CN103826295A - 一种适用于双向中继***的资源优化算法 - Google Patents

Abstract

一种适用于双向中继***的资源优化算法，涉及中继选择与功率分配。两收发机利用无线信道分别发送导频序列；每个中继节点分别估计各自的两跳信道系数，设定并开启自己的定时器后处于侦听模式，一旦侦听到有中继接入网络，其它所有中继立刻停止定时器并退出；接入网络的为最优中继，它向两收发机广播自己的信道状态信息；两收发机计算各自的最优发送功率，同时广播各自包含信息量的信息；最优中继接收到两收发机的混合信号后，应用PNC映射获得发送信号，并计算最优发送功率，将映射后的信号广播出去；两收发机收到最优中继发送的数据后，各自通过PNC解调处理获得另一个收发机发送的信息；本发明通过分配资源来提高***的传输速率。

Description

一种适用于双向中继***的资源优化算法

技术领域

本发明涉及双向中继***的资源优化，具体来讲是一种适用于双向协作传输***的功率分配与中继选择算法。

背景技术

双向中继是提升频谱效率的有效协议，在双向中继机制中，一个或多个中继节点被配置在两个收发机之间以建立两个方向的数据传输。双向传输有3种实现方式：传统的4步方法包含两个单向中继机制，它并不依赖于网络编码；3步的TDBC(time division broadcast，时分多播)方式需要3个传输时隙来交换两组信息符号，因此提升了4步方法的带宽有效性；为了进一步提升频谱效率，又出现了2步的MABC(multiple access broadcast，多址多播)，它仅需占用两个时隙即可完成两组信息符号的交换。根据中继节点对接收信号不同的处理方式，MABC的工作模式又可以分为：ANC(Analog Network Coding，模拟网络编码)和PNC(Physical-layer Network coding，物理层网络编码)。

此外有研究显示，对于特定的节点对，仅为其选择一个最优的中继可以使协作中继机制以最小的开销获得最大的收益。文献“RelaySelection in Dual-Hop Vehicular Networks”研究了两跳DF(Decode-and-Forward，译码转发)移动网络的中继选择。“Performance Analysis of Hybrid Relay Selection in CooperativeWireless Systems”考虑了中继节点既可工作在DF又可工作在AF(Amplify-and-Forward，放大转发)模式时，最大化接收信噪比为目标的混合模式中继选择。而且由已有文献的分析可见，通过将有限的功率最优的分派给源和所选中继，***的性能也可以得到提升。S.Talwar在文献“Joint Relay Selection and Power Allocation forTwo-Way Relay Networks”中讨论了使用ANC时双向中继网络的联合中继选择与功率分配。由于中继转发的是来自两个收发机的混合信号缩放后的副本，上述文献中每个方向上数据的传输都会存在一些功率损失，即使在最优功率分配下这种损失依然存在。相比之下，PNC可以弥补这个缺陷。

如图1所示，为使用PNC的双向协作传输的***模型，包含两个收发机(S₁和S₂)，M个中继节点(R_m，m=1,…,M)，每个节点均配备一根天线并工作在半双工模式。设想两个收发机之间的直接链路非常弱以至于可以忽略，那么它们仅能通过中继节点的帮助来完成通信。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平坦慢衰落，即信道在多个传输时隙内保持不变，分别标记从第m个中继到收发机S₁和S₂之间的复对称信道系数为h_m和g_m。

图1中显示进行中继选择的两步的MABC，在第一步中，两个收发机S₁和S₂同时向中继节点发送数据，这可以称为MAC(多址接入)时隙。令x_i表示由S_i发送的信息符号，并满足E{|x_i|²}=P_i，这里E{·}代表数学期望，P_i表示信号x_i的发送功率，则第m个中继的接收信号可以表示为：

$y_{R_m}=h_m{x}_1+g_m{x}_2+n_{R_m}$

其中

是中继R_m，m=1,…,M处的噪声。在第二步中，M个中继中的一个，不失一般性假定其为第m个中继，被选定对其接收信号进行调制后转发给两个收发机。这称为BC(广播)时隙。中继节点所使用的PNC调制，它不需要对接收信号进行译码，而只需简单的应用一种PNC映射来完成(PNC映射过程可参看文献“Hot topic:Physical-layernetwork coding”)。因此两收发机接收的信号分别为：

$y_1=h_m{x}_{R_m}+n_1$

$y_2=g_m{x}_{R_m}+n_2$

其中是中继R_m处PNC调制后的符号，满足

n_i，i=1,2是第i个收发机处的噪声。之后，由于每个收发机都知道自己之前所发送的数据，通过PNC解调处理他们即可获得另一个收发机的数据。

为简单起见，我们假设网络中所有的噪声样本均为独立同分布的AWGN(加性高斯白噪声)，服从分布

并将传输带宽单位化。根据文献“Spectral efficient protocols for half-duplex fading relaychannels”和“Hot topic:Physical-layer network coding”，从S₁到S₂以及从S₂到S₁，使用R_m作为选定中继时的可达速率表示为：

$I_{12}^m=\frac{1}{2}\min (C(P_1{\left|h_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2),C(P_{R_m}{\left|g_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2))$

$I_{21}^m=\frac{1}{2}\min (C(P_2{\left|g_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2),C(P_{R_m}{\left|h_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2))$

其中C(x)=log₂(1+x)，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，传输效率低。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种适用于双向中继***的资源优化算法，通过分配资源来提高***的传输速率。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：一种适用于双向中继***的资源优化算法，包括两个有信息交互的收发机和多个潜在的中继节点，包括如下步骤：S1.两收发机利用无线信道分别发送导频序列，每个中继节点收到导频序列后，分别估计其两跳信道的信道系数h_m和g_m，并根据该中继节点R_m的两跳信道系数h_m和g_m设定一个参数为

的定时器，其中a=max(α,β)、b=min(α,β)，α=|h_m|²/σ²表示该中继节点R_m第一跳链路的单位接收信噪比，β=|g_m|²/σ²表示该中继节点R_m第二跳链路的单位接收信噪比，σ²为噪声功率；S2.每个中继节点R_m以一个与参数θ_m成反比的初始值开启自己的定时器，且在等待各自的定时器衰减到零的过程中都处于侦听模式；一旦侦听到有任何一个中继接入网络，其它所有中继节点立刻停止自己的定时器并退出；S3.接入网络的中继节点即为最优中继节点，它向两收发机广播其两跳信道的信道系数h_m和g_m；S4.两收发机根据所述信道状态信息分别计算各自的最优发送功率，以最优发送功率同时广播各自包含信息量的信息；S5.所述最优中继节点接收到来自两收发机的等功率的混合信号后，应用PNC映射获得发送信号，同时根据本地信道状态信息计算最优发送功率，将映射后的信号广播出去；S6.两收发机都收到最优中继节点发送的数据后，根据各自之前所发送的数据，通过PNC解调处理，各自获得另一个收发机发送的信息。

在上述技术方案的基础上，所述S2中，每个中继节点根据T_m=λ/θ_m开启自己的定时器，其中T_m为与参数θ_m成反比的初始值，λ为初始设定的常数值，用来协调中继之间竞争耗费的时间。

在上述技术方案的基础上，所述两收发机分别为S₁和S₂，它们以及中继节点R_m的最优发送功率是通过最大化S₁→R_m→S₂及S₂→R_m→S₁两个方向上传输速率的小者得到的。

在上述技术方案的基础上，优化发送功率时，首先将双向中继看作是两个单向中继***，继而得到双向中继***的次优功率。

在上述技术方案的基础上，当所述次优功率被分配给参与通信的三个节点S₁、S₂及R_m时，再通过调整次优功率或重新分配无用功率来提升目标速率

在上述技术方案的基础上，通过所述的功率调整，当α≥β，则对S₁、S₂及中继R_m的功率调整满足 $\mathrm{\Δ}{P}_1^{*}=\frac{\mathrm{\α}(\mathrm{\α}-\mathrm{\β})}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})\mathrm{\β}}{\stackrel{\‾}{P}}_1,\mathrm{\Δ}{P}_2^{*}=(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})\mathrm{\Δ}{P}_1^{*},$

时功率优化问题达到最优点，其中

为S₁的次优功率值；两收发机及最佳中继的最优发送功率值为：

其中P_T为总功率限制；此时的目标速率

若α≤β，则可看作是两收发机S₁与S₂互换了位置。

本发明的有益效果在于：在使用物理层网络编码的双向中继***中，通过分配资源来提高***的传输速率。在进行中继选择时，每个中继节点仅需知道自己与两收发机间的信道系数，并不需要获知全局的CSI(信道状态信息)。此外，最优中继节点只需将本地的CSI广播给两收发机即可进行功率优化。本发明的资源分配属于低开销的分布式算法，在保证双向协作传输中两个传输方向公平性的同时，提升了***的传输速率。

附图说明

图1为使用PNC的双向协作传输的***模型图；

图2为本发明应用次优功率策略时网络中各链路的容量关系；

图3为最大化为目标因调整功率带来的链路容量变化示意图；

图4为M=4时不同机制两方向上速率的小者随SNR的变化曲线图；

图5为M=1、SNR=15dB时不同机制两方向上速率的小者随中继节点位置d的变化曲线图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，首先需要得出最大化两方向上传输速率的小者的最优发送功率。最大化两传输方向S₁→S₂和S₂→S₁以R_m作为中继节点时传输速率的小者

可以看作是速率均衡问题，可描述为

$\begin{array}{c}\underset{P_1,P_2,P_{R_m}}{\max }{I}_{\min }^m\\ s.t.P_1+P_2+P_{R_m}\≤P_T\end{array}$

其中P₁、P₂分别表示S₁和S₂的发送功率，P_T是总功率限制，由于上式中的目标函数并不是连续可微的，因此根据上式来寻找最优发送功率值便不那么直观。Q.Zhang在文献“Power allocation for regenerativerelay channel with Rayleigh fading”中介绍了单向DF中继***的功率分配，并指出应该给具有较差信道的节点分配更多的功率。

作为一个简单的扩展，本发明首先将双向中继网络看作是两个单向中继***，并通过求解以下两个优化子问题得到次优功率：

$\begin{array}{c}\underset{P_1,P_{R_m}}{\max }{I}_{12}^m=\frac{1}{2}\min (C(P_1{\left|h_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2),C(P_{R_m}{\left|g_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2))\\ s.t.P_1+P_{R_m}\≤P_T-P_2\end{array}$

与

$\begin{array}{c}\underset{P_2,P_{R_m}}{\max }{I}_{21}^m=\frac{1}{2}\min (C(P_2{\left|g_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2),C(P_{R_m}{\left|h_m\right|}^2/{\mathrm{\σ}}^2))\\ s.t.P_2+P_{R_m}\≤P_T-P_1\end{array}$

上面两式的解分别为

与

其中α=|h_m|²/σ²，β=|g_m|²/σ²。双向中继***的次优功率可由合并上面两式得到

${\stackrel{\‾}{P}}_1=\frac{{\mathrm{\β}}^2}{{\mathrm{\α}}^2+{\mathrm{\β}}^2+\mathrm{\α\β}}{P}_T$

${\stackrel{\‾}{P}}_2=\frac{{\mathrm{\α}}^2}{{\mathrm{\α}}^2+{\mathrm{\β}}^2+\mathrm{\α\β}}{P}_T$

${\stackrel{\‾}{P}}_{R_m}=\frac{\mathrm{\α\β}}{{\mathrm{\α}}^2+{\mathrm{\β}}^2+\mathrm{\α\β}}{P}_T$

为了更直观的理解最初的优化问题与次优功率之间的差距，我们利用绘图的方法进行描述。同时，由于双向中继***具有对称性，这里我们仅考虑|h_m|≥|g_m|的情况，对称情况下，即|h_m|≤|g_m|，可以被看作是两个收发机交换了它们的位置。

如图2所示，显示了当次优功率被分配给参与通信的3个节点时，***中4条链路容量的关系。在图中，我们将链路u→v的容量标记为I_uv，其中u,v∈{S₁,S₂,R_m}。此外，图中链路容量按照每个方向上的数据流进行分组，每个栅格的高度指示了链路容量的大小。可以看出，次优功率策略引起了无用的功率消耗，它们并不对目标速率

的增加起到正向作用。因此，可以通过调整次优功率或重新分配那些无用功率来提升

标记

为按照上述的次优功率进行分配时链路S₁→S₂的可达速率，

为按照上述的次优功率进行分配时链路S₂→S₁的可达速率，△P_i≥0，i=1,2与

分别表示对终端S_i与R_m调整的功率值。由于

由图2可见，此时的目标容量受限于第一个链路对。因此对功率的调整应满足P₂下降，P₁上升，

上升，这里增大

是为了提升再者，收发机S₂所节省的功率应全部指派给S₁和R_m，即满足

这样，原优化问题即可等效为

$\begin{array}{c}\underset{\mathrm{\Δ}{P}_1,\mathrm{\Δ}{P}_2,\mathrm{\Δ}{P}_{R_m}}{\max }{I}_{\min }^m=\min (I_{12}^m,I_{21}^m)\\ s.t.\mathrm{\Δ}{P}_2=\mathrm{\Δ}{P}_1+\mathrm{\Δ}{P}_{R_m}\end{array}$

这里满足 $P_1={\stackrel{\‾}{P}}_1+\mathrm{\Δ}{P}_1,P_2={\stackrel{\‾}{P}}_2-\mathrm{\Δ}{P}_2$ 及 $P_{R_m}={\stackrel{\‾}{P}}_{R_m}+\mathrm{\Δ}{P}_{R_m}.$ 显然，上式的最优解将在

时达到。由于P₂↓且

S₂→S₁方向的传输速率可确定为

而因为P₁和

都增大，

不能被直观的确定。然而我们注意到一个事实，就是除非达到

否则无用功率会一直存在。因此上式将会在

时，即

$C\left(\mathrm{\α}({\stackrel{\‾}{P}}_1+\mathrm{\Δ}{P}_1)\right)=C\left(\mathrm{\β}({\stackrel{\‾}{P}}_{R_m}+\mathrm{\Δ}{P}_{R_m})\right)=C\left(\mathrm{\β}({\stackrel{\‾}{P}}_2-\mathrm{\Δ}{P}_2)\right)$

到达最优点。满足约束

条件下，我们最后得到功率调整值的最优解为:

$\mathrm{\Δ}{P}_1^{*}=\frac{\mathrm{\α}(\mathrm{\α}-\mathrm{\β})}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})\mathrm{\β}}{\stackrel{\‾}{P}}_1$

$\mathrm{\Δ}{P}_2^{*}=(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})\mathrm{\Δ}{P}_1^{*}$

$\mathrm{\Δ}{P}_{R_m}^{*}=\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}}\mathrm{\Δ}{P}_1^{*}$

因此原问题的最优发送功率值为

$P_1^{*}=\frac{\mathrm{\β}}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})}{P}_T$

$P_2^{*}=P_{R_m}^{*}=\frac{\mathrm{\α}}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})}{P}_T$

此时中继R_m在MAC时隙接收到来自S₁与S₂的信号信噪比(SNR)满足

可见上式的结果满足PNC调制所需的功率控制要求。这时的目标速率

$I_{\min }^{m*}=C\left(\frac{\mathrm{\α\β}{P}_T}{2\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}\right)$

如图3所示，描绘了应用最优发送功率值时链路容量的调整。其中

i,j=1,2标记了功率调整给带来的变化。尽管R_m处依然有一些额外功率导致

但是这些功率不能转移给其它节点，否则会导致

的下降，继而降低了

如图1所示，本发明涉及的资源优化算法中，包括两个有信息需要交互的收发机和多个潜在的中继节点，分布式的资源优化算法实施步骤如下：

S1.两收发机S₁和S₂利用无线信道分别发送导频序列，每个中继节点R_m，m=1,…,M，在收到导频序列后，分别估计其两跳信道的信道系数h_m和g_m，并根据该中继节点R_m的两跳信道系数h_m和g_m设定一个参数为

的定时器，其中a=max(α,β)、b=min(α,β)，由最优目标速率的表达式可见，那个可以使函数θ_m最大的中继节点就能在两收发机间形成最优路径，它的定时器会被设计成最先减到零。

S2.每个中继节点R_m以一个与它们的信道质量θ_m成反比的初始值T_m=λ/θ_m开启自己的定时器，这里λ为初始设定的常数值，用来协调中继之间竞争耗费的时间，它的单位依赖于θ_m的单位。且每个中继在等待各自的定时器衰减到零的过程中都处于侦听模式，一旦侦听到有中继节点接入网络，其它所有中继节点立刻停止自己的定时器并退出。

S3.接入网络的中继节点即为最优中继节点，它向两收发机广播其两跳信道状态信息h_m和g_m。

S4.有用信号传输开始，两收发机根据所述信道状态信息分别计算各自的最优发送功率，以最优发送功率同时广播需要发送的信息，这称为多址接入时隙。

S5.所述最优中继节点接收到来自两收发机的等功率的混合信号后，应用PNC映射获得发送信号，同时根据本地信道状态信息计算最优发送功率，将映射后的信号广播出去。

S6.两收发机收到最优中继节点发送来的数据后，分别根据各自之前所发送的数据，通过PNC解调处理，获得另一个收发机发送的信息。

我们通过仿真来评估所述资源优化算法的性能。举例一个包含M个中继节点的线性一维几何网络，并将S₁到S₂的距离单位化。标记S₁到R_m的距离为d_m，信道被建模为

及

其中

被产生为独立同分布的复高斯随机变量，κ=3是路径损耗指数。将噪声功率单位化并定义SNR=P_T/σ²。比较的机制包括随机选择中继节点(RRS,random relay selection)，平均分配发送功率(EPA，equal power allocation)，次优功率分配(SOPA,suboptimal powerallocation)以及背景技术中提到的文献“Joint Relay Selection andPower Allocation for Two-Way Relay Networks”提出的适用于双向ANC中继网络的联合中继选择与功率分配算法(JRSPA)。而且，我们也将展示本发明实施例作为扩展基础的文献“Power allocation forregenerative relay channel with Rayleigh fading”所描述的单向中继***的性能作为基准。

如图4所示，比较M=4时，各机制在两个方向上可达传输速率的小者随SNR的变化情况。距离d_m，m=1,…,M产生为独立的0到1之间服从均匀分布的随机变量。“OPA+RS”即为本发明提出的功率分配与中继选择算法，其功率按照本发明得到的最优解进行估计。我们首先观察到，OPA策略在仿真的整个SNR范围内与EPA和SOPA机制相比，一直能获得1-2dB和3-4dB的速率增益，而基于OPA的分布式中继选择与RRS相比可以获得4-5dB的增益。而且，图4中显示，适用于双向ANC中继***的JRSPA算法性能远远不及本发明提出的OPA+RS，这与我们在背景技术中的描述相符。此外，与单向中继传输相比，使用PNC的双向中继的性能优势随着SNR的增大越来越明显。

如图5所示，描绘了当M=1、SNR=15dB时各机制在两个方向上可达传输速率的小者随中继位置d的变化。图5中清楚表明，不管中继位于何处，本发明提出的OPA策略总能呈现最好的性能。相比之下，SOPA性能较差，尤其是当中继位置靠近两收发机时性能更差。我们进一步观察到，由于目标速率考虑了两个传输方向的公平性，两收发机的中点是中继的最佳位置。

本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (6)

1.一种适用于双向中继***的资源优化算法，包括两个有信息交互的收发机和多个潜在的中继节点，其特征在于，包括如下步骤：

S1.两收发机利用无线信道分别发送导频序列，每个中继节点收到导频序列后，分别估计其两跳信道的信道系数h_m和g_m，并根据该中继节点R_m的两跳信道系数h_m和g_m设定一个参数为

的定时器，其中a=max(α,β)、b=min(α,β)，α=|h_m|²/σ²表示该中继节点R_m第一跳链路的单位接收信噪比，β=|g_m|²/σ²表示该中继节点R_m第二跳链路的单位接收信噪比，σ²为噪声功率；

S2.每个中继节点R_m以一个与参数θ_m成反比的初始值开启自己的定时器，且在等待各自的定时器衰减到零的过程中都处于侦听模式；一旦侦听到有任何一个中继接入网络，其它所有中继节点立刻停止自己的定时器并退出；

S3.接入网络的中继节点即为最优中继节点，它向两收发机广播其两跳信道的信道系数h_m和g_m；

S4.两收发机根据所述信道状态信息分别计算各自的最优发送功率，以最优发送功率同时广播各自包含信息量的信息；

S5.所述最优中继节点接收到来自两收发机的等功率的混合信号后，应用PNC映射获得发送信号，同时根据本地信道状态信息计算最优发送功率，将映射后的信号广播出去；

S6.两收发机都收到最优中继节点发送的数据后，根据各自之前所发送的数据，通过PNC解调处理，各自获得另一个收发机发送的信息。

2.如权利要求1所述的一种适用于双向中继***的资源优化算法，其特征在于：所述S2中，每个中继节点根据T_m=λ/θ_m开启自己的定时器，其中T_m为与参数θ_m成反比的初始值，λ为初始设定的常数值，用来协调中继之间竞争耗费的时间。

3.如权利要求1所述的一种适用于双向中继***的资源优化算法，其特征在于：所述两收发机分别为S₁和S₂，它们以及中继节点R_m的最优发送功率是通过最大化S₁→R_m→S₂及S₂→R_m→S₁两个方向上传输速率的小者得到的。

4.如权利要求3所述的一种适用于双向中继***的资源优化算法，其特征在于：优化发送功率时，首先将双向中继看作是两个单向中继***，继而得到双向中继***的次优功率。

5.如权利要求4所述的一种适用于双向中继***的资源优化算法，其特征在于：当所述次优功率被分配给参与通信的三个节点S₁、S₂及R_m时，再通过调整次优功率或重新分配无用功率来提升目标速率

6.如权利要求5所述的一种适用于双向中继***的资源优化算法，其特征在于：通过所述的功率调整，当α≥β，则对S₁、S₂及中继R_m的功率调整满足 $\mathrm{\Δ}{P}_1^{*}=\frac{\mathrm{\α}(\mathrm{\α}-\mathrm{\β})}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})\mathrm{\β}}{\stackrel{\‾}{P}}_1,\mathrm{\Δ}{P}_2^{*}=(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})\mathrm{\Δ}{P}_1^{*},\mathrm{\Δ}{P}_{R_m}^{*}=\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}}\mathrm{\Δ}{P}_1^{*}$ 时功率优化问题达到最优点，其中

为S₁的次优功率值；两收发机及最佳中继的最优发送功率值为： $P_1^{*}=\frac{\mathrm{\β}}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})}{P}_T,P_2^{*}=P_{R_m}^{*}=\frac{\mathrm{\α}}{(2\mathrm{\α}+\mathrm{\β})}{P}_T,$ 其中P_T为总功率限制；此时的目标速率

若α≤β，则可看作是两收发机S₁与S₂互换了位置。

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