[發明專利]反向散射網絡吞吐量優化方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 202110696826.6
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113347728B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 葉迎暉;高曉娜;盧光躍
• 申請（專利權）人: 西安郵電大學
• 主分類號: H04W72/08
• 分類號: H04W72/08;H04W72/04;H04W16/14
• 代理公司: 西安亞信智佳知識產權代理事務所(普通合伙) 61241
• 代理人: 張西娟

1.一種反向散射網絡吞吐量優化方法，其特征在于，包括：

建立認知反向散射通信系統，所述認知反向散射通信系統包括一個主用戶發射機、一個信息接收器和K個次用戶發射機，所述K個次用戶發射機均包括能量收集模塊和反向散射模塊，其中，所述主用戶發射機與所述一個信息接收器的通信信道、與所述K個次用戶發射機的通信信道及所述K個次用戶發射機與所述信息接收器的通信信道的帶寬均相等；

采用時分多址技術，將總傳輸時間T分為K個時隙，所述K個時隙分別對應于K個次用戶，在時間T內，所述主用戶發射機發射信號，所述次用戶發射機在其對應的時隙內進行能量收集和反向散射通信，在其不對應的時隙內僅進行能量收集；

根據所述主用戶發射機通信服務質量需求及所述次用戶發射機能量因果約束，以最大最小次用戶發射機的吞吐量為目標，建立基于所述主用戶發射機發射功率、所述次用戶發射機反向散射系數和所述次用戶發射機反向散射時間的非凸分配優化問題模型；

通過反證法、連續凸近似法和輔助變量法將所述非凸分配優化問題模型轉化為凸優化問題模型；

以預設迭代算法通過所述凸優化問題模型對模型中的最優變量和最優目標值進行更新，直至收斂得到最小次用戶發射機的最優吞吐量；

其中，所述通過反證法、連續凸近似法和輔助變量法將所述非凸分配優化問題模型轉化為凸優化問題模型的方法，包括：

對所述非凸分配優化問題模型中的優化目標Q₀引入松弛參數將優化目標Q₀轉化為線性函數并增加約束條件F₆：其中，表示第k個次用戶發射機STk的最小吞吐量，約束條件F₆保證了所述第k個次用戶發射機STk的通信服務質量；

引入引理1：P₀的最優值為P_max，即P₀^*＝P_max，其中“*”表示最優值，通過反證法得到P₀^*＝P_max；

將P₀的最優值為P₀^*＝P_max代入優化問題Q₁將其轉換為優化問題Q₂，所述優化問題Q₂對應的優化問題模型為：

對所述優化問題Q₂對應優化問題模型中的約束條件F_3-1通過連續凸近似進行轉換得到并根據所述約束條件F_3-2更新所述優化問題Q₂對應的優化問題模型得到對應的優化問題模型；

定義然后將代入所述優化問題對應的優化問題模型得到所述凸優化問題模型。