超密集网络中基于无线能量收集技术的协作接入机制研究

• 作 者: 卢晓春
• 机 构: 北京邮电大学
• 出 处: 北京邮电大学
• 发表日期: 2021年01期
• 关键词: 超密集网络 无线能量收集 协作接入 资源分配

近年来,无线通信飞速发展,交互式游戏、超高清视频等新兴应用不断出现,这对上行链路的数据传输速率和通信可靠性提出了越来越高的要求。业界提出在热点地区部署大量的小功率基站,构建超密集网络（Ultra Dense Network,UDN）以缩短用户到访问节点的距离,减少路径损耗,从而满足热点地区海量连接和极高数据速率的需求。在UDN场景中,新兴应用的不断增多与基站的大量部署使得网络的能量消耗成为不可忽视的问题。为了实现绿色通信的可持续发展,为用户提供更持久的能量供应和续航,有研究者将无线能量收集（Energy Harvesting,EH）技术引入UDN场景中。在基于无线能量收集技术的超密集网络中,有限的无线资源和密集部署的节点相矛盾,导致用户间的严重干扰和资源紧缺等问题。基站协作接入成为可行的解决方案之一。基站协作接入是指多个基站形成一个基站组同时为一个用户服务,支持一个用户同时与多个基站建立连接进行通信,并且在基站组间进行高效的资源分配,从而有效提高频谱利用率,减少干扰,优化网络吞吐量。目前,研究人员对基于无线能量收集技术的超密集网络中的基站协作接入机制和用户协作接入机制已展开了研究,然而,基站的接入选择、用户间协作接入的方式、能量和通信资源的优化分配等问题还需要深入探讨。本论文对上述问题展开研究,主要工作如下:在基于无线能量收集技术的超密集网络中提出了一种联合能量和时间资源分配的基站协作接入机制,通过优化能量、时间以及上行链路传输功率的分配以优化系统吞吐量。为了保证用户在下行链路中收集到的能量足够供给用户与基站在上行链路中进行数据传输,采用随机几何方法将上下行链路的能量关系表示成一个概率函数,从而优化能量收集范围和上下行链路的时间分配。并基于此概率函数获得的能量收集范围将基站划分成组,然后在下行链路的时间内进行能量收集,其余时间进行数据传输。在数据传输过程中,采用粒子群优化算法在成组的基站间进行上行链路的功率分配以得到最优的系统吞吐量。仿真结果表明,提出的机制在保证用户能量供应的前提下具有较好的吞吐量性能。在基于能量接入点和数据接入点分布在场景两端的超密集网络中,提出了一种联合时间和功率分配的用户协作接入算法,解决了“双重远近效应”问题。“双重远近效应”是指边缘用户能量收集效率较低,数据传输速率较小,而近基站用户在相同情况下收集能量较多,导致能量浪费。提出的用户协作接入算法中,在数据速率的约束下,将用户分类为独立传输用户和协作传输用户,然后根据能量和用户间距离的加权函数在协作传输的用户中进行一对一匹配。为了保证边缘用户的数据速率,引入用户协作接入的方式,靠近能量接入点的用户在下行链路作为能量中继帮助在数据接入点附近的用户,作为回报,数据接入点附近的用户在上行链路作为数据中继协作地为能量中继传输数据。在每个用户的传输功率和上行数据速率约束下,通过联合优化上下行链路的时间、下行链路中协作用户的时间分配系数和功率分割系数优化数据接入点的吞吐量。仿真结果表明,与现有的基站与用户之间直接传输和所有用户间全部进行协作传输算法相比,所提算法具有良好的吞吐量性能。