基于5G的無線攜能通信技術研究與發展*

李陶深，朱 晴，王 哲，施安妮，何 璐，盧明妤

(1.廣西大學計算機與電子信息學院，廣西南寧 530004；2.南寧學院信息工程學院，廣西南寧 530200；3.廣西民族大學人工智能學院，廣西南寧 530005)

0 引言

由于個人通信領域蓬勃發展，預計在未來5G通信成熟時，將會有數以千億的無線設備接入網絡。5G帶給人們高質量用戶體驗的同時，也面臨著一系列亟待解決的問題。隨著連接設備的不斷增加，頻譜短缺、能耗高、碳排放量增高等問題愈發嚴峻，與此同時人們對數據傳輸速率、網絡覆蓋范圍、連接可靠性等網絡性能的要求進一步提高，這給傳統的能量受限的無線網絡帶來了新的挑戰。在增強移動寬帶、海量物聯網通信、超高可靠與低時延通信三大主要5G場景下，由于頻譜短缺，降低能耗、實現綠色通信、提升覆蓋范圍及覆蓋能力是當前無線通信所面臨的最亟待解決的問題。能量收集無線網絡(Energy Harvesting Wireless Networks,EH-WN)是一種節點帶有能量捕獲裝置的無線網絡，它能夠捕獲各類環境能源并轉換為電能，作為主要或輔助的電源方式供電給網絡中的無線設備進行網絡通訊[1]。在各種無線能量傳輸技術中，無線攜能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)是比較突出的技術，它利用射頻(Radio Frequency，RF)信號同時攜帶能量與信息的特點在為無線設備提供綠色、可持續能量的同時進行信息傳輸，能夠有效解決節點能量受限問題，提高頻譜的利用率，受到了國內外眾多學者的廣泛關注[2-4]。

Varshney[5]最早提出SWIPT概念，并對SWIPT的性能公式進行推導。然而作者假設了一個能夠同時執行信息解碼(Information Decode，ID)和能量收集(Energy Harvesting，EH)的理想接收機，但現實中還沒有硬件能夠同時實現ID和EH，在無線攜能通信中，信息速率和能量收集水平之間的權衡是評估系統性能的重要因素之一。目前在接收機端，常用的主要有時間切換(Time Switching,TS)和功率分流(Power Splitting,PS)2種策略。TS策略中，發射端基于TS因子將傳輸塊分成2個正交的時隙：一個時隙用于數據傳輸，另一個時隙用于電力傳輸。接收機可以在兩個時隙之間周期性地切換其操作，以實現更好的信息傳輸或能量收集。PS策略中,接收機通過使用PS比0≤ρ≤1，將接收到的信號分成2個不同的功率流，功率比為ρ的信號流用于信息解碼，其余部分用于能量收集。SWIPT技術對于眾多類型的現代通信網絡中的能源和信息傳輸都至關重要。

隨著通信及信息化的飛速發展，5G通信對無線通信的容量、速率、覆蓋范圍以及安全都提出了更高要求，對高服務質量以及綠色可持續發展的要求迫使人們關注無線通信網絡的優化問題。一些新興的5G關鍵技術，例如，對毫米波(Millimeter Wave,mmWave)頻段的開發，擴展了通信頻譜的可用范圍；非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技術、認知無線電(Cognitive Radio,CR)網絡、全雙工(Full Duplex,FD)等技術能夠有效提升頻譜的利用率；協作中繼(Cooperative Relay,CoR)、大規模多輸入多輸出(Massive Multi-input Multi-output,mMIMO)、超密集異構通信網絡(Ultra-dense Heterogeneous Networks,UDHN)等技術，對提高系統容量以及網絡的覆蓋范圍等性能有顯著作用。這些5G新興技術與SWIPT的集成對促進無線網絡的進一步發展具有重要作用。然而，SWIPT的發展仍存在諸多挑戰：①由于無線信道的開放性，安全是無線通信網絡中普遍存在的問題。隨著計算能力的大幅度提升，傳統的上層加密技術無法滿足安全傳輸的需求，如何利用無線信道的固有特性，通過波束成形(Beamforming,BM)、人工噪聲(Artificial Noise,AN)等安全技術提供安全通信引起了人們的興趣。②無線設備數量的持續增加以及用戶服務質量要求的不斷提高，加劇了對能源和頻譜等有限資源的消耗。在綠色可持續通信的要求下，如何通過資源分配以實現最大化地利用有限資源提升系統效益并降低能耗，也是非常值得深入研究的問題。

基于上述主要問題，本文針對提升頻譜效率、能量效率以及實現無縫覆蓋這3個方面，從資源優化分配和安全傳輸的角度，對SWIPT與5G新興通信技術集成的現有相關研究進行總結回顧，并討論進一步提高SWIPT系統性能的幾個可能研究方向。

1 頻譜效率優化

1.1 優化頻譜資源

(1)

式(1)中：Pt和Pr表示發射功率和接收功率，At和Ar分別表示發射天線和接收天線的面積。用λ和R表示波長以及收發器之間的距離。公式(1)表明，在具有尺寸限制的收發機中使用更高頻率是有益的。

由于毫米波(mmWave)段高頻具有豐富且干凈的頻譜資源，可以顯著提升移動網絡吞吐量和頻譜效率，毫米波成為未來5G通信的關鍵候選技術之一。Ladan等[7]開發了一個2.4 GHz整流天線原型，證明了利用毫米波進行無線能量收集和信息傳輸的可行性。Khan等[8]和Wang等[9]分別將Sub-6GHz和mmWave這2個頻段的無線能量傳輸和無線信息傳輸的性能進行比較，結果表明在收集能量以及網絡吞吐量方面，mmWave比Sub-6GHz獲得更好的效果。Tu等[10]分析了mmWave蜂窩網絡中SWIPT的性能，結果表明mmWave蜂窩網絡比傳統的微波蜂窩網絡具有更好的性能。Tran等[11]考慮了更貼合實際的非線性EH模型，數值分析指出EH電路的規格會嚴重影響網絡性能。Zhai等[12]關注具有5G新頻率下的SWIPT網絡設計和優化，通過研究測量5G低頻和高頻信道在室外和室外到室內場景中的傳播特性，設計了一個雙頻SWIPT網絡。Liu等[13]考慮了一個典型的高低頻混合組網的mmWave小型蜂窩小區，以及2種經典的波束對準方法，并討論了2種方法的基本性能，最后給出為該場景設計的幾個波束對準方案。

超密集網絡的部署縮小了每個小區的大小，可以實現頻譜在地理空間上的復用，也在一定程度上提升了頻譜利用率。考慮到未來空天地一體化的萬物互聯需求，Wang等[14]考慮了無人機(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)輔助的毫米波蜂窩SWIPT網絡的性能，采用泊松簇過程對用戶位置建模，并綜合考慮視線、非視線傳輸的不同路徑損耗模型，研究不同層級UAV與地面基站的關聯概率和能量覆蓋范圍。Sun等[15，16]則分別對UAV輔助毫米波網絡和超密集毫米波網絡的安全保密性能進行了相關研究。肖楠等[17]提出一種新的在強干擾蜂窩小區中進行能量與信息傳輸的設計方案。

1.2 提升頻譜利用率

盡管毫米波擴展了通信可用的頻譜范圍，但相比日益增長的無線設備數量及流量需求，頻譜資源仍顯得十分有限，一些學者從提升頻譜利用率的角度進行了相關研究。NOMA技術可以利用相同的無線資源同時服務多個用戶，達到提升頻譜利用效率的目的[18]。Liu等[19]首次將NOMA與SWIPT技術相結合，把SWIPT應用于鄰近用戶，以提高遠程用戶的可靠性，且不會耗盡相鄰用戶的電池壽命，作者指出通過選擇恰當的網絡參數可以獲得相應的系統增益。Kader等[20]在Nakagami-m衰落信道條件下，提出了基于TS和PS的2種協議，分析了在2種協議下的遍歷總容量和中斷概率，并通過分析和仿真證明所提協議的有效性。Li等[21]在相同的信道條件下，考慮了殘余硬件損耗、信道估計錯誤以及不完善的連續干擾消除對系統性能的影響，并指出與殘余硬件損耗相比，信道估計錯誤對系統中斷性能的影響更大。Zhao等[22]考慮發射端通過在功率域中建設性地疊加信號，提出了在符號塊級別上的能量交織器和基于星座旋轉的調制器的聯合設計，并提出一種發射功率分配方案保證誤碼率。Wang等[23]提出了一種無人機輔助的NOMA方案，在實現SWIPT的同時滿足地面接收器的安全傳輸，仿真結果表明所提方案有效。Li等[24]研究NOMA用戶節點配對問題，得出在放大轉發(Amplify-and-forward，AF)和解碼轉發(Decode-and-forward,DF)中繼協議下的用戶成對錯誤概率的閉式解析式。Ma等[25]提出了2種用戶配對算法，并通過合適的功率分配方案保證用戶性能。Wu等[26]提出了一種具有較高通信可靠性和用戶公平性的用戶協作協議。筆者構建了一種SWIPT-NOMA 機會中繼系統模型，提出一種聯合信號功率和時間分配的優化方案，提高了系統中斷性能[27]。徐勇軍等[28]針對用戶終端帶能量收集的2層異構NOMA接入網絡，基于有界信道不確定性建立聯合穩健功率分配和時間切換的混合資源分配模型，提出了一種基于能效最大的穩健資源分配算法。

1.2.1 發展全雙工技術

全雙工技術具有同時同頻傳輸信號的特點，理論上可以使頻譜效率提高1倍。造成全雙工技術發展緩慢的主要原因在于同時同頻收發信號所產生的自干擾會對系統性能造成影響，因此，針對自干擾消除(Self-interference Cancellation,SIC),許多學者在硬件及算法層面都做了很大努力。Nawaz等[29]提出了一種基于兩元素的雙極化單層貼片天線陣列，實現了收發端口之間較高的隔離度。Le等[30]提出了一種基于波束的自適應濾波器結構，該結構可模擬最小均方環路，可顯著降低全雙工多輸入多輸出(Full Duplex Multi-input Multi-output,FDMIMO)系統中SIC的復雜性。Ayesha等[31]提出了使用擴展卡爾曼濾波器的SIC技術，對信干噪比(Signal-to-interference-and-noise-ratio,SINR)的改善達到90 dB。Fouda等[32]提出了一種改進的快速獨立分量分析算法，與最小二乘SIC相比，SINR的增益高達6 dB。研究表明，基于良好SIC的全雙工技術可以顯著提高頻譜效率。

1.2.2 引入認知無線電

為進一步提高頻譜效率，引入了認知無線電。傳統無線通信將頻譜靜態地分配給用戶使用，盡管有利于保證用戶的信號質量，但導致了寶貴頻譜資源的浪費，造成頻譜效率低下。CR網絡包含可以智能地識別空閑通信信道的發射機和接收機，能夠感知周圍的無線電環境，通過判斷智能地做出頻譜接入或切換的決策，充分利用頻譜資源。CR網絡允許主次用戶共享授權頻譜，與SWIPT相結合可以有效解決當前頻譜短缺、頻譜利用率低的問題。Lee等[33]首次提出次級用戶可以通過主用戶發射機的RF信號收集能量，并在2個網絡的中斷概率約束下分析了次級發射機傳輸成功的概率以及由此產生的次級網絡空間吞吐量。Hu等[34]研究了認知SWIPT網絡中能量收集最大化的最優資源分配問題，并得到最優的功率和子信道分配方案。Singh等[35]推導了具有不完美信道狀態信息(Channel State Information,CSI)的CR-SWIPT網絡保密中斷概率的封閉表達式，并分析了路徑損耗對系統的影響。為保證主用戶盡量不受干擾，確保次級用戶對可用頻譜的使用：Song等[36]提出一種基于二分法的聯合功率分配與感知時間優化算法；Li等[37]考慮了主次用戶之間的協作頻譜共享，仿真結果表明通過適當的參數配置，主次用戶之間可以公平高效地共享頻譜；Tang等[38]提出了一種能量收集和信息傳輸協議，導出主次級網絡中斷概率的確切表達式，并通過仿真實驗驗證了所提方案在提升兩級網絡系統性能上的優勢；王哲等[39]基于非線性能量收集模型，提出了面向多用戶MIMO 認知無線供電通信網絡的overlay和underlay情景下的吞吐量優化數學模型。

1.3 存在的問題

從已檢索的近幾年文獻來看，當前對基于非線性能量收集模型的SWIPT系統的研究較少，考慮實際電路的非線性特性，未來可以對這方面開展進一步的研究。由于路徑損耗和健康問題，當前許多設置不能直接用于更高頻率，現有的SWIPT研究主要集中在小繼電器和傳感器等低功耗設備上，SWIPT在mmWave網絡中的商業化還需要信息處理和硬件開發的支持。盡管NOMA能夠顯著提升頻譜效率，但NOMA系統的整體性能取決于接收機的干擾消除能力和復雜性，其是以犧牲接收機的復雜度為代價。未來在接收機的設計中，既要滿足5G和SWIPT的要求，又需要盡量降低接收機的復雜度。自干擾消除對全雙工通信至關重要，因此有關自干擾消除仍然可以進行深入研究。此外，由于無線信道中噪聲的存在及其固有的衰落特性，用戶接收到的頻譜特征復雜，確切的頻譜感知以及如何選用合適的決策方案實現頻譜選擇、信道占用概率和可實現能量收集方面的權衡仍然是CR-SWIPT網絡中一個具有挑戰性的問題。

2 能效優化

一般無線通信網絡中的性能指標以[比特/秒]為單位進行測量，而且取決于通信鏈路的信干噪比。在SWIPT系統中，信息與能量同時傳輸，因此需要新指標來更好地衡量系統性能。Buzzi等[40]將通信鏈路的能效定義為

(2)

式中，EE為系統能效，f(γ)代表系統效益，PC為系統的發射功率。函數f是根據具體的系統優化目標制定。由公式(2)可知，系統能效取決于系統效益和能耗之間的關系，可以通過盡量減少能耗或者最大限度地提高系統效益2種手段提升系統能效。

2.1 密集化和異構化

為滿足5G通信需求，未來通信網絡不可避免地朝著密集化和異構化的方向發展，并逐步演化為超密集異構網絡。雖然UDHN縮小了每個小區的大小，可以實現頻譜在地理空間上的復用，但是大大增加了每單位區域的基礎設施節點數，因此密集異構網絡中必須要考慮的問題是能量效率的優化。目前主要通過合理的網絡規劃部署或資源分配提高能量效率。

基站的密集部署有助于提升系統容量，但基站密度的持續增加也會導致系統的能量消耗增大。Cao等[41]研究了最佳網絡密度水平，并確定了小基站的運行成本閾值。趙拓等[42]針對齊次泊松點過程下的異構蜂窩網絡的能效進行了研究，指出通過合理設置微基站密度能夠有效提升系統能效。此外，由于密集異構網絡中基站的能耗所占比例極大，當系統處于低負載或業務流量低的時候，使用休眠模式可以降低系統功耗。Xu等[43]利用博弈論的方法指出，可以通過不同移動網絡運營商之間的基礎設施共享，增加休眠模式下基站的百分比來節省大量能源。Liu等[44]從小區負載的角度研究了空單元現象對系統性能的影響。此外，采用基站休眠策略時，必須要考慮到覆蓋范圍以及用戶的服務質量等性能。Kim等[45]研究了系統中微小區基站的休眠率對能效的影響。Chen等[46]研究了中繼輔助蜂窩網絡中最佳基站休眠策略，通過動態規劃方法得到中繼的最佳睡眠比率。Wu等[47]為密集小小區網絡提出了一個基于聯合的休眠模式和功率分配方案，顯著提升系統性能并有效減少中斷用戶的數量。

合理的資源規劃也是提升能效的重要方法。Zheng等[48]研究了干擾管理和能量消耗問題，制定了基于干擾協同配置的最大最小能效優化問題。Kim等[49]利用分式規劃方法來研究正交頻分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)異構網絡中的頻譜分配算法，使得每比特傳輸消耗的能量最小。Huang等[50]考慮了基于確定性和隨機性誤差的不完美CSI，提出了一種人工噪音(Artificial Noise,AN)輔助的安全傳輸設計，通過共同優化波束成形和AN矢量，在滿足每個用戶保密概率的約束下，最大程度地降低總發射功率。Ma等[51]在2層異構網絡場景下提出了一種具有比例保密率的波束成形設計，在考慮公平性的情況下最大化總保密率。

2.2 天線部署和規劃

由于高頻段的穿透力和衍射性能較差，可以使用小尺寸天線陣列來實現高天線方向性。Marzetta[52]首先論述了基站具有大規模天線的具體細節，mMIMO系統通過利用大規模天線帶來的分集和空間復用增益，可以在不占用額外頻譜資源和增加發射功率的情況下同時服務多個用戶，顯著提高頻譜的利用率和網絡容量。使用大規模天線不僅提供天線功率增益，在一定程度上解決了5G超大輻射功率的問題，提供了新的能量傳輸效率，而且通過使用波束成形技術能夠將發射功率集中在較小的空間區域，從而降低對其他用戶的干擾并且提升通信的安全性，對于改善密集異構網絡的干擾問題也有所助益。Dai等[53]指出mMIMO系統可以顯著地提高SWIPT傳輸性能。Liu等[54]和Barati等[55]研究了基于定向BM技術的毫米波定向傳輸機制，通過該技術可以實現較高的天線方向性，將發射功率集中于目的節點，提升mmWave-SWIPT通信的效率。Liu等[56]在波束訓練的基礎上提出了窮舉搜索和分層搜索的波束對準方法，實現定向傳輸。Bao等[57]的研究中，基站采用混合數字和模擬2種波束成形架構來降低硬件成本，通過聯合設計混合波束成形和PS比來最大程度地降低系統總發射功率。Zhao等[58]指出，對于啟用mMIMO的SWIPT系統，PS方案比TS方案具有更高的能量效率。Kusaladharma等[59]和Akin等[60]分別研究了無小區和室內場景下的SWIPT性能。然而，天線數量的增多在帶來增益的同時也帶來了高復雜度的預編碼、信道估計以及信號處理工作。Thakur等[61]考慮了信道互異性誤差對系統性能的影響，并采用導頻重用技術，最大程度地減少導頻污染和同頻道干擾。Ha等[62]為速率和能量多目標優化問題著重設計了預編碼矩陣，提出了一種基于交替優化的高效迭代算法來獲得最佳預編碼器。Nasir等[63]研究了發射機側的時間因子優化問題，在滿足最小收集能量及發射功率約束條件下最大化吞吐量。Li等[64]在具有有限射頻鏈的毫米波mMIMO-SWIPT系統中研究了全數字以及模數混合波束成形方案，并通過實驗驗證了在不完美CSI場景下，性能要求相同時，混合波束成形方案所需要的傳輸功率更小。Dong等[65]在視距傳輸的萊斯衰落信道中，推導出了mMIMO系統中用戶能量收集和可達速率的表達式，以及在天線數趨于較大值時的漸近表達式，仿真證明了該表達式的準確性。Fan等[66]考慮了3D天線，并通過自適應的調整天線傾斜來提高系統的安全速率和能量傳輸。趙飛等[67]對毫米波MIMO-NOMA系統的安全最大化能效問題進行研究，提出一種迭代優化算法求解最初問題的解。

2.3 全雙工通信

從能量收集的角度來看，全雙工提供了一種全新的能效思路[68]。由全雙工通信同時同頻傳輸而產生的有害自干擾(Self-interference,SI)將變得有益，全雙工節點處所產生的部分自能量可以由節點自身收集，用于上行信息傳輸以及提高自身的續航能力，基于此提出了自能量回收機制。Zeng等[69]和Maso等[70]考慮了全雙工節點通過SI信道獲取能量，SI在全雙工無線通信中被轉換為額外的能源。Kwon等[71]討論了FD自能量回收中繼的波束成形問題，通過優化中繼的波束成形矢量和功率分流比最大化收集的能量。周葉寧等[72]將自能量回收機制應用于雙向傳輸全雙工中繼系統，提出了最小化系統總發射功率的優化問題，并通過仿真實驗證明所提系統優于傳統雙向傳輸中繼系統。謝顯中等[73]針對全雙工SWIPT雙向中繼研究存在問題，提出了FD-SWIPT雙向中繼系統中基于天線選擇與波束成形聯合優化的高能效和吞吐量最大化方案，說明天線選擇方案對提升系統的吞吐量與能量效率起到了重要作用。陳可可等[74]研究MIMO全雙工通信系統中同時存在無線信息與能量時的安全傳輸問題，提出基于替代函數和泰勒公式展開的2種優化方法來解決全雙工模式中的保密速率最大化問題。陳佩佩等[75,76]針對全雙工能量受限中繼網絡的無線物理層安全問題，提出一種基于SWITP的安全波束成形方法，通過聯合優化波束成形矩陣、人工噪聲協方差矩陣和功率分配因子等參數實現系統安全速率最大化。鮑慧等[77]構建了中繼協作的全雙工認知多輸入多輸出系統，通過能量收集技術收集自干擾的能量，以獲得最大的系統能量效率。

2.4 下一步工作

綜上所述，未來無線網絡朝著密集化和異構化的方向發展，基礎設施的數量和種類也相應大大增加，不同技術之間的交叉程度更高，這種趨勢對系統能效提出了極大的挑戰。盡管目前已經從網絡部署和規劃方面進行了優化，但大多數研究僅針對密集異構程度較小的系統，對超密集異構網絡的性能仍有待進一步的研究。mMIMO的使用在能量效率方面獲得了實質性的提高，但由于路徑損耗，對于長距離功率傳輸而言，其能量效率可能不如預期高，克服這一瓶頸需要更多的研究工作。此外，由于波束成形對CSI的要求較高，基于更準確信道模型或者更加合理信道估計方法的波束成形仍然值得深入研究。盡管全雙工產生的自干擾可以作為一種額外的能源，但是它改善系統整體性能的能力仍未知，需要進一步研究以平衡系統在能效和信息傳輸方面的整體性能。

3 無縫覆蓋

3.1 協作中繼技術

實現無縫覆蓋的有效手段之一是通過協作中繼擴大通信范圍。在無線攜能通信中，由于城市、氣候或地理原因，通信節點之間可能相距很遠，超出彼此的傳輸范圍，導致視線通信不可行或者需要較高的傳輸功率，協作中繼技術可充分利用網絡中的中繼節點或空閑節點，能夠有效解決通信過程中的衰落問題，擴大通信范圍并提高傳輸的可靠性。

3.1.1 優化設計資源分配方案

在能量受限的協作中繼網絡中，時間、功率及頻率等都是非常有限的資源，為了合理地利用資源，需要對資源分配方案進行優化設計。萬曉榆等[78]針對能量采集異構蜂窩網絡，提出了一種在線功率分配算法，可為密集異構網絡提供更高的能量效率。Zlatanov等[79]基于平均收獲能量提出一種漸近最優功率分配方案。Mangayarkarasi等[80]提出一種增量冗余混合自動重復請求功率分配方案，并證明提出的方案有助于提高通信可靠性、效率以及網絡的吞吐量。Liu[81]研究基于多天線中繼的SWIPT網絡中的資源分配。Ding等[82]研究基于TS協議的SWIPT中繼系統，提出一種根據信道狀態動態調整TS比的策略，以最大化單個傳輸時間塊內的吞吐效率。

3.1.2 提高時隙資源利用率

為提高時隙資源利用率，Zhong等[83]針對SWIPT雙向中繼系統，推導出Nakagami-m信道下的系統中斷概率，對比分析了DF協議和AF協議下PS因子對系統的中斷概率的影響。Sarajlic等[84]將模型擴展到多對雙向中繼系統中，針對大規模多對雙向系統進行研究，通過遍歷總和速率的下限表達式對系統性能進行分析。寧倩麗等[85]提出一種基于解碼轉發策略的機會協作中繼系統動態時間分配策略，通過減小系統中斷概率來提高無線網絡的傳輸性能和運行可靠度。孫莉等[86]構建一種雙向能量協作的菱形通信網絡模型，提出一種能夠實現系統端到端的吞吐量最大化的功率分配和能量轉移策略。周葉寧等[87]在基于無線射頻網絡中構建一個基于SWITP和自能量回收技術的非分時全雙工中繼系統，利用網絡中多個可供電無線設備作為能量接入點，實現信息傳輸、能量捕獲和協作傳輸在1個時間塊中同步進行。

3.1.3 提高網絡覆蓋率

設備到設備(Device-to-device,D2D)通信技術使得用戶之間可以不使用或部分使用網絡基礎設施直接進行通信，通過構建D2D中繼設備實現數據的多跳正常傳輸，能夠顯著提高網絡的覆蓋率。Salim等[88]在保證所有用戶服務質量要求的情況下，研究能量收集鏈路和信息傳輸鏈路之間的總速率最大化問題。Jiang等[89]則通過設計安全的波束成形方案，最大程度地提高中繼協作D2D網絡的數據速率。Zhong等[90]研究無人機輔助的協作D2D網絡，通過聯合優化中繼部署、信道分配以及中繼分配，最大化中繼網絡的容量。

3.1.4 選擇最佳中繼算法

協作中繼網絡中提升系統性能的另一個重要手段是采用正確的中繼選擇(Relay Selection,RS)算法,從多個中繼中選擇最佳的中繼節點。丁長文等[91]針對能量收集雙向中繼網絡的最小化功率消耗問題，提出一種適用于完美和非完美的信道,用于估計2種不同情況的高效聯合中繼選擇和功率分配算法。Wang等[92]提出將RS用于基于PS的全雙工通信，對于每一個中繼，作者通過線性搜索得到了基于中斷概率的最優PS因子，并且針對不限制協作中繼數的單中繼選擇和一般中繼選擇分別提出了相應的RS方法。Fidan等[93]針對存在直傳鏈路的全雙工中繼系統,引入適用于該系統的最大比傳輸策略。Xia等[94]通過計算基于統計CSI和完美CSI下的系統中斷概率，分析了SWIPT中繼系統的中繼選擇性能。

此外，任何惡意節點都可以宣稱自己為最佳中繼，因此，在選擇最佳中繼時必須考慮安全問題，一些學者就CoR-SWIPT網絡中的物理層安全問題展開了相關研究。Liu等[95]基于兩跳SWIPT中繼系統研究了線型和非線性的這2種能量收集模型，通過優化功率分配以及中繼位置來最小化安全中斷概率。Li等[96]基于干擾對齊網絡提出了一種安全通信方案，通過中繼協作傳輸人工噪聲提高系統的保密性能。

3.2 超密集異構蜂窩網絡技術

實現無縫覆蓋的另一個有效手段是部署超密集異構蜂窩網絡，但由于密集部署的不同類型基站覆蓋范圍及服務能力各不相同，合理的用戶關聯策略顯得至關重要。Zhang等[97]考慮了最大平均接收功率關聯策略下的基站部署與能量效率的關系。Saha等[98]基于最大信號干擾比關聯策略開發了用戶-基站統一框架。Saha等[99]考慮了最大功率關聯，提供了該策略下的典型用戶覆蓋概率的精確表達式。Afshang等[100]則研究了基于最近基站關聯策略下，基站的關聯概率和覆蓋概率。金明錄等[101]建立了基于最大平均偏置接收功率關聯策略下的K層異構網絡模型框架，并利用隨機幾何理論和概率論推導了關聯概率、覆蓋概率以及整個網絡的能效。

盡管網絡部署的密集化和異構化顯著提高了頻譜的利用率和網絡的覆蓋范圍，但也導致了網絡中的干擾比傳統單蜂窩網絡嚴重很多，因此一些研究人員對UDHN中的干擾管理進行了研究。Ahuja等[102]研究了不同小區規模、不同用戶數量、不同吞吐量要求的網絡中分布式干擾管理策略。Liu等[103]提出了一項干擾預消除方案，并證明了通過該方案可以有效降低網絡中的干擾，且該方案允許干擾者與被干擾者利用同一組資源，從而在一定程度上提高了網絡容量。Xiao等[104]提出一種分布式多域干擾管理方案，通過綜合考慮干擾對齊、功率控制以及2種多址接入技術，有效降低密集蜂窩網中的干擾。

3.3 小結

未來5G甚至6G時代將是一個實現全球無縫覆蓋的空天地一體化通信系統。對以上相關研究的分析可知，毫米波通信技術與超密集異構網絡的內核之間具有高度一致性，二者的結合不僅較高程度地實現了無縫覆蓋，更對提升無線攜能通信網絡地性能具有極大的促進作用，未來可以針對該領域進行深入研究。未來無線通信網絡的主要問題包括網絡結構的復雜化以及節點、電源等的移動性。移動性使獲取準確CSI的難度增大，且能量收集和信息傳輸的時變特性，使得資源分配和中繼選擇方案必須對移動節點具有實時性和自適應性。此外，目前針對超密集異構網絡安全性的研究仍然較少且具有較大的難度，針對為SWIPT協作中繼網絡和超密集異構網絡開發更動態和自適應的高效安全傳輸機制是實現5G通信的關鍵。

4 展望

無線設備數量的激增，使設備性能、生命周期和系統規劃成為一項新的挑戰。SWIPT技術的發展，使得節點可利用TS或PS機制實現同步或異步的能量捕獲與信息解碼，提高了資源的復用率以及節點和設備之間的協作等級，為網絡提供了更智能的自治能力、更廣泛的覆蓋范圍、更高度集成的系統能力等美好前景。本文重點關注SWIPT與新興5G關鍵技術的融合，從網絡性能優化的角度，對SWIPT與5G新興通信技術集成的相關研究進行總結回顧。針對SWITP未來發展，筆者認為可以開展以下方面的研究：

①無線攜能通信系統中的最優化中繼技術研究。SWIPT與CoR這2種突出技術的聯合使用，為無線網絡中提高服務質量提供了能量和頻譜效率，極大地促進了無線網絡的革命。最優中繼選擇可以從多個中繼中選擇最佳的中繼節點，以提高網絡的整體服務質量，并使能量消耗最小化，以符合5G網絡對高服務質量和綠色可持續通信要求。

②SWITP系統的安全性問題。如傳統網絡一樣，SWIPT系統需要考慮信息的安全性，同時也應考慮能量收集與傳輸的安全性問題，網絡中可能含有惡意的信息竊聽節點，也可能含有惡意的能量接收節點。因此，結合波束成形、人工噪聲及加密等技術，實現能量與信息的安全傳輸仍然是亟待解決的問題；同時通信過程中也包含有能量狀態信息，應確保該部分信息的安全以使得節點或設備間能夠正確共享能量，實現節點間能量的協作與傳輸。

③基于SWIPT的移動邊緣計算(Mobile Edge Computing，MEC)網絡中計算卸載與功率控制。隨著移動網絡技術的不斷研究與發展，基于無線攜能通信的移動邊緣計算網絡逐漸成為研究熱點，其中移動卸載就是用來解決網絡中的計算資源分配問題。從研究和解決問題的本質上說，計算卸載與功率控制對于無線網絡和移動邊緣計算網絡來說都是相同的規劃問題。目前，移動邊緣計算相當熱門，相應的云霧計算也是熱點問題。將移動邊緣計算和云霧計算應用于無線攜能通信和能量收集，可以發揮技術和理論交叉的優勢。

④反轉型的無線信息與能量傳輸。在近幾年的研究中，關注點主要集中在對下行鏈路的能量與信息傳輸研究。如果反轉過來，研究多設備向同一設備(可能是中心節點、匯聚節點等)傳輸信息和能量的上行鏈路時，也許就有研究的新意。目前，有關這個模型的研究已經出現在D2D網絡中。在5G激增的移動終端和海量數據接入的無線網絡中，研究和實現D2D通信技術是十分必要的。可以把D2D技術等價地借鑒過來，將D2D通信技術與基于SWIPT的能量收集無線網絡技術結合起來，構建一個滿足未來5G發展的新型網絡結構，重點解決5G通信網絡能源管理中的系統能耗優化問題，實現綠色、高速、可靠的移動通信。

網絡的應用朝著多樣化和智能化的方向發展，SWIPT在未來逐漸融入和取代部分傳統網絡，各種新興通信技術之間不是完全孤立的，出現了多種網絡類型的混合、多種能源與信息交互方式的混合。因此從科學研究的角度而言，需要更加系統化智能化的解決方案以適應各種場景及應用的需求，提升無線通信網絡的性能，該領域也將得到更多學者的關注與研究。