针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移...针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移矩阵的单位膜约束和能量接收器的最小能量约束,以最大化信息传输速率为目标,联合优化了基站处的波束成形向量和智能反射面的反射波束成形向量。为解决非凸优化问题,提出了一种基于深度强化学习的深度确定性策略梯度(DDPG, deep deterministic policy gradient)算法。仿真结果表明,DDPG算法的平均奖励与学习率有关,在选取合适的学习率的条件下,DDPG算法能获得与传统优化算法相近的平均互信息,但运行时间明显低于传统的非凸优化算法,即使增加天线数和反射单元数,DDPG算法依然可以在较短的时间内收敛。这说明DDPG算法能有效地提高计算效率,更适合实时性要求较高的通信业务。展开更多
针对能量收集无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中的两跳多中继传输问题,构建无线射频能量站(power beacon,PB)辅助的能量收集无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)中继模型.在中继节...针对能量收集无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中的两跳多中继传输问题,构建无线射频能量站(power beacon,PB)辅助的能量收集无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)中继模型.在中继节点具有捕获源节点、环路自干扰和PB信号能量的特性下,推导目的节点采用选择式合并(selection combining,SC)、最大比合并(maximal ratio combining,MRC) 2种不同接收策略下的中断概率和吞吐量,继而在保障通信服务质量(quality of service,QoS)、PB发射功率、能量转化效率等多约束条件下,提出一种以吞吐量最大化为目标的联合优化时隙切换因子与功率分配因子的中继选择算法.仿真和数值结果显示:PB发射功率、时隙切换因子、天线数目、功率分配因子等参数对系统中断概率和吞吐量性能影响显著;当给定PB发射功率为6 dBW,天线数目为3根时,与随机中继选择算法和最大最小中继选择算法相比,本文算法在SC策略下的系统吞吐量增益分别为0.29、0.15 bit/(s·Hz),MRC策略下的吞吐量增益分别为0.32、0.16 bit/(s·Hz).展开更多
无小区大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术。无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术在进...无小区大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术。无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术在进行信息解码的同时收集能量,与无小区大规模MIMO-NOMA优势互补。文中基于SWIPT研究无小区大规模MIMO-NOMA系统中的能量效率问题,通过联合优化功率分配系数和SWIPT的时隙切换(Time Switching,TS)系数,提高系统的能量效率。为了最大化能量效率,采用布谷鸟算法设计功率分配系数。考虑一种特殊情况,将所有终端的TS系数设置相同,进而推导了最佳TS系数的封闭表达式。仿真结果表明,相较于几种已有方案,文中提出的优化方案可以显著提升系统的能量效率。展开更多
文摘针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移矩阵的单位膜约束和能量接收器的最小能量约束,以最大化信息传输速率为目标,联合优化了基站处的波束成形向量和智能反射面的反射波束成形向量。为解决非凸优化问题,提出了一种基于深度强化学习的深度确定性策略梯度(DDPG, deep deterministic policy gradient)算法。仿真结果表明,DDPG算法的平均奖励与学习率有关,在选取合适的学习率的条件下,DDPG算法能获得与传统优化算法相近的平均互信息,但运行时间明显低于传统的非凸优化算法,即使增加天线数和反射单元数,DDPG算法依然可以在较短的时间内收敛。这说明DDPG算法能有效地提高计算效率,更适合实时性要求较高的通信业务。
文摘针对能量收集无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中的两跳多中继传输问题,构建无线射频能量站(power beacon,PB)辅助的能量收集无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)中继模型.在中继节点具有捕获源节点、环路自干扰和PB信号能量的特性下,推导目的节点采用选择式合并(selection combining,SC)、最大比合并(maximal ratio combining,MRC) 2种不同接收策略下的中断概率和吞吐量,继而在保障通信服务质量(quality of service,QoS)、PB发射功率、能量转化效率等多约束条件下,提出一种以吞吐量最大化为目标的联合优化时隙切换因子与功率分配因子的中继选择算法.仿真和数值结果显示:PB发射功率、时隙切换因子、天线数目、功率分配因子等参数对系统中断概率和吞吐量性能影响显著;当给定PB发射功率为6 dBW,天线数目为3根时,与随机中继选择算法和最大最小中继选择算法相比,本文算法在SC策略下的系统吞吐量增益分别为0.29、0.15 bit/(s·Hz),MRC策略下的吞吐量增益分别为0.32、0.16 bit/(s·Hz).
文摘无小区大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术。无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术在进行信息解码的同时收集能量,与无小区大规模MIMO-NOMA优势互补。文中基于SWIPT研究无小区大规模MIMO-NOMA系统中的能量效率问题,通过联合优化功率分配系数和SWIPT的时隙切换(Time Switching,TS)系数,提高系统的能量效率。为了最大化能量效率,采用布谷鸟算法设计功率分配系数。考虑一种特殊情况,将所有终端的TS系数设置相同,进而推导了最佳TS系数的封闭表达式。仿真结果表明,相较于几种已有方案,文中提出的优化方案可以显著提升系统的能量效率。