增量AF‑OFDM协作网络多维度资源优化算法

摘要

本发明属于协作传输技术领域，公开了增量AF‑OFDM协作网络多维度资源优化算法，包括：获取所有时隙内各子载波上的信道状态信息；根据多维度资源优化算法，建立以网络寿命m为目标的优化模型，计算所有时隙内各子载波上的最优功率分配以及确定传输过程中的优化变量，包括增量策略，子载波配对，中继选择；有用数据传输过程中，第一时隙，源以计算的功率在各个子载波上广播数据，中继与目的节点接收，根据增量策略，确定第二时隙的传输策略，即选择的中继以计算的功率在配对的子载波上转发信息到目的节点，或源以计算的功率在配对的子载波上给目的节点发送新数据。本发明提高了频谱利用率，有效利用了有限的能量，频谱及设备资源。

说明书

技术领域

本发明属于协作传输技术领域，尤其涉及增量AF-OFDM协作网络的多维度资源优化分配的算法。

背景技术

目前，在能量受限的中继协作网络中，协作传输模式下的资源分配方案已经考虑了多载波上的功率分配，或联合考虑了功率分配与中继选择策略，或联合考虑了功率分配与子载波配对，或联合考虑了功率分配与中继选择策略，子载波配对，以实现系统能量效率或者系统性能最大化，其中的传输技术方案一般采用放大转发AF、译码转发DF或混合放大译码转发协议，针对建立的优化模型多为一般的凸优化问题，采用传统的求解凸优化问题的方法(优化工具包，KKT条件)即可，少量的技术方案中建立的模型也有非凸的优化问题，采用的拉格朗日对偶问题求解。

但现有的技术方案存在一些问题：仅考虑功率分配，中继选择，子载波配对中一个或几个优化变量不能最大限度的实现优化目标；现有的技术方案是在能量受限的条件下考虑的，实现系统能量效率或者系统性能最大化是必要的，但延长网络寿命也很关键；采用传统的转发协议，由于中继的半双工特性，频谱效率会减半，尽管系统性能有所提升，但频谱效率下降了；由于考虑的优化变量较少，因此建立数学优化模型简单，尽管少量的技术方案中采用了拉格朗日对偶问题求解非凸的优化问题，但未对原问题转化为对偶问题求解的条件即对偶间隙为零理论进行具体的深入的验证。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法。

本发明提出的方案考虑多个维度优化变量增量策略，中继选择，子载波配对以及功率分配，以延长网络寿命为优化目标，并且考虑增量AF-OFDM转发策略可以有效地利用第二时隙传输新的信息，从而提高频率效率。对于求解建立的非凸优化问题，仿真验证了对偶间隙为零的理论。

所述增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法包括以下步骤：

步骤一，获取所有时隙内各子载波上的信道状态信息，源节点，第l个中继节点，目的节点分别用S,R_l,D表示，设链路S→R_l，R_l→D，，and准静态信道参数分别为h_s,l,i，h_l,d,j，h_s,d,i，和h_s,d,j；

步骤二，根据多维度资源优化算法，建立以网络寿命m为目标的优化模型，计算所有时隙内每个子载波上的最优功率分配以及确定传输过程中的优化变量包含增量策略子载波配对(i,j)，中继选择

所述多维度资源优化算法引入增量策略二进制变量分别表示本次传输两个时隙采用中继转发或者直接传输；i,j＝1,2,…N表示一个完整的传输过程两个时隙内分别在第i,j上完成；另一个二进制变量表示选择第l个中继转发信息；两个时隙间的子载波一一配对，每个子载波只能选择不多于1个中继节点来传输信息，即设置的变量应满足以下条件：

步骤三，信息数据传输开始，第一时隙，源节点以计算的发送功率在各个子载波上广播数据，中继与目的节点接收，根据增量策略，确定第二时隙的传输策略，即选择的中继节点以功率在配对的子载波j上转发信息到目的节点，或源节点以功率在配对的子载波j上给目的节点发送新数据，实现一次完整的信息传输过程。

进一步，所述多维度资源优化算法为综合考虑增量策略，中继选择，子载波配对以及功率分配多个优化变量，进行联合优化，使网络寿命最大化。

进一步，所述多维度资源优化模型为非凸的优化问题，采用拉格朗日对偶问题求解；首先将原问题转化为对偶问题求解最优的功率分配：

其中Γ_A(t)＝τ_l,n(t)+γ_i(t)，[x]⁺＝max(0,x),μ_t,υ_l,κ为拉格朗日乘子；

分别为两个时隙源和中继在直接传输和转发的发送功率；α_l,i＝|h_s,l,i|²/σ²,β_l,j＝|h_l,d,j|²/σ²,γ_i＝|h_s,d,i|²/σ²,andγ_j＝|h_s,d,j|²/σ²分别为S→R_l，R_l→D，，and链路信噪比。

进一步，计算优化变量时对偶间隙为零。

进一步，所述多维度资源优化模型建立的优化目标函数为一个整数m，表示在有限能量下约束下实现完整信息传输过程的次数，整个优化过程采用外层和内层两层循环嵌套的方法。

进一步，所述外层循环采用二分法找到最优的m值；内层循环使用对偶分解和次梯度算法得到最优的功率分配以及其他的资源优化配置，最终确定优化变量维度包括增量策略中继选择子载波配对(i,j)以及功率分配

本发明的另一目的在于提供一种应用所述增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法的中继协作传输系统。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法的移动终端。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法的中继传输器。

本发明的优点及积极效果为：在未增加系统设备成本的基础上，通过传输策略的设计，考虑多个维度增量策略，中继选择，子载波配对以及功率分配的优化，延长网络的生存时间，实现的网络寿命是考虑传统AF转发协议，中继选择，子载波配对以及功率分配的优化方案的网络寿命的148.6％；考虑增量策略，第二时隙在直接传输模式下，源节点发送新的数据，频谱利用率提升了1倍；对一般凸优化问题可以采用KKT条件求解，但该问题是复杂的非凸优化问题，采用拉格朗日对偶问题求解，具体深入地验证了当强对偶理论(对偶间隙为零)成立，原问题求解可以转化为对偶问题，为相似的数学模型求解提供了依据。

附图说明

图1是本发明实施例提供的增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法流程图。

图2是本发明实施例提供的实现基于增量AF-OFDM转发方案优化算法的具体流程图。

图3是本发明实施例提供的基于增量AF-OFDM转发的协作传输系统图。

图4是本发明实施例提供的基于增量AF-OFDM转发方案的多中继协作数学模型图。

图5是本发明实施例提供的对偶间隙为零的验证仿真图。

图6是本发明实施例提供的增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法的网络寿命与其他算法的对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的增量AF-OFDM协作网络多维度资源优化算法包括以下步骤：

S101：引入增量策略二进制变量，二进制变量用来指示第二个时隙传输方式，第一时隙为直接传输方式时，第二个时隙将发送一个新的信息给目的节点；

S102：多载波协作传输系统找到最佳匹配的子载波对儿，实现两跳的信息传输，实现能耗较低的信息传输过程；

S103：在每个传输时隙的每个子载波上分配最佳的功率，系统能量一定的情况下，满足用户速率需求，实现网络寿命最大化。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

如图2所示，本发明实施例的基于增量放大转发-正交频分复用(AF-OFDM)转发方案的以实现网络寿命最大化的多维度资源优化模型及其求解过程包括以下步骤：

步骤一，获取所有时隙内各子载波上的信道状态信息，源节点，第l个中继节点，目的节点分别用S,R_l,D表示，设链路S→R_l，R_l→D，，and准静态信道参数分别为h_s,l,i，h_l,d,j，h_s,d,i，和h_s,d,j；

步骤二，根据多维度资源优化算法，建立以网络寿命m为目标的优化模型，计算所有时隙内每个子载波上的最优功率分配以及确定传输过程中的，包括增量策略子载波配对(i,j)，中继选择

步骤三，设计信息传输方案，时隙1，源节点以计算的发送功率在各个子载波上广播数据，中继与目的节点接收，根据增量策略，确定时隙2，选择的中继节点在与第一时隙配对的子载波上以功率转发信息给目的节点或是源节点在与第一时隙配对的子载波上以功率发送新数据给目的节点，实现一次完整的信息传输过程。

图3中显示一个基站、多个中继和一个移动端组成的协作传输网络。图4是简化的协作传输系统的数学模型图，每个中继节点R_l,l＝1,…,L和目的接收节点D均配备一根天线并工作在半双工模式。当源节点S和目的节点D之间的直接链路非常弱时，那么它们可以通过中继节点R_l的协助来完成通信。这种情景可能发生在当直接链路被障碍物，如高山等遮挡时。假定网络中的每条链路均经历准静态衰落，即信道在多个传输时隙内保持不变，所有信道上的噪声为独立同分布的高斯白噪声，服从CN(0,σ²)。该通信过程是采用OFDM多载波传输，载波数目为N。整个传输过程分为两跳，第一跳源节点在N个子载波上广播信息，中继节点和目的节点接收信息，第二跳根据信道条件，中继采用放大转发协议转发从源节点收到的信息到目的端，在目的端使用最大比合并(MRC)方式形成接收信号。S→R_l，R_l→D，和各个链路上的信道系数分别为h_s,l,i，h_l,d,j，h_s,d,i，和h_s,d,j，相对应的链路信噪比可分别表示为α_l,i＝|h_s,l,i|²/σ²,β_l,j＝|h_l,d,j|²/σ²，γ_i＝|h_s,d,i|²/σ²，和γ_j＝|h_s,d,j|²/σ²。

基于增量AF-OFDM转发方案的多中继协作系统，首先引入增量策略二进制变量其中i,j＝1,2,…N。表示直接传输方式，第一时隙内源节点以功率在第i子载波上发送信息给目的节点；表示中继AF转发方式，第一时隙内源节点以功率在第i子载波上发送信息给中继节点。二进制变量与相似，用来指示第二个时隙传输方式，当时，选定的中继节点以功率在子载波j上转发信息给目的节点，否则源节点将以功率在子载波j上发送一个新的信息给目的节点。当时第二个时隙将发送一个新的信息给目的节点，这充分利用了带宽资源，进一步提高频谱利用率。

其次，多载波协作传输系统找到最佳匹配的(i,j)子载波对儿，实现两跳的信息传输，实现能耗较低的信息传输过程。假设源发送的信息在N个子载波上传输，中继转发也在N个子载波上。可以如果两跳信道根据自己的实际大小配对那么能够得到更高的互信息。下面给出一个理论推导为什么这是有利的。不失一般性，本发明假设两个子信道，第一跳信道系数为a_i,i＝1,2且a₁＞a₂，第二跳信道系数为b_j,j＝1,2且b₁＞b₂。定义A_i＝P_sa_i，B_i＝P_rb_i，子载波无序配对的实现速率比子载波最佳匹配时的速率要小，即：

该理论推广到N个子载波情况下即A₁≥A₂≥…≥A_N与B₁≥B₂≥…≥B_N配对。

再次，另一个二进制变量表示选择第l个中继转发信息；表示子载波对儿(i,j)分配给中继节点R_l，即中继放大在子载波i上接收到的信号，然后在子载波j上转发给目的节点。为了避免干扰，应保证两个时隙间的子载波一一配对，每个子载波只能选择不多于1个中继节点来传输信息，即设置的变量应满足以下条件：

最后，在每个传输时隙的每个子载波上分配最佳的功率，系统能量一定的情况下，满足用户速率需求，实现网络寿命最大化。

一次完成传输系统的可达速率求解如下：

当且时，中继R_l采用AF转发方式得到的接收端等价信噪比为：

协作模式下的互信息为：

为了便于求解，上式近似为：

这种近似是合理的，对结果影响可以忽略，在很多研究中都有应用。

非协作模式下的互信息可以表示如下：

第一时隙为第二时隙为

目的端本发明采用最大比合并技术，带宽归一化后的源节点到目的节点的平均可达速率为：

其中存在因子1/2是因为每信息符号的传输实际都占用两个时隙，导致每个方向上的频谱效率下降一半，但是由于的存在可以提高谱效率。

在此之前讲述了四个优化变量的设置，下面一部分是对本发明数学模型的搭建以及求解。

本发明定义网络寿命为在能满足用户服务质量QoS的要求下，网络可以运行的时间T，一个传输过程T_s可以分为两个相等的时隙T_p，因此网络寿命优化的目标函数m可以转化为完整传输过程的个数，即T＝m·2T_p。另外表示节点k，k∈{S,R_l}的总能量，R_d表示最低的速率要求，建立的模型如下：

其中多维优化变量X(T)＝{X(1),…,X(t),X(m)}；

因此建立的该优化模型需要找到联合增量策略，中继选择，子载波配对以及功率分配四个变量的最优解。该模型为一个混合整型非线性规划问题，由于优化目标的离散特性和二进制变量的存在，原问题很难求解。将采用两层循环嵌套的方法求解最优解。具体说来，外层循环采用二分法找到最优的m，内层循环给定m寻找优化变量的可行解，内层循环问题可以分解为两个子问题，采用对偶分解的方法求解。

建立的数学优化模型为一个非凸的优化模型，求解起来较为复杂，在保证非凸优化问题的零对偶间隙的前提下，可以将原问题的求解转化为对偶问题的求解。图5是对偶间隙为零的验证。可以看出当迭代次数趋于无穷大时，对偶间隙为零。求解原问题的最大值等价于求解拉格朗日对偶问题的最小值。强对偶理论的验证过程如下：设定当前最优值m＝150，迭代次数为h＝4000，迭代步长设置为可变下降的从图中数据可以看出当迭代到3500时拉格朗日函数值小于151，越来越接近m。

下面采用拉格朗日对偶问题求解优化问题：

给定m，优化问题的拉格朗日函数为：

其中μ＝[μ₁，μ₂，…，μ_m],υ＝[υ₁，υ₂，…，υ_l],κ为拉格朗日乘子，即对偶变量；

这样对偶函数表示为：

原优化问题的对偶问题为：

该优化问题可以分解为两个子问题，优化功率分配和确定二进制变量。

子问题1为：

其中每个子载波上的最优功率分配可以通过求解上式得到。子问题1具体为：

此时假设给定对偶变量，获得功率最优解如下：

其中

子问题2为：

其中

与子问题1相似地，子问题2具体为：

其中

为了最大化拉格朗日函数本发明选择最好的中继，即使最大化的中继l^*：

优化子载波配对变量时，采用匈牙利匹配找到最佳的子载波对儿(i,j)：

综上述方法可以确定二进制变量和最优功率分配下的用户速率

为了求解对偶问题本发明采用次梯度算法更新对偶变量，梯度为：

其中已经由上面求解得到，对偶变量更新公式为：

μ_t(in+1)＝[μ_t(in)-η(in)Δμ_t]⁺；

κ(in+1)＝[κ(in)-θ(in)Δκ]⁺；

其中in为迭代次数，η(in),θ(in),为最小下降的迭代步长。

图6为本发明的多维优化算法的仿真图，全局最优曲线即为本发明提出的算法可以看出其网络寿命优于其他的优化算法。随着最小约束速率增大，网络寿命值下降。

本发明以最大化网络寿命为目标，提出了一种基于增量放大转发-正交频分复用(AF-OFDM)转发方案的多维度资源优化算法，延长了网络生存时间。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。