抽象性
移动雾计算辅助资源分配法研究并发无线信息与电源传输双极频分复用网络分权策略由中继程序采用,并提议不同的分机接收器架构,即所有子载器的分机因子相异PS因子设计RA问题通过联合优化子载体配对、配电和PS因子实现系统可实现速率最大化由于RA问题非凸问题并难解决,所以设计RA算法高效无线通道快速时间变换,计算方式为离端节点近的移动雾节点,而不是远程云结果显示,通过使用拟议的RA算法,可实现率大增并发现DPS接收器架构的RA算法复杂性远低于现有完全相同的PS接收器架构,因此拟议的DPS架构更适合计算约束雾系统
开工导 言
近十年云计算新范式帮助计算存储网络管理集中云中,云被称为数据中心、细胞核心网络等云能为受资源约束设备提供庞大资源以满足计算和存储需求云计算有固有限制一号即从终端用户到远程云中心长距离传播,导致长延
最近新趋势出现即计算推向网络边缘设备, 因为它们逐步提高计算能力即移动雾计算或移动边缘计算2,3网络边缘设备执行计算任务多亏距离终端用户更近,延时量更少,因此实时任务可以通过MFC实现,MFC有效补充云计算MFC应用延迟敏感任务,云计算复杂但不延迟数据处理工作
MFC的一个潜在应用领域是物联网,如无线传感器网络WPN传感器节点负责数据收集和沉点从周围传感器节点收集预处理数据,然后向远程云传输数据,远程云处理和信息挖掘更加复杂性对WSN而言,资源分配是提高系统性能的关键方法无线信道快速分时通道需要快速处理以适应动态通道,因此按不同信道状态执行并被视为实时任务MFC比云计算更合适
在WSN领域,合作中继通信被视为重要技术,因为它能保证远传感器节点通过中间中继传感器节点完成彼此通信4,5..反频分复用用于无线通信网络6..中继和OFDM组合能够显著提高系统性能7,8..
MFC辅助合作中继系统九九,10和OFDM系统11,12吸引了大量注意力并广受调查中九九计算出带雾合作通信网络,多雾节点配置支持双点传输,通过设计时间回用模式实现系统最优性能中10并探索雾节点合作提高系统性能中11考虑MFC辅助多用户DM网络,并联合优化子载量器和CPU时间分配,将移动用户总耗能最小化中12联合子载电分配问题基于MFCODM系统得到调查,以尽量减少所有设备的最大延迟
同时,WSN通常是受能源约束网络,传感器节点有时无法连接电网电池可安装传感器节点,但电池容量有限,可能难易替换最近,无线电源传输吸引了大量注意力,节能设备通过使用系统节点发布无线信号获取能源,并有足够的能源源注意无线信号可同时传递信息与能量,视之为同步无线信息与电源传输13..
SWIPT广受调查14-24码..中14假设信息解码(ID)和能源采集(EH)同时使用收到的相同信号执行尽管如此,这被认为没有实现,因此还介绍了一些实用SWIPT接收器,如时间交换和分权13..TS接收器ID和EH分两个不同阶段执行PS接收器无线信号拆分二流:一流输入能源接收器获取能量,另一流输入信息接收器获取资讯中16sWIPT接收器结构应用到合作二手网络,并调查可实现速率性能OFDM系统也广泛研究这些架构e.例举17-20码..现有工作主要涉及点对点ODM系统例举中17,19号多用户DM网络调查吞吐量和加权总和性能中20码最大值公平资源分配研究多组多播OFDM系统中18号sWIPT新接收器架构
最近,一些工作讨论了SWIPT启动双跳ODM系统中21号,22号论文编写者审议了超前转发协议,双波MIMO-OFDF转发系统可实现信息率最大化中23号,24码SWIPT启动双跳ODM反向解码中继系统中15PS接收器架构得到考虑并推荐RA算法提高可实现率复杂算法高到难以应用到计算约束雾系统
论文调查SWIPTMF辅助双跳ODM网络,其中源节点在DF中继帮助下向目的地传递信息源假设定能源,中继节点受节点节点受节点限制,从源发布无线信号获取能量,并将源信息转发目的地
本文的主要贡献如下:
首选实现同时信息传输和能量传输时,我们采用不同的PS比PS架构,即频率选择分权器分解二流信号,所有子载波都分解成二流,因此所有子载波都分解为可自适应变化的不同PS比并思考特定能源合作策略即优先跳转子载体所捕取的能量仅用于传递从相应子载波所接收的信息,以降低过重计算复杂性不同于现有工作15s接收器将所有子载波拆分成二流并使用完全相同的ps比,这在本文中称同Ps比率ps接收器架构
第二开发RA优化问题,通过联合优化子载波配对、PS比率和PA源代和中继方法实现系统可实现速率最大化问题非剖析难解,低复杂性高效RA算法设计成分解成三大子题相关计算由源节点操作,该节点通常是WSN高计算容量汇节点
第三批大规模模拟实验讨论系统性能结果表明,尽管与IPS现有架构相比,DPS拟议架构的可实现率有一些性能损耗,但DPS架构的计算复杂性远低于IPS架构DPS架构对计算约束雾系统来说可能更好
论文组织如下内段2网络架构和系统模型展示后,RA优化问题编译内段3高效RA算法设计模拟结果显示在节4讨论DPS接收器架构和RA算法性能内段5论文摘要
二叉网络架构系统模型
深思网络架构显示如图一号分三大层,即数据层、雾层和云层数据层由数据节点组成,由数据节点负责从周围环境收集数据云层包含大资源存储处理数据层数据量并发控件信息到数据节点指令操作雾层是数据层与云层之间的桥梁,这意味着一方面它负责从数据层收集数据并预处理数据并发数据至云层以进一步处理数据另一方面,它负责从云层向数据层传递控制信息云层与雾层间信息通过有线信道传输,雾层与数据层间信息通过无线通道传输
论文中考虑控制信息从云层传输到数据层云层优先向雾层发送控制信息雾层存储信息并发回数据层引入雾层而不是直接使用云计算的原因是无线信道被视为快速分时通道,因此信息传输和RA任务必须快速执行以适应动态通道值得指出的是,由于计算容量提高,雾层有能力根据信道状态信息执行RA算法
研究从雾层向数据层传递信息时,会考虑MFC辅助双波ODM网络,它由雾层中的一个源(S)和数据层中的一个端点(D)和中继器(R)组成,如图图所示一号.S想用R帮助向D发送信息S和D之间没有直接联系s稳定能源供应 通过连接雾层电网 表示它的力量R控制节点半双向操作并部署DF中继协议,因此它从S信号获取能量,然后用所采能帮助S向D传递信息PS接收器架构在R应用,这样它可以将接收RF信号分解成二流,分别执行EH和IDsWIPT辅助通信网络的每一种传输都以长度框架为基础T级中划分成二分段等长
上子段S向R发送OFDM符号子载波接收信号 可表示为 去哪儿 并 ,表示子载波传输符号和通道系数一并N级数子载波 表示子载波天线添加白高斯噪声 R时为0均值和差 . 表示子载波S传输电量 并满足
第二子段使用流识别和EH,R解码接收信息并捕捉能量并重编码接收信息并转发重编码D子载波配对被采纳,所以子载波接收第一跳信息 可转载子机传输 第二跳子载波信号 接收点可表示 去哪儿 通道子载波系数 和 子载波电源 R. oblier上天线 零均值和差异 .
实现SWIPT系统建议PS接收器架构,所有子载体均有不同的PS比并可自适应性调整,即DPS架构执行DPS架构需要模拟自适应被动频率选择分权21号,24码..本文中,我们考虑一种特殊能源合作策略,使RA算法DPS结构计算复杂性大为下降,对于通信节点处理能力有限的一些通信场景(如MFCWSN)非常有意义。
取PS比率 并 表示子载波接收ID和EH信号功率分数一分别满足约束
由此可见子载体所采取的能量 R表示 去哪儿 表示EH效率
视之为能源合作战略通过21号,24码载子载子机所捕取的能量 优先跳转接收子载波信息 并因此可用电源 上子载波 atR可推断为
可实现信息速率S和D对子载体对接 可表示为4万事通 去哪儿 表示每个子载波总噪声电量 并 ,表示信号处理噪声对R和D子载波内7)前半段 表示子载件器从S到R的相互信息一和第二部分 表示子载体从R到D的相互信息 .系数1/2 in7是因为每个框架由两分段组成,长度相等
因此,系统可实现速率可表示为 去哪儿 s策略满足约束4) 权分配策略和满足2) SP策略表示 匹配二流子载波j大全, =1!其余 .并发第一跳子载波匹配二跳子载波匹配也就是说
目标为通过联合优化SP、PA和PS比实现系统可实现信息速率最大化,优化问题表述为(优化问题表述为)(P1:
3级资源分配设计
本节首先描述我们提议的资源分配算法问题P1,然后我们将证明它能够实现问题P1的全球最优解决
3.1.资源配置建议
所推荐的ARA描述算法一号分解为三大子题中下文分节311详细进程算法一号描述中并证明它全局最优性3.2.
(1)最优SP .SP建议方案仅基于信道电量增益第一,根据频道电源增益 并 ,第一跳子载体和第二跳子载体分别从最高排序到最低排序下位k第跳子载波匹配k第二跳子载体 等同最优 满足点 去哪儿数目高山市 表示序号 内全部 For 递归排序序列 ..程序称通道增益SP排序最优性此方法如下
莱马一号SP问题P1最优方案为CG排序SP
证明证明Lemma二分机案例并扩展至多子机通用案例细节见附录
2最优PS 带所得 .第一,很容易发现问题分解 子问题因子载体对独立面向给定子载体对 )子题表示为P2:
简化表达式,让我们 并表示 原封 .自子载量对修复后,我们进一步下调索引ij本小节可实现信息速率8固定子载体对可表示
很容易发现14上学期即 单调增加函数 ,第二学期即 单调下降函数 ,求得最优解决办法,两个词应等同同时使用 最优PS因子 可计算,按
二次方程二根分解 唯有满足问题P2约束者可被视为最优解决办法自 ,我们有 .
很容易观察二根 总是小于0,所以它被丢弃另一点,我们可以证明它满足上述约束
因此,最佳PS因子可由
3最优PA 带所得 并 .最优PS因子 并 .最优PS因子与第二跳回通道增益相关18号) , 表示为 给定子载体对一,j大全)因二词等同8)最优 e8可转换成
表示 原封 ,并发后19号转换成
故此应答 并 ,PA问题可编译为P3: 去哪儿 即子载体对数组发件人18号)很容易发现最优PS因子与PA无关,因此 与PA无关问题是一个经典填水PA问题, 我们可以以最优解决方式 去哪儿 并 Lagrangian乘法并可用解析 .
3.2Global最佳建议RA
在此小节中,我们将证明尽管算法一号分解三大子题,它仍然能实现问题P1的全球最优解决,结果由下定理提供
定理2ARA算法一号实现问题P1全球最佳化
证明证明ARA策略算法一号实现问题P1全球最优解决只需证明算法的每一步一号维护全局最优化从Lemma一号算法第1步CG排序SP一号提供全局最优SP策略方案仅与通道增益相关,不需要了解最优PS和PA取法算法第二步一号获取PS最优化SP,不要求知道最优PA后步算法第三步一号获取的PA优于给定最优SP和最优PS自每步维护全局最优定理2证明
3cm3复杂度分析
复杂算法第1步一号取决于所采排序法 if快速排序法应用复杂二步算法一号华府市 ,复杂3步算法一号公元前 填水排序 )[25码..整体计算复杂性可用 .比较ARA算法计算复杂IPS架构15公元前 中位 指算法循环数15可发现DPS架构的RA算法计算复杂性 小于IPS架构设计系统架构可能更适合MFC辅助网络, 设备计算容量较低
4级模拟结果
本节提供一些模拟结果说明DPS接收器架构和RA算法的性能噪声功率假设如下: dbm和 dbm三大网络节点(S、R和D)假设置入直线从S到D的距离表示参考距离 ,去哪儿 =10mR定位表示 / ,去哪儿 表示距离从S到R 并 从分发中分别获取 去哪儿α路径损因数定为3 数开关并设为4
第一,我们讨论拟算算法的性能一号.对比时,还模拟三种方法,即(1)OPAwoSP方法:最佳PA没有SPEPAWSP方法:SP平等EPAWSP方法:平等PA没有SPEH效率η=1图中2绘制可实现率对总功率 .很容易看到我们提议的算法一号优于三种方法
显示EH效率η图中可实现率3并可以发现 当η=1 可实现率最大在随后的模拟中,为讨论SWIPT系统性能限制,EH效率总定η=1
第二,想出DPS接收器架构系统性能,我们比较DPS架构和IPS架构中[15..IPS架构let PS比用于ID,其余 EH使用部件; 应该满足 R获取的能量 R可用功率 .即可用电源 上子载波 R满足
可实现速率从S到D对 可表示为 并因此可实现率系统由
实现系统最大可实现速率时,以优化问题表达 问题解答取自15..常规非SWIPT双跳ODM系统也比较显示SWIPT驱动系统和非SWIPT系统之差非SWIPT系统使用最优RA算法8..
图中4并5可实现速率DPS/IPS架构和非SWIPT系统 并 / 分别提供从这两个图中可以发现非SWIPT系统可实现率比SWIPT启动IPS/DPS架构高,DPS架构比IPS架构差。
并取图5sWIPT启动系统时R接近S或D时,系统能取得更好的性能,而DPS架构建议与现有的IPS架构一致还可以发现,对传统非SWIPT系统而言,当R置入从S到D线中点时,可实现信息率实现最大值
最后,我们还比较图中IPS和DPS架构平均运行时间6.显示DPS架构运行效率远优IPS架构,该架构同意剖面计算复杂性分析3并因此对受计算约束MFC系统来说DPS架构是一个更好的选择,尽管比IPS架构少了一些可实现率
5级结论
论文调查SWIP为MFC辅助双跳ODM网络并提议DPS接收器结构研究系统可实现率限值时提供高效RA算法模拟发现DPS架构可实现速率比IPS现有架构差计算DPS架构复杂性远低于IPS架构DPS架构对计算约束MFC系统来说可能更好选择
附录
莱马证明一号
二分机案例(N=2)第一,假设双跳通道增益满足 .观察算法一号第二步和第三步可应用到任何子载体配对策略中,尽管这些策略取自最优子载体配对策略系统可实现信息速率使用排序子载体对对(1,1和2,2)可表示 可实现率使用非排序子载量对对(1,2和2,1)表示 去哪儿 最优能力非排序配对方案
证明Lemma一号需要证明 脱机即
定义新函数 ... .进一步简化表达式,让我们 并 .注释出自18号),我们可以观察到,对给定噪声电量最优PS因子 唯一关联B级即为通道增益 第二跳自 .正因如此 ,我们只保留下标 .人看到 脱机正因如此A.3等值
第二,我们可以证明 假设 .发件人18号)衍生物 与 可计算为 很容易发现 脱机即表示 单调增益函数 .同时我们知道 后加 , 增量增量加法 将进一步增量 .因此,根据假设 ... 脱机也就是说 .
第三,二分机案例可获取最优PA的明确解决方案单全功率约束2)考虑不平等约束置之不理,最优 排序配对方案可导出 相似最优 非排序配对方案可导出 值得指出的是,由于非负权约束2),A.6)和(b)A.7)仅有效 .if 不满足此条件 或 .
三个案例即Case一号高山市 )案例2高山市 )和案例3高山市 )剩余案例 )很容易发现它不会发生,因为我们可以推断出 势必大于 按照我们的假设 并 .指出在此我们仅考虑 即 分析 相似性尔后我们可以推理并证明A.4三个案例
案例1例使用A.6)和(b)A.7),我们可以获取 哪里不平等取自我们的假设 并获取结果 .
案例2在本案中,我们可以推导出 自此获取不平等 .
案例3例使用A.7),我们可以获取 显示 并A.7),人们可以看到这一点 满足度 中段内,我们可以证明A.10单调增长函数 .取下界区间 内插A.10后引出 不平等取自上述条件 并 .
简言之,证明所有案例A.4常握住双子机案例Lemma一号证明
多子机案例(N > 2)双子容器案例可泛化为多子容器案例证据自相矛盾换位 子载波中继系统 假设最优配对不遵循Lemma排序配对规则一号中至少有两对进出境子载体根据其信道增益不匹配免失泛性假设有二对 )和(b) )满足 .使用结果 发现配对子载波 带子载波器 并配子载体 带子载波器 可实现比非排序配对高率使用新配对同时维护子载体双对不变性可提高总可实现率与我们假设非排序配对方案最优性相矛盾
数据可用性
支持本研究发现的数据可应请求从相关作者处获取。
利益冲突
发件人声明,本文章的发布不存在利益冲突问题。
感知感知
这项工作得到了中国自然科学基金会的支持61602034北京自然科学基金会4162049和National网格能源研究所青年人才方案有限公司号XM2018020035180,双向合作中继传输关键技术