李蘭花, 黃曉霞
(1. 中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院, 廣東 深圳 518055; 2. 中國科學(xué)院大學(xué)深圳先進(jìn)技術(shù)學(xué)院,廣東 深圳 518055; 3. 中山大學(xué)電子與通信工程學(xué)院, 廣東 廣州 510275)
伴隨5G、6G、人工智能、邊緣計算技術(shù)的發(fā)展,移動物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療保健、智能控制、智能家居、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景,但移動設(shè)備有限的續(xù)航能力成為阻礙其廣泛部署的重要瓶頸。
然而,由于沒有持續(xù)穩(wěn)定的載波信號,大量的BD在對不穩(wěn)定的環(huán)境射頻信號源的強(qiáng)烈依賴下針對有限的傳輸機(jī)會展開激烈爭奪。由此,同一時間呈爆發(fā)式的反向散射信號將在接入點(diǎn)形成強(qiáng)烈的干擾,從而降低網(wǎng)絡(luò)的整體吞吐量,帶來不可估計的時延。如何針對反向散射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計有效的多址接入方案成為了當(dāng)前亟待解決的問題。
文獻(xiàn)[28-29]中,作者分別基于正交頻分多址和碼分多址技術(shù)為WiFi反向散射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了多址接入方案支持?jǐn)?shù)十個BD的同時接入。通過提取信號狀態(tài)并跟蹤信號狀態(tài)的轉(zhuǎn)換,Canon系統(tǒng)和FlipTracer系統(tǒng)可以在惡劣信道條件下對多個反向散射信號進(jìn)行并行解碼。文獻(xiàn)[32]中,Laissez-Faire系統(tǒng)結(jié)合時域和相位域設(shè)計多址接入方案實(shí)現(xiàn)多個隨機(jī)(非同步)傳輸BD的并行接入。NetScatter系統(tǒng)使用分布式線性調(diào)頻擴(kuò)頻編碼在500 kHz帶寬上允許256個BD并行傳輸。
非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技術(shù)使多個信息流以不同的功率在相同的信道上傳輸,并行地為多個用戶同時提供無線接入業(yè)務(wù),并且可與其他域的多址接入技術(shù)相結(jié)合,大大增加了用戶的接入機(jī)會。因此,一些學(xué)者針對NOMA增強(qiáng)型的反向散射通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[36]利用環(huán)境反向散射通信網(wǎng)絡(luò)中功率的稀疏性設(shè)計NOMA方案并聯(lián)合多進(jìn)制調(diào)制實(shí)現(xiàn)并行的反向散射通信。文獻(xiàn)[37]將不同區(qū)域或具有不同反向散射功率級別的節(jié)點(diǎn)相匹配后采用NOMA方案實(shí)現(xiàn)多路反向散射信號的并行接入。文獻(xiàn)[38]利用無人機(jī)作為NOMA增強(qiáng)型反向散射網(wǎng)絡(luò)的功率發(fā)射器和信息接收器,通過優(yōu)化無人機(jī)的高度來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。文獻(xiàn)[39-40]結(jié)合功率域復(fù)用和時域復(fù)用設(shè)計反向散射網(wǎng)絡(luò)的多址接入方案。文獻(xiàn)[41-44]研究了NOMA增強(qiáng)型反向散射通信網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問題,通過時間分配、功率控制和反射系數(shù)優(yōu)化來獲得最佳的網(wǎng)絡(luò)吞吐量和能效(energy efficiency, EE)。
此外,考慮到多載波系統(tǒng)在用戶分集方面的優(yōu)勢,將NOMA技術(shù)應(yīng)用到多載波系統(tǒng)中,可進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)的頻譜效率(spectrum efficiency,SE)。在傳統(tǒng)的多載波系統(tǒng)中,為了避免多用戶干擾,將給定的射頻頻段劃分為多個正交子載波,每個子載波最多分配給一個用戶。聯(lián)合功率域復(fù)用的NOMA技術(shù)后,多個用戶可在同一子載波上傳輸,然后在接收端使用連續(xù)干擾抵消(successive interference cancellation,SIC)移除同頻用戶的干擾。文獻(xiàn)[46-48]研究了多載波的NOMA(multicarrier NOMA, MC-NOMA)系統(tǒng)中的子載波分配和功率分配聯(lián)合優(yōu)化問題。
為了提高反向散射通信的可靠性,本文首先引入了具有雙通信模式的BD,即主動傳輸(active transmission,AT)和反向散射傳輸(backscatter transmission,BT)。AT利用自身產(chǎn)生的載波信號進(jìn)行信息傳輸可提供穩(wěn)定可靠的傳輸,從而獲得較高的傳輸速率。BT則將信息搭載到周圍的信號上進(jìn)行傳輸,省去了高能耗的載波產(chǎn)生過程,從而獲得高的EE。在混合AT和BT的網(wǎng)絡(luò)中,BT可利用AT的射頻信號作為載波進(jìn)行傳輸,可進(jìn)一步提高傳輸?shù)姆€(wěn)定性,降低因環(huán)境信號的波動帶來的不可預(yù)測的時延。鑒于兩種通信模式的優(yōu)勢互補(bǔ),聯(lián)合反向散射通信和主動通信可以有效地降低傳輸能耗,同時保證傳輸性能。文獻(xiàn)[49]搭建了此類雙模式電臺,利用AT和BT的互補(bǔ)性來優(yōu)化動態(tài)信道狀態(tài)下的數(shù)據(jù)傳輸。當(dāng)BT作為主要的通信模式時,AT將在BT傳輸失敗時作為補(bǔ)充傳輸。而當(dāng)AT作為主要的通信模式時,BT將用于信道狀態(tài)測量。然而,本文考慮兩種通信模式的相互協(xié)作,AT在傳輸數(shù)據(jù)的同時為BT提供載波。同時,網(wǎng)絡(luò)中BD的模式選擇將綜合考慮其能量存儲、信道狀態(tài)以及自身傳輸性能要求,例如對有時延要求的高速率應(yīng)用數(shù)據(jù)傳輸使用AT完成,而BT用于傳輸一些較短的多發(fā)的監(jiān)測數(shù)據(jù)。
接下來,考慮如何針對具有雙模式的BD構(gòu)成的反向散射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計有效的多址接入方案。在之前的工作中,聯(lián)合波束賦形和NOMA針對環(huán)境反向散射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了分層多址接入方案。該方案中,波束賦形層允許多組設(shè)備的同時接入,而NOMA層則允許在各組內(nèi)具有不同功率的設(shè)備的同時接入。該方案充分考慮了大量設(shè)備的同時接入,當(dāng)環(huán)境射頻信號出現(xiàn)時,盡可能多地為設(shè)備提供接入機(jī)會。但是由于環(huán)境射頻信號的不確定性,網(wǎng)絡(luò)中BD的傳輸機(jī)會依然沒有保障。本文利用可靠性和EE優(yōu)勢互補(bǔ)的主動通信和反向散射通信進(jìn)行相互協(xié)作,在盡可能提升網(wǎng)絡(luò)EE的同時保證BD傳輸?shù)姆€(wěn)定性。此外,為進(jìn)一步提升反向散射網(wǎng)絡(luò)的SE,本文采用MC-NOMA技術(shù)。
最后,針對MC-NOMA增強(qiáng)型反向散射網(wǎng)絡(luò)建立了譜能效率均衡優(yōu)化問題。該問題通過優(yōu)化子載波分配、設(shè)備通信模式的選擇和反射系數(shù)來獲得均衡調(diào)控下的譜能效率最大化的分配方案。為求解所建立的混合整數(shù)非線性規(guī)劃(mixed integer nonlinear programming,MINLP)問題,將該非凸的MINLP問題進(jìn)一步分解成兩個子問題,即子載波分配和反射系數(shù)優(yōu)化。然后,基于Gale-Shapley匹配原理提出多對一穩(wěn)定匹配算法求子載波分配并獲得各BD對應(yīng)的通信模式。在進(jìn)行子載波匹配時,本文還給出了滿足設(shè)備傳輸服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)的最佳子載波數(shù)。最后,在給定子載波分配的情況下將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解,獲得最佳的反射系數(shù)。仿真實(shí)驗表明,本文提出的MC-NOMA方案能獲得接近最優(yōu)方案的性能,且相對于OMA的SE增長29.5%,EE增長25.9%。此外,通過調(diào)節(jié)均衡參數(shù),該優(yōu)化方案可在反向散射網(wǎng)絡(luò)中獲得所需的SE和EE。
為了利用多變的環(huán)境信號,一旦有強(qiáng)射頻信號出現(xiàn),大量的BD將同時啟動數(shù)據(jù)傳輸來抓住珍貴的傳輸機(jī)會。因此,在同一時間反向散射通信常常呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長,進(jìn)而在接收端引發(fā)激烈的信號沖突。本文采用MC-NOMA方案,聯(lián)合功率域和頻率域復(fù)用使大量的BD可并行地向接入點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù),從而大大提高BD的接入機(jī)會,降低網(wǎng)絡(luò)時延,提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。與此同時,在主動通信和反向散射通信的相互協(xié)作下,反向散射網(wǎng)絡(luò)的EE和傳輸穩(wěn)定性可同時獲得保障。本節(jié)首先介紹了混合主被動通信的BD架構(gòu),然后利用具有雙通信模式的BD構(gòu)建MC-NOMA增強(qiáng)型反向散射網(wǎng)絡(luò)。
如圖1所示,具有雙通信模式的BD,即包含AT和BT。
圖1 具有雙通信模式的BD組成模塊Fig.1 Building blocks of BD with dual-transmission mode
主要包括如下組成模塊:
(1) 射頻能量采集器將接收到的射頻信號轉(zhuǎn)換成直流電能輸入能量存儲器。
(2) 能量存儲器用于存儲采集的能量,并為設(shè)備中的其他模塊供電。
(3) 主動收發(fā)器用于AT的數(shù)據(jù)接收和發(fā)送,包括調(diào)制解調(diào)、編解碼等處理。
(4) 載波發(fā)生器將一定頻率的振蕩信號輸入主動收發(fā)器,用于信號的調(diào)制和解調(diào)。
(5) 反向散射解調(diào)器是將接收的反向散射信號在包絡(luò)檢波后和閾值進(jìn)行比較,獲得比特序列,從中恢復(fù)數(shù)據(jù)。
(6) 負(fù)載調(diào)制器根據(jù)比特序列進(jìn)行阻抗切換,對環(huán)境信號產(chǎn)生不同的反射/吸收狀態(tài),實(shí)現(xiàn)信號的調(diào)制。例如,在開關(guān)調(diào)制中,當(dāng)負(fù)載阻抗與天線阻抗相匹配時信號處于吸收狀態(tài),而當(dāng)負(fù)載阻抗與天線阻抗不匹配時信號處于反射狀態(tài)。
(7) 低功耗微處理器對系統(tǒng)各模塊的操作進(jìn)行控制和優(yōu)化。
MC-NOMA增強(qiáng)型反向散射網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。假定在該網(wǎng)絡(luò)中存在個BD,即{BD,BD,…,BD}。總的系統(tǒng)帶寬被劃分為個正交的子載波。每個子載波可分配給多個BD。BD利用個子載波{,,…,}并行地向反向散射接入點(diǎn)(backscatter access point,B-AP)發(fā)送數(shù)據(jù)。由于各子載波間相互正交,從而對每個子載波的符號檢測處理是獨(dú)立的,且可并行進(jìn)行。子載波內(nèi)采用功率域的NOMA方案,在B-AP處利用SIC機(jī)制可對接收信號進(jìn)行解碼。SIC的具體流程包括:首先從最強(qiáng)的信號開始解碼,將組內(nèi)其他信號視作干擾信號,解碼后將該信號從接收信號中剔除;接著對信號強(qiáng)度次之的信號進(jìn)行解碼并從接收信號中剔除,同樣將剩余信號視作干擾信號;如此反復(fù),依次解碼組內(nèi)的所有信號。注意,結(jié)合文獻(xiàn)[52-53]中的異步NOMA信號檢測方法,各BD間可采用異步傳輸方式,無需進(jìn)行復(fù)雜的同步操作。
圖2 MC-NOMA增強(qiáng)型反向散射網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2 Model of MC-NOMA enhanced backscatter network
為避免高速率的主動通信設(shè)備之間的干擾,每個子載波內(nèi)只有一個設(shè)備進(jìn)行AT傳輸,同一子載波內(nèi)的其他設(shè)備則利用AT信號作為載波進(jìn)行BT傳輸。如圖2所示,設(shè)備BD,BD,BD同時占用子載波,BD采用AT傳輸,BD和BD則利用其發(fā)射的信號進(jìn)行BT傳輸。BD和BD之間的信道增益表示為,而BD到B-AP的信道增益表示為。若BD利用BD的AT信號作為載波進(jìn)行BT傳輸,則受到雙向的信道衰落影響,等效的反向散射信道增益為=。
與反向散射通信相比,主動通信不受雙向信道衰落影響,可提供更高的傳輸速率。反向散射通信則將數(shù)據(jù)搭載在AT信號上傳輸,獲得更高的EE。由于子載波內(nèi)采用NOMA方案,子載波的分配將決定同組BD之間的干擾強(qiáng)度,進(jìn)而影響SE。因此,網(wǎng)絡(luò)的譜能效率和BD傳輸模式的選擇以及子載波的分配密切相關(guān)。此外,在NOMA方案中,接收信號的功率決定了SIC的效率以及BD的傳輸速率。通過調(diào)節(jié)反射系數(shù)可改變反向散射信號強(qiáng)度,進(jìn)而改變反向散射信號到達(dá)B-AP的接收功率。因此,通過調(diào)節(jié)BD的反射系數(shù)來改變接收信號的功率,可進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。
本節(jié)首先針對MC-NOMA增強(qiáng)型反向散射網(wǎng)絡(luò)提出了譜能效率均衡優(yōu)化問題。然而,該優(yōu)化問題是MINLP問題,也是非凸的。為了降低問題的復(fù)雜度,本文將譜能效率均衡優(yōu)化問題進(jìn)一步分解成兩個子問題,即子載波的分配和反射系數(shù)的優(yōu)化。然后,利用多對一穩(wěn)定匹配算法求最優(yōu)的子載波分配和BD對應(yīng)的傳輸模式。最后,在給定子載波分配的情況下,求出滿足條件的反射系數(shù)。
=
(1)
令上所有BD按反向散射信道增益的降序排列,即若>則有<。用SIC接收器對上的信號做解碼處理后,各BD對應(yīng)的接收信號只受到強(qiáng)度比其低的信號的干擾,則上BD設(shè)備的信噪比為
(2)
式中:等式右邊的第1項是AT設(shè)備的信噪比,第2項是BT設(shè)備的信噪比;是BD的鄰接節(jié)點(diǎn)集合;表示高斯白噪聲功率;是克羅內(nèi)克函數(shù)用于標(biāo)識下標(biāo)是否等于,即
(3)
最后,子載波上的吞吐量可表示為
(4)
反向散射網(wǎng)絡(luò)總的吞吐量表示為
(5)
每個子載波的帶寬為,而所占用的子載波數(shù)等于采用AT傳輸?shù)腂D數(shù),因此數(shù)據(jù)傳輸所占用的總的信道帶寬可表示為
(6)
反向散射網(wǎng)絡(luò)的SE定義為單位帶寬傳輸頻道上可傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,根據(jù)式(4)~式(6)可知,反向散射網(wǎng)絡(luò)的SE為
(7)
令和分別表示AT的電路功耗和BT總的功耗,數(shù)據(jù)傳輸總的功耗包括AT傳輸節(jié)點(diǎn)的傳輸功耗、電路功耗以及BT傳輸節(jié)點(diǎn)的總功耗,即
(8)
最后,反向散射網(wǎng)絡(luò)的EE定義為消耗單位能耗所能傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,根據(jù)式(4)、式(5)和式(8)可知反向散射網(wǎng)絡(luò)的EE為
(9)
(10)
式中:為均衡參數(shù),用于控制SE和EE的權(quán)重;=和=則分別表示帶寬占用率和功率使用率。
令∈×和∈×1分別表示通信模式矩陣和發(fā)射功率矩陣。則譜能均衡優(yōu)化問題可表示為
(11a)
s.t.
(11b)
(11c)
(11d)
(11e)
(11f)
(11g)
優(yōu)化問題式(11)是MINLP問題,通常需要用全局搜索法來獲得最優(yōu)解,具有指數(shù)復(fù)雜度。然而,指數(shù)復(fù)雜度的算法對于大規(guī)模低功耗的反向散射網(wǎng)絡(luò)而言并不適用。因此,將該問題拆分成兩個子問題,即子載波分配和反射系數(shù)的優(yōu)化,然后分兩步利用低復(fù)雜度的算法進(jìn)行求解。第1步,利用多對一穩(wěn)定匹配算法將BD分配到不同的子載波,并確定BD的通信模式。第2步,根據(jù)給定的子載波分配,優(yōu)化每個子載波上BD的反射系數(shù),從而達(dá)到最大的譜能效率。
鑒于各子載波內(nèi)限定唯一的主動通信設(shè)備,同時每個BD只處于某一個子載波上,子載波分配可視作一個主動通信設(shè)備和多個BD的匹配過程。因此,采用多對一穩(wěn)定匹配算法來確定子載波的分配。
(12)
圖3 多對一穩(wěn)定匹配示例Fig.3 Example of the many-to-one stable matching
接下來,考慮如何確定值,即子載波的占用數(shù)和主動通信設(shè)備數(shù),該值將直接影響網(wǎng)絡(luò)的SE和EE。
為滿足QoS各子載波上的BD需滿足的最小速率要求,將式(2)代入式(11c),可知BD在上做AT傳輸時可承受的最大干擾為
(13)
由式(12)和式(13)網(wǎng)絡(luò)的總吞吐量可表示為
(14)
(15)
其余設(shè)備采用BT,則總的功耗為
(16)
此外,子載波的占用數(shù)等于AT的設(shè)備數(shù),所以總的占用帶寬=。
最后,根據(jù)譜能效率優(yōu)化目標(biāo)式(10),值由式(17)確定,即
(17)
算法1給出了基于多對一穩(wěn)定匹配算法的子載波分配,針對子載波占用數(shù)不確定情況下的子載波進(jìn)行分配,并確定BD的傳輸模式。
算法 1 基于多對一穩(wěn)定匹配算法的子載波分配輸入 BD集,子載波集 ,儲能Ei,傳輸時長t0,信道增益gi、hij輸出 傳輸模式矩陣S(1) 初始化 =?, =?,K=0,S=0,匹配池Λ={(i;?), ?i∈ }確定子載波占用數(shù)K值:(2) 根據(jù)式(12)對設(shè)備進(jìn)行降序排列(3) for k=1:M(4) 根據(jù)式(17)計算RPtotP+λBtotB ,輸出取最大值時的K值(5) end for多對一穩(wěn)定匹配過程:(6) 令 ={1,2,…,K}, ={K+1,K+2,…,N}(7) 根據(jù)信道增益|hij|的降序排列確定各BD的偏好列表(8) 循環(huán)(9) 集合 中未進(jìn)入匹配池的BDj(?j∈ ,j?Λ),根據(jù)偏好列表向當(dāng)前排在第一位的設(shè)備BDi(i∈ )發(fā)起“匹配請求”(10) if BDj位于BDi在偏好列表中當(dāng)前所有請求設(shè)備的前qm位(11) BDi向BDj回復(fù)“接受”(12) 更新匹配池Λ(13) elseBDi向BDj回復(fù)“拒絕”(14) end if(15) until所有設(shè)備完成匹配(16) 根據(jù)Λ={(i;j), ?i∈ ,j∈ }中的匹配結(jié)果為S賦值siii=1,siij=1
算法1主要包含兩個部分,即子載波占用數(shù)值的確定和多對一穩(wěn)定匹配過程。值的確定過程首先是對個BD進(jìn)行排序,然后對式(17)經(jīng)過次簡單運(yùn)算即可獲得最佳的值。由于對個BD進(jìn)行排序的時間復(fù)雜度為(log),確定子載波占用數(shù)值的復(fù)雜度為(log+)。其次,穩(wěn)定匹配過程中將個AT設(shè)備和-個BT設(shè)備進(jìn)行匹配,最多經(jīng)過((-))輪即可達(dá)到穩(wěn)定匹配。最終,算法1的時間復(fù)雜度為(log+-+)。
給定子載波的分配和BD的通信模式,帶寬占用率和功率使用率的值確定,根據(jù)式(10)譜能均衡優(yōu)化目標(biāo)可轉(zhuǎn)化成最大化吞吐量。此外,由第22節(jié)可知,采用AT傳輸?shù)腂D為提高總的吞吐量將盡可能地提高傳輸功率,則AT設(shè)備的傳輸功率由式(15)給出。最后,優(yōu)化問題式(11)轉(zhuǎn)化為反射系數(shù)優(yōu)化問題:
(18a)
(18b)
(18c)
引入拉格朗日乘子{?}、{}、{},式(18)的拉格朗日函數(shù)可定義為
(19)
(20)
互補(bǔ)松弛條件包括:
?=+1,+2,…,
(21)
(-1)=0, ?=+1,+2,…,
(22)
=0, ?=+1,+2,…,
(23)
以及對偶可行性約束條件為
?≥0,≥0,≥0, ?=+1,+2,…,
(24)
最后,由原始可行性約束條件式(18b)~式(18c)和式(20)~式(24)共同構(gòu)成了KKT條件,采用經(jīng)典的內(nèi)點(diǎn)法即可獲得反射系數(shù)優(yōu)化問題式(18)的最優(yōu)解。
由于反射系數(shù)的個數(shù)為-,則使用內(nèi)點(diǎn)法求解凸優(yōu)化的反射系數(shù)優(yōu)化問題式(18)的時間復(fù)雜度為((-))。綜合第22節(jié)中使用算法1求子載波分配的復(fù)雜度,本文所提出的分階段優(yōu)化算法的復(fù)雜度為((-)+log+-+)。然而針對譜能效率優(yōu)化問題式(11),傳統(tǒng)的求解該MINLP問題的分支定界算法其復(fù)雜度為(2)。因此,本文所提多項式時間復(fù)雜度的算法更適合于大規(guī)模反向散射通信網(wǎng)絡(luò)的資源分配。與此同時,由于整體的資源配置優(yōu)化在B-AP處完成,并不會給極低功耗的BD帶來額外的負(fù)擔(dān)。此外,仿真實(shí)驗表明本文所提算法可獲得與分支定界算法接近的譜能效率。
本節(jié)對所提出的優(yōu)化方案進(jìn)行仿真并分析其性能。假定BD隨機(jī)均勻地分布在100 m×100 m的范圍內(nèi),在單位時長內(nèi)進(jìn)行傳輸,即=1。各BD的初始能量服從均值為100 mW,方差為50的正態(tài)隨機(jī)分布。將AT傳輸需滿足的最小速率設(shè)為100 kbps,而BT傳輸需滿足的最小速率設(shè)為10 kbps。表1給出了實(shí)驗仿真中使用的一些基本參數(shù)設(shè)置。
表1 實(shí)驗仿真參數(shù)
通過將本文提出的MC-NOMA方案和最優(yōu)方案(Optimal)、文獻(xiàn)[58]提出的D-NOMA方案以及OMA方案進(jìn)行對比來評價所提算法在SE和EE方面的性能。這里,Optimal采用全局搜索的方式給出最佳的分組和反射系數(shù)分配方案。D-NOMA是根據(jù)信道增益大小和正交性對設(shè)備進(jìn)行分組后進(jìn)行功率分配優(yōu)化。OMA將BD按照接收信號強(qiáng)度降序排列,然后將排在前的BD分配到個子載波上采用主動通信模式。由此可知,OMA中各傳輸設(shè)備之間不存在干擾。但當(dāng)子載波數(shù)小于設(shè)備數(shù)時,OMA中信道被完全占用,剩余的-個設(shè)備將無法向B-AP發(fā)送數(shù)據(jù)。
給定設(shè)備數(shù)和子載波數(shù)為20,圖4給出了不同均衡參數(shù)對譜能效率的影響。
圖4 不同均衡參數(shù)λ對譜能效率的影響Fig.4 Impact of the tradeoff coefficient λ on SE
Optimal和MC-NOMA的SE隨λ的增大而增長,同時EE隨的增大而降低。當(dāng)取較大值或較小值時,SE和EE均趨于穩(wěn)定。具體來說,當(dāng)大于10時,Optimal和MC-NOMA著重優(yōu)化SE,而當(dāng)小于0.1時,Optimal和MC-NOMA著重優(yōu)化EE。當(dāng)=1時,SE和EE均接近最大值,其中SE相對于最大值(=∞)僅下降了1.2%,而EE相對于最大值(=0)僅下降了1.5%。由譜能效率均衡優(yōu)化目標(biāo)式(10)可知,當(dāng)=∞時,優(yōu)化方案變?yōu)樽畲蠡疭E。然而,當(dāng)=0時,優(yōu)化方案變成最大化EE。而圖4中,較大和較小時的譜能效率變化都不大,表明當(dāng)較小時仍能獲得與最大化SE接近的性能,而當(dāng)較大時也仍能獲得與最大化EE接近的性能。這都得益于本文提出的歸一化的譜能效率均衡優(yōu)化目標(biāo)。通過總功率預(yù)算和總的可使用帶寬對優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行歸一化后,優(yōu)化方案在受到均衡參數(shù)的調(diào)節(jié)的同時側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)整體的吞吐量性能。由此可見,本文通過和對譜能效率優(yōu)化目標(biāo)式(10)進(jìn)行了有效的歸一化處理,從而在不同均衡參數(shù)下均能獲得較高的譜能效率。在OMA中,子載波的分配是恒定的,使得帶寬占用率也是確定的,因此OMA中SE和EE不隨的變化而變化。
Optimal中聯(lián)合分支定界算法和內(nèi)點(diǎn)法對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組和反射系數(shù)優(yōu)化,其計算復(fù)雜度為(2)。OMA方案中根據(jù)節(jié)點(diǎn)接收信號強(qiáng)度對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序操作,進(jìn)而分配到不同的子載波,其計算復(fù)雜度為(log)。此外,由第2.3節(jié)可知,本文所提出的MC-NOMA方案的計算復(fù)雜度為((-)+log+-+)。如圖4所示,Optimal利用指數(shù)時間復(fù)雜度算法來換取最佳的性能。MC-NOMA具有多項式時間復(fù)雜度獲得的SE和EE分別是Optimal的98%和97.8%。這也說明了本文提出的優(yōu)化算法在降低了計算復(fù)雜度的同時可獲得與Optimal方案接近的性能。此外,MC-NOMA的SE和EE相對于OMA分別增長了29.5%和25.9%。MC-NOMA能帶來更高的SE得益于NOMA方案支持同載波內(nèi)多設(shè)備的同時傳輸,另外在相同子載波內(nèi)其他設(shè)備均可以利用主動通信設(shè)備發(fā)送的信號做低功耗的BT,從而獲得更高的EE。
圖5和圖6分別給出了不同子載波數(shù)下的EE和SE隨BD數(shù)變化的情況。
圖5 EE隨BD數(shù)變化的情況(λ=1)Fig.5 Number of BD versus EE(λ=1)
圖6 SE隨BD數(shù)變化的情況(λ=1)Fig.6 Number of BD versus SE(λ=1)
首先,當(dāng)=10時,Optimal和MC-NOMA的EE和SE隨著設(shè)備數(shù)的增加先增后減。這是因為在給定的載波帶寬內(nèi)增加傳輸?shù)脑O(shè)備數(shù)可提升總的吞吐量,從而提高EE和SE。但是,當(dāng)設(shè)備數(shù)進(jìn)一步增加到超過子載波數(shù)的2.5倍后,同組設(shè)備之間的干擾增大,從而抑制了吞吐量的進(jìn)一步增加,進(jìn)而導(dǎo)致EE和SE的降低。具體而言,當(dāng)設(shè)備數(shù)為25(是子載波數(shù)的2.5倍)時,MC-NOMA獲得最大的EE,相對于D-NOMA和OMA分別增加了29.4%和35.9%。當(dāng)設(shè)備數(shù)增加到40(是子載波數(shù)的4倍)時,MC-NOMA的EE在3.26×10bit/J處趨于平穩(wěn)。不同于D-NOMA僅根據(jù)信道狀態(tài)條件對設(shè)備進(jìn)行分組,MC-NOMA在對BD進(jìn)行分組時,根據(jù)滿足設(shè)備能量約束和QoS需求下的最大化譜能效率優(yōu)化目標(biāo)確立了具體的子載波的占用數(shù),隨后利用多對一穩(wěn)定匹配算法確定了各子載波上的BD。因此,MC-NOMA提供了更高的譜能效率。此外,得益于子載波上多個低功耗BD使用NOMA方式同時接入,D-NOMA在=10且設(shè)備數(shù)大于10時也獲得了相對于OMA更高的EE和SE。相應(yīng)地,由圖6可知,SE同樣在設(shè)備數(shù)為25時達(dá)到最大,此時MC-NOMA的SE相對于D-NOMA和OMA分別增加了12%和41%。而當(dāng)設(shè)備數(shù)到40即子載波數(shù)的4倍時,MC-NOMA的SE在46.2 bit/s/Hz處趨于穩(wěn)定。
當(dāng)=50時,Optimal和MC-NOMA的EE和SE均隨著設(shè)備數(shù)的增加而增加。此時設(shè)備數(shù)沒有超過載波的承載量,隨著設(shè)備數(shù)的增加,總的吞吐量增加,從而提升整個網(wǎng)絡(luò)的EE和SE。但是,在OMA方案中,在子載波數(shù)為50時獲得的EE和SE反而低于子載波數(shù)為10時。這是因為當(dāng)子載波數(shù)增加,OMA中的載波占用率隨之增加,低速率的設(shè)備同樣獨(dú)占子載波,導(dǎo)致SE降低。同時低速率的設(shè)備中的電路損耗進(jìn)一步降低了網(wǎng)絡(luò)整體的EE。此外,當(dāng)子載波數(shù)超過設(shè)備數(shù)時,D-NOMA中各BD單獨(dú)占用一個子載波,與OMA方案一致。因此,當(dāng)=50時,D-NOMA的性能與OMA方案相同。
最后,為了分析信道增益差對系統(tǒng)性能的影響,給出了不同方差瑞利衰落環(huán)境下的SE和EE性能。給定子載波數(shù)為20及設(shè)備數(shù)為50,圖7和圖8中分別給出了不同方差對EE和SE的影響。各方案的EE和SE均隨著的增大而增長。這是因為的增大促使信道功率增益的增加,并進(jìn)一步提高了信號的接收功率。此外,NOMA方案(即MC-NOMA和D-NOMA)的譜能效率增長速度明顯高于OMA方案。這得益于的增大提高了信道增益的差異性,從而降低了SIC操作過程中的同頻干擾,并進(jìn)一步提升了NOMA方案的譜能效率。
圖7 EE隨方差σ2變化的情況(N=50,M=20)Fig.7 EE versus σ2(N=50,M=20)
圖8 SE隨方差σ2變化的情況(N=50,M=20)Fig.8 SE versus σ2(N=50,M=20)
由圖7所示,Optimal和MC-NOMA的EE明顯高于D-NOMA和OMA。同時,當(dāng)σ低于-10 dBm時,MC-NOMA方案的EE保持相對平穩(wěn)。這表明MC-NOMA方案在較低σ的情況下,有效的子載波分配和反射系數(shù)優(yōu)化仍能提供穩(wěn)定的反向散射通信,從而提升網(wǎng)絡(luò)的整體EE。這是由于穩(wěn)定匹配算法中,主動發(fā)起請求匹配的一方總是獲得優(yōu)勢,即請求方在保證匹配穩(wěn)定的情況下總能獲得當(dāng)前的最佳匹配。因此,在子載波分配過程中,本文提出的多對一穩(wěn)定匹配算法內(nèi)處于請求方的低功耗BT設(shè)備將更具優(yōu)勢。此外,本文利用主被動通信的相互協(xié)作提升反向散射通信的可靠性同時降低網(wǎng)絡(luò)能耗,從而相對于D-NOMA和OMA獲得了更高的EE和SE。
本文首先介紹了具有雙通信模式的BD,即AT和BT。通過主動通信和反向散射通信的相互協(xié)作來提升網(wǎng)絡(luò)的EE同時保證傳輸?shù)姆€(wěn)定性。接著,利用MC-NOMA技術(shù)提高BD的接入機(jī)會,降低網(wǎng)絡(luò)時延,提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量。針對MC-NOMA增強(qiáng)型的反向散射網(wǎng)絡(luò),本文綜合研究了BD通信模式的選擇,子載波分配和反射系數(shù)優(yōu)化,旨在提升網(wǎng)絡(luò)整體的譜能效率。仿真實(shí)驗表明,本文提出的多對一穩(wěn)定匹配算法在有效地降低原優(yōu)化問題的求解復(fù)雜度的同時獲得了接近Optimal算法的譜能效率。相對于D-NOMA和OMA,MC-NOMA的譜能效率均有了顯著提升。此外,仿真部分還分析了均衡參數(shù)對SE和EE的影響,通過調(diào)節(jié)該參數(shù)可獲得所需的譜能效率性能。