CN111371476A - 一种基于多址接入无线能量采集协作系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多址接入无线能量采集协作系统，该系统结合一种新型的NOMA技术‑正交索引调制多址接入技术(QIMMA,quadrature index modulation multiple access)，在瑞利衰落信道下研究了一种基于无线携能(SWIPT,simultaneous wireless information and power transfer)协作网络中的低能耗上行NOMA传输系统，记为协作QIMMA‑SWIPT。具体来说，多个远端用户与基站通信，同时存在一个中继，使用解码和转发方案来帮助远端用户。本发明导出了QIMMA‑SWIPT的平均误码率的理论上界，通过仿真证明，在频谱效率一致的情况下，协作QIMMA‑SWIPT的误码率性能优于现有协作IMMA‑SWIPT和SCMA‑SWIPT系统。

Description

一种基于多址接入无线能量采集协作系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于多址接入无线能量采集协作系统。
背景技术
从射频(RF，radio-frequency)信号中获取能量已成为无线通信网络中克服电池寿命有限的一种有吸引力的策略。RF信号用于传递能量和传输信息的双重用途被称为SWIPT。能量采集可从外部能源例如风、太阳能和RF信号对无线通信网络电池再充电。SWTPT技术同时在网络中传达信息和收获能量，因此，SWIPT如果在能量受限节点处实施，则可以满足中继器的能量需求。当前人们广泛采用两种不同的协议，即功率切割接收机(PSR,power-splitting receiver)和时间切割接收机(TSR,time-switching receiver)。在PSR协议中，接收机将功率分配给EH和数据接收。而在TSR协议中，接收方先获取一定时间的能量，然后在剩余时间切换到数据接收。
多址(MA，multiple access)技术在无线通信时代的发展中起着重要的作用。MA技术已被应用于不同的领域，包括时间、频率、编码、空间等及其中的几种组合。目前在标准中采用的大多数MA技术都被归类为正交MA(OMA，Orthogonal MA)的类别。但是，OMA技术无法应对5G无线标准的指数级增长的数据速率和用户数量。因此，迫切需要能够满足巨大需求的新颖的MA方案。
在最近提出的MA技术中，非正交MA(NOMA,non-orthogonal MA)引起了人们极大的兴趣。NOMA允许多个并发传输，通过控制发射功率(功率域NOMA)或星座的稀疏编码(稀疏码多址SCMA，sparse code multiple access))，使用户在可用资源上获得最大收益，同时最大程度地减少干扰。尽管NOMA有一定的优势，但星座的复杂设计以及复杂的检测接收器算法阻碍了NOMA的适用性。为了解决这个问题，Mesleh等人提出了另一种新颖的上行链路MA技术，称为基于索引调制的MA(IMMA，Index Modulation based MA)。IMMA中的每个用户都可以单独选择自己的时隙，而不需要任何中央管理或调度，时隙可以在两个或多个用户之间共享。因此，与OMA和传统功率域NOMA方案相比，在误码率(BER)和服务用户数量方面显示出优异的性能。IMMA的想法是利用正交资源，例如时间、频率等的构建块，作为索引星座图，并为每个用户应用时间索引调制(IM,index modulation)。最近，有人提出了一种增强型IMMA，称为正交索引调制多址接入(QIMMA,Quadrature IMMA)，允许每个用户激活同相和正交两个时隙，并从激活时隙传输数据。QIMMA提高了所有用户的频谱效率，同时保留了IMMA方案的所有固有优势。
但是，在QIMMA系统中，由于每个用户激活的时隙存在碰撞，因此也就有一部分时隙是始终未激活的，这就造成了资源的浪费，导致系统性能变差，目前解决的方法主要是通过设计低复杂度算法来降低碰撞概率。但是，目前的低复杂度算法例如球形译码等，虽然能降低部分复杂度，但仍然不能避免时隙碰撞。mesleh等人也提出过一种低复杂度检测算法，该算法的思想是将每个时隙处的接收信号的幅度与设定阈值进行比较：如果信号幅度小于阈值，则将认为没有用户在该时隙上进行传输，并且不会在检测过程中被考虑；如果幅度大于或等于设定阈值，则表示存在信号并将其包含在检测过程。该算法通过确定一个合适的阈值来减少时隙碰撞的这一问题，并根据可用资源和目标性能对其进行优化，但该方法并不能完全解决时隙碰撞的问题。此外，该算法仅适用于近距离传输。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题,提出了一种基于多址接入无线能量采集协作系统方案。
本发明的技术方案如下：
一种基于多址接入无线能量采集协作系统，所述的系统为双跳多址协作系统，其中所有用户都配备有单个天线，所述的源节点S和目标节点D之间没有直接链接，并且仅通过中继节点R来进行通信，中继节点R将从源节点S接收到的数据解码然后向目标节点D重传；
源节点S到中继节点R为第一条链路(S-R链路)，是一个基于索引调制的非正交多址接入系统；中继节点R到目标节点D为第二条链路(R-D链路)，是一个正交空间调制模型；第一条链路和第二条链路服从准静态瑞利衰落信道；
所述的源节点S配备N个用户和L个时隙，目标节点D配备有Nr根接收天线；中继节点R配备一根接收天线和Nt根发射天线；中继节点R还配有译码转发中继，所述的译码转发中继没有外部电源，所需功率通过能量采集(EH,energy harvesting)实现。
对本发明的系统性能进行分析的过程如下：
假设在中继节点R的数据处理过程中所消耗的功率可以忽略不计；源和中继之间的距离由d1表示，而中继和目标节点之间的距离由d2给出，相应的，两条链路的路径损耗指数分别用ζ1和ζ2表示。
传输包括两个阶段，在第一阶段中，源节点通过S-R链路向中继发送信息。根据PSR协议，将中继分为两部分，分别支持EH和信息解码(ID，information decoding)操作。将信源的发射功率记为Ps，假设EH需要ρPs，那么，(1-ρ)Ps用于信息解码，其中0≤ρ≤1表示功率切割系数。假设中继在将信号转发到目标节点时消耗所有采集的能量。在中继处接收到的EH信号如下：
Figure BDA0002414533660000021
其中，H1是S-R之间的L×N维信道矩阵，X是N×L维发射符号向量，nr是L×1维的零均值加性高斯白噪声(AWGN，additive white Gaussian noise)向量。
第一阶段在中继节点R处所获得的能量可以写成
Figure BDA0002414533660000022
其中，0≤β≤1表示系统所决定的EH效率,
Figure BDA0002414533660000023
表示Frobenius范数。
在中继节点R处的信息接收机处接收的基带信号由下式给出：
Figure BDA0002414533660000024
其中，n1是具有零均值和方差为σ2的加性高斯白噪声。
在中继端，使用DF模式，在ML算法的基础上，给出了解码接收信号的度量表达式。
Figure BDA0002414533660000025
其中，Λ1为最大似然搜索空间的所有可能性组成的一个1×(M1L2)N的cell数组，M1为S-R链路的调制阶数。
在第一阶段完成时，中继节点R对接收到的信号进行解码，然后再对其进行调制，并使用第一链路所采集的能量将调制好的符号进行转发。因此，在第二阶段中在目标节点D处接收到的信号被表示为
Figure BDA0002414533660000026
其中H2是R与D之间的Nr×Nt信道矩阵，
Figure BDA0002414533660000027
是来自R的Nt×1维的发射信号，假定为
Figure BDA0002414533660000028
n2是目标节点处的AWGN；Pr表示从中继节点发送的功率
Figure BDA0002414533660000029
这种情况下的最优ML检测为
Figure BDA0002414533660000031
其中，Λ2为最大似然搜索空间的所有可能性组成的一个
Figure BDA0002414533660000032
的cell数组，M2为R-D链路的调制阶数。
端到端QIMMA系统的误码率可以通过计算成对错误概率(PEP,pairwise errorprobability)来表示。假设发送信号是X，由ML检测得到
Figure BDA0002414533660000033
则条件成对错误概率Pb,1可以推算为
Figure BDA0002414533660000034
可以借助于Q函数进一步表示为
Figure BDA0002414533660000035
其中，
Figure BDA0002414533660000036
Figure BDA0002414533660000037
设
Figure BDA0002414533660000038
φnl是φ的第n行，第l列的元素；hln表示h的第l行，第n列；
Figure BDA0002414533660000039
是L个指数随机变量的累加和，第l个随机变量的均值是
Figure BDA00024145336600000310
在L个指数随机变量中，有K个均值不为零，其中K≤L。假设存在R个不同的均值记为μ1,μ2,…,μR，其中R≤K，将拥有同样均值μi的个数表示为ri。因此，有r1+r2+…+rR＝K。
Figure BDA00024145336600000311
其中
Figure BDA00024145336600000312
1≤ω≤rq，
Figure BDA00024145336600000313
Figure BDA00024145336600000314
按照为第一条链路讨论的类似分析步骤，第二条链路条件成对错误概率Pb,2可以表示如下：
Figure BDA00024145336600000315
其中，
Figure BDA00024145336600000316
是Q函数，
Figure BDA00024145336600000317
是互补误差函数。随机变量υ可定义为
Figure BDA00024145336600000318
其中，
Figure BDA0002414533660000041
Figure BDA0002414533660000042
其中，
Figure BDA0002414533660000043
Figure BDA0002414533660000044
是φ的均值，Ω＝E[x]，E[x]表示期望算子。
最后，目标节点端误码率可表示为：
Figure BDA0002414533660000045
其中，
Figure BDA0002414533660000046
δ是
Figure BDA0002414533660000047
和
Figure BDA0002414533660000048
之间的不同位数的个数，M为目标节点端调制阶数。
本发明的优点及有益效果为：
本发明提出的基于多址接入无线能量采集协作系统，结合了QIMMA和SWIPT的优势，使得SWIPT系统可以利用QIMMA系统中未激活的时隙进行能量采集，从而能有效利用资源。本发明的系统通过将无线携能协作系统与基于索引调制的非正交多址接入系统相结合，完美的解决了用户间时隙碰撞问题和用户传输距离较远时失真的问题。
本发明系统与传统OMA协作系统相比，优势在于可容纳用户数量较大，并且相同用户数下的误码率性能较好。与传统功率域NOMA相比，检测的复杂度也大大降低，不需要连续干扰消除技术。与最近研究比较多的SCMA和IMMA相比，本发明系统的性能也有绝对的优势。
附图说明
图1是按照本发明的基于多址接入无线能量采集协作系统设计的QIMMA-SWIPT系统模型；
图2是本发明的源节点到中继节点的模型；
图3是SCMA-SWIPT、IMMA-SWIPT和QIMMA-SWIPT系统的误码率性能对比；
图4是QIMMA-SWIPT系统在不同功率分配因子的误码率性能对比；
图5是QIMMA-SWIPT系统在不同信源-中继距离d1的误码率性能对比。
具体实施方式
本发明采用的一种基于多址接入无线能量采集协作系统方案的设计为：首先考虑一个双跳多址协作系统，其中所有用户都配备有单个天线，如图1所示。源节点S和目标节点D之间没有直接链接，并且仅通过中继节点R来进行通信。中继节点R将从源S接收到的数据解码然后向目标D重传。假设源S配备N个用户和L个时隙，目标节点D配备有Nr根接收天线。中继节点R还配备一根接收天线和Nt根发射天线。假设译码转发(DF,decode-and-forward)中继没有外部电源，所需功率可通过能量采集(EH,energy harvesting)实现。源节点S到中继节点R为第一条链路，是一个基于索引调制的非正交多址接入系统；中继节点R到目标节点D为第二条链路，是一个正交空间调制模型。
源-中继(S-R)和中继-目标(R-D)链路服从准静态瑞利衰落信道。源和中继之间的距离由d1表示，而中继和目标节点之间的距离由d2给出；相应地，两条链路的路径损耗指数分别用ζ1和ζ2表示。此外，假设在中继节点R的数据处理过程中所消耗的功率可以忽略不计。
对本发明实施例的系统性能进行分析，过程如下：
传输包括两个阶段，在第一阶段中，源节点通过S-R链路向中继发送信息。根据PSR协议，将中继分为两部分，分别支持EH和信息解码(ID，information decoding)操作。将信源的发射功率记为Ps，假设EH需要ρPs，那么，(1-ρ)Ps用于信息解码，其中0≤ρ≤1表示功率切割系数。假设中继在将信号转发到目标节点时消耗所有采集的能量。在中继处接收到的EH信号如下：
Figure BDA0002414533660000049
其中，H1是S-R之间的L×N维信道矩阵，X是N×L维发射符号向量，nr是L×1维的零均值加性高斯白噪声(AWGN，additive white Gaussian noise)向量。
第一阶段在中继节点R处所获得的能量可以写成
Figure BDA0002414533660000051
其中，0≤β≤1表示系统所决定的EH效率,
Figure BDA0002414533660000052
表示Frobenius范数。
在中继节点R处的信息接收机处接收的基带信号由下式给出：
Figure BDA0002414533660000053
其中，n1是具有零均值和方差为σ2的加性高斯白噪声。
在中继端，使用DF模式，在ML算法的基础上，给出了解码接收信号的度量表达式。
Figure BDA0002414533660000054
其中，Λ1为最大似然搜索空间的所有可能性组成的一个1×(M1L2)N的cell数组，M1为S-R链路的调制阶数。
在第一阶段完成时，中继节点R对接收到的信号进行解码，然后再对其进行调制，并使用第一链路所采集的能量将调制好的符号进行转发。因此，在第二阶段中在目标节点D处接收到的信号被表示为
Figure BDA0002414533660000055
其中H2是R与D之间的Nr×Nt信道矩阵，
Figure BDA0002414533660000056
是来自R的Nt×1维的发射信号，假定为
Figure BDA0002414533660000057
n2是目标节点处的AWGN；Pr表示从中继节点R发送的功率
Figure BDA0002414533660000058
这种情况下的最优ML检测为
Figure BDA0002414533660000059
其中，Λ2为最大似然搜索空间的所有可能性组成的一个
Figure BDA00024145336600000510
的cell数组，M2为R-D链路的调制阶数。
端到端QIMMA系统的误码率可以通过计算成对错误概率(PEP,pairwise errorprobability)来表示。假设发送信号是X，由ML检测得到
Figure BDA00024145336600000511
则条件成对错误概率Pb,1可以推算为
Figure BDA00024145336600000512
可以借助于Q函数进一步表示为
Figure BDA00024145336600000513
其中，
Figure BDA00024145336600000514
Figure BDA00024145336600000515
设
Figure BDA00024145336600000516
φnl是φ的第n行，第l列的元素，hln表示h的第l行，第n列元素；
Figure BDA0002414533660000061
是L个指数随机变量的累加和，第l个随机变量的均值是
Figure BDA0002414533660000062
在L个指数随机变量中，有K个均值不为零，其中K≤L。假设存在R个不同的均值记为μ1,μ2,…,μR，其中R≤K，将拥有同样均值μi的个数表示为ri。因此，有r1+r2+…+rR＝K。
Figure BDA0002414533660000063
其中
Figure BDA0002414533660000064
1≤ω≤rq，
Figure BDA0002414533660000065
Figure BDA0002414533660000066
按照为第一个链路讨论的类似分析步骤，第二个链路条件成对错误概率Pb,2可以表示如下：
Figure BDA0002414533660000067
其中，
Figure BDA0002414533660000068
是Q函数，
Figure BDA0002414533660000069
是互补误差函数。随机变量υ可定义为
Figure BDA00024145336600000610
其中，
Figure BDA00024145336600000620
Figure BDA00024145336600000612
其中，
Figure BDA00024145336600000613
Figure BDA00024145336600000614
是φ的均值，Ω＝E[x]，E[x]表示期望算子。
最后，目标节点误码率可表示为：
Figure BDA00024145336600000615
其中，
Figure BDA00024145336600000616
δ是
Figure BDA00024145336600000617
和
Figure BDA00024145336600000618
之间的不同位数的个数，M为目标节点端调制阶数。
图2给出了本发明的源节点到中继节点的模型。本发明实施例研究的是一个由N个用户和一个中继组成的多用户系统，由于所有的用户传输模式相同，故图中只给出了其中一个用户的传输模式。上行链路传输的时间帧被划分为L正交时隙。在特定时隙，假设用户和中继之间的信道系数是独立同分布的复高斯随机变量，
Figure BDA00024145336600000619
1≤n≤N和1≤l≤L，表示在第l个时隙第n个用户和中继之间的信道系数。因此，N个用户与中继之间形成了L×N信道矩阵H。
图3给出了N＝6时的QIMMA-SWIPT、IMMA-SWIPT和SCMA-SWIPT的误码率性能，每个用户的频谱效率为4bps/Hz。考虑L＝4，在IMMA-SWIPT中设置M＝4可以获得目标频谱效率，在QIMMA-SWIPT中M＝1,d1＝1km,ρ＝0.5。另一方面，SCMA-SWIPT中M被设置为16，每个用户可以占用SCMA中的两个信道。在10-3误码率下，QIMMA-SWIPT的性能优于IMMA-SWIPT和SCMA-SWIPT，分别优于IMMA-SWIPT和SCMA-SWIPT近9dB和16dB。
图4讨论了功率切割因子，即ρ对目标节点的误码率性能的影响。假设QIMMA-SWIPT系统的调制阶数M＝4，为达到同样的频谱效率，IMMA-SWIPT系统的调制阶数M＝8。分别讨论了SNR＝20dB和SNR＝30dB时ρ变化对误码性能的影响。从图4可知，增加ρ的值会增加采集的能量，从而提高第二条链路的性能。然而，在第一条链路期间，中继节点的接收信噪比随着ρ值的增加而下降。因此，它对总体性能有两个对比影响，这也就解释了图4中所示曲线的凹现象。然而，对于不同的SNR值，存在可变化的最优值。
图5给出了对于QIMMA-SWIPT和IMMA-SWIPT系统，改变信源-中继距离(即d1)对系统目标节点端的总体平均误码率的影响，其中，L＝N＝2，ρ＝0.5。设定QIMMA-SWIPT系统的调制阶数M＝4，为达到同样的频谱效率，IMMA-SWIPT系统的调制阶数M＝8。所描述的结果也可以解释为变化d2的影响，因为假定一个固定的总距离。增加d1会导致中继节点的低信噪比值，从而降低第一条链路的性能。此外，增加d1会减少中继处的采集能量，从而影响第二条链路的性能。然而，当我们假定固定的整体链路距离时，d1的增加会减小d2，目标节点的信噪比也会提高。然而，在双跳中，第一条链路性能占主导地位，所以总体性能下降。从图5还可明显看出，当增加R-D链路的接收天线由Nt＝Nr＝2变为Nt＝Nr＝4时，误码率性能在d1＝1km后逐渐趋于一致。另外图5的仿真结果也再一次验证了QIMMA-SWIPT系统在同样频谱效率下的性能比IMMA-SWIPT系统性能要好。
上面结合附图对本发明的具体实施例进行了详细说明，但本发明并不局限于上述实施例，在不脱离本申请的权利要求的精神和范围情况下，本领域的技术人员可做出各种修改或改型。

Claims (1)

1.一种基于多址接入无线能量采集协作系统，其特征在于，
所述的系统为双跳多址协作系统，其中所有用户都配备有单个天线，所述的源节点S和目标节点D之间没有直接链接，仅通过中继节点R来进行通信，中继节点R将从源节点S接收到的数据解码然后向目标节点D重传；
源节点S到中继节点R为第一条链路，是一个基于索引调制的非正交多址接入系统；中继节点R到目标节点D为第二条链路，是一个正交空间调制模型；第一条链路和第二条链路均服从准静态瑞利衰落信道；
所述的源节点S配备N个用户和L个时隙，目标节点D配备有Nr根接收天线；中继节点R配备一根接收天线和Nt根发射天线；中继节点R还配有译码转发中继，所述的译码转发中继没有外部电源，所需功率通过能量采集实现。
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