基于SWIPT异构小蜂窝网络功率分配算法研究

发布时间：2020-07-20 21:48

【摘要】：随着移动通信和智能终端的快速发展,通信网络的覆盖广度和深度不断升级,网络节点的部署密度日益提高,这导致网络的能量消耗呈爆炸式增长。因此,采取有效的节能措施来降低通信网络的能耗是通信网络可持续发展的重要工作之一。可再生能源具有储量丰富、排放物无污染等优点,将其引入到通信网络中可有效缓解目前对市电的依赖,是通信网络未来发展的必然趋势。但是,如太阳能、风能等类型的可再生能源受天气和地理条件等因素的影响,不能长期稳定地供给通信网络。基于此,本文以无线信息和能量协同传输(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)的异构小蜂窝网络(Heterogeneous Cellular Network,HCN)为例,研究了该网络的能效优化(Energy Efficiency,EE)问题,同时,还研究了无线信息和能量协同传输的异构小蜂窝网络(SWIPT-HCN)的能量采集效率(Energy Harvesting Efficiency,EHE)问题,并讨论了EE和EHE之间的关系,为未来能量采集通信网络的实际部署提供了理论指导。本文具体研究内容和贡献如下:1.本文研究了SWIPT-HCN的EE优化问题,将最大化系统EE作为优化目标,提出了一种最大化系统EE的功率分配算法。首先对优化问题进行建模,然后通过数学构造和变量替换对原问题作等价转化,最后采用基于拉格朗日乘子的次梯度迭代和二分法得到系统的最优EE值。仿真结果表明,所提算法在最大化系统EE的同时,能够实现快速收敛,且系统EE与用户QOS门限和能量采集门限之间存在折中。2.本文研究了SWIPT-HCN的EHE问题,将最大化系统的EHE作为优化目标,提出了一种最大化系统EHE的优化算法。首先对优化问题进行建模,然后采用半定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)将原问题转化为对应的凸优化问题,最后借助连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)算法求解。仿真结果表明,在不同的信号干扰和噪声比(Signal to Interference and Noise Ratio,SINR)、能量采集门限和宏用户(Macro User,MU)干扰门限下,所提算法在现有工作的基础上显著提高了SWIPT-HCN的EHE。3.此外,为更加合理地分配SWIPT-HCN的系统资源,本文研究了EE与EHE之间的关系。首先将最大化系统EE作为优化目标,将EHE作为约束条件,然后采用与前文最大化系统EE相似的方法处理。仿真结果表明,系统EE随着EHE门限的增加而减小,且在不同的EHE门限下,所提算法在现有工作的基础上有效地提升了系统EE。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

【参考文献】