CN103945489A - 多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法，本发明将混合蛙跳算法引入到AF多中继协作系统中，在总功率一定的约束下，充分考虑路径损耗，以目的节点最大化平均信噪比为目标，利用该混合蛙跳算法搜索的优势，实现AF多中继协作通信系统的功率分配，降低系统的BER性能。

Description

多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法

技术领域

本发明涉及无线通信资源管理领域，尤其是一种多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法。 

背景技术

协作中继技术是通过转发发送节点传输信息到目的节点，来克服无线衰落从而获得空间分集增益的有效技术，协作通信技术能有效的扩大覆盖区域，提高系统传输性能而备受关注。根据中继节点的转发方式，目前主要的协议有放大转发（Amplify and Forward ）和解码转发（Decode and Forward）。 

相比解码转发DF，放大转发AF只需将源节点的信息直接做放大处理，系统复杂度较低，简单易实现。 

受到无线资源（时间、空间、频谱）的限制，用户体验需求的日益增加，通过中继节点选择和功率分配的资源分配问题成为学者关注的热点。目前，实际无线通信中的发送功率是预先设置或等功率发送，学术上已经有很多学者针对协作多中继通信系统研究了AF协作模型的中继选择和功率分配算法，但已做的工作是中继选择算法和功率分配算法是分开进行优化的；还有的讨论了联合中继选择和功率分配算法，但没有讨论在考虑直传链路下多中继放大转发协作的自适应中继选择和功率分配。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法，它实现了AF多中继协作通信系统的功率分配，并降低系统的BER性能，为现有资源分配提供一种新方法。 

本发明是这样实现的：多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法，包括一个源节点S，一个目的节点d和一个以上的中继节点R，源节点S通过M个中继协作节点R= R={R₁,R₁,…R_M}向目的节点d传输信息；每个节点配置单根天线，采用半双工工作方式； 

定义系统的总功率为P _total ，源节点的功率为P _S ，第i个中继节点的功率为P _i ，并满足如式（1）所示的：

其中P ₁ 和P _r 分别为源节点S和中继节点R的最大传输功率；

多中继协作的一次传输过程包括两个时隙：第一时隙，源节点S向所有中继节点R广播信息，中继节点R监听，接收到的信息为y _s,ri 如式（2）所示；第二时隙，源节点S保持沉默，所有中继节点R将接收到的信息放大如式（3）所示，然后转发给目的节点d，目的节点d接收到来自中继和直传链路的信息分别为y _s,d 和y _ri,d ，如式（4）和式（5）；

最后，目的节点d将接收到的信息采用最大比合并方式进行合并，假设源节点S到中继节点R及中继节点R到目的节d点的传输信道为正交信道，即各次传输信息相互独立，信道服从静态瑞利平坦衰落；目的节点d上界平均信噪比如式（6）所示：

通过混合蛙跳算法来实现联合中继选择策略和功率分配方案，首先利用向量P=[P _S ,P ₁ …, P _M ]表示源节点S和所有中继节点R所分配到的功率。

与现有技术相比，本发明将混合蛙跳算法引入到AF多中继协作系统中，在总功率一定的约束下，充分考虑路径损耗，以目的节点最大化平均信噪比为目标，利用该混合蛙跳算法搜索的优势，实现AF多中继协作通信系统的功率分配，降低系统的BER性能。本发明简单易行，使用效果好。 

附图说明

附图1为本发明的原理示意图； 

附图2为本发明的实施例的功率分配；

附图3为本发明的实施例的仿真。

具体实施方式

本发明的实施例：多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法， 

3）模因组进化：按照公式（10）和（11）产生新的青蛙，记录新产生青蛙的位置和计算它的适配值，如果新青蛙的适配值较最坏青蛙的适配值好，则用新产生的青蛙替换最坏的青蛙；相反，则用p _x 代替p _b ，重新进行模因组进化；如果还是没有改善，则随机产生一只新的青蛙取代原来的青蛙。

4）整个蛙群进化：将青蛙混合，即青蛙在模因组之间跳跃；当每个模因组内完成进化之后，将各个子群Y ¹ ，Y ² ，...,Y ^m 重新混合成X，即X={Y ^k | k=1,2,...,m}。将X按降序排列，更新种群中最好的青蛙p _x ； 

5）迭代终止条件：如果满足迭代条件，则输出结果，否则转到步骤2）；一般而言，当迭代到一定次数后，代表最好解的青蛙位置就不会再改变，跳出循环；也可以设置迭代次数来作为循环终止条件；

为了证明本实施例的有效性，对实施例进行了仿真，采用BPSK调制，设置d _1,i =d _i,2 ，具体如表1所示，σ ₀ ² =10，节点最大传输功率为10，总功率为10，路径损耗因子α为2，共4个中继参与协作通信；具体的混合蛙跳参数设置：种群大小为200，模因组大小为10，每个模因组内的青蛙为20，最大迭代次数为20，组内迭代次数为15，最小步长为0，最大步长为2，步长因子c为2，青蛙状态维数为5。

表1源节点S到中继节点R的距离 

如图2所示，本实施例基于混合蛙跳算法的资源优化策略，信道链路差的中继将不会被分配功率，即不会被选中选中，信道链路好的中继将会被选择协作传输，即中继被选择。同时完成了最优化功率分配，图中第1个中继节点没有被分配到功率，没有参与协作，第3、4个中继参与协作，但只分配到很少的功率，其余的功率被源节点和第2个中继节点分配完成。

如图3所示，本实施例将本发明与现有的等功率分配，全部中继参与协作的系统的比特差错率进行了仿真。可以明显地看出，与等功率分配方案相比，基于混合蛙跳算法的功率分配方案获得较小的比特差错率，随着信噪比的增加，BER性能改善越明显。 

Claims (1)

1.一种多中继协作的自适应中继选择和功率分配方法，其特征在于：包括一个源节点S，一个目的节点d和一个以上的中继节点R，源节点S通过M个中继协作节点R={R₁,R₁,…R_M}向目的节点d传输信息；每个节点配置单根天线，采用半双工工作方式；

定义系统的总功率为P _total ，源节点的功率为P _S ，第i个中继节点的功率为P _i ，并满足如式（1）所示的：

其中P ₁ 和P _r 分别为源节点S和中继节点R的最大传输功率；

多中继协作的一次传输过程包括两个时隙：第一时隙，源节点S向所有中继节点R广播信息，中继节点R监听，接收到的信息为y _s,ri 如式（2）所示；第二时隙，源节点S保持沉默，所有中继节点R将接收到的信息放大如式（3）所示，然后转发给目的节点d，目的节点d接收到来自中继和直传链路的信息分别为y _s,d 和y _ri,d ，如式（4）和式（5）；

最后，目的节点d将接收到的信息采用最大比合并方式进行合并，假设源节点S到中继节点R及中继节点R到目的节d点的传输信道为正交信道，即各次传输信息相互独立，信道服从静态瑞利平坦衰落；目的节点d上界平均信噪比如式（6）所示：

通过混合蛙跳算法来实现联合中继选择策略和功率分配方案，首先利用向量P=[P _S ,P ₁ …, P _M ]表示源节点S和所有中继节点R所分配到的功率。