【摘 要】
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无线携能通信（Simultaneously Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）是一种具有广阔应用前景的绿色通信技术,能够从环境射频信号中收集能量,并利用收集到的能量传输信息,具有灵活性高,组网便捷,绿色可持续的优势。SWIPT接收机的资源分配策略是决定SWIPT网络性能优劣的关键所在,现有SWIPT接收机资源分配策略只考虑实现当前时刻内网络
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无线携能通信（Simultaneously Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）是一种具有广阔应用前景的绿色通信技术,能够从环境射频信号中收集能量,并利用收集到的能量传输信息,具有灵活性高,组网便捷,绿色可持续的优势。SWIPT接收机的资源分配策略是决定SWIPT网络性能优劣的关键所在,现有SWIPT接收机资源分配策略只考虑实现当前时刻内网络的最佳性能,没有考虑未来时刻内的网络性能优劣,这会导致未来时刻内网络出现中断的概率增大,使得SWIPT网络服务质量降低。针对具有较高服务质量要求（Quality of Service,Qo S）的SWIPT网络,本文提出了一种基于神经网络的SWIPT接收机资源分配策略,主要研究工作如下:首先利用泊松点过程（Poisson Point Process,PPP）构建了一个SWIPT无线中继网络模型,分析了其能量收集过程和信息传输过程,并分别从能量和时间的角度分析网络在延迟受限（Delay-Limited,DL）传输模式下造成网络传输中断的中断概率及其相应的中断区域;此外以最大化当前时隙最大吞吐量为目标,推导网络在延迟受限传输模式下实现最大吞吐量的最佳接收机资源分配策略,并通过MATLAB进行实验仿真验证了此策略。其次利用MATLAB内含的ANN Toolbox构建BP神经网络模型,利用实际的信道数据作为网络训练样本,预测出未来时隙内的信道数据。通过设置网络最小信道增益系数阈值,对神经网络预测到的信道数据进行判断,并将判断的结果作为调整策略运行与否的依据。对分析得到的最佳接收机资源分配策略依据判断结果进行动态分配调整,调整的变化量由神经网络预测到的信道状态较差时隙内的平均信道增益系数确定,以满足未来较差时隙内的网络通信要求。为了验证该接收机策略对于不同环境的适应能力和可移植性,在不同信道条件下分析了所提策略的网络性能,包括系统吞吐量、能量效率,并与经典策略进行对比。实验表明,在不同信道状态条件下,尤其是较差信道条件下所提策略相较于其他策略能实现较高且稳定的网络性能,适用于具有服务质量要求的网络。
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