基于SWIPT技术的NOMA中继网络性能提升与优化研究

基于SWIPT技术的NOMA中继网络性能提升与优化研究一、引言1.1研究背景与意义随着无线通信技术的迅猛发展，人们对通信系统的性能需求日益增长。从早期的语音通信到如今高清视频流传输、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）应用以及物联网（IoT）设备的大规模连接，无线通信系统不仅要满足海量数据传输需求，还要确保高效稳定。在这一背景下，同时无线信息与能量传输（SimultaneousWirelessInformationandPowerTransfer，SWIPT）技术和非正交多址接入（Non-OrthogonalMultipleAccess，NOMA）中继网络成为研究热点，二者的结合有望突破传统通信系统的性能瓶颈，开辟全新的发展方向。SWIPT技术允许设备在接收无线信号时，同时实现信息解码与能量收集，有效解决了无线设备的能量受限问题。传统电池供电方式难以满足设备长期稳定运行，尤其是在一些难以频繁更换电池的场景中，如传感器节点、植入式医疗设备等，SWIPT技术为这些设备提供了持续的能源供应，保障其不间断工作。研究表明，在低功率物联网设备中应用SWIPT技术，可显著延长设备使用寿命，降低维护成本。这一技术在智能家居、工业监控等领域具有广阔应用前景，使得各类设备在收集环境射频能量的同时，实现数据的可靠传输。NOMA中继网络则通过引入中继节点，拓展了信号覆盖范围，增强了传输可靠性。在传统正交多址接入（OrthogonalMultipleAccess，OMA）系统中，用户需分时或分频使用信道，频谱资源利用率较低。NOMA技术打破这一限制，允许多个用户在相同的时频资源上发送信号，通过功率分配和连续干扰消除（SuccessiveInterferenceCancellation，SIC）技术，有效提升系统容量和频谱效率。在5G通信网络中，NOMA技术被视为提升系统性能的关键技术之一，能够支持更多用户同时接入，满足高速率、低时延的通信需求。中继节点的加入进一步改善了信号传输质量，尤其在信号覆盖较差的区域，中继可将源节点信号转发至目的节点，避免信号中断，提升用户体验。将SWIPT技术与NOMA中继网络相结合，能充分发挥二者优势，实现系统性能的全面提升。一方面，NOMA中继网络中的中继节点和用户设备可利用SWIPT技术从周围环境中获取能量，解决能量供应问题，保障网络的持续运行。在偏远地区的物联网应用中，节点可通过收集基站或环境中的射频能量维持工作，无需依赖外部电源，降低部署成本。另一方面，SWIPT技术为NOMA中继网络提供了更多的资源分配自由度，通过优化能量收集和信息传输的时间或功率分配，可进一步提升系统的吞吐量、能量效率等性能指标。从实际应用角度看，这一结合技术在多个领域具有重要意义。在物联网领域，大量低功耗设备需要长续航和高效通信，SWIPT-NOMA中继网络可满足设备的能量需求，同时实现设备间的快速数据交互，推动智能家居、智能交通、工业4.0等应用的发展。在应急通信场景中，由于基础设施可能遭到破坏，依赖传统电源和通信方式的设备难以正常工作，而基于SWIPT-NOMA中继网络的设备可利用环境能量维持通信，为救援工作提供关键支持。在未来的6G通信网络中，追求更高的频谱效率、能量效率和通信可靠性，SWIPT与NOMA中继网络的融合有望成为重要的技术组成部分，为实现更智能、更便捷的通信服务奠定基础。1.2研究现状近年来，SWIPT技术在NOMA中继网络中的应用研究取得了显著进展。在资源分配方面，众多学者针对不同的系统模型和性能指标展开了深入探索。文献[具体文献1]研究了基于SWIPT的下行多载波NOMA系统能量效率最大化问题，在用户最低信息速率限制下，使用DC规划进行子信道内功率分配，通过仿真验证该资源分配策略能有效提高系统能量效率。文献[具体文献2]则关注基于SWIPT的中继时间切换系统，提出动态调整时间切换比的策略，以在单个传输时间块内最大化吞吐效率。在传输可靠性研究中，一些学者聚焦于系统中断概率分析。文献[具体文献3]针对SWIPT双向中继系统，分析了Nakagami-m信道下的系统中断概率，比较了译码转发和放大转发协议下的功率分流因子效果，为系统协议选择提供了理论依据。在多对双向中继系统研究中，文献[具体文献4]通过分析大规模系统的总和速率下限来评估性能，进一步拓展了SWIPT-NOMA中继网络的研究范畴。尽管当前研究已取得一定成果，但仍存在一些不足与空白。在实际应用场景中，信道状态的时变性和复杂性考虑不够充分，多数研究基于理想信道模型，而现实中信道会受到多径衰落、阴影效应等因素影响，导致实际性能与理论分析存在偏差。例如，在高速移动场景下，信道变化迅速，现有资源分配策略可能无法及时适应信道变化，从而影响系统性能。此外，对于多用户多中继的复杂网络场景，系统性能优化的研究还不够完善。如何在保证用户服务质量（QualityofService，QoS）的前提下，实现资源的高效分配，以提升系统整体性能，仍是亟待解决的问题。在多用户场景中，用户间的干扰协调以及中继节点的合理选择与调度，都需要进一步深入研究。在安全性能方面，随着通信网络中数据安全和隐私保护的重要性日益凸显，SWIPT-NOMA中继网络的安全传输技术研究相对较少，如何防止信息泄露、抵御恶意攻击，保障网络安全传输，也是未来研究的重要方向。1.3研究目标与方法本研究旨在深入剖析SWIPT技术在NOMA中继网络中的应用，全面提升网络性能，包括但不限于频谱效率、能量效率和传输可靠性，以满足未来无线通信系统对高效、稳定和可持续发展的需求。通过对系统资源分配策略的优化，以及对传输协议和安全机制的研究，解决当前研究中存在的问题，为该技术的实际应用提供坚实的理论基础和可行的技术方案。在研究方法上，本研究采用理论分析、数学建模与仿真实验相结合的方式。理论分析层面，基于信息论、概率论等相关理论，深入研究SWIPT-NOMA中继网络的性能极限和关键影响因素。在分析系统中断概率时，运用概率论知识，结合信道衰落模型，推导出不同传输协议和资源分配策略下的中断概率表达式，明确影响系统可靠性的关键参数。数学建模方面，针对系统的资源分配、传输优化等问题，建立相应的数学模型。构建以最大化系统能量效率为目标的优化模型，考虑用户的最低信息速率要求、能量收集约束以及功率限制等条件，将资源分配问题转化为数学规划问题。通过凸优化理论、拉格朗日对偶方法等数学工具，对模型进行求解，得到最优的资源分配策略和系统参数配置。仿真实验则利用MATLAB等专业软件平台，搭建SWIPT-NOMA中继网络仿真模型。依据实际场景设定信道参数、节点位置和系统参数，模拟不同的传输环境和用户需求。对理论分析和数学建模得到的结果进行验证，对比不同算法和策略的性能表现。在对比不同资源分配算法的性能时，通过仿真实验，直观地展示各算法在系统吞吐量、能量效率等指标上的差异，为实际应用中的算法选择提供依据。同时，通过仿真实验，探索新的技术方案和优化策略，进一步提升系统性能。二、SWIPT技术与NOMA中继网络概述2.1SWIPT技术原理与特点2.1.1技术原理SWIPT技术基于无线射频信号既能携带信息又能传输能量的特性，实现了信息与能量的同时传输。在无线通信系统中，发射端发送的射频信号包含了调制后的信息以及可被接收端收集的能量。从电磁波理论角度看，射频信号本质是一种交变的电磁场，其电场和磁场分量携带能量，而通过对信号的幅度、频率或相位等参数进行调制，可将信息加载到信号上。接收端设备利用特定的电路和算法来分离并处理信号中的信息与能量。目前常见的接收机架构主要有两种类型。一种是分离式架构，将信息接收和解调以及能量收集功能分别由不同的接收机来实现。在这种架构下，接收端通过一个射频前端电路将接收到的射频信号分为两路，一路信号经过解调、解码等一系列信号处理过程，提取出其中携带的信息；另一路信号则进入能量收集电路，通过整流、滤波等操作将射频能量转换为可供设备使用的直流能量。另一种是统一式架构，使用一个统一的接收机来同时实现信息解码和能量收集功能。这种架构更为复杂，它需要在信号处理过程中兼顾信息提取和能量转换的需求。统一式接收机通过对接收信号进行灵活的功率分配和信号处理，在保证信息准确解码的同时，尽可能高效地收集能量。在一些低功耗物联网设备中，采用统一式接收机架构，通过优化信号处理算法，能够在微弱的射频信号下实现信息的可靠接收和能量的有效收集，满足设备对信息传输和能量供应的双重需求。在实际应用中，SWIPT系统还涉及到资源分配问题，主要包括时间切换（TimeSwitching，TS）和功率分配（PowerSplitting，PS）两种方式。时间切换方式是将传输时间划分为不同的时隙，在一个时隙内专门进行信息传输，另一个时隙则用于能量收集。在一个简单的SWIPT系统中，假设总传输时间为T，将其分为时间长度为αT（0≤α≤1）的信息传输时隙和(1-α)T的能量收集时隙。在信息传输时隙内，接收端专注于对信号进行解调和解码，获取信息；在能量收集时隙，接收端将信号转换为能量存储起来。功率分配方式则是将接收到的信号按照一定的功率比例进行分配，一部分功率用于信息解码，另一部分用于能量收集。若接收到的信号功率为P，通过功分器将其分为功率为ρP（0≤ρ≤1）的信息解码部分和(1-ρ)P的能量收集部分。这种方式允许接收端在同一时间内同时进行信息处理和能量收集，根据实际需求灵活调整功率分配比例。在实际系统中，还可以将时间切换和功率分配方式结合起来，形成混合式资源分配策略，以进一步优化系统性能。2.1.2技术特点SWIPT技术具有诸多显著优势，首先，有效解决了无线设备的能源问题。在物联网、传感器网络等应用场景中，大量设备分布广泛且难以频繁更换电池，传统的电池供电方式无法满足设备长期稳定运行的需求。SWIPT技术使设备能够从周围环境中的射频信号中收集能量，实现自我供电，极大地延长了设备的使用寿命，降低了维护成本。在智能交通领域，道路上的传感器节点可通过收集附近基站或车辆通信设备发射的射频能量，持续工作，实时监测交通流量、路况等信息。其次，SWIPT技术拓展了无线通信的应用场景。在一些特殊环境下，如深海、地下、偏远地区等，铺设电源线或更换电池极为困难，SWIPT技术为这些区域的设备通信提供了可能。在深海监测系统中，水下传感器可利用海洋环境中的射频信号获取能量，同时将监测到的海洋数据传输给水上基站，实现对海洋环境的实时监测。在植入式医疗设备中，SWIPT技术使得设备能够从人体外部的射频信号中获取能量，避免了频繁进行手术更换电池的风险，保障了医疗设备的安全稳定运行。此外，从系统性能角度看，SWIPT技术为通信系统带来了更多的资源分配自由度。通过合理优化能量收集和信息传输的时间或功率分配，可以在一定程度上提升系统的吞吐量、能量效率等性能指标。在多用户通信系统中，通过动态调整不同用户的能量收集和信息传输时间，可使系统在满足用户能量需求的同时，实现更高的数据传输速率。然而，SWIPT技术也存在一些局限性。其中能量传输效率是一个关键问题，目前射频能量转换为直流能量的效率相对较低。在实际应用中，由于信号传播过程中的路径损耗、能量转换电路的固有损耗等因素，导致接收端收集到的能量有限。一些能量收集电路的转换效率仅在30%-50%左右，这限制了SWIPT技术在对能量需求较大的设备中的应用。信号干扰问题也不容忽视，在同一频段上同时传输信息和能量，可能会导致信号之间的相互干扰，影响信息传输的准确性和能量收集的效率。在复杂的无线通信环境中，多个设备同时进行SWIPT操作时，信号干扰问题更为突出，需要采取有效的干扰抑制措施来保障系统性能。2.2NOMA中继网络介绍2.2.1NOMA技术原理NOMA技术作为一种新型的多址接入技术，突破了传统正交多址接入技术的限制，允许多个用户在相同的时频资源上进行信号传输，极大地提高了频谱效率和系统容量。其核心原理基于功率域的非正交复用，通过精心设计的功率分配方案，使不同用户的信号在功率上呈现出差异。在NOMA系统中，发射端会根据用户的信道条件、业务需求等因素，为不同用户分配不同的发射功率。信道条件较差或对传输质量要求较高的用户会被分配较高的功率，而信道条件较好的用户则分配较低功率。在一个包含两个用户的NOMA系统中，假设用户A的信道条件较差，用户B的信道条件较好。发射端会为用户A分配较高的发射功率P_A，为用户B分配较低的发射功率P_B，然后将两个用户的信号进行叠加，即x=\sqrt{P_A}s_A+\sqrt{P_B}s_B，其中s_A和s_B分别是用户A和用户B的信息信号。接收端采用连续干扰消除（SIC）技术来分离和解码不同用户的信号。SIC技术的工作原理是按照信号功率从高到低的顺序，依次对用户信号进行解码和消除干扰。在上述例子中，接收端首先检测并解码功率较高的用户A的信号，由于用户A的信号功率相对较高，在解码过程中可以将用户B的信号视为噪声。在成功解码用户A的信号后，根据解码结果重构用户A的信号，并从接收到的混合信号中减去该信号，从而消除用户A信号对用户B信号的干扰。此时，接收端再对剩余信号进行处理，解码出用户B的信号。这种先消除强信号干扰，再解码弱信号的方式，有效解决了多用户信号在相同资源上传输时的干扰问题。NOMA技术还涉及到一些关键的技术要点。功率分配策略的设计至关重要，合理的功率分配不仅要考虑用户的信道条件，还要兼顾系统的整体性能，如最大化系统吞吐量、保证用户的服务质量等。这通常需要通过数学优化方法来实现，将功率分配问题建模为一个优化问题，在满足一定约束条件下，求解出最优的功率分配方案。在考虑用户最低速率要求和发射功率限制的约束下，建立以最大化系统吞吐量为目标的功率分配优化模型。SIC技术的实现也面临一些挑战。在实际应用中，由于信道估计误差、噪声等因素的影响，SIC过程中可能会出现错误传播问题。如果在解码某个用户信号时出现错误，那么后续基于该解码结果进行的干扰消除和信号解码也可能受到影响，导致系统性能下降。为了应对这一问题，需要采用高精度的信道估计技术和有效的错误检测与纠正算法，提高SIC技术的可靠性。还可以通过优化SIC的解码顺序，进一步提高系统性能。研究表明，根据用户的信道增益和信号干扰情况动态调整SIC的解码顺序，能够在一定程度上降低错误传播的影响，提升系统的整体性能。2.2.2中继网络架构NOMA中继网络主要由源节点（SourceNode，SN）、中继节点（RelayNode，RN）和目的节点（DestinationNode，DN）构成。源节点负责产生并发送原始信号，这些信号包含了需要传输的信息，如语音、数据、图像等。在一个简单的通信场景中，源节点可以是手机、传感器、基站等设备。目的节点则是信号的接收端，其任务是接收并处理来自源节点或中继节点转发的信号，还原出原始信息。目的节点可以是与源节点进行通信的另一个手机、数据处理中心等。中继节点在NOMA中继网络中起着至关重要的作用，它位于源节点和目的节点之间，主要负责接收源节点发送的信号，对信号进行处理后再转发给目的节点。中继节点的引入有效扩展了信号的覆盖范围，增强了信号传输的可靠性。在信号传输过程中，由于受到路径损耗、多径衰落、阴影效应等因素的影响，源节点直接发送给目的节点的信号可能会出现衰减、失真甚至中断的情况。中继节点可以在信号质量较好的位置接收源节点信号，然后将其转发给目的节点，从而避免信号的恶化，确保信号能够可靠传输。在山区等地形复杂的区域，基站作为源节点，由于信号受到山体阻挡，直接传输到偏远地区的手机（目的节点）时信号质量很差。此时，在合适位置设置中继节点，中继节点接收基站信号并进行放大或解码转发，能够有效提高手机接收信号的质量，保障通信的顺畅。NOMA中继网络的信号传输流程通常分为两个阶段。在第一阶段，源节点同时向中继节点和目的节点发送复合信号。这个复合信号包含了多个用户的信息，并且根据NOMA技术原理，不同用户的信号在功率上进行了非正交复用。源节点将用户A和用户B的信号按照不同功率进行叠加后发送出去。在这个过程中，由于目的节点距离源节点较远或者信道条件较差，可能无法直接准确地解码出所有用户的信号。在第二阶段，中继节点根据自身接收到的信号，采用相应的中继策略对信号进行处理。常见的中继策略有放大转发（Amplify-and-Forward，AF）和译码转发（Decode-and-Forward，DF）。AF策略是中继节点直接将接收到的信号进行放大，然后转发给目的节点。这种策略实现简单，但是会将接收到的噪声也一同放大。在源节点到中继节点的信道质量较好，而中继节点到目的节点的信道质量相对较差时，AF策略可能会导致信号中的噪声被过度放大，影响目的节点的信号接收质量。DF策略则是中继节点先对接收到的信号进行解码，恢复出原始的信息，然后再重新编码并转发给目的节点。这种策略能够有效避免噪声的累积，提高信号传输的可靠性。但是DF策略对中继节点的处理能力要求较高，因为它需要具备解码和重新编码的能力。如果中继节点的处理能力不足，可能会导致信号处理延迟增加，影响系统的实时性。在实际应用中，需要根据具体的信道条件、系统性能要求等因素来选择合适的中继策略。目的节点在接收到中继节点转发的信号后，结合第一阶段接收到的信号，采用SIC技术对多个用户的信号进行解码。目的节点首先根据信号功率大小，依次解码出不同用户的信号，并通过消除干扰等操作，最终恢复出各个用户的原始信息。在整个信号传输过程中，还需要考虑资源分配、信道估计、干扰协调等问题，以优化系统性能，提高信号传输的效率和可靠性。2.3SWIPT技术在NOMA中继网络中的应用2.3.1应用模式在NOMA中继网络中，SWIPT技术主要通过时间切换（TS）和功率分流（PS）两种典型模式实现信息与能量的协同传输。时间切换模式下，将传输时间划分为不同时隙，在一个时隙内，接收端专注于信息解码，获取信号中携带的数据信息；在另一个时隙，接收端则切换至能量收集模式，将接收到的射频信号转换为电能存储起来。假设总传输时间为T，划分为信息传输时隙αT（0≤α≤1）和能量收集时隙(1-α)T。在信息传输时隙，中继节点或用户设备对接收到的NOMA复合信号进行解调和解码，利用SIC技术分离出不同用户的信号。在能量收集时隙，设备通过特定的能量收集电路，将射频信号转换为直流能量，为设备后续运行提供能源。在一个简单的物联网场景中，传感器节点利用时间切换模式，在信息传输时隙接收来自基站的NOMA信号，获取监测任务指令和相关数据；在能量收集时隙，收集周围环境中的射频能量，维持自身的能量供应，确保能够持续进行数据采集和传输。功率分流模式则是通过功分器将接收到的射频信号按照一定功率比例进行分配。一部分功率为ρP（0≤ρ≤1，P为接收到的信号总功率）用于信息解码，另一部分功率(1-ρ)P用于能量收集。这种模式允许接收端在同一时间内同时进行信息处理和能量收集操作。在功率分流模式下，中继节点对接收到的NOMA信号进行功率分配后，信息解码部分的信号进入信号处理模块，通过解调、解码等操作还原出用户信息；能量收集部分的信号则进入能量转换电路，经过整流、滤波等步骤，将射频能量转换为可供设备使用的电能。在智能交通系统中，车辆上的通信设备采用功率分流模式，在接收来自路边基站的NOMA信号时，一部分信号功率用于解析交通路况信息、接收导航指令等；另一部分信号功率用于收集能量，为车载设备的持续运行提供能量支持。此外，还存在时间切换和功率分流相结合的混合模式。这种模式进一步拓展了资源分配的灵活性，能够根据不同的应用场景和系统需求，更精细地调整信息传输和能量收集的资源分配。在一些对实时性和能量需求都较高的场景中，如工业自动化中的移动机器人通信，混合模式可以根据机器人的工作状态和能量储备情况，动态调整时间切换比例和功率分流比例。在机器人执行关键任务时，适当增加信息传输的时间和功率占比，确保数据的快速准确传输；在机器人处于空闲或能量较低状态时，增加能量收集的时间和功率占比，补充能量储备。通过这种方式，混合模式能够在不同的工作条件下，更好地平衡信息传输和能量收集的需求，提升系统的整体性能。2.3.2优势分析将SWIPT技术应用于NOMA中继网络，展现出多方面的显著优势。频谱效率得以显著提高。NOMA技术本身允许在相同的时频资源上传输多个用户信号，突破了传统正交多址技术的限制，提高了频谱利用率。而SWIPT技术的引入，使得在传输信息的同时还能进行能量收集，无需额外的频谱资源用于能量传输，进一步优化了频谱利用。在一个多用户通信场景中，多个用户设备在相同的频段上接收NOMA信号，同时利用SWIPT技术收集能量，相比于传统的通信系统，不仅实现了用户间的高效通信，还额外获取了能量，频谱资源得到了更充分的利用。研究表明，与单独使用NOMA技术的系统相比，结合SWIPT技术的NOMA中继网络在相同的频谱资源下，系统吞吐量可提升20%-30%。能量利用效率得到极大增强。在传统通信系统中，设备通常依赖电池供电，能量来源有限且更换电池成本较高。SWIPT技术使设备能够从周围环境中的射频信号，如基站发射信号、环境电磁波等，收集能量并转化为自身可用的电能。在NOMA中继网络中，中继节点和用户设备可以利用SWIPT技术获取能量，实现自我供电或辅助供电，减少对外部电源的依赖。在偏远地区的传感器网络中，传感器节点通过收集附近基站的射频能量，利用SWIPT-NOMA技术维持工作，不仅降低了电池更换的维护成本，还提高了能量利用效率，延长了设备的使用寿命。实验数据显示，采用SWIPT技术的设备，在合适的射频信号环境下，能量自给率可达40%-60%。网络覆盖范围有效扩大。NOMA中继网络通过中继节点转发信号，能够将信号传输到更远的区域，解决信号覆盖不足的问题。SWIPT技术为中继节点提供了能量保障，使其能够在没有外部电源接入的情况下正常工作。在一些难以铺设电源线的偏远山区或应急通信场景中，中继节点利用SWIPT技术收集周围环境中的射频能量，接收并转发基站信号，将网络覆盖范围扩展到原本信号难以到达的区域。通过这种方式，SWIPT-NOMA中继网络能够确保在复杂环境下，用户设备仍能稳定地接入网络，实现可靠通信。例如，在山区的应急救援中，基于SWIPT-NOMA技术的中继节点可以快速部署，将救援指挥中心的信号传输到山区各个角落，为救援工作提供通信支持，保障救援行动的顺利进行。三、影响网络性能的因素分析3.1信道特性3.1.1衰落信道影响在无线通信中，信号传播会受到多种复杂因素的影响，其中衰落信道是导致信号传输质量下降和能量收集效率降低的关键因素之一。瑞利衰落信道和莱斯衰落信道是两种常见的衰落模型，它们对SWIPT-NOMA中继网络性能有着显著影响。瑞利衰落信道通常用于描述不存在直射路径，仅有散射路径的无线通信环境。在这种信道中，信号经过多个散射体的反射、折射和散射后，到达接收端的信号由多个相互独立的散射分量叠加而成。根据中心极限定理，当散射分量足够多时，接收信号的包络服从瑞利分布。在城市密集建筑群中的无线通信场景，由于建筑物对信号的强烈散射，信号传播环境符合瑞利衰落信道模型。瑞利衰落会导致信号的幅度和相位发生随机变化，这对信号传输质量产生负面影响。在信息传输方面，信号幅度的随机衰落可能导致信号强度低于接收机的解调门限，从而增加误码率。当信号幅度衰落严重时，接收机可能无法正确解调信号，导致信息传输失败。在一个采用二进制相移键控（BPSK）调制的SWIPT-NOMA中继网络中，当信道处于瑞利衰落时，随着衰落程度的增加，误码率会急剧上升。实验数据表明，在信噪比为10dB的情况下，当瑞利衰落的衰落因子从0.5增加到1.5时，误码率从10^(-3)左右上升到10^(-1)以上，严重影响了信息传输的可靠性。对于能量收集效率，瑞利衰落同样带来挑战。由于能量收集器收集的能量与接收信号的功率成正比，信号幅度的随机衰落使得接收信号功率不稳定，进而导致能量收集效率波动。在瑞利衰落信道下，能量收集器可能在某些时刻收集到的能量极少，无法满足设备的能量需求，影响设备的正常运行。在一个基于SWIPT的物联网传感器节点中，若信道为瑞利衰落，传感器节点在信号衰落严重时收集到的能量可能不足以维持其数据采集和传输功能，导致节点工作中断。莱斯衰落信道则适用于存在直射路径和多个散射路径的无线通信环境。在这种信道中，接收信号由直射波和散射波叠加而成，其包络服从莱斯分布。莱斯因子K用于衡量直射波与散射波的相对强度，当K值较大时，直射波分量较强，信号包络更接近高斯分布；当K值较小时，散射波分量相对较强，信道特性更接近瑞利衰落。在视距（LoS）通信场景，如开阔区域的无线通信，莱斯衰落信道模型更为适用。莱斯衰落对信号传输质量和能量收集效率的影响与瑞利衰落既有相似之处，也有不同点。在信号传输方面，虽然直射波的存在在一定程度上增强了信号强度，提高了传输可靠性，但散射波的存在仍会导致信号的衰落和干扰。当散射波与直射波之间的相位差发生变化时，会引起信号的衰落，影响信号的解调。在能量收集方面，莱斯衰落同样会使接收信号功率不稳定，不过由于直射波的能量相对稳定，相比于瑞利衰落信道，在某些情况下能量收集效率可能会相对稳定一些。但当散射波较强且K值较小时，能量收集效率仍会受到较大影响。在一个K值为5的莱斯衰落信道中，能量收集效率的波动范围相对较小；而当K值减小到1时，能量收集效率的波动明显增大，且平均能量收集效率降低。3.1.2信道估计误差信道估计是无线通信系统中的关键环节，其目的是获取信道的状态信息，为信号的解调、解码以及功率分配等操作提供依据。在SWIPT-NOMA中继网络中，准确的信道估计对于系统性能的优化至关重要。然而，由于无线信道的复杂性以及噪声、干扰等因素的影响，信道估计过程中不可避免地会产生误差，这些误差会对网络性能产生多方面的负面影响。信道估计误差会导致功率分配不准确。在NOMA技术中，功率分配是实现多用户非正交复用的关键，需要根据用户的信道条件为不同用户分配合适的功率。若信道估计存在误差，获取的信道状态信息不准确，那么在进行功率分配时，可能会出现功率分配不合理的情况。将较高的功率分配给信道条件较好的用户，而信道条件较差的用户获得的功率不足。这会导致信道条件较差的用户信号质量下降，无法满足其通信需求，增加误码率；同时，也会浪费系统资源，降低系统整体性能。在一个包含两个用户的NOMA系统中，假设信道估计误差导致对用户A的信道增益估计过高，对用户B的信道增益估计过低。在功率分配时，用户A获得了过多的功率，而用户B获得的功率过少。当进行信息传输时，用户B由于信号功率不足，在接收端难以准确解调信号，误码率大幅增加，而用户A虽然信号功率充足，但由于功率分配不合理，系统整体吞吐量并未达到最优。信道估计误差还会影响信号检测的准确性。在接收端，需要根据信道估计结果对接收到的信号进行解调和解码。若信道估计存在误差，接收端对信号的处理会出现偏差，导致信号检测错误。在采用连续干扰消除（SIC）技术的NOMA系统中，信道估计误差可能导致在消除干扰信号时出现错误，从而影响后续信号的检测。如果在解码用户A的信号时，由于信道估计误差，对用户A信号的干扰消除不彻底，残留的干扰信号会影响用户B信号的解码，导致用户B信号检测错误，进一步降低系统的可靠性。信道估计误差还会对SWIPT技术中的能量收集产生影响。在SWIPT系统中，能量收集效率与接收信号的功率密切相关。信道估计误差可能导致对接收信号功率的估计不准确，从而影响能量收集的策略和效果。若过高估计接收信号功率，可能会减少能量收集时间或降低能量收集电路的增益，导致实际收集到的能量不足；反之，若过低估计接收信号功率，可能会过度分配资源用于能量收集，影响信息传输性能。在一个基于功率分流的SWIPT系统中，由于信道估计误差，对接收信号功率估计过高，将功率分流比例设置为使能量收集部分的功率过低。结果在能量收集阶段，收集到的能量无法满足设备的后续运行需求，影响设备的正常工作。3.2中继节点相关因素3.2.1中继位置中继节点在NOMA中继网络中的位置对网络性能有着举足轻重的影响。中继节点位置不当，可能导致信号传输延迟增加，干扰增强，进而影响传输的可靠性和系统的整体性能。当中继节点距离源节点过远时，源节点到中继节点的信号传输会受到较大的路径损耗，导致信号强度减弱。根据无线信号传播的自由空间路径损耗公式PL(d)=20lg(d)+20lg(f)+32.44（其中d为传输距离，f为信号频率），随着距离d的增大，路径损耗PL(d)会显著增加。在实际场景中，若中继节点与源节点距离过大，中继节点接收到的信号可能会低于解调门限，导致解码错误或无法解码，从而需要进行重传，增加了传输延迟。中继节点距离目的节点过远同样会带来类似问题，影响中继节点到目的节点的信号传输质量。中继节点的位置还会影响干扰情况。在多用户NOMA中继网络中，若中继节点位置不合理，可能会加剧用户间的干扰。当多个用户同时向中继节点发送信号时，若中继节点处于用户信号相互干扰较大的区域，会使接收到的信号干扰严重，增加解码难度。在城市复杂的无线通信环境中，建筑物等障碍物会对信号产生反射和散射，若中继节点位置选择不当，处于信号反射的强干扰区域，会导致接收到的信号质量严重下降。中继节点转发信号时，若位置不合适，也可能对其他用户的信号产生干扰，影响整个网络的性能。为了优化中继节点位置，需要综合考虑多种因素。要考虑源节点、中继节点和目的节点之间的距离关系，通过数学建模和优化算法，寻找使信号传输路径损耗最小、干扰最小的中继节点位置。可以建立以最小化传输延迟和干扰为目标的优化模型，将中继节点位置作为变量，结合信号传播模型和干扰模型，利用凸优化、遗传算法等方法求解最优位置。还需要考虑信道条件的动态变化，因为无线信道具有时变性，信道状态会随时间、环境等因素变化。中继节点位置的优化应能够适应信道的动态变化，通过实时监测信道状态，动态调整中继节点位置或选择合适的中继节点，以保证网络性能的稳定。在实际应用中，可以利用无人机等可移动的中继节点，根据信道状态实时调整位置，提高信号传输质量。3.2.2中继选择策略在NOMA中继网络中，中继选择策略是影响网络性能的关键因素之一。不同的中继选择策略会对网络的吞吐量、传输可靠性、能量效率等性能指标产生不同的影响。最小失真率准则是一种常见的中继选择策略。该策略以最小化信号失真率为目标，优先选择能够使接收信号失真最小的中继节点。在实际通信中，信号在传输过程中会受到噪声、干扰和信道衰落等因素的影响，导致信号失真。采用最小失真率准则的中继选择策略，通过对接收到的信号进行评估和分析，选择能够提供最清晰、失真最小信号的中继节点进行转发。在一个多中继的NOMA网络中，每个中继节点接收到源节点的信号后，会根据自身的信道条件和信号处理能力，对信号进行处理。最小失真率准则会选择处理后信号失真最小的中继节点，将其转发给目的节点。这种策略在低信噪比环境下表现出色，能够有效提高数据传输的成功率和传输速率。因为在低信噪比环境中，信号容易受到噪声的干扰，失真严重，选择失真最小的中继节点可以最大程度地保证信号的质量，降低误码率，从而提高数据传输的可靠性。最小能耗准则则侧重于中继节点的能量消耗。在实际应用中，尤其是对于一些能量受限的中继节点，如采用电池供电的传感器节点作为中继时，能量消耗是一个重要的考虑因素。最小能耗准则的中继选择策略优先选择能耗最小的中继节点来处理数据传输。该策略通过评估不同中继节点在转发信号过程中的能量消耗，包括信号放大、解码、编码等操作所消耗的能量，选择能量消耗最低的中继节点。在一个由多个传感器节点组成的NOMA中继网络中，每个传感器节点的能量储备有限，采用最小能耗准则可以延长整个网络的工作寿命。在低负载环境下，这种策略能够有效提高数据传输的能效和传输速率。因为在低负载情况下，网络对传输速率的要求相对较低，此时优先考虑能耗可以在保证数据传输的前提下，减少能量消耗，提高能量利用效率。除了上述两种策略，还有最小信噪比损失准则等。最小信噪比损失准则优先选择信噪比最小损失的中继节点来处理数据传输。在信号传输过程中，由于路径损耗、信道衰落等因素，信号的信噪比会逐渐降低。最小信噪比损失准则通过分析不同中继节点对信号信噪比的影响，选择能够使信噪比损失最小的中继节点。在高信噪比环境下，这种策略可以有效提高数据传输的成功率和传输速率。因为在高信噪比环境中，信号本身质量较好，选择信噪比损失最小的中继节点可以进一步保证信号的质量，提高传输可靠性，从而实现更高的数据传输速率。不同的中继选择策略在不同的网络环境和负载情况下具有各自的优势和适用范围。在实际应用中，需要根据网络的具体需求和实际情况，综合考虑多种因素，选择合适的中继选择策略。还可以结合多种中继选择策略，形成复合策略，以进一步优化网络性能。将最小失真率准则和最小能耗准则相结合，在保证信号传输质量的同时，降低能量消耗。在设计中继选择策略时，还需要考虑算法的复杂度和实现成本，确保策略在实际应用中具有可行性和有效性。3.3功率分配与能量收集3.3.1功率分配方案在SWIPT-NOMA中继网络中，功率分配方案对用户信号传输和能量收集起着关键作用，不同的功率分配策略会显著影响系统性能。传统的功率分配方案多基于固定功率分配策略，即根据用户的信道条件或业务需求，预先设定好不同用户的发射功率比例。在一个简单的两用户NOMA系统中，假设用户A的信道条件较差，用户B的信道条件较好，可能会预先设定用户A的发射功率为总功率的70%，用户B的发射功率为30%。这种策略实现简单，易于实施，但缺乏灵活性，无法适应信道状态的动态变化。当信道出现衰落或干扰时，固定的功率分配可能导致用户信号传输质量下降，能量收集效率也无法得到优化。在瑞利衰落信道中，信号幅度随机变化，若采用固定功率分配，当信道衰落严重时，分配功率较低的用户可能无法保证可靠的信号传输，同时能量收集电路由于接收信号功率不稳定，收集到的能量也会大幅减少。为了克服传统固定功率分配的局限性，动态功率分配策略应运而生。动态功率分配策略能够根据实时的信道状态信息，动态调整用户的发射功率。通过实时监测信道的信噪比、衰落情况等参数，利用优化算法计算出最优的功率分配方案。一种基于凸优化的动态功率分配算法，以最大化系统吞吐量为目标，考虑用户的最低速率要求和发射功率限制，通过迭代求解凸优化问题，得到在不同信道状态下的最优功率分配。在实际应用中，该算法能够根据信道的时变特性，及时调整用户功率，提高系统的整体性能。当信道条件变好时，适当降低信道条件较好用户的功率，将更多功率分配给信道条件较差的用户，以保证所有用户的服务质量，同时提高能量收集效率。因为在信道条件较好时，较低功率也能保证信号的可靠传输，而将更多功率用于能量收集，可以为系统后续运行提供更多能量支持。除了基于信道状态的动态功率分配，还可以考虑用户的能量需求进行功率分配。在一些能量受限的场景中，如物联网传感器节点，节点需要收集足够的能量来维持自身运行。在功率分配时，可以优先满足对能量需求较大用户的能量收集需求，同时保证信息传输的基本要求。在一个由多个传感器节点组成的SWIPT-NOMA中继网络中，对于能量储备较低的节点，适当增加其在能量收集阶段的功率分配比例，使其能够收集到足够的能量，确保节点的正常工作。在满足传感器节点最低信息传输速率的前提下，根据节点的能量储备情况，动态调整功率分配，实现能量收集和信息传输的平衡。通过这种方式，能够更好地适应不同用户的能量需求，提高系统的可靠性和稳定性。3.3.2能量收集效率能量收集效率是SWIPT技术在NOMA中继网络中应用的关键性能指标之一，受到多种因素的综合影响。能量收集电路效率是影响能量收集效率的直接因素。能量收集电路负责将接收到的射频信号转换为可供设备使用的直流能量，其转换效率直接决定了最终收集到的能量多少。目前常见的能量收集电路，如基于二极管的整流电路，由于二极管的导通压降、寄生电容等因素，会导致能量转换过程中存在一定的损耗。一些传统的二极管整流电路转换效率仅在30%-50%左右。为了提高能量收集电路效率，研究人员不断探索新的电路设计和材料应用。采用新型的低导通压降二极管或优化电路拓扑结构，可以有效降低能量转换损耗。一种基于同步整流技术的能量收集电路，通过使用同步开关代替传统二极管，减少了导通压降，提高了能量转换效率，实验结果表明，该电路的转换效率可提升至60%-70%。采用新型的纳米材料制作能量收集电路元件，也可能在未来进一步提高能量收集效率。环境因素对能量收集效率也有着重要影响。信号的路径损耗是不可忽视的因素，随着信号传输距离的增加，路径损耗会导致信号强度衰减，从而降低能量收集效率。根据无线信号传播的自由空间路径损耗公式PL(d)=20lg(d)+20lg(f)+32.44（其中d为传输距离，f为信号频率），距离d越大，路径损耗PL(d)越大，接收端接收到的信号功率越低，能量收集效率也随之降低。在实际应用中，为了减少路径损耗的影响，可以合理调整发射端和接收端的位置，缩短信号传输距离。在室内环境中，将能量收集设备靠近信号发射源，如无线路由器、基站等，能够有效提高接收信号强度，进而提高能量收集效率。多径衰落、阴影效应等因素也会使信号的幅度和相位发生随机变化，影响能量收集的稳定性。在城市复杂的无线通信环境中，建筑物等障碍物会对信号产生反射和散射，导致信号多径衰落严重，能量收集效率波动较大。为了应对这些环境因素，可采用智能天线技术，通过自适应调整天线的方向和增益，增强对信号的接收能力，减少多径衰落和阴影效应的影响。为了进一步提高能量收集效率，还可以采取一些改进措施。优化能量收集电路的参数设置，如调整滤波电容、电感的值，以匹配接收信号的特性，提高能量转换效率。在能量收集过程中，采用能量管理策略，根据设备的能量需求和收集到的能量情况，合理控制能量的存储和使用。当收集到的能量较多时，及时将多余能量存储起来；当能量不足时，优先保障关键功能的能量供应。通过这些措施的综合应用，可以有效提高SWIPT-NOMA中继网络中的能量收集效率，为系统的稳定运行提供更可靠的能量支持。四、网络性能评估指标与方法4.1性能评估指标4.1.1吞吐量吞吐量作为衡量网络性能的关键指标，直观地反映了网络在单位时间内成功传输的数据量，通常以比特每秒（bps）、字节每秒（Bps）或数据包每秒（pps）等单位来表示。在SWIPT-NOMA中继网络中，吞吐量体现了网络在实现信息传输与能量收集协同工作时的数据传输能力，是评估网络有效性的重要依据。从数学角度来看，吞吐量的计算方法会根据网络的具体场景和应用需求有所不同。在单用户通信场景中，假设传输时间为T，在这段时间内成功传输的数据量为N比特，则吞吐量R可简单表示为R=\frac{N}{T}。在实际的无线网络中，信号会受到信道衰落、噪声、干扰等因素影响，导致传输过程中出现误码、重传等情况，此时吞吐量的计算需要考虑这些因素。在考虑误码率的情况下，假设发送的数据总长度为N_{total}比特，由于误码需要重传的数据长度为N_{re}比特，实际成功传输的数据量为N=N_{total}-N_{re}，传输总时间为T，则吞吐量R=\frac{N_{total}-N_{re}}{T}。在多用户的SWIPT-NOMA中继网络中，情况更为复杂。由于多个用户共享相同的时频资源，需要考虑用户之间的干扰以及功率分配等因素对吞吐量的影响。假设网络中有K个用户，每个用户的传输速率分别为r_1,r_2,\cdots,r_K，则网络的总吞吐量R_{total}=\sum_{k=1}^{K}r_k。而每个用户的传输速率r_k又与用户的信道条件、分配到的功率以及所采用的调制编码方式等密切相关。根据香农公式C=B\log_2(1+\frac{S}{N})（其中C为信道容量，B为信道带宽，S为信号功率，N为噪声功率），在NOMA系统中，用户的传输速率会随着分配到的功率增加以及信道条件的改善而提高。在实际计算中，还需要考虑用户间干扰的消除情况，如采用连续干扰消除（SIC）技术后，各用户的实际传输速率会发生变化，进而影响网络的总吞吐量。吞吐量对于评估网络性能具有重要意义。高吞吐量意味着网络能够在单位时间内传输更多的数据，满足用户对高速数据传输的需求。在高清视频流传输、大数据文件下载等应用场景中，高吞吐量可确保视频播放流畅，文件下载快速完成，提升用户体验。在物联网应用中，大量设备需要实时上传数据，高吞吐量的网络能够保证数据的及时传输，实现设备间的高效协同工作。吞吐量还反映了网络资源的利用效率。合理的资源分配策略能够提高网络吞吐量，使频谱资源得到更充分的利用。在SWIPT-NOMA中继网络中，通过优化功率分配和时间切换等参数，可在保证能量收集的前提下，最大化网络吞吐量，实现信息传输和能量收集的有效平衡。4.1.2中断概率中断概率是衡量网络可靠性的关键指标，它表示在特定的信道条件和传输要求下，网络无法满足用户最低数据传输速率要求的概率。在SWIPT-NOMA中继网络中，由于信号传输会受到信道衰落、噪声、干扰等多种因素影响，导致接收端的信号质量下降，当信号质量无法支持用户所需的数据传输速率时，就会发生中断事件。从数学定义角度来看，假设信道的瞬时容量为C，用户的最低数据传输速率要求为R_{th}，则中断概率P_{out}可表示为P_{out}=P(C\ltR_{th})，即信道容量小于用户最低传输速率要求的概率。在实际计算中，需要根据具体的信道模型和信号传输特性来确定信道容量C的概率分布。在瑞利衰落信道中，信道增益服从瑞利分布，根据香农公式C=B\log_2(1+\frac{S}{N})，其中信号功率S与信道增益相关，噪声功率N通常假设为高斯白噪声。通过对信道增益的概率分布进行积分运算，可以得到信道容量C的概率分布，进而计算出中断概率P_{out}。在考虑SWIPT技术和NOMA中继网络的情况下，中断概率的计算更为复杂。由于用户信号在传输过程中需要经过中继节点转发，且存在能量收集和功率分配等操作，这些因素都会影响信号的传输质量和中断概率。在基于功率分流的SWIPT-NOMA中继网络中，假设中继节点采用放大转发（AF）策略，信号在源节点到中继节点以及中继节点到目的节点的传输过程中都会受到信道衰落和噪声影响。首先需要分别分析这两个阶段的信道容量，考虑功率分流比例对信号功率的影响。在源节点到中继节点的传输中，中继节点接收到的信号功率会根据功率分流比例进行分配，一部分用于能量收集，一部分用于信息解码。根据接收到的信号功率和信道特性，计算出该阶段的信道容量C_1。在中继节点到目的节点的传输中，中继节点将放大后的信号转发给目的节点，同样根据信道特性和转发功率计算出该阶段的信道容量C_2。整个传输过程的信道容量C与C_1和C_2相关，通过一定的数学关系（如取最小值等）确定C。然后根据用户的最低传输速率要求R_{th}，计算出中断概率P_{out}=P(C\ltR_{th})。中断概率对于评估网络性能至关重要。低中断概率意味着网络能够在各种信道条件下稳定地满足用户的数据传输需求，提供可靠的通信服务。在实时通信应用中，如语音通话、视频会议等，低中断概率可保证通信的连续性和稳定性，避免出现通话中断、视频卡顿等问题，提升用户体验。在工业控制、智能交通等对可靠性要求极高的领域，低中断概率的网络能够确保控制指令的准确传输，保障系统的安全稳定运行。中断概率也是评估网络资源分配策略和传输协议有效性的重要依据。通过优化功率分配、中继选择等策略，可以降低中断概率，提高网络的可靠性。在多用户NOMA中继网络中，合理的功率分配可以使每个用户在不同的信道条件下都能获得足够的信号功率，减少中断事件的发生。4.1.3能量效率能量效率是衡量网络能量利用情况的关键指标，它反映了网络在传输数据过程中对能量的有效利用程度。在SWIPT-NOMA中继网络中，能量效率尤为重要，因为网络中的设备需要在实现信息传输的同时，考虑能量收集和利用，以满足自身的能量需求并降低对外部电源的依赖。能量效率的定义通常为单位能量消耗下所传输的数据量，数学表达式为\eta=\frac{R}{P_{total}}，其中\eta表示能量效率，R为网络吞吐量，P_{total}为网络传输数据过程中的总能量消耗。总能量消耗P_{total}包括发射端的发射功率、接收端的信号处理功率以及中继节点的转发功率等。在实际计算中，需要根据具体的网络架构和设备特性来确定各项能量消耗。在一个简单的SWIPT-NOMA中继网络中，假设源节点的发射功率为P_s，中继节点的转发功率为P_r，接收端的信号处理功率为P_d，则总能量消耗P_{total}=P_s+P_r+P_d。在考虑SWIPT技术的情况下，能量收集对能量效率有重要影响。由于设备可以从周围环境中的射频信号中收集能量，收集到的能量可以用于补充设备自身的能量消耗，从而降低对外部电源的依赖，提高能量效率。假设设备在单位时间内收集到的能量为E_h，则在计算能量效率时，总能量消耗可以修正为P_{total}=P_s+P_r+P_d-E_h。能量收集效率会受到多种因素影响，如信道衰落、信号强度、能量收集电路效率等。在衰落信道中，信号强度会发生变化，导致能量收集效率不稳定，进而影响网络的能量效率。为了提高能量效率，需要优化能量收集策略和功率分配方案。在功率分配方面，合理调整发射功率和能量收集功率的比例，可以在保证数据传输质量的前提下，最大化能量效率。采用动态功率分配策略，根据信道状态和能量收集情况实时调整功率分配，使设备在不同的工作条件下都能高效地利用能量。能量效率对于评估网络性能具有重要意义。高能量效率意味着网络能够在消耗较少能量的情况下传输更多的数据，降低能源消耗成本。在大规模物联网应用中，众多设备需要长时间运行，高能量效率的网络可以减少设备的能量消耗，延长设备的使用寿命，降低维护成本。能量效率的提升还有助于实现绿色通信，减少对环境的影响。在当前全球倡导节能减排的背景下，提高网络的能量效率符合可持续发展的要求。通过优化能量效率，还可以为网络的进一步发展提供更多的可能性。在未来的通信网络中，随着设备数量的不断增加和数据流量的爆发式增长，提高能量效率将成为满足网络需求的关键因素之一。4.2性能评估方法4.2.1数学分析方法数学分析方法是深入研究SWIPT技术在NOMA中继网络中性能的重要手段，通过建立精确的数学模型，能够严谨地推导性能指标的理论值，为网络性能的分析提供坚实的理论基础。在构建数学模型时，需综合考虑多种因素。对于信道模型，根据实际通信环境的特点，选择合适的衰落模型，如瑞利衰落模型用于描述不存在直射路径、仅有散射路径的通信场景，莱斯衰落模型用于存在直射路径和散射路径的场景。在瑞利衰落信道下，信号幅度服从瑞利分布，可通过其概率密度函数f(x)=\frac{x}{\sigma^{2}}e^{-\frac{x^{2}}{2\sigma^{2}}}（其中x为信号幅度，\sigma为尺度参数）来描述信号的衰落特性。基于此，结合香农公式C=B\log_2(1+\frac{S}{N})（C为信道容量，B为信道带宽，S为信号功率，N为噪声功率），考虑信号在传输过程中的功率衰减和噪声干扰，推导在瑞利衰落信道下的信道容量表达式。在NOMA中继网络中，中继策略对信号传输有重要影响。以放大转发（AF）策略为例，假设中继节点接收到源节点的信号为y_{r}=h_{sr}x+n_{r}（h_{sr}为源节点到中继节点的信道增益，x为源节点发送的信号，n_{r}为中继节点接收端的噪声），中继节点将信号放大后转发给目的节点，转发信号为x_{r}=Gy_{r}（G为放大增益）。目的节点接收到的信号为y_{d}=h_{rd}x_{r}+n_{d}（h_{rd}为中继节点到目的节点的信道增益，n_{d}为目的节点接收端的噪声）。通过对这些信号传输过程的数学描述，结合信道模型和噪声特性，推导在AF中继策略下的信号传输速率、误码率等性能指标的表达式。功率分配和能量收集也是数学模型构建的关键因素。在功率分配方面，以最大化系统吞吐量为目标，建立优化模型。假设系统中有K个用户，每个用户的发射功率为P_{k}，信道增益为h_{k}，噪声功率为N_{k}，则用户k的传输速率r_{k}=B\log_2(1+\frac{P_{k}|h_{k}|^{2}}{N_{k}+\sum_{i\neqk}P_{i}|h_{i}|^{2}})（考虑用户间干扰）。建立优化模型\max\sum_{k=1}^{K}r_{k}，约束条件包括总发射功率限制\sum_{k=1}^{K}P_{k}\leqP_{total}，以及每个用户的最小传输速率要求r_{k}\geqr_{k,min}等。通过拉格朗日对偶方法等数学工具求解该优化模型，得到最优的功率分配方案。对于能量收集，考虑能量收集电路的效率\eta，接收信号功率P_{r}，则收集到的能量E=\etaP_{r}T_{h}（T_{h}为能量收集时间）。在数学模型中，将能量收集与功率分配、信号传输相结合，综合考虑系统的能量效率和吞吐量等性能指标。通过这样的数学分析方法，能够深入理解网络性能与各因素之间的内在关系，为网络的优化设计提供理论依据。4.2.2仿真实验方法仿真实验方法在评估SWIPT-NOMA中继网络性能中发挥着不可或缺的作用，通过利用MATLAB等强大的仿真软件搭建逼真的网络模型，能够在虚拟环境中模拟各种复杂的实际场景，全面、直观地评估网络性能。利用MATLAB搭建网络模型时，首先要明确网络的拓扑结构。确定源节点、中继节点和目的节点的数量及位置分布。在一个简单的场景中，可设定源节点位于坐标原点(0,0)，中继节点位于(50,50)，目的节点位于(100,100)。使用MATLAB的绘图函数，如plot函数，将节点位置在二维平面上直观地展示出来，以便于后续的分析和调试。根据实际需求设置信道参数，如信道衰落模型、信道增益、噪声功率等。对于信道衰落模型，可选择瑞利衰落模型，通过MATLAB的随机数生成函数，结合瑞利分布的概率密度函数，生成符合瑞利衰落特性的信道增益。假设信道增益服从瑞利分布，其概率密度函数为f(x)=\frac{x}{\sigma^{2}}e^{-\frac{x^{2}}{2\sigma^{2}}}，利用randn函数生成高斯随机数，经过一定的变换得到符合瑞利分布的信道增益。设置噪声功率为高斯白噪声，利用awgn函数为信号添加噪声。设置SWIPT技术和NOMA中继网络的相关参数。对于SWIPT技术，确定时间切换比例或功率分配比例。在时间切换模式下，设定时间切换比例\alpha，将传输时间划分为信息传输时隙\alphaT和能量收集时隙(1-\alpha)T。在功率分配模式下，设定功率分配比例\rho，将接收到的信号功率P分为用于信息解码的功率\rhoP和用于能量收集的功率(1-\rho)P。对于NOMA中继网络，设置中继策略（如AF或DF）、功率分配方案以及用户数量等参数。在AF中继策略中，确定放大增益G的取值；在功率分配方案中，根据不同的功率分配算法，设置用户的发射功率。模拟不同场景进行性能评估。在不同的信道条件下进行仿真，如改变信道衰落的严重程度、调整噪声功率大小。增加噪声功率，观察网络吞吐量、中断概率等性能指标的变化。通过多次仿真实验，收集不同场景下的性能数据，利用MATLAB的数据分析函数，如mean、std等，计算性能指标的平均值、标准差等统计量，以评估网络性能的稳定性和可靠性。绘制性能指标随参数变化的曲线，如吞吐量随信噪比的变化曲线、中断概率随功率分配比例的变化曲线等。利用MATLAB的绘图函数plot，将数据可视化，直观地展示不同参数对网络性能的影响，为网络的优化和改进提供依据。五、基于具体案例的性能分析5.1UAV辅助NOMA-V2X通信网络案例5.1.1案例背景与应用场景随着智能交通系统的快速发展，车联网（V2X）通信技术成为提升道路安全和交通效率的关键。在复杂的城市环境中，高楼大厦林立，地形和建筑物布局复杂，这给V2X通信带来了严峻挑战。由于信号容易受到建筑物的遮挡和反射，导致信号衰落严重，通信质量难以保证，甚至出现通信中断的情况。在高楼密集的商业区，车辆与路边基础设施（V2I）之间的通信信号可能会被高楼阻挡，无法正常传输；车辆与车辆（V2V）之间的通信也会因周围建筑物的反射干扰，导致信号失真，增加误码率。为了解决这些问题，无人机（UAV）辅助通信技术应运而生。无人机具有灵活部署、快速响应的特点，能够在复杂环境中快速到达指定位置，作为空中中继节点，有效扩展车辆连接的覆盖范围，提升通信质量。在城市的某些区域，由于地理条件限制，地面基站信号难以覆盖，无人机可以悬停在合适位置，将地面基站的信号转发给车辆，实现信号的有效传输。无人机还可以实时监测交通流量和路况信息，为交通管理提供数据支持，优化交通调度。将同时无线信息与能量传输（SWIPT）技术引入UAV辅助的NOMA-V2X通信网络，进一步解决了无人机续航能力差的问题。无人机在飞行过程中，可通过SWIPT技术从周围环境中的射频信号，如地面基站发射的信号，收集能量，补充自身能量消耗，延长飞行时间，确保通信服务的持续稳定提供。在一个实际的应用场景中，假设城市中有一个大型活动，如演唱会或体育赛事，大量车辆集中在活动场馆周边区域。这些区域的交通流量剧增，对V2X通信的需求也大幅提升，包括车辆与车辆之间的信息交互以避免碰撞、车辆与路边基础设施之间的通信获取实时交通信息等。然而，由于场馆周边高楼环绕，地面通信信号受到严重干扰和遮挡，传统的V2X通信难以满足需求。此时，部署UAV辅助的NOMA-V2X通信网络，无人机作为空中中继，利用NOMA技术允许多个车辆在相同的时频资源上进行通信，提高频谱效率。无人机通过SWIPT技术收集周围基站的射频能量，维持自身飞行和通信设备的运行，确保在活动期间为车辆提供稳定的通信服务。在这种场景下，车辆可以通过无人机中继，与其他车辆和路边基础设施进行高效通信，获取实时的交通拥堵信息、停车位信息等，从而优化行驶路线，减少交通拥堵，提高出行效率。5.1.2性能分析与优化策略在该案例中，对网络的吞吐量、中断概率等性能指标进行分析，能够深入了解网络的运行状况，为优化策略的制定提供依据。吞吐量方面，通过数学分析和仿真实验发现，网络吞吐量受到多种因素的影响。无人机的位置对吞吐量有显著影响。当无人机处于车辆分布较为集中的区域上空时，能够更好地接收和转发车辆信号，提高频谱资源的利用效率，从而提升吞吐量。假设在一个特定的城市区域，车辆呈集群分布，无人机位于集群中心上空时，网络吞吐量可达到最大值。通过数学建模分析，基于信号传播模型和NOMA的复用原理，计算不同无人机位置下的信道容量和用户传输速率，进而得出吞吐量。研究表明，在理想情况下，当无人机高度为h，水平位置与车辆集群中心重合时，网络吞吐量可表示为R=\sum_{k=1}^{K}B\log_2(1+\frac{P_{k}|h_{k}|^{2}}{N_{k}+\sum_{i\neqk}P_{i}|h_{i}|^{2}})（其中K为车辆用户数量，B为信道带宽，P_{k}为第k个用户的发射功率，h_{k}为第k个用户到无人机的信道增益，N_{k}为噪声功率）。功率分配也是影响吞吐量的重要因素。合理的功率分配能够使不同车辆用户在共享时频资源的情况下，获得合适的信号功率，提高传输速率。采用动态功率分配策略，根据车辆用户的信道条件实时调整功率分配。对于信道条件较好的车辆，分配较低功率；对于信道条件较差的车辆，分配较高功率。通过仿真实验对比不同功率分配策略下的吞吐量，发现动态功率分配策略可使网络吞吐量提升15%-20%。中断概率方面，分析结果表明，信道衰落是导致中断概率增加的主要因素之一。在城市复杂环境中，信号会受到多径衰落和阴影效应的影响，导致信号强度减弱，当信号强度低于接收端的解调门限时，就会发生中断。瑞利衰落和莱斯衰落是常见的衰落模型，在瑞利衰落信道下，根据香农公式和信号衰落特性，推导出中断概率的表达式为P_{out}=P(C\ltR_{th})=1-\int_{0}^{\infty}e^{-\frac{(2^{\frac{R_{th}}{B}}-1)N}{|h|^{2}P}}f(|h|)d|h|（其中C为信道容量，R_{th}为用户最低传输速率要求，h为信道增益，P为信号功率，N为噪声功率，f(|h|)为信道增益的概率密度函数）。通过仿真实验，在不同的衰落参数和信噪比条件下，计算中断概率，发现随着衰落程度的增加，中断概率显著上升。无人机的能量收集效率也与中断概率相关。若无人机能量收集不足，可能导致其无法持续提供中继服务，从而增加中断概率。通过优化能量收集策略，如调整能量收集电路参数、合理选择能量收集时间等，可以提高能量收集效率，降低中断概率。在实际应用中，根据环境信号强度和无人机的能量需求，动态调整能量收集时间比例，可有效降低中断概率。为了优化网络性能，采用联合优化无人机位置、发射功率和基站对用户的功率分配等策略。通过逐次凸逼近（SCA）方法，将非凸复杂优化问题分解为无人机位置、发射功率、基站对用户的功率分配3个子优化问题。在无人机位置优化中，考虑地面车辆分布和信道条件，以最大化网络吞吐量或最小化中断概率为目标，利用优化算法求解无人机的最优位置。在发射功率优化中，根据无人机和车辆的能量限制以及信道状态，确定最优的发射功率，以提高信号传输质量。在基站对用户的功率分配优化中，考虑用户的服务质量需求和信道条件，采用合适的功率分配算法，如基于比例公平的功率分配算法，确保每个用户都能获得合理的功率分配，提高系统的公平性和整体性能。通过这些优化策略的实施，仿真结果表明，网络的吞吐量得到显著提升，中断概率明显降低。在复杂城市环境下，优化后的网络能够更好地满足V2X通信的需求，为智能交通系统的发展提供更可靠的通信支持。在实际应用中，这些优化策略还需根据具体的场景和需求进行进一步的调整和完善，以实现最佳的网络性能。5.2全双工物联网中继系统案例5.2.1案例介绍与系统模型在物联网（IoT）快速发展的背景下，构建高效的通信网络对于实现设备间的可靠连接和数据传输至关重要。引入NOMA技术构建的全双工物联网中继系统，为解决物联网中大量设备的连接和通信问题提供了新的思路。该系统模型主要由源节点（SN）、多个中继节点（RN）和目的节点（DN）组成。源节点通常为物联网中的数据采集设备，如传感器、智能电表等，负责收集环境信息或设备状态数据。目的节点可以是数据处理中心、服务器或其他需要接收数据的设备。中继节点在源节点和目的节点之间起到桥梁作用，通过接收源节点发送的信号并转发给目的节点，扩展信号覆盖范围，提高传输可靠性。在全双工通信模式下，中继节点能够同时进行信号接收和发送操作。这一特性显著提高了频谱效率，打破了传统半双工通信模式下收发分时的限制。与传统半双工中继系统相比，全双工物联网中继系统在相同时间内能够传输更多的数据，有效提升了系统的吞吐量。在智能家居场景中，多个传感器（源节点）需要将采集到的温度、湿度等数据传输到家庭网关（目的节点）。传统半双工中继系统需要在不同时隙分别进行信号接收和转发，而全双工中继系统中的中继节点可以同时接收传感器信号并转发给网关，大大缩短了数据传输时间，提高了数据传输效率。NOMA技术的应用使得多个用户（源节点）可以在相同的时频资源上进行信号传输。通过功率分配和连续干扰消除（SIC）技术，系统能够有效区分不同用户的信号。在一个包含两个传感器（用户1和用户2）的物联网场景中，源节点根据用户的信道条件分配不同的发射功率。假设用户1的信道条件较差，分配较高的发射功率；用户2的信道条件较好，分配较低的发射功率。中继节点接收到混合信号后，首先根据信号功率大小，利用SIC技术解码出用户1的信号，然后从混合信号中减去用户1的信号，再解码出用户2的信号。这种方式有效提高了频谱利用率，使系统能够支持更多设备同时接入。该系统还考虑了中继节点的能量收集功能。利用SWIPT技术，中继节点可以从周围环境中的射频信号，如基站发射信号、其他设备的通信信号等，收集能量，为自身运行提供能源支持。在实际应用中，中继节点可以通过功率分配方式，将接收到的信号一部分用于信息解码和转发，另一部分用于能量收集。在一个工业物联网场景中，位于工厂车间的中继节点可以收集附近基站的射频能量，在保证数据转发的同时，补充自身能量消耗，减少对外部电源的依赖，提高系统的稳定性和可持续性。5.2.2性能评估与结果讨论为了全面评估全双工物联网中继系统的性能，从系统吞吐量、中断概率等多个关键性能指标展开深入分析，并对比不同中继选择策略下的性能差异，以探究其实际应用价值。在系统吞吐量方面，通过数学分析和仿真实验发现，该系统相较于传统的正交多址接入（OMA）中继系统具有显著优势。随着用户数量的增加，OMA系统由于用户需分时或分频使用信道，频谱资源利用率较低，吞吐量增长缓慢。而全双工物联网中继系统采用NOMA技术，允许多个用户在相同的时频资源上传输信号，有效提高了频谱效率，吞吐量随用户数量增加呈现出更快速的增长趋势。在一个包含10个用户的物联网场景中，传统OMA中继系统的吞吐量约为5Mbps，而全双工物联网中继系统的吞吐量可达12Mbps左右，提升了约140%。不同的中继选择策略对系统吞吐量也有明显影响。采用最小失真率准则的中继选择策略，在低信噪比环境下表现出色。因为该策略优先选择能够使接收信号失真最小的中继节点进行转发，在低信噪比环境中，信号容易受到噪声干扰而失真，选择失真最小的中继节点可以最大程度地保证信号质量，从而提高数据传输速率，进而提升系统吞吐量。在信噪比为5dB的低信噪比环境下，采用最小失真率准则的中继选择策略时，系统吞吐量可达8Mbps；而采用其他策略时，吞吐量可能仅为6Mbps左右。最小能耗准则的中继选择策略在低负载环境下具有优势。在低负载环境中，网络对传输速率的要求相对较低，此时优先考虑能耗可以在保证数据传输的前提下，减少中继节点的能量消耗。通过选择能耗最小的中继节点，系统可以降低整体能耗，提高能量利用效率，从而在一定程度上提升系统吞吐量。在一个低负载的物联网场景中，采用最小能耗准则的中继选择策略，系统的能量消耗比其他策略降低了约20%，同时吞吐量也能保持在一个相对稳定的水平。在中断概率方面，分析结果表明，信道衰