中继选择方案范文

中继选择方案范文（精选7篇）

中继选择方案 第1篇

虽然通过数学分析可以获得SER (符号错误率) 上限的最佳性能, 但在执行相当复杂的数学计算来选择合适中继时是不方便的。此外, 由数学分析建模的通信系统不能自适应地获得良好的SER通信性能。

本文提出了一种采用Q-learning方法的中继选择方案。Q-learning是强化学习的机器学习算法之一[7]。仿真结果表明, 相对于通过数学分析的中继选择方案, 具有可比性的SER性能可以通过使用Q-learning同时降低复杂性获得。

本文的其余部分安排如下:第二节对协作中继网络模型进行了分析, 第三节对Q-learning和提出的方案作介绍, 第四节对提出方案进行仿真, 第五节进行小结。

1 协作中继网络模型

1.1 基于放大转发中继的MRC (最大比合并)

如图1所示, 我们认为无线协作网络由N个发送信号到目的地的中继节点组成。源节点和中继节点、中继节点和目的节点以及源节点和目的节点之间是相互独立的。无线协作网络有两个阶段来传输信号。第一阶段, 源节点传播其信号到每个中继节点。第二阶段, 每一个中继节点放大所接收的信号, 传送信号到目的地并进行重传。

在第一阶段, 中继Ri和目的地接收到的信号可分别表示为

上式中Ps是源节点发射功率, x是源节点的发射信号。噪声分量ηS, d和ηS, i是定义在目的节点和中继节点的高斯随机变量, HS, D表示源节点和目的节点间的信道系数, HS, I表示源节点和中继节点间的信道系数。

在第二阶段, 中继节点RI放大从源节点接收的信号并将放大的信号传送到目的地。从中继节点RI接收到的目的节点的信号可以表示为[10]

在这里βi是一个比例因子, 满足以下的功率约束条件

上式中, PI表示中继节点RI的传输功率, Pi和信道系数hS, D,

HS, D建模为方差分别为δ2s, dδ2s, iδ2i, d的零均值复高斯随机变量。噪音变量被建模为方差为N0的零均值复高斯随机变量。

因为假设瞬时信道增益信息是已知的, MRC的输出 (最大比合并) 由下式给出

多中继无线协作网络中目的节点的总SNR (信噪比) 可以表示为

为了降低算法的复杂性度, 目的节点的SNRd可以写成[4]

总之, 基于所述集合L中的中继节点协作, SNRd可以表示为

1.2 基于MRC (最大比合并的) 中继选择方案

基于SNRd, 提出的中继选择方案[4]如下所示:

假设所有中继节点参与协作, 协作中继集合定义为Φ={1, …., N}

指标集合中所有中继节点按下面的规则进行排序

为了提高接收信噪比它可以简化

PS和PI分别表示当一个中继被排除在中继集合外时源节点和中继节点的功率分配。

每个中继的选择周期

a) 如果, 从中继集合Φ中排除中继节点N, 否则请转到步骤c

b) 设N=N-1并更新A。如果N=1, 则转到步骤c。否则, 请转到步骤a

c) 结束

在第四部分, 我们将把[4]这种中继选择方案的性能与提出的使用Q-learning中继选择方案的性能作比较。

2 基于Q-learning的中继选择方案

2.1 Q-learning理论

一个基本的Q-learning算法, 一个环境是由有限状态构成的离散时间随机系统。让S={S1, ..., SN}是一组可能的状态, A={A1, ..., AM}是一组可能的行动。agent在环境中可能的状态的s∈S采取行动a∈A, 并且从环境学习中得到反馈。其中反馈, 与目前行动相关的即时回报被定义为R (S, A) 。在Q-learning算法中, 用Q (s', a') 表示未来的状态从目前的行动中产生的回报。Q学习的核心是采取行动a, 可以最大限度地得到来自环境的积极反馈和更新由Q值组成的Q表。Q-函数的基本公式如下:

这里s'∈S表示agent开始采取当前状态s下的行动时下的一个状态。此外, a'表示在状态s'∈S下agent采取的行动。此外, γ (0<γ<1) 是一个贴现因子, 它决定未来回报的重要性, 即Q-leaning, 基于累积回报下通过在给定环境下的反复学习最佳行动找到。这个过程可以用图2描述。

2.2 基于Q-learning的中继选择方案

我们定义状态、行动和回报为在Q-learning提出的中继选择方案的后续。

2.2.1 状态

由于本文提出的基于Q-learning无线协作中继选择网络有N个中继, 我们定义状态Si=i (i=1, ..., N) , 其中i表示无线协作通信网络中继的数目。

2.2.2 动作

套用一个动作一个一个中继选择意味着从N个有效的中继中选择L (L≤N) 个。即a被定义为a=n (n∈{1, ..., N}) 。因此, 动作是从其中一个状态L1 (≤N) 的中继到另一个状态L2 (≤N) 的中继状态切换。采取这样的动作SER性能是改善或恶化不是在目前的状态要考虑的。随着时间的推移agent将会基于现在的动作得到的适当回报中学习。

2.2.3 回报

定义回报r是Q-learning的一个关键问题。在我们以前的研究中, 我们定义了一个回报, 以达到良好的SER性能[11]。在本文中, 我们改进了回报r来达到良好的SER性能, 而选择少量中继参与合作。

在这里, SNRd (statecurrent) 和SNRd (statenext) 分别表示当前状态和已采取行动的下一状态的MRC输出信噪比。如果SNRd (statenext) 比SNRd (statecurrent) 降低, 则得到一个负回报。如果SNRd (statenext) 比SNRd (statecurrent) 较高, 则获得一个正回报。此外, 通过除以在下一个状态和当前状态的SNRd值之间的差异|statenext-statecurrent|, 当执行动作以切换到MRC的信噪比是好的的状态和中继的数目也很小就会获得高回报, 而不是简单的在MRC具有高信噪比时继电器的数量已被选定。

提出的Q-learning中继选择程序如下:

假设所有参与协作的中继和指标集中所有中继是由同样的规则在[4]采用的中继选择方案中进行选择排序。

初始化Q表并随机选择初始状态

每一个中继的选择过程:

a) 从所有动作中为当前状态选择一个可能的动作。

b) 使用这种选择的动作, 进入下一个状态s'

c) 得到一个基于所有可能动作的有这下一阶段的最大Q值的动作a'

d) 用 (10) 更新Q值

e) 选择具有最大Q值时的中继数目。

f) 设置下一个状态作为当前状态。

在这些过程中, 我们执行了动作, 并通过执行动作获得回报和更新Q表。值得注意的是回报的计算 (8) 在该方案中只有两次。因此, 算法的复杂度和计算量将减少。不仅如此, 如第四节所示, 与数学分析相比, 该方案能使用更少的中继还呈现出可比的SER性能。

3 仿真结果

在本节中, 给出了仿真结果显示所提出的中继选择算法的效率。我们使用QPSK调制和归一化的比特能量为1。我们假定, 源节点和目的节点之间的信道系数固定为1, 并且源节点至中继节点以及中继节点到目的节点信道的信道系数在[1, 10]中均匀分布。噪声方差进行归一化为1。此外, 我们假定不同信道之间的信道系数独立地变化, 虽然信道系数在一个传输信道中并没有改变。功率分配是无线协作网络中的关键, 为减少该方案比较的复杂度, 我们假定等功率分配。等功率分配假设整个功率P的一半被分配给源节点和选定的中继节点。然后将整个功率P的一半分配到同样的中继节点中。实验结果显示的中继总数为N=10。

图3显示了使用所有中继情况下的误码率性能, 表明了[4], 也表明了所提出的方案。可以观察到, 所提出的方法的信噪比高达8 d B, 实现了类似[4]的性能, 之后稍微降低大约为1d B。

图4显示了不同方案中参与协作通信的中继节点的平均数目。我们观察到, 所提方案比[4]使用的中继少约1.5个, 比所有中继参与协作的情况下方案节省7.5个中继。

图5显示了信噪比为10d B时不同数目中继节点参与协作通信时中继平均选择数目的比较。图5显示, 不像[4]的方案那样, 所提方案使用恒定的中继数目, 中继的平均数目是2.5个左右。

图6显示了不同数目中继节点情况下方案[4]和所提方案的SER性能。如图5和6所示, 当参与协作的中继总数目增加时, 增加选择中继的数目是一种改善SER性能的合理方法。然而, 当SNR为8分贝或更低时, 减少一些中继的数目几乎不会影响SER的性能。此外, 当SNR高于8分贝或更高, 继电器的平均数量可以大大减少, 虽然SER性能将恶化。这些结果恰恰符合我们为此在第三节回报目的定义。

仿真结果表明, 该中继选择方案可以取得良好的SER性能以及通过在中继选择的进程中给予瞬时回报值和更新Q表的简单过程大幅减少中继的数目。

4 结论

本文我们提出一种基于Q-learning的selflearning无线协作网络的中继选择方案。在该方案中, 一个系统通过定义状态, 动作和Q-learning回报取得了良好的SER性能却没有复杂的数值计算。特别是, 随着参与协作的中继总数目的增加, 方案[4]选择的中继数目呈线性增加, 而该方案选择合作中继的数目维持在2.5个中继的平均水平。此外, 相比于计划[4]中使用计算 (9) 在最坏的情况下, 计算进行N-1次, 而所提方案使用计算 (8) 计算只进行两次, 因此该方案可被认为在复杂性方面是优良的。这些结果表明, 采用Q-learning的该方案可以通过使用更少的数目的中继提高资源的利用效率。本研究的结果还表明, Q-learning算法用于实现self-learning能有效地用于未来的无线网络。

摘要：中继方案的选择对无线资源有效利用尤为重要, 本文我们提出了一个通过使用Q学习算法的高效无线协作网的中继选择方案。该方案中, 通过我们定义的状态、动作和达到到良好SER (误符号率) 表现时的回报来选择少量中继参与合作。仿真结果表明, 相对于通过数学分析得到中继最佳数目的方案, 该方案能通过使用更少数目的中继达到具有更可比性的SER性能, 从而更有效地使用资源。仿真结果表明该方案可以被认为是一个很好的对未来通信的尝试。

关键词：协作通信,中继选择,自我学习,Q-learning,放大转发

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中继选择方案 第2篇

1 概述

目前,所研究的RN的选择问题主要为:如何对参与协作的RN进行分配和管理,即RN协作时机的选取问题、参与协作的RN的选择问题以及中继协作方式(中继转发策略)的选择问题等[2]。现阶段所研究的RN的选择问题包括单中继选择(从多个RN中选取最优的一个)和多中继选择(从多个RN中选取多个满足条件的RN)两大类,这两种中继选择各有自己的特点,并在一定程度上都能改善系统的性能。因此,如何合理有效地选择RN及其相应的协作方式来进行数据的传输是一个十分关键的问题。

理论上讲,中继技术可以实现两跳/多跳、协同发送/接收、网格连接等更为复杂的传输模式和网络结构,但在研究的现阶段,由于引入RN后会给原来的通信链路带来一定的延时、干扰以及会占用原来通信链路的资源等问题,因此,目前所研究的中继协作通信技术都是最简单的基于两跳的中继协作。文章也主要对LTE-A系统下行链路基于两跳的多中继并行协作模型下中继节点及其协作方式的选择进行了研究,并根据中继节点的位置信息及其协作方式提出了一种基于AF与DF方式的自适应中继协作方案。

2 两跳多中继节点中继选择策略的研究

中继协作方式按照RN对接收信号处理方法的不同可以分为AF、DF和编码协作(CC)三种。其中AF和DF是中继协作通信中最为常用的两种中继转发策略,但在研究的过程中AF中继协作方式多适用于SNR(Signal to Noise Ratio)取值较大的情形下,并会在接收端给其他的接收信号带来一定的干扰;而DF中继协作方式则适用于中继节点能够正确译码的情况,在RN不能够正确译码的前提下使用DF中继协作方式则会造成资源的白白浪费。目前,所研究的中继转发策略中大多只针对上述两种协作方式中的某一种,较少有综合考虑AF与DF的优缺点去实现两者之间的自适应协作。

目前,所研究的基于两跳的多中继并行协作模型下的中继选择策略主要有:基于平均信道状态信息的中继转发策略、基于瞬时信道状态信息的中继转发策略、基于门限的中继转发策略以及基于位置信息的中继转发策略等[3]。其中常见的基于平均信道信息的中继转发策略又包括基于距离的中继转发策略、基于路径损耗的中继转发策略和基于信号与干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)的中继转发策略三种。

基于门限的中继协作方式的研究中,关键问题是门限的选择,不同衡量指标下门限值的选取不同,则其对应协作方式下中继协作通信的性能也会不同。文献[4]主要研究了协作通信系统中单中继节点下一种基于门限的自适应中继转发策略,该中继转发策略的基本原则为:中继节点通过比较其接收信号的SNR与源节点到中继节点之间链路的平均SNR来决定该中继节点是否作为使用AF(放大转发)方式的中继节点,对不满足使用AF协作方式的中继节点,则使用自适应译码转发方案,即能够正确译码的中继节点采用DF(译码转发)协作方式参与协作,不能正确译码的中继节点则不参与协作。

基于位置信息的中继协作方式源于Z.LIN等人所提出的利用相对距离来选择中继节点的算法。此外,Z.LIN等人在研究编码协作分集的技术中,还提出了用户协作区域(User Coopera⁃tion Region)的概念,即通过协作能够降低系统BER的中继节点的地理位置的集合[5]。也就是说,只要有中继节点分布在用户协作区域内,就可以利用该中继节点来参与协作,完成数据的转发,从而降低系统的BER。

3 AF与DF自适应中继协作方案的研究

由上述的研究可知,RN的位置信息对中继的协作性能有一定的影响,而之前所研究的基于门限的中继协作方式中,只考虑了RN位于源节点和目的节点中心位置的情况,却没有考虑RN位置信息变化时给中继协作性能所带来的影响。因此,文章在上述研究的基础上,利用RN的位置信息,提出了一种新的基于门限的自适应中继转发策略。该门限值由RN接收的瞬时SNR和RN的位置信息共同确定。

3.1 自适应中继转发原理

自适应中继协作方案的基本原理为:根据基于位置信息的中继协作方式中SNR的定义,结合基于门限的中继协作方式中门限的选取方法,对用户区域内每个RN所接收到的信号的瞬时SNR与该协作模型下所有源节点到RN链路之间的平均SNR来判断该RN是否是符合采用AF中继协作方式的RN;对不满足以上情况的RN进行第二次的判断,即采用循环冗余校验(CRC)方式,看该RN能否对接收的信号进行正确的译码,作为该RN是否可以采用DF方式参与协作的依据,对均不满足上述条件的RN,则不参与本次通信的协作。

3.2 自适应中继协作方案的协作流程

在自适应中继协作方案的协作流程中,RN按照改进后的门限值做第一次判断,即用户区域内的RN首先根据其接收信号的瞬时SNR与源节点和RN之间链路的平均SNR作对比,若该RN的瞬时SNR大于链路的平均SRN,则该RN作为采用AF中继协作方式的RN参与协作;对不满足上述情况的RN继续进行第二次判断,如果该RN能够从接收到的信号中正确地恢复出原来的信息,则该RN将作为采用DF中继协作方式的RN参与协作,对均不满足上述情况的RN则直接从原有的中继集合中进行删除,并对RN集合里的剩余RN进行依次判断,直到所有RN循环完毕为止,从而完成RN的自适应转发,其具体协作流程如下图所示。

4 小结

文中主要对LTE-A下行链路两跳中继系统中基于门限与基于位置信息的中继协作方式进行了研究与分析。在研究基于门限的中继协作方式的基础上,利用RN的位置信息,提出了两跳多RN并行模型下一种基于AF与DF方式的自适应中继协作方案,并给出了该自适应中继协作方案的协作原理及其协作流程。

摘要：中继(Relay)技术是LTE-A(LTE-Advanced)系统中的关键技术之一,它具有抵抗无线信道衰落、扩大系统容量及覆盖范围等优点,而中继节点(Relay Node,RN)的选择策略则是能否实现中继协作通信的关键。文中主要对两跳中继协作通信中中继节点及其协作方式的选择进行了研究,并在此基础上,结合RN的位置信息提出了一种两跳多RN下基于放大转发(Amplify Forward,AF)与译码转发(Decode Forward,DF)方式的自适应中继协作方案。

关键词：中继,LTE-A,选择策略,协作通信

参考文献

[1]S.Parkvall,D.Astely.The evolution of LTE towards IMT-Ad-vanced[J].J.Communication,2009,4(3):146-154.

[2]陈纯锴,谢红.改进的协作中继节点选择策略[J].哈尔滨工程大学学报,2012,33(2):240-243.

[3]宋婧,葛建华,李靖.DF协作系统中基于中断概率的功率分配算法[J].西安电子科技大学学报,2011,38(2):1-7.

[4]陈纯锴,谢红.改进的协作中继节点选择策略[J].哈尔滨工程大学学报,2012,33(2):240-243.

基于负载均衡的中继选择算法 第3篇

在无线通信网络中引入中继技术能够有效克服无线信道的衰落, 增大覆盖范围。引入中继会让系统的干扰环境变得更为复杂, 不同的场景应使用不同的中继选择方法。我们将这一问题称为中继选择问题。

针对不同场景下的中继选择问题, 许多学者都提出了相应的算法。文献[1]研究分析了基于最短距离、基于最小路径损耗和基于最佳信道状况3种中继选择算法。文献[2]将拥有最小中断概率的节点选为最佳中继。文献[3]选择接收信噪比最大的中继节点。文献[4]提出了一种在满足一定中断概率条件下最小化系统发射总功率的中继选择算法。上述的中继选择策略全部都是基于不同的物理层参数 (信噪比、功率、路径损耗等) 来选择最优中继, 实际上, 中继蜂窝用户的吞吐量不仅取决于当前信道状况, 还取决于当前小区中的基站和中继节点所承载的用户数。假如当前中继承载的用户数过多, 即使用户依据物理层参数选择了最优中继, 仍然不能保证用户获得最大的吞吐量, 因为中继有可能没有足够的资源分配给用户。

因此, 本文提出了一种基于负载的中继选择算法 (LBRS) 。LBRS综合考虑信道状况及其所选择的中继节点承载的用户数, 为每个用户选择最优的中继节点。

2 系统模型

本文所研究的小区模型如图1所示, 基站 (BS, base station) 在小区中心位置, 小区半径是R, 小区中有6个固定中继 (RS, relay station) , 均匀地分布在小区边缘距离基站2R (14) 3处, N个移动站 (MS, mobile station) 均匀地分布在RS附近, 仅可以通过RS中继转发与BS两跳链路通信。每个MS根据当前信道状况决定接入哪个RS, 一个MS只能接入一个RS。为了减小用户之间的干扰, 这里采用时分复用。假设MS和RN可以完全获得信道状态信息。BS在第1个时隙向RN发送数据, RN在第2个时隙向MS转发从BS收到的数据。RN以放大转发 (Amplify-and-Forward, AF) 的方式工作。

3 算法描述

在MS接入中继之前就会监测到中继的信道状态条件和每个中继承载的用户数M, 每个中继最多能承载6个MS, 每个中继的可用带宽为B。

根据香农定理, 用户接入中继k后的吞吐量为

其中, M是中继k承载的用户数。SNRs, d是链路BS到MS的信噪比SNRs, k是链路BS到中继k的信噪比, SNRk, d是链路中继k到MS的信噪比.

从式 (1) 中可以看出, Ik不仅取决于用户所选中继当前的信道条件, 还取决于所选中继承载的用户数目。为了使MS得吞吐量最大, 需要根据MS的信道状况、RS的承载用户数来选择最优中继, 则最优中继为

算法流程:

(1) 用户检测到每个中继的信道条件和每个中继承载的用户数目M;

(2) 判断要接入的中继k=1所承载的用户数目M=6是否成立, 则依据公式 (1) 计算吞吐量;如果M=6, 则继续对中继k=2进行判断;直到k=6。

(3) 最后依据公式 (2) , 选出最优中继接入。

4 仿真分析

本文在中继蜂窝网络中对所提中继选择算法进行仿真验证。小区半径为1km, 周围均匀分布6个R S, B S到R S的距离为2 (14) 3km, MS分布在小区内部, 为了验证算法对负载失衡的性能, 假设了一种热点覆盖场景模型, 其中70%的MS均匀分布在以其中一个RS为中心, 半径为300m的同心圆内, 30%的MS分布在以BS为中心, 半径为1km的同心圆内。系统使用传统的比例公平调度算法为接入的MS分配资源。系统的载波频率为3.5GHz, 系统带宽B为10MHz。路径损耗和阴影衰落采用文献[5]中介绍的模型。

图2给出了随着小区中用户数目增加, 系统吞吐量的变化情况。从仿真结果中可以观察到, 随着用户数目的增加, 由于每个中继覆盖范围内的用户数增加, 从而导致某些中继需要服务的用户数激增。根据普通的中继选择算法无法避免用户拥塞的发生, 而根据所提出的LBRS算法, 每个用户都会根据自身的信道状况, 结合中继节点的用户服务数目综合选择最优的中继节点, 使得某些负载较轻的中继节点能够帮助用户实现协作传输, 从而提高了整个小区的用户吞吐量。

5 结语

本文针对热点覆盖或负载失衡的无线中继网络, 提出了一种基于负载的中继选择策略。所提算法根据各条链路的信道状况和中继承载的用户数目选择最优中继接入网络。仿真结果表明, 所提算法较普通的中继选择算法系统吞吐量更大, 更加适合实际系统的应用。

参考文献

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协同通信网络中继选择策略研究 第4篇

协同通信是通过由通信网络的用户天线构成分布式天线阵列, 让不同用户向目标节点发送的信号通过各自独立的衰落信道, 而接受到的衰落信号也是各自独立的。协同传输本质是让不同的单天线用户以合作方式获取通信系统的分集性能, 降低通信设备开发成本, 用一种更高效快捷的形式实现分集。同时协同中继可以通过通信网络中各个用户节点的接力传输, 有效扩展通信覆盖面、降低通信组网成本、提高通信系统容量, 优化通信网络性能。协同通信系统由源节点、中继节点以及目标节点构成。

在三节点中继信道模型中只存在单一的源节点, 中继节点和目标节点, 中继节点为源节点进行协同传输的属于单源单中继协同系统模型。单源多中继协同系统模型则是由单一源节点、多个中继节点、和单一目标节点构成。多源多中继协同系统模型则是由由多个源节点, 多个中继节点和多个目标节点构成。

二、基于不同准则的中继选择策略

第一, 以平均信道信息为基准的中继选择。在以平均信道状态信息为基准的中继选择策略中, 人们需要依据源节点和目标节点或中继节点同目标节点间的相对位置信息或参数来实现协同中继节点的选择策略, 该策略要求通信系统具备相对距离和位置参数的评估设备等, 如可以估计通信系统中继节点间的平均SNR。第二, 以瞬时信道信息为基准的中继选择。机会中继选择策略是具有代表性的以瞬时信道状态信息为基准的分布式中继选择策略。该策略的基本原理是从M个备选中继节点内, 选择一个介于源节点和目标节点间, 具备从最佳端到端路径的相应节点用来作为协同中继, 为通信系统的源节点发送信息数据。在以瞬时信道状态信息为基准的中继选择策略中, 人们必须了解各节点间的相应的瞬时信道状态, 而估计该参数相对容易, 而且不需要相对距离和位置参数的估计, 成本低廉;但瞬时信道状态的不稳定性要求相对的协同伙伴能同步跟踪并及时更新信道状态参数, 需要额外成本。第三, 以中断概率为基准的中继选择策略。中断概率一般是指在描述评估当信道容量不能达到目标传输速率的要求时, 发生中断情况的可能性大小。中断概率总体分布主要是由信道链路的相应的信道衰落分布模型和平均信噪比所决定的., 其本质上在表达通信系统的互信息量大小。该中继选择策略能够提高通信过程的可靠性和连续性, 但采用多节点中继以片面追求低中断概率会导致成本升高。第四, 以误符号率为基准的中继选择。除了速率与信噪比, 误符号率同时要评估通信终端的信号合并方式和网络物理层利用的调制传输方式等。用户使用不同的中继或源节点都会导致误符号率的不同, 因此在中继节点集合中可寻求让误符号率最小的中继用作最优中继。该中继选择策略可通过信道系数代入计算误符号率公式求出所需误符号率参数, 求出最优中继作为源节点发送信息。该选择策略兼顾了终端信号合并方式与网络物理层调制传输方式, 贴近网络实际。高信噪比同高中继数量一样会使误码率降低, 需要对其进行联合优化。第五, 以功率分配为基准的中继选择。各节点合理的功率分配有利于延长各节点的工作时间, 从而增加全通信网络使用生命。网络生命期一般指的是为满足预期中断概率, 满足信宿接收信噪比需求所持续的时间。若通信系统内源节点和目标节点间无直接路径, 则要选择相应的中继放大转发信源信息。根据剩余能量信息和中继节点信道状态信息的不同, 网络生命周期最大化的中继选择策略一般可分为三种。如可在多用户协同系统中选择一个中继节点参与协同, 给出效用方程的函数定义, 方程包含两变量:中继节点传输功率和源节点, 依据效用方程划分三种最优节点选择策略。第一种是最小化总功率效用函数, 侧重于降低源、中继节点的总传输功耗, 第二种是最小化最大化功率的效用函数, 侧重于降低源、中继节点中较大的节点功耗, 从增加节点层功耗的公平性;第三种是最小化平均功率的效用方程, 侧重于整个网络层的功率的平均合理分配。

三、结语

中继选择方案 第5篇

关键词：OFDM,中继选择算法,子载波,最优,协作通信

1引言

用户协作是一种在无线通信系统中通过中继用户协作,有效分配系统资源,提高各用户分集增益的物理层技术,也是一种很有前途的空间分集技术,它能切实地利用空间资源来提高通信系统的性能,是目前无线移动通信中的研究热点,在多径信道和强噪声干扰的无线通信中具有重要的应用。

在协作分集系统[1,2]中,正交频分复用(OFDM)[1,2]技术作为一种高效调制(Multi Carrier Modulation,MCM) 技术备受关注并已成为第4代移动通信的核心技术。该系统能够很好地对抗频率选择性衰落或窄带干扰有独特的优势,同时还能提高通信传输的速率,因此在一些恶劣环境中通信,它将非常有吸引力。

在协作通信中,由于源信号向多个中继发送OFDM信号时,OFDM符号中每个子信道经历平坦衰落,又因为OFDM技术的诸多优势,每个子载波信道经历平坦衰落, 所以多径衰落只会对少部分的子信道造成深衰落影响,而大部分载波依然可以正常传输信息,保证了链路的连接。 所以提出一种中继选择子载波策略是为了更好地选择有良好子信道的子载波。

2OFDM协作通信最优中继选择算法

协作通信系统中协作关系的形成对中继节点的选取也是一个非常重要的问题,也可以看作是资源的合理分配问题。

在此节我们主要研究, OFDM协作多中继协作通信[3,4,5]中,利用在候选中继中选取子载波链路上最大信噪比 (信道容量最大化)的相应的那些中继作为协作伙伴。

多中继中每个中继转发多个子载波的通信系统中, 中断事件是影响协作通信性能的重要因素之一。所以,在这里从中断事件性能方面介绍如何选择最佳中继转发一个OFDM符号中M个子载波,可以等效于从最大信噪比角度选择最佳中继点。

最优中继选择子载波的算法[6]:

(1)目的端接收到所有协作中继转发来的子载波信号后,把相同子载波归一类,并计算子载波各链路上的信噪比 γi,k→ j 。对相同子载波链路上的信噪比从大到小进行排列,如γx,k →l≤γy,k→l≤≤γi,k→j。

(2)根据取最大信噪比准则,在排列中选择γ i,k→ j , 其对应的i就是转发k子载波且映射到j子载波上的中继点, 即中继i转发第k子载波信号。

(3)其他子载波的选择方法按照步骤1和步骤2执行。逐一比较,循环使用步骤1和步骤2,选取最佳中继转发信号。

(4)结束算法。

对于放大转发[6,7,8](AF)中继方式,最优中继选择结果为

对于解码转发[6,7,8](DF)选择中继,最优中继选择结果为

观察模型图1,每个中继接收到OFDM符号中多个不同的子载波,它们之间的子载波有相同的。当目的端接收到中继转发的多个子载波后,再根据上述中继选择算法, 可以得到3个中继总共才转发M个子载波信号,即一个完整的OFDM符号了,如图1所示。

3基于最优中继选择的子载波选择算法性能分析

这里我们可以根据文献[9]得出结论:当不考虑源节点与终端节点之间的直传链路,仅选择一个最优的中继进行转发,而其他的中继不进行转发。

当目的端接收到中继转发过来的信号后,对每个中继链路上的信噪比进行计算并比较大小。

一个完整OFDM信号的最优中继选择算法为

式(3)中,γ sid,k为S-Ri-D路径的子载波信噪比。

多中继协 作通信系 统分两种 情况 , 第一 , 由式 (3),我们假设判断M个子载波全部由中继Ri进行转发情况,即该情况如图2所示。第二,由中继选择子载波算法和最优中继选择算法相结合,判决M-L个子载波由中继Ri进行转发, 余下的L个子载波刚好由Ri+1转发。如图3所示。

3.1第一种情况

源节点S向多个中继R发送OFDM符号,但每个中继不考虑对子载波有选择性转发,而是每个中继Ri全部转发OFDM符号中M个子载波信号。由最大互信息容量定义,我们可以算出中继Ri接收到源节点S发送的最大互信息量为

3.2第二种情况

源节点S向多中继R发送OFDM符号,多个中继R接收到来自源节点S发送来的信号后,利用中继选择子载波算法,首先对各个子载波进行计算到达中继R时瞬时信噪比或对各个子载波进行信道状况进行估测。其次,根据在中继点R中已经设定某个门限值。如果子载波的信噪比或衰落系数模的平方大于或等于这个门限值,则中继Ri对该子载波信号进行转发。否则,不转发,其余子载波可以留给其他中继R,其对没成功被转发的其余子载波进行选择转发。在这种情况中继Ri转发M-L个子载波,中继Ri+1转发L(只考虑L ≤M2情况)个子载波。我们可以算出中继Ri接收到源节点S发送的最大互信息量为

中继Ri+1接收到源节点S发送的最大互信息量为

由此,我们可以算出这种情况的最大信道容量为

再由中继选择子载波算法所述,我们很明显得到

综合式(3.2)(3.5)(3.6),以及对上面所述两种情况的信道容量进行比较,有

根据以上分析情况,我们在MATLAB建模仿真,验证其理论结果。

假设源节点位于(0,0)处,目的节点位于(1,0)处,中继节点均匀分布在中心为(0.5,0)边长为1的正方形区域内。信道服从瑞利独立分布。仿真表明了式(3.7)这一结论,如图4所示,此仿真是在各个子载波在等功率的情况下,根据各个子载波的信道衰落系数模的平方判断的, 从仿真图4 ,我们可以看到它们的信道容量随着信噪比的增加趋于平稳,是由于信噪比越大时,在中继Ri接收M个子载波后,几乎每个子载波的信噪比都不发生中断现象。当然,要看我们如何设计中断门限值的大小了。当门限值D2 > D1 ,无论中断门限值设计多大(门限值是折中选取范围内),最终它们的信道容量都是趋于平稳状态,如图5所示。只是门限值越高,中继Ri转发子载波越少,中继Ri+1转发越来越多。

图4 中继转发子载波信道容量和信噪比关系

图5 中继转发子载波信道容量和信噪比关系

4仿真结果分析

多中继最优选择算法[10]是基于瞬时信道状态信息的中继选择,它是当目的端接收到多个中继信息后,选择最理想的一个中继作为转发数据。以下是多中继最优选择算法和基于最优中继选择的子载波选择算法仿真比较分析:

非理想信道状态,在信噪比小于20时,基于最优中继选择的子载波选择算法比中继选择算法的误码率或误比特低。当信噪比高于20,即无线通信信道趋向理想状态时,误码率趋向平稳。在现实的无线信道中,无线通信的环境都是不理想的,而且时不时气候变化等,导致环境非常恶劣,所以研究非理想信道状态下,OFDM系统的协作通信中子载波选择算法是很有必要的。

5结束语

中继选择方案 第6篇

关键词：SNR,中继伙伴,中断概率,阈值

0 引言

协作分集系统中, 在终端移动的情况下, 信道质量不断变化, 需要在通信过程中重新进行伙伴的选择。本文针对动态选择伙伴进行研究。

目前对选择伙伴进行的研究主要集中在通信终端是静态的条件下, 在通信开始之前, 通过对一些参数的计算来选择伙伴。如文献[1]对信道的功率消耗和信道的效率计算, 文献[2]对系统的交互信息计算, 文献[3]对通信所用时间的比较和冲撞概率的计算来选择伙伴。但是在通信过程中, 由于终端的移动导致信道参数变化, 固定选择的伙伴不再适应当前的信道。因此, 本文研究动态的选择伙伴。

本文提出的方案是根据实测信噪比建立信噪比变化的预测模型, 从而确定信噪比预警阈值。依据信噪比与预警阈值的比较, 来决定是否进行中继选择。同时考虑防止频繁切换协作伙伴。提出一种在不中断通信的情况下进行中继选择的方案。由于预警阈值的设定, 使得系统中断概率大大减小。本文最后对中断概率进行了仿真对比。

1 系统模型

基于文献[4]中提到通信协作模型, 一个源节点S, 一个目的节点D, 中继节点用Rj来表示, 其中j=1, …, L。在传输过程中, 把传输一帧信息所用的时间T分为2个小的时段, 在第1个时间段T1里S给中继R和目的节点D发送消息, 在第2个时间段T2里只有中继给目的节点D发送消息 (其中T1+T2=T) 。

根据文献[1]的方法, 为了简便起见, 考虑只有一个节点作为中继伙伴的情形。设源节点经过节点Rj到达目的节点的路径用bj来表示, 在慢衰落信道下, 中继采用放大转发的协作模式, 则bj瞬时SNR为[1]:

式中γSj为S-Rj信道的瞬时SNR, rDj为D-Rj信道的瞬时SNR。在接收端检波后采用MRC方式来进行合并, 则在一个时间T内的信道总的瞬时SNR可以表示为:

式中, γ0为S-D信道的瞬时SNR, 设此信道为b0。

当信道SNRγend变化时, 要根据SNR的变化来选择最佳的中继伙伴。这里不是根据瞬时SNR选择中继, 而是根据对未来SNR的预测决定中继切换的时刻。

预测的方法是, 设置3个信噪比阈值Γth0、Γth1、和Γth2。其中Γth0为最小阈值、Γth1为预警阈值、Γth2为无需协作中继的阈值。目的节点实时计算信道的SNR, 并取N个时刻的均值, 将其与阈值比较。

记Γend为N个时刻SNR的平均值, 比较的结果有3种情况:

① 若$\overline{\gamma }{}_0>\Gamma {}_{\text{t}\text{h}2}$, 则不需要中继, 这时目的节点在反馈给信源的ACK或者NAK的后面加一个短消息, 通知信源关闭中继, 只通过S-D直通信道来进行信息传送;

② 若$\overline{\gamma }{}_0<\Gamma {}_{\text{t}\text{h}2}$, 仍需要中继, 从而检测γend。这时若γend>Γth1, 就不需要变换中继;

③ 当γend<Γth1时, 信道虽可以满足当前传输条件, 但是正在恶化, 这时需要重新选择合适的中继。

2 阈值Γth1的确定

利用采样的SNR分组取平均值, 可以得到预测SNR变化的模型。每隔Δ时间对SNR采样一次, Δ时间很小, 每隔nΔ对最近n个采样取平均, 得到SNR的线性预测模型。计算SNR变化斜率, 预测SNR将小于最小阈值的时间, 反推出预警阈值。

本文研究的是在SNR高于最小阈值的状态下, 计算预警阈值, 保证在SNR从预警阈值变化到最小阈值这一时间段里, 可以完成一次中继选择。假设γ′是相隔时间T′的2个SNR平均值的差值。通过线性关系可以得到SNR从γ衰减到最小阈值所用时间为:

式中, $a=\frac{{{\rm T}}^{\prime }}{{\gamma }^{\prime }}$。

假设Tth为进行一次中继选择所用的时间。在Tth时间里, 系统可既不中断通信, 又可完成中继选择, 所以可得$\Gamma {}_{\text{t}\text{h}1}=\Gamma {}_{\text{t}\text{h}0}+\frac{{\rm T}{}_{\text{t}\text{h}}}{|a|}$。若$\Gamma {}_{\text{t}\text{h}1}<\Gamma {}_{\text{t}\text{h}0}+\frac{{\rm T}{}_{\text{t}\text{h}}}{|a|}$, 会由于新的中继选择没有完成而造成通信中断。选择$\Gamma {}_{\text{t}\text{h}1}=\Gamma {}_{\text{t}\text{h}0}+\frac{{\rm T}{}_{\text{t}\text{h}}}{|a|}$作为预警阈值, 在Γth1到Γth0这段时间里, 系统不会因为SNR过小而中断, 也不会因为选择时间不够而中断。

3 连续切换状态的避免

由于SNR是随机变量, 为了避免频繁的切换, 采用同时比较信噪比和信噪比变化率的方法判断是否进行切换。

在前述3种情况中:第1种情况下进一步计算信噪比变化率k, 如果k大于0的, 则表明信道在变好, 这个时候不再需要中继;在第2种情况下继续保持中继, 可以不用判断k;在第3种情况下, 进一步分为以下2种情况:

① 信道质量是在变坏:根据实际应用, 设置余量h。如果k不是持续小于0, 而是在0附近有很大的起伏, 这样当$\overline{\gamma }{}_{\text{e}\text{n}\text{d}}<\Gamma {}_{\text{t}\text{h}1}$先不进入切换, 而是当$\overline{\gamma }{}_{\text{e}\text{n}\text{d}}<\Gamma {}_{\text{t}\text{h}1}-h$后触发中继的选择;

② 信道突然大量恶化, 这个时候$\overline{\gamma }$end会突然小于当前k所计算出的阈值Γth1, 当$\overline{\gamma }$end突然恶化到低于Γth1-h后, 则系统马上触发中继的选择。

4 不间断通信进行中继选择

在通信过程中, 如果信源停止信息传输进行中继选择, 会造成整个通信中断, 所以考虑在正常通信的同时进行中继选择, 既保证通信的连续又避免较大延时。

当目的节点判断出当前的中继不再合适时, 给信源反馈一信息位, 提示信源需要重新进行中继选择。此时$\overline{\gamma }$end还没有小于Γth0, 信源在正常传输的数据帧的后面加上一个RTS帧, 此RTS中包含了信源及其周围节点的位置信息[5]。

当进入中继选择模式时, 在T1时间段里, 信源发送数据帧+RTS, 这个信息会被当前的中继和目的节点, 以及中继区内处于空闲的中继节点收到。当前中继节点进行译码数据帧, 同时计算自己的信道参数和优先权 (如果只有一个中继节点在中继也可不计算, 因为在此时的γj已经在减小了) 。当中继区内空闲中继接收到后, 将收到的数据帧丢弃, 只保留RTS, 计算信道参数和优先权。

为了避免在中继选择的时候出现的冲突, 参考文献[6]中提到的类似IEEE 802.11 DCF (distributed coordination function) 避免冲突的方法, 假设每个节点都保持有其他中继节点的路由信息。中继节点收到RTS后, 根据自己掌握的周围节点的路由信息, 计算自己的优先权将其与时间间隔t相乘, t保证信源完成前一中继CTS的处理, 例如计算的优先权为n, 则经过nt时间段后发送CTS。从S接收CTS的时间上, 避免了冲突时信息的丢失。

在T2时间段里, 中继区内处于空闲状态的节点反馈CTS, 信源接收计算。正参与协作的节点, 在给目的节点发送的数据帧的后面加上CTS。被目的节点收到后, 将数据帧保留, 将CTS丢弃, 信源将数据帧丢弃将CTS保留。

信源根据收到的数据算出最优中继, 在下一帧的数据传输中, 丢弃过时中继, 在发送数据帧前端加上新选出中继的地址确认信息。被选中继收到确认信息后, 进行下一步中继转发, 其他中继进入接听等待状态。这样保证了信息的连通和可靠性。

5 数值分析

假设L是均值为零, 方差为σL的对数正态变量, 表示阴影衰落, $\overline{\gamma }$表示信噪比γ的期望值, 在没有预警阈值方案下, 由于阴影造成的中断概率为[7]:

Pr$(\gamma <\Gamma {}_{\text{t}\text{h}0})=Q\left(\frac{10\log (\overline{\gamma }/\Gamma {}_{\text{t}\text{h}0})}{\sigma {}_L}\right)$, (1)

式中, Q (·) 为Q函数。本文采用阈值预警, 保证在SNR高于最小门限下进行中继选择, 则中断概率可表示为:

Pr (t<Tth|γ>Γth0) =

假设中断门限Γth0=5 dB;对数正态阴影为独立零均值变量, 方差σL=12 dB;令$m=\frac{{\rm T}{}_{\text{t}\text{h}}}{|a|}=0.2$dB。将式 (1) 、式 (2) 绘出曲线如图1所示。

由图1可见, 该方法较没有阈值来预警的中继选择方法的中断概率有一定的改善。

假设$\overline{\gamma }=20$dB, 中断概率根据比值m的变化关系如图2所示。由图2知随着比值m的变化, 在m<0.6 dB的状态下本方法的中断概率低于没有阈值的方法。令Tth为10 ms级变量则m<0.6 dB时, 斜率$k=\frac{{\gamma }^{\prime }}{{{\rm T}}^{\prime }}<100$就可以满足。由此可看出在慢衰落条件下, 该方法对中断概率有一定的改善。

6结束语

本文研究了在通信终端都是移动的情况下, 随着信道情况的变化, 在不中断当前信息正常传输的情况下, 进行中继选择的方案。通过预警阈值Γth1的确定, 并通过在当前传输信息的末尾加上简短信息位, 来满足在不中断当前信息传输的情况下进行中继的选择, 该方法可以有效地降低中断概率。

参考文献

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中继选择方案 第7篇

编码协作(coded cooperation,CC)是一种较放大转发(Amplify-and-Forward,AF)和译码转发(Decode-and-Forward,DF)等协作方式性能更优的协作方式。文献[1]对经典的三节点编码协作模型的中断性能进行了研究,并给出了一种多用户全部参与协同时的情况。在协作阶段,能够正确解码的所有用户全部参与协作并把源节点的冗余信息发送至基站,源节点也要发送冗余信息。该方法中断性能较好,但占用资源太多,信道资源利用率低。文献[2]针对正交传输方式提出了一种机会协同协议(OpportunisticCooperationProtocol,OCP),通过中继和目的节点间有限的信息反馈实现最佳中继的选择和参与协同传输。为表述方便,下文简称这种机会(OpportunisticRelaying)编码协作中继选择策略为OR-CC。文献[3]提出“增量中继”(IncrementalRelaying)的概念,即当直接传输不能满足目的节点解码要求时,才由中继节点重发信息,否则中继节点不参加协同传输。结合文献[3]和文献[2]本文给出了一种新的编码协作中继节点选择的策略,即增量最佳编码协作节点选择策略(Incremental-Best-Relayselectionschemeincodedcooperationsystem,IBR-CC),并对其在瑞利信道条件下的中断概率性能和有效信息速率进行了仿真。

1 系统模型

考虑一个由源节点S、目的节点D和K-2个中继节点构成编码协作网络。

根据文献[1]中编码协作的定义,发送端将原始数据分块编码成等长的若干数据帧发送,发送每一帧信息的目标信息速率为R。每一帧的信息长度为N比特,对应发送时间为Tf。每一帧信息又可以分成长分别为N1、N2比特的两个子帧,N1+N2=N。源节点S在时隙Tg(Tg=αTf)内发送子帧N1比特,0<α≤1,N1=αN;中继在时隙Tr=(Tr=(1-α)Tf)内发送子帧N2比特。N1构成较N码率更高的码字,N2称为N1的冗余。

任意两个节点间的信道相互独立,且服从准静态瑞利慢衰落。节点i与j之间的瞬时信道衰落系数在一帧内保持不变,且满足αij=αji。噪声为加性高斯白噪声,功率谱密度为N0。所有节点以等功率ρ发送,链路的平均信噪比γ=ρ/N0。节点i与j之间瞬时信噪比为γij=γ·|αij| 2。

2 增量最佳编码协作中继选择策略(IBR-CC)描述

假设系统可以实现目的节点与所有节点进行可靠的信息反馈与交互,每个节点在其他节点内都有一个固定编号。

第一阶段:源节点首先利用时隙Tg广播发送第一个子帧,其他节点和目的节点D进行监听,并尝试译码。如果目的节点译码正确,则目的端反馈ACK并准备接收新信息,源节点接收到目的节点反馈的ACK信息后在时隙Tr内发送新信息;否则,目的端发送NACK信息表明需要中继协作发送冗余。能够正确译码的中继节点通过反馈信道向目的节点反馈ACK信息告知目的节点,并采用与源节点相同的编码方式重新编码,接收到目的端的发送要求后发送源节点的N2比特冗余信息。

第二阶段:目的节点通过中继节点反馈的信息,估计相应信道的瞬时信噪比,并从能够正确译码的节点集合C+(包括源节点)中选取对应中继-目的节点信道条件最好的节点发送冗余N2,并通过反馈信道广播所选节点的编号。接收到自己编号的节点立即发送源节点冗余信息N2,其余节点清除缓存内相应的冗余信息。目的节点联合两次接收的信息比特译码。如果译码不正确,就发生中断。其具体流程如图2所示。

3 性能仿真与结果

3.1 中断概率性能仿真

假设发射机的数据发射速率一定,协同传输采用总码率为1/4的RCPC码[4]编码协作通信系统,无协同传输采用相同母码的总码率为1/4的编码系统。令L=K-2,图3给出了IBR-CC方案与其他传输模式中断概率性能仿真结果。

仿真中取R=2bit/s/Hz,L=6,分别得到了无协同(NoCoop)、固定节点编码协作(FixedSingleNodeCodedCooperation,FSR-CC)、文献[2]机会编码协作(OR-CC)以及本文方案(IBR-CC)的中断概率与链路平均信噪比的关系。由图可见,本文方案确实取得了与文献[2]OR-CC方案相同优良的中断概率性能。

3.2 有效信息速率性能

取α=1/2,当信噪比较好时,发送完第一子帧N1比特后目的端若可正确译码,则此时不再发送冗余N2比特,第二时隙将由源节点继续发送新的一帧信息,此时相当于码率由1/4提高到了1/2。对系统而言,相当于提高了有效信息速率。

取R=2bit/s/Hz,α=1/2,L=6,通过仿真分别得到了各种通信方案有效信息速率与链路平均信噪比的关系,如图4。

由图4可知,IBR-CC方案较直接传输和其它方案,有效信息速率有了很大提高。这是因为IBR-CC不仅保持了OR-CC方案较低中断概率的优良特性,还较OR-CC方案以及其它方案减少了冗余的发送次数,更有效地利用了信道资源,使得网络的传输效率大大增加。

4 总结

本文给出了一种新的编码协作中继选择策略,即增量最佳编码协作中继选择策略。仿真结果表明,通过在目的端引入1比特的反馈信息,使得所提方案在保持机会编码协作协议中断概率性能的基础上,进一步提高了系统的有效信息速率。

摘要：针对多用户的编码协作通信网络,给出了增量中继和机会中继结合起来的增量最佳编码协作中继选择策略并对其进行了计算机仿真。结果表明,与其它编码协作节点选择方法相比,该策略在取得机会中继中断概率性能的基础上,进一步节省了信道资源,提高了系统有效信息速率。

关键词：编码协作,增量中继,机会选择

参考文献

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[3]Laneman J N,Tse D N C,Gregory.Cooperative Diversi-ty in Wireless Networks:Efficient Protocols and OutageBehavior[J].IEEE Transactions on Information Theory,2004,50(12):3062-3080.