CN111918320A - 时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法 - Google Patents

时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法 Download PDF

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CN111918320A CN202010677516.5A CN202010677516A CN111918320A CN 111918320 A CN111918320 A CN 111918320A CN 202010677516 A CN202010677516 A CN 202010677516A CN 111918320 A CN111918320 A CN 111918320A
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Abstract

本发明涉及一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，属于无线信息传输、无线能量收集领域。构建系统模型，建立系统中基站与用户间的通信模型，分析时分双工情况下系统上行和下行的总吞吐量，通过一种迭代算法来求解该问题，并通过算法找到最佳资源优化分配方案。有益效果是大大提高下行链路和上行链路总的信息传输效率，达到优化系统性能的目的，同时相比于传统时分双工的信息能量同传技术来说，本发明通过结合非正交多址技术大大提升了频谱效率，达到了降低了时延的目的。

Description

时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法
技术领域
本发明涉及无线信息传输、无线能量收集领域，具体是时分双工方式下基于非正交多址的无线能量通信的资源优化分配的方法。结合时分双工的非正交多址接入系统的无线能量通信的资源优化分配方法。
背景技术
在过去的二十年内，无线设备发展迅猛，已广泛地应用在军事、医疗、娱乐等日常生活中。然而，以电池为能量供应的无线设备在网络生存期方面受到限制，频繁的更换电池也会造成不便，成为无线网络发展的一大难题。因此，在未来的无线网络中提高能量效率的可持续性至关重要。无线功率传输WPT研究的最新进展提供了提高能量受限的无线设备的寿命。无线能量传输可以实现能量地供应，无线信息传输WIT可以实现信息解码，能够接收信息，它们各有各的作用，但我们也可以把这两者结合起来，因为射频RF是信息和能量的载体。受此启发，最近出现了一种名为无线信息能量同传SWIPT的先进技术，旨在实现信息和能量的并行传输。
此外，可用的无线电频谱远远不足以支持对数据服务的额外高要求，因此在频谱受限系统中提高频谱效率SE尤为重要。传统的正交多址OMA方案，包括广泛用于第四代蜂窝系统4G的正交频分多址OFDMA，由于在正交信道接入中SE的有限改进，越来越难以满足上述要求。允许多个用户共享相同时频资源元素RE的非正交多址NOMA技术已被公认为在未来第五代5G及以后的有潜力的多址技术，因为它能实现更高的频谱效率，更有可能实现诸如超低延迟、超可靠性和大规模连接等异构要求。
因此，无线信息能量同时传输SWIPT和非正交多址接入技术NOMA被认为是5G及以后无线网络的两个有前途的技术。将SWIPT技术与NOMA技术相结合，不仅有节能的优点，而且可以提高总的频谱效率。因此，支持SWIPT的NOMA系统的最优资源配置是值得关注的热点问题。
目前国内外针对无线网络中信息与能量传输和非正交多址接入技术的研究都受限于单独的下行链路或上行链路，未有考虑到上行下行结合传输的情况。
发明内容
本发明提供一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，以解决目前国内外针对无线网络中信息与能量传输和非正交多址接入技术的研究都受限于单独的下行链路或上行链路，未有考虑到上行下行结合传输的情况的问题。本发明将非正交多址的无线信息能量通信的系统结合时分双工，研究了一种基站同时同频根据不同功率分配向其不同用户发送下行链路信息和能量，并通过下行链路收获的能量用于在时分多路接入中向基站反馈上行链路信息的通信方式，通过优化上下行链路的时间分配来进一步优化，提高下行链路和上行链路总的信息传输效率。
本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：
(1)构建系统模型，系统中包括了一个基站和多个用户，在非正交多址接入技术NOMA系统下实现系统与用户间的信息能量传输；
(2)建立系统中基站与用户间的通信模型，根据射频信号是信息和能量的载体的特点，构建基站与用户间信号的收发模型；
(3)分析时分双工情况下系统上行和下行的总吞吐量，对总吞吐量进行优化；
(4)通过一种迭代算法来求解该问题，并通过算法找到最佳资源优化分配方案。
本发明所述步骤(1)中构建网络系统模型，包括：
一个由一个基站BS和N个用户(例如，传感器)组成的NOMA系统，所建立的系统模型中，下行链路中BS根据不同功率同时同频向用户发送信号，应用功率分裂技术PS，发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递，用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中用户向基站在不同时隙上传输信息；本发明所假设的场景具有实际的参考价值。
本发明所述步骤(2)中建立系统中基站与用户间的通信模型，包括：
(1)建立通信模型
1)系统参数设置
假设系统中的N个用户用Un表示，n＝1,2,…,N，BS和所有用户终端各配备一个单天线，且BS和所有用户在同一频带上工作，进一步假设每个用户的瞬时状态信息在BS处是完全已知的，并且下行链路的信道功率增益由|hn|2表示，上行链路的信道功率增益由|gn|2表示，假设下行链路和上行链路信道都是准静态平坦衰落，其中|hn|2和|gn|2在每个块传输时间T内保持恒定，在一个块到另一个块之间变化；
由于BS总功率有限，有以下公式(1)约束，其中P代表BS基站的总传输功率，用户n的功率表示为pn；
Figure BDA0002584355650000031
假设所有用户都能够从RF信号中获取能量并通过应用功率分配技术执行SWIPT，由能量收集单元和用于并发EH和ID的传统信号处理单元组成的接收器，假设所有用户终端都没有其他嵌入式能源，应用PS功率分裂技术，BS发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递，让α表示为ID分配给用户n的信息传输速率的分数，1-α对应于EH分配给用户n的传输功率的分数，用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中传输信息，
在每个块中，第一阶段的τ0T被分配给用于BS向所有用户传输信号和能量的下行链路，其中0<τ0<1，而同一块中的剩余时间被分配给用于用户上行链路的信息传输，在此期间，用户向BS传输反馈其独立信息，在上行链路中分配给用户Un的时间量用τnT表示，0≤τn≤1,n＝1,2,…,N；那么对于时间，有公式(2)表示：
Figure BDA0002584355650000032
归一化单位块时间T＝1，而不失一般性；
(2)建立信号的收发模型
1)BS的发送信号模型
根据NOMA的原理，BS通过为用户分配不同的功率来叠加用户的消息，BS端发送的信号x可以用公式(3)表示为：
Figure BDA0002584355650000033
其中，xn是用户n的消息；
2)用户n的接收信号模型
下行链路中用户n的ID接收器接收的信号
Figure BDA0002584355650000034
由下式(4)给出：
Figure BDA0002584355650000035
其中N0表示具有方差σ2的独立零均值加性高斯白噪声。
本发明所述步骤(3)中分析系统时分双工环境的上行和下行的总吞吐量，对总吞吐量进行优化，包括：
(1)时分双工的下行链路传输过程
利用连续干扰消除SIC操作，某个用户可以通过用户Ui或者用户Uq表示，对于i>q，每个用户Ui将从其观察到的信号中检测并移除Uq的消息。对于i<q，用户q的消息将被视为噪声；通过将功率分配给信息接收器，下行链路在τ0时间内，用户n的可实现的传输速率
Figure BDA0002584355650000041
可以表示为公式(5):
Figure BDA0002584355650000042
那么下行链路的总传输速率
Figure BDA0002584355650000043
由公式(6)表示：
Figure BDA0002584355650000044
用户n的EH接收器处收获的能量En由公式(7)表示：
Figure BDA0002584355650000045
其中η为能量收集效率，噪声功率非常小，因此可以忽略不计。
2)时分双工的上行链路传输过程
下行链路中用户收集的能量供上行链路反馈给基站信息使用，在上行链路的τn时间内，其功率p2n由公式(8)所示：
Figure BDA0002584355650000046
其中δ为能量转换效率，上行链路中τn时间内，用户收获能量转换的用户反馈给基站的可实现传输速率
Figure BDA0002584355650000047
由公式(9)所示：
Figure BDA0002584355650000048
所以，上行链路τn时间内的总传输速率
Figure BDA0002584355650000049
由公式(10)所示：
Figure BDA0002584355650000051
(3)总吞吐量
同时最大化下行链路基站传输给用户和上行链路用户反馈给基站的总传输率，特别是，应考虑最小传输速率目标，最小传输能量需求和总功率预算及总传输时间来制定优化问题，在不失一般性的情况下，每个用户的服务质量QoS要求是等效的；
对下行链路和上行链路的信息传输速率的总和R给出公式(11)：
Figure BDA0002584355650000052
β是控制上行链路和下行链路之间的服务优先级的权重，权重向量和解向量之间没有先验对应关系，因此它取决于决策者选择适当的权重，因此，在不失一般性的情况下，将β视为优化问题中的常数，考虑到旨在最大化R，BS被设置为使用最大功率；
把公式(5)到(10)带入到(11)中，得到公式(12)：
Figure BDA0002584355650000053
R的优化问题可以在数学上如下公式(13a)～(13h)所示：
P1：max R(p,α,τ) (13a)
Figure BDA0002584355650000054
Figure BDA0002584355650000055
Figure BDA0002584355650000056
Figure BDA0002584355650000057
p>0 (13f)
0<α<1 (13g)
τ>0 (13h)
(13b)是每个用户的最小传输速率约束，(13c)是给定的最小传输能量需求；(13d)是BS的总发送功率预算，(13e)是总的传输时间要求，(13f)是BS为每一个用户分配的功率约束，(13g)是每个用户功率分裂比例系数的约束；(13h)是每个传输过程时间的非负约束；
R的优化问题是非凸的，因此一般来说很难解决，因为优化变量都是耦合的，利用块协调下降和逐次凸逼近技术提出了解决该问题的迭代算法。
本发明所述步骤(4)中利用块协调下降和逐次凸逼近技术提出了一种迭代算法来求解该问题，使系统性能优化，包括：
(1)功率分裂比例系数优化
在迭代j中，对于给定的基站处的功率分配p{j}和上下行链路中传输的时间部分τ{j}，可以通过求解该问题来优化功率分裂比例系数α，优化成公式(14a)～(14d)，
P2：max R(α) (14a)
Figure BDA0002584355650000061
Figure BDA0002584355650000062
0<α<1 (14d)
通过计算，R(α)的Hessian矩阵可表示为公式(15)：
Figure BDA0002584355650000063
由于用户的功率分裂比率系数是独立的，可以得到公式(16)：
Figure BDA0002584355650000071
然后R(α)的Hessian矩阵简化为公式(17)：
Figure BDA0002584355650000072
所以，参数
Figure BDA0002584355650000073
由下式(18)所示：
Figure BDA0002584355650000074
很明显，
Figure BDA0002584355650000075
所以
Figure BDA0002584355650000076
是半负定矩阵，因此R(α)是相对于α的凹函数，在这里，将目标函数重写，如下式(19)所示：
Figure BDA0002584355650000077
其中，
Figure BDA0002584355650000078
表示用户n的上下行链路的总传输速率；
由于
Figure BDA0002584355650000079
用户的功率分裂比率系数是不同的，整个系统的R的最大化等同于每个用户单独的上下行链路传输速率的最大化，因此，问题P2可以分为N个并行子问题，这些子问题可以使用相同的解决方案来解决；
根据每个用户的约束单独地最大化Rn(αn)，然后统一来自所有子问题的解决方案集，P2的子问题见公式(20a)～(20d)的问题P3；
Figure BDA0002584355650000081
Figure BDA0002584355650000082
Figure BDA0002584355650000083
0<α<1 (20d)
根据问题P3的约束条件，应将R(α)的值限制为公式(21)所示：
Figure BDA0002584355650000084
其中，功率分裂比例α的下界
Figure BDA0002584355650000085
确保用于信息解码的功率可以满足用户n的最小传输速率要求，并且功率分裂比例α的上界
Figure BDA0002584355650000086
确保用于收获能量的功率能够满足最小收获的能量需求，,此外，由于
Figure BDA0002584355650000087
Rn相对于αn是严格凹的，这意味着有一个唯一的根来最大化Rn，表示为如下式(22)：
Figure BDA0002584355650000088
将根表示为
Figure BDA0002584355650000089
为了满足QoS要求，最终用户n的最佳功率分裂比率系数如式(23)：
Figure BDA0002584355650000091
因此P2的最佳解决方案
Figure BDA0002584355650000092
其中，在所有约束条件下的变量pn和τn分别替换为给定的
Figure BDA0002584355650000093
和
Figure BDA0002584355650000094
(2)传输时间分配优化
在迭代j中，对于给定的功率分裂比例系数α{j}和基站处的功率分配p{j}，通过求解该问题来优化基站在下行链路向用户传输和每个用户在上行链路中向基站反馈的时间分配系数τ，优化成公式(24a)～(24e)：
P4：max R(τ) (24a)
Figure BDA0002584355650000095
Figure BDA0002584355650000096
Figure BDA0002584355650000097
τ>0 (24e)
其中，在所有约束条件下，变量pn和αn分别替换为给定的
Figure BDA0002584355650000098
和
Figure BDA0002584355650000099
很显然，该问题是一个标准的凸问题，可以通过现有的优化工具如凸优化工具箱CVX有效地解决。
(3)基站发送功率分配优化
在迭代j中，对于给定的功率分裂比例系数α{j}、基站在下行链路向用户传输和每个用户在上行链路中向基站反馈的时间分配系数τ{j}，可以通过求解该问题来优化基站处的功率分配p优化成公式(25a)～(25e)，
P5：max R(p) (25a)
Figure BDA0002584355650000101
Figure BDA0002584355650000102
Figure BDA0002584355650000103
p>0 (25e)
其中变量τn和αn分别替换为给定值
Figure BDA0002584355650000104
和
Figure BDA0002584355650000105
由于(25a)、(25b)中的R(p)相对于pn是非凸的，所以该问题是非凸的。
公式(25a)、(25b)可以重写如下公式(26a)、(26b):
Figure BDA0002584355650000106
Figure BDA0002584355650000107
为了处理非凸的公式(26a)、(26b)，利用逐次凸逼近技术来近似其中的第二对数函数，任何凹函数在任何点都可以由其一阶泰勒展开全局上界，具体地说，让
Figure BDA0002584355650000108
表示上一次迭代中的基站发送的功率分配,在局部点
Figure BDA0002584355650000109
处有以下凹下界如公式(27)：
Figure BDA0002584355650000111
在给定局部点p{j}和如公式(27)的下界
Figure BDA0002584355650000112
的情况下，通过引入最低吞吐量
Figure BDA0002584355650000113
公式(28)如下：
Figure BDA0002584355650000114
因此，可以将问题(28)近似为以下问题：
Figure BDA0002584355650000115
Figure BDA0002584355650000116
Figure BDA0002584355650000117
Figure BDA0002584355650000118
p>0 (29e)
其中变量τn和σn分别替换为给定的
Figure BDA0002584355650000119
和
Figure BDA00025843556500001110
该问题是一个凸优化问题，凸优化工具箱CVX也能有效地解决这个问题，注意到(29a)、(29b)中采用的下界意味着该问题的可行集总是该问题可行集的子集，因此，从该问题得到的发送功率的最优目标值一般是该问题的下界，应用公式(1)、(2)、(3)提出了R的优化问题的整体迭代算法。
具体地说，公式(13a)～(13h)中的整个变量被划分为三个块，即α、τ和p，在每次迭代中分别通过求解公式(14a)～(14d)，(24a)～(24e)和(29a)～(29e)进行交替优化，同时保持其他两个变量块不变，此外，每次迭代得到的解被用作下一次迭代的输入，最终在下一次迭代得到的总吞吐量和上一次迭代得到的总吞吐量小于设定的最小容忍度ε时，上一次迭代中公式所求得的α、τ和p的最优解即是得到的资源优化分配的方案。
本发明的有益效果是：
本发明针对无线网络中信息与能量传输和非正交多址接入技术的研究都受限于单独的下行链路或上行链路，未有考虑到下行上行结合传输的情况，将非正交多址的无线信息能量通信的系统结合下行链路和上行链路的时分双工，将下行链路收集的能量用于上行链路的信息传输，以此大大提高下行链路和上行链路总的信息传输效率，达到优化系统性能的目的，同时相比于传统时分双工的信息能量同传技术来说，本发明通过结合非正交多址技术大大提升了频谱效率，达到了降低了时延的目的。
附图说明
图1是本发明所提出方法的流程示意图；
图2是本发明中的基于非正交多址接入技术的信息能量同传的系统模型示意图；
图3是本发明中上下行链路时分双工方式的系统模型示意图；
图4是本发明中利用块协调下降和逐次凸逼近技术的迭代算法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1-4，图1是时分双工方式下非正交多址接入技术与信息能量同传结合技术的方法的流程示意图，主要包括四部分：构建系统模型、建立通信模型、提出时分双工方式下非正交多址接入技术与信息与能量同传技术相结合的方法以及系统性能的优化。
图2是本发明所构建的系统模型，模型是由一个BS和N个用户(例如，传感器)组成的NOMA系统。在本发明所建立的系统模型中，应用PS功率分裂技术，下行链路中BS发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递。本发明考虑到用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中传输信，
图3是上下行链路时分双工方式的系统模型示意图，整个传输过程根据时间分配因子分为两个部分，分别用来下行链路基站向用户发送信息，用户进行信息解码和能量收集以及上行链路用户向基站的信息传输。
图4是利用块协调下降和逐次凸逼近技术的迭代算法流程图，此算法中，在联合优化下行链路的功率分裂比例系数和上下行链路时分双工的传输时间分配，以及基站处不同用户的功率分配，通过把变量耦合过程中遇到的非凸问题通过块协调下降和逐次凸逼近技术转为凸问题，再利用凸优化工具箱进行迭代求解来解决最优的资源分配方案。
结合时分双工方式的非正交多址接入技术与信息能量同传技术融合的方法，如图1所示，具体步骤如下：
(1)构建系统模型，系统中包括了一个基站和多个用户，在非正交多址接入技术NOMA系统下实现系统与用户间的信息能量传输；
(2)建立系统中基站与用户间的通信模型，根据射频信号是信息和能量的载体的特点，构建基站与用户间信号的收发模型；
(3)分析时分双工情况下系统上行和下行的总吞吐量，对总吞吐量进行优化；
(4)通过一种迭代算法来求解该问题，并通过算法找到最佳资源优化分配方案。
本发明所述步骤(1)中构建网络系统模型，包括：
一个由一个基站BS和N个用户(例如，传感器)组成的NOMA系统，所建立的系统模型中，下行链路中BS根据不同功率同时同频向用户发送信号，应用功率分裂技术PS，发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递，用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中用户向基站在不同时隙上传输信息；本发明所假设的场景具有实际的参考价值。
本发明所述步骤(2)中建立系统中基站与用户间的通信模型，包括：
(1)建立通信模型
1)系统参数设置
假设系统中的N个用户用Un表示，n＝1,2,…,N，BS和所有用户终端各配备一个单天线，且BS和所有用户在同一频带上工作，进一步假设每个用户的瞬时状态信息在BS处是完全已知的，并且下行链路的信道功率增益由|hn|2表示，上行链路的信道功率增益由|gn|2表示，假设下行链路和上行链路信道都是准静态平坦衰落，其中|hn|2和|gn|2在每个块传输时间T内保持恒定，在一个块到另一个块之间变化；
由于BS总功率有限，有以下公式(1)约束，其中P代表BS基站的总传输功率，用户n的功率表示为pn；
Figure BDA0002584355650000141
假设所有用户都能够从RF信号中获取能量并通过应用功率分配技术执行SWIPT，由能量收集单元和用于并发EH和ID的传统信号处理单元组成的接收器，假设所有用户终端都没有其他嵌入式能源，应用PS功率分裂技术，BS发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递，让α表示为ID分配给用户n的信息传输速率的分数，1-α对应于EH分配给用户n的传输功率的分数，用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中传输信息，
在每个块中，第一阶段的τ0T被分配给用于BS向所有用户传输信号和能量的下行链路，其中0<τ0<1，而同一块中的剩余时间被分配给用于用户上行链路的信息传输，在此期间，用户向BS传输反馈其独立信息，在上行链路中分配给用户Un的时间量用τnT表示，0≤τn≤1,n＝1,2,…,N；那么对于时间，有公式(2)表示：
Figure BDA0002584355650000142
归一化单位块时间T＝1，而不失一般性；
(2)建立信号的收发模型
1)BS的发送信号模型
根据NOMA的原理，BS通过为用户分配不同的功率来叠加用户的消息，BS端发送的信号x可以用公式(3)表示为：
Figure BDA0002584355650000143
其中，xn是用户n的消息；
2)用户n的接收信号模型
下行链路中用户n的ID接收器接收的信号
Figure BDA0002584355650000151
由下式(4)给出：
Figure BDA0002584355650000152
其中N0表示具有方差σ2的独立零均值加性高斯白噪声。
本发明所述步骤(3)中分析系统时分双工环境的上行和下行的总吞吐量，对总吞吐量进行优化，包括：
(1)时分双工的下行链路传输过程
利用连续干扰消除SIC操作，某个用户可以通过用户Ui或者用户Uq表示，对于i>q，每个用户Ui将从其观察到的信号中检测并移除Uq的消息。对于i<q，用户q的消息将被视为噪声；通过将功率分配给信息接收器，下行链路在τ0时间内，用户n的可实现的传输速率
Figure BDA0002584355650000153
可以表示为公式(5):
Figure BDA0002584355650000154
那么下行链路的总传输速率
Figure BDA0002584355650000155
由公式(6)表示：
Figure BDA0002584355650000156
用户n的EH接收器处收获的能量En由公式(7)表示：
Figure BDA0002584355650000157
其中η为能量收集效率，噪声功率非常小，因此可以忽略不计。
2)时分双工的上行链路传输过程
下行链路中用户收集的能量供上行链路反馈给基站信息使用，在上行链路的τn时间内，其功率p2n由公式(8)所示：
Figure BDA0002584355650000158
其中δ为能量转换效率，上行链路中τn时间内，用户收获能量转换的用户反馈给基站的可实现传输速率
Figure BDA0002584355650000161
由公式(9)所示：
Figure BDA0002584355650000162
所以，上行链路τn时间内的总传输速率
Figure BDA0002584355650000163
由公式(10)所示：
Figure BDA0002584355650000164
(3)总吞吐量
同时最大化下行链路基站传输给用户和上行链路用户反馈给基站的总传输率，特别是，应考虑最小传输速率目标，最小传输能量需求和总功率预算及总传输时间来制定优化问题，在不失一般性的情况下，每个用户的服务质量QoS要求是等效的；
对下行链路和上行链路的信息传输速率的总和R给出公式(11)：
Figure BDA0002584355650000165
β是控制上行链路和下行链路之间的服务优先级的权重，权重向量和解向量之间没有先验对应关系，因此它取决于决策者选择适当的权重，因此，在不失一般性的情况下，将β视为优化问题中的常数，考虑到旨在最大化R，BS被设置为使用最大功率；
把公式(5)到(10)带入到(11)中，得到公式(12)：
Figure BDA0002584355650000166
R的优化问题可以在数学上如下公式(13a)～(13h)所示：
P1：max R(p,α,τ) (13a)
Figure BDA0002584355650000167
Figure BDA0002584355650000171
Figure BDA0002584355650000172
Figure BDA0002584355650000173
p>0 (13f)
0<α<1 (13g)
τ>0 (13h)
(13b)是每个用户的最小传输速率约束，(13c)是给定的最小传输能量需求；(13d)是BS的总发送功率预算，(13e)是总的传输时间要求，(13f)是BS为每一个用户分配的功率约束，(13g)是每个用户功率分裂比例系数的约束；(13h)是每个传输过程时间的非负约束；
R的优化问题是非凸的，因此一般来说很难解决，因为优化变量都是耦合的，利用块协调下降和逐次凸逼近技术提出了解决该问题的迭代算法。
本发明所述步骤(4)中利用块协调下降和逐次凸逼近技术提出了一种迭代算法来求解该问题，使系统性能优化，包括：
(1)功率分裂比例系数优化
在迭代j中，对于给定的基站处的功率分配p{j}和上下行链路中传输的时间部分τ{j}，可以通过求解该问题来优化功率分裂比例系数α，优化成公式(14a)～(14d)，
P2：max R(α) (14a)
Figure BDA0002584355650000174
Figure BDA0002584355650000175
0<α<1 (14d)
通过计算，R(α)的Hessian矩阵可表示为公式(15)：
Figure BDA0002584355650000181
由于用户的功率分裂比率系数是独立的，可以得到公式(16)：
Figure BDA0002584355650000182
然后R(α)的Hessian矩阵简化为公式(17)：
Figure BDA0002584355650000183
所以，参数
Figure BDA0002584355650000184
由下式(18)所示：
Figure BDA0002584355650000185
很明显，
Figure BDA0002584355650000186
所以
Figure BDA0002584355650000187
是半负定矩阵，因此R(α)是相对于α的凹函数，在这里，将目标函数重写，如下式(19)所示：
Figure BDA0002584355650000191
其中，
Figure BDA0002584355650000192
表示用户n的上下行链路的总传输速率；
由于
Figure BDA0002584355650000193
用户的功率分裂比率系数是不同的，整个系统的R的最大化等同于每个用户单独的上下行链路传输速率的最大化，因此，问题P2可以分为N个并行子问题，这些子问题可以使用相同的解决方案来解决；
根据每个用户的约束单独地最大化Rn(αn)，然后统一来自所有子问题的解决方案集，P2的子问题见公式(20a)～(20d)的问题P3；
Figure BDA0002584355650000194
Figure BDA0002584355650000195
Figure BDA0002584355650000196
0<α<1 (20d)
根据问题P3的约束条件，应将R(α)的值限制为公式(21)所示：
Figure BDA0002584355650000197
其中，功率分裂比例α的下界
Figure BDA0002584355650000198
确保用于信息解码的功率可以满足用户n的最小传输速率要求，并且功率分裂比例α的上界
Figure BDA0002584355650000199
确保用于收获能量的功率能够满足最小收获的能量需求，,此外，由于
Figure BDA00025843556500001910
Rn相对于αn是严格凹的，这意味着有一个唯一的根来最大化Rn，表示为如下式(22)：
Figure BDA0002584355650000201
将根表示为
Figure BDA0002584355650000202
为了满足QoS要求，最终用户n的最佳功率分裂比率系数如式(23)：
Figure BDA0002584355650000203
因此P2的最佳解决方案
Figure BDA0002584355650000204
其中，在所有约束条件下的变量pn和τn分别替换为给定的
Figure BDA0002584355650000205
和
Figure BDA0002584355650000206
(2)传输时间分配优化
在迭代j中，对于给定的功率分裂比例系数α{j}和基站处的功率分配p{j}，通过求解该问题来优化基站在下行链路向用户传输和每个用户在上行链路中向基站反馈的时间分配系数τ，优化成公式(24a)～(24e)：
P4：max R(τ) (24a)
Figure BDA0002584355650000207
Figure BDA0002584355650000208
Figure BDA0002584355650000209
τ>0 (24e)
其中，在所有约束条件下，变量pn和αn分别替换为给定的
Figure BDA00025843556500002010
和
Figure BDA00025843556500002011
很显然，该问题是一个标准的凸问题，可以通过现有的优化工具如凸优化工具箱CVX有效地解决。
(3)基站发送功率分配优化
在迭代j中，对于给定的功率分裂比例系数α{j}、基站在下行链路向用户传输和每个用户在上行链路中向基站反馈的时间分配系数τ{j}，可以通过求解该问题来优化基站处的功率分配p优化成公式(25a)～(25e)，
P5：max R(p) (25a)
Figure BDA0002584355650000211
Figure BDA0002584355650000212
Figure BDA0002584355650000213
p>0 (25e)
其中变量τn和αn分别替换为给定值
Figure BDA0002584355650000214
和
Figure BDA0002584355650000215
由于(25a)、(25b)中的R(p)相对于pn是非凸的，所以该问题是非凸的。
公式(25a)、(25b)可以重写如下公式(26a)、(26b):
Figure BDA0002584355650000216
Figure BDA0002584355650000217
为了处理非凸的公式(26a)、(26b)，利用逐次凸逼近技术来近似其中的第二对数函数，任何凹函数在任何点都可以由其一阶泰勒展开全局上界，具体地说，让
Figure BDA0002584355650000218
表示上一次迭代中的基站发送的功率分配,在局部点
Figure BDA0002584355650000221
处有以下凹下界如公式(27)：
Figure BDA0002584355650000222
在给定局部点p{j}和如公式(27)的下界
Figure BDA0002584355650000223
的情况下，通过引入最低吞吐量
Figure BDA0002584355650000224
公式(28)如下：
Figure BDA0002584355650000225
因此，可以将问题(28)近似为以下问题：
Figure BDA0002584355650000226
Figure BDA0002584355650000227
Figure BDA0002584355650000228
Figure BDA0002584355650000229
p>0 (29e)
其中变量τn和σn分别替换为给定的
Figure BDA0002584355650000231
和
Figure BDA0002584355650000232
该问题是一个凸优化问题，凸优化工具箱CVX也能有效地解决这个问题，注意到(29a)、(29b)中采用的下界意味着该问题的可行集总是该问题可行集的子集，因此，从该问题得到的发送功率的最优目标值一般是该问题的下界，应用公式(1)、(2)、(3)提出了R的优化问题的整体迭代算法。
具体地说，公式(13a)～(13h)中的整个变量被划分为三个块，即α、τ和p，在每次迭代中分别通过求解公式(14a)～(14d)，(24a)～(24e)和(29a)～(29e)进行交替优化，同时保持其他两个变量块不变，此外，每次迭代得到的解被用作下一次迭代的输入，最终在下一次迭代得到的总吞吐量和上一次迭代得到的总吞吐量小于设定的最小容忍度ε时，上一次迭代中公式所求得的α、τ和p的最优解即是得到的资源优化分配的方案。
本发明首次提出了基于非正交多址的无线能量通信在时分双工环境下的资源优化分配的方法，前人对于无线网络中信息与能量传输和非正交多址接入技术的研究都受限于单独的下行链路或上行链路，未有考虑到下行上行结合传输的情况，本发明将非正交多址的无线信息能量通信的系统结合下行链路和上行链路的时分双工模式，研究了一种基站同时同频根据不同功率分配向其不同用户发送下行链路信息和能量，并通过下行链路收获的能量用于在时分多路接入中向基站反馈上行链路信息的通信方式，通过不断地联合优化基站处不同用户的功率分配、无线信息能量同传时的功率分裂比例系数和每个用户传输信息的时间这三个变量，应用结合块协调下降和逐次凸逼近技术的算法，以此大大提高下行链路和上行链路总的信息传输效率，达到优化系统性能的目的。同时，相比于传统时分双工的信息能量同传技术来说，本发明通过结合非正交多址技术大大提升了频谱效率、降低了时延。此外，本发明有着重要的实际意义，在网络用户数目较多时，可以根据用户间信道差异来分配功率和传输时间，以此增大系统的总吞吐量。

Claims (5)

1.一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，其特征在于：包括下列步骤：
(1)构建系统模型，系统中包括了一个基站和多个用户，在非正交多址接入技术NOMA系统下实现系统与用户间的信息能量传输；
(2)建立系统中基站与用户间的通信模型，根据射频信号是信息和能量的载体的特点，构建基站与用户间信号的收发模型；
(3)分析时分双工情况下系统上行和下行的总吞吐量，对总吞吐量进行优化；
(4)通过一种迭代算法来求解该问题，并通过算法找到最佳资源优化分配方案。
2.根据权利要求1所述一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，其特征在于：所述步骤(1)中构建网络系统模型，包括：
一个由一个基站BS和N个用户组成的NOMA系统，所建立的系统模型中，下行链路中BS根据不同功率同时同频向用户发送信号，应用功率分裂技术PS，发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递，用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中用户向基站在不同时隙上传输信息。
3.根据权利要求1所述一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，其特征在于：所述步骤(2)中建立系统中基站与用户间的通信模型，包括：
(1)建立通信模型
1)系统参数设置
假设系统中的N个用户用Un表示，n＝1,2,…,N，BS和所有用户终端各配备一个单天线，且BS和所有用户在同一频带上工作，进一步假设每个用户的瞬时状态信息在BS处是完全已知的，并且下行链路的信道功率增益由|hn|2表示，上行链路的信道功率增益由|gn|2表示，假设下行链路和上行链路信道都是准静态平坦衰落，其中|hn|2和|gn|2在每个块传输时间T内保持恒定，在一个块到另一个块之间变化；
由于BS总功率有限，有以下公式(1)约束，其中P代表BS基站的总传输功率，用户n的功率表示为pn；
Figure FDA0002584355640000011
假设所有用户都能够从RF信号中获取能量并通过应用功率分配技术执行SWIPT，由能量收集单元和用于并发EH和ID的传统信号处理单元组成的接收器，假设所有用户终端都没有其他嵌入式能源，应用PS功率分裂技术，BS发送的信号分为两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息传递，让α表示为ID分配给用户n的信息传输速率的分数，1-α对应于EH分配给用户n的传输功率的分数，用户从下行链路中获取的能量存储在可充电电池中，然后用于为上行链路中传输信息，
在每个块中，第一阶段的τ0T被分配给用于BS向所有用户传输信号和能量的下行链路，其中0<τ0<1，而同一块中的剩余时间被分配给用于用户上行链路的信息传输，在此期间，用户向BS传输反馈其独立信息，在上行链路中分配给用户Un的时间量用τnT表示，0≤τn≤1,n＝1,2,…,N；那么对于时间，有公式(2)表示：
Figure FDA0002584355640000021
归一化单位块时间T＝1，而不失一般性；
(2)建立信号的收发模型
1)BS的发送信号模型
根据NOMA的原理，BS通过为用户分配不同的功率来叠加用户的消息，BS端发送的信号x可以用公式(3)表示为：
Figure FDA0002584355640000022
其中，xn是用户n的消息；
2)用户n的接收信号模型
下行链路中用户n的ID接收器接收的信号
Figure FDA0002584355640000023
由下式(4)给出：
Figure FDA0002584355640000024
其中N0表示具有方差σ2的独立零均值加性高斯白噪声。
4.根据权利要求1所述一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，其特征在于：所述步骤(3)中分析系统时分双工环境的上行和下行的总吞吐量，对总吞吐量进行优化，包括：
(1)时分双工的下行链路传输过程
利用连续干扰消除SIC操作，某个用户可以通过用户Ui或者用户Uq表示，对于i>q，每个用户Ui将从其观察到的信号中检测并移除Uq的消息，对于i<q，用户q的消息将被视为噪声；通过将功率分配给信息接收器，下行链路在τ0时间内，用户n的可实现的传输速率
Figure FDA0002584355640000031
可以表示为公式(5):
Figure FDA0002584355640000032
那么下行链路的总传输速率
Figure FDA0002584355640000033
由公式(6)表示：
Figure FDA0002584355640000034
用户n的EH接收器处收获的能量En由公式(7)表示：
Figure FDA0002584355640000035
其中η为能量收集效率，噪声功率非常小，因此可以忽略不计；
2)时分双工的上行链路传输过程
下行链路中用户收集的能量供上行链路反馈给基站信息使用，在上行链路的τn时间内，其功率p2n由公式(8)所示：
Figure FDA0002584355640000036
其中δ为能量转换效率，上行链路中τn时间内，用户收获能量转换的用户反馈给基站的可实现传输速率
Figure FDA0002584355640000037
由公式(9)所示：
Figure FDA0002584355640000038
所以，上行链路τn时间内的总传输速率
Figure FDA0002584355640000039
由公式(10)所示：
Figure FDA0002584355640000041
(3)总吞吐量
同时最大化下行链路基站传输给用户和上行链路用户反馈给基站的总传输率，特别是，应考虑最小传输速率目标，最小传输能量需求和总功率预算及总传输时间来制定优化问题，在不失一般性的情况下，每个用户的服务质量QoS要求是等效的；
对下行链路和上行链路的信息传输速率的总和R给出公式(11)：
Figure FDA0002584355640000042
β是控制上行链路和下行链路之间的服务优先级的权重，权重向量和解向量之间没有先验对应关系，因此它取决于决策者选择适当的权重，因此，在不失一般性的情况下，将β视为优化问题中的常数，考虑到旨在最大化R，BS被设置为使用最大功率；
把公式(5)到(10)带入到(11)中，得到公式(12)：
Figure FDA0002584355640000043
R的优化问题可以在数学上如下公式(13a)～(13h)所示：
P1：max R(p,α,τ) (13a)
Figure FDA0002584355640000044
Figure FDA0002584355640000045
Figure FDA0002584355640000046
Figure FDA0002584355640000047
p>0 (13f)
0<α<1 (13g)
τ>0 (13h)
(13b)是每个用户的最小传输速率约束，(13c)是给定的最小传输能量需求；(13d)是BS的总发送功率预算，(13e)是总的传输时间要求，(13f)是BS为每一个用户分配的功率约束，(13g)是每个用户功率分裂比例系数的约束；(13h)是每个传输过程时间的非负约束；
R的优化问题是非凸的，因此一般来说很难解决，因为优化变量都是耦合的，利用块协调下降和逐次凸逼近技术提出了解决该问题的迭代算法。
5.根据权利要求1所述一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，其特征在于：所述步骤(4)中利用块协调下降和逐次凸逼近技术提出了一种迭代算法来求解该问题，使系统性能优化，包括：
(1)功率分裂比例系数优化
在迭代j中，对于给定的基站处的功率分配p{j}和上下行链路中传输的时间部分τ{j}，可以通过求解该问题来优化功率分裂比例系数α，优化成公式(14a)～(14d)，
P2：max R(α) (14a)
Figure FDA0002584355640000051
Figure FDA0002584355640000052
0<α<1 (14d)
通过计算，R(α)的Hessian矩阵可表示为公式(15)：
Figure FDA0002584355640000061
由于用户的功率分裂比率系数是独立的，可以得到公式(16)：
Figure FDA0002584355640000062
然后R(α)的Hessian矩阵简化为公式(17)：
Figure FDA0002584355640000063
所以，参数
Figure FDA0002584355640000064
由下式(18)所示：
Figure FDA0002584355640000065
很明显，
Figure FDA0002584355640000066
所以
Figure FDA0002584355640000067
是半负定矩阵，因此R(α)是相对于α的凹函数，在这里，将目标函数重写，如下式(19)所示：
Figure FDA0002584355640000071
其中，
Figure FDA0002584355640000072
表示用户n的上下行链路的总传输速率；
由于
Figure FDA0002584355640000073
用户的功率分裂比率系数是不同的，整个系统的R的最大化等同于每个用户单独的上下行链路传输速率的最大化，因此，问题P2可以分为N个并行子问题，这些子问题可以使用相同的解决方案来解决；
根据每个用户的约束单独地最大化Rn(αn)，然后统一来自所有子问题的解决方案集，P2的子问题见公式(20a)～(20d)的问题P3；
Figure FDA0002584355640000074
Figure FDA0002584355640000075
Figure FDA0002584355640000076
0<α<1 (20d)
根据问题P3的约束条件，应将R(α)的值限制为公式(21)所示：
Figure FDA0002584355640000077
其中，功率分裂比例α的下界
Figure FDA0002584355640000078
确保用于信息解码的功率可以满足用户n的最小传输速率要求，并且功率分裂比例α的上界
Figure FDA0002584355640000079
确保用于收获能量的功率能够满足最小收获的能量需求，,此外，由于
Figure FDA00025843556400000710
Rn相对于αn是严格凹的，这意味着有一个唯一的根来最大化Rn，表示为如下式(22)：
Figure FDA0002584355640000081
将根表示为
Figure FDA0002584355640000082
为了满足QoS要求，最终用户n的最佳功率分裂比率系数如式(23)：
Figure FDA0002584355640000083
因此P2的最佳解决方案
Figure FDA0002584355640000084
其中，在所有约束条件下的变量pn和τn分别替换为给定的
Figure FDA0002584355640000085
和
Figure FDA0002584355640000086
(2)传输时间分配优化
在迭代j中，对于给定的功率分裂比例系数α{j}和基站处的功率分配p{j}，通过求解该问题来优化基站在下行链路向用户传输和每个用户在上行链路中向基站反馈的时间分配系数τ，优化成公式(24a)～(24e)：
P4：max R(τ) (24a)
Figure FDA0002584355640000087
Figure FDA0002584355640000088
Figure FDA0002584355640000089
τ>0 (24e)
其中，在所有约束条件下，变量pn和αn分别替换为给定的
Figure FDA00025843556400000810
和
Figure FDA00025843556400000811
很显然，该问题是一个标准的凸问题，可以通过现有的优化工具如凸优化工具箱CVX有效地解决；
(3)基站发送功率分配优化
在迭代j中，对于给定的功率分裂比例系数α{j}、基站在下行链路向用户传输和每个用户在上行链路中向基站反馈的时间分配系数τ{j}，可以通过求解该问题来优化基站处的功率分配p优化成公式(25a)～(25e)，
P5：max R(p) (25a)
Figure FDA0002584355640000091
Figure FDA0002584355640000092
Figure FDA0002584355640000093
p>0 (25e)
其中变量τn和αn分别替换为给定值
Figure FDA0002584355640000094
和
Figure FDA0002584355640000095
由于(25a)、(25b)中的R(p)相对于pn是非凸的，所以该问题是非凸的；
公式(25a)、(25b)可以重写如下公式(26a)、(26b):
Figure FDA0002584355640000096
Figure FDA0002584355640000097
为了处理非凸的公式(26a)、(26b)，利用逐次凸逼近技术来近似其中的第二对数函数，任何凹函数在任何点都可以由其一阶泰勒展开全局上界，具体地说，让
Figure FDA0002584355640000098
表示上一次迭代中的基站发送的功率分配,在局部点
Figure FDA0002584355640000101
处有以下凹下界如公式(27)：
Figure FDA0002584355640000102
在给定局部点p{j}和如公式(27)的下界
Figure FDA0002584355640000103
的情况下，通过引入最低吞吐量
Figure FDA0002584355640000104
公式(28)如下：
Figure FDA0002584355640000105
因此，可以将问题(28)近似为以下问题：
Figure FDA0002584355640000106
Figure FDA0002584355640000107
Figure FDA0002584355640000108
Figure FDA0002584355640000109
p>0 (29e)
其中变量τn和σn分别替换为给定的
Figure FDA0002584355640000111
和
Figure FDA0002584355640000112
该问题是一个凸优化问题，凸优化工具箱CVX也能有效地解决这个问题，注意到(29a)、(29b)中采用的下界意味着该问题的可行集总是该问题可行集的子集，因此，从该问题得到的发送功率的最优目标值一般是该问题的下界，应用公式(1)、(2)、(3)提出了R的优化问题的整体迭代算法；
具体地说，公式(13a)～(13h)中的整个变量被划分为三个块，即α、τ和p，在每次迭代中分别通过求解公式(14a)～(14d)，(24a)～(24e)和(29a)～(29e)进行交替优化，同时保持其他两个变量块不变，此外，每次迭代得到的解被用作下一次迭代的输入，最终在下一次迭代得到的总吞吐量和上一次迭代得到的总吞吐量小于设定的最小容忍度ε时，上一次迭代中公式所求得的α、τ和p的最优解即是得到的资源优化分配的方案。
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