基于MIMO的無線攜能通信系統優化問題的基礎知識和研究方向

記錄一下自己的學習歷程！希望懂的大佬教我做人！

系統模型

首先考慮這個通用的多用戶多中繼網絡系統模型，隨后再細化成不同的具體網絡。關于MIMO系統的基本原理技術等等在這里不做說明。假設有N個源信號節點S,通過K個中繼節點向N個目的節點發送信息。并假設源節點，中繼節點和目的節點均有多根天線。

**（1）**當我們把目的節點看成一個整體或者連接起來，這個系統相當于是一個帶中繼和目的節點的下行鏈路。
**（2）**同理，當把所有目的節點看作一個整體，我們可以得到一條上行鏈路。
**（3）**把其中一個源節點和目的節點看作相同的物理節點，就可以得到一個雙向中繼網絡。比如，源節點1和目的節點1看作一個物理節點，源節點2和目的節點2看作一個物理節點，源1向目的節點2發送信息，源2向目的節點1發送信息。

無線攜能通信系統SWIPT

在實際生活中，節點設備的電量是有限的。無線攜能通信指在與無線設備進行信息交互的同時，為無線設備提供能量。無線設備將這部分能量儲存在自身電池中供自己使用。
如圖是一個具有無線攜能通信功能的節點，它使用的是power splitting模式。節點吸收功率按照一定的ps率分成兩部分，一部分用于接收信息的解碼，一部分用于能量吸收。另一種常見的模式是time splitting模式，節點設備把工作時間分為兩個時隙，一段時間內只進行信息解碼，在另一段時間只進行能量吸收。通常我們只研究power splitting模式，因為time splitting模式也是power splitting模式中的一種特殊情況。

在理論研究中，有三種情況：
（1）假設源節點具備swipt功能，例如傳感器網絡，那么源節點從中繼吸收能量；
（2）假設中繼具有swipt功能，中繼可以從源節點和目的節點兩方吸收能量；
（3）假設目的節點具有swipt功能，例如IoT網絡，目的節點同樣也是從中繼處吸收能量。

中繼工作模式和中繼選擇

中繼的工作方式一般分為兩種：放大轉發（AF)和解碼轉發（DF)模式。在協作通信系統中，信息傳播主要分兩步：首先源節點傳遞信息給中繼節點，然后中繼節點通過放大轉發或者解碼轉發方式傳送到目的節點。AF和DF兩種方式的區別就在于中繼節點處理信息的方式不同。在AF模式中，中繼直接將接收信號放大，然后轉發給目的節點。這實際上是一種模擬信號的處理過程。在DF模式中，中繼節點要對接收信號先解碼再重新編碼轉發，這實際上是數字信號處理過程?？梢钥闯鯝F比DF模式更簡單，但是在AF過程中，噪聲也被放大了。DF過程中也會遇到解碼錯誤。 然后將使用合適的波束形成器對信號進行調制并發送到目的地。 這些信號也將同時被信號源捕獲，以收集能量。 無論如何，為了實現某些所需的性能，我們將在中繼站和目的地有一組接收到的SINR要求。 還有一系列的能量吸收約束。 傳輸功率約束也可以施加在中繼節點上。
目前的大多數研究是基于半雙工（Half-Duplex）通信方式，即信號的接收和發送是相互獨立的。中繼利用兩個正交的時隙或者正交的信道頻率分別進行信息接收和轉發，互不干擾。這樣雖然避免了自干擾，但是頻帶利用率大大下降。同頻同時全雙工（Full-Duplex）可以讓信號的接收和發送同時同頻進行，但是這樣會導致中繼節點的自干擾(Self-Interference,SI)。多中繼系統中，還會導致同頻干擾（Co-Channel Interference,CCI)。
在多中繼全雙工系統中，要先進行中繼選擇再考慮系統的性能優化。關于中繼選擇這里不再贅述。

優化問題

設置好SINR要求和能量吸收要求，我們可以把優化問題整理成以下幾個方向：
（1）可行性
給定SINR和收集能量需求，傳輸功率約束以及信道條件，我們將嘗試確定是否可持續傳輸。我們將進一步研究該系統可行性的必要和/或充分條件。
在某些情況下，可以簡化可行性問題。例如，如果中繼器上沒有功率約束，并且如果信道矩陣來自隨機連續分布，則可以使用來自中繼器的足夠傳輸功率來滿足所收集的能量需求。其余要求將是SINR要求。
（2）優化
通過考慮以下因素，我們將進一步優化網絡性能：
-源節點的發射波束成形器
-信號源的發射功率
-AF中繼器的中繼處理矩陣，或DF中繼器的發射和接收波束形成器
-傳輸功率和中繼的位置
-目的節點的接收波束成形器
發射波束成形器和源處的發射功率肯定會影響中繼站的接收，而接收波束成形器肯定會影響目的地的接收。在此SWIPT中繼網絡中，中繼的接收和傳輸會影響源和目標的操作。例如，中繼傳輸需要滿足在源處收集的能量需求和在目的地處的SINR需求。理想情況下，所有提到的項目都應一起優化。由此產生的優化問題可能非常具有挑戰性。一種次優的方法是迭代地優化每個項目，同時確保系統的性能不斷提高。但是，這樣的方法仍具有挑戰性，特別是涉及所有用戶的中繼處理矩陣的優化。
事實證明，可以將優化問題表達為具有二次約束的二次程序。用凸逼近算法來獲得近似最優解。
到目前為止，為說明起見，我們一直在考慮能源需要收集能量的情況。實際上，我們可以制定一個更通用的設置，其中每個節點（源，中繼或目的地）可能具有收集的能量需求，可能具有傳輸的功率限制（對于源或中繼），并且可能具有SINR要求（對于中繼站或目的地）。然后，我們可以涵蓋更普遍的情況，即需要混合使用源，中繼站和/或目的地來收集能量。在這種更一般的情況下，可以研究可行性和優化問題。

全雙工SWIPT系統

我的研究方向是全雙工系統，先記錄一些基礎知識：

這是一個單源節點，單中繼，單目的節點的多天線全雙工SWIPT系統。在時刻m,中繼節點收到的信號：

H表示兩節點之間的信道矩陣，F表示信號處理矩陣，下標表示從一個節點到另一個節點。第一項為中繼節點接收到的來自源節點的信號，第二項為中繼的自干擾信號，一般我們不考慮它，因為現有技術可以把它消除。第三項為中繼節點處的高斯白噪聲信號。
經過中繼節點的處理，在目的節點的接收信號為：

這個系統比較簡單，我們考慮多中繼系統：

同樣，寫出中繼處的接收信號：

這里第一項，第三項和第四項都同上。要注意的是第二項，這是來自其他中繼和目的節點的同頻干擾信號。在目的節點處，同樣也要加上這一項：

這是系統的基本表達式，不管是發射功率，能量效率，還是信噪比，所有的優化問題都要從這兩個表達式開始。
這一篇主要是概述，寫得亂七八糟的，也沒有涉及具體的優化算法，主要是想記錄一下我的學習過程。研究主要偏理論哈，以后會慢慢更新關于全雙工SWIPT系統的研究進展！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于MIMO的无线携能通信系统优化问题的基础知识和研究方向的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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