0 概述

协作通信因其在降低无线信道衰落和扩展业务方面的优势得到国内外的广泛关注^[1], 协作通信协议主要包括译码-转发(Decode-Forward, DF)^[2-3]协议和放大-转发(Amplify-Forward, AF)^[4-5]协议2种。在这2种协议中, 中继负责协助源节点将信息发送到目的节点。从这个意义上来讲, 中继的选择在协作性能中起关键的作用。在现有的中继选择方法中, 较典型的有:机会中继选择(Opportunity Relay Selection, ORS)^[6]和部分中继选择(Partial Relay Selection, PRS)^[7] 2种。为获得更好的性能, 需同时考虑功率分配和中继选择2个方面。文献[8]提出在传输功率约束条件下的最优功率分配方法, 以保证DF协议在最优水平下运行。通过光参量放大方法(Optical Parametic Amplification, OPA)获得中继系统的最大信道容量或信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR), 其中所有的源节点、中继节点和目的节点都使用传统的电源。

在无线能量收集(Energy Harvesting, EH)系统中, 无线设备收集各种形式的能量, 如热能、光能、射频波和风能等为电池充电^[9-10]。针对无线EH协作系统, 文献[11-12]提出基于时间切换和功率分割的中继选择方法。在文献[13-14]中, 被选中继按照功率比例将接收到的信号分割成信息和能量2个部分, 并将收集到的能量传输到电池中暂时储存。文献[15]受两段链路容量最大中继选择策略的启发, 选择最优源节点到中继节点的链路来接收信息, 并将其存储在缓冲区域, 利用被选中继转发信息。文献[16]提出一种电池感知中继的选择方案。将累积能量超过阈值的中继节点构成一个子集, 并从中选择具有最大端到端SNR的“最优”中继节点进行信息转发。文献[17]构建了具有多个随机分布的中继模型。在传输开始前, 所有的中继节点都充满电, 形成一个子集。中继节点通过解码源节点信号创建一个虚拟的多天线阵列, 并将源节点信号连贯地传输到目的节点。综上所述, 在无线EH系统的中继选择中, 关于被选中继节点与源节点功率分配的研究较少。

本文构建了一个协作模型, 其源节点通过电网供电或EH、电网混合能源供电, 所有中继均为可移动的EH节点。在这种情况下, 当所选中继没有足够的能量将源节点的所有数据转发到目的节点时, OPA方法需要更多的缓冲区来存储源节点的部分信息。为此, 本文提出一种基于新功率分配模型的中继选择方法, 以避免在中继上增加缓冲。

1 系统模型

本文系统模型如图 1所示, 其由源节点S、目的节点D和EH中继节点R_i组成, i=1, 2, …, N。源节点由电力供电或混合能源供电, 中继由EH提供的能源供电, 目的节点由电池供电。假设传输信道为平坦的瑞利衰落信道, 所有通信链路相互独立, 源节点到各中继节点链路的信道系数为h_si, 各中继节点到目的节点链路的信道系数为h_id, 源节点到目的节点链路的信道系数为h_sd。当源节点和中继节点总的发射功率受限和不受限时, 分别采用中继选择方法P-ESRS和ESRS, 在选择中继数据转发后, 其协作过程均由2个时隙组成。在第1个时隙, 源节点发送数据, 中继节点和目的节点接收数据。在第2个时隙, 通过中继选择方法选出的中继节点转发数据, 目的节点接收数据, 当源节点与目的节点之间存在有效的直接链路时, 目的节点还需对接收数据进行合并处理。为便于表达, 本文忽略从源节点到目的节点的直接链路。

假设EH的中继节点R_i在没有发送数据时一直在收集能量, 将时间离散化, 第j个时间间隔内收集的能量为E_j, 在时间T内所有累加的能量总和为E_{T, i}, 则E_{T, i}=∑E_j^[18]。由于E_i是独立同分布的随机变量, 根据中心极限定理, E_{T, i}服从正态分布。又因为能量不可能为负, 所以E_{T, i}服从0到无穷大的截断高斯分布, 其概率密度函数(Probability Density Function, PDF)如下:

$ f\left( {{E_{T,i}}} \right) = \frac{1}{{\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}}{{\rm{e}}^{ - \left( {\frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2}}} \right)}} $

(1)

其中, $\psi \left({{u_i}, {\sigma _{{E_i}}}} \right) = \mathit{\Phi }\left({\frac{{\infty - {u_i}}}{{{\sigma _{{E_i}}}}}} \right) - \mathit{\Phi }\left({\frac{{0 - {u_i}}}{{{\sigma _{{E_i}}}}}} \right)$, E_{T, i}和σ_Ei分别是可用能量的均值和标准方差, Φ(x)为标准正态分布的累积分布函数。

2 功率不受限时的中继选择方法 2.1 传统方法描述

在各节点具有信道状态信息的情况下, 假设传输信道为平坦的瑞利衰落信道, 所有通信链路相互独立, 源节点到中继R_i链路的信道系数为h_si, 中继R_i到目的节点链路的信道系数为h_id, 源节点到目的节点链路的信道系数为h_sd, 源节点的发射功率为P_si, 中继节点的发射功率为P_id, 源节点和中继节点的总功率限制为P_total。当不存在分集时, DF中继网络的S→R链路和R→D链路中容量较小的链路决定系统的容量大小。因此, 其最优功率分配问题可转化为一个最大最小值问题, 具体如下:

$ \begin{array}{l} C = \mathop {\max }\limits_{\left\{ {{P_{si}},{P_{id}}} \right\}} \min \left\{ {\frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{P_{si}}} \right),} \right.\\ \;\;\;\;\;\;\left. {\frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{P_{id}}} \right)} \right\} \end{array} $

当系统具有最大信道容量时, 须满足如下条件:

$ \frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{P_{si}}} \right) = \frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{P_{id}}} \right) $

(2)

由P_si+P_id=P_total, 结合式(2)可得源节点和中继之间的发射功率比例关系, 具体如下:

$ \frac{{{P_{si}}}}{{{P_{id}}}} = \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}} $

(3)

2.2 本文方法描述

由于源节点和被选中继节点之间的信道容量等于被选中继和目的节点的信道容量, 所有接收信息都来自源节点, 因此, 在第2个时隙可通过被选中继将数据发送到目的节点。在这种情况下, 中继不会发生数据拥塞, 其缓冲区可最小化。在本文模型中, 由于中继收集的能量是随机变化的, 因此能量瓶颈在中继节点中, 而源节点总是可以从电网中获得足够的能量。当能量不足, 中继无法为数据传输提供足够的能量时, OPA方法^[8]的中继功耗过高、数据拥塞, 其不再是中继方法的较优选择。

为节约源节点的能量, 同时达到最大的中继信道容量, 本文提出基于中继节点的发射功率来确定源节点发射功率的ESRS方法。假设在第2个时隙, 中继R_i的可用能量用于数据转发, 则第2个时隙中的传输功率为P_id=E_{T, i}/T_s。根据式(3), 可得到源节点的发射功率, 如下:

$ {P_{si}} = {P_{id}} \cdot \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}} = {E_{T,i}} \cdot \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{T_s}{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}} $

(4)

在根据容量最大化准则选择中继时, 可只考虑源节点与中继节点之间的链路, 或者只考虑中继节点与目的节点之间的链路。在ESRS方法中, 根据前段链路选择中继节点, 如下:

$ \begin{array}{l} k = \mathop {\arg \max }\limits_{i = \left\{ {1,2, \cdots ,N} \right\}} \left\{ {\frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{P_{si}}} \right)} \right\} = \\ \;\;\;\;\;\mathop {\arg \max }\limits_{i = \left\{ {1,2, \cdots ,N} \right\}} \left\{ {{E_{T,i}} \cdot \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{T_s}}}} \right\} \end{array} $

(5)

也可根据后段链路选择中继节点, 如下:

$ \begin{array}{l} k = \mathop {\arg \max }\limits_{i = \left\{ {1,2, \cdots ,N} \right\}} \left\{ {\frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{P_{id}}} \right)} \right\} = \\ \;\;\;\;\;\mathop {\arg \max }\limits_{i = \left\{ {1,2, \cdots ,N} \right\}} \left\{ {{E_{T,i}} \cdot \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{T_s}}}} \right\} \end{array} $

(6)

式(5)和式(6)都是根据信道容量最大化准则选择同一中继节点进行数据传输。

基于ESRS的协作过程具体步骤如下:

步骤1    根据式(5)或式(6)选出中继k。

步骤2    在第1个时隙, 源节点以${P_{si}} = {E_{T, i}} \cdot \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{T_s}{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}}$的功率传输数据, 然后中继k接收源节点发送的数据。

步骤3    在第2个时隙, 中继k以${P_{id}} = \frac{{{E_{T, i}}}}{{{T_s}}}$的功率转发源节点的数据到目的节点, 然后目的节点接收中继节点发送的数据。

2.3 信道容量分析

对于平坦的瑞利衰落信道, x=|h_id|的PDF^[19]如下:

$ f\left( x \right) = \frac{x}{{{\sigma ^2}}}{{\rm{e}}^{ - \frac{{{x^2}}}{{2{\sigma ^2}}}}} $

(7)

得出信道增益g_id=|h_id|²的PDF为:

$ f\left( {{g_{id}}} \right) = \frac{1}{{2\sigma _{{R_i}}^2}}{{\rm{e}}^{ - \frac{{{g_{id}}}}{{2\sigma _{{R_i}}^2}}}} $

(8)

令υ_i=E_{T, i}|h_id|², 结合式(1)和式(5), 可求得υ_i的PDF为:

$ \begin{array}{l} f\left( {{\upsilon _i}} \right) = \frac{1}{{2\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\sigma _{{R_i}}^2\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}} \times \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\int_0^\infty {\frac{{{{\rm{e}}^{ - \left( {\frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}} + \sigma _{{E_i}}^2{\upsilon _i}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}}}}} \right)}}}}{{{E_{T,i}}}}{\rm{d}}{E_{T,i}}} \end{array} $

(9)

然后, 可求得${\phi _i} = {\upsilon _i}/{T_s}$的PDF为:

$ \begin{array}{l} f\left( {{\phi _i}} \right) = \frac{{{T_s}}}{{2\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\sigma _{{R_i}}^2\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}} \times \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\int_0^\infty {\frac{{{{\rm{e}}^{ - \left( {\frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}} + \sigma _{{E_i}}^2{\phi _i}{T_s}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}}}}} \right)}}}}{{{E_{T,i}}}}{\rm{d}}{E_{T,i}}} \end{array} $

(10)

ϕ_i的累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)为:

$ \begin{array}{l} {F_{{\phi _i}}}\left( z \right) = \frac{{{T_s}}}{{2\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\sigma _{{R_i}}^2\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}} \times \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\int_0^z {\int_0^\infty {\frac{1}{{{E_{T,i}}}}{{\rm{e}}^{ - \left( {\frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}} + \sigma _{{E_i}}^2{\phi _i}{T_s}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}}}}} \right)}}{\rm{d}}{E_{T,i}}{\rm{d}}{\phi _i}} } \end{array} $

(11)

定义${F_{\max \left({{\phi _j}} \right)}}\left(z \right)$为$\mathop {\max }\limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {{\rm{j}} = 1,2, \cdots ,N}\\ {{\rm{j}} \ne 1} \end{array}} \left( {{\phi _j}} \right)$的CDF, 可得到${F_{\max \left({{\phi _j}} \right)}}\left(z \right) = \prod\limits_N {{F_{{\phi _j}}}\left(z \right)} $。因此, 中继R_i的中断概率如下:

$ \begin{array}{l} {P_i} = P\left( {{\phi _i} > \mathop {\max }\limits_{j = 1,2, \cdots ,N,j \ne i} \left( {{\phi _j}} \right)} \right) = \\ \;\;\;\;\;\;\;\int_0^\infty {{f_{{\phi _i}}}\left( s \right){F_{\max \left( {{\phi _j}} \right)}}\left( s \right){\rm{d}}s} = \\ \;\;\;\;\;\;\;\int_0^\infty {\frac{{{T_s}}}{{2\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\sigma _{{R_i}}^2\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}}} \times \\ \;\;\;\;\;\;\;\int_0^\infty {\frac{1}{{{E_{T,i}}}}{{\rm{e}}^{ - \left( {\frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}} + \sigma _{{E_i}}^2s{T_s}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}}}}} \right)}}{\rm{d}}{E_{T,i}}} \times \\ \;\;\;\;\;\;\;\left[ {\prod\limits_N {\frac{{\int_0^\infty {{{\rm{e}}^{ - \frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2}}}}\left( {1 - {{\rm{e}}^{ - \frac{{s{T_s}}}{{2\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}}}}}}} \right){\rm{d}}{E_{T,i}}} }}{{\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}}} } \right]{\rm{d}}s \end{array} $

(12)

定义C_i为从源节点经过中继R_i转发到目的节点的链路的信道容量, 结合式(12), 系统的平均信道容量如下:

$ \begin{array}{l} C = \sum\limits_{i = 1}^N {{P_i}{C_i}} = \frac{1}{2}\sum\limits_{i = 1}^N {{P_i}{\rm{lb}}\left( {1 + {P_{id}}{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}} \right)} = \\ \;\;\;\;\;\frac{1}{2}\sum\limits_{i = 1}^N {{P_i}{\rm{lb}}\left( {1 + \frac{{{E_{T,i}}}}{{{T_s}}}{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}} \right)} \end{array} $

(13)

其中, $\frac{1}{2}$表示2跳链路的2段传输。

2.4 中断概率分析

根据本文的ESRS方法, 只有当被选中继$k = \mathop {\arg \max }\limits_{i = 1, 2, \cdots, N} \left({{\phi _i}} \right)$从源节点到目的节点的中继链路处于中断状态时, 系统才会发生中断事件。设Γ为中断门限, 则系统中断概率如下:

$ \begin{array}{l} {P_{{\rm{out}}}} = P\left( {\mathop {\arg \max }\limits_{i = 1,2, \cdots ,N} \left\{ {{\phi _i}} \right\} < v} \right) = \prod\limits_{i = 1}^N {{P_i}\left( {{\phi _i} < \mathit{\Gamma }} \right)} = \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\prod\limits_{i = 1}^N {\frac{{{T_s}}}{{2\sqrt {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\sigma _{{E_i}}}\sigma _{{R_i}}^2\psi \left( {{u_i},{\sigma _{{E_i}}}} \right)}}} \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\int_0^\infty {\int_0^\infty {\frac{{{{\rm{e}}^{ - \left( {\frac{{{{\left( {{E_{T,i}} - {u_i}} \right)}^2}\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}} + \sigma _{{E_i}}^2{\phi _i}{T_s}}}{{2\sigma _{{E_i}}^2\sigma _{{R_i}}^2{E_{T,i}}}}} \right)}}}}{{{E_{T,i}}}}{\rm{d}}{E_{T,i}}{\rm{d}}{\phi _i}} } \end{array} $

(14)

3 功率受限ESRS方法

考虑源节点和中继节点的发射功率约束, 即P_si+P_id≤P_total时, 分2种情况。第1种情况, 中继节点收集足够的能量, 即E_{T, i}/T_s≥P_{id, opt}, 其中, P_{id, opt}为中继R_i的最优发射功率。第2种情况, 中继节点的能量不足, 即E_{T, i}/T_s＜P_{id, opt}。

对于第1种情况, OPA方法可同时用于源节点和中继节点。因此, 中继信道容量将被最大化。根据式(2)和P_{si, opt}+P_{id, opt}=P_total, 得到如下公式:

$ {P_{si,{\rm{opt}}}} = \frac{{{P_{id,{\rm{opt}}}}{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}} = \frac{{{P_{{\rm{total}}}}}}{{1 + \frac{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}}{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}}} $

(15)

$ {P_{id,{\rm{opt}}}} = \frac{{{P_{{\rm{total}}}}}}{{1 + \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}}}{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}}}} $

(16)

其中, P_{si, opt}是源节点的最优发射功率。

第2种情况与第2.2节中的推导过程相似, 可得${P_{id}} = {E_{T, i}}/{T_s}$和${P_{si}} = {\left| {{h_{id}}} \right|^2}{P_{id}}/{\left| {{h_{si}}} \right|^2}$, 在这种情况下, P-ESRS方法和ESRS方法相同。源节点与中继节点之间的信道容量等于中继节点与目的节点之间的信道容量, 因此, 只考虑源节点与中继节点之间的链路或中继节点与目的节点之间的链路。然后根据信道容量最大化准则选出中继节点, 在P-ESRS方法中, 可根据前段链路选出中继节点, 具体如下:

$ \begin{array}{l} k = \mathop {\arg \max }\limits_{i = 1,2, \cdots ,N} \left\{ {\frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{{P'}_{si}}} \right)} \right\} = \\ \;\;\;\;\;\;\mathop {\arg \max }\limits_{i = 1,2, \cdots ,N} \left\{ {{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{{P'}_{si}}} \right\} \end{array} $

(17)

也可根据后段链路选出中继节点, 具体如下:

$ \begin{array}{l} k = \mathop {\arg \max }\limits_{i = 1,2, \cdots ,N} \left\{ {\frac{1}{2}{\rm{lb}}\left( {1 + {{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{{P'}_{id}}} \right)} \right\} = \\ \;\;\;\;\;\;\mathop {\arg \max }\limits_{i = 1,2, \cdots ,N} \left\{ {{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{{P'}_{id}}} \right\} \end{array} $

(18)

在数据转发过程中, 式(17)和式(18)都选出同一中继节点进行传输。对第1种情况中的P′_si=P_{si, opt}与第2种情况中的P′_si=P_si, 以及第1种情况中的P′_id=P_{id, opt}与第2种情况中的P′_id=P_id, 基于P-ESRS的协作过程描述如下:

1) 根据式(17)或式(18)选出中继节点。

2) 在第1个时隙中, 如果${E_{T, i}}/{T_s} < {P_{id, {\rm{opt}}}}$, 源节点以${P_{si}} = \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{E_{T, i}}}}{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{T_s}}}$或者${P_{si, {\rm{opt}}}} = \frac{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2}{P_{{\rm{total}}}}}}{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2} + {{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}}$的功率发送数据, 然后, 中继节点k接收数据。

3) 在第2个时隙中, 如果${E_{T, i}}/{T_s} < {P_{id, {\rm{opt}}}}$, 中继节点以${P_{id}} = {E_{T, i}}/{T_s}$或者${P_{id, {\rm{opt}}}} = \frac{{{{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}{P_{{\rm{total}}}}}}{{{{\left| {{h_{id}}} \right|}^2} + {{\left| {{h_{si}}} \right|}^2}}}$的功率将源节点的数据转发到目的节点, 然后, 目的节点接收数据。

4 数据仿真与分析

运用蒙特卡洛仿真, 从系统平均信道容量、中断概率和能量效率的角度, 对本文ESRS方法、P-ESRS方法与平坦的瑞利衰落信道下的OPA方法^[8]进行比较。假设仿真无线信道服从独立同分布的瑞利衰落信道, 通过产生的信噪比随机数模拟各链路的即时信噪比^[20-21]。每个时隙的时间都设置为0.5 s。源节点和中继节点总的传输功率限制都设为P_total=5 W。信噪比中断门限都设为Γ=1 dB并且每个中继所收集的能量方差为0.01。每个中继收集的平均能量值在仿真中用u表示。

图 2给出3种方法的系统中断概率随平均信道增益的变化曲线, 源节点和中继节点总的传输功率限制设为1 W。由图 2可知, u=0.2时, ESRE方法的仿真结果与实际结果吻合较好, P-ESRS方法的中断性能与OPA方法类似, 且平均信道增益越大, 系统中断概率越小。

图 3给出3种方法的系统平均信道容量随平均信道增益的变化曲线, 其源节点和中继节点的传输功率限制设置为2 W。由图 3可知, ESRE方法的仿真结果与实际结果吻合较好, 且平均信道增益越大, 系统平均信道容量越大。在3种方法中, ESRS方法的平均信道容量最大, P-ESRS方法的信道容量与OPA方法几乎相同。

图 4为源节点和被选中继节点的总功率为5 W时, 3种方法的系统能量效率随平均信道增益的变化曲线。由图 4可知, 平均信道增益越大, 系统的能量效率就越大, 且P-ESRS方法的能量效率大于ESRS方法, OPA方法的能量效率最小。图 5给出源节点处P-ESRS方法所节约的能量随平均信道增益的变化。中继可用能量的平均值分别为0.1 J、0.2 J和0.3 J, 源节点和中继节点的发射功率限制设为5 W。

由图 5可知, 当中继节点的能量一定时, 平均信道增益越大, 源节点节约的能量就越多。然而, 当中继节点能量不断增大时, 曲线趋于平缓。可以得出, 如果中继节点获取的能量越少, 在源节点的节能效果越明显, 说明本文P-ESRS方法可以有效节约能量, 特别是在中继能量不足的情况下, 其能量节约的效果显著。

5 结束语

本文提出节能型中继选择方法, 基于源节点与中继之间发射功率的比例关系以及发射功率约束, 选择信道容量最大的中继链路进行数据转发。仿真结果表明, 该方法可显著提高系统能量效率, 节约源节点的能量消耗。下一步将考虑源节点和中继节点的能量收集情况, 改善中继选择方法的性能。