本发明公开一种基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输方法，应用于数能一体化通信网络技术领域，针对现有的宽带信号进行无线信息能量同传下行链路吞吐量不高的问题，本发明发射机将波形赋型过的信号通过宽带多径信道发送到接收机，接收机采用信号分割器将接收到的信号在功率域进行分割，分割后的信号包括两部分，其中一部分用于能量收集，另一部分用于信息解码；通过优化发送波形赋型、接收信号功率分割，在满足接收机接收电流的条件下，最大限度的提高下行链路吞吐量。
1.一种基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输方法，其特征在于，包括：S1、确定宽带多径信道模型；发射机和接收机之间的信道中富含散射体，有多条可分辨路径；信号带宽为B，真空中的光速为c，当两条相邻传播路径之差大于c/B时，这两条传播路径在接收端可以分辨出来；发射机和接收机之间的远场路径损耗为Ωl，第l条可分辨路径的信道衰落系数表示为 其中hl为第l条路径的小尺度衰落参数，ψl表示第l条可分辨路径的有效性，多径传输信道的时延扩展记为τ，可分辨路径个数为L＝round(τB)，信T道矩阵可以表示为h＝[h[1],h[2],h[3],…,h[L]]；
S2、确定收发系统模型，具体包括以下分步骤：S21、信道探测阶段；接收机需要向发射机发送冲击信号，该信号经过连续时间多径信道传输，到达发射机；发射机根据信号发送带宽和抽样速率估计出该多径信道冲击响应的T离散形式h＝[h[1],h[2],h[3],…,h[L]]；
S22、数能信息发送阶段；发射机要发送给接收机的调制符号流为s＝[s[0],s[1],sT *[2],…,s[M‑1]] ，其长度为M，其中单符号的发射功率为ε[s[m]s [m]]＝1，ε[·]表示求均* *值，s[m]是s[m]的共轭转置，不同的发射符号相互独立，即ε[s[m]s[m']]＝0，m≠m'；定义D[D] [D] [D] [D]为速率上调因子，则原始符号序列s调整为(M‑1)D的序列s ＝[s [1],s [2],s[D][3],…,s [(M‑1)D]]，其中T
波形赋型向量为g＝[g[1],g[2],…,g[L]] ，满足 其中Ptx是发射机天线的D发射功率；将符号序列s在时域和波形赋型向量卷积后发射出去；
S23、数能信息接收阶段，当经过步骤S22波形赋型后的宽带信号经过多径信道到达接收机后，首先以采样因子D对接收信号进行下采样来和接收机的采样频率相匹配，以进行进一步解调；下调后的接收符号向量y中的第m个符号表示为：其中，‘*’表示向量之间的卷积运算，H是多径向量h的Toeplitz矩阵，尺寸为(k)H 表示矩阵H的第k行，z[m]表示均值为0方差为 的加性高斯白噪声；
完成符号速率下调后，接收机采用信号分割器将接收到的符号向量y在功率域进行分割，其中 的信号被用于能量收集，另一部分信号 用于信息解码；
S3、以最大化下行链路吞吐量为目标，得到优化问题的数学模型为：s.t.iDC≥i0
i0是最小电流限制，Tr(·)表示矩阵的迹，Tr(G)表示发射机的发射功率，Ptx为基站的发射功率；
S4、求解波形赋型、接收射频信号功率分割的优化问题；具体包括以下分步骤：S41、将原目标函数进行放缩，将非凸目标函数转化为凸目标函数；
目标函数的信干噪比的分子和分母中都有协方差矩阵G，使得目标函数难于直接球解，为此通过加入约束PISI≤ε0，其中ε0是一个极小的常数，取 将目标函数转化为从而优化问题变成：s.t.iDC≥i0
S42、将原优化问题划分为两个子问题，第一个子问题是对发射机地波形进行设计，第二个子问题是用户接收到地射频信号进行功率分割；
S43、分析第一个子问题，对第一个子问题进行求解；
S44、分析第二个子问题，对第二个子问题进行求解；
S45、反复迭代第一个子问题和第二个子问题，求得最优化下行链路吞吐量；
S46、通过随机产生一系列向量 寻找与G最接近的 得出g＝gj；
2.根据权利要求1所述的一种基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输方法，其特征在于，所述发射机和接收机均配有单根天线。
基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输方法
技术领域
[0001] 本发明属于数能一体化通信网络技术领域，特别涉及一种基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输策略设计。
背景技术
[0002] 随着通信技术的迅速发展，大规模物联网产生，其发展迅速，应用领域又涉及方方面面，有效推动了如工业、农业、安保等基础设施领域的发展，使得有限的资源被更加合理分配。人们的日常生活已离不开物联网，未来物联网在各种应用的广泛进步必然使网络设备的能耗成倍增加。目前，全球已有数百亿的设备加入物联网，这些设备工作需要大量能量，而现有的电池供电方案由于其充电时间的活动局限性和电池寿命等问题给物联网的实现带来巨大挑战，此外，大量电池的使用和替换不可避免的招致材料浪费、高昂维护费、环境污染等多重问题。
[0003] 为弥补物联网设备的能源短缺问题，研究人员不断探索崭新领域以达到为大量微型设备提供无间断能源的目的，因此一系列无线功率传输技术被提出。感应耦合和磁共振耦合技术已经被一些知名移动公司，如华为、小米等，用来为其手机产品无线充电。然而以上两种技术只能满足超短距离的设备的能量需求，很显然，其并不适合用于为远程物联网设备提供能源。相比之下射频信号能够传输较远的距离，因而可以为远程物联网设备提供灵活可控的无线功率，物联网设备的使用寿命得以大大延长，维护成本显著降低。
[0004] 使用宽带信号进行无线信息能量同传服务是今年来新兴的问题，宽带信号在信道中具有很高的分辨率，经过富含散射体的信道会形成大量的可分辨路径，对发射信号进行波形赋型可以有效对抗多径衰落效应，提高无线能量传输和无线信息传输的质量。
发明内容
[0005] 为解决上述技术问题，本发明提出一种基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输方法，在具体的实施方案中实际考虑接收电流约束，同时联合优化波形赋型和接收射频信号功率分割方案，来最大化下行链路吞吐量。
[0006] 本发明采用的技术方案为：一种基于波形赋型技术的单用户宽带无线数据能量传输方法，在满足接收机接收电流的条件下，通过优化发送波形赋型、接收信号功率分割，最大化下行链路吞吐量，求解得到最佳波形赋型和用户功率分割方案。
[0007] 具体包括发射机和接收机，所述发射机和接收机均配有单根天线。
[0008] 发射机将波形赋型过的信号通过宽带多径信道发送到接收机。
[0009] 接收机采用信号分割器将接收到的信号在功率域进行分割。
[0010] 分割后的信号包括两部分，其中一部分用于能量收集，另一部分用于信息解码。
[0011] 接收机包括信息解调器，根据信息解码部分，计算接收机信息解调器的信干噪比；根据接收机信息解调器的信干噪比，得到无线信息传输的吞吐量表达式；以最大化下行链路吞吐量为目标，得到最终的优化问题。
[0012] 所述优化问题包括三个约束条件：
[0013] 第一约束条件为能量收集部分的射频信号经过整流器变成的直流电流大于或等于最小电流限制；
[0014] 第二约束条件为发射机得发射功率小于或等于基站的发射功率Ptx；
[0015] 第三约束条件为功率分割因子取值范围为[0,1]。
[0016] 本发明的有益效果：本发明包括发射机波形赋型和接收机射频信号功率分割，目标是优化发送波形赋型、接收信号功率分割，在满足接收机接收电流的条件下，最大限度的提高下行链路吞吐量；在本发明的模型中，发射机和接收机均配有单根天线，发射机将波形赋型过的信号通过宽带多径信道发送到接收机；本发明实际考虑宽带多径效应引起的自干扰，在进行问题求解的同时通过加入约束条件将其忽略，最终简化问题，并达到优化下行链路吞吐量的目的；本发明的方法实际考虑无线数能能量传输工作场景，满足用户电流需求，同时获得最大化的下行链路吞吐量。
附图说明
[0017] 图1为本发明实施的流程图。
[0018] 图2为本发明的宽带信道模型图。
[0019] 图3为本发明的系统框图。
具体实施方式
[0020] 为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明内容进一步阐释。
[0021] 如图1所示，本发明的方法，具体包括以下步骤：
[0022] S1、确定宽带多径信道模型。
[0023] 信道模型图如图2所示，发射机和接收机之间的信道中富含散射体，有多条可分辨路径。信号带宽为B，真空中的光速为c，当两条相邻传播路径之差小于等于c/B时，这两条传播路径在接收端不可分辨，当两条相邻传播路径之差大于c/B时，这两条传播路径在接收端可以分辨出来。每条可分辨路径的小尺度衰落幅值服从瑞利分布，相位服从均匀分布。在相干时间内，信道参数保持不变，但在非相干时间内，信道参数随机变化。此外，发射机和接收机之间的远场路径损耗Ωl表示为 其中dl为发射机和接收机之间的距离，d0表示发射天线的近场范围半径，在该范围内，路径损耗的幂律无效，从发射机到d0的射频信号的路径损耗表示为Ω0，路径损耗因子为α。
[0024] 第l条可分辨路径的信道衰落系数表示为 其中hl为第l条路径的小尺度衰落参数，ψl表示第l条可分辨路径的有效性，ψl＝0表示在第l条可分辨路径中没有散射体，该路径不存在且h[l]＝0，ψl＝1表示第l条可分辨路径中有散射体，该可分辨路径存在且
[0025] 多径传输信道的时延扩展记为τ，可分辨路径个数为L＝round(τB)，信道矩阵可以T表示为h＝[h[1],h[2],h[3],…,h[L]]。
[0026] S2、确定收发系统模型。
[0027] S21、信道探测阶段
[0028] 在发射机向接收机发送射频信号之前，需要获得他们之间宽带信道状态信息。假设该系统的上下行信号传输使用同频段的信号，利用上下行信道之间的时间互易性，发射机可以获得相应的宽带信道状态信息。因此，接收机需要向发射机发送冲击信号，该信号经过连续时间多径信道传输，到达发射机。发射机根据信号发送带宽和抽样速率可以估计出T该多径信道冲击响应的离散形式h＝[h[1],h[2],h[3],…,h[L]]。
[0029] S22、数能信息发送阶段
[0030] 如图3所示，发射机要发送给接收机的调制符号流为s＝[s[0],s[1],s[2],…,sT * *[M‑1]] ，其长度为M，其中单符号的发射功率为ε[s[m]s [m]]＝1，其中ε[·]表示求均值，s*
[m]是s[m] 的共轭转置，不同的发射符号相互独立，即ε[s[m]s[m']]＝0，m≠m'。
[0031] 一般调制符号的速率都低于宽带采样速率，为了使调制符号流能够在宽带信道中进行传输，需要对其符号速率进行调整。通过上采样增加调制符号流的采样点数，使符号速[D] [D]率和带宽匹配。定义D为速率上调因子，则原始符号序列s调整为(M‑1)D的序列 s ＝[s[D] [D] [D]
[1],s [2],s [3],…,s [(M‑1)D]]，其中
[0032]T
[0033] 波形赋型向量为g＝[g[1],g[2],…,g[L]] ，满足 其中Ptx是发射机天D线的发射功率。将符号序列s在时域和波形赋型向量卷积后发射出去。
[0034] S23、数能信息接收阶段
[0035] 如图3所示，当经过步骤S22波形赋型后的宽带信号(即符号序列sD在时域和波形赋型向量卷积后发射出去得信号)经过多径信道到达接收机后，首先以采样因子D对接收信号进行下采样来和接收机的采样频率相匹配，以进行进一步解调。下调后的接收符号向量 y中的第m个符号表示为：
[0036]
[0037] 其中，‘*’表示向量之间的卷积运算。H是多径向量h的Toeplitz矩阵，尺寸为(k)H 表示矩阵H的第k行。使用H矩阵可以将向量之间的卷积运算转变为矩
阵相乘运算，H可以表示为：
[0038]
[0039] H(k)表示H矩阵的第k行。z[m]表示均值为0方差为 的加性高斯白噪声。
[0040] 完成符号速率下调后，接收机采用信号分割器将接收到的符号向量y在功率域进行分割，其中 的信号被用于能量收集，其对应的功率为：
[0041]
[0042] 其中，G是波形赋型向量g的协方差矩阵，通过半正定松弛使原问题易于求解。信息解码接收能量部分的自干扰信号的功率为：
[0043]
[0044] 能量收集部分的射频信号经过整流器变成直流电流，可以表示为：
[0045] iDC≈k0+k1P+k2P2
[0046] 其中k0、k1和k2是非零常系数。由于常数k0没有优化意义，所以令k0＝0。
[0047] 另一部分信号 用于信息解码。于是接收机信息解调器的信干噪比可以表示为：
[0048]
[0049] 其中 代表由信息解码产生的加性噪声功率。因此无线信息传输的吞吐量可以表示为
[0050]
[0051] S3、根据用户电流需求，波形赋型约束等，确定最终优化问题；
[0052] 以最大化下行链路吞吐量为目标，可以得到优化问题的数学模型为：
[0053]
[0054] s.t.iDC≥i0
[0055] Tr(G)≤Ptx
[0056] 0≤ρ≤1
[0057] i0是最小电流限制，表示用户接收电流要大于等于该门限值。其中Tr(·)表示矩阵的迹， Tr(G)表示发射机的发射功率，其值小于基站的发射功率Ptx。功率分割因子ρ是介于0和 1之间的数。
[0058] S4、根据优化目标的表达式及其约束条件，求解波形赋型、接收射频信号功率分割的优化问题；
[0059] 该步骤具体包括以下分步骤：
[0060] S41、将原目标函数进行放缩，将非凸目标函数转化为凸目标函数；
[0061] 目标函数的信干噪比的分子和分母中都有协方差矩阵G，使得目标函数难于直接球解，为此通过加入约束PISI≤ε0，其中ε0是一个极小的常数，取 将目标函数转化为 从而优化问题变成：
[0062]
[0063] s.t.iDC≥i0
[0064] Tr(G)≤Ptx
[0065] 0≤ρ≤1
[0066] PISI≤ε0
[0067] S42、将原优化问题划分为两个子问题，第一个子问题是对发射机地波形进行设计，第二个子问题是用户接收到地射频信号进行功率分割；
[0068] 第一个子问题可以表示为：
[0069]
[0070] s.t.iDC≥i0
[0071] Tr(G)≤Ptx
[0072] PISI≤ε0
[0073] 第二个子问题可以表示为：
[0074]
[0075] s.t.iDC≥i0
[0076] 0≤ρ≤1
[0077] PISI≤ε0
[0078] S43、分析第一个子问题，对第一个子问题进行求解；
[0079] 第一个子问题(P3)是严格的凸优化问题，因此可以通过现有工具包解决具体解决步骤如下算法所示。
[0080]
[0081] S44、分析第二个子问题，对第二个子问题进行求解；
[0082] 第二个子问题(P4)是严格的凸优化问题，因此可以通过现有工具包解决具体解决步骤如下算法所示。
[0083]
[0084] S45、对第一个子问题和第二个子问题进行迭代，求解最佳波形赋型和用户功率分割方案。
[0085] 反复迭代第一个子问题和第二个子问题，就可以求得最优化下行链路吞吐量，算法如下所示。
[0086]
[0087] S46、求解波形赋型方案
[0088] 通过随机产生一系列向量 寻找与G*最接近的得出g＝gj。算法如下所示。
[0089]
[0090] 在发送端使用 进行波形赋型，就可以有效的对抗宽带多径衰落。
[0091] 本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
