0 引言

    移动设备（智能手机、平板电脑、笔记本电脑和IoT设备）的快速增长将无线电通信行业推向新的高度。 不同应用和各种终端用户提出了各个方面的要求。5G作为新一代技术，目标是提供1 000倍的数据速率、1 ms的低延迟，并支持数十亿种即将到来的物联网（IoT）设备^[1]。NOMA的主要原理是为多用户分配不同的发送功率，并允许这些用户共享相同的物理资源进行传输。文献[2]提出了随机部署用户的中断概率的NOMA性能分析，得出了一种闭式公式，与OMA技术相比，NOMA有更好的性能。文献[3]从信息理论的角度提供了理论研究，得出结论：NOMA作为叠加编码的特殊情况，可以实现接近香农限制的性能。

    由于大多数低功率节点和设备的临时部署性质，它们可能对有线电源充电设施的访问有限，并且电池寿命有限。在本文中，考虑无线信息和功率同时传输(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，SWIPT)的方案。SWIPT可以有两种实现模式，即时间切换（TS）模式和功率分配（PS）模式^[4]。在TS模式中，专用资源被用于能量转移，其中收集的能量被用于将来的信息传输。在PS模式中，在收到无线电信号时，能量收集节点将信号分成两部分，第一部分用于信号解码，而第二部分用于能量充电。在现有的大多数工作中，均采用的是能量收集电路的输出功率与输入功率线性增长的线性能量收集模型。文献[5]研究了具有SWIPT的合作NOMA系统，其提出了不同的用户选择方案并评估具有中断概率的性能。根据文献[6]所示的现场测试结果，这种模式被证明是不切实际的。因此，本文提出采用更加实际和符合现实情况的非线性模型。

1 系统模型

    本文考虑的是由大功率MBS、低功率中继和低功率IoT设备（如传感器或可穿戴设备）组成的mmWave下行链路无线异构系统。在mmWave波段，MBS配备了大量的角状天线，其具有窄的半波束宽度(HPBW)，可以应对严重的路径损耗，每个传输都使用单个天线进行。每个低功率中继或IoT设备由于尺寸和功率限制而配有单个天线。假设MBS可以用步进电机来协调传输方向，因此可以通过仔细地对准波束方向来消除小区间和小区内的干扰。此外，由于在mmWave频带上存在严重的阻塞，中继和NOMA被用来帮助覆盖被阻挡的用户。在不失一般性的情况下，选择IoT UE 1和IoT UE 2，其中UE 1在波束形成覆盖区域中，而在基站(Base Station，BS)和UE2之间存在严重的阻塞，使得MBS和UE 2之间的直接传输链路难以建立。因此，BS可以通过中继与UE 2进行通信。

    在本文中，假设使用设备到设备(D2D)中继模式，以便中继可以与近处的用户设备(User Equipment，UE)进行通信。假设中继具有无线充电功能，因此，中继所消耗的功率直接来自电磁波，这可以减轻传统IoT设备电池供电量限制的困扰。使用NOMA和中继，完整的传输周期由两个阶段组成：(1)在第1阶段，BS通过应用NOMA同时向UE 1和所选择的中继设备发送复合信号。接收到信号后，中继将信号分成两部分，一部分是信息解码，另一部分是用于能量收集。(2)在第2阶段，BS向UE 1发送另一消息，而中继设备通过利用在阶段1中使用收获的能量向UE 2发送解码的消息。

1.1 第1阶段传输

其中，M、a、b是常数，代表无线充电中的不同物理意义；M表示能量收集电路饱和时中继的最大收获功率；a与b一起描述电阻、电容和电路灵敏度的联合效应^[7]。

    下文采用式(6)所示的模型。图 2表示与1 000个独立事件相关的功率输入输出关系，其参数设置如下：β=0.6，σ=0.099 5，M=10，a=1，b=βρ_BRσ²， ρ_BR=30 dB。

1.2 第2阶段传输

    在第2阶段，中继利用第1阶段收到的能量向UE 2发送x₂。同时，BS向UE 1发送另一个信号x₃。UE 1和UE 2处的接收信号表示如下：

2 系统可靠性分析

    本节采用中断概率对所提方案的可靠性进行理论分析。中断概率定义为某些测量值(如SINR或数据速率)不能满足预设阈值的事件概率。

2.1 UE 1中断概率

    定义成功接收消息x₁、x₂和x₃的最小数据速率分别为R₁、R₂和R₃。当接收速率低于最低数据速率时，UE将会产生中断。由于UE 1涉及两个阶段，因此当UE 1无法在阶段1中解码x₁和x₂或者在阶段2中无法解码x3时，会出现中断。为简单起见，可以先考虑其补充事件。具体地，可以得出UE 1的中断概率如下：

2.2 UE 2中断概率

    对于UE 2，由于BS仅通过中继发送x₂，因此，这种传输的瓶颈取决于两个阶段的最小数据速率。UE 2的中断概率为：

    以下定理为UE 2的中断概率提供了分析结果。

2.3 高SNR下的中断概率分析

    本节提供了在高SNR情况下的中断概率的近似。具体地，如果ρ_B1→∞且ρ_BR→∞，则UE 1的中断概率成为：

3 系统性能仿真分析

    在本节中，基于前文的分析给出了仿真数值性能结果。以下为仿真时选择的系统参数：a₀=4，可导出角状天线增益为6 dB^[1]；λ₁=0.4，λ₂=0.6；M=4，表示中继的最大充电功率为4 W。将距离d_BR、d_R2和d_B1设置为较小值，分别设置为8 m、2 m和10 m，类似的设置也可以在文献[6]中找到。此外，数据速率的预定义阈值为R₁=R₃=0.5 b/s/Hz，R₂=0.3 b/s/Hz。图3示出了UE 1和UE 2关于传输SNR的dB的中断概率。“ana”代表分析结果，而“sim”是仿真的结果。可以通过仔细选择λ₁和λ₂来优化性能。由于a和b也可能影响系统性能，因此UE 2的中断概率用不同的a、b值来评估。通过固定β=0.8，提出了模拟和分析结果。从图3可以看出，分析结果与UE 1的仿真结果吻合良好。随着传输SNR的增加，中断概率以对数标度线性减小。对于UE 2，在a=2.5、b=3时的中断概率低于a=6.5、b=4的情况，这表明能量收集电路会影响系统性能。此外，随着传输SNR变大，间隙变得不太明显。原因是随着SNR变大，收获的能量变为常数M。因此，如高SNR近似部分所示，中断性能对于不同的a和b值是相同的。注意，非线性响应只会确保收获的能量不超过M。

    UE 2的中断性能随β的变化关系如图4所示。本研究使用的参数为a=2，ρ_BR=40 dB。UE 2的仿真和分析结果都在图中给出，可见二者吻合度非常高，随着β的增加，中断概率也增加；由于β是分配给能量收集单位的电力部分，当β进一步增加，中断概率增加的速度减慢，传输剩余的功率越少，其中断概率越高；当β=0.1时，仿真与分析结果之间的不一致来自时的排除事件。

4 结论

    本文考虑在mmWave的无线系统中应用NOMA和SWIFT的通信系统，该系统由高功率基站和低功率IoT设备组成。由于较低功率的IoT设备没有外部电源，电池寿命有限，为了保证低功率IoT设备持续帮助其他用户传输信息，低功率IoT设备可以从电磁信号中获取能量。为了使能量收集模型更切实际，采用非线性能量收集模型。最后，对于提出的方案和系统模型给出了中断概率的理论分析，仿真结果验证了分析的准确性。

参考文献

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[2] PERERA T D P，JAYAKODY D N K，DE S，et al.A survey on simultaneous wireless information and power transfer[J].Journal of Physics Conference Series，2017，803(1)：1-6.

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[4] 唐超，王茜竹.NOMA 技术研究及其在5G场景中的应用分析[J].广东通信技术，2015，35(10)：59-64.

[5] 张德坤.非正交多址系统功率分配及干扰消除算法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2015.

[6] 高亚龙，王茜竹.基于MCS选择的5G非正交用户匹配算法研究[J].信息通信，2017(1)：26-28.

[7] 朱勇，吴乐南.基于耦合电感的无线携能通信系统研究[J].无线通信，2017，7(1)：7-16.

[8] 郑祖翔，吴乐南.无线携能通信研究进展[J].无线通信，2013，3(6)：155-163.

作者信息:

邱  欢，乔  坤

（西安石油大学 电子工程学院，陕西 西安710065）