一种多中继放大转发协作网络的中继选择方法

摘要

本发明涉及一种多中继放大转发协作网络的中继选择方法，属于多中继放大转发协作通信技术领域。本发明首先在中继节点处设置信噪比门限值，然后将源节点S到中继R链路的瞬时信噪比大于门限值的中继作为待选中继，最后在待选中继集合中通过最佳部分信道方法选出最佳中继，与传统的中继选择方法相比，本发明不仅降低了系统的复杂度，而且，在高信噪比和中继个数较多时均可逼近传统最佳调和平均算法，本发明的中继选择方法使用了门限值和部分信道信息，可通过对门限值的选择和控制使系统在复杂度和性能之间取得折中。

说明书

技术领域

本发明涉及一种多中继放大转发协作网络的中继选择方法，属于多中继放大转发 协作通信技术领域。

背景技术

随着无线通信技术的快速发展，人们对数据传输速率和传输性能也提出了更高的 要求。而现有的可用频谱资源也越来越趋于紧张，为了满足人们对数据传输速率和传输性 能的要求，同时节约有限的频谱资源，出现了分集技术和多输入多输出(Muliti–lnput– Muilti–Output，MIMO)技术。MIMO是一种能有效提高传输速率且很好地利用多径效应实现 空间分集增益而不占用多余频谱资源的技术。但由于受终端尺寸，功耗和复杂度以及成本 等诸多因素的限制，在移动终端上安装多个天线有一定的困难。因此，一种新的协作通信 (CooperativeCommunication)技术应运而生。协作通信是一种广义的MIMO，融合了中继技 术和分集技术的优势，能有效对抗信道的多径衰落，提高传输速度，从而获得空间分集。然 而在协作通信技术中，往往存在多个潜在的中继节点，使用不同的中继节点将极大地影响 协作通信的最终性能，则需要考虑“与谁协作”，即中继选择。如何合理、有效地从这些潜在 中继节点中选择协同节点，制定协同策略是协作通信的研究重点。

传统中继选择算法不仅需要准确信道信息，而且需要额外的信令进行及时准确的 反馈，且系统采用全分集发送方式。对于资源受限的无线网络来说，增加了系统的复杂度。 以下介绍几种传统中继选择算法：

(1)最佳SNR中继选择

从所有中继中选择SNR最大的为最佳中继，数学表达式：

$R_{best}=\arg \underset{i}{max}\left\{R_i={\mathrm{SNR}}_i=\frac{|h_{si}{h}_{id}{|}^2{P}_s{P}_i}{1+|h_{si}{|}^2{P}_s+|h_{id}{|}^2{P}_i}\right\}$

(2)Maxmin中继选择

先选择两跳链路的差者，再从所有中继中选出最佳的中继，数学表达式：

$R_{best}=\arg \underset{i}{\max }\left\{h_i=\min \left\{P_s{\left|h_{si}\right|}^2,P_i{\left|h_{id}\right|}^2\right\}\right\}$

(3)最佳调和平均中继选择

对所有中继的两跳链路求调和平均值，选出最佳的中继。数学表达式：

$R_{best}=\arg \underset{i}{max}\left\{{\left(\frac{1}{P_s|h_{si}{|}^2}+\frac{1}{P_i|h_{id}{|}^2}\right)}^{-1}\right\}$

(4)SR门限中继选择

该方法通过在中继节点设置合适的信噪比门限，将源节点和多个中继节点的信噪 比与门限值比较，选择出最优中继进行传输。

在以上四种方法中，前三种都综合考虑了两条链路的瞬时信噪比，其中，最佳调和 平均中继选择算法系统性能最好，但复杂度高。SR门限算法，由于只考虑了部分链路的瞬时 信道信息，复杂度低，但是总体性能却没有传统的最佳调和平均算法性能好。

发明内容

本发明的目的是提供一种多中继放大转发协作网络的中继选择方法，以解决目前 中继选择方法运算量大、复杂度高以及性能差的问题。

本发明的技术方案：一种多中继放大转发协作网络的中继选择方法，该中继选择 方法包括以下步骤：

1)计算源节点到各个中继节点的瞬时信噪比，判断各瞬时信噪比是否大于信噪比 门限值，并选取大于信噪比门限值的中继节点为待选中继节点；

2)计算源节点与待选中继节点的信道幅度值和待选中继节点与目的节点之间的 信道功率的期望，确定部分信道的表达式；

3)在待选中继节点集合中选择使部分信道表达式最大的中继R_best，所选取的中继 节点即为满足要求的中继节点。

所述步骤2)中部分信道的表达式为：

b_i＝((|h_si|²)^-1+(E(|h_id|²))^-1)^-1

其中|h_si|²为源节点s到中继节点i的信道幅度值，E(|h_id|)²为中继节点i到目的节 点D的信道功率，|h_id|²≈E(|h_id|²)。

所述步骤3)中R_best为：

$\left(\begin{array}{c}{R}_{best}=\arg \underset{i}{\max }\left(b_i\right)\\ =\arg \underset{i}{max}\left\{{\left({\left({\left|h_{si}\right|}^2\right)}^{-1}+{\left(E\left({\left|h_{id}\right|}^2\right)\right)}^{-1}\right)}^{-1}\right\}\end{array}\right)$

其中arg为定义域中的一个子集，即所有满足使部分信道最大的中继节点的集合。

所述信噪比门限值可根据实际要求进行调整。

本发明的有益效果是：本发明首先在中继节点处设置信噪比门限值，然后将源节 点S到中继R链路的瞬时信噪比大于门限值的中继作为待选中继，最后在待选中继集合中通 过最佳部分信道方法选出最佳中继，与传统的中继选择方法相比，本发明不仅降低了系统 的复杂度，而且，在高信噪比和中继个数较多时均可逼近传统最佳调和平均算法，本发明的 中继选择方法使用了门限值和部分信道信息，可通过对门限值的选择和控制使系统在复杂 度和性能之间取得折中。

附图说明

图1是本发明实施例中AF单向协作系统模型示意图；

图2是本发明的中继选择方法与传统中继选择方法BER性能仿真比较图；

图3是本发明的中继选择方法与传统中继选择方法信道容量性能比较图；

图4是本发明的中继选择方法与传统中继选择方法在不同中继个数下BER性能比 较图；

图5是本发明的中继选择方法与传统中继选择方法在不同功率限制下BER性能比 较图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。

本发明针对目前传统中继选择方法存在的缺陷，提出了一种多中继放大转发协作 网络AHMT(ApproximateHarmonicMeanwithThreshold,AHMT)中继选择方法，该方法首 先在中继节点处设置信噪比门限值，然后将源节点S到中继R链路的瞬时信噪比大于门限值 的中继作为待选中继，最后在待选中继集合中通过最佳部分信道方法选出最佳中继。下面 以单向协作系统模型为例对本发明的具体实施过程进行详细说明。

本实施例中的AF单向协作系统模型如图1所示，包括一个源节点S，一个目的节点D 和N个中继节点i(i＝1,2,...,N)。系统的每个节点配备单天线，且工作在半双工模式下。假 设节点间信道为独立瑞利平坦衰落信道，并存在S到D的直传链路。

整个传输过程分为两个阶段。第一阶段：源节点S发送广播信号到中继节点和目的 节点。中继节点i(i＝1,2,...,N)和目的节点D的接收信号分别为：

$y_{si}=\sqrt{P_s}{h}_{si}x+n_{si}---\left(1\right)$

$y_{sd}=\sqrt{P_s}{h}_{sd}x+n_{sd}---\left(2\right)$

式中，x为源节点S的发送信号，服从均值为0，方差为1的随机变量，P_s为源节点S的 发送功率,h_sd和h_si分别表示节点S到节点D以及节点S到第i个中继节点之间的信道系数，h_sd服从均值为零、方差为的复高斯分布，h_si服从均值为零、方差为的复高斯分布，即 n_sd和n_si分别表示源节点S到目的节点D和中继节点i(i＝ 1,2,...,N)的加性高斯白噪声，且n_sd～CN(0,N_sd)，n_si～CN(0,N_si)。

第二阶段：中继节点i(i＝1,2,...,N)把来自源节点S的信号进行放大，并转发给 目的节点D，则第i个中继到节点D接收的信号为：

$y_{id}=\sqrt{P_i}{h}_{id}{x}_i+n_{id}---\left(3\right)$

式中，x_i＝βy_si是第i个中继节点转发的信号，β为放大倍数

$\beta =\sqrt{\frac{P_i}{|h_{si}{|}^2{P}_s+N_0}}---\left(4\right)$

P_i为中继节点的发送功率；h_id为第i个中继到节点D的信道系数，且 n_id表示第i个中继到节点D的加性高斯白噪声，且n_id～CN(0,N_id)。同时，假 设噪声方差N_sd＝N_si＝N_id＝N₀＝1。

节点S到目的节点D、节点S到中继节点i(i＝1,2,...,N)以及中继节点i(i＝1, 2,...N,到)目的节点D之间的瞬时信噪比γ_sd,γ_si,γ_id分别为：

${\gamma }_{sd}=\frac{P_s}{N_0}|h_{sd}{|}^2$

${\gamma }_{si}=\frac{P_s}{N_0}|h_{si}{|}^2$

${\gamma }_{id}=\frac{P_i}{N_0}|h_{id}{|}^2$

所以，经过第i个中继节点转发的源节点S到目的节点D之间的信道容量C_i为：

其中，函数$f(x,y)=\frac{xy}{x+y+1}.$

1.计算源节点到各个中继节点的瞬时信噪比，判断各瞬时信噪比是否大于信噪比 门限值，并选取大于信噪比门限值的中继节点为待选中继节点。

在中继节点处设置信噪比门限值γ_th，比较第1跳链路的瞬时信噪比γ_si与门限值 γ_th的大小，

源节点到N个中继节点i(i＝1,2,...,N)的瞬时信噪比γ_si为：

γ_si＝P_s|h_si|²,i＝1,...,N

比较瞬时信噪比γ_si与门限值γ_th的大小，若γ_si≥γ_th，将该中继加入待选中继集 合中。

γ_si＝P_s|h_si|²≥γ_th,(i＝1,2,...,N)

则将该中继加入待选中继集合，这样待选中继集合中仅包括满足条件的部分中 继，与所有中继都参加协作的网络相比，降低了系统复杂度。

2.计算源节点与待选中继节点的信道幅度值和待选中继节点与目的节点之间的 信道功率的期望，确定部分信道的表达式。

本发明只需考虑待选中继两条链路的部分信道状态信息，即第1跳链路的瞬时信 道信息|h_si|²和第2跳链路的统计信道信息部分链路R-D的约化表达式|h_id|²≈E(|h_id|²)，因为传统方法利用|h_id|²进行中继选择时需要信道的瞬态信息h_id，这样中继选择方法 就需要不停的进行信道状态信息的获取，复杂度比较高，因此本发明的中继选择方法中不 使用|h_id|²，而是使用它的功率E(|h_id|²)(该值长时间比较稳定)，这样选择方法的复杂度就 降低了。

表示第i个中继到目的节点D的信道功率，即E(□)为数学期望。

定义部分信道AHMT表达式：

b_i＝((|h_si|²)^-1+(E(|h_id|²))^-1)^-1

3.在待选中继集合中选择使部分信道AHMT表达式b_i最大的中继R_best，也即

$\left(\begin{array}{c}{R}_{best}=\arg \underset{i}{\max }\left(b_i\right)\\ =\arg \underset{i}{max}\left\{{\left({\left({\left|h_{si}\right|}^2\right)}^{-1}+{\left(E\left({\left|h_{id}\right|}^2\right)\right)}^{-1}\right)}^{-1}\right\}\end{array}\right)$

其中arg为定义域中的一个子集，即所有满足使部分信道最大的中继节点的集合。

下面通过仿真对本发明的中继选择方法的性能进行验证。

本次仿真基于MATLAB7.0软件开发平台，将本发明提出的AHMT选择方法与最佳SNR 算法、Maxmin算法及最佳调和平均算法与SR门限算法进行性能比较。假设每个传输帧有50 个数据块儿，每个数据块儿长度为256，数据符号采用BPSK调制，门限值设为5dB。

不同中继选择算法BER性能如图2所示，该仿真采用的中继个数N＝4，从图中可以 明确看出随着SNR的增加，不同选择算法BER性能都在增加，本发明的中继选择方法性能在 高信噪比处接近最佳调和平均中继选择算法，并优于其他算法，而且当SNR高时，性能优势 更加明显。

不同中继选择算法信道容量性能比较如图3所示，该仿真选取的中继个数N＝4时， 从图3中可以看到：随着SNR的增加，信道容量在逐渐增加。在高信噪比时本发明的中继选择 方法信道容量性能与最佳调和平均中继选择方法性能接近，且获得了比其它方法更高的信 道容量。

不同中继个数下中继选择算法BER性能变化曲线如图4所示，该仿真中选取SNR＝ 10db，由图4所知：随着N值增加，SR门限算法、最佳SNR算法、Maxmin算法BER性能几乎保持不 变，而最佳调和平均中继选择算法和本发明的AHMT中继选择算法BER性能更好，且性能优于 其它方法。

不同功率分配下AHMT算法的BER性能如图5所示，该仿真选取的中继个数N＝4，这 里假设等功率分配下P＝P_s＝P_i；不等功率分配下P_s＝2P,P_i＝(3/4)P。由图5可知：和等功率 分配相比，不等功率分配在BER为10^-2时取得了大约2dB的性能优势。

已有的最佳SNR中继选择，Maxmin中继选择，最佳调和平均算法，都采用的是穷举 搜索方式，最佳SNR中继选择和最佳调和平均算法需计算N个中继两条链路的接收SNR与调 和平均值，然后选择其值最大的中继，故复杂度为线性，即O(N)。Maxmin中继选择，先比较N 个中继两条链路瞬时信道信息的值选出最差链路，再从中选择最佳中继，故复杂度也为O (N)。而SR门限算法，只需计算满足条件的中继，其复杂度为对数阶，即O(log₂N)。假设j为不 满足条件的中继个数，本发明的AHMT算法，首先选出满足条件的部分中继N-j，然后从中选 出最佳的中继，其复杂度为O(log₂N)。可见最佳SNR中继选择，Maxmin中继选择，最佳调和平 均算法，复杂度一样，与之相比本发明的AHMT方法的复杂度明显降低。下面对于SR门限法和 本发明的中继选择方法的复杂度进行比较，如报表1所示。

表1

从表1中可以明确看到随着中继数目N的增多最佳调和平均算法总运算次数在迅 速增加，且增加速度远远大于本发明的方法。由此可见，本发明能够降低运算次数，显著降 低通信系统的复杂度。