干擾對齊-無線信息與功率流同時傳輸聯(lián)合機制

牛勤*，胡志蕊

（1.中國電子科技集團公司第三十八研究所，安徽合肥，230088；2.杭州電子科技大學通信工程學院，浙江杭州，310018)

干擾對齊-無線信息與功率流同時傳輸聯(lián)合機制

牛勤1*，胡志蕊2

（1.中國電子科技集團公司第三十八研究所，安徽合肥，230088；2.杭州電子科技大學通信工程學院，浙江杭州，310018)

提出了一種干擾對齊-無線信息與功率流同時傳輸?shù)穆?lián)合機制，通過干擾對齊技術把有用信號和干擾信號對齊到不同的子空間。對接收端的剩余能量進行評估后解碼部分有用空間的信號，同時，利用無線信息與功率流同時傳輸技術把剩余有用空間和干擾空間的信號功率收集起來，使其轉(zhuǎn)化為用戶的電池電量。進而，使系統(tǒng)能效得到有效提升。性能和仿真分析表明，所提機制提升了系統(tǒng)的能效。

干擾對齊；無線信息與功率流同時傳輸；能效

引言

干擾對齊（Interference Alignment,IA）技術是目前無線通信領域備受關注的研究課題之一，它可以看成一種干擾壓縮的思想，通過發(fā)送端的預處理將干擾限制在特定的子空間內(nèi)，進而獲得比正交化的干擾管理方法更高的數(shù)據(jù)速率。

無線信息與功率流同時傳輸（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）技術是一種新型的射頻能量收集技術，它可以同時發(fā)揮射頻信號作為無線功率傳輸（Wireless Power Transfer,WPT）與無線信息傳輸（Wireless Information Transmission,WIT）的兩個作用[1-4]。

本文將 IA與 SWIPT技術聯(lián)合起來進行研究，提出了一種IA-SWIPT聯(lián)合機制，通過干擾對齊將有用信號和干擾信號分別限定在不同的子空間，在接收端對不同空間的信號進行不同處理，通過評估接收端的剩余能量，對部分有用空間的信號進行信息解碼（Information Decoding,ID），對剩余有用空間和干擾空間的信號進行能量收集（Energy Harvesting,EH），進而延長能量限制網(wǎng)絡的壽命。

論文的符號說明：矩陣和矢量分別用黑體大寫字母與黑體小寫字母表示；(A)T、(A)H、和 Tr(A)分別表示矩陣A的轉(zhuǎn)置、共軛轉(zhuǎn)置、Frobenius范數(shù)和跡；span(A)表示由矩陣A的列空間；null(A)表示矩陣 A零空間；E(?)表示數(shù)學期望；diag(?)表示對角矩陣；代表下取整。

1 系統(tǒng)描述

1.1 系統(tǒng)及信號模型

考慮K對用戶的MIMO對稱干擾信道，每個接收端由對應編號的發(fā)射端進行服務，同時，發(fā)射端可以通過專用鏈路進行信道狀態(tài)信息（Channel State information,CSI)交互配置。每個發(fā)射端配置NMT根發(fā)送天線，每個用戶配置NR根接收天線，每個發(fā)射端向其服務的接收端發(fā)送d個相互獨立的數(shù)據(jù)流。在干擾信道中，所有用戶工作在同一頻帶和同一時隙，因此在傳輸過程中會產(chǎn)生相互干擾。干擾示意圖如圖1所示。為了表示方便，除非必要情況下，本文省略時隙索引。

圖1 干擾信道示意圖

假設所有發(fā)送端和接收端都擁有理想的全局信道狀態(tài)信息，這些信道狀態(tài)信息可由插入導頻符號并反饋至發(fā)送端等多種方法來獲得。接收端k(?k={1,…,K})接收到的信號可以表示為

其中，xj表示傳輸?shù)浇邮斩薺的信號。Vj表示傳輸xj的預編碼矩陣，其滿足歸一化條件：發(fā)送端k的發(fā)送信號需要滿足一個平均功率限制：其中， Pk是發(fā)送端k的平均功率；Hk,j表示從發(fā)送端j到接收端k的信道矩陣。表示接收端 k的干擾抑制矩陣，其滿足歸一化條件：表示服從的高斯白噪聲。

1.2 能量消耗模型

為了便于分析，假設時隙歸一化，于是下文中能量與功率可以替換使用。不失一般性的，用戶消耗的功率被建模成前端消耗與解碼消耗的和[4],也就是說，用戶i(? i={1,…,L + K})消耗的功率為

其中，Pc表示前端消耗，Pdec,i表示解碼消耗。Pdec,i為速率Ri的函數(shù)，主要有兩種模型，線性模型與指數(shù)模型[4]。對于線性模型，Pdec,i=ciRi，其中常數(shù)ci為解碼效率；對于指數(shù)模型，其中常數(shù)為解碼效率。

定義Pg,i為用戶i的可用能量，其必須滿足條件：Pg,i≥Ptot,i。如果引入EH機制，Pg,i=min(PB,i,P0,i+ PEH,i)，其中，PB,i表示用戶i的最大電池電量，P0,i表示用戶i當前所剩電量，PEH,i表示用戶收集能量。可用能量與消耗功率的關系如圖2所示。

圖2 可用能量與消耗功率之間的關系

根據(jù)[4]，用戶i當前電量能夠支持的最大速率為

當且僅當 Ptot,i=Pg,i時，Ri=Rmax,i。

2 IA-SWIPT聯(lián)合機制

本文提出的IA-SWIPT聯(lián)合機制，主要通過空間開關機制[5]同時進行ID和EH，EH所占比例為，ID所占比例為1?，其中0≤ρ≤1。所提機制的主要思想如下：通過干擾對齊機制，將接收端接收到的信號分為有用空間的信號和干擾空間的信號，其中，有用空間的信號全部來自于服務發(fā)送端，干擾空間的信號則全部是來自于非服務發(fā)送端的干擾。對接收端可用電量進行評估，并通過無線信息與功率流同時傳輸技術中的開關功率分流機制[1]對不同空間中的信號進行分別處理。如果可用電量足夠多，則對所有有用空間的信號進行ID，對干擾空間的信號進行EH；如果可用電量小于一定的門限值，則只對部分有用空間的信號進行ID，把剩余的有用信號連同干擾空間的信號一起進行EH，進而保證用戶的能效最大化。如圖3所示。

圖3 IA-SWIPT聯(lián)合機制框圖

2.1 接收端有足夠剩余能量

當接收端 k的剩余能量P0,k超過門限值λPB,k的時候，其中λ∈[0,1]為剩余電量因子，對全部有用空間的信號進行解碼，采用傳統(tǒng)的迫零方法進行接收端k的干擾抑制矩陣求解，在此不贅述。此時，的維度為發(fā)送給接收端k的d流數(shù)據(jù)全部被接收。對于干擾空間，采用干擾空間矩陣WkH進行能量收集，需要滿足如下條件：[UkWk]H[UkWk]=INR。也就是說的維度為(NR?d)×NR，且處于UkH的零空間中，這也是比較容易求解的，也不贅述。

2.2 接收端的剩余能量不足

當接收端k的剩余能量P0,k達不到門限值λPB,k的時候，只解碼發(fā)送給接收端k的 m流數(shù)據(jù)，其中m≤d，此時，的維度為m×NR，發(fā)送給接收端k的m流數(shù)據(jù)被接收。其他信號全部采用干擾空間矩陣進行能量收集，也就是說，的維度為(NR?m)×NR，且處于 UkH的零空間中。為了保證接收端k的可達速率和可收集的能量達到折中態(tài)，同時考慮到接收端當前的剩余電量的影響，我們構建如下最優(yōu)化算法進行 UkH與 WkH的求解。

其中，(a)表示接收端k的干擾抑制矩陣和干擾空間矩陣都為酉矩陣并且彼此正交。(b)表示接收端k的干擾抑制矩陣迫零了干擾；(c)(d)表示發(fā)送數(shù)據(jù)流數(shù)與接收數(shù)據(jù)流數(shù)的限制，(e)表示接收端k的可達速率；(f)表示接收端k可以收集的能量，常數(shù) 表示把用戶收集的射頻能量轉(zhuǎn)換成電能過程中的能量損失因子；(g)表示用戶可利用的最大解碼能量限制了用戶的速率，論文使用文獻[4]提出的指數(shù)模型作為解碼消耗，即于是，根據(jù)式(3)，最大速率和功率的關系為：可見，(g)同時也表示用戶的可達速率和可以收集的能量相互受限；(h)表示了剩余電量因子的取值范圍。

式(4)并非凸優(yōu)化問題，很難直接得出閉式解，本文通過將接收端 k的干擾抑制矩陣 UkH和干擾空間矩陣 WkH構建成一種特殊的結(jié)構來尋求式(4)的次優(yōu)解。從限制條件(b)出發(fā)，接收端 k的干擾抑制矩陣 UkH應位于Hk,jVj,?j∈{1,…,K},j≠k的左零空間，即，其中，對進行奇異值分解（singular value decomposition,SVD），如下：

式(4)的限制條件(a)表明用戶的干擾空間矩陣與干擾抑制矩陣是正交的，設計用戶的干擾空間矩陣如下：

由限制條件(c)和(d)可知，接收端 k可以解調(diào)的數(shù)據(jù)流數(shù) m的解空間是有限的，所以式(4)的可行解為一些滿足條件(6)(7)的離散值，可以用現(xiàn)有的算法（例如窮舉法、貪婪算法等）來求解。

3 復雜度分析及仿真

3.1 復雜度分析

①發(fā)送端預編碼矩陣的設計采用傳統(tǒng)的干擾對齊算法，包含K+1次 NR×NT矩陣求Moore-Penrose逆運算，2K-1次 NT×NR矩陣與 NR×NT矩陣的乘法運算，K-1次 NT×NT矩陣與 NT×NR矩陣的乘法運算，1次 NT×NT矩陣與 NT×NT/2矩陣的乘法運算。所以，求解發(fā)送端預編碼矩陣的復雜度為O(KNTNRmax(NT,NR))。

②接收端剩余電池電量評估，需要做K次比較大小的運算，復雜度為 O(K)

3.2 性能仿真

本文對IA-SWIPT機制的性能進行了仿真驗證，并與文獻[1]所提傳統(tǒng)干擾對齊機制進行了比較。仿真考慮K用戶干擾信道，每個發(fā)送端配置NT根發(fā)送天線，每個接收端配置NR根接收天線，每個發(fā)送端向其服務的每個接收端發(fā)送d個相互獨立的數(shù)據(jù)流。仿真中，考慮平坦瑞利衰落信道，每個發(fā)送端到接收端的信道服從 CN(0,1)的復高斯分布，不考慮大尺度衰落及各個信道間的相關性。論文參數(shù)設置用(K,NT,NR,d)表示。論文使用文獻[4]提出的指數(shù)模型作為解碼的功率消耗，即系數(shù)設置參見文獻[4]，為：前端消耗 Pc=0.1W；幀長設為1ms；能量損失因子μ=0.8；剩余電量因子λ=0.3。

圖4對IA-SWIPT機制的能量收集功能進行了仿真，假設用戶電池的總電量為3000mAh，以3.7V計，共39960焦耳，設剩余電量為12000焦耳，已經(jīng)小于剩余能量的門限值，系統(tǒng)參數(shù)配置為(3,3,3,1)，圖4顯示了傳輸1000幀和2000幀之后的用戶平均剩余電池電量，可見，分別以發(fā)送信噪比為 10dB發(fā)送1000幀和2000幀之后，具備能量收集功能的接收端要比不具備能量收集功能的接收端剩余電池電量分別多 300J和400J左右。

圖5是本文所提IA-SWIPT機制與傳統(tǒng)干擾對齊機制可達速率的對比。由于在接收端電池電量充足的情況下，采用傳統(tǒng)的干擾對齊和迫零方法來求解發(fā)送端的預編碼矩陣和接收端的干擾抑制矩陣，所以在接收端電量充足的情況下，本文所提機制與傳統(tǒng)機制的可達速率是相同的，故論文不做此種情況下的仿真，只進行接收端剩余電池電量不足30%情況下的仿真。由圖5可以看出，在接收端剩余能量不足的情況下，本文所提算法犧牲了得部分速率性能來確保接收端壽命更長，當信噪比增加時，速率性能損失會增大。

圖4 IA-SWIPT機制的接收端平均剩余電池電量

圖5 IA-SWIPT聯(lián)合機制與現(xiàn)有機制的系統(tǒng)總速率比較

圖6是本文所提IA-SWIPT聯(lián)合機制與傳統(tǒng)干擾對齊機制能效的對比。傳統(tǒng)能效的定義是速率與消耗功率的比值，研究的目的是保證在傳輸過程中節(jié)省能源并最大化傳輸速率。考慮到接收端的能量收集功能，我們定義接收端k(? k∈{1,…,K})的能效為其速率與消耗功率與收集功率差值的比值，即：

圖6 IA-SWIPT機制與現(xiàn)有機制的能效比較

由圖6可以看出，所提IA-SWIPT機制的能效明顯高于傳統(tǒng)干擾對齊機制，當SNR較小時，所提IA-SWIPT機制的能效較好，對比圖6可知，在SNR較小的情況下，系統(tǒng)的速率損失也較小，由此可知，論文所提IA-SWIPT機制更適合中小信噪比的情況。

4 結(jié)束語

本文將干擾對齊與能量收集技術聯(lián)合起來進行研究，提出了一種IA-SWIPT聯(lián)合機制，并對所提機制進行了性能和仿真分析。結(jié)果表明，所提IA-SWIPT聯(lián)合機制以復雜度增加和犧牲部分速率為代價能使系統(tǒng)能效較現(xiàn)有算法有所提高；尤其在中低信噪比的情況下，IA-SWIPT聯(lián)合機制的速率損失較小，能效提升較高。

[1]Wu F,Xiao L,Yang D,et al. Simultaneous Wireless Information and Power Transfer Mechanism in Interference Alignment Relay Networks[J]. Mobile Information Systems,2016： 1-9.

[2]Liu L,Zhang R,Chua K C. Wireless information transfer with opportunistic energy harvesting[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications,2013,12(1)： 288-300.

[3]Xu J,Liu L,Zhang R. Multiuser MISO Beamforming for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer[J]. IEEE Transactions on Signal Processing,2014,62(18)： 4798-4810.

[4]RUBIO J,PASCUAL-ISERTE A. Energy-Aware Broadcast Multiuser-MIMO Precoder Design with Imperfect Channel and Battery Knowledge[J]. IEEE transactions on wireless communications,2014,13(6)： 3137-3152.

[5]牛勤. 異構蜂窩網(wǎng)絡中的干擾對齊技術研究[D]. 北京郵電大學,2015.

Joint Design of Interference Alignment and Simultaneous Wireless Information and Power Transfer

NIU Qin1*,HU Zhirui2
(1. No.38 Research Institute,China Electronics Technology Group Corporation,Anhui Hefei,230088,China; 2. School of Communication Engineering,Hangzhou Dianzi University,Zhejiang Hangzhou,310018,China)

This paper proposes an interference alignment- simultaneous wireless information and power transfer(IA-SWIPT) scheme. Its main idea is aligning the desired signal and interference into different subspaces using IA technique. Evaluating the available energy of the receiver,then decoding the signal in some desired subspace in a normal way,meanwhile，collecting the signal power in the residual desired subspace and the interference subspace and converting it into a source of energy by SWIPT technique. The simulations show that the proposed IA-SWIPT scheme can obtain higher energy efficiency.

interference alignment; simultaneous wireless information and power transfer; energy efficiency

TN929.5

A

1672-9129(2017)06-0069-04

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.06.024

牛勤,胡志蕊. 干擾對齊-無線信息與功率流同時傳輸聯(lián)合機制[J]. 數(shù)碼設計,2017,6(6)： 69-71.

Cite：NIU Qin,HU Zhirui. Joint Design of Interference Alignment and Simultaneous Wireless Information and Power Transfer[J]. Peak Data Science,2017,6(6)： 69-71.

2017-02-07；

2017-03-15。

浙江省自然科學基金項目資助(項目編號LQ18F010005)；浙江省教育廳科研項目資助(項目編號Y201738005)。

牛勤（1985-），女，遼寧清原人，畢業(yè)于北京郵電大學，博士，研究方向：干擾對齊技術、雷達對抗技術。

Email：356257321@qq.com