论文部分内容阅读
在无线通信网络中,无线中继技术已然成为有效扩展无线通信覆盖范围和实现协作分集的关键技术。然而,该技术由于中继容量和使用寿命有限而受到了极大地限制。考虑到无线射频(Radio Frequency,RF)信号具有同时携带信息和能量这一特性,目前,已有许多研究提出将无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术作为能量受限中继续航问题的有效解决方案。在应用SWIPT技术的多中继协作系统资源分配的众多方法中,通常考虑的是线性能量采集(Energy Harvesting,EH)模型。然而,据已有研究表明,实际EH电路的输入-输出特性为非线性,若继续采用线性EH模型进行资源分配算法设计,将导致总收获能量会有一定损失,使得资源分配效果无法达到实质最佳。因此,本文针对单/多中继协作通信系统资源优化分配问题,分别提出中继EH电路在基于非线性模型时的两种不同的解决方案,具体研究工作如下:1、为解决基于非线性EH模型的单中继资源优化分配问题,本文提出一种关于中继发送功率与功率分割因子联合优化资源分配算法。首先,考虑放大转发(Amplify-and-Forward,AF)和解码转发(Decode-and-Forward,DF)这两种信息转发机制,对基于非线性EH模型的单个能分AF/DF中继资源分配问题分别进行建模,最终将这两种问题转化为凸问题,可通过凸优化算法求得关于中继发送功率与功率分割因子这两者的联合最优解,对比分析仿真结果得出这两个主要结论:(1)在实际中继协作系统应用场景中,针对最大化AF/DF系统速率这一目标,非线性EH模型优于线性EH模型,从而验证了应用非线性EH模型的必要性;(2)对基于非线性EH模型下的AF/DF中继系统资源分配结果分析,应用该联合优化资源分配算法求得的最大系统速率,比采用固定能分系数时仅考虑中继发送功率的单一优化资源分配算法整体效果要好。2、为解决基于非线性EH模型的多中继资源优化分配问题,本文提出一种关于中继选择因子、中继发送功率与功率分割因子这三者联合优化资源分配算法。首先,对基于非线性EH模型的多个两跳中继协作通信系统的资源分配问题进行建模。然后,通过分析该最优化模型得出其目标问题为非线性整数规划问题,通过穷搜索法或是转为凸优化求解该问题的算法复杂度过高。因此,本文提出采用遗传算法作为多中继选择策略,并结合中继发送功率与功率分割因子联合优化功率分配算法,来求解该资源优化分配问题。通过给出详细算法步骤以及相关参数设置,并分析仿真结果得出结论:同样考虑结合中继发送功率与功率分割因子联合优化功率分配算法,相对应用满参与中继选择策略、或选取最佳单中继选择策略这两种多中继选择策略而言,应用遗传算法作为多中继选择策略来解决基于非线性EH模型的多中继资源优化分配问题,其结果表明本文提出的三者联合优化算法是在牺牲小部分系统最大传输速率的情况下获取了更大的能量效率,此时的系统性能也有显著提升,从而验证了该算法的有效性。