CN112564779A - 反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，在本方法中所有无线设备都含有BC和HTT模块，在无线设备WD_i反向散射时，其他无线设备可以获取能量，反向散射和信息传输以时分多址的方式被分配到两个不同的时隙，充分利用整个时间块反射/传输信息，有效地提高了系统吞吐量。系统的FAP工作在全双工模式下，可以同时接收信息和辐射RF信号。本发明定义基于传输公平的吞吐量优化问题，提出有效算法得到最优的时间分配。通过给远处的无线设备更多时间反向散射，减少近处无线设备传输信息的时间，从而让不同信道状态的无线设备获得相等的吞吐量。仿真结果验证了在传输公平的条件下，所提议方案能实现更高的吞吐量。

Description

反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法

技术领域

本发明涉及一种无线供电通信技术领域的方法，具体是一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法。

背景技术

随着物联网(Internet of Things,IoT)的快速发展和绿色通信的提出，无线供电通信网络(Wireless Powered Communication Networks,WPCN)引起了学术界和工业界的极大关注。近年来，通信质量的提高，各种无线设备的增加以及信号处理算法的日益复杂，使得无线通信网络(如无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)和蜂窝网络等)产生了更高的电网能耗和绿色气体排放。而WPCN中的射频(Radio Frequency,RF)能量收集技术的提出，则可以代替传统的电池供电和有线供电方式，延长无线设备的寿命，减少废旧电池的产生，是实现物联网中无线设备无接触可持续供电的重要条件，也是迈向绿色通信的关键一步。但是大多数WPCN中无线设备遵从采集再传输(Harvest-then-Transmit,HTT)模式，需要花费很长时间获得足够的能量用于信息传输，在一个时间块里，信息传输的时间将变少，进而导致系统吞吐量降低。而反向散射通信(Backscatter Communication,BC)则几乎不需要能量采集时间，可以实时地反射信息，而且由于其被动的传输方式，产生的能耗相较于HTT低得多。因此，通过在传统的WPCN中引入反向散射来提高系统性能是一种很有前途的方法。但是，如果将能量源和信息接收器放在同一设备上，用户将受到BC“往返路径损耗(Round-Trip Path Loss)”和HTT“双远近问题(Doubly Near-Far Problem)”的影响，造成用户间信息传输存在不公平问题。所以，通过结合BC与HTT的优势，获得总容量与传输公平的折中是一个值得研究的问题。

近年来，国内外踊跃出现了不少关于提升WPCN系统性能的文献。Rui Zhang等人在《IEEE Transactions on Communications Oct.2014，pp.3528-3540(电气电子工程师协会通信会刊，2014年10月，第3528-3540页)》上发表了题为“Optimal resource allocationin full-duplex wireless powered communication network(全双工无线供电通信网络的最优资源分配)”一文。该文采用全双工混合接入点(Hybrid Access Point，HAP)，利用该接入点可以同时广播RF信号和接收用户信息，以提高时间利用率，进而提升系统容量，但该网络中只有HTT模式，无法满足紧急的信息传输。另经检索发现，Bin Lyu等人在《IEEEAccess.Mar.2017,pp.7254-7262,(美国电气电子工程师学会，2017年3月，第7254-7262页)》上发表了题为“Wireless Powered Communication Networks Assisted byBackscatter Communication(反向散射协助的无线供电通信网络)”一文。该文提出一种模式选择策略，根据当前信道状态信息，让每个用户在反向散射和HTT模式中选择合适的传输模式，通过最优的模式排列和时间分配来最大化总吞吐量，但是该方案中不同用户间存在传输不公平问题。经检索还发现，Parisa Ramezani等人在《IEEE InternationalConference on Communications July 2017,pp.1-6(电气电子工程师协会国际通信会议，2017年7月，第1-6页)》上发表了题为“Fairness enhancement in dual-hop wirelesspowered communication networks(双跳无线供电通信网络公平性增强)”一文，该文对双跳WPCN进行了研究，在中继能量获取时间相等的条件下，安排远处中继更多的信息转发时间，以达到每个用户吞吐量相等的目的，该方案虽然能获得较强的公平性，但系统总吞吐量却不是很高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术反向散射通信网络的吞吐量不同用户间存在传输不公平问题的缺陷，提供一种反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

本发明提供了一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，具体实现步骤如下：

第一步、构造无线供电反向散射通信网络。全双工接入点(Full-Duplex AccessPoint,FAP)有稳定能源供应，无线设备无初始能量，需要从FAP中获取能量，用符号WD_i，i＝1,2,...,K表示。每个无线设备都配备反向散射和HTT模块，随机地分布在FAP周围，与FAP直接通信。FAP是信号发射点和信息接收点的集合，这样做是为了减少分开部署带来的开销。此外，其发射的RF信号既可以给无线设备提供能量用于普通的信息传输，又可以激活无线设备进行反向散射。不同的无线设备与FAP之间的信道状态信息不同，但在一个时间周期开始前，FAP可以提前知道所有的信道状态信息，因而可以在通信连接建立前，便采用本发明方法对系统进行优化。

第二步、基于无线供电反向散射通信网络，合理划分时隙。整个时间块先被分成两个大时隙，分别为能量获取/反向散射(Energy Harvesting/Backscatter,EHB)时隙和信息传输(Information Transmission,IT)时隙，在EHB时隙中，无线设备通过TDMA方式进行反向散射，并在其他时间获取能量；在IT时隙，无线设备通过TDMA方式利用EHB中获取到的能量传输信息。令β_i表示第i个无线设备反射信息的时间，α_i表示第i个无线设备利用获取到的能量传输信息的时间。定义t₀为EHB时隙，第i个无线设备获取能量的时间便为t₀-β_i。该时隙划分充分利用了HTT中的能量获取时间。因为在单一HTT中，远处的无线设备需要更多的时间获取能量，最后得到的吞吐量却很少，所以本发明设计的时隙中分出一部分能量获取时间用于反向散射，让远处的无线设备花费更多的时间用于反向散射而不是获取能量，通过反向散射增加的吞吐量，来降低与近处无线设备的差距，从而达到吞吐量公平的目的。

第三步、基于时隙划分，计算无线设备获取的能量，HTT模式下获得的吞吐量和反向散射模式下获得的吞吐量；

(一)在EHB时隙里，FAP辐射RF信号，对应的发射功率为P_T，无线设备WD_i从该信号中获取能量，所获得的能量为：

表示能量获取率。然后利用获取到的能量进行信息传输。为避免能源浪费，假设获取到的能量在IT时隙被全部用完。因而，WD_i通过HTT获得的吞吐量为：

(二)无线设备WD_i通过负载调制以反向散射方式将信息反射到FAP。基于此，得到BC模式下的吞吐量：

其中s∈(0,1)表示无线设备的反射系数，σ²表示无线设备与FAP之间的噪声功率，

其中d_i表示FAP到无线设备WD_i的距离，ζ₁＝ζ₂＝ζ表示路径损耗指数。

第四步、计算每个无线设备的总吞吐量，在保证公平条件下，建立吞吐量优化问题找到最优的时间分配方案。具体方法如下：

(一)根据公式(2)和(3)得到无线设备WD_i的总吞吐量为：

其中

根据公式(4)和上述时间约束条件，列出基于传输公平的系统吞吐量优化问题：

0≤t₀≤1

0≤β_i,α_i≤1 (5)

(二)引入一个新的变量Q，得到凸优化问题，构造其拉格朗日函数，给定t₀，t₀通过一维搜索得到，令该拉格朗日函数的一级偏导为0，得到反向散射和获取能量的最优时间分配解：

其中

是以下公式的解：

对于(7)至(9)式子中的拉格朗日乘子，采用次梯度法来更新：

其中

是g(λ,μ,ν)的次梯度，

和

分别为第n次迭代更新λ_i、μ和v的步长。

与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：

本发明中所有无线设备都含有BC和HTT模块，在无线设备WD_i反向散射时，其他无线设备可以获取能量，反向散射和信息传输以时分多址的方式被分配到两个不同的时隙，充分利用整个时间块反射/传输信息，有效地提高了系统吞吐量。系统的FAP工作在全双工模式下，可以同时接收信息和辐射RF信号。本发明定义基于传输公平的吞吐量优化问题，提出有效算法得到最优的时间分配。通过给远处的无线设备更多时间反向散射，减少近处无线设备传输信息的时间，从而让不同信道状态的无线设备获得相等的吞吐量。仿真结果验证了在传输公平的条件下，所提议方案能实现更高的吞吐量。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明所述的的系统模型图；

图2是本发明所述的系统时隙划分图；

图3是本发明中两个无线设备各自能量收集与反向散射时间比例图；

图4是系统平均吞吐量随着发射功率的变化曲线；

图5是系统平均吞吐量随着反向散射系数的变化曲线。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例

一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，系统模型图如图1所示。该系统包含一个全双工接入点(Full-Duplex Access Point,FAP)和K个无线设备。FAP有固定的能量供应，通过连续干扰消除技术工作在全双工模式下，可以同时广播RF信号和接收来自无线设备的信息。每个无线设备自身都没有能量，需要从外部获取能量，并且都包含BC和HTT两个模块，可以在其他无线设备获取能量时进行反向散射。这样的无线设备用符号WD_i，i＝1,2,...,K表示。定义从无线设备到FAP的信道功率增益分别为H_i和G_i，i＝1,2,...,K，并假设H_i和G_i都是平坦衰落，能够在整个时间块里保持稳定。同时假设FAP能提前已知所有信道状态信息。

具体的，通过以下步骤实现：

步骤一：设计系统时隙划分框图，计算各个无线设备反向散射获得的吞吐量。本系统时隙划分图如图2所示。在一个时间块里研究无线供电反向散射通信网络，定义该时间块为1。整个时间块先被分成两个大时隙，分别为能量获取/反向散射(Energy Harvesting/Backscatter,EHB)时隙和信息传输(Information Transmission,IT)时隙，然后两个大时隙被分成K个小时隙，分别用β_i和α_i，i＝1,2,...,K表示。其中β_i表示第i个无线设备反射信息的时间，α_i表示第i个无线设备传输信息的时间。用t₀表示EHB时隙，那么第i个无线设备获取能量的时间便为t₀-β_i。因而，整个时间约束条件为：

在EHB时隙里，FAP辐射RF信号，对应的发射功率为P_T，无线设备WD_i通过负载调制以反向散射方式将信息反射到FAP。基于此，得到无线设备WD_i采用BC模式的吞吐量：

其中s∈(0,1)表示无线设备的反射系数，σ²表示无线设备与FAP之间的噪声功率，

其中d_i表示FAP到无线设备WD_i的距离，ζ₁＝ζ₂＝ζ表示路径损耗指数。

步骤二：计算HTT模式下各个无线设备收集到的能量以及信息传输获得的吞吐量。根据步骤一的时隙划分，在EHB时隙里，无线设备WD_i还可以在不反向散射时获取能量，所获得的能量为：

表示能量获取率。然后利用获取到的能量进行信息传输。为避免能源浪费，假设获取到的能量在IT时隙被全部用完。因而，WD_i通过HTT获得的吞吐量为：

步骤三：联合步骤一和步骤二获得各个无线设备的总吞吐量，列出基于传输公平的系统吞吐量优化问题。

根据公式(1)和(3)得到无线设备WD_i的总吞吐量为：

其中

根据公式(4)和上述时间约束条件，列出基于传输公平的系统吞吐量优化问题：

0≤t₀≤1

0≤β_i,α_i≤1 (5)

步骤四：对步骤三中的优化问题进行求解，得到最优的时间分配策略。

容易看出步骤三中的优化问题不是一个凸优化问题，需要引入一个新的变量Q，得到新的优化问题：

Q≥0

0≤t₀≤1

新问题是一个凸优化问题，证明过程如下：

令

要想证明以上问题是凸优化问题，只需要证明F(t₀,{β_i},{α_i},Q)相对于变量(t₀,{β_i},{α_i},Q)是凸函数。F(t₀,{β_i},{α_i},Q)是线性函数Q-β_iB_i和

非负加权和，而Y(t₀,{β_i},{α_i})是函数-log(1+γ_i(t₀-β_i))的透视函数。根据凸优化理论基础，不难证明-log(1+γ_i(t₀-β_i))是凸函数，由于透视函数与原函数保持相同凸性，所以可以判断新问题是凸优化问题。

针对该优化问题，给定t₀，其拉格朗日函数为

其中0鞍λ＝[λ₁,λ₂,...,λ_k]1，μ≥0，ν任意，(°表示变量中所有值都满足不等式)。问题(6)的对偶函数为

由问题(6)可知其存在可行解(t₀,{β_i},{α_i},Q)在可行域里使得问题(6)的约束条件严格成立。根据Slater准则，问题(6)的强对偶性成立。因而，对偶问题的最优值等效于问题(6)的最优值。

具体求解过程如下：

第一步：设置拉格朗日乘子的范围和初值，最优Q的初值Q^opt＝0。

第二步：采用一维搜索获得t₀值，初始化β_i，通过对问题(6)的拉格朗日函数进行偏导，其最优时间分配解满足：

其中

是以下公式的解：

第三步，利用第二步的最优值，通过次梯度法对上式中的乘子进行更新：

其中

是g(λ,μ,ν)的次梯度，

和

分别为第n次迭代更新λ_i、μ和v的步长。

第四步，直到所有乘子都收敛，计算原优化函数的拉格朗日对偶函数g(λ,μ,ν)，令Q＝g(λ,μ,ν),如果Q>Q^opt，则令Q^opt＝Q，否则Q^opt不变。令t₀＝t₀+Δ，如果0≤t₀≤1，则回到第二步进行循环，直到找到Q的最大值，即得到系统的最优时间分配以及每个无线设备能够共同获得的最大吞吐量。

本实例在以下仿真场景下仿真实现，仿真场景的主要参数如表1所示。

表1仿真场景主要参数

首先考虑无线设备的数量为K＝2的情况，其中d₁＝15m,d₂＝20m。图3绘制了每个无线设备的能量收集和反向散射时间分配比率与路径损耗指数的关系。可以看出，随着路径损耗指数增加，WD₁的时间分配比率在增加，而WD₂的在减小。具体原因如下。随着路径损耗指数的增加，WD₂和WD₁之间的信道状态差异将变大，因为WD₂和FAP之间的距离较长，导致WD₂的信道衰落较快。因此，WD₁花更多的时间来收集能量用于后面的信息传输，原因是WD₁离FAP近，更有利于能量收集。WD₂花更多时间的进行反向散射，原因是反向散射可以直接传输数据，而无需花费额外的时间来收集能量。随着信道状态差异的增加，WD₁需要越来越多的时间来收集能量，而WD₂需要越来越多的时间来反向散射。整体看来，该时间分配充分利用了反向散射和HTT的优势，基于传输公平对系统容量进行了优化。

图4在FAP发射功率方面比较了MTM-HTT方案和本发明方案的平均吞吐量。MTM-HTT方案表示只使用HTT模式，基于传输公平的系统容量优化方案。随着发射功率的增加，所提出的方案与MTM-HTT的平均吞吐量都在增加，但本方案吞吐量始终大于MTM-HTT，并且差距在增大。这是因为在本发明方案，发射功率的增加同时有利于BC和HTT模式，双模式的融合可以大大提高系统容量。因此，在吞吐量方面，所提出的方案可以实现比MTM-HTT方案更好的性能。

图5在反向散射系数方面比较了MTM-HTT方案和本发明方案的平均吞吐量。

随着反向散射系数的增加，导致反向散射获取到的吞吐量增加，相较于MTM-HTT，本发明占用一部分无线设备获取能量的时间用于反向散射数据，增加了系统容量。而这种改变不会影响到HTT模式，所以本发明中无线设备所获得的平均吞吐量在不断上升，MTM-HTT的平均吞吐量保持不变。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，其特征在于，具体实现步骤如下：

S1、构造无线供电反向散射通信网络；

S2、基于无线供电反向散射通信网络，合理划分时隙；

整个时间块分成EHB时隙和IT时隙，在EHB时隙中，无线设备通过TDMA方式进行反向散射，并在其他时间获取能量；在IT时隙，无线设备通过TDMA方式利用EHB中获取到的能量传输信息；

令β_i表示第i个无线设备反射信息的时间，α_i表示第i个无线设备利用获取到的能量传输信息的时间；定义t₀为EHB时隙，第i个无线设备获取能量的时间便为t₀-β_i；

S3、基于时隙划分，计算无线设备获取的能量，HTT模式下获得的吞吐量和反向散射模式下获得的吞吐量；

S31、在EHB时隙里，FAP辐射RF信号，对应的发射功率为P_T，无线设备WD_i从该信号中获取能量，利用获取到的能量进行信息传输，所获得的能量为：

ò_i∈(0,1)表示能量获取率；假设获取到的能量在IT时隙被全部用完，WD_i通过HTT获得的吞吐量为：

S31、无线设备WD_i通过负载调制以反向散射方式将信息反射到FAP；基于此，得到BC模式下的吞吐量：

其中s∈(0,1)表示无线设备的反射系数，σ²表示无线设备与FAP之间的噪声功率，

其中d_i表示FAP到无线设备WD_i的距离，ζ₁＝ζ₂＝ζ表示路径损耗指数；

S4、计算每个无线设备的总吞吐量，在保证公平条件下，建立吞吐量优化问题找到最优的时间分配方案。

2.如权利要求1所述的反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，其特征在于，FAP有稳定能源供应，无线设备无初始能量，从FAP中获取能量，用符号WD_i，i＝1,2,...,K表示；每个无线设备都配备反向散射和HTT模块，随机地分布在FAP周围，与FAP直接通信。

3.如权利要求1所述的反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，其特征在于，建立吞吐量优化问题找到最优的时间分配方案的具体做法为：

S41根据公式(2)和(3)得到无线设备WD_i的总吞吐量为：

其中

根据公式(4)和上述时间约束条件，列出基于传输公平的系统吞吐量优化问题：

0≤t₀≤1

0≤β_i,α_i≤1 (5)

S42引入一个新的变量Q，得到凸优化问题，构造其拉格朗日函数，给定t₀，t₀通过一维搜索得到，令该拉格朗日函数的一级偏导为0，得到反向散射和获取能量的最优时间分配解：

其中

是以下公式的解：

对于(7)至(9)式子中的拉格朗日乘子，采用次梯度法来更新：

其中

是g(λ,μ,ν)的次梯度，

和

分别为第n次迭代更新λ_i、μ和v的步长。

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