WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法技术方案

本申请提出了一种WPT‑MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，通过加入两个用户之间的协作，首先可以克服系统内的双远近效应，提高远用户的通信质量；其次引入NOMA方式卸载，相比传统的协作方案，可以大大减少系统中时延和用户的能量消耗；最后通过提出的迭代优化算法，可以优化系统中的各个参数，得到当前系统中任务量经过完全计算后需要消耗的最小的总能量。

【技术实现步骤摘要】
WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法
本专利技术涉及通信领域，尤其涉及WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法。
技术介绍
在移动边缘计算(MEC)与无线能量传输(WPT)结合的系统中，一个多天线的接入点(AP)同时给多个用户供能，在接收到能量之后，这些用户再卸载自己的计算任务给AP。由于WPT-MEC系统中离基站更近的用户可以采集到更多的能量，且信道质量也比离基站较远的用户好很多，所以近用户可以在有限的时间内传输更多的信息。因此，远用户在卸载过程中的通信质量远远不如近用户的好，这就是受到了双远近效应的影响。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本申请提出了一种WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，目的是解决双远近效应的影响。本申请提供的具体技术方案如下：一种以非正交多址接入(NOMA)方式卸载的WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，在WPT-MEC系统模型中，有五个步骤去解决双远近问题并减少系统的时延，五个步骤包括：无线能量传输、任务分割、NOMA方式卸载、任务的转发和任务的计算，所述方法具体包括：无线能量传输阶段：在每一个时隙开始的t0阶段，AP先发射射频信号，远近两个用户捕获信号并采集能量，在采集到足够的能量后开始下一阶段。远用户任务分割：远用户将自己的任务分割为三部分，一部分自己本地计算，剩下两部分需要用NOMA方式分别卸载给近用户和AP。NOMA卸载：任务分割好之后，远用户开始以NOMA方式卸载给AP和近用户，并且开始本地计算，卸载所需的时间为t1。在这一步骤中，利用NOMA方式卸载，相比传统的协作模式，卸载的时间时缩短了很多，卸载过程中的能耗也有所减少，并且大大提高了系统的频谱效率。任务的转发：近用户收到NOMA信号后，首先运用串行干扰消除提取出远用户发送给自己的信号，然后再将任务分割为两部分，一部分用于本地计算，一部分卸载给AP。分割好后开始卸载，同时开始本地计算，卸载所需的时间为t2。在这一步骤中，近用户通过任务的协助转发与计算，使得远用户的通信质量大大提高，有效的减少了双远近效应的影响。任务的计算：AP在接收到信号后，开始计算，计算完成后再将计算结果回传给远用户。与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：本申请中，近用户通过协助转发与计算远用户的任务，使得远用户的通信质量大大提高，有效的减少了双远近效应的影响。而且，利用NOMA方式卸载，相比传统的协作模式，卸载的时间时缩短了很多，卸载过程中的能耗也有所减少，并且大大提高了系统的频谱效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一个实施例所提供的一种WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法示意图。具体实施方式为了解决该技术问题，本申请提出了一种以NOMA方式卸载的WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，该方法的核心思想是，远用户通过近用户任务的协助转发与计算，使得远用户的通信质量大大提高，有效的减少了双远近效应的影响。而且，利用NOMA方式卸载，相比传统的协作模式，卸载的时间时缩短了很多，卸载过程中的能耗也有所减少，并且大大提高了系统的频谱效率。如图1所示，本申请提出一种以NOMA方式卸载的WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，在WPT-MEC系统模型中，有五个步骤去解决双远近问题并减少系统的时延，五个步骤包括：无线能量传输、任务分割、NOMA方式卸载、任务的转发和任务的计算，所述方法具体包括：无线能量传输阶段：在每一个时隙开始的t0阶段，AP先发射射频信号，远近两个用户捕获信号并采集能量，在采集到足够的能量后开始下一阶段。远用户任务分割：远用户将自己的任务分割为三部分，一部分自己本地计算，剩下两部分需要用NOMA方式分别卸载给近用户和AP。NOMA卸载：任务分割好之后，远用户开始以NOMA方式卸载给AP和近用户，并且开始本地计算，卸载所需的时间为t1。在这一步骤中，利用NOMA方式卸载，相比传统的协作模式，卸载的时间时缩短了很多，卸载过程中的能耗也有所减少，并且大大提高了系统的频谱效率。任务的转发：近用户收到NOMA信号后，首先运用串行干扰消除提取出远用户发送给自己的信号，然后再将任务分割为两部分，一部分用于本地计算，一部分卸载给AP。分割好后开始卸载，同时开始本地计算，卸载所需的时间为t2。在这一步骤中，近用户通过任务的协助转发与计算，使得远用户的通信质量大大提高，有效的减少了双远近效应的影响。任务的计算：AP在接收到信号后，开始计算，计算完成后再将计算结果回传给远用户。以上就是提出的模型中，用户和基站的整个工作流程，为了使得系统的能耗表现更加优秀，我们在建立模型的基础上对系统内的参数进行优化，优化的过程主要分为三个步骤，设计出一个最优化问题、求出各个变量的闭式解、运用迭代算法求出最优。第一步，在提出的系统模型中，我们主要关注系统的能耗指标。这一步中我们首先根据图一描述的系统模型，用数学语言描述出其中必要的参数，然后根据系统中的约束和总能耗，设计一个以能耗为目标的最优化问题。为了方便后续使用凸优化算法对系统的能耗进行优化，再利用公式变形，将问题转化为凸优化问题。为了方便表示，我们将远用户写为FU，用u表示，近用户为NU，用n表示。(1)在无线传能阶段，两个用户接收到的能量分别是其中gi表示下行功率增益，μ表示两个用户的能量转化效率，P0是AP的能量传输功率，t0是无线传能阶段的时间。(2)在卸载过程中，远用户将任务量L分解为三个部分，lu,a卸载给AP，lu,n卸载给近用户，剩余的L-lu,a-lu,n用于自己本地计算。因为在卸载过程中使用了NOMA方式，给AP的信息卸载功率为Pu,a，给NU的信息卸载功率为Pu,n，所以卸载的速率可以表示为Ru,n＝log2(1+hu,nPu,n)其中，hu,n和hu,n表示上行功率增益。卸载的时间为t1，所以lu,a和lu,n又可以表示为lu,n＝t1Ru,nlu,a＝t1Ru,a所以在t1中，远用户用于卸载的能量可以表示为在近用户接收到信息并且解码出lu,n后，又将lu,n分为两部分，ln,a用于卸载给AP，剩余的部分lu,n-ln,a用于本地计算，给AP的信息卸载功率为Pn,a，因此，近用户卸载给AP可以实现的速率为Rn,a＝log2(1+hn,aPn,a)其中，hn,a表示上行功率增益。卸载时间为t2，因此ln,a可以表示为ln,a＝t2Rn,a所以在t2中，近用户用于卸载的能量可以表示为<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，其特征在于，在WPT-MEC系统模型中，有五个步骤去解决双远近问题并减少系统的时延，五个步骤包括：无线能量传输、任务分割、NOMA方式卸载、任务的转发和任务的计算，所述方法具体包括：/n无线能量传输阶段：在每一个时隙开始的t

【技术特征摘要】
1.WPT-MEC系统中用户协作的资源分配联合优化方法，其特征在于，在WPT-MEC系统模型中，有五个步骤去解决双远近问题并减少系统的时延，五个步骤包括：无线能量传输、任务分割、NOMA方式卸载、任务的转发和任务的计算，所述方法具体包括：
无线能量传输阶段：在每一个时隙开始的t0阶段，AP先发射射频信号，远近两个用户捕获信号并采集能量，在采集到足够的能量后开始下一阶段。
远用户任务分割：远用户将自己的任务分割为三部分，一部分自己本地计算，剩下两部分需要用NOMA方式分别卸载给近用户和AP。
NOMA卸载：任务分割好之后，远用户开始以NOMA方式卸载给AP和近用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：李保罡，司福强，赵伟，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：河北;13