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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于非线性能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114980163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210507246.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于非线性能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法是由樊自甫;蒲秋羽;王正强;万晓榆;多滨;武庆庆设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非线性能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于非线性能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法。本发明在传感器节点端用户考虑采用非线性能量采集电路模型来完成能量收集，在满足用户QoS服务质量的条件下考虑了传感器节点端用户之间的公平性，构建无线供电大规模MIMO多输入多输出系统中最小用户能效最大化的优化模型。由于原问题具有非凸性，本发明首先将原问题通过变量替换、公式变形的方法等价为凸优化问题，针对存在的非凸约束，采用一阶泰勒展开、SCA连续凸逼近算法等方法进行等价转化，其次结合内点法进行求解，并在此基础上提出一种有效的资源分配策略。最后通过仿真验证，所提方法能明显提升最小用户能效性能，满足边缘用户通信需求。

本发明授权基于非线性能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤：101、建立大规模MIMO技术与无线供电通信网络WPCN相结合的无线供电大规模MIMO系统，在该系统中，功率信标PB和基站BS配有大量天线，在系统中考虑功率信标PB发射功率约束、能量传输时间约束、用户最小QoS约束、能量消耗约束，在此基础上构建最大化最小用户能效的Max-Min优化问题模型，Max-Min优化问题模型为一个非凸优化问题；102、基于包括变量替换和一阶泰勒展开在内的简化计算方法将步骤101中的非凸Max-Min能效优化问题转化为等价凸优化问题；所述变量替换是引入辅助变量将原目标函数简化替代，同时增加含引入变量的约束；所述一阶泰勒展开是采用泰勒展开式对非凸约束进行一阶展开，将约束条件转化为凸约束；103、然后运用内点法和连续凸逼近SCA算法，求解上述步骤102等价转化后的凸优化问题，求解出该功率分配策略，包括：PB分配给用户k的发射功率pk、用户k向BS传输信息的发送功率pt,k、能量传输时间τ，从而就能得出基于所有约束条件下的最小用户的最优能效；所述步骤101基于无线供电大规模MIMO系统的最大化最小用户能效的Max-Min优化问题为： C2:0≤P≤Pmax,C3:0≤τ≤1,C4:pk≥0,k＝1,…,K,C5:pt,k≥0,k＝1,…,K,C6:Etot,kpt,k,τ≤Ehst,kpk,τ,k＝1,…,K, 其中，为简化表达式，引入参数Mk，且有p＝p1,p2,…,pK表示PB分配给用户k的功率向量，pt＝pt,1,pt,2,…,pt,K表示用户k向BS发送信息的发送功率向量，K、M、N分别表示单天线用户数、BS天线数、PB天线数，且有min{M,N}＞＞K；αk，βk分别表示用户k到BS、PB到用户k的路径损耗；σ2表示噪声功率；Pmax表示PB的最大发射功率；P表示PB的总发射功率；Etot,kpt,k,τ＝pr,kτ+μpt,k1-τ+pc,k1-τ,表示用户k的能量消耗，其中pr,k表示用户k的接收电路固定功耗，μ是反映功率放大器低效的常数因子，pc,k表示用户k的发射电路固定功耗；考虑时间单元归一化，τ表示PB向用户节点传输能量的时间，1-τ是用户节点利用采集的能量完成信息传输的时间；表示用户k通过非线性能量采集模型采集到的能量表达式，Ak表示能量采集电路饱和时，用户端的最大能量采集功率，常数ak和bk均为与电路相关的参数，分别表示为电路灵敏度和泄露电流，表示为该模型的零输入零输出响应；表示用户k的最小信干噪比SINR要求；所述步骤101将约束C1和C2进行合并考虑，此时优化问题写为： C2:0≤τ≤1,C3:pk≥0,k＝1,…,K,C4:pt,k≥0,k＝1,…,K,C5:Etot,kpt,k,τ≤Ehst,kpk,τ,k＝1,…,K, 约束C1表示分配给所有用户的功率之和需要小于PB的最大发射功率Pmax；约束C2表示能量传输时间分配的约束；C3和C4分别表示PB分配给用户k的功率约束和用户k的发送功率约束；C5表示每个用户消耗的总能量必须小于等于从PB采集的能量，这里采集的能量是通过非线性能量采集电路获取的；C6为最小SINR约束，要求每个用户的SINR必须大于最小SINR约束可知上述问题为非凸问题；所述基于包括变量替换和一阶泰勒展开在内的简化计算方法将步骤101中的非凸Max-Min能效优化问题转化为等价凸优化问题，具体为：401、引入辅助变量t，且令能效优化问题可以被改写为： C2:x≥0,C3:pk≥0,k＝1,…,K,C4:pt,k≥0,k＝1,…,K, 其中C7为对原目标函数的等价处理，用辅助变量t等价最小用户能效，则用户k，的能效一定大于等于最小用户能效t，简化了目标函数；402、令t＝es，通过变量替换，引入x＝ez，因为t＝es是关于s的单调递增函数，因此，所述步骤401的优化问题可以改写为： C2:pk≥0,k＝1,…,K, 其中，考虑的优化变量已被转化为v＝v1,…,vK、p＝p1,p2,…,pK、z、s，问题中K、M、N分别表示单天线用户数、BS天线数、PB天线数，且有min{M,N}＞＞K；约束C1表示分配给所有用户的功率之和需要小于PB的最大发射功率Pmax；约束C2表示PB分配给用户k的功率约束；C3表示每个用户消耗的总能量必须小于等于从PB采集的能量；C4为最小SINR约束，要求每个用户的SINR必须大于最小SINR约束C5为任意用户能效需要大于等于最小用户能效的约束；403、所述步骤402优化问题目标函数为线性函数，约束C1中的是线性函数，C1为凸约束；同理约束C2也为凸约束，C3、C4、C5约束具备凸性；通过变量替换和公式变形，所述步骤402的原问题可以等价为一个凸优化问题： C2:pk≥0,k＝1,…,K,C3:fkvk,z+gkpk,z≤0,k＝1,…,K, 其中，在约束C3中，表示为公式变形过程中引入的表达式，表示为公式变形过程中引入的表达式，由于fkvk,z与gkpk,z均为凸函数，因此C3为凸约束；在C5中，表示为公式变形过程中引入的表达式，且Lkz,s,vk为一个凸约束，为公式变形中的中间表达式，可以通过对hkvk进行一阶泰勒展开得到等价表达式： 其中n表示迭代次数，表示展开点，为关于vk的凸函数，通过SCA算法可以将近似表达式逐次逼近到原函数，因此，在等价问题中约束C5为一个凸约束。

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