CN111542121B - 一种应用于双向df中继系统的满足swipt的多维资源分配方法 - Google Patents

一种应用于双向df中继系统的满足swipt的多维资源分配方法 Download PDF

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CN111542121B CN202010382921.4A CN202010382921A CN111542121B CN 111542121 B CN111542121 B CN 111542121B CN 202010382921 A CN202010382921 A CN 202010382921A CN 111542121 B CN111542121 B CN 111542121B
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Abstract

本发明公开了一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法。该方法旨在联合优化源端功率分配、中继信能功率分割比以及传输时间分配来提升系统的中断性能,其基本思想是首先依照系统模型建立最小化系统中断概率的优化模型,然后将优化中断概率的原优化问题等价转换为最大归一化信噪比问题,最后对优化问题进行降维处理并结合两步优化算法和放缩法求出各资源分配的闭式解。本发明降低了双向DF携能中继系统多维资源分配的复杂性,为中断性能的提升提供了一种有效的资源分配方案。

Description

一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配 方法
技术领域
本发明涉及通信系统技术领域,具体涉及一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法。
背景技术
随着物联网(Internet of Things,IoT)的发展,越来越多的小功率无线节点加入网络,大量的无线接入以及快速增长的通信需求导致能量迅速消耗,这严重制约着以能量受限传感器节点为基础的物联网的传输性能和使用寿命。而传统的电网充电和电池更换在一些特定传感器网络场景难以实现,如大规模传感器网络、嵌入式器件和偏远地区网络等,急需一种有效的供能机制为这类能量受限的传输网络提供持续的能量补给。这些年的研究表明利用无线射频能量收集的信息能量同传(Simultaneous Wireless Information andPower Transfer,SWIPT)技术是解决能量受限问题的重要技术,备受大量研究者的关注。
协作/中继网络是SWIPT技术的重要研究场景,通过利用RF能量收集技术,中继节点无需消耗自身能量便能提供可控、有效的能量传输和信息传输,这有利于吸引空闲节点担任系统中继,同时提升能量受限中继网络的传输持续性。目前,SWIPT技术在双向中继传输网络中的应用研究已有较坚实的基础,但是在联合资源优化部分仍然存在一些不完善的地方,大部分的研究集中在单一参数的优化改善上,例如通过折衷优化信息和能量传输提升系统的传输速率或者可靠性。通过优化功率分配提升系统的传输性能等。考虑到双向DF(译码转发协作方式,Decode and Forward)携能中继系统存在能量资源、时间资源、信息资源等多维度的资源,如何充分利用这些资源进行系统性能的改善,许多关键技术还需展开深入研究,因此重新设计合适的资源分配方案来提升系统的中断性能十分必要。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足,本发明实际需要解决的问题是:如何通过优化传输设计进一步改善系统的中断性能。
为解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法,所述双向DF中继系统包括两个源节点S1和S2,还包括一个配置PS能量收集接收机的中继R,其中,S1和S2的发送功率分别为P1和P2,P1+P2=Pt,Pt为传输总功率,中继R为能量受限节点,不为传输提供自身能量,需要依靠无线能量收集获取能量再进行接下来的信息传输;所述应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法包括:
S101、推导所述双向DF中继系统的中断概率公式,以最小化所述双向DF中继系统的中断概率为目标,构建传输总功率限制下联合优化功率分配、信能功率分割比分配和时间分配的优化问题OP0,
Figure BDA0002482714350000021
s.t.0≤α≤1,0≤ρ≤1,0≤t≤1
式中,α表示用户功率分配参数,ρ表示信能功率分割比值,t表示时间分配参数,αo表示最优用户功率分配闭式解,ρo表示最优信能功率分割比值,to表示最优时间分配参数闭式解,Pout(α,ρ,t)表示由用户功率分配参数α、信能功率分割比值ρ和时间分配参数t决定的终端概率;
S102、基于信道状态信息,将OP0转换为最大归一化信噪比的联合优化问题OP1,
Figure BDA0002482714350000022
s.t.0≤α≤1,0≤ρ≤1,0≤t≤1
式中,Λ(α,ρ,t)为α、ρ及t对应的归一化信噪比;
S103、求出固定用户功率分配参数α和时间分配参数t的最优信能功率分割比值的表达式,然后将ρo代入Λ(α,ρ,t),将OP1进行降维处理得到一个二维优化问题;
S104、对所述二维优化问题,固定时间分配参数t,采用个例分析方法求出最优用户功率分配闭式解αo
S105、对所述二维优化问题,固定用户功率分配参数α,采用放缩法和近似法求解得到满足最大归一化信噪比的紧上界值的最优时间分配参数闭式解to
S106、将求出的最优用户功率分配闭式解αo及最优时间分配参数闭式解to代入最优信能功率分割比值的表达式得到最优信能功率分割比值ρo
S107、基于最优用户功率分配闭式解αo、最优时间分配参数闭式解to及最优信能功率分割比值ρo进行资源分配。
优选地,所述双向DF中继系统的传输过程包括MAC阶段和BC阶段,MAC阶段和BC阶段的持续时间分别为t和1-t,MAC阶段结束后中继R收集到的能量和需要进行解码传输的信息分别为E和YID
Figure BDA00024827143500000310
Figure BDA0002482714350000031
式中,η表示能量收集转化能量的效率,h1表示节点S1到R间的信道参数,h2表示表示节点S2到R间的信道参数,P1表示节点S1的发送功率,P2表示节点S2的发送功率,
Figure BDA0002482714350000032
表示信号经历宽带转换窄带过程中遭受的噪声,
Figure BDA0002482714350000033
表示信号经历宽带转换窄带过程中的噪声功率,
Figure BDA0002482714350000034
表示接收天线处生成的噪声,
Figure BDA0002482714350000035
表示天线处生成噪声功率,x1表示节点S1的传输信息,x2表示节点S2的传输信息;
在BC阶段,中继R利用网络编码理论解码yID并构造网络编码码字
Figure BDA0002482714350000036
然后,采用收集到的能量PR=E/(1-t)将xR广播给节点Si,i=1,2,Si收到的信息为
Figure BDA0002482714350000037
ni表示第Si处获得的噪声。
优选地,步骤S1中,所述双向DF中继系统的中断概率公式的推导过程如下:
定义P1=αPt,P2=(1-α)Pt,求出端到端传输速率,
R1R=t·log2(1+γ1R)
RR2=(1-t)·log2(1+γR2)
R2R=t·log2(1+γ2R)
RR1=(1-t)·log2(1+γR1)
RMA=t·log2(1+γMA)
式中,R1R表示节点S1到中继R的传输速率,γ1R=(1-ρ)αγ1表示节点S1到中继R的传输信噪比,R2R表示节点S2到中继R的传输速率,γ2R=(1-ρ)(1-α)γ2表示节点S2到中继R的传输信噪比,RRi,i=1,2表示中继R到节点Si,i=1,2的传输速率,
Figure BDA0002482714350000038
表示中继R到节点Si,i=1,的传输信噪比,RMA表示多址传输的可达传输速率,γMA=(1-ρ)(αγ1+(1-α)γ2)表示多址信噪比,
Figure BDA0002482714350000039
当节点的速率阀值对(Rth1,Rth2)超出系统的可达传输速率域D则系统中断,则中断概率公式为:
Figure BDA0002482714350000041
式中,Pr{}表示概率求解公式,
Figure BDA0002482714350000042
Figure BDA0002482714350000043
优选地,步骤S103中:
当α和t固定时,最优问题OP1降解为一个仅由信能功率分割比值ρ决定的一维优化问题,该优化问题为:
Figure BDA0002482714350000044
Λ(ρ)=min((1-ρ)g1(α,t),ρg2(α,t)),其中,
Figure BDA0002482714350000045
Figure BDA0002482714350000046
(1-ρ)g1(α,t)和ρg2(α,t)分别为关于ρ的单调递减函数和单调递增函数,最优信能功率分割比值在(1-ρ)g1(α,t)=ρg2(α,t)时获得,
Figure BDA0002482714350000047
优选地,步骤S104中:
Figure BDA0002482714350000051
式中,
Figure BDA0002482714350000052
Figure BDA0002482714350000053
Figure BDA0002482714350000054
优选地,步骤S105中,以
Figure BDA0002482714350000055
Figure BDA0002482714350000056
代替g1(α,t)及g2(α,t),
Figure BDA0002482714350000057
Figure BDA0002482714350000058
Figure BDA0002482714350000059
Figure BDA00024827143500000510
的改写为
Figure BDA00024827143500000511
式中,Aj和Rthj分别对应为:((Aj,Rthj))∈{(αγ1,Rth1),((1-α)γ2,Rth2),(αγ-2,RthΣ)},j=1,2,得到
Figure BDA0002482714350000061
式中,
Figure BDA0002482714350000062
表示将
Figure BDA0002482714350000063
代入Λ(α,ρ,t)后的归一化信噪比,且
Figure BDA0002482714350000064
存在一个紧上界值
Figure BDA0002482714350000065
将紧上界值作为优化目标进行求解得到最优时间分配参数闭式解to满足:
当|h1|2>|h2|2
Figure BDA0002482714350000066
当|h1|2≤|h2|2
Figure BDA0002482714350000067
式中,
Figure BDA0002482714350000068
综上所述,本发明公开的一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法与现有技术相比,在进行传输模型建模时,充分考虑了影响该双向DF中继系统传输性能的多维度参数以及它们之间的相关性,构建了双向DF携能中继网络的多维资源优化问题;在性能优化上,以最小化系统中断概率为优化目标,联合优化了功率分配时间分配和信能功率分割比分配参数;在优化设计中,利用降维处理、放缩法和近似法以及两步优化算法,求出了参数值的闭式解,并证明了该求解方法得到的性能曲线是理论曲线的近似解,通过优化传输设计进一步改善了系统的中断性能。
附图说明
图1为本发明公开的一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法的一个具体实施例的流程图;
图2为本发明中的双向DF中继系统的传输模型示意图;
图3为本发明中的双向DF中继系统的信号模型示意图;
图4为本发明中所提方案与数值仿真的比较图;
图5为本发明中所提优化方法以及其它对比优化方案与传输总功率的关系图;
图6为本发明中所提优化方法以及其它对比优化方案与传输距离的关系图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述说明。
术语解释:
SWIPT(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer):无线信息能量同传;
PS(Power Splitting):功率分割;
DF(Decode and Forward):解码转发;
MAC(Multiple Access):多址;
BC(Broadcast):广播
如图1所示,本发明公开了一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法的一个具体实施例,如图2所示,为所述双向DF中继系统的传输和信号模型,所述双向DF中继系统包括两个源节点S1和S2,还包括一个配置PS能量收集接收机的中继R,其中,S1和S2的发送功率分别为P1和P2,P1+P2=Pt,Pt为传输总功率,中继R为能量受限节点,不为传输提供自身能量,需要依靠无线能量收集获取能量再进行接下来的信息传输;所述应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法包括:
S101、推导所述双向DF中继系统的中断概率公式,以最小化所述双向DF中继系统的中断概率为目标,构建传输总功率限制下联合优化功率分配、信能功率分割比分配和时间分配的优化问题OP0,
Figure BDA0002482714350000071
s.t.0≤α≤1,0≤ρ≤1,0≤t≤1
式中,α表示用户功率分配参数,ρ表示信能功率分割比值,t表示时间分配参数,αo表示最优用户功率分配闭式解,ρo表示最优信能功率分割比值,to表示最优时间分配参数闭式解,Pout(α,ρ,t)表示由用户功率分配参数α、信能功率分割比值ρ和时间分配参数t决定的中断概率;
如图3所示,在步骤S101中,考虑整个传输阶段MAC和BC两个传输阶段,令MAC阶段的持续时间为t,BC阶段的持续时间为1-t。在MAC传输阶段中,中继节点R接收到的信息为
Figure BDA0002482714350000081
其中,Pi,i=1,2和xi分别为源节点Si的发送功率和传输信息,且E{|xi|2}=1,hi为节点Si到R间的信道参数,
Figure BDA0002482714350000082
为接收天线处生成的噪声,
Figure BDA0002482714350000083
表示天线处生成噪声功率。
中继配备功率分割接收机,将接收到的信息yR分为ρ:(1-ρ)两部分,
Figure BDA0002482714350000084
用于能量收集,
Figure BDA0002482714350000085
用于信息处理。能量收集转化能量的效率为η,则中继处收集到的能量为:
Figure BDA0002482714350000086
信息处理部分的信号可以表示为
Figure BDA0002482714350000087
其中,
Figure BDA0002482714350000088
nr,b~CN(0,σb 2)为信号经历宽带转换窄带过程中遭受的噪声,
Figure BDA0002482714350000089
表示信号经历宽带转换窄带过程中的噪声功率。
在BC阶段,中继利用网络编码理论解码yID并构造出网络编码码字
Figure BDA00024827143500000810
然后采用收集到的能量PR将xR广播给源节点Si,i=1,2。源节点Si在BC阶段收到的信息为
Figure BDA00024827143500000811
其中,
Figure BDA00024827143500000812
为Si处获得的噪声。在接下来的计算中,不失一般性地忽略噪声
Figure BDA00024827143500000813
部分并假设各个节点收到的噪声影响相同,即令
Figure BDA00024827143500000814
源节点Si,i=1,2接收到信息ySi后,首先解码信息包xR,然后利用自身包含的信息xi采用自干扰消除(Self-Cancellation)方法解码出需要的对方用户信息。例如,S1解码S2的信息:
Figure BDA00024827143500000815
定义P1=αPt,P2=(1-α)Pt,其中0≤α≤1,定义Rij,i,j∈[1,2,R]为节点i到节点j的端到端(End-to-End)可达传输速率,RMA为多址传输的可达传输速率。根据上述模型可求出Rij,i,j∈[1,2,R]公式如下:
Figure BDA0002482714350000091
根据中断概率的定义:当源节点的速率阀值对(Rth1,Rth2)超出系统的可达传输速率域D则系统中断。写出此模型下的中断概率公式为:
Figure BDA0002482714350000092
其中,P rx{为x的概率求解公式,
Figure BDA0002482714350000093
Figure BDA0002482714350000094
Figure BDA0002482714350000095
根据上述公式可以看出当传输速率阀值和信道条件固定时,中断概率Pout由用户功率分配参数α、信能功率分割比值ρ和时间分配参数t决定,以最小化系统中断概率为目标,构建优化问题如下:
Figure BDA0002482714350000096
S102、基于信道状态信息,将OP0转换为最大归一化信噪比的联合优化问题OP1,
Figure BDA0002482714350000097
s.t.0≤α≤1,0≤ρ≤1,0≤t≤1
式中,Λ(α,ρ,t)为α、ρ及t对应的归一化信噪比;
在步骤S102中,当每个节点均知道所有的瞬时信道状态信息(InstantaneousChannel State Information)时,则公式(4)的优化问题可以等价于最大归一化信噪比Λ的问题,等价优化问题如下:
Figure BDA0002482714350000101
其中,
Figure BDA0002482714350000102
是包含多个变量(α、ρ和t)的复杂函数。
S103、求出固定用户功率分配参数α和时间分配参数t的最优信能功率分割比值的表达式,然后将ρo代入Λ(α,ρ,t),将OP1进行降维处理得到一个二维优化问题;
当固定参数α和t时,最优问题OP1降解为一个仅由信能功率分割比值ρ决定的一维优化问题,该优化问题为:
Figure BDA0002482714350000103
由于Λ(ρ)可写为Λ(ρ)=min((1-ρ)g1(α,t),ρg2(α,t)),其中,g1(α,t),g2(α,t)为
Figure BDA0002482714350000104
由公式(7)可以看出,当给定变量α和t时,(1-ρ)g1(α,t)和ρg2(α,t)分别为关于ρ的单调递减函数和单调递增函数。因此,最优信能功率分割比值在(1-ρ)g1(α,t)=ρg2(α,t)时获得,即:
Figure BDA0002482714350000105
S104、对所述二维优化问题,固定时间分配参数t,采用个例分析方法求出最优用户功率分配闭式解αo
由公式(8)可以看出,所求出的ρo是变量α和t的函数。将所求出的ρo代入Λ可以将原优化目标函数改写为一个关于α和t的函数:
Figure BDA0002482714350000111
进一步地采用分步优化求解所得到的的优化目标函数Λ(α,t)中的最优α和t。
当固定时间分配参数t时,Λ(α,t)降解为一个仅由功率分配参数α决定的一维函数,令此时的目标函数为
Figure BDA0002482714350000119
并将优化问题等价于最小化目标函数Λ(α)的倒数
Figure BDA0002482714350000112
则得到:
Figure BDA0002482714350000113
分析可知,通过判断α13和α23之间的大小关系,可以将
Figure BDA0002482714350000114
分为两种情形,分别为:
情形1:当α13≥α23
Figure BDA0002482714350000115
情形2:当α13<α23
Figure BDA0002482714350000116
其中,
Figure BDA0002482714350000117
α12,α13和α23分别为q1与q2,q1与q3和q2与q3之间的交点,
Figure BDA0002482714350000118
由公式(11)至(12)可知
Figure BDA0002482714350000121
是一个满足凸函数性质的分段函数,因此它的最优值受边界值α=0、α=1,分段交点值α12、α13、α23,以及令
Figure BDA0002482714350000122
得到的值影响,因此,当给定任意时间分配值t,得到满足该系统在传输总功率限制下的最优功率分配值为:
Figure BDA0002482714350000123
其中,
Figure BDA0002482714350000124
并且
Figure BDA0002482714350000125
Figure BDA0002482714350000126
以下是对上述最优用户功率分配闭式解αo的证明:
结合上述得到的
Figure BDA0002482714350000127
的分段数学模型,可以计算得到
Figure BDA0002482714350000128
的导数
Figure BDA0002482714350000129
如下所示:
情形1:α13≥α23
Figure BDA00024827143500001210
情形2:α13<α23
Figure BDA00024827143500001327
由公式(17)和(18)可知,
Figure BDA0002482714350000131
的单调性受γ1和γ2的大小关系影响。因此,
Figure BDA0002482714350000132
的单调性存在如下三种子情况:
子情况1:γ1>γ2
当γ1>γ2,情形1中的
Figure BDA0002482714350000133
在区间α∈(0,α12]内
Figure BDA00024827143500001328
Figure BDA0002482714350000134
单调递减并在α=α12处取得最小值;在区间α∈[α12,1)内,
Figure BDA0002482714350000135
的值受α的变化影响,使得在区间
Figure BDA0002482714350000136
单调递减,在区间
Figure BDA0002482714350000137
单调递增,因此,在区间,α∈[α12,1)内,
Figure BDA0002482714350000138
Figure BDA0002482714350000139
处取得最小值。综上所述,在整个区间α∈(0,1),
Figure BDA00024827143500001310
Figure BDA00024827143500001311
处取得最小值:
Figure BDA00024827143500001312
其中
Figure BDA00024827143500001313
Figure BDA00024827143500001314
第二段函数等于零求出α*如公式(15)所示。
当γ1>γ2,情形2中的
Figure BDA00024827143500001315
在区间α∈(0,α13]和区间α∈[α1323]内均满足
Figure BDA00024827143500001316
Figure BDA00024827143500001317
在这两个区间单调递减,由于
Figure BDA00024827143500001318
是连续函数,因此,在区间α∈(0,α23]内,
Figure BDA00024827143500001319
在α=α23处取得最小值;在区间α∈[α23,1)内,
Figure BDA00024827143500001320
的值受α的变化影响,随着α的增加先减小再增加(或单调递增),并在
Figure BDA00024827143500001321
处取得最小值,
Figure BDA00024827143500001322
其中,
Figure BDA00024827143500001323
子情况2:γ1<γ2
当γ1<γ2,情形1中的
Figure BDA00024827143500001324
在区间α∈[α12,1)内
Figure BDA00024827143500001325
单调递增并在α=α12处取得最小值;在区间α∈(0,α12]内,
Figure BDA00024827143500001326
的值受α的变化影响,使得在区间
Figure BDA0002482714350000141
单调递减,在区间
Figure BDA0002482714350000142
单调递增,因此,在区间,α∈(0,α12]内,
Figure BDA0002482714350000143
Figure BDA0002482714350000144
处取得最小值。综上所述,在整个区间
Figure BDA0002482714350000145
Figure BDA0002482714350000146
处取得最小值:
Figure BDA0002482714350000147
其中
Figure BDA0002482714350000148
Figure BDA0002482714350000149
的第一段函数为零求出α+如公式(16)所示。
当γ1<γ2,情形2中的
Figure BDA00024827143500001410
在区间α∈[α1323]和区间α∈[α23,1)内均满足
Figure BDA00024827143500001411
Figure BDA00024827143500001412
在这两个区间单调递增,由于
Figure BDA00024827143500001413
是连续函数,因此,在区间α∈[α13,1)内,
Figure BDA00024827143500001414
在α=α13处取得最小值;在区间α∈(0,α13]内,
Figure BDA00024827143500001415
的值受α的变化影响,随着α的增加先减小再增加(或单调递减),并在
Figure BDA00024827143500001416
处取得最小值,
Figure BDA00024827143500001417
其中,
Figure BDA00024827143500001418
子情况3:γ1=γ2
当γ1=γ2,g2(α)为一个常数,
Figure BDA00024827143500001419
的单调性仅由g1(α)决定。情形1中的
Figure BDA00024827143500001420
在区间α∈[α12,1)内
Figure BDA00024827143500001421
单调递增,在区间α∈(0,α12]内
Figure BDA00024827143500001422
单调递减,因此,最小值在α=α12处获得,αo=α12。情形2中,在区间α∈(0,α13]内
Figure BDA00024827143500001423
单调递减,在区间α∈[α1323]内,
Figure BDA00024827143500001424
在区间α∈[α23,1)内
Figure BDA00024827143500001425
单调递减,因此,最小值在区间α∈[α1323]内获得,
Figure BDA00024827143500001426
由于α12∈[α1323],可令αo=α12
S105、对所述二维优化问题,固定用户功率分配参数α,采用放缩法和近似法求解得到满足最大归一化信噪比的紧上界值的最优时间分配参数闭式解to
由于g1(α,t)、g2(α,t)中包含时间的部分是一个指数函数,考虑到当x远大于1时,满足2x-1~2x,因此,为方便求出闭式解,将g1(α,t)、g2(α,t)用以下近似值替代:
Figure BDA0002482714350000151
对于任一
Figure BDA0002482714350000152
可以写为
Figure BDA0002482714350000153
任一
Figure BDA0002482714350000154
可以写为
Figure BDA0002482714350000155
其中,Aj、Rthj依次对应于((Aj,Rthj))∈{(αγ1,Rth1),((1-α)γ2,Rth2),(αγ-2,RthΣ)},j=1,2。结合上述得到的
Figure BDA0002482714350000156
Figure BDA0002482714350000157
可以得到
Figure BDA0002482714350000158
公式(20)是一个凸函数,可以看出只要分母取得最小值,则
Figure BDA0002482714350000159
便能取得最大值。考虑到分母中的第二项中包含信道参数|h3-i|2,当存在大尺度衰落时,信道参数的值十分的小,此时上式存在一个紧上界值:
Figure BDA00024827143500001510
以紧上界值作为
Figure BDA00024827143500001511
的值,即令
Figure BDA00024827143500001512
分析可得,当给定任意功率分配值α,可求得最优时间分配参数的近似优化闭式解为:
当|h1|2>|h2|2时,则
Figure BDA00024827143500001513
当|h1|2≤|h2|2时,则
Figure BDA0002482714350000161
其中,
Figure BDA0002482714350000162
以下是对上述最优时间分配参数闭式解to的证明:由紧上界值可知,当固定α时,
Figure BDA00024827143500001615
是一个关于t的一维凸函数,由于变量t仅存在于分母中,最大化
Figure BDA0002482714350000163
等价于最小化
Figure BDA0002482714350000164
已知Q=elnQ,elnQ的单调性与lnQ的单调性一致,因此,可通过求解lnQ的最小值,获得Q的最小值。将lnQ展开,可得到
Figure BDA0002482714350000165
对其求导,得到
Figure BDA0002482714350000166
分析上式可知,lnQ是一个凹函数并在
Figure BDA0002482714350000167
时取得最小值,进而得到
Figure BDA0002482714350000168
Figure BDA0002482714350000169
取得最大值。
另一方面,由于
Figure BDA00024827143500001610
中的Q是由
Figure BDA00024827143500001611
提供,并且Q与
Figure BDA00024827143500001612
呈反比。由公式(19)可知,
Figure BDA00024827143500001613
是一个分段函数,因此Q也是一个分段函数,并且满足
当|h1|2>|h2|2时,则
Figure BDA00024827143500001614
当|h1|2≤|h2|2时,则
Figure BDA0002482714350000171
其中,
Figure BDA0002482714350000172
分别讨论上述两种情形下Q的最小值可知,当|h1|2>|h2|2时,Q的第一段分段函数是一个凹函数并在
Figure BDA0002482714350000173
处取得最小值,Q的第二段分段函数是一个凹函数并在
Figure BDA0002482714350000174
处取得最小值。比较t0、t1、t2可知,若t1<t0,则t2<t0;若t2>t0,则t1>t0。因此,可以得出结论,当t1<t0,Q的最小值在t1处获得;当t2>t0,Q的最小值在t2处获得;当t2<t0<t1,Q的最小值在t0处获得。将上述推导总结得到最优时间分配值to如公式(22)所示。
同理,采用相同方法推导可知,当|h1|2≤|h2|2时,令Q取得最小值的最优时间分配值to如公式(23)所示。
S106、将求出的最优用户功率分配闭式解αo及最优时间分配参数闭式解to代入最优信能功率分割比值的表达式得到最优信能功率分割比值ρo
S107、基于最优用户功率分配闭式解αo、最优时间分配参数闭式解to及最优信能功率分割比值ρo进行资源分配。
如图4所示,为本发明公开的应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法与数值仿真方法得到的中断概率结果对比图。由图可以看出,本方法得到的性能曲线是数值仿真得到的理论曲线的近似解。如图5及图6所示,为本发明公开的应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法与其他方法的中断概率结果对比图。其中,图4给出了本发明中所提优化方法以及其它对比优化方案与传输总功率Pt的关系图,仿真过程中选取用户传输速率Rth1=0.5bit/s/Hz,Rth2=2bit/s/Hz,图中d1和d2分别表示S1到R的距离,以及S2到R的距离。图5给出了本发明中所提优化方法以及其它对比优化方案与传输距离d1的关系图,仿真过程中选取传输总功率为Pt=20dBm,图中Rth1和Rth2分别表示源端用户S1的传输速率,以及源端用户S2的传输速率。由图4和图5可知,随着传输总功率的增加,系统的中断概率降低,并且,中继R的位置影响系统的中断概率。此外,在整个仿真过程中可以看出,本发明的方法(图4及图5中的多维联合优化)与其他方法相比,中断概率更低。
综上所述,本发明公开的一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法与现有技术相比,在进行传输模型建模时,充分考虑了影响该双向DF中继系统传输性能的多维度参数以及它们之间的相关性,构建了双向DF携能中继网络的多维资源优化问题;在性能优化上,以最小化系统中断概率为优化目标,联合优化了功率分配时间分配和信能功率分割比分配参数;在优化设计中,利用降维处理、放缩法和近似法以及两步优化算法,求出了参数值的闭式解,并证明了该求解方法得到的性能曲线是理论曲线的近似解,通过优化传输设计进一步改善了系统的中断性能。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述,但本领域的普通技术人员应当理解,可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变,而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (1)

1.一种应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法,其特征在于,所述双向DF中继系统包括两个源节点S1和S2,还包括一个配置PS能量收集接收机的中继R,其中,S1和S2的发送功率分别为P1和P2,P1+P2=Pt,Pt为传输总功率,中继R为能量受限节点,不为传输提供自身能量,需要依靠无线能量收集获取能量再进行接下来的信息传输;所述应用于双向DF中继系统的满足SWIPT的多维资源分配方法包括:
S101、推导所述双向DF中继系统的中断概率公式,以最小化所述双向DF中继系统的中断概率为目标,构建传输总功率限制下联合优化功率分配、信能功率分割比分配和时间分配的优化问题OP0,
Figure FDA0003828852350000011
s.t.0≤α≤1,0≤ρ≤1,0≤t≤1
式中,α表示用户功率分配参数,ρ表示信能功率分割比值,t表示时间分配参数,αo表示最优用户功率分配闭式解,ρo表示最优信能功率分割比值,to表示最优时间分配参数闭式解,Pout(α,ρ,t)表示由用户功率分配参数α、信能功率分割比值ρ和时间分配参数t决定的中断概率;
S102、基于信道状态信息,将OP0转换为最大归一化信噪比的联合优化问题OP1,
Figure FDA0003828852350000012
s.t.0≤α≤1,0≤ρ≤1,0≤t≤1
式中,Λ(α,ρ,t)为α、ρ及t对应的归一化信噪比;
S103、求出固定用户功率分配参数α和时间分配参数t的最优信能功率分割比值的表达式ρo,然后将ρo代入Λ(α,ρ,t),将OP1进行降维处理得到一个二维优化问题;
S104、对所述二维优化问题,固定时间分配参数t,采用个例分析方法求出最优用户功率分配闭式解αo
S105、对所述二维优化问题,固定用户功率分配参数α,采用放缩法和近似法求解得到满足最大归一化信噪比的紧上界值的最优时间分配参数闭式解to
S106、将求出的最优用户功率分配闭式解αo及最优时间分配参数闭式解to代入最优信能功率分割比值的表达式得到最优信能功率分割比值ρo
S107、基于最优用户功率分配闭式解αo、最优时间分配参数闭式解to及最优信能功率分割比值ρo进行资源分配;
所述双向DF中继系统的传输过程包括MAC阶段和BC阶段,MAC阶段和BC阶段的持续时间分别为t和1-t,MAC阶段结束后中继R收集到的能量和需要进行解码传输的信息分别为E和YID
Figure FDA0003828852350000021
Figure FDA0003828852350000022
式中,η表示能量收集转化能量的效率,h1表示节点S1到R间的信道参数,h2表示节点S2到R间的信道参数,P1表示节点S1的发送功率,P2表示节点S2的发送功率,yR表示R接收到的信息,
Figure FDA0003828852350000023
表示信号经历宽带转换窄带过程中遭受的噪声,
Figure FDA0003828852350000024
表示信号经历宽带转换窄带过程中的噪声功率,
Figure FDA0003828852350000025
表示接收天线处生成的噪声,
Figure FDA0003828852350000026
表示天线处生成噪声功率,x1表示节点S1的传输信息,x2表示节点S2的传输信息;
在BC阶段,中继R利用网络编码理论解码yID并构造网络编码码字
Figure FDA0003828852350000027
然后,采用收集到的能量PR=E/(1-t)将xR广播给节点Si,i=1,2,Si收到的信息为
Figure FDA0003828852350000028
表示第Si处获得的噪声;
步骤S1中,所述双向DF中继系统的中断概率公式的推导过程如下:
定义P1=αPt,P2=(1-α)Pt,求出端到端传输速率,
R1R=t·log2(1+γ1R)
RR2=(1-t)·log2(1+γR2)
R2R=t·log2(1+γ2R)
RR1=(1-t)·log2(1+γR1)
RMA=t·log2(1+γMA)
式中,R1R表示节点S1到中继R的传输速率,γ1R=(1-ρ)αγ1表示节点S1到中继R的传输信噪比,R2R表示节点S2到中继R的传输速率,γ2R=(1-ρ)(1-α)γ2表示节点S2到中继R的传输信噪比,RRi,i=1,2表示中继R到节点Si,i=1,2的传输速率,
Figure FDA0003828852350000029
表示中继R到节点Si,i=1,2的传输信噪比,RMA表示多址传输的可达传输速率,γMA=(1-ρ)(αγ1+(1-α)γ2)表示多址信噪比,
Figure FDA00038288523500000210
当节点的速率阀值对(Rth1,Rth2)超出系统的可达传输速率域D则系统中断,则中断概率公式为:
Figure FDA0003828852350000031
式中,Pr{}表示概率求解公式,
Figure FDA0003828852350000032
Figure FDA0003828852350000033
步骤S103中:
当α和t固定时,最优问题OP1降解为一个仅由信能功率分割比值ρ决定的一维优化问题,该优化问题为:
Figure FDA0003828852350000034
Λ(ρ)=min((1-ρ)g1(α,t),ρg2(α,t)),其中,
Figure FDA0003828852350000035
Figure FDA0003828852350000036
(1-ρ)g1(α,t)和ρg2(α,t)分别为关于ρ的单调递减函数和单调递增函数,最优信能功率分割比值在(1-ρ)g1(α,t)=ρg2(α,t)时获得,
Figure FDA0003828852350000037
步骤S104中:
Figure FDA0003828852350000038
式中,
Figure FDA0003828852350000039
Figure FDA0003828852350000041
Figure FDA0003828852350000042
Figure FDA0003828852350000043
Figure FDA0003828852350000044
步骤S105中,以
Figure FDA0003828852350000045
Figure FDA0003828852350000046
代替g1(α,t)及g2(α,t),
Figure FDA0003828852350000047
Figure FDA0003828852350000048
Figure FDA0003828852350000049
Figure FDA00038288523500000410
的改写为
Figure FDA00038288523500000411
式中,Aj和Rthj分别对应为:((Aj,Rthj))∈{(αγ1,Rth1),((1-α)γ2,Rth2),(αγ-2,RthΣ)},j=1,2,得到
Figure FDA00038288523500000412
式中,
Figure FDA00038288523500000413
表示将
Figure FDA00038288523500000414
代入Λ(α,ρ,t)后的归一化信噪比,且
Figure FDA00038288523500000415
存在一个紧上界值
Figure FDA00038288523500000416
将紧上界值作为优化目标进行求解得到最优时间分配参数闭式解to满足:
当|h1|2>|h2|2
Figure FDA0003828852350000051
当|h1|2≤|h2|2
Figure FDA0003828852350000052
式中,
Figure FDA0003828852350000053
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