CN101771509A - 一种正交网络空时编码方法及中继传输系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线通信系统中的正交网络空时编码方法，用于实现有多个源节点，每个源节点有一根天线，中继节点有两根天线的无线通信网络，以解决现有无线中继网络吞吐量低，分集损失较大的技术问题。本发明分为源节点向中继节点和目的节点广播数据信息的步骤和中继节点进行正交网络空时编码传输的步骤，后一步骤又分解为中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩和压缩数据空时编码和空时传输五个过程，两个步骤共需要T_SR+2符号周期。本发明将中继节点在T_SR个符号周期内的估计信号，分成两组进行网络空时编码，并在两个符号周期内发送完成，吞吐量可以达到T_SR/(T_SR+2)符号/用户/符号周期，从而提高了中继网络的吞吐量，降低了分集损失。

Description

一种正交网络空时编码方法及中继传输系统

技术领域

本发明涉及无线通信网络编码技术，尤其涉及正交、分布式正交网络空时编码方法及基于所述方法的中继传输系统。

背景技术

下一代无线移动通信将更多地提供高速率多媒体业务和数据业务，而移动信道中的多径衰落是影响通信质量和传输速率的最主要的瓶颈之一。利用中继技术为移动用户提供额外的分集增益，消除多径衰落的影响是近年来的研究热点之一。但在大规模无线中继通信网络中，通常是多个源节点和多个中继节点并存，传统中继方案，例如单天线中继和MIMO中继等，需要为每个源节点逐个转发数据，使传输效率随着网络规模的增加而大幅度下降。

网络编码通过对多条输入链路上收到的数据信息进行一定的线性或非线性处理(编码)，可提高网络吞吐量、减少数据包的传输次数、增强网络的容错性和鲁棒性，在无线中继通信网络中，有非常好的应用前景。

随着网络中信源数量的增加，传统的网络编码应用于无线通信网络时，采用协作方式只能获得1/(N+1)符号/秒/用户的吞吐量。为解决上述问题，学者T.Wang和G.B.Giannakis在2008年第三期的《通信选题》上发表文章“多用户协作通信系统中的复数域网络编码”。该文指出，作用于物理层上符号操作的复数域网络编码可获得1/2符号/用户/符号周期的吞吐量，更适合无线领域。

上述文献里给出的方法，仅考虑了中继有一根天线的情况，未考虑中继有多根天线或有多个中继节点的情况，而多输入多输出无线通信系统可综合利用空间、时间和频率三维资源，将在未来的移动通信系统中有巨大的应用前景。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种正交网络空时编码方法，用于解决包含目的节点、源节点和中继节点的无线通信网络中，中继节点网络吞吐量低，分集损失较大的技术问题。

为实现上述目的，本发明技术方案是这样实现的：

一种正交网络空时编码方法，包括步骤如下：

步骤A、源节点向中继节点和目的节点广播数据信息，该步骤需要TSR个符号周期；

步骤B、中继节点进行正交网络空时编码，并将编码数据发送至目的节点，该步骤需要2个符号周期。

步骤A为源节点广播数据信息阶段，如图1中实线所示，该阶段中Ns个源节点同时向中继节点R和目的节点D广播数据信息，中继节点R和目的节点D在第t个符号周期内收到的信号分别记为y_SR(t)和y_SD(t)，该阶段需要T_SR个符号周期。

步骤B为中继节点进行正交网络空时编码传输阶段，如图1中虚线所示，该阶段需要完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩、压缩数据空时编码和空时传输五个过程，以下结合图2对5个过程进行描述：

所述中继节点解码过程为：中继节点R根据收到的信号y_SR(t)进行最大似然解码，得到Ns个源节点发送信号向量x(t)的估计信息

$\hat{x}\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{\mathrm{SR}}\left(t\right)-H_{\mathrm{SR}}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

其中 $\hat{x}\left(t\right)={[{\hat{x}}_1\left(t\right)...{\hat{x}}_{N_S}\left(t\right)]}^T,$ t＝0，1，2，…，TSR-1， $H_{\mathrm{SR}}=[h_{S_{1}R},...,h_{S_{\mathrm{NS}}R}]$ 是Ns

个源节点与中继节点R之间的信道衰落矩阵。

所述估计信息分组过程为：中继节点R将第0个符号周期至第TSR-1个符号周期之内，所有Ns个源节点发送信号向量的估计信息分成两个

维的列向量，其中第一个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第0个符号周期至第

个符号周期内发送信号向量的估计信息，即 ${\hat{x}}_1={{[}_{}{\hat{x}}^T\left(0\right){\hat{x}}^T\left(1\right)...{\hat{x}}^T(\frac{T_{\mathrm{SR}}}{2}-1)]}^T;$ 第二个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第个符号周期至第T_SR-1个符号周期内发送信号向量的估计信息，即

${\hat{x}}_2{=[{\hat{x}}^T\left(\frac{T_{\mathrm{SR}}}{2}\right){\hat{x}}^T(\frac{T_{\mathrm{SR}}}{2}+1)...{\hat{x}}^T(T_{\mathrm{SR}}-1)]}^T.$

所述估计信息压缩过程为：将所述估计信息分组过程中得到的

维的列向量

压缩成一个复信号，即将维的单位复行向量P_j左乘列向量

得到

其中P_j为网络编码权值，目的是将维的列向量压缩成一个复信号，提高网络编码的吞吐量；将所述估计信息分组过程中得到的

维的列向量

压缩成一个复信号，即将

维的单位复行向量P_j左乘列向量得到

所述压缩数据空时编码过程为：将在所述估计信息压缩过程中得到的信号

和构成一个2×2矩阵，其中该2×2矩阵第一行第一列的元素为

该2×2矩阵第一行第二列的元素为

该2×2矩阵第二行第一列的元素是的负共轭，即该2×2矩阵第二行第二列的元素是

的共轭，即该2×2矩阵如下所示：

$\left[\begin{array}{cc}{x}_{R_1}& x_{R_2}\\ -x_{R_2}^{*}& x_{R_1}^{*}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{P}_j{\hat{x}}_1& P_j{\hat{x}}_2\\ -{\left(P_j{\hat{x}}_2\right)}^{*{}^{}}& {\left(P_j{\hat{x}}_1\right)}^{*}\end{array}\right]$

所述空时传输过程为：将所述2×2矩阵分别由中继节点的两根天线在两个符号周期内发送出去，其中所述2×2矩阵的第一行的两个信号由中继节点的两根天线在第T_SR个符号周期发送至目的节点，即第一根天线在第T_SR个符号周期发送信号第二根天线在第T_SR个符号周期发送信号

该2×2矩阵的第二行的两个信号由中继节点的两根天线在T_SR+1个符号周期发送至目的节点，即第一根天线在第T_SR+1个符号周期发送信号

第二根天线在第T_SR+1个符号周期发送信号

本发明的另一目的是提供一种基于正交网络空时编码方法的正交网络空时编码中继传输系统，为实现上述目的，本发明技术方案是这样实现的：

一种正交网络空时编码中继传输系统，包括目的节点、源节点和中继节点，其特征在于：

源节点用于在T_SR个符号周期将数据信息广播给中继节点和目的节点；

中继节点用于对接收到的数据信息进行正交网络空时编码并将编码数据发送给目的节点，所述中继节点在两个符号周期内完成中继节点解码过程、估计信息分组过程、估计信息压缩过程、压缩数据空时编码过程和空时传输过程五个过程。

所述正交网络空时编码中继传输系统中处理步骤同正交网络空时编码方法。

由于本发明将中继节点在TSR个符号周期内的估计信号，分成两组进行网络空时编码，并在两个符号周期内发送完成，吞吐量可以达到T_SR/(T_SR+2)符号/用户/符号周期，吞吐量随T_SR的增加而提高，这是传统中继协作通信无法达到的。

如图7所示，当有一个目的节点，多个源节点，每个源节点有一根天线，有两个中继节点且两个中继节点都只有一个天线时，构成分布式的中继网络，在分布式中继网络的情况下，需要对各中继节点进行功率控制，本发明的另一目的是提供一种分布式正交网络空时编码方法，为实现上述目的，本发明技术方案是这样实现的：

步骤A、源节点向中继节点和目的节点广播数据信息，该步骤需要TS个符号周期；

步骤B、中继节点R1和R2进行分布式正交网络空时编码，并将编码数据传送至目的节点，该步骤需要两个符号周期。

步骤A即源节点广播数据信息阶段，是Ns个源节点同时向中继节点R₁、R₂和目的节点D广播数据信息，其中Ns个源节点发送信号向量记为 $x\left(t\right)={[x_1\left(t\right)...x_{N_S}\left(t\right)]}^T,$ 中继节点R₁和R₂在第t个符号周期内收到的信号分别记为

和

目的节点D在第t个符号周期内收到的信号分别记为y_SD(t)，该阶段需要T_S个符号周期。

步骤B即中继节点R₁和中继节点R₂进行分布式正交网络空时编码传输阶段，需要完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩、中继节点功率控制和压缩数据分布式空时编码传输五个过程。

所述分布式正交网络空时编码方法中，中继节点解码过程是中继节点R₁和R₂根据收到的信号

和

分别进行最大似然解码，中继节点R₁解码得到的Ns个源节点发送信号向量的估计信息记为中继节点R₂解码得到的Ns个源节点发送信号向量的估计信息记为

估计信息

和

通过如下两个公式计算：

${\hat{x}}_1\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{{\mathrm{SR}}_1}\left(t\right)-H_{{\mathrm{SR}}_1}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

${\hat{x}}_2\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{{\mathrm{SR}}_2}\left(t\right)-H_{{\mathrm{SR}}_2}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

其中

是Ns个源节点与中继节点R₁之间的信道衰落矩阵，

是Ns个源节点与中继节点R₂之间的信道衰落矩阵。

所述分布式正交网络空时编码方法中，估计信息分组过程是中继节点R₁和R₂分别对各自解码得到的Ns个源节点发送的信号向量的估计信息和

进行分组，从而分别得到两个

维的列向量。

中继节点R₁将T_S个符号周期内的估计信号

分成两部分：

${\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}={[{\hat{x}}_1^T\left(0\right),...,{\hat{x}}_1^T(\frac{T_s}{2}-1)]}^T={[{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}\left(0\right),...{,\hat{x}}_{1,N_S}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}(\frac{T_s}{2}-1),...,{\hat{x}}_{1,N_S}(\frac{T_s}{2}-1)]}^T$

${\hat{x}}_{\mathrm{1,2}}{[{\hat{x}}_1^T\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_1^T(T_s-1)]}^T={[{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_{1,N_S}\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}(T_s-1),...,{\hat{x}}_{1,N_S}(T_s-1)]}^T$

中继节点R₂将T_S个符号周期内的估计信号分成两部分：

${\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}={[{\hat{x}}_2^T\left(0\right),...,{\hat{x}}_2^T(\frac{T_s}{2}-1)]}^T={[{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{2,N_S}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}(\frac{T_s}{2}-1),...,{\hat{x}}_{2,N_S}(\frac{T_s}{2}-1)]}^T$

${\hat{x}}_{2,2}={[{\hat{x}}_2^T\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_2^T(T_s-1)]}^T={[{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_{2,N_S}\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}(T_s-1),...,{\hat{x}}_{2,N_S}(T_s-1)]}^T$

所述分布式正交网络空时编码方法中，估计信息压缩过程是中继节点R₁和R₂利用

维单位复行向量P_i，分别对上述四个

维的列向量和

进行压缩，即中继节点R₁将

维的单位复行向量P_i分别左乘列向量

和得到和

中继节点R₂将

维的单位复行向量P_i分别左乘列向量

和

得到

和

其中P_i为网络编码权值。

所述分布式正交网络空时编码方法中，中继节点的功率控制过程是中继节点R₁和中继节点R₂根据N_S个源节点所采取的调制方式，以及源节点与中继节点R₁和中继节点R₂之间的信道衰落矩阵

和

分别计算出中继节点R₁和中继节点R₂与N_S个源节点之间的欧式距离

和

并根据

和确定中继节点R₁和中继节点R₂上的功率控制因子p₁和p₂。

欧氏距离d_SR，min的计算公式为：

$d_{\mathrm{SR},\min }=\underset{\underset{x\left(t\right)\∈C^{N_S},x\′\left(t\right)\∈C^{N_S}}{x\left(t\right)\≠x\′\left(t\right)}}{\min }\underset{i=1}{\overset{N_S}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|h_{S_i{R}_j}{\mathrm{\θ}}_i(x_i\left(t\right)-x_i^{\′}\left(t\right))\left|\right|}^2$

其中，

为第i个源节点到第j个中继节点D之间的信道冲激响应，θ_i为第i个源节点相位响应，x_i(t)为第i个源节点可能发送的符号， x′_i(t)为第i个源节点可能发送的另一个符号。

所述功率控制因子p₁和p₂根据信道衰落矩阵的变化特性有以下两种确定方法：

方法一，信道衰落矩阵为变化比较缓慢的准静态矩阵，则所述功率控制因子的计算方式为：

$p_n=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_n},\min {\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_n}^2,{\left|h_{R_{n}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2\}}{{\left|h_{R_{n}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2}$

其中，p_n为第n个中继节点的功率控制因子，为信源到第n个中继节点之间的欧氏距离，

为信源到第n个中继节点之间信道冲激响应的方差，

为第n个中继节点到目的节点D之间的信道冲激响应，为第n个中继节点到目标节点之间信道冲激响应的方差。

通过上述公式可知，所述p₁和p₂为：

$p_1=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_1,,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_1}^2,{\left|{h_{R_{1}D}}_{}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}{{\left|h_{R_{1}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}$ 和 $p_2=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_2,,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_2}^2,{\left|{h_{R_{2}D}}_{}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2\}}{{\left|h_{R_{2}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}$

方法二，信道衰落矩阵变化相对较快，，则所述功率控制因子的计算方式为：

$P_n=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_n,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_n}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2}{{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2}$

其中，p_n为第n个中继节点的功率控制因子，

为信源到第n个中继节点之间的欧氏距离，

为信源到第n个中继节点之间信道冲激响应的方差，

为第n个中继节点到目标节点之间信道冲激响应的方差。

通过上述公式可知，所述p₁和p₂为：

$p_1=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_1,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_1}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2\}}{{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}$ 和 $p_2=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_2,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_2}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2\}}{{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}$

所述分布式正交网络空时编码方法中，压缩数据分布式空时编码传输过程是中继节点R₁和R₂利用各自的压缩数据

和

以及上述功率控制因子p₁和p₂，按照正交空时编码矩阵进行传输，即中继节点R₁在第T_S个符号周期和第T_S+1个符号周期分别发送信号

和

中继节点R₂在第T_S个符号周期和第T_S+1个符号周期分别发送信号

和

根据中继节点R₁和R₂在第T_S个符号周期和第T_S+1个符号周期的传输信号，可构成如下2×2分布式空时编码矩阵

$\left[\begin{array}{cc}\sqrt{p_1}{x}_{R_1}\left(0\right)& \sqrt{p_2}{x}_{R_2}\left(1\right)\\ -\sqrt{p_1}{x}_{R_1}^{*}\left(1\right)& \sqrt{p_2}{x}_{R_2}^{*}\left(0\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\sqrt{p_1}{P}_1{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}& \sqrt{p_2}{P}_1{\hat{x}}_{\mathrm{2,2}}\\ -\sqrt{p_1}{\left(P_1{\hat{x}}_{\mathrm{1,2}}\right)}^{*}& \sqrt{p_2}{\left(P_1{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\right)}^{*}\end{array}\right]$

本发明的另一目的是提供一种基于分布式正交网络空时编码方法的分布式正交网络空时编码中继传输系统，为实现上述目的，本发明技术方案是这样实现的：

一种分布式正交网络空时编码中继传输系统，包含目的节点、源节点和中继节点，其特征在于：

源节点用于在T_SR个符号周期将数据信息广播给中继节点和目的节点；

中继节点用于对接收到的数据信息进行分布式正交网络空时编码并将编码数据发送给目的节点，所述中继节点在两个符号周期内完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩、中继节点功率控制和压缩数据分布式空时编码传输五个过程。

所述分布式正交网络空时编码中继传输系统中处理步骤同分布式正交网络空时编码方法。

由于该方案将Ns个用户在T_s个时隙内的发送数据，在中继节点通过网络编码和分布式空时码，在两个时隙内转发完毕，因而该方案的吞吐量为T_s/(T_s+2)符号/用户/时隙，当源节点数Ts＞2时，吞吐量大于现有复数域网络编码的吞吐量。另外，当Ts趋向于无穷大时，该方案的吞吐量趋近于1符号/用户/符号周期。

附图说明

图1为本发明包括多源节点，一个中继节点，一个目的节点情况下的无线通信网络模型；

图2是本发明技术方案原理结构图；

图3是本发明实施例1原理结构图；

图4是本发明实施例1的性能曲线；

图5是本发明实施例2原理结构图；

图6是本发明实施例1和实施例2的性能比较曲线；

图7是本发明实施例3的原理结构图；

图8是本发明实施例3的性能仿真图；

图9是本发明实施例4的原理结构图；

图10是本发明实施例4的性能仿真图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下举实施例并参照附图，对本发明进一步详细说明。

实施例1：

参照图3，这里T_SR＝2，本发明提供的正交网络空时编码方法，分成两个阶段完成，第一个阶段是源节点广播数据信息阶段，该阶段需要T_SR＝2个符号周期，第二个阶段是中继节点进行网络空时编码传输阶段，该阶段需要两个符号周期。

所述的源节点广播数据信息阶段，是Ns个源节点同时向中继节点R和目的节点D广播发送信息，其中中继节点R和目的节点D在第t个符号周期内收到的信号分别记为y_SR(t)和y_SD(t)，该阶段需要T_SR＝2个符号周期。

所述的中继节点进行网络空时编码传输阶段，需要完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩和压缩数据空时编码和空时传输五个过程。

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，中继节点解码过程是中继节点R根据收到的信号y_SR(t)进行最大似然解码，得到Ns个源节点发送信号向量x(t)的估计信息

$\hat{x}\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{\mathrm{SR}}\left(t\right)-H_{\mathrm{SR}}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

其中

t＝0，1，

是Ns个源节点与中继节点R之间的信道衰落矩阵，arg min表示最大似然译码。

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，估计信息分组过程是中继节点R将第0个符号周期内，所有Ns个源节点发送信号的估计值分成两个

维的列向量，其中第一个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第0个符号周期内发送信号的估计值，即

第二个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第个符号周期内发送信号的估计值，即

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，估计信息压缩过程是将上述

维的列向量

压缩成一个复信号，即将

维的单位复行向量P₂左乘列向量

得到

将上述维的列向量

压缩成一个复信号，即将维的单位复行向量P2左乘列向量

得到

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，压缩数据空时编码过程是将上述压缩得到的信号

和

构成一个2×2矩阵，其中该2×2矩阵第一行第一列的元素为

该2×2矩阵第一行第二列的元素为

该2×2矩阵第二行第一列的元素是

的负共轭，即该2×2矩阵第二行第二列的元素是

的共轭，即

如下式所示：

$\left[\begin{array}{cc}{x}_{R_1}& x_{R_2}\\ {-x}_{R_2}^{*}& x_{R_1}^{*}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{P}_2{\hat{x}}_1& P_2{\hat{x}}_2\\ -{\left(P_2{\hat{x}}_2\right)}^{*}& {\left(P_2{\hat{x}}_1\right)}^{*}\end{array}\right]$

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，空时传输过程是将所述2×2矩阵分别由中继节点的两根天线在两个符号周期内发送出去，其中所述2×2矩阵的第一行的两个信号由中继节点的两根线在第T_SR＝2个符号周期内发送至目的节点，即第一根天线在第T_SR＝2个符号周期内发送信号

第二根天线在第T_SR＝2个符号周期内发送信号

该2×2矩阵的第二行的两个信号由中继节点的两根天线在第T_SR+1＝3个符号周期内发送至目的节点，即第一根天线在第T_SR+1＝3个符号周期内发送信号

第二根天线在第T_SR+1＝3个符号周期内发送信号

在本实施例中，向量P₂选择如下：

$P_2=\frac{1}{\sqrt{N_s}}[1\exp (j2\mathrm{\π}\×3/\left({2N}_s\right))...\exp (j2\mathrm{\π}\×3(N_s-1)/\left({2N}_s\right))]$

由于T_SR＝2，本实施例所示方案的吞吐量是

符号/用户/符号周期。

图4给出了采用本实施例的仿真曲线，以及与复数域协作网络编码的性能比较。其中纵坐标为误符号率，横坐标为每个符号上的信噪比。本发明方案和复数域网络编码方案均采用BPSK调制，吞吐量均为1/2符号/用户/符号周期。由图可看出，在SER＝10^-4时，本发明提供的方案比复数域网络编码方案有5dB的增益。另外，在相同吞吐量的情况下，本发明提供的方案可以获得额外的分集增益，这主要是由于本方案的中继节点在检测源节点的数据信息时，可以采用最大比合并的方法，相比于两个中继节点的复数域网络编码方案，可获得额外的接收分集增益。

实施例2：

参照图5，这里T_SR＝4，本发明提供的正交网络空时编码方法，分成两个阶段完成，共需T_SR+2个符号周期，其中第一个阶段是源节点广播数据信息，该阶段需要T_SR＝4个符号周期，第二个阶段是中继节点进行网络空时编码传输，该阶段需要两个符号周期。

所述的源节点广播数据信息阶段，是Ns个源节点同时向中继节点R和目的节点D广播发送信息，其中中继节点R和目的节点D在第t个符号周期内收到的信号分别记为y_SR(t)和y_SD(t)，该阶段需要T_SR＝2个符号周期。

所述的中继节点进行网络空时编码传输阶段，需要完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩和压缩数据空时传输和空时传输五个过程。

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，中继节点解码过程是中继节点R根据收到的信号y_SR(t)进行最大似然解码，得到Ns个源节点发送信号向量x(t)的估计信息

$\hat{x}\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{\mathrm{SR}}\left(t\right)-H_{\mathrm{SR}}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

其中

其中t＝0，1，2，3。

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，估计信息分组过程是中继节点R将第0个符号周期至第T_SR-1＝3个符号周期内，所有Ns个源节点发送信号的估计值分成两个

维的列向量，其中第一个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第0个符号周期至第

个符号周期内发送信号的估计值，即

第二个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第个符号周期至第

个符号周期内发送信号的估计值，即 ${\hat{x}}_2={\left[{\hat{x}}^T\left(2\right){\hat{x}}^T\left(3\right)\right]}^T.$

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，估计信息压缩过程是将上述

维的列向量

压缩成一个复信号，即将维的单位复行向量P₃左乘列向量得到将上述

维的列向量

压缩成一个复信号，即将

维的单位复行向量P₃左乘列向量得到

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，压缩数据空时编码过程是将上述压缩得到的信号和

构成一个2×2矩阵，其中该2×2矩阵第一行第一列的元素为

该2×2矩阵第一行第二列的元素为

该2×2矩阵第二行第一列的元素是

的负共轭，即

该2×2矩阵第二行第二列的元素是

的共轭，即

如下式所示：

$\left[\begin{array}{cc}{x}_{R_1}& x_{R_2}\\ {-x}_{R_2}^{*}& x_{R_1}^{*}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{P}_3{\hat{x}}_1& P_3{\hat{x}}_2\\ -{\left(P_3{\hat{x}}_2\right)}^{*}& {\left(P_3{\hat{x}}_1\right)}^{*}\end{array}\right]$

所述中继节点进行网络空时编码传输阶段中，空时传输过程是将所述2×2矩阵分别由中继节点的两根天线在两个符号周期内发送出去，其中所述2×2矩阵的第一行的两个信号由中继节点的两根线在第T_SR＝4个符号周期内发送至目的节点，即第一根天线在第T_SR＝4个符号周期内发送信号第二根天线在第T_SR＝4个符号周期内发送信号该2×2矩阵的第二行的两个信号由中继节点的两根天线在第T_SR+1＝5个符号周期内发送至目的节点，即第一根天线在第T_SR+1＝5个符号周期发送信号第二根天线在第T_SR+1＝5个符号周期发送信号

在本实施例中，1×2N_S维向量P₃选择如下：

$P_3=\frac{1}{\sqrt{N_s}}[1\exp (j2\mathrm{\π}/\left(4N_s\right))...\exp (j2\mathrm{\π}({2N}_s-1)/\left({4N}_s\right))]$

由于T_SR＝4，本实施例提供方案的吞吐量是

符号/用户/符号周期。

图6给出了本发明方案在不同吞吐量下的性能比较曲线，其中纵坐标为误符号率，横坐标为每个符号上的信噪比，可看出，随着吞吐量的增加，网络空时编码的性能略有下降，但不同的吞吐量情况下的分集增益没有明显变化。

另外，针对该方案不同的功控方式，还提供了实施例3和实施例4。

实施例3：

图7为有Ns个源节点，有两个中继节点的分布式中继网络示意图，当Ts＝2时，分布式正交网络空时编码方法的步骤分两个阶段完成，共需T_S+2＝4个符号周期。

第一个阶段是源节点广播数据信息，该阶段需要T_S＝2个符号周期；

第二个阶段是中继节点R₁和R₂进行分布式正交网络空时编码传输，该阶段需要两个符号周期。

所述的源节点广播数据信息阶段，是Ns个源节点同时向中继节点R₁，R₂和目的节点D广播发送信息，其中Ns个源节点发送信号向量记为

中继节点R₁和R₂在第t个符号周期内收到的信号分别记为和

目的节点D在第t个符号周期内收到的信号分别记为y_SD(t)，该阶段需要T_S个符号周期，t＝0，1。

所述的中继节点R₁和R₂进行分布式正交网络空时编码传输阶段，需要完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩、中继节点功率控制和压缩数据分布式空时编码传输五个过程。

所述分布式正交网络空时编码方法中，中继节点解码过程是中继节点R₁和R₂根据收到的信号

和

分别进行最大似然解码，中继节点R₁解码得到的Ns个源节点发送信号向量的估计信息记为

中继节点R₂解码得到的Ns个源节点发送信号向量的估计信息记为

t＝0，1。估计信息

和

用如下两个公式计算：

${\hat{x}}_1\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{{\mathrm{SR}}_1}\left(t\right)-H_{{\mathrm{SR}}_1}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

${\hat{x}}_2\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{{\mathrm{SR}}_2}\left(t\right)-H_{{\mathrm{SR}}_2}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

其中

是Ns个源节点与中继节点R₁之间的信道衰落矩阵，

是Ns个源节点与中继节点R₂之间的信道衰落矩阵。

所述分布式正交网络空时编码方法中，估计信息分组过程是中继节点R₁和R₂根据在T_S个符号周期内Ns个源节点的估计信息，分别分组得到两个

维的列向量

和

中继节点R1将T_S＝2个符号周期内的估计信号和

分成两部分： ${\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}={\hat{x}}_1\left(0\right)={[{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{1,N_S}\left(0\right)]}^T$ 和 ${\hat{x}}_{1,2}={\hat{x}}_1\left(1\right)={[{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}\left(1\right),...,{\hat{x}}_{1,N_S}\left(1\right)]}^T$

中继节点R2将T_S＝2个符号周期内的估计信号

和

分成两部分： ${\hat{x}}_{2,1}={\hat{x}}_2\left(0\right)={[{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{2,N_S}\left(2\right)]}^T$ 和 ${\hat{x}}_{2,2}={\hat{x}}_2\left(1\right)={[{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\left(1\right),...,{\hat{x}}_{2,N_S}\left(1\right)]}^T$

所述分布式正交网络空时编码方法中，估计信息压缩过程是中继节点R₁和R₂利用维单位复行向量P₂，分别对上述四个

维的列向量和

进行压缩，即中继节点R₁将

维的单位复行向量P₂分别左乘列向量

和

得到和中继节点R₂将维的单位复行向量P₂分别左乘列向量

和

得到

和

所述分布式正交网络空时编码方法中，中继节点功率控制过程是中继节点R_i根据N_S个源节点所采取的调制方式，以及源节点与中继节点R_j之间的信道衰落矩阵

计算欧式距离和

并根据

和

确定中继节点R₁和R₂上的功率控制因子p₁和p₂。

所述分布式正交网络空时编码方法中，功率控制因子p₁和p₂根据信道衰落矩阵的变化特性有以下两种确定方法：

方法一，信道衰落矩阵是准静态的，即变化比较缓慢，功率控制因子p₁和p₂为：

$p_1=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_1,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_1}^2,{\left|h_{R_{1}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}{{\left|h_{R_{1}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}$ 和 $p_2=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_2,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_2}^2,{\left|h_{R_{2}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2\}}{{\left|h_{R_{2}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}$

方法二，信道衰落矩阵变化相对较快，功率控制因子p₁和p₂为：

$p_1=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_1,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_1}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}{{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}$ 和 $p_2=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_2,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_2}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}{{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}$

其中欧氏距离

的计算公式为：

$d_{\mathrm{SR},\min }=\underset{\underset{x\left(t\right)\∈C^{N_S},x\′\left(t\right)\∈C^{N_S}}{x\left(t\right)\≠x\′\left(t\right)}}{\min }\underset{i=1}{\overset{N_S}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|h_{S_i{R}_j}{\mathrm{\θ}}_i(x_i\left(t\right)-x_i^{\′}\left(t\right))\left|\right|}^2$

所述分布式正交网络空时编码方法中，压缩数据分布式空时编码是中继节点R₁和R₂利用各自的压缩数据

和

以及上述功率控制因子p₁和p₂，按照正交空时编码矩阵进行传输，即中继节点R₁在第T_S＝2个符号周期和第T_S+1＝3个符号周期分别发送信号

和

中继节点R₂在第T_S＝2个符号周期和第T_S+1＝3个符号周期分别发送信号和

根据中继节点R₁和R₂在第T_S＝2个符号周期和第T_S+1＝3个符号周期的传输信号，可构成如下2×2分布式空时编码矩阵

$\left[\begin{array}{cc}\sqrt{p_1}{x}_{R_1}\left(0\right)& \sqrt{p_2}{x}_{R_2}\left(1\right)\\ -\sqrt{p_1}{x}_{R_1}^{*}\left(1\right)& \sqrt{p_2}{x}_{R_2}^{*}\left(0\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\sqrt{p_1}{P}_2{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}& \sqrt{p_2}{P}_2{\hat{x}}_{\mathrm{2,2}}\\ -\sqrt{p_1}{\left(P_2{\hat{x}}_{\mathrm{1,2}}\right)}^{*}& \sqrt{p_2}{\left(P_2{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\right)}^{*}\end{array}\right]$

本实施例中，中继节点在T_S＝2个符号周期内的估计信号，分别由两组不同的向量进行分布式正交网络空时编码，并在两个符号周期内发送完成，吞吐量可以达到T_S/(T_S+2)＝1/2符号/用户/时隙。

本实施例中，选择的

维的单位复行向量P₂网络编码向量为：

$P_2=\frac{1}{\sqrt{{2N}_s}}[1\exp (j3\×2\mathrm{\π}/\left({2N}_s\right))...\exp (j3\×2\mathrm{\π}\left(N_{s-1}\right)/\left({2N}_s\right))]$

图8给出了本实施例采用BPSK调制时的仿真曲线，其中纵坐标为误符号率，横坐标为每个符号上的信噪比，图中(2，2，1)表示有两个源节点、两个中继节点和一个目的节点，且每个节点有一根天线，吞吐量为1/2符号/用户/符号周期。由图4可看出，在相同吞吐量的情况下，基于功率控制算法1的分布式正交网络空时编码可获得最好的性能，在误符号率SER＝10^-4时，本发明提供的基于功率控制算法1的编码方案有接近5dB的增益，基于功率控制算法2的编码方案有接近4dB的增益。

实施例4

图9为有Ns个源节点，有两个中继节点的分布式中继网络示意图，当Ts＝4时，分布式正交网络空时编码方法的步骤分两个阶段完成，共需T_S+2＝6个符号周期。

第一个阶段是源节点广播数据信息，该阶段需要T_S＝4个符号周期；

第二个阶段是中继节点R₁和R₂进行分布式正交网络空时编码传输，该阶段需要两个符号周期。

所述的源节点广播数据信息阶段，是Ns个源节点同时向中继节点R₁，R₂和目的节点D广播发送信息，其中Ns个源节点发送信号向量记为中继节点R₁和R₂在第t个符号周期内收到的信号分别记为

和

目的节点D在第t个符号周期内收到的信号分别记为y_SD(t)，该阶段需要T_S个符号周期，t＝0，1，2，3。

所述的中继节点R₁和R₂进行分布式正交网络空时编码传输阶段，需要完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩、中继节点功率控制和压缩数据分布式空时编码传输五个过程。

所述分布式正交网络空时编码方法中，中继节点解码过程是中继节点R₁和R₂根据收到的信号

和

分别进行最大似然解码，中继节点R₁解码得到的Ns个源节点发送信号向量的估计信息记为

中继节点R₂解码得到的Ns个源节点发送信号向量的估计信息记为

t＝0，1，2，3。估计信息

和

用如下两个公式计算：

${\hat{x}}_1\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{{\mathrm{SR}}_1}\left(t\right)-H_{{\mathrm{SR}}_1}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

${\hat{x}}_2\left(t\right)=\underset{x\left(t\right)}{\arg \min }{\left|\right|y_{{\mathrm{SR}}_2}\left(t\right)-H_{{\mathrm{SR}}_2}x\left(t\right)\left|\right|}^2$

其中

是Ns个源节点与中继节点R₁之间的信道衰落矩阵，是Ns个源节点与中继节点R₂之间的信道衰落矩阵。

所述分布式正交网络空时编码方法中，估计信息分组过程是中继节点R₁和R₂根据在T_S＝4个符号周期内Ns个源节点的估计信息，分别分组得到两个维的列向量

和

中继节点R1将Ts个符号周期内的估计信号

分成两部分：

${\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}={[{\hat{x}}_1^T\left(0\right),...,{\hat{x}}_1^T(\frac{T_s}{2}-1)]}^T={[{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}\left(0\right),...{,\hat{x}}_{1,N_S}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}(\frac{T_s}{2}-1),...,{\hat{x}}_{1,N_S}({}_{}\frac{T_s}{2}-1)}^T$

${\hat{x}}_{1,2}={[{\hat{x}}_1^T\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_1^T(T_s-1)]}^T={[{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}\left(\frac{T_s}{2}\right),...{,\hat{x}}_{1,N_S}\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}(T_s-1),...,{\hat{x}}_{1,N_S}(T_s-1)]}^T$

中继节点R2将Ts个符号周期内的估计信号

分成两部分：

${\hat{x}}_{2,1}={[{\hat{x}}_2^T\left(0\right),...,{\hat{x}}_2^T({\frac{T_s}{2}}_{}-1)]}^T={[{\hat{x}}_{2,1}\left(0\right),...{,\hat{x}}_{2,N_S}\left(0\right),...,{\hat{x}}_{2,1}({\frac{T_s}{2}}_{}-1),...,{\hat{x}}_{2,N_S}({\frac{T_s}{2}}_{}-1)]}^T$

${\hat{x}}_{2,2}={[{\hat{x}}_2^T\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_2^T({T_s}_{}-1)]}^T={[{\hat{x}}_{2,1}\left(\frac{T_s}{2}\right),...{,\hat{x}}_{2,N_S}\left(\frac{T_s}{2}\right),...,{\hat{x}}_{2,1}(T_s-1),...,{\hat{x}}_{2,N_S}(T_s-1)]}^T$

所述分布式正交网络空时编码方法中，估计信息压缩过程是中继节点R₁和R₂利用

维单位复行向量P₃，分别对上述四个

维的列向量

和进行压缩，即中继节点R₁将

维的单位复行向量P₃分别左乘列向量

和

得到

和

中继节点R₂将

维的单位复行向量P₃分别左乘列向量

和

得到

和

所述分布式正交网络空时编码方法中，中继节点功率控制是中继节点R_i根据N_S个源节点所采取的调制方式，以及源节点与中继节点R_j之间的信道衰落矩阵

计算欧式距离

和并根据和

确定中继节点R₁和R₂上的功率控制因子p₁和p₂。

所述分布式正交网络空时编码方法中，功率控制因子p₁和p₂根据信道衰落矩阵的变化特性有以下两种确定方法：

方法一，信道衰落矩阵为准静态，即变化比较缓慢，功率控制因子p₁和p₂为：

$p_1=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_1,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_1}^2,{\left|h_{R_{1}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2\}}{{\left|h_{R_{1}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}$ 和 $p_2=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_2,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_2}^2,{\left|h_{R_{2}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2\}}{{\left|h_{R_{2}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}$

方法二，信道衰落矩阵变化相对较快，功率控制因子p₁和p₂为：

$p_1=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_1,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_1}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2\}}{{\mathrm{\σ}}_{R_{1}D}^2}$ 和 $p_2=\frac{\min \{d_{{\mathrm{SR}}_2,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_2}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2\}}{{\mathrm{\σ}}_{R_{2}D}^2}$

其中欧氏距离

的计算公式为：

$d_{\mathrm{SR},\min }=\underset{\underset{x\left(t\right)\∈C^{N_S},x\′\left(t\right)\∈C^{N_S}}{x\left(t\right)\≠x\′\left(t\right)}}{\min }\underset{i=1}{\overset{N_S}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|h_{S_i{R}_j}{\mathrm{\θ}}_i(x_i\left(t\right)-x_i^{\′}\left(t\right))\left|\right|}^2=\underset{\underset{x\left(t\right)\∈C^{N_S},x\′\left(t\right)\∈C^{N_S}}{x\left(t\right)\≠x\′\left(t\right)}}{\min }$

所述分布式正交网络空时编码方法中，压缩数据分布式空时编码是中继节点R₁和R₂利用各自的压缩数据

和

以及上述功率控制因子p₁和p₂，按照正交空时编码矩阵进行传输，即中继节点R₁在第T_S＝4个符号周期和第T_S+1＝5个符号周期分别发送信号和中继节点R₂在第T_S＝4个符号周期和第T_S+1＝5个符号周期分别发送信号和

根据中继节点R₁和R₂在第T_S＝4个符号周期和第T_S+1＝5个符号周期的传输信号，可构成如下2×2分布式空时编码矩阵

$\left[\begin{array}{cc}\sqrt{p_1}{x}_{R_1}\left(0\right)& \sqrt{p_2}{x}_{R_2}\left(1\right)\\ -\sqrt{p_1}{x}_{R_1}^{*}\left(1\right)& \sqrt{p_2}{x}_{R_2}^{*}\left(0\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\sqrt{p_1}{P}_3{\hat{x}}_{\mathrm{1,1}}& \sqrt{p_2}{P}_3{\hat{x}}_{\mathrm{2,2}}\\ -\sqrt{p_1}{\left(P_3{\hat{x}}_{\mathrm{1,2}}\right)}^{*}& \sqrt{p_2}{\left(P_3{\hat{x}}_{\mathrm{2,1}}\right)}^{*}\end{array}\right]$

本实施例中，中继节点在T_S＝4个符号周期内的估计信号，分别由两组不同的向量进行网络空时编码，并在两个符号周期内完成协作发送，吞吐量可以达到T_S/(T_S+2)＝2/3符号/用户/时隙。

本实施例中，选择的

维的单位复行向量P₃为：

$P_3=\frac{1}{\sqrt{{4N}_s}}[1\exp (j3\×2\mathrm{\π}/\left({4N}_s\right))...\exp (j3\×2\mathrm{\π}({2N}_s-1)/\left({4N}_s\right))]$

图10给出了采用本实施例采用BPSK调制时的仿真曲线，其中纵坐标为误符号率，横坐标为每个符号上的信噪比，图中(2，2，1)表示有两个源节点、两个中继节点和一个目的节点，且每个节点有一根天线，吞吐量为2/3符号/用户/符号周期。由图5可看出，在相同吞吐量的情况下，基于功率控制算法1的分布式正交网络空时编码可获得较好的性能，且有一定的分集增益。

以上所述，仅为本发明较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种正交网络空时编码方法，用于包含目的节点、源节点和中继节点的无线通信网络中，其特征在于，包括：

步骤A、源节点向中继节点和目的节点广播数据信息，该步骤需要T_SR个符号周期；

步骤B、中继节点接收到源节点发送的数据信息后进行正交网络空时编码，并将编码数据发送至目的节点，该步骤需要2个符号周期。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B包括中继节点解码过程、估计信息分组过程、估计信息压缩过程、压缩数据空时编码过程和空时传输过程；

所述中继节点解码过程为中继节点根据收到的信号进行最大似然解码，得到与源节点个数N_S相对应的N_S个源节点发送的信号向量的估计信息；

所述估计信息分组过程为中继节点R将第0至第T_SR-1个符号周期之内，所有Ns个源节点发送的信号向量的估计信息分成两个

维的列向量；

所述估计信息压缩过程为将所述估计信息分组过程中得到的两个

维的列向量分别压缩成两个复信号

和

所述压缩数据空时编码过程为将在所述估计信息压缩过程中得到的两个复信号

和构成一个2×2矩阵；

所述空时传输过程为将所述2×2矩阵分别由中继节点的两根天线在两个符号周期内发送出去。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述估计信息分组过程如下：

第一个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第0个符号周期至第

个符号周期内发送信号向量的估计信息；

第二个向量

包括中继节点对Ns个源节点在第个符号周期至第T_SR-1个符号周期内发送信号向量的估计信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述估计信息压缩过程为：

用

维的网络编码权值单位复行向量P_j分别左乘列所述估计信息分组过程中得到的向量

和

从而得到压缩后的复信号

和

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述压缩数据空时编码过程中生成的所述2×2矩阵为：第一行第一列的元素为所述压缩后的复信号

第一行第二列的元素为所述压缩后的复信号

第二行第一列的元素为所述压缩后的复信号

的负共轭，第二行第二列的元素为所述压缩后的复信号

的共轭。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述空时传输过程中，中继节点将所述2×2矩阵的第一行的两个信号由中继节点的两根天线在第T_SR个符号周期发送至目的节点，将所述2×2矩阵的第二行的两个信号由中继节点的两根天线在T_SR+1个符号周期发送至目的节点。

7.一种基于上述正交网络空时编码方法的正交网络空时编码中继传输系统，包含目的节点，多个源节点和中继节点，其特征在于：

源节点用于在T_SR个符号周期将数据信息广播给中继节点和目的节点；

中继节点用于对接收到的数据信息进行正交网络空时编码并将编码数据发送给目的节点，所述中继节点在两个符号周期内完成中继节点解码过程、估计信息分组过程、估计信息压缩过程、压缩数据空时编码过程和空时传输过程五个过程。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述中继节点解码过程为中继节点根据收到的信号进行最大似然解码，得到与源节点个数N_S相对应的N_S个源节点发送的信号向量的估计信息；

所述估计信息分组过程为中继节点R将第0至第T_SR-1个符号周期之内，所有Ns个源节点发送的信号向量的估计信息分成两个维的列向量；

所述估计信息压缩过程为将所述估计信息分组过程中得到的两个

维的列向量分别压缩成两个复信号

和

所述压缩数据空时编码过程为将在所述估计信息压缩过程中得到的两个复信号

和

构成一个2×2矩阵；

所述空时传输过程为将所述2×2矩阵分别由中继节点的两根天线在两个符号周期内发送出去。

9.一种分布式正交网络空时编码方法，用于包含目的节点，源节点、中继节点的无线通信网络，其特征在于，包括：

步骤A、源节点向中继节点和目的节点广播数据信息，该步骤需要T_S个符号周期；

步骤B、中继节点R₁和中继节点R₂进行分布式正交网络空时编码，并将编码数据传送至目的节点，该步骤需要两个符号周期。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤B包括中继节点解码过程、估计信息分组过程、估计信息压缩过程、中继节点功率控制过程和压缩数据分布式空时编码传输过程；

所述中继节点解码过程为中继节点R₁和中继节点R₂根据收到的信号

和

分别进行最大似然解码，分别得到Ns个源节点发送信号向量的估计信息

和

所述估计信息分组过程为中继节点R₁和R₂分别对各自解码得到的Ns个源节点发送的信号向量的估计信息

和

进行分组，得到四个

维的列向量，分别为和

所述估计信息压缩过程为中继节点R₁和R₂利用

维网络编码权值单位复行向量P_i分别左乘所述

和

得到四个压缩后的复向量

和

所述中继节点的功率控制过程为中继节点R₁和中继节点R₂根据N_S个源节点所采取的调制方式，以及源节点与中继节点R₁和中继节点R₂之间的信道衰落矩阵

和

分别计算出中继节点R₁和中继节点R₂与N_S个源节点之间的欧式距离

和

并根据

和确定中继节点R₁和中继节点R₂上的功率控制因子p₁和p₂；

所述压缩数据分布式空时编码传输过程为中继节点R₁和R₂利用各自在所述估计信息压缩过程中得到的压缩数据和

以及在所述中继节点的功率控制过程中得到的功率控制因子P₁和P₂，按照正交空时编码矩阵进行传输。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，若所述源节点与中继节点之间的信道衰落矩阵为变化比较缓慢的准静态矩阵时，则所述功率控制因子计算方式为：

$p_n=\frac{\min \{d_{S{R}_n,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_n}^2,{\left|h_{R_{n}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2\}}{{\left|h_{R_{n}D}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2}$

其中，p_n为第n个中继节点的功率控制因子，

为信源到第n个中继节点之间的欧氏距离，为信源到第n个中继节点之间信道冲激响应的方差，

为第n个中继节点到目的节点D之间的信道衰落矩阵，

为第n个中继节点到目标节点之间信道冲激响应的方差。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，若所述源节点与中继节点之间的信道衰落矩阵变化相对较快，则所述功率控制因子计算方式为：

$p_n=\frac{\min \{d_{S{R}_n,\min }{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{SR}}_n}^2,{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2\}}{{\mathrm{\σ}}_{R_{n}D}^2}$

其中，p_n为第n个中继节点的功率控制因子，

为信源到第n个中继节点之间的欧氏距离，

为信源到第n个中继节点之间信道冲激响应的方差，

为第n个中继节点到目标节点之间信道冲激响应的方差。

13.一种基于上述分布式正交网络空时编码方法的分布式正交网络空时编码中继传输系统，包括目的节点，源节点和中继节点，其特征在于：

源节点用于在T_SR个符号周期将数据信息广播给中继节点和目的节点；

中继节点用于对接收到的数据信息进行分布式正交网络空时编码并将编码数据发送给目的节点，所述中继节点在两个符号周期内完成中继节点解码、估计信息分组、估计信息压缩、中继节点功率控制和压缩数据分布式空时编码传输五个过程。

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