[论文解读] Joint MOO of Transmit Precoding and Receiver Design in a Downlink Time Switching MISO SWIPT System

Nafiseh Janatian, Ivan Stupia+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 17被引用 3

一句话总结

本文提出了一种多目标优化（MOO）框架，用于在具有多个多天线接入点和单天线用户的下行链路MISO SWIPT系统中，联合设计波束成形与时隙切换（TS）比例。通过使用加权切比雪夫法将非凸的秩约束问题松弛为非凸半定规划（SDP），并利用拟凸最小化算法求解，该方法在数据速率与采集能量之间实现了Pareto最优权衡，且理论证明了最优解满足秩一约束。

ABSTRACT

In this paper, we consider a time-switching (TS) co-located simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) system consisting of multiple multi-antenna access points which serve multiple single antenna users. In this scenario, we propose a multi-objective optimization (MOO) framework to design jointly the Pareto optimal beamforming vector and the TS ratio for each receiver. The objective is to maximize the utility vector including the achieved data rates and the harvested energies of all users simultaneously. This problem is a non-convex rank-constrained MOO problem which is relaxed and transformed into a non-convex semidefinite program (SDP) based on the weighted Chebycheff method. The majorization-minimization algorithm is utilized to solve the nonconvex SDP and the optimal solution is proved to satisfy the rank constraint. We also study the problem of optimizing the beamforming vectors in a fixed TS ratio scenario with the same approach. Numerical results are provided for two coordinated access points with MISO configuration. The results illustrate the trade-off between harvested energy and information data rate objectives and show the effect of optimizing the precoding strategy and TS ratio on this trade-off.

研究动机与目标

• 解决多用户下行链路MISO SWIPT系统中，时间切换接收机下信息速率与能量采集之间的平衡挑战。
• 设计一种联合优化框架，用于波束成形向量与时隙切换比例，以同时最大化数据速率与采集能量。
• 通过松弛与变换，克服SWIPT系统中多目标问题的非凸性与秩约束特性，转化为非凸SDP问题。
• 通过理论分析与算法强制，确保最优解保持波束成形所需的秩一结构。
• 评估联合优化对频谱效率与能量采集性能之间权衡的影响。

提出的方法

• 构建一个多目标优化（MOO）问题，以最大化包含所有用户数据速率与采集能量的效用向量。
• 应用加权切比雪夫法，将非凸、秩约束的MOO问题转化为非凸半定规划（SDP）。
• 利用拟凸最小化（MM）算法迭代求解非凸SDP，确保收敛至驻点。
• 证明松弛问题的最优解满足波束成形的秩一约束，确保物理可行性。
• 推导Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件，并分析松弛性，以识别活跃目标并确定最优拉格朗日乘子。
• 建立对偶变量通过秩零空间定理强制实现秩一解，从而确认波束成形结构。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有时间切换接收机的多用户MISO SWIPT系统中，如何实现信息速率与能量采集之间的Pareto最优权衡？
• RQ2 联合优化波束成形向量与时隙切换比例对系统性能权衡有何影响？
• RQ3 SWIPT系统中的非凸、秩约束MOO问题能否通过半定规划与拟凸最小化方法有效松弛与求解？
• RQ4 松弛问题的最优解在何种条件下能保持波束成形所需的秩一结构？
• RQ5 与固定时隙切换比例设计相比，所提出的联合优化在性能权衡方面表现如何？

主要发现

• 所提出的MOO框架在下行链路MISO SWIPT系统中成功实现了数据速率与采集能量之间的Pareto最优权衡。
• 拟凸最小化算法收敛至满足所有波束成形的秩一约束的解，确保了物理可行性。
• 理论分析确认最优对偶变量强制波束成形矩阵保持秩一结构，即对所有 l, j 有 rank(𝒳ₗⱼ) = 1。
• 数值结果表明，波束成形与TS比例的联合优化显著优于固定配置设计的速率-能量权衡。
• 最优解的特征为每个用户仅有一个活跃目标，由归一化速率与能量度量的最小值决定。
• 该方法在用户间实现了均衡的性能提升，波束成形设计有效管理了信息解调与能量采集的干扰。