基于DDPG的智能反射面辅助无线携能通信系统性能优化

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。

具有无线携能技术的MIMO-NOMA系统

用户干扰降低了毫米波大规模多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)系统的频谱效率和能量效率,针对这一问题,提出将无线携能技术(SWIPT)引入基于混合预编码(HP)的MIMO-NOMA系统,并设计了用户分组、混合预编码以及功率分配方案。首先,提出了簇头选择算法,以设计模拟预编码,基于等效信道相关性进行用户分组,并最大化等效信道增益设计数字预编码;其次,为追求用户间的公平性,提出一种基于二分的功率分配方案,以实现最小可达速率最大化。理论分析和仿真结果表明,信噪比(SNR)为5dB时,相较于现有的具有无限携能的正交多址方案,所提方案在全连接架构下频谱效率提升约24.8%,在子连接架构下能量效率提升约24.6%。

智能反射面辅助认知无线携能通信次用户网络吞吐量优化

为了提高认知无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)网络的频谱利用率并改善其能量受限情况,本文研究智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的认知SWIPT网络,其中主用户网络以覆盖方式与次用户网络共享频谱,而次用户发射机同时为主用户发射机供能并与次用户接收机传输信息。提出次用户网络吞吐量优化算法,在满足次用户发射机的最大发射功率约束、主用户网络的最小吞吐量约束、总时隙约束以及智能反射面移约束的条件下,联合优化次用户发射机的波束成形矢量、时隙分配和智能反射面反射相移,最大化次用户网络吞吐量。该问题的优化变量相互耦合并且结构高度非凸,难以直接求解。所提算法采用交替优化、半正定松弛以及连续凸逼近方式,将原问题转化为三个子问题进行迭代求解。仿真结果表明与已有基准方案相比,所提算法能明显提高次用户网络的吞吐量。

无线携能通信下mmWave协作通信小单元的能效最优策略

针对无线携能通信(SWIPT)网络中的能量与信息同时传输阶段的优化问题,以最大化链路能量效率为目标,提出一种SWIPT下mmWave协作通信小单元的能效最优策略。该策略在最小链路传输速率和最小收集能量的联合约束下,在能量受限型用户设备的接收端采用功率分流工作模式,通过优化发射功率控制和功率分流因子,最大化系统链路能量效率。针对原问题是一个非凸的分式规划问题,具有NP难性质,采用Dinkelbach方法将目标函数转化为易于求解的凸优化问题,并设计一个交叉迭代的算法求出最优解。仿真实验结果表明,提出的策略在优化系统能量效率性能上要优于传统功率控制方法和最大发射功率法。

基于智能反射面的无线携能认知网络鲁棒传输设计

针对智能反射面辅助的无线携能认知网络,提出了一种基于用户非完美信道状态信息的波束成形方案,提高网络的频谱和能量收集效率。在假设用户信道误差范数有界的条件下,建立了以信息接收用户最小可达速率最大化为目标函数,以满足信息接收用户和能量接收用户需求、主用户干扰阈值和基站最大发射功率为约束条件的优化问题。针对此非凸问题,提出利用三角不等式、交替方向乘子法和交替优化的迭代算法,以较低的计算复杂度求解得到基站的有源波束成形权矢量和智能反射面的无源波束成形矩阵。最后,仿真验证了所提方案相较于随机相位方案能够有效提高系统的性能,证明了在携能认知网络中引入智能反射面的可行性和有效性。

利用统计CSI的DMA辅助无线携能通信传输方法

提出了一种利用统计信道状态信息(CSI)的动态超表面天线(DMA)辅助无线携能通信传输方法。考虑一个由DMA阵列代替传统天线阵列的基站、一个信息解码用户,以及一个能量收集用户构成的无线携能通信系统,将信道建模为莱斯空间相关信道,提出了平均收集能量和发送功率约束条件下的可达遍历速率最大化问题。首先,利用随机矩阵理论将优化问题转化为一个确定性的优化问题;然后,通过交替优化方法,设计了可达速率最大化和仅利用统计CSI的基站发送协方差矩阵和DMA权值矩阵。仿真表明,所提方法能达到通信速率和收集能量之间的最优折中。

可重构智能表面辅助的毫米波无线携能通信系统研究

提出一种可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的毫米波无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统,构建了一种以多用户最小用户速率最大化为目标的资源分配优化方案。通过对RIS进行分模块设计,同时进行信息和能量的辅助传输,考虑基站的发射功率限制、所有能量接收设备最低能量需求限制和RIS不同模块的相移约束,建立联合发射波束设计、RIS模块分割比决策及相移设计的混合资源分配优化模型。通过交替优化算法、半正定松弛算法、高斯随机化算法以及黎曼流形优化算法来解决这一非凸的多变量耦合约束优化问题。仿真结果表明,与现有的资源分配方案相比,所提出的联合优化算法在信息传输和能量收集方面均可显著提高系统性能。

基于非理想条件可重构智能超表面辅助无线携能通信-非正交多址接入系统通感性能研究

为满足日益增长的高效通信和可靠感知需求,该文提出可重构智能超表面(RIS)辅助无线携能通信(SWIPT)-非正交多址接入(NOMA)系统,该系统同时实现目标感知和信息传输。考虑非完美连续干扰消除(SIC)和信道估计误差(CEE)两种非理想因素,分析了所提系统的可靠性、有效性以及雷达感知性能,分别推导出系统中断概率(OP)、遍历速率(ER)、检测概率(PoD)以及雷达估计信息速率(REIR)的解析表达式。分析结果表明:非完美SIC和CEE对系统的性能有负面影响;中断概率随基站发射功率的增大而减小,在高信噪比区域趋于定值;遍历速率及雷达估计信息速率随基站发射功率增大而增加,在高信噪比区域稳定于一个上限值;在不同的检测阈值下,检测概率随基站发射功率的增大而增大;联合雷达检测和通信覆盖概率(JRDCCP)分别随中断阈值和检测阈值的升高而降低。

便携式无线心电监护终端的设计

针对健康与亚健康人群对远程心电动态监护的需求,提出了一种可用于远程健康监护的便携式无线心电监护终端。此监护终端采用TI公司的超低功耗16bit单片机作为系统核心,集成了模拟心电信号处理电路,外部Flash存储模块与蓝牙通讯模块。该监护终端可完成心电信号的采集与心率实时计算,可保存1小时的心电数据,并可实现经手机与远程监护中心的实时通讯,依据监护中心的控制选择性上传实时心电数据或心率数据。实验结果表明,该监护终端可实现连续24小时的动态心电监护。

面向物联网无线携能通信系统的机会安全传输方案

针对物联网无线携能通信系统中能量输送和信息传输的差异性需求,提出了一种"信息-能量"动态切换的机会安全传输方案。首先,考虑多小区、多用户、多窃听者的时域切换型携能通信网络模型,发送端根据信道状态在能量输送与信息传输之间动态切换,改变了传统能量输送与信息传输的固定分配方案,从而满足能量输送和信息传输的差异性需求。在此基础上,综合分析了能量传输和信息传输的性能,包括能量传输的稳定性和效率以及在窃听者独立窃听、联合窃听场景下信息传输的可靠性和安全性。然后,分析了切换门限对系统性能的影响,并在能量约束条件下,为兼顾系统安全性和可靠性,设计了最大化保密吞吐量的切换门限优化算法。最后,仿真证明了所提方案的有效性。

面向无线传感器网络的无线携能通信研究

能量受限是无线传感器网络应用的瓶颈问题,为了使无线传感器网络获得稳定持续的能量来源,提出将无线携能通信(SWIPT)技术应用到无线传感器网络中。基于时分多址(TDMA)的通信方式建立了适应于无线传感器网络的无线携能通信系统新优化模型。通过凸优化问题的求解得到该优化模型的最优分配策略。利用仿真实验对无线携能通信在无线传感器网络中应用的可行性进行了分析,对方法的有效性进行了验证。

多用户多载波无线携能通信系统的上下行联合资源分配

无线携能通信(SWIPT)技术是解决无线网络能量受限问题的有效方法,该文研究一个由基站(BS)和多用户组成的多载波SWIPT系统,其上行和下行链路均采用正交频分复用(OFDM)技术。在下行链路中,基站向用户同时进行信息与能量传输;在上行链路中,用户利用从基站接收的能量向基站回传信息。该文以最大化上下行加权和速率为目标,联合优化上行和下行的子载波分配和功率分配,提出基于拉格朗日对偶法和椭球法的最优联合资源分配算法。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。

多载波无线携能通信的上下行链路联合资源分配

研究了由基站和用户组成的多载波无线携能通信系统,其上行链路和下行链路均采用正交频分复用技术。在下行链路中,基站同时向用户完成信息和能量的传输;在上行链路中,用户利用从基站接收的能量向基站回传信息。以最大化上下行链路加权和速率为目标,联合优化上下行链路的子载波分配和功率分配,提出了基于拉格朗日对偶法和椭球法的最优子载波与功率联合分配算法。实验仿真验证了所提算法的有效性。

一种医用便携式无线供电系统的设计

目的:设计一种医用便携式无线供电系统,适用于野战卫勤等恶劣环境下及临床门诊中医疗设备的无线供电。方法:采用HT66FW2230为主控芯片,AP4920GM为控制脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)信号的芯片,通过电能发射线圈以磁耦合谐振方式发射电能,并在现有的医疗设备(如注射泵、输液泵、手持内窥镜视频系统等)内置接收线圈,以磁场耦合实现电源从供应端到医疗设备的传输。该系统包括发射电流检测电路、电压信号解调电路、电流信号解调电路、线圈温度保护电路等,具有过流保护和过温保护。结果:该医用便携式无线供电系统可与各种已内置无线供电接收模块的医疗设备配合使用,实现无线供电。结论:该无线供电系统使用简单、方便快捷、供电性能稳定,非常适合各种中低功耗医疗设备的无线供电。

基于5G的无线携能通信技术研究与发展

无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景。针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角度,对SWIPT与5G新兴通信技术集成的现有相关研究进行总结回顾,并对进一步提高SWIPT系统性能的几个可能研究方向进行分析与讨论,旨在为无线携能通信网络研究发展提供参考。

一种基于无线携能通信的MEC与用户匹配算法

多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)和无线携能通信可有效提高用户的服务质量和体验。在计算、通信和能量等资源的约束条件下,用户匹配是优化MEC任务卸载时系统效用的重要方法。针对无线携能通信的MEC网络结构,综合考虑用户的需求差异性和多元化能量供给,建立了基于计算资源、传输资源和能量资源的系统效用函数;以系统效用最大化为目标,采用基于多维背包理论的多轮拍卖,提出了一种适用于多用户和多网络边缘服务器的用户匹配算法。仿真验证了所提用户匹配算法的有效性与可靠性,结果表明所提匹配算法可优化系统资源配置,有效提高整体性能。

认知无线携能通信的关键技术及其研究进展

认知无线电(CR)与无线携能通信(SWIPT)的结合已经成为当今高能效认知无线通信的研究热点之一。首先阐述了SWIPT与认知SWIPT网络,而后介绍了SWIPT网络中两种接收机结构并给出相应的能量收集公式。然后,给出了认知SWIPT系统模型及其与协作中继技术、MIMO技术相结合进行系统建模的研究进展,并对认知SWIPT网络关键技术的未来研究方向进行了展望。最后,总结了近年来对认知SWIPT网络关键技术的研究成果,为高能效的安全认知SWIPT通信理论研究与未来应用提供了一定的借鉴意义。

采用无线携能技术的中继辅助CR-NOMA系统能效分析

针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明:与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。

基于连续凸逼近的协作式非正交多址接入联合无线携能通信的能效优化方案

在传统的非正交多址(NOMA)系统中,通常将更多的功率分配给边缘用户以此来保证其通信质量,系统公平性以牺牲系统容量为代价。基于协作通信的NOMA系统虽可解决上述问题,但在协作阶段中心用户需承担中继的作用,这种方式必将给中心用户带来一定的负担。为了兼顾系统容量和公平性,该文提出一种基于协作通信和无线携能通信(SWIPT)的新型资源分配方案,该方案在满足边缘用户通信质量情况下,使用能量收集设备完成能量收集,通过连续凸逼近(SCA)求解目标问题最大化系统能效。仿真结果表明,与传统NOMA和协作式非正交多址接入系统(CNOMA)相比,CNOMA-SWIPT系统的能量效率得到了较大的提高,在基站最大发射功率为30 dBm时相比NOMA系统能达到60.8%的增益,相比CNOMA系统能达到比CNOMA系统高出约11.5%的增益,更符合绿色通信的发展理念。

基于无线携能传输和多级边缘卸载的空地协作巡检算法

变电站采用智能机器人和无人机可实现高效、自动设备巡检。地面机器人在地上和室内近距离巡检方面具有优势;无人机更加灵活,巡检范围和效率更大,但是易受供能等限制。为了充分发挥空地联合巡检的优势,文章提出一种基于无线携能传输和多级边缘卸载的地面机器人和无人机协作巡检算法。首先针对典型变电站场景,给出各级设备在本地计算和卸载时的能耗、速率和时延计算方法,并建立无线携能传输和无人机中继条件下的多级任务卸载模型。接着兼顾时延和能耗要求,将最优化巡检问题描述为马尔科夫决策过程,提出一种基于Q-Learning的最佳任务卸载算法。仿真对比验证了论文算法的有效性与可靠性,通过灵活的卸载算法可实现系统综合性能最大化。