多载波认知无线电无线携能通信资源分配方法与流程

文档序号:20919018发布日期:2020-05-29 13:54阅读:414来源:国知局
多载波认知无线电无线携能通信资源分配方法与流程

本发明涉及无线通信领域中的一种多载波认知无线电无线携能通信资源分配方法。



背景技术:

现有的多载波认知无线电无线携能通信资源分配方法主要有以下几种。(1)多载波无线携能通信的资源优化方法,通过优化子载波功率和分配系数,在保证采集能量的同时最大化系统吞吐量。(2)将能量采集用于认知无线电中,认知用户可以采集主用户的能量补充电能,但是能量采集和信息传输是在不同时隙独立完成的。(3)频谱感知协同能量采集,认知用户接收机感知授权用户的同时采集授权用户能量,但是需要单独的感知时隙,导致频谱利用率降低。

现有的认知无线电无线携能通信资源分配方法主要有以下缺点:

(1)信息损失;

(2)传输延迟;

(3)频谱利用率低。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题在于避免上述背景技术中的不足之处而设计了一种多载波认知无线电无线携能通信资源分配方法,研究了一种无线携能通信的多载波认知无线电系统,利用部分子载波与主用户共享频谱进行信息传输,同时利用剩余子载波采集主用户能量。通过联合优化子载波集合和子载波功率,最大化系统的吞吐量。

本发明采用的技术方案为:

一种多载波认知无线电无线携能通信资源分配方法,包括以下步骤:

(1)定义多载波无线携能通信系统总的载波集合为n,信息载波集合和能量载波集合分别为ωi和ωe,ωiuωe=ν;认知用户发射机通过信息载波向认知用户接收机发射信息,授权用户发射机通过能量载波向认知用户接收机发射能量;

(2)设定约束条件:认知用户接收机采集的能量满足系统电路损耗、认知用户对授权用户产生的干扰功率受到控制以及认知用户的发射总功率受到控制;即:

eh+e0≥pct,

式中,eh为认知用户接收机采集的能量,e0为电源供给的能量,pi为认知用户发射机在载波i上的传输功率,ni为载波噪声,为授权用户发射机的载波发射功率,gi为授权用户发射机和认知用户接收机之间的信道增益,μ为能量采集效率,t为系统工作时间,pc为电路损耗功率,fi为认知用户发射机和授权用户接收机之间的信道增益,pi为最大干扰功率,pt是最大功率;

(3)在子载波功率最优和总信道容量最大的情况下以及多载波无线携能通信系统采集能量最大的情况下,分别根据约束条件建立优化问题,求出信息载波集合ωi和能量载波集合ωe。

其中,步骤(3)具体为:

子载波功率最优以及总信道容量最大的情况下,载波分配为:

根据约束条件建立最大化系统信道容量模型的优化目标,

表示为:

s.t.eh+e0≥pct

pi≥0,i∈ωi

ωi∪ωe=ν

式中,r为系统总的信道容量,hi为认知用户发射机和认知用户接收机之间的信道增益;

由eh+e0≥pct得到:

式中,p0为电源供给功率,u为能量采集效率,

若pc≤p0,则表明电源供给满足电路消耗,不需进行能量采集,即ωe=0;若pc>p0,则将子载波按照φi从大到小排列,将刚好满足约束条件的子载波数量记为l个,,集合记为ωe,剩余子载波归类ωi;

系统采集能量最大的情况下,载波分配为:

在信道容量、干扰和总功率受约束的基础上,最大化多载波无线携能通信系统采集的能量,优化问题表示为:

s.t.r≥rmin

pi≥0,i∈ωi

ωi∪ωe=ν

对上式优化问题进行优化:

pi≥0,i∈ωi

将载波按照φi从小到大排列,载波序号记做1,2,3,…,n;

依次选取前l=1,2,…个载波,利用如下公式求得r的最大值:

pi≥0,i∈ωi

当刚好满足r≥rmin时,将选取的l个载波归类为ωi;其余的载波归类为ωe;即可求得用于传输信息和采集能量的载波数,此时系统采集的能量达到最大。

本方案的优点在于:

认知无线电利用部分子载波传输信息,采集剩余子载波上主用户射频能量补充感知耗能。提出子载波和子载波功率联合优化算法,在保证能量,干扰和总功率受约束的基础上,最优化系统吞吐量。

附图说明

图1是本发明认知无线电无线携能通信资源分配模型;

图2是本发明不同干扰功率下的传输频谱效率;

图3是本发明不同电路损耗功率下的传输频谱效率;

图4是本发明频谱效率和采集能量关系;

图5是本发明不同频谱效率限值下的最大化采集能量;

图6是本发明提出方法和传统注水方法性能比较。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为认知无线电无线携能通信资源分配模型,认知用户(cr)接收机利用一部分子载波传输信息,同时利用剩余子载波采集授权用户(pu)的射频能量补充电能。

包括以下步骤:

(1)定义多载波无线携能通信系统总的载波集合为n,信息载波集合和能量载波集合分别为ωi和ωe,ωiuωe=ν;认知用户发射机通过信息载波向认知用户接收机发射信息,授权用户发射机通过能量载波向认知用户接收机发射能量;

(2)设定约束条件:认知用户接收机采集的能量满足系统电路损耗、认知用户对授权用户产生的干扰功率受到控制以及认知用户的发射总功率受到控制;即:

eh+e0≥pct,

式中,eh为认知用户接收机采集的能量,e0为电源供给的能量,pi为认知用户发射机在载波i上的传输功率,ni为载波噪声,为授权用户发射机的载波发射功率,gi为授权用户发射机和认知用户接收机之间的信道增益,μ为能量采集效率,t为系统工作时间,pc为电路损耗功率,fi为认知用户发射机和授权用户接收机之间的信道增益,pi为最大干扰功率,pt是最大功率;

(3)在子载波功率最优和总信道容量最大的情况下以及多载波无线携能通信系统采集能量最大的情况下,分别根据约束条件建立优化问题,求出信息载波集合ωi和能量载波集合ωe。

子载波功率最优以及总信道容量最大的情况下,载波分配为:

根据约束条件建立最大化系统信道容量模型的优化目标,表示为:

s.t.eh+e0≥pct

pi≥0,i∈ωi

ωi∪ωe=ν

式中,r为系统总的信道容量,hi为认知用户发射机和认知用户接收机之间的信道增益;

由eh+e0≥pct得到:

式中,p0为电源供给功率,u为能量采集效率,

若pc≤p0,则表明电源供给满足电路消耗,不需进行能量采集,即ωe=0;若pc>p0,则将子载波按照φi从大到小排列,选择前l个子载波刚好满足式集合记为ωe,剩余子载波归类ωi;并将优化问题简化如下:

pi≥0,i∈ωi;

采用拉格朗日方法求解简化后的优化问题,拉格朗日函数表示为

式中拉格朗日乘子λ1>0和λ2>0;

获得功率最优值

式中(x)+表示x和0中的最大值;

(502)初始化λ1和λ2以及μ1和μ2;

(503)根据式计算得到功率最优值

(504)将带入下式,更新λ1和λ2;

式中,t是迭代序号;

(505)重复步骤(503)和(504),直到λ1和λ2全部收敛;

(506)将收敛的λ1和λ2代入式求出子载波功率最优值,将子载波功率最优值作为认知用户发射机在载波i上的传输功率pi带入公式中,求得系统总信道容量的最大值。

在信道容量、干扰和总功率受约束的基础上,最大化多载波无线携能通信系统采集的能量,优化问题表示为:

s.t.r≥rmin

pi≥0,i∈ωi

ωi∪ωe=ν

对上式优化问题进行优化:

pi≥0,i∈ωi

将载波按照φi从小到大排列,载波序号记做1,2,3,…,n;

依次选取前l=1,2,…个载波,利用如下公式求得r的最大值:

pi≥0,i∈ωi

当刚好满足r≥rmin时,将l个载波归类为ωi;其余的载波归类为ωe;即可求得用于传输信息和采集能量的载波数,此时系统采集的能量达到最大。

对所提出的方法进行仿真分析。仿真中子载波数为36,噪声功率为0.1mw,能量采集效率为0.5,系统自身储能为5mj,信道服从均值为-10db的瑞利分布。图2是最大化吞吐量情况下的模型性能仿真。图2表示干扰功率pi={5,10,20,30}mw时,认知无线电传输速率r随总功率pt的变化。可以看出,认知无线电的传输速率随着总功率的增加急剧增长,表明总功率越大,提出方法的资源分配效益越明显。传输速率随着干扰功率限制的降低而下降,表明为了控制对主用户的干扰,认知无线电不得不选择较差的信道传输信息。

图3表示电路损耗功率pc={15,12,10,8}mw时认知无线电的信息传输频谱效率随总功率的变化,可以看出损耗功率越大,认知无线电的信息传输频谱效率越低。这是因为损耗功率增加,认知无线电需要更多、更好的子载波传输信息,因而用于传输信息的子载波的数量和质量会较低,因此认知无线电的频谱效率下降了。图4进一步给出了总功率pt={50,70,100}mw时,信息传输频谱效率随采集能量eh的变化,可以看出频谱效率随着采集能量的增加而减少,这表明能量采集会占用传输资源,因此需要选择合适数量的子载波采集能量,从而在信息传输和能量采集之间取得折中。

图5给出最大化采集能量情况下,

当pt={50,60,70,80}mw时,不同频谱效率限值下的最大采集能量。可以看出频谱效率要求增加时,采集能量减小,表明系统耗能显著增加。此外,当总功率增加时,采集能量增加,表明信号携带的能量有所提高。图6对提出方法和传统的注水方法的吞吐量进行了比较,可以看出提出方法的频谱效率有一定提高,因为提出方法通过采集能量补充感知消耗,传输能量有所提高。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1