节能方案与能量收获Multirelay合作网络

文摘

本研究调查的节能方案multirelay合作网络能量收获在多个会话需要通过中继节点相互通信。提出了一种两步优化方法,最大化系统能源效率,同时考虑到接收器电路能耗。首先,确定最优的中继节点的功率分配最大化系统吞吐量;这是基于定向算法冲水。其次,使用量子粒子群优化(QPSO)联合中继节点选择和会话分组优化提出了。用这个算法,会议可以分为多个组,由特定的辅助继电器节点最大的能源效率。这种方法会导致一个更好的全局优化搜索能力和效率。仿真结果表明,该方案可以有效地提高能源效率与直接传输和投机取巧relay-selected合作传播。

1。介绍

无线通信的快速发展,重要的是要考虑在能源使用成本。特别是在合作网络节点是由电池供电能力有限,能源效率是至关重要的,因为它会影响网络的操作时间(1]。因此,提高能源效率合作网络是至关重要的减少有限能源可用的节点。因此,这给了我们一个很好的动机调查的能源效率合作网络。

Network-coded合作计划被认为是一种有希望的技术来提高能源效率和网络吞吐量2]。网络编码节点多个输入数据组合为一个输出流来减少传输时间槽的数量。然而,接收器电路功耗使用网络编码时没有严格的考虑,本文解决的遗漏。

此外,能量收获是一种很有前途的技术,可用于继电器节点增加灵活性和减少能源费用;它可以为无线网络带来更多的能源效率(3]。大多数现有的研究集中在功率分配方案,中继节点与多个单播会话场景。然而,当使用网络编码、网络编码噪声和接收机电路功耗随着会话组的大小的增加而增加。因此,有必要研究如何执行中继节点选择和会话分组为节能multirelay合作网络,这是本文的主题。

1.1。相关工作

研究network-coded合作网络,提高网络吞吐量是在4- - - - - -8]。在[3)噪声网络编码的概念,这阻碍了整个网络首次引入的性能。在[5),作者分析了噪声的来源通过研究信号聚集在中继节点和信号提取目标节点。在[6),提出了两种新颖的封闭功率分配方案,以减少网络编码two-unicast无线系统的噪声。基于[6),联合组分配和功率分配算法研究[7];这个旨在减少网络编码噪声在multiunicast合作网络。此外,中继选择和会话分组问题研究[8),因为会话分组可以有效地减少网络编码噪声。然而,在这些作品中,电路没有考虑能耗与网络编码。

为了达到更好的网络吞吐量和功耗之间的权衡,度量中使用能源效率(9- - - - - -11]。在[9),作者研究了节能的中继选择和功率分配问题,基于网络的双向中继信道编码。文献[10)提供了一个机会听方案,促进能源效率two-unicast network-coded合作网络会话。文献[11)提出了一个节能与网络编码的多播方案。

此外,能量收集技术合作网络进行了调查(12- - - - - -17),这些驱动节点代表一个有前途的方法。在[12),一个投机取巧的无线信息和能量传递拉格朗日提出的继电保护方案最优。文献[13]方向冲水算法最大化sum-rate使用。

在协作中继网络能量收获,中继节点选择和功率分配方案的选择有很大的对系统性能的影响。在[14),有限的能量储存被认为是在中继节点和中继选择方案,提出了基于有限状态马尔可夫链。在[15,16),源节点和中继节点视为能量采集节点,然后系统吞吐量最大化的优化中继选择和功率分配。

另一条线的工作联合无线能量和信息传输中继网络同步无线信息和权力交接(SWIPT)。研究人员致力于提高能效和特别相关的作品17]。的总能量效率最大化,作者提出了一个联合中继选择和资源分配方案SWIPT继电器与多个源节点和目的节点对网络和能量收获中继节点。

提高能源效率在中继网络为解决至关重要节点的能源短缺。在文献[14- - - - - -17),能量到达时间和收获能量传输之前。然而,在实际系统中,收获能源的数量受到许多因素的影响,如天气和信道条件,因此有必要考虑传输方案,可以有效地使用从随机能源收获能量。

1.2。贡献和组织

在本文中,我们关注multirelay合作网络,中继节点是由随机能源。不同于以往的作品,我们的研究认为网络编码、有限的能量储存,和能量收获。本文的目的是优化能源效率与能量收获multirelay合作网络。在[18),我们提出了一个节能会话分组方案在一个继电器network-coded合作网络。在这项工作中,我们扩展我们的以前的工作multirelay合作网络,考虑能量收集技术。

我们的贡献是在三个方面:(我)接收电路功耗与网络编码进行了分析。(2)一个最优的中继节点的功率分配算法提出了基于方向冲水。(3)一个节能的中继选择和会话分组方案,提出了基于量子粒子群优化(QPSO)。

本文的其余部分组织如下。部分2介绍了网络模型包括吞吐量模型和功率消耗模型。部分3研究最优功率分配方案,共同优化multirelay选择和会话分组方案。部分4显示了该方案的数值结果和分析。部分5本文的结论。

2。网络模型

图中所示1,我们考虑一个由network-coded合作网络会议和中继节点在一个正方形的维度。在这个模型中,我们假设中继节点在amplify-and-forward (AF)模式,使用正交通道。会话,选择相同的节点共享一个信道和传输数据在时分多址(TDMA)。此外,中继节点可以从随机获取能量能源,比如风能和太阳能。

2.1。总吞吐量

在合作传送网络,传输方案有三种:(i)直接传播,(ii)机会relay-selected合作传播,和(3)network-coded合作传播。中继节点的传输功率不是常数自随机能源到达中继节点。

network-coded合作网络、会话在一组假定为传递平等的权力。被定义为中继节点的传输功率为集团。的放大系数为表示为 在哪里表示会话组的集合为,的基数,捕捉源节点的传输功率。

在network-coded合作网络,出口噪声网络编码(NC噪音)在每个目的节点,当从合并后的数据中提取所需的数据。我们假设一个会话是在一组,因此数控噪音在表示为 在哪里和高斯噪声在吗和分别为,表示节点之间的信道增益和节点。

假设所有节点之间的信道是一个简化的信道模型,结合军事信号衰减和长期跟踪与损失指数。因此,可以表示为,在那里表示节点之间的距离和节点和是英吉利海峡指数损失。从(2),数控噪声的方差显示为

一个会话可以从不同的可用的中继节点选择一个中继节点的网络。此外,每个会话可以使用最多一个中继节点。我们假设会话是分为组,每个会话只属于一个组。符号的简单,被定义为直接传播集团通过渠道的。我们考虑为每组数据传输(在一个时间框架会话)同样,这是分成时间槽。第一时间槽,源节点传输数据,而中继节点和每个目的地节点保持所有源节点接收数据。在最后一次槽,合并后的数据传送,收到的每个目的地节点提取所需的数据。被定义为每个会话的时间;然后,我们有 因此,一个会话的吞吐量显示为 在哪里和是每个中继节点的带宽。是一个会话的互信息吗;它是表示为 在哪里,,。从(5)和(6),一个会话的吞吐量在network-coded协作传输方案

类似于我们以前的工作,机会主义的合作交流方案和network-coded合作交流没有分组方案,吞吐量(7)也适当的时候和分别为(18]。在直接传输方案下,吞吐量是

2.2。电力消耗

在这一部分中,我们获得的表达总功耗network-coded合作网络。

我们表示源节点的传输功率。假设发射电路和接收电路network-coded是相同的,对于一个集团合作网络分组方案,目标节点接收数据,而中继节点保存接收数据除了最后插槽。每个目的节点接收时间在一组是

因此,在一个时间框架,总接收机电路在目标节点能耗 让表示继电器节点的接收时间为;然后,我们有 我们假设传输时间源节点和中继节点是相同的;它显示为 因此,能源消费总量为源节点和中继节点可以编写如下,分别为: 直到现在,传输的总功耗是 从(14),总能耗包括三个主要组件:源节点,中继节点和目标节点。从(11)- (13),可以改写如下:

机会合作交流方案和network-coded合作交流没有分组方案,总为一组接收器电路功耗通过替换和到(15)。直接传播集团,每个目的节点接收数据的时间段。因此,直接传输的能耗可以表示为

结合(15)和(16),总功耗的表达network-coded合作网络

3所示。联合优化中继选择和会话分组

在本节中,我们将能源效率问题划分为两个子问题:权力分配问题和节能传输优化问题。对于第一个问题,能量分配方案,提出了基于方向冲水结构。对于第二个问题,我们利用量子粒子群优化(QPSO),提出一种新的算法,联合考虑中继选择问题和会话分组基于第一个问题的解决方案。

3.1。最优功率分配

传统冲水算法是一种有用的技术在无线通信不同渠道之间分配权力。这意味着更多的权力分配通道的信噪比越高。在[19),一个方向冲水算法介绍了认为因果关系限制能源使用。在本文中,我们解决了基于定向冲水的最优功率分配问题。

中继节点获取能量从不可预知的能源,如太阳能和风能大大取决于环境的条件。

我们假设能量到达发生在瞬间的时间由一个最后期限;每个槽的持续时间。让为了简单起见。传输速率是受输入能量的影响。通过优化目标是最大化吞吐量为中继节点功率分配。

假设每个继电器的传输功率是恒定在每个插槽。每个中继节点配备一个能量接收器。收获能量存储在一个可充电电池。因此,因果关系的能量约束得到如下: 在哪里在槽表示继电器节点的传输功率和电池的存储容量在中继节点。这也是假设最初的电池能量和吗。然后,可以制定优化问题

由于目标函数(20.)不是凸约束(18)和约束(19)是线性的,这是凸函数。因此,上述优化问题是一个凸优化问题。我们定义的拉格朗日函数如下: 在哪里拉格朗日因子和吗。额外的互补松弛条件可以表示如下: 由于约束满意平等、增加会增加目标函数。然后,最优传输能量在每个槽可以应用马得到的最优条件: 和。是独一无二的满足。

当,因为约束(19)和松弛条件(23满足),(24),最优功率是单调递增的:。结果表明,能量可以扩散到未来操作优化。当约束(18平等()是不满意),然后;因此,。这表明能源利用中继节点不仅在当前位置,而且在未来的插槽。当,这意味着用于当前的总能量槽和没有精力在未来使用。

证明过,收获能量只能用于在未来,这意味着我们的算法只允许能量流。为了解决这个问题,我们提出一个最优功率分配基于定向冲水。

假设最优能量瞬间的时间用和之前获得权力分配过程。算法的流程如下。

步骤1。初始化功率分配国旗为0,让算法指针指向最后一个槽。

步骤2。比较能量水平的能量水平。

步骤3。不执行功率分配当能级在当前槽超过前面的位置。

步骤4。如果当前位置的能量水平低于前面的位置,同样两个分配能量和。将功率分配标志设置为1,马克这两个插槽指针指向,然后算法。

第5步。该算法指针指向前面的位置。

步骤6。如果指针达到和功率分配标志是1,去一步;如果点达到国旗是0,停止和输出最优功率分配;否则,去一步。

3.2。Multirelay选择和会话分组

能源效率被定义为网络吞吐量占总能耗的比例。请注意,(7),(8)和(17)的功能。必须考虑如何把课程分成不同的组,为每组选择一个继电器。我们定义会话分组结果。表明一个会话是否属于。 一个会话最多可以在一组;因此,

会话分组的优化目标是最大限度地提高能源效率在我们的网络模型。我们结合(7),(8)和(17),并制定优化的问题 显然,优化问题(27)是一个通用的“0 - 1”编程问题。然而,这是一个非线性问题,可以解决只有通过详尽的搜索。因为每个源节点将数据传输到目的地节点可用的频道,要么有或没有一个中继节点的援助,穷举搜索的复杂性 从(28),复杂性增加指数与会话的数量,这是无法忍受当会话的数量很大。为了解决这个问题,联合中继选择算法,提出了基于QPSO和会话分组方案。

QPSO是一种新型的可替换主体优化系统修改PSO灵感来自代理的社会行为。每个代理,称为量子粒子,文件2 n维空间根据自己的历史经验和同事。2 n代表优化问题的维数(20.,21]。

我们定义的位置th量子粒子 在哪里代表了继电器的会话数量和代表小组会议的数量。在QPSO算法,和被映射为量子粒子的位位置可以表示为哪一个 在哪里和上界和下界的中继节点数,分别。同样的,和表达一组数的上界和下界。

从(30.),量子粒子位置的空间。因此,(29日)可以简化为

我们使用的积分函数找到最优。因此,的表达显示为

我们设定的目标函数(27)作为适应度函数。当地最优位的位置th量子粒子 全局最优位置的整个量子粒子人口 在本算法中,我们考虑两个维度中的一代。计算了量子旋转角 在哪里和表达的相对重要程度和,量子粒子的更新过程可以表示为 在哪里和0到1之间的随机数和吗和变异概率介于0到吗。

假设1。功率分配过程已经完成。

假设2。所有的信道状态信息(CSI)是先天的。

因此,QPSO算法的过程在下面的步骤。

步骤1。量子粒子种群初始化,包括量子粒子的位置和当地的最佳位置。计算每个量子粒子的健身,记录全球最佳钻头位置(27)。

步骤2。更新每个量子粒子的旋转角度(35)。为每个量子粒子从更新一些职位(36)。

步骤3。计算所有量子粒子的适应度根据更新的位置。

步骤4。更新本地最佳量子位置为每个量子量子粒子和全局最优位置。

第5步。如果它到达的预定义值最大的一代,停止过程中,输出全局最优量子的位置,并将其映射到最终的传输策略,(30.),(31日)和(32);如果没有,去一步。

4所示。数值结果

在本节中,我们显示仿真结果对我们建议的方法的性能进行评估。如图1,我们考虑我们的模拟在1000×1000米²正方形区域。我们认为网络随机50 - 200会议和5-50继电器组成。对所有网络实例,我们假设每个源节点的传输功率是1 W和信道带宽是22 MHz。损失指数是4。我们假设所有节点的高斯白噪声的方差10⁻¹⁰W (8]。每个节点的电路功率选为110 mW。优于经典,我们设置了最大代200,,,,,= 1 / (),= 1 / ()。每个结果是获得平均50岁以上的实现。仿真参数表中提供1。

4.1。系统性能的中继节点选择和会话分组

首先,我们考虑中继节点选择的系统性能和会话分组。我们分析了能源效率、总吞吐量和功耗与会话的数量。传统的直接传输(DT)和投机取巧relay-selected合作传播(CR)是用来提供性能参考我们的提议(NC)计划。此外,权力分配是preoptimized DT, CR,数控。

在CR和数控,源节点可以利用一个中继节点根据中继节点的能量水平和信道状态信息(CSI),它将数据发送给目标节点。因为不同方案的带宽可能不同,性能测量位/ s /赫兹。

图2表明,该方案明显优于其他两种方案。越来越多的会议将增加会议的可能性是一个合理的组织。随着会话的数量增加,我们计划增加的平均吞吐量。然而,在一个巨大的数字政权,平均吞吐量是饱和。这是因为增加数控噪声会影响吞吐量。

图3是每个传输方案的平均功耗。这表明DT最功率消耗。原因是这个方案所传输的最大会话数量占据所有可能的渠道,提高能源效率。这个数字也表明CR传播的平均功率最小值。这是因为更好的协作中继节点选择的能源效率最大化。与CR传输电路能耗被认为是在我们的计划。图表明,数控执行比DT。

图4显示了不同传输方案的能源效率。可以看出我们的方案达到更高的能源效率比其他两个方案。这是因为CSI和中继节点的能量水平被认为是在我们的计划。

4.2。系统性能的权力分配

接下来,我们显示中继节点的功率分配的性能。在图5,验证了提出的方案。我们的方法总是优于数控传输中继节点的功率分配。在图5(一个),当会话的数量增加,吞吐量性能差距变大,因为高效的功率分配保证均匀分布。图5 (b)介绍了平均功耗和会话的数量。随着越来越多的会议,权力不断增加在这两个方案。如图,电力消耗的功率分配方案成本高于不作功的分配方案,因为更高的吞吐量将消耗更多的能量。在图5 (c)能源效率的功率分配方案优于不作功的分配方案。能源效率开始收敛当会话的数量变大,因为数控噪声的存在可以减少最优功率分配的优势。

5。结论

在本文中,我们研究了能源效率问题在多个继电器合作网络能量收获。能源效率是作为经典的网络吞吐量/功率分配。在优化问题中,网络编码噪声和接收机电路功耗进行了综合考虑。这个问题可以分解为一个功率分配问题和节能传输优化问题。我们解决了第一个问题,提出了一种基于方向冲水期权分配算法的算法。第二个问题是解决共同考虑中继选择方案和会话分组基于量子粒子群优化的。数值结果证实该传输方案有效地提高能源效率,而直接传输方案和机会合作传输方案。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作部分是由中国国家自然科学基金(61461029和61461029),江西省自然科学基金(20114 ace00200, 20114 bab202043、20151 bbe50054和20153 bcb23020),中国博士后科学基金资助项目(没有。2015 t80692),和南昌大学的研究生创新专项资金(cx2016264)。

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