[发明专利]面向无线供电网络的时间分配优化方法

摘要

本发明公开了一种面向无线供电网络的时间分配优化方法，属于无线网络资源分配技术领域，包括以下步骤：实时获取通信网络系统的状态，根据数据队列积压以及能量队列积压来决策分配给每个用户向中继节点传输数据的时间与能量，并结合惩罚函数决策每个用户采集数据的速率，通过多次迭代后，使得无线网络的数据吞吐量效用最大；该面向无线供电网络的时间分配优化方法，可实现通信网络系统中源速率采集效用的最优分配，并保证整个网络队列积压稳定，取得更快的收敛速度，并实现真正意义上的分布式算法。

主权项

1.一种面向无线供电网络的时间分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：获取网络状态信息，包括：用户i在帧r下的实际数据队列积压用户i在帧r下的实际能量队列积压用户i在帧r下的虚拟数据队列积压Q_i[r]；用户i在帧r下的虚拟能量队列积压Z_i[r]；用户i在帧r下H‑AP节点的信道增益g_i[r]；来自于自于高斯白噪声的信噪比差距Γ；循环对称负高斯分布的方差σ²；用户i在帧r下从自然界采集的能量ε_i[r]；每一帧下H‑AP用于给每个用户无线充电的时间τ₀，其最大值不能超过τ_max；用户i在帧r下在τ₀时间内从H‑AP节点获取的电能E_i[r]；用户i在帧r下传输给H‑AP节点的数据量R_i[r]；用户i在帧r下的传输功率P_i[r]，其最大值不能超过P_max；对于分配给每个用户用于向H‑AP传输数据的时间τ_i[r]、每个用户向H‑AP传输数据所消耗掉的自身能量η_i[r]以及每个用户从自然界获取数据的速率λ_i[r]，有以下的吞吐量最大化问题：0≤λ_i[r]≤λ_max,i＝1,2,3...k0≤P_i[r]≤P_max,i＝1,2,3...k0＜τ_i[r]＜τ_max,i＝1,2,3...k其中：f(τ_i[r],η_i[r])＝Z_i[r]η_i[r]+Q_i[r]R_i[r]，g(λ_i[r])＝Q_i[r]λ_i[r]‑VU(λ_i[r])，V表示李亚普诺夫算法惩罚参数，U(λ_i[r])表示效用函数，这个函数是递增的且二次可导，满足严格凹函数，并且初始有界满足U(0)＝0，用效用函数来描述吞吐速率，效用函数表示为U(x)＝log₂(1+x)；第二步：取初始k值为1，为q^k取定初始范围q^k∈[q_min,q_max]，q_min为大于等于0的常数，为q^k赋值q^k＝(q_min+q_max)/2,并令q^k与比较大小，sup{A}表示取A上确界，则有以下问题：0≤λ_i[r]≤λ_max,i＝1,2,3...k0≤P_i[r]≤P_max,i＝1,2,3...k0＜τ_i[r]＜τ_max,i＝1,2,3...k其中：q^*表示q^k范围内的任一解；第三步：第二步中的问题由三个变量λ_i[r]、τ_i[r]与η_i[r]组成，由于这三个变量之间不具有耦合性，则可以将第二步中的问题分解为两个子问题：子问题P1：子问题P2：而由于每个用户之间不存在耦合干扰，则可以将子问题P1与子问题P2分解为对每个用户i均有：子问题P3：子问题P4：第四步：获取第三步所求出的每个用户i在帧r下的λ_i[r]、τ_i[r]与η_i[r]，然后代入若则令q_max＝q^k，k＝k+1，并回到第二步；若则令q_min＝q^k，k＝k+1，并回到第二步；若视为最优值，则继续第五步，其中κ为设定的精度值；第五步：通过以上步骤获取每个用户i在帧r下的λ_i[r]、τ_i[r]与η_i[r]，并更新用户i在帧r下的数据队列：更新用户i在帧r下的能量队列：并将r+1的网络队列积压信息传输到网络状态中，重复以上步骤直至系统稳定且数据吞吐量效用函数达到收敛。