This paper investigates the simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) precoding scheme for K-user multiple-input-multiple-output (MIMO) interference channels (IC), for which interference alignment (IA) schemes provide optimal precoders to achieve full degrees-of-freedom (DoF) gain. However, harvesting RF energy simultaneously reduces the achievable DoFs. To study a trade-off between harvested energy and sum rate, the transceiver design problem is suboptimally formulated in literature via convex relaxations, which is still computationally intensive, especially for battery limited nodes running on harvested energy. In this paper, we propose a systematic method using chordal distance (CD) decomposition to obtain the balanced precoding, which improves the trade-off. Analysis shows that given the nonnegative value of CD, the achieved harvested energy for the proposed precoder is higher than that for perfect IA precoder. Moreover, energy constraints can be achieved, while maintaining a constant rate loss without losing DoFs via tuning the CD value and splitting factor. Simulation results verify the analysis and add that the IA schemes based on max-SINR or mean-squared error are better suited for SWIPT maximization than subspace or leakage minimization methods.


翻译:本文调查了K用户多投入-多输出干扰渠道(IC)的同步无线信息和电力传输(SWIPT)预编码计划,干扰调节(IA)计划为实现完全自由度(DoF)收益提供了最佳预译器;然而,收集RF能源同时减少了可实现的DoF。为研究收获能源与总率之间的取舍,收发器设计问题在文献中通过Convex 放松仍然在计算上十分集中,特别是电池有限的节点运行于所收获的能源。在本文件中,我们提出一种系统的方法,使用Chordal距离(CD)分解法获得平衡的预译,从而改进了交易。分析表明,鉴于CD的非负值,为拟议的预编码实现的节能比完全的IA预编码高。此外,在通过调整CD价值和分裂因素保持持续利率损失 DoFs的同时,特别是在电池有限的节点运行中。我们提出了一种系统分解法系统化方法,以便获得平衡的预码,从而改善交易。分析表明,鉴于CD-PLI计划或最大程度的精确度,S-PI计划是最佳的精确度。

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