1.一种基于能量调度的通信系统的通信吞吐量优化方法，其特征在于，包括：S1，建立基于一个时间周期的无线混合反向散射通信网络系统模型；所述无线混合反向散射通信网络系统包括：功率信标、混合发射机和混合接收机；

考虑一个包括I个时间帧的时间周期，I≥2；功率信标发射的RF信号向混合发射机提供载波信号或者能量；在一个时间帧的某一时刻，混合发射机根据自身的能量状态和传输信道的状态采用能量采集，反向散射或者有源信息传输中的任一种工作方式；当混合发射机执行能量采集方式时，混合发射机从功率信标获取能量；当混合发射机执行反向散射方式或者有源信息传输方式时，混合发射机与混合接收机进行通信，进行信息传输；由混合发射机的三种工作方式组合成七种系统工作模式，在一个时间帧内，通信系统根据混合发射机的能量状态和信道状态选择其中一种工作模式进行通信；所述混合发射机包括存储器、可充电电池、微控制器、能量采集模块、有源IT模块和BC模块，混合接收机包括正交解调器和反向散射解调器；

所述能量采集模块接收功率信标发送的能量，并将能量储存在可充电电池，当微控制器检测可充电电池的能量高于预设能量阈值，则控制有源IT模块采用有源信息传输方式和混合接收机进行通信，进行信息传输；当微控制器检测到功率信标的载波信号高于预设信号阈值，则控制BC模块采用反向散射方式和混合接收机进行通信，将混合发射机的信息调制到功率信标的RF信号上，传输给混合接收机；正交解调器用于解调混合发射机使用有源信息传输方式传输过来的信息，反向散射解调器用于解调混合发射机使用反向散射方式传输过来的信息；存储器用于存储需要传输的信息；

所述无线混合反向散射通信网络系统由混合发射机的能量采集，反向散射和有源信息传输三种工作方式组合而成七种系统工作模式，分别为能量采集模式、反向散射模式、有源信息传输模式、能量采集‑反向散射模式、能量采集‑有源信息传输模式、反向散射‑有源信息传输模式、能量采集‑反向散射‑有源信息传输模式；

S2，建立无线混合反向散射通信网络系统模型对应的吞吐量优化问题；吞吐量优化问题为多阶段决策问题；

S3，使用动态规划优化框架算法求解吞吐量优化问题，得到混合反向散射通信吞吐量优化系统的最优吞吐量；

使用所述动态规划优化框架算法求解吞吐量优化问题的步骤包括：第i个时间帧的工作模式表达为如下：

其中，θm(i)∈{0,1}是模式选择指示变量，若为1，则表示该工作模式被选择，若为0则表示没有选择该工作模式； 表示工作模式，tEH(i),tBC(i),tAIT(i)分别代表一个时间帧中能量采集，反向散射和有源信息传输的时间，T表示一个时间帧的时长；

无线混合反向散射通信网络系统模型对应的吞吐量优化问题表达为：其中，E{·}代表了一个时间周期I个时间帧的吞吐量的数学期望，g(1)表示一个时间周期内的第一个时间帧的信道状态，Rm(i)表示第i个时间帧在第m种工作模式下的吞吐量；

假设定义第i个时间帧开始的能量为s(i)，第i个时间帧系统的能量调度约束为：Ec(i)≤min{s(i)+EH(i),Bmax} (3)其中，Bmax为可充电电池的容量，Ec(i),EH(i)分别表示第i个时间帧中混合发射机消耗的能量和采集的能量；

综上所述，无线混合反向散射通信网络系统模型对应的吞吐量优化问题为：s.t.(1)，(3) (4b)

θm(i)∈{0,1}，∑m∈Μθm(i)＝1 (4c)其中， t(i)＝[tEH(i),tBC(i),tAIT(i)]分别表示模式选择指示变量θm(i)，反向散射系数α(i)，发射功率pAIT(i)和时隙t(i)构成的集合；

基于非因果CSI得到的离线方案结果作为理论上界；

基于因果CSI得到的在线方案作为系统的实际的最优吞吐量；其中基于非因果CSI得到的离线方案结果作为理论上界的步骤如下：假定已知一个时间周期内的非因果CSI，无线混合反向散射通信网络系统模型对应的吞吐量优化问题为：为了在一个时间周期内最大化系统的吞吐量，混合发射机必须在这一个时间周期内消耗所有可用的能量进行信息发射，因此，最后一个时间帧的能量约束表示为：EC(I)≤min{EH(I)+s(I),Bmax} (6)对于 能量约束等效写为：

EC(i)≤min{EH(i)+s(i)‑s(i+1),Bmax} (7)因为在第i个时间帧的时候，并不清楚第i+1个时间帧会分配到多少能量，所以s(i+1)也是一个优化变量，并且s(i+1)∈[0,Bmax]；因此令Ψ'(i)＝Ψ(i)∪s(i+1)，i∈I',所以根据动态规划理论，公式(5)改写为：s.t.(1),(4c),(7) (8b)

s.t.(1),(4c),(6),for i＝I (9b)其中公式(8a)、(8b)、(9a)、(9b)均称为贝尔曼方程，(9a)、(9b)分别是公式(8a)、(8b)的特殊情况；

* *

其中，U (s(i),i)指的是第i个时间帧的吞吐量最优值，U (s(I),I)表示的是一个时间周期的最后一个时间帧(即第I个时间帧)的吞吐量最优值；

为了达到无线混合反向散射通信网络系统模型的最佳工作模式决策的标准，通过以下*计算得到不同工作模式得到的U(s(i),i)，即：

s.t.EC,m(i)≤min{EH,m(i)+s(i)‑s(i+1),Bmax} (10b)tm(i)＝T (10c)

其中，Ψ'm(i)＝Ψm(i)∪s(i+1)， Ψb(i)＝α(i)，Ψc(i)＝pAIT(i)，Ψd(i)＝{α(i),t(i)}，Ψe(i)＝{pAIT(i),t(i)}，Ψf(i)＝Ψg(i)＝{pAIT(i),α(i),t(i)}；

所以混合反向散射通信吞吐量优化系统在第i个时间帧中最优的工作模式通过以下得到：求解公式(10a)、(10b)、(10c)和(11)，确定混合反向散射通信吞吐量优化系统在每个时间帧最优的工作模式。

2.根据权利要求1所述的通信吞吐量优化方法，其特征在于，求解公式(10a)、(10b)、(10c)和(11)的具体步骤包括：将电池的能量离散化，即

将公式(10a)、(10b)、(10c)和(11)进行层分解，变成子问题和主要问题，子问题为：s.t.(10b),(10c) (12b)

主要问题为：

其中， 子问题(12a)、(12b)中，是给定s(i+1)来求解 然后基于获得的 用暴力搜索的方法求解主要问题(13)，通过子问题(12a)、(12b)和主要问题(13)的求解，通过两个步骤来求解问题(11)，从而取得最优决策。

3.根据权利要求2所述的通信吞吐量优化方法，其特征在于，求解子问题(12a)、(12b)的步骤包括：需要进行变量替换，从而将非凸问题转化为凸问题，令 PAIT(i)＝tAIT(i)pAIT(i)，将替换变量插入到子问题(12a)、(12b)中，得到此时的可达速率，能量采集，能量消耗和时隙分配都会改写成： 所以，子问题(12a)、(12b)对应的各种工作模式的优化问题通过变量替换之后，都变成凸问题来求解，因为能量采集模式是代表混合发射机在整个时间帧都进行能量采集，所以可达速率为0，反向散射模式和有源信息传输模式有闭式解，不需要进行变量替换，直接得到优化变量的表达，即和 而能量采集‑反向散射模式、能量采集‑有源信息传输模式、反向散射‑有源信息传输模式、能量采集‑反向散射‑有源信息传输模式对应的优化问题则需要转化成凸问题，表达如下：将非凸问题转化为凸问题之后，通过软件工具包CVX求解；因此，通过求解公式(14a)、(14b)和(14c)，进而求解贝尔曼方程，最后得出每个时间帧的最优决策。

4.根据权利要求3所述的通信吞吐量优化方法，其特征在于，基于因果CSI得到的在线方案作为系统的实际的最优吞吐量的步骤包括：基于非因果CSI的求解方法，使用近似动态规划方法来解决(4a)、(4b)和(4c)中基于因果CSI的随机规划问题；所以问题(4a)、(4b)和(4c)改写为如下的贝尔曼方程：s.t.(1),(4c),(7) (15b)

s.t.(1),(4c),(6),for i＝I (16b)其中，

采用均等稳态概率的有限状态马尔科夫信道模型来量化信道增益，信道表示为N个离散信道值，将gBT(i)和gTR(i)分别量化表示为 和令θBT(i)∈ΞBT(i)和 因为信道增益遵循一

阶马尔科夫模型，所以系统获得信道的稳态概率 和

并且有 令

根据非因果CSI的表达，用V(i)代替g(i)，得到因果CSI里面的各种变量和公式的表达，所以将因果CSI的子问题和主要问题写成：s.t.(1),(4c),(7)(18b)

s.t.(1),(4c),(6),fori＝I(19b)遵循和非因果CSI一样的方法求解因果CSI的问题；求解(18a)、(18b)、(19a)和(19b)之后，建立一个查询表，记录着最佳决策和对应的资源分配；

计算一个时间周期的系统吞吐量是分三步进行：①首先，HT在第i个时间帧传输开始时，将CSI(即g(i))映射到V(i)；②然后，基于当前能量状态s(i)，找到查询表中对应的条目；③最后，求解涉及的工作模式对应的子问题；通过这三步，确定系统的工作模式及其资源分配，即为混合反向散射通信吞吐量优化系统的最优吞吐量。