一種多頻段fsar基站功率分配方法

一種多頻段fsar基站功率分配方法

高頻能量收集是一種可持續(xù)從環(huán)境微波中收集能量的技術(shù)。通信設(shè)備可以從環(huán)境微波中收集能量，這是一種新的綠色環(huán)保供電方式。能量收集通信系統(tǒng)的資源分配問題已經(jīng)吸引了極大的研究興趣．Zhao等針對FBSs忙時用戶數(shù)量較多和閑時用戶數(shù)量較少的特點(diǎn)，提出一種UAV協(xié)助的分時段最大化下行總信息量的功率分配策略．通過引入一個具有能量收集功能的PBS-UAV，在用戶數(shù)量較多的情況下，多個FBSs工作．在閑時用戶數(shù)量較少的情況下，由一個PBS-UAV接替多個FBSs工作．相比讓多個FBSs在閑時一直持續(xù)工作，由一個PBS-UAV接替多個FBSs工作能夠顯著減少能量消耗．在FB-Ss忙時，F(xiàn)BSs和PBS-UAV都從MBS收集能量，并且FBSs與用戶進(jìn)行下行通信．在FBS閑時，F(xiàn)BSs停止與用戶通信，由PBS-UAV為多個FBSs用戶提供通信服務(wù)．此時，PBS-UAV距離FBSs較近，從FBSs收集能量，可以充分利用FBSs的剩余能量．同時，PBS-UAV距離MBS相對較遠(yuǎn)(不同于FBSs忙時的情況，PBS-UAV可以飛行到距離MBS較近的位置，進(jìn)行能量收集)，沒有考慮從MBS收集能量．將功率分配問題建立成一個最優(yōu)化問題，以最大化下行總信息量為目標(biāo)，同時滿足PBS-UAV和FBS的能量消耗和發(fā)射功率的約束條件．該最優(yōu)化問題為一個凸優(yōu)化問題，通過采用增廣拉格朗日乘子法獲得最優(yōu)解．最后，通過仿真對提出的功率分配策略進(jìn)行性能評估．1系統(tǒng)模型1.1下行通信系統(tǒng)分時段網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(見圖1)分為忙時T需要注意，通信過程包括下行和上行2個階段．在下行通信階段，F(xiàn)BSs和PBS-UAV向用戶發(fā)送信號，會消耗一定的能量．在上行通信階段，F(xiàn)BSs和PBS-UAV接收用戶的信號，也會消耗一定的能量．由于筆者考慮的是下行總信息量最大化，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中只畫出了FBS和PBS-UAV的下行通信鏈路，但能量消耗也包括上行通信的能量消耗．1.2fbs能力模型假設(shè)一個完整的工作周期為T，分為忙時T考慮1個FBS在T其中:η為FBS從MBS接收能量時的能量轉(zhuǎn)換效率，G在T其中:E此外，F(xiàn)BS收集能量的同時向用戶發(fā)送信息．考慮FBS的電路、發(fā)射信號和接收信號的能量消耗，得到1個FBS的能量消耗為其中:I為1個FBS覆蓋范圍下的用戶數(shù)量，P對于PBS-UAV，在T其中:J為PBS-UAV覆蓋范圍下的用戶數(shù)量，P2建模和解決2.1fbs用戶信號分配策略針對第1節(jié)的系統(tǒng)模型，提出一種下行總信息量最大化的功率分配策略．假設(shè)N個FBSs覆蓋范圍內(nèi)的用戶數(shù)量、N個FBSs與MBS的距離都一致，從而簡化下行吞吐量公式的復(fù)雜度．在FBSs數(shù)量、位置以及用戶數(shù)量位置不一致的情況下，位置的改變會導(dǎo)致FBS到用戶的信道增益和噪聲功率產(chǎn)生變化，該變化最終會對最后的求解結(jié)果造成影響，但對問題本身的建模不會造成影響．僅在理想的情況，考慮其中一個FBS即可．可以得到在T其中:B在T其中:B需要注意，在T功率分配策略的目標(biāo)是最大化T其中:τ表示在T對于上述問題，可以轉(zhuǎn)化為求最小值問題，即2.2算法的基本思想式(8)的目標(biāo)函數(shù)由2個對數(shù)函數(shù)及常量的乘積做加法，這2個對數(shù)函數(shù)為凸函數(shù)．由于若干個凸函數(shù)相加或相減仍然是凸函數(shù)，同時凸函數(shù)與常數(shù)相乘不改變凸性質(zhì)，所以式(8)的目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)．此外，式(8)的約束條件也是關(guān)于自變量的凸函數(shù)．因此，式(8)為凸優(yōu)化將式(9a)和式(9b)代入式(8a)和式(8b)，并進(jìn)行化簡，可以得到此外，P式(11d)中，i=1,2，…，I．式(11e)中，j=1,2，…，J．可以把問題(10)轉(zhuǎn)化為對于上述凸優(yōu)化問題，可以得到關(guān)于式(12)的增廣拉格朗日函數(shù)為其中:ω=[ω求解問題(14)的算法流程如圖2所示．在圖2中，P通過圖2所示的算法流程，最終可以得到問題(14)的最優(yōu)解，從而確定FBS和PBS-UAV到用戶的發(fā)射功率，使得FBS和PBS-UAV在T3pbs-uav模型通過仿真對前文所提出的功率分配策略進(jìn)行性能評估．在仿真中，假設(shè)忙時T在仿真中，對提出方法和其他方法性能進(jìn)行對比．其他方法包括:有PBS-UAV的等功率方法(EP-PU,equalpowermethodwithPBS-UAV);有PBS-UAV的忙時固定功率方法(BFP-PU,busytimefixedpowermethodwithPBS-UAV);有PBS-UAV的閑時固定功率方法(SFP-PU,sparetimefixedpowermethodwithPBS-UAV).EP-PU是指在PBS-UAV參與的情況下，F(xiàn)BS和PBS-UAV分別在忙時T圖3所示為不同方法時下行總信息量和FBS能量收集效率η之間的關(guān)系．從圖中可以看出，隨著η的提高，5種方法得到的下行總信息量都有所提高．其中，從η=0.42時開始，提出方法優(yōu)于EP-PU方法，這是因為受到FBS發(fā)射功率上限的影響，在忙時T圖4所示為所提出的方法在不同PBS-UAV能量收集效率ζ的情況下，T圖5所示為所提出的方法在不同PBS-UAV能量收集效率ζ的情況下，T圖6所示為所提出的方法在不同的PBS-UAV能量收集效率ζ的情況下，下行總信息量和FBS剩余能量轉(zhuǎn)移給PBS-UAV的能量轉(zhuǎn)化效率θ之間的關(guān)系．當(dāng)ζ取值一定時，隨著θ取值增大，PBS-UAV可用的能量增加，PBS-UAV的功率隨之增大，下行總信息量增大．然而，在θ取值增大的同時，不同ζ取值之間的下行總信息量之間的差值在逐漸縮?。@是因為當(dāng)θ取值和ζ取值同時增大時，θ相較于ζ會對總的下行信息量產(chǎn)生更大的影響．4fbs慢時pbs-uav的移動性針對FBS在忙時和閑時存在用戶數(shù)量的差異，提出了一種UAV協(xié)助的分時段最大化下行總信息量的功率分配策略．通過部署一個具有能量收集功能的PBS-UAV，與多個FBSs閑時的用戶進(jìn)行通信．當(dāng)FBS忙時，F(xiàn)BS和PBS-UAV同時從MBS收集能量，并且FBS向用戶發(fā)送數(shù)據(jù)．當(dāng)FBS閑時，PBS-UAV接替FBS的工作，與用戶進(jìn)行下行通信．在保證PBS-UAV和FBS的能量消耗和發(fā)射功率的前提下，以最大化下行總信息量為目標(biāo)，通過增廣拉格朗日乘子法獲得最優(yōu)解．仿真結(jié)果顯示，與PBS-