CN111385011B - 一种基于全双工的无线供电中继网络系统及优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于全双工的无线供电中继网络系统及优化方法，本发明在无线供电中继网络中，该网络包含多个配有稳定能量源的用户和多个自身没有能量的中继，中继需要从混合接入点HAP中采集能量以完成用户信息的转发。为解决中继采集能量有限的问题，将配有两根天线的全双工混合接入点。HAP在向中继广播能量信号的同时接收来自中继转发的用户信息，有效增加了中继采集能量的时间。由于HAP和用户同时发射能量和信息信号，在中继和HAP处会产生干扰并由此考虑了非完美干扰消除场景。为最大化系统吞吐量，定义了关于下行能量传输和上行信息传输的时间分配的吞吐量优化问题，并通过设计的有效算法得到了最优解。

Description

一种基于全双工的无线供电中继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，具体涉及一种基于全双工的无线供电中继网络系统及优化方法。

背景技术

在现有关于无线供电通信网络的研究中，学者们关注更多的是混合接入点HAP与用户之间的直接通信。然而，受经典的协作通信的启发，中继也能用以协助能量和信息的传输，此类网络称为无线供电中继网络。目前关于无线供电中继网络的研究已经取得了一定的进展。在无线供电中继网络系统中，有文献研究过特定的场景，即系统中只含有一个用户和一个中继或者含有两个用户且其中一个用户同时也充当中继；也有文献考虑了一个更普适的场景，即系统中同时含有多个用户和多个中继。在该系统中，每个用户配有一个专用中继以实现上行链路的信息传输，并研究了最优的时间分配方案以最大化系统吞吐量。也有文献中，HAP只含有一根天线，故其工作在半双工(Half Duplex,HD)模式下。因而，用户只能在一个特定的时隙内采集能量，导致用户采集的能量受限，影响了系统吞吐量。

目前文献均未考虑全双工的系统，为有效地提高中继采集的能量，本发明利用全双工(Full Duplex,FD)技术改善系统性能，研究了基于FD-HAP的无线供电中继网络，系统中包含多个用户和多个中继。

发明内容

本发明针对已有文献采用半双工混合接入点的无线供电通信网络中存在用户采集能量受限的问题，提出了基于全双工混合接入点的无线供电中继网络及其吞吐量优化方法，其中自身没有能量的中继利用解码转发方案将用户信息转发至HAP。FD-HAP采用两根天线，一根天线向所有中继广播能量信号，而另一根天线同时接收来自中继转发的信息，这有效地提升了中继可采集的总能量。此外，定义了吞吐量优化问题，并利用设计的算法得到了最优的时间分配方案。仿真实验验证了采用FD-HAP的无线供电通信网络在最优的时间分配方案下，系统吞吐量能够得到明显的提升。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于全双工的无线供电中继网络系统包含一个混合接入点HAP，K个用户和K个中继。用户和中继分别用符号U_i和R_i，i＝1,…,K表示。HAP含有两根天线，用户和中继均含有一根天线。HAP和用户都配备固定的能量供给，不携带能量源的中继依赖于从HAP发送的射频信号中采集能量。假设HAP和用户之间没有直接链路，用户到HAP的信息传递需要中继的协助(许多物联网终端就是这种工作模式)。如果中继数量大于用户的，可能会造成部分中继无法被调用，造成资源浪费；如果中继数量小于用户的，部分中继可能需要服务多个用户，影响系统性能。因而，假设中继R_i与用户U_i一一对应，也就说R_i只能用以辅助用户U_i的信息传递，中继采用解码转发(Decode-and-Forward,DF)方案。假设HAP与中继、中继与用户之间的信道为平坦衰落信道且互易，所有信道在每个传输时间块内保持稳定，在不同时间块内信道状态信息(Channel StateInformation,CSI)可能发生改变。HAP与中继R_i、中继R_i与用户U_i之间的信道分别定义为h_i和g_i。另外，假设HAP和中继完美已知所有的CSI。

本发明还包括一种基于全双工的无线供电中继网络系统的优化方法，其包括如下实施步骤：

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。在一个传输块内研究该系统的吞吐量最大化问题，定义一个传输块的时间为T。不失一般性，令T＝1。用户的上行链路通信采用时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)模式，整个传输块分为K+1个时隙，每个时隙的时长为τ_i,i＝0,1,…,K。其中，τ₀被专用于下行链路的能量传输，τ_i,i＝1,…,K被同时用以上行链路的信息传输和下行链路的能量传输。在τ_i,i＝1,…,K期间，前

时间用以将用户U_i的信息传输至R_i，在后

时间内中继R_i则采用DF方案将来自用户U_i的信息转发至HAP。需要注意的是，由于中继R_i只含有一根天线，在τ_i期间内其不能采集能量，但此时其他中继都可以继续采集能量。由于HAP在整个传输块内广播射频信号，因而在前

时间用户U_i会受到来自HAP的射频信号的干扰，而在后

时间HAP会受到自干扰问题的影响。

不考虑中继存储器的放电特性，同时假设中继的能量仅来自HAP的射频信号，也就是说中继不从其他中继和用户发送的信号中采集能量。在下行链路的能量传输中，HAP发送固定信号x_h，其中E[|x_h|²]＝1。假设HAP和中继已知x_h，该假设可通过HAP和中继间的信息交互实现。中继R_i在给定传输块内采集的能量表示为：

其中η_r,i表示中继R_i的能量采集效率，P_h表示HAP的发射功率。因为中继R_i采集的能量都用以在τ_i期间转发U_i的信息，则R_i的平均发送功率为：

步骤二：计算在信息传输阶段用户传输信息的信干噪比和吞吐量。在前

期间，用户U_i以功率P_u,i发送信号x_u,i至中继R_i。假设经过干扰消除后剩余的干扰信号功率为

定义中继R_i处的信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,SINR)为γ_r,i，γ_r,i表示为：

如果中继R_i可以成功地解码出接收信号，则其在

期间传输信号x_r,i至HAP，其～中x_r,i～CN(0,1)。类似于中继，HAP同样采用干扰消除技术来消除自干扰。经过干扰消除后，HAP的SINR表示为：

其中

ψ表示剩余的干扰信号功率。因而，用户U_i的吞吐量表示为：

Γ_d,i＝min{Γ_d,i,1,Γ_d,i,2} (5)

其中

和

分别表示第一跳和第二跳的吞吐量。这里给出的是单位带宽下的用户U_i的吞吐量。

步骤三：根据步骤二中已经求得的用户吞吐量，列出网络中系统吞吐量的优化问题。首先，先给出时间分配的约束条件：

C2：0≤τ_i≤1，i＝1,…,K (7)

其中C1表示所有时隙的总时长不能超过传输块的时长，C2表示所有的时隙的时长都是非负的。根据公式(6)和(7)，优化问题定义为：

因为Γ_d,i,1和Γ_d,i,2都是关于τ_i的单调增函数，则Γ_d,i是关于τ_i的单调增函数。对于问题(8)，目标函数是最大化

因而易证C1可以转化为下述新的约束条件：

步骤四：将优化问题改写为凸优化问题并求解。在优化问题中，因为Γ_d,i＝min{Γ_d,i,1,Γ_d,i,2}，引入新的变量

得到下述约束条件：

根据新的约束条件，问题(8)转换为新的优化问题：

其中

可以得出问题(12)是一个凸优化问题。

步骤五：针对吞吐量的凸优化问题，通过建立拉格朗日函数和应用卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件，求出在给定拉格朗日乘子情况下的最优时间分配的表达式。最后利用次梯度算法，利用迭代求出在该情况下的最优时间分配。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了基于全双工混合接入点的无线供电中继网络及其吞吐量优化方法，利用自身没有能量的中继利用解码转发方案将用户信息转发至HAP。FD-HAP采用两根天线，一根天线向所有中继广播能量信号，而另一根天线同时接收来自中继转发的信息，这有效地提升了中继可采集的总能量。定义了吞吐量优化问题，并利用设计的算法得到了最优的时间分配方案，通过仿真实验验证了采用FD-HAP的无线供电通信网络在最优的时间分配方案下，证明了系统吞吐量能够得到明显的提升。

附图说明

图1是系统模型示意图。

图2是时隙分配示意图。

图3是系统吞吐量随HAP发射功率的变化曲线。

图4是系统吞吐量随用户数量的变化曲线。

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。

本实施例用于一种基于全双工的无线供电中继网络系统及优化方法，系统模型如图1所示，所述网络包含一个混合接入点HAP，K个用户和K个中继。用户和中继分别用符号U_i和R_i，i＝1,…,K表示。HAP含有两根天线，用户和中继均含有一根天线。HAP和用户都配备固定的能量供给，不携带能量源的中继依赖于从HAP发送的射频信号中采集能量。假设HAP和用户之间没有直接链路，用户到HAP的信息传递需要中继的协助。因而，假设中继R_i与用户U_i一一对应，也就说R_i只能用以辅助用户U_i的信息传递，中继采用解码转发DF方案。假设HAP与中继、中继与用户之间的信道为平坦衰落信道且互易，所有信道在每个传输时间块内保持稳定，在不同时间块内信道状态信息CSI可能发生改变。HAP与中继R_i、中继R_i与用户U_i之间的信道分别定义为h_i和g_i。另外，假设HAP和中继完美已知所有的CSI。

本实施例通过以下步骤实现：

第一步，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。时隙分配如图2所示。在一个传输块内研究该系统的吞吐量最大化问题，定义一个传输块的时间为T。不失一般性，令T＝1。用户的上行链路通信采用时分多址TDMA模式，整个传输块分为K+1个时隙，每个时隙的时长为τ_i,i＝0,1,…,K。其中，τ₀被专用于下行链路的能量传输，τ_i,i＝1,…,K被同时用以上行链路的信息传输和下行链路的能量传输。在τ_i,i＝1,…,K期间，前

时间用以将用户U_i的信息传输至R_i，在后

时间内中继R_i则采用DF方案将来自用户U_i的信息转发至HAP。需要注意的是，由于中继R_i只含有一根天线，在τ_i期间内其不能采集能量，但此时其他中继都可以继续采集能量。由于HAP在整个传输块内广播射频信号，因而在前

时间用户U_i会受到来自HAP的射频信号的干扰，而在后

时间HAP会受到自干扰问题的影响。

不考虑中继存储器的放电特性，同时假设中继的能量仅来自HAP的射频信号，也就是说中继不从其他中继和用户发送的信号中采集能量。在下行链路的能量传输中，HAP发送固定信号x_h，其中E[|x_h|²]＝1。假设HAP和中继已知x_h，该假设可通过HAP和中继间的信息交互实现。中继R_i在给定传输块内采集的能量表示为：

其中η_r,i表示中继R_i的能量采集效率，P_h表示HAP的发射功率。因为中继R_i采集的能量都用以在τ_i期间转发U_i的信息，则R_i的平均发送功率为：

第二步，计算在信息传输阶段用户传输信息的信干噪比和吞吐量。在前

期间，用户U_i以功率P_u,i发送信号x_u,i至中继R_i，其中x_r,i～CN(0,1)。中继R_i接收到的信号表示为：

其中

是来自HAP的干扰信号，

为高斯白噪声。假设经过干扰消除后剩余的干扰信号功率为

定义中继R_i处的信干噪比SINR为γ_r,i，γ_r,i表示为：

如果中继R_i可以成功地解码出接收信号，则其在

期间传输信号x_r,i至HAP，其中x_r,i～CN(0,1)。HAP处的接收信号为：

其中

是来自HAP的自干扰，

是回环信道参数，

类似于中继，HAP同样采用干扰消除技术来消除自干扰。经过干扰消除后，HAP的SINR表示为：

其中

ψ表示剩余的干扰信号功率。因而，用户U_i的吞吐量表示为：

Γ_d,i＝min{Γ_d,i,1,Γ_d,i,2} (7)

其中

和

分别表示第一跳和第二跳的吞吐量。这里给出的是单位带宽下的用户U_i的吞吐量。需要说明的是，HAP和中继处的剩余干扰将影响系统吞吐量。如果干扰信号功率不能被消除至噪声水平，系统吞吐量将明显下降。

第三步，根据已经求得的用户吞吐量，列出网络中系统吞吐量的优化问题。首先，先给出时间分配的约束条件：

C2：0≤τ_i≤1，i＝1,…,K (9)

其中C1表示所有时隙的总时长不能超过传输块的时长，C2表示所有的时隙的时长都是非负的。根据公式(7)、(8)和(9)，优化问题定义为：

因为Γ_d,i,1和Γ_d,i,2都是关于τ_i的单调增函数，则Γ_d,i是关于τ_i的单调增函数。对于问题(10)，目标函数是最大化

因而易证C1可以转化为下述新的约束条件：

第四步，将优化问题改写为凸优化问题并求解。在优化问题中，因为Γ_d,i＝min{Γ_d,i,1,Γ_d,i,2}，引入新的变量

得到下述约束条件：

根据新的约束条件，问题(10)转换为新的优化问题：

其中

可以得出问题(14)是一个凸优化问题。

第五步，针对吞吐量的凸优化问题，通过建立拉格朗日函数和应用KKT条件，求出在给定拉格朗日乘子情况下的最优时间分配的表达式。问题(14)的拉格朗日函数为：

其中λ∈[-∞,+∞]，μ＝[μ₁,…,μ_K]≥0，β＝[β₁,…,β_K]≥0(“≥”表示向量内的每个元素都大于等于0)分别为对应C3、C4和C5的拉格朗日乘子。问题(14)的对偶函数表示为：

为保证对偶函数是有界的，条件1-β_i-μ_i＝0,i＝1,…,K需要成立。故可以得到β_i＝1-μ_i和0≤μ_i≤1。因而，拉格朗日函数可以改写为：

拉格朗日函数L(τ,λ,μ)进一步改写为

其中

在λ和μ_i给定的前提下，L_i只与τ_i有关，因而对偶函数可以分解为K+1个子优化问题，每个子优化问题表示为：

定义使L_i最大化的变量为

在λ和μ给定的前提下，

表示为：

其中

是方程

的最优解，

已知在λ和μ给定下的g(λ,μ)，利用次梯度法更新λ和μ，这里采用椭圆法。定义g(λ,μ)的次梯度为ν＝[v_λ,v_u,1,…,v_u,K]，其表示为：

定义问题(14)的最优解为

当λ和μ收敛至最优解λ^*和μ^*时，可得τ^*。根据C3，得到

根据上述分析，求解问题(14)的算法如算法1所示。通过上述方法得到的最优时间分配方案可以有效地提升系统吞吐量，每个用户分配的时间主要与其对应的信道功率增益有关。通常情况下，信道功率增益好的中继(用户)可以分配到更多的时间。

算法1求解问题(14)的算法

S1、初始化λ和μ；

S2、根据公式(20)和(21)计算

S3、根据公式(22)和(23)计算g(λ,μ)的次梯度，然后利用椭圆法更新λ和μ；

S4、重复执行步骤(2)和(3)，直到λ和μ收敛；

S5、令

S6、最后得到

本实施例在以下的仿真场景下进行仿真实验，仿真环境参数的设定如下所示。从HAP到R_i和从R_i到U_i间的信道功率增益定义为

和

其中θ_1,i和θ_2,i表示小尺度衰落且满足方差为一的指数分布，D_1,i和D_2,i分别表示HAP和R_i、R_i和U_i之间的距离，α₁和α₂表示路径衰落指数。在没有特别说明的情况下，令K＝2、α₁＝α₂＝3.5、η_r,i＝0.6、σ_r,i＝σ_h＝-70dBm、P_h＝30dBm、P_u,i＝25dBm和D_1,i＝D_2,i＝10m。为了比较系统性能，采用的HD-HAP方案和基于本文FD-HAP方案但时间均等分配的方案作为参照方案。

图3描述的是在HAP的发射功率取不同值时系统吞吐量的变化曲线。为了简化描述，令

如图3所示，采用FD-HAP的系统吞吐量受到剩余干扰信号功率大小的影响。在图3的(a)中，对于

采用FD-HAP的系统吞吐量大于采用HD-HAP的系统吞吐量。该现象的解释如下：对于FD方案，全双工中继可以采集更多的能量，由于剩余干扰信号功率较小，增加的信号功率足够大且能够抵消剩余干扰信号的影响，因而中继可以将更多的用户信息转发至HAP。而当

时，采用FD方案的系统吞吐量甚至会小于采用HD方案的系统吞吐量。这是由于当HAP的发送功率小于35dBm时，采用全双工的中继虽然可以采集到更多的能量，但由于中继和HAP无法将干扰信号消除到较小水平，增加的信号功率无法提升HAP处的SINR，导致系统吞吐量的下降。在图3的(b)中，对于采用FD方案的场景，相较于相等的时间分配方案，最优的时间分配方案可以得到更大的系统吞吐量。这是由于在最优的时间分配方案中，信道功率增益好的中继(用户)可以分配到更多的时间，且其单位时间内可以转发(传输)更多的信息。

图4描述了在用户数量不同情况下的系统吞吐量变化曲线。如图4的(a)和(b)所示，系统吞吐量是关于用户数量的增函数。这是由于随着用户数量的增加，中继采集的总能量增加，而分配给每个用户的时间减少，这导致中继能以更大的功率转发信息。在图4的(a)中，随着用户数量的增加，本文提出方案与参照方案取得的吞吐量均有所增加，并且本文提出方案的系统吞吐量始终大于参照方案的。在图4的(b)中，对于采用FD方案的场景，最优的时间分配方案得到系统吞吐量同样大于相等的时间分配方案。

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 (3)

1.一种基于全双工的无线供电中继网络系统的优化方法，其特征在于：

所述的无线供电中继网络系统包含一个HAP，K个用户和K个中继；所述HAP含有两根天线，所述用户和中继均含有一根天线，所述HAP和用户都配备固定的能量供给，不携带能量源的中继依赖于从HAP发送的射频信号中采集能量，所述HAP和用户之间没有直接链路，用户到HAP的信息传递需要中继的协助；中继R_i与用户U_i一一对应，也就说R_i只能用以辅助用户U_i的信息传递，中继采用DF方案；所述HAP与中继、中继与用户之间的信道为平坦衰落信道且互易，所有信道在每个传输时间块内保持稳定，在不同时间块内信道状态信息CSI可能发生改变；所述HAP与中继R_i、中继R_i与用户U_i之间的信道分别定义为h_i和g_i；i＝1,…,K；

所述优化方法包括以下步骤：

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；

整个传输块分为K+1个时隙，每个时隙的时长为τ_i,i＝0,1,…,K；所述τ₀被专用于下行链路的能量传输，τ_i,i＝1,…,K被同时用以上行链路的信息传输和下行链路的能量传输；

步骤二：计算在信息传输阶段用户传输信息的信干噪比和吞吐量；

在前

期间，用户U_i以功率P_u,i发送信号x_u,i至中继R_i，假设经过干扰消除后剩余的干扰信号功率为

定义中继R_i处的信干噪比SINR为γ_r,i，γ_r,i表示为：

如果中继R_i可以成功地解码出接收信号，则其在

期间传输信号x_r,i至HAP，其中x_r,i～CN(0,1)；类似于中继，HAP同样采用干扰消除技术来消除自干扰；经过干扰消除后，HAP的SINR表示为：

其中

ψ表示剩余的干扰信号功率，因而，用户U_i的吞吐量表示为：

Γ_d,i＝min{Γ_d,i,1,Γ_d,i,2} (5)

其中

和

分别表示第一跳和第二跳的吞吐量；这里给出的是单位带宽下的所述用户U_i的吞吐量；

步骤三：根据已经求得的用户吞吐量，列出网络中系统吞吐量的优化问题；

时间分配的约束条件为：

C2：0≤τ_i≤1，i＝1,…,K (7)

其中C1表示所有时隙的总时长不能超过传输块的时长，C2表示所有的时隙的时长都是非负的；根据公式(6)和(7)，优化问题定义为：

步骤四：将优化问题改写为凸优化问题并求解；

所述Γ_d,i＝min{Γ_d,i,1,Γ_d,i,2}，引入新的变量

得到下述约束条件：

根据新的约束条件，问题(8)转换为新的优化问题：

其中

得出问题(12)是一个凸优化问题；

Γ_d,i,1和Γ_d,i,2都是关于τ_i的单调增函数，则Γ_d,i是关于τ_i的单调增函数；对于问题(8)，目标函数是最大化

因而易证C1转化为下述新的约束条件：

步骤五：针对吞吐量的凸优化问题，通过建立拉格朗日函数和应用KKT条件，求出在给定拉格朗日乘子情况下的最优时间分配的表达式；

通过建立拉格朗日函数和应用KKT条件，求出在给定拉格朗日乘子情况下的最优时间分配的表达式；定义使L_i最大化的变量为

在λ和μ给定的前提下，

表示为：

其中

是方程

的最优解，

已知在λ和μ给定下的g(λ,μ)，利用次梯度法更新λ和μ，这里采用椭圆法；定义g(λ,μ)的次梯度为ν＝[v_λ,v_u,1,…,v_u,K]，其表示为：

定义问题(14)的最优解为

当λ和μ收敛至最优解λ^*和μ^*时，可得τ^*；根据C3，得到

根据上述分析，求解问题(12)的算法如下所示：

S1、初始化λ和μ；

S2、根据公式(13)和(14)计算

S3、根据公式(15)和(16)计算g(λ,μ)的次梯度，然后利用椭圆法更新λ和μ；

S4、重复执行步骤(2)和(3)，直到λ和μ收敛；

S5、令

S6、最后得到

2.根据权利要求1所述的一种基于全双工的无线供电中继网络系统的优化方法，其特征在于：所述τ_i,i＝1,…,K期间，前

时间用以将用户U_i的信息传输至R_i，在后

时间内中继R_i则采用DF方案将来自用户U_i的信息转发至HAP；所述中继R_i只含有一根天线，在τ_i期间内其不能采集能量，但此时其他中继都可以继续采集能量；所述HAP在整个传输块内广播射频信号，因而在前

时间用户U_i会受到来自HAP的射频信号的干扰，而在后

时间HAP会受到自干扰问题的影响。

3.根据权利要求1所述的一种基于全双工的无线供电中继网络系统的优化方法，其特征在于：下行链路的能量传输中，HAP发送固定信号x_h，其中E[|x_h|²]＝1；假设HAP和中继已知x_h，该假设可通过HAP和中继之间的信息交互实现；中继R_i在给定传输块内采集的能量表示为：

其中η_r,i表示中继R_i的能量采集效率，P_h表示HAP的发射功率；因为中继R_i采集的能量都用以在τ_i期间转发U_i的信息，则R_i的平均发送功率为：

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