CN110267281A - 一种基于noma接入技术的无线供电通信网络系统及优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统及优化方法，该优化方法通过联合优化功率（能量）和时间的分配方案实现系统吞吐量的最大化。在WPCN中用户的传输速率间存在着不公平性。利用功率域复用的NOMA(Non‑orthogonal Multiple Access,NOMA)技术常用在WPCN中以改善这种公平性。本发明研究基于NOMA的WPCN中连续干扰抵消(Successive Interference Cancellation,SIC)约束条件对于系统吞吐量的影响，其中用户先从电桩采集能量，再利用采集的能量向信息接收机传输信息。经多次验证，在满足SIC约束条件下，用户信道功率增益间的差异是基于NOMA的WPCN取得较大系统吞吐量为前提，揭示了用户间信道功率增益差异对于在WPCN中应用NOMA的重要性。

Description

一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统及优化方法

技术领域

本发明属于无线能量传输技术领域，具体是涉及一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统及优化方法。

背景技术

近年来无线供电通信网络WPCN在学术界和工业界引起了广泛的关注。其中，基于射频信号(Radio Frequency,RF)的无线能量传输(Wireless Power Transfer,WPT)作为WPT技术的一种实现方式正成为研究的热点。相较于太阳能、风能等自然能源，RF信号受天气等自然因素影响较小，具有可控制的特点，更加稳定可靠，方便实际部署。但由于RF信号受到路径损耗的影响，信号能量随着传输距离的增加而大幅度衰减，离射频源较远的设备收集到能量通常较为有限，因而RF-WPT更适用于低功耗设备在适当的范围内使用，例如在物联网中广泛部署的传感器。近年来，随着天线技术的发展和电路采集能量效率的提高，无线能量传输(采集)的效率日益提升。因而，可以预见在未来的物联网应用中，RF-WPT技术必将占有一席之地。

非正交多址技术NOMA作为未来无线通信中的关键技术越来越受到学者们的关注。不同于时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)和频分多址(FrequencyDivision MultiplexingAccess,FDMA)等正交多址接入方式，其可同时同频非正交地发送信号，在功率域实现多址接入，能够有效地提升频谱利用率，同时改善信道条件差的用户的通信性能。在无线供电通信网络WPCN中，由于不同用户与电桩(Power Beacon,PB)间的距离不同，因此同时段内能量的传输效率不同；又由于用户通常以TDMA模式传输信息，这导致不同用户在相同时间内得到的信息吞吐量是不同的，造成用户间的不公平性。也就说是从避免用户间不公平性的角度，TDMA等正交多址方式对于WPCN来说不是最好的选择。

如果多用户能以NOMA同时传输信息，将有效地提升信道条件差的用户的吞吐量，改善用户吞吐量间的公平性。在NOMA-WPCN中，连续干扰抵消SIC技术被广泛用以解码出来自各个用户的信息。为了保证SIC的应用效果，信息接收机(Information Receiver,IR)处需要满足SIC约束条件。SIC约束条件指的是待解码信号与剩余信号的功率差值需大于一定的门限值。然而，SIC约束条件在大多数关于NOMA-WPCN的文献中被忽略。因此研究NOMA-WPCN中的SIC约束对于系统性能的影响对于NOMA在WPCN中实际的应用具有重要的研究意义。

发明内容

本发明针对上述现有技术的不足，提出了一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统及优化方法。本发明研究了满足SIC约束条件的NOMA-WPCN的系统吞吐量优化方法，该优化方法通过联合优化功率(能量)和时间的分配方案实现系统吞吐量的最大化。特别地，针对两个用户场景，得到了关于时间和能量分配的闭式表达式。最后，通过仿真验证了SIC约束条件对于系统吞吐量的影响，揭示了用户间信道功率增益差异对于在WPCN中应用NOMA的重要性。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统包含一个电桩PB、一个信息接收IR和K个用户，所有设备均含有一根天线。PB配备稳定的能量供应，用户本身不含有能量但配有能量采集设备和可充电电池，用户可以从PB发射的RF信号中采集能量并存储在电池中。为表述方便，用户用符号U_i,i＝1,…,K表示。在一个传输时隙内研究该系统的性能，定义一个传输时隙的时间为T。假设PB和用户U_i、用户U_i和IR之间的信道功率增益分别定义为h_i和g_i。该系统采用采集再传输(Harvest-then-Transmit,HTT)模式，在能量传输阶段，用户从PB辐射的RF信号中采集能量；在信息传输阶段，因为采用了NOMA模式，所有用户同时向IR传输信息。在IR处，为了解码出各个用户的信息，利用了SIC技术。

本发明还包括一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，具体的实施步骤如下：

步骤一：划分时隙以及计算各个用户在能量传输阶段收集到的能量，以及在信息传输阶段传输的信息。定义能量传输阶段和信息传输阶段的时间分别为τ₀和τ₁，可得如下的时间约束条件：

τ₀+τ₁≤T (1)

假设PB以固定的功率P广播RF信号，每个用户在τ₀内采集的能量表示为：

其中η_i为用户U_i的能量采集效率。不失一般性，令η＝η₁＝…＝η_K。

步骤二：求出用户之间满足SIC约束的表示方法。假设在信息传输阶段的主要功率消耗都是传输信息产生的，为了简化问题，这里不考虑用户本身的电路功耗。定义用户U_i以功率P_i发送信息，则可得用户的能量约束条件，表示为：

因为用户以NOMA模式传输信息，IR同时接收来自所有用户的信息。令h₁g₁≥h₂g₂≥…≥h_Kg_K。为了正确解码出每个用户的信息，需要通过控制每个用户的发射功率以满足SIC约束条件，该约束条件的定义如下：

其中σ²为IR处的噪声功率，P_th为区分待解码信号与剩余待解码信号的最小功率差。为了描述简单，称P_th为门限功率。

步骤三：计算系统的总吞吐量表达式。假设对于各个用户来说SIC约束条件均满足，可得IR处各个用户对应的信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,SINR)或者信噪比(Signal-to-Noise,SNR)，分别定义为：

Γ_K＝P_Kγ_K，

因而，系统的总吞吐量表示为

步骤四：求出系统吞吐量最大化的优化问题表示，并将其改写为凸优化问题。由于考虑了SIC约束的条件下通过联合优化时间和功率(能量)分配来最大化系统的总吞吐量，对应的优化问题如下：

其中τ＝[τ₀,τ₁]，P＝[P₁,…,P_K]。假设问题上述优化问题是可行的。由于优化变量P_i和τ_i是耦合的，可判断问题该优化问题是非凸的。为此，引入新的优化变量。定义E_i＝P_iτ₁,i＝1,…,K，根据新变量，R_sum改写为

而约束条件C1-C3改写为

C6:E_i≤ηPh_iτ₀,i＝1,…,K (9)

C8:E_i≥0,i＝1,…,K (11)

定义E＝[E₁,…,E_K]。原优化问题改写为：

s.t.C4,C5,C6,C7,C8, (12)

步骤五：经典的两个用户场景对应的吞吐量优化。为了得到最优解的闭式表达式，首先分析其约束条件在最优情况下的结构，根据其结构特点将优化问题分解为两个子问题，再通过求解两个子问题和比较各自对应的目标函数的大小得到原问题的最优解。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明验证了SIC约束对于NOMA-WPCN系统吞吐量的影响，揭示了用户间信道功率增益的差异对于在WPCN应用NOMA的重要性，当多用户能以NOMA同时传输信息，将有效地提升信道条件差的用户的吞吐量，改善用户吞吐量间的公平性。

附图说明

图1是系统模型示意图。

图2是两个用户场景中利用SIC的上行链路NOMA传输方案示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例用于基于非正交多址接入的无线供电通信网络的资源分配，系统模型如图1所示，本发明的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统包含一个电桩PB、一个信息接收机IR和K个用户，所有设备均含有一根天线。PB配备稳定的能量供应，用户本身不含有能量但配有能量采集设备和可充电电池，用户可以从PB发射的RF信号中采集能量并存储在电池中。为表述方便，用户用符号U_i,i＝1,…,K表示。在一个传输时隙内研究该系统的性能，定义一个传输时隙的时间为T。假设PB和用户U_i、用户U_i和IR之间的信道功率增益分别定义为h_i和g_i。该系统采用收集再传输HTT模式，在能量传输阶段，用户从PB辐射的RF信号中采集能量；在信息传输阶段，因为采用了NOMA模式，所有用户同时向IR传输信息。在IR处，为了解码出各个用户的信息，利用了SIC技术。

本发明还包括一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，具体的实施步骤如下：

步骤一：划分时隙以及计算各个用户在能量传输阶段收集到的能量，以及在信息传输阶段传输的信息。定义能量传输阶段和信息传输阶段的时间分别为τ₀和τ₁，可得如下的时间约束条件：

τ₀+τ₁≤T。 (1)

假设PB以固定的功率P广播RF信号，每个用户在τ₀内采集的能量表示为：

其中η_i为用户U_i的能量采集效率。不失一般性，令η＝η₁＝…＝η_K。

步骤二：求出用户之间满足SIC约束的表示方法。假设在信息传输阶段的主要功率消耗都是传输信息产生的，为了简化问题，这里不考虑用户本身的电路功耗。定义用户U_i以功率P_i发送信息，则可得用户的能量约束条件，表示为：

因为用户以NOMA模式传输信息，IR同时接收来自所有用户的信息。令h₁g₁≥h₂g₂≥…≥h_Kg_K。为了正确解码出每个用户的信息，需要通过控制每个用户的发射功率以满足SIC约束条件，该约束条件的定义如下：

其中σ²为IR处的噪声功率，P_th为区分待解码信号与剩余待解码信号的最小功率差。

为了描述简单，称P_th为门限功率。

步骤三：计算系统的总吞吐量表达式。SIC技术应用在两个用户的上行链路NOMA的示意图如图2所示。由图2可知，如果P₁γ₁-P₂γ₂≥P_th，IR先将用户U₂当作噪声解码出用户U₁的信息，然后从总的接收信号中减去用户U₁的解码信息，最后再解码出用户U₂的信息。需要注意的是，如果SIC约束条件不满足，SIC技术并不能在IR处实现有效的信息解码。假设对于各个用户来说SIC约束条件均满足，可得IR处各个用户对应的信干噪比SINR或者信噪比SNR，分别定义为：

Γ_K＝P_Kγ_K (6)

因而，系统的总吞吐量表示为

步骤四：求出系统吞吐量最大化的优化问题表示。由于考虑了SIC约束的条件下通过联合优化时间和功率(能量)分配来最大化系统的总吞吐量，对应的优化问题如下：

其中τ＝[τ₀,τ₁]，P＝[P₁,…,P_K]。假设问题上述优化问题是可行的。由于优化变量P_i和τ_i是耦合的，可判断问题该优化问题是非凸的。为此，引入新的优化变量。定义E_i＝P_iτ₁,i＝1,…,K，根据新变量，R_sum改写为

而约束条件C1-C3改写为

C6:E_i≤ηPh_iτ₀,i＝1,…,K (10)

C8:E_i≥0,i＝1,…,K (12)

定义E＝[E₁,…,E_K]。原优化问题改写为：

s.t.C4,C5,C6,C7,C8, (13)

步骤五：经典的两个用户场景对应的吞吐量优化。为了得到最优解的闭式表达式，首先分析其约束条件在最优情况下的结构，根据其结构特点将优化问题分解为两个子问题，再通过求解两个子问题和比较各自对应的目标函数的大小得到原问题的最优解。

步骤四中优化问题的最优时间分配方案满足故两个用户场景对应的优化问题表示为：

s.t.E_i+ηPh_iτ₁≤ηPh_iT,i＝1,2

E₁γ₁-E₂γ₂≥P_thτ₁

0≤τ₁≤T

E_i≥0,i＝1,2 (14)

对于上述问题，可得如下引理：在最优条件下，其约束条件满足如下结构

其中公式(16)和(17)至少有一个为等式。

根据公式(15)，可知对应着最大信道功率增益乘积(h₁g₁)的用户U₁总是可以耗尽其采集的能量来传输信息。原因如下：在上行链路NOMA系统中，由于用户U₁先被从混合信号解码出来，因而其不会对用户U₂产生干扰，而且用户U₁耗尽能量能够传输更多的信息。相应地，这个结果可以推广至其他多用户场景。

根据上述引理，将优化问题(14)分解为两个子问题，分别对应公式(15)和(16)为等式的子问题和对应公式(15)和(17)为等式的子问题。首先，分析第一个子问题。因为公式(15)和(16)为等式且公式(17)成立，可得h₁γ₁＞h₂γ₂。对于该子问题，系统总吞吐量表达式可改写为

其中a＝ηPh₁γ₁+ηPh₂γ₂＞0。此时R_sum是只关于τ₁的函数。根据公式(17)和0≤τ₁≤T，可得新的约束条件其中b＝ηPh₁γ₁-ηPh₂γ₂。为此，该子问题表示为：

易得问题(19)为凸优化问题，因而根据其KKT条件可求得最优解。该最优解满足：

其中z^*＞1是关于f(z)＝a的唯一解，f(z)定义为f(z)＝zlnz-z+1。

根据公式(15)和(16)为等式的子问题，问题(19)的最优能量分配表示为

下面分析对应公式(15)和(17)为等式的子问题。该子问题表示为：

该最优解满足：

其中，c＝ηPh₁γ₁，d＝2ηPh₁γ₁+P_th，v^*＞1是f(v)＝d的唯一解。

同样地，根据公式(15)和(17)是等式，问题(23)最优功率分配满足

根据上述分析，求解问题(14)的算法为：

S1、分别得到问题(20)和(24)的最优解；

S2、比较问题(20)和(24)的结果，对应系统总吞吐量较大的最优解是问题(14)的最优解。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统，其特征在于：所述的无线供电通信网络系统包含一个电桩PB、一个信息接收机IR和K个用户，所有设备均含有一根天线；PB配备稳定的能量供应，用户本身不含有能量但配有能量采集设备和可充电电池，用户可以从PB发射的RF信号中采集能量并存储在电池中。

2.根据权利要求1所述的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统，其特征在于：所述的在一个传输时隙内研究该系统的性能，定义一个传输时隙的时间为T；假设PB和用户U_i、用户U_i和IR之间的信道功率增益分别定义为h_i和g_i；所述系统采用收集再传输HTT模式，在能量传输阶段，用户从PB辐射的RF信号中采集能量；在信息传输阶段，因为采用了NOMA模式，所有用户同时向IR传输信息；在IR处，为了解码出各个用户的信息，利用了SIC技术。

3.一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：划分时隙以及计算各个用户在能量传输阶段收集到的能量，在信息传输阶段传输的信息；

步骤二：求出用户之间满足SIC约束的表示方法；

步骤三：计算系统的总吞吐量表达式；

步骤四：求出系统吞吐量最大化的优化问题表示，并将其改写为凸优化问题；

步骤五：经典的两个用户场景对应的吞吐量优化。

4.根据权利要求3所述的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，其特征在于：所述定义能量传输阶段和信息传输阶段的时间分别为τ₀和τ₁，可得如下的时间约束条件：

τ₀+τ₁≤T。 (1)

假设PB以固定的功率P广播RF信号，每个用户在τ₀内采集的能量表示为：

其中η_i为用户U_i的能量采集效率。不失一般性，令η＝η₁＝…＝η_K。

5.根据权利要求3所述的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，其特征在于：假设在信息传输阶段的主要功率消耗都是传输信息产生的，为了简化问题，这里不考虑用户本身的电路功耗；定义用户U_i以功率P_i发送信息，则可得用户的能量约束条件，表示为：

因为用户以NOMA模式传输信息，IR同时接收来自所有用户的信息；令h₁g₁≥h₂g₂≥…≥h_Kg_K；为了正确解码出每个用户的信息，需要通过控制每个用户的发射功率以满足SIC约束条件，该约束条件的定义如下：

其中σ²为IR处的噪声功率，P_th为区分待解码信号与剩余待解码信号的最小功率差；

为了描述简单，称P_th为门限功率。

6.根据权利要求3所述的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，其特征在于：如果P₁γ₁-P₂γ₂≥P_th，IR先将用户U₂当做噪声解码出用户U₁的信息，然后从总的接收信号中减去用户U₁的解码信息，最后再解码出用户U₂的信息；需要注意的是，如果SIC约束条件不满足，SIC技术并不能在IR处实现有效的信息解码；假设对于各个用户来说SIC约束条件均满足，可得IR处各个用户对应的信干噪比SINR或者信噪比SNR，分别定义为：

Γ_K＝P_Kγ_K， (6)

因而，系统的总吞吐量表示为：

7.根据权利要求6所述的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，其特征在于：由于考虑了SIC约束的条件下通过联合优化时间和功率(能量)分配来最大化系统的总吞吐量，对应的优化问题如下：

其中τ＝[τ₀,τ₁]，P＝[P₁,…,P_K]；假设问题上述优化问题是可行的，由于优化变量P_i和τ_i是耦合的，可判断问题该优化问题是非凸的；为此，引入新的优化变量，定义E_i＝P_iτ₁,i＝1,…,K，根据新变量，R_sum改写为：

而约束条件C1-C3改写为：

C6:E_i≤ηPh_iτ₀,i＝1,…,K， (10)

C8:E_i≥0,i＝1,…,K (12)

定义E＝[E₁,…,E_K]，原优化问题改写为：

s.t.C4,C5,C6,C7,C8,。 (13)

8.根据权利要求7所述的一种基于NOMA接入技术的无线供电通信网络系统的优化方法，其特征在于：为了得到最优解的闭式表达式，首先分析其约束条件在最优情况下的结构，根据其结构特点将优化问题分解为两个子问题，再通过求解两个子问题和比较各自对应的目标函数的大小得到原问题的最优解；第一个子问题是：

其中a＝ηPh₁γ₁+ηPh₂γ₂＞0，b＝ηPh₁γ₁-ηPh₂γ₂

该问题最优解满足：

其中z^*＞1是关于f(z)＝a的唯一解，f(z)定义为f(z)＝zlnz-z+1

第二个子问题为：

该最优解满足：

其中，c＝ηPh₁γ₁，d＝2ηPh₁γ₁+P_th，v^*＞1是f(v)＝d的唯一解；

根据上述分析，求解问题(13)的算法为：

S1、分别得到问题(15)和(17)的最优解；

S2、比较问题(15)和(17)的结果，对应系统总吞吐量较大的最优解是问题(13)的最优解。