[发明专利]一种MassiveMIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法

权利要求书

1.一种Massive MIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法，其特征在于，所述Massive MIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法关于能量获取的不确定性建立混合能量采集模型，并根据信道状态和能量状态的时变特性以及用户间的协调影响，通过迭代更新系统信息，最终为每个用户分配最优的功率，获得最高吞吐量的同时，最大限度的节省对不可再生资源的利用；

所述能量采集模型采用泊松分布对能量收集过程和信道衰落的变化过程进行分析，能量到达时刻和信道衰落变化时刻是可计数的，分别用和表示能量到达时刻序列和信道变化时刻序列，并且根据泊松分布的性质，时刻序列的间隔和分别服从均值为1/λ_e和1/λ_f的指数分布；

所述最优的功率分配表示为：

其中和分别为由能量采集和电网提供的信号的发射功率，和分别为由能量采集和电网提供的电路消耗功率，为能量采集器的电池容量，E_in(i)为i时刻的采集能量，为由电网提供的最大功率，P_max为信号发射功率的最大值，N表示信道变化的次数，Q-1表示能量到达的次数，η为功率放大器效率，L_i为第i＝{1,...,Q+N}个时间间隔，并且[x]⁺＝max(0,x)，表示0≤x≤p_c，p_c为总的电路功率消耗，α,τ,γ,μ均为拉格朗日乘子，G为信道矩阵。

2.一种Massive MIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法，其特征在于，该MassiveMIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法包括以下步骤：

步骤一，在Massive MIMO下行系统中，基站将采集的能量存储在可充电电池中，当可充电电池中的能量匮乏时，电网将作为备用电源给系统供电；

步骤二，分析通信系统，根据信道状态和能量状态的时变特性，采用泊松分布来表示能量收集过程和信道状态的变化过程，所采集能量的到达时刻和信道状态的变化时刻分别服从速率为λ_e和λ_f的泊松计数分布；

步骤三，设计以最大化系统吞吐量为目标的优化模型，对每个用户分配的数据发送功率以及传输过程中消耗的电路功率进行优化；

步骤四，针对建立的优化问题进行求解，利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，然后采用梯度下降法对拉格朗日乘子进行迭代更新，求得原问题的最优解；

步骤五，根据问题的最优解，基站分别从可充电电池和电网中为每个用户分配功率，并进行信号传输。

3.如权利要求2所述的Massive MIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法，其特征在于，大尺度衰落因子表示为：

其中z_k是对数正态随机变量，10log(z_k)是均值为0，方差为的复高斯随机变量，r_k为基站到第k个用户之间的距离，r_h为参考距离，v为路径损耗；

Massive MIMO系统下行传输用户的和速率为：

其中G为信道矩阵，p_k为基站和第k个用户之间链路的发射功率，噪声矢量是由均值为0，方差为的复高斯随机变量组成。

4.如权利要求2所述的Massive MIMO系统基于混合能量采集的功率分配方法，其特征在于，采集能量的随机性使得在使用无线资源时还必须额外满足能量因果约束和电池容量约束，即：

在整个传输过程中，信道变化的次数是N次，能量到达的次数是Q-1次，初始时刻的到达能量记为E_in(1)＝E₁＝0，对于l时刻而言，如果l为能量到达时刻，E_in(l)＝E_i，如果l为信道变化的时刻，E_in(l)＝0。