CN116647914A - 基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置，包括：将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；对于前两个阶段，采用叠加编码方式先后所有近端节点广播每个近端节点与远端节点数据叠加形成的复合信号；其中，对于每个近端节点，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；对于后两个阶段，先后向每个近端节点发送其对应数据；其中，对于每个近端节点，如果接收到当前近端节点需要的数据，则进行解码，否则根据当前近端节点的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。

Description

基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置
技术领域
本公开属于通信技术领域，尤其涉及一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着各种电子设备的不断出现，为了满足用户不断增长的无线传输需求，各类无线传感网和物联网不断涌现。这些网络往往包含大量的终端节点，这些节点一般采用容量有限的电池供电。由于终端可能被部署在野外或其他危险区域，通过人工为海量节点充电或更换电池往往不切实际；此外，频谱资源稀缺，很难满足大规模网络中海量节点的无线传输需求，因此，能量和频谱资源短缺成为大容量网络长期高效运行的瓶颈，迫切需要开发能量及频谱高效的无线传输技术。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提供了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置，能够有效应对频谱资源稀缺带来的问题，符合绿色通信的要求。
在一个实施例中，公开了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其由源节点执行，所述方法包括：
将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；
对于前两个阶段，采用叠加编码方式先后向所有近端节点广播每个近端节点与远端节点数据叠加形成的复合信号；其中，对于每个近端节点，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；
对于后两个阶段，先后向每个近端节点发送其对应数据；其中，对于每个近端节点，如果接收到当前近端节点需要的数据，则进行解码，否则根据当前近端节点的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。
进一步的，对于前两个阶段，具体执行如下过程：
第一阶段：对第一复合信号进行广播，其中，第一复合信号为发送给第二近端节点和远端节点的信号叠加；第一近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第二近端节点解码自身数据及远端节点数据；
第二阶段：对第二复合信号进行广播，其中，第二复合信号为发送给第一近端节点和远端节点的信号叠加；第二近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第一近端节点解码自身数据及远端节点数据。
进一步的，对于后两个阶段，具体执行如下过程：
第三阶段：发送第一近端节点的数据，第二近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
第四阶段：发送第二近端节点的数据，第一近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据。
进一步的，所述前两个阶段的划分按照第一时间分配因子τ1进行划分，第一阶段的持续时间为τ1，第二阶段的持续时间为1-τ1；所述后两个阶段的划分按照第二时间分配因子τ2进行划分，第三阶段的持续时间为τ2，第四阶段的持续时间为1-τ2；
或，
在第一阶段采用NOMA协议将第二近端节点和远端节点的数据叠加形成复合信号，两者的功率基于第二功率分配因子ρ2进行分配，分配给第二近端节点的功率比例为ρ2，分配给远端节点的功率比例为1-ρ2；在第二阶段中，基于第一功率分配因子进行分配，分配给第一近端节点的功率比例为ρ1，分配给远端节点的功率比例为1-ρ1。
进一步的，所述方法还包括基于每个用户的数据传输速率及平均数据传输成功概率，计算当前传输策略的***吞吐量，并通过优化求解获得最优的***吞吐量及其对应参数。
进一步的，所述***吞吐量是以时间分配因子和功率分配因子作为自变量的函数，通过利用差分进化算法，以最大化***吞吐量为目标获得最优的时间分配因子及功率分配因子。
在另一个实施例中，公开了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其由近端节点执行，所述方法包括：
将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；
对于前两个阶段，先后接收来自源节点广播的复合信号，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；其中，所述复合信号通过采用叠加编码方式对每个近端节点与远端节点数据叠加形成；
对于后两个阶段，先后接收源节点所发送数据，若接收到自身需要的数据，则进行解码，否则根据自身的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。
进一步的，所述近端节点至少包括第一近端节点和第二近端节点。
进一步的，对于前两个阶段，具体执行如下过程：
第一阶段：接收来自源节点广播的第一复合信号，由第一近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第二近端节点解码自身数据及远端节点数据；
第二阶段：接收来自源节点广播的第二复合信号，由第二近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第一近端节点解码自身数据及远端节点数据；
进一步的，对于后两个阶段，具体执行如下过程：
第三阶段：接收来自源节点的关于第一近端节点的数据，第二近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
第四阶段：接收来自源节点的关于第二近端节点的数据，第一近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据。
进一步的，所述前两个阶段的划分按照第一时间分配因子τ1进行划分，第一阶段的持续时间为τ1，第二阶段的持续时间为1-τ1；所述后两个阶段的划分按照第二时间分配因子τ2进行划分，第三阶段的持续时间为τ2，第四阶段的持续时间为1-τ2；
或，
在第一阶段采用NOMA协议将第二近端节点和远端节点的数据叠加形成复合信号，两者的功率基于第二功率分配因子ρ2进行分配，分配给第二近端节点的功率比例为ρ2，分配给远端节点的功率比例为1-ρ2；在第二阶段中，基于第一功率分配因子进行分配，分配给第一近端节点的功率比例为ρ1，分配给远端节点的功率比例为1-ρ1。
在不同的实施例中，公开了一种源节点，其被配置为执行一些实施例中所公开的方法。在又一个实施例中，公开了一种近端节点，其被配置为执行一些实施例中所公开的方法。在又一个实施例中提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一些实施例中所公开的方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开提供了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置，所述方案实现从一个源节点到两个近端节点和一个远端节点的高效数据传输，本公开所述方案考虑两个连续的时间块，用两个时间分配因子将其划分为四个阶段，在前两个阶段，源节点采用叠加编码技术先后发送不同近端节点与远端节点数据叠加形成的复合信号；对于每个近端节点，如果复合信号中包含自己的数据，则进行信息解码，否则采用非线性能量收集模型从复合信号中收集能量；在后两个阶段，源节点先后发送不同近端节点的数据；对于每个近端节点，如果源节点传输自己需要的数据，则其进行信息解码，否则根据自己之前的解码状态自适应地利用收集到的能量转发远端节点的数据；所有用户都采用自适应干扰消除技术来解码所需数据，由于无线广播的特性，我们可以灵活安排不同用户的操作，充分利用射频信号，提高能量收集和数据中继转发的效率。
(2)为使通信链路的建模更具有普遍意义，本公开所述方案采用了Nakagami-m建模信号的多径传播过程，相比于瑞利衰落模型，Nakagami-m衰落模型的采用能更好的描述传播过程中阴影及复杂障碍物的存在对信号产生的影响。本公开采用非线性模型建模近端节点的能量收集状态。由于无线能量收集过程和无线数据接收过程经历相同的信道状态，并且近端节点采用所收集到的能量进行数据的转发，因此，能量收集和数据的传输是紧密关联的，为了简化理论分析，本公开将近端节点所收集到的连续能量进行了非均匀离散化处理。通过计算不同近端节点在相应时间内收集到的能量值的累积分布函数，对于两个近端节点分别划分了N段非等距离的能量状态区间，用区间中点近似当前用户收集到的能量值，使得用户连续的发射功率离散化。
(3)本实施例中的***吞吐量是一个与时间分配因子(τ1,τ2)及CNOMA传输过程中的功率分配比例(ρ1,ρ2)有关的函数，由于基于穷举法在数值上获得最大的***吞吐量耗时过长，本实施例中利用差分进化算法通过迭代获得了最优的τ1,τ2及ρ1,ρ2，使得***吞吐量最大化。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例中所述的能量受限的协作中继***模型；
图2为本公开实施例中所述的CNOMA传输策略中不同用户在连续两个时间段内的操作过程示意图；
图3为本公开实施例中所述的CNOMA传输策略中***吞吐量随着不同τ1和τ2的取值的变化示意图；
图4为本公开实施例中所述的CNOMA传输策略中***吞吐量随着不同ρ1和ρ2的取值的变化示意图；
图5为本公开实施例中所述的***吞吐量随着源节点发射功率及路径损耗指数的变化示意图；
图6为本公开实施例中所述的***吞吐量随着从U1或U2到U3的距离的变化示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
通过设计能量高效的传输协议能够减少能量消耗，但是不能从根本上延长网络的运行时间，而能量收集(Energy Harvesting，EH)技术可以收集各种来源的能量，如太阳能、风能、动能、热能、声能等，将其转换为电能以维持终端的运行。而这些能量来源往往具有突发性和间断性，不能随时满足节点的能量需求。相比于其他能量来源，专用发射器可以采用射频(Radio Frequency，RF)信号将能量无线发送到接收器，使能量收集过程更可控，从而更容易满足用户的服务质量(Quality of Service，QoS)需求。在接收端能量收集电路和信息接收电路分离的情况下，可以采用时间切换(Time-Switching，TS)或功率分割(Power-Splitting，PS)技术进行能量收集和信息解码。在TS模式中，终端将传输时间分为两部分，一部分用于能量收集，另一部分用于信息接收。在PS模式中，终端将接收到的信号功率分为两部分，一部分用于能量收集，另一部分用于信息解码。终端可以在特定的时间内收集能量，在传输数据时耗尽所收集到的能量，也可以在较长时间内积累能量，当收集到足够的能量后，使用预先设定的功率传输数据。在理论分析中，可以采用线性或非线性结构建模能量收集过程，相比线性结构，非线性结构能更好地描述电路的物理特性，更具有实用性。
Nakagami-m(m≥0.5)分布是一种广义的信道衰落模型，当m＝1时，Nakagami-m分布退化为瑞利分布，当m→∞时，Nakagami-m衰落则变得非常弱。当传播路径上阴影较多且存在复杂障碍物时，Nakagami-m模型可以更好地表征信号的多径衰落效应。在Nakagami-m信道条件下，分析无线通信***的性能更为复杂，且少有工作将非线性能量收集技术与Nakagami-m信道模型进行联合研究，亟需突破该方面的技术难题，为相关研究提供理论基础。
在传统的蜂窝网络单小区中，用户多以正交方式访问(Orthogonal MultipleAccess，OMA)频谱资源，这种方式可以避免小区内的同频干扰，使用低复杂度的接收机就能区分不同用户的数据。由于时频资源有限，网络所容纳的用户数目较少，且频谱效率较低，无法应对未来海量连接所带来的挑战。非正交多址接入(Non-Orthogonal MultipleAccess，NOMA)技术允许多个用户同时访问同一频谱资源实现信息传输，极大地提高了频谱效率。NOMA方案一般可分为两种类型：功率域NOMA和码域NOMA。在功率域NOMA中，发射端将不同用户的数据按照一定的功率比例叠加，形成复合信号，然后进行广播，接收端利用连续干扰消除(Successive Interference Cancelation，SIC)技术从复合信号中解码所需要的数据。在码域NOMA中，发射端对多个数据进行码域扩频后再进行非正交叠加，采用相同的时频空资源进行发送，接收端通过线性解扩频码和干扰消除操作来区分不同用户的数据。在多用户***中，为了提高NOMA***的传输效率，需要考虑多个用户的信道状态和传输速率，对多个用户进行适当的配对。根据用户与源节点之间的信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)，用户端采用自适应SIC技术可以提高***吞吐量。在各种约束条件下，通过联合优化频谱资源和功率资源分配，可最大化***吞吐量。
当源节点与用户之间的距离较远时，二者之间的信号传输经历长距离的路径损耗，并且传输路径上可能存在众多复杂的障碍物，使得直连链路的鲁棒性较差，不能满足通信质量需求。引入中继节点可以把较长的通信链路分成多跳，缩短每一跳的距离可以减少信号传输的路径损耗，降低发射端的功率消耗，提高通信的可靠性和数据吞吐量，同时提高节点的能量效率并延长网络寿命。中继网络根据传输策略可以分为译码转发(Decode-and-Forward，DF)和放大转发(Amplify-and-Forward，AF)。由于DF传输避免了噪音的累积放大，DF的传输性能明显优于AF。根据天线配置的不同，中继网络还可以分为全双工(Full-Duplex，FD)中继和半双工(Half-Duplex，HD)中继。理论上，全双工频谱效率能达到半双工的两倍，但是中继节点同时发送和接收数据会导致严重的自干扰，限制了通信性能的提升。协作型NOMA(CNOMA)将中继传输技术和NOMA技术联合应用，源节点可以同时向近端节点和远端节点传输数据，近端节点可以采用半双工或全双工中继方式转发数据给远端节点，提高远端节点的通信鲁棒性。在协作中继网络中，能量收集中继可以从源节点的射频信号中收集能量，采用所收集到的能量按照译码转发策略将源数据转发给目的节点。
在一个实施例中，提供了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其由源节点执行，所述方法包括：
将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；
对于前两个阶段，采用叠加编码方式先后向所有近端节点广播每个近端节点与远端节点数据叠加形成的复合信号；其中，对于每个近端节点，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；
对于后两个阶段，先后向每个近端节点发送其对应数据；其中，对于每个近端节点，如果接收到当前近端节点需要的数据，则进行解码，否则根据当前近端节点的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。
在具体实施中，对于前两个阶段，具体执行如下过程：
第一阶段：对第一复合信号进行广播，其中，第一复合信号为发送给第二近端节点和远端节点的信号叠加；第一近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第二近端节点解码自身数据及远端节点数据；
第二阶段：对第二复合信号进行广播，其中，第二复合信号为发送给第一近端节点和远端节点的信号叠加；第二近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第一近端节点解码自身数据及远端节点数据。
对于后两个阶段，具体执行如下过程：
第三阶段：发送第一近端节点的数据，第二近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
第四阶段：发送第二近端节点的数据，第一近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据。
在具体实施中，所述前两个阶段的划分按照第一时间分配因子τ1进行划分，第一阶段的持续时间为τ1，第二阶段的持续时间为1-τ1；所述后两个阶段的划分按照第二时间分配因子τ2进行划分，第三阶段的持续时间为τ2，第四阶段的持续时间为1-τ2；
在第一阶段采用NOMA协议将第二近端节点和远端节点的数据叠加形成复合信号，两者的功率基于第二功率分配因子ρ2进行分配，分配给第二近端节点的功率比例为ρ2，分配给远端节点的功率比例为1-ρ2；在第二阶段中，基于第一功率分配因子进行分配，分配给第一近端节点的功率比例为ρ1，分配给远端节点的功率比例为1-ρ1。
在具体实施中，所述方法还包括基于每个用户的数据传输速率及平均数据传输成功概率，计算当前传输策略的***吞吐量，并通过优化求解获得最优的***吞吐量及其对应参数。
在具体实施中，所述***吞吐量是以时间分配因子和功率分配因子作为自变量的函数，通过利用差分进化算法，以最大化***吞吐量为目标获得最优的时间分配因子及功率分配因子。
相应的，在另一个实施例中，提供了一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其由近端节点执行，所述方法包括：
将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；
对于前两个阶段，先后接收来自源节点广播的复合信号，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；其中，所述复合信号通过采用叠加编码方式对每个近端节点与远端节点数据叠加形成；
对于后两个阶段，先后接收源节点所发送数据，若接收到自身需要的数据，则进行解码，否则根据自身的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。
在具体实施中，所述近端节点至少包括第一近端节点和第二近端节点。
在具体实施中，对于前两个阶段，具体执行如下过程：
第一阶段：接收来自源节点广播的第一复合信号，由第一近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第二近端节点解码自身数据及远端节点数据；
第二阶段：接收来自源节点广播的第二复合信号，由第二近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第一近端节点解码自身数据及远端节点数据；
对于后两个阶段，具体执行如下过程：
第三阶段：接收来自源节点的关于第一近端节点的数据，第二近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
第四阶段：接收来自源节点的关于第二近端节点的数据，第一近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据。
在具体实施中，所述前两个阶段的划分按照第一时间分配因子τ1进行划分，第一阶段的持续时间为τ1，第二阶段的持续时间为1-τ1；所述后两个阶段的划分按照第二时间分配因子τ2进行划分，第三阶段的持续时间为τ2，第四阶段的持续时间为1-τ2；
或，
在第一阶段采用NOMA协议将第二近端节点和远端节点的数据叠加形成复合信号，两者的功率基于第二功率分配因子ρ2进行分配，分配给第二近端节点的功率比例为ρ2，分配给远端节点的功率比例为1-ρ2；在第二阶段中，基于第一功率分配因子进行分配，分配给第一近端节点的功率比例为ρ1，分配给远端节点的功率比例为1-ρ1。
在具体实施中，我们采用更为普适的Nakagami-m分布建模信道的多径衰落效应，考虑一个能量有限的协作中继传输***(即；一个源节点同时与两个近端节点和一个远端节点通信)，两个近端节点可以从源节点的射频信号中收集无线能量，而远端节点具有持续的能量供应；在本实施例中，采用非线性能量收集模型建模近端节点的能量收集状态，近端节点使用所收集的能量将数据转发给远端节点，其传输过程包含两个时间块：在第一个时间块中，源节点交替叠加近端节点和远端节点的数据，并广播复合信号，一个近端节点采用SIC技术解调远端节点数据和自己的数据，而另一个近端节点则从所接收到的复合信号中收集能量；在第二个时间块中，源节点交替传输数据给单个近端节点，而另一个近端节点则根据译码状态自适应地利用收集到的能量转发数据给远端节点。
在本实施例所述方案中，通过定义一组不等间距的离散能级，有效建模了两个近端节点的能量状态，并分析了每个近端节点处于不同能量状态的概率；同时，分析了每个用户接收数据的平均成功概率和吞吐量，并利用差分进化(Differential Evolution，DE)算法联合优化了时间和功率分配因子使得***吞吐量最大化。
在具体实施中，还研究了关键参数对***性能的影响，通过与另外两个基准传输策略进行比较，证明了本实施例所述方案在某些情况下能够显著提升***平均吞吐量。本实施例所述方案能够适用于不同信道衰落场景，有助于指导无线能量传输的模型设计，指导能量受限场景下利用CNOMA技术实现下行多点传输，实现频谱高效且绿色可持续的通信，具有重要的理论意义和应用价值。
以下结合附图及具体实例对本实施例所述方案进行详细说明：
在本实施例中，考虑如图1所示的能量受限的协作中继***，一个源节点(S)需要向三个用户传输数据，其中，两个为近端节点(U1，U2)，另一个为远端节点(U3)。
由于信号传输距离较长，路径损耗严重，并且受到障碍物阻挡及信道深度衰落的影响，S和U3之间不存在直连链路，因此，U1和U2需要协助传输数据给U3。假设U1和U2采用射频能量收集方式供电，我们采用更为真实的非线性模型建模它们的能量收集过程，U3有足够的能量进行基本操作，S配备有稳定的电源。整个传输过程包含多个连续的时间块(TimeBlock)，每个时间块持续1秒。考虑两个连续的时间块，采用时间分配因子τ1,(0<τ1<1)将第一个时间块划分为阶段I和阶段II，持续时间分别为τ1和1-τ1，采用时间分配因子τ2,(0<τ2<1)将第二个时间块划分为阶段III和阶段IV，持续时间分别为τ2和1-τ2。S在阶段I采用NOMA协议将U2和U3的数据叠加形成复合信号，其中分配给U2的数据的功率比例为ρ2,(0<ρ2<1)，分配给U3数据的功率比例为1-ρ2，然后将所生成的复合信号广播出去。在阶段II中,S将U1和U3的数据叠加形成复合信号，其中分配给U1的数据的功率比例为ρ1,(0<ρ1<1)，分配给U3数据的功率比例为1-ρ1，然后将所生成的复合信号广播出去。S在阶段III和阶段IV分别传输U1和U2的数据，对于每一个近端节点，如果S传输自己需要的数据，则其进行信息解码，否则根据之前的解码情况自适应的利用收集到的能量转发U3的数据。
为简化分析，本实施例所述方案将每个近端节点收集到的能量进行非均匀离散化处理。本实施例中利用DE算法联合优化了S采用NOMA协议进行传输时的功率分配因子ρ1,ρ2以及两个时间分配因子τ1,τ2，使得***吞吐量最大化。
在具体实施中，为了体现本实施例所述方案的优势，我们还提出了两种基于能量收集的基准传输方案；数值结果表明，当近端节点与远端节点之间的距离足够远、源节点的发射功率不太高、远端节点的传输速率较高时，基于非线性能量收集的交替协作非正交多址接入方案能够较基准方案大幅提高***吞吐量。
在具体实施中，本实施例所述方案具体如下：
在信号传输过程中，会经历小尺度的块衰落和大尺度的路径损耗，信道衰落在不同的链路和时间块上独立变化。在发射机u和接收机v之间，小尺度衰落增益|huv|为Nakagami-m分布，muv∈[0.5,∞)，描述衰落严重程度，muv越大，信道衰落越弱。小尺度功率衰落Guv＝|huv|2的概率密度函数(Probability Density Function，PDF)和累积分布函数(Cumulative Distribution Function，CDF)计算公式为：
其中，和/>分别表示原始伽马函数和下不完全伽马函数。u和v之间信号功率的大尺度路径损耗建模为/>其中duv和α分别表示距离和路径损耗指数，δ为距离为1米时的参考路径损耗。
传输时间被分成等长的时间块，将每个时间块的持续时间归一化。我们考虑两个连续的时间块，每个时间块分为两个阶段，因此两个时间块共包含四个阶段。其中，第一个时间块由阶段I和阶段II组成，持续时间分别为τ1,(0<τ1<1)和1-τ1，第二个时间块由阶段III和阶段IV组成，持续时间分别为τ2,(0<τ2<1)和1-τ2。时间块划分及操作流程如图2所示。
在阶段I中，S将U2和U3的数据线性叠加，生成一个复合信号，并将其广播。U1采用非线性能量收集模型从复合信号中收集能量，U2尝试从复合信号中解码U3和自身的数据。自适应SIC解码由U2进行：(1)U2首先将自己的数据视为干扰，尝试解码U3的数据。如果U2成功解码U3的数据，它将从复合信号中删除该数据，然后解码自己的数据。(2)否则，如果U2错误地解码U3的数据，它将U3的数据视为干扰，试图直接解码自己的数据。如果U2成功解码自己的数据，它将从复合信号中删除该数据，然后重新解码U3的数据。
在阶段II中，S将U1和U3的数据线性叠加，生成一个复合信号，并将其广播。U2采用非线性能量收集模型从复合信号中收集能量，U1尝试从复合信号中解码U3和自身的数据。自适应SIC解码由U1进行：(1)U1首先将自己的数据视为干扰，尝试解码U3的数据。如果U1成功解码U3的数据，它将从复合信号中删除该数据，然后解码自己的数据。(2)否则，如果U1错误地解码U3的数据，它将U3的数据视为干扰，试图直接解码自己的数据。如果U1成功解码自己的数据，它将从复合信号中删除该数据，然后重新解码U3的数据。
在阶段III中，S传输U1的数据。如果U2在阶段I中正确解码U3的数据，则将该数据转发给U3。由于U1与U2距离较近，故U2的传输会干扰U1，而因为没有S→U3的直接的链路，S的传输不会干扰U3。自适应解码在U1处进行：(1)如果U2保持沉默，U1将直接从S传输的信号中解码自己的数据。(2)如果U2转发数据，U1首先将来自U2的信号视为干扰，尝试解码自己的数据。如果U1无法成功解码自己的数据，它将自己的数据视为干扰，尝试解码来自U2的数据。如果U1成功解码了来自U2的数据，它将从接收到的信号中删除该数据，然后解码自己的数据。
在阶段IV中，S向U2传输数据。如果U1在阶段II中正确解码了U3的数据，则将数据转发给U3。由于U1与U2距离较近，故U1的传输会干扰U2，而因为没有S→U3的直接的链路，S的传输不会干扰U3。自适应解码在U2处进行：(1)如果U1保持沉默，U2直接从S传输的信号中解码自己的数据。(2)如果U1转发数据，U2首先将来自U1的信号视为干扰，尝试解码自己的数据。如果U2无法成功解码自己的数据，它将自己的数据视为干扰，尝试解码来自U1的数据。如果U2成功解码了来自U1的数据，它将从接收到的信号中删除该数据，然后解码自己的数据。
设Pin为接收信号的功率，能量收集时间为1秒时，收集的能量为U(Pin)，有：
其中，a和b为与电路规格有关的常数，Psat为EH电路饱和时的最大收集功率。
在阶段I中，U1收集的能量为其中，Ps为S的发射功率，/>和分别表示链路S→U1在第一个时间块内信号功率的大尺度路径损耗和小尺度功率衰落。
在阶段II中，U2收集的能量为其中，/>和/>分别表示链路S→U2在第一个时间块内信号功率的大尺度路径损耗和小尺度功率衰落。
由于收集的功率不能超过饱和功率，U1收集的能量的最大值为τ1Psat。当x≤τ1Psat时，U1收集的能量的CDF表示为：
其中，为小尺度功率衰落/>的CDF，如公式(2)所示。
U2收集能量的最大值为(1-τ1)Psat。当x≤(1-τ1)Psat时，U2收集的能量的CDF表示为：
其中，为小尺度功率衰落/>的CDF，如公式(2)所示。
基于U1收集到的能量的范围，我们划分N个不等间距的能量状态区间 其中/>对于k∈{0,...,N-1}，令其中，/>在公式(4)中给出，我们可以利用二分法数值确定/>当U1收集的能量值落入某个能量区间时，该区间的中点可视为U1近似的能量状态。例如，如果U1收集的能量值落入区间/>内，我们可以用/>作为U1的离散能量状态，且U1处于能量状态/>的概率是1/N。
基于U2收集的能量的范围，我们划分N个不等间距的区间其中，/>对于k∈{0,...,N-1}，我们令其中/>在公式(5)中给出，我们可以利用二分法数值确定/>当U2收集的能量值落入某个能量区间时，该区间的中点可视为U2近似的能量状态。例如，如果U2收集的能量值落入区间/>内，我们可以用/>作为U2的离散能量状态，U2处于能量状态/>的概率是1/N。
在阶段I中，S将U2和U3的数据线性叠加形成的复合信号并广播，复合信号中分配给U2数据的功率比例为ρ2,(0<ρ2<1)，剩余的功率分配给U3的数据。U3的数据在U2处的信干燥比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)为其中/>为加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)的功率。如果U2能从复合信号中成功解码并消除U3的数据，则U2的数据的信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)为如果U2不能解码并消除U3的数据，它将尝试直接从复合信号中解码自己的数据，SINR为/>如果U2能解码并消除自己的数据，则U3数据的SNR为/>
在阶段II中，S将U1和U3的数据线性叠加形成的复合信号并广播。复合信号中分配给U1的数据的功率比例为ρ1,(0<ρ1<1)，剩余的功率分配给U3的数据。U3的数据在U1处的SINR为如果U1能从复合信号中成功解码并消除U3的数据，则U1的数据的SNR为/>如果U1不能解码和消除U3的数据，它将尝试直接从复合信号中解码它想要的数据，SINR为/>如果U1能解码并消除自己的数据，则U3数据的SNR为/>
在阶段III中，S发送U1的数据。如果U2在第一阶段正确解码了U3的数据，它将通过消耗收集到的能量将该数据转发给U3，U1处的数据传输会受到干扰。U1处来自S的数据的SINR为其中/>为U2的传输功率，/>为链路S→U1在第二个时间块内的小尺度功率衰落。如果U1不能直接成功解码自己的数据，它将尝试从接收到的信号中解码并消除U3的数据，U3的数据的SINR为/>如果U1能成功解码并消除U3的数据，则其期望数据的SNR为/>如果U2在阶段III中保持沉默，则U1处自身期望数据的SNR也是/>
在阶段IV中，S发送U2的数据。如果U1在第一阶段正确解码了U3的数据，它将通过消耗收集到的能量将数据转发给U3，U2处的数据传输会受到干扰。U2处来自S的数据的SINR为其中/>为U1的传输功率，/>为链路S→U2在第二个时间块内的小尺度功率衰落。如果U2不能直接成功解码自己的数据，它将尝试从接收到的信号中解码并消除U3的数据，U3数据的SINR为/>如果U2能成功解码并消除U3的数据，则其期望数据的SNR为/>如果U1在阶段IV中保持沉默，则U2处自身期望数据的SNR也是/>
在阶段III，如果U2转发U3的数据，则U3处的SNR为在阶段IV中，如果U1转发U3的数据，则U3处的SNR为/>
从操作流程可以看出，U1的数据在阶段II和阶段III中传输，U2的数据在阶段I和阶段IV中传输，U3的数据在阶段III和阶段IV中传输。假设U1、U2和U3的数据传输速率分别固定为R1、R2和R3。信道可达速率大于传输速率，相当于SINR或SNR大于阈值时，则认为数据传输成功。CNOMA***的***吞吐量表示为θ＝θ1+θ2+θ3，其中θ1、θ2和θ3分别代表U1、U2和U3的吞吐量。
U1的数据传输速率固定为R1，则两个时间块传输的信息比特数应为2R1。向U1传输数据总共占用1-τ1+τ2时间。根据时间比例，阶段II和阶段III传输的比特数分别为和/>判断向U1传输数据是否成功的SINR/SNR阈值记为/>对于两阶段都相同。
U2的数据传输速率固定为R2，则两个时间块传输的信息比特数应为2R2。向U2传输数据总共占用1+τ1-τ2时间。根据时间比例，阶段I和阶段IV传输的比特数分别为和/>判断向U2传输数据是否成功的SINR/SNR阈值记为/>对于两阶段都相同。
U3的数据传输速率固定为R3，则两个时间块传输的信息比特数应为2R3。向U3的数据传输总共占用一个时间块。根据时间比例，阶段III和阶段IV应传输的比特数分别为和/>判断向U3传输数据是否成功的SINR/SNR阈值记为/>对于阶段III和阶段IV都是相同的。在阶段I，U2解码U3数据的SINR/SNR阈值为/>在阶段II，U1解码U3数据的SINR/SNR阈值为/>
设事件为阶段I中U2正确解码U3的数据。当事件/>发生时，U2在阶段III中将数据转发给U3。U1的平均成功概率记为/>计算公式为：
其中，前置因子和/>分别代表阶段II和阶段III的比例。第一个概率表示U1在阶段II中可以直接从复合信号中正确解码U3的数据并将其消除，然后正确解码自己的数据。第二个概率表示U1在阶段II中不能直接解码U3数据，但可以从复合信号中正确解码自己的数据。第三个概率表示U2在阶段III转发数据时，U1可以直接正确解码来自S的数据。第四个概率表示，U2在阶段III转发数据时，U1不能直接解码自己想要的数据，但可以正确解码U3的数据并将其消除，然后正确解码想要的数据。第五个概率表示，当U2在第三阶段不转发数据时，U1可以正确地解码来自S的数据。U1的平均吞吐量定义为/>
公式(6)中的第一个概率计算公式为：
其中，1(C)为指示随机变量，当条件C满足时，指示随机变量为1，否则为0。
公式(6)中的第二个概率计算公式为：
公式(6)中的第三个概率计算公式为：
其中，为U2的能量状态为/>时的离散发射功率。在公式(9)中，我们考虑了U2具有每种能量状态的可能性。
公式(6)中的第四个概率计算公式为：
公式(6)中的第五个概率计算公式为：
在阶段I中，事件发生概率的计算公式为：
其中，第一个概率表示U2在阶段I中可以直接正确解码U3的数据，第二个概率表示U2在阶段I中不能直接解码U3的数据，但可以正确解码并消除自己的数据，然后正确解码U3的数据。
公式(12)的第一个概率计算公式为：
/>
公式(12)的第二个概率计算公式为：
其中
设事件为阶段II中U1正确解码U3的数据。当事件/>发生时，U1在阶段IV中将数据转发给U3。U2的平均成功概率记为/>计算公式为：
其中，前置因子和/>分别代表阶段I和阶段IV的比例。第一个概率表示U2在阶段I中可以直接从复合信号正确解码U3的数据并将其消除，然后正确解码自己的数据。第二个概率表示U2在阶段I中不能直接解码U3的数据，但可以从符合信号中直接正确解码自己想要的数据。第三个概率表示U1在阶段IV转发数据时，U2可以直接正确解码所需数据。第四个概率表示U1在阶段IV转发数据时，U2不能直接解码自己想要的数据，但可以正确解码U3的数据并将其消除，然后正确解码想要的数据。第五个概率表示当U1在阶段IV不转发数据时，U2可以正确地从来自S的信号中解码自己的数据，U2的平均吞吐量为/>
将公式(7)(8)(9)(10)(11)中的参数ξ1,ρ1,/>和/>替换为/>ξ2,ρ2,和/>我们可以得到公式(15)中五个概率的数值表达式，其中当k∈{0,...,N-1}，U1具有离散能量状态/>时，其发射功率可建模为/>
在阶段II中，事件发生概率的计算公式为：/>
其中，第一个概率表示U1在阶段II中可以直接正确解码U3的数据，第二个概率表示U1在阶段II中不能直接解码U3的数据，但可以正确解码并取消所需的数据，然后正确解码U3的数据。公式(16)的计算过程类似于公式(12)，将参数ξ2,ρ2,/>和/>替换为/>ξ1,ρ1,和/>我们可以得到公式(16)的表达式。
考虑U2或U1是否在阶段III或阶段IV转发数据，U3的平均成功概率为计算公式为：
其中两个前置因子τ2和1-τ2分别表示阶段III和阶段IV的比例。第一个概率表示U3在阶段III中能够正确解码U2转发的数据。第二个概率表示U3在阶段IV中能够正确解码U1转发的数据。U3的平均吞吐量定义为
公式(17)的第一个概率的计算公式为：
公式(17)的第二个概率的计算公式为：
得到不同用户的数据传输成功概率后，基于用户的目标传输速率，我们可以得到CNOMA传输策略的***吞吐量θ，且θ是τ1,τ2,ρ2,ρ2∈(0,1)的函数。为降低程序运行时间且不影响目标结果的准确性，我们可以使用DE算法通过最大化***吞吐量θ联合优化τ1,τ2,ρ1,ρ2。
DE(Differential Evolution)算法包括三个工作步骤：变异、交叉和选择。从一个随机的初始种群开始，操作概述如下。(1)变异：从种群中随机选取2个个体，计算差值向量，并按照一定的规则与第三个个体相加，生成一个变异个体。要求所选的三个个体各不相同(2)交叉：将变异个体与预定目标个体交叉，生成测试个体。(3)选择：如果带入测试个体所得的函数值优于目标个体，则测试个体将在下一代中替换目标个体，否则将保留目标个体。在每一代的进化过程中，每个个体向量作为目标个体一次。算法通过不断的迭代计算，保留好的个体，剔除不好的个体，引导搜索过程逼近全局最优解。
基于以上的分析过程，本实施例提出的基于非线性能量收集的交替协作非正交多址传输技术，包括以下步骤：
步骤一：S广播U2和U3数据形成的叠加信号，U1采用非线性能量收集模型收集能量，U2采用自适应SIC解码自己和U3的数据。
步骤二：S广播U1和U3数据形成的叠加信号，U2采用非线性能量收集模型收集能量，U1采用自适应串行干扰消除技术解码自己和U3的数据。
步骤三：S发送U1的数据，U2根据解码情况判断是否利用收集到的能量向U3转发其需要的数据。
步骤四：S发送U2的数据，U1根据解码情况判断是否利用收集到的能量向U3转发其需要的数据。
步骤五：计算CNOMA传输策略的***吞吐量，基于DE算法得到最大的***吞吐量及最优的τ1,τ2,ρ1,ρ2。
在具体实施中，本实施例所述方案在一个能量受限的协作中继***中，一个源节点(S)需要向两个为近端节点(U1,U2)及一个远端节点(U3)传输数据，S与U3之间不存在直连链路，从S到U3的数据通信需要U1和U2的协助。发射机u和接收机v之间的小尺度衰落增益|huv|服从Nakagami-m分布，muv∈[0.5,∞)。
传输时间被分成等长的时间块，每个时间块持续1秒。每个时间块被划分为两个阶段，我们考虑两个连续的时间块，第一个时间块被划分为阶段I和阶段II，持续时间为τ1,(0<τ1<1)和1-τ1；第二个时间块被划分为阶段III和阶段IV，持续时间为τ2,(0<τ2<1)和1-τ2。
在阶段I中，S采用NOMA协议广播U2和U3的数据形成的复合信号。U1采用非线性能量收集模型从中收集能量，U2利用自适应SIC尝试解码U3和自身的数据。在阶段II中，S采用NOMA协议广播U1和U3的数据形成的复合信号。U2采用非线性能量收集模型从中收集能量，U1利用自适应SIC尝试解码U3和自身的数据。在阶段III中，S发送U1的数据。如果U2在阶段I中正确解码了U3的数据，则将数据转发给U3。自适应SIC解码由U1进行。在阶段IV中，S发送的数据。如果U1在阶段II中正确解码了U3的数据，则将数据转发给U3。自适应SIC解码由U2进行。
由于能量传输过程的随机性，U1及U2收集到的能量值均为一个随机变量，为简化分析，我们根据U1及U2在相应的时间内收集到能量值的CDF(公式(4)及公式(5))，分别划分了N段不等距离的能量状态区间，用区间的中点近似代替能量值落入此区间范围内时U1及U2的能量状态。
U1、U2和U3的数据传输速率分别固定为R1、R2和R3。U1的数据传输成功概率可以利用公式(6)计算，其中涉及到的中间概率的计算公式为公式(7)、(8)、(9)、(10)、(11)、(12)、(13)、(14)。U2的数据传输成功概率/>可以利用公式(15)计算，其中涉及到的中间概率计算公式类似于公式(7)、(8)、(9)、(10)、(11)、(12)、(13)、(14)。U3的数据传输成功概率/>可以利用公式(17)计算。
基于每个用户的数据传输速率及平均数据传输成功概率，我们可以得到所提CNOMA传输策略的***吞吐量
我们在MATLAB平台进行仿真分析，蒙特卡洛分析运行次数为106次。除额外说明，***的各项参数设定为路径损耗指数α＝3，1m处的路径衰落δ＝10-3，AWGN的功率源节点的发射功率Ps＝47dBm,S到U1或U2的距离为/>U1或U2到U3的距离为U1到U2的距离为/>非线性能量收集电路的相关参数为Psat＝20mW，a＝6400，b＝0.003。链路S→U1,S→U2,U1→U2,U1→U3,U2→U3的Nakagami-m衰落参数为U1和U2的不等距离能量状态区间的总数均为N＝100。时间切换因子为τ1＝τ2＝0.5，功率分配因子为ρ1＝ρ2＝0.5。U1、U2和U3的目标数据传输速率为R1＝R2＝R3＝1bits/s/Hz。/>
在本实施例中，还与另外两个基准传输策略进行比较，其中一个为独立的CNOMA传输策略，称为SP-CNOMA。在SP-CNOMA传输策略中研究三个连续的时间块，非线性能量收集过程与CNOMA传输在不同的阶段进行，且每个近端节点存在两阶段的非线性能量收集过程。另一个为基于协作中继的OMA传输策略，称为CR-OMA。在CR-OMA传输策略中研究四个连续连续的时间块，每个近端节点存在两阶段的非线性能量收集过程。为了公平比较，完成一次传输源节点在基准传输策略中消耗的总能量应与在我们所提出的传输策略中保持一致。则SP-CNOMA传输策略中源节点的发射功率应为2Ps/3；CR-OMA传输策略中源节点的发射功率应为Ps/2。
图3表示了CNOMA传输策略中***吞吐量随着不同τ1和τ2的变化情况，图4表示了CNOMA传输策略中***吞吐量随着不同ρ1和ρ2的变化情况。我们将理论结果用“The”标注，仿真模拟结果用“Sim”标注，理论分析结果与仿真模拟结果重合良好，验证了理论分析的正确性。***吞吐量θ是τ1,τ2,ρ1,ρ2的函数，且随他们取值的不同呈现复杂的变化关系，我们可以基于DE算法数值确定最大的***吞吐量。CNOMA传输策略的参数向量维数D＝4，我们设种群规模为NP＝10D，初始缩放因子F0＝0.5，交叉概率CR＝0.1，最大迭代次数G＝100。
图5显示了路径损耗指数α取值不同时，三种传输策略中***吞吐量与源节点(S)的发射功率(Ps)的关系。随着Ps的增加和α的减小，近端节点可以收集更多的能量，并以更高的功率转发远端节点的数据，从而提高***吞吐量。在Ps不太高的情况下，本实施例提出的CNOMA传输策略相比于其他两种基准传输策略，能显著提高***吞吐量。
图6显示了在三种传输策略中从U1或U2到U3的距离与***吞吐量的关系，我们令随着/>和/>的增大，U3处有用信号强度变弱，***吞吐量降低。对于CNOMA传输策略，随着/>的增大，近端节点收集到的能量减少，传输的信号功率变小，***吞吐量降低。当/>和/>足够大时，本文提出的CNOMA传输策略相比于其他两种基准传输策略，能显著提高***吞吐量。在图6中，单独增加/>或单独增加/>可以得到相同的***吞吐量。这是因为U1和U2都采用了自适应SIC解码，在其他参数相同的情况下，它们都是基于能量收集的解码转发中继。
在一个或多个实施例中，提供了一种源节点，其被配置为执行上述在源节点执行的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法。
在一个或一个实施例中，还提供了一种近端节点，其被配置为执行上述在近端节点执行的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法。
在更多实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述实施例中所述的方法。
上述实施例中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。
上述实施例提供的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法及装置可以实现，具有广阔的应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其由源节点执行，其特征在于，所述方法包括：
将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；
对于前两个阶段，采用叠加编码方式先后向所有近端节点广播每个近端节点与远端节点数据叠加形成的复合信号；其中，对于每个近端节点，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；
对于后两个阶段，先后向每个近端节点发送其对应数据；其中，对于每个近端节点，如果接收到当前近端节点需要的数据，则进行解码，否则根据当前近端节点的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。
2.如权利要求1所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其特征在于，对于前两个阶段，具体执行如下过程：
第一阶段：对第一复合信号进行广播，其中，第一复合信号为发送给第二近端节点和远端节点的信号叠加；第一近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第二近端节点解码自身数据及远端节点数据；
第二阶段：对第二复合信号进行广播，其中，第二复合信号为发送给第一近端节点和远端节点的信号叠加；第二近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第一近端节点解码自身数据及远端节点数据；
或，
对于后两个阶段，具体执行如下过程：
第三阶段：发送第一近端节点的数据，第二近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
第四阶段：发送第二近端节点的数据，第一近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据。
3.如权利要求1所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其特征在于，所述前两个阶段的划分按照第一时间分配因子τ1进行划分，第一阶段的持续时间为τ1，第二阶段的持续时间为1-τ1；所述后两个阶段的划分按照第二时间分配因子τ2进行划分，第三阶段的持续时间为τ2，第四阶段的持续时间为1-τ2；
或，
在第一阶段采用NOMA协议将第二近端节点和远端节点的数据叠加形成复合信号，两者的功率基于第二功率分配因子ρ2进行分配，分配给第二近端节点的功率比例为ρ2，分配给远端节点的功率比例为1-ρ2；在第二阶段中，基于第一功率分配因子进行分配，分配给第一近端节点的功率比例为ρ1，分配给远端节点的功率比例为1-ρ1。
4.如权利要求1所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其特征在于，所述方法还包括基于每个用户的数据传输速率及平均数据传输成功概率，计算当前传输策略的***吞吐量，并通过优化求解获得最优的***吞吐量及其对应参数。
5.如权利要求4所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其特征在于，所述***吞吐量是以时间分配因子和功率分配因子作为自变量的函数，通过利用差分进化算法，以最大化***吞吐量为目标获得最优的时间分配因子及功率分配因子。
6.一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其由近端节点执行，其特征在于，所述方法包括：
将数据传输时间划分为等长时间块，对于两个连续的时间块，每个时间块划分为两个阶段；
对于前两个阶段，先后接收来自源节点广播的复合信号，若复合信号中包含自己的数据，则进行解码，否则从复合信号中进行能量收集；其中，所述复合信号通过采用叠加编码方式对每个近端节点与远端节点数据叠加形成；
对于后两个阶段，先后接收源节点所发送数据，若接收到自身需要的数据，则进行解码，否则根据自身的解码状态自适应地利用收集到的能量对远端节点的数据进行转发。
7.如权利要求6所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法，其特征在于，
所述近端节点至少包括第一近端节点和第二近端节点；
或，
对于前两个阶段，具体执行如下过程：
第一阶段：接收来自源节点广播的第一复合信号，由第一近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第二近端节点解码自身数据及远端节点数据；
第二阶段：接收来自源节点广播的第二复合信号，由第二近端节点利用接收的广播信号进行能量收集，第一近端节点解码自身数据及远端节点数据；
或，
对于后两个阶段，具体执行如下过程：
第三阶段：接收来自源节点的关于第一近端节点的数据，第二近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
第四阶段：接收来自源节点的关于第二近端节点的数据，第一近端节点根据解码情况判断是否利用收集到的能量向远端节点转发数据；
或，
所述前两个阶段的划分按照第一时间分配因子τ1进行划分，第一阶段的持续时间为τ1，第二阶段的持续时间为1-τ1；所述后两个阶段的划分按照第二时间分配因子τ2进行划分，第三阶段的持续时间为τ2，第四阶段的持续时间为1-τ2；
或，
在第一阶段采用NOMA协议将第二近端节点和远端节点的数据叠加形成复合信号，两者的功率基于第二功率分配因子ρ2进行分配，分配给第二近端节点的功率比例为ρ2，分配给远端节点的功率比例为1-ρ2；在第二阶段中，基于第一功率分配因子进行分配，分配给第一近端节点的功率比例为ρ1，分配给远端节点的功率比例为1-ρ1。
8.一种源节点，其特征在于，其被配置为执行如权利要求1-5任一项所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法。
9.一近端节点，其特征在于，其被配置为执行如权利要求6-7任一项所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于能量收集的交替协作非正交多址接入方法。
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