[论文解读] Receiver Antenna Partitioning for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer

Rahul Vaze, Jainam Doshi+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 12被引用 3

一句话总结

本文提出了一种用于MIMO系统中同时无线信息与能量传输（SWIPT）的最优天线划分方案，其中移动设备动态地将其接收天线分配给信息接收或能量采集。通过将问题建模为在拟阵约束下最大化一个子模函数，作者设计了贪心算法，其解在最优容量的(1−1/e)和1/2范围内，仿真结果显著优于最坏情况下的理论边界。

ABSTRACT

Powering mobiles using microwave \emph{power transfer} (PT) avoids the inconvenience of battery recharging by cables and ensures uninterrupted mobile operation. The integration of PT and \emph{information transfer} (IT) allows wireless PT to be realized by building on the existing infrastructure for IT and also leads to compact mobile designs. As a result, \emph{simultaneous wireless information and power transfer} (SWIPT) has emerged to be an active research topic that is also the theme of this paper. In this paper, a practical SWIPT system is considered where two multi-antenna stations perform separate PT and IT to a multi-antenna mobile to accommodate their difference in ranges. The mobile dynamically assigns each antenna for either PT or IT. The antenna partitioning results in a tradeoff between the MIMO IT channel capacity and the PT efficiency. The optimal partitioning for maximizing the IT rate under a PT constraint is a NP-hard integer program, and the paper proposes solving it via efficient greedy algorithms with guaranteed performance. To this end, the antenna-partitioning problem is proved to be one that optimizes a sub-modular function over a matroid constraint. This structure allows the application of two well-known greedy algorithms that yield solutions no smaller than the optimal one scaled by factors $(1-1/e)$ and 1/2, respectively.

研究动机与目标

• 解决在能量传输（PT）约束下最大化信息传输（IT）容量的挑战。
• 设计一种实用的天线划分方案，将每个移动接收机天线专用于IT或PT，避免复杂的功率分割。
• 利用子模优化建立天线划分问题的理论性能保证。
• 将先前针对单输入多输出（SIMO）SWIPT的工作扩展到具有接收端（CSIR）和发射端（CSIT）完整信道状态信息的通用MIMO情形。
• 为SWIPT中的NP难整数规划问题提供具有可证明近似比的高效算法。

提出的方法

• 将SWIPT天线划分问题建模为整数规划问题，以在PT效率约束下最大化MIMO IT容量。
• 证明在CSIR和CSIT假设下，互信息目标函数为子模函数，从而可应用贪心优化技术。
• 将电路功耗约束识别为拟阵约束，使已知的子模优化算法得以应用。
• 应用两种贪心算法：连续贪心结合管道舍入（保证(1−1/e)-近似）和简单贪心算法（保证1/2-近似）。
• 在总功率约束下，对选定的IT天线采用注水功率分配以实现最优功率分配。
• 推导理论性能边界，并在瑞利衰落信道下通过仿真验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 在MIMO SWIPT系统中，如何实现接收天线在信息传输与能量传输之间的最优划分？
• RQ2 天线划分问题的计算复杂度如何？能否在具有性能保证的前提下高效求解？
• RQ3 在现实的信道假设下，SWIPT中的互信息表达式能否被建模为子模函数？
• RQ4 应用于SWIPT天线划分问题的贪心算法能提供何种近似保证？
• RQ5 在实际衰落环境中，所提算法与最坏情况理论边界相比表现如何？

主要发现

• SWIPT的天线划分问题被证明等价于在拟阵约束下最大化一个子模函数，从而可实现高效的近似求解。
• 连续贪心算法结合管道舍入在CSIR和CSIT条件下均保证解在最优IT容量的(1−1/e) ≈ 63%范围内。
• 简单贪心算法保证解至少达到最优容量的50%，且无额外计算开销。
• 仿真结果表明，两种算法在瑞利衰落信道中均显著优于其最坏情况理论边界，尤其是简单贪心算法优于连续贪心+管道舍入方法。
• 所提方法在频谱效率方面优于以往依赖功率分割或松弛双模式天线操作的方法。
• 性能增益在不同数量的接收天线条件下保持一致，且通过按比例缩放电路功耗约束，确保了比较的公平性。