CN101982994B - 基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法 - Google Patents

Abstract

一种无线通信技术领域的基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，对于整个网络的中继节点选择逐簇进行，每簇均只保留等于该簇中继节点数目的传输状态，簇内选择通过对所有可能中继状态进行前向时间和已用时间平衡，选择每个同类状态中最优的状态保留，将所有保留状态前馈至下一簇，逐簇选择，从而使性能较高。

Description

基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法

技术领域

本发明涉及的是一种无线通信技术领域的方法，具体是一种基于多跳分簇译码前传(DF)中继网络的中继节点选择方法。

背景技术

在通信网络中，由多径传播引起的信号衰落是一个很严重的问题。利用分集技术能有效对抗这一损失。中继技术是一种常见的空间分集技术，相对于其他空间分集技术而言，中继技术利用离散分布终端的天线以实现分集增益。而译码前传(DF)是一种实用有效的中继协议。

经对现有文献检索发现，T.Cover等在“Capacity theorems for the relay channel(中继信道的容量理论)，”，IEEE Trans.Inform.Theory，vol.IT-25，pp.572-584，Sept.1979.中提出中继信道的容量分析理论，这篇文章分析的中继信道模型由一个输入，一个中继输出，一个信道输出，和一个中继发送组成，并假设信道无记忆，计算了高斯中继信道和某些特定离散中继信道的容量，并给出了一般中继信道的可达容量下界。虽然分析的信道模型相对比较简单，也没有任何中继协议，但是它首次系统分析了中继信道的容量，并获得了中继信道容量理论，为之后分析复杂中继模型和增加中继协议提供了基础。

J.Nicholas Laneman等在“Cooperative Diversity in Wireless Networks：EfficientProtocols and Outage Behavior(无线网络中的协同分集：有效的协议和中断性能)”，IEEETrans.Inf.Theory，vol.50，no.12，pp.3062-3080，Dec.2004.中研究和分析了无线网络中用以对抗多径传播的低复杂度协同分集协议。通过在中继节点处采用前传方案的不同，引入了多种协同协议，并比较了其中断概率性能。文中涉及了众多中继节点前传协议，包括固定中继方案(如放大前传(AF)，译码前传(DF))、选择中继方案(根据协同终端之间的信道条件自适应调整)、增量中继方案(利用目的段有限反馈自适应调整)。虽然在这篇文章中详尽地提出了多种中继协议，但没有涉及如何选择中继节点，同时分析的模型相对而言比较简单，不能用于分析整个通信网络的性能。

Shashibhushan Borade等在“Amplify-and-Forward in Wireless Relay Networks：Rate，Diversity，andNetwork Size(无线网络中的译码前传：码率，分集和网络规模)”，IEEETrans.Inf.Theory，vol.53，no.10，pp.3302-3318，Oct.2007.提出了一个单源单宿多中继的多跳分簇网络模型，分析了AF协议在这一网络模型上的性能，将同簇中继节点视为同一传输节点上的多天线，证明了在高信噪比情况下AF能在这个网络中实现所有分集。文中网络模型为一个多跳分簇的网络，相对之前所有中继网络模型更接近于实际网络情况，但是本文只是理论分析了AF协议在这个网络模型上的分集性能，没有考虑实现情况，实际上，由于在这个协中，信宿节点译码需要所有网络信息，导致网络前馈信息巨大，空间复杂度和时间复杂度很高。此外，模型中每簇中继节点均全部参与传输，没有涉及中继节点选择问题。

Yindi Jing等在“Single and Multiple Relay Selection Schemes and their AchievableDiversity Orders(单，多中继选择方案及其可达分集阶数)”IEEE Trans.WirelessCommunications，vol.8，no.3，pp.1414-1423，Mar.2009.提出了多种单中继选择和多中继选择方案，并分析了它们的可达分集阶数。但其网络模型为单源单宿多中继的两跳网络模型，没有考虑多跳的较为复杂的网络模型。

当前协同通信研究主要集中于单源单宿多中继两跳网络模型。而对于多跳中继网络的研究基本集中于理论分集分析，或者所有中继节点参与中继，或者选取线型链路中继，受到单个信道状态影响较大，基于多跳网络的多中继选择算法研究目前尚属空白。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，对于整个网络的中继节点选择逐簇进行，每簇均只保留等于该簇中继节点数目的传输状态，簇内选择通过对所有可能中继状态进行前向时间和已用时间平衡，选择每个同类状态中最优的状态保留，将所有保留状态前馈至下一簇，逐簇选择，从而使性能较高，并将复杂度控制在可接受范围。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

第一步：源节点向第一个中继节点簇发送信息，第一个中继节点簇所有中继节点均与源节点相连，计算传输状态并全部保留，将所有传输状态前馈至第二个中继节点簇。

所述的传输状态包括：保留节点集合及已用传输时间。

第二步：对于第i簇中继节点选择，2≤i≤K，K为簇总数目，由上一簇发出的传输状态计算其中每个传输状态的下续传输状态，然后将所有传输状态中的已用传输时间进行同类传输状态比较，获得N_i个优化传输状态，并将所有N_i个状态前馈至下一跳，其中：N_i为第i簇中继节点数目。

所述的下续传输状态包括：下续节点保留集合和下续已用传输时间，其中：下续节点保留集合为

下续已用传输时间为

SNR为信噪比。

所述的同类状态比较是指：以下续节点保留集合中的节点数目为标准，以相同节点数目作为分类标准进行状态分类；

所述的优化传输状态包括：保留节点集合

和已用传输时间

其中：

U_i，p为t_i，p所对应的保留节点集合，其中1≤p≤N_i。

第三步，当下一跳不是目的节点则返回第二步，否则目的节点接收到来自第K个簇的传输状态并计算最短传输时间后得到一个最优下续传输状态，将最优下续传输状态向源节点方向逐簇反馈，每一个簇均通过来自其下一级簇反馈得到的最优下续传输状态确定本簇内参与中继的传输节点，最终实现传输路径优化。

所述的来自第K个簇的传输状态包括：节点保留集合和已用传输时间(U_K，j，t_K，j)的下续传输状态为其节点保留集合可以表示为(D)，已用传输时间表示为：

其中 $t_D^{K,j}=t_{K,j}+t_{j,D}^{K,D},$

$t_{j,D}^{K,D}=1/{\log }_2(1+\mathrm{SNR}\underset{l=U_{K,j}\left(1\right)}{\overset{U_{K,j}\left(j\right)}{\mathrm{\Σ}}}{\left(h_{l,D}^{(K,D)}\right)}^2);$

其中：SNR为信噪比，1≤j≤N_K，比较N_K个传输时间，最小的传输时间

并获得对应的最优传输状态。

本发明提出了在多跳分簇网络中切实可行的多中继节点选择技术。其复杂度可以被实际通信系统所接受，其性能远高于普通单节点中继多跳网络或全中继非选择多跳网络。具有较高的实用性和可行性。

附图说明

图1为实施例应用网络示意图。

图2为簇间状态转移的表示图。

图3为实施例性能示意图。

图4为实施例模型示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例是一个单源单宿多中继三跳网络，中继节点分为两簇，每簇均有3个中继节点，具体网络模型及信道信息如图实施例模型图所示。

其中

H^(S，1)＝[0.7 0.3 0.1]

$H^{\left(\mathrm{1,2}\right)}=\left[\begin{array}{ccc}0.101& 0.100& 0.103\\ 0.052& 0.052& 0.001\\ 0.001& 0.001& 3.001\end{array}\right]$

$H^{(2,D)}=\left[\begin{array}{c}0.1\\ 0.2\\ 0.3\end{array}\right]$

SNR＝10

本实施例包括以下步骤：

第一步：源节点(S)向第一个中继节点簇(R_1，1，R_1，2，R_1，3)发送信息，可能状态仅有3个，等于该簇中继节点数目，所以保留所有中继状态，计算3个状态的保留节点集合({R_1，1}，{R_1，1，R_1，2}，{R_1，1，R_1，2，R_1，3})及已用传输时间

将所有状态传输前馈至下一跳。

第二步：第i＝2(2≤i≤K)簇中继节点选择，K为中继节点簇数目，从上一簇接受到N_i-1个传输状态，包括

和

计算其中每个状态的N_i(N_i为第i簇中继节点数目)个下续传输状态，N_i个下续传输状态中每个状态分别包含(1，2，...，N_i)个中继节点。计算(U_i-1，j，t_i-1，j)，1≤j≤N_i-1的下续传输状态，则其节点保留集合可以表示为

已用传输时间表示为

其中 $t_{i,k}^{i-1,j}=t_{i-1,j}+t_{j,k}^{i-1,i},$

$t_{j,k}^{i-1,i}=1/{\log }_2(1+\mathrm{SNR}\underset{l=U_{i-1,j}\left(1\right)}{\overset{U_{i-1,j}\left(j\right)}{\mathrm{\Σ}}}{\left(h_{l,k}^{(i-1,i)}\right)}^2)$

其中SNR为信噪比。

得到结果：

$(U_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,1}},U_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,1}},U_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,1}})=\left(\right\{R_{\mathrm{2,1}}\},\{R_{\mathrm{2,1}},R_{\mathrm{2,2}}\},\{R_{\mathrm{2,1}},R_{\mathrm{2,2}},R_{\mathrm{2,3}}\left\}\right)$

$t_{\mathrm{1,1}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×0.101)\≈1$

$t_{\mathrm{1,2}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×0.102)\≈1$

$t_{\mathrm{1,3}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×0.103)\≈1$

$(t_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,1}},t_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,1}},t_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,1}})=\left(\mathrm{1.33,1.33,1.33}\right)$

$(U_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,2}},U_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,2}},U_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,2}})=\left(\right\{R_{\mathrm{2,1}}\},\{R_{\mathrm{2,1}},R_{\mathrm{2,2}}\},\{R_{\mathrm{2,1}},R_{\mathrm{2,2}},R_{\mathrm{2,3}}\left\}\right)$

$t_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×(0.101+0.052)\≈0.75$

$t_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×(0.100+0.052)\≈0.75$

$t_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×(0.103+0.001)\≈1$

$(t_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,2}},t_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,2}},t_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,2}})=\left(\mathrm{1.25,1.25,2}\right)$

$(U_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,3}},U_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,3}},U_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,3}})=\left(\right\{R_{\mathrm{2,3}}\},\{R_{\mathrm{2,3}},R_{\mathrm{2,1}}\},\{R_{2,1},R_{\mathrm{2,2}},R_{\mathrm{2,3}}\left\}\right)$

$t_{\mathrm{3,1}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×(3.001+0.103+0.001)\≈0.2$

$t_{\mathrm{3,2}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×(0.101+0.052+0.001)\≈0.75$

$t_{\mathrm{3,3}}^{\mathrm{1,2}}=1/{\log }_2(1+10\×(0.100+0.052+0.001)\≈0.75$

$(t_{\mathrm{2,1}}^{\mathrm{1,3}},t_{\mathrm{2,2}}^{\mathrm{1,3}},t_{\mathrm{2,3}}^{\mathrm{1,3}})=\left(\mathrm{1.2,1.75,1.75}\right)$

对于第i＝2(2≤i≤K)簇中继节点选择，K为中继节点簇数目，对从上一簇获得的N_i-1×N_i(上一层有N_i-1传输状态，每个传输状态有N_i个下续传输状态，所以总传输状态为N_i-1×N_i个)个状态的传输时间进行同类(分类标准以传输状态的保留节点数目为标准，保留相同节点数目的状态分为一类)状态比较，保留没个类中最优状态。则可获得N_i个传输状态，每个状态均含有保留节点集合和已用传输时间(U_i，p，t_i，p)，U_i，p为t_i，p所对应的保留节点集合，其中1≤p≤N_i。从而获得保留节点集合及已用传输时间

将所有N_i状态传输前馈至下一跳。

获得结果：

(U_2，1，U_2，2，U_2，3)＝({R_2，3}，{R_2，1，R_2，2}，{R_2，1，R_2，2，R_2，3})

(t_2，1，t_2，2，t_2，3)＝(1.2，1.25，1.33)

第三步，目的节点接受到来自第K＝2(K为中继节点簇数目)簇的传输状态

和

计算最优传输状态(即最短传输时间)。N_K个状态均只一个下续传输状态(即到达目的节点)。计算(U_K，j，t_K，j)，1≤j≤N_K的下续传输状态，则其节点保留集合可以表示为(D)，已用传输时间表示为

其中 $t_D^{K,j}=t_{K,j}+t_{j,D}^{K,D},$

$t_{j,D}^{K,D}=1/{\log }_2(1+\mathrm{SNR}\underset{l=U_{K,j}\left(1\right)}{\overset{U_{K,j}\left(j\right)}{\mathrm{\Σ}}}{\left(h_{l,D}^{(K,D)}\right)}^2)$

其中SNR为信噪比。

$t_{1,D}^{2,D}=1/{\log }_2(1+10\×0.3)=0.5$

$t_{2,D}^{2,D}=1/{\log }_2(1+10\×0.3)=0.5$

$t_{3,D}^{2,D}=1/{\log }_2(1+10\×0.6)=0.36$

$t_D^{\mathrm{2,1}}=1.7$

$t_D^{\mathrm{2,2}}=1.75$

$t_D^{\mathrm{2,3}}=1.69$

比较N_K个传输时间，最小的传输时间并获得对应的最优传输状态。

T＝min(1.7，1.75，1.69)＝1.69

最优传输状态为(U_2，3)

将最优传输状态逐簇反馈，每簇均能通过下一簇的反馈确定本簇内传输节点。

将(U_2，3)为最优传输状态反馈到第一簇，第一簇最优传输状态为(U_1，1)

最终整个网络节点选择为：S→{R_1，1}→{R_2，1，R_2，2，R_2，3}→D

图1为本发明所适用网络模型的拓扑结构图。图2为本发明相邻层间状态转移和选择的流程图。图3为本发明的性能比较图。网络模型为单源单宿5簇中继网络，每簇50个继节点。由于目前缺少类似算法进行比较，所以采用单层中继节点选择时常用的最优单节点保留法进行比较，可以明显看出其性能比本发明提出的一种基于单源单宿多中继多跳分簇DF中继网络的中继节点选择方法，也即动态规划法有比较大的差距。当然，最优单节点保留在复杂度上要低于本发明提出的算法。因此，另外将最优单节点保留扩展到最优N个状态保留，最优N个状态保留和动态规划法具有相同复杂度，但是性能也明显差于动态规划法。图3中信噪比单位为分贝(dB)，吞吐量单位为比特/秒/赫兹(bit/s/Hz)。图4为实施例的网络模型图。

Claims (5)

1.一种基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：源节点向与之相连的第一个由中继节点构成的簇发送信息并保留所有中继节点返回的传输状态，然后将中继节点的状态前馈至下一跳；

第二步：对于第i个簇中的中继节点选择,2≤i≤K,K为簇的总数，由上一个簇发出的传输状态计算其中每个传输状态的下续传输状态，然后将所有传输状态中的已用传输时间进行同类状态比较，获得N_i个优化传输状态，并将所有N_i个状态前馈至下一跳，其中：N_i为第i簇中继节点数目；

第三步，当下一跳不是目的节点则返回第二步，否则目的节点接收到来自第K个簇的传输状态并计算最短传输时间后得到一个最优下续传输状态，将最优下续传输状态向源节点方向逐簇反馈，每一个簇均通过来自其下一级簇反馈得到的最优下续传输状态确定本簇内参与中继的传输节点，最终实现传输路径优化。

2.根据权利要求1所述的基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，其特征是，所述的传输状态包括：保留节点集合及已用传输时间。

3.根据权利要求1所述的基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，其特征是，所述中继节点构成的簇是指只能和同一类节点通信的中继节点的集合。

4.根据权利要求1所述的基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，其特征是，所述的前馈至下一跳是指将现簇的中继状态信息前传至下一簇。

5.根据权利要求1所述的基于多跳分簇译码前传中继网络的传输路径优化方法，其特征是，所述的同类状态比较是指：以下续节点保留集合中的节点数目为标准，以相同节点数目作为分类标准进行状态分类。

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