面向用户公平性的OFDM双向信息互传方法

摘要

本发明是一种面向用户公平性的OFDM双向信息互传方法，包括：上行阶段，两个源节点通过两组相互正交的子载波集将信息同时传送给中继节点；和下行阶段，中继节点接收到来自两个源节点的信息后进行网络编码，而后将编码后的数据与未经编码的数据通过两个不相交的子载波集传输给两个源节点。本发明将中继技术、网络编码技术和OFDM技术有效结合，传输过程中，通过上行和下行阶段的OFDM子载波分配和功率分配可实现相对公平的信息交互传输。

说明书

技术领域

本发明属于无线通信网络技术领域，特别涉及无线协作中继传 输，具体涉及一种面向用户公平性的联合网络编码与资源分配的 OFDM双向信息互传方法。

背景技术

中继技术就是在通信的源节点和目的地节点间引入中继节点，源 节点发给目的地节点的信息一方面可以在源和目的间直连链路上传 输，另一方面可通过中继节点进行接力转发给目的地节点。中继技术 在无线通信中具有着广泛的应用，如卫星通信、蜂窝通信、无线mesh 网络等都可采用中继传输技术提高系统的传输性能。

正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制方式，通过减小和消 除码间串扰的影响来克服信道的频率选择性衰落。它的基本原理是将 信号分割为N个子信号，然后用N个子信号分别调制N个相互正交的子 载波。由于子载波的频谱相互重叠，因而可以得到较高的频谱效率。 近几年OFDM在无线通信领域得到了广泛的应用。

网络编码技术是一种新兴的传输技术，通过在网络节点对信息进 行不同级别的运算进行编码，并在目的地端进行相应的解码运算。这 样可以有效节省无线传输的时隙，提高频谱利用效率，提升网络的信 息传输流量。将网络编码与OFDM技术结合，提高下一代无线通信系 统的传输性能与效率具有重要的应用前景。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的是提出一种联合网络编码与资源分配的OFDM双 向信息互传方法，结合网络编码对OFDM系统的资源进行优化分配， 实现用户公平性要求的双向信息互传。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供一种面向用户公平性的 OFDM双向信息互传方法，包括：

上行阶段，两个源节点通过两组相互正交的子载波集将信息同时 传送给中继节点；和

下行阶段，中继节点接收到来自两个源节点的信息后进行网络编 码，而后将编码后的数据与未经编码的数据通过两个不相交的子载波 集传输给两个源节点。

优选地，所述编码后的数据采用广播方式传输给两个源节点，未 经编码的数据通过单播形式发送给其目标源节点。

优选地，在所述上行阶段和下行阶段中资源分配独立进行。

优选地，在所述上行阶段和下行阶段中资源分配均先实施子载波 分配，而后在已分配的子载波上实施最优功率分配。

优选地，在子载波分配中，若各个子载波注入相等的功率，依据 每个用户子载波集上的子信道系数将较大信道增益的子信道分配给 对应的用户，并保证两个用户的分配的速率之比接近于公平性之比。

优选地，所述公平性之比包括但不限于：数据量之比。

优选地，在完成子载波的分配后，上行传输的两个源节点分别按 照注水算法将自已的功率注入到所分配的子载波集上，下行传输中， 中继节点通过计算将功率首先分配给两个下行子载波用户后，然后将 分配后的功率按照注水算法注入到对应的子载波集上。

(三)有益效果

本发明将中继技术、网络编码技术和OFDM技术有效结合，传 输过程中，通过上行和下行阶段的OFDM子载波分配和功率分配可 实现相对公平的信息交互传输。

附图说明

图1为本发明联合网络编码与资源分配的OFDM双向双向信息互 传方法示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细 描述。以下实施例用于说明本发明，但不是限制本发明的范围。

本发明所述的面向用户公平性的联合网络编码和OFDM资源分 配的双向信息互传方法，考虑了两个源节点通过单个中继节点进行信 息对传的场景，其中源节点的信息在中继节点进行网络编码操作，之 后被转发给两个源节点。具体涉及到两个阶段的传输工作：①在上行 阶段，两个源节点通过两组相互正交的子载波集将信息同时传送给中 继节点，②在下行阶段，中继节点接收到来自两个源的信息后进行网 络编码，而后将编码后的数据与未经编码的数据通过两个不相交的子 载波集传输给两个源节点，其中编码后的数据采用广播方式传输给两 个源节点，未经编码的数据通过单播形式发送给其目标源节点。在上 述传输过程中，通过上行和下行阶段的OFDM子载波分配和功率分 配可实现相对公平的信息交互传输。

定义上行的子载波用户为两个源节点，下行的子载波用户为两种 数据流，即网络编码数据流与未经编码数据流，所提出资源分配的特 点则体现为：①上、下行资源分配独立进行；②上、下行资源分配均 先实施子载波分配，而后在已分配的子载波上实施最优功率分配；其 中，③在子载波分配中，假设各个子载波注入相等的功率，子载波分 配遵循这样的原则：依据每个用户子载波集上的子信道系数将较大信 道增益的子信道分配给对应的用户，并保证两个用户的分配的速率之 比接近于公平性之比(如：数据量之比)；④在完成子载波的分配后， 上行传输的两个源节点分别按照注水算法将自已的功率注入到所分 配的子载波集上，下行传输中，中继节点通过计算将功率首先分配给 两个下行子载波用户后，然后将分配后的功率按照注水算法注入到对 应的子载波集上。

针对上述发明方案，我们给出具体的实施过程，如图1所示。两 个源节点为A和B，中继节点为R。假设A要发送给B的信息量为ρ_A， B要发送给A的信息量为ρ_B，A，B之间的信息交换通过R完成。 已知A，B，R的发射功率分别为P_A，P_B和P_R。系统的子载波数为N。 A，R和B，R之间的信道状态信息已知。下面大写字母H表示信道 的载波噪声功率比，即H＝h²/N₀，其中h为信道系数，N₀为信道噪声 功率密度。

上行的资源分配方法为，首先按照本发明所述上行子载波分配算 法进行上行子载波分配，然后本发明所述上行功率分配算法进行功率 分配。所述上行子载波分配算法和功率分配算法如下：

算法1.上行子载波分配算法。假设用户A和B的功率平均分配 在N个子载波上。

1-1)令Ω＝{1，2，...，N}，γ＝{A，B}，n_k＝0，其中k∈γ， Ω代表全体子载波集合，γ代表上行子载波用户集合，代表第k个 用户的上行传输速率；

1-2)若γ不为空，选择第k个用户，满足在当前 γ中所有用户中的最大值，然后进入第1-3)步；若γ为空，进入第1-4) 步；

1-3)对第1-2)步选定的用户k，在Ω找到子载波n，满足 H_k，n≥H_i，n，更新γ＝γ-{k}，Ω＝Ω-{n}，П_k＝П_kU{n}， 而后返回第1-2)步；

1-4)若Ω不为空，选择第k个用户，满足对于所有 j∈{A，B}，然后进入第1-5)步；若γ为空，算法结束；

1-5)对第1-4)步找到的当前用户k，在Ω找到子载波n，满足 H_k，n≥H_i，n，更新Ω＝Ω-{n}，П_k＝П_kU{n}，而后返回至第1-4步。

算法2.上行功率分配算法。根据上述算法1返回的上行子载波 分配结果，对任意用户k∈{A，B}，假设其分到的子载波数为N′_k，上行 功率分配方法如下：

2-1)对所分到的子载波的按照信道增益由小到大排列；

2-2)利用计算出信道增益最小的子 载波上需要注入的功率P_k，1；

2-3)利用计算出所有j∈П_k个子载波的注入 功率大小。

下行的资源分配方法为，首先按照本发明所述下行子载波分配算 法进行下行子载波分配，然后本发明所述下行功率分配算法进行下行 功率分配。所述下行子载波分配算法和功率分配算法如下：

算法3.下行子载波分配算法。假设R的功率平均分配在N个子 载波上，用NC表示网络编码的数据流，UC表示未经网络编码的数 据流，令σ_NC＝min(ρ_A，ρ_B)，σ_UC＝|ρ_A-ρ_B|。

3-1)令用户g＝NC，对于所有的1≤i≤N计算H_g，i＝min{H_A，i，H_B，i}；

3-2)令用户g＝UC，当ρ_A≥ρ_B时，对于有1≤i≤N，H_g，i＝H_B，i，反 之，当ρ_A＜ρ_B，对于有1≤i≤N，H_g，i＝H_A，i；

3-3)令Ω＝{1，2，...，N}，Φ＝{NC，UC}，Λ_g＝0，其中g∈Φ， Ω代表全体子载波集合，Φ代表下行子载波用户集合，代表第g个 用户的上行传输速率；

3-4)若Φ不为空，选择第g个用户，满足在 当前Φ中所有用户中达到最大，然后进入第3-5)步；若Φ为空，进入 第3-6)步；

3-5)对第3-4)步找到的用户g，在Ω找到子载波n，满足 H_g，n≥H_i，n，更新Φ＝Φ-{g}，Ω＝Ω-{n}，Λ_g＝Λ_g U{n}， 而后返回第3-4)步；

3-6)若Ω不为空，选择第g个用户，满足对于所有 j∈{NC，UC}，然后进入第3-7)步；若Φ为空，算法结束；

3-7)对第3-6)步选定的用户g，在Ω找到子载波n，满足 H_k，n≥H_i，n，更新Ω＝Ω-{n}，Λ_g＝Λ_gU{n}，而后返回至第3-6步。

算法4.下行功率分配算法。根据上述算法3返回的上行子载波 分配结果，对于用户g∈{NC，UC}，假设用户g分到的子载波数为N″_g， 最优功率分配方法如下：

4-1)对所分到的子载波的按照信道增益由小到大排列；

4-2)令$Q_g={\Sigma }_{i=2}^{N_g^{\prime \prime }}\frac{H_{g,i}-H_{g,1}}{H_{g,i}{H}_{g,1}}$和$X_g=\underset{i=2}{\overset{N_g^{\prime \prime }}{\Pi }}\frac{H_{g,i}}{H_{g,1}},$

当σ_NC∶σ_UC＝N″_NC∶N″_UC时，根据 $\left(\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{NC}}=\frac{P_R-Q_{\mathrm{UC}}-\frac{\sqrt[N_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }]{X_{\mathrm{NC}}}}{\sqrt[N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }]{X_{\mathrm{UC}}}}\frac{N_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }}{H_{\mathrm{UC},1}}(1-\frac{H_{\mathrm{NC},1}}{N_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }}{Q}_{\mathrm{NC}})+\frac{N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}{H_{\mathrm{UC},1}}}{\frac{\sqrt[N_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }]{X_{\mathrm{NC}}}}{\sqrt[N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }]{X_{\mathrm{UC}}}}\frac{N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}{H_{\mathrm{UC},1}}\frac{H_{\mathrm{NC},1}}{N_{NC}^{\prime \prime }}+1}\\ P_{\mathrm{UC}}=P_R-P_{\mathrm{NC}}\end{array}\right)$计算出P_NC和P_UC， 进入算法第4-3)步；

当系统处于高信噪比条件时，利用牛顿迭代法(或其他求解高阶 方程的算法)，利用$\frac{{\left(X_{\mathrm{NC}}\right)}^{\frac{{\sigma }_{\mathrm{UC}}}{{\sigma }_{\mathrm{NC}}{N}_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}}{\left(\frac{H_{\mathrm{NC},1}}{N_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }}\right)}^{\frac{{\sigma }_{\mathrm{UC}}{N}_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }}{{\sigma }_{\mathrm{NC}}{N}_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}}}{{\left(X_{\mathrm{UC}}\right)}^{\frac{1}{N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}}\left(\frac{H_{\mathrm{UC},1}}{N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}\right)}{\left(P_{\mathrm{NC}}\right)}^{\frac{{\sigma }_{\mathrm{UC}}{N}_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }}{{\sigma }_{\mathrm{NC}}{N}_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}}+P_{\mathrm{NC}}-P_R=0,$计 算出P_NC，然后根据P_UC＝P_R-P_NC求解出P_UC，而后进入算法第4-3)步；

对于其他情况，利用牛顿迭代法(或其他算法)求解下面的方程 组，

$\left(\begin{array}{c}{\left(X_{\mathrm{UC}}\right)}^{{\sigma }_{\mathrm{NC}}}{(1+H_{\mathrm{UC},1}\frac{P_{\mathrm{UC}}-Q_{\mathrm{UC}}}{N_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }})}^{{\sigma }_{\mathrm{NC}}{N}_{\mathrm{UC}}^{\prime \prime }}={\left(X_{\mathrm{NC}}\right)}^{{\sigma }_{\mathrm{UC}}}{(1+H_{\mathrm{NC},1}\frac{P_{\mathrm{NC}}-Q_{\mathrm{NC}}}{N_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }})}^{{\sigma }_{\mathrm{UC}}{\sigma }_{\mathrm{NC}}^{\prime \prime }}\\ P_{\mathrm{UC}}+P_{\mathrm{NC}}=P_R\end{array}\right)$

得到P_NC和P_UC，然后进入算法第4-3)步；

4-3)利用计算出信道增益最小的子载波上需 要注入的功率p_g，1；

4-4)利用计算出所有j∈Λ_g个子载波的注入 功率大小，算法结束。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领 域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以 做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。