CN111756425B

CN111756425B - 用于毫米波mimo数字能量协同传输系统的多域资源分配方法

Info

Publication number: CN111756425B
Application number: CN202010500951.0A
Authority: CN
Inventors: 胡杰; 岳擎东; 杨鲲; 范新宇; 于秦
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2020-06-04
Filing date: 2020-06-04
Publication date: 2022-07-22
Anticipated expiration: 2040-06-04
Also published as: CN111756425A

Abstract

本发明公开了一种用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法。目的是优化混合波束形成、混合接收合并以最大限度地提高信息用户的下行链路公平性频谱效率，同时满足能量用户的能量需求和信息用户检测性能。在该系统中，发射机，信息用户接收机和能量用户接收机均配备多天线。能量用户采用非线性接收函数。本发明实际考虑毫米波系统发射机和接收机的硬件实现，最终不仅能为能量用户提供能量，信息用户有良好的检测性能，还达到了优化系统公平性频谱效率的目的。

Description

用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法

技术领域

本发明属于数能一体化通信网络技术领域，具体涉及一种用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法。

背景技术

随着5G时代的到来，大规模物联网产生，其发展迅速，应用领域又涉及方方面面，有效推动了如工业、农业、安保等基础设施领域的发展，使得有限的资源被更加合理分配。人们的日常生活已离不开互联网，未来物联网在各种应用的广泛进步必然使网络设备的能耗成倍增加，信息流量预计在未来十年内继续呈指数增长。数百亿个物联网设备工作需要大量能量，电池电量的迅速消耗在很大程度上限制了物联网设备的性能。此外，大量电池的使用和替换不可避免地招致材料浪费、高昂维护费、环境污染等多重问题。

为了弥补物联网设备的能源短缺问题，在远场中，可以依靠射频信号将无线能量传输到这些设备。为了同时满足信息用户的信息下载请求和能量用户的充电请求，在同一个射频信号中协调无线信息传输和无线能量传输是一个关键技术。带有大型天线阵列的毫米波系统在无线信息和功率传输方面都有一系列优点。例如，毫米波MIMO系统提供的宽带宽足以满足信息用户的超高吞吐量。可以在发送机和接收机的配备大量不相关的天线，以实现有效的信号发送和接收。大型天线形成的定向波束能够克服传播过程中的能量损失。因此，毫米波MIMO是同时进行无线信息和功率传输(SWIPT)的有效方案。

发明内容

本发明的目的是实现基于毫米波MIMO多用户中多维资源调度的最优，在具体的实施方案中实际考虑毫米波MIMO带来的约束以及能量用户的非线性能量约束，同时提出联合混合波束形成、混合接收合并的收发设计方法，以提高系统的公平性频谱效率。

本发明的技术方案为：用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法，包括以下步骤：

S1、确定信道模型；

S2、确定收发系统模型；

S3、确定多天线非线性能量接收模型；

S4、根据能量用户的用能需求，混合波束成形实现约束，确定最终的优化问题；

S5、根据优化目标的表达式及其约束条件求解发射波束成形，各个信息用户的接受合并；

进一步地，步骤S5具体包括以下分步骤：

S51、对多天线非线性能量接收函数进行放缩，推导出其充分条件，通过柯西不等式将原本的非凸约束转化为凸约束；

S52、将原优化问题划分为两个子问题，第一个子问题是对发射机的混合波束成形进行设计，第二个子问题是对每个信息用户混合接收合并进行设计；

S53、分析第一个子问题，对第一个子问题进行求解；

S54、分析第二个子问题，通过逼近全数字最小均方误差准则对第二个子问题进行求解；

S55、对第一个子问题和第二个子问题进行反复迭代，最终联合解出混合波束成形和每个信息用户的混合接收合并，其初始的混合波束成形由A3得到，再由A4得到混合接收合并，通过反复迭代A3和A4来确定最终的混合波束成形和每个信息用户的接收合并。

本发明的有益效果是：

本发明包括发射机混合波束形成、混合接收合并，实际考虑毫米波MIMO的硬件结构，不仅提高了信息用户检测性能，满足能量用户的供能需求，同时还提高了整个系统的公平性频谱效率。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明发射机和信息用户接收机，能量用户接收机结构的系统图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。如图1所示，具体包括以下步骤：

S1、确定信道模型；

毫米波MIMO信道模型采用这里采用几何信道模型来表征毫米波频带中的多径衰落。假设发射机和信息用户(能量用户)之间的信道矩阵H_k(G_m)是N_cl个簇的信号之和。每个簇具有N_p个独立的信号传播路径。因此，离散时间信道矩阵H_k(G_m)可以表示为

其中

是第i个群集中第l个路径的复数通道增益，而

是第i个群集的平均功率。此外，

和

是第i个群集中第l个路径的方位角到达角和离开角，而

和

分别是对应的归一化的发送和接收响应矢量，由发送和接收天线阵列的结构以及方位角确定

和

当我们采用均匀线性天线阵列时，接收和发射的信道响应矢量表示为

其中λ是波长，而d是两个相邻天线之间的距离。

S2、确定收发系统模型；

图2中描绘了基于毫米波的MIMO数字能量协同传输系统的收发器架构，该系统由一个发射机，K个信息用户和M个能量用户组成。所有这些用户都配备了N_r根天线，而发射机则配备N_t天线。发射机发送一条公共信息给所有的信息用户，同时对所有的能量用户进行能量传输。发射机配备了

个射频链，其中

如图1所示，基带数字波束成形

将信息流转换到

个射频链并相应的通带模拟波束成形

其中，模拟波束形成F_RF是通过许多连续精度比特的模拟移相器来实现的。发射信号表示为x＝F_RFF_BBs，其中s是信息用户请求的信息流的N_s×1复符号矢量。第k个信息用户和第m个能量用户接收到的信号可以表示为

y_k＝H_kF_RFF_BBs+n_k,k＝1,2,…K,

y_m＝G_mF_RFF_BBs+n_m,m＝K+1,K+2,…K+M

其中n_k,n_m∈N_r×1是高斯噪声，它们的所有元素都是独立且相同的具有零均值和统一方差的高斯分布复数随机变量，而H_k和G_m是第k个信息用户和第m个能量用户的信道矩阵。我们假设发送机和接收机都完全知道信道状态信息(CSI)。对于第k个信息用户，接收到的信号经过通带模拟合并器和数字基带合并器，其接收信号可以表示为

其中通带模拟合并器{W_k,RF,k＝1,2…K}也是基于连续精度的移相器。第k个信息用户的频谱效率可以表示为

其中

是经过合并后噪声的协方差矩阵。P是发射功率。定义无线组播频谱效率为

信息用户将采用最小均方误差准则进行合并，第k个信息用户的合并表示如下：

S3、确定多天线非线性能量接收模型；

本发明中，能量用户的接收机采用非线性的整流器将射频信号转直流电路。当接收端配备多天线时，能量用户接收到的信号为

非线性能量接收函数可以表示为

其中k₄＝19.145，k₂＝0.17为固定值，表示非线性能量接收函数的参数

S4、根据能量用户的用能需求，混合波束成形实现约束等，确定最终的优化问题；

基于之前的系统模型以及能量接收模型，该优化问题建模为

E_m≥E₀ m＝K+1,…,K+M,

其中目标函数旨在最大化系统中最小的频谱效率，第一个约束表示对发射混合波束成形的范数约束，第二个约束为能量用户的能量需求，第三个约束为信息用户的合并准则，第四，五个约束为连续精度移相器带来的约束。

S5、更具优化目标的表达式及其约束条件求解发射波束成形，各个信息用户的接受合并；

该步骤包括以下几个分步骤：

记

多天线非线性能量约束展开表示为

通过特征值分解

以及柯西不等式，上述约束可以转化为

经过推到得出的新约束条件为凸约束。

S52、将原优化问题划分为两个子问题，第一个子问题是对发射机的混合波束成形进行设计，第二个子问题是每个信息用户对接收合并进行设计。以下分别量化这个两个子问题并进行求解；

S53、分析第一个子问题，对第一个子问题进行求解；

第一个子问题为对发射机的混合波束成形进行设计，从原问题(P2)中提取发射机相关的部分，建模为(P3)

其中且记

由于问题(P3)仍然不是凸问题，我们对其进一步放缩，先求解全数字波束成形，然后通过逼近全数字波束成形来求解混合波束成形。

记全数字波束成形为v，即v等价于F_BBF_RF。记全数字波束成形的协方差矩阵S_x＝vv^H，且满足rank(S_x)＝1。由于全数字波束成形不受移相器范数的约束，因此(P3)的约束条件在此模式下可以去掉。全数字波束成形可以由问题(P4)进行求解

s.t.tr(S_x)≤1,

S_x±0,

rank(S_x)＝1.

(P4)是一个NP困难的问题，在此我们用半正定放缩将其转化为一个凸问题，表示为(P5)

s.t.tr(S_x)≤1

S±0.

问题(P5)为凸问题，可以由cvx工具箱计算。由于计算出来的最优解不是一个秩为1的矩阵，取该矩阵的最大特征值对应的特征向量作为全数字波束成形的解。方法如下

接下来我们通过逼近全数字波束成形来求解混合波束成形，其方法为最小化全数字波束成形和混合波束成形之间的欧几里得距离，建模如下

该问题可以用以下算法解决

S54、分析第二个子问题，对第二个子问题进行求解；

第二个子问题为信息用户混合接收合并设计，信息用户采用最小均方误差准则进行合并。其求解方法也为求解全数字的接收合并，然后混合接收合并逼近全数字接收合并。全数字接收合并表达式如下

混合接收合并可以建模为

该问题与(P6)相同，可以用同样的算法进行求解

S55、对第一个子问题和第二个子问题进行迭代，求联合解出混合波束成形和每个信息用户的接收合并。

在S54考虑了在给的发射端混合波束成形时混合接收合并的设计。在给定混合接收合并时，混合波束成形的设计思路同S53。注意到问题(P6)只与全数字波束成形有关，因此在迭代过程中，只需要计算出全数字波束成形就可以得到相应的混合波束成形。迭代过程中，全数字波束成形建模如下

s.t.tr(S)≤1

S±0.

该问题也是凸问题，该问题求解算法如下

迭代算法如下

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims

1.用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法，其特征在于，包括：

S1、确定信道模型；

S2、确定收发系统模型；

S3、确定多天线非线性能量接收模型；

S5、根据优化目标的表达式及其约束条件求解发射波束成形，各个信息用户的接收合并；S5具体包括以下步骤：

A1、对多天线非线性能量接收函数进行放缩，推导出其充分条件，将原本的非凸能量约束转化为凸约束；

A2、将原优化问题划分为两个子问题，第一个子问题是对发射机的混合波束成形进行设计，第二个子问题是对每个信息用户混合接收合并进行设计；

A3、分析第一个子问题，对第一个子问题进行求解；

A4、分析第二个子问题，对第二个子问题进行求解；

A5、对第一个子问题和第二个子问题进行迭代，求联合解出混合波束成形和每个信息用户的混合接收合并。

2.基于权利要求1所述的用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法，其特征在于：在A1中通过柯西不等式对将原本的非凸能量约束转化为凸约束。

3.基于权利要求1所述的用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法，其特征在于：在A4中对信息用户混合接收合并设计时，通过逼近全数字最小均方误差准则。

4.基于权利要求1所述的用于毫米波MIMO数字能量协同传输系统的多域资源分配方法，其特征在于：在A5中设计混合波束成形和每个信息用户的混合接收合并时，其初始的混合波束成形由A3得到，再由A4得到混合接收合并，通过反复迭代A3和A4来确定最终的混合波束成形和每个信息用户的接收合并。