CN110381591A - 一种能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的功率分配系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的功率分配系统及方法，本方案首先建立以最大化最小个体能效为目标的能效公平功率分配优化模型；接着基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型；接着，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型；接着，基于转化后的凸优化模型获得网络中节点目前的功率分配方案；最后，判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新运算，直至得到能效公平的功率分配方案。本方案能够在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，获得以最大化最小个体能效为目标的Ad hoc网络中能效公平功率分配方案。

Description

一种能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的功率分配系统 及方法

技术领域

本发明提供一种Ad hoc网络资源分配方案，具体涉及能量可收集无线自组织网络中不同节点之间能效公平的功率分配机制。

背景技术

无线自组织(Ad hoc)网络是一种不需要依靠中间设备(例如基站或路由器等)的支持，通过节点之间的自组织而形成的一种无中心分布式网络。在传统的蜂窝通信网络中，终端设备之间需要通过基站的中继才可以进行通信，当终端设备离开当前服务区时，就必须与另一个为之服务的基站建立链接，才能与其他移动终端进行通信。因此，与传统蜂窝网络相比，Ad hoc网络具有构建灵活、拥有极强的抗毁性和机动性等优点。

然而，由于Ad hoc网络中节点设备主要依靠电池供能，因此，有限的电池容量成为制约Ad hoc网络大规模发展的瓶颈。为了减少Ad hoc网络对于传统电池容量的依赖，新兴的能量收集技术(Energy Harvesting，EH)引起了越来越多的关注。能量收集技术可以通过从周围环境中收集可再生能源(如太阳能、风能等)为设备提供能源来源，是一种减少碳气体排放量、延长设备使用时间的有效技术手段之一。然而，由于可供收集的自然界能源具有一定的随机性，因此，为采用能量收集技术的Ad hoc网络设计高能效传输方案变得势在必行。此外，在关于网络性能的研究中，如果只关注网络整体性能的优化，会导致有良好信道条件的用户拥有更高的发射功率，而其他用户的数据速率过低，造成系统中存在用户之间性能不公平的情况。因此，在提高网络整体性能的同时，也需要关注个体之间公平性的维护。

对此，申请号：201610532211.9的中国发明专利申请，公开了“一种无线Ad hoc网络中节点的射频发射功率控制方法”，其详细介绍了网络中的每个节点如何实时计算确定自己当前的最大通信距离，并以此为根据调整各自当前的发射功率。

申请号：201010557895.0的中国发明专利申请，其公开了一种对无线Ad hoc网络多数据源资源分配方法，该方案的资源分配模型能够描述构成任务的各数据流之间的依赖关系，能够让接收端对实际带宽分配结果进行评价并把评价结果带入下一次分配，使分配手段有利于任务质量提高，克服原解决方案中独立数据流静态的资源效用函数没有体现联合协作下任务的质量信息的缺陷，最终提高网络利用率。

申请号：201210380480.X的中国发明专利申请，公开了一种适用于认知Ad hoc网络的基于优先级的频谱分配方法，该方案中频谱提供者为授权用户提供一定数量的频谱，将认知Ad hoc网络的簇头用户按照服务等级要求进行优先级划分归类，簇头用户与授权用户进行频谱的分配协商，以最优条件从授权用户获得部分频谱用于频谱共享；将认知Adhoc网络的簇成员用户按照服务等级要求进行优先级划分归类，簇成员用户与各自簇头用户进行频谱的分配协商，以最优条件从授权用户获得的部分频谱用于频谱共享，每个簇头用户将上述频谱共享所剩下的频谱用于自身的通信。以实现根据不同的用户需要合理分配频谱的优点。

综上可知，现有的Ad hoc网络资源分配方法都是基于传统的Ad hoc网络的基础上进行，未考虑到传统电池容量限制对于网络节点寿命的影响，而且都是从网络整体性能出发，未考虑到不同节点间性能公平性的问题。

发明内容

针对现有Ad hoc网络资源分配方案所存在的问题，需要一种新的Ad hoc网络资源分配方案。

为此，本发明的目的在于提供一种能量可收集Ad hoc网络中的功率分配系统，并基于该系统提供一种功率分配方法；本方案可以在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，实现以Ad hoc网络能效公平为目标的功率分配。

为了达到上述目的，本发明提供的能量可收集Ad hoc网络中的功率分配系统，包括处理器，以及存储有计算机程序的计算机可读介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时：

建立以最大化最小个体能效为目标的能效公平功率分配优化模型；

基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型；

基于连续凸逼近和几何规划算法，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型；

基于转化后的凸优化模型形成网络中节点目前的功率分配方案；

判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新运算，直至得到能效公平的功率分配方案。

进一步的，所述能效公平功率分配优化模型，是在考虑能量收集技术中能量因果性约束以及Ad hoc网络节点服务质量需求的前提下，基于能效的定义，即每消耗单位能量所能提供的数据速率，建立的分式优化问题模型。

进一步的，所述非线性分式优化算法中，所述分式非凸优化问题转化为减式非凸优化问题过程中，基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ，设定其为原分式优化问题的目标函数值，则可将原分式优化问题等效转化为包含非负参数δ的减式优化问题，其中，非负参数δ可使的减式优化问题目标函数值为零。

进一步的，所述减式非凸优化问题转化为凸优化问题过程中，首先利用连续凸逼近算法，将Ad hoc网络节点服务质量需求约束条件进行简化，然后，利用几何规划算法，进行等效变量替换，使得减式的非凸优化问题模型变化凸优化问题模型。

进一步的，所述获得目前能效公平功率分配方案过程中，利用目前的非负参数δ，基于内点法，求解转化后的凸优化问题，获得能量可收集Ad hoc网络中目前的基于能效公平的功率分配方案。

为了达到上述目的，本发明提供的能量可收集Ad hoc网络中的功率分配方法，包括以下步骤：

(1)基于发送节点j与接收节点i之间的信道增益h_ji、节点i在第k个传输间隔内可收集到的能量发送节点和接收节点的电路功率消耗Pct、Pcr以及接收节点的最小速率需求R_th，以最大化最小个体能效为目标，在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，建立相应的能效公平功率分配优化模型；

(2)基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型；

(3)基于连续凸逼近和几何规划算法，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型；

(4)基于内点法，利用转化后的凸优化模型，得到网络中节点目前的功率分配方案；

(5)判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新求解，直至得到能效公平的功率分配方案。

进一步的，所述步骤(1)中将整个传输过程分为K个传输间隔，每个节点都具有能量收集能力，对于第i∈{1,…,M}个发送节点而言，在第k∈{1,…,K}个传输间隔内可收获到大小的能量，其中，为符合复合泊松分布的独立同分布随机变量，表达式如下所示：

其中，N(k)为在第k个传输间隔内第i个发送节点收集到的能量包数量，其服从参数为λ_i的泊松分布，表示第n个能量包的大小。

进一步的，所述步骤(1)中建立的能效公平功率分配优化模型如下：

其中，R_i(p)表示第i个接收节点在K个传输间隔内可获得的数据速率，R_th表示接收节点的最小速率需求，Ec＝Pct+Pcr为发送节点与接收节点的电路功率，0<ρ<1为功率放大器的效率，表示第i个发送节点在第k的传输间隔内的发送功率，σ²表示热噪声功率，ξ∈{1,2,…,K}为K个传输间隔内任意时间。

进一步的，所述步骤(2)引入非负参量δ将分式优化模型转化为如下等效的减式非凸优化模型P 2：

其中，p＝{p¹,p²,…,p^K}，表示每个节点在第k个传输间隔内的发送功率。

进一步的，所述步骤(3)中首先采用连续凸逼近算法，将减式非凸优化模型P 2转化为如下形式：

其中，q≤R_i(p)-δP_i为P 2中目标函数的等价变换， l,j∈{1,2,…,M}，和分别表示和在(s-1)次迭代时的值；

接着，利用几何规划算法，将问题P 4转化为如下形式：

其中，q≤R_i(p)-δP_i，

进一步的，所述步骤(4)中利用内点法求解转化后凸优化模型，从而求出网络中节点目前的功率分配方案p＝{p¹,p²,…,p^K}，其中，表示每个节点在第k个传输间隔内的发送功率。

进一步的，所述步骤(5)中通过判断是否满足|Q(δ)＝R_i(p)-δP_i|＜ε来确定目前的功率分配方案是否可以达到能效公平的目的，ε表示误差精度，是一极小的正数，若不满足，则更新非负参数δ，重新计算获得新的功率分配方案，直到满足系统能效公平的目标。

本发明提供的能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的功率分配方案，能够在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，建立以最大化最小个体能效为目标的功率分配优化模型。

通过本发明提供的方案，可以有效地提高网络中的最小个体能效，使得网络获得更好的能效公平性。在不同节点数目或者节点间距离发送变化的情况下，本发明提供的方案在公平性上均要明显优于最大化系统全局能效的方案。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。

图1为本实例给出的能量可收集Ad hoc网络中的功率分配方法的步骤流程图；

图2为Ad hoc网络中节点对数目发生变化时，本实例方案较之以最大化Ad hoc网络全局能效为目的算法的性能比较图；

图3为能量收集效率对于本实例方案以及以最大化Ad hoc网络全局能效方案的影响对比图；

图4为本实例方案以及以最大化Ad hoc网络全局能效方案在不同方案下，网络公平性指数与Ad hoc网络中节点数目的关系图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

本实例针对现有Ad hoc网络资源分配方案所存在的问题，提供一种能量可收集Adhoc网络中基于能量效率公平的功率分配方案。

该方案中考虑Ad hoc网络中，每个节点都具有能量收集的能力，即将周围环境中的可再生能源(如太阳能、风能等)转化为电能供自身使用的能力。据此，本方案在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，建立以最大化最小个体能效为目标的功率分配优化问题数学模型。

进一步，依次基于非线性分式优化、连续凸逼近(Successive ConvexApproximation，SCA)和几何规划(Geometric Programming，GP)算法，对功率分配优化问题数学模型依次进行优化，以得到Ad hoc网络中不同节点之间能效公平的功率分配机制，从而达到Ad hoc网络能效公平的目标。

通过本方案，可以有效地提高网络中的最小个体能效，使得网络获得更好的能效公平性。

基于上述原理，本实例给出了一种能量可收集Ad hoc网络中的功率分配系统，该功率分配系统主要包括能效公平功率分配程序，该能效公平功率分配程序存储在相应的计算机可读介质中，并可运行在相应的计算机设备中，由计算机设备中的处理器调用执行，以计算得到Ad hoc网络中不同节点之间能效公平的功率分配机制。

该该能效公平功率分配程序被处理器调取执行时：

首先，建立以最大化最小个体能效为目标的能效公平功率分配优化模型；

接着，基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型；

接着，基于连续凸逼近和几何规划算法，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型；

接着，基于转化后的凸优化模型形成网络中节点目前的功率分配方案；

接着，判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新运算，直至得到能效公平的功率分配方案。

本系统在建立能效公平功率分配优化模型时，考虑能量收集技术中能量因果性约束以及Ad hoc网络节点服务质量需求的前提下，基于能效的定义，即每消耗单位能量所能提供的数据速率，建立分式优化问题模型。

本系统在将分式非凸优化问题转化减式非凸优化问题时，假设非负参数δ为原分式优化问题的目标函数值，则可将原分式优化问题模型等效转化为包含非负参数δ的减式优化问题模型，其中，非负参数δ可使的减式优化问题目标函数值为零。

本系统在将减式非凸优化问题转化为凸优化问题模型时，首先利用连续凸逼近算法，将无线自组织网络节点服务质量需求约束条件进行简化，然后，利用几何规划算法，进行等效变量替换，使得减式的非凸优化问题模型变化凸优化问题模型。

本系统在获得目前能效公平功率分配方案过程中，利用目前的非负参数δ，求解转化后的凸优化问题，获得能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的目前的功率分配方案。

本系统在更新参数δ时，判断目前的非负参数δ值与能效公平功率分配方案，能否使得减式优化问题目标函数值为零，若不能，更新δ值，重新计算获得新的能效公平功率分配方案。

以下通过一应用实例来说明一下本方案的实施过程。

假设所有节点均匀分布于一个半径为200m的圆形区域内，所有的节点都在同一频段上进行数据通信，传输带宽为1.4MHz。在信道模型选择上，采用路径损耗指数为3.5的对数距离路径损耗模型。另外，加性高斯白噪声功率设置为-174dBm，节点最小数据速率设置为3bits/s/Hz。关于能量收集过程的参数设置，假设到达发送节点的每一个能量包大小相同同时，每一个发送节点的能量收集效率相同，即λ_i＝λ。

在数据通信过程中，每一个发送节点都有一个特定的接收节点，其中，发送节点到目的接收节点之间的距离为d。由于所有节点对都在相同频段上进行通信，因此，在节点对之间存在相互的干扰，从而影响到系统的性能。为了在保证节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，获得Ad hoc网络能效公平的功率分配，可采用本实例给出的能量可收集无线自组织网络中的功率分配系统方案。

如图1所示，基于本实例给出的能量可收集Ad hoc网络中的功率分配系统方案来获得Ad hoc网络能效公平的功率分配方案，具体包括以下步骤：

第一步，参数初始化，所述参数包括测量所得发送节点j与接收节点i之间的信道增益h_ji、节点i在第k个传输间隔(Transmission Interval)内可收集到的能量发送节点和接收节点的电路功率消耗Pct、Pcr以及接收节点的最小速率需求R_th。

该步骤中，为了不失一般性，将整个传输过程分为K个传输间隔，特别的，每个节点都具有能量收集能力，对于第i∈{1,…,M}个发送节点而言，假设其在第k∈{1,…,K}个传输间隔内可收获到大小的能量，其中，为符合复合泊松分布的独立同分布随机变量，表达式如下所示：

其中，N(k)为在第k个传输间隔内第i个发送节点收集到的能量包数量，其服从参数为λ_i的泊松分布，表示第n个能量包的大小。

第二步，以最大化最小个体能效为目标，在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，建立相应的能效公平功率分配优化模型。

该步骤中，建立的能效公平功率分配优化模型如下：

其中，R_i(p)表示第i个接收节点在K个传输间隔内可获得的数据速率，R_th表示接收节点的最小速率需求，Ec＝Pct+Pcr为发送节点与接收节点的电路功率，0<ρ<1为功率放大器的效率，表示第i个发送节点在第k的传输间隔内的发送功率，σ²表示热噪声功率，ξ∈{1,2,…,K}为K个传输间隔内任意时间。

第三步，基于非线性分式优化理论，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型。

该步骤中，利用非线性分式优化算法，引入非负参量δ将分式优化模型P 1转化为如下等效的减式非凸优化模型P 2：

其中，p＝{p¹,p²,…,p^K}，其中，表示每个节点在第k个传输间隔内的发送功率。

第四步，基于SCA和GP算法，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型。

该步骤中，为了方便对优化问题进行分析，首先对P 2进行简化如下：

其中，令函数 其中，l,j∈{1,2,…,M}，和分别表示和在(s-1)次迭代时的值。利用Jensen不等式的定义和数学变化，可以得到如下式子：

·

·

·

根据SCA算法条件，推断可以利用对f(p^k)进行估计，因此，对P 3进行进一步转化为如下形式：

其中，

在此基础上，利用GP算法，采用进行变量变换，优化问题P 4可以转化为如下形式：

其中，

根据凸函数定义，仿射函数以及指数和的对数函数都是凸函数，因此，可以判断优化问题P 5属于凸优化问题。

第五步，利用内点法，求解转化后的凸优化模型，得到网络中节点目前的功率分配方案。

本步骤中，可以利用内点法求解从而求出网络中节点目前的功率分配方案p＝{p¹,p²,…,p^K}，其中，表示每个节点在第k个传输间隔内的发送功率。

第六步，判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新求解，直至得到能效公平的功率分配方案。

本步骤，通过判断是否满足|Q(δ)＝R_i(p)-δP_i|＜ε来确定目前的功率分配方案是否可以达到能效公平的目的，ε表示误差精度，是一极小的正数，此处设置为0.001，若不满足，则更新非负参数δ，重新计算获得新的功率分配方案，直到满足系统能效公平的目标。

参见图2，其所示为Ad hoc网络中节点对数目发生变化时，本实例给出的能效公平方案较之以最大化Ad hoc网络全局能效为目的算法的性能比较图。其中，发送节点的能量收集效率λ假设为1。从图中可以看出，两种算法下最小个体能效均随着网络中节点对数目的增加而降低，这是因为所有节点都在同一频带上进行数据传输，因此，随着节点数目的增加，节点之间的相互干扰会随之增大，从而导致网络能效随之降低。另外，也可以看出，在不同节点数目的情况下，本发明所提能效公平的功率控制方案在提升最小个体能效方面的性能是要优于最大化全局能效算法的。

再者，参见图3，综合考虑能量收集效率对于本实例给出的能效公平方案的影响，同时考虑了节点的能量收集效率为λ＝1和λ＝3的两种情况。从图中可以看出，两种方法的最小个体能效均随发送节点与目的接收节点之间距离d的增加而降低，这是因为随着距离d的增加，发送节点与目的接收节点之间的路径损耗增大，导致能效有所降低。但是，无论在能量收集效率为λ＝1或λ＝3时，在不同距离d的情况下，本实例所提能效公平功率控制方案在最小个体能效方面表现都要优于最大化全局能效算法。

参见图4，其所示为不同方案下，网络公平性指数与Ad hoc网络中节点数目的关系，其中，公平性指数定义为：

从图中可以看出，在不同的节点数目下，本实例所提能效公平功率控制方案的公平性指数均要高于最大化全局能效算法的公平性指数，而且在不同能量收集效率(λ＝1或λ＝3)下，本实例所提方案的公平性指数也都要高于最大化全局能效算法。另外，对于本实例所提能效公平的功率控制方案自身而言，在不同的能量收集效率(λ＝1和λ＝3)下，本实例所提方案在公平性指数上的差异比较小，这也从侧面验证了本实例所提的方案在提高能量收集Ad hoc网络公平性方面的有效性。

最后需要说明的上述本发明的方法，或特定系统单元、或其部份单元，为纯软件架构，可以透过程序代码布设于实体媒体，如硬盘、光盘片、或是任何电子装置(如智能型手机、计算机可读取的储存媒体)，当机器加载程序代码且执行(如智能型手机加载且执行)，机器成为用以实行本发明的装置。上述本发明的方法与装置亦可以程序代码型态透过一些传送媒体，如电缆、光纤、或是任何传输型态进行传送，当程序代码被机器(如智能型手机)接收、加载且执行，机器成为用以实行本发明的装置。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (12)

1.能量可收集Ad hoc网络中的基于能效公平的功率分配系统，包括处理器，以及存储有计算机程序的计算机可读介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时：

建立以最大化最小个体能效为目标的能效公平功率分配优化模型；

基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型；

基于连续凸逼近和几何规划算法，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型；

基于转化后的凸优化模型形成网络中节点目前的功率分配方案；

判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新运算，直至得到能效公平的功率分配方案。

2.根据权利要求1所述的功率分配系统，其特征在于，所述能效公平功率分配优化模型为基于每消耗单位能量所能提供的数据速率建立的分式优化问题模型。

3.根据权利要求1所述的功率分配系统，其特征在于，所述分式非凸优化问题转化为减式非凸优化问题时，基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ，设定为原分式优化问题的目标函数值，可将原分式优化问题等效转化为包含非负参数δ的减式优化问题，其中，非负参数δ可使的减式优化问题目标函数值为零。

4.根据权利要求1所述的功率分配系统，其特征在于，所述减式非凸优化问题转化为凸优化问题时，首先利用连续凸逼近算法，对Ad hoc网络节点服务质量需求约束条件进行简化，然后，利用几何规划算法，进行等效变量替换，使得减式的非凸优化问题模型变化凸优化问题模型。

5.根据权利要求1所述的功率分配系统，其特征在于，所述获得目前能效公平功率分配方案过程中，利用内点法，基于目前的非负参数δ，求解转化后的凸优化问题，获得能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的目前的功率分配方案。

6.能量可收集Ad hoc网络中基于能效公平的功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)基于发送节点j与接收节点i之间的信道增益h_ji、节点i在第k个传输间隔内可收集到的能量发送节点和接收节点的电路功率消耗Pct、Pcr以及接收节点的最小速率需求R_th，以最大化最小个体能效为目标，在保证每个节点最小速率需求以及能量消耗因果性约束的前提下，建立相应的能效公平功率分配优化模型；

(2)基于非线性分式优化算法，引入非负参数δ将原分式的能效公平功率分配优化模型转化为等效的减式非凸优化模型；

(3)基于连续凸逼近和几何规划算法，将减式非凸优化模型转化为凸优化模型；

(4)基于内点法，利用转化后的凸优化模型，得到网络中节点目前的功率分配方案；

(5)判断目前的功率分配方案是否可以达到网络能效公平的目的，若不能，更新参数δ，重新求解，直至得到能效公平的功率分配方案。

7.根据权利要求6所述的功率分配方法，其特征在于，所述步骤(1)中将整个传输过程分为K个传输间隔，每个节点都具有能量收集能力，对于第i∈{1,…,M}个发送节点而言，在第k∈{1,…,K}个传输间隔内可收获到大小的能量，其中，为符合复合泊松分布的独立同分布随机变量，表达式如下所示：

其中，N(k)为在第k个传输间隔内第i个发送节点收集到的能量包数量，其服从参数为λ_i的泊松分布，表示第n个能量包的大小。

8.根据权利要求6所述的功率分配方法，其特征在于，所述步骤(1)中建立的能效公平功率分配优化模型如下：

其中，R_i(p)表示第i个接收节点在K个传输间隔内可获得的数据速率，R_th表示接收节点的最小速率需求，Ec＝Pct+Pcr为发送节点与接收节点的电路功率，0<ρ<1为功率放大器的效率，表示第i个发送节点在第k的传输间隔内的发送功率，σ²表示热噪声功率，ξ∈{1,2,…,K}为K个传输间隔内任意时间。

9.根据权利要求8所述的功率分配方法，其特征在于，所述步骤(2)引入非负参量δ将分式优化模型转化为如下等效的减式非凸优化模型P2：

其中，p＝{p¹,p²,…,p^K}，表示每个节点在第k个传输间隔内的发送功率。

10.根据权利要求9所述的功率分配方法，其特征在于，首先采用连续凸逼近算法，将减式非凸优化模型P2转化为如下形式：

其中，q≤R_i(p)-δP_i为P2中目标函数的等价变换， 和分别表示和在(s-1)次迭代时的值；

接着，利用几何规划算法，将问题P4转化为如下形式：

其中，q≤R_i(p)-δP_i，

11.根据权利要求10所述的功率分配方法，其特征在于，所述步骤(4)中利用内点法求解转化后凸优化模型，从而求出网络中节点目前的功率分配方案p＝{p¹,p²,…,p^K}，其中，表示每个节点在第k个传输间隔内的发送功率。

12.根据权利要求11所述的功率分配方法，其特征在于，所述步骤(5)中通过判断是否满足|Q(δ)＝R_i(p)-δP_i|＜ε来确定目前的功率分配方案是否可以达到能效公平的目的，ε表示误差精度，是一极小的正数，若不满足，则更新非负参数δ，重新计算获得新的功率分配方案，直到满足系统能效公平的目标。