【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其涉及一种无线网络多模协作传输方法及系统。
技术介绍
1、通信网络及物联网技术的发展，为数字化传感器网络提供了高效的通信、感知和计算能力，从而为实现智能交通、智慧城市等现代化应用服务提供了技术支持。在传感网络中，为了降低大量的用户侧感知设备的功耗，越来越多采用能够进行无源散射的设备，无源散射收集来自基站的能量，然后利用所收集的能量进行信号传输。在大规模、密集部署的传感器网络中，随着用户的不断增多，对应的通信需求将急剧增加，通信需求与资源难以平衡。协作信道接入方案作为新兴的通信方案，通过允许不同的用户设备(user devices,uds)以不同的方法使用通道，来调度大量uds并优化资源部署，提高信道利用率，平衡通信资源与需求。
2、随着未来无线网络中uds的数量增加，流量需求也随着急剧增加，导致平衡通信资源难以平衡，降低无线网络中的传输速度，即吞吐量。相关技术中，为了提高无线网络的吞吐量，会利用智能算法优化基站或者终端的上下行链路波束成形，或者应用非正交多址(non-orthogonal mu ltiple access,noma)技术，通过联合优化多用户的计算资源分配来最大化信息卸载的能量效率。相关技术中均只侧重于发射波束成形的优化以及对所有uds应用noma传输，但是单一的noma传输策略在复杂的无源散射通信场景下，并不能有效网络中的信道资源，导致无线网络传输吞吐量和效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之
2、一方面，本专利技术实施例提供了一种无线网络多模协作传输方法，包括以下步骤：
3、获取时分多址无线网络的吞吐量问题优化模型，其中，所述吞吐量问题优化模型的优化目标为时隙中无源传输吞吐量和有源传输吞吐量的总和最大，所述吞吐量问题优化模型的控制变量包括时分多址无线网络中所有用户设备的接入模式、每个用户设备的时间分配、上下行链路波束成形策略和所有用户设备的无源反射系数，所述接入模式包括能量收集模式、无源中继模式和noma传输模式的其中一种；
4、利用外层的多智能体强化学习算法，以用户设备的q网络进行独立决策联合基站调整各用户设备的q值权重的方式，求解吞吐量问题优化模型，得到各个用户设备的接入模式；
5、利用内层的交替优化算法，求解接入模式固定的用户设备的上行链路优化问题和下行链路优化问题，得到每个用户设备的时间分配、上下行链路波束成形策略和无源反射系数。
6、根据本专利技术一些实施例，所述获取时分多址无线网络的吞吐量问题优化模型包括以下步骤：
7、根据用户设备信道条件和下行链路波束成形策略确定用户设备在第一子时隙的无源传输吞吐量；
8、基于不同接入模式的其他用户设备确定用户设备在第二子时隙对应的有源传输吞吐量；
9、根据所述无源传输吞吐量和所述有源传输吞吐量确定吞吐量问题优化模型，其中，所述吞吐量问题优化模型表示为：
10、
11、其中，表示时分多址无线网络中所有用户设备的集合，m表示时分多址无线网络中第m个用户设备，表示第m个用户设备的无源传输吞吐量，表示第m个用户设备的有源传输吞吐量，x表示所有用户设备的接入模式的控制变量，τ表示每个用户设备的时间分配的控制变量，w表示上下行链路波束成形策略的控制变量，θ表示用户设备的无源反射系数的控制变量。
12、根据本专利技术一些实施例，第m个用户设备的无源传输吞吐量表示为：
13、
14、其中，τm,1表示第一子时隙，hm表示信道条件，wd表示下行链路波束成形策略，表示反向散射传输的信噪比。
15、根据本专利技术一些实施例，在能量收集模式下，第m个用户设备的有源传输吞吐量表示为：
16、
17、其中，τm,2表示第二子时隙，hm表示第m个用户设备的信道条件，表示第m个用户设备的上行链路波束成形策略，pm表示第m个用户设备的发射功率，其中，发射功率受能量收集模式时用户设备所采集的能量的影响。
18、根据本专利技术一些实施例，在无源中继模式下，第m个用户设备的有源传输吞吐量表示为：
19、
20、其中，τm,2表示第二子时隙，表示第m个用户设备的上行链路波束成形策略，pm表示第m个用户设备的发射功率，hm表示第m个用户设备的信道条件，表示所有采用无源中继模式的用户设备集合，i表示第i个用户设备，二进制参数zi表示第i个用户设备是否处于无源中继模式，fm,i表示第m个用户设备到第i个用户设备的信道系数，γi表示第i个用户设备到基站的信道系数。
21、根据本专利技术一些实施例，在noma传输模式下，用户设备的有源传输吞吐量表示为：
22、
23、其中，表示时分多址无线网络中的所有用户设备集合，i表示第i个用户设备，τm,2表示第二子时隙，二进制参数yi表示第i个用户设备是否处于noma传输模式，γi表示第i个用户设备的信噪比。
24、根据本专利技术一些实施例，所述利用外层的多智能体强化学习算法，以用户设备的q网络进行独立决策联合基站调整各用户设备的q值权重的方式，求解吞吐量问题优化模型，得到各个用户设备的接入模式，包括以下步骤：
25、根据每个用户设备的能量状态和信道状态，通过每个用户设备的q网络确定下一时刻的接入模式；
26、根据每个用户设备下一时刻的接入模式动作确定所述用户设备的吞吐量；
27、根据多个用户设备的吞吐量确定网络总吞吐量；
28、根据所述网络总吞吐量和惩罚项确定网络奖励值；
29、根据所述网络奖励值和每个用户设备的吞吐量调节每个用户设备的q网络，并基于更新后的每个用户设备的q网络继续确定每个用户设备下一时刻的接入模式。
30、根据本专利技术一些实施例，所述利用内层的交替优化算法，求解接入模式固定的用户设备的上行链路优化问题和下行链路优化问题，得到每个用户设备的时间分配、上下行链路波束成形策略和无源反射系数包括以下步骤：
31、固定时间分配和下行链路波束成形策略，求解上行链路优化问题得到上行链路波束成形策略和无源反射系数，其中，所述上行链路优化问题的优化目标为时隙中无源传输吞吐量和有源传输吞吐量的总和最大；
32、固定无源反射系数和上行链路波束成形策略，采用变量替换结合半正定松弛优化算法在一个时隙内求解下行链路优化问题，得到上行链路波束成形策略和时间分配；其中，所述下行链路优化问题的优化目标包括第一子时隙和第二子时隙时间之和小于预设时隙时间、下行链路波束成形策略对应的矩阵的迹小于基站的峰值发射功率和第二子时隙时有源传输的能量预算小于上限阈值。
33、根据本专利技术一些实施例，所述求解上行链路优化问题得到上行链路波束成形策略和无源反射系数包括以下步骤：
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1.一种无线网络多模协作传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，所述获取时分多址无线网络的吞吐量问题优化模型包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，第m个用户设备的无源传输吞吐量表示为：
4.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，在能量收集模式下，第m个用户设备的有源传输吞吐量表示为：
5.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，在无源中继模式下，第m个用户设备的有源传输吞吐量表示为：
6.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，在NOMA传输模式下，用户设备的有源传输吞吐量表示为：
7.根据权利要求1所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，所述利用外层的多智能体强化学习算法，以用户设备的Q网络进行独立决策联合基站调整各用户设备的Q值权重的方式，求解吞吐量问题优化模型，得到各个用户设备的接入模式，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的无线网
9.根据权利要求8所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，所述求解上行链路优化问题得到上行链路波束成形策略和无源反射系数包括以下步骤：
10.一种无线网络多模协作传输系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种无线网络多模协作传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，所述获取时分多址无线网络的吞吐量问题优化模型包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，第m个用户设备的无源传输吞吐量表示为：
4.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，在能量收集模式下，第m个用户设备的有源传输吞吐量表示为：
5.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，在无源中继模式下，第m个用户设备的有源传输吞吐量表示为：
6.根据权利要求2所述的无线网络多模协作传输方法，其特征在于，在noma传输模式下，用户设备的有源传输吞吐量表示为：
【专利技术属性】
技术研发人员：龚世民，谭光，陈澈，周德峰，赵松晗，
申请(专利权)人：中山大学·深圳，
类型：发明
国别省市：
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