CN112054830B - 一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型，然后分别讨论基站发射机处的硬件损伤、用户的信息接收机处的硬件损伤、用户的能量接收机处的硬件损伤；根据基站、信息接收机、能量接收机处的硬件损伤模型，保证基站发送总功率约束和用户能量接收机处收集能量大于门限，表述用户的最大最小可达速率优化问题；引入辅助变量，以及非线性能量收集函数为单调增函数，将问题P1转化为问题P2；将用户的能量收集约束、基站的总功率约束、信息用户的可达速率约束表述为发送信号方差和伪方差的函数；求解用户的最大最小可达速率，采用迭代优化算法实现系统优化。本发明利用不对称高斯信号提供的额外自由度。

Description

一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法。
背景技术
在同时无线信息能量传输系统(SWIPT)中，基于射频的无线能量传输效率低。为了提升SWIPT系统的频谱效率和能量传输效率，采用大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术，这一特点显著提升了空间自由度，有利于消除用户间干扰,小区中的用户可以在同一时频资源上与基站进行通信(SDMA)。就能量传输而言，基站通过能量波束形成，将能量聚集在很小的区域内，有利于提升系统的能量传输效率。Massive MIMO技术的采用，基站需要部署大量的天线。为了降低基站的部署成本，不得不采用低成本的硬件，硬件损伤一定存在。
就信息传输而言，硬件损伤包括相移器和本地振荡器的失配带来的幅度误差和相位误差(I/Q不平衡)，数模转换、带通滤波器、高功率放大器的非线性带来的加性失真噪声。这导致我们想要的和实际发送信号之间的失配，降低了用户的可达速率。在现有的研究中，将收发机处由于硬件损伤导致的加性噪声建模为循环对称复高斯噪声，且收发机处的失真噪声功率与收发机天线处的信号功率成正比。然而，这一模型并不能准确的建模由于收发机硬件损伤(I/Q不平衡)导致的不对称特性。
同时，就能量传输而言，硬件损伤为能量收集电路中整流器的非线性工作特性，而现有的文章大部分采用线性能量收集模型，并不能准确的建模实际的能量收集过程。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，利用不对称高斯信号提供的额外自由度，即伪方差提升信息用户的可达速率，能量用户的能量传输效率。
本发明采用以下技术方案：
一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，包括以下步骤：
S1、建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型，然后分别讨论基站发射机处的硬件损伤、用户的信息接收机处的硬件损伤、用户的能量接收机处的硬件损伤；
S2、根据基站、信息接收机、能量接收机处的硬件损伤模型，保证基站发送总功率约束和用户能量接收机处收集能量大于设定门限，表述用户的最大最小可达速率优化问题；
S3、引入辅助变量γ，以及非线性能量收集函数为单调增函数，将问题P1转化为问题P2；将用户的能量收集约束、基站的总功率约束、信息用户的可达速率约束表述为发送信号方差和伪方差的函数；求解用户的最大最小可达速率，采用迭代优化算法实现系统优化。
具体的，步骤S1具体为：
S101、建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型，基站的天线数为M，单天线用户的数目为N且M＞N，假设完美的信道状态信息，第k个用户天线处的接收信号yk为：
Figure BDA0002631971810000021
其中，hk为大小M×1的矢量，为用户k到基站的上行链路信道矢量，[]H为共轭转置运算；xBS是大小为M×1的矢量，为基站处的发送信号；nk为用户k处的热噪声，且nk～CN(0,σ2)；
基站处的发送信号为：
Figure BDA0002631971810000031
其中，xk为M×1的矢量，为基站对于第k个用户预编码后的信号；vk为基站对于第k个用户的预编码矢量，dk为基站发送给第k个用户的信号，V是基站处的预编码矩阵；d是基站发送的数据矢量；
S102、在基站发射机处存在硬件损伤下，基站发射机天线处实际发送的信号，等效正交不平衡基带发送信号建模为：
Figure BDA0002631971810000032
Figure BDA0002631971810000033
其中，IM为M×M的单位矩阵，ABS为包含基站每个射频链路幅度失真的对角矩阵，θBS为包含基站每个射频链路相位失真的对角矩阵，
Figure BDA0002631971810000034
为xBS的共轭，j为虚数单位，dBS为带通滤波器、高功率放大器硬件损伤导致加性失真噪声,
Figure BDA0002631971810000035
S103、用户采用功率分流的接收机结构，通过功率分流，一部分接收信号功率通过信息检测电路进行信息解码，另一部分信号功率通过能量收集电路来储存能量，第k个用户天线处的接收信号为：
Figure BDA0002631971810000036
其中：nk为接收机天线处的热噪声，
Figure BDA0002631971810000037
S104、讨论在用户的信息接收机处存在硬件损伤下，用户信息接收机处实际接收的信号；
S105、讨论用户的能量接收机处存在硬件损伤下，用户能量接收机实际收集的能量。
进一步的，步骤S104中，用户信息接收机处实际接收的信号
Figure BDA0002631971810000041
为：
Figure BDA0002631971810000042
其中，
Figure BDA0002631971810000043
分别为基站发送信号的同向分量和正交分量所对应的等效信道，zk为信息接收机处的等效噪声，αk为第k个用户功率分流接收机的功率分流系数；hk1为第k个用户发送信号同向分量对应的等效信道；hk2为第k个用户发送信号正交分量对应的等效信道；[]*表示共轭运算，[]H表示共轭转置运算。
进一步的，步骤S105中，在非线性能量收集模型下，第k个用户的能量接收机处实际收集的能量为：
Figure BDA0002631971810000044
其中，U为能量收集电路饱和时，能量收集接收机处最大收集的能量；α为关于入射射频功率的非线性充电速率,β是能量收集电路的最小开启电压，Ek为第k个用户能量接收机处入射的射频能量。
具体的，步骤S2中，最大化用户可达信息速率的最小值表述为：
Figure BDA0002631971810000045
Figure BDA0002631971810000046
Figure BDA0002631971810000047
Figure BDA0002631971810000048
Figure BDA0002631971810000049
其中，
Figure BDA0002631971810000051
分别是基站发送给第k个用户信息信号的方差和伪方差；约束1表示第k个用户能量收集约束，εk为非线性能量收集模型下第k个用户能量接收机处实际收集的能量；μk为第k个用户能量接收机处收集能量的门限值；约束2为基站处的发送总功率约束，PBS为基站的最大发送功率；约束3为满足不对称高斯信号的性质约束，即伪方差的绝对值小于等于方差；约束4为第k个用户的功率分流系数大于0小于1；αk＝0表示用户只进行能量收集，αk＝1表示用户只进行信息检测。
具体的，步骤S3中，通过引入辅助变量γ，将问题P1的最大最小可达速率优化问题表述为问题P2的可行性问题，根据能量收集门限μk可获得相应的入射射频能量门限
Figure BDA0002631971810000052
问题P1转化为问题P2具体为：
Figure BDA0002631971810000053
Figure BDA0002631971810000054
Figure BDA0002631971810000055
Figure BDA0002631971810000056
Figure BDA0002631971810000057
Figure BDA0002631971810000058
其中，约束1表示第k个用户的能量接收机处入射射频能量Ek大于入射射频能量门限
Figure BDA0002631971810000059
约束2表示用户的可达速率大于γ。
具体的，步骤S3中，将优化问题P2的能量收集约束，可达速率约束，基站的总功率约束写为关于发送信号方差和伪方差的函数具体为：
第k个用户的能量接收机处入射的射频能量表示为：
Figure BDA00026319718100000510
其中：ak＝[… a1mk a2mk a3mk …]T，
Figure BDA00026319718100000511
为3N×1的矢量；
Figure BDA0002631971810000061
Figure BDA0002631971810000062
基站的总发送功率约束表述为：bTr≤PBS；
b＝[… 1 0 0 …]T
其中，第3k-2元素为1，其余元素为0；
第k个用户信息接收机处接收信号
Figure BDA0002631971810000063
的方差
Figure BDA0002631971810000064
表示为：
Figure BDA0002631971810000065
其中：ck＝[… c1mk c2mk c3mk …]T为3N×1的矢量，1≤m≤N；
Figure BDA0002631971810000066
Figure BDA0002631971810000067
Figure BDA0002631971810000068
第k个用户信息接收机处干扰加噪声
Figure BDA0002631971810000069
的方差
Figure BDA00026319718100000610
表示为：
Figure BDA00026319718100000611
其中：dk＝[… d1mk d2mk d3mk …]T为3N×1的矢量；
当m＝k时，d1mk＝d2mk＝d3mk＝0，否则d1mk＝c1mk,d2mk＝c2mk,d3mk＝c3mk
Figure BDA00026319718100000612
第k个用户信息接收机处接收信号
Figure BDA00026319718100000613
的伪方差
Figure BDA00026319718100000614
表示为：
Figure BDA00026319718100000615
其中：ek＝[… e1mk e2mk e3mk …]T为3N×1的矢量；
Figure BDA00026319718100000616
Figure BDA00026319718100000617
Figure BDA0002631971810000071
第k个用户信息接收机处干扰加噪声
Figure BDA0002631971810000072
的伪方差
Figure BDA0002631971810000073
表示为：
Figure BDA0002631971810000074
fk＝[… f1mk f2mk f3mk …]T为3N×1的矢量；
当m＝k时，f1mk＝f2mk＝f3mk＝0；否则f1mk＝e1mk,f2mk＝e2mk,f3mk＝e3mk；
Figure BDA0002631971810000075
Figure BDA0002631971810000076
具体的，步骤S3中，迭代优化算法具体为：
固定功率分流系数αk，求解关于r的优化问题表述如下：
Figure BDA0002631971810000077
Figure BDA0002631971810000078
Figure BDA0002631971810000079
2bTr≤2PBS
Figure BDA00026319718100000710
Figure BDA00026319718100000711
其中：
Figure BDA00026319718100000712
Figure BDA00026319718100000713
Figure BDA00026319718100000714
Figure BDA00026319718100000715
Bk＝diag([… 0 -1 1 1 0 …])，-1,1,1分别是Bk的第3k-2,3k-1,3k个对角元，表示基站发送给第k个用户的信号伪方差约束；qk＝[… 0 1 0 …]T表示基站发送给第k个用户的信号方差大于0，1是qk的第3k-2个元；其中：约束一为用户k的速率约束，约束二为用户k的入射射频功率约束，约束三为基站的总功率约束；
固定辅助变量r，将功率分流系数αk的优化分解为k个并行的子问题，具体为：
Figure BDA0002631971810000081
Figure BDA0002631971810000082
Figure BDA0002631971810000083
Figure BDA0002631971810000084
Figure BDA0002631971810000085
Figure BDA0002631971810000086
Figure BDA0002631971810000087
其中，约束1表示第k个用户的速率约束，约束2表示第k个用户的能量收集约束；约束3为功率分流系数约束。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，对于基站和用户处的硬件损伤，采用射频收发机硬件损伤准确的统计模型，抓住收发机硬件损伤的不对称统计特性，而传统的硬件损伤模型并不能体现这一不对称特性；在用户的能量接收机处，由于能量收集电路的饱和，传统的线性能量收集模型不能准确的建模能量用户的能量收集过程。因此，我们采用更准确的非线性能量收集模型；表述Massive MIMO信能同传系统中信息用户的信息论可达速率和能量用户在非线性能量收集模型下收集到的能量；并且采用不对称的高斯信号进行传输来消除硬件损伤对系统性能的影响；最后提出了一个优化框架来优化设计发送信号的方差和伪方差，接收机的功率分流系数，并在基站处进行功率分配。在基站发送功率约束和不对称高斯信号统计特性约束下，求解信能同传系统的最大最小可达速率。从仿真结果中可以看出，相比于对称高斯信号，通过传输不对称高斯信号显著的提升了用户的可达速率和能量传输效率。
进一步的，由于基站处本地震荡器和相移器的失配导致发送信号的幅度误差和相位误差，采用准确的不对称硬件损伤模型，这一模型能体现出上述损伤所带来的不对称特性。同时对于发射机处功率放大器，数模转换器处的加性失真，我们建模为循环对称复高斯信号。这是符合实际的硬件失真特性。而传统的硬件失真模型将上述所有失真建模为循环对称复高斯信号，失真噪声功率与发射机处的信号功率成正比，并不能体显出基站本地振荡器和相移器失配所带来的不对称特性。
进一步的，准确建模用户信息接收机处的硬件失真。类似于基站处的硬件失真特性，我们采用了准确的不对称高斯信号模型，这能体现出信息接收机本地震荡器和相移器失配所带来幅度误差和相位误差所表现出的不对称特性。而传统的对称高斯信号模型并不能体现这一失真特性。
进一步的，采用非线性能量收集模型，这可以准确的表征能量接收机处整流器的非线性工作特性。而传统的线性能量收集模型，能量接收机处收集的能量与入射的射频能量成正比。这一模型并不能准确的建模实际的能量收集过程。因为在高入射射频能量处，能量接收机收集到的能量趋于饱和，并不成线性关系。所以我们采用实际的非线性能量收集模型。
进一步的，由于能量接收机处实际收集的能量与入射的射频能量成非线性关系，以及用户的可达速率是关于基站发送信号方差和伪方差的函数。和速率最大化和收集能量最大化都无法通过数值方法进行求解。因此，从公平性的角度出发，在满足能量接收机的能量收集约束以及基站的总功率约束，求解用户的最大最小可达速率。
进一步的，通过引入辅助变量γ，我们可以将优化问题P1的最大最小可达问题转化为通过求解可行性问题P2；同时，对于能量收集约束，由于非线性能量收集函数为单调增函数，通过能量接收机接收到的射频能量和实际收集能量的一一映射关系，获得入射的射频能量约束，进一步简化计算。
进一步的，通过将能量收集约束，用户的可达速率约束，基站的发送功率约束表述为关于发送信号方差和伪方差的函数，将可行性问题P2表述为分式二次约束二次优化问题，通过利用二分法和共识ADMM算法进行求解。
进一步的，由于r和功率分流系数互相耦合，很难进行求解，通过利用迭代优化算法将优化问题P3分解为两个子优化问题，便于进行求解。
综上所述，本发明采用准确的不对称硬件损伤模型，并采用不对称高斯信号进行传输，即发送信号的同向分量和正交分量之间有一定的相关性或不相等的功率，提供了额外的自由度来补偿硬件损伤对系统性能的影响。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的Massive MIMO信能同传系统模型图；
图2为本发明的发射机硬件失真框图；
图3为本发明的用户功率分流接收机结构图；
图4为本发明的用户信息接收机硬件失真框图；
图5为本发明的用户能量接收机硬件失真框图；
图6为本发明的幅度失真对用户最大最小可达速率的影响。
具体实施方式
本发明提供了一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，硬件损伤包括基站发射机处的硬件损伤、用户信息接收机处的硬件损伤、用户能量接收机处的硬件损伤。首先讨论上述三个收发机块各自的硬件损伤；然后采用两种信息传输方案，分别为对称高斯信号、不对称高斯信号；在这两种信号传输方案下，求解一个优化问题：用户的最大最小可达速率；最后通过仿真验证得出，相比于对称高斯信号，采用不对称高斯信号可以显著的提升用户的可达速率和能量传输效率。
本发明一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，包括以下步骤：
S1、建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型，然后分别讨论基站发射机处的硬件损伤、用户的信息接收机处的硬件损伤、用户的能量接收机处的硬件损伤；
S101、建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型；
考虑Massive MIMO下行链路信能同传系统，基站的天线数为M，单天线用户的数目为N，且M＞N，假设完美的信道状态信息，系统模型图如图1所示。
在理想的硬件条件下，即不考虑基站的发射机和用户的接收机处的硬件损伤；第k个用户天线处的接收信号可以表示为：
Figure BDA0002631971810000111
其中：hk是大小为M×1的矢量，为用户k到基站的上行链路信道矢量；xBS为M×1的矢量，是基站发送的信号；nk表示用户k处的热噪声，且nk～CN(0,σ2)。
基站处的发送信号可以表示为：
Figure BDA0002631971810000121
其中：xk是M×1的矢量，是对于第k个用户预编码后的信号；vk是对于第k个用户的预编码矢量，大小为M×1，在这里，采用匹配滤波器预编码器；dk是发送给第k个用户的信号，
Figure BDA0002631971810000122
V＝[v1 … vN],d＝[d1 … dN]T，分别是基站处的预编码矩阵和发送信号矢量。
S102、讨论基站发射机处存在硬件损伤下，基站发射机天线处实际发送的信号；
在实际情况中，基站的发射机处存在硬件失真，如图2所示；由于本地振荡器和相移器的失配引入相位误差和幅度误差，即I/Q不平衡，等效正交不平衡基带发送信号可以建模为：
Figure BDA0002631971810000123
其中：
Figure BDA0002631971810000124
ABS和θBS为对角矩阵，包含基站的每个射频链路的幅度失真和相位失真；由于高功率放大器，带通滤波器的非线性导致加性失真噪声dBS,
Figure BDA0002631971810000125
且dBS与xBS统计独立。
S103、用户的功率分流接收机结构
第k个用户天线处的接收信号表示为：
Figure BDA0002631971810000126
其中：nk为接收机天线处的热噪声。如图3所示，用户采用功率分流的接收机结构，即通过功率分流，一部分接收信号功率通过信息检测电路进行信息解码，另一部分信号功率通过能量收集电路来储存能量。
S104、讨论在用户的信息接收机处存在硬件损伤下，用户信息接收机处实际接收的信号；
请参阅图4，第k个用户信息接收机处的接收信号为：
Figure BDA0002631971810000131
其中,δk为第k个用户信息接收机处低噪声放大器，带通滤波器的非线性导致的加性接收机失真噪声，
Figure BDA0002631971810000132
由于本地振荡器、相移器的失配引入相位误差和幅度误差，即I/Q不平衡，等效正交不平衡基带接收信号可以建模为：
Figure BDA0002631971810000133
其中,
Figure BDA0002631971810000134
Figure BDA0002631971810000135
和
Figure BDA0002631971810000136
为第k个用户信息接收机处的幅度误差和相位误差。
在平坦衰落下，第k个用户信息接收机处包含了收发机硬件失真的接收信号统计模型为：
Figure BDA0002631971810000137
其中，
Figure BDA0002631971810000138
分别为基站发送信号的同向分量和正交分量所对应的等效信道，zk为信息接收机处的等效噪声。
Figure BDA0002631971810000139
zk的方差为：
Figure BDA00026319718100001310
zk的伪方差为：
Figure BDA00026319718100001311
由此得出，zk为不对称高斯信号，即
Figure BDA00026319718100001312
第k个用户为了解码其想要的信息，将干扰看作为噪声，可达速率表述为：
Figure BDA0002631971810000141
其中,
Figure BDA0002631971810000142
是
Figure BDA0002631971810000143
和xk之间的互信息，
Figure BDA0002631971810000144
是
Figure BDA0002631971810000145
的信息熵，
Figure BDA0002631971810000146
是给定xk的条件下
Figure BDA0002631971810000147
的熵。
Figure BDA0002631971810000148
第k个用户的可达速率表示为：
Figure BDA0002631971810000149
其中,
Figure BDA00026319718100001410
Figure BDA00026319718100001411
和
Figure BDA00026319718100001412
是第k个用户信息接收机处干扰加噪声的方差和伪方差。
Figure BDA00026319718100001413
Figure BDA00026319718100001414
Figure BDA00026319718100001415
Figure BDA00026319718100001416
其中，αk为第k个用户功率分流接收机的功率分流系数，hk1为第k个用户发送信号同向分量对应的等效信道，hk2为第k个用户发送信号正交分量对应的等效信道，
Figure BDA00026319718100001417
分别为基站发送信号的方差和伪方差，
Figure BDA00026319718100001418
分别为基站发送给第k个用户预编码后的信号的方差和伪方差。
S105、讨论用户的能量接收机存在硬件损伤下，用户能量接收机实际收集的能量；
对于能量收集，第k个用户的能量接收机处接收到的信号为：
Figure BDA0002631971810000151
单位时间内，第k个用户的能量接收机处入射的射频能量为：
Figure BDA0002631971810000152
请参阅图5，在能量接收机处，由于整流二极管的非线性工作特性，采用非线性的能量收集模型。在非线性能量收集模型下，第k个用户的能量接收机处实际收集的能量为：
Figure BDA0002631971810000153
其中，U为能量收集电路饱和时，能量收集接收机处最大收集的能量；α，β为常数，α为关于入射射频功率的非线性充电速率,β是能量收集电路的最小开启电压。
S2、根据硬件失真模型，在基站发送总功率约束和用户能量接收机处收集能量大于某一门限，表述用户的最大最小可达速率优化问题；
在硬件失真模型下，保证能量接收机处收集的能量大于某一门限，同时满足基站处的总功率约束，最大化用户可达速率的最小值表述为：
Figure BDA0002631971810000161
其中：
Figure BDA0002631971810000164
分别是基站发送给第k个用户信息信号的方差和伪方差；约束1表示第k个用户能量收集约束，εk为非线性能量收集模型下第k个用户能量接收机处实际收集的能量；μk为第k个用户能量接收机处收集能量的门限值；约束2为基站处的发送总功率约束，PBS为基站的最大发送功率；约束3为满足不对称高斯信号的性质约束，即伪方差的绝对值小于等于方差；约束4为第k个用户的功率分流系数大于0小于1.αk＝0表示用户只进行能量收集，αk＝1表示用户只进行信息检测。
S3、求解用户的最大最小可达速率；
S301、为了求解优化问题P1，引入辅助变量γ，以及非线性能量收集函数为单调增函数，问题P1可以转化为问题P2；
Figure BDA0002631971810000162
其中，通过引入辅助变量γ，将问题P1的最大最小可达速率优化问题表述为问题P2的可行性问题，由于非线性能量收集函数为单调增函数，根据能量收集门限μk可获得相应的入射射频能量门限
Figure BDA0002631971810000163
约束1表示第k个用户的能量接收机处入射射频能量Ek大于入射射频能量门限
Figure BDA0002631971810000171
约束2表示用户的可达速率大于γ，为了求解优化问题P2，需要将能量收集约束、用户的可达速率约束、基站的总功率约束表述为发送信号方差和伪方差的函数。
为了求解优化问题P2，我们将能量接收机处入射的射频能量，可达速率表达式，基站处的总功率约束表示为发送信号方差和伪方差的函数。
S302、将用户的能量收集约束、基站的总功率约束、信息用户的可达速率约束表述为发送信号方差和伪方差的函数
a、第k个用户的能量接收机处入射的射频能量表示为：
Figure BDA0002631971810000172
其中：ak＝[… a1mk a2mk a3mk …]T，
Figure BDA0002631971810000173
为3N×1的矢量。
Figure BDA0002631971810000174
Figure BDA0002631971810000175
b、基站的总发送功率约束表述为：bTr≤PBS；
b＝[… 1 0 0 …]T
其中，第3k-2元素为1，其余元素为0。
c、第k个用户信息接收机处接收信号
Figure BDA0002631971810000176
的方差
Figure BDA0002631971810000177
可以表示为：
Figure BDA0002631971810000178
其中：ck＝[… c1mk c2mk c3mk …]T为3N×1的矢量，1≤m≤N.
Figure BDA0002631971810000179
Figure BDA00026319718100001710
Figure BDA00026319718100001711
第k个用户信息接收机处干扰加噪声
Figure BDA00026319718100001712
的方差
Figure BDA00026319718100001713
表示为：
Figure BDA0002631971810000181
其中：dk＝[… d1mk d2mk d3mk …]T为3N×1的矢量。
当m＝k时，d1mk＝d2mk＝d3mk＝0，否则d1mk＝c1mk,d2mk＝c2mk,d3mk＝c3mk
Figure BDA0002631971810000182
第k个用户信息接收机处接收信号
Figure BDA0002631971810000183
的伪方差
Figure BDA0002631971810000184
可以表示为：
Figure BDA0002631971810000185
其中：ek＝[… e1mk e2mk e3mk …]T为3N×1的矢量。
Figure BDA0002631971810000186
Figure BDA0002631971810000187
Figure BDA0002631971810000188
第k个用户信息接收机处干扰加噪声
Figure BDA0002631971810000189
的伪方差
Figure BDA00026319718100001810
可以表示为：
Figure BDA00026319718100001811
其中：fk＝[… f1mk f2mk f3mk …]T为3N×1的矢量。
当m＝k时，f1mk＝f2mk＝f3mk＝0；否则f1mk＝e1mk,f2mk＝e2mk,f3mk＝e3mk；
Figure BDA00026319718100001812
将公式(23)(25)(27)(29)代入速率表达式(11)中可得：
Figure BDA00026319718100001813
由公式(21)(30)可知，r与功率分流系数αk互相耦合。为此，我们提出了迭代优化算法求解优化问题P2。
S303、迭代优化算法实现过程，迭代优化算法由两部分组成，接下来将分别介绍；
第一部分：固定功率分流系数αk，求解关于r的优化问题，可以重新表述如下：
Figure BDA0002631971810000191
其中：
Figure BDA0002631971810000192
Figure BDA0002631971810000193
Figure BDA0002631971810000194
Figure BDA0002631971810000195
Bk＝diag([… 0 -1 1 1 0 …])，-1,1,1是Bk的第3k-2,3k-1,3k个对角元，表示基站发送给第k个用户的信号伪方差约束。qk＝[… 0 1 0 …]T表示基站发送给第k个用户的信号方差大于0，1是qk的第3k-2个元。其中：约束一为用户k的速率约束，约束二为用户k的入射射频功率约束，约束三为基站的总功率约束。
对于固定的γ，将优化问题P3变为求解可行性问题，可通过共识ADMM算法进行求解。最优的γ通过二分法来求解。获得r的最优值后，然后固定r，求解功率分流系数αk。
第二部分：固定r，对于功率分流系数αk的优化可以分解为k个并行的子问题。
Figure BDA0002631971810000201
Figure BDA0002631971810000202
Figure BDA0002631971810000203
Figure BDA0002631971810000204
其中：约束1表示第k个用户的速率约束，约束2表示第k个用户的能量收集约束。约束3为功率分流系数约束。
省略基站的发送功率约束以及基站发送的不对称信号约束，因为在求解优化问题P3时已经被满足。类似于问题P3的求解过程，问题P4可通过二分法和共识ADMM算法进行求解。
迭代优化算法具体实现过程如下：
Figure BDA0002631971810000205
Figure BDA0002631971810000211
通过利用迭代优化算法，获得基站对于每个用户发送信号的功率和相应的不对称高斯信号统计特性，以及用户功率接收机处的功率分流系数；然后基站利用上述传输方案进行传输；并通过上下行链路的互易性，将功率分流系数信息传递给相应的接收机；从而提升用户的可达速率和能量收集效率。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
数值验证
研究硬件损伤对Massive MIMO信能同传系统的性能的影响，并求解优化问题P1.仿真参数设置如下：大尺度衰落变量
Figure BDA0002631971810000221
αk表示路径损耗指数，dk是第k个用户和基站之间的距离。能量接收机处的噪声功率σ2＝υB,υ为噪声功率谱密度，B为系统带宽。为了简化，基站处的加性硬件失真
Figure BDA0002631971810000222
ABS＝aBSIM,ΘBS＝θBSIM，仿真参数设置如下：
Figure BDA0002631971810000223
Figure BDA0002631971810000231
请参阅图6，为功率分流接收机下，幅度失真对系统可达速率的影响。其中，M＝128,N＝4,
Figure BDA0002631971810000232
能量接收机处能量收集门限为0.1mW.从附图6中可以看出，随着幅度失真的增加，基站需要更高的发送功率来满足用户的能量需求。同时相比于对称高斯信号，当采用不对称的高斯信号进行传输时，基站以较小的发送功率就能满足用户的能量需求。这是因为不对称高斯信号提供了额外的自由度，即伪方差，对能量收集也是有益的。随着基站发送功率的增大，相比于对称高斯信号，采用不对称高斯信号进行传输所带来的增益逐渐增加。当基站的发送功率较高时，两种传输方案下，用户的最大最小可达速率都趋于饱和。同时采用不对称高斯信号进行传输仅带来略微的性能提升。
综上所述，本发明一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，针对Massive MIMO信能同传系统中由于硬件损伤的存在(I/Q不平衡、放大器的非线性失真、模数转换器的量化噪声、能量收集电路的饱和非线性)，降低了系统的性能(频谱效率，能量传输效率)。由于硬件损伤具有不对称特性，我们通过传输不对称的高斯信号，这带来额外的自由度来补偿硬件损伤的影响，从而提升系统的频谱效率和能量传输效率。通过求解最大最小可达速率并进行仿真验证，从仿真结果中可得，相比于传输对称高斯信号，通过传输不对称高斯信号可以带来显著的性能提升。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型，然后分别讨论基站发射机处的硬件损伤、用户的信息接收机处的硬件损伤、用户的能量接收机处的硬件损伤；
S2、根据基站、信息接收机、能量接收机处的硬件损伤模型，保证基站发送总功率约束和用户能量接收机处收集能量大于设定门限，表述用户的最大最小可达速率优化问题，在不对称高斯信号传输方案下，最大化用户可达信息速率的最小值表述为：
P1:
Figure FDA0003031988900000011
Figure FDA0003031988900000012
Figure FDA0003031988900000013
Figure FDA0003031988900000014
Figure FDA0003031988900000015
其中，
Figure FDA0003031988900000016
分别是基站发送给第k个用户信息信号的方差和伪方差；约束1表示第k个用户能量收集约束，εk为非线性能量收集模型下第k个用户能量接收机处实际收集的能量；μk为第k个用户能量接收机处收集能量的门限值；约束2为基站处的发送总功率约束，PBS为基站的最大发送功率；约束3为满足不对称高斯信号的性质约束，即伪方差的绝对值小于等于方差；约束4为第k个用户的功率分流系数大于0小于1；αk＝0表示用户只进行能量收集，αk＝1表示用户只进行信息检测；
S3、引入辅助变量γ，以及非线性能量收集函数为单调增函数，将问题P1转化为问题P2；
将优化问题P2的能量收集约束，可达速率约束，基站的总功率约束写为关于发送信号方差和伪方差的函数具体为：
第k个用户的能量接收机处入射的射频能量表示为：
Figure FDA0003031988900000017
其中：ak＝[… a1mk a2mk a3mk …]T，
Figure FDA0003031988900000021
为3N×1的矢量；
Figure FDA0003031988900000022
Figure FDA0003031988900000023
基站的总发送功率约束表述为：bTr≤PBS；
b＝[… 1 0 0 …]T
其中，矢量b的第3k-2元素为1，其余元素为0；
第k个用户信息接收机处接收信号
Figure FDA0003031988900000024
的方差
Figure FDA0003031988900000025
表示为：
Figure FDA0003031988900000026
其中：ck＝[… c1mk c2mk c3mk …]T为3N×1的矢量，1≤m≤N；
Figure FDA0003031988900000027
Figure FDA0003031988900000028
Figure FDA0003031988900000029
第k个用户信息接收机处干扰加噪声
Figure FDA00030319889000000210
的方差
Figure FDA00030319889000000211
表示为：
Figure FDA00030319889000000212
当m＝k时，d1mk＝d2mk＝d3mk＝0，否则d1mk＝c1mk,d2mk＝c2mk,d3mk＝c3mk
Figure FDA00030319889000000213
第k个用户信息接收机处接收信号
Figure FDA00030319889000000214
的伪方差
Figure FDA00030319889000000215
表示为：
Figure FDA00030319889000000216
Figure FDA00030319889000000217
Figure FDA00030319889000000218
Figure FDA00030319889000000219
第k个用户信息接收机处干扰加噪声
Figure FDA0003031988900000031
的伪方差
Figure FDA0003031988900000032
表示为：
Figure FDA0003031988900000033
当m＝k时，f1mk＝f2mk＝f3mk＝0；否则f1mk＝e1mk,f2mk＝e2mk,f3mk＝e3mk；
Figure FDA0003031988900000034
Figure FDA0003031988900000035
将用户的能量收集约束、基站的总功率约束、信息用户的可达速率约束表述为发送信号方差和伪方差的函数；求解用户的最大最小可达速率，采用迭代优化算法实现系统优化，迭代优化算法具体为：
固定功率分流系数αk，r的优化问题表述如下：
P3：
Figure FDA0003031988900000036
Figure FDA0003031988900000037
Figure FDA0003031988900000038
2bTr≤2PBS
Figure FDA0003031988900000039
Figure FDA00030319889000000310
其中：
Figure FDA00030319889000000311
Figure FDA00030319889000000312
Figure FDA00030319889000000313
Figure FDA00030319889000000314
Bk＝diag([… 0 -1 1 1 0 …])，-1,1,1分别是Bk的第3k-2,3k-1,3k个对角元，表示基站发送给第k个用户的信号伪方差约束；qk＝[… 0 1 0 …]T表示基站发送给第k个用户的信号方差大于0，1是qk的第3k-2个元；其中：约束一为用户k的速率约束，约束二为用户k的入射射频功率约束，约束三为基站的总功率约束；
固定辅助变量γ，将功率分流系数αk的优化分解为k个并行的子问题，具体为：
P4：
Figure FDA0003031988900000041
Figure FDA0003031988900000042
Figure FDA0003031988900000043
Figure FDA0003031988900000044
Figure FDA0003031988900000045
Figure FDA0003031988900000046
Figure FDA0003031988900000047
其中，约束1表示第k个用户的速率约束，约束2表示第k个用户的能量收集约束；约束3为功率分流系数约束，σ2为接收天线处热噪声的方差。
2.根据权利要求1所述的针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，其特征在于，步骤S1具体为：
S101、建立Massive MIMO下行链路信能同传系统模型，基站的天线数为M，单天线用户的数目为N且M＞N，假设完美的信道状态信息，第k个用户天线处的接收信号yk为：
Figure FDA0003031988900000048
其中，hk为大小M×1的矢量，为用户k到基站的上行链路信道矢量，[]H为共轭转置运算；xBS是大小为M×1的矢量，为基站处的发送信号；nk为用户k处的热噪声，且nk～CN(0,σ2)，σ2为热噪声的方差；
基站处的发送信号为：
Figure FDA0003031988900000049
其中，xk为M×1的矢量，为基站对于第k个用户预编码后的信号；vk为基站对于第k个用户的预编码矢量，sk为基站发送给第k个用户的信号，V是基站处的预编码矩阵；d是基站发送的数据矢量,[]T表示转置运算；
S102、在基站发射机处存在硬件损伤下，基站发射机天线处实际发送的信号，等效正交不平衡基带发送信号建模为：
Figure FDA0003031988900000051
Figure FDA0003031988900000052
其中,Λ1表示混频器产生的幅度失真，Λ2为混频器产生的旋转误差，IM为M×M的单位矩阵，ABS为包含基站每个射频链路幅度误差的对角矩阵，θBS为包含基站每个射频链路相位失真的对角矩阵，
Figure FDA0003031988900000053
为xBS的共轭，j为虚数单位；
S103、用户采用功率分流的接收机结构，通过功率分流，一部分接收信号功率通过信息检测电路进行信息解码，另一部分信号功率通过能量收集电路来储存能量，第k个用户天线处的接收信号为：
Figure FDA0003031988900000054
其中：dBS为基站发射机处带通滤波器、高功率放大器硬件损伤导致的加性失真噪声,
Figure FDA0003031988900000055
Cd为加性失真噪声的方差，
Figure FDA0003031988900000056
为每一个天线处失真噪声的方差，σ2为接收天线处热噪声的方差,nk为接收机天线处的热噪声，
Figure FDA0003031988900000057
S104、讨论在用户的信息接收机处存在硬件损伤下，用户信息接收机处实际接收的信号；
S105、讨论用户的能量接收机处存在硬件损伤下，用户能量接收机实际收集的能量。
3.根据权利要求2所述的针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，其特征在于，步骤S104中，用户信息接收机处实际接收的信号
Figure FDA0003031988900000058
为：
Figure FDA0003031988900000059
其中，
Figure FDA00030319889000000510
分别为基站发送信号的同向分量和正交分量所对应的等效信道，
Figure FDA0003031988900000061
分别包含了信息接收机混频器中产生的幅度失真和旋转误差；
Figure FDA0003031988900000062
和
Figure FDA0003031988900000063
为第k个用户信息接收机处混频器产生的幅度误差和相位误差；zk为信息接收机处的等效噪声，αk为第k个用户功率分流接收机的功率分流系数；[]*表示共轭运算，[]H表示共轭转置运算。
4.根据权利要求2所述的针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，其特征在于，步骤S105中，在非线性能量收集模型下，第k个用户的能量接收机处实际收集的能量为：
Figure FDA0003031988900000064
其中，U为能量收集电路饱和时，能量收集接收机处最大收集的能量；α为关于入射射频功率的非线性充电速率,β是能量收集电路的最小开启电压，Ek为第k个用户能量接收机处入射的射频能量。
5.根据权利要求1所述的针对硬件损伤的Massive MIMO信能同传系统优化方法，其特征在于，步骤S3中，通过引入辅助变量γ，将问题P1的最大最小可达速率优化问题表述为问题P2的可行性问题，根据能量收集门限μk可获得相应的入射射频能量门限
Figure FDA0003031988900000065
问题P1转化为问题P2具体为：
P2：
Figure FDA0003031988900000066
Figure FDA0003031988900000067
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其中，约束1表示第k个用户的能量接收机处入射射频能量Ek大于入射射频能量门限
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约束2表示用户的可达速率大于γ，PBS为基站的总功率约束。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113364494B (zh) * 2021-05-06 2022-08-16 西安交通大学 一种针对硬件失真的irs辅助miso系统性能优化方法
CN114466390B (zh) * 2022-02-28 2024-06-04 西安交通大学 一种基于智能反射面辅助的swipt系统性能优化方法及系统
CN115021816B (zh) * 2022-07-04 2024-07-26 吉林大学 基于改进的樽海鞘群算法的可见光通信系统功率分配方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105657801A (zh) * 2015-12-25 2016-06-08 浙江理工大学 一种基于多接收机信能同传系统的功率采集最大化实现方法
CN108923898A (zh) * 2018-05-30 2018-11-30 重庆邮电大学 硬件损伤下无线能量传输的大规模mimo系统能效优化方法
CN109348500A (zh) * 2018-12-03 2019-02-15 重庆电子工程职业学院 一种硬件损伤条件下满足双向swipt中继系统的资源分配方法
US10361596B1 (en) * 2018-08-29 2019-07-23 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Protocol, method and system for simultaneous wireless information and power transfer relaying network
CN110099017A (zh) * 2019-05-22 2019-08-06 东南大学 基于深度神经网络的混合量化系统的信道估计方法
CN111405596A (zh) * 2020-03-24 2020-07-10 西安电子科技大学 莱斯信道下大规模天线无线携能通信系统资源优化方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103812548B (zh) * 2014-01-27 2017-02-15 东南大学 一种考虑信道高斯误差和收发机损伤的波束成形方法
CN104320219B (zh) * 2014-10-30 2017-11-07 浙江理工大学 多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法
CN110213826B (zh) * 2019-05-21 2022-06-24 深圳市领创星通科技有限公司 一种非理想信道下异构携能通信网络鲁棒资源分配方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105657801A (zh) * 2015-12-25 2016-06-08 浙江理工大学 一种基于多接收机信能同传系统的功率采集最大化实现方法
CN108923898A (zh) * 2018-05-30 2018-11-30 重庆邮电大学 硬件损伤下无线能量传输的大规模mimo系统能效优化方法
US10361596B1 (en) * 2018-08-29 2019-07-23 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Protocol, method and system for simultaneous wireless information and power transfer relaying network
CN109348500A (zh) * 2018-12-03 2019-02-15 重庆电子工程职业学院 一种硬件损伤条件下满足双向swipt中继系统的资源分配方法
CN110099017A (zh) * 2019-05-22 2019-08-06 东南大学 基于深度神经网络的混合量化系统的信道估计方法
CN111405596A (zh) * 2020-03-24 2020-07-10 西安电子科技大学 莱斯信道下大规模天线无线携能通信系统资源优化方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Advances in Energy Harvesting Communications: Past, Present, and Future Challenges";Meng-Lin Ku;《IEEE Communications Surveys & Tutorials》;20151103;第18卷(第2期);全文 *
"硬件受限协作通信系统传输技术及衰落性能研究";李静静;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20200715;第2、6章 *
"蜂窝网中基于数能同传技术的资源分配";赵毅哲;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20180215;第2-5章 *

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