CN113993202B - 一种考虑解码成本的多来源能量吸收中继多块接收速率优化方法 - Google Patents

Abstract

以往的能量吸收通信优化传输问题很少考虑译码能量等实际的问题。本发明涉及一种考虑解码成本的多来源能量吸收中继中多块优化传输结构，最大化中继的吞吐性能。其特征是：设计的时间切换结构和块结构，联合优化各个阶段的时间比例和接收速率来实现中继吞吐最大化。块结构由能量吸收、接收数据、发送数据三个阶段组成。我们考虑了EH2(从发射和环境源获得的能量)场景下的多块优化问题，考虑数据的因果流动，得出以下结论：在多块设置下，在EH2情况下，其中最优的一组各阶段的时间比例，总可以在没有数据流动的情况下得到。

Description

一种考虑解码成本的多来源能量吸收中继多块接收速率优化 方法

技术领域

本发明涉及一种考虑解码成本的多来源能量吸收中继中多块优化传输结构，考虑在从发射和环境源获得的能量的场景下，对单块优化情况下最大化中继的吞吐性能的最优解。

背景技术

随着物联网(IoT)网络的迅速采用，具有能量收集(Energy harvesting)能力的实用通信系统有望变得无处不在。收集的能量可用于补充物联网节点的电池，可来自于自然资源(例如太阳能)和人造资源，例如专用和杂散射频(RF)信号。因此，研究最佳的能量利用和通信机制以最大化系统性能是很重要的。在这项工作中，我们考虑的吞吐量最大化的中继网络中的EH中继器使用解码转发(decode and forward，DF)技术。

在这项工作中，我们考虑的吞吐量最大化的中继网络中的EH中继器使用解码转发(DF)技术。我们首先简要调查现有的相关文献。对于中继系统，研究当发射机节点(TX)和中继节点(RN)都具有有限的能量存储容量的设想，并且发射机节点从中继节点发送的杂散射频信号中获取能量时的情况。对于不同的收获效率和信道条件，导出了联合发射机节点和中继节点功率分配的闭合形式的最优解，使总吞吐量达到最小。研究了当中继节点从发射机节点的射频信号中获取能量时，采用功率分割中继协议和最优功率分配方案可达到的和速率。考虑能量捕获能力的三级双向解码转发(DF)中继器的中断概率最小化问题和吞吐量最大化问题。利用广义迭代定向注水算法，解决了任意中继策略下的能量俘获节点的半双工和全双工信道下的求和速率最大化问题，即解码转发、放大转发、压缩转发、计算转发。提出了两种方案：(1)联合最优功率和时间分数(TF)的分配；(2)利用三节点解码转发半双工系统调整TF的最优功率分配。推导了具有时间交换中继协议的解码转发单向和双向中继网络的延迟限制和延迟容忍吞吐量。研究了具有放大转发和测向中继协议的多跳中继中的网络覆盖问题。

大多数与EH继电器相关的文献只解释了传输所消耗的能量，据我们所知，在EH中继中解码所需的能量尚未被很好地理解。在本文中，我们考虑一个简单的中继网络与发射机，EH解码和转发(EH-DF)中继器和接收器，目的是最大限度地提高继电器的吞吐量。在前有文献的基础上，我们考虑了EH中继中的译码成本，其中我们考虑了带有EH接收机的点对点通信系统中的译码成本。本专利考虑EH2(从发射和环境源获得的能量)场景下的单块优化问题。

发明内容

本发明解决的技术问题是：虽然能量收集(EH)通信已经得到了广泛的研究，但大多数工作并没有考虑到实际问题，如接收端解码信息的能量消耗。本文研究了由EH供电的发射机、解码转发(DF)中继节点和接收机组成的中继网络的直通性能，与其它研究不同，我们考虑了中继解码的能量损耗。本发明技术解决方案的特点在于包括下列步骤：

1.我们考虑一个有N块的多块系统。用下标或者上标i＝1，…，N表示第i块。其中每个块的长度为τ秒，分为三个阶段。

2.在能量吸收阶段，持续时间[0，α_iτ)，α_i∈[0，1]内，开关连接到能量吸收电路，接收到的所有信号用于收集能量。设p_x为发送符号x∈X的发送功率，其中X是发射机节点可以发送的所有可能符号的集合。为了使中继节点在这个阶段结束时获得最大的能量，发射机节点应该总是发送符号m＝argmax_x∈_xp_x。设e_i为从环境源获取的恒定功率。然后，用α_iτ(p_m+e_i)单位表示能量吸收阶段的总能量。我们用i＝1，…，N时的e_i单位表示第一区环境源收集的能量，其中i＝1，…，N表示第i块。

3.在接收阶段，在持续时间[α_iτ，(α_i+β_i)τ)，α_i+β_i∈[0，1]内，开关连接到信息提取电路。解码器是接收期间能量消耗的主要来源，因此，我们只考虑在中继节点接收期间所需的解码能量。我们采用了如下模型：对于固定信道容量C，解码每信道速率R的码字所消耗的能量是R的非递减凸函数，即：令当/>常见的表示形式有和/>两种。所有其他因素都隐藏在这个功能中。中继在该阶段解码的总比特数为I_R＝βτR，并存储在储存器中以供以后传输。在这个阶段，没有能量被收集，其中i＝1，…，N表示第i块。

4.在传输阶段，持续时间[(α_i+β_i)τ，τ]内，开关连接到传输电路，解码信息从中继节点传输到接受节点。我们假设中继节点和接受节点之间的通信信道是具有信道功率增益h的衰落信道，并且信号被具有单位功率谱密度的加性高斯白噪声(AWGN)所破坏。在这种情况下，当发射功率为p_t时，我们将每个信道符号的平均速率视为T(p_t)＝B log₂(1+hp_t)bps。我们假设h在通信块的开始处是已知的。在块期间，I_T＝γ_iτT(pt)给出可靠传输的总比特数，其中γ_i＝1-(α_i+β_i)。在这个阶段，没有能量被收集。其中i＝1，…，N表示第i块。

5.找到上述三个阶段的最佳长度和中继的接收速率，使得在给定时间内从发射机节点传递到接收机的比特总数最大化。

6.在第i块中，T_i表示收获的能量减去所用的能量。W_i表示接收到的信息减去发送信息。

7.最优的时间比例的最优解中的一组解总是可以在数据没有流动的时候取得，即而通过下面的线性规划问题求解{T_i}，i＝1，…，N.

T_i≥e_i-p_tτ， (3)

T_i≤e_i+p_mτ，i＝1，2，…，N. (4)

而后确定

不排除当存在数据流的时候，存在其他的最优解。其中，最优接收速率最优解为Ri＝R*，i＝1，…，N表，满足其中

附图说明

图1为本发明方法的操作流程图

图2为(W_i，T_i)的可行域

图3为不同EH情景下不同区块的最佳a、β、γ

具体实施方式

中继节点首先对发射机节点发送的信号进行解码，将其存储在缓冲器中，然后将其转发(发送)到接收机，即使用解码转发(DF)。发射机节点和接收机均由电源供电。

中继节点仅由从发射机节点发送的射频信号中获取的能量供电。我们考虑以块结构为单位进行传输，各个块的设置相同，单块的长度为τ秒。分为三个阶段，块结构如下所述。

·能量吸收阶段：在持续时间[0，aτ)，a∈[0，1]内，开关连接到能量吸收电路，接收到的所有信号用于收集能量。设p_x为发送符号x∈X的发送功率，其中X是发射机节点可以发送的所有可能符号的集合。为了使中继节点在这个阶段结束时获得最大的能量，发射机节点应该总是发送符号m＝argmax_x∈Xp_x。设e为从环境源获取的恒定功率。然后，用aτ(p_m+e)单位表示能量吸收阶段的总能量。

·接收阶段：在持续时间[aτ，(a+13)τ)，a+β∈[0，1]内，开关连接到信息提取电路。解码是接收期间能量消耗的主要来源。因此，我们只考虑在中继节点接收期间所需的解码能量。我们采用了如下模型：对于固定信道容量C，解码速率为R的信息所消耗的能量是R的非递减凸函数，即：令当h(0)＝0，/>常见的表示形式有/>和/>两种。所有其他因素都隐藏在这个功能中。中继节点在该阶段解码的总比特数为I_R＝βτR，并存储在存储器中以供以后传输。在这个阶段，没有能量被收集。

·传输阶段：在持续时间[(a+β)τ，τ]内，开关连接到传输电路，解码信息从中继节点传输到接收机。我们假设中继节点和接收机之间的通信信道是具有信道功率增益h的衰落信道，并且信号被具有单位功率谱密度的加性高斯白噪声(AWGN)所破坏。在这种情况下，当发射功率为p_t时，我们将每个信道符号的平均速率视为T(p_t)＝B log₂(1+hp_t)bps。我们假设h在通信块的开始处是已知的。在块期间，I_T＝γτT(p_t)给出可靠传输的总比特数，其中γ＝1-(a+β)。在这个阶段，类似于接收阶段，没有能量被收集。利用上述系统模型，我们的目标是找到上述三个阶段的最佳长度和中继的接收速率，使得在给定时间内从发射机节点传递到接收机的比特总数最大化。

为了最大化中继比特的数量，我们需要解决以下优化问题。

s.t.I_R≥I_T，

0≤α，β，γ≤1，

α+β+γ＝1，

0≤R≤C.

在(P1)中的第一个约束是因为，中继可以发送的比特数必须小于或等于它已解码的比特数。在(P1)中的第二个约束如下，因为用于在块中接收和发送信息的总能量必须小于已获取的能量。为了解(P1)，我们首先给出两个有用的引理。

引理1。为了达到最优，在(1)中的第一个约束必须保持相等，即

βτR＝γτT(p_t) (2)

证明：如果(2)中的等式不成立，我们可以增加γ使等式成立。当a，R，p_t为固定值时，增加γ意味着增加目标函数I_T的值。

引理2为了达到最优，在(1)中的第一个约束必须保持相等，即

证明：如果(3)中的等式不成立，我们可以增加γ使等式成立。当R，β，p_t为固定值时，增加γ意味着增加目标函数I_T的值。

基于引理1和引理2，我们可以用R和p_t来表示a和β.

在(1)中用R和p_t表示β和目标函数，我们可以将(P1)的目标函数改写为O₁(R)＝βRτ。取O₁(R)相对于R的导数，我们有其中/>在下面的定理中，我们导出了更一般形式/>的性质

假设已知m和n是正整数，然后/>对于所有0≤R＜C，有/>

因此，有一个唯一的R^*最大化O₁(R)。根据和α^*＝1-β^*-γ^*，我们将得到最佳的a*，β*，γ*。

我们考虑接收器从专用和其他环境射频源获得能量的情况，相应的优化问题由(P2)给出。

(P2)max_{α，β，γ，R}I_T，

s.t.I_R≥I_T，

0≤α，β，γ≤1，

α+β+γ＝1，

0≤R≤C.

类似于引理1和引理2的分析，我们有

我们可以将问题(P2)的目标重写为O₂(R)＝βRτ.取O₂(R)对R的导数，我们有其中P₂((R))＝P₁(R)，根据定理1，我们可以导出

因此，有一个R^*最大化O₁(R)。我们将得到最佳的a*，β*，γ*.，根据

α^*＝1-β^*-γ^* (11)

我们很容易发现，当e增加时，β和γ都会增加，a也会减少。当a减为零时，从环境中获得的能量足够继电器使用，其值为

由β+γ＝1导出。然后我们的引理。

引理3(P2)的最优解也是a*，β*，和γ*.当/>时，可用(9)，(10)和(11)表示；否则，当/>时，用(9)，(10)和(11)表示，但是e为常数/>

接收器从发射器和其他RF源两者中获取能量，并且能量和数据都被允许在块之间流动。我们用e_i表示在第i块中从周围环境中收集到的能量。其余假设与上一小节相同。现在，为了最大化在N个块上传递的总位数，我们需要解决以下优化问题：

(P3)

0≤α_i，β_i，γ_i≤1，

α_i+β_i+γ_i＝1，

0≤R_i≤C，i＝1，...，N.

其中a＝{α₁，…，α_N}，β＝{β₁，…，β_N}，γ＝{γ₁，…，γ_N}和R＝R₁，…，R_N。请注意，(P3)是非凸的。

1)引入T_i和W_i：为了将(P3)转换为解耦块的等效问题，我们引入T_i和W_i，其中

T_i表示收获的能量减去所用的能量。在方框i中，W_i表示接收到的信息减去发送信息。然后我们有两个引理。

引理6其中i＝1，…，N为达到最佳值。

证明其中i＝1，…，N因为传输的数据位必须小于或等于在继电器处解码的数据位如果/>不成立，则意味着在该块的末尾，缓冲区中仍有未发送的信息。从直觉上讲，这不是最佳选择。我们总是可以同时增加γ_i和减少W_i来保持等式。当固定R，a，β时，同时增加γ_i和减小W_i意味着增加中继信息，从而增加目标函数。

引理7其中i＝1，…，N为达到最佳，我们必须在/>的情况下最小化/>

证明其中i＝1，...，N因为消耗的能量必须小于或等于吸收的能量。_如果γ₁增大，则目标函数增大，并且β_i可能相应增大，在这种情况下∑T_i当然会减小。因此，必须在/>的前提下将T_i最小化。

从直觉上讲，T_i是存储在电池中的能量，因此应将其最小化。最后我们有以下定理定理3问题(P3)等价于

(P4)

0≤α_i，β_i，γ_i≤1，

α_i+β_i+γ_i＝1，

0079.0≤R_i≤C，i＝1，…，N.

where T＝{T₁，…，T_k}and W＝{W₁，…，W_N}.

2)T_i和W_i的可行域：我们可以观察到，对于给定的T和W，选择α_i，β_i，γ_i和R_i与选择α_j，β_j，γ_j，R_j，i≠j无关。，但仅与T_i和W_i有关。因此，对于给定的T和W，我们可以分解原始问题，并在单个块上单独最大化信息量。对于通过外部优化问题进行优化的块，我们可以将T_i和W_i作为常数。因此，第i个块的优化问题可以写成(P5)。

(P5)

0≤α_i，β_i≤1，

α_i+β_i+γ_i＝1，

0≤R_i≤C，i＝1，...，N.

T_i和W_i满足(16)-(18)的情况可以通过外部优化问题进行优化。我们可以获得

我们将考虑(W_i，T_i)的可行范围，并讨论T_i和W_i如何影响优化问题。分别针对α_i，β_i，γ₁的约束，必须

(a)对应于线1的β_i≤1，

(b)对应于线2的β_i≥0，

(c)对应于线2的β_i+γ_i≤13，

(d)γ_i≥0，对应于图2中的线4。

我们接下来讨论在(a)-(d)四种情况下对T_i和W_i的约束。

(a)β_i≤1，对应于线1的西北部根据(20)，当β_i≤1时，我们有

在图2中表示为1号线的西北方。和/>是轴上的点，线的斜率是/>

(b)β_i≥0对应于2号线的东南，根据(19)，当β_i≥0时，我们有

在图2中，线2上的点表示满足的β_i＝0。α_i和γ_i随W_i和T_i的值而变化。当α_i＝1，β_i＝0，γ_i＝0时，A₂(0，p_mτ+e_i)是变化过程的一端。当β_i＝0，γ_i＝0时，C₁或C₂是变化过程的另一端。更改过程从A₂开始。根据(19)和(20)，当β_i＝0时，当W_i变小时，α_i减小一点，而γ_i增大一点。即/>和/> 是T_i在此变化过程中必须满足的条件。当β_i＝0，γ_i＝1时，该变化过程从A₂持续到/>当/>时，代表β_i＝0的线2从A₂开始，到如图2所示，C₁。当/>时，代表β＝0的线2从A₂开始到C₂。那么/>只能在可行域内当/>其中/>

(c)γ+β≤1或a≥0，对应于3号线的西北方根据(19)，当β+γ≤1时，我们有

和/>是线3的轴上的点。3号线的斜率是/>号线有4种情况，分别针对不同的坡度和截距A₃。

(c)γ_i≥0，对应于线4的西南根据(21)，当γ_i≥0时，

在图2中以第4行表示，和A₄(0，p_mτ+e_i)是直线4的轴上的点。直线4的斜率为/>对于第4行，固定了A₄。B₄与参数略微波动。

观察(W_i，T_i)的可行域。W_i总是有正负W_i，但有时取决于行3和C₂则没有负T_i。稍后我们将证明目标函数仅与T_i有关，并且对于所有i，W_i＝0始终是最优解之一。

3)关于W_i和R的讨论：在本小节中，我们首先讨论R的解决方案，然后给出W_i的可能解决方案。这些为简化第1V-B4节中的优化问题做准备。

定理4对于固定的平均传输速率T(p_t)，用常数p_t和h表示，对于所有块，每个块的最佳R_i都与相同。

证明块之间存在能量和数据的因果流动。因为对于最佳a，最后发送和接收的信息必须相同，即所以我们推断

由于(25)和(12)，我们有

其中(a)是由于有时e_i太大，系统无法使用。

我们发现是相对于Ri的递增凸函数。所以我们可以看到/>我们应该尽量减少(26)的右边。所以有一个最优R*满足

可以看作是信息传递过程中所需的总能量。因此，应选择最佳作为所有块的相等值。

备注2当e_i较小时，我们总是可以通过增加α_i来以足够大的速率收集足够的能量用于信息接收。当e_i足够大时，我们可以减小α_i来进行信息接收和发送。当e_i更大时，我们可以将其存储以供以后使用。假设能量存储和数据缓冲器没有限制。因此，通过调整α_i，β_i和γ_i，使传递信息的总能量最小化，可以始终在所有块中获得R_i的最佳速率。

接下来，我们讨论R*的值。

引理8(P5)的最优值R为R_i＝R*，i＝1，2，…，N，满足其中

证明。由于(26)和(19)，我们有

所以我们得出(P5)的目标函数为其中所以按照/>我们得出相当于/>为了求解(P5)，我们讨论了{T_i，W_i}的可能值。由于(27)，(P5)的目标函数为

定理5为使最大化，最优解之一是/>这意味着每个块的W_i＝0。

证明通常，根据上述与(P5)的可行解集相关的讨论(由情况(a)(d)组成)，如果存在可行解集{W_i，T_i}，则可以将其分为两个部分。块。一部分是满足O₆(W_i，T_i)＞0的块i∈N1，另一部分是满足O₆(W_i，T_i)＝00的块j∈N2。注意，N2可能是一个空集。按照我们可以得出/>其中|N_q|表示集合N_q中的元素数，q＝1，2。因为我们有/>

进一步我们得出

其中(a)来自(16)，(b)来自(29)。

3)简化优化问题：因此，利用定理5以及可行域讨论，我们可以将(P5)重写为

(P1)

T_i≤e_i+p_mτ，i＝1，2，…，N.(4)

式中，R等于R*根据引理8计算，(1)如下，因为A₃是情形(c)中T_i的下界，其中，(2)是因为在情况(b)中C₂或C₁是T_i的下限，而(1)是因为在情况(c)中A₃是T_i的下限。(P1)是一个凸优化问题，可以用可靠有效的方法将多项式时间复杂度求解为任意精度。

用(P1)确定T*后，可通过(19)-(21)获得最佳a*，β*，γ*.因此，获得了(P5)的溶液。由于(P3)与(P5)等价，所以(P3)的解也由上述最优a*，β*，γ*，R*给出。因此，我们有以下定理。

定理6(P3)的解之一为/>

i＝1，2，…，N，其中T是通过求解线性规划问题(P1)给出的。

备注3{W_i＝0}，i＝1，2，…，N仅是W的一种选择。当在可行域中采用W_i为其他值时，对于(P5)，将存在其他可能的解决方案。

现在我们考虑EH2的情况。我们假设

B＝10⁶Hz，C＝21Mbps，N₀＝10^-15W/Hz，τ＝1s，/>我们采用能量单位以mJ为单位，比特率单位为Mbps。那么我们有/>T(p_t)＝log₂(1+hp_t)Mbps，其中p_t以mW为单位发射功率，h＝10⁶。C，R和T(pt)是单位Mbps的比特率。

在EH2情况下，引理8给出了R*的最佳解。当p_m＝8mW，p_t＝7mW时，根据P1(R*)＝0，最佳R*的数值结果为12.88Mbps。定理6给出了一种最优解，然后针对以下三种情况获得了最优a*，β*，γ*，W*，T*。

场景I：假定N＝5，则块的收获能量为e＝[5，6，7，8，9]mW。我们给出的解为：对于i＝1，2，…，5，T*＝[0.2055，1.2055，2.2055，3.2055，4.2055]，最优的α*，β*，γ*给出在图3中，其中对于所有五个块，α_i＝0，β_i＝0.6384，γ_i＝0.3606。

场景II：假设N＝5，块e的收获能量＝[5，1，3，2，4]mW。我们给出的解为 最优a*，β*，γ*在图3中给出。

β，γ：场景I：e＝[5，6，7，8，9]，场景II：e＝[5，1，3，4，2]，方案III：e＝[2，1，1，2，41。

场景三：假设N＝5，块的收获能量分别为e＝2，1，1，2，4]mW。我们给出的解决方案为i＝1，2，…，5，T*＝[2.6259，0.6271，-0.7400，-2.0303，-0.4827]时最优的a*，β*，γ*给出在图3中。我们可以在方案I中看到，当以前的区块中所收集的能量总是足够大或足够大时，能量将存储在所有区块中的电池中。这是一个包含理论分析的结论。/>

Claims (1)

1.一种考虑解码成本的多来源能量吸收中继多块接收速率优化方法，其特征在于包括下列步骤：

1)考虑一个有N块的多块系统；用下标或者上标其中i＝1，…，N表示第i块；其中每个块的长度为τ秒，每个块分为三个阶段：

2)每个块的结构为：在能量吸收阶段，持续时间[0，α_iτ)，α_i∈[0，1]内，开关连接到能量吸收电路，接收到的所有信号用于收集能量；设p_x为发送符号x∈X的发送功率，其中X是发射机节点可以发送的所有可能符号的集合；为了使中继节点在这个阶段结束时获得最大的能量，发射机节点应该总是发送符号m＝argmax_x∈Xp_x；然后，用α_iτp_m表示能量吸收阶段吸收的能量，其中i＝1，…，N表示第i块；设e_i为从环境源获取的恒定功率；然后，用α_iτ(p_m+e_i)单位表示能量吸收阶段的总能量；用i＝1，…，N时的e_i单位表示第一区环境源收集的能量，其中i＝1，…，N表示第i块；

3)在接收阶段，在持续时间[α_iτ，(α_i+β_i)τ)，α_i+β_i∈[0，1]内，开关连接到信息提取电路；解码器是接收期间能量消耗的主要来源；因此，我们只考虑在中继节点接收期间所需的解码能量；采用了如下模型：对于固定信道容量C，解码每信道速率R的码字所消耗的能量是R的非递减凸函数，即：令当h(0)＝0；/>常见的表示形式有和/>两种；所有其他因素都隐藏在这个功能中；中继在该阶段解码的总比特数为I_R＝β_iτR_i，并存储在储存器中以供以后传输；在这个阶段，没有能量被收集；其中i＝1，…，N表示第i块；

4)在传输阶段，持续时间[(α_i+β_i)τ，τ]内，开关连接到传输电路，解码信息从中继节点传输到接受节点；假设中继节点和接受节点之间的通信信道是具有信道功率增益h的衰落信道，并且信号被具有单位功率谱密度的加性高斯白噪声(AWGN)所破坏；在这种情况下，当发射功率为p_t时，将每个信道符号的平均速率视为T(p_t)＝B log₂(1+hp_t)；假设h在通信块的开始处是已知的；B为信道带宽；在块期间，I_T＝γ_iτT(p_t)给出可靠传输的总比特数，其中γ_i＝1-(α_i+β_i)，其中i＝1，…，N表示第i块；在这个阶段，没有能量被收集；

5)在第i块中，T_i表示收获的能量减去所用的能量；W_i表示接收到的信息减去发送信息；

6)找到第1-N块的各阶段的时间比例和中继的接收速率，使得在给定时间内从发射机节点传递到接收机的比特总数最大化；

7)最优的时间比例的最优解中的一组解总可以在数据没有流动的时候取得，即而通过下面的线性规划问题求解{T_i}，i＝1，…，N；

T_i≥e_i-p_tτ，

T_i≤e_i+p_mτ，i＝1，2，…，N.

而后确定

其中，最优接收速率最优解为R_i＝R*，i＝1，…，N，满足其中