一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分配方法

摘要

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分配方法。其步骤包括：移动终端服务基站与周围基站进行信息交互，获取附近活动基站的部署密度；基站对移动终端接收端进行位置估计，获取位置信息并通过用户反馈获取下行信道状况信息；基于随机几何理论建立模型，以覆盖为约束条件建立最优化问题，并求解出当所有移动终端采用统一的信息解码和能量采集分配比值ρ时，最大化平均采集能量的最优解将作为参数，基于移动用户位置对信息解码和能量采集分配比值进行优化，并将计算结果反馈给移动终端；移动终端根据基站指示设置信息解码和能量采集分配比值。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种用于无线信息与能 量同时传输系统中的能量分配方法。

背景技术

能量受限的无线网络由于电池的电量，只有有限的运行时间。尽 管更换电池或重新充电在一定程度上可以延长网络的生存时间，然而 这会付出更高的代价，且很不方便，甚至是有害的(有毒环境监测) 或不可能的(内嵌于建筑或体内的传感节点)。一种更方便、安全且绿 色的选择是从周围环境中采集能量，这样可以为无线设备提供永久的 能量供应。此外，与常见的新能源如太阳能、风能相比，无线射频信 号是一种可行的新能源。射频能量采集不仅适于低功率应用，如传感 网，若有专门无线能量传输，亦适用于大功率消耗场景。

射频能量可以在承载能量的同时传输信号，因此，无线信息与能 量同时传输成为一个十分具有前景的研究领域。能量与信息同时传输 中接收端所采集的能量与其可达速率是此消彼长的关系，由于接收机 在能量采集的同时进行信息解码，在其中刻画出“容量-能量-域”的理 想边界，首次从信息论的角度提出用容量-能量函数刻画信息与能量同 时传输中最基本的权衡关系。由于无线信号不能同时用于能量采集与 信息解码的实际限制，现有技术中提出了更为实际的接收机设置，即 接收机以时间切换的形式进行能量采集(TS能量采集模式)与信息解 码和接收机将收到的信号分流(PS能量采集模式)；其中PS能量采集模 式一部分用于能量采集，一部分用于信息解码。

尽管目前有很多研究都针对无线信息与能量同时传输的能量分配 做出了分析，但大多数已有研究都是基于固定的单/多节点的点对点的 网络设置，只考虑了该条链路的性能分析，并未考虑到网络拓扑的随 机性以及无线信息与能量同时传输对于整个蜂窝网络全局的性能影 响。

发明内容

(一)要解决的技术问题

(1)利用随机几何理论，将蜂窝基站的拓扑按照泊松点过程进行 建模，推导出系统的覆盖率及用户平均采集能量，从而从全网性能的 角度求解最优能量分配方法；

(2)根据用户所处位置对待分配的能量做出进一步优化设计；

(3)根据待优化目标，提出复杂度较低、性能较好的针对无线信 息与能量同时传输的PS能量采集模式的能量分配方案；

(4)保证网络覆盖率的同时尽可能多的从无线信号中采集能量。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于无线信息与能量 同时传输系统中的能量分配方法，所述方法分为如下步骤：

移动终端服务基站与周围基站进行信息交互，获取周围基站的部 署密度λ；所述周围基站的部署密度为发射信号处于同一下行频段中， 去除未发送实际下行数据的基站的部署密度；所述未发送实际下行数 据的基站包括处于休眠状态的基站；

基站对移动终端进行位置估计，获取位置信息，目标SINR，并通 过用户反馈获取下行信道状况信息；

基于随机几何理论建立模型，以覆盖率为约束条件建立最优化问 题，并求解出当所有移动终端采用统一的信息解码和能量采集分配的 比值ρ时，最大化平均采集能量的最优解

将作为参数，基于移动用户位置对信息解码和能量采集分配的 比值ρ进行优化，并将计算结果反馈给移动终端；

所述移动终端根据基站计算所得的信息解码和能量采集分配比值 对功率分配器进行设置。

优选地，所述移动终端是蜂窝用户；所述移动终端具备无线信息 与能量同时传输的配置，并支持PS能量采集模式；所述移动终端接收 到的能量以比例ρ进行信息解码，以比例(1-ρ)进行能量采集供未来使 用。

优选地，所述移动终端用于进行信息解码的能量为：

$\rho \underset{x\in \phi }{\Sigma }\mathrm{Phl}\left(x\right);$

用于能量采集的能量为：

$(1-\rho )\underset{x\in \phi }{\Sigma }\mathrm{Phl}\left(x\right);$

其中：P是基站的发射功率；

h是信道增益，服从参数为γ的指数分布，表示为h～exp(γ)；

Ф表示基站集合；

x表示基站；

l(x)表示从基站x到移动终端的大尺度衰落，衰落指数为α(α>2)； 将移动终端置于二维平面的原点，大尺度衰落表示为l(x)＝||x||^-α。

优选地，所述移动终端的用于进行信息解码的SINR表示为：

$\mathrm{SINR}=\frac{\mathrm{\rho Phl}\left(x_i\right)}{\rho (I+n_A)+n_p};$

x_i是用户i移动终端的服务基站，l(x_i)表示从该移动终端服务基 站x_i到该移动终端的大尺度衰落；

$I=\underset{y\in \phi \backslash x}{\Sigma }\mathrm{Phl}\left(y\right)$$I=\underset{y\in \phi \backslash x_i}{\Sigma }\mathrm{Phl}\left(y\right)$表示用户i接收到的干扰信号 的能量；

y为在基站集合Ф中除x_i基站以外其它基站；

n_A是服从均值为零，方差为的高斯随机变量，表示信道的加性 高斯白噪声；

n_P是服从均值为零，方差为的高斯随机变量，表示信号在移动 终端的处理噪声。

优选地，所述基于随机几何理论建立模型，指基于无线信息与能 量同时传输系统的PS能量采集模式，利用随机几何理论，根据用户 SINR推导出系统覆盖率，并在给定覆盖率要求的约束下最大化用户可 采集的能量的数学模型；所述基于随机几何理论建立模型还包括求解 出最优的信息解码和能量采集分配比值ρ。

优选地，当所有移动终端采用统一的信息解码和能量采集的分配 比值ρ时，所述基于随机几何理论的系统覆盖率的表达式为：

其中系统覆盖率定义为SINR大于预定门限值θ的概率，即：

C(ρ)＝Pr(SINR>θ)，

$\kappa (\theta ,\alpha )={\theta }^{2/\alpha }{\int }_{{\theta }^{-2/\alpha }}^{\infty }\frac{1}{1+u^{\alpha /2}}\mathrm{du},$

当α取值已知时，根据代数理论化简C(ρ)表达式；

移动终端采集到的平均能量表式为：

$\mathrm{EH}=\mathrm{\eta E}\left[\underset{x\in \Phi }{\Sigma }(1-\rho )\mathrm{Phl}\left(x\right)\right],$

其中η表示能量转换效率；

E表示对[]内的表达式求均值；

形成的最优化问题表示为$\left(\begin{array}{c}\left(\begin{array}{cc}\underset{\rho }{\max }& \mathrm{EH}\end{array}\right)\\ s.t.\left(\begin{array}{c}c\ge \in \\ 0\le \rho \le 1\end{array}\right)\end{array}\right);$

其中ε是预定的覆盖率的最小门限值；

当存在最优解时，最优解在C(ρ)＝ε处取得，所述最优解表示为

优选地，所述基于移动用户位置对信息解码和能量采集的分配比 值进行优化，是指将ρ值根据移动终端到移动终端服务基站的距离作进 一步优化，包括：

将作为参数，按条件对ρ值进行优 化设计；

其中r表示移动终端到其服务基站的距离；

f(r)＝2λπr exp(-λπr²)表示移动终端到其服务基站的距离的概率密 度函数；

所述基于移动用户位置对信息解码和能量采集分配的比值表示 为：

优选地，所述基站按照信息解码和能量采集分配的比值进行优化 设计，并将计算结果反馈给移动终端；所述移动终端设置信息解码和 能量采集分配的比值。

(三)有益效果

本发明利用随机几何理论，将蜂窝基站的拓扑按照泊松点过程进 行建模，推导出系统的覆盖率及用户平均采集能量，从而从全网性能 的角度求解最优能量分配方法，并根据用户所处位置对分配的能量做 出进一步优化设计。本发明根据所提优化目标，给出了复杂度较低、 性能较好的针对无线信息与能量同时传输的PS能量采集模式的能量分 配方案。

仿真结果表明，本发明所提出的用于无线信息与能量同时传输系 统的能量分配方法，在移动终端进行能量采集的同时，保证了蜂窝系 统的覆盖率，同时较固定信息解码和能量采集分配比值的方法，移动 终端所采用到的能量有明显的增益，且实现复杂度低，有效地实现了 在保证网络覆盖率的同时提高移动终端从无线信号中采集的能量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面 将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而 易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域 普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些 附图获得其他的附图。

图1是根据本一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分 配方法一个实施例所基于的蜂窝系统模型图；

图2是根据本一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分 配方法一个实施例的基于泊松点分布的基站位置模型图；

图3是根据本一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分 配方法一个实施例的移动终端将接收到的无线信号进行的能量分配示 意图；

图4是根据本一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分 配方法一个实施例的能量分配方法的方案流程图；

图5是根据本一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分 配方法一个实施例中系统覆盖率的计算机仿真结果；

图6是根据本一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分 配方法一个实施例中平均采集能量的计算机仿真结果。

具体实施方式

下面结合说明书附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一 步详细描述。以下实施例仅用于说明本发明，但不能用来限制本发明 的范围。

本发明一种用于无线信息与能量同时传输系统中的能量分配方法 的技术解决方案如下：

(1)移动终端服务基站与周围基站进行信息交互，获取附近活动 基站的部署密度λ；

(2)基站对移动终端接收端进行位置估计，获取位置信息，并通 过用户反馈获取下行信道状况信息；

(3)基于随机几何理论建立模型，以覆盖为约束条件建立最优化 问题，并求解出当所有移动终端采用统一的信息解码和能量采集分配 比值ρ时，最大化平均采集能量的最优解

(4)将作为参数，基于移动用户位置对信息解码和能量采集分 配比值进行优化，并将计算结果反馈给移动终端；

(5)移动终端根据基站指示设置信息解码和能量采集分配比值。

所述步骤(1)中的活动基站的部署密度是指发射信号处于同一下 行频段中，去除处于休眠状态等未发送实际下行数据的基站的部署密 度。

所述步骤(2)中的移动终端是蜂窝用户，该终端具有无线信息与 能量同时传输配置，并且支持PS能量采集模式，即终端接收到的能量 以比例ρ进行信息解码，以比例(1-ρ)进行能量采集供未来使用。移 动终端用于进行信息解码的能量为用于能量采集的能 量为其中P是基站的发射功率，h是信道增益， 服从参数为γ的指数分布，表示为h～exp(γ)，Ф表示基站集合， l(x)表示从基站x到移动终端的大尺度衰落，衰落指数为α(α>2)，将移 动终端置于二维平面的原点，大尺度衰落可以表示为l(x)＝||x||^-α。

所述步骤2中的移动终端的用于进行信息解码的SINR可以表示为

$\mathrm{SINR}=\frac{\mathrm{\rho Phl}\left(x_i\right)}{\rho (I+n_A)+n_p},$

其中x_i是用户i移动终端的服务基站；l(x_i)表示从该移动终端服 务基站x_i到该移动终端的大尺度衰落；

表示用户i接收到的干扰信号；

y为在基站集合Ф中除x_i基站以外其它基站；

n_A是服从均值为零，方差为的高斯随机变量，表示信道的加性 高斯白噪声；

n_P是服从均值为零，方差为的高斯随机变量，表示信号在移动终 端的处理噪声。

所述的步骤3中的基于随机几何理论建立模型，是指基于无线信息 与能量同时传输系统的PS能量采集模式，利用随机几何理论，根据用 户SINR推导出系统覆盖率，并在给定覆盖率要求的约束下最大化用户 可采集的能量的数学模型，并求解出最优的信息解码和能量采集分配 比值ρ。当所有移动终端采用统一的信息解码和能量采集分配比值ρ 时，所述基于随机几何理论的系统覆盖率的表达式为：

其中覆盖率定义为SINR大于预定门限值θ的概率，

即：

C(ρ)＝Pr(SINR>θ)，

$\kappa (\theta ,\alpha )={\theta }^{2/\alpha }{\int }_{{\theta }^{-2/\alpha }}^{\infty }\frac{1}{1+u^{\alpha /2}}\mathrm{du},$

当α取值已知时，根据代数理论化简C(ρ)表达式。

移动终端采集到的平均能量表式为：

$\mathrm{EH}=\mathrm{\eta E}\left[\underset{x\in \Phi }{\Sigma }(1-\rho )\mathrm{Phl}\left(x\right)\right],$

其中η表示能量转换效率，形成的最优化问题可以表式为：

$\left(\begin{array}{c}\left(\begin{array}{cc}\underset{\rho }{\max }& \mathrm{EH}\end{array}\right)\\ s.t.\left(\begin{array}{c}c\ge \in \\ 0\le \rho \le 1\end{array}\right)\end{array}\right),$

其中ε是预定的覆盖率的最小门限值。当存在最优解时，最优解在 C(ρ)＝ε处取得，因为C(ρ)是关于ρ的单调递增函数，所以最优解表示 为在计算数值解时，利用二分法等方法将其快速 求得。

所述步骤4中的基于移动用户位置对信息解码和能量采集分配比值 进行优化，是指将ρ值根据移动终端到基站的距离作进一步优化，包括：

将作为参数，按条件对ρ值进行 优化设计，

其中r表示移动终端到其服务基站的距离；

f(r)＝2λπr exp(-λπr²)表示移动终端到其服务基站的距离 的概率密度函数。

基于以上准则，基于移动用户位置对信息解码和能量采集分配比值 可以表示为

所述步骤5中的基站按照信息解码和能量采集分配比值优化设计， 具体是指基站将计算结果反馈给移动终端，移动终端设置信息解码和 能量采集分配比值，使全网在尽可能满足覆盖率要求的情况下最大化 采集到的能量。

下面结合图1至图6来详细描述本发明的用于无线信息与能量同时 传输系统的能量分配方法。

图1给出了本发明所基于的蜂窝系统模型图，图2给出了基于泊松 点分布的基站位置模型：移动终端接收周围基站的下行信号，并将接 收到的能量信号按本发明所述方法获得的比例分配给信息解码和能量 采集。考虑一个二维平面中，基站位置服从参数为λ的泊松点分布，根 据对称性和随机性，将用户位置置于原点处进行性能分析。

图3给出了移动终端将接收到的无线信号进行能量分配的示意图： 移动终端将接收到的无线能量以比例ρ分配给信息解码，以比例1-ρ分 配给能量采集，n_A是服从均值为零，方差为的高斯随机变量，表示 信道的加性高斯白噪声，n_P是服从均值为零，方差为的高斯随机变 量，表示信号在移动终端的处理噪声。

图4给出了完成能量分配方法的步骤流程图。

第一步，移动终端服务基站与周围基站进行信息交互，获取附近活 动基站的部署密度λ，所述的活动基站的部署密度是指发射信号处于同 一下行频段中，去除处于休眠状态等未发送实际下行数据的基站的部 署密度。

第二步，基站对移动终端进行位置估计，获取位置信息，并通过用 户反馈获取下行信道状况信息；

第三步，基于随机几何理论建立模型，以覆盖为约束条件建立最优 化问题，并求解出当所有移动终端采用统一的信息解码和能量采集分 配比值ρ时，最大化平均采集能量的最优解

具体操作包括：

(1)移动终端是蜂窝用户，该终端具有无线信息与能量同时传输配 置，并且支持PS能量采集模式，即终端接收到的能量以比例ρ进行信 息解码，以比例(1-ρ)进行能量采集供未来使用。

(2)移动终端用于进行信息解码的能量为

用于能量采集的能量为

其中P是基站的发射功率；

h是信道增益，服从参数为γ的指数分布，表示为h～exp(γ)；

Ф表示基站集合；

l(x)表示从基站x到移动终端的大尺度衰落，衰落指数为α(α>2)；

将移动终端置于二维平面的原点，l(x)＝||x||^-α表示大尺度衰落。

(3)移动终端的用于进行信息解码的SINR可以表示为：

$\mathrm{SINR}=\frac{\mathrm{\rho Phl}\left(x_i\right)}{\rho (I+n_A)+n_p},$

其中x_i是用户i移动终端的服务基站；l(x_i)表示从该移动终端服 务基站x_i到该移动终端的大尺度衰落；

表示用户i接收到的干扰信号；

n_A是服从均值为零；

方差为的高斯随机变量，表示信道的加性高斯白噪声；

n_P是服从均值为零，方差为的高斯随机变量，表示信号在移动 终端的处理噪声。

(4)基于随机几何理论，当所有移动终端采用统一的信息解码和能量 采集分配比值ρ时，所述基于随机几何理论的系统覆盖率的表达式为

其中覆盖率定义为SINR大于预定门限值θ的概率，即

C(ρ)＝Pr(SINR>θ)，

$\kappa (\theta ,\alpha )={\theta }^{2/\alpha }{\int }_{{\theta }^{-2/\alpha }}^{\infty }\frac{1}{1+u^{\alpha /2}}\mathrm{du},$

当α取值已知时，根据代数理论化简C(ρ)表达式，例如这里取α＝4， 则有：$C\left(\rho \right)=\frac{{\pi }^{3/2}}{\sqrt{\frac{{\mathrm{\theta \sigma }}^2}{P_{\rho }}}}\exp \left(\frac{{\left(\mathrm{\lambda \pi \omega }\left(\theta \right)\right)}^2}{\frac{{4\mathrm{\theta \sigma }}^2}{P_{\rho }}}\right)Q\left(\frac{\mathrm{\lambda \pi \omega }\left(\theta \right)}{\sqrt{\frac{{2\mathrm{\theta \sigma }}^2}{P_{\rho }}}}\right),$

其中：$\omega \left(\theta \right)=1+\kappa (\theta ,\alpha )=1+\sqrt{\theta }(\pi /2-\arctan (1/\sqrt{\theta })),$

Q函数表式式为覆盖率C(ρ)通过计算机简 单求得。

移动终端采集到的平均能量表式为:

$\mathrm{EH}=\mathrm{\eta E}\left[\underset{x\in \Phi }{\Sigma }(1-\rho )\mathrm{Phl}\left(x\right)\right];$

其中η表示能量转换效率；

E表示对[]内的表达式求均值；

形成的最优化问题可以表式为：$\left(\begin{array}{c}\left(\begin{array}{cc}\underset{\rho }{\max }& \mathrm{EH}\end{array}\right)\\ s.t.\left(\begin{array}{c}c\ge \in \\ 0\le \rho \le 1\end{array}\right)\end{array}\right),$

其中ε是预定的覆盖率的最小门限值。

当存在最优解时，最优解在C(ρ)＝ε处取得，因为C(ρ)是关于ρ的单 调递增函数，所以最优解可以表示为在计算数值解时， 利用二分法等方法将其快速求得。

第四步，基于移动用户位置对信息解码和能量采集分配比值进行优 化设计，即将ρ值根据移动终端到基站的距离作进一步优化，包括：

将作为参数，按条件对ρ值进行优化 设计，其中r表示移动终端到其服务基站的距离， f(r)＝2λπr exp(-λπr²)表示移动终端到其服务基站的距离的概率密 度函数。基于以上准则，基于移动用户位置对信息解码和能量采集分 配比值表示为：

第五步，基站按照信息解码和能量采集分配比值优化设计，并将计 算结果反馈给移动终端，移动终端设置信息解码和能量采集分配比值， 使全网在尽可能满足覆盖率要求的情况下最大化采集到的能量。

图5和图6给出了计算机仿真结果，其中图5和图6分别给出 了在部署1(λ＝10^-4,P＝43dBm)和部署2(λ＝5×10^-4,P＝30dBm) 下，采用本发明能量分配方案较采用固定最优能量分配方法下的系统 覆盖率和平均采集能量的性能对比图，仿真结果表明，本发明所提的 基于用户位置的信息解码和能量采集分配方法能够在有效保证全网覆 盖率要求的情况下最大化采集到的能量。

以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参 照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理 解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱 离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围 当中。