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[發明專利]收發機聯合優化方法及裝置有效

專利信息
申請號: 201810993894.7 申請日: 2018-08-29
公開(公告)號: CN108988920B 公開(公告)日: 2019-10-15
發明(設計)人: 李彬;曹函宇;譚元;郭小龍 申請(專利權)人: 四川大學
主分類號: H04B7/0456 分類號: H04B7/0456;H04B7/0426;H04B7/026;H04L25/03
代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 代理人: 唐維虎
地址: 610000 四*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 對角矩陣 信道矩陣 噪聲方差 能量轉換率 聯合優化 無線供能 中繼節點 收發機 標稱 第二預編碼矩陣 第一預編碼矩陣 功率分配矩陣 功率約束條件 能量約束條件 信號傳輸效率 奇異值分解 通信過程 源節點 優化 應用
【權利要求書】:

1.一種收發機聯合優化方法,其特征在于,應用于基于功率分配PS協議的無線供能多輸入多輸出MIMO中繼系統,所述系統包括源節點、中繼節點及目的節點,其中所述源節點發送包括能量與信息的源信號給所述中繼節點,由所述中繼節點基于所述源信號中的能量將所述源信號中的信息發送給所述目的節點,所述方法包括:

獲取所述源節點與所述中繼節點之間的第一信道矩陣、所述中繼節點與所述目的節點之間的第二信道矩陣、所述中繼節點提取來自所述源節點的源信號中的能量時的能量轉換率、所述源節點上的標稱功率、所述源節點與所述中繼節點之間的第一噪聲方差及所述中繼節點與所述目的節點之間的第二噪聲方差;

分別對所述第一信道矩陣及所述第二信道矩陣進行奇異值分解,得到所述第一信道矩陣對應的第一對角矩陣,及所述第二信道矩陣對應的第二對角矩陣;

根據所述標稱功率、所述第一噪聲方差、所述第二噪聲方差、所述能量轉換率、所述第一對角矩陣及所述第二對角矩陣按照能量約束條件及功率約束條件對所述源節點上用于傳輸源信號的第一預編碼矩陣、所述中繼節點上用于分離所述源信號中的能量和信息的功率分配矩陣,及所述中繼節點上用于傳輸所述源信號中的信息的第二預編碼矩陣進行優化;

其中,所述根據所述標稱功率、所述第一噪聲方差、所述第二噪聲方差、所述能量轉換率、所述第一對角矩陣及所述第二對角矩陣按照能量約束條件及功率約束條件對所述源節點上用于傳輸源信號的第一預編碼矩陣、所述中繼節點上用于分離所述源信號中的能量和信息的功率分配矩陣,及所述中繼節點上用于傳輸所述源信號中的信息的第二預編碼矩陣進行優化的步驟包括:

根據所述標稱功率、所述第一噪聲方差、所述第二噪聲方差、所述能量轉換率、所述第一對角矩陣的對角元素集合及所述第二對角矩陣的對角元素集合,基于原-對偶內點法計算求得所述系統當前最優的功率分配矩陣,并相應得到所述第一預編碼矩陣所對應的最優對角矩陣及所述第二預編碼矩陣所對應的最優對角矩陣;

根據所述第一預編碼矩陣當前對應的最優對角矩陣,及所述第一預編碼矩陣與所述第一信道矩陣之間的關聯關系,計算得到當前最優的所述第一預編碼矩陣;

根據所述第二預編碼矩陣當前對應的最優對角矩陣,及所述第二預編碼矩陣與所述第二信道矩陣之間的關聯關系,計算得到當前最優的所述第二預編碼矩陣。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于原-對偶內點法計算求得所述系統當前最優的功率分配矩陣,并相應得到所述第一預編碼矩陣所對應的最優對角矩陣及所述第二預編碼矩陣所對應的最優對角矩陣的步驟包括:

基于原-對偶內點法對所述系統對應的原變量分量及對偶變量分量進行迭代求解,得到滿足所述系統的能量約束條件及功率約束條件的最優原變量分量及最優對偶變量分量;

對得到的所述最優原變量分量進行矩陣轉置及矩陣分解,對應得到最優的功率分配矩陣、所述第一預編碼矩陣所對應的最優對角矩陣及所述第二預編碼矩陣所對應的最優對角矩陣。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于原-對偶內點法對所述系統對應的原變量分量及對偶變量分量進行迭代求解,得到滿足所述系統的能量約束條件及功率約束條件的最優原變量分量及最優對偶變量分量的步驟包括:

在計算所述原變量分量及最優對偶變量分量的每個迭代過程中,針對當前迭代出現的原變量分量及對偶變量分量,計算該原變量分量與該對偶變量分量之間的對偶殘差及原始參考因子;

將所述對偶殘差對應的歐式范數及所述原始參考因子分別與所述系統的對偶可行公差及原始可行公差進行比較,并在均大于時基于所述原始參考因子求解該原變量分量與該對偶變量分量之間的中心殘差;

基于所述中心殘差及所述對偶殘差求解與所述系統的能量約束條件及功率約束條件匹配的KKT條件表達方程,得到與所述原變量分量及所述對偶變量分量匹配的牛頓搜索方向;

對所述牛頓搜索方向進行解析,得到所述原變量分量的牛頓步長及所述對偶變量分量的牛頓步長,根據所述原變量分量的牛頓步長及所述對偶變量分量的牛頓步長計算得到當前迭代過程所對應的最優原變量分量及最優對偶變量分量,并以當前迭代過程的最優原變量分量及最優對偶變量分量分別作為下次迭代過程出現的原變量分量及對偶變量分量。

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