基于能量收集的多用户MIMO系统的预编码的设计及能效研究

摘要

能量收集(Energy Harvesting,EH)是解决能源消耗问题，实现绿色通信的一个重点技术。利用EH供能，不仅降低对传统能源的消耗，对于某些电池不易更换的设备，还能提高系统稳定性。而多用户多输入多输出(Multiple-Users Multiple-Input and Multiple-Output,MU-MIMO)技术能够有效的提高系统频谱资源、空间资源的利用率，增强链路传输的可靠性。研究结合这两项技术的系统，对无线通信的发展有着重要的现实作用。基于以上，本文主要围绕能量收集、系统吞吐量两个核心点，研究基于EH的MU-MIMO的两类网络模型——无线自组织网络和认知无线电网络——的预编码设计和能效优化问题。主要内容概括为以下两个方面：
　　(1)无线自组织网络中预编码的设计的研究：系统中所有用户配置多天线，中继有机会主义特性，收集到的能量越多，越乐意帮助源节点转发信息。以满足源节点信息传输速率需求作为前提，利用剩余的能量进行自身信息传输。由于接收端有多个用户，为了能使用户很好的解码出自身需要的信息，在发射端需对发射的信息进行预编码的设计。本文设计了最优化预编码方案——波束赋形，利用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)计算出最优的波束赋形矢量，实现最优化系统速率。考虑到最优方案具有高复杂度，文中还设计了两种次优化的预编码方案——奇异值分解和块对角化预编码。通过仿真，对最优化和次优化方案进行了性能上的对比。
　　(2)无线电认知网络中能效优化的研究：认知用户的频谱接入模式为Underlay接入模式。认知用户在第一时隙中从基站和混合式接入点同时接收能量信号，在对主用户的干扰不超过限定阈值的前提下，在第二时隙利用收集到的能量进行信息传输。为了在所有用户都满足通信诉求后，系统的能量使用效率可以最大化，提出了一种在认知用户间进行能量协作的方案。利用KKT条件和注水算法求解出每个认知用户最佳的传输功率，以达成所有认知用户都能满足最低速率需求，且最优化系统能量使用效率及吞吐量的愿景。通过仿真，结果证明利用能量协作策略可以有效地提高系统性能增益。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容和结构安排

第二章 基于能量收集的MU-MIMO系统及理论基础

2.1 MIMO技术

2.2 基于能量收集的MU-MIMO系统模型

2.3 常用中继通信协议

2.4 无线能量信息协同传输系统中接收机的结构设计

2.5 解决优化问题的算法

第三章 基于能量收集的MU-MIMO无线自组织网络的预编码的设计

3.1 引言

3.2 系统模型

3.3 问题的可行性分析及最优化算法

3.4 两种次优化算法描述

3.5 性能结果对比

3.6本章小结

第四章 基于能量收集的MU-MIMO无线电认知网络的能效研究

4.1 引言

4.2 系统模型

4.3 认知用户能量协作方案

4.4 仿真结果分析对比

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来研究工作展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果