【摘要】：隨著5G移動(dòng)通信關(guān)鍵性標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)的高速發(fā)展,能量消耗問(wèn)題在迅速發(fā)展的無(wú)線通信技術(shù)中成為了一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。無(wú)線能量傳輸作為一種為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)提供方便、永久性能源的新的解決方案,被認(rèn)為是一項(xiàng)非常有前景的可以實(shí)現(xiàn)在傳統(tǒng)能量受限系統(tǒng)中進(jìn)行永久能量傳輸?shù)募夹g(shù),具有節(jié)能環(huán)保的重大意義。本論文提出一系列5G環(huán)境需求下的無(wú)線能量傳輸系統(tǒng),結(jié)合全雙工技術(shù)、中繼技術(shù)以及多輸入多輸出建模技術(shù),通過(guò)凸優(yōu)化相關(guān)理論對(duì)收發(fā)機(jī)進(jìn)行傳統(tǒng)波束賦形以及磁波束賦形設(shè)計(jì),從而提高長(zhǎng)距離充能和中距離充能系統(tǒng)的能量傳輸效率并擴(kuò)展無(wú)線通信系統(tǒng)容量。本論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:一、全雙工目標(biāo)節(jié)點(diǎn)攜能中繼系統(tǒng)提出全雙工通信模式和無(wú)線攜能技術(shù)結(jié)合的MIMO放大轉(zhuǎn)發(fā)中繼系統(tǒng),在目標(biāo)節(jié)點(diǎn)配置了功率分配接收機(jī),在真正意義上實(shí)現(xiàn)了信息和能量的同時(shí)同頻不間斷傳輸。建立完美信道估計(jì)信息下的均方誤差最小化問(wèn)題,以對(duì)發(fā)射節(jié)點(diǎn)和中繼的發(fā)射波束賦形矩陣及接收節(jié)點(diǎn)的解碼矩陣進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)。引入循環(huán)迭代思想將原問(wèn)題解耦合,并通過(guò)連續(xù)凸近似思想解決子問(wèn)題,并提出一種新的基于信道并行化和奇異值分解理論的低復(fù)雜度算法。通過(guò)仿真比較不同算法下的系統(tǒng)最小均方誤差和誤碼率,驗(yàn)證了理論分析的有效性。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn):針對(duì)全雙工無(wú)線攜能中繼系統(tǒng)的時(shí)延問(wèn)題及自干擾問(wèn)題,提出解決方法,盡量降低全雙工的負(fù)面影響;提出基于連續(xù)凸近似的優(yōu)化算法,并針對(duì)算法復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題,提出基于信道并行化和特征值分解的算法,從而大大提高了算法性能。二、全雙工中繼攜能系統(tǒng)在考慮存在信道估計(jì)誤差的情況下提出中繼端配置了能量分配接收機(jī)的全雙工MIMO放大轉(zhuǎn)發(fā)中繼攜能系統(tǒng),研究了中繼攜能系統(tǒng)的魯棒性。以平均均方誤差為基礎(chǔ),在保證發(fā)射節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率約束和接收能量約束的前提下聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射節(jié)點(diǎn)、中繼節(jié)點(diǎn)以及接收節(jié)點(diǎn)的波束賦形矩陣。引用半定松弛的思想,將所建立的NP-hard問(wèn)題通過(guò)可以證明為收斂的交替迭代算法解出。同時(shí),針對(duì)源節(jié)點(diǎn)的波束賦形也給出了閉式解,以降低計(jì)算復(fù)雜度。最終討論了整個(gè)系統(tǒng)可以對(duì)抗信道不確定性的魯棒性。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn):提出基于半定松弛的優(yōu)化算法,并證明了通過(guò)所提出的算法總是能得到一個(gè)最優(yōu)的解。提出閉式解算法來(lái)降低復(fù)雜度,并通過(guò)提出和證明有效定理解決了原非凸問(wèn)題,從而提高系統(tǒng)魯棒性。三、半雙工雙向中繼攜能系統(tǒng)為了進(jìn)一步提高頻譜效率,本文提出半雙工工作模式下的雙向MIMO放大轉(zhuǎn)發(fā)中繼無(wú)線攜能系統(tǒng),從而有效提高系統(tǒng)的頻譜效率和傳輸范圍。針對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)提出了在保證發(fā)射功率約束和接收能量約束的前提下聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)的波束賦形矩陣,并提供一個(gè)基于廣義奇異值分解的交替優(yōu)化算法來(lái)解決這一問(wèn)題。此外,為了進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的性能,我們還提出了基于連續(xù)凸近似的迭代細(xì)化算法。最終,仿真結(jié)果顯示所提出的兩個(gè)算法可以實(shí)現(xiàn)令人滿(mǎn)意的均方誤差性能。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn):通過(guò)將信道并行化算法引入復(fù)雜的雙向中繼系統(tǒng)分析,使雙向中繼和多跳中繼帶來(lái)的高維度矢量問(wèn)題標(biāo)量化。與已有信道并行化算法不同,本研究直接把原問(wèn)題化簡(jiǎn)為線性凸問(wèn)題,更加大大降低了算法的復(fù)雜度。四、2X2磁共振充電系統(tǒng)提出適用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域或可穿戴設(shè)備的2X2磁共振充電系統(tǒng),分析了傳輸電流相位差、接收線圈電阻以及發(fā)射線圈中的電流對(duì)功率傳輸效率的影響,然后通過(guò)同時(shí)優(yōu)化發(fā)射線圈電流的振幅和接收線圈電阻,使接收線圈的總功率最大化。通過(guò)MATLAB和COMSOL從不同方面對(duì)電場(chǎng)和磁場(chǎng)進(jìn)行仿真,數(shù)值結(jié)果表明所提出的系統(tǒng)和優(yōu)化算法可以有效提高中距離充電效率。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn):通過(guò)同時(shí)調(diào)整發(fā)射線圈電流的振幅和接收線圈電阻,把射頻通信中的收發(fā)器波束賦形設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)應(yīng)用到了磁共振耦合。所提出的算法基于迭代求解一系列幾何規(guī)劃問(wèn)題,并在不需要對(duì)存在多自變量耦合的原問(wèn)題進(jìn)行解耦合的情況下得到優(yōu)化解。
【圖文】：

式通信（Ｍａｃｈｉｎｅ邋Ｔｙｐｅ邋Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＭＴＣ），以適應(yīng)更加靈活的網(wǎng)絡(luò)化社會(huì)逡逑信息［５］。根據(jù)預(yù)測(cè)，到２０２０年，，將有超過(guò)５００億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，即每人６臺(tái)以上逡逑的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，其中不止包含人類(lèi)通信，還包含機(jī)器通信。如圖１－１所示，５Ｇ除逡逑了支持已建立的杰出移動(dòng)寬帶使用案例的發(fā)展外，還將支持大量新興的使用案例，逡逑這些案例具有多種應(yīng)用程序及其性能屬性的多樣性：從延遲敏感視頻應(yīng)用到超低逡逑延遲，從車(chē)輛中的氋速娛樂(lè)應(yīng)用到連接對(duì)象的按需移動(dòng)，從盡最大努力的應(yīng)用到逡逑１逡逑

邐ＳＥＲＶＩＣＥＳ逡逑丨Wｌ邋７邋■逡逑圖１－１邋５Ｇ相關(guān)用例示例逡逑未來(lái)的愿景，是建立一個(gè)相互連接的社會(huì)，其中，傳感器、汽車(chē)、無(wú)人機(jī)、逡逑醫(yī)療和可穿戴設(shè)備都將通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)彼此連接，與人類(lèi)終端用戶(hù)互動(dòng)，從而提供逡逑一系列的創(chuàng)新服務(wù)，例如智能家居、智能城市、智能汽車(chē)以及遠(yuǎn)程手術(shù)等。顯然，逡逑為了保證可以順利服務(wù)于如此龐大數(shù)量的終端，比起現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)，未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)將不逡逑得不大幅增加可提供的容量。為了避免能源短缺，需要新的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和運(yùn)行逡逑方法。集團(tuán)特別移動(dòng)協(xié)會(huì)（Ｇｒｏｕｐ邋Ｓｐｅｃｉａｌ邋Ｍｏｂｉｌｅ邋Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＧＳＭＡ）及其合作逡逑伙伴承擔(dān)了塑造５Ｇ網(wǎng)絡(luò)的最終責(zé)任。綠色技術(shù)的發(fā)展和設(shè)各功耗的降低是工業(yè)逡逑界和學(xué)術(shù)界確定的５Ｇ系統(tǒng)的八項(xiàng)主要需求中的兩項(xiàng)。ＧＳＭＡ要求到２０２０年，逡逑每個(gè)連接的二氧化碳排放量明顯減少。這些基本事實(shí)導(dǎo)致了引入每焦耳能量效率逡逑的概念
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TN859

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本文編號(hào)：2699237