无线能量传输的大规模MIMO系统基于max-min公平的资源分配方法与流程

本发明属于大规模mimo系统中的资源分配领域，具体地，无线能量传输的大规模mimo系统中在基于max-min公平性下联合功率和时间的资源分配方法。

背景技术：

近年来，随着移动通信行业发展迅速，移动用户数量急剧增加，资源严重匮乏，因此无线能量传输受到了越来越多的关注,无线能量传输技术不仅能应用于生物医学、海洋勘测、无线传感网络等多个方面，很大程度上为人类带来便利。多输入多输出(mimo)技术能够通过多天线发送与接收，充分利用空间资源提高信道容量和系统的稳定性，因此被认为下一代多用户宽带无线通信系统中的关键技术之一。y.hu等人在《wirelessnetworks,vol.20,no.8,pp.1421–1430,aug.2014》发表了文章“energy-efficiencyresourceallocationofverylargemulti-usermimosystems”，该文章中针对上行多用户mimo系统，提出了基于能效(ee)优化的资源分配算法，所提方法采用迫零(zf)接收，以最大化系统能效为准则，通过联合调整基站端发射天线数和用户的数据速率来优化能效函数，可是忽略了大尺度衰落的影响。m.cui等人在《ieeeaccess，vol.5，pp.1164-1177，jan.2017》发表了文章“energy-efficientpowercontrolalgorithminmassivemimocognitiveradionetworks”，该文章针对上行多小区系统，提出了基于能效优化的问题，通过迭代算法采用基于梯度的自适应方法实现最优功率策略。它的主要工作是采用最公平的准则，并使能效最大化，采用联合导频功率和数据功率分配的方法对最坏情况的认知用户(cu)进行优化，但是系统的功率消耗没有考虑电路功率消耗。

x.wan,等人在2018年国际会议internationalconferenceonwirelesscommunicationsandsignalprocessing(wcsp)发表了“energy-efficientresourceallocationforwirelesspowertransferenabledmassivemimosystemswithhardwareimpairments”，该文章在多传感器节点场景中研究了多天线能量塔和多天线基站之间的能量采集，提出了基于能效优化的资源分配方法。假设基站和能量塔之间拥有已知的信道状态信息，采用迫零(zf)的方法接收，但是没有考虑用户之间速率的公平性。

目前大多学者中研究大规模mimo时未考虑用户公平性的，并且很少考虑大规模mimo系统结合无线能量传输，但是实际系统中传感器节点的速率公平性对是很重要的，只有公平性的对用户进行速率分配，才能够有效的提高整个网络中传感节点的生存时间。基于以上分析，本发明考虑了多天线能量塔和多天线基站，在一个上行多用户无线通信系统中，部署多个传感器节点模型，假设系统通信拥有完美的信道状态新，考虑在能量塔发射功率和充电时间约束条件下，提出了基于max-min准则来对时间和功率分配进行优化，从而最大化无线能量传输的大规模mimo系统中最小的用户的速率。

技术实现要素：

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种提高了系统的能量效率以及最小用户速率的无线传输的大规模mimo系统的基于max-min公平性的资源分配方法。本发明的技术方案如下：

一种无线传输的大规模mimo系统的基于max-min公平性的资源分配方法，其包括以下步骤：

步骤1：在具有多传感器节点的无线能量传输大规模mimo系统中，建立基于max-min公平性的资源分配模型，所述的无线能量传输大规模mimo系统基于max-min资源分配问题为一个非凸优化问题；

步骤2：初始化能量塔的总发射功率和分配给各传感器节点的功率；

步骤3：通过将步骤2各传感器节点分配功率代入步骤1的非凸优化问题，将步骤1的非凸优化问题转换为关于能量塔充电时间的等价凸优化问题；

步骤4：采用二分法求解步骤3等价凸优化问题对应的一阶最优方程，得到能量塔最优最优充电时间，计算出系统的所有用户速率的最小值，完成了基于max-min公平性的资源分配。

进一步的，所述步骤1中，无线能量传输大规模mimo系统基于max-min的资源分配模型为：

0≤p≤pmax

0≤τ≤1

其中，k为传感器的个数，βi是能量塔到传感器i处的功率增益，p为能量塔的总发送功率，pmax是能量塔的最大发射功率，pi为能量塔分配给传感器节点i的功率；n为能量塔的天线数量，m为基站天线数量，αi为传感器i和基站之间的大尺度因子，βi为能量塔和传感器i之间的功率增益，σ²是基站处的背景噪声，τ是能量塔能量充电时间。

进一步的，所述步骤2初始化能量塔的总发射功率和分配给各传感器节点的功率，具体包括：

能量塔总发射功率p取值为p＝pmax，能量塔分配给传感器节i的功率为pi，其取值为：

进一步的，所述步骤4能量塔充电时间的等价凸优化问题为：

s.t0≤τ≤1

进一步的，所述步骤4二分法求解的最优时间τ^*满足的一阶最优方程表达式为：

其中a为常量，其取值为：

τ^*表示能量塔给传感节点最优充电时间。

进一步的，步骤4中系统的所有用户的速率最小值为

本发明的优点及有益效果如下：

本发明通过在能量塔最大发射功率约束条件下，基于max-min公平给出了能量采集大规模mimo系统资源分配方法，其创新之处在于给出了每个用户最优功率分配的闭式解，同时给出了能量塔最优充电时间满足的一阶最优方程，采用二分法求解最优方程可快速获得能量塔最优充电时间。这样使得本发明相比于其他传统的基于无线能量传输大规模mimo系统具有低复杂度的优点，并且由于优化目标采用max-min公平准则，提高了用户的公平性。由于功率分配具有解析表达式，因此执行速度快，具有较好的可行性和实用性。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例无线能量传输的大规模mimo系统基于max-min公平功率资源分配的流程图；

图2为本发明在基站天线数从60增加到100时系统中的最小用户速率变化图；

图3为本发明在基站天线数从60增加到100时系统中所有用户合速率变化图；

图4为本发明在用户数从5增加到15时系统中的最小用户速率变化图；

图5为本发明在用户数从5增加到15时能量塔的能量效益变化图。

图6为本发明在用户数从5增加到15时系统中所有用户合速率变化图。

具体实施方式

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、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

本实施例为基于用户速率公平性下无线能量传输的大规模mimo系统的公平功率分配方法，背景噪声为零均值的高斯白噪声取值σ²＝10^-10w，传感器随机分布在[0,0]×[-10,10]m，传感器分布在基站20m半径范围内，传感器也分布在能量塔20m半径范围内，传感器i到基站的大尺度衰落因子αi＝mi^-3，能量塔发射到传感器的路径损耗因子βi＝di^-3，mi和di分别为传感器i到基站和能量塔的距离，结果通过10³次仿真进行平均。

第一步，具体地，建立所述的无线能量传输大规模mimo系统基于max-min的资源分配模型为：

0≤p≤pmax

0≤τ≤1

其中，k为传感器的个数，βi是能量塔到传感器i处的功率增益，p为能量塔的总发送功率，pmax是能量塔的最大发射功率，pi为能量塔分配给传感器节点i的功率；n为能量塔的天线数量，m为基站天线数量，αi为传感器i和基站之间的大尺度因子，βi为能量塔和传感器i之间的功率增益，σ²是基站处的背景噪声，τ是能量塔能量充电时间。

第二步，根据所述的无线能量传输大规模mimo系统基于max-min公平性的资源分配方法，其特征在于，具体地，能量塔总发射功率p取值为p＝pmax，能量塔分配给传感器节i的功率为pi，其取值为：其中pmax是能量塔的最大发射功率，k为传感器的个数，n为能量塔的天线数量，αi为传感器i和基站之间的大尺度因子，βi为能量塔和传感器i之间的功率增益。第三步，根据所述的无线能量传输大规模mimo系统基于max-min公平性的资源分配方法，其特征在于，具体地，所述第三步能量塔充电时间的等价凸优化问题为：

s.t0≤τ≤1

其中，τ是能量塔能量充电时间，k为传感器的个数，βi是能量塔到传感器i处的信道增益，pmax是能量塔最大发射功率，n为能量塔的天线数量，m为基站天线数量，αi为传感器i到基站的大尺度因子，σ²是基站处背景噪声，τ是能量塔传输到传感器的时间。

第四步，根据所述的无线能量传输大规模mimo系统基于max-min公平性的资源分配方法，其特征在于，具体地，所述的二分法求解的一阶最优方程表达式为：

其中a为常量，其取值为：其中k为传感器的个数，βi是能量塔到传感器i处的信道增益，pmax是能量塔最大发射功率，n为能量塔的天线数量，m为基站天线数量，αi为传感器i到基站的大尺度因子，σ²是基站处背景噪声。

在本实施例中，图2给出了在不同基站天线数量下分别采用吞吐量最大化法(tpta)、等时间等分配功率方法(epta)和本实施例方法基于max-min的方法(proposedalgorithm)曲线图；图3是在不同基站天线数量下分别采用吞吐量最大化法(tpta)、等时间等功率分配方法(epta)和本实施例方法得到的所有用户的合速率曲线图；图4是在不同用户数量下分别采用吞吐量最大化法(tpta)、等时间等功率分配方法(epta)和本实施例方法得到最小用户速率曲线图；图5是在不同用户数量下分别采用吞吐量最大化法(tpta)、等时间等功率分配方法(epta)和本实施例方法得到的能量塔能量效率曲线图。图6是在不同用户数量下分别采用吞吐量最大化法(tpta)、等时间等功率分配方法(epta)和本实施例方法得到的所有用户的合速率曲线图。由图2可见：所实施方法获得了最小用户较高的速率；由图3可见：保证了公平性的同时，所有用户的合速率相比吞吐量最大化法差别很小；

由图4可见，所实施方法使最小用户的速率获得较大的值；由图5可见：保证了用户公平性的同时，使能量塔的能量效率更高；由6可见，保证了公平性的同时，所有用户的合速率相比吞吐量最大化法差别很小。结合图2、图3、图4、图5、图6可知，所提方法比吞吐量最大化法和分配功率等时间方法提高了用户的公平性。该方法获得了较高的能量效率，所提方法能够有效解决无线网络中基于用户公平性的功率控制等相关问题。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。