增量AF‑OFDM協作網絡多維度資源優化算法的製作方法
2023-04-26 14:56:34 4
本發明屬於協作傳輸技術領域，尤其涉及增量AF-OFDM協作網絡的多維度資源優化分配的算法。
背景技術：
目前，在能量受限的中繼協作網絡中，協作傳輸模式下的資源分配方案已經考慮了多載波上的功率分配，或聯合考慮了功率分配與中繼選擇策略，或聯合考慮了功率分配與子載波配對，或聯合考慮了功率分配與中繼選擇策略，子載波配對，以實現系統能量效率或者系統性能最大化，其中的傳輸技術方案一般採用放大轉發AF、解碼轉發DF或混合放大解碼轉發協議，針對建立的優化模型多為一般的凸優化問題，採用傳統的求解凸優化問題的方法(優化工具包，KKT條件)即可，少量的技術方案中建立的模型也有非凸的優化問題，採用的拉格朗日對偶問題求解。
但現有的技術方案存在一些問題：僅考慮功率分配，中繼選擇，子載波配對中一個或幾個優化變量不能最大限度的實現優化目標；現有的技術方案是在能量受限的條件下考慮的，實現系統能量效率或者系統性能最大化是必要的，但延長網絡壽命也很關鍵；採用傳統的轉發協議，由於中繼的半雙工特性，頻譜效率會減半，儘管系統性能有所提升，但頻譜效率下降了；由於考慮的優化變量較少，因此建立數學優化模型簡單，儘管少量的技術方案中採用了拉格朗日對偶問題求解非凸的優化問題，但未對原問題轉化為對偶問題求解的條件即對偶間隙為零理論進行具體的深入的驗證。
技術實現要素：
針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法。
本發明提出的方案考慮多個維度優化變量增量策略，中繼選擇，子載波配對以及功率分配，以延長網絡壽命為優化目標，並且考慮增量AF-OFDM轉發策略可以有效地利用第二時隙傳輸新的信息，從而提高頻率效率。對於求解建立的非凸優化問題，仿真驗證了對偶間隙為零的理論。
所述增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法包括以下步驟：
步驟一，獲取所有時隙內各子載波上的信道狀態信息，源節點，第l個中繼節點，目的節點分別用S,Rl,D表示，設鏈路S→Rl，Rl→D，，and準靜態信道參數分別為hs,l,i，hl,d,j，hs,d,i，和hs,d,j；
步驟二，根據多維度資源優化算法，建立以網絡壽命m為目標的優化模型，計算所有時隙內每個子載波上的最優功率分配以及確定傳輸過程中的優化變量包含增量策略子載波配對(i,j)，中繼選擇
所述多維度資源優化算法引入增量策略二進位變量分別表示本次傳輸兩個時隙採用中繼轉發或者直接傳輸；i,j＝1,2,…N表示一個完整的傳輸過程兩個時隙內分別在第i,j上完成；另一個二進位變量表示選擇第l個中繼轉發信息；兩個時隙間的子載波一一配對，每個子載波只能選擇不多於1個中繼節點來傳輸信息，即設置的變量應滿足以下條件：
步驟三，信息數據傳輸開始，第一時隙，源節點以計算的發送功率在各個子載波上廣播數據，中繼與目的節點接收，根據增量策略，確定第二時隙的傳輸策略，即選擇的中繼節點以功率在配對的子載波j上轉發信息到目的節點，或源節點以功率在配對的子載波j上給目的節點發送新數據，實現一次完整的信息傳輸過程。
進一步，所述多維度資源優化算法為綜合考慮增量策略，中繼選擇，子載波配對以及功率分配多個優化變量，進行聯合優化，使網絡壽命最大化。
進一步，所述多維度資源優化模型為非凸的優化問題，採用拉格朗日對偶問題求解；首先將原問題轉化為對偶問題求解最優的功率分配：
其中ΓA(t)＝τl,n(t)+γi(t)，[x]+＝max(0,x),μt,υl,κ為拉格朗日乘子；
分別為兩個時隙源和中繼在直接傳輸和轉發的發送功率；αl,i＝|hs,l,i|2/σ2,βl,j＝|hl,d,j|2/σ2,γi＝|hs,d,i|2/σ2,andγj＝|hs,d,j|2/σ2分別為S→Rl，Rl→D，，and鏈路信噪比。
進一步，計算優化變量時對偶間隙為零。
進一步，所述多維度資源優化模型建立的優化目標函數為一個整數m，表示在有限能量下約束下實現完整信息傳輸過程的次數，整個優化過程採用外層和內層兩層循環嵌套的方法。
進一步，所述外層循環採用二分法找到最優的m值；內層循環使用對偶分解和次梯度算法得到最優的功率分配以及其他的資源優化配置，最終確定優化變量維度包括增量策略中繼選擇子載波配對(i,j)以及功率分配
本發明的另一目的在於提供一種應用所述增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法的中繼協作傳輸系統。
本發明的另一目的在於提供一種應用所述增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法的移動終端。
本發明的另一目的在於提供一種應用所述增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法的中繼傳輸器。
本發明的優點及積極效果為：在未增加系統設備成本的基礎上，通過傳輸策略的設計，考慮多個維度增量策略，中繼選擇，子載波配對以及功率分配的優化，延長網絡的生存時間，實現的網絡壽命是考慮傳統AF轉發協議，中繼選擇，子載波配對以及功率分配的優化方案的網絡壽命的148.6％；考慮增量策略，第二時隙在直接傳輸模式下，源節點發送新的數據，頻譜利用率提升了1倍；對一般凸優化問題可以採用KKT條件求解，但該問題是複雜的非凸優化問題，採用拉格朗日對偶問題求解，具體深入地驗證了當強對偶理論(對偶間隙為零)成立，原問題求解可以轉化為對偶問題，為相似的數學模型求解提供了依據。
附圖說明
圖1是本發明實施例提供的增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法流程圖。
圖2是本發明實施例提供的實現基於增量AF-OFDM轉發方案優化算法的具體流程圖。
圖3是本發明實施例提供的基於增量AF-OFDM轉發的協作傳輸系統圖。
圖4是本發明實施例提供的基於增量AF-OFDM轉發方案的多中繼協作數學模型圖。
圖5是本發明實施例提供的對偶間隙為零的驗證仿真圖。
圖6是本發明實施例提供的增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法的網絡壽命與其他算法的對比圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
下面結合附圖對本發明的應用原理作詳細的描述。
如圖1所示，本發明實施例提供的增量AF-OFDM協作網絡多維度資源優化算法包括以下步驟：
S101：引入增量策略二進位變量，二進位變量用來指示第二個時隙傳輸方式，第一時隙為直接傳輸方式時，第二個時隙將發送一個新的信息給目的節點；
S102：多載波協作傳輸系統找到最佳匹配的子載波對兒，實現兩跳的信息傳輸，實現能耗較低的信息傳輸過程；
S103：在每個傳輸時隙的每個子載波上分配最佳的功率，系統能量一定的情況下，滿足用戶速率需求，實現網絡壽命最大化。
下面結合附圖對本發明的應用原理作進一步的描述。
如圖2所示，本發明實施例的基於增量放大轉發-正交頻分復用(AF-OFDM)轉發方案的以實現網絡壽命最大化的多維度資源優化模型及其求解過程包括以下步驟：
步驟一，獲取所有時隙內各子載波上的信道狀態信息，源節點，第l個中繼節點，目的節點分別用S,Rl,D表示，設鏈路S→Rl，Rl→D，，and準靜態信道參數分別為hs,l,i，hl,d,j，hs,d,i，和hs,d,j；
步驟二，根據多維度資源優化算法，建立以網絡壽命m為目標的優化模型，計算所有時隙內每個子載波上的最優功率分配以及確定傳輸過程中的，包括增量策略子載波配對(i,j)，中繼選擇
步驟三，設計信息傳輸方案，時隙1，源節點以計算的發送功率在各個子載波上廣播數據，中繼與目的節點接收，根據增量策略，確定時隙2，選擇的中繼節點在與第一時隙配對的子載波上以功率轉發信息給目的節點或是源節點在與第一時隙配對的子載波上以功率發送新數據給目的節點，實現一次完整的信息傳輸過程。
圖3中顯示一個基站、多個中繼和一個移動端組成的協作傳輸網絡。圖4是簡化的協作傳輸系統的數學模型圖，每個中繼節點Rl,l＝1,…,L和目的接收節點D均配備一根天線並工作在半雙工模式。當源節點S和目的節點D之間的直接鏈路非常弱時，那麼它們可以通過中繼節點Rl的協助來完成通信。這種情景可能發生在當直接鏈路被障礙物，如高山等遮擋時。假定網絡中的每條鏈路均經歷準靜態衰落，即信道在多個傳輸時隙內保持不變，所有信道上的噪聲為獨立同分布的高斯白噪聲，服從CN(0,σ2)。該通信過程是採用OFDM多載波傳輸，載波數目為N。整個傳輸過程分為兩跳，第一跳源節點在N個子載波上廣播信息，中繼節點和目的節點接收信息，第二跳根據信道條件，中繼採用放大轉發協議轉發從源節點收到的信息到目的端，在目的端使用最大比合併(MRC)方式形成接收信號。S→Rl，Rl→D，和各個鏈路上的信道係數分別為hs,l,i，hl,d,j，hs,d,i，和hs,d,j，相對應的鏈路信噪比可分別表示為αl,i＝|hs,l,i|2/σ2,βl,j＝|hl,d,j|2/σ2，γi＝|hs,d,i|2/σ2，和γj＝|hs,d,j|2/σ2。
基於增量AF-OFDM轉發方案的多中繼協作系統，首先引入增量策略二進位變量其中i,j＝1,2,…N。表示直接傳輸方式，第一時隙內源節點以功率在第i子載波上發送信息給目的節點；表示中繼AF轉發方式，第一時隙內源節點以功率在第i子載波上發送信息給中繼節點。二進位變量與相似，用來指示第二個時隙傳輸方式，當時，選定的中繼節點以功率在子載波j上轉發信息給目的節點，否則源節點將以功率在子載波j上發送一個新的信息給目的節點。當時第二個時隙將發送一個新的信息給目的節點，這充分利用了帶寬資源，進一步提高頻譜利用率。
其次，多載波協作傳輸系統找到最佳匹配的(i,j)子載波對兒，實現兩跳的信息傳輸，實現能耗較低的信息傳輸過程。假設源發送的信息在N個子載波上傳輸，中繼轉發也在N個子載波上。可以如果兩跳信道根據自己的實際大小配對那麼能夠得到更高的互信息。下面給出一個理論推導為什麼這是有利的。不失一般性，本發明假設兩個子信道，第一跳信道係數為ai,i＝1,2且a1＞a2，第二跳信道係數為bj,j＝1,2且b1＞b2。定義Ai＝Psai，Bi＝Prbi，子載波無序配對的實現速率比子載波最佳匹配時的速率要小，即：
該理論推廣到N個子載波情況下即A1≥A2≥…≥AN與B1≥B2≥…≥BN配對。
再次，另一個二進位變量表示選擇第l個中繼轉發信息；表示子載波對兒(i,j)分配給中繼節點Rl，即中繼放大在子載波i上接收到的信號，然後在子載波j上轉發給目的節點。為了避免幹擾，應保證兩個時隙間的子載波一一配對，每個子載波只能選擇不多於1個中繼節點來傳輸信息，即設置的變量應滿足以下條件：
最後，在每個傳輸時隙的每個子載波上分配最佳的功率，系統能量一定的情況下，滿足用戶速率需求，實現網絡壽命最大化。
一次完成傳輸系統的可達速率求解如下：
當且時，中繼Rl採用AF轉發方式得到的接收端等價信噪比為：
協作模式下的互信息為：
為了便於求解，上式近似為：
這種近似是合理的，對結果影響可以忽略，在很多研究中都有應用。
非協作模式下的互信息可以表示如下：
第一時隙為第二時隙為
目的端本發明採用最大比合併技術，帶寬歸一化後的源節點到目的節點的平均可達速率為：
其中存在因子1/2是因為每信息符號的傳輸實際都佔用兩個時隙，導致每個方向上的頻譜效率下降一半，但是由於的存在可以提高譜效率。
在此之前講述了四個優化變量的設置，下面一部分是對本發明數學模型的搭建以及求解。
本發明定義網絡壽命為在能滿足用戶服務質量QoS的要求下，網絡可以運行的時間T，一個傳輸過程Ts可以分為兩個相等的時隙Tp，因此網絡壽命優化的目標函數m可以轉化為完整傳輸過程的個數，即T＝m·2Tp。另外表示節點k，k∈{S,Rl}的總能量，Rd表示最低的速率要求，建立的模型如下：
其中多維優化變量X(T)＝{X(1),…,X(t),X(m)}；
因此建立的該優化模型需要找到聯合增量策略，中繼選擇，子載波配對以及功率分配四個變量的最優解。該模型為一個混合整型非線性規劃問題，由於優化目標的離散特性和二進位變量的存在，原問題很難求解。將採用兩層循環嵌套的方法求解最優解。具體說來，外層循環採用二分法找到最優的m，內層循環給定m尋找優化變量的可行解，內層循環問題可以分解為兩個子問題，採用對偶分解的方法求解。
建立的數學優化模型為一個非凸的優化模型，求解起來較為複雜，在保證非凸優化問題的零對偶間隙的前提下，可以將原問題的求解轉化為對偶問題的求解。圖5是對偶間隙為零的驗證。可以看出當迭代次數趨於無窮大時，對偶間隙為零。求解原問題的最大值等價於求解拉格朗日對偶問題的最小值。強對偶理論的驗證過程如下：設定當前最優值m＝150，迭代次數為h＝4000，迭代步長設置為可變下降的從圖中數據可以看出當迭代到3500時拉格朗日函數值小於151，越來越接近m。
下面採用拉格朗日對偶問題求解優化問題：
給定m，優化問題的拉格朗日函數為：
其中μ＝[μ1，μ2，…，μm],υ＝[υ1，υ2，…，υl],κ為拉格朗日乘子，即對偶變量；
這樣對偶函數表示為：
原優化問題的對偶問題為：
該優化問題可以分解為兩個子問題，優化功率分配和確定二進位變量。
子問題1為：
其中每個子載波上的最優功率分配可以通過求解上式得到。子問題1具體為：
此時假設給定對偶變量，獲得功率最優解如下：
其中
子問題2為：
其中
與子問題1相似地，子問題2具體為：
其中
為了最大化拉格朗日函數本發明選擇最好的中繼，即使最大化的中繼l*：
優化子載波配對變量時，採用匈牙利匹配找到最佳的子載波對兒(i,j)：
綜上述方法可以確定二進位變量和最優功率分配下的用戶速率
為了求解對偶問題本發明採用次梯度算法更新對偶變量，梯度為：
其中已經由上面求解得到，對偶變量更新公式為：
μt(in+1)＝[μt(in)-η(in)Δμt]+；
κ(in+1)＝[κ(in)-θ(in)Δκ]+；
其中in為迭代次數，η(in),θ(in),為最小下降的迭代步長。
圖6為本發明的多維優化算法的仿真圖，全局最優曲線即為本發明提出的算法可以看出其網絡壽命優於其他的優化算法。隨著最小約束速率增大，網絡壽命值下降。
本發明以最大化網絡壽命為目標，提出了一種基於增量放大轉發-正交頻分復用(AF-OFDM)轉發方案的多維度資源優化算法，延長了網絡生存時間。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。