CN103763010B - 用于协作通信网络中的可调多中继选择方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，具体地说是一种用于协作通信网络中的可调多中继选择方法及系统，其特征在于包括源节点发送一个数据包到所有中继节点，中继节点将接收到的信号以分时方式放大转发给目的节点，均衡检测器处理接收到信号，得到相应的输出信噪比SNR_SRiD，根据SNR_SRiD大小比较可完成中继排序，再根据排序结果，进行协作节点数的调整，本发明与现有技术相比，在频谱效率、误码率性能和能量消耗间取得更好的折衷，能根据不同协作节点数下合并信噪比的比较自适应调整协作节点数，最终获得最优的协作节点数N_o(最优意味着使用最小的协作节点数N_o，获得最大级别的合并信噪比)。

Description

用于协作通信网络中的可调多中继选择方法及系统

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体地说是一种特别适用于使用正交中继信道的协作通信网络中的能自适应调整参与协作的中继节点数，并获得低能耗、高性能的用于协作通信网络中的可调多中继选择方法及系统。

背景技术

由于协作通信具有消除无线信道衰落影响和获得空间分集增益的优势，已引起学术和工业界的广泛关注。目前，已提出了大量的协作方案，并对这些方案做出了性能的分析。通过对这些方案的分析比较，中继选择方案因能获得全分集，且相对别的方案来说，对同步要求和监听/反馈需求较低，因而引起了相当的关注。依赖于中继协作的策略，中继网络一般可分为解码转发(DF)和放大转发(AF)网络。在这两个策略中，AF策略因在中继端有较少的计算负荷，从而在实际系统中更具吸引力。

目前，大部分中继选择方案均基于频率平衰落信道模型研究。但在高速无线通信应用中，传输带宽大于信道的相关带宽，使得信道具有频率选择性。对于协作中继网络中的高速通信应用，现有的用于频率平衰落信道的技术需要改进，或提出新技术以消除频率选择性信道的影响。广泛采用的用于消除频率选择性对系统性能影响的方法是正交频分复用(OFDM)技术，近来已用于协作通信。然而，OFDM具有峰平功率比高的缺点，如果期望低的峰平功率比，OFDM不是一个好的选择。单载波传输能克服这一缺点，目前单载波系统中的中继选择方法主要有两种：单中继选择和多中继选择。尽管单中继选择具有简单易行的优点，但由于其有限的分集增益，可能满足不了用户需求的网络服务质量(QoS)。为了提高网络服务质量，需增加分集增益，这就需要考虑多中继选择方案。但已有多中继选择方案的研究假设在接收端已知所有节点间的信道状态信息。此外，尽管多中继选择方案能获得相当的性能增益，但当协作节点数超过某一值时，系统的误码率性能增益很小，这时有可能选出超出需要的节点。而且研究表明中继节点增加将减少系统的频谱效率，且增加能量消耗。为了在误码率性能、频谱效率和能量消耗间取得更好的折衷，多中继选择方案需具备根据当前信道状态自适应调整参与协作的节点数的能力。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的缺点和不足，提出一种特别适用于使用正交中继信道的协作通信网络中的能自适应调整参与协作的中继节点数，并获得低能耗、高性能的用于协作通信网络中的可调多中继选择方法及系统。

本发明可以通过以下措施达到：

一种用于协作通信网络中的可调多中继选择方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：进行中继排序，源节点发送一个数据包到所有中继节点，而后中继节点将接收到的信号以分时方式放大转发给目的节点，均衡检测器在不同时隙处理接收到的信号，得到相应的输出信噪比SNR_SRiD，根据SNR_SRiD大小比较可完成中继排序，设排序结果为(R₁,R₂,……，R_M)；

步骤2：进行协作节点数的调整，先在协作传输的第一阶段，目的节点D和中继节点接收源节点S发送的信号；而后，在协作传输第二阶段中的第一个时隙，中继节点R₁向目的节点D放大转发第一阶段接收到的带噪信号，在目的节点D，均衡检测器合并来自于源节点和中继节点端的接收信号，并计算得出合并信噪比SNR_{1}，该算法在每一次迭代中，将连续计算和比较接连的相应于不同协作节点数的两个合并信噪比，如果SNR_{{1，……，N}}大于αSNR_{{1，……，N-1}}，将增加一个协作节点，否则，协作节点数将保持不变，仍为N-1，而后剩余的中继R_N+1，……，R_M将在接下来的时隙中根据中继排序依次选择，直到合并信噪比SNR_{{1，……，N+K}}大于αSNR_{{1，……，N-1}}，此时协作节点数变为N+K。

本发明步骤1中所述均衡检测器采用分数间隔线性滤波器结构，用于实现匹配滤波和符号间隔均衡的功能，均衡检测器将直接处理经由模数转换(A/D)之后的采样信号，对由源节点S发送至目的节点D的接收信号，设均衡检测器的输入信号为r_SD(k)，在每一个比特周期，均衡检测器的输出产生一个判决，均衡检测器的抽头系数由自适应滤波算法进行调整，自适应工作于训练阶段，利用训练序列自适应于信道，而后在直接判决模式，使用硬判决作为均衡检测器的输出，具体计算方法如下：

以SNR_SD为例说明输出SNR的计算。在均衡检测器中，信号向量由下式给出

u_n＝[r_SD(n-1)，r_SD(n-2)，…，r_SD(n-m)] (7)

m＝lT_f/T_s (8)

其中m表示观察窗口长度，T_f表示比特符号持续时间，T_s表示A/D的采样周期，设在比特符号持续时间内的采样形成一个处理单元，l表示在观察窗口内的处理单元数；

抽头系数向量定义如下：

c_n＝[c_n1，c_n2，…，c_mn]^T (9)

其中c_n的初始值为c_n＝[0，0，…，0]^T，m表示观察窗口长度，在式(8)中定义；均衡检测器的输出为：

y_n＝u_nc_n (10)

误差定义如下：

其中d_n表示训练序列，表示对c_n的估计，本发明使用归一化最小均方(NLMS)算法调整抽头系数，算法实现如下

其中μ和δ均为正常数；

令表示均衡检测器经训练阶段估计出的抽头系数，则期望输出(无噪)的信号能量定义为：

其中u_i表示训练序列之后的接收信号向量(表示一个符号)，总信号能量定义为：

则噪声能量可用下式计算：

E_n＝E_t-E_o (16)

因而，均衡检测器的输出信噪比SNR_SD由下式给出

SNR_SD＝E_o/E_n (17)

类似地，由式(17)可计算得出对从源节点S发送经中继节点R_i放大转发至目的节点D(S-R_i-D)所接收信号处理，均衡检测器的输出信噪比SNR_SRiD，中继节点根据SNR_SRiD的大小进行排序，如果(1,2，……，K)表示对(R₁，R₂，……R_K)的排序，那么该输出信噪比的排序应满足

本发明步骤2中合并信噪比SNR_{1，……，_K}表示均衡检测器对来自于中继节点(R₁，R₂，……，R_K)和源节点的合并接收信号处理后得出的合并信噪比，

对合并接收信号r(k)，合并信噪比SNR_{1，……，_K}可由式(17)计算获得；当协作节点数超过某个值时，再增加协作节点获得的性能增益十分有限，因此本发明设定最优值N_o为满足下式的最小整数：

SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε，N≥N_o (19)

其中N表示中继节点数，N和N_o均为正整数，ε是根据系统需要的预设值，式(19)的含义是找到最小的N_o满足SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε的限制。由式(19)，搜索最优N_o的代价函数定义如下

min{N|SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε} (20)

其含义为搜索满足SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε的最小N值；根据代价函数(20)，协作节点数调整流程如附图3所示，其中α＞1，M是协作网络中中继节点的总数。参数α的值决定了中继节点数增加的调整次数，α越小，中继节点数调整的越频繁。

本发明还提出一种用于协作通信网络中的可调多中继选择系统，包括源节点S、多个中继节点R_i和目的节点D，其特征在于源节点S、中继节点R_i以及目的节点D分别设有接收机和发送机，并均处于半双工模式，接收机为可直接处理经模数转换后的采样信号的均衡检测器，所述均衡检测器采用分数间隔线性滤波器结构。

本发明与现有技术相比，采用中继排序的方法，中继排序后，仅需按照中继排序结果依次选择节点，直到选择出需要的协作节点数，除此之外，现有的中继排序方法假设每一个中继已知其信道，且接收机已知所有节点间的信道状态信息，本发明中假设中继和接收机均未知信道状态信息，且接收机采用均衡检测器，该方案首先以均衡检测器的输出信噪比作为端到端信噪比对中继进行排序，而后可调多中继选择方案根据中继排序依次选出协作中继，通过比较不同中继节点数下的合并信噪比调整协作节点数，以获得最优协作节点数。

附图说明：

附图1是本发明中系统框图。

附图2是本发明中均衡检测器的结构示意图。

附图3是本发明的协作节点数调整流程图。

附图4是本发明中输出信噪比和实际信噪比的比较结果图。

附图5是本发明中不同中继节点数下的误码率性能(SNR＝8dB)。

附图6是本发明中协作节点数进化曲线(SNR＝8dB)。

附图7是本发明与点对点、最优单中继、基于最小误码率的最优多中继方案的误码率性能比较结果图。

具体实施方式：

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的说明。

如附图1所示，本发明提出了一种用于协作通信网络中的可调多中继选择方法，附图1为本发明简易系统模型，该多中继协作网络系统中包括源节点S，目的节点D，以及源节点S和目的节点D间的多个中继节点R_i，其中源节点S，目的节点D以及中继节点R_i(i＝1，2，……N_R)均只包含一根发送天线和一根接收天线，处于半双工模式，不能同时接收和发送信号，设中继工作于放大转发(AF)模式且所有的中继有相同的平均功率限制，则从源节点S发送信息至目的节点D的每次传输过程包含两个阶段：

第一阶段，源节点S向目的节点和中继节点广播信息，第二阶段，中继节点向目的节点D放大转发其在第一阶段接收到的带噪信号，由源节点至目的节点(S→D)，源节点至中继节点(S→R_i)以及中继节点至目的节点(R_i→D)的信道冲激响应分别记为：

h_SD＝[h_SD[0],...,h_SD[L_SD]]，和其中L_SD，L_SR和L_RD分别表示相应的信道记忆长度，所有节点间的信道假设为频率选择性信道，离散时间信道冲激响应用服从指数功率延迟包络的零均值高斯随机变量建模

其中σ描述信道的延迟扩展特性，δ(·)表示狄拉克δ函数，P_R表示多径成分的平均功率；

在第一阶段，第i个中继和目的节点接收到的信号由下式给出

r_SD(k)＝s(k)*h_SD+n_SD(k) (3)

其中s(k)表示源节点发送的信号，n_R(k)和n_SD(k)表示加性高斯白噪声，均值为零，方差分别为N_0,i和N_0,SD；

在第二阶段，目的节点从第i个中继R_i接收到的信号为

其中n_RiD(k)表示相应的加性高斯白噪声，均值为零，方差为N_0,RiD，β_i是中继节点R_i的增益，为了满足其功率限制，设定中继节点R_i的增益为：

其中P为每一节点传输每个符号的平均能量，h_SRi[k]是源节点和中继R_i间信道的第k个信道系数，N_0,i表示在目的节点从第i个中继接收到信号中的零均值高斯白噪声的方差,

在目的节点处的接收信号可表示为：

其中N_s表示选择出的协作节点数；

令SNR_SD和SNR_SRiD分别表示对S→D和S→R_i→D接收信号进行处理，均衡检测器的输出信噪比(SNR)，下面以SNR_SD为例说明输出SNR的计算：

均衡检测器采用分数间隔线性滤波器结构，如图2所示，其能联合实现匹配滤波和符号间隔均衡的功能，均衡检测器将直接处理经由模数转换(A/D)之后的采样信号，对S→D接收信号，设均衡检测器的输入信号为r_SD(k)，在每一个比特周期，均衡检测器的输出产生一个判决，均衡检测器的抽头系数由自适应滤波算法进行调整，自适应工作于训练阶段，利用训练序列自适应于信道，而后在直接判决模式，使用硬判决作为均衡检测器的输出；

在均衡检测器中，信号向量由下式给出：

u_n＝[r_SD(n-1)，r_SD(n-2)，…，r_SD(n-m)] (7)

m＝lT_f/T_s (8)

其中m表示观察窗口长度，T_f表示比特符号持续时间，Ts表示A/D的采样周期，设在比特符号持续时间内的采样形成一个处理单元，l表示在观察窗口内的处理单元数；

抽头系数向量定义如下：

c_n＝[c_n1，c_n2，…，c_nm]^T (9)

其中c_n的初始值为c_n＝[0，0，…，0]^T，m表示观察窗口长度，在式(8)中定义；

均衡检测器的输出为：

y_n＝u_nc_n (10)

误差定义如下：

其中d_n表示训练序列，表示对c_n的估计，本发明使用归一化最小均方(NLMS)算法调整抽头系数，算法实现如下

其中μ和δ均为正常数；

令表示均衡检测器经训练阶段估计出的抽头系数，则期望输出(无噪)的信号能量定义为：

其中u_i表示训练序列之后的接收信号向量(表示一个符号)，总信号能量定义为：

则噪声能量可用下式计算：

E_n＝E_t-E_o (16)

因而，均衡检测器的输出信噪比SNR_SD由下式给出：

SNR_SD＝E_o/E_n (17)

类似地，由式(17)可计算得出对S→R_i→D接收信号处理，均衡检测器的输出信噪比SNR_SRiD，中继节点根据SNR_SRiD的大小进行排序，如果(1,2，……，K)表示对中继节点(R₁，R₂，……，R_K)的排序，那么其对应的输出信噪比的排序应满足

基于上述中继排序，为了解决最优多中继选择问题，仅需在SNR_{1},SNR_{1,2},...,SNR_{1,...,K}中找出最大值，其中SNR_{1,...,K}表示对来自于(R₁，R₂，……，R_K)和源节点的合并接收信号处理，得出的合并信噪比，当协作节点数为K时，在目的节点的合并接收信号可表示为：

对此合并接收信号r(k)，其合并信噪比SNR_{1,...,K}可由式(17)计算得出；

研究表明当协作节点数超过某个值时，再增加协作节点获得的性能增益十分有限，因此，存在一个最优的协作节点数，使得在误码率性能、系统频谱效率和能量消耗间取得一个更好的折衷，本发明定义协作节点数的最优值N_o为满足下式的最小整数：

SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε，N≥N_o (19)

其中N表示中继节点数，N和N_o均为正整数，ε是根据系统需要的预设值，式(19)的含义是找到最小的N_o满足SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε的限制，当参与协作的中继节点数大于N_o时，任意两个接连协作节点数相应的合并信噪比可认为是相同的(同一级别)；

由式(19)，搜索最优N_o的代价函数定义如下：

min{N|SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε} (20)

其含义为搜索满足SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε的最小N值。

根据代价函数(20)，协作节点数的调整过程如图3所示，其中α＞1，M是多中继协作网络中中继节点的总数，参数α的值决定了中继节点数增加的调整次数，α越小，中继节点数调整的越频繁。

从附图3可以看出，协作节点数的调整分为两步：

第一步，进行中继排序，源节点发送一个数据包到所有中继节点，而后中继节点将接收到的信号以分时方式放大转发给目的节点，均衡检测器在不同时隙处理接收到的信号，得到相应的输出信噪比根据大小比较可完成中继排序，设排序结果为(R₁，R₂，……，R_M)；

第二步，进行协作节点数的调整，首先，在协作传输的第一阶段，目的节点D和中继节点接收源节点S发送的信号，而后，在协作传输第二阶段中的第一个时隙，中继R₁向目的节点D放大转发第一阶段接收到的带噪信号，在目的节点D，均衡检测器合并来自于源节点和中继节点端的接收信号，并计算得出合并信噪比SNR_{1}，该算法在每一次迭代中，将连续计算和比较接连的相应于不同协作节点数的两个合并信噪比，如果SNR_{{1，……，N}}大于αSNR_{{1，……，N-1}}，那么增加一个中继节点极有可能提高合并信噪比，因而将增加一个协作节点，否则，协作节点数将保持不变，仍为N-1，而后剩余的中继R_N+1，……，R_M将在接下来的时隙中根据中继排序依次选择，直到合并信噪比SNR_{{1，……，N+K}}大于αSNR_{{1，……，N-1}}，这时协作节点数变为N+K。

本发明针对图1所示的多中继协作网络，对不同的中继选择方案进行了仿真和分析，调制方式采用二进制相位调制(BPSK)，假设所有的节点工作于相同的功率，仿真中，设定协作网络中的中继节点为10个，节点间的信道均为半稳态频率选择性信道，信道冲激响应系数用(1)式建模，参数设置为P_R＝1，L_SR＝L_RD＝7T_f/T_s，L_SD＝10T_f/T_s，σ_SD＝10T_f，T_s＝T_f/5，均衡检测器的观察窗口长度设为10比特符号持续时间，即式(8)中m＝10T_f/T_s；

首先验证中继排序方法，中继排序基于比较均衡检测器的输出SNR得出，因而仅需验证输出信噪比计算的正确性，考虑一个点对点(S-D)通信系统，仿真中对曲线上每一个输出信噪比SNR_SD点(以(17)式计算)，发送一个数据包，该数据包含有10000个符号，其中500个用作为训练序列，曲线上所有的输出信噪比点由平均9500个符号的输出信噪比得到。

图4比较了均衡检测器的输出信噪比和实际信噪比，从图4可以看出，由式(17)计算得出的输出信噪比不太准确，与实际信噪比偏离较大，然而，值得注意的是输出信噪比仍然保持了与实际信噪比相同的趋势，也就是说，输出信噪比大小排序保持了与实际信噪比大小相同的排序，中继排序是根据输出信噪比的大小进行排序，因此，尽管输出信噪比的计算误差较大，但仍可用于排序中继节点。上述仿真结果证实了中继排序方法的可行性。

接下来，评估所提可调多中继选择方案对于协作节点数的调整能力，假设中继排序结果为(R_i，R₂，…，R₁₀)相应于每个中继的端到端信噪比为仿真中一个频率选择性信道用(1)产生，对此信道发送一个包含10000个符号的数据包，其中500个作为训练序列，相应于该数据包在目的节点端的同一接收信号，均衡检测器将对其处理100次，误码率曲线上的点由平均100次下的误码率得到，仿真中所有计算的输出信噪比由平均9500个符号的输出信噪比得到，可调多中继选择方案中，α设定为α＝1.05，该参数值大小对系统性能影响的全面研究在本发明中不考虑，为了验证所提方案能自适应调整协作节点数。首先，将通过仿真得到最优节点数N_o。

图5给出了使用不同协作节点数时的误码率性能，从图5可以看出，当协作节点数为6-10时，系统的误码率性能非常接近。根据代价函数(20)可得到最优(最小)协作节点数N_o，由图5可见，最优协作节点数大概是6。

接下来，评估所提可调多中继选择方案对协作节点数的调整能力。图6给出了协作节点数的进化曲线。研究表明，协作节点数增加将增加网络的能量消耗，降低频谱效率。为了在误码率、频谱效率和能量消耗间取得更好的折衷，本文采用最优协作节点数N_o定义(20)。从图6可以看出，所提方案能自适应调整协作节点数到6，得到的协作节点数逼近于图5中的最优(最小)协作节点数N_o。

为了比较不同中继选择方案的误码率性能，基于信道模型(1)建立蒙特卡洛仿真。对每一个信道实现，发送含10000个符号的数据包，其中500个符号作为训练序列。每一个信噪比点上的误码率由平均500个随机信道实现下的误码率得到。为了比较，传统的中继选择方案也做了仿真。仿真中，假设端到端信噪比SNR_SRiD的范围为从SNR_SD+2.73dB到SNR_SD+3dB，信噪比间隔为0.03dB。

在图7中，检验了点对点(S-D)无中继协作、最优单中继选择[如文献1(Q.Deng andA.Klein,“Relay selection in cooperative networks with frequency selectivefading,”EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking,2011.)中所记载]、基于最小误码率的最优多中继选择[如文献2(H.Eghbali,S.Muhaidat,S.A.Hejaziand Y.Ding,“Relay selection strategies for single-carrier frequency-domainequalization multi-relay cooperative networks,”IEEE Transactions on WirelessCommunications,vol.12,no.5,pp.2034–2045,May 2013.)所记载]和本发明提出的可调多中继选择方案的误码率性能，横轴表示信噪比SNR_SD，最优单中继选择和基于最小误码率的最优多中继选择方案均假设在目的节点端，所有节点间的信道状态信息是已知的，而所提方案不需做出此假设，从图7可以看出，最优单中继选择方案比点对点(S-D)获得更好的误码率性能。这是因为最优单中继选择方案在一个中继节点的协作下可获得一定的分集增益。由图7还可以看出提出的方案和基于最小误码率的最优多中继选择方案[如文献2中记载]比最优单中继选择方案取得了显著的性能提升。特别地，当误码率为10^-4左右时，所提方案和[如文献2中记载]中的方案相对于最优单中继方案，可取得大概2dB的性能增益。这是因为单协作中继的分集增益有限，协作中继数越多，取得的分集增益越大。为了满足用户对网络服务质量的需求，需要考虑多中继选择。此外，值得注意的是所提方案取得的误码率性能非常逼近于最优多中继方案。然而，与[文献2]中的方案相比，所提方案并不需要在目的节点已知所有节点间的信道状态信息，且采用了较少的协作中继。例如，由图5可以看出，根据最优多中继选择方案，其标准是误码率最小，这时选择出的节点数是10，而根据我们的方案，选择出的节点数为6。协作节点数的增加将降低系统的频谱效率，提高能量消耗。因而，所提方案能在误码率性能、频谱效率和消耗能量间取得更好的折衷。进一步，所提方案能根据当前的信道自适应调整协作节点数，因而其更适合于实际的协作通信系统。

本发明与现有技术相比，在频谱效率、误码率性能和能量消耗间取得更好的折衷，能根据不同协作节点数下合并信噪比的比较自适应调整协作节点数，最终获得最优的协作节点数(最优意味着以最小的协作节点数N_o，获得最大级别的合并信噪比)。

Claims (3)

1.一种用于协作通信网络中的可调多中继选择方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：进行中继排序，源节点发送一个数据包到所有中继节点，而后中继节点将接收到的信号以分时方式放大转发给目的节点，均衡检测器在不同时隙处理接收到的信号，得到相应的输出信噪比SNR_SRiD，根据SNR_SRiD大小比较可完成中继排序，设中继节点排序结果为(R₁,R₂,……，R_M)，其中R代表中继节点，M为中继节点总数；

步骤2：进行协作节点数的调整，先在协作传输的第一阶段，目的节点D和中继节点接收源节点S发送的信号；而后，在协作传输第二阶段中的第一个时隙，中继节点R₁向目的节点D放大转发第一阶段接收到的带噪信号，在目的节点D，均衡检测器合并来自于源节点和中继节点端的接收信号，并计算得出合并信噪比SNR_{1}，在每一次迭代中，将连续计算和比较接连的相应于不同协作节点数的两个合并信噪比，如果SNR_{{1，……，N}}大于αSNR_{{1，……，N-1}}，将增加一个协作节点，否则，协作节点数将保持不变，仍为N-1，而后剩余的中继R_N+1，……，R_M将在接下来的时隙中根据中继排序依次选择，直到合并信噪比SNR_{{1，……，N+K}}大于αSNR_{{1，……，N-1}}，此时协作节点数变为N+K，其中SNR_{{1，……，N}}表示对来自于中继节点(R₁,R₂,……，R_N)和源节点和合并接收信号处理后得出的合并信噪比；N与K均代表中继节点数；

步骤1中所述中继排序采用均衡检测器的输出信噪比作为端到端信噪比对中继进行排序，具体计算方法如下：

以SNR_SD为例说明输出SNR的计算，在均衡检测器中，信号向量由下式给出

u_n＝[r_SD(n-1)，r_SD(n-2)，…，r_SD(n-m)] (7)

m＝lT_f/T_s (8)

其中m表示观察窗口长度，T_f表示比特符号持续时间，T_s表示A/D的采样周期，设在比特符号持续时间内的采样形成一个处理单元，l表示在观察窗口内的处理单元数；

抽头系数向量定义如下：

c_n＝[c_n1，c_n2，…，c_nm]^T (9)

其中c_n的初始值为c_n＝[0，0，…，0]^T，m表示观察窗口长度，在式(8)中定义；

均衡检测器的输出为：

y_n＝u_nc_n (10)

误差定义如下：

其中d_n表示训练序列，表示对c_n的估计，使用归一化最小均方(NLMS)算法调整抽头系数，算法实现如下：

其中μ和δ均为正常数；

令表示均衡检测器经训练阶段估计出的抽头系数，则期望输出无噪的信号能量定义为：

其中u_i表示训练序列之后的接收信号向量(表示一个符号)，总信号能量定义为：

则噪声能量用下式计算：

E_n＝E_t-E_o (16)

因而，均衡检测器的输出信噪比SNR_SD由下式给出

SNR_SD＝E_o/E_n (17)

由式(17)计算得出对从源节点S发送经中继节点R_i放大转发至目的节点D(S-R_i-D)所接收信号处理，均衡检测器的输出信噪比SNR_SRiD，中继节点根据SNR_SRiD的大小进行排序，如果(1,2，……，K)表示对(R₁，R₂，……R_K)的排序，那么该输出信噪比的排序应满足

2.根据权利要求1所述的一种用于协作通信网络中的可调多中继选择方法，其特征在于步骤2中通过比较不同中继节点数下的合并信噪比动态调整协作节点数，具体算法如下：

合并信噪比SNR_{{1，……，K}}表示通过均衡检测器对来自于中继节点(R₁，R₂，……，R_K)和源节点的合并接收信号处理后得出的合并信噪比，当协作节点数为K时，在目的节点合并接收信号表示为对合并接收信号r(k)，合并信噪比SNR_{{1，……，K}}通过式(17)计算获得；

当协作节点数超过某个值时，再增加协作节点获得的性能增益十分有限，因此设定最优值N_o为满足下式的最小整数：

其中N表示中继节点数，N和N_o均为正整数，ε是根据系统需要的预设值，式(19)的含义是找到最小的N_o满足SNR_{{1，...，N}}-SNR_{{1，...，N-1}}≤ε的限制，由式(19)，搜索最优N_o的代价函数定义如下

min{N|SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε} (20)

其含义为搜索满足SNR_{1,...,N}-SNR_{1,...,N-1}≤ε的最小N值；根据代价函数(20)，协作节点数调整流程如附图3所示，其中α＞1，M是协作网络中中继节点的总数，参数α的值决定了中继节点数增加的调整次数，α越小，中继节点数调整的越频繁。

3.一种利用如权利要求1或2中任意一项所述用于协作通信网络中的可调多中继选择方法的系统，包括源节点S、多个中继节点R_i和目的节点D，其特征在于源节点S、中继节点R_i以及目的节点D分别设有接收机和发送机，并均处于半双工模式，接收机为可直接处理经模数转换后的采样信号的均衡检测器，所述均衡检测器采用分数间隔线性滤波器结构。