一种多天线数能一体化通信网络的最大化上行吞吐量方法与流程

本发明属于数能一体化通信网络技术领域，特别涉及一种多天线数能一体化通信网络的最大化上行吞吐量方法。

背景技术：

无线通信系统的能量来源大致分为两种，其一是电网供电，其二是来自于电池供电。前一方式使得系统可持续获得可靠的能量，但要求部署电力网络，从而使系统的应用范围受限；后者使得系统的应用更加便携，但是单电池的存储能力使得系统的功率和能量均受到严格的限制，从而制约了系统的服务性能和生命周期，且当今电池的蓄电量已经成为技术发展的瓶颈。而在我们进行数据传输的过程中，基站发射的很多无线信号的能量都被当做无用功率白白浪费掉了。

数能一体化通信技术的出现为解决无线通信中信息和能量同步传输这一课题提供了可能性，并已经成为了未来通信发展的一个重要方向。其核心思想旨在实现信息和能量的并行传输，即在现有的无线供电的技术的基础上，通过多种前沿的技术手段，在无线信息传输同时实现能量收集(energyharvesting,eh)，从而在实现高效可靠信息通信的同时充分利用宝贵的能量资源，具有重要的实际意义和技术挑战性。

目前已有研究考虑数能一体化通信网络传输中的吞吐量优化，包括上行总吞吐量优化和上行数据量公平性的优化，但都是基于时隙切换(timeswiching,ts)技术的物理场景，实现数能同传，对上行数据量进行优化。

但是如果想要真正意义上地实现数能同传，必须考虑采用功率分割(powersplitting,ps)技术，即用户将接收到的功率信号，通过功率分流器将其分成两个部分，一部分用来信息解码，另一部分用来能量收割。

虽然通过从无线射频信号中收割能量具有可控性等良好的性能，射频信号的低功率将会严重的影响到能量的收割效率。因此通过多天线的波束成型技术可以将射频信号集中发射到对应的基站，可以极大的提高能量利用率。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中对于多用户数能一体化通信网络传输优化吞吐量时采用分时进行数据和能量传输策略的缺陷和单天线中系统中能量效率低的问题，提出了一种利用多天线基站在下行数能同传的场景下最大化上行数据量的传输策略。

本发明通过以下技术方案来实现的：

一种多天线数能一体化通信网络的最大化上行吞吐量方法，包括以下步骤：

s1、确定网络模型，建立数能一体化网络中的上下行网络模型；

s2、确定基站发射功率、噪声功率及能量转化率；

s3、确定用户下行业务需求，得到关于用户下行业务需求的数据量表达式及其约束；

s4、根据功率分割技术原理得到每个用户下行接收到的数据量和收割到的能量的表达式；

s5、根据所述s4中得到的用户下行收集到的能量的表达式得到用户上行数据量的表达式；

s6、通过连续凸近似的优化方法优化用户的上行下行时隙、功率分割因子和基站的天线波束因子完成上行总吞吐量最大化，并得出传输策略。

进一步地，所述步骤s1通过以下流程实现：

s11、基于tdma的数能一体化蜂窝网络，基站具有k根天线，用户为单天线，基站bs以多天线广播形式通过下行信道分时地发送数能一体信号给m个用户(u1,u2,u3,...,um)，用户通过上行信道分时地发送信息至所述基站；所述基站以恒定功率完成下行通信，；基站与用户之间的信道在一个工作周期t内保持不变，和分别表示用户j的下行信道和上行信道的信道功率衰落，其中，信道均为awgn信道；

s12、在的时间段内，所述基站以功率p^bs通过广播的形式与用户进行通信；用户通过功率分割技术以分割因子μj将下行接收到的信号能量划分成两部分，一部分作为能量收集，另一部分接收的信号能量进行解码获得相应信息，其他用户则将接收到的信号全部作为能量进行采集。

进一步地，所述步骤s2通过以下流程实现：

s21、确定基站发射功率p^bs；

s22、确定用户j下行和上行信道噪声功率和用户j设备能量转换效率为βj。

进一步地，所述步骤s3通过以下流程实现：

根据波束成形技术，用户j接收到的射频信号强度γj为

确定用户j下行数据量的最低需求dj(bit/hz)；根据功率分割原理和波束成形理论，用户j下行接收到的数据量表达式为：

可以得出下行数据量约束为

其中，j＝1,2,3...m。

进一步地，所述步骤s4通过以下流程实现：

根据功率分割技术的原理和所述网络模型，得到用户j收割到的能量表达式为

进一步地，所述步骤s5通过以下流程实现：

s51、根据信道增益，采用最大比合并的方式确定基站接收天线的合并比例ωr，得到上行接收增益θj；

s52、根据所述网络模型，得到用户j上行数据量表达式为

进一步地，所述步骤s6通过以下流程实现：

s61、初始化基站发送发射天线的波束因子作为迭代的初始值，通过求解第一优化问题获得

μj＝0,

j＝1,2,...,m

由于对于包含ωt的项都是非凸的，进行半正定松弛

s＝ωtωt^h

之后波束的优化均优化s；

s62，若s61的优化结果大于t，表示当前的信道状态无法满足下行的用户数据量需求；

s63、若s61的优化结果小于t，通过优化得到的ωt进行连续凸近似求解，并初始化迭代结果r0＝0；

s64、固定wt求解时时隙分配和功率分割因子，第二优化问题为

0≤uj≤1

j＝1,2,...,m

对所述第二优化问题进行变量替换，令得到第三优化问题

j＝1,2,...,m

所述第三优化问题为凸优化问题；

s65、所述第三优化问题为凸优化问题，可通过拉格朗日对偶法得到其最优解；由于运算复杂度过高，对所述s62中的问题进行变换得到第四优化问题

j＝1,2,...,m

其中，r为变量；

s66、设置rmin为0，rmax为正数值，取通过拉格朗日对偶法对所述s63中的问题求解；若优化结果大于t，取rmax＝r，若优化结果不大于t，取rmin＝r，再将值代入所述s63中求解，直到rmax-rmin＜ε，其中，ε为误差容限，得到最优解；

s67、根据所述s66得到的求解结果，再迭代求解ωj，通过第五优化问题完成

s68、求解所述s67后，迭代次数i＝i+1，更新迭代结果ri，若当前迭代结果与之前迭代结果的差值小于预设门限，即ri-ri-1＜ε，i＞0，得到次优迭代结果，退出迭代；若ri-ri-1＞ε，返回步骤s64继续迭代；

s69、通过svd分解s得到对应的波束因子ωt，同时得到用户对应的时隙长度和功率分割因子，完成上行总吞吐量最大化，并得出传输策略。

本发明的有益效果：本发明提供了一种多天线数能一体化通信网络的最大化上行吞吐量方法，提出了多天线基站在下行数能同传的场景下最大化上行数据量的传输策略的方法，克服了对于多用户数能一体化通信网络传输优化吞吐量时采用分时进行数据和能量传输策略的缺陷和单天线中系统中能量效率低的问题。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明实施例的数能一体化通信网络的网络模型示意图。

图3为本发明实施例的用户接收到信号后进行功率分割的示意图。

图4为本发明实施例的网络模型时隙分配图。

图中：10-基站；20-用户设备。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例做进一步的说明。

请参阅图1，本发明提出的一种多天线数能一体化通信网络的最大化上行吞吐量方法，通过以下步骤实现：

s1、确定网络模型，建立数能一体化网络中的上下行网络模型。

本实施例中，建立的网络模型如图2所示，s1包括以下流程：

s11、基于tdma的数能一体化蜂窝网络，基站10具有k根天线，用户设备20为单天线，基站10bs以多天线广播形式通过下行信道分时地发送数能一体信号给m个用户(u1,u2,u3,...,um)，用户通过上行信道分时地发送信息至所述基站10；所述基站10以恒定功率完成下行通信，；基站10与用户之间的信道在一个工作周期t内保持不变，和分别表示用户j的下行信道和上行信道的信道功率衰落，其中，信道均为awgn信道。

s12、在的时间段内，所述基站10以功率p^bs通过广播的形式与用户进行通信。此时，用户通过功率分割技术以分割因子μj将下行接收到的信号能量划分成两部分，一部分作为能量收集，另一部分接收的信号能量进行解码获得相应信息，其他用户则将接收到的信号全部作为能量进行采集，如图3所示。

s2、确定基站10发射功率、噪声功率及能量转化率。

本实施例中，s2具体包括：

s21、根据实际硬件和基站10周围环境情况，确定基站10发射功率p^bs；

s22、根据实际场景情况，确定用户j下行和上行信道噪声功率和用户j设备能量转换效率为βj。

s3、确定用户下行业务需求，得到关于用户下行业务需求的数据量表达式及其约束。

本实施例中，s3具体包括：

根据波束成形技术，用户j接收到的射频信号强度γj为

根据实际应用场景的需求，确定用户j下行数据量的最低需求dj(bit/hz)；根据功率分割原理和波束成形理论，用户j下行接收到的数据量表达式为：

可以得出下行数据量约束为

其中，j＝1,2,3...m。

s4、根据功率分割技术原理得到每个用户下行接收到的数据量和收割到的能量的表达式。

本实施例中，s4具体实现方式为：

根据功率分割技术的原理和s1中的网络模型及图2、图4，得到用户j收割到的能量表达式为

s5、根据所述s4中得到的用户下行收集到的能量的表达式得到用户上行数据量的表达式。

本实施例中，s5具体包括：

s51、根据信道增益，采用最大比合并的方式确定基站10接收天线的合并比例ωr，得到上行接收增益θj；

s52、根据s1的网络模型和图2、图4，得到用户j上行数据量表达式为

s6、通过连续凸近似的优化方法优化用户的上行下行时隙、功率分割因子和基站10的天线波束因子完成上行总吞吐量最大化，并得出传输策略。

本实施例中，s6具体包括：

s61、初始化基站10发送发射天线的波束因子作为迭代的初始值，通过求解如下的第一优化问题来获得到

μj＝0,

j＝1,2,...,m

由于对于包含ωt的项都是非凸的，所以需要进行如下的半正定松弛

s＝ωtωt^h

之后波束的优化均优化s。

该优化问题可通过matlab的cvx工具包完成。

s62，若s61的优化结果大于t，表示当前的信道状态无法满足下行的用户数据量需求。

s63、若s61的优化结果小于t，通过优化得到的ωt进行连续凸近似求解，并初始化迭代结果r0＝0；

s64、固定wt求解时时隙分配和功率分割因子，第二优化问题如下

0≤uj≤1

j＝1,2,...,m

第二优化问题并不是一个凸优化问题，对第二优化问题进行变量替换，令得到第三优化问题如下

j＝1,2,...,m

第三优化问题为凸优化问题的证明如下：

目标函数是函数的透视函数，由凸优化理论(仿射函数、对数函数和求和函数)的基本概念，不难证明是一个严格的凹函数。由于透视函数和原函数保持相同凸性，所以目标函数是一个严格的凹函数。同理可以证明第一个约束函数是一个严格的凸函数。而剩余的约束条件都是仿射约束，故变量替换后的问题是一个凸问题。

s65、由于已证明第三优化问题为凸优化问题，所以可通过拉格朗日对偶法得到其最优解；由于求解问题的特殊性，如果对问题直接迭代求解，运算复杂度过高，对s62中的问题进行变换得到第四优化问题

j＝1,2,...,m

其中，r为新引入变量；

s66、设置rmax为一个较大的值，设置rmin为0；取通过拉格朗日对偶法对s63中的问题求解；若优化结果大于t，取rmax＝r，若优化结果不大于t，取rmin＝r，再将值代入s63中求解，直到rmax-rmin＜ε(ε为误差容限)，最后得到最优解；

s67、根据所述s66得到的求解结果，再迭代求解ωj，通过求解如下第五优化问题完成

该优化问题为半正定规划问题，可通过cvx工具包求解。

s68、求解所述s67后，迭代次数i＝i+1，并且更新迭代结果ri。若当前迭代结果与之前迭代结果的差值小于预设门限，即ri-ri-1＜ε，i＞0，得到次优迭代结果，退出迭代；若ri-ri-1＞ε，返回步骤s64继续迭代；

s69、通过svd分解s得到对应的波束因子ωt，同时得到用户对应的时隙长度和功率分割因子，完成上行总吞吐量最大化，并得出传输策略。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。