基于SWIPT的多用戶雙向中繼協(xié)作系統(tǒng)資源分配算法研究

周 方 張信明

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 安徽 合肥 230027)

0 引 言

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點在中繼節(jié)點的輔助下傳輸數(shù)據(jù)，可以有效地提高系統(tǒng)吞吐量、魯棒性和覆蓋范圍。TW-CRNs(Two-WayCooperativeRelayingNetworks,TW-CRNs)[1]則被認(rèn)為是中繼協(xié)助兩個源節(jié)點間進(jìn)行信息交換的有效解決方案。中繼節(jié)點利用廣播特性，將收到的來自不同源節(jié)點的數(shù)據(jù)編碼轉(zhuǎn)發(fā)，實現(xiàn)了比半雙工單向中繼協(xié)作有更高的能量效率和頻譜效率。在能源有限的TW-CRNs中，能源短缺是一個限制TW-CRNs性能的關(guān)鍵因素。無線能量信息協(xié)同傳輸(SimultaneousWirelessInformationandPowerTransfer，SWIPT)[2]作為一種先進(jìn)的能量采集技術(shù)(EnergyHarvesting,EH)，可以使接收器從接收到的無線射頻信號中獲取能量和信息，延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中低功耗傳感器的使用壽命，增強傳輸速率和能量之間的權(quán)衡，提高系統(tǒng)性能。在基于SWIPT的TW-CRNs中，由于節(jié)點可以采集能量并使用積累的能量傳輸信息，使節(jié)點的傳輸功率、傳輸時間等資源變成了可控的量，因此設(shè)計合理的資源分配算法是提升系統(tǒng)性能的關(guān)鍵舉措。

不同于單中繼雙向數(shù)據(jù)場景，多用戶對多中繼雙向協(xié)作系統(tǒng)(Multi-userMulti-relayTW-CRNs,MM-TW-CRNs)比較復(fù)雜，除了要考慮一些可控資源的合理分配外，在資源分配算法中還必須要考慮節(jié)點間傳輸干擾。文獻(xiàn)[3]考慮配備多天線的中繼節(jié)點和配備多天線的源節(jié)點的MM-TW-CRNs，通過對傳輸功率、傳輸時間等的分配策略，來優(yōu)化系統(tǒng)的漸近頻譜和能量效率的波束成形，以最大化數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆旨鲆妫畲蠡到y(tǒng)傳輸速率。文獻(xiàn)[4]則考慮單天線多中繼和多源節(jié)點共享其頻帶(載波)資源形成虛擬路徑以實現(xiàn)空間分集，通過考慮子載波的功率分配以及子載波配對來增大分集增益，提高系統(tǒng)吞吐量。以上相關(guān)工作均是干擾減輕的資源分配算法，利用最大合并比技術(shù)或者波束形成等技術(shù)使多節(jié)點可同時向同一個節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)且保證數(shù)據(jù)仍可被正確接收，考慮一些可控的資源分配，提高節(jié)點間的協(xié)作分集增益，提升傳輸成功率，增大系統(tǒng)吞吐量。基于干擾避免的資源分配算法，在避免多個節(jié)點同時發(fā)送數(shù)據(jù)造成嚴(yán)重干擾的基礎(chǔ)上，考慮系統(tǒng)資源的分配。相比于干擾減輕的資源分配算法，其實現(xiàn)簡單、復(fù)雜度相對較低，且可擴展性好，因此本文主要關(guān)注MM-TW-CRNs中避免干擾的資源分配算法的設(shè)計。文獻(xiàn)[5]提出的干擾避免資源分配算法可被擴展到MM-TW-CRNs中，通過考慮能量分配下的傳輸功率分配算法，來平衡兩個源節(jié)點的不同傳輸速率，并在每個時隙中利用優(yōu)化的功率選出一組源-中繼-源傳輸數(shù)據(jù)，最大化系統(tǒng)能效，但是其鏈路利用率較低。面對MM-TW-CRNs數(shù)據(jù)傳輸?shù)膹?fù)雜性，本文立足于基于SWIPT的多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作系統(tǒng)，提出基于TDMA的資源分配算法(ResourceAllocationBasedonSWIPTandTDMA,RABST)，除了考慮節(jié)點傳輸功率、SWIPT技術(shù)下信息和能量分配比例和傳輸時間等資源的分配外，還考慮多用戶鏈路調(diào)度對資源分配的影響，提升鏈路總傳輸速率和利用率，最大化系統(tǒng)吞吐量。本文主要貢獻(xiàn)在于：

1) 為了最大化系統(tǒng)的吞吐量，RABST充分利用節(jié)點的廣播特性，允許多條不沖突鏈路在同一時隙同時傳輸信息以減小傳輸時延提升鏈路利用率，并考慮了調(diào)度鏈路上的信息量分配，以及傳輸速率資源的分配，以減小傳輸時延，增大系統(tǒng)吞吐量。

2)RABST考慮了源節(jié)點和中繼節(jié)點傳輸時間資源、傳輸功率資源的分配，以及中繼節(jié)點的能量和信息分配比例。源節(jié)點的傳輸時間決定著中繼節(jié)點收到的信息總量，決定中繼節(jié)點的能量和信息的分配，中繼節(jié)點的能量制約著中繼節(jié)點的傳輸功率以及傳輸時間，對傳輸時間的分配也對系統(tǒng)中信息和能量的分配產(chǎn)生影響，通過考慮這些因素使系統(tǒng)能量和信息達(dá)到均衡，增大系統(tǒng)吞吐量。

3)RABST綜合考慮了能量和信息傳輸量的分配、節(jié)點的傳輸功率分配以及鏈路資源的調(diào)度和流量分配，并將其建模成優(yōu)化問題，通過對優(yōu)化問題的求解，得到最優(yōu)的傳輸順序以及最優(yōu)資源的分配，最終最大化系統(tǒng)吞吐量。

1 系統(tǒng)模型

如圖1所示，多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作系統(tǒng)被抽象成G=(N,L)，其中N={S,R}代表網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集合,相應(yīng)的|N|代表節(jié)點總個數(shù)，L={lab|a,b∈N}代表鏈路集合，其中l(wèi)ab代表節(jié)點a到節(jié)點b的通信鏈路。具體的，系統(tǒng)由源節(jié)點集S={Sπ|π=1,2}(其中Sπ={Sπi|i=1,2,…，Mπ})和中繼節(jié)點集R={Rj|j=1,2,…,K}組成，中繼R協(xié)助S1和S2進(jìn)行消息交換。系統(tǒng)中的所有節(jié)點均配備單天線，因此不支持同時發(fā)送和接收數(shù)據(jù)。所有源節(jié)點都周期性發(fā)送數(shù)據(jù)給中繼，中繼節(jié)點應(yīng)用解碼轉(zhuǎn)發(fā)(Decode-and-Forward,DF)[6]協(xié)議，并采用基于功率分裂技術(shù)(Power Splitting,PS)接收機[7]的SWIPT技術(shù)來真正實現(xiàn)信息和能量的同時傳輸，中繼節(jié)點有兩個接收器可以同時將信號轉(zhuǎn)化成能量和信息，在源的發(fā)送時隙中使用信息解碼發(fā)送器和能量采集器來處理信號，并以ρ：(1-ρ)的比例進(jìn)行能量和信息的分配，其中ρ(0≤ρ≤1)是功率分裂因子。在該模型中，所有涉及信息傳輸?shù)逆溌范甲裱瓑K衰落模型，在持續(xù)時間T的每個時隙中鏈路狀態(tài)獨立改變。

圖1 多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作模型

2 信息交換資源分配算法

基于以上系統(tǒng)模型及假設(shè)，本節(jié)關(guān)注多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作系統(tǒng)的信息交換資源分配算法RABST的設(shè)計。首先，以最大化系統(tǒng)吞吐量為目標(biāo)，通過將傳輸功率、傳輸時間、能量-信息分配比例和調(diào)度鏈路的傳輸速率建模成優(yōu)化變量，將系統(tǒng)節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸所要滿足的約束轉(zhuǎn)化成不等或等式約束條件，從而將資源分配問題建模成數(shù)學(xué)優(yōu)化問題。其次，通過對上述優(yōu)化問題的求解得到最優(yōu)的系統(tǒng)資源分配方案，最大化系統(tǒng)吞吐量。

2.1 信息交換系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸建模

在圖1所示的系統(tǒng)中，對于節(jié)點i(?i∈N)均有“進(jìn)”、“出”兩個方向的數(shù)據(jù)流，分別用I(i)和O(i)來表示“進(jìn)”流的發(fā)送節(jié)點和“出流”的接收節(jié)點集合，該資源分配需要解決兩個問題：在時間限制下流傳輸數(shù)據(jù)的傳輸速率和傳輸時長如何設(shè)置可最大化系統(tǒng)的吞吐量以及數(shù)據(jù)流的分配保證同時傳輸不沖突。為了最大化吞吐量，本文首先給出了在多用戶信息交換場景下系統(tǒng)應(yīng)該滿足的約束，其次通過設(shè)置數(shù)據(jù)流的代價上的代價以及關(guān)于吞吐量的效用來建模該分布式的資源分配策略。傳輸單位比特數(shù)據(jù)流的代價表示為CD，接收單位比特數(shù)據(jù)流的代價表示為CE。

1) 數(shù)據(jù)量約束 由于在系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)滿足數(shù)據(jù)量守恒規(guī)則，因此在時間T內(nèi)，對于該中繼系統(tǒng)來說，所有”進(jìn)”方向的數(shù)據(jù)量之和應(yīng)該等于所有”出”方向上數(shù)據(jù)量之和，也即是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量C，可表示為：

(1)

式中：節(jié)點“進(jìn)”(“出”)方向的數(shù)據(jù)量等于所有“進(jìn)”(“出”)方向的數(shù)據(jù)流的流速率rxi(riy)與該數(shù)據(jù)流傳輸時間txi(tiy)的乘積。

2) 能量約束 對于中繼節(jié)點來說，得益于PS技術(shù)，可以將從源節(jié)點x(x∈I(i))接收的信號轉(zhuǎn)化成能量exi來維持系統(tǒng)的不間斷運行，可以表示為：

exi=ηρxiPxihxitxii∈R

(2)

式中：η為定值代表能量轉(zhuǎn)換效率，Pxi和txi分別代表lxi鏈路上數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌l(fā)送功率和時間，ρxi和hxi則分別表示在當(dāng)前l(fā)xi數(shù)據(jù)流上的功率分裂因子和鏈路相關(guān)系數(shù)，那么在時間T內(nèi)，中繼節(jié)點積累的總能量Ei是所有“進(jìn)“流數(shù)據(jù)傳輸所提供的能量之和,可表示為：

(3)

由于在具有能量采集的系統(tǒng)中，節(jié)點需要滿足能量中立條件，即中繼節(jié)點在其所有”出”數(shù)據(jù)流liy上傳輸數(shù)據(jù)所消耗的能量以及其接收信息所消耗的能量不能超過節(jié)點i積累的能量，因此對于時間T內(nèi)的能量約束有：

(4)

3) 鏈路帶寬約束 首先，由于系統(tǒng)的每一個節(jié)點均是單天線半雙工節(jié)點，節(jié)點不能向多個節(jié)點同時發(fā)送或者同時接收多個節(jié)點的數(shù)據(jù)，或者發(fā)送即在該節(jié)點所涉及的所有數(shù)據(jù)流，不論是“進(jìn)”流還是“出”流，總的流傳輸速率都不應(yīng)該超過其帶寬，因此有：

(5)

式中：Wi代表節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的最大帶寬。其次，在節(jié)點i的某一“進(jìn)”流傳輸情況下，還需滿足如下鏈路帶寬限制：

(6)

上式實際意義為：當(dāng)節(jié)點z有一條“進(jìn)”流(假設(shè)記為lnz)在傳輸數(shù)據(jù)時，以節(jié)點n有鏈路且為“出”流的所有鏈路的數(shù)據(jù)傳輸不能包括此時lnz這條鏈路，ljk則代表著“出”流中可以和lnz在同一時隙同時傳輸?shù)逆溌贰?shù)據(jù)流ljk是根據(jù)文獻(xiàn)[8]選擇出來的數(shù)據(jù)流，其大致方法是首先根據(jù)該信息交換拓?fù)鋱D在多項式時間內(nèi)構(gòu)建無向沖突圖G′，對于沖突圖來說，頂點代表數(shù)據(jù)流，如果兩條或者多跳數(shù)據(jù)流有共同的節(jié)點，則頂點(即數(shù)據(jù)流)之間有一條邊，即為沖突圖的邊。其次利用貪婪算法為沖突圖上的頂點著色，有邊連接的頂點不能著同一種顏色，在多種著色方案中選擇利用顏色種類最少的方案為最佳著色方案。最后每一種顏色對應(yīng)的數(shù)據(jù)流即為可以同時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流，最終確定了liy對應(yīng)的所有數(shù)據(jù)流ljk。確定ljk可以使得同一時隙有多條鏈路可以同時傳輸，增大鏈路利用率，同時多條鏈路的同時傳輸也增大了整體的鏈路容量。

4) 時間約束及其他隱含約束 數(shù)據(jù)流傳輸數(shù)據(jù)所用的總時間T′不能超過設(shè)定的時間T:

(7)

每條數(shù)據(jù)流的傳輸速率不能小于可令數(shù)據(jù)傳輸成功的最小傳輸速率rmin:

rab≥rmina,b∈N

(8)

有關(guān)系統(tǒng)吞吐量Thou的效用函數(shù)可以表示為：

U(t,P,ρ,r)=CT′

(9)

式中：t=(txi,tiy)；P=(Pxi,Piy)；ρ=(ρxi);r=(rxi,riy),那么系統(tǒng)的資源分配問題可以被建模成如下優(yōu)化問題P0:

(10)

s.t. (1)～(11)

在P0中通過約束每一跳數(shù)據(jù)流的傳輸速率來保證多條鏈路傳輸不沖突，通過對節(jié)點傳輸功率的分配來調(diào)節(jié)鏈路容量，功率分裂因子和傳輸時間的分配增強了能量和信息的均衡，有利于最大化系統(tǒng)的吞吐量。求解P0則可以得到系統(tǒng)的資源分配以及系統(tǒng)最大吞吐量。

2.2 RABST算法描述

在2.1節(jié)中，對新的資源分配算法RABST進(jìn)行建模，并形成了優(yōu)化問題P0，求解優(yōu)化問題P0得到的最優(yōu)解即是系統(tǒng)資源分配的最優(yōu)方案，因此對問題P0的求解過程即是RABST算法詳細(xì)步驟。

由于式(2)-式(3)在傳輸功率、功率分裂因子和傳輸時間上反映為非凸性，式(1)、式(4)數(shù)據(jù)流傳輸速率和傳輸時間上反映為非凸性，且式(5)-式(6)中的變量是在形成沖突圖的基礎(chǔ)上被約束的，因此問題P0是一個復(fù)雜的非凸優(yōu)化問題。為了求解P0，首先需要建立該多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作模型的無沖突圖，在無沖突圖中明確各個節(jié)點和鏈路之間的傳輸順序，其次通過BCD(Block Coordinate Descent)方法[8]來分解P0，BCD方法是坐標(biāo)下降法的一個擴展，可以采用固定某些使問題變成非凸的變量使之變成凸問題，并沿著一個坐標(biāo)方向進(jìn)行搜索其余變量的局部最小值，將非凸優(yōu)化問題分而治之。最后通過聯(lián)合優(yōu)化同一時隙可同時傳輸?shù)逆溌飞系臄?shù)據(jù)流量、傳輸速率、傳輸時間變量來確定系統(tǒng)資源分配分案，最大化系統(tǒng)吞吐量，具體過程如下：

1) 建立系統(tǒng)無沖突圖 參照文獻(xiàn)[9]，根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)的資源分配情況，建立該多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作模型的無沖突圖，得到無沖突圖上可行的無沖突傳輸?shù)捻樞騉rder={Orderq|q=1,2，…，K}，代表需要最少K個時隙實現(xiàn)無沖突傳輸，每個時隙中包含可同時傳輸?shù)逆溌芳希洖棣?Orderq)。

2) 分解問題P0 步驟1)給出了無沖突傳輸集合Φ(Orderq)，但是并未對其涉及節(jié)點的資源進(jìn)行優(yōu)化，因此在步驟1)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化節(jié)點和鏈路的資源分配變量，由于傳輸時間與其他變量在式(1)-式(4)中有乘積關(guān)系，使式(1)-式(4)成為了非凸約束，同理，傳輸功率與功率分裂因子變量的乘積使式(2)-式(3)為非凸約束，通過BCD方法首先將P0問題分解成三個具有強對偶性的凸優(yōu)化子問題：傳輸功率和傳輸速率資源分配子問題P1、能量-信息資源分配子問題P2和傳輸時間資源分配子問題P3，分而治之。

(1) 固定功率分裂因子和傳輸時間，式(2)-式(3)、式(6)-式(7)為關(guān)于傳輸功率變量的線性約束，式(1)、式(4)變?yōu)殛P(guān)于數(shù)據(jù)流速率變量的線性約束，其余均為線性約束，形成傳輸功率和傳輸速率資源分配子問題P1:

(11)

s.t. (1)～(8)

(2) 固定功率分裂因子和數(shù)據(jù)流傳輸速率P*、r*以及傳輸時間t，此時式(2)-式(3)變?yōu)楣β史至岩蜃幼兞康木€性約束，形成功率分裂因子分配子問題(能量-信息資源分配子問題)P2：

(12)

s.t. (1)～(8)

(3) 固定功率分裂因子和數(shù)據(jù)流傳輸速率P**、r**以及功率分裂因子P*，此時式(1)-式(4)為關(guān)于傳輸時間變量的線性約束，形成傳輸時間資源分配子問題P3：

(13)

s.t. (1)～(8)

3) 迭代求解問題P0 由于問題P0是一個非凸問題，不可能一次求解就得到最優(yōu)解，因此需要對問題P0迭代優(yōu)化求解。問題P0的一次迭代過程如下：初始化系統(tǒng)資源的分配，執(zhí)行步驟1，再結(jié)合文獻(xiàn)[8]中類似的求解過程，優(yōu)化步驟2中涉及的變量t、P、ρ和r并使Φ(Orderq)得到更新，其中對變量t、P、ρ和r的優(yōu)化是通過文獻(xiàn)[10]中的方法，求解P1、P2和P3對應(yīng)的拉格朗日對偶問題來優(yōu)化t、P、ρ和r。

優(yōu)化步驟2的具體過程如下：首先，固定傳輸功率分裂因子和傳輸時間變量給出傳輸功率分裂因子和傳輸時間策略，通過對問題P1的求解得到此次迭代優(yōu)化后的傳輸功率P*和傳輸時間r*，對傳輸功率和傳輸速率的優(yōu)化使系統(tǒng)吞吐量得到優(yōu)化。其次，為了使得問題P0更加優(yōu)化，根據(jù)當(dāng)前傳輸功率、傳輸速率以及傳輸時間策略去求解問題P2，得到此次迭代優(yōu)化后的ρ*，通過對功率分裂因子的優(yōu)化來均衡信息-能量之間的均衡，進(jìn)一步優(yōu)化吞吐量。最后，通過設(shè)置功率分裂因子和數(shù)據(jù)流傳輸速率和傳輸功率(P、ρ和r)策略來求解問題P3，得到此次迭代優(yōu)化后的t*。在優(yōu)化的傳輸功率、傳輸速率和功率分裂因子的基礎(chǔ)上對傳輸時間的優(yōu)化，使傳輸時延減小，吞吐量進(jìn)一步得到優(yōu)化。

根據(jù)變量下降方向和更新后的變量值設(shè)置新的資源分配策略，根據(jù)新的資源分配方案重復(fù)迭代過程。每次迭代使系統(tǒng)的資源得到優(yōu)化，Φ(Orderq)得到更新，吞吐量得到優(yōu)化。迭代終止于問題收斂或者達(dá)到最大的迭代次數(shù)。

步驟1-步驟3則組成了整個RABST資源分配算法，包括源鏈路選擇，鏈路傳輸速率分配、信息傳輸?shù)臅r間分配和能量傳輸?shù)臅r間分配，最大化系統(tǒng)的吞吐量，且RABST算法可以擴展到大規(guī)模的信息交換場景(如文獻(xiàn)[11]描述的大規(guī)模信息交換場景)，該RABST算法描述見算法1。

算法1 RABST算法

1. 初始化系統(tǒng)各個節(jié)點的能量，并彼此找到其鄰居；設(shè)置最大迭代次數(shù)w，初始化Order和Φ(Orderq)；

2. 針對當(dāng)前系統(tǒng)節(jié)點和鏈路上資源的分配情況，建立無沖突圖，得到Order和Φ(Orderq)執(zhí)行優(yōu)化資源的迭代；

3. while 迭代次數(shù)未超過w

4. 對于給定的功率分裂因子和傳輸時間策略，求解傳輸功率和傳輸速率資源分配子問題P1；

5. 對于給定的傳輸功率、傳輸速率和傳輸時間策略，求解能量-信息資源分配子問題P2；

6. 對于給定的傳輸功率、傳輸速率和功率分裂因子策略，傳輸時間資源分配子問題P3；

7. end while

8.重復(fù)循環(huán)2-7；

9. output: 最大化的系統(tǒng)吞吐量和對應(yīng)的系統(tǒng)資源分配方案，包括傳輸功率、傳輸速率、傳輸時間、能量-信息分配比例的最優(yōu)分配以及最優(yōu)Φ(Orderq)。

RABST算法包含兩層循環(huán)：優(yōu)化傳輸順序循環(huán)和優(yōu)化資源變量循環(huán)。由于RABST允許多個傳輸鏈路在同一時隙傳輸信息，K個時隙也意味著有K個無沖突節(jié)點集合，優(yōu)化迭代K個無沖突傳輸節(jié)點集合時間復(fù)雜度為O(|N|-K+1)。在優(yōu)化每個無沖突集合Φ(Orderq)時，還需要根據(jù)此時節(jié)點應(yīng)滿足數(shù)據(jù)量和帶寬約束，建立無沖突圖并得到無沖突集合Φ(Orderq)，如文獻(xiàn)[9]所描述，其復(fù)雜度為多項式時間，具體與節(jié)點的數(shù)量和鏈路數(shù)量有關(guān)，表示為O(polynomial(|N|)。優(yōu)化資源變量循環(huán)是通過BCD方法來完成的，其復(fù)雜度與迭代次數(shù)相關(guān)，而最大的迭代次數(shù)為w，因此其時間復(fù)雜度上限為O(w)，因此該算法的時間復(fù)雜度為O(polynomial(|N|)×(|N|-K+1)×w)。該算法復(fù)雜度為多項式時間，與節(jié)點個數(shù)與迭代次數(shù)密切相關(guān)。

3 仿真與實驗

在本節(jié)中，以數(shù)值方式評估對所提出RABST資源分配算法在基于SWIPT的多用戶多中繼雙向中繼協(xié)作系統(tǒng)中的性能并使用MATLAB進(jìn)行仿真。詳細(xì)初始仿真參數(shù)設(shè)置如下：

節(jié)點的初始電池能量在50～100 J隨機取值，其傳輸功率的閾值為0.1 mW，中繼節(jié)點和源節(jié)點均被隨機放置在10×10 m的正方形區(qū)域中。每個源節(jié)點的能量收集率被設(shè)置為均勻分布在0～40 mW之間的隨機變量，以此能量來傳輸數(shù)據(jù)。鏈路帶寬為10 kHz，按照參考文獻(xiàn)[11]將噪聲功率設(shè)置為-124 dBm。本文還設(shè)定能量協(xié)同傳輸?shù)哪芰哭D(zhuǎn)換效率為0.8，傳輸時間閾值T=100 s。本文將RABST資源分配算法與Zhang等[5]提出的資源分配算法進(jìn)行對比，其中Zhang等的方案是通過事先確定傳輸功率并且每次只選擇一個源-中繼-源對來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

首先，設(shè)置需要信息交換的源節(jié)點對8對，中繼節(jié)點4個，圖2展示了隨著時槽的增加，系統(tǒng)吞吐量的變化。RABST資源分配算法與Zhang等[5]提出的資源分配算法相比，系統(tǒng)吞吐量提升了18.64%。由于RABST資源分配算法允許在一個時槽中不只有一個源-中繼-源這三個節(jié)點的傳輸，在優(yōu)化過程中，考慮了同一時槽多個傳輸不沖突的節(jié)點同時傳輸?shù)那闆r，使得在每個時槽中鏈路的信息量增大，吞吐量提升。同時發(fā)現(xiàn)在第一個時槽兩個方案擁有一樣的吞吐量，是因為該時槽選定的鏈路與Zhang等資源分配方案的相同，又同時是數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_始，因此在第一時槽時吞吐量相等。

圖2 時隙vs吞吐量

其次，源節(jié)點數(shù)量不變，通過改變中繼節(jié)點的數(shù)量，來改變節(jié)點之間的連接關(guān)系和鏈路數(shù)量進(jìn)行實驗，其中中繼節(jié)點的數(shù)量被設(shè)置為2～10個。如圖3所示，反映了不同中繼節(jié)點數(shù)量下，本文提出的RABST算法與Zhang等資源分配算法導(dǎo)致的系統(tǒng)吞吐量變化。可以發(fā)現(xiàn)隨著中繼節(jié)點數(shù)量的增多，多個中繼可以協(xié)助源節(jié)點傳輸更多的數(shù)據(jù)，因此系統(tǒng)吞吐量增大。除此之外，隨著中繼數(shù)量的增多，兩種資源分配方案所得到的系統(tǒng)吞吐量差值越來越大，這是由于在中繼節(jié)點數(shù)量較少時，在同一個時隙中同時傳輸?shù)逆溌窋?shù)量及其有限，極端情況為僅有一個中繼節(jié)點的情況，系統(tǒng)中將不存在同時傳輸?shù)亩噫溌罚看沃荒茉试S一條鏈路傳輸數(shù)據(jù)，此時RABST算法與Zhang等資源分配算法有著相同的系統(tǒng)性能。隨著中繼節(jié)點增多，可用鏈路增多，RABST算法允許在每個時隙傳輸多條鏈路且對每條鏈路上的資源進(jìn)行了優(yōu)化分配，使得RABST算法在多用戶多中繼協(xié)作雙向系統(tǒng)中吞吐量優(yōu)于Zhang等資源分配算法獲得的系統(tǒng)吞吐量。

圖3 中繼數(shù)量vs吞吐量

最后，按照圖2的節(jié)點個數(shù)和各項參數(shù)設(shè)置，描繪了本文提出的基于SWIPT的多用戶多中繼雙向中級協(xié)作資源分配算法的應(yīng)用情況，如圖4所示。在該算法中結(jié)合了中繼節(jié)點的能量、信息、時間以及鏈路流量等資源的分配，并將該算法建模成優(yōu)化問題，運行該算法即是得到優(yōu)化問題的解，由于有非凸約束的存在，本文采用了塊坐標(biāo)下降法，通過松弛變量和固定變量一次求解的辦法來求得系統(tǒng)局部最優(yōu)資源分配方案。通過圖4可說明本文提出的RABST資源分配算法是收斂的。

圖4 迭代次數(shù)vs吞吐量

4 結(jié) 語

本文針對多用戶多中繼雙向協(xié)作系統(tǒng)設(shè)計了一個基于SWIPT和TDMA的資源分配算法，通過允許同一個時隙中有多條不沖突的鏈路傳輸，優(yōu)化鏈路上的傳輸功率、傳輸流量、傳輸時間等資源，使系統(tǒng)的吞吐量明顯提升。該算法具有很好的擴展性，可以直接被用在大規(guī)模信息交換場景中。在未來，將會專注于設(shè)計考慮系統(tǒng)安全性的干擾避免資源分配算法。