CN109560826A - 蜂窝网-物联网共生系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种蜂窝网‑物联网共生系统。本发明中蜂窝网采用NOMA技术，在NOMA技术中，蜂窝网中的基站使用一个资源块服务两个蜂窝用户：近距离用户U1和远距离用户U2，物联网中的反射设备反射蜂窝网基站的信号到U1解码，蜂窝网中的近距离用户U1首先U2的信息，然后解码自身信息，最后解码反射设备的信号，此过程采用了连续干扰消除(SIC)技术。U2只需解码自身信息。

Description

蜂窝网-物联网共生系统
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种蜂窝网-物联网共生系统。
背景技术
未来的通信系统要支持万物互联，不同类型的物联网设备有不同的性能要求，并且物联网设备对通信系统的延时性和可靠性提出了更高的要求，因此设计出一种合理有效的物联网通信模式至关重要。现有的物联网技术有Bluetooth、ZigBee、LoRa、SigFox等技术，但是现有的这些技术都是采用主动式传输方案，也就是物联网设备要配置完善的射频链(放大器、数模转换器等)，这意味着物联网设备需要消耗很大的能量来支持信号传输，这对物联网设备的电池容量提出很高的要求。事实上，物联网设备的电池的容量非常小，因此物联网设备的一个特点就是低能耗、高能效。此外，未来的物联网要求能够支撑万物互联，如何分配频谱资源也至关重要。
反向散射通信技术具有设备简单、能耗低、频谱共享的特点，它是未来支撑物联网的很有潜力的技术之一。反向散射通信系统包含三个元素：射频源、反射设备、阅读器。无源的反射设备收集环境中的能量(主要来源于射频源)来支撑其电路消耗，并且反向散射来自于射频源的信号到阅读器，阅读器接收到来自射频源的直接链路信号和来自反射设备的反射链路信号，并从接收信号中恢复出反射设备的发送信号。
发明内容
为了实现物联网万物互联的功能，并且保证物联网设备能够快速有效的接入网络，本发明提出了一种蜂窝网-物联网共生系统：反向散射-NOMA(非正交多址接入)，无需设计专门的物联网网络框架和布置物联网专用的基础设备。本发明使用反向散射技术将蜂窝网和物联网结合在一起。系统模型如图1所示，本发明考虑蜂窝网采用NOMA技术，在NOMA技术中，蜂窝网中的基站使用一个资源块服务两个蜂窝用户：近距离用户U1和远距离用户U2，物联网中的反射设备反射蜂窝网基站的信号到U1解码，蜂窝网中的近距离用户U1首先U2的信息，然后解码自身信息，最后解码反射设备的信号，此过程采用了连续干扰消除(SIC)技术。U2只需解码自身信息。
本发明以发送机，接收机和反射设备都配置单天线为例阐述本发明的基本思想，多天线情况于此类似。基站给U1和U2发送的信息分别为x1(t)和x2(t)，基站发送的叠加信号为
其中p为基站发送的总功率，给U1和U2的功率分配系数分别为α和1-α。反射设备的发送符号为U1接收到两路信号：来自基站的直接链路信号和来自反射设备的反向散射链路信号。U1接收到的符号为
y1(t)＝h1x(t)+βfv1x(t)c(t)+n1(t), (1)
其中，h1为基站和U1之间的信道衰减系数，服从分布f为基站和反射设备之间的信道衰减系数，服从分布v1为反射设备和U1之间的信道衰减系数，服从分布β是反射设备的反射系数，n1(t)服从均值为零，功率为σ2的循环对称复高斯(CSCG)分布，即
U1利用SIC技术首先解码x2(t)然后解码x1(t)，最后解码c(t)。当解码x2(t)时，信干噪比(SINR)为
假定x2(t)能够被成功的解码，则可以从y1(t)中被减去，然后U1解码自身信息x1(t)，在此过程中，SINR为
在假定x1(t)能够被成功的解码的基础上，反射设备信号c(t)可以被U1通过使用SIC技术解码出来，在此过程中的信噪比(SNR)为
U2的接收信号可以写成
y2(t)＝h2x(t)+βfv2x(t)c(t)+n2(t), (5)
其中，h2为基站和U2之间的信道衰减系数，服从分布v2为反射设备和 U2之间的信道衰减系数，服从分布n2(t)服从均值为零，功率为σ2的循环对称复高斯(CSCG)分布，即当解码x2(t)时的SINR为
本发明的有益效果为：通过将物联网技术共生于传统的蜂窝网技术，实现了无需专门的基础设施架构来部署物联网。本发明提出了当蜂窝系统采用NOMA技术时的共生方案，并分析了此共生系统的优势，从而实现在特定要求下，可以达到共生NOMA 系统的增益。
附图说明
图1示出了本发明提出的反向散射-NOMA系统模型；
图2示出了反向散射-NOMA系统的中断概率；
图3示出了反向散射-NOMA系统和OMA系统的性能对比；
图4示出了反向散射-NOMA系统的从基站到U1的遍历速率；
图5示出了反向散射-NOMA系统的从基站到U2的遍历速率；
图6示出了反向散射-NOMA系统的从反射设备到U1的遍历速率。
具体实施方式
下面结合附图和仿真示例对本发明进行详细描述，以便本领域的技术人员能够更好地理解本发明。
针对本发明所提出的系统，本发明将从以下几个方面对其性能进行描述：
1)反向散射-NOMA系统的中断概率和遍历速率
U1的中断概率：根据NOMA协议，如果U1不能成功解码x1(t)则定义此事件为U1的中断事件，成功解码x1(t)需要满足两个条件：(1)U1能够成功解码x2(t)，即γ1,2≥γ2,T；(2)U1能够成功解码x1(t)，其中γ2,T是解码x2(t)的目标SINR，γ1,T是解码x1(t)的目标SINR。因此U1的中断概率为
其中 并且为指数积分函数。
U2的中断概率：根据NOMA协议，如果U2不能成功解码x2(t)则定义此事件为U2的中断事件，因此U2的中断概率为
其中
反射设备的中断概率：根据NOMA协议，如果U1不能成功解码c(t)则定义此事件为反射设备的中断事件，从公式(4)可以看出，SNR的表达式包含基站的信息x(t)，这一项是快变的，在这种情况下，反射设备的速率可以写为
定义反射设备的遍历SNR为因为Rc是关于是单调递增的，本发明使用γc,T作为解码时目标SNR。反射设备信息可以被成功解码出来的的条件是x2(t)和x1(t) 能够成功的被解码。因此反射设备的中断概率为
其中 K是一个准确度复杂度权衡参数。
2)反向散射-NOMA的遍历速率
从基站到U1的遍历速率为：
其中
从基站到U2的遍历速率为：
其中
从反射设备到U1的遍历速率为：
其中并且N是一个准确度复杂度权衡参数。
结合上面的描述，本发明通过仿真来验证本发明提出的共生通信系统反向散射 -NOMA系统的优越性和性能分析的正确性。在仿真中，设置参数为 R1＝1，R2＝1,Rc,T＝1,λ1＝1,λ2＝0.1,λf＝1,λv,1＝0.8,λv,2＝0.2,M＝1000,σ2＝1并且 K＝N＝8。为了进行性能对比，本发明提出了一个OMA(正交多址接入)系统，在此系统中，基站在三个正交资源块分别传输x1(t),x2(t)和正弦子载波。
图2示出了反向散射-NOMA系统的中断概率。在此图中，α＝0.3，并且理论值是通过公式(7)，(8)和(10)获得，仿真值是通过10000次蒙特卡洛实现得到，通过此图可以发现理论值和仿真值可以完美的重合，从而证明了本发明性能描述的正确性。反射设备和两蜂窝用户的中断概率随着基站发送功率p的增加而减少。两个蜂窝用户的中断性能随着β的减小而提高，因为β的减小意味着反向散射链路干扰减小。对于反射设备，中断概率在低SNR时随着β的增加而减小，但在高SNR时增加，因为如果U1无法成功解码x2(t)和x1(t)，中断事件就会发生。
图3示出了反向散射-NOMA系统和OMA系统的性能对比。在此图中，设置α＝0.3。
从此图中可以看出当基站发射功率p不够大时，反向散射-NOMA比OMA的中断性能更好。当p很大时性能会差更糟，主要原因是当p很大时性能中断概率会出现平台。这种现象表明当基站发射功率p不够大时，蜂窝系统可以实现NOMA的收益。另外，当λv,2→0时，分集阶数为d2＝1，并一直比OMA系统性能好。
图4，图5和图6分别示出了反向散射-NOMA系统的从基站到U1，从基站到U2和从反射设备到U1的遍历速率。在图中，仿真值通过10000蒙特卡洛实验得到，而理论值是通过公式(11)，(12)和(13)获得的。从图中可以看出分析结果与仿真结果完全匹配。在这些图中，本发明还提供了基于OMA协议从基站到U1，从基站到U2以及从反射设备到U1的遍历速率。从图4和图5中可以看出，反向散射-NOMA系统的从基站到U1的遍历速率和低 SNR时从基站到U2的遍历速率比OMA系统的性能更好。这种现象表明，与OMA系统相比，在低SNR比下，U1和U2在遍历速率方面获得了NOMA协议的增益。从图6中可以看出，反向散射-NOMA系统中从反射设备到U1的遍历速率总是优于OMA系统。此外，在图6中，从反射设备到U1的遍历速率斜率为Sc＝0.33。

Claims (3)

1.蜂窝网-物联网共生系统，所述蜂窝网采用NOMA技术，即蜂窝网中的基站使用一个资源块服务两个蜂窝用户：近距离用户U1和远距离用户U2，物联网采用反射设备；其特征在于，物联网中的反射设备反射蜂窝网基站的信号到U1解码，蜂窝网中的近距离用户U1首先解码U2的信息，然后解码自身信息，最后解码反射设备的信号；U2解码自身信息；具体包括：
令蜂窝网基站给U1和U2发送的信息分别为x1(t)和x2(t)，则基站发送的叠加信号为：
其中p为基站发送的总功率，给U1和U2的功率分配系数分别为α和1-α；
令反射设备的发送符号为
U1接收来自基站的直接链路信号和来自反射设备的反向散射链路信号：
y1(t)＝h1x(t)+βfv1x(t)c(t)+n1(t)
其中，h1为基站和U1之间的信道衰减系数，服从分布f为基站和反射设备之间的信道衰减系数，服从分布v1为反射设备和U1之间的信道衰减系数，服从分布β是反射设备的反射系数，n1(t)服从均值为零，功率为σ2的循环对称复高斯分布，即
U1解码的过程为，采用连续干扰消除技术，首先解码x2(t)，然后解码x1(t)，最后解码c(t)；
U2的接收信号为：
y2(t)＝h2x(t)+βfv2x(t)c(t)+n2(t)
其中，h2为基站和U2之间的信道衰减系数，服从分布v2为反射设备和U2之间的信道衰减系数，服从分布n2(t)服从均值为零，功率为σ2的循环对称复高斯分布，即
U2解码x2(t)。
2.根据权利要求1所述的蜂窝网-物联网共生系统，其特征在于，所述U1解码的过程具体为：
当解码x2(t)时，信干噪比γ1,2为：
x2(t)被成功解码后，从y1(t)中被减去，然后U1解码自身信息x1(t)，此过程信干噪比γ1,1为：
x1(t)被成功解码后，反射设备信号c(t)被U1通过使用连续干扰消除技术解码出来，此过程中的信噪比γ1,c为：
3.根据权利要求2所述的蜂窝网-物联网共生系统，其特征在于，所述U2解码x2(t)时的信干噪比γ2,2为：
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