[论文解读] User Cooperation in Wireless Powered Communication Networks

Hyungsik Ju, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 11被引用 32

一句话总结

本文提出了一种在双用户无线信息与能量同步通信网络（WPCN）中的用户协作方案，其中近用户利用其采集的能量和分配的时间，中继远用户的信号，通过优化时间与功率分配以最大化加权和速率（WSR）。该方案有效缓解了双重近-远问题，相较于非协作WPCN设计，显著提升了吞吐量与公平性。

ABSTRACT

This paper studies user cooperation in the emerging wireless powered communication network (WPCN) for throughput optimization. For the purpose of exposition, we consider a two-user WPCN, in which one hybrid access point (H-AP) broadcasts wireless energy to two distributed users in the downlink (DL) and the users transmit their independent information using their individually harvested energy to the H-AP in the uplink (UL) through time-division-multiple-access (TDMA). We propose user cooperation in the WPCN where the user which is nearer to the H-AP and has a better channel for DL energy harvesting and UL information transmission uses part of its allocated UL time and DL harvested energy to help to relay the far user's information to the H-AP, in order to achieve more balanced throughput optimization. We maximize the weighted sum-rate (WSR) of the two users by jointly optimizing the time and power allocations in the network for both wireless energy transfer in the DL and wireless information transmission and relaying in the UL. Simulation results show that the proposed user cooperation scheme can effectively improve the achievable throughput in the WPCN with desired user fairness.

研究动机与目标

• 解决WPCN中由于下行链路能量传输与上行链路信息传输路径损耗不对称而引起的双重近-远问题。
• 通过在能量受限的WPCN中引入用户协作，提升系统公平性与整体吞吐量。
• 联合优化下行链路能量传输与上行链路信息传输中的时间与功率分配，支持中继传输。
• 在总时间与能量约束下，最大化加权和速率（WSR）。
• 通过分析与仿真结果，展示协作方案相较于非协作WPCN方案的性能增益。

提出的方法

• 建立一个包含一个混合接入点（H-AP）与两个用户的双用户WPCN模型，其中H-AP在下行链路广播射频能量，用户通过时分多址（TDMA）在上行链路传输数据。
• 引入一种协作协议，即近用户（U2）利用其上行链路时间的一部分及其采集的能量，先将远用户（U1）的数据中继至H-AP，再传输自身数据。
• 提出联合优化问题，通过联合优化时间分配（τ₀, τ₁, τ₂₁, τ₂₂）与功率分配（t₂₁, t₂₂）以最大化WSR，用于中继与直接传输。
• 推导最优性的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件，并通过变量替换与迭代方法求解非凸问题。
• 通过变量替换 z₁ = τ₀/τ₁, z₂₁ = ρ₂·t₂₁/τ₂₁, z₂₂ = ρ₂·t₂₂/τ₂₂，将原始问题转化为可解形式，推导出最优时间与功率分配的闭式表达式。
• 使用函数 f(z) = ln(1+z) - z/(1+z) 建模上行链路中的速率贡献，从而实现优化问题的解析可解性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在WPCN中，用户协作能否有效缓解由于下行链路能量传输与上行链路信息传输路径损耗不对称而引起的双重近-远问题？
• RQ2 与非协作WPCN方案相比，用户协作如何提升加权和速率（WSR）？
• RQ3 在协作式WPCN中，能量传输、中继与直接传输的最优时间与功率联合分配策略为何？
• RQ4 所提出的方案如何提升近用户与远用户之间在可实现数据速率上的公平性？
• RQ5 所提出的时间与功率分配策略的全局最优性分析条件是什么？

主要发现

• 所提出的用户协作方案相较于文献[6]中的非协作基准方案，实现了更高的加权和速率（WSR），尤其显著提升了远用户的性能。
• 该方案有效平衡了近用户与远用户之间的吞吐量，减少了因双重近-远问题导致的不公平速率分配。
• 基于KKT条件推导出最优时间与功率分配，通过变量替换与函数 f(z) 的单调性分析，获得闭式解。
• 结果表明，当近用户将其部分采集的能量与时间用于协助远用户时，其中继角色最为有效，从而提升了整体频谱效率。
• 仿真结果证实，协作协议显著改善了可实现吞吐量区域，并支持更均衡的用户性能。
• 最优时间分配确保近用户将其上行链路时间的一部分专门用于中继，剩余时间用于自身数据传输，且功率分配相应优化。