CN107040300A - 一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法 - Google Patents

一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法 Download PDF

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Abstract

该发明公开了一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法，属于接收无线传输信号的无线通信技术范畴，具体地说，是一种在冲击噪声环境下对中继节点转发权值进行优化的方法。弥补现有算法的不足，提出了一种冲击噪声下的中继协作网络优化方法，基于冲击噪声中具有代表性的拉普拉斯分布数学模型，针对单天线的单发单收多中继通信网络给出了一种冲击噪声环境下中继节点转发权值矩阵的优化方法。这种方法比传统的高斯噪声环境中的算法对冲击性噪声具有更好的稳健性，能够在冲击噪声背景下获取更小的误码率。

Description

一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法
技术领域
本发明属于接收无线传输信号的无线通信技术范畴，具体地说，是一种在冲击噪声环境下对中继节点转发权值进行优化的方法。
背景技术
4G已经是目前人类社会通信技术发展的最高阶段，但无线通信信道的不确定性以及频谱资源的稀缺性仍然束缚移动通信的发展。虽然相比3G数据传输速度有了一个数量级别的提升，但是通信系统的容量限制依旧是4G的瓶颈。当一个服务区内的用户越多，4G的传输速度就越慢，这使得4G的优势大大折扣。多输入多输出(Multiple Input MultipleOutput，MIMO)技术成为发展下一移动通信的核心技术，该技术是通过在发射端和接收端布置多个天线实现分集增益和复用增益，进而提高通信系统的频谱效率和移动通信的信道容量。MIMO技术在发射数据信息时，占用同一频段，不会增加信号带宽，也不会增加发射功率。所以可以在不增加频谱资源和天线发射功率的条件下，提高通信系统的容量。但受移动设备的体积和功耗的限制，在设备终端上安装多条天线显然是不可能的。有学者提出了把中继协作技术结合MIMO技术应用于通信系统。在中继协作通信中，设备终端在完成自己数据传送的同时，为其他的终端提供一条传输路径，使他们也完成数据的接收和再传送。凭借各个终端的相互独立信道，中继协作技术构成了虚拟的MIMO系统，获得了MIMO的空间分集增益，提高了频谱利用率。由此使得MIMO技术在实际移动通信系统中的应用得以实现。
通信环境突变会造成实际环境中的噪声表现出一定的冲击性，这时的噪声模型并不服从高斯分布。这类非高斯性的噪声，相比高斯噪声在概率密度分布上表现出更厚重的代数拖尾的特征。因此，建立合理的非高斯性的环境噪声模型，对实际通信环境中的信号处理算法研究有重要的理论和应用意义。
发明内容
本发明目的是弥补现有算法的不足，提出了一种冲击噪声下的中继协作网络优化方法，基于冲击噪声中具有代表性的拉普拉斯分布数学模型，针对单天线的单发单收多中继通信网络给出了一种冲击噪声环境下中继节点转发权值矩阵的优化方法。这种方法比传统的高斯噪声环境中的算法对冲击性噪声具有更好的稳健性，能够在冲击噪声背景下获取更小的误码率。
本发明的解决方案是：首先根据冲击噪声分布模型和中继协作网络信号模型，基于最大似然准则获得代价函数。然后对该代价函数利用最陡梯度下降法对中继节点转发权值矩阵进行优化。最后利用迫零均衡技术，完成对均衡系数的优化。
本发明是一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法，该方法的具体步骤为：
步骤1：根据冲击噪声分布模型和中继协作网络信号模型得到接收端接收到中继端发送的信号为：
其中s为发送信号，r＝(r1，…，rN)T表示N个中继节点接收到的信号矢量，ri(i＝1，2，…N)表示第i个中继节点接收到的信号，hr＝(hr1，…，hrN)T表示发射端到N个线中继节点的信道系数矢量，hri(i＝1，2，…N)为第一跳中第i个中继节点的信道系数，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数，nr＝(nr1，…，nrN)T，nri(i＝1，2，…，N)为发射端到第i个中继节点的信道噪声，nt为中继节点到接收端的信道噪声，F＝diag(f1，…，fN)为波束形成矩阵，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数；
步骤2：采用分布优化的方法和最大似然方法得到波束形成矩阵F的实部似然函数和虚部似然函数
步骤2-1：由步骤1，对接收端的噪声项拆分为噪声虚部和噪声实部，即：
n＝nR+jnI
其中，为噪声的实部，为噪声的虚部，a1R，…，aNR，-a1I，…，-aNI和a1R，…，aNR，a1I，…，aNI分别为接收端的噪声n实部和虚部的加权系数；nri(i＝1，2，…，N)为发射端到第i个中继节点的信道噪声，nt为中继节点到接收端的信道噪声，nriR和nriI分别为nri的实部和虚部，ntR和ntI分别为nt的实部和虚部；
步骤2-2：由拉普拉斯分布冲击噪声的概率密度函数，可得接收端噪声的实部项和虚部项的概率密度函数分别为：
其中，aiR和aiI为冲击噪声加权常系数，b＞0为拉普拉斯分布的尺度参数，表示Al的4N-1次方，表示Al的平方，表示Aj的平方；
步骤2-3：假设在接收端接收到的信号即为发射端的信号，则接收端的噪声可近似表示为：
其中，sR和sI分别表示为信号s的实部和虚部，服从均值为零，方差为σ2的高斯分布，且相互独立；其中ciR＝(htiRfiR-htiIfiI)hriR-(htiRfiI+htiIfiR)hriI，ciI＝(htiRfiR-htiIfiI)hriI+(htiRfiI+htiIfiR)hriR，i＝1，…，N，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数，htiR和htiI分别为hti的实部和虚部，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数，fiR和fiI分别为fi的实部和虚部；
步骤2-4：将步骤2-3中的和代入步骤2-2中和可得波束形成矩阵F的似然函数为：
步骤3：采用最大似然期望方法，对步骤2中所求的波束形成矩阵F的似然函数和化简，可得：
其中σ为sR和sI的标准差；
步骤4：由步骤3，优化目标函数可转化为：采用最速下降法得到最优的波束形成矩阵F；
步骤4-1：由步骤3，化简函数和为：
其中，
步骤4-2：由于和表达式一样，不妨以为例分别对fiR和fiI求偏导，可得：
步骤4-3：采用最速下降法求解最优的波束形成矩阵F；
步骤5：采用迫零均衡准则获得均衡系数
步骤6：恢复出所需的信号为：
进一步的，所述步骤4-3的具体步骤为：
步骤4-3-1：首先选取波束形成矩阵的初始值F(0)，设定迭代终止误差ε＞0，迭代计数值初始化k＝0；
步骤4-3-2：计算或关于fiR和fiI的偏导，k表示迭代次数，所求的偏导表达式参考步骤4-2，判断在当前点偏导的二范数是否满足小于ε，如果满足，则停止迭代，执行步骤4-3-5，否则执行4-3-3；
步骤4-3-3：梯度方向的反方向就是当前点下降最快的方向，因此以该方向作为搜索方向，即取为搜索方向；
步骤4-3-4：以fi (k)为出发点，d(k)为一维搜索方向，确定最优步长λ(k)，使得令fi (k+1)＝fi (k)+λ(k)d(k)，同时迭代计数值更新k＝k+1，返回步骤4-3-2进行条件判断；
步骤4-3-5：求出最后所求极值点所对应的最优的波束形成矩阵F。
本发明的目的是弥补现有算法的不足，基于冲击噪声中具有代表性的拉普拉斯分布数学模型，针对单天线的单发单收多中继通信网络给出了一种冲击噪声环境下中继节点转发权值矩阵的优化方法。这种方法比传统的高斯噪声环境中的算法对冲击性噪声具有更好的稳健性，能够在冲击噪声背景下获取更小的误码率。
附图说明
图1、本发明方法的流程图；
图2、所提出的方法与MMSE方法相比较的误码率与中继节点数关系图；
图3、所提出的方法与MMSE方法相比较的误码率与冲击噪声强度关系图。
具体实施方式
本发明实施方式采用QPSK调制发送信号，发射信号的功率为一个单位，发送的信号个数为10000，取50次独立实验的平均值，中继节点个数N＝4，冲击噪声参数b＝0.7，σ＝1。
步骤1：根据冲击噪声分布模型和中继协作网络信号模型得到接收端接收到中继端发送的信号为：
其中s为发送信号，hr＝(hr1，…，hrN)T表示发射端到N个线中中继节点的信道系数矢量，hri(i＝1，2，…N)为第一跳中第i个中继节点的信道系数矢量，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数，hr为均值为0，方差为1的复高斯随机变量，即hr～N(0，1)，为均值为0，方差为1的复高斯随机变量，即nr＝(nr1，…，nrN)T、nt为拉普拉斯分布下的冲击噪声，nri(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点的信道噪声，F＝diag(f1，…，fN)，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数。
步骤2：采用分布优化的方法和最大似然方法得到波束形成矩阵F的似然函数为和
步骤2-1：由步骤1，对接收端的噪声项拆分为噪声虚部和噪声实部，即：
其中，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数矢量，为均值为0，方差为1的复高斯随机变量，即htiR和htiI分别为hti的实部和虚部，F＝diag(f1，…，fN)，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数，fiR和fiI分别为fi的实部和虚部，nr＝(nr1，…，nrN)T、nt为拉普拉斯分布下的冲击噪声，nri(i＝1，2，…，N)为发射端到第i个中继节点的信道噪声，nriR和nriI分别为nri的实部和虚部，ntR和ntI分别为nt的实部和虚部。
设aiR＝htiRfiR-htiIfiI，aiI＝htiRfiI+htiIfiR，则上式可以简化为：
其中为噪声的实部，为噪声的虚部，a1R，…，aNR，-a1I，…，-aNI，1和a1R，…，aNR，a1I，…，aNI，1分别为接收端的噪声n实部和虚部的加权系数。
步骤2-2：由拉普拉斯分布冲击噪声的概率密度函数，可得接收端噪声的实部项和虚部项的概率密度函数分别为：
其中，aiR和aiI为冲击噪声加权常系数，b＞0为拉普拉斯分布的尺度参数，表示Al的4N-1次方，表示Al的平方，表示Aj的平方。
步骤2-3：假设在接收端接收到的信号即为发射端的信号，则接收端的噪声可近似表示为：
其中，sR和sI分别表示为信号s的实部和虚部，均服从均值为零，方差为σ2的高斯分布，且相互独。且设ciR＝(htiRfiR-htiIfiI)hriR-(htiRfiI+htiIfiR)hriI，ciI＝(htiRfiR-htiIfiI)hriI+(htiRfiI+htiIfiR)hriR，i＝1，…，N，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数矢量，为均值为0，方差为1的复高斯随机变量，即htiR和htiI分别为hti的实部和虚部，F＝diag(f1，…，fN)，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数，fiR和fiI分别为fi的实部和虚部。
步骤2-4：将步骤2-3中的和代入步骤2-2中和可得波束形成矩阵F的似然函数为：
步骤3：采用最大似然期望方法，对步骤2中所求的波束形成矩阵F的似然函数和化简，可得：
其中σ＝1。
步骤4：由步骤3，优化目标函数可转化为：采用最速下降法得到最优的波束形成矩阵F。
步骤4-1：由步骤3，化简函数和为：
其中，σ＝1。
步骤4-2：由于和表达式一样，不妨以为例分别对fiR和fiI求偏导，可得：
其中，当i＝l，i＝1，…，N时，
当i＝l-N，i＝1，…，N时，
当i≠l且i≠l-N，i＝1，…，N时，
步骤4-3：采用最速下降法求解最优的波束形成矩阵F。
步骤4-3-1：首先选取波束形成矩阵的初始值F(0)为单位矩阵，设定迭代终止误差ε＝0.01，迭代计数值初始化k＝0；
步骤4-3-2：计算或关于fiR和fiI的偏导，所求的偏导表达式参考步骤4-2，判断在当前点偏导的二范数是否满足小于ε，如果满足，则停止迭代，执行步骤4-3-5，否则执行4-3-3。
步骤4-3-3：梯度方向的反方向就是当前点下降最快的方向，因此以该方向作为搜索方向，即取为搜索方向；
步骤4-3-4：以fi (k)为出发点，d(k)为一维搜索方向，确定最优步长λ(k)，使得令fi (k+1)＝fi (k)+λ(k)d(k)，同时迭代计数值更新k＝k+1，返回步骤4-3-2进行条件判断。
步骤4-3-5：求出最后所求极值点所对应的最优的波束形成矩阵F。
步骤5：采用迫零均衡准则获得均衡系数
步骤6：恢复出所需的信号为：
实验结果表明，图2为MMSE方法和所提方法的误码率随中继节点数增加变化的曲线图，从图中不难发现，以尖峰特性更强的拉普拉斯分布为冲击噪声，本文所提出的算法较MMSE算法的性能更好。随着中继节点个数的增加，MMSE算法的性能在第四个节点之后并没有显著的提升，而所提方法仍然较好的性能提升表现。图3为MMSE方法和所提方法的误码率随噪声强度增大变化的曲线图，从图中可看出随着噪声强度的增大，MMSE方法和所提方法的误码率都呈上升的趋势。但同时两者误码率的差距也在加大，这表明了所提方法较MMSE算法有更好的稳健性。

Claims (2)

1.一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法，该方法的具体步骤为：
步骤1：根据冲击噪声分布模型和中继协作网络信号模型得到接收端接收到中继端发送的信号为：
其中s为发送信号，r＝(r1，…，rN)T表示N个中继节点接收到的信号矢量，ri(i＝1，2，…N)表示第i个中继节点接收到的信号，hr＝(hr1，…，hrN)T表示发射端到N个线中继节点的信道系数矢量，hri(i＝1，2，…N)为第一跳中第i个中继节点的信道系数，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数，nr＝(nr1，…，nrN)T，nri(i＝1，2，…，N)为发射端到第i个中继节点的信道噪声，nt为中继节点到接收端的信道噪声，F＝diag(f1，…，fN)为波束形成矩阵，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数；
步骤2：采用分布优化的方法和最大似然方法得到波束形成矩阵F的实部似然函数和虚部似然函数
步骤2-1：由步骤1，对接收端的噪声项拆分为噪声虚部和噪声实部，即：
n＝nR+jnI
其中，为噪声的实部，为噪声的虚部，a1R，…，aNR，-a1I，…，-aNI和a1R，…，aNR，a1I，…，aNI分别为接收端的噪声n实部和虚部的加权系数；nri(i＝1，2，…，N)为发射端到第i个中继节点的信道噪声，nt为中继节点到接收端的信道噪声，nriR和nriI分别为nri的实部和虚部，ntR和ntI分别为nt的实部和虚部；
步骤2-2：由拉普拉斯分布冲击噪声的概率密度函数，可得接收端噪声的实部项和虚部项的概率密度函数分别为：
其中，aiR和aiI为冲击噪声加权常系数，b＞0为拉普拉斯分布的尺度参数，表示Al的4N-1次方，表示Al的平方，表示Aj的平方；
步骤2-3：假设在接收端接收到的信号即为发射端的信号，则接收端的噪声可近似表示为：
其中，sR和sI分别表示为信号s的实部和虚部，服从均值为零，方差为σ2的高斯分布，且相互独立；其中ciR＝(htiRfiR-htiIfiI)hriR-(htiRfiI+htiIfiR)hriI，ciI＝(htiRfiR-htiIfiI)hriI+(htiRfiI+htiIfiR)hriR，i＝1，…，N，表示为N个线中继节点到接收端的信道系数矢量，hti(i＝1，2，…，N)表示第i个中继节点到接收端的信道系数，htiR和htiI分别为hti的实部和虚部，fi(i＝1，2，…，N)为第i个中继节点放大系数，fiR和fiI分别为fi的实部和虚部；
步骤2-4：将步骤2-3中的和代入步骤2-2中和可得波束形成矩阵F的似然函数为：
步骤3：采用最大似然期望方法，对步骤2中所求的波束形成矩阵F的似然函数和化简，可得：
其中σ为sR和sI的标准差；
步骤4：由步骤3，优化目标函数可转化为：采用最速下降法得到最优的波束形成矩阵F；
步骤4-1：由步骤3，化简函数和为：
其中，
步骤4-2：由于和表达式一样，不妨以为例分别对fiR和fiI求偏导，可得：
步骤4-3：采用最速下降法求解最优的波束形成矩阵F；
步骤5：采用迫零均衡准则获得均衡系数
步骤6：恢复出所需的信号为：
2.如权利要求1所述的一种冲击噪声环境下的中继协作网络优化方法，其特征在于所述步骤4-3的具体步骤为：
步骤4-3-1：首先选取波束形成矩阵的初始值F(0)，设定迭代终止误差ε＞0，迭代计数值初始化k＝0；
步骤4-3-2：计算或关于fiR和fiI的偏导，k表示迭代次数，所求的偏导表达式参考步骤4-2，判断在当前点偏导的二范数是否满足小于ε，如果满足，则停止迭代，执行步骤4-3-5，否则执行4-3-3；
步骤4-3-3：梯度方向的反方向就是当前点下降最快的方向，因此以该方向作为搜索方向，即取为搜索方向；
步骤4-3-4：以fi (k)为出发点，d(k)为一维搜索方向，确定最优步长λ(k)，使得令fi (k+1)＝fi (k)+λ(k)d(k)，同时迭代计数值更新k＝k+1，返回步骤4-3-2进行条件判断；
步骤4-3-5：求出最后所求极值点所对应的最优的波束形成矩阵F。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN108615523A (zh) * 2018-05-08 2018-10-02 南京信息工程大学 调节反馈有源控制系统水床效应的频域自适应方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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