CN111200813B - 基于swipt的大规模mimo系统最大化最小用户安全能效优化方法 - Google Patents

基于swipt的大规模mimo系统最大化最小用户安全能效优化方法 Download PDF

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CN111200813B CN201911156850.XA CN201911156850A CN111200813B CN 111200813 B CN111200813 B CN 111200813B CN 201911156850 A CN201911156850 A CN 201911156850A CN 111200813 B CN111200813 B CN 111200813B
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Abstract

本发明请求保护一种基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，包括：初始化；根据初始化能效判断是否满足能效约束条件，如果条件满足，给出最优安全能效，方法结束；否则，进入下一步，迭代优化用户功率分配因子。迭代优化BS功率分配因子。迭代优化BS平均发射功率。最后，利用二分法迭代搜索安全能效，判断是否满足最大安全能效函数和最小安全能效乘积约束，如果条件成立，更新最小安全能效，若更新后的值满足约束条件，则继续迭代，否则输出最大安全能效；如果条件不成立，更新最大安全能效，若更新后的值满足约束条件，则继续迭代，否则输出最小安全能效。本发明所得结果能明显提高系统安全能效资源利用率，实用性和可行性强。

Description

基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化 方法
技术领域
本发明属于安全能效(SEE)资源管理技术领域，具体是基于同时无线信息和功率传输(SWIPT)的大规模多输入多输出(MIMO)系统最大化最小用户安全能效资源分配方法。
背景技术
随着移动互联网技术研发的不断加快，无线信息的广播特性使得信息高速率传输的安全性受到严重威胁，物理层安全日益成为研究的重点。目前，5G移动通信主要从网络安全系统架构、组网技术及无线传输技术等方面进行变革，来提升移动安全通信的可达速率和能量效率等问题。
传统的信息安全技术，主要集中在高层，利用密钥对发送端和接收端进行加密及解密。香农指出，当合法发送端和合法接收端共享密钥时，如果共享密钥的熵大于信息熵，那么窃听者将窃取不到保密信息，此时，合法发送端和合法接收端能够进行安全的保密通信。但是，香农模型是建立在无噪信道模型上，和实际不符。之后，Wyner将香农模型延伸到有噪信道模型，并指出，当合法发送端的信道存在窃听者窃取信息时，一定存在一种无需借助其他加密技术的信道编码方案使得保密信息安全无误的传输。但是，由于无线信道的开放性，仅仅依赖单一的信道编码方案很难满足5G无线通信需求。根据以上分析，将物理层安全技术作为高层加密技术的补充，利用物理层安全技术来提高系统安全性。
近年来，SWIPT技术和大规模MIMO技术作为通信行业的研究热点。SWIPT辅助大规模MIMO通信是一种随时代发展的绿色能源通信，但SWIPT技术在同时提供无线数据和无线能量接入的同时可能会被窃听者窃取，为了降低窃听者的窃听能力，需要采用相应的技术来降低窃听者的干扰。从Goel等人提出人工噪声(AN)辅助通信以来，便得到了广泛认可。因此，在SWIPT系统中注入AN不仅可以对窃听者产生干扰，也可以为接收端提供能量。
针对系统安全性，安全容量和安全能效问题已成为衡量系统性能的有效指标，而系统安全容量和安全能效资源利用率都依赖于资源分配方法的性能。通过阅读大量文献可知，现有文献主要采用系统安全能效资源分配方法和系统安全速率资源分配方法来最大化系统安全能效，忽略了用户处于最坏情况下的安全能效。因此，本发明提出了一种基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法。本发明的技术方案如下：
一种基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，用于网络资源分配，其包括以下步骤：
步骤1、固定BS发射功率Pt和BS功率分配因子
Figure GDA0002458191990000021
更新用户功率分配因子ρk。根据目标函数
Figure GDA0002458191990000022
其中目标函数中的分子表示用户k的保密速率，即用户k的可达安全速率减去窃听者的速率，(·)+＝max{0,·}，
Figure GDA0002458191990000023
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000024
表示窃听者可达速率，
Figure GDA00024581919900000212
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；固定Pt和
Figure GDA0002458191990000025
求解用户功率分配因子ρk，
Figure GDA0002458191990000026
迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，E0为最小能量采集阈值，η表示能量转化效率，(1-τ)表示BS到用户端的信息传输阶段，
Figure GDA0002458191990000027
N表示BS天线数，K表示用户数，
Figure GDA00024581919900000213
表示BS到用户的路径损耗，Tr表示矩阵
Figure GDA0002458191990000028
的迹，[Dk,k]＝βk,k＝{1,...,K}表示完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure GDA0002458191990000029
表示不完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure GDA00024581919900000210
表示人工噪声，
Figure GDA00024581919900000211
τ表示导频传输阶段，pk表示用户k平均传输功率，pe表示窃听者平均传输功率，
Figure GDA00024581919900000329
表示BS到窃听者的路径损耗；
步骤2、固定BS发射功率
Figure GDA0002458191990000031
和安全能效λT，更新BS功率分配因子
Figure GDA0002458191990000032
将目标函数转化为
Figure GDA0002458191990000033
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure GDA0002458191990000034
Figure GDA0002458191990000035
其中hk和fk表示辅助函数，Pc,k表示电路损耗，
Figure GDA0002458191990000036
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000037
表示窃听者可达速率，
Figure GDA0002458191990000038
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure GDA0002458191990000039
表示BS功率分配因子，
Figure GDA00024581919900000310
表示用户端功率分配因子,固定
Figure GDA00024581919900000311
和安全能效λT,带入步骤一求出的
Figure GDA00024581919900000312
求解
Figure GDA00024581919900000313
步骤3、固定BS功率分配因子
Figure GDA00024581919900000314
和安全能效λT，更新BS发送功率
Figure GDA00024581919900000315
根据目标函数
Figure GDA00024581919900000316
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure GDA00024581919900000317
Figure GDA00024581919900000318
hk和fk表示辅助函数，Pc,k表示电路损耗，
Figure GDA00024581919900000319
表示用户可达速率，
Figure GDA00024581919900000320
表示窃听者可达速率，
Figure GDA00024581919900000321
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure GDA00024581919900000322
表示BS功率分配因子，
Figure GDA00024581919900000323
表示用户端功率分配因子，固定安全能效λT，代入步骤一得到的
Figure GDA00024581919900000324
步骤二得到的
Figure GDA00024581919900000325
求解
Figure GDA00024581919900000326
步骤4、根据步骤一、步骤二和步骤三得到的
Figure GDA00024581919900000327
和
Figure GDA00024581919900000328
求安全能效λT+1，
Figure GDA0002458191990000041
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax；
所述安全能效
Figure GDA0002458191990000042
Figure GDA0002458191990000043
Figure GDA0002458191990000044
其中f1和f2表示辅助函数，
Figure GDA00024581919900000422
表示BS发送功率，
Figure GDA0002458191990000045
表示BS功率分配因子，
Figure GDA0002458191990000046
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000047
表示窃听者可达速率，
Figure GDA0002458191990000048
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；更新准则为：当f1*f2<0，
Figure GDA00024581919900000423
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure GDA0002458191990000049
当f1*f2≥0，
Figure GDA00024581919900000410
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure GDA00024581919900000411
其中m为中间辅助因子，ξ为二分法门限值，
Figure GDA00024581919900000412
为最大安全能效，
Figure GDA00024581919900000413
为最小安全能效。
进一步的，所述用户功率分配因子ρk，k＝1,2,…,K，采用分式规划将目标函数转化为相减的形式，即
Figure GDA00024581919900000414
由于ρk仅和
Figure GDA00024581919900000415
有关，对辅助函数求二阶导可知
Figure GDA00024581919900000416
根据目标函数的约束条件E0≤Ek，k＝1,2,…,K，
Figure GDA00024581919900000417
E0为最小能量采集阈值，η表示能量转化效率，(1-τ)表示BS到用户端的信息传输阶段，
Figure GDA00024581919900000418
N表示BS天线数，K表示用户数，
Figure GDA00024581919900000419
分别表示路径损耗，Tr表示矩阵
Figure GDA00024581919900000420
的迹，[Dk,k]＝βk,k＝{1,...,K}表示完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure GDA00024581919900000421
表示不完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure GDA0002458191990000051
τ表示导频传输阶段，pk表示用户k平均传输功率，pe表示窃听者平均传输功率，
Figure GDA00024581919900000522
表示BS到窃听者的路径损耗，
Figure GDA0002458191990000052
表示人工噪声；因此,可求得用户功率分配
Figure GDA0002458191990000053
迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax。
进一步的，所述BS发射功率Pt和
Figure GDA0002458191990000054
采用分式规划将目标函数转化为相减的形式，即
Figure GDA0002458191990000055
其中
Figure GDA0002458191990000056
为辅助函数,由于Pt和
Figure GDA0002458191990000057
关于辅助函数具有非凸性，因此利用两个凸函数相减(DC)算法进行求解
Figure GDA0002458191990000058
和
Figure GDA0002458191990000059
根据目标函数
Figure GDA00024581919900000510
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure GDA00024581919900000511
Figure GDA00024581919900000512
其中hk和fk表示辅助函数，Pc,k表示电路损耗，
Figure GDA00024581919900000513
表示用户可达速率,
Figure GDA00024581919900000514
表示窃听者可达速率，
Figure GDA00024581919900000515
表示BS发送功率，
Figure GDA00024581919900000516
表示用户k的功率损耗，λ表示用户安全能效，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure GDA00024581919900000517
表示BS功率分配因子，
Figure GDA00024581919900000518
表示用户端功率分配因子，固定安全能效λT，根据目标函数求解
Figure GDA00024581919900000519
进一步的，所述安全能效选择通过二分法进行内部迭代，根据安全能效
Figure GDA00024581919900000520
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax；所述安全能效
Figure GDA00024581919900000521
Figure GDA0002458191990000061
其中f1和f2表示辅助函数，
Figure GDA0002458191990000062
表示BS发送功率，
Figure GDA0002458191990000063
表示BS功率分配因子，
Figure GDA0002458191990000064
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000065
表示窃听者可达速率，
Figure GDA0002458191990000066
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；更新准则为：当f1*f2<0，
Figure GDA0002458191990000067
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure GDA0002458191990000068
当f1*f2≥0，
Figure GDA0002458191990000069
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure GDA00024581919900000610
其中m为中间辅助因子，ξ为二分法门限值，
Figure GDA00024581919900000611
为最大安全能效，
Figure GDA00024581919900000612
为最小安全能效。
进一步的，整体方法收敛判决条件为：
Figure GDA00024581919900000613
其中，
Figure GDA00024581919900000614
为设定收敛精度。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明主要考虑了大规模MIMO系统中下行链路安全传输问题。提出了一种基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法。BS处采用功率分配因子合理分配信息传输功率和人工噪声发射功率所占比重，在降低窃听者窃听能力的同时保证保密信息传输的完整性。针对系统保密信息进行分析，获得最优用户功率分配因子、BS发送功率和BS功率分配因子，并最大化最小用户安全能效。由于目标函数具有非凸性，本文采用两个凸函数相减(DC)规划，引入辅助变量将其转化为凸优化问题。
与传统的安全能效资源分配方法相比，该方法考虑了最坏情况下用户安全性能，通过优化用户功率分配因子、BS发送功率和BS功率分配因子来最大化该用户安全能效，且收敛速度快，具有较好的可行性和实用性。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例本发明流程图；
图2为本发明算法收敛情况；
图3为本发明在不同算法下的SEE曲线图；
图4为本发明在不同算法下的SEE随窃听者平均传输功率变化曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
本实施案例是基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法.
具体实施案列如下：
第一步，固定BS发射功率Pt和BS功率分配因子
Figure GDA0002458191990000071
更新用户功率分配因子ρk。根据目标函数
Figure GDA0002458191990000072
其中目标函数中的分子表示用户k的保密速率，即用户k的可达安全速率减去窃听者的速率，(·)+＝max{0,·}，
Figure GDA0002458191990000073
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000074
表示窃听者可达速率，
Figure GDA00024581919900000713
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；固定Pt和
Figure GDA0002458191990000075
求解用户功率分配因子ρk，
Figure GDA0002458191990000076
迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，E0为最小能量采集阈值，η表示能量转化效率，(1-τ)表示BS到用户端的信息传输阶段，
Figure GDA0002458191990000077
N表示BS天线数，K表示用户数，
Figure GDA0002458191990000078
表示BS到用户的路径损耗，Tr表示矩阵
Figure GDA0002458191990000079
的迹，[Dk,k]＝βk,k＝{1,...,K}表示完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure GDA00024581919900000710
表示不完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure GDA00024581919900000711
表示人工噪声，
Figure GDA00024581919900000712
τ表示导频传输阶段，pk表示用户k平均传输功率，pe表示窃听者平均传输功率，
Figure GDA00024581919900000714
表示BS到窃听者的路径损耗；
第二步，固定BS发射功率
Figure GDA0002458191990000081
和安全能效λT，更新BS功率分配因子
Figure GDA0002458191990000082
将目标函数转化为
Figure GDA0002458191990000083
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure GDA0002458191990000084
Figure GDA0002458191990000085
其中hk和fk表示辅助函数，Pc,k表示电路损耗，
Figure GDA0002458191990000086
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000087
表示窃听者可达速率，
Figure GDA0002458191990000088
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure GDA0002458191990000089
表示BS功率分配因子，
Figure GDA00024581919900000810
表示用户端功率分配因子,固定
Figure GDA00024581919900000811
和安全能效λT,带入第一步求出的
Figure GDA00024581919900000812
求解
Figure GDA00024581919900000813
第三步，固定BS功率分配因子
Figure GDA00024581919900000814
和安全能效λT，更新BS发送功率
Figure GDA00024581919900000815
根据目标函数
Figure GDA00024581919900000816
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure GDA00024581919900000817
Figure GDA00024581919900000818
hk和fk表示辅助函数，Pc,k表示电路损耗，
Figure GDA00024581919900000819
表示用户可达速率，
Figure GDA00024581919900000820
表示窃听者可达速率，
Figure GDA00024581919900000821
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure GDA00024581919900000822
表示BS功率分配因子，
Figure GDA00024581919900000823
表示用户端功率分配因子，固定安全能效λT，代入第一步得到的
Figure GDA00024581919900000824
第二步得到的
Figure GDA00024581919900000825
求解
Figure GDA00024581919900000826
第四步，根据第一步、第二步和第三步得到的
Figure GDA00024581919900000827
和
Figure GDA00024581919900000828
求安全能效λT+1，
Figure GDA00024581919900000829
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax；
所述安全能效
Figure GDA0002458191990000091
Figure GDA0002458191990000092
Figure GDA0002458191990000093
其中f1和f2表示辅助函数，
Figure GDA0002458191990000094
表示BS发送功率，
Figure GDA0002458191990000095
表示BS功率分配因子，
Figure GDA0002458191990000096
表示用户可达速率，
Figure GDA0002458191990000097
表示窃听者可达速率，
Figure GDA0002458191990000098
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；更新准则为：当f1*f2<0，
Figure GDA0002458191990000099
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure GDA00024581919900000910
当f1*f2≥0，
Figure GDA00024581919900000911
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure GDA00024581919900000912
其中m为中间辅助因子，ξ为二分法门限值，
Figure GDA00024581919900000913
为最大安全能效，
Figure GDA00024581919900000914
为最小安全能效。
所述整体方法收敛判决条件为：
Figure GDA00024581919900000915
其中，
Figure GDA00024581919900000916
为设定收敛精度。
在本实施例中，图2是给出了所提的基于最大化最小用户安全能效优化方法的收敛性；图3是分别采用不同算法验证BS传输功率对安全能效的影响；图4是分别采用增加窃听者平均传输功率时对安全能效的影响。由图2可见：所提实施方法可以快速收敛。由图3可以看出：所提实施方法比最大化用户系统安全能效方法，和安全速率最大化方法可以获得更高的安全能效。由图4可见：所提算法和其余两种对比算法随窃听者平均传输功率增加所体现的性能都一致，结合图3，图4可知所提方法比其余两种方法所体现的性能更好，能够有效地解决大规模MIMO系统中安全能效资源分配等相关问题。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，用于网络资源分配，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、固定BS发射功率Pt和BS功率分配因子
Figure FDA0003472430370000011
更新用户功率分配因子ρk，根据目标函数
Figure FDA0003472430370000012
其中目标函数中的分子表示用户k的保密速率，即用户k的可达安全速率减去窃听者的速率，(·)+＝max{0,·}，
Figure FDA0003472430370000013
表示用户可达速率，
Figure FDA0003472430370000014
表示窃听者可达速率，
Figure FDA0003472430370000015
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；固定Pt和
Figure FDA0003472430370000016
求解用户功率分配因子ρk，
Figure FDA0003472430370000017
迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，E0为最小能量采集阈值，η表示能量转化效率，(1-τ)表示BS到用户端的信息传输阶段，
Figure FDA0003472430370000018
N表示BS天线数，K表示用户数，
Figure FDA0003472430370000019
表示BS到用户的路径损耗，Tr表示矩阵
Figure FDA00034724303700000110
的迹，[Dk,k]＝βk,k＝{1,...,K}表示完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure FDA00034724303700000111
表示不完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure FDA00034724303700000112
表示人工噪声，
Figure FDA00034724303700000113
τ表示导频传输阶段，pk表示用户k平均传输功率，pe表示窃听者平均传输功率，
Figure FDA00034724303700000118
表示BS到窃听者的路径损耗；
步骤2、固定BS发射功率Pt T和安全能效λT，更新BS功率分配因子
Figure FDA00034724303700000114
将目标函数转化为
Figure FDA00034724303700000115
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure FDA00034724303700000116
Figure FDA00034724303700000117
其中hk和fk表示辅助函数，
Figure FDA0003472430370000021
表示用户可达速率，
Figure FDA0003472430370000022
表示窃听者可达速率，
Figure FDA0003472430370000023
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure FDA0003472430370000024
表示BS功率分配因子，
Figure FDA0003472430370000025
表示用户端功率分配因子,固定Pt T和安全能效λT,带入步骤一求出的
Figure FDA0003472430370000026
求解
Figure FDA0003472430370000027
步骤3、固定BS功率分配因子
Figure FDA0003472430370000028
和安全能效λT，更新BS发送功率Pt T，根据目标函数
Figure FDA0003472430370000029
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure FDA00034724303700000210
Figure FDA00034724303700000211
hk和fk表示辅助函数，
Figure FDA00034724303700000212
表示用户可达速率，
Figure FDA00034724303700000213
表示窃听者可达速率，
Figure FDA00034724303700000214
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure FDA00034724303700000215
表示BS功率分配因子，
Figure FDA00034724303700000216
表示用户端功率分配因子，固定安全能效λT，代入步骤一得到的
Figure FDA00034724303700000217
步骤二得到的
Figure FDA00034724303700000218
求解Pt T；
步骤4、根据步骤一、步骤二和步骤三得到的
Figure FDA00034724303700000219
和Pt T，求安全能效λT+1，
Figure FDA00034724303700000220
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax；所述安全能效
Figure FDA00034724303700000221
Figure FDA00034724303700000222
Figure FDA00034724303700000223
其中f1和f2表示辅助函数，Pt T表示BS发送功率，
Figure FDA00034724303700000224
表示BS功率分配因子，
Figure FDA00034724303700000225
表示用户可达速率，
Figure FDA00034724303700000226
表示窃听者可达速率，
Figure FDA00034724303700000227
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；更新准则为：当f1*f2＜0，
Figure FDA00034724303700000228
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure FDA00034724303700000229
当f1*f2≥0，
Figure FDA00034724303700000230
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure FDA00034724303700000231
；其中m为中间辅助因子，ξ为二分法门限值，
Figure FDA0003472430370000031
为最大安全能效，
Figure FDA0003472430370000032
为最小安全能效。
2.根据权利要求1所述的基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，其特征在于，所述用户功率分配因子ρk，k＝1,2,…,K，采用分式规划将目标函数转化为相减的形式，即
Figure FDA0003472430370000033
其中
Figure FDA0003472430370000034
为辅助函数，Pt表示BS发送功率，
Figure FDA0003472430370000035
表示BS功率分配因子，
Figure FDA0003472430370000036
表示用户可达速率，
Figure FDA0003472430370000037
表示窃听者可达速率，
Figure FDA0003472430370000038
表示用户k的功率损耗，λ表示用户安全能效，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc，k表示用户k安全能效的总功耗；由于ρk仅和
Figure FDA0003472430370000039
有关，对辅助函数求二阶导可知
Figure FDA00034724303700000310
因此，根据目标函数的约束条件E0≤Ek，k＝1,2,…,K，
Figure FDA00034724303700000311
E0为最小能量采集阈值，η表示能量转化效率，(1-τ)表示BS到用户端的信息传输阶段，
Figure FDA00034724303700000312
N表示BS天线数，K表示用户数，
Figure FDA00034724303700000313
分别表示路径损耗，Tr表示矩阵
Figure FDA00034724303700000314
的迹，[Dk,k]＝βk,k＝{1,...,K}表示完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure FDA00034724303700000315
表示不完美信道BS到用户的路径损耗，
Figure FDA00034724303700000316
τ表示导频传输阶段，pk表示用户k平均传输功率，pe表示窃听者平均传输功率，
Figure FDA00034724303700000319
表示BS到窃听者的路径损耗，
Figure FDA00034724303700000317
表示人工噪声；因此，可求得用户功率分配
Figure FDA00034724303700000318
迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax。
3.根据权利要求1所述的基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，其特征在于，所述BS发射功率Pt和
Figure FDA0003472430370000041
采用分式规划将目标函数转化为相减的形式，即
Figure FDA0003472430370000042
其中
Figure FDA0003472430370000043
为辅助函数,由于Pt和
Figure FDA0003472430370000044
关于辅助函数具有非凸性，因此利用两个凸函数相减(DC)算法进行求解
Figure FDA0003472430370000045
和Pt T；根据目标函数
Figure FDA0003472430370000046
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax，
Figure FDA0003472430370000047
Figure FDA0003472430370000048
其中hk和fk表示辅助函数，
Figure FDA0003472430370000049
表示用户可达速率,
Figure FDA00034724303700000410
表示窃听者可达速率，Pt T表示BS发送功率，
Figure FDA00034724303700000411
表示用户k的功率损耗，λ表示用户安全能效，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；
Figure FDA00034724303700000412
表示BS功率分配因子，
Figure FDA00034724303700000413
表示用户端功率分配因子，固定安全能效λT，根据目标函数求解Pt T和
Figure FDA00034724303700000414
4.根据权利要求1所述的基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，其特征在于，所述安全能效选择通过二分法进行内部迭代，根据安全能效
Figure FDA00034724303700000415
其中迭代次数T＝0，最大迭代次数Tmax；所述安全能效
Figure FDA00034724303700000416
Figure FDA00034724303700000417
Figure FDA00034724303700000418
其中f1和f2表示辅助函数，Pt T表示BS发送功率，
Figure FDA00034724303700000419
表示BS功率分配因子，
Figure FDA00034724303700000420
表示用户可达速率，
Figure FDA00034724303700000421
表示窃听者可达速率，
Figure FDA00034724303700000422
表示用户k的功率损耗，ε表示用户k的功率损耗系数，Pc,k表示电路损耗，ε(Pt(1-ρk)+pk)+Pc,k表示用户k安全能效的总功耗；更新准则为：当f1*f2＜0，
Figure FDA0003472430370000051
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure FDA0003472430370000052
当f1*f2≥0，
Figure FDA0003472430370000053
如果m＞ξ，T＝T+1，否则，
Figure FDA0003472430370000054
其中m为中间辅助因子，ξ为二分法门限值，
Figure FDA0003472430370000055
为最大安全能效，
Figure FDA0003472430370000056
为最小安全能效。
5.根据权利要求1所述的基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法，其特征在于，整体方法收敛判决条件为：
Figure FDA0003472430370000057
其中，
Figure FDA0003472430370000058
为设定收敛精度。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112803981B (zh) * 2021-01-11 2022-07-26 南京邮电大学 一种基于自干扰迫零的全双工中继系统安全能效优化方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105450275A (zh) * 2015-11-09 2016-03-30 东南大学 基于能效最优的多用户大规模天线中继系统天线选择方法
CN108235419A (zh) * 2018-01-16 2018-06-29 重庆邮电大学 异构蜂窝网络中基于swipt的功率控制方法
CN108337024A (zh) * 2018-02-06 2018-07-27 重庆邮电大学 一种基于能量采集的大规模mimo系统能效优化方法
CN108650689A (zh) * 2018-04-03 2018-10-12 华南理工大学 基于noma下行链路的无线携能通信系统能效优化方法
CN108811069A (zh) * 2018-08-27 2018-11-13 重庆邮电大学 一种全双工非正交多址接入系统基于能效的功率控制方法
EP3422587A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-02 Vestel Elektronik Sanayi ve Ticaret A.S. Mimo communication apparatus and method of transmitting information
CN109379119A (zh) * 2018-12-10 2019-02-22 金陵科技学院 面向3d大规模mimo系统的利用垂直维度进行swipt的传输方法
CN110299934A (zh) * 2019-06-20 2019-10-01 重庆邮电大学 一种无线携能全双工中继系统的保密传输方法
WO2019210648A1 (zh) * 2018-05-04 2019-11-07 华南理工大学 一种基于非线性能量收集的swipt系统自适应时隙信号接收方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105450275A (zh) * 2015-11-09 2016-03-30 东南大学 基于能效最优的多用户大规模天线中继系统天线选择方法
EP3422587A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-02 Vestel Elektronik Sanayi ve Ticaret A.S. Mimo communication apparatus and method of transmitting information
CN108235419A (zh) * 2018-01-16 2018-06-29 重庆邮电大学 异构蜂窝网络中基于swipt的功率控制方法
CN108337024A (zh) * 2018-02-06 2018-07-27 重庆邮电大学 一种基于能量采集的大规模mimo系统能效优化方法
CN108650689A (zh) * 2018-04-03 2018-10-12 华南理工大学 基于noma下行链路的无线携能通信系统能效优化方法
WO2019210648A1 (zh) * 2018-05-04 2019-11-07 华南理工大学 一种基于非线性能量收集的swipt系统自适应时隙信号接收方法
CN108811069A (zh) * 2018-08-27 2018-11-13 重庆邮电大学 一种全双工非正交多址接入系统基于能效的功率控制方法
CN109379119A (zh) * 2018-12-10 2019-02-22 金陵科技学院 面向3d大规模mimo系统的利用垂直维度进行swipt的传输方法
CN110299934A (zh) * 2019-06-20 2019-10-01 重庆邮电大学 一种无线携能全双工中继系统的保密传输方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Evaluation of Precoding Scheme for Multi-User MIMO SWIPT Systems;Dongheon Lee ect.;《IEEE》;20190415;全文 *
FD-SWIPT 双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案;谢显中, 扶渝茜, 陈九九;《中国科学:信息科学》;20190920;全文 *
Secrecy energy efficiency optimization for MISO SWIPT systems;Xiaobo Zhou ect.;《Physical Communication》;20180630;全文 *
能量收集安全传输系统中的在线功率控制算法;雷维嘉, 王紫薇;《中国科学:信息科学》;20191020;全文 *

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