CN114915989A - 一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法。首先，对中继和用户处接收到的信号进行了推导，建立了基于真实应用场景的传输功耗模型。对于全双工模式下的自干扰信号，本发明通过能量收集，将干扰信号“变害为利”，使其转化为可供系统使用的能量。然后，提出了使系统能量效率最大化的优化问题。对于一个无法直接找到全局最优解的非凸优化问题，本发明提出了一种交替优化的方法，通过迭代优化发射功率和反射系数矩阵来求解能量效率的最优解。本发明创新地提出了一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，有效地提高了系统的能量效率以及和速率，对于解决无线通信网络的能耗问题具有重要意义。

Description

一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法

技术领域

本发明涉及无线通信网络中的资源优化分配领域，特别涉及一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法。

背景技术

随着无线通信技术的飞速发展，爆发式增长的移动设备以及随处可见无线接入需求不仅使频谱资源稀缺的问题越发严重，也让能量短缺的问题越来越明显。而在传统的无线通信中继系统中，中继节点的能量受限也是一个棘手的问题。虽然更换电池或者采用充电电池是可行的解决方案，但在某些特殊环境中可能会导致高成本。面对能量短缺的现状，利用射频信号同时携带信息和能量的特性，从射频信号中收集能量成为一种解决方案。采用能量收集技术(Energy Harvesting,EH)，无线通信网络中射频信号的能量被有效地收集并且储存起来，以便为能量受限的中继设备提供能量，延长中继网络的生存时间。

传统的中继(Relay)系统通常工作在半双工(Half Duplex,HD)模式，即采用上下行不同频率或者不同时间的通信方式。而全双工(Full Duplex,FD)中继则允许以相同的频率和相同的时间进行信号的发送和接收，因此从根本上避免了半双工模式中由于上下行信道之间传输信号的正交性要求所导致的频谱资源浪费的问题，从而显著提高了系统吞吐量。高效的频谱利用率是全双工通信相较于半双工通信明显的性能优势。然而，由于全双工模式下同时同频的信号传输，在中继接收机天线处会产生自干扰(Self-interference,SI)现象，并且在强自干扰区域中，全双工的性能甚至比半双工差。因此，消除自干扰是实现全双工中继的关键影响因素。

从第五代(5th Generation,5G)无线通信的角度来看，例如超可靠的低延迟通信、增强型移动宽带和大规模机器类型通信等都需要极高的能量和频谱效率、超安全性、超可靠性和高度灵活性设计。尽管大规模的MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)和毫米波(mm Wave)被视为5G的关键推动因素，有望实现频谱效率的显着提高，但大规模天线阵列的部署通常会导致高昂的实现成本并增加功耗。最近，得益于可编程超导材料的制造突破，智能反射面(Intelligent Reflecting Surfaces,IRS)引起了广泛的关注。IRS作为一种新的和成本有效的解决方案，被认为是未来第六代(6th Generation,6G)无线通信系统的关键支持技术之一，仅通过低成本的无源反射元件来实现高波束形成或干扰抑制增益等。

目前的研究中，多是单独有关能量收集、智能反射面和中继技术的研究，将三者进行联合研究或者对比分析的材料很少。无线通信领域的数据速率和能量效率性能仍具有较大的提升空间。

发明内容

为了解决无线通信网络面临的能量短缺和频谱资源匮乏的问题，本发明提出了一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，用于提高无线通信网络的和速率(Sum Rate,SR)和能量效率(Energy Efficiency,EE)性能。本发明以最大化系统的能量效率为目标，给出了一种新的混合通信网络，其中一个全双工解码转发中继和一个智能反射面共同支持无线访问节点(Access Point,AP)和目标用户(User)之间的通信。通过对中继处的自干扰以及互干扰信号进行能量收集，本发明将干扰信号转化为能量，为能量受限的中继设备供能。此外，本发明建立了基于真实应用场景下的传输功耗模型，设计了一种使能量效率最大化的交替优化方法来迭代优化发射功率和反射系数矩阵。对于难以求解的分数形式的目标函数，本发明通过非线性分数规划的方法将非凸优化问题转化为一个减法问题。每一个迭代过程以最大化能量效率η为目标，不断交替优化发射功率矩阵以及反射系数矩阵，直到最后收敛于η_max。

本发明所采用的技术方案为：一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法

具体包括以下步骤：

1)根据建立的混合通信网络模型，本发明对中继以及用户处接收到的信号进行了推导。对于中继在全双工模式下产生的自干扰以及智能反射面对中继造成的互干扰，本发明通过能量收集技术将干扰信号转化为能量，为能量受限的中继设备供能。进一步，得到了中继处的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)γ₁以及用户处的信干噪比(Signal toInterference plus Noise Ratio,SINR)γ₂。

2)根据对信号模型的分析，建立基于真实应用场景下的传输功耗模型。系统的传输总功耗可以表示为P_total＝p₁+p₂+p_IRS+p₀+p_AP+p_U，其中p_IRS，p₀，p_AP和p_U分别表示IRS，中继节点，AP以及用户处的硬件设备固定功率消耗，p₁和p₂分别表示AP和中继的发射功率。令P_W＝p_IRS+p₀+p_AP+p_U，于是，系统的能量效率最大化问题可以表示为

其中B表示传输带宽。

3)由于目标函数是一个非凸优化问题，因此无法直接找到全局最优解。于是，本发明提出了一种交替优化的方法，通过迭代优化设备的发射功率和IRS的反射系数矩阵来求解优化问题。首先，给定IRS反射系数矩阵Θ来优化AP和中继的发射功率p₁和p₂，然后利用优化后的发射功率p₁和p₂来更新IRS的反射系数矩阵Θ。对于分数形式的目标函数，本发明引入辅助变量λ将非凸问题近似的表示为

且λ的值满足H(p₁,p₂,λ)＝0。

4)每次迭代中给定λ，设备的发射功率也被迭代优化。首先将初始的p₁和更新的λ带入表达式H(p₁,p₂,λ)，p₂的求解可以通过将p₂的一阶导数设置为零得到，即由

给出。同样地，给定更新后的p₂作为问题H(p₁,p₂,λ)中的固定值，AP的发射功率p₁的最优解也应该满足

5)根据给定λ，交替优化发射功率p₁和p₂的值，直到p₁和p₂收敛，然后根据

更新辅助变量λ，直到H(p₁,p₂,λ)收敛。在得到最优的p₁和p₂后，对反射系数矩阵Θ进行优化。采用交替优化的方法，优化反射系数矩阵Θ，每次迭代时Θ的更新满足

通过对

和

进行求解，得到每个元素的相位值，于是可以更新Θ中每个元素的相位。在交替优化方法中，以最大化能量效率η为目标，不断交替优化发射功率矩阵以及反射系数矩阵，直到最后收敛于η_max。

本发明的有益效果：

1)本发明利用能量收集技术，对中继节点在全双工模式下的自干扰信号进行能量收集，将干扰信号“变害为利”，使其转化为可供系统使用的能量，有效地解决了现有的关于全双工自干扰消除方法中存在残余自干扰的问题。

2)本发明将能量收集，中继技术与新兴的智能反射面技术结合，提出了一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法。智能反射面在被动反射模式下运行，不需要专用能量源来重新放大或者解码信号，与传统的继电器相比，智能反射面由于没有额外的功率消耗，也更加的节能。因此，将能量收集、智能反射面和传统的中继技术进行结合，不仅对解决无线通信网络的能耗问题具有重要意义，同时也提高了无线通信的设计自由度。仿真结果表明，相较于传统的中继传输方法，本发明提高了系统的和速率以及能量效率。

3)对于一个无法直接找到全局最优解的非凸优化问题，本发明提出了一种交替优化的方法，通过迭代优化设备的发射功率和智能反射面的反射系数矩阵来求解优化问题的最优解。此外，对于难以求解的分数形式的目标函数，本发明通过引入一个辅助变量，采用非线性分数规划的方法可以将其转换为一个容易求解的减法问题。

附图说明

图1基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输模型图

图2和速率与最大发射功率的关系曲线图

图3能量效率与最大发射功率的关系曲线图

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

本发明所采用的技术方案为：一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，其主要包括以下步骤：

1)在如图1所示的无线通信系统中，由于传输距离较远，AP和目标用户之间的直接链路信号很弱，因此需要一个全双工解码转发中继和一个具有N个反射元素的智能反射面进行辅助传输。定义

h_IU和h_IR分别表示AP与IRS，IRS与User，IRS与Relay之间的信道增益；h_IR，h_RU和

分别表示AP与Relay，Relay与User，Relay与IRS之间的信道增益。AP将第l块s_l(m)的第m个符号发送给中继，同时，中继将前一个块s_l-1(m)的第m个符号发送给用户。忽略信号在IRS上的多次反射，中继接收到的信号可以表示为：

其中，p₁和p₂分别表示AP和中继的发射功率，

表示IRS的反射系数矩阵，h_rr表示全双工模式下的自干扰信道增益。n_R是中继处的加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)，均值为零，方差为σ²。于是，用户接收到的信号可以表示为：

2)考虑到中继节点的能量供给困难，为了给能量受限的中继设备供能，延长其生存时间，本发明对中继处的自干扰以及互干扰信号进行能量收集。根据1)中的接收信号，中继处收集的能量可以表示为：

于是，中继接收到的SNR可以计算如下：

同样的，用户接收到的SINR可以计算为：

进一步，系统的和速率可以表示为：

R＝Blog₂(1+γ₁)+Blog₂(1+γ₂) (6)

3)根据信号模型的分析，建立基于真实应用场景下的传输功耗模型。系统的传输总功耗如下：

P_total＝p₁+p₂+p_IRS+p₀+p_AP+p_U (7)

其中p_IRS，p₀，p_AP和p_U分别表示IRS，中继节点，AP以及用户处的硬件设备固定功率消耗。令P_W＝p_IRS+p₀+p_AP+p_U，于是，系统的能量效率最大化问题可以表述为：

其中，B表示传输带宽，P₁和P₂分别表示AP和中继节点的最大发射功率。

4)优化问题(8)是一个非凸优化问题，因此无法直接找到全局最优解。于是，本发明提出了一种交替优化的方法，通过迭代优化设备的发射功率和IRS的反射系数矩阵来解决优化问题(8)。首先使用给定的IRS反射系数矩阵Θ来优化AP和中继的发射功率p₁和p₂，然后用优化后的发射功率p₁和p₂更新IRS的反射系数矩阵Θ。

首先在给定的反射系数矩阵的情况下优化发射功率p₁和p₂。给定反射系数矩阵Θ，优化问题(8)可以简化为：

优化问题(9)中的目标函数是分数形式，难以求解，通过非线性分数规划的方法可以将优化问题(9)转换为一个减法问题。由于分子和分母分别是凹的和线性的，于是，本发明引入辅助变量λ，将非凸问题近似地表示为：

为了使优化问题(9)等价于优化问题(10)，λ的值满足H(p₁,p₂,λ)＝0。使用迭代算法求解(10)，每次迭代更新的λ的值可以由下式给出：

在每次迭代中给定λ，设备的发射功率也被迭代优化。本发明首先将初始的p₁和更新的λ带入(10)，p₂的求解可以通过将p₂的一阶导数设置为零得到，即由

给出。于是，中继的发射功率p₂的最优解应该满足：

方程(12)的根可以通过使用三次根方程获得。同样地，给定更新后的p₂作为问题(10)中的固定值，AP的发射功率p₁的最优解应该满足以下等式：

5)根据给定λ，交替优化发射功率p₁和p₂的值，直到p₁和p₂收敛。同时，根据式(11)更新辅助变量λ，直到H(p₁,p₂,λ)收敛。在得到最优的p₁和p₂后，对反射系数矩阵Θ进行优化。当固定发射功率p₁和p₂，优化问题变为：

采用交替优化的方法，优化反射系数矩阵Θ，每次迭代时Θ的更新由下式给出：

进一步展开可得：

为了得到

的准确表达式，需要对

和

进行求解，令

可得：

进一步地，需要对y₁，z₁和z₂进行求导。以z₂和y₁为例，将

展开可以得到：

于是，对

取模的平方可得到：

因此，z₂的一阶导数可以表示为：

其中,G＝diag{sin(θ₁-θ_n),sin(θ₂-θ_n),...,sin(θ_i-θ_n)}。

同样地，展开

可以得到：

对

取模的平方可得：

于是，y₁的一阶导数可以表示为：

运用类似的方法，求得z₁的一阶导数如下：

然后把

和

的表达式带入式(16)中，得到每个元素的相位值，于是可以更新Θ中每个元素的相位。在交替优化方法中，以最大化能量效率η为目标，不断交替优化发射功率矩阵以及反射系数矩阵，直到最后收敛于η_max。

Claims (4)

1.本发明所采用的技术方案为：一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，具体包括以下步骤：

1)根据建立的混合通信网络模型，本发明对中继以及用户处接收到的信号进行了推导。对于中继在全双工模式下产生的自干扰以及智能反射面对中继造成的互干扰，本发明通过能量收集技术将干扰信号转化为能量，为能量受限的中继设备供能。进一步，得到了中继处的信噪比(signal to noise ratio,SNR)γ₁以及用户处的信干噪比(signal tointerference plus noise ratio,SINR)γ₂。

2)根据对信号模型的分析，建立基于真实应用场景下的传输功耗模型。系统的传输总功耗可以表示为P_total＝p₁+p₂+p_IRS+p₀+p_AP+p_U，其中p_IRS，p₀，p_AP和p_U分别表示IRS，中继节点，AP以及用户处的硬件设备固定功率消耗，p₁和p₂分别表示AP和中继的发射功率。令P_W＝p_IRS+p₀+p_AP+p_U，于是，系统的能量效率最大化问题可以表示为

其中B表示传输带宽。

3)由于目标函数是一个非凸优化问题，因此无法直接找到全局最优解。于是，本发明提出了一种交替优化的方法，通过迭代优化设备的发射功率和IRS的反射系数矩阵来求解优化问题。首先，给定IRS反射系数矩阵Θ来优化AP和中继的发射功率p₁和p₂，然后利用优化后的发射功率p₁和p₂来更新IRS的反射系数矩阵Θ。对于分数形式的目标函数，本发明引入辅助变量λ将非凸问题近似的表示为

且λ的值满足H(p₁,p₂,λ)＝0。

4)每次迭代中给定λ，设备的发射功率也被迭代优化。首先将初始的p₁和更新的λ带入表达式H(p₁,p₂,λ)，p₂的求解可以通过将p₂的一阶导数设置为零得到，即由

给出。同样地，给定更新后的p₂作为问题H(p₁,p₂,λ)中的固定值，AP的发射功率p₁的最优解也应该满足

5)根据给定λ，交替优化发射功率p₁和p₂的值，直到p₁和p₂收敛，然后根据

更新辅助变量λ，直到H(p₁,p₂,λ)收敛。在得到最优的p₁和p₂后，对反射系数矩阵Θ进行优化。采用交替优化的方法，优化反射系数矩阵Θ，每次迭代时Θ的更新满足

通过对

和

进行求解，得到每个元素的相位值，于是可以更新Θ中每个元素的相位。在交替优化方法中，以最大化能量效率η为目标，不断交替优化发射功率矩阵以及反射系数矩阵，直到最后收敛于η_max。

2.基于权利要求1所述的一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，其特征在于将能量收集、智能反射面和全双工中继技术进行结合，提出了一种混合模式传输方法，提高了无线通信的设计自由度。

3.基于权利要求1所述的一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，其特征在于求解非凸优化问题的交替优化方法。

4.基于权利要求1所述的一种基于能量收集的全双工中继和智能反射面联合传输方法，其特征在于求解分数形式目标函数的非线性分数规划的方法。

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