CN112601290A - 基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法。该方法为：多信源‑信宿对分布式网络中的多个信源节点通过发送探测包竞争信道，目的节点通过接收获胜信源节点发送的探测包获取信源节点到目的节点的信道状态信息，源节点与目的节点共同维护同一码本，目的节点获得信道状态信息后通过查询码本得到反馈序列嵌入到CTS包中反馈给信源节点，信源节点收到反馈包后通过查询码本得到信道实时状态对应的量化阈值；计算得到基于反馈序列下的系统平均吞吐量阈值，与当前信道状态进行阈值比较，得到本次竞争的信道接入决策。本发明提升了网络可实现的平均吞吐量和网络频谱资源利用率，减少了信令交互，易于实现，可直接用于指导实践。

Description

基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法。

背景技术

机会信道接入方法已广泛应用于集中式协同网络和分布式协同网络中，无论是集中式协同网络还是分布式协同网络，都需要收集并分析所有用户的信道状态信息来进行发射端的自适应并以此来判断最优质量的信道进行选择接入。当前技术研究大多选择假设已知完整的信道状态信息，并以此完美信道为依据结合最优停止理论进行信道接入算法，依托香农极限，上述算法可实现理论上的整体网络平均吞吐率达到最优。

但是，当前分布式网络机会信道接入，存在以下两方面的缺陷：

1)信道状态信息反馈量大：每个用户需要根据信道状态信息进行发射端自适应技术的实现，链路状态、接收功率、干扰级别等反馈信息会导致接入信道的信令开销增大，影响协同网络的信道利用率。

2)缺乏实际工程应用性：已有的分布式网络机会信道接入方案，通常以香农容量作为系统吞吐量来进行优化竞争，但香农容量是实际信道容量的极限，实际工程应用中无法实现，只能无限接近，理论可实现速率与实际存在偏差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可以实现无线分布式协同网络的有效组网，提高系统平均吞吐率和网络频谱资源利用率的基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，构建无线分布式协同网络的系统模型，系统模型包含多个直连的信源节点s₁,s₂,...,s_K和目的节点d₁,d₂,...,d_K；K个信源-信宿对进行协同通信，信源到信宿满足映射对应关系；该方法包括以下步骤：

步骤1：在时隙开始处开始观测，观测次数即成功的信道竞争次数记为n，所有信源以概率p₀发送RTS数据包来独立竞争信道；

步骤2：信源s(n)竞争信道成功称为获胜信源，获胜信源对应的信宿接收RTS包，并利用RTS包中携带的训练序列，计算获胜信源到其自身的实时信道状态信息；

步骤3：离线计算信道状态对应的最优量化阈值和最优平均吞吐量阈值λ^*；

步骤4：信宿节点查询码本，将获胜信源与自身之间的信道状态信息映射为反馈序列后嵌入CTS包字段，得到的反馈CTS包对信源s(n)进行响应；

步骤5：信源s(n)收到反馈序列后，通过码本查询获得自身到信宿的信道状态信息量化阈值，计算以量化阈值为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u_n；

步骤6：将步骤3中得到的最优平均吞吐量阈值λ^*与步骤5中得到的可达速率u_n进行阈值决策；

步骤7：结束本次数据传输，所有信源节点在下一时隙开始进行新一轮的信道竞争。

作为一种具体示例，所述无线分布式协同网络的系统模型，参数定义如下：

1)分别用s₁,s₂,...,s_K和d₁,d₂,...,d_K表示K个信源-信宿对，信源的传输功率为P_s；

2)用h_i表示第i个信源-信宿对的信道增益，h_i服从复数高斯分布；信道等效功率均值为0，方差为

噪声服从归一化方差的高斯分布；

3)在分布式模式下，多个信源节点以时隙为基础进行无线信道竞争，定义时隙长度为δ；在时隙开始时，所有信源节点以概率p₀独立发送RTS包竞争信道，获胜信源通过信宿反馈的CTS信息决定是否进行数据传输，该竞争成功过程经历的时间记作τ₀，定义RTS包时长为τ_RTS，CTS包时长为τ_CTS，则τ₀满足：

4)信源竞争信道成功后，根据CTS中携带的有限反馈序列估计当前信道状态，进而决定是否进行数据传输，若当前信道不满足条件，则放弃本次传输继续进行信道竞争；定义一次信道竞争成功为一次观测过程，假设第n次观测中信源完成数据传输，那么本次传输所经历的时间

其中t_l为第l次观测的时间，τ_d为信源到信宿的数据传输时间；

5)假设信宿节点通过接收RTS包获得信道增益信息，那么反馈信息即为接收端信噪比SNR，定义反馈该信息的序列比特数为L，且B＝2^L，那么反馈序列与反馈信噪比的量化矢量存在映射关系，定义这一映射关系为码本；

在同构信道情况下，定义码本量化矢量为ω＝[ω₀,ω₁,ω₂,...,ω_B-1]，K个信源信宿对维护同一个码本；

在异构信道情况下，定义每个信源信宿对的码本量化矢量为ω_i＝[ω₀,ω_i,1,ω_i,2,...,ω_i,B-1]，其中i＝1,2,3...,K，每个信源信宿对各自维护所属码本。

作为一种具体示例，步骤3所述的离线计算信道状态对应的最优量化阈值和最优平均吞吐量阈值λ^*，最优量化阈值表示为

i为信源-信宿对的标号，具体通过下列公式计算获得：

式中，

为第i对信源信宿对应的信道方差，

为1-bit有限反馈条件下的最优码本量化值，e为自然常数且e≈2.71828；τ₀和τ_d分别代表竞争成功过程经历的时间和信源到信宿数据传输的时间，P_s代表信源的发射功率，

代表第n次观测中信源s(n)对应的最优量化阈值。

作为一种具体示例，步骤4所述的信宿节点查询码本，将获胜信源与自身之间的信道状态信息映射为反馈序列后嵌入CTS包字段，反馈CTS包对信源s(n)进行响应，具体如下：

1-bit有限反馈条件下反馈序列存在两种情况：若

则反馈序列为1；否则，反馈序列为0。

作为一种具体示例，步骤5所述的信源s(n)收到反馈序列后，通过码本查询获得自身到信宿的信道状态信息量化阈值，计算以量化阈值为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u(n)，具体如下：

码本查询存在两种情况：

a)若收到反馈序列为“0”，则对应的量化阈值为ω₀＝0，信源s(n)放弃本次传输机会并与其他信源在下个时隙重新竞争，返回步骤1；

b)若收到反馈序列“1”，则计算以量化阈值

为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u(n)：

作为一种具体示例，步骤6所述的将步骤3中得到的最优平均吞吐量阈值λ^*与步骤5中得到的可达速率u(n)进行阈值决策，具体如下：

如果u(n)＜λ^*，则信源s(n)放弃本次传输机会并与其他信源在下个时隙重新竞争，返回步骤1；如果u(n)≥λ^*，则信源s(n)传输数据到信宿。。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)在最优停止理论的指导下，基于有限反馈的阈值决策机会信道感知接入方法实现了系统发送端的自适应接入和传输，接入方法及获得的系统吞吐量更加具有实际意义；(2)有限反馈技术结构简单，设计复杂度低，通过设计最优码本并由信源信宿共同维护，可以通过极小的反馈量获得可观的性能增益，降低反馈量的同时提升系统网络容量；(3)机会信道的接入通过阈值决策判定，阈值可基于有限反馈码本通过离线和在线的方式获得，降低了计算量。

附图说明

图1是本发明中无线分布式协同网络系统的结构示意图。

图2是本发明中码本的结构示意图。

图3是本发明基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法的流程图。

图4是本发明实施例中同构信道下的网络吞吐量性能仿真曲线图。

图5是本发明实施例异构信道下的网络吞吐量性能仿真曲线图。

具体实施方式

首先为了便于理解，对文中用到的技术术语做出如下解释：

RTS：request-to-send，请求发送包，是信道感知接入协议里的常用数据包，被发送节点用户探测信道占用情况和估计信道质量；

CSI：channel state information，信道状态信息，反映无线信道实时条件的数据信息；

CTS：clear-to-send，清除发送包，是信道感知接入协议里的常用数据包，被接收节点对发送节点做出回应；

机会信道接入：多用户共享信道，利用信道空闲动态接入信道。

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。

结合图1～图3，在多信源-信宿对分布式网络中，多个信源节点通过发送探测包竞争信道，目的节点通过接收获胜信源节点发送的探测包获取信源节点到目的节点的信道状态信息，为了降低信道状态信息反馈量，源节点与目的节点共同维护同一码本，目的节点获得信道状态信息后通过查询码本得到反馈序列嵌入到CTS包中反馈给信源节点，信源节点收到反馈包后同样通过查询码本得到信道实时状态对应的量化阈值；使用离线计算得到基于反馈序列下的系统平均吞吐量阈值，记为λ^*，与当前信道状态进行阈值比较，得到本次竞争的信道接入决策。

本发明的系统模型如图1所示。模型描述了一个典型的多节点对的无线分布式协同网络信道接入过程，系统包含多个直连的信源节点s₁,s₂,...,s_k和目的节点d₁,d₂,...,d_k。K个信源-信宿对进行协同通信，信源到信宿满足映射对应关系。

为便于描述，首先对系统模型涉及到的相关参数做如下定义：

(1)分别用s₁,s₂,...,s_k和d₁,d₂,...,d_k表示K个信源-信宿对，信源的传输功率为P_s；

(2)根据瑞利衰落信道模型，用h_i表示第i个信源-信宿对的信道增益，h_i服从复数高斯分布，且考虑信源信宿发射功率等效后情况，信道等效功率均值为0，方差为

噪声服从归一化方差的高斯分布；

(3)在分布式模式下，多个信源节点以时隙为基础进行无线信道竞争，定义时隙长度为δ，在时隙开始，所有信源节点以概率p₀独立发送RTS包竞争信道，获胜信源通过信宿反馈的CTS信息可决定是否进行数据传输，该竞争成功过程经历的时间记作τ₀，定义RTS包时长为τ_RTS，CTS包时长为τ_CTS，则τ₀满足：

(4)信源竞争信道成功后，会根据CTS中携带的有限反馈序列估计当前信道状态，进而决定是否进行数据传输，若当前信道不满足条件，则放弃本次传输继续进行信道竞争，我们定义一次信道竞争成功为一次观测过程，假设第n次观测中信源完成数据传输，那么本次传输所经历的时间为：

其中t_l为第l次观测的时间，τ_d为信源到信宿的数据传输时间。

(5)考虑有限反馈，假设信宿节点通过接收RTS包可获得信道增益信息，那么反馈信息即为接收端信噪比SNR，定义反馈该信息的序列比特数为L，且B＝2^L，那么反馈序列与反馈信噪比的量化矢量存在映射关系，我们定义这一映射关系为码本，如图2所示。在同构信道情况下，定义码本量化矢量为ω＝[ω₀,ω₁,ω₂,...,ω_B-1]，K个信源信宿对维护同一个码本；异构信道情况下，定义每个信源信宿对的码本量化矢量为ω_i＝[ω₀,ω_i,1,ω_i,2,...,ω_i,B-1]，每个信源信宿对各自维护所属码本。

结合图3，本发明一种基于有限反馈的无线分布式网络机会信道接入方法，包括以下步骤：

步骤1：在时隙δ开始处，观测开始，观测次数即成功的信道竞争次数记为n，所有信源以概率p₀发送RTS数据包来独立竞争信道；

步骤2：信源s(n)竞争信道成功，称其为获胜信源；获胜信源对应的信宿通过接收RTS包，利用包中携带的训练序列计算获胜信源到其自身的实时信道状态信息；

步骤3：离线计算最优量化阈值

和最优平均吞吐量阈值λ^*，具体如下：

可通过下列公式迭代计算获得：

式中，

为第i对信源信宿对应的信道方差，λ^*为系统最优平均吞吐量阈值，

为1-bit有限反馈条件下的最优码本量化值，e为自然常数(e≈2.71828)；τ₀和τ_d分别代表竞争成功过程经历的时间和信源到信宿数据传输的时间，P_s代表信源的发射功率。

步骤4：信宿节点查询码本，将获胜信源与自身之间的信道状态信息映射为反馈序列后嵌入CTS包字段，反馈CTS包对信源s(n)进行响应，具体如下：

1-bit有限反馈条件下反馈序列存在两种情况：若

则反馈序列为1；否则，反馈序列为0。

步骤5：信源s(n)收到反馈序列后，通过码本查询获得自身到信宿的信道状态信息量化阈值，计算以量化阈值

为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u(n)，具体如下：

码本查询可能存在两种情况：

a)若收到反馈序列为“0”，则对应的量化阈值为ω₀＝0，信源s(n)放弃本次传输机会并与其他信源在下个时隙重新竞争，返回步骤1；

b)若收到反馈序列“1”，则计算以量化阈值

为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u(n)：

步骤6：将步骤3中得到的最优平均吞吐量阈值λ^*与步骤5中得到的可达速率u(n)进行阈值决策，具体如下：

如果u(n)＜λ^*，则信源s(n)放弃本次传输机会并与其他信源在下个时隙重新竞争，返回步骤1；如果u(n)≥λ^*，则信源s(n)传输数据到信宿。

步骤7：结束本次数据传输，所有信源节点在下一时隙开始进行新一轮的信道竞争。

实施例1

本实施例通过计算机模拟验证本发明所提方法的有效性和运行过程的可实现性。在无线分布式协同网络中设置5个信源-信宿对。从信源到信宿的信道经历独立同分布瑞利衰落。网络模型的主要配置参数为p₀＝0.3，δ＝25us，τ_RTS＝τ_CTS＝50us。所提方法的同构信道和异构信道下的性能仿真结果如图4和图5所示。

从图中可以看出，本发明在最优停止理论的指导下，基于有限反馈的阈值决策机会信道感知接入方法实现了系统发送端的自适应接入和传输，接入方法及获得的系统吞吐量更加具有实际意义；有限反馈技术结构简单，设计复杂度低，通过设计最优码本并由信源信宿共同维护，可以通过极小的反馈量获得可观的性能增益，降低反馈量的同时提升系统网络容量；机会信道的接入通过阈值决策判定，阈值可基于有限反馈码本通过离线和在线的方式获得，降低了计算量。

Claims (6)

1.一种基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，其特征在于，构建无线分布式协同网络的系统模型，系统模型包含多个直连的信源节点s₁,s₂,...,s_K和目的节点d₁,d₂,...,d_K；K个信源-信宿对进行协同通信，信源到信宿满足映射对应关系；该方法包括以下步骤：

步骤1：在时隙开始处开始观测，观测次数即成功的信道竞争次数记为n，所有信源以概率p₀发送RTS数据包来独立竞争信道；

步骤2：信源s(n)竞争信道成功称为获胜信源，获胜信源对应的信宿接收RTS包，并利用RTS包中携带的训练序列，计算获胜信源到其自身的实时信道状态信息；

步骤3：离线计算信道状态对应的最优量化阈值和最优平均吞吐量阈值λ^*；

步骤4：信宿节点查询码本，将获胜信源与自身之间的信道状态信息映射为反馈序列后嵌入CTS包字段，得到的反馈CTS包对信源s(n)进行响应；

步骤5：信源s(n)收到反馈序列后，通过码本查询获得自身到信宿的信道状态信息量化阈值，计算以量化阈值为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u_n；

步骤6：将步骤3中得到的最优平均吞吐量阈值λ^*与步骤5中得到的可达速率u_n进行阈值决策；

步骤7：结束本次数据传输，所有信源节点在下一时隙开始进行新一轮的信道竞争。

2.根据权利要求1所述的基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，其特征在于，所述无线分布式协同网络的系统模型，参数定义如下：

1)分别用s₁,s₂,...,s_K和d₁,d₂,...,d_K表示K个信源-信宿对，信源的传输功率为P_s；

2)用h_i表示第i个信源-信宿对的信道增益，h_i服从复数高斯分布；信道等效功率均值为0，方差为

噪声服从归一化方差的高斯分布；

3)在分布式模式下，多个信源节点以时隙为基础进行无线信道竞争，定义时隙长度为δ；在时隙开始时，所有信源节点以概率p₀独立发送RTS包竞争信道，获胜信源通过信宿反馈的CTS信息决定是否进行数据传输，该竞争成功过程经历的时间记作τ₀，定义RTS包时长为τ_RTS，CTS包时长为τ_CTS，则τ₀满足：

4)信源竞争信道成功后，根据CTS中携带的有限反馈序列估计当前信道状态，进而决定是否进行数据传输，若当前信道不满足条件，则放弃本次传输继续进行信道竞争；定义一次信道竞争成功为一次观测过程，假设第n次观测中信源完成数据传输，那么本次传输所经历的时间

其中t_l为第l次观测的时间，τ_d为信源到信宿的数据传输时间；

5)假设信宿节点通过接收RTS包获得信道增益信息，那么反馈信息即为接收端信噪比SNR，定义反馈该信息的序列比特数为L，且B＝2^L，那么反馈序列与反馈信噪比的量化矢量存在映射关系，定义这一映射关系为码本；

在同构信道情况下，定义码本量化矢量为ω＝[ω₀,ω₁,ω₂,...,ω_B-1]，K个信源信宿对维护同一个码本；

在异构信道情况下，定义每个信源信宿对的码本量化矢量为ω_i＝[ω₀,ω_i,1,ω_i,2,...,ω_i,B-1]，其中i＝1,2,3...,K，每个信源信宿对各自维护所属码本。

3.根据权利要求2所述的基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，其特征在于，步骤3所述的离线计算信道状态对应的最优量化阈值和最优平均吞吐量阈值λ^*，最优量化阈值表示为

i为信源-信宿对的标号，具体通过下列公式计算获得：

式中，

为第i对信源信宿对应的信道方差，

为1-bit有限反馈条件下的最优码本量化值，e为自然常数且e≈2.71828；τ₀和τ_d分别代表竞争成功过程经历的时间和信源到信宿数据传输的时间，P_s代表信源的发射功率，

代表第n次观测中信源s(n)对应的最优量化阈值。

4.根据权利要求3所述的基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，其特征在于，步骤4所述的信宿节点查询码本，将获胜信源与自身之间的信道状态信息映射为反馈序列后嵌入CTS包字段，反馈CTS包对信源s(n)进行响应，具体如下：

1-bit有限反馈条件下反馈序列存在两种情况：若

则反馈序列为1；否则，反馈序列为0。

5.根据权利要求4所述的基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，其特征在于，步骤5所述的信源s(n)收到反馈序列后，通过码本查询获得自身到信宿的信道状态信息量化阈值，计算以量化阈值为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u(n)，具体如下：

码本查询存在两种情况：

a)若收到反馈序列为“0”，则对应的量化阈值为ω₀＝0，信源s(n)放弃本次传输机会并与其他信源在下个时隙重新竞争，返回步骤1；

b)若收到反馈序列“1”，则计算以量化阈值

为瞬时信噪比的信源到信宿可达速率u(n)：

6.根据权利要求5所述的基于有限反馈的无线分布式协同网络机会信道接入方法，其特征在于，步骤6所述的将步骤3中得到的最优平均吞吐量阈值λ^*与步骤5中得到的可达速率u(n)进行阈值决策，具体如下：

如果u(n)＜λ^*，则信源s(n)放弃本次传输机会并与其他信源在下个时隙重新竞争，返回步骤1；如果u(n)≥λ^*，则信源s(n)传输数据到信宿。

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