[论文解读] Spectral Efficient Optimization in OFDM Systems with Wireless Information and Power Transfer

Derrick Wing Kwan Ng, Robert Schober|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2013

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 3被引用 7

一句话总结

该论文针对采用能量-信息同传的正交频 division 多址（OFDM）系统，提出了一种基于功率分割接收机的最优与次优功率分配算法，以平衡频谱效率与能量采集性能。最优算法采用凸优化结合一维搜索，在满足最小能量采集约束下最大化频谱效率；两种低复杂度次优算法则在计算成本显著降低的同时，实现了接近最优的性能表现。

ABSTRACT

This paper considers an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) point-to-point wireless communication system with simultaneous wireless information and power transfer. We study a receiver which is able to harvest energy from the desired signal, noise, and interference. In particular, we consider a power splitting receiver which dynamically splits the received power into two power streams for information decoding and energy harvesting. We design power allocation algorithms maximizing the spectral efficiency (bit/s/Hz) of data transmission. In particular, the algorithm design is formulated as a nonconvex optimization problem which takes into account the constraint on the minimum power delivered to the receiver. The problem is solved by using convex optimization techniques and a one-dimensional search. The optimal power allocation algorithm serves as a system benchmark scheme due to its high complexity. To strike a balance between system performance and computational complexity, we also propose two suboptimal algorithms which require a low computational complexity. Simulation results demonstrate the excellent performance of the proposed suboptimal algorithms.

研究动机与目标

• 解决在同时实现无线信息与能量传输（SWIPT）的OFDM系统中，最大化频谱效率的挑战。
• 设计一种功率分配策略，确保接收端获得最低所需的功率以支持能量采集。
• 通过提出低复杂度的次优替代方案，克服最优解的高计算复杂度问题。
• 在存在同频干扰的慢衰落OFDM信道中，平衡频谱效率与能量采集性能。

提出的方法

• 将功率分配问题建模为非凸优化问题，目标是在满足最小采集能量约束下最大化频谱效率。
• 利用凸优化技术结合对功率分割比的一维搜索求解最优算法。
• 基于坐标上升法与凸近似方法，提出两种降低计算复杂度的次优算法。
• 将接收机建模为功率分割混合结构：接收信号中比例为ρi的部分用于信息解调，其余1−ρi部分用于能量采集。
• 在频谱效率与采集能量表达式中，综合考虑信号、干扰与噪声的功率贡献。
• 利用信干噪比（SINR）与信道增益，计算各子载波的可实现速率与能量采集性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 在满足最小能量采集约束条件下，如何在实现信息与能量同传的OFDM系统中最大化频谱效率？
• RQ2 如何在子载波间最优分配功率分割比，以平衡信息解调与能量采集性能？
• RQ3 在频谱效率与能量采集性能方面，最优算法与低复杂度次优替代方案相比表现如何？
• RQ4 不同干扰电平与发射功率限制如何影响最优功率分割比与系统性能？
• RQ5 在SWIPT-OFDM系统的功率分配中，计算复杂度与系统性能之间存在何种权衡？

主要发现

• 最优功率分配算法通过联合优化各子载波的功率分割比与发射功率，实现了最高的频谱效率。
• 所提出的两种次优算法在频谱效率上仅比最优解低几个百分点，且计算复杂度显著降低。
• 在低SINR场景（如INR = 20 dB）下，次优算法2因目标函数近似误差而性能劣于其他方案。
• 最优功率分割比ρi随最大发射功率P_max增加而增大，尤其在高INR场景下，以平衡信号增益与干扰/噪声引起的性能劣化。
• 次优算法优先以等式约束满足最低功率传输要求，导致其采集功率与频谱效率低于最优解。
• 最优算法的平均采集功率随P_max呈现钟形曲线特征，在中等功率水平时达到峰值；而次优算法始终仅采集满足最低要求的功率。