CN112040500A - 一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能的评估方法，现实场景中用户聚集的热点区域会部署基站以保证通信质量，对于热点区域一定范围外的边缘用户，通过中继合作协议可以利用热点区域的用户作为中继节点协作上传信息，中继以放大转发的方式工作，考虑上行链路功率控制以及信息传输的同频干扰，提出了一种用于快速计算此通信系统精细化（meta分布）性能的方法。运用该方法，可以准确快速地评估出系统中用户的信干比成功概率分布、以及清晰地反应出系统中信干比成功概率高于某值的用户占比情况。

Description

一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能评估方法

技术领域

本发明涉及中继辅助协作通信技术领域，特别是一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能评估方法。

背景技术

中继辅助协作通信是一种很有前途的技术，利用中继协作通信甚至在最不利的信道条件下也能覆盖用户，从而提高在低覆盖区域的性能。在中继技术中，放大转发中继因其实现简单而受到广泛关注。

LTE标准允许部署固定无线中继，以帮助移动电话通信。然而，其他先进的蜂窝中继模式有望在5G系统中改善蜂窝网络的拓扑结构和稳健性，并降低功耗，这些新技术包括移动中继、多跳中继和基于用户设备(用户辅助)的中继D2D通信。

与固定中继方式相比，用户辅助中继方式提供了更大的灵活性，可以将基站的覆盖范围扩展到遮蔽区域，特别是在空闲用户密度较高的区域。随着新型定价模式的发展，愿意参与中继传输的空闲用户的密度有望随着时间的推移而增加，以吸引设备参与这种类型的合作。通过新兴的能量收集技术，移动用户在向基站传输其他用户数据方面的合作导致的电池功率流失问题也可以得到解决。

上行链路功率控制能合理的决定用户的发射功率，以抑制“双远近”问题，减少网络中的干扰，改善边缘用户的通信质量。

信干比成功概率的meta分布是该成功概率的互补累积函数，能清晰明了地展现出网络中成功概率高于某一值的边缘用户占比情况。

随机几何理论可以有效地刻画网络中大规模节点位置信息的随机分布，当网络节点在一定区域内呈现随机分布时，泊松点过程(PPP)既可以准确得描述节点的随机分布特征，又能够为得到网络性能指标的数学解析解提供条件。

由于在使用正交频分复用接入机制的上行网络中，干扰节点到目标接收节点的距离可能比目标发送节点到目标接收节点的距离近，从而使研究性能的复杂度高于下行网络，致使研究无线协作通信上行网络性能的工作很少，且为了方便分析，很多研究工作没有考虑功率控制，而是简单设上行发送功率为定值，与现实场景不符。有些研究工作中，在求信干比成功概率的累积函数时，按照Gil-Pelaez理论使用信干比成功概率的虚数矩求解，不但计算量大、复杂度高，而且不能直观地展示整体网络中协作通信上行链路成功概率大于某一值的边缘用户占比情况，例如，网络的上行成功概率的指标为0.7，使用meta分布能清晰明了地展示出网络中成功概率高于0.7的边缘用户占比情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能评估方法，不仅能够快速获得系统的性能指标，又能够揭示出网络参数对于信息传输成功概率的影响。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能评估方法，包括以下步骤：

考虑半径为D的热点区域中心部署基站，基站服从PPP分布，热点区域内分布着大量的用户，这些用户服从PCP分布；而对于区域外的用户称为边缘用户，利用热点区域内的用户作为中继节点协助上传信息至基站；整体通信过程分为两个阶段，第一个阶段是从边缘用户至中继节点的第一跳通信，第二阶段是从中继节点至基站的第二跳通信，每跳的传输功率都由功率控制确定；整体通信过程具体如下：

1、从边缘用户至中继节点的第一跳通信：

设一边缘用户与其最近的基站距离为v，v>D，该边缘用户则从以该基站为中心的热点区域内选择距离最近的用户作为中继节点，令此段距离为u，根据全路径补偿的上行链路功率控制得到边缘用户的发送功率P_u＝P_o·u^α，其中P_o是接收端接收的目标功率，α是路径损耗系数，P_max是用户最大发送功率，当P_u>P_max时，以最大功率发送；中继节点接收到的信息信号的信干比表示为γ₁＝P_有用/I_u，其中P_有用是中继节点接收到的有用功率，I_u是来自其它小区边缘用户的同频干扰功率；

2、从中继节点至基站的第二跳通信：

该阶段通信的干扰来自其它小区的中继节点，中继节点采用放大转发的工作方式，令中继节点至目标基站的距离为w，其控制发送功率的功率控制方式与第一跳通信中的相同；目标基站接收到的信息信号的信干比表示为γ₂＝Q_有用/I_relay，其中Q_有用是目标基站接收到来自中继节点的有用功率，I_relay是来自其它小区中继节点的同频干扰功率；

3、总链路信干比：中继采用放大转发的工作方式，所以总链路信干比表示为

4、第一跳通信的信干比成功概率的矩：第一跳通信的信干比成功概率的b阶矩M₁(b)用以下积分表示：

其中，

其中，D表示热点区域的半径，λ_B是基站的密度，x表示干扰用户到典型基站的距离，L₁(x,w)＝(x²+w²-2xwcost)是干扰用户至典型链路中继的距离的平方，P_Y是干扰用户的功率，P_u是典型用户的功率，f_v(·)是边缘用户到基站的距离分布的概率密度函数，

是基于v的边缘用户到中继的距离分布的概率密度函数，

是基于v、u的中继到基站的距离分布的概率密度函数，为简化表达式的中间变量表达式

是以PPP的概率生成函数为推导根据；

表示对到所关联基站距离为r的干扰用户的发送功率求期望；θ表示接收端能成功接收信息的信干比阈值，当接收端处的信干比大于阈值θ时则表示通信成功；t表示干扰用户以典型基站为原点的极坐标角度，在0到2π范围变化；

5、第二跳通信信干比成功概率的矩：第二跳通信的信干比成功概率的b阶矩M₂(b)用以下积分表示：

其中，

其中，

表达式是为简化表达式的中间表达式，L₂(x,k)是干扰中继至典型链路基站的距离的平方，其中，k表示干扰用户到其所关联中继的距离，P_y是干扰中继的功率，P_relay是典型中继的功率，

是对P_y、k取期望；

6、根据3中的总链路信干比，得到链路信干比总成功概率的b阶矩M_tot(b)：

M_tot(b)≈M₁(b)M₂(b)；

7、链路总成功概率的meta分布表示的物理意义是：网络系统中通信信干比成功概率大于n的用户的占比：采用二阶矩匹配法，用贝塔Beta分布去近似成功概率的meta分布

n表示信干比成功概率，在0到1之间，表达式如下：

其中，

是矩匹配后的Beta函数参数,

是归一化的不完全Beta函数，s是在0到n之间取值的变量，a、b为常量，都是Beta函数的参数,

是Beta函数；

是利用二阶矩匹配法对链路总成功概率的互补累积分布函数CDF的Beta近似。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

与基于大规模网络模型的仿真相比，利用本发明方法进行信息传输成功概率meta分布的测试，可以获得与蒙特卡洛仿真结果非常接近的数值解，且计算时间被大幅缩减，缩减的程度随着网络规模的变大而增加。

附图说明

图1是上行链路总信干比成功概率的meta分布。

图2是本发明流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

图2是本发明流程示意图，考虑半径为D的热点区域中心部署基站，基站服从PPP分布，热点区域内分布着大量的用户，这些用户服从PCP分布。而对于区域外的用户(如游走的行人，以下称为边缘用户)，可以利用热点区域内的用户作为中继节点协助上传信息至基站。整体通信过程分为两个阶段，第一个阶段是从边缘用户至中继节点的第一跳通信，第二阶段是从中继节点至基站的第二跳通信，每跳的传输功率都由功率控制确定。在第一跳通信中，边缘用户关联最近的基站，并从该关联基站周围的潜在中继节点中选择距离最近的中继节点进行通信，由于采用OFDM接入机制，干扰源为其他小区的边缘用户。在第二跳通信中，采用放大转发工作方式的中继节点将接收到的信息转发给目标基站，此阶段的干扰源来自其他小区的中继节点。基于以上描述的网络模型，要想获得协作通信上行链路的精细化性能是一个较为复杂的目标，通常需要利用软件进行蒙特卡洛仿真以得出信息传输信干比成功概率的期望值以及整体网络中用户成功概率的分布。如果网络规模较大，此仿真过程需要消耗大量的计算资源与运行时间。因此，为了快速获得网络中信息传输中断概率的期望值，本发明提出了一种快速计算信息传输平均成功概率以及成功概率meta分布的数学表达式，通过计算此表达式，不仅能够快速获得系统的性能指标，又能够揭示出网络参数对于信息传输成功概率的影响。

图1是上行链路总信干比成功概率的meta分布。即总信干比成功概率的互补累积分布函数，横坐标代表成功概率。首先，从图中仿真结果与理论分析结果吻合，验证了理论分析的正确性。其次，图中不同曲线展示了不同的热点区域半径D对网络性能存在影响，为研究通过调整中继部署范围以改善边缘用户网络性能提供研究支撑。最后，图中清晰明了地展示了整体网络中协作通信上行链路成功概率大于某一值的边缘用户占比情况，例如，当D为800米时，网络中50％的边缘用户的成功概率高于0.8。

在仿真测试环境中，模拟一个在热点区域外闲逛游走的用户利用热点区域内的用户协作上传通信的网络，网络中随机分布地部署若干个符合PPP随机几何模型的BS，以基站为父节点Matern PCP生成热点区域用户，热点区域是以基站为中心D为半径的区域，区域外PPP分布闲逛用户(边缘用户)，边缘用户关联与其最近的BS，边缘用户将需上传的数据传给选定的中继用户，中继用户再以放大转发的方式转发给目标基站，每一跳的发送功率都由功率控制确定。假设接收端接收的目标功率P_o＝10^-9mw，路径损耗系数α＝4，用户最大发送功率P_max＝100mw，热点区域半径D＝0.4、0.6、0.8km。

逐次增加半径D，并且与不使用中继通信的情况进行对比，图1中可以看出基于此方法给出的信息传输成功概率meta分布的解析解与经过大量Monte Carlo仿真得到的数值解的结果高度相同，图中，基于此方法给出的结果用点线表示，基于Monte Carlo仿真的结果用实线表示。并且，伴随着半径D在一定范围内的增加，应用本发明方法进行中继协作上行通信时，系统的信息传输成功概率也有所提高；其中，Meta分布就是互补累积分布函数，也可称为(CCDF)。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种面向无线协作通信上行链路的精细化性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

考虑半径为D的热点区域中心部署基站，基站服从PPP分布，热点区域内分布着大量的用户，这些用户服从PCP分布；而对于区域外的用户称为边缘用户，利用热点区域内的用户作为中继节点协助上传信息至基站；整体通信过程分为两个阶段，第一个阶段是从边缘用户至中继节点的第一跳通信，第二阶段是从中继节点至基站的第二跳通信，每跳的传输功率都由功率控制确定；整体通信过程具体如下：

1、从边缘用户至中继节点的第一跳通信：

设一边缘用户与其最近的基站距离为v，v＞D，该边缘用户则从以该基站为中心的热点区域内选择距离最近的用户作为中继节点，令此段距离为u，根据全路径补偿的上行链路功率控制得到边缘用户的发送功率P_u＝P_o·u^α，其中P_o是接收端接收的目标功率，α是路径损耗系数，P_max是用户最大发送功率，当P_u＞P_max时，以最大功率发送；中继节点接收到的信息信号的信干比表示为γ₁＝P_有用/I_u，其中P_有用是中继节点接收到的有用功率，I_u是来自其它小区边缘用户的同频干扰功率；

2、从中继节点至基站的第二跳通信：

该阶段通信的干扰来自其它小区的中继节点，中继节点采用放大转发的工作方式，令中继节点至目标基站的距离为w，其控制发送功率的功率控制方式与第一跳通信中的相同；目标基站接收到的信息信号的信干比表示为γ₂＝Q_有用/I_relay，其中Q_有用是目标基站接收到来自中继节点的有用功率，I_relay是来自其它小区中继节点的同频干扰功率；

3、总链路信干比：中继采用放大转发的工作方式，所以总链路信干比表示为

4、第一跳通信的信干比成功概率的矩：第一跳通信的信干比成功概率的b阶矩M₁(b)用以下积分表示：

其中，

其中，D表示热点区域的半径，λ_B是基站的密度，x表示干扰用户到典型基站的距离，L₁(x，w)＝(x²+w²-2xwcost)是干扰用户至典型链路中继的距离的平方，P_Y是干扰用户的功率，P_u是典型用户的功率，f_v(·)是边缘用户到基站的距离分布的概率密度函数，

是基于v的边缘用户到中继的距离分布的概率密度函数，

是基于v、u的中继到基站的距离分布的概率密度函数，为简化表达式的中间变量表达式

是以PPP的概率生成函数为推导根据；

表示对到所关联基站距离为r的干扰用户的发送功率求期望，θ表示接收端能成功接收信息的信干比阈值，当接收端处的信干比大于阈值θ时则表示通信成功；t表示干扰用户以典型基站为原点的极坐标角度，在0到2π范围变化；

5、第二跳通信信干比成功概率的矩：第二跳通信的信干比成功概率的b阶矩M₂(b)用以下积分表示：

其中，

其中，

表达式是为简化表达式的中间表达式，L₂(x，k)是干扰中继至典型链路基站的距离的平方，其中，k表示干扰用户到其所关联中继的距离，P_y是干扰中继的功率，P_relay是典型中继的功率，

是对P_y、k取期望，

6、根据3中的总链路信干比，得到链路信干比总成功概率的b阶矩M_tot(b)：

M_tot(b)≈M₁(b)M₂(b)；

7、链路总成功概率的meta分布表示的物理意义是：网络系统中通信信干比成功概率大于n的用户的占比：采用二阶矩匹配法，用贝塔Beta分布去近似成功概率的meta分布

n表示信干比成功概率，在0到1之间，表达式如下：

其中，

是矩匹配后的Beta函数参数，

是归一化的不完全Beta函数，s是在0到n之间取值的变量，a、b为常量，都是Beta函数的参数，

是Beta函数；

是利用二阶矩匹配法对链路总成功概率的互补累积分布函数CDF的Beta近似。

Images