CN111884688B - 基于ops结构的多节点多天线swipt网络r-e域优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于OPS结构的多节点多天线SWIPT网络R‑E域优化方法。本发明以SWIPT网络中多个OPS接收节点收集到的能量最大化为优化目标，建立优化模型，通过功率分割因子、时隙分割因子、波束成型向量设计，使系统性能达到所需要求。本发明分析了接收端节点数、发射端天线数对速率‑能量(R‑E)域的影响。研究表明，随着发射端天线数的增加，在相同的信息传输速率的情况下，接收端同时能够收集到更多的能量，即拥有更优的速率‑能量域，说明SWIPT网络速率‑能量域能够通过增加发射端天线数来获得更好的性能，验证了多节点多天线SWIPT网络速率‑能量域优化方法的有效性。随着接收端节点数的增加，SWIPT网络速率‑能量域增大。

Description

基于OPS结构的多节点多天线SWIPT网络R-E域优化方法

技术领域

本发明属于信息与通信工程技术领域，提出了无线信能同传(SWIPT)网络中基于开-关功率分割(OPS)结构的多节点多天线SWIPT网络速率-能量(R-E)域优化方法。

背景技术

随着智能终端、传感器和5G通信的快速发展，包括无线传感器网络(WirelessSensor Networks,WSN)、物联网(Internet of Things,IoT)、无线个人区域网(WirelessPersonal Area Networks,WPAN)和无线可穿戴网络在内的能耗受限网络得到了快速发展。在能量受限的网络中，小型无线设备主要由容量有限的电池供电，在这种情况下，更换电池十分不便并且成本过高。特别地，5G无线网络中可能存在大量低功率节点的超密集部署，有限的运行时间给无时无刻的无线通信服务带来了极大的不便。尽管更换电池或重新充电在一定程度上可以延长网络的生存时间，然而这会付出更高的代价，且很不方便，甚至是有害的(有毒环境监测)或不可能的(内嵌于建筑或体内的传感节点)。为了解决这个问题，一种有效的方法是采用能量收集(Energy Harvesting,EH)，它能够从周围的外部能源中收集能量，例如太阳能，风能，振动和射频(Radio Frequency,RF)信号。其中，由于RF信号不受天气和其他外部环境条件的影响，因此它能够提供稳定的能量，并且更适合为无线通信网络中的低功率设备充电，利用射频信号的无线能量传输(Wireless Power Transfer,WPT)技术可以以完全可控的方式为通信设备进行可持续的能量供给，被认为是一种可靠的能量收集技术。WPT的基本原理是能量发送者(Energy Transfer,ET)通过电磁波或电磁场进行能量的无线传输，而能量接收者(Energy Receiver,ER)则通过采用能量收集技术将接收到的电磁波所携带的能量转换为可存储电能。另一方面，由于射频信号在用于传递能量时也会携带信息，实现无线信息传输(Wireless Information Transfer,WIT)，因此无线信能同传技术(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)允许接收器同时解码信息并从相同的接收射频信号中收集能量。

在以往的研究中，无线能量传输(WPT)和无线信息传输(WIT)为了实现不同的研究目标，运用不同的性能指标来衡量系统的优劣：无线能量传输的侧重点偏向于能量传输效率(能效)的最大化，而无线信息传输的侧重点在于信息通过信道衰落与噪声干扰过程中的频谱效率(谱效)的最大化。近年来，由于射频信号中同时蕴含信息和能量，学者们通过统一设计目标，探寻WPT和WIT的均衡点。

为了实现SWIPT的实际应用，目前文献已经提出了两种实用的SWIPT接收机架构，即功率分配(Power Splitting,PS)和时间切换(Time Switching,TS)，这两种接收器体系结构已引起越来越多的关注，并且已经在各种无线网络中得到了广泛的研究。无论网络规模如何发展、网络形态如何变迁，提高信息与能量传输效率始终是通信系统中永恒不变的主题之一。相对于单天线发射节点和接收节点情况，多天线发射节点和多个单天线接收节点的SWIPT网络具有更高的能效。本发明提出了多节点多天线SWIPT网络中基于开-关功率分割(On-offPower Splitting，OPS)的速率-能量(Rate-Energy,R-E)域优化方法。评价SWIPT通信系统R-E域的主要技术指标有：信息传输速率、能量效率等。

发明内容

本发明目的是针对多节点多天线绿色SWIPT网络，提出一种基于OPS结构的多节点多天线SWIPT网络R-E域优化方法。该方法涉及发射节点最佳协方差矩阵设计、接收SWIPT节点功率分割因子和时隙分割因子的联合优化设计，主要分析接收SWIPT节点在约束条件下的R-E域。

本发明解决的问题的技术方案包括以下步骤：

步骤1、SWIPT接收端非线性能量收集场景假设与建模：

SWIPT采用非线性的能量收集(EH)模型，即：

其中，Ψ_nLr(P_in)是关于输入功率P_in的非线性能量收集函数。P_max、a和b均为常数。P_max表示能量收集电路饱和时的最大收集功率，常数a反映了相对于输入功率的非线性充电速率，而常数b与开启阈值有关。当给定能量收集电路时，可以通过曲线拟合确定参数P_max，a和b。

在不失一般性的情况下，将每个时间块归一化，在每个时间块中，SWIPT网络中发射端(Source,S)到接收端(Destination,D)的信道系数为

波束成型向量为

其中

表示N_t×1的复向量，

仅仅是用于表示复向量。N_t为发射端天线数。因此，从发射端发射的RF信号可以表示为：

其中，s_n表示与接收端有关的发送信号，且

发射端的发射功率可以表示为

其中，

表示期望，w_n表示波束成型向量，N是单天线接收端的数量。

步骤2、对于OPS方法中的信息传输速率和能量收集的分析建模：

对于接收端，把每个时间块分成两个时隙，时隙分割因子为α∈(0,1)。在第一个时隙αT进行能量收集，第二个时隙(1-α)T同时进行能量收集和信息传输，其中归一化功率分割因子为ρ∈(0,1)。

在第一个时隙内，接收端用于EH的RF能量可以表示为：

其中，

表示信道系数的共轭转置；

使用公式(1)的非线性能量收集模型，则在第一个时隙αT内收集到的能量为：

在第二个时隙内，收到的RF信号被分成两部分，归一化功率分割因子为ρ，其中ρ部分被用于信息传输，因此用于信息传输的RF信号为：

其中，

是接收天线的加性高斯白噪声，其中

表示噪声功率，

是功率为

的RF到基带的转换加性高斯白噪声。

因此，接收端的信干噪比(SINR)为：

通过以下公式计算出可达信息速率：

R_n(ρ,w_n)＝(1-α)log(1+Γ_n) (8)

第二个时隙内，收到的用于能量收集的RF能量为：

使用公式(1)的非线性能量收集模型，则在第二个时隙(1-α)T内收集到的能量为：

因此，在整个时间块内，接收端收集到的总能量为：

用P_A和P_P分别表示发射端的平均功率和峰值功率。那么，应满足：

步骤3、对时隙分割因子、功率分割因子和波束成型向量联合优化：

联合优化目标是使接收端收集到的能量最大化，同时满足速率和功率的约束。因此，优化问题可以用数学公式表示为：

上述优化问题的求解过程具体如下：

(1)将目标函数αΨ_nLr(P_n)+(1-α)Ψ_nLr(P_n')转换为αP_n+(1-α)P_n'

(2)当|E_cur-E_pre|＞δ时，执行以下循环：

①固定α，求出最优的ρ^*和

②固定ρ和w_n，求出最优的α^*；

③E_pre＝E_cur；

④更新E_cur＝αP_n+(1-α)P_n'；

(3)循环结束，此时的ρ^*，α^*和

就是最优解。

本发明有益效果如下：

本发明以无线信能同传(SWIPT)网络为研究背景，研究了一种基于OPS结构的多节点多天线SWIPT网络R-E域优化方法。本发明以SWIPT网络中多个OPS接收节点收集到的能量最大化为优化目标，建立优化模型，通过功率分割因子、时隙分割因子、波束成型向量设计，使系统性能达到所需要求。本发明分析了接收端节点数、发射端天线数对速率-能量域的影响。研究表明，随着发射端天线数的增加，在相同的信息传输速率的情况下，接收端同时能够收集到更多的能量，即拥有更优的速率-能量域，说明SWIPT网络速率-能量域能够通过增加发射端天线数来获得更好的性能，验证了多节点多天线SWIPT网络速率-能量域优化方法的有效性。随着接收端节点数的增加，SWIPT网络速率-能量域增大。同时，在发射天线数和用户数等条件相同的情况下，对比时隙切换方法(TS)，所提OPS方法具有更宽的R-E域。在多节点多天线SWIPT网络中，本发明方法优化了SWIPT通信网络的速率-能量域。

附图说明

图1为一个多天线发射端N个单天线接收端的通信模型图。

图2为SWIPT节点信息传输与能量收集OPS实现方案图。

图3为发射端天线数对SWIPT通信网络速率-能量域的影响。

图4为接收端节点数对SWIPT通信网络速率-能量域的影响。

图5为TS方法与OPS方法R-E域的对比。

具体实施方式

图1为一个多天线发射端N个单天线接收端的SWIPT通信模型图。发射端配备N_t根天线，接收端为单天线。基于开-关功率分割的多节点多天线SWIPT网络在接收端同时进行信息解码和能量收集，达到最佳的R-E域。

图2为SWIPT节点信息传输与能量收集OPS实现方案图。接收端在前αN进行纯能量收集，在(1-α)N部分，以ρ为功率分割因子，ρP部分进行能量收集，剩余部分进行信息解码。

图3为发射端天线数对SWIPT通信网络速率-能量域的影响。随着发射端天线数N_t的增大，SWIPT网络能达到更宽的R-E域。

图4为接收端节点数对SWIPT通信网络速率-能量域的影响。随着接收端节点数N的增大，SWIPT网络能达到更宽的R-E域。

图5为TS方法与OPS方法R-E域的对比。基于开-关功率分割结构的R-E域优化方法比TS方法具有更宽的R-E域。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变型都将落在本发明的保护范围。

Claims (1)

1.基于OPS结构的多节点多天线SWIPT网络R-E域优化方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、SWIPT接收端非线性能量收集场景假设与建模；

步骤2、对于OPS方法中信息传输速率和能量收集的分析建模；

步骤3、对时隙分割因子，功率分割因子和波束成型向量联合优化；

步骤1所述的SWIPT接收端非线性能量收集场景假设与建模，

SWIPT采用非线性的能量收集模型，具体如下：

其中，Ψ_nLr(P_in)是关于输入功率P_in的非线性能量收集函数；P_max、a和b均为常数；P_max表示能量收集电路饱和时的最大收集功率，常数a反映了相对于输入功率的非线性充电速率，而常数b与开启阈值有关；当给定能量收集电路时，通过曲线拟合确定参数P_max，a和b；

在不失一般性的情况下，将每个时间块归一化，在每个时间块中，SWIPT网络发射端到接收端的信道系数为

波束成型向量为

其中

表示N_t×1的复向量，

仅仅是用于表示复向量；N_t为发射端天线数；因此，从发射端发射的RF信号可以表示为：

其中，s_n表示与接收端有关的发送信号，且

发射端的发射功率可以表示为

其中，

表示期望，w_n表示波束成型向量，N是单天线接收端的数量；

步骤2所述的对于OPS方法中的信息传输速率和能量收集的分析建模，具体如下：

对于接收端，把每个时间块分成两个时隙，时隙分割因子为α∈(0,1)；在第一个时隙αT进行能量收集，第二个时隙(1-α)T同时进行能量收集和信息传输，其中归一化功率分割因子为ρ∈(0,1)；

在第一个时隙内，接收端用于EH的RF能量可以表示为：

其中，

表示信道系数的共轭转置；

使用公式(1)的非线性能量收集模型，则在第一个时隙αT内收集到的能量为：

在第二个时隙内，收到的RF信号被分成两部分，归一化功率分割因子为ρ，其中ρ部分被用于信息传输，因此用于信息传输的RF信号为：

其中，

是接收天线的加性高斯白噪声，其中

表示噪声功率，

是功率为

的RF到基带的转换加性高斯白噪声；

因此，接收端的信干噪比为：

通过以下公式计算出可达信息速率：

R_n(ρ,w_n)＝(1-α)log(1+Γ_n) (8)

第二个时隙内，收到的用于能量收集的RF能量为：

使用公式(1)的非线性能量收集模型，则在第二个时隙(1-α)T内收集到的能量为：

因此，在整个时间块内，接收端收集到的总能量为：

用P_A和P_P分别表示发射端的平均功率和峰值功率；那么，应满足：

步骤3所述的对时隙分割因子、功率分割因子和波束成型向量联合优化，具体如下：

联合优化目标是使接收端收集到的能量最大化，同时满足速率和功率的约束，因此，优化问题可以用数学公式表示为：

上述优化问题的求解过程具体如下：

(1)将目标函数αΨ_nLr(P_n)+(1-α)Ψ_nLr(P_n')转换为αP_n+(1-α)P_n'

(2)当|E_cur-E_pre|＞δ时，执行以下循环，其中δ是设定的阈值：

①固定α，求出最优的ρ^*和

②固定ρ和w_n，求出最优的α^*；

③E_pre＝E_cur；

④更新E_cur＝αP_n+(1-α)P_n'；

(3)循环结束，此时的ρ^*，α^*和

就是最优解。

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