CN101494490B - 基于反馈的随机分布式自组织通信方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于反馈的随机分布式自组织通信方法及系统，包括发射机、接收机，发射机通过随机加权的方式向接收机发送帧信息，发射机设有随机加权向量存储单元，接收机接收到帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回发射机；发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对随机加权向量存储单元进行实时更新。采用有限的反馈使随机分布式STBC/GCDD/MIMO保留好的随机加权方式，可以减少中继协作的信令开销，系统性能优良、误码率低。

Description

基于反馈的随机分布式自组织通信方法及系统

技术领域

本发明涉及一种通信技术，尤其涉及一种基于反馈的随机分布式自组织通信方法及系统。

背景技术

21世纪，全球进入了信息时代，信息的产生和传递非常迅速，已影响了社会的各个方面。随着经济的增长、社会的发展和人们物质生活及精神生活水平的提高，人们对通信提出了更新、更高的要求。由于因特网和多媒体应用在下一代无线通信中的集成，宽带高速数据通信服务的需求也不断增长，而可利用的无线频谱是有限的，只有使通信频谱的利用率得到显著提高，才能满足通信容量的需求。

在无线信道中使用MIMO(多输入多输出)系统可以显著提高通信容量。在无线链路两端设置多元素天线阵列就构成了MIMO信道。在MIMO信道中，空时编码是可以使信息容量接近理论容量的一种较实用的编码。空时编码的依据是将发射信号在空域和时域都引入联合相关，不仅可以同时取得分集增益和编码增益，而且能得到很高的频谱效率。

在第三代移动通信系统中，空时编码(space-time coding)技术是抗信道衰落和提高系统容量的一种最新编码方法。在后3G通信协议，比如LTE、WIMAX中的STBC(空时块码)及其衍生技术SFBC(空频分组编码)都得到了广泛应用。

基于MIMO天线系统的空时编码技术是多天线系统和空时编码的结合，是空间资源利用技术的发展方向，可以认为是一种高级的分集技术。空时编码可以使频谱利用率得到显著的提高。由于其在宽带系统中可以实现非常高的数据传输率，因此，空时编码技术被越来越多地应用于提供高数据传输率的业务(例如视频会议)和宽带无线信道中的移动计算。

CDD(循环延迟分集)技术，结合OFDM(正交频分复用)调制，信号在时域的循环移位等效为信号在频域的相位抖动，当多天线合成一个等效信道时，就产生了分集增益，CDD实质是把空域的分集效果转移到频域上。CDD在后3G通信协议中，是和STBC、SFBC同样重要的分集技术。

但是，随着通信技术的发展，传统的集中式控制在信令调度方面越来越复杂，很难适应未来高灵活性、自组织的通信要求，于是Ad-Hoc(点对点)、WSN(无线传感器网络)应运而生。

而自组织的特点之一就是非协作，现有技术中，直接把STBC、CDD、MIMO等分集或复用技术引入到自组织的系统中，下面对各个方案的随机加权方式的产生分别进行描述：

如图1所示，随机分布式自组织通信系统的模型包括源节点SN、中继RS、终节点DN，5个中继RS中只有2个中继RS参与到了第二阶段的信息传输。

系统模型说明如下：源节点发送信息到终节点分为两阶段，第一阶段：源节点发送信息到中继，中继检测解码后进行CRC(循环冗余校验)，只有校验正确的中继进入到第二阶段的传输；第二阶段：各中继各自独立地采用RD-STBC，RD-GCDD，RD-MIMO进行第二阶段传输，最后终节点解出来自源节点的信息。本发明主要关注第二阶段的传输方式及其改进。

如图2、图3所示，RD-STBC(随机分布式STBC)：

具体的加权方式包括以下步骤：

步骤1.1、源节点信息为：

(x[1]，x[2]，…，x[t]，…，x[T])^T

步骤1.2、(每个参与第二阶段传输的中继)在第t个符号时刻，STBC空时编码(L阶的STBC编码)之后的信息为：

s_STBC[t]＝(s_STBC1[t]，s_STBC2[t]...s_STBCL[t])^T

步骤1.3、(第n个中继在第t个符号时刻)乘以随机向量后的信息：

$s_{r_n}\left[t\right]=(w_{n_1},w_{n_2},...,w_{n_L})\left(\begin{array}{c}{s}_{{\mathrm{STBC}}_1}\left[t\right]\\ s_{{\mathrm{STBC}}_2}\left[t\right]\\ \·\\ \·\\ \·\\ s_{{\mathrm{STBC}}_L}\left[t\right]\end{array}\right)$

步骤1.4、在终节点看来，N个中继的发送的合成信号：

步骤1.5、终节点接收到的经过N个信道的信号：

$r\left[t\right]=(h_1,h_1,...,h_N)\left(\begin{array}{c}{s}_{r_1}\left[t\right]\\ s_{r_2}\left[t\right]\\ \·\\ \·\\ \·\\ s_{r_N}\left[t\right]\end{array}\right)+n\left[t\right]$

r[t]＝h^TWs_STBC[t]+n[t]＝h_eqs^STBC[t]+n[t]

其中关键的等效信道h_eq(从原来的N个信道变为L个等效信道了)为：

$\left(\begin{array}{c}{h}_{{\mathrm{eq}}_1}\\ h_{{\mathrm{eq}}_2}\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_{{\mathrm{eq}}_L}\end{array}\right)=h_{\mathrm{eq}}=w^{T}h=w^T\left(\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_N\end{array}\right)$

如图4所示，RD-GCDD(随机分布式GCDD，GCDD是广义的CDD)：

RD-GCDD的加权方式(准确的讲是卷积运算)包括步骤：

步骤2.1、IFFT变换(快速傅里叶逆变换)之前的频域信号为：

X[k]，1≤k≤K，其中K为IFFT计算点数(OFDM子载波数目)。

步骤2.2、(每个中继)IFFT变换之后的时域信号为：x[t]。

第n个中继随机产生的L_g×1阶随机向量为：g_n＝[g_n[0]，g_n[1]，...，g_n[L_g-1]]^T

步骤2.3、第n个中继随机卷积之后的信号为：

$s_n\left[t\right]=g_n\left[t\right]\⊗x\left[t\right]$

步骤2.4、假设第n个中继到终节点的多径信道为：

h_n[l]，0≤l≤L-1

步骤2.5、终节点接收到的信号，去除CP(OFDM系统中的循环前缀)，FFT运算之后的频域信号为：

R[k]＝H_eq[k]X[k]+N[k]，1≤k≤K

其中频域等效信道H_eq为：

$H_{\mathrm{eq}}\left[k\right]=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_n\left[k\right]G_n\left[k\right],1\≤k\≤K$

其中

$H_n\left[k\right]=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_n\left[l\right]e^{-j2\mathrm{\πkl}/K}$

$G_n\left[k\right]=\underset{l=0}{\overset{L_g-1}{\mathrm{\Σ}}}{g}_n\left[l\right]e^{-j2\mathrm{\πkl}/K}$ 它们分别表示了实际信道和随机加权系数在频域的表达式。

N[k]为第k个子载波上的噪声。

如图5所示，RD-MIMO(随机分布式MIMO)：

随机分布式MIMO与RD-STBC不同的地方在于，RD-MIMO的终节点有L个天线，而RDSTBC的终节点只有一个天线。

RD-MIMO的每个中继都知道终节点有L个天线，并且每个中继都把数据流串并转换为L个数据流，具体的加权方式包括步骤：

步骤3.1、源节点信息：

(x[1]，x[2]，…，x[t]，…，x[T])^T

步骤3.2、(每个参与第二阶段传输的中继)在第t个符号时刻，串并转换之后的信息，原来的一路数据流变为L路数据流(MIMO过程)：

s[t]＝(x₁[t]，x₂[t]，...，x_L[t])^T

步骤3.3、(第n个中继在第t个符号时刻，)乘以随机向量后的信息：

$s_{r_n}\left[t\right]=(w_{n_1},w_{n_2},...,w_{n_L})\left(\begin{array}{c}{x}_1\left[t\right]\\ x_2\left[t\right]\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_L\left[t\right]\end{array}\right)$

步骤3.4、在终节点看来，N个中继的发送的合成信号：

步骤3.5、终节点接收到的经过L×N阶MIMO信道的信号：

r[t]＝h^TWs[t]+n[t]＝h_eqs[t]+n[t]

其中关键的等效信道h_eq(从原来的L×N信道变为L×L等效信道了)为：

上述现有技术至少存在以下缺点：

对于RD-STBC/CDD来说，由于随机方式，由于节点之间的非协作(每个节点都根据自己获得的局部信息做出决策，而它们本身又无法判断自己决策的对错(好坏))，有可能没有分集增益(分集增益为1)，导致系统性能不佳。

对于RD-MIMO来说，随机加权方式可能会使等效信道具有很强的相关性，导致终结点进行MIMO检测时，性能不佳。

发明内容

本发明的目的是提供一种性能优良、误码率低的基于反馈的随机分布式自组织通信方法及系统。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明的基于反馈的随机分布式自组织通信方法，包括发射机、接收机，所述发射机通过随机加权的方式向接收机发送帧信息，所述发射机设有随机加权向量存储单元，所述接收机接收到所述帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回所述发射机；

所述发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对所述随机加权向量存储单元进行实时更新。

本发明的基于反馈的随机分布式自组织通信系统，包括源节点SN、中继RS、终节点DN，所述中继RS为发射机，所述终节点DN为接收机；

所述发射机通过随机加权的方式向接收机发送帧信息，所述发射机设有随机加权向量存储单元，所述接收机接收到所述帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回所述发射机；

所述发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对所述随机加权向量存储单元进行实时更新。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明所述的基于反馈的随机分布式自组织通信方法及系统，由于发射机设有随机加权向量存储单元，接收机接收到帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回发射机；发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对随机加权向量存储单元进行实时更新。可以减少中继协作的信令开销，系统性能优良、误码率低。

附图说明

图1为现有技术中的随机分布式自组织通信系统的模型示意图；

图2为现有技术中RD-STBC的原理框图；

图3为现有技术中RD-STBC的第n个中继的随机加权过程示意图；

图4为现有技术中RD-GCDD的原理框；

图5为现有技术中RD-MIMO的第n个中继的随机加权过程示意图；

图6为本发明的随机分布式自组织通信系统引入反馈后的示意图；

图7为本发明中接收机的原理框图；

图8为本发明中RD-STBC的原理框图；

图9为本发明中RD-GCDD的原理框图；

图10为本发明中RD-MIMO的原理框图。

具体实施方式

本发明的基于反馈的随机分布式自组织通信方法，其较佳的具体实施方式是，包括发射机、接收机，所述发射机通过随机加权的方式向接收机发送帧信息，所述发射机设有随机加权向量存储单元，所述接收机接收到所述帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回所述发射机；

所述发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对所述随机加权向量存储单元进行实时更新。

所述随机加权向量存储单元包括多个随机加权向量，所述多个随机加权向量依次顺序排列；

当所述反馈信息为1时，所述发射机采用第一个随机加权向量作为下一帧信息的随机加权方式，并将其它随机加权向量的排列位置依次前移，同时，将所述第一个随机加权向量排列为最后一个随机加权向量；

当所述反馈信息为0时，所述发射机随机产生一个随机加权向量作为下一帧信息的随机加权方式，并舍弃第一个随机加权向量，将其它随机加权向量的排列位置依次前移，同时将新产生的随机加权向量排列为最后一个随机加权向量。

所述随机加权向量存储单元包括M个随机加权向量：

式中，τ为反馈时延，指从所述发射机发送帧信息后，到所述接收机将比较的结果反馈回所述发射机的时间差；T_frame为所述帧信息的持续时间；符号

表示向上取整数。

本发明的方法可以为空时块码STBC随机分布式自组织通信方法，等效信道增益为：设在所述接收机看来，第t时刻只有L个等效信道，分别为 $\left(h_{{\mathrm{eq}}_1}\right[t],h_{{\mathrm{eq}}_2}[t],\·\·\·,h_{{\mathrm{eq}}_l}[t],...h_{{\mathrm{eq}}_L}[t\left]\right),$ 那么第t时刻的等效信道增益γ_STBC[t]为：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{STBC}}\left[t\right]=\frac{E_s}{{\mathrm{LN}}_0}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{{\mathrm{eq}}_l}\right[t\left]\right|}^2,$ 式中E_s为所述发射机的发送符号功率，N₀为噪声方差。

本发明的方法也可以为广义循环延迟分集GCDD随机分布式自组织通信方法，等效信道增益为：

设在接收机看来，第t时刻只有1个等效频域信道为H_eq[k]，那么第t时刻的等效信道增益γ_GCDD[t]为：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{GCDD}}\left[t\right]=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}({\left|H_{\mathrm{eq}}\right[k\left]\right|}^2/N_0),$ 式中，N₀为噪声方差。

本发明的方法也可以为多输入多输出MIMO随机分布式自组织通信方法，等效信道增益为：

设在接收机看来，第t时刻只有1个L×L阶的等效信道为

对其中等效信道进行SVD分解，得：

式中、中间的对角阵元素是按从大到小的顺序排列的，即λ₁≥λ₂≥...≥λ_L，那么，第t时刻的等效信道增益为：γ_MIMO[t]＝λ_L。

上述的等效信道增益，设时刻t以符号时间为单位，假设每帧信息中有T个符号时间，则第k帧信息的等效信道增益为：

$\mathrm{\γ}\left[k\right]=\frac{1}{T}\×\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\γ}\left[t\right],$ 式中，γ为γ_STBC或γ_GCDD或γ_MIMO。

接收机第k帧时的平均等效信道增益γ[k]按帧滑动平均更新的计算，具体为：

if k＜＝window_len

γ[k]＝(k-1)/k×γ[k-1]+1/k×γ[k]

if k＞window_len

γ[k]＝(window_len-1)/window_len×γ[k-1]+1/window_len×γ[k]

k＝k+1，

式中，K＝1，2，...n，window_len是开始阶段的训练时间及之后的记忆深度，γ[0]＝0，window_len按照系统工作的信道相关时间以及系统的具体帧结构进行取值。

反馈信息可以按以下方式设定：

当k≤window_len时，FBI[k]＝0；

当k＞window_len时：

$\mathrm{FBI}\left[k\right]=\left\{\begin{array}{ccc}1& \mathrm{if}& \mathrm{\&gamma;}\left[k\right]>=\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}\left[k\right]\\ 0& \mathrm{if}& \mathrm{\&gamma;}\left[k\right]<\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}\left[k\right]\end{array}\right.,$ 式中，FBI为反馈信息。

本发明的基于反馈的随机分布式自组织通信系统，其较佳的具体实施方式如图1所示，包括源节点SN、中继RS、终节点DN，所述中继RS为发射机，所述终节点DN为接收机；

如图6所示，发射机通过随机加权的方式向接收机发送帧信息，发射机设有随机加权向量存储单元。

可以是随机分布式STBC系统，也可以是随机分布式GCDD(或CDD)系统，也可以是随机分布式MIMO系统。

如图7所示，接收机接收到所述帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回所述发射机；

如图8、图9、图10所示，发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对随机加权向量存储单元进行实时更新。

本发明通过引入反馈，可以改进随机分布式STBC/CDD/MIMO性能，从而提高接收机的误码性能。

由于随机方式有可能达到很好的性能(分集增益为2)，也有可能没有分集增益(分集增益为1)。本发明通过引入反馈的方式，保留好的以前的随机加权方式，当接收机检测出坏的加权方式时就反馈回“0”，发射机下一次的加权方式就随机产生。当接收机检测出好的加权方式时就反馈回“1”，发射机下一次的加权方式就使用上一次的随机加权方式。

而接收机判断发射机的加权方式好坏的标准就是，接收端的等效信道平均增益；当理论或者在实际系统能够估计出信号功率、干扰功率、噪声功率时，也可以用接收端的平均SINR(信噪比)为标准。

下面对本发明进行详细的描述：

首先，对接收端处理本文方案进行说明：

对RD-STBC：

接收机进行信道估计，在接收机看来，第t时刻只有L个等效信道，分别为 $\left(h_{{\mathrm{eq}}_1}\right[t],h_{{\mathrm{eq}}_2}[t],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{eq}}_l}[t],{...h}_{{\mathrm{eq}}_L}[t\left]\right)$

每个等效信道都是包括实际的信道和随机加权矩阵的信道。

在接收机看来，第t时刻只有L个等效信道，那么第t时刻的等效信道增益γ_STBC[t]为：

${\mathrm{\&gamma;}}_{\mathrm{STBC}}\left[t\right]=\frac{E_s}{{\mathrm{LN}}_0}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|h_{{\mathrm{eq}}_l}\right[t\left]\right|}^2$

其中E_s为中继发送符号功率，N₀为噪声方差。

对RD-GCDD：

接收机进行信道估计，在接收机看来，第t时刻只有1个等效频域信道为H_eq[k]

每个等效信道都是包括实际的信道和随机加权矩阵的信道。

那么第t时刻的等效信道增益γ_GCDD[t]为：

${\mathrm{\&gamma;}}_{\mathrm{GCDD}}\left[t\right]=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}({\left|H_{\mathrm{eq}}\right[k\left]\right|}^2/N_0)$

其中N₀为噪声方差。

对RD-MIMO：

接收机进行信道估计，在接收机看来，第t时刻只有1个L×L阶的等效信道为

每个等效信道都是包括实际的信道和随机加权矩阵的信道。

对其中等效信道进行SVD分解，得：

其中中间的对角阵元素是按从大到小的顺序排列的，即λ₁≥λ₂≥...≥λ_L，“第t时刻的等效信道增益”为：γ_MIMO[t]＝λ_L

下面对信道增益γ(γ为γ_STBC或者为γ_GCDD或者为λ_MIMO)进行描述：

设时间t以符号时间为单位，STBC为符号时间，GCDD是OFDM符号时间，MIMO是L个符号时间，k是以帧为单位，并假设每帧中有T个符号，那么第k帧的等效信道增益为：

$\mathrm{\&gamma;}\left[k\right]=\frac{1}{T}\&times;\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&gamma;}\left[t\right]$

并且‘随机加权向量’在这一帧中保持不变。

接收机第k帧的平均等效信道增益γ[k]按帧滑动平均更新的计算：

if k＜＝window_len

γ[k]＝(k-1)/k×γ[k-1]+1/k×γ[k]

if k＞window_len

γ[k]＝(window_len-1)/window_len×γ[k-1]+1/window_len×γ[k]

k＝k+1

其中K＝1，2，...n

γ[0]＝0

其中window_len是开始阶段的训练时间(以及后来的记忆深度)。window_len太大就无法体现时变性，太小又无法准确体现信道平均增益，所以必须按照系统工作的信道相关时间以及系统的具体帧结构进行合理取值。

反馈信息的设定：

k≤window_len时：FBI[k]＝0；

k＞window_len时：

$\mathrm{FBI}\left[k\right]=\left\{\begin{array}{ccc}1& \mathrm{if}& \mathrm{\&gamma;}\left[k\right]>=\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}\left[k\right]\\ 0& \mathrm{if}& \mathrm{\&gamma;}\left[k\right]<\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}\left[k\right]\end{array}\right.$

其中FBI：feedback information：反馈信息。

本发明中的反馈时间间隔(和‘随机加权系数’的持续时间一样)是以帧为单位的。

然后，对发送端(中继)处理本文方案进行说明：

由于反馈时延的存在，使中继必须保留最近使用的M个‘随机加权向量’。

其中

其中，τ为反馈时延，具体是指从中继发射随机加权信号后，到终结点对此随机加权方式评价，反馈的FBI回到中继的时间差；T_frame为一帧的持续时间；符号

表示向上取整数，比如

如表1所示，每个中继都会保留M个存储单元，在数据传输的最开始阶段，每中继都随机产生M个‘随机加权向量’并依次存入M个存储单元。

如果第k帧收到反馈消息FBI＝1，则使用M个存储单元的第一个存储单元内的‘随机加权向量’作为加权方式，并且把它以压堆栈的方式压入M个存储单元的最后一个存储单元(而第k帧第二个到最后一个的‘随机加权向量’依次向前移动一位，就变成了k+1帧的第一到倒数第二个存储单元的‘随机加权向量’)。

如果第k帧收到反馈消息FBI＝0，则随机产生一个‘随机加权向量’作为加权方式，并且把它以压堆栈的方式压入M个存储单元的最后一个存储单元(而第k帧第二个到最后一个的‘随机加权向量’依次向前移动一位，就变成了k+1帧的第一到倒数第二个存储单元的‘随机加权向量’)。

表1：

本发明能有效地改进随机STBC和GCDD方案，有效降低误码率(1-3dB增益)。

本发明不需要中继的协调，节省了大量的信令开销。

本发明有很强的稳健性，由于随机的本身的特性，所以对反馈时延不敏感，本方案能很好的工作在中低速(30公里每小时)环境中(这里的速度是指中继与用户之间的相对运动速度)，本发明只需1比特的反馈就能达到很好的性能，是复杂度和性能的有效折中。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于反馈的随机分布式自组织通信方法，包括发射机、接收机，所述发射机通过随机加权的方式向接收机发送帧信息，其特征在于，所述发射机设有随机加权向量存储单元，所述接收机接收到所述帧信息后，将该帧信息的等效信道增益与之前收到的多帧信息的平均等效信道增益进行比较，并将比较的结果反馈回所述发射机；

所述发射机根据接收到的反馈信息决定下一帧信息的随机加权方式，并对所述随机加权向量存储单元进行实时更新；

所述随机加权向量存储单元包括多个随机加权向量，所述多个随机加权向量依次顺序排列；

当所述反馈信息为1时，所述发射机采用第一个随机加权向量作为下一帧信息的随机加权方式，并将其它随机加权向量的排列位置依次前移，同时，将所述第一个随机加权向量排列为最后一个随机加权向量；

当所述反馈信息为0时，所述发射机随机产生一个随机加权向量作为下一帧信息的随机加权方式，并舍弃第一个随机加权向量，将其它随机加权向量的排列位置依次前移，同时将新产生的随机加权向量排列为最后一个随机加权向量；

所述随机加权向量存储单元包括M个随机加权向量：

式中，τ为反馈时延，指从所述发射机发送帧信息后，到所述接收机将比较的结果反馈回所述发射机的时间差；T_frame为所述帧信息的持续时间；符号 

表示向上取整数；

该基于反馈的随机分布式自组织通信方法为空时块码STBC基于反馈的随机分布式自组织通信方法或广义循环延迟分集GCDD基于反馈的随机分布式自组织通信方法或多输入多输出MIMO基于反馈的随机分布式自组织通信方法；

当该基于反馈的随机分布式自组织通信方法为空时块码STBC基于反馈的随机分布式自组织通信方法时，所述等效信道增益为：

设在所述接收机看来，第t时刻只有L个等效信道，分别为 

那么第t时刻的等效信道增益γ_STBC[t]为：

式中E_s为所述发射机的发送符号功率，N₀为噪声方差，L为STBC码的阶数；

当该基于反馈的随机分布式自组织通信方法为广义循环延迟分集GCDD基于反馈的随机 分布式自组织通信方法时，所述等效信道增益为：

设在接收机看来，第t时刻只有1个等效频域信道为H_eq[k]，那么第t时刻的等效信道增益γ_GCDD[t]为：

式中，N₀为噪声方差，K为频域子载波数；

当该基于反馈的随机分布式自组织通信方法为多输入多输出MIMO基于反馈的随机分布式自组织通信方法时，所述等效信道增益为：

设在接收机看来，第t时刻只有1个L×L阶的等效信道为：

对其中等效信道进行SVD分解，得：

式中、中间的对角阵元素是按从大到小的顺序排列的，即λ₁≥λ₂≥...≥λ_L，那么，第t时刻的等效信道增益为：γ_MIMO[t]＝λ_L；

所述基于反馈的随机分布式自组织通信方法中，设时刻t以符号时间为单位，假设每帧信息中有T个符号时间，则第k帧信息的等效信道增益为：

式中，γ为γ_STBC或γ_GCDD或γ_MIMO；

所述接收机第k帧时的平均等效信道增益 

按帧滑动平均更新的计算，具体为：

当k＜＝window_len时， 

当k＞window_len时， 

式中，k＝1，2，...n，window_len是开始阶段的训练时间及之后的记忆深度， 

window_len按照系统工作的信道相关时间以及系统的具体帧结构进行取值；

所述反馈信息按以下方式设定：

当k≤window_len时，FBI[k]＝0；

当k＞window_len时： 

式中，FBI为反馈信息。 

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