[发明专利]一种非理想信道下异构携能通信网络鲁棒资源分配方法

说明书

本发明涉及异构无线网络中的资源分配技术领域，具体涉及一种非理想信道下异构携能通信网络鲁棒资源分配方法，包括：初始化系统参数；将系统最优能效模型转化为发射功率‑功率分流系数联合优化问题；通过最大概率机方法将含概率约束的非线性优化问题转化为凸问题；固定初始化功率流系数，利用拉格朗日对偶原理得到最优发射功率；固定最优发射功率，求得最佳功率分流系数，获得系统最佳分配方案；该方法不仅可以提高系统能效而且可以提高系统鲁棒性，在有效降低移动终端中断概率、提高数据传输稳定性等实际应用方面具有一定的指导意义。

技术领域

本发明涉及异构无线网络中的资源分配技术领域，具体涉及一种非理想信道下异构携能通信网络鲁棒资源分配方法。

背景技术

随着通信技术的发展，无线流量飞速增长，用于无线通信过程中的能量消耗日益不容忽视。为降低温室气体排放，促进绿色通信发展，无线携能通信技术(SimultaneousWireless Information and Power Transfer，SWIPT)应运而生。SWIPT技术通过从周围环境无线电信号中吸收电磁波能量，给设备进行充电从而延长设备寿命，提高通信系统的能量效率。异构携能通信网络结合了SWIPT技术和异构无线网络的优势，在充分发挥异构网络灵活经济架构的同时，也使得系统的能量利用率提高，因此得到了广泛的关注。

由近期研究可知，仅利用异构携能网络，在巨大的能量消耗前仍旧是杯水车薪，因此需要对基站发射功率进行合理控制，对用户功率分流系数进行优化。因此在异构携能网络的基础上，对资源进行优化合理分配，对提高网络覆盖范围、减小通信盲区的同时，延长网络运行寿命、实现绿色通信起着重要的作用。

有鉴于此，本发明提供一种异构携能通信网络联合功率和信息系数分配的鲁棒资源分配算法。本发明考虑非完美信道状态信息，发射功率约束、用户中断概率约束和传输速率约束，对下行传输链路建立符合实际的网络模型和数学模型。将系统最优能效模型转化为发射功率-功率分流系数联合优化问题。通过最大概率机方法将含概率约束的非线性优化问题转化为凸问题，固定初始化功率流系数，利用拉格朗日对偶原理得到最优发射功率；固定最优发射功率，求得最佳功率分流系数，获得系统最佳分配方案。

发明内容

为达到上述目的，本发明提供一种非理想信道下异构携能通信网络鲁棒资源分配方法，如图1，包括：

S1：构建系统能效最大资源优化模型，并初始化系统参数；

S2：在系统能效最大资源优化模型中，固定初始功率分流系数，计算飞蜂窝用户的最优发射功率

S3：根据最优发射功率计算瞬时数据传输速率，并判断该瞬时数据传输速率是否低于用户所要求的最小门限值；若是，则进入S4；否则，将最优发射功率置零，更新飞蜂窝用户并返回S2；

S4：计算所用飞蜂窝用户最优发射功率的累加和，得到和功率，并判断和功率是否小于最大功率门限若是，则进入S5；否则，将最优发射功率置零，更新飞蜂窝用户并返回S2；

S5：计算飞蜂窝用户对宏用户的干扰功率并判断该功率是否小于宏用户接收机的最大干扰门限值若是，进入S6；否则，将最优发射功率置零，更新飞蜂窝用户并返回则S2；

S6：在系统能效最大资源优化模型中，固定飞蜂窝用户最优发射功率求得最优功率分流比系数ρ^opt，并更新拉格朗日乘子；

S7：判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数，若是，则进步骤S8；否则，令迭代次数加1，返回S2；

S8、输出最优发射功率以及最优功率分流比特系数。