CN103596281A - 一种基于信道增益的双向无线网络调度方案 - Google Patents

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宋清洋
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Abstract

一种基于信道增益的双向无线网络调度方案属于无线通信中继网络领域。在无线中继网络中，存在多种中继方案，在这些中继方案之间进行机会调度，将优化网络性能，即提高传输速率。机会调度算法的性能很大程度上取决于瞬时信干噪比（SINR）的值，它直接反应了信道状态信息。但是目前研究却假设中继网络中源节点和目的节点间的直接相连链路不存在以及中继节点可以准确获知信道状态信息，这是与实际情况不符的。基于上述缺点，本方法考虑实际情况去除上述假设，并且首先基于一些中继方案提出信道估计算法，进而提出一种传输速率最优化的机会调度方案。该方法主要应用于无线中继网络中多个节点数据传输时提高网络性能。

Description

一种基于信道增益的双向无线网络调度方案
技术领域
一种基于信道增益的双向无线网络调度方案，属于无线通信中继网络领域。 
背景技术
无线媒介的广播共享特性成为制约多跳网络性能提升的主要因素。无线通信系统中叠加的信号通常被认为对网络是有害的，然而网络编码的出现改变了传统的网络设计方式，近年来，许多相关研究基于双向网络，包括传统网络编码（Conventional Network Coding, CNC）、物理层网络编码（Physical-layer Network Coding, PNC）和时分广播（Time Division BroadCasting, TDBC）等方案。 
PNC和TDBC主要分为去噪转发（Denoise and Forward, DF）方式和放大转发（Analog and Forward, AF）方式。前者在转发之前首先解码中继节点的叠加信号，尽管这种方式避免了噪声放大和信号衰减，但是需要源节点间的精确同步从而不易于实际应用；后者只在中继节点对叠加信号进行放大而不采取任何解码操作。AF方式下的PNC被称作模拟网络编码（Analog Network Coding, ANC），该方法只需要粗略的信号同步因而易于实现，因此本发明基于放大转发的双边无线网络。 
H. Su等人已经阐明网络编码的性能很大程度上受物理层和媒体访问控制（Media Access Control, MAC）层的共同影响。为了优化网络性能，节点需要采用调度方案。Y. Jeon等人提出基于星座图最短距离的三个节点间的PNC通信方案，但是这种方案将会随着调制阶数的升高而复杂度迅速提高。P. Upadhyay等人提出一种基于机会调度的两阶段AF中继传输方案，该方案考虑了用户间的公平性和中断概率的边界。但是该方案假设信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR）处于很高的数值，这在实际网络环境中不一定得到满足。 
因为机会调度算法的性能很大程度上取决于瞬时SINR值，该值直接反映了信道状态信息（Channel State Information, CSI）。因此，如果调度方案能够根据CSI进行时时更新将对于网络性能的提升非常有益。然而，先前的研究主要存在两大假设：第一种是假设源和目的节点间的直接相连链路由于阴影效应或大尺度衰落而不存在；第二种是假设中继节点可以准确获知信道状态信息。一些先前的研究还基于底层测量值（如接收信号强度），然而测量和分析底层数据通常相比于分析链路连通特性更为复杂。 
鉴于上述研究方案的不足，本发明去除这些假设并且首先基于ANC和TDBC提出一种信道增益估计策略，进而我们提出一种传输速率最优化的机会调度方案。 
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提出一种无线网络下基于信道增益估计的调度方案，以达到基于信道状态对链路进行机会调度，从而最优化传输速率的目标。 
本发明的基于信道增益估计的调度方案，包括以下步骤： 
步骤1、计算ANC方式下的链路中断概率。
步骤2、计算TDBC方式下的链路中断概率。 
步骤3、计算信道状态变量。具体步骤包含： 
步骤3.1：估计转移概率 p mn ；
步骤3.2：估计转移概率λ 和μ；
步骤3.3：采样窗口设置。
步骤4、对中断概率采用假设检验进行估计。 
步骤5、提出基于信道增益的机会调度方案。 
本发明基于信道估计值为K对节点设计一种机会调度方案。目标是选择性能最佳的第k对节点来最大化最小链路传输速率从而最大化网络吞吐量。因为吞吐量正比于传输速率，而传输速率正比于链路SINR，因此调度目标变为最大化最小信道增益。 
因为中断概率很难获得，一种实际的方法是测量误码率（BER）的值，BER的值可以直接反应信道状态。因为Q函数的值和BER有密切关系，本发明通过Q函数来估计中断概率的值。 
附图说明
图1为本发明放大转发方式示意图； 
图2为本发明滑动采样窗口示意图；
图3为本发明实施例在ANC方式下信道增益 
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE001
估计值和真实值示意图；
图4为本发明实施例在TDBC方式下信道增益
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE002
估计值和真实值示意图；
图5为本发明实施例在TDBC方式下信道增益估计值和真实值示意图；
图6为本发明实施例在ANC方式下速率之和与节点功率分配关系示意图；
图7为本发明实施例在TDBC方式下速率之和与节点功率分配关系示意图；
图8为本发明实施例在ANC方式下速率之和与节点对个数关系示意图；        
图9为本发明实施例在TDBC方式下速率之和与节点对个数关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。 
步骤1、计算ANC的中断概率。 
在ANC方案中，每一对端节点的信息交互通过两个时隙完成。在第一个时隙的多址接入阶段，端节点T a 和T b 采用相同的功率（这里不失一般性地考虑相同发射功率的情形，该情形很容易扩展到不同发射功率的情况）同时向中继节点R传输数据。我们考虑一个网络功率受限的情况，即端节点的发射功率P，以及中继节点的发射功率P R 满足
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE004
，其中P total 表示网络中总的发射功率。中继节点接收到的信号如式（1）所示， 
                      （1）
这里x a 和x b 是从节点T a 和T b 发送的数据包，
Figure 523831DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE006
是ANC方式下节点T a 和T b  到中继节点R的信道增益，n R 是加性高斯白噪声（AWGN）。在第二时隙的广播阶段，当端节点节点去除叠加信号中干扰信号（因为端节点目的是接收到另外一个端节点的信号，因此自身发射的信号就是干扰信号）后，接收到的信号如式（2）和（3）所示，
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE007
                     （2）
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE008
                     （3）
这里n a 和n b 是在节点T a 和T b  端的AWGN，且方差为N 0。放大因子β定义如（4）所示，
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE009
                            （4）
放大因子的设定为了确保中继节点的传输功率为P R 。两对发送接收节点基于放大转发方式下的传输如示意图1所示。
节点T a 和T b  的端到端的SINR值可以按照公式（5）和（6）进行计算， 
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE010
                    （5）
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE011
                    （6）
基于香农公式，相应的传输速率可以通过公式（7）得出：
Figure 2013104935831100002DEST_PATH_IMAGE012
，                  （7）
这里的
Figure 191703DEST_PATH_IMAGE014
指的是端节点间的信息交互需要两个时隙。网络传输的速率为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
                              （8）
如果
Figure DEST_PATH_IMAGE016
或
Figure DEST_PATH_IMAGE017
小于
Figure DEST_PATH_IMAGE018
的一半，那么链路产生中断。接下来我们计算链路中断概率（PoO）。因为中断概率的精确计算非常困难，Z. Yi等人提出一种近似计算方案，但是该方案仅适用于一对端节点的情形。本发明将其扩展到由K（K>1）对端节点组成的网络，本文中ANC中断概率计算式如（8）所示，
                      （9）。
步骤2、计算TDBC的中断概率。 
在TDBC方案中，我们仍然考虑每个节点以相同的传输功率进行数据传输。在第一个时隙，节点T a 向中继节点R和T b 传输x a 。R和T b 接收到的信号分别如（10）和（11）所示： 
 
Figure DEST_PATH_IMAGE020
                          （10）
Figure DEST_PATH_IMAGE021
                          （11）
在第二时隙，节点T b 向中继节点R和T a 传输x b 。接收到的信号如（12）和（13）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
                         （12）
                         （13）
在第三时隙，中继节点对接收到的
Figure DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure DEST_PATH_IMAGE025
进行合并并且将合并的信号向端节点进行广播发送。在中继节点合并的信号为
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，其中，
                         （14）
Figure DEST_PATH_IMAGE028
                         （15）
在T a  节点接收到的信号为
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，接收到的信号去除节点T a  的信号x a 之后，得到的信号如（15）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
               （16）
然后节点T a  将
Figure DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure DEST_PATH_IMAGE032
通过最大比例合并方式进行合并，源节点T a 到中继节点R的瞬时SINR为：
        （17）
这里的近似值是由于
Figure DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure DEST_PATH_IMAGE035
。类似的我们可以得到源节点T b 到中继节点R的瞬时SINR为：
        （18）
基于香农公式，TDBC方式下的传输速度为，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，                （19）
Figure DEST_PATH_IMAGE039
                            （20）
这里的
Figure DEST_PATH_IMAGE040
是因为TDBC方案中的信息交互需要3个时隙，中断概率的定义方法与ANC相同。Z. Yi等人提出一种TDBC方式下中断概率近似值的计算方案，但是该方案仅适用于一对端节点的情形。本发明将其扩展到K对端节点组成的网络，TDBC中断概率计算式如（21）所示，
                          （21）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
                          （22）
Figure DEST_PATH_IMAGE043
       （23）
O. Hasna等人证明当采用AF方式且只有一个中继节点进行传输时，端到端的SINR可以按照（23）进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
                           （24）
这里。
步骤3、计算信道状态变量。 
因为公式（9）和（21）的中断概率很难获得，一种实际的方法是测量链路的BER值，该值可以直接反应信道状态。因为Q函数的值和BER有密切关系，本发明通过Q函数来估计中断概率的值。Q函数的标准分布定义为： 
                        （25）
采用BPSK调制时的BER计算式如（26）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE047
                           （26）
这里
Figure DEST_PATH_IMAGE048
是通信传输所需要的信干噪比下限。Q函数的主要计算难点在于积分内部的求解。A. Papoulis等人证明Chernoff界可以作为中断概率的上界，定义为，
Figure 659856DEST_PATH_IMAGE049
                            （27）
通过求解式（26）和（27）可得信干躁比的下限为：
                                  （28）
因为ANC和TDBC情况下速率之和计算式（8）和（20）未知，我们不能通过（8）和（19）计算相应的中断概率值。下面本发明提出一种基于链路连通性的中断概率计算式，通过获得速率之和进而预测ANC和TDBC的信道增益。
步骤4、中断概率估计。 
如果节点T a 传输数据x a ，节点T b 能够接收到数据包的前提是链路SINR大于门限值。由于无线信道的随机特性，链路的通断可以描述为： 
Figure DEST_PATH_IMAGE051
                        （27）。
中断概率估计具体包括如下步骤： 
步骤4.1：估计转移概率 p mn 。
因为链路的连通性主要受无线信道的影响，我们将链路连通特性考虑为两阶段连续马尔科夫链（CTLCM）。从状态0到状态1的转移概率为
Figure DEST_PATH_IMAGE052
，从状态1转移到状态0的概率为
Figure DEST_PATH_IMAGE053
。当按照采样间隔
Figure DEST_PATH_IMAGE055
进行采样，输出为两阶段离散马尔科夫链（DTLCM），从状态m到状态n（m, n={0, 1}）的转移概率定义为
Figure DEST_PATH_IMAGE056
。在后面的描述中，在不影响歧义的情况下我们去掉角标a和b。A. Papoulis等人已经证明DTLCM的输出矩阵为： 
Figure DEST_PATH_IMAGE057
                  （28）
我们考虑有限域连续时间（或离散时间）马尔科夫链在采样时间间隔内的传输速率（或概率）是恒定的，但是在整个时间轴范围内不是恒定的。我们认为在一个特定周期
Figure DEST_PATH_IMAGE058
内，如果链路从中断状态一直没有恢复，那么该链路产生中断，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
定义为从状态m转移到状态n的等待时间，中断概率如式（29）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
                  （29）。
本发明采用一种采样窗口估计策略对DTLCM中的转移概率
Figure 868115DEST_PATH_IMAGE056
进行估计，从而得出CTLCM中的转移概率
Figure DEST_PATH_IMAGE061
和
Figure DEST_PATH_IMAGE062
。本发明首先考虑采样节点来自同一时间间隔的情况，然后考虑采样节点来自不同时间间隔的情况，最后对中断概率进行估计。 
因为马尔科夫过程未来的状态仅受当前的状态影响，我们需要考虑连续两个采样间隔的网络性能。定义
Figure DEST_PATH_IMAGE063
是最新采样点，并且
Figure DEST_PATH_IMAGE064
是采样集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE065
表示在时刻t的链路连通特性，L是存储的采样点数量。定义
Figure DEST_PATH_IMAGE066
为从状态m开始的业务数量，从状态m到状态m的自身转移概率为
Figure DEST_PATH_IMAGE067
，计算公式如（30）和（31）所示， 
Figure DEST_PATH_IMAGE068
                  （30）
Figure DEST_PATH_IMAGE069
                      （31）
尽管
Figure 447868DEST_PATH_IMAGE056
的极大似然概率为
Figure DEST_PATH_IMAGE070
，当采用数据不是足够大时可能会产生一些问题。本发明采用贝叶斯估计来最小化均方误差，如（32）式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE071
                            （32）
当
Figure DEST_PATH_IMAGE072
,
Figure DEST_PATH_IMAGE073
，从而贝叶斯估计值等于极大似然的值并且是无偏的。
步骤4.2：估计转移概率λ 和μ。 
在我们得到DTLCM方式下P mn 的值之后，本发明估计CTLCM的转移概率λ 和μ，前提是一个采样间隔内链路以较小的概率α 1进行断开或重新连接，即： 
                  （33）
 
Figure DEST_PATH_IMAGE075
                   （34）
根据（28）、（33）和（34），我们可以得到，
Figure DEST_PATH_IMAGE076
                  （35）
Figure DEST_PATH_IMAGE077
                 （36）
基于上述公式，DTLCM的转移概率为，
Figure DEST_PATH_IMAGE078
              （37）
基于极大似然估计的λ 和 μ在
Figure DEST_PATH_IMAGE079
的条件下为，
                              （38）
如果
Figure DEST_PATH_IMAGE081
和
Figure DEST_PATH_IMAGE082
最大化了极大似然值，那么λ 和 μ则最大化了极大似然值。因此中断概率可以将（38）式带入（29）式进行求解。
步骤4.3：采样窗口设置。 
本发明已经阐述了采样数据处于相同齐次间隔内的转移概率。如果无线信道状态在采样间隔时间内发生了变化，这种变化可能导致采样信号不处于同一个时间间隔，因为获得采样间隔的准确边界值比较困难。本发明采用采样窗口LΔt解决上述问题。当信道状态相对稳定时，L的值应该增大从而减小估计值的方差；如果信道状态变化较快，需要缩短L的长度以便实时跟踪信道状态变化，滑动采样窗口示意图如图2所示。 
本发明采用假设检验方法获得L的最优值。假设检验为H 0 ：{是否采样窗口的转移概率与期望值相等}，持续扩大采样窗口值直到假设检验被拒绝。返回的假设检验值即为采样窗口的最优长度。定义Y m1, Y m2, … , Y mN  为采样空间Y m  的N个采样值。因为Y m 服从伯努利分布，根据中心极限定理，当N足够大时该分布服从标准正态分布。因此，在显著水平
Figure DEST_PATH_IMAGE083
情况下H 0 的拒绝域为， 
Figure DEST_PATH_IMAGE084
                      （39）
这里
Figure DEST_PATH_IMAGE085
是标准分位数，是H 0 的假设检验值。进而我们采用联合检验检测
Figure DEST_PATH_IMAGE087
和
Figure DEST_PATH_IMAGE088
在整个采样窗口的有效性。假设检验H 0 的拒绝域为，
Figure DEST_PATH_IMAGE089
                           （40）
式（40）检测过去和当前时刻的检验假设检验是否满足，而不是整个采样空间。
步骤5、机会调度方案 
本发明基于信道估计值为K对节点设计一种机会调度方案。本发明的目标是选择性能最佳的第k对节点来最大化最小链路传输速率从而最大化网络吞吐量。因为吞吐量正比于传输速率，而传输速率根据公式（7）和（18）所示正比于链路信噪比。通过公式（5）、（6）、（16）和（17）发现，调度目标变为最大化最小信道增益。
因为BER可以在实际环境下测得，中断概率可以通过步骤4获得，因此我们基于估计的信道增益，通过机会调度策略最大化信道增益从而最大化网络吞吐量。 
本发明优点：本发明去掉了先前基于双向网络调度中的两种假设，即假设信道状态已知和源与目的节点间不存在直接相连的链路。本发明基于中断概率对信道增益进行了预测，进而为机会调度提供了依据，与底层信息采集方法相比，本发明具有复杂度更低，并且不局限于网络拓扑的优点。 
验证结果： 
为验证本发明的有效性，仿真实验中首先给出ANC和TDBC方式下节点a和中继节点R信道增益的估计值和真实值比较示意图，如图3和4所示。结果显示，本发明估计的信道增益值和真实值接近，并且随着误比特率的降低和整体发射功率的升高而升高。本发明的估计值较真实值略大，这是因为我们适当地简化了干扰模型并且考虑马尔科夫过程，该过程并不是精确反应无线信道状态。图5为节点a和b信道增益的估计值和真实值比较示意图，可以看到该信道增益值较图3和图4增长缓慢，这是因为系统性能受最差信道的影响，并且当信噪比值较低时，直接相连信号的强度非常弱，可以近似看做一种机会侦听方式。
图6和图7为ANC和TDBC方式下速率和与节点功率分配关系示意图，可以看到通过适当的功率分配，系统可以达到最佳性能，但是本发明不能定量给出功率分配数值，这是因为不同于先前的研究，我们考虑信道时变的情况并不是假设节点可以预先获得信道状态信息。 
图8和图9为ANC和TDBC方式下速率和与节点对个数关系示意图。可以看到本发明提出的机会调度（OS）方案较传统轮询调度（RRS）方案有较大性能优势，这是因为随着节点对个数的增加，本文的算法可以提供更多动态选择信道接入的机会。 

Claims (8)

1.一种基于信道增益估计的无线网路调度方案，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、计算ANC的中断概率；
步骤2、计算TDBC的中断概率；
步骤3、计算信道状态变量；
步骤4、中断概率估计；
步骤5、机会调度方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于信道增益估计的无线网路调度方案，其特征在于：包括以下步骤： 
步骤1、计算ANC的中断概率；我们定义链路中断概率（PoO），即如果                                                或
Figure 2013104935831100001DEST_PATH_IMAGE002
小于总体速率
Figure 2013104935831100001DEST_PATH_IMAGE003
的一半，那么链路产生中断；本发明将中断概率的计算扩展到K对网络，ANC中断概率计算式如（1）所示，
Figure 2013104935831100001DEST_PATH_IMAGE004
                     （1）。
3.步骤2、计算TDBC的中断概率；TDBC中的中断概率定义方法与ANC相同；本发明将TDBC的中断概率计算扩展到K对网络，TDBC中断概率计算式如（2）所示，
              
Figure 2013104935831100001DEST_PATH_IMAGE005
                  （2）。
4.步骤3、计算信道状态变量。
5.步骤4、中断概率估计；本发明采用假设检验方法对中断概率进行估计；假设检验为H 0 ：{采样窗口的转移概率是否与期望值相等}，持续扩大采样窗口值直到假设检验被拒绝；返回的假设检验值即为采样窗口的最优长度；定义Y m1, Y m2, … , Y mN 为采样空间Y m 的N个采样值；因为Y m 服从伯努利分布，通过中心极限定理，当N足够大时该分布服从标准正态分布；因此，在显著水平
Figure DEST_PATH_IMAGE006
情况下H 0 的拒绝域为，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
                     （5）
这里
Figure DEST_PATH_IMAGE008
是标准分位数，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
是H 0 的假设检验值；我们采用联合检验检测是否
Figure DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure DEST_PATH_IMAGE011
在整个采样窗口的有效性；假设检验H 0 的拒绝域为，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
                   （6）
式（6）说明我们在过去和当前时刻检验假设检验是否满足，而不是整个采样空间。
6.步骤5、机会调度方案；本发明基于信道估计值为K对节点设计一种机会调度方案；目标是选择性能最佳的第k对节点来最大化最小链路传输速率从而最大化网络吞吐量；因为吞吐量正比于传输速率，而传输速率正比于链路信噪比，因此调度目标变为最大化最小信道增益。
7.因为中断概率很难获得，一种实际的方法是测量误码率（BER）的值，BER的值可以直接反应信道状态。
8.因为Q函数的值和BER有密切关系，本发明通过Q函数来估计中断概率的值。
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