基于SWIPT的去蜂窩大規模MIMO系統安全傳輸方法

高媛媛， 王小雨， 李 娜， 王光裕

(陸軍工程大學 通信工程學院，江蘇 南京 210007)

通過射頻(radio frequency, RF)電磁波信號來驅動傳感器等能量受限節點進行能量采集(energy harvesting, EH)的無線攜能通信系統(simultaneous wireless information and power transfer, SWIPT)成為近幾年研究的熱點，SWIPT同時具備無線信息傳輸(wireless information transmission, WIT)和無線能量傳輸(wireless power transmission, WPT)的功能。這一研究熱點的興起與5G、物聯網(internet of things, IoT)的發展密切相關。

隨著IoT被列為新興戰略產業，成千上萬的設備終端在傳感器網絡中相互連接[1]。IoT是具有參數感知、信號處理和通信等功能的設備通過各種網絡形式互聯而形成的大規模生態系統。眾所周知，5G蜂窩移動通信三大應用場景之一就是IoT，而且IoT具有遠遠大于基于電腦互聯而形成的傳統互聯網規模。誠然，在5G出現之前，人們熟悉的遠程抄水表、電表，或汽車、煤礦、煉鋼等工業制造企業的工業自動化等，都可以看成為某種形式的IoT，只是5G的出現使得原本的企業內部網可以無縫連接成更為可靠、更易管理的廣域網，同時使得更多的諸如遠程醫療、自動駕駛、交通管理、災害救援、智慧城市和智慧家庭等人工智能應用成為可能。因此有“4G改變生活，5G改變社會”的說法，但信息技術的發展也帶來了巨大的能耗，盡管5G的能量效率是4G的26倍之多，但它所連接的設備數量卻可能是4G的1 000倍甚至更多。因此讓通信系統單位能量能發揮更高的通信效率，從而進行“綠色通信”也成為未來通信發展的重要目標之一。研究一方面是通過網絡系統的整體設計來進行[2-4]，另一方面，是通過降低數量巨多分布巨廣的IoT設備的功耗從而提高它們的生命周期。一種可行的辦法是讓這些設備可以從周圍環境中采集到能量，作為傳統電池供電的替代或補充手段，如太陽能、風能、潮汐能、機械能、熱能等[5]，但在很多場合，這些能量并不是隨時隨地存在，如水下探測、地下隧道、軍事監測等，而RF電磁波一方面具有無處不在的特點，另一方面采集RF電磁波能量的硬件模塊實現起來要比其他貯能方式便宜得多，這一點對于IoT設備來說尤其重要[6]。蜂窩移動通信網絡正是通過電磁波在空中的傳播來傳輸信息的，只是人們以前并沒有從中獲取能量的需求，具有高密度無線連接特性的現代IoT的迅猛發展為這一強勁需求提供了大量的看得見摸得著的應用場景，一方面現代IoT網絡的規模實在太大，另一方面節點分布范圍過廣，長期以來，作為IoT的“皮膚”，無線傳感器網絡(wireless sensor network, WSN)面臨的最顯著瓶頸是如何維持網絡能夠持續正常工作。由于傳感器通常由電池供電，這些電池需要定期充電或更換。而很多場景下，更換傳感器電池非常困難甚至完全不可能實現[1]。如果傳感器可以利用SWIPT技術在交互信息的同時獲取能量，那么就不需要考慮充電或更換電池的問題，極大降低能耗和維護成本，因此SWIPT為WSN或IoT供電問題提供了終極解決方案。

過去的幾年里，關于如何實現SWIPT的研究層出不窮[7-8]，包括理論研究和系統硬件設計及實現兩個方面。

首先系統硬件設計及實現方面有了較大的進展。在已有的實驗或實際SWIPT系統中，RF能量傳輸所采用的頻段通常是微波(300 MHz～30 GHz)[9]或毫米波(30～300 GHz)[10]頻段，最為常見的方法是用超寬帶(ultra wide band, UWB)RF信號進行通信和定位，而用特高頻頻段(300 MHz～3 GHz)內的RF信號完成能量傳輸功能[11-12]。文獻[12]給出了利用射頻識別(radio frequency identification, RFID)標簽進行室內高精度定位的UWB室內定位系統框圖，如圖1所示。該系統實現了在868 MHz頻率點上的EH、室內空間物體的位置跟蹤等功能，其中RFID標簽無電池供電，通過接收被稱為“能量淋浴”供能單元發出的電磁波進行EH，具體來說就是采用一個RF單音信號為附近所有的RFID標簽充電，然后標簽利用該電能在3～5 GHz UWB頻段上完成定位功能，實驗測量表明該系統定位精度可以達到1 cm，充電距離可以超過10 m。

圖1 UWB室內定位系統框圖

文獻[13]采用的是微波頻段5.8 GHz充電，場景如圖2所示，是一個航天器健康監測系統。系統中共有6個無線溫度傳感器節點，每隔1 s向基站發送溫度信息，基站同時作為微波功率傳輸(microwave power transfer,MPT)信標，采用時分復用方式來接收傳感器發出的溫度信號，如圖3所示。無線傳感器節點主要由有源集成天線和混合半導體集成電路組成，其中整流器自動切換電路使得射頻轉換直流的轉換效率能夠達到最大。

圖2 5.8 GHz頻段航天器健康監測系統

圖3 5.8 GHz頻段航天器健康監測系統的時隙劃分

文獻[14，15]中給出了一種利用商用藍牙低能耗(bluetooth low energy,BLE)設備實現SWIPT的電路設計方法。設備采用的信源為商用藍牙模塊，從信源發出的信號為連續波或多音信號，如頻移鍵控(frequency-shift keying，FSK)、高斯頻移鍵控(gaussian frequency-shift keying，GFSK)信號，無線傳感器節點電路由匹配網絡和倍壓整流器構成，如圖4所示。其中電感L1起到雙工器的作用，直流電流通過負載電阻RL1完成EH功能，同時，通過調頻信號到調幅信號的解調即含有負載電阻RL2的電路完成對輸入信號的解調，恢復出發送的比特流信息。電路仿真結果如圖5所示，其中BLE信源工作于2.426 GHz，數據速率分別為1 Mb/s(圖5(a))以及125 kb/s(圖5(b))。當輸入功率為1 mW時，從RF轉換成直流的EH效率達到了47%。

圖4 SWIPT(能量收集以及FSK調制信號的解調過程)在同一電路內實現可調輸入

圖5 BLE解調器數據速率分別為1 Mb/s 和125 kb/s時的輸出電壓

SWIPT中需要特別關注的一個重要方面是如何在不損失信息傳輸效率的前提下提升能量轉換效率(power conversion efficiency, PCE)，現代數字通信系統的設計都是按照使其通信性能達到最佳為目標來考慮的，如為了使數字通信系統的抗噪聲性能達到最好，接收端對其調制方式的解調通常都采用相干解調，相干解調一個基本需求是需要本地晶振產生一個本地載波，還需要相應的載波同步、幀同步和位同步系統配合，都是相當消耗能量的電路。而SWIPT需要考慮信息傳輸速率和PCE的折中優化問題[16]，其主要目標是通過優化調制信號的設計使得一方面在EH方面提高直流輸出功率，另一方面提高信息傳輸速率，使兩者聯合最佳。

目前大部分關于聯合優化SWIPT系統的研究，如資源配置[17]、功率或時間分割[18]、調制技術優化均是以接收端采用相干解調即需要本地晶振為前提的[19]。不采用相干解調的SWIPT調制技術利用二極管的非線性特性進行信號的解調，這類系統的性能高度依賴二極管的非線性特性，經典的香農公式也不再適用?？梢灶A見，如何從理論和實踐角度對這類無本地晶振SWIPT系統進行優化的研究將會成為一個新的熱點，例如依據不同的環境、工作電平對多種調制方式進行組合，或設計出新的波形體制[20]。

文獻[21]中提出了兩種FSK調制方法，一種采用均勻間隔多載波FSK調制并通過優化峰-均功率比來提升WPT轉換效率(圖6)，另一種采用非均勻間隔多載波FSK調制(圖7)，在表示同一符號的不同載波間采用不同的頻率間隔，使得每個符號中能容納更多的信息，從而提高頻譜利用率和信息傳輸速率。這兩種FSK調制均不同于一般意義上的數字通信系統中使用的FSK調制方式，接收端無需消耗能量的本地晶振電路，利用了二極管的非線性特性，用同一個整流電路既完成EH功能，又完成FSK信號的非相干解調，如圖8所示。本地采用非相干解調，無需本地載波，原因在于一是假設傳感器工作于信噪比較高的環境，二是一般來說傳感器的傳輸速率要求不高。

圖6 M=4的三音均勻FSK方式的信號模型

圖7 M=4的三音非均勻FSK方式的信號模型

理論研究方面，關于具有SWIPT功能的無線網絡大致可以劃分成5種類型：WSN、中繼網絡、協同多點傳輸網絡(cooperative multipoint, CoMP)、協同移動云(collaborative mobile cloud, CMC)和認知無線電網絡。應用最為廣泛的當屬WSN[3-4]。無線攜能通信的策略一般被分為兩種：基于功率切割(power splitting, PS)或時間切分(time switching, TS)[22-23]。PS策略將接收到的功率進行切割，一部分功率用來傳輸信息，另一部分功率用來EH。而TS策略將傳輸時隙進行切分，一部分時間用來傳輸信息，另一部分時間用于信號處理。

SWIPT的使能技術主要包含多天線傳輸技術、高效EH技術、資源配置技術以及信號處理技術等。多天線傳輸技術是解決SWIPT系統傳輸范圍過小的解決方案之一，在獲得多天線增益的同時，模擬域和數字域的雙重波束成形，使得能量的傳輸更為集中。與5G采用毫米波、6G采用太赫茲一樣的考慮，SWIPT系統也必須采用更高的通信頻率來減小天線的體積。而由多個用戶組成帶來的多用戶干擾問題，可以由各種現有的干擾消除技術(例如，塊對角化預編碼[24]，將信息發送到無干擾接收器并向其他接收器發送能量)來解決。

高效EH技術對于SWIPT系統尤其重要，因為SWIPT系統必須在盡可能少的固定來源能源情況下，實現綠色通信和自我維持的目標。與太陽能、風能和潮汐等傳統能量回收源不同，收發設備的位置對SWIPT中的能量回收性能影響很大。在策略研究方面，有研究采用機會主義和合作的方式，如支持SWIPT的發射器以周期性方式或時變方式工作，當系統中的大多數節點具有很強的功率水平時，系統關閉 SWIPT以減少開銷，當系統中的大部分節點都缺電時，可以開啟SWIPT為節點供電。又如文獻[25]中提出在平坦衰落信道的點對點無線鏈路中，存在時變多用戶干擾時的最佳時間切換規則，其中假設接收器沒有固定電源，因此需要從干擾或發射機發送的預期信號中補充能量。文獻[26]研究了在信息傳輸效率和EH效率之間實現折中的中繼選擇問題，提出了最佳權衡的中繼選擇策略。

SWIPT系統中的資源分配技術主要是指優化系統中各種有限資源的利用，如能量、帶寬、時間、空間等。當然，必須滿足關于相關參數的任何要求或預定義的約束。由于RF信號的雙重身份，同時傳輸信息和能量需要同時考慮資源分配、功率控制和用戶調度問題。首先，機會功率控制可以通過利用信道衰落特性來提高能量和信息傳輸效率。其次，可以調度信道增益高的空閑用戶進行功率傳輸，以延長網絡壽命。已經發現，在優化功率控制的考慮下，系統容量和收集的能量均顯著增加，并且平均收集的能量也可以得到改善。此外，資源分配是減輕無線系統中干擾的有效方式。通過SWIPT，對系統的有害干擾可以轉化為系統的有用能量?；诟蓴_的資源分配機制可以收集干擾并將其定向到特定的耗能設備，從而提高系統性能。

信號處理技術方面，SWIPT的一個主要問題是能量傳輸效率的衰減，這是由傳輸距離增加時路徑損耗的傳播引起的。波束成形作為一種先進的信號處理技術，可應用于 SWIPT 以提高其功率傳輸效率，而無需額外帶寬或增加發射功率。事實上，波束成形已被認為是實現SWIPT的主要技術。除了波束成形之外，如果傳遞給接收器的平均功率高于某個要求的閾值，那么無線電力傳輸系統中的傳輸功率會隨時間變化。因此，信息可以通過隨時間改變其功率電平而在能量信號中編碼，從而在不降低功率傳輸效率的情況下實現連續的信息傳輸。為了強調這種能量信號在WPT和WIT中的雙重用途，由此產生的調制方案稱為能量調制。在文獻[27]中提出了一種受空間調制影響的新的通用調制機制。這種新調制使用多個天線，適用于 SWIPT，尤其是通過能量模式傳輸信息。關于脈沖位置調制(pulse position modulation, PPM)和脈沖幅度調制(pulse amplitude modulation, PAM)，可以設想以下兩種能量模式[28]： (1) 在空間域中使用的類似PPM基于位置的能量模式；(2) 完全依賴于正值的類似PAM 基于強度的能量模式。

未來的蜂窩網絡需要一張網具備全場景、全類型的物聯能力，支撐千億規模的物聯連接。具體而言，移動網絡要能支撐不同速率檔位的物聯類型，匹配行業差異化需求，不僅能確定性滿足工業場景中的大上行、低時延、高可靠連接需求，能精細匹配從kbps到Gbps之間的各種高、中、低速率連接類型，還將在蜂窩網引入超低功耗、無源連接的新形態，實現無源物聯覆蓋距離比現有技術提升10倍以上，滿足海量的無源連接需求。

大規模多輸入多輸出(multiple-input multiple-output, MIMO)[29]是提高5G蜂窩網絡的頻譜和能源效率的關鍵技術之一，依據其天線部署的方式，可以劃分為集中式和分布式，5G采用的基本是集中式，即大規劃天線陣列集中部署在基站端(base station, BS)。集中部署信號的好處是信號處理簡單、容易管理，但存在邊緣效應、小區授權用戶服務質量不均勻等問題。而分布式部署方式將天線或稱接入點(access point, AP)在服務區域內分散部署，通過協同工作方式，聯合處理信號進行編譯碼[30]。因此網絡覆蓋范圍增大，小區間干擾減弱，抗陰影衰落能力得到增強[31]，同時還帶來功耗大大降低[32]，其代價是分布式天線需要大量的回程信道，信號處理也更為復雜。隨著5G毫米波頻段向6G太赫茲頻段的發展，電磁波波長越來越小，每一個基站的覆蓋范圍變得更小，因而需要分布更廣、數量更大、部署更為密集的基站來進行大范圍的覆蓋，去蜂窩大規模 MIMO 應運而生。作為分布式大規模天線中的一種網絡架構，去蜂窩大規模 MIMO用大量分布式部署的AP通過中央處理器(central processing unit, CPU)的連接，相互協同地為極少數用戶提供統一的優質服務[33]。與集中式大規模MIMO相比，去蜂窩大規模 MIMO 具備更高的宏分集增益、頻譜利用率和能源效率[34-35]等。此外，從RF信號進行EH的角度出發，大量分布式部署的天線減小了基站和用戶之間的距離，降低了EH過程受路徑損耗、通信范圍限制的影響，更加利于SWIPT技術的具體實現。

然而，從安全性的角度出發，大量分布式部署的天線在減小了基站和用戶之間距離的同時，也減小了基站與竊聽者之間的距離，一定程度上更容易導致信息泄露和惡意竊聽，尤其是當有主動竊聽者存在時。文獻[36]表明，與集中式大規模 MIMO 網絡相比，由于Cell-free Massive MIMO網絡架構的開放性和時頻資源的共享性，去蜂窩大規模MIMO更容易受到導頻污染攻擊的主動竊聽安全威脅。本文針對存在主動竊聽的基于SWIPT去蜂窩大規模MIMO系統的安全傳輸問題進行了初步的研究并給出了一個解決方案。

綜上所述，SWIPT技術不僅為傳感器網絡和IoT設備的用電問題帶來了非常好的解決方案，對于短距離通信能量有限的移動用戶來說，也具備一定的前瞻性[37]。通常意義上，總吞吐量、數據傳輸速率等性能指標最大化，和利用SWIPT技術盡可能地收集能量，二者在系統設計時需要進行折中優化[38]。鑒于此，本文提出了網絡采集能量和安全性能限制(MMF-ESC)的PC方案，保證了每個用戶采集的能量足夠大，以及竊聽者的可達速率足夠小的要求，該方案為并發數據和能源供應的合法用戶提供了顯著的再生可能性和便利性。

1 系統模型

考慮在單天線節點的去蜂窩大規模MIMO網絡中，存在M個AP(相當于集中式MIMO的天線)，共同為K個合法授權用戶(M?K)提供能量傳輸及信息傳輸服務。主動竊聽者 Eve 竊聽某特定合法用戶的信息，假設被竊用戶為第k0個用戶。 該系統所有節點均隨機分布，在TDD協議下完美同步。 如圖9所示，所有AP同時為每個用戶服務，并與CPU相連。

圖9 存在主動竊聽者情況的去蜂窩大規模MIMO系統框圖

1.1 上行信道估計階段

第m個AP接收到的導頻信號為

(1)

式中：Put和Pue分別表示合法用戶和 Eve 的平均上行功率；wp,m～CN(0,σ2Iτu)為加性高斯白噪聲 (AWGN) 向量。

AP對上述接收信號yp,m進行處理，寫為

(2)

根據最小均方誤差 (MMSE) 方法，AP 得到的信道估計值為

(3)

(4)

除此之外，還可以獲得估計信道的數值特征，這是至關重要的。寫為

(5)

(6)

1.2 下行SWIPT階段

假設合法用戶有權進行 EH，但 Eve 無權進行 EH， Eve 的能源供應來自電網電源或內置電池。用sdk表示用戶的歸一化信號，E(|sdk|2)=1。則AP發送的信號符號為

(7)

在信息下行傳輸過程中，第k個用戶接收到的信號可以表示為

(8)

式中wd,k～CN(0,σ2)為第k個用戶處的AWGN。

結合SWIPT 系統，將相干間隔的結構劃分如圖10所示。xk可分為3個部分，以便合法用戶使用TS和PS的混合EH策略。α和θ分別表示TS和PS比率因子，滿足0≤α≤1，0≤θ≤1。第一個傳輸階段：在ατd內根據TS協議，利用開關裝置切換到合法用戶的EH電路上，進行EH；第二個傳輸階段：在(1-α)τd內根據PS協議，每個信息承載符號的功率用以能量形式存儲的占比為θ，其余的功率進行信息傳輸。這兩個傳輸階段采集到的總能量被儲存起來以備在下一個時隙中使用。

圖10 單位相干間隔內的傳輸結構

第一階段，在ατd期間，xk通過TS協議執行完成EH工作。 采集到的能量可以表示為

(9)

式中：κ表示PCE，0<κ<1。

第二階段，在(1-α)τd期間，xk轉化為能量的部分為

(10)

第k個用戶對剩余部分信號進行解碼，得到

因此，第k個用戶期望采集到的總能量為

(12)

同時，持續供電的 Eve 解譯信號，得到

2 采集的能量和可達速率分析

結合MRT預編碼技術和線性EH模型，展開式(14)可以清楚地表達第k個用戶采集到的總能量

為便于實現并得到更一般的結果，假設用戶僅已知統計CSI，這可能會獲得較少的sdk和zk之間的互信息量。 基于信息論理論，主信道容量的下界可以代表第k個用戶的可達速率。 因此，可以推斷如下

(15)

式中γk為用戶的信干噪比(SINR)。 一般表達式可以由式(16) 給出。

其具體的展開形式為

(17)

式 (17) 的推導也與文獻[7，19]的研究相同，此處不再贅述。假設網絡中存在最糟糕的安全情況，即Eve能夠知道瞬時信道增益。 從本質上講，Eve很難準確獲取CSI信息，這是一個極其悲觀的假設。竊聽容量的上限可表示為

(18)

(19)

具體可以擴展為

(20)

3 基于最大-最小公平算法的迭代功率控制(MMF-ESC PC)方案

為實現采集能量和網絡安全的網絡公平要求，提出了一種發射功率控制方案(MMF-ESC)。 具體而言，安全性就是使得Eve 的可達速率必須小于某一個閾值，EH上使得合法用戶必須采集到足夠的能量來提供可持續通信，以便在下一個時隙發送導頻序列。優化目標設置為所有用戶中的最小可達遍歷速率最大化。模型優化目標的數學描述如下

(21)

通過復雜的推導，最終，功率優化問題可以改寫為

k=1,…,K

0≤μm≤1m=1,…,M

k=1,…,K

(22)

表1 MMF-ESC PC方案

4 仿真結果及分析

仿真系統假設在一個1×1 km2正方形范圍內均勻隨機分布有M個AP、K個合法用戶和一個主動竊聽者。主要仿真參數如表2所示。給出了去蜂窩大規模MIMO下行鏈路性能的仿真結果。

表2 仿真參數

本文提出的安全傳輸方法為MMF-ESC PC方案，以網絡中最小的合法授權用戶可達速率最大化為優化目標，并保證了合法授權用戶進行收集的能量可維持其不間斷工作，同時限制網絡主動攻擊者的竊聽速率在閾值之下。圖11和圖12分別表示經100次迭代某次固定網絡節點的位置后，下行鏈路可達速率和采集到的能量示意圖。首先，網絡未進行PC優化時，往往可達速率較低的用戶可以采集的能量較多，這說明同頻用戶對其干擾嚴重，在實際通信過程中極大可能影響甚至中斷該用戶正常通信傳輸，驗證了該PC優化算法可以保障網絡所有授權用戶一致的高服務質量。其次，在EH方面，MMF-ESC PC算法為能量供給不足的用戶提升至閾值，以支撐其下個時隙正常工作，相反，則削弱EH過剩的用戶能量。這一現象與上述服務質量一致性相輔相成，MMF-ESC PC算法的引入勢必帶來用戶可達速率的改善，因此當需要提升某用戶EH能力時，PC變量趨向增加有用信息的比重，當需要減弱某用戶EH能力時，PC變量做適當調整，盡可能降低用戶間干擾分量。另一方面，在討論網絡安全性時，MMF-ESC PC算法控制竊聽者Eve的SINR閾值參數為1.2，即網絡安全性要求竊聽速率必須小于等于0.26 b/s/Hz，由圖12可知，未進行網絡優化時，Eve的下行鏈路可達速率為0.35 b/s/Hz，利用MMF-ESC PC算法后，Eve的下行鏈路可達速率降至0.07 b/s/Hz，由此可見，MMF-ESC PC算法在保證所有用戶的傳輸速率一致的同時，有效提高了網絡安全性能。

圖11 合法用戶和 Eve的可達速率直方仿真圖

圖12 合法用戶采集的能量直方仿真圖

圖13 合法用戶的最低平均可達速率三維仿真圖

5 結論

本文研究了存在主動竊聽者的Cell-free大規模MIMO SWIPT安全傳輸問題。在TS/PS混合模式下，通過分析得到合法用戶期望采集的能量、可達速率的下界，以及Eve可達速率上界的閉合表達式。在此基礎上，提出了以合法用戶最小可達速率最大化為優化目標的功率控制(MMF-ESC PC)方案。該算法基于Cell-Free大規模MIMO的特點，在滿足用戶EH和網絡安全性能要求的同時，保證了QoS的一致性。隨后，通過仿真驗證了所提出的MMF-ESC PC方案的有效性。分析了不同參數，如TS/PS比率因子、固定網絡拓撲下用戶的位置對系統可達速率、可達安全速率和可采集能量的影響。得到了一些有指導意義的結論，如當網絡對可達速率或安全性有較高要求時，應避免通過 TS 協議來補充合法用戶的能量。而在有些情況下，可以犧牲單個用戶可以采集的多余能量，以實現網絡中每個用戶可能達到的最高速率。該算法使得網絡的最低可達速率提高2.5倍，并有效地將Eve的可達速率控制在預定閾值以下，實現了EH及安全傳輸的目的。