无线中继器范文

无线中继器范文（精选9篇）

无线中继器 第1篇

煤矿井下通信可称为“井下神经”, 是承载井下各类重要数据信息的传输通道。井下环境复杂, 尤其是在发生一氧化碳或其他气体爆炸、塌方等灾难后, 井下地理环境发生未知变化, 井下通信系统遭到严重破坏, 为煤矿救援机器人进入井下实施救援工作带来严重影响。保证通信设备在复杂环境中稳定运行, 研发安全、可靠的无线通信设备, 是实现将井下救援机器人监控系统采集的环境信息传输出来[1,2], 以及快速搭建无线通信系统, 解决救援指挥中心与救援探测机器人、机器人与机器人等之间实时通信的重要硬件基础之一。可见, 适合复杂环境的通信设备成为井下应急无线通信网络覆盖的桥梁, 是救援机器人开展危险环境下有效救援工作的重要保证。

针对煤矿救援机器人在井下施救过程中, 由于地理环境的变化导致通信系统受到很大局限, 使机器人采集的数据受到传输威胁, 搭建无线通信网络就是一种很好的解决方法之一[3]。本文对组建通信系统的无线设备结构进行研究, 提出适应事故井下复杂地理条件及环境的不倒翁型无线中继器。借助理论力学分析和有限元方法对该结构在井下环境中的运动进行分析, 了解不倒翁型中继器在井下的适应能力, 并提供优化结构的方法, 为井下煤矿救援机器人在井下实施救援工作时的无线通信网络搭建提供可靠通信设备, 是快速救援与机器人安全运行的重要保证。

1 应急通信无线中继器设计

无线通信设备完成多个设备之间的各种数据传输, 实时接入网络设备进入通信网络, 扩大网络覆盖[4]。灾难环境下巷道地形发生未知变化, 中继器摆放条件不理想, 严重影响到中继摆放位置姿态, 导致建立应急通信网络的中继器通信能力不足, 影响到救援工作的效率。针对此类问题, 本文研究了一种适应井下复杂环境, 保证井下通信终端在未知环境中远距离通信的正常工作, 为快速、有效地开展灾难井下救援工作提供重要通信网络支持。如图1所示, 为“不倒翁”型无线中继器结构示意图。该“不倒翁”型无线通信中继器本体结构是由重心调解仓、无线通信模块放置仓、不倒翁颈部、天线夹持头及天线五个部分组成。

1.通信天线;2.天线夹头;3.不倒翁外壳;4.橡胶垫;5.重心调节区;6.重心调节块;7.本安通信模块;8.通信模块安装仓

其各部分主要功能结构为:

1) 重心调解仓, 由不倒翁球形外壳和重心调解块组成, 完成布放下落出仓过程以及受到外力发生重心偏移后恢复姿态, 实现通信天线始终能够保持最佳姿态。

2) 无线通信模块放置仓, 由Wi-Fi通信模块、供电电池、本安壳、减震片及安装板组成, 完成安全安装通信模块, 并用上球体过渡颈部上盖连接不倒翁下球体, 将无线通信模块安装在放置仓内, 并与外部环境尽可能隔离, 以保证安全运行。

3) 不倒翁颈部, 为空心圆柱杆, 下连接无线通信模块放置仓外壳体, 上连接天线夹持头。杆身长度由井下有效通信信号距离地面的高度决定, 以保证在距离地面合适高度的情况下, 能够正常通信。同时, 将经过颈部的天线延长线, 从无线通信模块处连接至天线夹持头上处天线。

4) 天线夹持头, 为带孔半球形, 下连接不倒翁颈部, 并将天线夹持在夹持头上。

5) 天线, 由无线通信模块及井下通信参数要求, 设计通信天线的尺寸及类型, 保证在煤矿井下的复杂环境中, 正常接受与发送通信数据。

2 “不倒翁”型无线通信中继器力学分析

“不倒翁”型无线通信中继器需要完成在布放、外力冲击等过程中, 在未知地形环境的情况下, 恢复最佳通信工作姿态的任务。因此, 需要对不倒翁在井下的受力过程进行分析, 为设计不倒翁在井下环境适应性的能力提供重要理论依据。

2.1 不倒翁基本受力情况

不倒翁稳定平衡点CG在整个机构中是变化最为慢的位置。不倒翁顺时针或倾斜逆时针摆动时, CG点离开垂直平衡位置, 通过新的支撑点, 使得CG点垂直距离回复过来。重力返回到其稳定的位置[5]。如图2所示。

根据不倒翁原理, 不倒翁的位置姿态分为三种, 如下:

1) 不倒翁平衡状态

此状态下, 不倒翁受到两个力:重力和支持力。

2) 不倒翁倾斜状态

此状态下, 不倒翁倾斜时受到两个力矩:外力形成干扰力矩和重力形成的抵抗力矩。

3) 不倒翁复原状态

此状态下, 从势能角度考虑, 势能低的物体比较稳定, 物体一定会向着势能低的状态变化。

在以上的整个过程中, 建立新的平衡是其中主要的问题, 因为只有如此才能抵制外力的干扰, 而恢复原有的平衡则是次要问题, 因为此时外力的干扰已经去除。在整个过程中不倒翁始终保持平衡的属性, 这便是“平衡的稳定性”。

2.2 中继器在井下倾斜地形中的受力情况

当中继器被布置在有坡度的地形中时, 存在2种运动状态, 包括:不下滑, 原地倾斜状态, 以及下滑后倾斜状态。第一种情况相比在平面时的倾斜状态, 多了接触面的坡度α。第二种情况中继向下滑动, 则在中继静止前无需考虑其姿态变化, 直至中继滑动到静止位置时, 对中继进行倾斜位置受力分析。如图3所示, 为“不倒翁”型中继器在坡度地形上的倾斜受力分析。

当中继下落静止或滑动至静止位置时, 倾斜状态的受力分析为:

上式中, 为配重C相对于原来接触点O的位置矢量;α为矿井坡度倾角, 为定值。其中, “+”和“-”分别代表配重C在圆心E上方或者下方。因此, 当中继下落静止或滑动至静止 (还在斜坡上) , 此时的受力状况依然由θ决定, 当配重C在圆心E上方时, ︱θ︱值不断增大, 不倒翁不断偏离平衡位置;当配重C在圆心E下方时, θ值不断减小, 不倒翁不断恢复到平衡位置。

2.3 中继器复原位置受力情况

对于上重下轻的物体来说, 重心越低越稳定。而从势能角度考虑, 势能低的物体比较稳定, 物体一定会向着势能低的状态变化。然而, 从力矩平衡角度来讲, “不倒翁”型中继器倾斜摆动时, 重心被抬高, 产生力矩, 该力矩是用来克服外力所造成的倾斜摆动, 使中继器恢复到平衡状态[6]。如图2所示, 为“不倒翁”型中继器在布放过程或受外力情况下恢复姿态位置的受力分析图。

图4中, 重心为C点, E被称为稳心点, 当下落或受外力时, 出现O转至O’, 产生了力偶距, 在重力的存在下, 同时产生恢复力矩M, 即:

式中, G为重力;d为重心到稳心距离, 即稳心高度;θ为重心偏移角度。该式为外力影响下产生的恢复力矩, 并在该力矩的作用下, “不倒翁”型中继器逐渐恢复到平衡位置。

2.4 中继器在井下地理环境下的受力情况

一般情况下, 不倒翁在较平整地形, 例如, 坚实平地、沙地、煤块堆积较密集的地形中受力情况正如上述分析。但在煤块或其他大块障碍物散落地形, 即地面松散, 间隙较大的情况下, “不倒翁”型中继器在大缝隙地面的受力情况会因受到多接触点的影响, 使中继器恢复姿态的能力受到一定的影响。

这里以两支点为例, 如图5所示, 在大缝隙地面上, “不倒翁”型中继器出现的几种情况, 从产生力矩的角度简单分析, 对该地形环境中的倾斜情况。

当地面存在碎石等不平整的情况下, 由于石缝距离过大, 使得“不倒翁”型中继器在布放或者受冲击后, 落在石缝之间。此时, 在打破不倒翁平衡的同时, 产生了力偶距, 由于出现了两个支撑点O和O’, 且O、O’点在重心C点两侧时, 不倒翁在倾斜情况下, 由重力G产生的恢复力矩M为:

其中, l1=dsinθ, θ为倾斜角度。

但是, 重力在产生恢复力矩, 使不倒翁具有恢复状态的同时, 由于O点支撑造成外力干扰力矩M2为:

其中, l2=r·sinθ, r为重心到下半球底的距离。

此时, 若θ<90°时, 恢复力矩M>M2, 并且由于不倒翁下部为半球形表面, 在重力作用下沿切线滑动, 逐渐进入平衡位置。

若θ = 9 0°时 , 支点O处力矩为 上式所示 , 若0<2<lr时, 理想状态下, 不倒翁能够恢复稳定位置;若l2=r时, 由于左侧被支点阻碍, 将被卡死, 不能恢复位置。

若θ>90°时, 将被卡死, 不会进行恢复状态的运动。

当不倒翁所在地面石缝间隙的两个支点都出现在重心C点的右侧时, 理想情况下, 可将两点简化为一点支撑的情况, 此时的受力与“不倒翁”型中继器在地面较好的环境中的受力情况类似。

3 有限元模型的建立及结果分析

“不倒翁”型中继器在井下环境完成搭建通信网络过程中的受力情况, 需要先借助有限元仿真软件ABAQUS多体系统建立进行“不倒翁”型中继的几何模型, 并在建立材料模型时, 初步确定在井下灾难环境中适应各种突变和危险环境的材料, 分析“不倒翁”型中继器在不同地形、布放下落、受到外力冲击等环境下的动力学情况, 为保证后期设计实体中继器时提供可靠设计依据, 以及验证方法。适应井下灾难环境, 需要以耐高温、耐火、隔潮防水、耐冲击等方面为前提, 选择较轻的耐火性、耐冲击较高的聚碳酸酯 (工程塑料) , 便于减小不倒翁头部、颈部重量。同时, 选择铅块为不倒翁调整重心的重力块。聚碳酸酯和铅块的材料属性[7], 如表1所示。

不倒翁在地面上运动过程中, 可以假设不倒翁与地面的接触为多体接触类型, 对多体系统的仿真环境进行设置, 为观察“不倒翁”型无线通信中继器与煤矿井下地面的瞬态接触, 设置连接单元、连接单元关系及连接单元属性, 并在接触设置中, 设置接触方式及接触属性, 完成多体连接关系设置, 并划分不倒翁与地面的有限元网格[8~10]。

本研究旨在设计“不倒翁”型中继器原型, 应用ABAQUS有限元软件对其进行动力学研究, 提出正确仿真计算方法, 为研制“不倒翁”型中继器实体提供可靠且重要依据。本文将在加载1000N、2000N、3000N三种集中力的情况下, 对“不倒翁”型中继器在煤矿井下布放或者外力冲击下运动恢复平衡过程的仿真。

3.1 速度仿真分析

图6为在三种载荷力下, 速度在相对位移方向上的速度变化, 曲线最低点左端为不倒翁从最右端恢复姿态过程, 当到达最低点时恢复姿态, 又在其惯性力作用下向左端摆动, 由于摩擦力及恢复力的存在, 速度无法达到最右端的大小, 依次在恢复过程中, 速度不断减小, 最终达到平衡状态。

3.2 加速度仿真分析

图7为在三种载荷力下, 加速度在相对位移方向上的加速度变化, 曲线最低点左端为不倒翁从最右端恢复姿态过程, 当到达最低点时恢复姿态, 又在其惯性力作用下向左端摆动, 由于摩擦力及恢复力的存在, 加速度无法达到最右端时的大小, 逐渐在恢复过程中, 加速度不断减小, 最终达到平衡状态。同时, 加速度反映速度随时间的变化关系, 当加速度由于外界力的变化使得速度随时间越来越小, 最终恢复到平衡状态。

三种不同外界载荷的冲击下, 倾斜在同一角度时的速度不同, 外力越大, 速度越大;当通过最小速度, 进入恢复姿态运动时, 速度衰减最快是外界载荷最大的, 但是最先停止的可以预测为受外界载荷最小的。可见, 外界载荷是影响不倒翁恢复的重要因素之一。

4 结论

通过研究事故井下复杂环境中的潜在危险, 为降低井下通信设备安全威胁, 研发可靠的无线通信设备, 是实现快速搭建煤矿救援探测机器人无线通信系统, 解决救援指挥中心与救援探测机器人、机器人与机器人等之间实时通信的重要硬件基础之一。本文通过对“不倒翁”应用特点及事故井下中继器适应性的分析, 设计出“不倒翁”型中继器的具体结构、装配关系及在井下的工作关系;通过对“不倒翁”型无线中继器在三种状态及不同环境下受力情况的动力学分析, 从理论角度上得出“不倒翁”型无线中继器在事故井下的可行性、安全性和可靠性等特点;应用有限元仿真软件ABAQUS建立“不倒翁”型无线中继器的有限元几何模型、材料模型、力学模型等, 得出“不倒翁”型无线中继器的运动学分析结果, 为研制实体提供重要计算手段和验证方法。

摘要：针对煤矿井下事故发生后, 通信系统遭受毁灭性的破坏, 搭建安全可靠地无线通信系统成为井下救援机器人实施救援工作的重要问题。组建可靠地通信网络就需要适应井下复杂环境的稳定通信装置, 结合理论分析, 基于ABAQUS软件, 借助有限元分析方法对井下“不倒翁”无线通信中继器动力学分析。通过仿真实验表明, 不倒翁型无线中继器结构满足事故井下复杂多变的环境, 有效的提高了通信设备在井下运行的安全性。

关键词：煤矿应急,不倒翁,无线中继器,有限元分析

参考文献

[1]马宏伟, 王川伟.煤矿救援探测机器人转向及避障机理研究[J].制造业自动化.2014 (04) .

[2]MS.Chakkath, S.Hariharansiddharath, B.Hemalatha.Mobile Robot in Coal Mine Disaster Surveillance[J].IOSR Journal of Engineering, 2012, Vol.2 (10) :77-82.

[3]S.Teja Ram, Smt.M.Nalinisri.Mobile Robot in Coal Mine Disaster[J].International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT) , 2013, Vol.4 (5) :1106-1110.

[4]Hideaki O., Hagi (JP) ;Hideaki T., Kawasakii (JP) .Communication Device Simultaneously Using Plurality of Routes Corresponding to Application Characteristics[P].US 2006/0039335 A1, 2006.

[5]Andre K.T..Archimedes, the Center of Gravity, and the First Law of Mechanics (2nd edition) [M].Library and Archives Canada Cataloguing, 2010, :112-113

[6]曹春梅, 张晓宏.不倒翁的力学分析[J].物理与工程, 2002, 12 (1) :10-11.

[7]王忠保, 等.机械工程材料性能数据手册[M].北京:机械工程出版社, 1995.

[8]赵腾伦.ABAQUS6.6在机械工程中的应用[M].北京:水利水电出版社, 2007.

[9]庄茁.基于ABAQUS的有限元分析和应用[M].北京:清华大学出版社, 1998.

AP组网要考虑无线中继覆盖 第2篇

单个桥接器可以通过分路器连接两个天线。由于双向通讯共享带宽的原因，对于对带宽要求不是很敏感的用户来说，此方式是非常简单实用的。

单个AP作无线中继器的无线网络连接示意图

在考虑无线中继覆盖的问题时，对带宽要求较高的用户，可采用背靠背两个处于不同频段的桥接器工作于无线网桥模式，每个无线网桥分别连接一个天线构成桥接中继，保证高速无线链路通讯。两个背靠背的AP可以处于不同的频段，且可以同时工作于无线网桥模式，这样其功能就能得到扩大，信号在转发过程中也得到最大的发挥。把带宽及速度提高到最大，以满足高要求的用户，保证其畅通程度。

两个AP作无线中继器的无线网络连接示意图

需要连接的两个网络在距离过远或者中间有障碍物的适合，就采用中继AP来实现网络的连接，

在选购AP设备的时候，需要注意一点就是不是所有的AP都支持WDS，选购的时候看清楚。同时还要看清发射功率和天线增益参数。AP发射功率单位是dbm，天线增益的单位是dbi，这两个值越高，说明无线设备的信号穿透力越强。

普通AP的发射功率在20dbm以下，天线的增益在2～3dbi范围以内，按照经验，2dbi的增益天线信号可以穿透两堵墙。还有无线网络是共享网络，整个WDS相当于一个大的网络，用户越多，每个用户所得的带宽越低，最好买统一牌子的无线设备，根据实际情况选购何种带宽的设备。最后在天线上，还是需要专用的定向天线，要做好防水防晒等护理措施。

让手机变身无线中继站 第3篇

获取无线的信号源

如果用户周围有提供寻找到这些免费的信号源，那么可以通过“畅无线”这款应用获取最方便的连接方式。首先在“畅无线”的操作界面，点击“WiFi设备状态”后的OFF按钮，从而打开应用自带的WiFi功能。如果检测到有可用的中国移动CMCC信号，在列表中选择该信号源以后点击“连接”按钮，就可以将手机连接到免费的信息源（如图1），连接成功以后就可以关闭手机的GPRS上网浏览。

开启信息传输功能

既然已经有了无线信号源，那么就需要将手机和电脑通过数据线来进行连接，这样才可以起到无线网卡的作用。当电脑系统成功的识别出Android系统后，如果手机询问用户是否“打开USB储存设备”，要注意取消该项。

现在进入到Android手机的应用界面，点击操作界面中的“设置”按钮。在弹出的设置窗口选择列表中的“无线和网络/绑定和便携式热点”这项，在新的设置窗口中，就可以看到“USB绑定”（如图2）。如果这个选项的下方提“USB已连接”，说明手机和电脑之间的连接已经是成功的了，所以现在直接在这个选项后面进行打勾即可。

通过电脑无线上网

当我们选中“USB绑定”这个选项后，电脑系统就会马上检测到一个新的未知设备，并且通过网络为这个设备安装所需要的网络驱动程序。如果系统没有自动完成驱动的安装，那么就首先进入到电脑设备管理器。在列表中找到一个带有问号的未知设备，双击它以后根据向导一步步的进行安装就可以了。

接下来进入到系统的控制面板中，点击其中的“网络和Internet”选项。在弹出的窗口选择“网络和共享中心”，接着在弹出的窗口选择左侧的“更改适配器设置”命令。在打开的“网络连接”窗口，如果发现多了一个“本地连接”的话，就说明手机接收到的信号源已经共享到我们的电脑系统中（如图3）。

提示

如果用户的房间较大，或是家中的路由器放在隔壁房间中导致Wifi信号衰减，用户同样可以利用手机连接路由器，因为笔记本无线网卡的扫描能力要比手机网卡弱得多，而且手机也能够更方便的接近路由器最近的位置。

无线协作中继技术综述 第4篇

在无线通信系统中, 分集技术能够有效对抗信道衰落、改善信道质量。常用的分集方式主要有空间分集、时间分集和频率分集, 其中, 空间分集利用空间上分离的多个发射信号样本或多个接收信号样本来对抗多径衰落, 由于不额外占用时间和频带资源, 更具吸引力。多输入多输出 (MIMO) 技术是空间分集技术的典型代表, 其基本原理是通过在发射端和接收端同时放置多根天线, 形成多个独立的发/收信道, 通过利用空间分集增益来抵抗无线网络中的多径衰落影响, 从而提高网络容量, 改善网络性能。然而, 在实际应用中, 有些无线网络用户终端由于体积、质量和功耗的制约, 不便于采用MIMO技术。分集技术能够利用中继信道, 通过分布式传输和信号处理构成虚拟的MIMO系统, 为MIMO技术提供了一条新的可选择的实现途径。

二、信道模型

Meulen最早提出了包含源节点S、中继节点R和目的节点D的三节点中继信道模型, 如图1所示。随着协作中继技术研究的深入, 针对不同应用情景的协作模型也越来越丰富, 主要表现为以下几种形式:

从R的数量来看, 由单个R推广到多R的协作中继网络模型。该模型包含单个S、单个D和多个R。多个R构成了中继集合R, 这些R可以构成虚拟天线阵, 将S的信息转发给D。

从S的数量来看, 由单个S推广到多个S的协作中继网络模型。多个S构成发射集合S, 协作向共同的D发射信号。

从D的数量来看, 由单个D推广到多个D的协作中继网络模型。多个D构成接收集合D, 协作接收来自单个S的信号。

基于以上几种模型, 可以组合成更复杂的网络模型, 比如网络中同时存在多个S、多个R和多个D。另外, 还有多跳协作中继网络, S发射的信息需要经过多个R才能达到D。

本文以图1所示的三节点模型为例, 介绍中继传输模型。在该中继网络中, S在R的协助下向D发送信号, 信息传输需要经过两个阶段:在第一个阶段, S发送信号给D和R, 称为广播阶段;在第二阶段, R转发信号给D, 此时S也可能同时在向D发送信号, 称为多址阶段。这里, 假设系统工作在半双工 (节点不能同时收发) 模式下, 接收端已知信道状态信息 (CSI) 。

下面给出这两个阶段的表达式, 在第一个阶段, 假设S广播信号xS[k], k=1, 2, …, (N/2) , 满足功率约束, 其中N为帧长, PS为S的发射功率。R和D接收到的信号, , k=1, 2, …, (N/2) , 可以分别表示为

式中, hSR和hSD分别表示S-R和S-D链路的信道衰落参数, 服从均值为零、方差为2SR和2SD的循环对称复高斯分布, 并且在一帧内保持不变;nSR和nSD分别表示S-R和S-D链路的信道噪声, 服从均值为零、方差为N0的循环对称复高斯分布。

在第二阶段, 中继节点根据接收到的信号ySR[k], 构造信号xR[k], k= (N/2) +1, (N/2) +2, …, N, 满足功率约束, 然后转发给D。D接收到的信号yRD[k], k= (N/2) +1, (N/2) +2, …, N, 可以表示为

式中, hRD和nRD分别表示R-D链路的信道衰落参数和信道噪声。同时, D收到来自S的直接传输信号为, k= (N/2) +1, (N/2) +2, …, N。D根据接收到的两个长度为N/2的信号序列, k=1, 2, …, N和yRD[k], k= (N/2) +1, (N/2) +2, …, N, 进行合并和判决便可得到S发射的信号。

三、基本协作中继协议

协作中继协议主要包括固定中继 (fixed relaying) 、选择中继 (selection relaying) 和增强中继 (incremental relaying) 协议。不同的协议在中继节点采用不同的处理过程, 在目的节点的合并方式也有所不同。

1. 固定中继

固定中继协议包括放大转发 (AF) , 解码转发 (DF) 协议。

(1) 放大转发

AF协议最早由Laneman等人提出, 在该协议中, 中继节点仅根据功率约束简单地线性放大接收到的信号, 是最简单的一种信号转发协议。在AF协议中, 中继节点转发的信号xR[k]可以表示为

为了满足瞬时功率约束, 放大系数β必须满足

该协议的优点在于:结构简单, 直接对信息进行转发而不用进行另外的处理, 具有速度快、复杂度低的特点;由于目的端接收到的信号来自不同的独立路径, 所以在高信噪比的时候, AF能很好地实现空间分集。但是其缺点在于:用户间信道中的噪声也被放大转发, 当协作用户之间链路质量较差的时候, 放大的噪声将直接影响目的端的判决, 尽管在放大中继过程中, 噪声也被放大并转发。

(2) 解码转发

DF协议最早由Sendonaris等人提出, 在该协议中, R首先对接收到的信号进行解码, 然后再重新编码转发给目的节点。DF协议不会像AF协议那样放大噪声, 但当信道质量较差时, R可能出现解码错误的情况, 会影响系统性能。DF协议通常与信道编码方案相结合, 广泛应用于很多协作中继网络模型中。

在基于重复编码 (Repetition Coded) 方案的DF协议中, R将解码所得的信息序列采用与S相同的编码器重新编码, 然后将编码后的信号转发给D。假设R解码后得到信源发送信号xS[k]的估计值为, 则经过重复编码后的发送信号为

除了重复编码方案, DF协议在中继节点还可以采用其他的信道编码技术, 从而构造更加高效的中继转发方案。也有文献将其命名为编码协作 (CC) 协议。由于DF和CC在中继节点都需要进行解码, 只是R采用的编码方案不同, 因此我们在这里一并进行介绍。在该协议中, R对正确解出的S的信息进行重新编码, 发送不同的冗余信息, 有效地将空间分集和码域分集相结合, 提高了D正确解码的能力。

2. 选择中继

Laneman等人在AF协议和DF协议的基础上提出了一种选择中继协议, 这种协议的基本原理是根据S-R链路的信道瞬时信噪比来选择中继协议。当低于设定的门限时, S采用重复编码或者其他信道编码方式直接将信号传送给D而不经过R;当高于设定的门限时, R采用AF协议或者DF协议, 从而增加分集增益。

3. 增强中继

在固定中继和选择中继协议中, R总是在重复转发, 没有充分利用信道的自由度, 尤其在高速率情况下。增强中继协议利用D有限的反馈信息, 比如使用1比特信息来表明直接传输 (S到D的传输) 的成功和失败。当反馈信息显示直接传输失败的时候, R才采用AF或DF协议转发信号。增强中继可以看作混合自动请求重传 (ARQ) 在中继领域的延伸, 充分利用了信道的自由度。

4. 几种中继协议分析与比较

固定中继协议具有复杂度低、容易实现的优点。然而, 当用户信道状况较差时, AF协议中, R会放大噪声;而在DF协议中, R会将接收信息比特的错误估计发往目的端, 导致错误传播。

选择中继协议仅在用户信道状况较好时, R采用AF或DF协议, 否则S进行重复编码或者其他的编码方案进行传输, 避免了前两种中继协议的错误传播。

固定中继协议和选择中继协议都存在重复传输, 这将导致信道利用率不高。而增强中继通过在目的节点增加反馈传输机制, 来标明直接传输是否成功。只有在直接传输不成功时, R才为S转发信息, 充分利用了信道的自由度。然而, R需要等待D的反馈信息, 这就对R的信息存储提出了新的要求。

前面提到的四种协议都假设用户间信道状况是协作双方已知的, 这就要求采用一定的信道估计方案。而编码协作协议, 无需对用户的信道状况进行估计, 通过编码来控制第二步的协作, 在性能上有很大优势。但是, 编码协作协议中R要先解码再编码, 因此R的复杂度增加了, 同时R处的信号处理导致了时延的增加。Laneman等人给出了几种基本协议的中断概率, 如图2所示。

四、协作中继选择方案

大多数的研究工作都假定R是选定的, 然而在实际应用中, 系统可能存在多个可选择的R。因此, 如何选择合适的R作为协作伙伴是一个值得研究的问题。常用的协作中继选择方案主要有基于物理位置信息、基于平均信噪比和基于即时信道状况的中继选择方案。

1. 基于位置信息的中继选择方案

Michele Zorzi等人提出了基于物理位置信息的中继选择方案。该方案中, 需要知道S到D, S到R, R到D的距离。当候选R到D距离一定时, 最佳R为到目的节点的距离最近的R。这种中继选择方案适用于无线传感器网络, 因为传感器网络中, 每个节点都需要已知自己的物理位置传信息, 然后通过选择合适的中继节点进行通信。

2. 基于平均信噪比的中继选择方案

Z.Lin等人提出了一种基于平均信噪比的中继选择方案。该方案中, 根据R到S, 或R到D之间的平均信噪比来选择中继, 当平均信噪比大于指定门限时, 该R就被选为候选R。

3. 基于即时信道状况的中继选择方案

Bletsa等人提出了一种基于即时信道状态信息的中继选择方法, 这种中继选择方案不需要知道各个节点间的物理位置信息和平均接收信噪比。该方案的核心思想是在多个候选中继节点中, 选取S-R-D中链路即时信道状况最好的那个R作为最优R。因而不需要节点间的位置信息, 也不需要平均信噪比, 是一种适合于移动网络环境的中继选择方式。

4. 几种中继选择方案分析与比较

基于物理位置信息的中继选择方案, 需要知道节点间位置信息, 这就要求系统有距离估计结构 (如各终端安装GPS接收机) , 将影响终端的便携性并且增加成本。另外, 这种方案仅仅考虑了节点之间的距离, 而没有考虑到节点间的阴影衰落, 也就是说, 两个候选R, 即使它们与S的距离和D的距离都相等, 由于阴影或者衰落的存在, 这两个候选R也不能确定哪个是真正要选择的节点, 也有可能两个节点都不是最优的。

基于平均信噪比的中继选择方案, 需要能够估计节点间的平均信噪比, 这需要花额外的开销。另外, 由于移动终端是不断移动的, 而且移动终端的功耗也受到电池寿命的影响, 因此, 实时更新各个节点的平均信噪比是很难实现的。这种中继选择方案更适合于静态网络, 而不适用于移动环境下的协作通信。

基于即时信道状况的中继选择方案, 只需要知道用户间的即时信道状况, 这一参数估计起来不困难, 且不需要距离或位置估计结构GPS等, 但是即时信道状况是变化的, 这就要求协作伙伴需要实时更新, 更新也会增加开销。

五、协作中继发展趋势

近年来, 协作中继在系统容量分析、系统模型、资源分配管理等方面的研究取得了很多进展, 其关键技术有以下三个方面。

1. 分布式空时编码协作

将空时编码应用到MIMO信道中, 能够取得很好的分集增益和编码增益, 而且能得到很高的频谱利用率。协作中继通信本质上是分布式MIMO系统, 源节点和中继节点进行相同的空时编码然后发射出去, 接收端进行合并检测。这种情况下, 中继节点在功能上相当于MIMO中的独立天线, 因此人们提出了多种分布式空时编码协作 (DSTC) 的通信方案。

2. 同步问题

在空时协作中继网络中, 源节点、中继节点和目的节点组成了分布式的网络, 不同于单用户的天线阵列, 在地理位置上天然分布的节点拥有独立的本地晶振, 源节点和中继节点的信号经历不同的信道到达目的节点, 会产生不同的时延, 将会导致接收端的信号判决错误。所以, 同步问题是影响协作中继性能的重要因素。针对同步的问题, 现在的研究方向是采取异步的空时编码方案, 有关文献给出的方案也都具有重要的研究意义。

3. 频率选择性衰落信道下的协作中继系统

现有的研究大多数都是假设传输信道为AWGN信道或者是准静态平坦瑞利衰落信道。但是, 在实际传输系统中, 由于多种传播机制的存在, 以及路径传播损耗、阴影衰落损耗的影响, 信号传输一般是经历频率选择性衰落。针对频率选择性衰落信道, 将协作分集和正交频分复用 (OFDM) 技术结合起来, 能够取得良好性能。

六、结束语

无线中继器 第5篇

下一代移动通信网络追求更高的数据传输速率及无所不在的可靠信号覆盖,而把中继多跳技术引入蜂窝网络则是一种经济有效的解决方案。中继蜂窝网络可以扩大小区的覆盖范围,服务基站的盲点地区,节省功率以及平衡小区间的负载等[1]。因此在目前正在制定的LTE Advanced标准中把中继技术作为重要的新技术之一加入进来[2]。

然而,由于中继站的引入需要消耗更多的无线资源,同时造成更复杂的干扰分布,因此对无线资源管理提出了新的难题。很多文献对中继蜂窝网络中的无线资源管理问题进行了研究[3,4,5,6],包括无线资源的分配,路由的选择,功率的分配等等。

本文针对下一代两跳固定中继蜂窝网络中的无线资源分配进行了研究,在设计的帧结构基础上提出一种动态的无线资源分配方案。

1 蜂窝网络帧结构的设计

本文所研究的半双工FDD模式中继蜂窝网络中,用户和中继采用半双工FDD工作模式,而基站采用全双工FDD模式。每个用户只有一套收发讯机(transceiver),而中继站采用两套收发讯机,一套用于和基站之间链路的通信,另一套用于和其服务的用户之间链路的通信。

由于在半双工FDD模式下,同一套收发讯机的接收端和发送端不能同时工作,这给帧结构的设计增加了额外的要求。因此本文首先设计半双工FDD中继蜂窝网络下的帧结构,以便在此帧结构基础上考虑时频资源的分配问题。

假设系统中有两个直连用户MSi和MSj与基站BS直接通信,有两个两跳用户MSk和MSl分别通过中继FRNk和FRNl经过两跳与基站通信,如图1所示。

基于上述场景,帧结构设计如下:首先在时间域上每帧被分为两个时隙(Time slot)TS1和TS2,并且假设系统基于时隙粒度严格同步。同时,TS1和TS2的时长相等,如图2所示。

在时隙TS1时,下行链路上基站发送数据到直连用户MSj和中继FRNk、FRNl,这时中继FRNk、FRNl的用于连接基站的那套收发讯机的接收端工作在下行频率;而在上行方向,两跳用户MSk、MSl发送数据到中继FRNk、FRNl,直连用户MSi发送数据到基站,这时中继FRNk、FRNl的用于连接用户的那套收发讯机的接收端工作在上行频率。在时隙TS2里,下行链路方向上中继FRNk、FRNl分别发送数据到两跳用户MSk和MSl,基站发送数据到直连用户MSi;而在上行方向,直连用户MSj和固定中继FRNk、FRNl发送数据到基站。可以看到,这样的帧结构既满足了半双工FDD的限制要求,又能有效地利用无线资源。

2 动态复用分割的资源分配方案

2.1 小区容量的优化问题

在上节所设计的帧结构中,TS1时整个系统只有基站在发送信号,而用户和中继都处在接受状态。这时可以把中继站看成是一种特殊的用户,这样整个系统就和传统蜂窝网络一致。由于直连用户通常离基站较近或接受基站信号较好,因此在该时隙可以采用复用因子为1的频谱分配方案。

而在时隙TS2里,整个系统只有用户在接受信号,而基站和中继站都处在发送状态。这时可以把中继站看成是一种特殊的基站。采取简单的基于距离的路由策略,即用户选择最近的接入点进行通信。在这样的场景下,基站和中继覆盖的面积基本相等。如果把每个基站和中继覆盖的地区称为微小区,在时隙TS2里每个小区可以看成是由七个微小区组成,类似于传统的小区分裂。为了更有效地利用频谱资源,继续引入复用分割的思想,即根据每个用户接受信号的强弱程度分配复用因子不同的频带资源。需要注意的是这里的复用因子定义为在每个微小区复用的程度。这里用NRFi表示复用因子,i可以取1、3、4和7。即NRF1表示频段在每个微小区复用,NRF7实际上表示频谱在每个小区中各自对应的微小区里复用。

设考虑的系统内小区数为Bc,系统全部的子信道数为K,在小区b内用户数为Mb(b=1,2,…,Bc)。在时隙TS1里,假设小区b内的直连用户到其连接的基站BSb的信道增益为Gib,到其他使用相同频段的干扰基站BSl的信道增益为Gil,则其受到的下行信干噪比可以表示为:

$\gamma {}_{{\rm M}S,i}^{\text{Τ}\text{S}{}_1,b}=\frac{G{}_{ib}{\rm P}{}_{B,b}}{{\displaystyle \sum _{\underset{l\ne b}{\overset{l=1}{{\displaystyle }}}}^{{\rm N}}G}{}_{il}{\rm P}{}_{B,l}+{\rm N}{}_0}(1)$

这里PB, b和PB, l分别代表本小区基站和干扰基站的发射功率。由于不考虑功率控制,这里假设在TS1所有的基站发射功率相等,均为P1。N表示干扰源的数目,由于在该时隙里频谱在所有的小区复用,因此N= Bc-1。

同样,在TS1里,假设小区b内中继站到其连接的基站BSb的信道增益为Gkb,到其他使用相同频段的干扰基站BSl的信道增益为Gkl,则其受到的下行信干噪比可以表示为:

$\gamma {}_{FR{\rm N},k}^{\text{Τ}\text{S}{}_1,b}=\frac{G{}_{kb}{\rm P}{}_{B,b}}{{\displaystyle \sum _{\underset{l\ne b}{\overset{l=1}{{\displaystyle }}}}^{{\rm N}{}_{{\rm I}nt}^1}G}{}_{kl}{\rm P}{}_{B,l}+{\rm N}{}_0}(2)$

根据Shannon容量公式,可以由信干噪比计算得到直连用户和中继站的频谱效率ηMS和ηFRN。假设TS1和TS2的时长为t,同时由于在两个时隙中只在时隙TS1中传送数据,则根据用户最低数据率要求可以求得时隙TS1里小区b内直连用户和中继站所需的子信道数NMS,i和NFRN,k。

在时隙TS2,假设基站和中继站使用相同的发射功率P2,这时小区b中直连用户和两跳用户的下行信干噪比取决于分配给他们的频谱的复用因子。同样,可以根据信干噪比求得其频谱效率。另外,由于两跳用户端到端的容量受限于较小数据率的那段链路,设小区b的第k个中继站服务的两跳用户数为MFRNk,b,则这些两跳用户的总容量取决于两个时隙中吞吐量的最小值为:

$\begin{array}{l}C{}_k^{b,{\rm T}wo}=\min ({\displaystyle \sum _{j=1}^{{\rm M}{}_{FR{\rm N}k,b}}{\displaystyle \sum _n\left(\frac{\eta {}_{{\rm M}S,j,n}^{{\rm T}S{}_2,b}\cdot {\rm N}{}_{{\rm M}S,j,n}^{{\rm T}S{}_2,b}\cdot W{}_{sc}}{2}\right)}}‚\\ \frac{\eta {}_{FR{\rm N},k}^{{\rm T}S{}_1,b}\cdot {\rm N}{}_{FR{\rm N},k}^{{\rm T}S{}_1,b}\cdot W{}_{sc}}{2})(3)\end{array}$

设小区b中分配在时隙TS1和TS2内的直连用户数分别为M${}_{{\rm M}S,{\rm O}ne}^{{\rm T}S{}_1,b}$和M${}_{{\rm M}S,{\rm O}ne}^{{\rm T}S{}_2,b}$,即有:

${\rm M}{}_{{\rm M}S,{\rm O}ne}^{{\rm T}S{}_1,b}+{\rm M}{}_{{\rm M}S,{\rm O}ne}^{{\rm T}S{}_2,b}+{\displaystyle \sum _{k=1}^6{\rm M}}{}_{FR{\rm N}k,b}={\rm M}{}_b(4)$

而整个系统的容量可以表示为(其中,Wsc为子信道带宽,η${}_{{\rm M}S,i}^{{\rm T}S{}_1,b}$和η${}_{{\rm M}S,i,n}^{{\rm T}S{}_2,b}$分别为TS1和TS2内直连用户根据信干噪比求得的频谱效率):

$\begin{array}{l}C={\displaystyle \sum _{b=1}^{B{}_c}({\displaystyle \sum _{k=1}^{6}C}{}_k^{b,{\rm T}wo}+{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm M}{}_{{}_{{\rm M}S,{\rm O}ne}}^{{}^{{\rm T}S{}_1,b}}}\frac{\eta {}_{{\rm M}S,i}^{{\rm T}S{}_1,b}\cdot {\rm N}{}_{{\rm M}S,i}^{{\rm T}S{}_1,b}\cdot W{}_{sc}}{2}}+}\\ {\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm M}{}_{{}_{{\rm M}S,{\rm O}ne}}^{{}^{{\rm T}S{}_2,b}}}{\displaystyle \sum _n\frac{\eta {}_{{\rm M}S,i,n}^{{\rm T}S{}_2,b}\cdot {\rm N}{}_{{\rm M}S,i,n}^{{\rm T}S{}_2,b}\cdot W{}_{sc}}{2}}})(5)\end{array}$

2.2 基于动态复用的时频资源分配方案

由上面的分析可以看出,要最优化系统容量非常困难。这个问题牵涉到分配哪些直连用户在时隙TS1,哪些在时隙TS2;对两跳用户如何匹配其在TS1和TS2中两段链路上的数据率;对时隙TS2中的用户如何分配基于不同复用因子的信道来最大化频谱利用效率等等。因此,本文给出一种相对简单的次优解决方案。

此方案可以分为以下几个阶段:

第一阶段:用户和中继站汇报阶段。

首先,小区中各微小区内的用户测量当采用微小区复用因子为1、3、4和7时获得的信干噪比,并向基站汇报。此时,直连用户测量的接收信号来自于其所连接的基站,而两跳用户的信号则来自于其所连接的中继站。两跳用户汇报的信息可以直接被基站接受,也可以被中继站接受再转发给基站。同时,中继站向基站汇报当复用因子为1时其接受的下行信干噪比。

第二阶段:基站计算和汇报阶段。

当基站接受到每个用户和中继汇报的信息后,首先计算每个中继站满足其服务的两跳用户的最低传输数据率要求所需要的子信道数。接着,基站对每个用户计算满足最低传输速率要求时所需的子信道数并统计小区内每个微小区中在不同复用因子下所需的子信道总数并向无线网络中心RNC汇报。

第三阶段:RNC协调和分配阶段。

通常在不同小区中各微小区内的复用因子值是不同的,因此需要小区间协调来使得不同的复用因子值下各微小区的子信道数相等。因此,RNC首先求得所有微小区在复用因子为7时的子信道数的最大值,然后,对所有的微小区,根据上述的数值替换计算各微小区内复用因子为4时的子信道数目,并求得最大值。依次类推,分别求得复用因子为3和1时的子信道数目。最后,RNC将分配结果,即对应不同复用因子的子信道数通知各小区基站。

第四阶段:基站调度阶段。

各小区的基站在接受到RNC分配的子信道信息后,将对小区内直连用户和两跳用户实现在不同时隙上的频谱调度。基站将首先对时隙TS2中的不同复用因子的子信道进行分配,以保证每个用户的最低传输速率要求,接着对时隙TS1中的中继和直连用户进行频带的分配,最后将剩余的子信道按照基于小区容量优化算法分配给特定用户。在该算法中,由于目标是优化小区容量,因此在时隙TS2,对基站覆盖的微小区内的子信道分配,只需将所有剩余的复用因子为1的子信道分配给数据率最大的那个用户即可。而对中继站覆盖的微小区内两跳用户的分配就相对比较复杂。这是因为当把剩余的子信道分配给某一个两跳用户时,需要在TS1里分配匹配的子信道给其连接的中继站,才能获得端到端的容量的增加。而如果把这些子信道分配给TS1里的某个直连用户可能会带来更大的容量增益,因此需要综合比较后分配。

3 仿真结果与结论

用计算机仿真实现上述的基于动态复用分割的资源分配方案(DRP),并与文献[3]所提的基于固定复用分割方案(FRP)和文献[5]所提的基于软复用分割方案(SRP)进行比较。所有的方案中都采用基于距离的路由方案。小区半径为2000m,每个小区配置6个固定中继,中继放置在离小区边缘1/3半径处。每个小区的用户数设为100,且假设每个用户最小数据率要求一样。仿真采用蒙特卡罗式,得到的数据为运行1000次的平均值。

仿真考察在不同的最小数据率要求下各分配方案的性能。结果如图3所示。

从仿真结果中可以看出,在相同的用户最小吞吐量要求时,本文所提的DRP方案比SRP和FRP方案分别有30%和90%的增益。同时,当采用FRP方案时,当用户的最小吞吐量要求超过0.3Mbps时,系统已不能满足所有用户的要求。

而在采用SRP方案和本文所提的DRP方案时,分别可以支持每个用户最小容量到0.4Mbps和0.45Mbps。而随着每个用户的最小数据率要求的增大,所有方案获得的小区容量都在下降。这是因为,当每个用户的容量要求增大时,满足每个用户要求后剩余的子信道资源减少,此时整个小区容量下降。另外需要说明的是,本文所提的方案会带来系统信令开销的增大和计算复杂度的提高,因此需要综合考虑。

4 结束语

本文针对下一代中继蜂窝网络中的无线资源分配问题进行了研究。首先根据半双工FDD系统的特性设计了帧结构,并在此帧结构的框架下提出了一种动态的时频资源联合分配的方案。该方案通过小区间的协调以及动态复用因子的采用,大大提高了小区容量。

摘要：提出一种中继蜂窝网络中基于动态复用分割的无线资源分配方案。该方案在所设计的帧结构基础上,从时间域和频率域进行联合的资源分配。其基本思想是通过小区间的协作使频带资源可以最有效的复用来提高系统性能。仿真结果论证了该方案在小区容量方面可以获得较大的增益。

关键词：中继蜂窝网络,复用分割,无线资源管理

参考文献

[1]Pabst R,Walke B H,Schultz D C,et al.Relay-based deploymentconcepts for wireless and mobile broadband radio.IEEE Communi-cation Magazine,2004,42:80-89.

[2] http://www.3gpp.org/LTE-Advanced[EB/OL].

[3]Liu Tao,Rong Mengtian.Reuse Partitioning Based Frequency As-signment in Fixed Two-hop Relaying Cellular Network[J].Trans-actions of Tianjing University.2007,13(3):220-225.

[4]Salem M,Adinoyi A,RahmanAn M,et al.Overview of Radio Re-source Management in Relay-Enhanced OFDMA-Based Networks[J].IEEE Communications Surveys&Tutorials,2010,12(3):422-438.

[5]Liu T,Rong M,Xue Y,et al.Joint Routing and Resource Partitioningin Relay Enhanced Cellular Network[J].IEEE Wireless Communica-tions and Networking Conference(WCNC)2007:4136-4141.

无线中继器 第6篇

在无线传输网络中, 协同通信的核心思想是通过中继节点协助源节点进行信息转发, 使得目的节点可获得相应的分集增益, 因此可为传输提供分集并对抗多径衰落［1］。网络编码技术可进一步提升协同传输增益［2］, 因此它自提出以来便受到了广泛关注［3］。 网络编码可让多个源节点共享资源, 这样中继只需转发混合信息, 大大降低了中继回程传输的资源开销［4 － 6］。但是, 由于无线信道衰落的随机性, 不能保证源节点到中继链路的高质量传输, 是否使用协同传输策略或是网络编码传输需要根据当前的信道状态决定。在蜂窝传输网络中, 基站为小区覆盖范围内所有活动用户均分配了资源, 小区内用户的总体可达速率与其资源的分配密切相关［7 － 10］。

1系统模型

该系统模型由多个用户、一个中继和一个基站组成, 所有传输设备都只安装单天线, 基站和中继站支持OFDMA, 可以同时利用多个正交的子载波进行信息传输, 有效提高系统中用户的分集增益。不同的用户分配不同的子载波时, 信号的传输性能也不相同, 为不同的用户分配合适的子载波可以获得多用户分集增益, 所以改进子载波分配算法是提高上行多址接入传输性能的关键因素之一。

为了实现2个传输阶段内完成多个用户与基站的上行通信, 假设网络系统处在慢衰弱的通信环境时基站已知系统中所有无线信道状态, 在基站、中继站和用户端的加性高斯白噪声都为循环对称复高斯随机变量。为了使下文表述和符号标记更为简便, 用B表示基站 ( BS) , M表示用户 ( MS) , R表示中继站 ( RS) , 如图1所示。

1. 1中继直接转发方案

这里采用中继直接对信息进行放大转发的传输模式, 如图2所示。MS与BS的直接链路可用, 用hMＲ、hMB和hＲB分别表示MS到RS、MS到BS以及RS到BS的无线信道增益 ( 衰落) , ρ 表示MS、RS发送或是转发信号的功率, 同时 γMＲ、γMB和 γＲB分别表示发送功率为 ρ 时MS到RS, MS到BS以及RS到BS时接收端的信噪比。整个传输过程分为2个阶段, 阶段1, MS将信息广播给RS和BS; 阶段2, RS将上一阶段接收到信号转发给BS, 因此, BS可以联合2个阶段接收到的信号恢复出原始信号。

中继接收信号的信噪比SNRk为:

采用中继直接转发的传输方式, 需要为系统中每用户都分配唯一的子载波以实现多个用户同时向基站和中继发送信息且不产生用户间干扰。因此, 当系统中子载波数为N时, 最多只能同时完成N个用户与基站的无干扰通信。

1. 2网络编码中继方案

为了更大限度地提高系统吞吐量, 将同一子载波分配给2个MS, 记为: MS1和MS2。如图3所示, 在RS处应用网络编码技术, 采用2个阶段传输策略, 阶段1: MS1和MS2利用相同的子载波向RS和BS发送信息; 阶段2: RS将上一传输阶段获得的信息转发给BS; 基站联合两时隙接收到的信号进行联合解调, 可以同时解出2个MS发送的信息。

以MS1发送的信息为例, 基站解得的信号信噪比SNRk1，k2为:

其中:

从上述信噪比公式可以看出MS1发送的信息在接收端的信噪比受到其配对用户MS2信道状态的影响, 不同用户的配对方案将影响用户在基站端的信噪比。在中继站运用网络编码技术, 可使2个MS共用同一子载波而不产生用户间干扰。因此, 当系统中子载波数为N时, 最多能同时完成2N个用户与基站的通信。无论采用直接转发还是网络编码传输方案, 用户在每个传输阶段都可以选择相应的子载波进行信息传输, 为不同的用户合理地分配子载波能获得多用户分集增益, 所以先进的载波分配方法是提高系统性能的关键因素。

采用中继协同传输方案, 相比于传统的直接传输可以有效地提高接收端的信噪比, 但需多消耗一个传输时隙, 因此, 需要根据用户具体的信道状态来选择合适的传输方案以增大系统的总吞吐量。以下分别给出了用户采用直接传输、中继转发和网络编码方案所能达到的最大传输速率:

1直接传输

2中继转发

3网络编码

式中, Rkn1表示用户k利用子信道n1进行直接传输的传输速率; Rkn1，n2表示用户k利用子信道n1、n2进行中继转发的传输速率; Rkn1, k, 'n2表示用户k与用户k' 利用子信道n1、n2进行网络编码传输时用户k的传输速率, 其中n1、n2分别表示时隙1和时隙2该用户所利用的子信道。

2子信道分配

若系统中MS的集合为K = {1, 2, …, K} , 子信道集合为N = {1, 2, . . . , N} , 采用直接传输方案只在第一时隙需要分配子信道, 第二时隙处在等待状态, 而对于中继转发和网络编码方案在传输的两时隙都涉及子信道的分配。这里引入0 /1选择变量 ρkn1为1表示用户k利用子信道n1进行直接传输, 反之则为0; ρkn1，n2为1表示用户k利用子信道n1、n2进行中继转发传输, 反之则为0; ρkn1, k, 'n2为1表示用户k与用户k'利用子信道n1、n2进行网络编码传输, 反之则为0。

系统的总传输速率可以表示为:

显而易见, 对于同一个子信道n ∈ N一个时隙内只能分配给唯一的MS进行传输, 因此需要满足如下约束条件:

为了使系统吞吐量最大化, 一种简单的子信道分配方案是将每个子信道都分配给使得其传输速率最大的MS。对于单时隙传输方案, 子信道n1所能达到的最大传输速率Rmaxn1为:

式中, k*为子信道n1实现最大传输速率的MS。而在两时隙传输方案, 子信道对 (n1, n2) 所能达到的最大传输速率Rn1max, n2为:

式中, ρn1为1表示子信道n1分配给采用单时隙传输的MS, 反之则为0; ρn1，n2为1表示子信道对 (n1, n2) 分配给两时隙传输的MS, 反之则为0;

那么系统的总传输速率可以简化为:

约束条件为:

对于任意的子信道n ∈ N , 可以将其分配给单时隙传输的用户, 也可分配给两时隙的传输的用户, 引入辅助变量n0表示该时隙不为系统中的某个MS分配子信道, 因此有:

所有子信道的分配方案共有N* ( N + 1) 种, 将此N* ( N + 1) 种不同的子信道分配方案抽象成为相等数目的点, 记作 ( n1, n2) , 每个顶点都有相应的权值w ( n1, n2) 为:

对于任意2个顶点, 如果至少有一个时隙的子信道相同, 则此2个顶点之间断开, 反之则连接, 由此构建出一个无向图。可以看出, 该无向图的一个最大完全子图即为系统的一种子信道分配方案。对应于无向图顶点权值最大的完全子图的分配方案, 即为使得整个系统吞吐量最大的子信道分配方案。 因为对于该无向图的一个最大完全子图, 图中任意一个点与其他顶点之间都有边, 即任意2种子信道分配方案在同一时隙都没有采用相同的子信道。

3算法求解

3. 1基于贪婪算法的次优分配算法

如上述分配算法, 将子信道逐个 ( 对) 分配给MS, 并不限制每个MS只能分配唯一的子信道, 可能造成信道条件较差的MS处于中断状态, 信道条件较好的MS则可利用多个子信道以较大的速率进行信息传输, 这样虽然可以实现系统吞吐量的优化, 但影响了系统中用户的公平性。为了在提升系统吞吐量的基础上, 使得尽可能多的用户能进行正常的通信, 在进行子信道分配时需要将有限的信道资源分配给更多的用户, 因此需对分配算法进行如下改进, 即将子信道选择用户的策略替换为用户选择信道的策略。

3. 2考虑用户公平性的算法

4仿真结果

仿真中设定系统中信道都为瑞利衰落信道, 用户数设置为10, 子信道数设置为5。利用蒙特卡洛仿真方法, 对系统的可达速率进行了仿真。图4给出了分别采用随机分配算法、基于贪婪的分配算法以及考虑公平性的算法的可达速率曲线。结果表明, 采用合适的子信道分配算法可以有效地提升系统的可达速率, 同时考虑用户公平性的算法相比于基于贪婪的分配算法获得的可达速率降低, 但能提升用户的公平性。

5结束语

研究了在无线多址接入中继上行传输场景中, 采用网络编码技术的信道分配问题。由于用户可以选择是否接入中继, 中继也可选择所要服务的用户, 因此, 为了进一步提升系统的总容量, 需要同时对用户的接入策略和信道的分配进行联合优化。基于两用户上行接入策略, 将问题建模为多维优化问题, 并给出基于贪婪准则和考虑用户公平性的次优算法。 仿真结果表明, 所提信道分配算法相比于随机信道分配可获得较大的性能增益, 并且基于贪婪准则的分配算法的可达速率高于考虑用户公平性的算法。

摘要：无线多址接入中继网络中, 用户可选择是否接入中继, 同时中继也可选择所服务的用户。在中继处应用网络编码技术可使单个中继同时服务于2个用户共享同一时频资源进行无干扰信息传输。基站采用联合检测方法恢复原始信息, 从而得到传输速率的提升。针对多用户多中继场景, 为了进一步提升系统的吞吐量, 需要为用户选择合适的中继协助其传输, 考虑到多址网络编码中继的中继选择问题是一个复杂的优化问题, 为了降低其求解复杂度, 分别采用基于贪婪准则和考虑用户公平性的信道分配算法进行求解。仿真结果表明, 所提信道分配算法相比于随机信道分配可获得较大的性能增益, 并且基于贪婪准则的算法性能优于考虑用户公平性的算法。

关键词：网络编码,信道分配,优化

参考文献

[1]PABST R, WALKE B, SCHULTZ D, et al.Relay-based Deployment Concepts for Wireless and Mobile Broadband Radio[J].IEEE Communication Magazine, 2004, 42 (2) :80-89.

[2]AHLSWEDE R, CAI Ning, LI S R, et al.Network Information Flow[J].IEEE Transactions on Information Theory, 2000, 46 (4) :1204-1216.

[3]LI S R, YEUNG R W, CAI Ning.Linear Network Coding[J].IEEE Transactions on Information Theory, 2003, 49 (2) :371-381.

[4]ZHANG S, LIEW S, LAM P.Physical Layer Network Coding[C]∥Proceedings of the 12th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.Los Angeles:MOBICOM, 2006:358-365.

[5]DING Z, RATNARRAJAH T, LEUNG K.On the Study of Network Coded AF Transmission Protocol for Wireless Multiple Access Channels[J].IEEE Transactions on Wireless Communications, 2008, 8 (3) :122-128.

[6]刘红梅, 啜钢, 彭木根, 等.多天线上行无线中继网络的网络编码性能[J].北京邮电大学学报, 2010, 33 (4) :12-15.

[7]SEONG K, MOHSENI M, CIOFFI J.Optimal Resource Allocation for OFDMA Downlink Systems[C]∥IEEE Int.Symp.Inf.Theory (ISIT) , 2006:1394-1398.

[8]LI Y, WANG W, KONG J, et al.Power Allocation and Subcarrier Pairing in OFDM-based Relaying Networks[C]∥IEEE Int.Conf.Commun. (ICC) , 2008:2602-2606.

[9]纪晓东, 谢信乾.基于二分图最大赋权匹配的网络编码中继选择[J].北京邮电大学学报, 2011, 34 (5) :35-39.

无线中继器 第7篇

磁耦合谐振式无线输电技术是目前无线输电技术［１］领域的研究热点,其以电磁场作为传输媒介,利用电磁场的近场理论,使发射线圈和接收线圈高度谐振,从而实现能量的高效传输［２］,且传输效率受障碍物影响不大［３－４］,电磁辐射也较微波方式小很多。研究发现,使用超材料可提高WPT (WirelessPower Transmission,无线能量传输)系统的传输效率,原因是超材料可改善系统谐振线圈的阻抗特性,增强2个谐振线圈的耦合［５］。随着研究的不断深入,专家学者相继开发了大功率无线电能传输装置,如利用磁耦合谐振技术对电动汽车、无尾家电、手机等进行无线充电［６－１０］。目前磁耦合谐振式无线输电系统实验采用的发射线圈和接收线圈结构完全相同,以保证较高的传输效率,但在实际应用中,发射装置和接收装置很难达到完全对称,如煤矿井下密闭空间内,线圈尺寸受限,特别是在防爆壳中的接收线圈尺寸要求很小,因此有必要对不对称情况下的系统性能进行研究并进行优化。

本文针对发射线圈大、接收线圈小的不对称磁耦合谐振式无线输电系统进行研究,通过在发射线圈和接收线圈间增加中继线圈的方法提高系统传输效率,并通过理论计算和仿真找到中继线圈的最佳位置和最佳尺寸,使系统达到较高的传输效率。

1 理论分析

1.1 系统原理及结构分析

图1 为不对称磁耦合谐振式无线输电系统结构,发射线圈比接收线圈尺寸大。UＳ为系统等效电压源,RＳ为电压源内阻,RＬ为负载电阻。

由于发射线圈和接收线圈尺寸不同,系统传输效率会比相同尺寸时小。本文提出在发射线圈和接收线圈间增加一个中继线圈,对源级电流进行放大,进而提高传输效率。加入中继线圈的磁耦合谐振式无线输电系统结构和等效电路如图2所示。发射端和接收端均采用串联结构。M１２为发射线圈和中继线圈的互感系数;M２３为中继线圈和接收线圈的互感系数;发射线圈和接收线圈的互感系数相对于M１２和M２３来说很小,可忽略不计;R１,R２,R３分别为发射线圈、中继线圈和接收线圈的等效内阻;C１,C２,C３分别为3个线圈的外接电容;L１,L２,L３分别为3个线圈的自感。

线圈的等效内阻为

式中:ω 为系统角频率;μ０为真空磁导率;σ 为铜的电导率;l为线圈长度;r为铜线半径。

发射线圈、中继线圈、接收线圈等效阻抗分别为

根据基尔霍夫定律,可得到以下方程:

式中:i１,i２,i３分别为发射线圈、中继线圈和接收线圈电流。

系统工作在谐振状态下,满足式(8)—式(10):

可求得发射线圈、中继线圈和接收线圈的电流分别为

1.2 互感分析

互感系数由线圈的几何形状、尺寸、匝数以及线圈间的相对位置决定［１１－１５］。设发射线圈、中继线圈、接收线圈的半径分别为a,b,c,发射线圈与接收线圈的间距为D,发射线圈与中继线圈的间距为d,则中继线圈与接收线圈的间距为D-d。发射线圈与中继线圈间的互感为

式中:θ为发射线圈和接收线圈各自所取增量的方向向量间的夹角。

中继线圈与接收线圈间的互感为

1.3 最大功率与传输效率分析

当ω=ω０(ω０为系统共振时的角频率)时,接收线圈电流为

当满足式(19)时,接收线圈电流如式(20)所示。

当M２２３(R１+RＳ)=M２２２(R３+RＬ)时,等式成立,即接收线圈最大电流为

接收线圈最大功率为

传输效率为

2 系统仿真分析

2.1 加入中继线圈的仿真分析

仿真参数设置:发射线圈半径a=30cm,接收线圈半径c=10cm,匝距p０=2cm,发射线圈和接收线圈的匝数N=8匝,所有铜线半径r=3mm,谐振线圈的谐振频率为10.6 MHz,激励源频率f０=10.6 MHz,发射线圈与接收线圈间距D=1m。

首先设置中继线圈的半径b=30cm,D固定不变,改变发射线圈与中继线圈的间距d,得到系统传输效率η与d之间的关系曲线,如图3所示。

从图3可看出,当发射线圈与中继线圈的间距d较小时,系统传输效率较高,即此时系统传输效率对d的变化不敏感;当d较大时,系统传输效率急剧下降。鉴此,本文采用发射线圈和中继线圈同轴同平面的空间结构,如图4所示。该结构不仅能提高系统传输效率,而且在很大程度上节省了空间尺寸,更有利于实际应用。

发射线圈和中继线圈同轴同平面的空间结构相当于式(15)和式(17)中的d=0,此时改变中继线圈的半径b,分析b对系统传输效率的影响,结果如图5所示。

中继线圈半径b=0.3m,即中继线圈与发射线圈半径相同的情况不存在,所以不讨论该种情况。从图5可看出,中继线圈半径b<0.5 m时,随着b增大,传输效率不断增大;b>0.5m时,随着b不断增大,传输效率基本不变。可见在发射线圈和中继线圈同轴同平面的条件下,b=0.5m时可达到较高的传输效率。

固定中继线圈半径b=0.5m,在发射线圈和中继线圈同轴同平面的条件下,观察和分析中继线圈匝数N′对系统传输效率的影响,结果如图6所示。

从图6可看出,中继线圈匝数越多,系统传输效率越大。但线圈匝数过多会影响系统的方便性,不利于实际应用。本文中系统中继线圈选为8匝,使系统既能达到较高的传输效率,又不会体积过大。

2.2增加发射线圈匝数与插入中继线圈的方法比较

通过研究和查阅资料发现,增加发射线圈匝数能够提高系统传输效率。为了比较该方法与插入中继线圈方法的性能,在与前文相同的系统中只增加发射线圈匝数而不插入中继线圈,得到系统传输效率η与发射线圈匝数N的关系,如图7所示。

从图7可看出,增加发射线圈匝数能够提高系统传输效率,但与插入中继线圈的方法相比,传输效率仍较小,且发射线圈匝数过多会使系统体积过大,影响其方便性。

为了更直观地比较2种方法的优缺点,以频率为变量,观察2种系统模型的传输效率随频率f的变化规律。设置中继线圈半径为0.5 m,匝数为8匝,与发射线圈同轴同平面;在增加发射线圈的系统模型中,设置发射线圈匝数为16匝,其余参数设置与2.1中相同。仿真结果如图8所示。

从图8可看出,与增加发射线圈匝数的方法相比,插入与发射线圈同轴同平面的中继线圈的方法大大提高了系统传输效率,且体积更小,更有利于实际应用。

3 实验验证

为了验证理论和仿真分析的正确性,搭建了不对称磁耦合谐振式无线输电系统实验模型。系统实验仪器主要包括发射线圈、中继线圈、接收线圈、电路板、信号发生器、功率放大器、示波器、频谱分析仪、功率计、矢量网络分析仪、阻抗分析仪等。发射线圈、接收线圈半径分别为a=30cm,c=10cm,匝距p０=2cm,匝数N=8匝,所有铜线半径r=3mm,激励源频率f０=10.6 MHz,发射线圈与接收线圈间距D=1m。发射线圈、接收线圈与电容构成LC串联谐振电路,使线圈谐振发生在10.6 MHz附近。图9为插入与发射线圈同轴同平面的中继线圈的结构模型。

利用信号发生器产生10.6 MHz正弦波信号,经R&SBBA100功率放大器放大后加载到源线圈。为消除源线圈对输入能量的反射,事先将源线圈接到矢量R&S ZNB网络分析仪上进行端口特性测试,得到源线圈的S参数和反射系数,由此得到输入功率。将负载线圈连接功率计,通过功率计测量输出功率。输出功率与输入功率的比值即系统传输效率。图10为实验测量值与仿真值对比。

从图10可看出,仿真与实验数据基本吻合,且与理论分析结果一致,证明仿真结论是可靠的,在不对称磁耦合谐振式无线输电系统中,插入与发射线圈同轴同平面的中继线圈的方法能够提高系统传输效率。

4 结语

通过对发射线圈大、接收线圈小的不对称磁耦合谐振式无线输电系统进行分析,提出在系统中加入中继线圈来提高其传输效率。利用等效电路理论分析中继线圈的位置、尺寸以及匝数等因素对系统传输效率的影响,并将其与增加发射线圈匝数的方法进行比较,得到以下结论:

(1)当中继线圈距离发射线圈较近时,系统传输效率较高;距离变远时,系统传输效率急剧下降。提出的中继线圈与发射线圈同轴同平面的结构不仅提高了系统传输效率,而且在很大程度上节省了空间尺寸,更利于实际应用。

无线中继器 第8篇

无线传感网的各传输节点发射功率是严格受限的, 因此, 通常采用中继通信的方式扩展网络覆盖区域, 中继选择是其关键技术之一。具有中继选择功能的协同式中继, 通过用户之间共享天线而引入空间分布, 从而有效对抗高工作频段的路径损耗, 显著提高传输的可靠性和有效性, 即系统吞吐量[1,2]。中继选择是指如何在众多的中继用户中选择一个或者若干个中继来协助传输。不同的中继选择策略会对系统性能产生不同的影响[3,4], 文献[5,6,7]分别对不同中继选择策略下的端到端误码率、系统容量和功率消耗等因素进行了分析, 并提出以最小化系统中断概率为目标的最优和次最优功率分配算法。本文主要分析两种中继选择策略下的中断概率, 并通过数值分析及仿真进行比较。

1系统模型

1.1 中断概率

设无线传感网链路, γ为瞬时信噪比, C (γ) 表示链路容量, p (γ) 表示信噪比概率分布密度, R为单位带宽要求的速率, 当链路满足R>C (γ) =log2 (1+γ) 时就会产生中断事件, 其概率分布取决于链路的平均信噪比及其信道衰落分布模型。实际中信道满足瑞利快衰落的情况, 即信道瞬时信噪比满足参数为1/Γ的指数分布 (Γ为经过快衰后的平均信噪比) 。此时的中断概率Pout可表示为:

$\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}={\displaystyle {\int }_0^{2{}^R-1}p}(\gamma )\text{d}\gamma ={\displaystyle {\int }_0^{2{}^R-1}\frac{1}{\Gamma }}\exp \left(-\frac{\gamma }{\Gamma }\right)\text{d}\gamma \\ =1-\exp \left(-\frac{2{}^R-1}{\Gamma }\right)(1)\end{array}$

上面的结果只适用于单条链路时的中断概率计算, 实际情况中, 常会出现如图1所示[8]的中继通信结构。在图1中, 假设源到目标之间无视距链接, 则目标收到的是多个中继节点发送的信号, 这种情形下的中断概率计算将是多重的概率积分, 其积分可以表示如下:

${\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t},i}={\displaystyle \underset{F}{\int }\cdots }{\displaystyle \int {\displaystyle \prod _{j\in s{}_i}p}}(r{}_j)\text{d}r{}_j(2)$

式中:Si是中继被选择的概率集合。F表达式可以表示为:

$F{}_{\text{Ν}\text{L}\text{Ο}\text{S}}\equiv \{1+{\displaystyle \sum _{j\in S{}_i}r}{}_j<2{}^{\alpha R}\}(3)$

式中:α= (|Si|+1) ;Si为第i个源节点的协同中继集合。当中继个数增多时, 中断概率的有效积分区域增大。因此, 为了使中断概率最小, 应选择一组协同中继集合:

$S{}_i=\arg \underset{D{}_i(S)}{{\displaystyle \min }}{\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t},i}(S{}_i)(4)$

显然Si只能在能够接收到第i个用户广播数据的用户集合Di (S) 中选取, 即Si∈Di (S) 。

1.2 中断概率积分区域的确定

中断概率积分区域的确定主要受源节点及中继节点到达终端的传输方式的影响。如果源节点和中继节点采用TDMA或FDMA的正交传输方式, 每个节点占用一个正交传输信道, 这样在目标很容易就将这些正交信号分离开并合并;但是这样需要很大的带宽, 特别是当中继集合增大的情况下, 所以这种方式更适用于宽带通信系统。这种方式的好处是比较简单, 不需要中继和目标做复杂的数学变换或反馈信息的交互。在这种传输方式下, 积分区域F中参数α的选择为:

$\alpha =(\left|S{}_i\right|+1)(5)$

如果中继节点到目标采用空时编码传输或者同步传输, 虽然占用相同的时间和频带, 但是同步传输则需要目标对每个中继到目标的信道信息完全了解, 所以两者之间要进行信息的反馈, 这两者都是以复杂度和时延的增大为代价换取带宽的减小, 目标也能得到源信息的正确接收, 所以在频带受限系统中, 这种传输方式是不可或缺的。在这种传输制式下, 中继个数越多, 中断概率会越小, 其积分区域中α参数取值为:α=2。

2两种中继选择策略

对于每个移动终端而言, 其中断概率均可表示为[4]:

${\rm P}[{\rm I}<R]={\displaystyle \sum _{D(S)\in C}{\rm P}}[{\rm I}<R|D(S)]{\rm P}[D(S)](6)$

式中:集合C表示所有中继组合的集合, 所以P[D (S) ]表示所有中继节点中能够正确解码源节点消息的中继集合为D (S) 的概率, ${\rm P}[{\rm I}<R|D(S)]$表示在此集合下的条件中断概率, 下面将分别介绍这两种概率表达式的计算方式。

2.1 策略一:选择候选集合中的所有节点

该选择策略的核心思想可以概括为:所有能够正确接收源节点消息的中继都作为协同中继参与解码转发。设源节点到所有中继节点的信道、中继节点到终端的所有信道、源节点到终端的信道分别服从参数为λSR, λRD, λSD的瑞利衰落。如果每个λSR和λRD都不一样, 表达式中就要给出所有可能的中继集合$2{}^{\left|C\right|}$。进一步假设所有节点间的信道独立同分布, 都服从参数为λ的指数分布, 则中断概率的计算只与中继集合的大小$\left|D(S)\right|$有关, 设网络中继的总个数为c, 则式 (6) 可变换为如下形式:

${\rm P}[{\rm I}<R]={\displaystyle \sum _{{\rm K}=1}^c{\rm P}}[{\rm I}<R||D(S)|=k]{\rm P}[\left|D(S)\right|=k](7)$

源节点和某个协同中继节点r∈D (S) 之间的互信息可以表示为:

${\rm I}{}_r=\frac{1}{1+\left|D(S)\right|}\log {}_2(1+\text{S}\text{Ν}\text{R}\times x{}_r)(8)$

式中:1/[1+D (S) ]说明了在正交传输方式下中继r只允许在1/[1+D (S) ]的时间或频段里传送信息;当采用空时编码或同步传输的中继通信方式时, 这个因子始终为1/2。$x{}_r=\left|h{}_{Sr}\right|{}^2$服从参数为λSr的指数分布;SNR表示发送端信噪比值, 对于源节点到终端有视距链接时需加上相应的SNR, 但是为公式表达的简便起见, 可以只计算源节点和终端无直接链接这种情况下的中断概率, 有链接时的中断概率计算方法类似, 在计算总的互信息时xr用${\displaystyle \sum _{r\in D(S)}x}{}_r$代替。

根据式 (1) 和式 (8) , 单个中继能够正确解码的概率为:

$\begin{array}{l}{\rm P}[r\in D(S)]={\rm P}[{\rm I}{}_r\ge R]=\\ {\rm P}[x{}_r\ge \frac{2{}^{(1+\left|D(S)\right|)R}-1}{\text{S}\text{Ν}\text{R}}]=\text{e}{}^{-\lambda \frac{2{}^{(1+\left|D(S)\right|)R}-1}{\text{S}\text{Ν}\text{R}}}(9)\end{array}$

令$\gamma =\frac{2{}^{(1+\left|D(S)\right|)R}-1}{\text{S}\text{Ν}\text{R}}$, 则式 (7) 中因式可表示为:

${\rm P}[|D(S)|=k]=\left(\begin{array}{l}c\\ k\end{array}\right)(\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^k(1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^{c-k}(10)$

可借助于矩生成函数找出${\displaystyle \sum _{r\in D(S)}x}{}_r$, 因为每个xr服从参数为λ的指数分布, 且xr独立, 其矩阵生成函数可表示为:

${\rm M}(s)=\left(\frac{\lambda }{\lambda +s}\right){}^k$

用拉普拉斯反变换可以得到他的概率密度函数, 进而得到其概率分布函数为:

$F(x)=1-\text{e}{}^{-\lambda x}{\displaystyle \sum _{i=0}^{k-1}\frac{(\lambda x){}^i}{i！}}(11)$

化简可以得到:

$\begin{array}{l}{\rm P}[{\rm I}<R||D(S)|=k]={\rm P}[{\displaystyle \sum _{i=0}^{k}x}{}_r<\gamma ]\\ =1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }{\displaystyle \sum _{i=0}^{k-1}\frac{(\lambda \gamma ){}^i}{i！}}(12)\end{array}$

将式 (10) 和式 (12) 代入式 (7) 中, 即得到最终的中断概率表达式为:

${\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}={\displaystyle \sum _{k=1}^c(}1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }{\displaystyle \sum _{i=0}^{k-1}\frac{(\lambda \gamma ){}^i}{i！}})\times \left(\begin{array}{l}c\\ k\end{array}\right)(\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^k(1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^{c-k}(13)$

2.2 策略二:选择候选集合中的信噪比最大的节点[5]

该策略的核心思想可以概括为:仅将信噪比最大的中继节点作为协同中继。这样, 中继数量限制为1, 从而使网络结构简单, 运算量大为减少, 是比较理想的中继选择策略。

这里的假设条件与前面一致, 则:

${\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}={\displaystyle \sum _{k=1}^c{\rm P}}[{\rm I}{}_{\max }<R|\left|D\right|=k]{\rm P}[\left|D\right|=k]$ (14)

式中:Imax表示中继到目标信噪比最大的单条链路的互信息, P[Imax<R||D|=k]可以进一步表示为:

$\begin{array}{l}{\rm P}[{\rm I}{}_{\max }<R||D|=k]={\rm P}[\frac{1}{2}\log {}_2(1+\text{S}\text{Ν}\text{R}x{}_{\max })<R]\\ ={\rm P}\left[x{}_{\max }<\frac{2{}^{2R-1}}{\text{S}\text{Ν}\text{R}}\right](15)\end{array}$

根据顺序统计论, 在k个统计平均的概率函数中找到最大者的累积概率密度函数为[7]:

$F(x{}_{\max })={\displaystyle \prod _{r=1}^{R}F}{}_r(x)=(1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^k(16)$

令γ= (22R-1) /SNR, 则中断概率表达式为:

${\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}={\displaystyle \sum _{k=1}^c(}1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^k\times \left(\begin{array}{l}c\\ k\end{array}\right)(\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^k(1-\text{e}{}^{-\lambda \gamma }){}^{c-k}$

(17)

3数值分析

根据式 (13) 和式 (17) , 经数值分析, 得到两种策略下的中断概率随信道平均信噪比和中继个数变化的规律, 如图2所示。图中, 横轴表示中继到目标的平均信噪比值, 纵轴表示中断概率, 不同的中继数由图中不同的曲线标识予以区分。从图中发现, 第二种选择策略的中继性能在低SNR时要优于第一种, 这是由于在低SNR时, 一部分候选中继很有可能不能满足用户的速率要求, 从而不能参与中继, 且导致分集增益恶化。

由图2中同时发现, 如果采用第二种策略, 则中断概率随着总中继个数的增多, 呈逐渐减小趋势。这是由于, 当两组随机数总元素个数不同而概率统计性质相同时, 则从总个数多的那组元素中选择一个信噪比最大的元素, 再从总个数少的那组元素中选择一个信噪比最大的元素, 两者相比, 前者信噪比大于后者信噪比的概率更大。对于第一种选择策略, 其结果是由因子1/[1+D (S) ]所决定的, 说明在低SNR时, 总中继个数越多, 意味着D (S) 中不能正确解码的中继节点数多的概率越大。

如果考虑中继上功率的限制条件, 则第一种方法虽然比第二种方法的中断概率上要差一些, 但是它把一个用户的业务要求放到多个中继上去完成, 这样对单个中继的功率要求就要比较小;相比较而言, 第二种选择策略完全由一个中继去负责一个用户的业务传输, 所以中继上的资源利用很有可能非常不均衡。换句话而言, 有的中继可能会需要很大的发射功率, 而有的中继可能一直处于闲置状态, 没有得到有效的使用。从这个意义上说, 策略二性能优于策略一。

4结论

无线传感网的应用场景决定了其能源供给的不方便, 因而每个传输节点的发射功率是严格受限的, 中继通信方式是扩展网络覆盖区域的有效方法, 具有中继选择功能的协同式中继可以明显改善通信的有效性和可靠性。中继选择策略对中断概率性能有着重要的影响。本文分析了两种中继选择策略下的中断概率, 第一种, 选择候选节点中的所有节点作为中继节点;第二种, 选择候选节点中的信噪比最大的节点作为中继节点, 导出了两种策略下的中断概率闭合式, 并进行了数值分析。结果表明, 在纯粹的中断概率意义下, 不考虑功率平衡因素, 则策略二的性能优于策略一;然而, 在实际应用中, 可以根据需要进行中继选择, 还可以结合功率约束, 致力于最小化总发送功率, 选择最能帮助延长网络生存时间的中继, 满足系统吞吐量和错误概率的性能折衷[9]。

参考文献

[1]Laneman J N, Wornell G W.Distributed space-ti me-codedprotocols for exploiting cooperative diversityin wireless net-works[J].IEEE Trans.Inform.Theory, 2003, 49:2415-2425.

[2]GAMAL H EI, AKTAS D.Distributed space-ti me filteringfor cooperative wireless networks[J].Proc.IEEE Globe-com, 2003:1826-1830.

[3]NOSRATINIA Aria, HUNTER Todd E.Grouping andpartner selection in cooperative wireless networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2007, 25 (2) :369-378.

[4]ZHAO Y, ADVE R, LI M TJ.Outage probability at arbi-trary SNR with cooperative diversity[M].IEEE Communi-cation Letters, 2005, 9 (8) :700-702.

[5]何晓炜.下一代移动通信系统中的中继技术[J].移动通信, 2008, 32 (20) :40-43.

[6]李国兵, 朱世华, 惠鏸.最佳中继协作通信系统的功率分配算法[J].电子学报, 2008, 36 (10) :1944-1948.

[7]彭木根, 王文博.协同无线通信原理与应用[M].北京:机械工业出版社, 2008.

[8]SOLDANI D, DIXIT S.Wireless relays for broadband ac-cess[J].IEEE Communiciations Magazine, 2008:58-66.

[9]覃琴, 曾志民, 张天魁.协作分集中中继选择算法的研究[J].电信科学, 2009 (5) :56-61.

无线中继器 第9篇

关键词：协作通信,遗传算法,中继选择

1 无线网络协作通信概述

由于单一网络技术不具备完全的功能组合实现能力, 经过协作技术的应用则可以使单元网络技术不同组成部分的功能集合一体, 因此, 协作技术的发展趋势是对于系统理论涌现效应的追求。无线网络协作通信主要包括两个方面的内容:一是将单一无线网络中的终端和技术进行协作处理, 以达到提高单一无线网络性能的目的;二是将相互异构的无线网络之间加以协作处理, 使这些无线网络能够实现涌现效应。但是, 相互异构的无线网络的协作处理并不是将其功能和技术进行简单拼凑, 协作处理设计了多个部分, 包括网络接口协作、网络协议协作、网络通信技术协作等等。

在无线网络协作通信中, 将目的与源之间直接连通的信道称作为中继信道, 无线网络协作通信的关键部分就是对中继信道包含的源节点进行数据信息处理。由此, 如果对中继信道源节点应用的处理方案不同, 则会到处出现不同的无线网络协作通信协议, 通常情况下包括自适应中继信道处理方案和固定中继信道处理方案。

2 基于遗传算法的多中继选择算法构建

2.1 系统模型

以图1中常见的无线网络协作通信场景为例, S作为中继信道的源节点, 包含N个中继R的集合, 以及一个目的节点的接收端D。如果每个中继信道只包含了一个单天线, 而且在保证中继信道源节点S与目的节点接收端D之间没有直接相连的链路, 源节点S向目的节点D发送广播信息, 可以使用中继集合中包含的任意一个或多个R进行协助处理。当第i个中继节点Ri仅仅能够得到属于自身的两跳信道系数时, 目的节点D则能掌握全部中继的信道系数。

2.2 协议描述

本文将中继选择策略作为遗传算法中包含的个体数量进行优化, 从而得到基于遗传算法的多中继无线网络通信选择算法。

在完成多中继选择上时, 需要对每个中继信号进行标注, 并且根据当时中继信道的瞬时状态完成排序, 对中继信道R3的信噪比进行计算, 得到SNR1, 再将中继信道R3和R5的信噪比进行计算, 得到SNR2, 最后对R3、R5、Rn的信噪比进行计算, 得到SNR3。由于中继个数为N, 因此, 需要对N个SNR进行计算, 其对应的中继就是需要参与协作处理的中继集合。

如果要使某一个功率之处的能量效率处于最大值, 需要给出信噪比与总功率之间的比值, 作为另外一种自适应度的评价标准。但是, 此时的中继集合不再是与最大值数相对应的中继集合, 而是信噪比与总功率的比值不再继续提升时的中继集合, 从而保证某一个功率之处的能量效率能够最大。其次, 根据遗传算法的累计概率分布完成轮盘赌选择, 是否进行交叉也是根据遗传算法的交叉概率来判断的, 之后, 再根据遗传算法的变异概率完成个体取反变异。当完成了一次遗传算法的交叉选择、交叉变异之后, 需要对个体进行自适应评价, 中继算法也是遵循信噪比完成的个体排序过程。

当完成一次遗传算法时, 需要将最有个体进行保留, 而且要将上一次遗传算法得到的最优个体加入进行优化重复学习, 达到不断更新最优个体的目的。基于遗传算法的中继选择算法需要完成200代的遗传算法优化学习, 从而得到基于遗传算法多中继选择算法的最有个体。

2.3 算法流程

基于遗传算法多中继选择算法流程如图2所示:

3 基于遗传算法多中继选择算仿真结果分析

本文基于MATLAB软件对基于遗传算法多中继选择算法进行仿真实验分析, 对中继选择算法的能效进行分析研究, 验证了基于遗传算法多中继选择算法的性能。将基于遗传算法多中继选择算法与传统的信噪比选择标准的多中继算法、平均与最佳选择标准的多中继算法和最佳信道选择标准的多中继算法进行比较分析, 最终得到了基于遗传算法多中继选择算法能够得到最优解的结论。

如图3所示, 描述了10个中继节点的四种多中继选择算法能效的对比分析, 在对无线网络进行协作通信处理时必须考虑到系统功率的消耗, 由于信噪比是随着功率的提升呈线性增长趋势, 而多中继算法效能的是随着功率的提升呈对数增长趋势。当P<5时, GA算法、SNR算法、harmonic算法和max-min算法的功率提升与算法能效增长趋势相同;当P>5时, 遗传算法的效能依然可以随着功率的提升而快速增长, 而其他三种传统的多中继算法效能的增长趋势基本相同, 且不再进行增长。因此, 在无线网络协作通信中遗传算法是一种最优的中继选择算法。

图4给出了有15个中继节点时的四种多中继选择算法的能效 (信噪比/发送端和中继的总功率) 对比图。从图中可以看到能效随着功率增大成对数增长。当P<3时, 四种能效随着功率的增大增长趋势一致;当P>3时, 遗传算法的能效仍旧随着功率的增大而较快增长, 但基于传统中继选择准则的多中继选择算法的能效增长速度减慢, 且当P>5时基本保持恒定不再增长。再一次验证了在考虑能效方面, 遗传算法仍然具有较明显的优势, 是一种求得最优中继的选择算法。

如图4所示, 描述了15个中继节点的四种多中继选择算法能效的对比分析, 四种多中继选择算法的能效随着功率的提升呈对数增长的趋势。当P<3时, 四种多中继选择算法能效与功率提升而增长的趋势基本相同, 当P>3时, 基于遗传算法多中继选择算法能效仍然能够随着功率的提升而大幅度增长, 其他三种多中继选择算法的能效增长速度较为缓慢, 当P>5时, 基本已经保持不再继续增长的稳定状态。因此, 再次证明了无线网络协作通信中遗传算法是一种最优的中继选择算法。

对比图3与图4可以看出, 当中继数量不断增加时, 虽然会消耗会增多, 但是, 中继选择算法能效却有了明显提升, 因此, 说明了中继选择算法能效应用于无线通信网络中具有重要意义。

4 结论

综上所述, 无线网络协作通信中的不同节点之间进行有效的协作处理, 能够明显提高系统的性能, 协作技术已经应用到了无线通信领域, 并且成为了关键技术支持手段, 得到了无线通信领域的广泛关注, 该文对于中继选择问题的研究具有较强的理论指导意义。

参考文献

[1]张国鹏, 顾洁, 刘鹏, 等.无线传感器网络中基于博弈论的协作通信策略[J].武汉理工大学学报, 2010 (19) .