室内VLC和用户协作的照明和吞吐量联合优化方法

摘要

本发明涉及室内VLC和用户协作的照明和吞吐量联合优化方法，属于光无线通信技术领域。本发明所述的方法首先对联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的用户接入和功率分配的优化问题进行建模；其次，采用基于用户需求和VLC系统资源协作的用户接入算法，确定用户和VLC接入点(Access Point,AP)的关联矩阵；然后，采用Dinkelbach算法确定以照明均匀度为优化目标的各AP的发射功率；最后，采用动态功率调整策略求解联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的优化问题的解，确定各AP的发射功率。本发明所述方法能解决室内VLC系统中照明均匀和通信性能难以同时优化的问题，旨在满足室内照明均匀度要求的前提下尽可能地提高VLC系统的吞吐量。

说明书

技术领域

本发明属于光通信技术领域，涉及室内VLC和用户协作的照明和吞吐量联合优化方法。

背景技术

可见光通信(VisibleLightCommunication,VLC)凭借频谱带宽大、抗电磁干扰、绿色节能等优点，已经得到广泛的关注和研究。室内VLC系统采用多个接入点(AccessPoint,AP)密集部署的方式，在提升系统性能的同时也带来用户接入困难的问题。同时，由于点光源LED固有的朗伯辐射模型容易使得室内照明强度分布不均匀，而通过AP发射功率的优化不仅会影响室内照明质量，而且也会影响室内通信性能，所以联合优化室内照明质量和通信性能是室内VLC系统整体性能提升的关键。因此，联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的用户接入和功率分配算法的目的是在满足室内照明均匀度最低要求的前提下提高系统吞吐量。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供室内VLC和用户协作的照明和吞吐量联合优化方法，在满足照明质量的要求下提升吞吐量。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

室内VLC和用户协作的照明和吞吐量联合优化方法包括以下步骤：

S1：输入用户集合，用户速率需求，VLC AP集合，各VLCAP的带宽，VLC噪声功率谱密度，VLCAP最小发射功率，VLCAP最大发射功率，检测光信号强度的接收点集合，最大室内照明强度，最小室内照明强度，最小室内照明均匀度阈值；初始化用户集合为{1,2,…,20}、用户速率需求的取值范围为{10Mbps,20Mbps,30Mbps,40Mbps}、VLCAP集合为{1,2,…,9}、各VLCAP的带宽为40MHz、VLC噪声功率谱密度为1×10

S2：计算用户到AP的信道增益值，并根据用户速率需求，采用基于用户需求和VLC系统资源协作的用户接入算法，确定用户和AP的关联矩阵；

S3：采用Dinkelbach算法确定以照明均匀度为优化目标的各AP发射功率；

S4：以S3确定的各AP发射功率作为基准发射功率，采用动态功率调整策略，求解联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的功率分配问题，确定联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的各AP发射功率；

进一步，所述S1的联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的用户接入和功率分配的优化问题建模的具体方法为：

S101：将联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的用户接入和功率分配的优化问题建模为在满足室内照明质量和用户速率需求的约束下最大VLC系统吞吐量，则优化问题表示为：

C3:μ≥μ

其中，i为用户的编号，M为用户数目，M＝{i|i＝1,...,M}为用户集合；j为AP的编号，N为AP数目，N＝{j|j＝1,...,N}为AP集合；s为检测光信号强度的接收点的编号，S为检测光信号强度的接收点数目，S＝{i|i＝1,...,S}为检测光信号强度的接收点集合；A＝[a

S102：根据香农公式，用户i的传输速率的计算公式表示为：

R

其中，R

其中，n

其中，A

S103：室内照明均匀度定义为最小照明强度与平均照明强度的比值，其计算公式表示为：

其中，μ表示室内照明均匀度；min()表示最小值函数；μ值接近于1，表示室内照明强度分布越均匀；根据各AP的发射功率，照明强度的计算公式如下：

其中，E

S104：根据S101的约束条件C2、C3和C4，将在满足照明强度约束下最大化室内照明均匀度的优化问题建模为：

其中，

进一步，所述S2的基于用户需求和VLC系统资源协作的用户接入算法的具体方法为：

S201：设用户的协作小区数目为K＝3，信道增益阈值为h

S202：依次遍历用户集合和AP集合，若用户i到APj的信道增益值h

S203：依据用户速率需求，计算VLC系统需要给用户i提供的带宽为：

其中，B

S204：计算各AP的负载值，其中，APj的负载值的计算公式如下：

其中，M

S205：从AP集合N中选择负载值最小的APj*，从信道增益矩阵H的第j*列中选择信道增益值最大的用户i*，将用户和AP的关联矩阵A的第i*行第j*列赋值为1，将信道增益矩阵H的第i*行第j*列赋值为0；

S206：计算APj*的负载值，若APj*的负载值大于等于各VLCAP的带宽B，则将信道增益矩阵H的第j*列中所有元素赋值为0；

S207：若用户和AP的关联矩阵A的第i*行中不为0的元素数目大于K，则将信道增益矩阵H的第i*列中所有元素赋值为0；

S208：若信道增益矩阵H的所有元素都为0，则确定用户和AP的关联矩阵A；否则，转步骤S204；

进一步，所述S3的具体方法为：

S301：定义最大化照明均匀度优化问题的目标函数为

S302：引入一个新变量

S303：采用凸优化工具箱或者对偶单纯形法对S302的优化问题进行求解，求得照明均匀度的优化功率向量为

进一步，所述S4的动态功率调整策略的具体方法为：

S401：设基准发射功率增量为ΔP＝1W，基准发射功率增量调整系数为ε＝0.1，迭代次数为t＝1，最大迭代次数为T＝30，最小照明均匀度为μ

S402：依次根据各AP与用户的信道增益值，计算AP对VLC系统吞吐量的贡献值，其中，APj的贡献值的计算方法为：

其中，H

S403：依次遍历AP集合，若H

S404：依据用户关联矩阵和用户速率，V

T

其中，ΔT

其中，C

其中，公式的第一项为APj的基准发射功率增加ΔP给干扰用户带来的用户速率损失和，公式的第二项为APj的原始基准发射功率给干扰用户带来的用户速率损失和；

同理，V

T

其中，ΔT

其中，公式的第一项为APj的基准发射功率减少ΔP对干扰用户降低小区间干扰带来的用户速率和，公式的第二项为APj的原始基准发射功率给干扰用户带来的用户速率和；ΔT

其中，公式的第一项为APj的基准发射功率减少ΔP给关联用户带来的用户速率损失和，公式的第二项为APj的原始基准发射功率给关联用户带来的用户速率损失和；

S405：依次遍历V

S406：依次遍历V

S407：若G集合为空集，则转步骤S412；否则，转S408；

S408：将G集合的AP编号按照吞吐量增益由大到小进行排序，从G集合中选择第一个AP，记AP的编号为j*；若APj*为V

S409：计算APj基准发射功率为

S410：计算APj基准发射功率为

S411：若t

S412：令ΔP＝ΔP(1-ε)，若ΔP>0，转步骤S405；否则，转步骤S413；

S413：根据AP的基准发射功率P

本发明的有益效果在于：本发明提供室内VLC和用户协作的照明和吞吐量联合优化方法。首先，采用基于用户需求和VLC系统资源协作的用户接入算法，确定用户和AP的关联矩阵；然后，为了降低联合优化问题的求解难度，采用Dinkelbach算法确定以照明均匀度为优化目标的各AP的发射功率；最后，以照明均匀度为优化目标的各AP的发射功率为基准解，采用动态功率调整策略求解联合优化照明和吞吐量的优化问题的解，确定各AP发射功率，解决室内VLC系统中照明质量和通信性能难以同时优化，旨在满足室内照明均匀度要求的前提下提高系统吞吐量。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1联合优化室内照明和VLC系统吞吐量的用户接入和功率分配方法总流程图；

图2基于用户需求和VLC系统资源协作的用户接入算法流程图；

图3Dinkelbach算法流程图；

图4基于动态功率调整策略的联合优化照明和吞吐量的功率分配算法流程图；

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明依据香农公式，用户i的传输速率计算公式如下：

R

公式(1)中，B

公式(2)中，a

本发明依据朗伯辐射模型，用户到AP的信道增益计算公式如下：

公式(3)中，A

本发明的依据每个接收点的接收光功率，第s个接收点的照明强度的计算公式如下：

公式(4)中，d

本发明依据用户速率需求，用户i的带宽的计算公式如下：

公式(6)中，D

本发明依据用户速率需求，AP的负载值的计算公式如下：

公式(7)中，L

本发明依据AP与用户的信道增益，APj对吞吐量的贡献值的计算公式表示为：

公式(8)中，H

本发明依据用户关联矩阵和用户速率，V

T

公式(9)中，ΔT

ΔT

公式(10)中，C

公式(11)中，公式的第一项为APj的基准发射功率增加ΔP给干扰用户带来的用户速率损失和，公式的第二项为APj的原始基准发射功率给干扰用户带来的用户速率损失和；

同理，V

T

公式(12)中，ΔT

公式(13)中，公式的第一项为APj的基准发射功率减少ΔP对干扰用户降低小区间干扰带来的用户速率和，公式的第二项为APj的原始基准发射功率给干扰用户带来的用户速率和；ΔT

公式(14)中，公式的第一项为APj的基准发射功率减少ΔP给关联用户带来的用户速率损失和，公式的第二项为APj的原始基准发射功率给关联用户带来的用户速率损失和；

下面结合图2详细说明本发明的基于用户需求和VLC系统资源协作的用户接入算法的执行过程：

步骤1：初始化信道增益矩阵为零矩阵，用户和AP的关联矩阵为零矩阵；根据VLC的朗伯辐射模型，计算各用户到各AP的信道增益；

步骤2：初始化用户编号i＝1；

步骤3：初始化AP编号j＝1；

步骤4：若用户i到APj的信道增益值大于等于信道增益阈值，则将用户和AP的信道增益矩阵的第i行第j列赋值为用户i到APj的信道增益值，转步骤5；否则，转步骤5；

步骤5：若j

步骤6：若i

步骤7：计算各用户的带宽；

步骤8：计算各AP的负载值，从AP集合中选择负载值最小的APj*，从信道增益矩阵的第j*列中选择信道增益值最大的用户i*，将用户和AP的关联矩阵的第i*行第j*列赋值为1；

步骤9：计算APj*的负载值，若APj*的负载值大于等于VLCAP的带宽，则将信道增益矩阵的第j*列中所有元素赋值为0；

步骤10：若用户和AP的关联矩阵的第i*行中不为0的元素数目大于用户的协作小区数目，则将信道增益矩阵的第i*列中所有元素赋值为0；

步骤11：若信道增益矩阵的所有元素都为0，则确定用户和AP的关联矩阵；否则，转步骤8。

下面结合图3详细说明本发明的Dinkelbach算法的执行过程：

步骤1：初始化迭代次数t＝1，初始照明均匀度θ

步骤2：给定θ

步骤3：令P

步骤4：计算

步骤5：计算

步骤6：判断|F(θ

下面结合图4详细说明本发明的动态功率调整策略的执行过程：

步骤1：运行Dinkelbach算法求解最大化照明均匀度的VLCAP发射功率P

步骤2：计算各AP对系统吞吐量的贡献值H

步骤3：初始化VLCAP的编号j＝1；

步骤4：若H

步骤5：若j＝|N|，则转步骤8；否则，j＝j+1，转步骤6；

步骤6：初始化迭代次数t＝1；

步骤7：依次遍历V

步骤8：依次遍历V

步骤9：判断|G|＝0是否成立，若是，转步骤10；否则，转步骤16；

步骤10：将G集合的VLC AP的编号按照吞吐量增益由大到小进行排序；

步骤11：从G中选择第一个VLC AP，记VLC AP的编号为j*；

步骤12：若VLC APj*为V

步骤13：计算APj*的基准发射功率为

步骤14：计算APj*的基准发射功率为

步骤15：若t

步骤16：令ΔP＝ΔP×(1-ε)，判断ΔP>0是否成立，若是，转步骤7；否则，转步骤17；

步骤17：P

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳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，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。