第k个用户太阳能电池板的信道增益。在第k个用户处，接收到的照度E_k为：

其中， 为发光二极管的相对光谱能量密度，λ为光波波长，θ＝6831m/w为标准光度函数，E_a表示环境光的照度(W/m²)，Φ_n，OT为第n个发光二极管的光通量，A_s表示太阳能电池板的探测器面积。

在第k个用户处，太阳能电池板输出电压U_k为：

U_k＝ηU_k，oc， (13)

其中，η为一系数，η∈[0.71，0.78]，U_k，oc为在第k个用户处，太阳能电池板的开路电压，即：

其中，太阳能电池板系数并且q_e为电子电荷，k为玻尔兹曼常数，J_f为二极管的理想因数，T_a为环境温度，I_k，sc，stc为第k个太阳能电池板标准测试状态下的短路电流，α_k，stc为第k个太阳能电池板的短路电流温度系数，E_k，stc为第k个用户在标准测试状态下接收的照度，I_k，s0为第k个用户的饱和暗电流，T_a，stc为太阳能电池板标准测试状态下的环境温度。

同时，第k个太阳能电池板的输出电流I_k：

其中，E_k为第k个用户接收的照度；

因此，第k个用户的太阳能电池板的平均输出功率为：

其中，h_2，k＝[h_2，k，1，...，h_2，k，N]^T表示发光二极管与第k个太阳能电池板之间的信道向量，

所述步骤2包括步骤2.1：所述多对多SLIPT VLC网络总传输功率最小化问题。利用显式可达速率表达式(9)和能量收集表达式(16c)，本发明的目标是使总传输功率最小化，同时满足速率要求，最小能量收集要求和光照控制约束。数学上，多对多SLIPT VLC网络的总传输功率最小化问题表示为：

NI_D＝τP_T， (17e)

其中r_k为第k个用户的速率要求，v_k为第k个用户的收集能量要求。

将式(17e)代入式(17d)，问题(17)等价地重新表述为：

由于速率约束(18b)和能量收集约束(18c)，这是一个非凸问题。

为了解决问题(18)，本发明首先引入以下新定义：

根据定义(19)，将问题(18)改写成简洁的形式为：

其中，

为了处理非凸约束(20b)和(20c)，本发明采用了SDR技术。具体来说，通过使用以下属性：

并且忽略非凸秩约束rank(G)＝1，将问题(20)松弛为：

G≥0， (22e)

定义为问题(22)的最优解，若则通过特征值分解得到(22)问题的最优波束形成向量如果本发明将高斯随机化过程[23]应用于得到问题(22)的可行解

所述步骤2包括步骤2.2：所述多对多SLIPT VLC网络最小速率最大化问题。本发明考虑了用户速率公平策略，通过优化波束形成器的设计，即设计集合中元素的值，最大化最小速率，同时满足最小能量收集要求和光照控制约束。它的数学表达形式为：

NI_D＝τP_T (23d)

其中v_k为第k个用户的收集能量要求，为最大总传输功率。将(23d)代入(23c)，引入辅助变量问题(23)等价地重新表述为：

由于速率约束(24b)和能量收集约束(24c)，这是一个非凸问题。根据定义(19)，将问题(24)改写为简明形式：

其中，为了处理非凸约束(25b)和(25c)，本发明采用了SDR技术。具体来说，忽略非凸秩约束rank(G)＝1，问题(25)松弛为：

G≥0， (26f)

由于约束条件(26b)中的变量这个问题仍然是非凸的。然而，对于给定的问题(26)是凸的。因此，问题(26)是一个拟凸优化问题，它的全局最优解可以用简单的二分法搜索。具体来说，对于给定的问题(26)归结为SDP可行性子问题序列：

findG (27a)

G≥0， (27e)

算法1描述了处理问题(26)的二分法。定义为问题(26)的最优解。若则通过特征值分解得到(25)问题的最优波束形成向量如果本发明将高斯随机化过程[23]应用于得到问题(25)的可行解

表1算法1：二分法

本实施例公开一种可见光通信系统中信息与能量共同传输的方法，作为建立所述多对多SLIPT VLC网络的基础，具体的，

包括以下步骤：步骤3：建立点对点SLIPT VLC系统，所述点对点SLIPT VLC系统包括点对点发射端和点对点接收端，所述点对点发射端将点对点传输信号通过一个发光二极管转换为可见光，并发送给所述点对点接收端。

本实施例中，所述点对点接收端将所述可见光通过光电二极管进行点对点信息接收，同时将所述可见光通过太阳能电池板进行点对点能量收集；即所述点对点发射端只有一个发光二极管，将点对点传输信号在一个时间段发送给一个接收端。

具体的，本实施例研究一个在传输端带有一个发光二极管的点对点SLIPT VLC系统，如图3所示。在点对点发射端，信息首先被调制器调制成数字信号。然后，数字信号通过数模转换器转换成模拟形式，通过功率放大器放大。经过功率放大器后，信号通过偏置器，并加入发光二极管源的直流。最后，发光二极管将信号转换成可见光，发送给点对点接收端。

所述可见光通信系统中信息与能量共同传输的方法包括步骤3.1：计算所述点对点传输信号x。如图3所示，令s表示连续数据符号且的随机实数。此外，给定A＞0和ε＞0，峰值振幅和方差分别为-A≤s≤A和经过功率放大器后，点对点传输信号x为：

其中g为功率放大器的功率增益，I_D为直流偏置。因为点对点传输信号x是非负的，即所以g应满足：

点对点传输信号x的平均电功率为：

此外，发光二极管的光通量Φ_OT为[2]：

Φ_OT＝354.286x+27， (31)

所述步骤3包括步骤3.2：根据所述点对点传输信号x，分析所述点对点SLIPT VLC系统的光照控制：光照控制是VLC系统的基本要求之一，是通过调节平均光功率来满足实际照明要求。令τ表示光照水平，P_o ^ave表示平均光功率。τ，P_o ^ave和P_T之间的关系：

其中P_T为最大光功率，因此0＜τ≤1。此外，根据式(28)，平均光功率P_o ^ave由直流偏置I_D决定，即：

因此，光照水平的控制通过I_D调节来实现，即

考虑到眼睛安全和发光二极管最大允许电流[3]-[5]，设I_H为发光二极管最大允许电流，即，因此，所述功率放大器的功率增益g满足：

因此，点对点发射端可以控制功率增益g以满足照明和安全要求。发光二极管发出的信号是光波的形式，在空间中均匀分布。

光波通过光信道传输到所述点对点接收端，在所述点对点接收端的光电二极管或太阳能电池板可以捕捉到它们。在大多数现有的文献中，如图4所示，接收端采用光电二极管或太阳能电池板接收信号，采用功率分裂技术获取分离信号，一部分用于信息接收，另一部分用于能量收集。然而，正如本发明前面所讨论的，光电二极管和太阳能电池板在不同的任务中有各自的优势，因此在本文中，本发明采用了一种组合结构，如图5所示，一个光电二极管用于信息接收，一个太阳能电池板用于能量收集。

所述步骤3包括步骤3.3.1：分析所述点对点接收端的点对点信息接收模块。光信道在发光二极管和光电二极管之间，由直接视线(direct line-of-sight，LoS)链路主导，而反射链路的增益可以忽略不计[6]-[8]。令h₁表示发光二极管与光电二极管之间的LoS链路增益，由[9]给出：

其中为朗伯指数；φ_1/2为发光二极管的半功率半角；d₁为发光二极管与光电二极管之间的距离；A_p表示光电二极管的探测器面积；φ₁和分别为发光二极管到光电二极管的出射角和入射角；Ψ₁表示光电二极管的视野区域(field-of-view，FOV)的一半，即光电二极管的半视场角。

在信息解码模块中，光电二极管将发光二极管发出的光转换成模拟信号，然后模数转换器将模拟信号采样成数字形式。假设发光二极管的非线性通过使用预失真和后失真技术得到缓解。一般情况下，接收到的信号y表示为：

y＝h₁x+z， (36)

其中z表示方差为σ²的零均值高斯噪声。

VLC信道的信道容量是未知的，本发明采用[10]中可实现的速率表达式来分析SLIPTVLC系统。R_sIsO表示的可达速率：

其中α和γ是由A和ε确定的参数。所述可达速率R_sISO的R_SISO下界通过如下分布得到[10]：

其中α，β和γ为下列方程的解：

T(A)-T(-A)＝e^1+α， (39a)

β(e^A(β-γA)-e^-A(β+γA)-e^1+α)＝0， (39b)

e^A(β-γA)((β-2γA)e^-2Aβ-β-2γA)

+(β²+2γ)e^1+α＝4γ²εe^1+α， (39c)

其中，为了方便起见，本发明使用来表示式(37)中R_SISO的下界。

所述步骤3包括步骤3.3.2：分析所述点对点接收端的点对点能量收集模块：在能量收集器中，发光二极管发出的光和周围的光都被太阳能电池板转换成模拟电信号，经过整流器的过滤后储存在电池中。令h₂表示发光二极管与太阳能电池板之间的信道增益：

其中，A_s表示太阳能电池板的探测器面积，d₂为发光二极管与太阳能电池板之间的距离，φ₂为发光二极管到太阳能电池板的出射角，为发光二极管到太阳能电池板的入射角，Ψ₂表示太阳能电池板的半视场角。

太阳能电池板接收到的光通量Φ_OR由[11]可得：

Φ_OR＝h₂Φ_OT (41)

由于背景光和发光二极管灯通常是不连贯的，因此接收到的太阳能电池板照度为：

其中为发光二极管的相对光谱能量密度[2]，λ为光波波长，θ＝6831m/w为标准光度函数[12]；E_a表示环境光的照度(W/m²)。

太阳能电池板的基本等效电路如图6所示。由于太阳能电池板通常具有一定的非线性伏安特性，因此通常采用最大功率点(maximum power point，MPP)跟踪技术来分析输出功率。所述MPP跟踪方法有多种[13]-[16]，本发明采用在小型太阳能电池板系统中应用广泛的部分开路电压(fractional open-circuit voltage，FOCV)方法[15]，[16]。利用FOCV方法和MPP跟踪方法，输出电压U和开路电压U_oc近似为[16]：

U＝ηU_oc， (43)

其中，η∈[0.71，0.78]为一系数。根据等效电路模型，太阳能电池板输出电流I为[17]，[18]：

其中，I_ph为光生电流，I_s0为饱和暗电流，c₁为太阳能电池板系数，R_s为等效串联电阻，R_sh为等效并联电阻，并且太阳能电池板系数q_e为电子电荷，k为玻尔兹曼常数，J_f为二极管的理想因数，T_a为环境温度。

在室内条件下，输出电流I和串联电阻R_s的值一般分别在毫安和毫欧姆水平[19]、[20]。输出电压U不大于10伏特，并联电阻R_sh不小于1千欧姆[19]、[20]。因此，式(44)中的项可以忽略，输出电流I可以近似为：

当电路开路，即I＝0时，有：

此外，光生电流I_ph与照度E和环境温度T_a成正比[17]、[22]：

其中I_ss，stc为标准测试状态(Standard Test Conditions，STC)即，照度为E_stc＝1000W/m²；环境温度T_a，stc＝298K时的短路电流，α_stc为短路电流温度系数。

将式(47)代入式(46)，得到的开路电压U_oc为：

其中，

式(44)中的饱和暗电流取决于环境温度T_a[17]，[22]：

其中，I_s0，stc为标准测试状态中的暗饱和电流，E_g，stc＝1.12eV。

当电路短路，即U＝0时，有：

I_ph＝I_sc， (50)

根据式(45)，可得I_s0，stc：

其中，U_oc，stc为标准测试状态下的开路电压。

最后，本发明得到太阳能电池板的输出功率为功率放大器的功率增益g的函数：

其中式(52c)的近似是因为和一阶泰勒展开：

因此，本发明可得到太阳能电池板在Δt时刻所收集的能量：

Q_solar(Δt)＝P_solarΔt (53)

所述步骤3包括步骤3.4：计算所述点对点SLIPT VLC系统的光照-速率-能量区域：

到目前为止，本发明已经得到了速率和收获能量关于功率放大器的功率增益g的函数的显式表达式，分别在式(37)和式(52)中给出。在实际电路考虑下，VLC信号的电功率也受到限制。因此，功率放大器的功率增益g和I_D满足：

其中，为最大总传输功率。

结合式(29)，式(34)和式(54)，可得：

最后，本发明引入了一个光照-信息-能量区域，该区域由给定发射功率约束条件下的光照水平τ、可达速率R_sIsO和收集的能量Q_solar组成，所述光照-信息-能量区域C_I-R-E为：

其中，

步骤4：仿真结果。本发明给出了一些数值结果来分析关键因素对系统性能的影响。假设输入数据s的峰值振幅和方差分别为A＝2，ε＝1。发光二极管、光电二极管和太阳能电池板的参数见表2。发光二极管和光电二极管的参数引用自[1]，[24]，太阳能电池板的电路架构采用[25]-[27]。光伏组件采用单晶硅太阳能电池。加性噪声的功率谱密度为-98.82dBm。

表2发光二极管，光电二极管和太阳能电池板参数

所述步骤4包括步骤4.1：点对点SLIPT VLC系统的仿真结果。

如图7a所示，为太阳能电池板收集的能量Q_solar和可达速率下限随直流偏置I_D变化的曲线，随着直流偏置I_D增加，太阳能电池板收集的能量呈对数型增加。这是因为在式(52)中显示，的数量级在P_solar中占主导地方。

可达速率下限先增大，然后缓慢减小。这是因为如式(56)所示，速率下限不是一个关于直流偏置I_D单调函数的。注意，在仿真中，功率放大器的功率增益g等于当直流偏置I_D较小时，随着直流偏置I_D的增加，功率放大器的功率增益g呈二次型增长；直流偏置I_D较大时，功率放大器的功率增益g随直流偏置I_D的增加呈二次型减小。

如图7b所示，为太阳能电池板收集的能量Q_solar和可达速率下限随功率放大器的功率增益g变化的曲线，随着功率放大器的功率增益g增加，太阳能电池板收集的能量Q_solar增加，而可达速率下界快速增加然后缓慢增加。这表明增加功率放大器的功率增益g是有效的能量转移，而不是有效的提高传输速度。

所述步骤4包括步骤4.2：多对多SLIPT VLC网络的仿真结果。对于多对多SLIPTVLC网络，假设有9个发光二极管和2个用户，即，N＝9，K＝2。此外，假设 光电二极管s、太阳能电池板和发光二极管的位置见表3。

表3光电二极管、发光二极管和太阳能电池板的位置

位置 位置 PD₁ (5.1，6.0，1.5) PD₂ (5.1，4.0，1.5) Sloar₁ (5.0，5.1，1.5) Sloar₂ (5.0，4.9，1.5) LED₁ (4.9，4.9，3.0) LED₂ (4.9，5.0，3.0) LED₃ (4.9，5.1，3.0) LED₄ (5.0，4.9，3.0) LED₅ (5.0，5.0，3.0) LED₆ (5.0，5.1，3.0) LED₇ (5.1，4.9，3.0) LED₈ (5.1，5.0，3.0) LED₉ (5.1，5.1，3.0)

如图8a所示，为在和1.5bits/sec/Hz三种情况下总传输功率随发光二极管数量N变化的曲线，其中K＝2。可知三种情况下的总功率随着发光二极管数量N的增加而减小。此外，值越高，对传输功率的要求越大。

如图8b所示，为电功率随速率门限变化的曲线，无论有没有收获能量约束，电功率都随着速率门限增加单调增加。比较和两种情况，能量收集门限越高，传输功率消耗越大。

如图8c所示，为在和6bits/sec/Hz电功率随能量收集门限的变化曲线，电功率随能量收集门限的增加呈对数型增加。同时，可以直观地看出，速率门限越高，需要的传输功率越大。

如图9所示，为问题(23)中最大速率下限随能量阈值变化的曲线，其中K＝2。可以看到，最大速率下限随着能量收集门限的增大而减小。最后，通过比较功率预算的情况，可知传输功率预算越高，最大速率下限越大。

本实施例设计了一种SLIPT VLC系统，分别以光电二极管和太阳能电池板用于信息接收和能量收集。通过对信息接收模块和能量收集模块的分析，给出了点对点SLIPT VLC系统的光照-速率-能量区域。在此基础上，本发明进一步推导了多对多SLIPT VLC网络的信息传输和能量收集的显式表达式，然后研究了可见光通信网络的优化方法，即总传输功率最小化问题和最大化速率下限问题。仿真结果表明，本发明所提出的可见光通信网络的优化方法能够保证多对多SLIPT VLC网络的性能。

具体实现中，本申请还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本申请提供的一种可见光通信网络的优化方法的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-onlymemory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：RAM)等。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。以上所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。

Claims (5)

1.一种可见光通信网络的优化方法，其特征在于，包括：

步骤1：建立多对多信息与能量共同传输的可见光通信SLIPT VLC网络，所述多对多SLIPT VLC网络包括多对多发射端和多对多接收端，所述多对多发射端将多对多传输信号通过两个以上的发光二极管转换为可见光，并发送给所述多对多接收端；

所述多对多接收端将所述可见光通过两个以上的光电二极管进行多对多信息接收，同时将所述可见光通过两个以上的太阳能电池板进行多对多能量收集；

步骤2：在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPT VLC网络总传输功率最小化；

在满足所述最小能量收集要求和所述光照控制约束的前提下，实现所述多对多SLIPTVLC网络最小速率最大化；

所述步骤1包括：

N个发光二极管同时向K个用户发送数据和能量时，令s_k表示所述N个发光二极管给第k个用户的数据符号，其中|s_k|≤A_k，均值方差A_k和ε_k分别为第k个数据符号的幅度峰值和方差；

所述多对多传输信号x为：

其中，K为用户总数，为数据符号s_k的波束成形向量，I_D为直流偏置，1_N为N×1维元素全为1的向量，N为发光二极管数量；

所述多对多传输信号x的平均电功率P_e ^MISO为：

所述波束成形向量g_k满足：

其中，e_n为基向量；

第n个发光二极管的光通量Φ_n,OT为：

其中，g_k,n为第n个发光二极管与第k个用户之间的功率增益；

所述步骤1包括：

步骤1.1：根据所述多对多SLIPT VLC网络的多对多传输信号x，分析所述多对多SLIPTVLC网络的光照控制：

所述波束成形向量g_k满足：

其中，I_H为发光二极管最大允许电流；

多对多SLIPT VLC网络的平均光功率为：

所述多对多SLIPT VLC网络的光照控制，即光照水平τ、所述多对多SLIPT VLC网络的平均光功率和最大光功率P_T之间的的关系：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1.2：分析所述多对多接收端的多对多信息接收模块：

在第k个用户处接收到的信号y_1,k为：

其中，g_i为第i个用户的波束成形向量，s_i为发送给第i个用户的数据符号，h_1,k＝[h_1,k,1,...,h_1,k,N]^T表示发光二极管与用户k之间的信道向量，h_1,k,n为信道向量h_1,k中的第n个元素，即从第n个发光二极管到用户k的信道增益，z_k为零均值，方差为σ²的加性高斯噪声；

第k个用户的可达速率为：

其中，参数α_i和γ_i由A_i和ε_i确定，A_i和ε_i分别为第i个数据符号的幅度峰值和方差；

式(9)的下界通过如下分布得到：

其中，α_i，β_i和γ_i为下列方程的解：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1.3：分析所述多对多接收端的多对多能量收集模块：

在第k个用户处接收到的照度E_k为：

其中，h_2,k,n表示第n个发光二极管到第k个用户太阳能电池板的信道增益， 为发光二极管的相对光谱能量密度，λ为光波波长，θ＝683lm/w，为标准光度函数，E_a表示环境光的照度(W/m²)，Φ_n,OT为第n个发光二极管的光通量，A_s表示太阳能电池板的探测器面积；

在第k个用户处，太阳能电池板输出电压U_k为：

U_k＝ηU_k,oc, (13)

其中，η为一系数，η∈[0.71,0.78]，U_k,oc为在第k个用户处，太阳能电池板的开路电压：

其中，太阳能电池板系数并且q_e为电子电荷，k为玻尔兹曼常数，J_f为二极管的理想因数，T_a为环境温度，I_k,sc,stc为第k个太阳能电池板标准测试状态下的短路电流，α_k,stc为第k个太阳能电池板的短路电流温度系数，E_k,stc为第k个用户在标准测试状态下接收的照度，I_k,s0为第k个用户的饱和暗电流，T_a,stc为太阳能电池板标准测试状态下的环境温度；

第k个太阳能电池板的输出电流I_k为：

其中，E_k为第k个用户处接收的照度；

第k个用户的太阳能电池板的平均输出功率为：

其中，h_2,k＝[h_2,k,1,...,h_2,k,N]^T表示发光二极管与第k个太阳能电池板之间的信道向量，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.1：根据式(9)和式(16c)，在满足速率要求、最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，提出所述多对多SLIPT VLC网络的总传输功率最小化问题：

NI_D＝τP_T, (17e)

其中，r_k为第k个用户的速率要求，v_k为第k个用户的收集能量要求；

将式(17e)代入式(17d)，所述多对多SLIPT VLC网络的总传输功率最小化问题(17)等价为：

引入以下定义：

根据定义(19)，将式(18)简化为：

其中，

通过以下属性处理非凸约束(20b)和(20c)：

忽略非凸秩约束rank(G)＝1，问题(20)松弛为：

定义为问题(22)的最优解，若通过特征值分解得到问题(22)的最优波束形成向量若将高斯随机化过程应用于得到问题(22)的可行解

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.2：在满足最小能量收集要求和光照控制约束的前提下，所述多对多SLIPT VLC网络的最大化最小速率问题为：

NI_D＝τP_T (23d)

其中，v_k为第k个用户的收集能量要求，为最大总传输功率；

将(23d)代入(23c)，引入辅助变量所述多对多SLIPT VLC网络的最大化最小速率问题(23)等价为：

根据定义(19)，将问题(24)简化为：

其中，

忽略非凸秩约束rank(G)＝1，问题(25)松弛为：

对于给定的问题(26)归结为SDP可行性子问题序列：

findG （7a)

定义为问题(26)的最优解，若通过特征值分解得到问题(25)的最优波束形成向量若将高斯随机化过程应用于得到问题(25)的可行解