CN111726151A - 一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置 - Google Patents

一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置 Download PDF

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CN111726151A CN202010508838.7A CN202010508838A CN111726151A CN 111726151 A CN111726151 A CN 111726151A CN 202010508838 A CN202010508838 A CN 202010508838A CN 111726151 A CN111726151 A CN 111726151A
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陈鹏飞
孙钢灿
贾少波
郭亚博
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马梦园
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Abstract

本发明提供了一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置，最大化***的能量效率，包括：S1：根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟预编码
Figure DDA0002527639570000011
S2：构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优化问题；S3：将分式目标函数转化为减式目标函数，提出一种双循环迭代算法求解分式目标函数；S4：外环，采用经典的双段迭代算法求解T(q)，内环通过基于ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题，提出一种迭代算法来求解。本发明将多播单播波毫米波与SWIPT结合，提出一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置。毫米波用较小的物理尺寸填充更多的天线；SWIPT干扰功率转化为接收端的能量，提高能量效率；采用混合预编码方案，RF链数远小于天线数。

Description

一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于无线携能通信的资 源分配方法与装置。
背景技术
毫米波(30-300GHZ)具有更宽的带宽，被认为是未来无线通信 中满足数据流量指数增长要求的一种很有前途的技术。此外，由于毫 米波波段的波长较短，可以用较小的物理尺寸来填充更多的天线，形 成一个巨大的多输入多输出(mMIMO)毫米波***。然而，当采用 全数字信号处理时，使用大量天线将导致巨大的能量消耗和硬件成本 因为每个天线都需要一个专用的射频(RF)链。为了解决这个问题， 可以采用模拟/数字混合预编码方案，其中所需的RF链数量将远远小 于天线数。基于RF链的连通性，当RF链的数目较少时，一般考虑 两种结构，一种是全连接结构，另一种是子阵列结构。对于前者，每 个射频链通过大量移相器连接到所有天线上，可以获得较高的频谱效 率(SE)。相反，对于后者，要求每个RF链将与天线子集和少量移 相器连接，从而获得高能量效率(EE)。
另一方面，同步无线信息和功率传输(SWIPT)也被认为是未来 无线通信的一种有前途的技术。一般来说，SWIPT有两种实用的方 案，即功率***和时间切换。通过功率***，接收器将接收到的射频 信号进行分割同时进行信息检测和能量收集，而随着时间切换，接收 器在不同时间在信息检测和能量收集之间切换。事实上，SWIPT对 于多用户***来说是一个非常有效的解决方案，在多用户***中，干 扰功率可以转化为接收端的能量。
由于mmWave和SWIPT都是节能无线通信的技术推动者，未来 的蜂窝网络可以潜在地支持具有多种多样需求的广泛服务。对蜂窝网 络上的多播内容交付服务的需求越来越大，其中一组已订阅的用户打 算接收相同的内容。通常，这些用户在同时使用多播内容时会请求自 定义内容。以基于对象的广播(OBB)场景为例，每个订阅的用户打 算同时通过多播接收公共消息和通过单播接收私有消息。为此，与传 统的频率/时分复用相比，联合组播和单播传输可以是一种有效和高 效的解决方案。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明在一种基于无线携能通信的资源 分配方法基础上联合多播单播波毫米波与SWIPT，来最大化***的 能量效率的方法，同时考虑BS处的最大发射功率和接收机的最小采 集能量。
第一方面，本发明提供一种基于无线携能通信的资源分配方法， 所述方法包括：
S1：根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟预编码
Figure BDA0002527639550000021
S2：构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优化问题；
S3：将分式目标函数转化为减式目标函数，提出一种双循环迭代 算法求解分式目标函数；
S4：外环，采用经典的双段迭代算法求解T(q)，内环通过基于 ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题，提出一 种迭代算法求解。
优选地，所述步骤S1具体包括：
S11：通过搜索定义为
Figure BDA0002527639550000022
的码本来获得模拟预编 码。对于全连接结构，第k用户的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000023
并将模拟预编码方案归纳为算法1。
S12：对于子连接结构，基于子连接搜索码本。第k个用户 处的子阵列i的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000031
优选地，所述步骤S2具体包括：
初始化如下变量：
Figure BDA0002527639550000032
为第k个用户最小收获能量，Pmax为BS最 大发射功率，ηEE为***能量效率，Ptotal为总功耗，第k个用户公共信 号SINR为
Figure BDA00025276395500000310
私有信号SINRγk，得到EE最大化问题模型：
Figure BDA0002527639550000033
Figure BDA0002527639550000034
Figure BDA0002527639550000035
Figure BDA0002527639550000036
Figure BDA0002527639550000037
Figure BDA0002527639550000038
优选地，所述步骤S3具体包括：
为了解决(19)，利用定理1将分式目标函数转为减式。
定理1：最大EE q*只有在下式中得到
Figure BDA0002527639550000039
当
Figure BDA0002527639550000041
且
Figure BDA0002527639550000042
时；
优选地，所述步骤S4具体包括：
解决给定q的以下优化问题
Figure BDA0002527639550000043
s.t.(11b)-(11f)， (13b)
(13a)的最优值表示为T(q)。根据定理1，有如下定义
Figure BDA0002527639550000044
T(q)是一个关于q的严格递减凸函数，q→-∞时T(q)＞0,q→∞ 时T(q)＜0。因此，我们可以使用经典的双截面法来求T(q)＝0。
定义两个新的变量gk和ok，其中
Figure BDA0002527639550000045
因此，优 化问题(13)可以重写为
Figure BDA0002527639550000046
Figure BDA0002527639550000047
Figure BDA0002527639550000048
Figure BDA0002527639550000049
Figure BDA00025276395500000410
Figure BDA00025276395500000411
Figure BDA00025276395500000412
(11e). (15h)
接下来应用Schur补引理，一阶泰勒级数展开等将它们转换成凸 的。重写优化问题为
Figure BDA0002527639550000051
s.t.(5b)-(5f)，(11e) (16b)
其中
Figure BDA0002527639550000052
和
Figure BDA0002527639550000053
分别表示第[i-1]次迭代中d0、pk、gk和 zk的值，最后通过凸求解器(如CVX)来解决上述问题。
第二方面，本发明提供了一种混合预编码装置，所述装置包括：
预编码模块：用于根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟 预编码
Figure BDA0002527639550000054
建模模块：用于构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优 化问题；
函数转化模块：用于将分式目标函数转化为减式目标函数，提出 一种双循环迭代算法求解分式目标函数；
求解模块：用于外环采用经典的双段迭代算法求解T(q)，内环通 过基于ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题， 提出一种迭代算法求解。
优选地，所述模拟预编码模块具体包括：
第一模拟预编码模块，用于通过搜索定义为
Figure BDA0002527639550000055
的码本来获得模拟预编码。对于全连接结构，第k用户的模拟 预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000056
并将模拟预编码方案归纳为算法1。
第二模拟预编码模块，用于对于子连接结构，基于子连接 搜索码本。第k用户处的子阵列i的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000057
优选地，所述建模模块具体包括：
建模模块，用于初始化如下变量：
Figure BDA0002527639550000061
为第k个用户的最小收获 能量，Pmax为BS的最大发射功率，ηEE为***能量效率，Ptotal为总功 耗，第k个用户的公共信号SINR为
Figure BDA0002527639550000062
私有信号SINR为γk，得 到原始EE最大化问题模型：
Figure BDA0002527639550000063
Figure BDA0002527639550000064
Figure BDA0002527639550000065
Figure BDA0002527639550000066
Figure BDA0002527639550000067
Figure BDA0002527639550000068
优选地，所述函数转化模块具体包括：
函数转化模块，用于解决(17)，利用定理1将分式目标函 数转为减式。
定理1：最大EE q*只有在下式中得到
Figure BDA0002527639550000069
当
Figure BDA00025276395500000610
且
Figure BDA00025276395500000611
时；
优选地，所述求解模块具体包括：
外环求解模块，用于解决给定q的以下优化问题
Figure BDA0002527639550000071
s.t.(17b)-(17f)， (19b)
(19a)的最优值表示为T(q)。根据定理1，有如下定义
Figure BDA0002527639550000072
T(q)是一个关于q的严格递减凸函数，q→-∞时T(q)＞0,q→∞ 时T(q)＜0。因此，可以使用经典的双截面法来求T(q)＝0。
内环求解模块，定义两个新的变量gk和ok，其中
Figure BDA0002527639550000073
Figure BDA0002527639550000074
因此，优化问题(19)可以重写为
Figure BDA0002527639550000075
Figure BDA0002527639550000076
Figure BDA0002527639550000077
Figure BDA0002527639550000078
Figure BDA0002527639550000079
Figure BDA00025276395500000710
Figure BDA00025276395500000711
(17e). (21h)
接下来应用Schur补引理，一阶泰勒级数展开等将它们转换成凸 的。重写优化问题为
Figure BDA0002527639550000081
s.t.(5b)-(5f)，(17e). (22b)
其中
Figure BDA0002527639550000082
和
Figure BDA0002527639550000083
分别表示第[i-1]次迭代中d0、pk、gk和 zk的值，最后通过凸求解器(如CVX)来解决上述问题。
由上述技术方案可知，通过本发明提供一种基于无线携能通信的 资源分配方法与装置，来最大化***的能量效率的方法。同时考虑 BS处的最大发射功率和接收机的最小采集能量，做到在降低硬件成 本和能耗的同时最大化EE。
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 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是下行链路mmWave通信***示意图；
图2是基站的两种稀疏的射频链结构示意图；
图3是本发明提供的一种基于无线携能通信的资源分配方法的 流程示意图；
图4是基于ZF技术的低复杂度算法在不同结构下的收敛性能；
图5是随着迭代次数的增加，本发明中初始值对不同结构影响 的仿真对比图；
图6是NRF＝4时，基站最大发射功率逐渐变大时，本发明中不 同结构的EE仿真对比图；
图7是EE最大化时，基站最大发射功率逐渐变大时，本发明中 不同结构的EE仿真对比图；
图8是SE最大化时，基站最大发射功率逐渐变大时，本发明中 不同结构的EE仿真对比图；
图9是Pmax＝30dBm时，最小采集能量逐渐变大时，本发明中不 同结构的EE仿真对比图；
图10是子阵列结构下EE和SE之间的折衷仿真图；
图11是本发明提供的一种基于无线携能通信的资源分配装置的 结构示意图；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结 合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没 有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他的实施例，都属于本发明 保护的范围。
本发明提供一种基于无线携能通信的资源分配方法，联合多播单 播波毫米波与SWIPT，来最大化***的能量效率的方法。同时考虑 BS处的最大发射功率和接收机的最小采集能量。如图3所示，该方 法包括步骤：
S1：为了降低联合设计的复杂性，我们首先应用基于码本的方法 来设计全连接与子阵连接结构的模拟预编码
Figure BDA0002527639550000091
S2：构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优化问 题，以最大化***的能量效率ηEE，同时考虑BS处的最大发射 功率Pmax和接收机的最小收获能量
Figure BDA0002527639550000092
S3：利用定理将分式目标函数转化为减式目标函数，提出了 一种双循环迭代算法求解分式目标函数；
S4：外环，采用经典的双截面法算法，内环通过基于ZF技 术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题，提出一种迭代 算法求解。
如图1所示，本实施例所述的方法应用于下行链路mmWave通 信***，BS的覆盖范围为30米，路径损耗被建模为69.4+24log10(D) dB，其中D表示以米为单位的距离，假设mmWave信道有8条路径， 基站配有NTX＝256根天线和NRF＝4RF链，d＝λ/2，噪声功率
Figure BDA0002527639550000101
和
Figure BDA0002527639550000102
分别设置为-80dBm和-60dBm，能量转换效率η为0.5，功率放大器的 无用效率ξ为0.38。此外，设置PBB＝200mW，PRF＝300mW，PPS＝40mW， 最小捕获能量为
Figure BDA0002527639550000103
用户数目设置为K＝2。
本实施例中，步骤S1具体过程如下：
第k个用户接收到的信号可以表示为
Figure BDA0002527639550000104
其中
Figure BDA0002527639550000105
和xk分别表示第k用户的下行链路信道 矢量、数字预编码矢量和专用信号。
Figure BDA0002527639550000106
和x0分别是第k 用户的数字预编码矢量和公共信号。nk是一加性高斯白噪声 (AWGN)。
Figure BDA0002527639550000107
模拟预编码矩阵。对于完全连接的结构， F写成
Figure BDA0002527639550000108
其中
Figure BDA0002527639550000109
是与第k个RF链相关的模拟预编码向量，且
Figure BDA00025276395500001010
同样，对于子连接结构，F可以表示 为
Figure BDA00025276395500001011
式中，
Figure RE-GDA0002584942400000109
用
Figure RE-GDA00025849424000001010
表示与第k个RF链相关联的模拟预编码向量。NUSB＝NTX/NRF。每个用户接收信号功率的ρk比例被划分为 ID，而剩余的1-ρk比例被转换为EH。因此，第k个用户用于EH的接收信 号可以被写入
Figure BDA0002527639550000113
采集的能量
Figure BDA0002527639550000114
式中，η∈(0,1)表示能量转换效率。用于ID的接收信号可以表示 为
Figure BDA0002527639550000115
其中，
Figure BDA0002527639550000116
是由ID引起的加性噪声。
在第k个用户处的公共信号的可实现SINR可以表示为
Figure BDA0002527639550000117
在第k个用户处，私有信号的可实现SINR可以表示为
Figure BDA0002527639550000118
对于毫米波信道，采用广泛使用的几何信道模式
Figure BDA0002527639550000119
其中L是路径数，
Figure BDA00025276395500001110
表示第l条路径的复增益。
Figure BDA00025276395500001111
是用户k的 天线阵列响应矢量。
当使用均匀线阵时，
Figure BDA00025276395500001112
可以表示为
Figure BDA0002527639550000121
通过搜索定义为
Figure BDA0002527639550000122
的码本来获得模拟预编码。 对于全连接结构，第k个用户的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000123
并将模拟预编码选择方案归纳为算法1。
对于子连接结构，我们需要基于子阵列搜索码本。例如， 第k个用户处的子阵列i的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000124
其中
Figure BDA0002527639550000125
已成为基于子阵列的码本。
本实施例中，步骤S2具体过程如下：
初始化如下变量：
Figure BDA0002527639550000126
为第k个用户的最小采集能量，Pmax为BS 的最大发射功率，ηEE为***的能量效率，Ptotal为总功耗，第k个用户 的公共信号SINR为
Figure BDA0002527639550000127
私有信号的SINR表示为γk。
对于全连接结构，电路功耗可以写为
PC＝PBB+NRFPRF+NRFNTXPPS, (35)
其中，PBB，PRF，PPS分别表示基带、RF链和移相器的功耗。同样， 子阵列结构的电路功耗可以表示为
PC＝PBB+NRFPRF+NTXPPS, (36)
最后，给出了总功耗如下
Figure BDA0002527639550000128
式中，ξ≥1是功率放大器的低效率。
接下来，将***的EE定义为
Figure BDA0002527639550000131
通过联合优化功率***比
Figure BDA0002527639550000132
和数字预编码
Figure BDA0002527639550000133
来最大化***的EE，写为
Figure BDA0002527639550000134
Figure BDA0002527639550000135
Figure BDA0002527639550000136
Figure BDA0002527639550000137
得到原始EE最大化问题模型：
Figure BDA0002527639550000138
Figure BDA0002527639550000139
Figure BDA00025276395500001310
Figure BDA00025276395500001311
Figure BDA00025276395500001312
Figure BDA00025276395500001313
本实施例中，步骤S3具体过程如下：
为了解决(40)，利用定理1将分数目标函数转化为减式， 表示q＊作为***的最大EE，即
表示q＊作为***的最大EE，即
Figure BDA0002527639550000141
其中{{ρk},{vk},z0{,zk}}应满足约束(40b)-(40f)。然后，应用以下定理。
定理1：最大EEq*只有在下式中得到
Figure BDA0002527639550000142
当
Figure BDA0002527639550000143
且
Figure BDA0002527639550000144
时；
本实施例中，步骤S4具体过程如下：
需要解决给定q的以下优化问题
Figure BDA0002527639550000145
s.t.(40b)-(40f)， (43b)
(43a)的最优值表示为T(q)。根据定理1，有如下定义
Figure BDA0002527639550000146
T(q)是一个关于q的严格递减凸函数，q→-∞时T(q)＞0,q→ ∞时T(q)＜0。因此，可以使用经典的双截面法来求T(q)＝0。
第k个用户处的公共信号和私有信号的可实现SINR可以表示为
Figure BDA0002527639550000147
Figure BDA0002527639550000151
其中pk表示第k个用户的单播传输功率。在这种情况下，只需要优化 发送功率{pk}和多播预编码d0。
接下来，定义了两个新的变量gk和ok，其中
Figure BDA0002527639550000152
因此，优化问题(43)可以重写为
Figure BDA0002527639550000153
Figure BDA0002527639550000154
Figure BDA0002527639550000155
Figure BDA0002527639550000156
Figure BDA0002527639550000157
Figure BDA0002527639550000158
Figure BDA0002527639550000159
(40e). (46h)
可以观察到(46b)-(46f)都是非凸约束。接下来，应用一些近似 技术将它们转换成凸的。
首先，结合
|hkdk|2＝(dk+Δdk)HHk(dk+Δdk)
≥2Re{(dk)HHkΔdk}+(dk)HHkdk，
(46d)可转化为凸约束
Figure BDA0002527639550000161
为了处理(46e)和(46f)非凸约束，应用Schur补引理将其转 化为以下凸矩阵形式的约束
Figure BDA0002527639550000162
Figure BDA0002527639550000163
另外，定义
Figure BDA0002527639550000164
的 一阶泰勒级数展开式可以写成
Figure BDA0002527639550000165
式中，
Figure BDA0002527639550000166
和
Figure BDA0002527639550000167
此外，
Figure BDA0002527639550000168
Figure BDA0002527639550000169
和
Figure BDA00025276395500001610
分别表示第[i-1]次迭代中d0,pk,和gk的值。因此，(46b)可 以写成以下凸约束
Figure BDA00025276395500001611
最后，(46c)被表示为
Figure BDA00025276395500001612
可以获得zkgk的上界
Figure BDA00025276395500001613
其中
Figure BDA0002527639550000171
和
Figure BDA0002527639550000172
分别是第[i-1]次迭代时的zk和gk的值。之后，(46c) 可以转化为以下凸约束
Figure BDA0002527639550000173
因此，需要迭代求解以下凸优化问题
Figure BDA0002527639550000174
s.t.(40e)，(47)，(48)，(49)，(51)，(54). (55b)
最后通过凸求解器(如CVX)来解决上述问题。
图4基于ZF技术的低复杂度算法在不同天线结构下的收 敛性能，包括数字结构、全连接结构和子阵列结构，设置q＝0 和Pmax＝30dBm。在大约5次迭代后收敛。因此，基于ZF的方 法可以在性能损失较小的情况下快速得到问题的解。此外，还 发现数字结构下的SE与其他两种结构相比是最高的，但其能 耗和硬件复杂度都很高。
图5为不同初始值对其解的影响。其中考虑了算法5和完 全连接的结构。由此图可以看出，在不同的初始值下，该算法 总是收敛到同一点。但是，初始化对收敛速度的影响很小。
图6为能量效率与基站最大发射功率的关系，NRF＝4。可 以观察到，EE首先增加，然后随着Pmax增加饱和。可以理解， 较大的发射功率可以获得较高的SE，但随着发射功率的增加， 改进的比率将越来越低。因此，当发射功率继续增大时，EE 将达到收益递减的点。此外，由于射频链的巨大功耗，子阵列 结构下的EE最高，数字结构下的EE最低。
图7与图8检查了***在不同优化方案下的EE，当最大发 射功率相同时，EE在两个优化方案下是相同的。当最大发射 功率增加时，EE达到最大值在最大化时***的EE方案下保持 不变，而在最大化时***的EE方案下EE减小。事实上，最大 化时***的EE方案的目的是在不考虑功耗的情况下使SE最大 化。结果，EE可因较大发射功率而减小。
图9EE与最小采集能量的关系，将Pmax设置为45dBm。可 以观察到当
Figure BDA0002527639550000181
相对较小时，EE保持不变，例如
Figure BDA0002527639550000182
这是因为基站有冗余电源，可以用来满足采集能量的要求。然 而，当
Figure BDA0002527639550000183
较大时，必须使用更多的功率来转换成能量，从而 降低EE。因此，一般来说，不能同时增加SE和EH，必须牺 牲一个来提高另一个。
图10子阵列结构下EE和SE之间的折衷，可以看出当SE 较小时，EE随SE增大。对于较大的SE，EE会降低，这意味 着大SE不会导致较高的EE，反之亦然。因此，存在EE和SE 之间的折衷，特别是对于较高SE。
图11是本发明提供的一种基于无线携能通信的资源分配装置的 结构示意图；
预编码模块：用于根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟 预编码
Figure BDA0002527639550000184
建模模块：用于构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优 化问题；
函数转化模块：用于将分式目标函数转化为减式目标函数，提出 了一种双循环迭代算法来求解分式目标函数；
求解模块：用于外环采用经典的双段迭代算法求解T(q)，内环通 过基于ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题， 并提出一种迭代算法来求解。
本实施例中，所述预编码模块具体包括：
第一预编码模块，搜索定义为
Figure BDA0002527639550000191
的码本来获得 模拟预编码。全连接结构第k用户的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000192
并将模拟预编码方案归纳为算法1。
第二预编码模块，对于子连接结构，基于子连接搜索码本。 第k用户处的子阵列i的模拟预编码可以选择为
Figure BDA0002527639550000193
本实施例中，所述建模模块具体包括：
建模模块，用于初始化变量，得到原始EE最大化问题模型：
Figure BDA0002527639550000194
Figure BDA0002527639550000195
Figure BDA0002527639550000196
Figure BDA0002527639550000197
Figure BDA0002527639550000198
Figure BDA0002527639550000199
本实施例中，所述函数转化模块具体包括：
函数转化模块，用于解决问题(56)，利用定理1将分数目标 函数转化为减式：
定理1：最大EEq*只有下式中得到
Figure BDA0002527639550000201
当
Figure BDA0002527639550000202
且
Figure BDA0002527639550000203
时；
本实施例中，所述函数求解模块具体包括：
外环求解模块，用于解决给定q的以下优化问题
Figure BDA0002527639550000204
s.t.(56b)-(56f)， (58b)
(56a)的最优值表示为T(q)。根据定理1，有如下定义
Figure BDA0002527639550000205
T(q)是一个关于q的严格递减凸函数，q→-∞时T(q)＞0,q→∞ 时T(q)＜0，因此，使用经典的双截面法来求T(q)＝0。
内环求解模块，用于定义两个新的变量gk和ok，其中
Figure BDA0002527639550000206
Figure BDA0002527639550000207
因此，优化问题(58)可以重写为
Figure BDA0002527639550000208
Figure BDA0002527639550000209
Figure BDA00025276395500002010
Figure BDA00025276395500002011
Figure BDA00025276395500002012
Figure BDA0002527639550000211
Figure BDA0002527639550000212
(56e). (60h)
(60b)-(60f)都是非凸约束。接下来应用Schur补引理，一阶泰勒 级数展开等将它们转换成凸的。重写优化问题为
Figure BDA0002527639550000213
s.t.(47)，(48)，(49)，(51)，(54)，(56e). (61b)
其中
Figure BDA0002527639550000214
和
Figure BDA0002527639550000215
分别表示第[i-1]次迭代中d0、pk、gk和 zk的值，最后通过凸求解器(如CVX)来解决上述问题。

Claims (10)

1.一种基于无线携能通信的资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟预编码
Figure FDA0002527639540000011
S2：构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优化问题；
S3：将分式目标函数转化为减式目标函数，提出一种双循环迭代算法求解分式目标函数；
S4：外环，采用经典的双段迭代算法求解T(q)，内环通过基于ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题，并提出一种迭代算法来求解。
2.根据权利要求1所述的一种基于无线携能通信的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
S11：通过搜索定义为
Figure FDA0002527639540000012
的码本来获得模拟预编码。对于全连接结构，第k个用户的模拟预编码可以选择为
Figure FDA0002527639540000013
并将模拟预编码方案归纳为算法1。
S12：对于子连接结构，基于子连接搜索码本。第k个用户处的子阵列i的模拟预编码可以选择为
Figure FDA0002527639540000014
3.根据权利要求1所述的一种基于无线携能通信的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
初始化变量，得到原始EE最大化问题模型：
Figure FDA0002527639540000015
Figure FDA0002527639540000021
Figure FDA0002527639540000022
Figure FDA0002527639540000023
Figure FDA0002527639540000024
Figure FDA0002527639540000025
4.根据权利要求1所述的一种基于无线携能通信的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
利用定理1将分数目标函数转化为减法形式：
定理1：最大EEq*只有下式中得到
Figure FDA0002527639540000026
当
Figure FDA0002527639540000027
且
Figure FDA0002527639540000028
时。
5.根据权利要求1所述的一种基于无线携能通信的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
需要解决给定q的以下优化问题
Figure FDA0002527639540000029
s.t.(1b)-(1f)， (3b)
(3a)的最优值为T(q)，根据定理1，有如下定义
Figure FDA0002527639540000031
T(q)是一个关于q的严格递减凸函数，q→-∞时T(q)＞0,q→∞时T(q)＜0，因此，使用经典的双截面法来求T(q)＝0。
采用迫零预编码消除多用户之间的干扰，定义变量gk和ok，其中
Figure FDA0002527639540000032
运用Schur补引理，一阶泰勒级数展开将优化问题重建为
Figure FDA0002527639540000033
Figure FDA0002527639540000034
Figure FDA0002527639540000035
Figure FDA0002527639540000036
Figure FDA0002527639540000037
Figure FDA0002527639540000038
(1e). (5g)
最后通过凸求解器(如CVX)来解决上述问题。
6.一种基于无线携能通信的资源分配装置，其特征在于，所述方法包括：
预编码模块：用于根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟预编码
Figure FDA0002527639540000041
建模模块：用于构建联合数字多播、单播预编码和功率***率优化问题；
函数转化模块：用于将分式目标函数转化为减式目标函数，提出一种双循环迭代算法求解分式目标函数；
求解模块：用于内环采用经典的双段迭代算法求解T(q)，外环通过基于ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题，提出一种迭代算法来求解。
7.根据权利要求6所述的一种基于无线携能通信的资源分配装置，其特征在于，所述模拟预编码模块具体包括：
第一预模拟预编码模块，通过搜索定义为
Figure FDA0002527639540000042
的码本来获得模拟预编码。对于全连接结构，第k用户的模拟预编码可以选择为
Figure FDA0002527639540000043
并将模拟预编码方案归纳为算法1。
第二模拟预编码模块，对于子连接结构，基于子连接搜索码本。第k用户处的子阵列i的模拟预编码可以选择为
Figure FDA0002527639540000044
8.根据权利要求6所述的一种基于无线携能通信的资源分配装置，其特征在于，所述预建模模块具体包括：
建模模块，用于初始化变量，得到原始EE最大化问题模型：
Figure FDA0002527639540000051
Figure FDA0002527639540000052
Figure FDA0002527639540000053
Figure FDA0002527639540000054
Figure FDA0002527639540000055
Figure FDA0002527639540000056
9.根据权利要求6所述的一种基于无线携能通信的资源分配装置，其特征在于，所述函数转化模块具体包括：
函数转化模块，利用定理1将分数目标函数转化为减式：
定理1：最大EEq*只有下式中得到
Figure FDA0002527639540000057
当
Figure FDA0002527639540000058
且
Figure FDA0002527639540000059
时；
10.根据权利要求6所述的一种基于无线携能通信的资源分配装置，其特征在于，所述函数求解模块具体包括：
外环求解模块，用于解决给定q的以下优化问题
Figure FDA0002527639540000061
s.t.(6b)-(6f)， (8b)
(8a)的最优值表示为T(q)。根据定理1，有如下定义
Figure FDA0002527639540000062
T(q)是一个关于q的严格递减凸函数，q→-∞时T(q)＞0,q→∞时T(q)＜0，因此，使用经典的双截面法来求T(q)＝0。
内环求解模块，用于采用迫零预编码消除了多用户之间的干扰，定义变量gk和ok，其中
Figure FDA0002527639540000063
运用Schur补引理，一阶泰勒级数展开等，将优化问题重建为
Figure FDA0002527639540000064
s.t.(5b)-(5f)，(6e). (10b)
最后通过凸求解器(如CVX)来解决上述问题。
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