文摘
在本文中,我们研究同步无线信息的资源分配和权力转移(SWIPT)系统的非线性能量收获(EH)模型。一个简单的最优资源配置方案提出了基于时间槽交换最大化的实现平均SWIPT系统。最优资源分配制定为一个凸优化问题,即相结合的一系列非凸问题由于时间的二元特征slot-switching比率。最优问题然后解决利用分时强对偶定理和拉格朗日对偶方法。发现与提出最优资源分配方案,接收方应该执行呃在该地区中等信噪比(信噪比),而转向信息进行解码(ID),当信噪比更大或更小。提出的资源分配方案与传统的时间切换(TS)资源分配方案SWIPT系统与非线性呃模型。数值结果表明,该资源分配方案显著提高能源效率的系统性能。
1。介绍
在传统能源贫瘠的无线网络,无线设备通常使用电池作为能量来源,需要定期充电或更换电池,这是困难的大量的无线设备,甚至危险或不可能在某些情况下(1),导致有限的无线设备和网络的生命周期。
能量收获(EH)允许能源有限公司无线设备从周围环境获取能量是一种很有前途的解决方案扩展的生命周期能源贫瘠的无线网络。呃技术,同时无线信息和权力交接(SWIPT)利用射频(RF)信号携带信息的能力和能量同时,提供方便的充电能源设备由射频信号获取能量。SWIPT特别适合低功耗的无线终端消费而难以获得。
SWIPT技术已得到了广泛的注意力从研究人员和工程师自2008年Varshney提出这个想法(1]。在[2),收获的能量之间的平衡和实现率是研究SWIPT系统在频率选择和加性高斯白噪声信道(AWGN)。在[3),两种SWIPT接收器,即时间切换(TS)和权力分裂(PS)接收器,分别提出。他们提出以来,TS和PS接收器已经吸引了许多利益的简单实现4- - - - - -8]。具体来说,权衡之间点对点的信息和能量传输研究对于单变量系统与PS接收器的输出(4),延伸到对于点对点应用(味噌)系统的TS接收机(5]。在[6),味噌的系统吞吐量最大化提出了系统与TS和PS接收器。TS和PS比率最大化优化所有接收器的加权和速率的多用户正交频分复用(OFDM)系统的输出(7]。针对传动功率的最小化,多用户味噌下行系统的功率分配问题进行了研究,并获得最优PS比(8]。
除了接收机设计和能量收获之间的权衡和信息解码的另一个关键问题的实现SWIPT是有效的资源分配9- - - - - -15]。在[9),作者研究能力和副载波分配方案在多载波系统中节能SWIPT。在[10),保密率最大化研究在一个OFDM保密通信系统。多用户OFDM系统最大化率之和的最小传输功率约束的目的是(11]。在[12),得到最优的资源分配策略在广义WPCN设备可以获取能量从复合天线电站和环境能量收集。在[13),能源效率最大化是在大型复合天线SWIPT系统。在[14),作者提出了一个能源效率最大化优化方案多用户多载波能源贫瘠amplify-and-forward (AF) multirelay网络。在[15),一个健壮的节能优化设计。文中用SWIPT双向中继网络。
大多数上述工作大约SWIPT系统考虑线性模型,嗯接收器的电源转换效率的因素被认为是一个常数。然而,发现实际射频的能量转化效率影响直流电(DC)转换器的输入功率,即。,当the input power is greater than a certain threshold, the output power changes nonlinearly with the input power and shows a saturation characteristic [16]。因此,线性呃模型不能正确模型实际呃实现和可能导致资源分配的资源不匹配或过高的系统性能评价(17]。在[16,18),基于函数参数和后勤非线性呃模型和分段线性模型,分别提出了捕捉非线性饱和输入-输出特性的实用电路,这是进一步利用各种场景(19- - - - - -23]。具体地说,在19),作者研究联合传输功率分配和接收功率分裂SWIPT系统与实际的非线性呃模型。考虑Nakagami -米通道,作者调查一个多用户的中断概率和可靠的吞吐量wireless-powered SWIPT系统(20.]。在[21),并给出了分析结果对中断概率性能合作relay-aid网络频谱感知和能量收获。在[22),分离因子优化以减少房颤中继系统的中断概率与PS接收机和非线性呃模型。在[23),考虑不完全信道状态信息(CSI)条件下,作者分析的故障概率multirelay SWIPT系统与PS接收器和非线性呃模型。
在这篇文章中,我们考虑到对于单点对点和TS SWIPT通信系统接收机的输出。分片线性呃模型是模型的非线性饱和呃电路输入输出特性。我们提出一个简单的基于时间最优资源分配方案slot-switching策略,最大限度地提高系统的可实现的平均。信息传输阻塞时间分为时间槽。每次槽用于信息解码(ID)或嗯根据最优方案。最优制定为一个凸优化问题,这是第一次证明满足分时条件然后解决利用分时强对偶定理和拉格朗日对偶方法。
与工作相比(24)线性呃模型被认为是,我们工作的主要贡献是我们考虑的饱和特性的影响实际非线性呃模型和推导一个更实际的最优资源分配方案。
本文的其余部分组织如下。“系统模式”介绍了系统模型。最优资源配置提出了设计和最优问题是解决“资源分配优化算法的设计。”在数值结果,并给出了计算结果和讨论。本文得出的结论是“结论”。
2。系统模型
我们考虑一个输出点对点SWIPT通信系统如图1同时,接收器和发射机有单天线和被认为是能源有限公司,可以从接收到的信号获取能量TS方案。我们假设发射机和接收机之间的通道受到频率平坦块瑞利衰落。信道系数表示 ,这是一个随机变量后,复杂的零均值和方差的高斯分布 。不失一般性,我们假设每个时段都是标准化的传输时间。在每一个时间段,TS比例等于0或1,表明接收机实现嗯或ID操作,分别。接收到的信号可以表示为 在哪里是传输能量,是数据符号与团结的力量,也就是说, 在哪里意味着数学期望, 是信道噪声, 代表的路径损耗是源节点和目标节点之间的距离,然后呢代表了pathloss指数。系统的实现率可以表示为基于TS方案 在哪里 是信道功率增益。
我们使用分段线性函数模型的非线性饱和输入-输出特性是接收器。嗯接收机的收获力量然后给出(17,18] 在哪里 的能量转换效率是能量收割机在线性区域,是嗯的最大收获饱和功率接收器。所示(3),当能量的转换功率接收器超过饱和输出功率 ,能量接收器的输出功率保持不变和一些权力都被浪费了,这意味着在这种情况下,时间槽应该转向接收机ID而不是嗯接收器,以避免浪费电力。因此,实际的资源分配方案应重新设计SWIPT系统考虑呃电路的非线性输入输出特性。
3所示。资源分配优化算法的设计
在本节中,我们提出一个最优的资源分配方案的基础上,简单的时间slot-switching策略之间实现平衡的最大平均实现率和最大平均收获能量。
从(3),收获能量可以表示为
我们考虑最大化的输出的可实现的平均SWIPT系统如图1。优化问题是制定 在哪里所需的最少收获能量维持呃接收机的正常运行。
一般来说,很难解决优化问题(5)直接因为它是一系列非凸问题的组合的二元特征 。此外,解决优化问题的复杂性,使用数值计算方法的数量呈指数增长的时段。在本节中,为了解决优化问题(5),我们使用分时强对偶定理提出了(25),提供如下。
定理1。分时强对偶定理(25]。如果分时条件满足非凸优化问题,然后强对偶性始终是正确的,即。,二元性的缺口是零。
我们首先证明优化问题(5)满足分时条件(有关分时的定义条件的更多细节,读者被称为Ref。25])。
命题1。让和的最优解(5), 和 ,分别。然后,对任何 ,存在一个可行的解决方案优化问题(5),这样 因此,优化问题(5)满足分时条件。
证明。让优化问题的可行解(5)。(1)当 ,让 。自是问题的最优解(5)当 ,可行的解决方案显然满足方程(7)和(8)(2)当 ,让 。自是问题的最优解(5)当 ,可行的解决方案也满足方程(7)和(8)(3)当 ,让表示信道的功率增益 时间槽。平均实现率和平均收获能源可以分别表示为 在哪里 , 的值是在时间槽。定义一个整数这样 ,在哪里意味着天花板轮操作。让 当 ,它可以获得 和 。然后,对任何 ,它可以派生 这意味着可行的解决方案吗满足方程(7)。同样,它可以派生 这意味着可行的解决方案吗满足方程(8)。从(11)和(12),命题1是证明。
自优化问题(5)满足分时条件,根据分时强对偶性定理原始问题(5)具有相同的最优解作为其对偶问题,可以通过拉格朗日对偶方法解决。
的拉格朗日函数(5)可以表示为 在哪里 拉格朗日乘子与 。因此,拉格朗日对偶函数可以表示为
然后给出对偶问题
为了有效地解决上述双重问题,我们首先解耦优化问题(14)平行子问题有相同的结构(14)。的( )子问题可以表示为 在哪里 。为了解决优化问题(16),我们比较目标函数的值当 或 ,可以表示为哪一个 分别。因此,在问题的最优解(14),可以表示为
然后,对于一个给定的值 , 可以获得(18)根据信道状态在每一个时间段。让最佳二元变量,这与所需的最小能量收获值相关联在不等式约束项(5)。最优二元变量可以通过迭代搜索和更新,直到获得平均能量收集符合最低能源约束,也就是说, ,详细的迭代搜索算法将在稍后讨论。
提出的资源分配方案是基于最优TS策略根据信道状态在每一个时间段。描述最优切换策略(18从()更清楚,3)和(18),我们定义两个函数和对通道功率增益
方程(19)是不容易解决,因为第一和第二条款分别是对数的线性函数 。在本文中,我们解决它通过遍历的价值的区别从0,当第一和第二项的值(我们把它关闭 ),我们认为两项的值是相等的,即, ;然后,我们可以得到一个近似的非零实数根 。接下来,它可以通过推导找到增加然后减少是一个函数,和点的位置,改变其单调性有关的价值 。显然,我们可以找到一个这需要的位置 。在这个时候,因为 , ,当 , ,从(3)和(18), ,因此, 。同样,它可以通过推导是一个递增函数,什么时候 , , ,在哪里非零方程的根吗 。然后,它可以推断,当 , 。因此,最优TS策略可以表示为
在(21),最优TS阈值和依赖于最优双变量 ,这是由不等式约束在(5),应该选择这样 。平均能量集合可以表示为 在哪里的概率密度函数(pdf)H, 。最优双变量的迭代搜索算法总结了如下算法1。的初始值是设置为 ,和设置为0.01。
最优资源分配方案可以描述如下。首先,信息传输阻塞时间T分为时间槽。然后,对于每一个时间段,说, 时间槽,最佳的TS阈值和取决于使用的算法1。最后,通道功率增益是相对于和在 时间槽;如果 或 ,接收方信息解码,否则开关切换到能量收获。最优资源分配算法方案总结如下2。
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的话。所示(21)和算法2SWIPT系统的非线性模型,基于时间最优资源分配方案slot-switching策略要求接收机交换机信息解码时,信噪比(信噪比)是更大或更小,而转向能源收集该地区执行中等信噪比。
4所示。数值结果
在本节中,我们目前的仿真结果提出了最优的资源分配方案SWIPT系统与非线性呃模型。为了验证该方案,我们比较提出了资源分配方案与传统的TS(资源分配方案26]在能效性能SWIPT系统与非线性模型,在传统的TS的能源效率方案获得的清洁工,时间转换因素从0到1的步骤0.01,和能源效率的定义是
除非另有规定,传动功率设置 ,和所需的最低将收获能量 。能量转换效率的线性区和饱和非线性呃接收机的输出功率设置 和 (17),分别。加性高斯白噪声的方差 ,和信噪比的定义是 。信息传输阻塞时间分为 槽底沟,在每个槽底沟,通道服从瑞利分布,是相互独立的。源节点和目的节点之间的距离设置 ,和pathloss指数是2.0。
图2显示了能源效率与传输能量的输出SWIPT系统与非线性呃模型在不同信噪比。结果表明,当传输能量的增加,该地区能源效率降低中产和高信噪比(即, ),而这几乎保持不变时,信噪比越小,也就是说, 。它可以观察到,与传统的TS资源分配方案相比,提出的资源分配方案显著提高能源效率的系统性能。此外,它也可以观察到系统性能之间的差距提出方案和传统的TS计划变得更加明显随着信噪比的增加,表明该地区提出性能更好更高的信噪比。原因是,当信噪比的增加,嗯接收器是更有可能工作在非线性区域。由于饱和特性的非线性模型,传统的TS方案更有可能浪费接收功率在这种情况下,从而导致更大的性能差距。
在图3的能源效率的输出SWIPT系统与非线性呃模型在不同信噪比是策划与距离源和目的地之间的节点。它可以观察到,能源效率降低时,距离增加。它显示了类似的结果在图2提出的资源分配方案大大优于传统的TS资源分配方案和性能差距变大,当信噪比增加。此外,它可以观察到的距离增加,能源效率的方案,两种方案之间的性能差距在低信噪比地区往往是零,因为距离的接收功率的增加,信号很弱;因此,在低信噪比地区实现率非常小的方案。
图4显示了能源效率与pathloss指数的输出SWIPT系统与非线性呃模型在不同信噪比。可以观察到类似的结果在图3pathloss指数时,能源效率降低增加。原因是一个更大的价值意味着更多的传输信号的功率损失,带来更低的接收信噪比和较小的可行的系统。它也可以观察到,与距离 ,系统性能更容易pathloss指数的变化 ,自从pathloss指数有更大的影响比源目的地距离pathloss吗 。此外,结果表明,提出的资源分配方案大大优于传统的TS pathloss指数小的资源分配方案 ,而能源效率方案和两个方案之间的性能差距往往是在低信噪比地区当pathloss指数为零增加。
在图5、能源效率和最低要求收获能量显示的输出SWIPT系统与非线性呃模型在不同信噪比。不足为奇的是,该方案大大优于传统的TS方案尽管收获所需的最低能量的变化。事实上,系统的能源效率与传统的TS计划增加与减少所需的最小收获能量 ,而提出次slot-switching方案,系统能源效率保持几乎不变的最低要求时收获能量增加从来 。
5。结论
在本文中,我们研究了资源分配方案的点对点的输出SWIPT系统与非线性呃模型。我们提出了一个最优的资源分配方案基于时间段切换到最大化的平均信息率系统,接收机的执行信息解码在该地区的高或低信噪比,而转向能源收获在该地区执行中等信噪比。相比传统的TS资源分配方案,该方案在能源效率,大大提高了系统性能和系统性能改进变大时,信噪比更高。我们调查的影响源目的地的距离和pathloss指数在能源效率性能。结果表明,系统性能更容易pathloss指数的变化比的距离 。我们也调查了影响的最低要求收获能量在能源效率性能。是证明传统的TS方案,该系统所需的最低能源效率增加与减少收获能量 ,而提出次slot-switching方案,系统能源效率的变化并不影响最低要求收获能量 。在我们的设置中,我们考虑输出SWIPT系统和瑞利渠道提出最优方案。MIMO系统和其他更复杂的信道模型为该方案可以进一步在未来的工作学习。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究是由中国国家自然科学基金(批准号61871192和61871192)和广州的科技项目(批准号201904010373)。