面向线型认知无线网络的能量供给优化方法技术

本发明专利技术涉及一种面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，针对认知无线网络设备充电问题亟待解决以及无线充电技术存在充电效率无法进一步提升的问题，通过数学优化手段，以最小化网络端到端中断概率为优化目标，实现认知无线网络中充电时间和充电功率的联合优化，在保障网络性能的前提下，通过设计合理的能量信标，一方面优化充电时间实现快速充电，另一方面优化充电功率，降低认知无线接入点的能耗。本发明专利技术方法可实现无线数据传输和无线能量供给的有序执行，有效降低网络管理成本。

Energy supply optimization method for linear cognitive radio networks

Optimization of the energy supply of the present invention relates to a method for the type of cognitive wireless network, the charging problem of cognitive radio network equipment to be solved and wireless charging technology to further enhance the existing charging efficiency cannot, by means of mathematical optimization, to minimize the end-to-end outage probability as the optimization goal, realize the joint optimization of the charging time in cognitive radio network and the charging power, in the premise to guarantee the performance of the network, through energy beacon reasonable design, on the one hand to realize the optimization of fast charging time charge, on the other hand to optimize charging power, reduce the energy consumption of cognitive wireless access point. The method of the invention can realize the orderly execution of wireless data transmission and wireless energy supply, and effectively reduce the network management cost.

【技术实现步骤摘要】
面向线型认知无线网络的能量供给优化方法
本专利技术涉及认知无线网络技术，具体地说是一种面向线型认知无线网络的能量供给优化方法。
技术介绍
认知无线网络基于软件无线电技术，网络中的认知无线设备智能感知外界环境变化，运用“理解-构建”的方法学从周围环境中获取信息，并通过自适应调整功率、载频、调制方式等传输参数来适应环境的变化。动态频谱接入是认知无线网络高效运行的核心技术，目前主要有overlay、underlay和interweave三种方法。其中，overlay方法的原理为：认知无线设备以辅助主用户传输的方式，获得接入频段的机会，要求认知无线设备与主用户之间充分合作；underlay方法的原理为：认知无线设备进行严格的功率控制，在确保对主用户的干扰低于限定阈值的前提下，实现认知无线设备连续的频谱接入或者与主用户并行传输；interweave方法的原理为：认知无线设备通过采用专有信号处理和网络编码技术，预先进行频谱感知，选择未被主用户占用的频段进行通信，避免与主用户产生冲突。本专利技术方法面向最常用的underlay方法，对其中的功率进行优化控制。认知无线设备需要不断地进行频谱感知、频谱分配、功率控制、移动管理等，能耗较高。传统手工更换电池或有线充电的方法，容易影响网络的正常运行，导致网络不稳定和资源浪费。特别是对于大规模认知无线网络，传统的手工更换电池或有线充电方案更加难以实现。因此，有效解决认知无线设备的充电问题迫在眉睫。无线充电技术的兴起为解决认知无线设备的能量供给问题提供了一种有效方案。无线充电技术源于无线电能传输技术，利用电磁感应、电磁共振或电磁辐射，将供电设备的电能无线传递给用电设备上。目前，无线充电技术可为新能源汽车等大型设备充电，且充电效率可达90％以上。此外，国际上多个组织已经制定了相关的无线充电标准，例如PMA、Qi、A4WP等，为无线充电技术的推广提供了参考。然而，现有无线充电技术及其标准，未对充电时间和功率进行优化，导致充电效率无法进一步提升。
技术实现思路
针对认知无线网络设备充电问题亟待解决以及无线充电技术存在充电效率无法进一步提升的问题，且面向工业无线测控应用中最常用的线型网络拓扑，本专利技术要解决的技术问题是通过数学手段，实现认知无线网络中充电时间和充电功率的联合优化，提出一种面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，进一步提升充电效率。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，包括以下步骤：步骤1：建立具有能量捕获功能的线型认知无线网络；步骤2：线型认知无线网络中的所有认知无线接入点和认知无线设备评估信道质量；步骤3：认知无线接入点以最小化端到端中断概率为优化目标，对充电时间和充电功率进行联合优化；步骤4：认知无线接入点按照优化的参数，广播能量信标；步骤5：认知无线设备接收能量信标，进行能量转换与存储；步骤6：认知无线设备传输数据。所述具有能量捕获功能的线型认知无线网络，包括认知无线接入点和认知无线设备，其中：认知无线接入点采用外接电源供电，负责在公共控制信道上广播能量信标，为认知无线设备进行无线充电；认知无线设备依靠能量捕获技术获得能源，负责将采集到的现场数据发送或者转发给目的认知无线设备；并接收认知无线接入点的能量信标。所述步骤2包括以下步骤：认知无线接入点获得网络中所有信道的信道增益状态信息；每个认知无线设备一方面获得其与下一跳邻居认知无线设备之间的信道增益状态信息，另一方面获得其与主用户之间的信道增益状态信息；认知无线设备将获得的全部信道增益状态信息通过公共控制信道上报给认知无线接入点。所述步骤3包括以下步骤：(1)优化目标的选取：以最小化线型认知无线网络端到端的中断概率为优化目标，即Pout(P,t)设计为：其中，P和t分别表示认知无线接入点广播能量信标的功率和持续时间；K1()表示一阶第二类修正贝塞尔函数；表示能量收集时间和数据传输时间的比值；T表示超帧时长；K表示线型认知无线网络的跳数；ξ表示认知无线设备的能量收集效率；λEk、λIk、λDk分别为无线充电链路，干扰链路和数据传输链路上的Rayleigh信道参数；分别为无线充电链路、干扰链路和数据传输链路上源设备和目的设备之间的距离；α表示路径损耗参数；σ2表示噪声功率；Ip表示主用户所能承受的最大干扰功率；R表示中断容量，即网络发送中断的最低速率阈值；(2)约束条件设计：根据硬件设置和用户需求，对认知无线接入点广播能量信标的功率和持续时间进行约束：s.t.0＜P≤Pmax0＜t≤T其中，根据硬件确定最大发射功率Pmax，认知无线接入点广播能量信标的功率P介于0和Pmax之间；认知无线接入点广播能量信标的持续时间介于0和T之间；(3)优化求解：基于(1)和(2)表示的优化目标和约束条件，计算最优解。所述优化求解，具体包括以下步骤：A.初始化网络的各项参数，包括跳数、能量收集效率、信道的状态信息、主用户所能承受的最大干扰功率，并任意初始化一个满足约束条件0＜t≤T的无线充电时间t；B.给定t，通过牛顿法求解使中断概率值最小的无线充电功率P；C.以求解所得的P为给定值，一维搜索t，使中断概率值最小；D.迭代求解t和P，直到在满足误差的前提下，中断概率不再降低；E.循环执行步骤A-D，获得充电时间t和充电功率P的值。所述一维搜索具体为：在区间t∈[0,T]内进行；以t＝0为起点，以Δt为步长，按tk+1＝tk+Δt(k＝1,2,3…)进行，直到t＝T停止搜索，找到中断概率最小的t。所述步骤4具体是指认知无线接入点按照优化的参数t和P，在公共控制信道上按照超帧结构以功率P广播能量信标。所述超帧结构中的能量收集阶段的持续时间为t，认知无线接入点在该阶段持续广播能量信标；超帧结构中的数据传输阶段的持续时间为T-t，该阶段被等分为K个时隙，用于K跳认知无线设备之间传输数据，认知无线接入点在数据传输阶段处于休眠状态，等待下一个超帧周期开始。所述步骤5包括以下步骤：认知无线设备接收公共控制信道上的能量信标；认知无线设备将接收到的能量信标，通过射频到直流电路不断转换为能量转换获得的能量全部存储于可充电电池中，用于数据收发和处理。所述步骤6包括认知无线设备在数据传输阶段进行线型网络的数据传输；为了不对主用户造成干扰，认知无线设备需要进行功率控制，发射功率计算如下：其中，Pk表示第k跳认知无线设备设置的发射功率；表示认知无线设备通过能量收集能够实现的最大发射功率；表示主用户对认知无线设备的干扰限制所描述的功率上界。本专利技术具有以下优点及有益效果：1、本专利技术方法设计了专用能量信标，用于认知无线接入点对认知无线设备进行周期性无线充电，有效解决了认知无线网络的能量供给问题，进一步降低了网络部署和管理成本。2、本专利技术方法以最小化网络端到端中断概率为优化目标，对充电时间和充电功率进行了联合优化，实现了最优无线充电，在保障网络性能的前提下，一方面优化充电时间，实现快速充电，另一方面优化充电功率，降低认知无线接入点的能耗。附图说明图1为多跳认知无线网络模型；图2为多跳认知无线充电网络的帧结构；图3为无线充电方法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术进一步详细说明。本专利技术方法包括以下实现步骤：步骤1：建本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立具有能量捕获功能的线型认知无线网络；步骤2：线型认知无线网络中的所有认知无线接入点和认知无线设备评估信道质量；步骤3：认知无线接入点以最小化端到端中断概率为优化目标，对充电时间和充电功率进行联合优化；步骤4：认知无线接入点按照优化的参数，广播能量信标；步骤5：认知无线设备接收能量信标，进行能量转换与存储；步骤6：认知无线设备传输数据。

【技术特征摘要】
1.一种面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立具有能量捕获功能的线型认知无线网络；步骤2：线型认知无线网络中的所有认知无线接入点和认知无线设备评估信道质量；步骤3：认知无线接入点以最小化端到端中断概率为优化目标，对充电时间和充电功率进行联合优化；步骤4：认知无线接入点按照优化的参数，广播能量信标；步骤5：认知无线设备接收能量信标，进行能量转换与存储；步骤6：认知无线设备传输数据。2.根据权利要求1所述的面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，其特征在于，所述具有能量捕获功能的线型认知无线网络，包括认知无线接入点和认知无线设备，其中：认知无线接入点采用外接电源供电，负责在公共控制信道上广播能量信标，为认知无线设备进行无线充电；认知无线设备依靠能量捕获技术获得能源，负责将采集到的现场数据发送或者转发给目的认知无线设备；并接收认知无线接入点的能量信标。3.根据权利要求1所述的面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：认知无线接入点获得网络中所有信道的信道增益状态信息；每个认知无线设备一方面获得其与下一跳邻居认知无线设备之间的信道增益状态信息，另一方面获得其与主用户之间的信道增益状态信息；认知无线设备将获得的全部信道增益状态信息通过公共控制信道上报给认知无线接入点。4.根据权利要求1所述的面向线型认知无线网络的能量供给优化方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：(1)优化目标的选取：以最小化线型认知无线网络端到端的中断概率为优化目标，即Pout(P,t)设计为：其中，P和t分别表示认知无线接入点广播能量信标的功率和持续时间；K1()表示一阶第二类修正贝塞尔函数；表示能量收集时间和数据传输时间的比值；T表示超帧时长；K表示线型认知无线网络的跳数；ξ表示认知无线设备的能量收集效率；λEk、λIk、λDk分别为无线充电链路，干扰链路和数据传输链路上的Rayleigh信道参数；分别为无线充电链路、干扰链路和数据传输链路上源设备和目的设备之间的距离；α表示路径损耗参数；σ2表示噪声功率；Ip表示主用户所能承受的最大干扰功率；R表示中断容量，即网络发送中断的最低速率阈值；(2)约束条件设计：根据硬件设置和用户需求，对认知无线接入点广播能量信标的功率和持续时间进行约束：s.t.0＜P≤Pmax0＜t≤T其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：于海斌，梁炜，许驰，张晓玲，郑萌，赵有健，徐石明，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁,21