本发明涉及一种无线携能通信时隙与功率联合优化方法。
背景技术：
现有的无线携能通信时隙与功率联合优化方法主要有以下几种：
(1)通过优化时隙和功率流的分配系数，能够在保证采集能量充足的基础上，最大化信息传输性能，降低了能量传输对资源的消耗。
(2)多天线传输下的无线携能通信，采用部分天线用作能量传输，其余天线用于信息传输，提高了无线携能通信的分级增益。
(3)多载波和多用户场景下的无线携能通信，通过为信息传输和能量传输合理分配载波和用户资源，有效优化了无线携能通信的性能。
现有的线携能通信时隙与功率联合优化方法有如下缺点
(1)信道衰落对无线携能通信具有一定影响。
(2)信息和能量均采用相等时间传输，没有考虑到信道时变对性能的影响
本发明研究了多时隙无线携能通信系统，发射机可以在任意时隙传输信息或者能量，通过时隙和功率的联合优化分配，有效提高系统在衰落信道下的传输效率。
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提供一种时隙和功率的联合优化分配方法。
本发明采用的技术方案为：
无线携能通信时隙与功率联合优化方法，包括以下步骤：
(1)多时隙无线携能通信系统将传输时间分成若干个时隙，设所有时隙集合为ωn，发射机在每个时隙内按照要求向接收机发送信息信号或者能量信号，设信息时隙集合为ωi，能量时隙集合为ωe，ωi和ωe满足
(2)设定约束条件：接收机的采集能量高于最小能量需求emin，发射机总发射能量小于最大发射能量emax；并根据约束条件建立优化问题；优化问题表示为：
s.t.eh≥emin
et≤emax
pi≥0,i＝1,2,...,n
式中，pi为发射机在第i个时隙的发射功率，eh为接收机采集的能量，et为发射机总的发射能量，hi是i时隙的信道增益，
(3)利用拉格朗日乘子法求解优化问题,计算出信息时隙集合ωi、能量时隙集合ωe以及发射功率{pi}的最优值。
其中，步骤(3)中利用拉格朗日乘子法求解优化问题具体为：
拉格朗日函数表示为
式中，μ1≥0和μ2≥0是拉格朗日乘子；
函数l(ωi,ωe,{pi})表示为
根据对偶原理，函数l是凸函数，表明优化问题具有对偶性,因此，简化后的优化问题表示为：
s.t.μ1≥0；μ2≥0
其中，μ1和μ2的最优解用次梯度方法求解，表示为：
式中：t是迭代序号，
其中，对简化后的优化问题进行求解具体为：将简化后的优化问题分解为功率优化、时隙优化和联合优化三个子优化问题，三个子优化问题的具体求解过程为：
功率优化：固定时隙集合ωe和ωi，优化功率{pi}；
{pi}的最优值通过如下公式获得
将函数l(ωi,ωe,{pi})带入上式{pi}的最优值公式，求导数得到
当i∈ωi时，pi≥0，得到
当i∈ωe时，得到
式中：pmax为子时隙功率最大值，符号(x) 表示x和0之间的最大值，η表示能量采集效率；
其中，用次梯度方法更新μ1和μ2，直至μ1和μ2均收敛，将收敛的μ1和μ2带入上式求导后的最优值公式，得到优化功率{pi}；
时隙优化：给定优化功率{pi}，优化ωe和ωi；
根据式l(ωi,ωe,{pi})得到：
式中：
当{pi}固定时，ψ为一恒定值，因此优化问题只需
联合优化：联合优化采用交替迭代优化算法，即：初始化ωe和ωi，优化{pi}；固定优化后的{pi}，优化ωe和ωi；如此往复直至收敛；
具体过程为：
1)定义时隙集合为ωn＝{1,2,3,...,n}，
初始化
2)利用初始时隙集合，根据公式
3)利用{pi}计算φi值；
4)利用公式
5)重复执行步骤2)-4)直至目标函数r值收敛，得到ωe、ωi和{pi}的最优值。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
本发明研究了一种无线携能通信时隙与功率联合优化方法。发射机可以在任意时隙传输信息或者能量，通过时隙和功率的联合优化分配，有效提高系统在衰落信道下的传输效率。
附图说明
图1是本发明无线携能通信系统模型；
图2是本发明多时隙无线携能通信时隙分配示意；
图3是本发明不同方法下吞吐量随最大发射能量的变化；
图4是本发明不同时隙数下吞吐量随发射能量的变化；
图5是本发明不同方法吞吐量随最小能量需求变化；
图6是本发明不同时隙数吞吐量随最小能量需求变化；
图7是本发明吞吐量随时隙数的变化；
图8是本发明不同方法下信息和能量功率分配；
图9是本发明不同时隙数下信息和能量的功率分配；
图10是本发明不同无线携能通信方法的吞吐量比较。
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。
多时隙无线携能通信系统模型，其模型如图1所示。发射机发送的无线信号由于信息调制而携带信息，且通过电磁波传输而含有射频能量。接收机除了具有传统的信息解码单元还具有能量收集单元，接收机在特定时隙解码信息或采集能量，采集的能量可以为通信系统提供电路耗能。能量收集单元主要由整流电路构成，用于将交流信号转化成直流电能。
如图2所示，多时隙无线携能通信系统将传输时间分成若干个时隙，发射机在每个时隙内按照要求发送信息信号或者能量信号，接收机在对应时隙内解码信息或者收集能量。假设总时隙数为n，每个时隙长度为τ。考虑时变信道，发射机在第i个时隙的发射功率为pi。发射机可以选择任何时隙发送信息或者能量，假设信息时隙集合为ωi，能量时隙集合为ωe，ωi和ωe满足
具体处理过程包括以下步骤：
(1)多时隙无线携能通信系统将传输时间分成若干个时隙，设所有时隙集合为ωn，发射机在每个时隙内按照要求向接收机发送信息信号或者能量信号，设信息时隙集合为ωi，能量时隙集合为ωe，ωi和ωe满足
(2)设定约束条件：接收机的采集能量高于最小能量需求emin，发射机总发射能量小于最大发射能量emax；并根据约束条件建立优化问题；优化问题表示为：
s.t.eh≥emin
et≤emax
pi≥0,i＝1,2,...,n
式中，pi为发射机在第i个时隙的发射功率，eh为接收机采集的能量，et为发射机总的发射能量，hi是i时隙的信道增益，
(3)利用拉格朗日乘子法求解优化问题,计算出信息时隙集合ωi、能量时隙集合ωe以及发射功率{pi}的最优值。
利用拉格朗日乘子法求解优化问题具体为：
拉格朗日函数表示为
式中，μ1≥0和μ2≥0是拉格朗日乘子；
函数l(ωi,ωe,{pi})表示为
根据对偶原理，函数l是凸函数，表明优化问题具有对偶性,因此，简化后的优化问题表示为：
s.t.μ1≥0；μ2≥0
其中，μ1和μ2的最优解用次梯度方法求解，表示为：
式中：t是迭代序号，
功率优化：固定时隙集合ωe和ωi，优化功率{pi}；
{pi}的最优值通过如下公式获得
将函数l(ωi,ωe,{pi})带入上式{pi}的最优值公式，求导数得到
当i∈ωi时，pi≥0，得到
当i∈ωe时，得到
式中：pmax为子时隙功率最大值，符号(x) 表示x和0之间的最大值，η表示能量采集效率；
其中，用次梯度方法更新μ1和μ2，直至μ1和μ2均收敛，将收敛的μ1和μ2带入上式求导后的最优值公式，得到优化功率{pi}；
时隙优化：给定优化功率{pi}，优化ωe和ωi；
根据式l(ωi,ωe,{pi})得到：
式中：
当{pi}固定时，ψ为一恒定值，因此优化问题只需
联合优化：联合优化采用交替迭代优化算法，即：初始化ωe和ωi，优化{pi}；固定优化后的{pi}，优化ωe和ωi；如此往复直至收敛；
具体过程为：
1)定义时隙集合为ωn＝{1,2,3,...,n}，
初始化
2)利用初始时隙集合，根据公式
3)利用{pi}计算φi值；
4)利用公式
5)重复执行步骤2)-4)直至目标函数r值收敛，得到ωe、ωi和{pi}的最优值。
因为目标函数r是凸函数，因此每次迭代过程r值都是非减的，即：
因此当r值收敛时，ωi、ωe和
将优化问题分解为功率优化、时隙优化和联合优化三个子优化问题，对不同方法进行仿真分析。
仿真中时隙数最大设置为20，噪声功率为1mw，能量采集效率为0.8，时隙长为1s，信道服从瑞利分布。仿真分析了提出方法和传统的等时间功率分配方法的性能。等时间功率分配方法是指信息和能量分配相同数量的传输时隙，并且各自时隙分配相同的功率。
图3给出了不同方法下吞吐率随最大发射能量的变化，结果表明提出方法相比等时间功率分配方法具有明显的性能优势，当emax＝80mj时，提出方法的吞吐率提高了约40bps；此外当发射能量提高时，提出方法的吞吐率提高，表明提出方法能够择优分配功率。图4表示不同时隙数下吞吐量随发射能量的变化。可以看出当时隙数增加，吞吐量也会有所提高。表明增加时隙数可以为无线携能通信分配更多的可用时隙。
图5表示吞吐率随最小能量需求的变化，可以看出能量需求越高，吞吐率越低，表明能量采集会占用一定的传输资源。因此，必须合理分配资源，在信息和能量传输间获得折中，即保证充足的传输能量并尽可能提高信息传输性能。图6表示不同时隙数下吞吐量随最小能量的变化。可以看出，如果系统能量需求较大，即当emin超过20mj时，传输速率r小于10bps。因此为了提高传输速率应尽可能提高能量采集的效率。
图7给出系统吞吐率随时隙数的变化。可以看出随着时隙数增加，吞吐率会有显著提高，而等时间功率分配方法的吞吐率提高不明显。这是因为时隙数增加，频率选择性衰落提高，而本文方法具有信道自适应性，能够有效提高吞吐率。图8给出了不同方法信息和能量的功率分配，可以看出本文方法当传输能量增加时，可分配的信息功率更大；而当能量需求增加时，信息功率会降低，更多的功率用于能量传输。
图9是不同时隙数下信息和能量的功率分配。可以看出当时隙数从20增加到40时，分配给能量的功率相应会提升，这是因为当时隙数增加数本文方法选择信道最好的时隙传输信息，因此需要较少的信息功率就能获得较高的传输性能，相应的能量采集的功率会有所提升。
图10比较了不同无线携能通信方法的吞吐量，可以看出提出方法能够获得更高的吞吐量。基于时间转换和功率分流的无线携能通信为信息传输和能量传输分配固定的时隙和功率，不能够根据时间和信道条件的变化而自适应改变。而本文提出的多时隙无线携能通信能够在不同的时隙根据当前信道状况分配最优的功率，因此传输性能能够获得提高。
1.无线携能通信时隙与功率联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)多时隙无线携能通信系统将传输时间分成若干个时隙，设所有时隙集合为ωn，发射机在每个时隙内按照要求向接收机发送信息信号或者能量信号，设信息时隙集合为ωi，能量时隙集合为ωe，ωi和ωe满足
(2)设定约束条件：接收机的采集能量高于最小能量需求emin，发射机总发射能量小于最大发射能量emax；并根据约束条件建立优化问题；优化问题表示为：
s.t.eh≥emin
et≤emax
pi≥0,i＝1,2,...,n
式中，pi为发射机在第i个时隙的发射功率，eh为接收机采集的能量，et为发射机总的发射能量，hi是i时隙的信道增益，
(3)利用拉格朗日乘子法求解优化问题,计算出信息时隙集合ωi、能量时隙集合ωe以及发射功率{pi}的最优值。
2.根据权利要求1所述的无线携能通信时隙与功率联合优化方法，其特征在于，步骤(3)中利用拉格朗日乘子法求解优化问题具体为：
拉格朗日函数表示为
式中，μ1≥0和μ2≥0是拉格朗日乘子；
函数l(ωi,ωe,{pi})表示为
根据对偶原理，函数l是凸函数，表明优化问题具有对偶性,因此，简化后的优化问题表示为：
s.t.μ1≥0；μ2≥0
其中，μ1和μ2的最优解用次梯度方法求解，表示为：
式中：t是迭代序号，
3.根据权利要求2所述的无线携能通信时隙与功率联合优化方法，其特征在于，对简化后的优化问题进行求解具体为：将简化后的优化问题分解为功率优化、时隙优化和联合优化三个子优化问题，三个子优化问题的具体求解过程为：
功率优化：固定时隙集合ωe和ωi，优化功率{pi}；
{pi}的最优值通过如下公式获得
将函数l(ωi,ωe,{pi})带入上式{pi}的最优值公式，求导数得到
当i∈ωi时，pi≥0，得到
当i∈ωe时，得到
式中：pmax为子时隙功率最大值，符号(x) 表示x和0之间的最大值，η表示能量采集效率；
其中，用次梯度方法更新μ1和μ2，直至μ1和μ2均收敛，将收敛的μ1和μ2带入上式求导后的最优值公式，得到优化功率{pi}；
时隙优化：给定优化功率{pi}，优化ωe和ωi；
根据式l(ωi,ωe,{pi})得到：
式中：
当{pi}固定时，ψ为一恒定值，因此优化问题只需
联合优化：联合优化采用交替迭代优化算法，即：初始化ωe和ωi，优化{pi}；固定优化后的{pi}，优化ωe和ωi；如此往复直至收敛；
具体过程为：
1)定义时隙集合为ωn＝{1,2,3,...,n}，
初始化
2)利用初始时隙集合，根据公式
3)利用{pi}计算φi值；
4)利用公式
5)重复执行步骤2)-4)直至目标函数r值收敛，得到ωe、ωi和{pi}的最优值。
技术总结