[发明专利]非线性能量收集无线供电MEC中卸载和能量联合优化方法

权利要求书

1.非线性能量收集无线供电MEC中卸载和能量联合优化方法，具体步骤如下，其特征在于:

步骤1)针对具有多天线能量发射器ET，MEC服务器和多个无线设备WD的无线供电MEC系统，以提高系统计算能力为目标，考虑实际的非线性能量收集模型，建立卸载和能量联合优化的优化问题；

ET连接到稳定的电源，多天线ET通过能量波束成形将K个尖锐无线电波束指向K个WD，并传输无线能量为WD充电，P_k为相应波束的传输功率，采用与实际能量收集电路相匹配的非线性能量收集EH模型表示ET能量传输和WD能量收集的关系，每个WD都有一个能量收集电路，第k个WD收集的能量为

其中exp表示数学中以自然常数为底的指数函数，T表示时间，h_k表示从ET到第k个WD的下行链路信道增益，h_kP_k是其接收到的射频信号功率，在非线性EH模型中，M是一个常数，表示EH电路饱和时的最大收集功率，a表示相对于输入功率的非线性能量收集效率，b表示EH电路的最小工作功率，a和b是与具体的EH电路规格相关的常数，c＝M/(1+exp(ab))和d＝1-1/(1+exp(ab))是两个参数，

每个WD运行独立且细粒度的计算任务，每个WD都可以利用收集的能量进行本地计算，或将部分计算任务卸载到MEC服务器远程执行，WD的能量收集电路和计算电路单元是分开的，因此WD可以在时间T内收集能量并同时进行本地计算，其进行本地计算的能量为

E_k,l＝p_k,lT，

其中p_k,l表示WD用于本地计算的功率，本地计算处理的数据量为

其中C_k和ξ_k分别表示处理一位数据所需的计算周期数和WD进行本地计算的每个周期的功耗；

为了避免同信道干扰，从ET到WD下行链路无线能量传输和从WD到MEC上行链路计算卸载在正交频带上同时进行，多个WD的计算卸载也通过正交频分多址实现，由于MEC服务器具有强大的计算能力以及计算结果数据量小，因此忽略MEC服务器上的计算时间和从MEC到WD的结果下载时间，即WD可在时间T内进行计算卸载到MEC服务器，对于第k个WD，其计算卸载的能量为

E_k,o＝p_k,oT，

其中p_k,o表示WD用于计算卸载的发射功率，其卸载的数据量为

其中log₂表示数学中以2为底的对数函数，g_k，B和σ²分别表示从第k个WD到MEC服务器的信道增益，子载波带宽和MEC接收机处的噪声功率；

在考虑实际的非线性能量收集模型的前提下，以提高系统计算能力为目标，建立卸载和能量联合优化的优化问题：

(C3)：E_k,l+E_k,o≤E_k,nLr,k＝1,2,…,K,

(C4)：p_k,l≥0,p_k,o≥0,P_k≥0,k＝1,2,…,K.

其中目标函数为所有WD的计算速率加权和，即系统加权总计算速率，ω_k为权重，优化变量为ET不同能量波束间的传输功率和WD在本地计算和计算卸载之间的无线功率分配，约束条件C1表示ET的能量限制，ET总传输功率受到固定值P₀限制，约束条件C2表示MEC服务器有限计算资源的约束，f_MEC和C_MEC表示服务器CPU频率和处理一位数据所需的计算周期数，约束条件C3表示每个WD本地计算和计算卸载消耗的能量不超过WD收集的能量；

步骤2)利用一阶导数近似法，变量消除和变量替换的数学方法将原始问题转化为凸优化问题；

引入新变量x_k＝exp(-a(h_kP_k-b))，原始问题中的约束条件C3重写为

利用凸函数一阶导数条件来近似逼近凸函数，约束条件C3进一步重写为

其中表示获得最优解的过程中第i次迭代的可行解，每个WD将耗尽其收集的能量以实现高的计算速率，因此约束条件C3最终处理为

引入新变量根据变量x_k和y_k，可获得

其中ln表示以自然常数为底的对数函数，则约束条件C1和C2重写为

和

变量p_k,l处理为

经过一阶导数近似法，变量消除和变量替换的数学方法将原始问题转化为凸优化问题：

(C4)：y_k≥0,exp(ab)≥x_k≥exp(-a(h_kP₀-b)),k＝1,2,…,K；

步骤3)基于连续凸逼近法，提出一种迭代的卸载和能量联合优化方法；所述步骤3)基于连续凸逼近法提出一种迭代的计算卸载和能量联合优化方法；

问题P2在可行解给定时是凸优化问题，因此问题P2可通过连续凸逼近法来解决，通过依次更新可行解并通过Matlab CVX数值求解器即可求解问题P2的最优解和最终可获得问题P1的最优解和对应的计算卸载和能量联合优化迭代算法具体过程如下：

A：初始化，找到一个满足问题P1的可行的初始解

B：指定迭代索引i＝0；

C：重复

在给定的下，通过CVX求解问题P2，得到和

更新

直到满足收敛条件；

D：根据的值，计算问题P1的最优解

E:输出计算卸载和能量联合优化最优值和