盧明妤,李陶深,呂 品

(1.廣西大學計算機與電子信息學院,廣西 南寧 530004;2.南寧學院信息工程學院,廣西 南寧 530200;3.廣西醫(yī)科大學基礎(chǔ)醫(yī)學院,廣西 南寧 530021)

1 引言

第五代移動通信技術(shù)5G(the 5th Generation mobile communication technology)的到來使得具有高計算性能的智能終端設(shè)備和數(shù)據(jù)流量呈爆炸式增長,這給傳統(tǒng)的能量受限的無線網(wǎng)絡(luò)帶來了新的挑戰(zhàn)。5G的關(guān)鍵性能要求除了基于用戶側(cè)千倍提高的用戶體驗速率和毫秒級時延等需求之外,在頻譜效率SE(Spectral Efficiency)和能量效率EE(Energy Efficiency)方面將較傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)有大幅度的提升。這些需求的提升給5G技術(shù)的應(yīng)用帶來了極大挑戰(zhàn)。一是通信網(wǎng)絡(luò)存在嚴重的干擾和能源消耗;二是由于超密集小區(qū)的部署,回傳網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃變得越發(fā)困難。為了應(yīng)對急劇增長的能源消耗問題,能量收集EH(Energy Harvesting)技術(shù)是一種通過收集的射頻RF(Radio Frequency)信號為能量受限的無線通信網(wǎng)絡(luò)提供綠色可持續(xù)的能量,從而使系統(tǒng)生命周期得到延長的有效手段[1,2]。由于RF信號既是信息的載體,也是能量的載體,在此基礎(chǔ)上將無線能量傳輸WPT(Wireless Power Transfer)和無線信息傳輸WIT(Wireless Information Transmission)集成的無線攜能通信SWIPT(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer)因其自身的優(yōu)勢而倍受關(guān)注。因此,為了滿足5G無線網(wǎng)絡(luò)中高頻譜效率與低能耗的綠色通信需求,將能量收集技術(shù)中的SWIPT技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備到設(shè)備D2D(Device-to-Device)通信和毫米波(mmWave)協(xié)作通信中,并研究分析該系統(tǒng)性能極具科學意義[3]。

在mmWave頻段下可以獲得大量頻譜資源,從而可以獲得更高的數(shù)據(jù)速率,但由于高頻具有高路徑損耗和對障礙物敏感等特點,因此mmWave不適合遠距離傳播。但是,超密集小區(qū)的部署能大大減少WPT的傳播損耗,因此,WPT可能更適合在5G網(wǎng)絡(luò)框架下實施。文獻[4]關(guān)注5G新頻率下的SWIPT網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化,設(shè)計了一個雙頻SWIPT網(wǎng)絡(luò),其中高頻頻段用于短距離信息傳輸,而低頻頻段用于短距離能量傳輸和長距離信息傳輸。文獻[5]構(gòu)建了一個由Sub-6GHz和mmWave小單元基站組成的無線供能的蜂窩網(wǎng)絡(luò),評估了該網(wǎng)絡(luò)中收集的能量和吞吐量,說明了在密集的場景中,mmWave能比Sub-6GHz獲得更高的吞吐量。文獻[5,6]分別將Sub-6GHz和mm Wave 2個頻段的WIT和WPT的性能進行比較,結(jié)果表明mmWave在能量收集和網(wǎng)絡(luò)吞吐量方面比Sub-6GHz有更好的效果。文獻[7]研究了無線能量傳輸與mmWave通信在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的技術(shù)結(jié)合,提出了幾個不同復(fù)雜度的位置感知扇區(qū)選擇方案。文獻[8]研究了SWIPT在mmWave大規(guī)模多輸入多輸出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)和非正交多址接入NOMA(Non-Orthgonal Multiple Access)系統(tǒng)中的集成,將問題分解為高維模擬預(yù)編碼和低維數(shù)字預(yù)編碼,通過聯(lián)合優(yōu)化mmWave大規(guī)模MIMO-NOMA的功率分配和SWIPT的功率分流因子,實現(xiàn)速率的最大化。目前,采用mmWave進行WPT和WIT的研究已取得一定進展,但研究成果仍十分有限。

SE和EE作為衡量系統(tǒng)性能的關(guān)鍵指標,在傳輸性能和能耗之間做出權(quán)衡并實現(xiàn)高能效無線通信成為了設(shè)計未來無線通信模式的首要考慮因素。文獻[9,10]的研究表明,可以通過采用NOMA等方法來提高SE。一些學者從資源分配算法層面對EE進行優(yōu)化,在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量要求的同時,最大化利用有限的網(wǎng)絡(luò)資源。為了在保證宏小區(qū)服務(wù)質(zhì)量的前提下實現(xiàn)小小區(qū)能量效率的最大化,文獻[11]提出了一種聯(lián)合功率帶寬分配方案,并設(shè)計了一種快速收斂的2層迭代算法來獲得所提分配方案的最優(yōu)解。考慮同信道干擾和跨層干擾,文獻[12]為非正交多址異構(gòu)蜂窩網(wǎng)HCN(Heterogeneous Cellular Network)提出了一種次優(yōu)算法來交替優(yōu)化宏小區(qū)和小小區(qū)的子信道和功率資源分配,以實現(xiàn)整個系統(tǒng)的EE最大化。文獻[13]在保證蜂窩用戶服務(wù)質(zhì)量和D2D鏈路的EH約束的情況下,提出了基于Dinkelbach和Lagrange的聯(lián)合EH時隙分配、功率和頻譜分配迭代算法。文獻[14]通過將子信道分配和功率控制解耦,設(shè)計了一種低復(fù)雜度的子信道匹配算法,使用拉格朗日對偶的功率優(yōu)化算法來最大限度地提高能量效率。文獻[15]利用最大最小概率機和Dinkelbach方法,將NP難問題轉(zhuǎn)換為較易求解的凸優(yōu)化形式,提出了一種分布式對偶資源分配算法。文獻[16]基于凸優(yōu)化方法提出了一種迭代最優(yōu)功率分配和功率分流PS(Power Splitting)算法,并通過仿真實驗驗證了算法的有效性。文獻[17]利用定向波束成形技術(shù)實現(xiàn)mmWave的高速回程,通過并發(fā)傳輸調(diào)度和功率控制將能耗最小化,提出一種高效節(jié)能的mmWave回程方案,并證明了該方案在能量效率方面具有優(yōu)越性。文獻[18]研究在mmWave小單元中實現(xiàn)D2D通信的節(jié)能多播調(diào)度問題,提出了一種高效節(jié)能的組播調(diào)度方案,通過調(diào)整鏈路的傳輸功率降低能耗,并確保吞吐量。

在現(xiàn)有的采用mmWave技術(shù)進行能量收集的研究中,大多僅考慮了基于發(fā)射端的無線供能通信網(wǎng)絡(luò)WPCN(Wireless Powered Communication Network)的情況,即考慮從射頻信號能量源中,如基站、接入點AP(Access Point)、能量信標PB(Power Beacon)收集毫米波能量,用于后續(xù)的信息傳輸,并沒有考慮基于接收端的SWIPT的情況,但在D2D通信中發(fā)射端和接收端是一個完成配對的設(shè)備對,不應(yīng)該分開考慮。為此,本文針對5G通信網(wǎng)絡(luò)高頻譜效率與低能耗的綠色通信需求,考慮將mmWave應(yīng)用到傳統(tǒng)的D2D接收端的SWIPT之中,一種基于SWIPT下mmWave協(xié)作通信小單元的能效最優(yōu)策略,即在最小鏈路傳輸速率和最小收集能量的聯(lián)合約束下,通過優(yōu)化發(fā)射功率控制和功率分流因子,最大化系統(tǒng)鏈路能量效率,以解決WPCN模式下系統(tǒng)能量收集階段的下行SWIPT階段的能量受限型用戶設(shè)備UE(User Equipment)鏈路的能效優(yōu)化問題。

2 系統(tǒng)模型

2.1 mmWave協(xié)作通信小單元網(wǎng)絡(luò)模型

由于嚴重的路徑損耗以及對阻塞敏感等特點,采用mmWave進行遠程訪問蜂窩網(wǎng)絡(luò)是比較困難的,但卻給短程通信提供了巨大機會,可見在未來很長一段時間之內(nèi)部署的是高低頻混合組網(wǎng)的蜂窩小區(qū)。與此同時,現(xiàn)有的部分研究論證了采用PB為蜂窩用戶提供上行傳輸能量及mmWave進行UE之間信息交換的可行性。為此,本文考慮在5G場景下的一個高低頻混合組網(wǎng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)小區(qū)(如圖1所示),在宏基站BS(Base Station)覆蓋的范圍之內(nèi),有多個適合采用mmWave技術(shù)傳輸?shù)膍mWave小單元,例如高速熱點網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)或小蜂窩等。其中,BS工作在Sub-6GHz頻譜范圍,為其他的mmWave小單元提供額外的信號服務(wù)UE。在網(wǎng)絡(luò)模型中,PB周期地為小單元內(nèi)的所有UE供能,以確保整個小單元能維持正常運行,而信息的傳輸與交換則通過mmWave只發(fā)生在UE之間。由于采用mmWave通信,mmWave小單元與宏小區(qū)工作在不同的頻帶之上,因此宏小區(qū)和mmWave小單元之間的干擾是可以避免的。因為mmWave具有定向傳輸、路徑損耗率高等特點,所以對于mmWave小單元之間的干擾及室內(nèi)外mmWave小單元間的干擾幾乎可以忽略不計。

Figure 1 5G high-low frequency hybrid networking cellular cell

為了更好地描述UE之間的無線能量與信息聯(lián)合傳輸,本文將UE分為發(fā)射機TX(Transmitters)和接收機RX(Receivers)。在目的接收機請求階段,RX向小單元內(nèi)其他UE發(fā)送所需的相應(yīng)信息內(nèi)容的請求信號;收到請求信號的UE在搜索自身信息后,若其自身存在RX所需的信息內(nèi)容則被標記為備選源發(fā)射機。在選擇最佳源發(fā)射機階段,帶有所需信息內(nèi)容的備選源發(fā)射機均采用mmWave波束向RX發(fā)送信號。當TX向RX發(fā)送mmWave信號時,由于該mmWave波束既是信息的載體也是能量的載體,因而考慮采用PS實現(xiàn)SWIPT的方式,將RX上接收到的波束信號分成能量流和信息流2部分,分別用于能量收集和信息解碼,從而實現(xiàn)能量和信息同時傳輸。

2.2 mmWave信道模型

除了具有高路徑損耗的特性之外,mmWave還存在對阻塞敏感的特點,即如果一個或多個建筑物阻塞與正在進行mmWave通信的設(shè)備之間的直接鏈路相交,那么會產(chǎn)生較高的衍射和穿透損耗。為此,本文的mmWave信道模型采用文獻[19]提出的三態(tài)阻塞模型:(1)若不阻塞則鏈路狀態(tài)為視距狀態(tài)LOS(Line-Of-Sight);(2)若存在阻塞現(xiàn)象則鏈路狀態(tài)為非視距狀態(tài)NLOS(Non Line-Of-Sight);(3)若鏈路太弱,則稱為中斷狀態(tài)(OUT)。

在上述3種鏈路狀態(tài)下,mmWave信道經(jīng)歷不同的信道條件,對于其信道衰落,當鏈路處于LOS狀態(tài)時,采用Nakagami-m衰落,服從伽馬分布;當鏈路處于NLOS狀態(tài)時,服從瑞利衰落分布。相應(yīng)地,對于路徑損耗,本文采用如式(1)所示分段函數(shù)表示:

(1)

其中,r(T,R)表示從TX到RX的鏈路長度,slink表示鏈路狀態(tài),αL表示鏈路在LOS狀態(tài)下的路徑損耗因子,αN表示鏈路在NLOS狀態(tài)下的路徑損耗因子,2≤αL≤αN,并假設(shè)當鏈路處于OUT狀態(tài)時路徑損耗為無窮大。

2.3 TX-RX配對后的系統(tǒng)模型

在能量和信息聯(lián)合傳輸階段,本文考慮的mmWave小單元系統(tǒng)模型如圖2所示。

Figure 2 UE paired system model in mmWave small cell

圖2包含K對能量受限的發(fā)射機(TX)和接收機(RX),分別用集合ФTX={1,2,…,K}和ФRX={1,2,…,K}表示。出于計算能力和資源節(jié)約方面考慮,假設(shè)所有的能量受限設(shè)備均配備單一天線。假設(shè)每個RX均采用SWIPT技術(shù),從對應(yīng)的TX發(fā)射的mmWave信號中,使用功率分流的方法從所能接收到的信號中收集一定水平的能量[17]。則第i個RX上接收到的信號可以表示為:

(2)

假設(shè)每個RX采用功率分流方式將所收到的信號分成2股功率流,功率分流結(jié)構(gòu)如圖3所示,則在RXi處的信息解碼功率流表示如式(3)所示:

(3)

Figure 3 RX structure of power splitter

RXi處的信噪比為:

(4)

其中,Pi表示TXi的發(fā)射功率,對應(yīng)的Pj表示其他共信道干擾的TX的發(fā)射功率。

根據(jù)香農(nóng)公式,第i對UE的單位帶寬吞吐量可表示為:

Ri=lb(1+SINRi)=

(5)

同理,用于能量收集的功率流的表達式如式(6)所示:

(6)

由于噪聲nA和n0攜帶的能量太小,不能激活能量收集電路從而被收集利用,因此忽略噪聲后,在RXi處所能收集到的能量線性正比于接收總功率和能量轉(zhuǎn)化效率η(0<η<1),可以表示為:

(7)

根據(jù)線性功耗模型[18],第i對UE的總功耗為:

(8)

其中,ξ∈[1,∞)表示功率放大器效率,Pcir表示濾波器、數(shù)模轉(zhuǎn)換器等模塊的靜態(tài)電路消耗功率[5]。

定義第i對UE上的能量效率為:

(9)

3 問題描述與最優(yōu)值求解

為了實現(xiàn)綠色通信的目標,本文將在最小速率和最小能量收集的聯(lián)合約束下,通過發(fā)射功率控制和功率分流因子的優(yōu)化,盡可能使單位功率傳輸更多比特,因此將所有UE的能量效率作為優(yōu)化目標,則優(yōu)化問題P的數(shù)學模型表示如式(10)所示:

s.t.C1:Ei≥Emin,?i∈Φ

C2:Pi≤Pmax,?i∈Φ

C3:0<ρi<1,?i∈Φ

C4:Ri≥Rth,?i∈Φ

(10)

其中,Emin,Pmax和Rth分別表示RX上的最低能量收集限制、TX上的最大允許發(fā)射功率以及UE鏈路上的最小速率閾值,Φ={1,2,…,K}表示UE對的集合索引。

s.t.C1:(1-ρi)η(Pigi,i+Ij,i)≥Emin,

?i∈Φ

C2:Pi≤Pmax,?i∈Φ

C3:0<ρi<1,?i∈Φ

(11)

由于優(yōu)化問題P的目標函數(shù)是一個非凸的分式規(guī)劃問題,約束條件較復(fù)雜,因此使得該問題具有NP難性質(zhì)。為了求解這個優(yōu)化問題,可以使用Dinkelbach方法[21],將該非凸的分式規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為等價的凸形式的減式問題。Dinkelbach方法等價轉(zhuǎn)化過程可以描述如下:

(12)

其次,利用以下引理求出能效的最優(yōu)解:

(13)

由文獻[21]知引理1成立。

運用Dinkelbach方法,可得到等價的減法形式的目標函數(shù)。因此,原優(yōu)化問題P可重寫為:

s.t.C1:(1-ρi)η(Pigi,i+Ij,i)≥Emin,?i∈Φ

C2:Pi≤Pmax,?i∈Φ

C3:0<ρi<1,?i∈Φ

(14)

重寫后的問題P是一個凸優(yōu)化問題,可以采用常見的凸優(yōu)化方法(如拉格朗日對偶方法)進行求解。式(14)的拉格朗日函數(shù)為:

L(Pi,ρi,λ1,i,λ2,i,λ3,i,λ4,i)=

(15)

其中,λ1,i≥0,λ2,i≥0,λ3,i≥0,λ4,i≥0分別表示C1～C4的拉格朗日乘子,拉格朗日函數(shù)(15)的對偶函數(shù)為:

(16)

由KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件[22]可求得:

(17)

(18)

其中,A0=Ij,i+NA,{x}+=max{0,x}。拉格朗日乘子λ1,i,λ2,i,λ3,i,λ4,i可以采用梯度下降法迭代更新,如式(19)～式(22)所示:

λ′1,i=[λ1,i-α((1-ρi)η(Pigi,i+Ij,i)-Emin)]+,

?i∈Φ

(19)

(20)

(21)

(22)

其中,α是保證收斂的步長。

采用上述拉格朗日對偶法求解凸優(yōu)化問題,并通過梯度下降法迭代更新拉格朗日乘子,可知本文提出的在最小鏈路傳輸速率和最小收集能量的約束下,聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射功率和功率分流因子,從而最大化系統(tǒng)鏈路能量效率的策略,可以通過交叉迭代的算法來求解。因此,本文提出一種交叉迭代的算法來求解優(yōu)化問題P,具體描述如算法1所示。

算法1 發(fā)射功率控制和功率分流因子的交叉迭代算法輸入:能量轉(zhuǎn)化效率η,路徑損耗因子αL和αN,高斯白噪聲N0和NA,電路靜態(tài)功耗Pcir,放大器效率ξ,閾值Emin、Pmax和Rth,最大迭代次數(shù)T,收斂閾值ε,迭代步長α。輸出:最優(yōu)P*i,ρ*i和q*ee。1)初始化Pi,ρi和qee,拉格朗日乘子λ1,i、λ2,i、λ3,i和λ4,i,循環(huán)迭代次數(shù)n;2)while n

4 數(shù)值仿真與性能分析

4.1 實驗環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

為了說明本文所提出的策略的可行性和有效性,本節(jié)將通過數(shù)值仿真實驗對所提出的策略進行評估和分析驗證。

一些研究表明,在基于蜂窩下行鏈路能量收集輔助的D2D通信問題中,當D2D鏈路的相關(guān)參數(shù)設(shè)置在合理的范圍內(nèi)時,可以從頻譜資源塊分配、信道選擇、發(fā)射功率以及SWIPT的時分切換或功率分流因子等方面進行優(yōu)化,從而解決能量收集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中D2D鏈路的通信質(zhì)量及能效問題[13,17,18]。因此,如無特殊說明,本文均采用文獻[13,17,18]中涉及的mmWave信道和功耗模型參數(shù)作為仿真實驗的參數(shù)。仿真場景考慮在一個400 m×400 m的區(qū)域內(nèi)隨機部署TX-RX鏈路,每個期望的TX-RX鏈路和干擾鏈路的距離分別是40 m和80 m。在以下對比實驗分析中,每個仿真實驗值均為獨立執(zhí)行算法100次后所生成的實驗數(shù)據(jù)的平均值。具體參數(shù)的設(shè)置如表1所示。

Table 1 Simulation parameters setting表1 仿真參數(shù)設(shè)置

4.2 性能分析與對比

為了比較分析本文所提出策略的性能,將傳統(tǒng)的發(fā)射功率控制方法作為對比策略。傳統(tǒng)發(fā)射功率控制能效最大的策略沒有考慮SWIPT的功率分流因子的動態(tài)聯(lián)合優(yōu)化。而文獻[13]則是研究了在時分切換模式下EH時隙分配和功率控制的優(yōu)化策略,在其對比實驗中,設(shè)置了等分EH時隙的功率控制策略。故而在對比實驗中,借鑒文獻[13]的對比思想,設(shè)置等分的SWIPT功率分流因子的功率控制策略(用PC-E策略表示)與本文所提策略進行比較。

為探究最大發(fā)射功率Pmax與能量效率之間的變化關(guān)系,實驗中對每種策略配置均運行100次來觀察能量效率的變化。假設(shè)其他參數(shù)設(shè)置相同,將Pmax分別設(shè)置為50 mW,100 mW,150 mW,200 mW和250 mW。實驗對比結(jié)果如圖4所示。

Figure 4 Effect of the maximum transmission power on energy efficiency

從圖4中可以看出,在2種策略下,隨著Pmax的增加,鏈路的能量效率也隨之增加。這是因為在適當?shù)姆秶畠?nèi),隨著Pmax增大,TX的發(fā)射功率Pi增大,繼而傳輸吞吐量隨之增大,所以鏈路能效越大。然而,當Pmax達到200 mW后,盡管TX發(fā)射功率的增大能帶來更大的吞吐量,但此時鏈路的能耗也隨之增大,從而導致鏈路能量效率隨著Pmax增大而呈下降趨勢。因此,選擇合適的最大發(fā)射功率至關(guān)重要,從仿真結(jié)果來看,在Pmax的設(shè)置安排上,需要考慮吞吐量和能量消耗的權(quán)衡,才可以獲得更好的性能,故在后面的仿真實驗中,設(shè)置Pmax=200mW(約23dBm)。

圖5給出的是最小能量收集閾值Emin對能量效率影響的實驗結(jié)果圖。實驗中,設(shè)置Emin分別為-20 dBm,-18 dBm,-16 dBm,-14 dBm和-12 dBm。從實驗結(jié)果可以看出,隨著最小能量收集閾值的增大,鏈路能量效率逐漸降低。這是因為根據(jù)熱力學第一定律,當從TX上發(fā)射的信號功率不變時,如果用于能量收集的功率變大,則用于信息傳輸?shù)墓β蕰冃?吞吐量從而變小。

Figure 5 Effect of the energy harvesting threshold on energy efficiency

從圖4和圖5的實驗對比結(jié)果可以看出,本文提出的功率控制和動態(tài)SWIPT功率分流因子聯(lián)合優(yōu)化策略在能量效率性能上均優(yōu)于傳統(tǒng)的功率控制策略,同時驗證了采用功率分流方式實現(xiàn)SWIPT,可以從能源管理的角度提高D2D通信的能量效率。為了進一步驗證本文所提策略的有效性,在后面的對比實驗中,借鑒文獻[23]的對比思想,增加設(shè)置一個采用最大發(fā)射功率的動態(tài)SWIPT功率分流因子基準策略(用PS-max策略表示),以驗證發(fā)射功率控制和功率分流因子二者聯(lián)合優(yōu)化對于系統(tǒng)能效的影響。

圖6比較了3種策略下不同TX-RX鏈路距離對鏈路能量效率的影響。從實驗對比結(jié)果可以看出,隨著TX-RX鏈路距離增大,3種策略的能量效率逐漸降低,這是由于TX-RX之間的路徑損耗隨著二者之間距離的增大而增大,信道增益隨之減小,導致能量效率降低。但是,從縱向比較來看,本文所提策略的性能優(yōu)于另外2種對比策略,這是因為采用聯(lián)合發(fā)射功率和功率分流因子的動態(tài)優(yōu)化策略可以得到一個最優(yōu)SWIPT功率分流因子,從而達到鏈路吞吐量和能耗之間的最優(yōu)權(quán)衡。

Figure 6 Effect of the distance of TX-RX on energy efficiency

干擾鏈路距離對能量效率的影響如圖7所示。實驗中,干擾鏈路的距離分別設(shè)置為60 m,70 m,80 m,90 m和100 m。從實驗對比結(jié)果可以看出,隨著干擾鏈路距離的增大,3種策略的能量效率均有所提升。這是由于隨著干擾鏈路距離的增加,TX-RX鏈路的信噪比增大,根據(jù)香農(nóng)公式鏈路吞吐量也隨之增大,因此在鏈路能耗固定的情況下,傳輸?shù)谋忍卦蕉?鏈路能量效率越大。但是,從縱向比較來看,在相同的干擾鏈路距離影響下,本文所提策略的性能要優(yōu)于另外2種對比策略,這是因為無論是采用等分的SWIPT功率分流因子的功率控制策略還是最大發(fā)射功率策略,都只能達到在鏈路吞吐量或是能量消耗單方面的性能,而采用本文所提策略可以更好地滿足鏈路在吞吐量和能耗上的平衡,從而達到能量效率最大化。

Figure 7 Effect of the distance of the interference link on energy efficiency

5 結(jié)束語

本文對無線攜能通信下mmWave協(xié)作通信小單元的能效優(yōu)化問題進行研究。首先,構(gòu)建了mmWave小單元內(nèi)能量受限的UE配對后的系統(tǒng)模型。其次,在能量與信息同時傳輸階段,為實現(xiàn)同時性,UE的接收端工作在功率分流模式,以最大化鏈路能量效率為目標,提出了一種基于無線攜能通信下mmWave協(xié)作通信小單元的能效最優(yōu)策略。為實現(xiàn)綠色通信的目標,該優(yōu)化策略在最小鏈路傳輸速率和最小能量收集的聯(lián)合約束下,通過優(yōu)化發(fā)射功率控制和功率分流因子,實現(xiàn)最大化系統(tǒng)鏈路能量效率的目標。針對原始優(yōu)化問題是一個具有NP難性質(zhì)的非凸分式規(guī)劃問題,根據(jù)Dinkelbach方法,將目標函數(shù)為非凸的分式規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為等價的凸形式的減式問題,繼而采用常見拉格朗日對偶方法求解等價的凸優(yōu)化問題,然后設(shè)計一個交叉迭代的算法以得出最優(yōu)解。最后,通過仿真實驗,將本文策略、傳統(tǒng)功率控制策略和最大發(fā)射功率策略做對比,證明了本文所提策略的有效性和優(yōu)越性。

本文的創(chuàng)新點在于:在能量與信息同時傳輸階段的策略中,UE之間采用mmWave進行彼此通信,并創(chuàng)新性地將SWIPT技術(shù)應(yīng)用到UE通信鏈路之中,通過規(guī)劃最小鏈路傳輸速率和最小能量收集之間的權(quán)衡,從而實現(xiàn)UE鏈路能量效率的最大化。