CN113115471A - 一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法。该方法为：若只有一个信源发送RTS包，则信源获得信道接入机会；信宿计算信源到信宿的直连信道SNR、SNR判决门限和中继数量判决区间；信宿进行第一级决策，判断是通过直连信道接入、进一步探测中继节点或者放弃信道重新竞争，若选择进一步探测中继节点，则判断探测中继的最佳数量，通知中继节点发送RTS包，信宿收到RTS包后，得到单中继辅助传输下的信道速率，信宿执行第二级决策，判断通过单中继辅助进行信道接入、直连信道接入还是放弃信道重新竞争；两级决策结束后，信源根据决策结果进行相应的信道接入。本发明减少了信令开销，提升了网络的吞吐量和频谱利用率。

Description

一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法。

背景技术

近年来，无线通信网络一直是通信领域的研究重点之一，由于无线网络的时变特性和分布式竞争特性，如何为竞争成功的用户提供良好的信道进行接入，是必须要解决的问题，目前针对无线网络信道接入问题的研究，主要分为集中式和分布式两种。

集中式网络通过在无线网络中部署中央控制器，来收集所有用户的全局信道状态信息(CSI)，然后经过算法优化，为各个用户安排最佳的信道接入方式，以此来实现多用户分集，从而提高整个无线网络的性能。但是，随着用户数量和中继节点数量增加，数据量加大，信令交互的开销会随指数增长，严重影响网络的频谱效率，因此，提出了分布式调度算法。

分布式网络中，多对信源-信宿对经历独立的信道竞争后，获胜的信源-信宿对需基于有限的本地信息做出信道接入决策，以最大化网络的性能。已有研究将最优分布式调度建模为最优停止理论，提出了一种具有纯阈值结构的最优策略，并进一步研究了具有信道干扰和延迟约束下的问题。此外，为了满足不断增长的通信需求，提出了分布式无线协同网络的概念，利用协作传输来实现中继分集，获胜信源-信宿对可在探测中继信道后，选择信道质量较好的方式进行接入，显著提高网络性能。大多数现有研究仅针对单层中的协同信道访问，对无线网络的性能提升有限且灵活度较低，而用于PHY-MAC层的联合分布式调度有望进一步提高网络性能。

综上所述，现有技术具有以下缺点

集中式网络：(1)依赖中央控制器进行全网信息处理和优化，当中央控制器出现故障时，会导致全网处于瘫痪状态；(2)最优接入决策需要知道全网的信道状态信息，信令开销大，仅适用于规模小，用户数量少的网络，当用户数量增加时，信令开销急剧增大，导致网络的频谱利用率降低。

分布式网络：(1)仅研究单层中的中继协同信道访问，各层中获取到的数据量较小，不能进行联合调度，对无线网络的性能提升有限；(2)部分研究中涉及了PHY-MAC层的分布式联合调度，但仅考虑探测的中继数量固定的情况，灵活度较低，且当中继数量增加时，信令开销增大，影响网络的频谱利用率；(3)为降低问题复杂度，对无线信道特性进行了限制，例如具有互易性、同构性等，与实际的无线网络信道条件不符。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够提高网络平均吞吐量性能，实现多个中继节点动态探测与最优单中继信道接入的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，包括以下步骤：

步骤1、根据无线网络信道统计特性参数，通过线下迭代计算获得网络平均吞吐量λ^*；

步骤2、信源-信宿通信对以分布方式感知和接入信道；在第n次观测中，从时长δ的微时隙开始，所有信源以相同概率p₀发送RTS数据包独立地竞争信道，如果没有信源发送RTS数据包，则所有信源在下个微时隙竞争信道；如果有两个或以上信源发送RTS数据包，则发生冲突，所有信源在下个微时隙继续竞争；如果仅一个信源s(n)发送RTS数据包，该信源获得信道接入机会，称为信道竞争获胜信源s(n)，然后进入步骤3；

步骤3、信源s(n)向信宿d(n)和所有中继节点广播RTS数据包；信宿d(n)通过解调接收RTS数据包内的训练符号序列，估计信源s(n)与其自身之间的直连信道SNRγ和直连信道速率R_d(n)；同时，中继节点根据收到的RTS数据包估计信源s(n)到其自身的第一跳信道SNR，进入步骤4；

步骤4、根据网络平均吞吐量λ^*和直连信道最大可传输速率R_d(n)，离线计算得出放弃接入的SNR判决门限

和直连信道接入的SNR判决门限

进入步骤5；

步骤5、根据异构两跳中继信道的统计信息，离线计算探测j个中继的判决区间B_s(n),j，中继数量j从1开始，到L-1结束，L表示总的中继节点数量，进入步骤6；

步骤6、基于判决门限

和

进行数值比较，判断最优信道接入模式，进行第一级决策φ_n：如果

按照中继协同的感知接入方法进行信道接入，转至步骤7；否则，按照不依赖中继的感知接入方法进行信道接入，转至步骤11；

步骤7、将直连信道SNRγ与判决门限

和

进行比较，其中

如果直连信道

则信源s(n)按照直连信道最大可达速率R_d(n)进行传输，第一级决策φ_n＝0，单次数据传输结束后返回步骤2；如果直连信道

则信源s(n)放弃信道接入机会，φ_n＝L+1，转入步骤2；如果直连信道SNR满足

则信宿d(n)进一步探测中继信道，进入步骤8；

步骤8、将直连信道SNRγ与中继数量判决区间B_s(n),j进行比较，其中中继数量j从1开始，到L-1结束，如果直连信道SNR满足γ∈B_s(n),j，则第一级决策φ_n等于最佳的探测中继节点数量j即φ_n＝j，否则为φ_n＝L，进入步骤9；

步骤9、信宿d(n)向信源s(n)和前φ_n个中继节点发送CTS包，令信源s(n)和φ_n个中继节点向信宿d(n)自身发送RTS数据包，用于估计中继信道的CSI，至此，信宿d(n)获得了φ_n个中继辅助传输的信道速率

进入步骤10；

步骤10、进行第二级决策ψ_n，将直连信道速率R_d(n)、中继辅助传输的信道速率

与网络平均吞吐量λ^*进行比较，做出决策如下：

a)如果

则信宿d(n)发送CTS包至信源s(n)，令信源s(n)在直连信道和φ_n个中继辅助信道中选择信道速率更大的信道，以速率

进行数据传输，ψ_n＝0，单次数据传输后进行第n+1次观测，返回步骤2；

b)否则，信宿d(n)回复RTS数据包至所有信源节点，告知所有信源节点信宿d(n)放弃信道接入，并在下一轮竞争开始时，信源s(n)与其它信源节点重新竞争信道，ψ_n＝1，返回步骤2；

步骤11、将直连信道速率R_d(n)与网络平均吞吐量λ^*进行比较，做出决策如下：

a)如果直连信道速率R_d(n)≥λ^*，则信宿d(n)发送CTS包至信源s(n)，告知信源s(n)通过直连信道以最大可达速率R_d(n)进行数据传输，单次数据传输结束后进行第n+1次观测，返回步骤2；

b)否则，信宿d(n)回复RTS数据包至所有信源节点，告知所有信源节点信宿d(n)放弃信道接入，并在下一轮竞争开始时，信源s(n)与其它信源节点重新竞争信道，返回步骤2。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)同时考虑了接入层的多用户竞争和物理层的智能信道接入，实现了跨层的分布式网络智能探测与接入，充分利用了多用户分集和中继分集，频谱利用率优于单层的分布式算法；(2)探测中继节点的数量可变且可随信道状态自适应的进行调整，节省了不必要的中继探测的信令开销；(3)根据无线通信网络的实际情况，对异构无线组网进行了建模，每次竞争成功后，针对不同的信源-信宿对，计算所得的判决门限和判决区间各不相同，相应的信道接入决策也有所差异；(4)所有的判决门限和判决区间都可在基于无线网络信道的统计信息的条件下，离线进行计算，且均为解析解，无需迭代收敛即可达到最优，计算速度快，在相同的信道相干时间下，可以留出更多的时间用于数据传输；(5)获胜信宿根据中继结合的探测信息选择最优的单个中继节点进行中继辅助传输，相比多中继的传输方式，该方式不需要多中继之间的时间同步，实现复杂度低，同时具有全分集特性和更高的中继效率；(6)方法简单，易于工程实现，具有较强的鲁棒性和适用性。

附图说明

图1是异构分布式协同网络模型的结构示意图。

图2是优胜信源信宿对接入模型的结构示意图。

图3是本发明异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法的流程示意图。

图4是本发明中中继数量L＝2时，步骤8的简化算法流程示意图。

图5是本发明实施例中探测不同数量中继的收益函数M_s(n),j(γ)的曲线示意图。

图6是本发明实施例中探测不同数量中继的收益函数的差函数ΔM_s(n),j(γ)的曲线示意图。

图7是本发明实施例中参数

其中一个变化，其他两个固定时的平均系统吞吐量示意图。

图8是本发明实施例中相同信道条件下，本发明所提策略与其他三种传统策略的平均吞吐量对比示意图。

图9是本发明实施例中

固定为3dB、

和

固定为13dB，中继数量从5到20变化时，本发明所提策略与其他三种传统策略的平均吞吐量对比示意图。

图10是本发明实施例中

固定为3dB、

和

固定为13dB，信道相干时间τ_d从1ms到3ms变化时，本发明所提策略与其他三种传统策略的平均吞吐量对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本发明的异构无线网络模型如图1所示。信源-信宿对为K个，分别表示为信源S₁,...,S_i,...,S_K，信宿D₁,...,D_i,...,D_K，中继节点为L个，表示为R₁,R₂,...R_L。所有直连信道和中继信道都具有异构性，对应的最优接入决策也不同，如图1中所示，不同信源-信宿对选择的数据传输路径不尽相同。

本发明的基于单中继的协同传输模型如图2所示，获胜信源-信宿对在探测多个中继后，仅会选择信道条件最好的中继进行辅助传输。从第i个信源S_i到其信宿D_i的直连信道的接收SNR(信噪比)表示为γ_i，从第i个信源到第j个中继的第一跳信道以及从第j个中继到第i个信宿的第二跳信道的接收SNR分别表示为

和

基于图1异构无线网络模型和图2单中继的协同传输模型，定义网络的基本参数如下：

①在每一轮新的观测开始时，各信源在每个时长为δ的微时隙开始时独立地竞争信道，以概率p₀发送RTS包；将信道竞争开始直至出现获胜信源的过程定义为一次观测，每次观测过程中竞争的数量满足参数为Kp₀(1-p₀)^K-1的几何随机分布，在一次观测过程的最后一次信道竞争中，获胜信源—信宿对出现，经历的时间为τ_RTS+τ_CTS，概率为Kp₀(1-p₀)^K-1，其中τ_RTS表示传输RTS(请求发送)包的时间，τ_CTS表示传输CTS(允许发送)包的时间，K表示信源-信宿对的个数；在其他次信道竞争中，网络中只会出现空闲时隙(持续时间为δ，概率为(1-p₀)^K)或者发生冲突(持续时间为τ_RTS，概率为1-(1-p₀)^K-Kp₀(1-p₀)^K-1)。因此，一次观测过程中从信道竞争开始到获胜信源—信宿对出现所经历的平均时长为

②所有的直连信道和中继信道均服从瑞利衰落模型，信道接收SNRγ_i、

和

服从指数随机分布，期望分别为

和

③直连信道的信道速率为R_d＝log₂(1+γ_i)，中继信道中，信宿在探测得到j个中继的第一跳和第二跳信道状态CSI(信道状态信息)后，令信源选择信道质量最好的中继j^*进行辅助传输，此时

执行信号的放大-转发操作。在中继信道的辅助下，信宿收到的有用信号中同时包含通过直连信道和通过中继两跳信道传输的信号。因此信宿在探测j个中继节点后，可得到通过中继辅助传输的最大信道接收SNR为

R_j表示已经探测的j个中继节点的集合，信道可达速率为

④信道相干时间为τ_d，单次数据传输时间应不大于信道相干时间，若进行了中继探测，则单次数据传输的时间为信道相干时间τ_d减去探测中继的时间。

在以上模型基础上，将信道分布式接入问题建模为基于序贯观测规划理论的最优统计决策问题。以提高网络平均吞吐量为优化目标，对多信源-信宿对和多中继的分布式无线网络中，是否探测中继信道、最优中继信道探测数量、最优单中继选择和信道接入方式(何时接入和如何接入)进行联合设计，提出了一种基于最优序贯观测规划决策的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法。方法的总体运行框架如图3所示。

结合图3，本发明的一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，包括以下步骤：

步骤1、根据无线网络信道统计特性参数，通过线下迭代计算获得网络平均吞吐量λ^*；

步骤2、信源-信宿通信对以分布方式感知和接入信道；在第n次观测中，从时长δ的微时隙开始，所有信源以相同概率p₀发送RTS数据包独立地竞争信道，如果没有信源发送RTS数据包，则所有信源在下个微时隙竞争信道；如果有两个或以上信源发送RTS数据包，则发生冲突，所有信源在下个微时隙继续竞争；如果仅一个信源s(n)发送RTS数据包，该信源获得信道接入机会，称为信道竞争获胜信源s(n)，然后进入步骤3；

步骤3、信源s(n)向信宿d(n)和所有中继节点广播RTS数据包；信宿d(n)通过解调接收RTS数据包内的训练符号序列，估计信源s(n)与其自身之间的直连信道SNRγ和直连信道速率R_d(n)；同时，中继节点根据收到的RTS数据包估计信源s(n)到其自身的第一跳信道SNR，进入步骤4；

步骤4、根据网络平均吞吐量λ^*和直连信道最大可传输速率R_d(n)，离线计算得出放弃接入的SNR判决门限

和直连信道接入的SNR判决门限

进入步骤5；

步骤5、根据异构两跳中继信道的统计信息，离线计算探测j个中继的判决区间B_s(n),j，中继数量j从1开始，到L-1结束，L表示总的中继节点数量，进入步骤6；

步骤6、基于判决门限

和

进行数值比较，判断最优信道接入模式，进行第一级决策φ_n：如果

按照中继协同的感知接入方法进行信道接入，转至步骤7；否则，按照不依赖中继的感知接入方法进行信道接入，转至步骤11；

步骤7、将直连信道SNRγ与判决门限

和

进行比较，其中

如果直连信道

则信源s(n)按照直连信道最大可达速率R_d(n)进行传输，第一级决策φ_n＝0，单次数据传输结束后返回步骤2；如果直连信道

则信源s(n)放弃信道接入机会，φ_n＝L+1，转入步骤2；如果直连信道SNR满足

则信宿d(n)进一步探测中继信道，进入步骤8；

步骤8、将直连信道SNRγ与中继数量判决区间B_s(n),j进行比较，其中中继数量j从1开始，到L-1结束，如果直连信道SNR满足γ∈B_s(n),j，则第一级决策φ_n等于最佳的探测中继节点数量j即φ_n＝j，否则为φ_n＝L，进入步骤9；

步骤9、信宿d(n)向信源s(n)和前φ_n个中继节点发送CTS包，令信源s(n)和φ_n个中继节点向信宿d(n)自身发送RTS数据包，用于估计中继信道的CSI，至此，信宿d(n)获得了φ_n个中继辅助传输的信道速率

进入步骤10；

步骤10、进行第二级决策ψ_n，将直连信道速率R_d(n)、中继辅助传输的信道速率

与网络平均吞吐量λ^*进行比较，做出决策如下：

a)如果

则信宿d(n)发送CTS包至信源s(n)，令信源s(n)在直连信道和φ_n个中继辅助信道中选择信道速率更大的信道，以速率

进行数据传输，ψ_n＝0，单次数据传输后进行第n+1次观测，返回步骤2；

b)否则，信宿d(n)回复RTS数据包至所有信源节点，告知所有信源节点信宿d(n)放弃信道接入，并在下一轮竞争开始时，信源s(n)与其它信源节点重新竞争信道，ψ_n＝1，返回步骤2；

步骤11、将直连信道速率R_d(n)与网络平均吞吐量λ^*进行比较，做出决策如下：

a)如果直连信道速率R_d(n)≥λ^*，则信宿d(n)发送CTS包至信源s(n)，告知信源s(n)通过直连信道以最大可达速率R_d(n)进行数据传输，单次数据传输结束后进行第n+1次观测，返回步骤2；

b)否则，信宿d(n)回复RTS数据包至所有信源节点，告知所有信源节点信宿d(n)放弃信道接入，并在下一轮竞争开始时，信源s(n)与其它信源节点重新竞争信道，返回步骤2。

进一步地，作为一种具体实施例，步骤1所述根据无线网络信道统计特性参数，通过线下迭代计算获得网络平均吞吐量λ^*，具体如下：

(1)无线网络信道统计特性参数如下

①信源-信宿对为K个，分别表示为信源S₁,...,S_i,...,S_K，信宿D₁,...,D_i,...,D_K，中继节点为L个，表示为R₁,R₂,...R_L；在每一轮新的观测开始时，各信源在每个时长为δ的微时隙开始时独立地竞争信道，以概率p₀发送RTS数据包；

将信道竞争开始直至出现获胜信源的过程定义为一次观测，每次观测过程中竞争的数量满足参数为Kp₀(1-p₀)^K-1的几何随机分布，在一次观测过程的最后一次信道竞争中，获胜信源—信宿对出现，经历的时间为τ_RTS+τ_CTS，概率为Kp₀(1-p₀)^K-1，其中τ_RTS表示传输RTS数据包的时间，τ_CTS表示传输CTS包的时间，K表示信源-信宿对的个数；在其他次信道竞争中，网络中只会出现空闲时隙或者发生冲突，空闲时隙持续时间为δ、概率为(1-p₀)^K，发生冲突持续时间为τ_RTS、概率为1-(1-p₀)^K-Kp₀(1-p₀)^K-1)，因此，一次观测过程中从信道竞争开始到获胜信源—信宿对出现所经历的平均时长τ₀为

②从第i个信源S_i到其信宿D_i的直连信道的接收SNR表示为γ_i，从第i个信源到第j个中继的第一跳信道接收SNR表示为

从第j个中继到第i个信宿的第二跳信道的接收SNR表示为

直连信道和中继信道均服从瑞利衰落模型，信道接收SNRγ_i、

和

服从指数随机分布，期望分别为

和

③直连信道的信道速率为R_d＝log₂(1+γ_i)，中继信道中，信宿在探测得到j个中继的第一跳和第二跳信道CSI后，令信源选择信道质量最好的中继j^*进行辅助传输，此时

R表示中继节点的集合，执行信号的放大-转发操作；在中继信道的辅助下，信宿收到的有用信号中同时包含通过直连信道和通过中继两跳信道传输的信号，因此信宿在探测j个中继节点后，得到通过中继辅助传输的最大信道接收SNR为

R_j表示已经探测的j个中继节点的集合，信道可达速率为

④信道相干时间为τ_d，单次数据传输时间应不大于信道相干时间，若进行了中继探测，则单次数据传输的时间为信道相干时间τ_d减去探测中继的时间；

(2)网络平均吞吐量λ^*的计算公式如下

其中，E[·]表示期望；M_i,j(γ)表示探测j个中继后的得到的中继辅助传输的信道收益；τ^j＝j τ_RTS+τ_CTS，表示探测j个中继的时间；

表示探测j个中继后，可用于数据传输的时间；采用蒙特卡洛的方式对λ^*进行求解，根据信道变化率，对信道进行采样，根据不同用户的最大收益函数，迭代求和后取平均，最后根据上述公式求解得到网络的平均吞吐量λ^*。

进一步地，作为一种具体实施例，步骤2所述的第n次观测，具体过程如下：

将异构无线网络建模为序贯观测规划决策模型，将信道竞争开始直至出现获胜信源的过程定义为一次观测，令φ_n和ψ_n分别表示第n次观测过程后的第一级决策和第二级决策。φ_n＝0,1,2,...,L+1为第一级决策的结果，其中，φ_n＝0表示停止，即使用直连信道进行传输；φ_n＝L+1表示继续，即放弃传输机会重新参与信道竞争；φ_n＝1,2,...,L表示进一步探测不同数量的中继节点。此外，若第一级决策中φ_n＝1,2,...,L，则中继探测结束后需要进行第二级决策ψ_n，ψ_n＝0表示停止，即在直连信道和中继辅助两跳信道中选择信道速率更大的方式进行接入传输；ψ_n＝1表示继续，即信宿在探测中继后仍决定放弃接入机会，令信源重新进行信道竞争。

进一步地，作为一种具体实施例，步骤4所述的根据网络平均吞吐量λ^*和直连信道最大可传输速率R_d(n)，离线计算得出放弃接入的SNR判决门限

和直连信道接入的SNR判决门限

具体计算公式如下：

其中，

表示探测j个中继的收益函数M_i,j(γ)与0的交点，0表示放弃传输机会的收益；

为所有j中

的最小值；

表示探测j个中继地收益函数M_i,j(γ)与τ_dR_d-λ^*τ_d的交点，τ_dR_d-λ^*τ_d表示通过直连信道传输的收益，

为所有j中

的最大值。

进一步地，作为一种具体实施例，步骤5所述的根据异构两跳中继信道的统计信息，离线计算探测j个中继的判决区间B_s(n),j，判决区间B_s(n),j的定义涉及收益函数M_i,j(γ)和收益函数的差函数ΔM_i,j(γ)，具体计算公式如下：

(1)探测j个中继的收益函数M_i,j(γ)的解析表达式如下：

其中，β_l(γ)＝lμ_i(α(γ)-1-γ)，

和J(x)＝e^xE₁(x)，E₁(x)为指数积分函数，具体表示为

F_γi,j(x|γ)表示在信源i直连信道SNRγ_i＝γ，中继数量为j个的条件下的中继辅助信道SNRγ_i,j的累积分布函数，

为γ_i,j的概率密度函数，具体表示为

其中

(2)定义收益函数M_i,j(γ)的差函数ΔM_i,j(γ)：

ΔM_i,j(γ)＝M_i,j+1(γ)-M_i,j(γ)j＝1,2,...,L-1 (7)

差函数ΔM_i,j(γ)表示探测中继数量若由j增加到j+1，给网络带来的收益的差值，具有如下性质：

①对于固定的探测中继数量j，当

时，随着γ的增加，函数ΔM_i,j(γ)单调递减；当

时，最多具有j个解

使得ΔM_i,j(γ)＝0；

证明：

当

时，对差函数ΔM_i,j(γ)求导数得

当

时，用多项式的形式表示对ΔM_i,j(γ)求导数，可得

将上式(9)中的

替换为变量x，则

可表示为x的j阶多项式，则方程

最多具有j个解，即函数ΔM_i,j(γ)最多有j个驻点，方程ΔM_i,j(γ)＝0最多具有j个解，证毕；

②随着探测中继数量j的增加，函数ΔM_i,j(γ)呈现单调递减；

证明：

函数ΔM_i,j(γ)可被改写为

其中，A_j＝max{R_d,log₂(1+γ_i,j)/2,λ^*}；

显然，对于

可得到以下不等式

证毕；

(3)定义判决区间B_i,j：

令

为使方程ΔM_i,j(γ)＝0的所有解的集合；根据

的值，定义判决区间B_i,j，使得当γ∈B_i,j时，满足ΔM_i,j(γ)≤0，由于

可能代表一个或多个值，因此，B_i,j可能为多个不相交子区间的并集。

进一步地，作为一种具体实施例，步骤8中将直连信道SNRγ与中继数量判决区间B_s(n),j进行比较，决定探测中继的数量φ_n，当仅有两个中继节点时，采用以下简化算法，算法流程如图4所示，具体推导过程如下：

(1)参数定义及性质：

①由于中继数量L＝2，因此对于信源-信宿对i，探测中继的收益函数分别为M_i,1(γ),M_i,2(γ)，差函数表示为ΔM_i,1(γ)＝M_i,2(γ)-M_i,1(γ)，定义门限值

有如下性质：

a)当γ_i,th≤0时，ΔM_i,1(γ)在γ≥0的范围内单调递减；如果ΔM_i,1(0)≥0，则存在唯一的交点

使M_i,1(γ)＝M_i,2(γ)；否则，不存在交点；

b)当γ_i,th＞0时，ΔM_i,1(γ)在

的范围内单调递增，在

的范围内单调递减；如果ΔM_i,1(0)≥0，则存在唯一的交点

使M_i,1(γ)＝M_i,2(γ)；否则，若满足

则存在两个交点

和

若

则交点不存在；

②性质证明：

当

时，对差函数ΔM_i,1(γ)求导数得

当

时，差函数ΔM_i,1(γ)的导数写为如下多项式

因此，若γ_i,th≤0，则

若γ_i,th＞0，则当γ≤γ_i,th时，

当γ＞γ_i,th时，

结合以上两种情况，证毕；

(2)结合图4的算法流程图，中继数量L＝2时的简化算法步骤如下：

步骤8.1、对于第n次成功竞争中的获胜信源s(n)及对应的信宿d(n)，若对应总共K个通信对中的第i个通信对，则获胜信源和其信宿分别表示为S_i和D_i，统称为通信对i；计算门限γ_i,th，如果γ_i,th≤0，进入步骤8.2，否则进入步骤8.4；

步骤8.2、如果差函数△M_i,1(γ)在零点的值满足△M_i,1(0)＜0，则φ_n＝1，转入步骤9，否则进入步骤8.3；

步骤8.3、此时方程△M_i,1(γ)＝0仅有一个解

若

则φ_n＝2，否则φ_n＝1，然后转入步骤9；

步骤8.4、如果差函数ΔM_i,1(γ)在零点的值满足ΔM_i,1(0)≥0，则转入步骤8.3，否则，进入步骤8.5；

步骤8.5、如果差函数ΔM_i,1(γ)满足

则φ_n＝1，转入步骤9，否则进入步骤8.6；

步骤8.6、此时方程ΔM_i,1(γ)＝0有两个解，分别表示为

和

若

则φ_n＝2，否则φ_n＝1，转入步骤9。

下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细说明。

实施例

本实施例采用由10个信源-信宿对和多个中继组成的异构无线分布式网络，网络中所有信道服从独立同分布瑞利衰落。其中，信源节点的信道竞争参数设置为p₀＝0.3、δ＝25μs和τ_RTS＝τ_CTS＝50μs，为模拟异构无线网络特性，假设直连信道的平均信噪比为

10对信源-信宿对的直连信道分别服从期望为

的指数分布；第一跳和第二跳的中继信道平均信噪比分别为

和

6个中继节点的第一跳和第二跳中继信道分别服从期望为

和

的指数分布，信道相干时间为τ_d。

为了对本发明所提的第一阶段阈值计算与最优方法接入决策做更具体地说明，本实施例仿真了

τ_d＝2ms，L＝6时，不同接入方法地收益函数情况，通过计算可得放弃接入和直连信道接入的SNR门限分别为

图5和图6分别显示了探测不同数量中继节点的收益函数M_s(n),j(γ)的曲线和收益的差函数ΔM_s(n),j(γ)的曲线，其中j表示探测中继节点的数量。从图5和图6中可得到，仅当j＝1、2时，ΔM_s(n),j(γ)＝0有解，具体地有

结合

可以得到，在该实施例中，若出现获胜信源-信宿对，此时获胜信宿面临第一级决策：若γ≤0，则放弃传输机会重新参与竞争；若γ≥4.54，则通过直连信道接入；若3.61≤γ＜4.54，则探测两个中继；若0＜γ＜3.61，则探测三个中继。

为模拟不同信道条件对本发明方法的影响，图7显示了三种信道(直连、中继第一跳和第二跳)变化时，网络平均吞吐量的变化，满足τ_d＝2ms、L＝6，图中横坐标表示信道SNR的变化量σ²，其值从2到8变化，三条曲线的信道参数分别为

即其中一个信道参数变化时，另外两个信道参数保持不变，由图可得，当直连信道质量较差时，中继信道辅助传输对系统平均吞吐量的提升较大，而中继某一跳信道质量突变不会造成系统平均吞吐量性能的突变，证明本发明方法具有良好的稳定性和兼容性。

此外，本实施例将本发明方法与三种传统方法进行性能对比。图8显示了

τ_d＝2ms，L＝6时，系统吞吐量随信道参数σ²变化的曲线，随着σ²的增大，系统所有信道的SNR均增大，平均吞吐量提升，与其他三种传统策略相比，在相同的信道条件下，本发明所提方法具有更好的吞吐量性能，且随着网络信道状态变好，本发明方法在性能上与其他方法相比仍然保持绝对优势。

图9显示了本实施例中，

τ_d＝2ms时，系统吞吐量随中继数量变化的曲线。当中继数量从5增大到20时，由图可得，本发明所提方法的系统吞吐量仍然保持相对稳定，其他三种传统策略中，不等待全中继策略的吞吐量性能下降最快，这是由于中继数量的增加使得探测中继的开销加大，从而体现了本发明方法中，智能选择探测中继数量的重要性。

图10显示了本实施例中，

L＝6时，系统吞吐量随相干时间τ_d变化的曲线。相干时间越长，则在相同的网络参数下，数据传输的时间越长，则系统平均吞吐量越高，但当相干时间较短时，降低信令开销就显得尤为重要。由图10可得，随着相干时间τ_d的减小，本发明方法和不等待全中继策略受到的影响较大，不等待单中继和不等待直连策略受到的影响较小；显然，在同样的相干时间下，与其他三种传统策略相比，本发明所提方法仍然具有良好的吞吐量性能。本发明所提方法在利用中继分集的同时，提出了基于分布式异构无线网络的统计信息进行阈值计算的迭代算法，将探测中继的开销降低，减少了额外的信令开销，提升了网络的吞吐量和频谱利用率。此外，针对仅有两个中继节点的特殊情况，研究了探测中继收益函数的特殊性质，提出了决定探测中继数量的简化算法，使系统具有较强的可靠性和实用性。

Claims (6)

1.一种异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、根据无线网络信道统计特性参数，通过线下迭代计算获得网络平均吞吐量λ^*；

步骤2、信源-信宿通信对以分布方式感知和接入信道；在第n次观测中，从时长δ的微时隙开始，所有信源以相同概率p₀发送RTS数据包独立地竞争信道，如果没有信源发送RTS数据包，则所有信源在下个微时隙竞争信道；如果有两个或以上信源发送RTS数据包，则发生冲突，所有信源在下个微时隙继续竞争；如果仅一个信源s(n)发送RTS数据包，该信源获得信道接入机会，称为信道竞争获胜信源s(n)，然后进入步骤3；

步骤3、信源s(n)向信宿d(n)和所有中继节点广播RTS数据包；信宿d(n)通过解调接收RTS数据包内的训练符号序列，估计信源s(n)与其自身之间的直连信道SNRγ和直连信道速率R_d(n)；同时，中继节点根据收到的RTS数据包估计信源s(n)到其自身的第一跳信道SNR，进入步骤4；

步骤4、根据网络平均吞吐量λ^*和直连信道最大可传输速率R_d(n)，离线计算得出放弃接入的SNR判决门限

和直连信道接入的SNR判决门限

进入步骤5；

步骤5、根据异构两跳中继信道的统计信息，离线计算探测j个中继的判决区间B_s(n),j，中继数量j从1开始，到L-1结束，L表示总的中继节点数量，进入步骤6；

步骤6、基于判决门限

和

进行数值比较，判断最优信道接入模式，进行第一级决策φ_n：如果

按照中继协同的感知接入方法进行信道接入，转至步骤7；否则，按照不依赖中继的感知接入方法进行信道接入，转至步骤11；

步骤7、将直连信道SNRγ与判决门限

和

进行比较，其中

如果直连信道

则信源s(n)按照直连信道最大可达速率R_d(n)进行传输，第一级决策φ_n＝0，单次数据传输结束后返回步骤2；如果直连信道

则信源s(n)放弃信道接入机会，φ_n＝L+1，转入步骤2；如果直连信道SNR满足

则信宿d(n)进一步探测中继信道，进入步骤8；

步骤8、将直连信道SNRγ与中继数量判决区间B_s(n),j进行比较，其中中继数量j从1开始，到L-1结束，如果直连信道SNR满足γ∈B_s(n),j，则第一级决策φ_n等于最佳的探测中继节点数量j即φ_n＝j，否则为φ_n＝L，进入步骤9；

步骤9、信宿d(n)向信源s(n)和前φ_n个中继节点发送CTS包，令信源s(n)和φ_n个中继节点向信宿d(n)自身发送RTS数据包，用于估计中继信道的CSI，至此，信宿d(n)获得了φ_n个中继辅助传输的信道速率

进入步骤10；

步骤10、进行第二级决策ψ_n，将直连信道速率R_d(n)、中继辅助传输的信道速率

与网络平均吞吐量λ^*进行比较，做出决策如下：

a)如果

则信宿d(n)发送CTS包至信源s(n)，令信源s(n)在直连信道和φ_n个中继辅助信道中选择信道速率更大的信道，以速率

进行数据传输，ψ_n＝0，单次数据传输后进行第n+1次观测，返回步骤2；

b)否则，信宿d(n)回复RTS数据包至所有信源节点，告知所有信源节点信宿d(n)放弃信道接入，并在下一轮竞争开始时，信源s(n)与其它信源节点重新竞争信道，ψ_n＝1，返回步骤2；

步骤11、将直连信道速率R_d(n)与网络平均吞吐量λ^*进行比较，做出决策如下：

a)如果直连信道速率R_d(n)≥λ^*，则信宿d(n)发送CTS包至信源s(n)，告知信源s(n)通过直连信道以最大可达速率R_d(n)进行数据传输，单次数据传输结束后进行第n+1次观测，返回步骤2；

b)否则，信宿d(n)回复RTS数据包至所有信源节点，告知所有信源节点信宿d(n)放弃信道接入，并在下一轮竞争开始时，信源s(n)与其它信源节点重新竞争信道，返回步骤2。

2.根据权利要求1所述的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，其特征在于，步骤1所述的根据无线网络信道统计特性参数，通过线下迭代计算获得网络平均吞吐量λ^*，具体如下：

(1)无线网络信道统计特性参数如下

①信源-信宿对为K个，分别表示为信源S₁,...,S_i,...,S_K，信宿D₁,...,D_i,...,D_K，中继节点为L个，表示为R₁,R₂,...R_L；在每一轮新的观测开始时，各信源在每个时长为δ的微时隙开始时独立地竞争信道，以概率p₀发送RTS数据包；

将信道竞争开始直至出现获胜信源的过程定义为一次观测，每次观测过程中竞争的数量满足参数为Kp₀(1-p₀)^K-1的几何随机分布，在一次观测过程的最后一次信道竞争中，获胜信源—信宿对出现，经历的时间为τ_RTS+τ_CTS，概率为Kp₀(1-p₀)^K-1，其中τ_RTS表示传输RTS数据包的时间，τ_CTS表示传输CTS包的时间，K表示信源-信宿对的个数；在其他次信道竞争中，网络中只会出现空闲时隙或者发生冲突，空闲时隙持续时间为δ、概率为(1-p₀)^K，发生冲突持续时间为τ_RTS、概率为1-(1-p₀)^K-Kp₀(1-p₀)^K-1)，因此，一次观测过程中从信道竞争开始到获胜信源—信宿对出现所经历的平均时长τ₀为

②从第i个信源S_i到其信宿D_i的直连信道的接收SNR表示为γ_i，从第i个信源到第j个中继的第一跳信道接收SNR表示为

从第j个中继到第i个信宿的第二跳信道的接收SNR表示为

直连信道和中继信道均服从瑞利衰落模型，信道接收SNRγ_i、

和

服从指数随机分布，期望分别为

和

③直连信道的信道速率为R_d＝log₂(1+γ_i)，中继信道中，信宿在探测得到j个中继的第一跳和第二跳信道CSI后，令信源选择信道质量最好的中继j^*进行辅助传输，此时

R表示中继节点的集合，执行信号的放大-转发操作；在中继信道的辅助下，信宿收到的有用信号中同时包含通过直连信道和通过中继两跳信道传输的信号，因此信宿在探测j个中继节点后，得到通过中继辅助传输的最大信道接收SNR为

R_j表示已经探测的j个中继节点的集合，信道可达速率为

④信道相干时间为τ_d，单次数据传输时间应不大于信道相干时间，若进行了中继探测，则单次数据传输的时间为信道相干时间τ_d减去探测中继的时间；

(2)网络平均吞吐量λ^*的计算公式如下

其中，E[·]表示期望；M_i,j(γ)表示探测j个中继后的得到的中继辅助传输的信道收益；τ^j＝jτ_RTS+τ_CTS，表示探测j个中继的时间；

表示探测j个中继后，可用于数据传输的时间；采用蒙特卡洛的方式对λ^*进行求解，根据信道变化率，对信道进行采样，根据不同用户的最大收益函数，迭代求和后取平均，最后根据上述公式求解得到网络的平均吞吐量λ^*。

3.根据权利要求2所述的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，其特征在于，步骤2所述的第n次观测，具体过程如下：

将异构无线网络建模为序贯观测规划决策模型，将信道竞争开始直至出现获胜信源的过程定义为一次观测，令φ_n和ψ_n分别表示第n次成功的信道竞争之后的第一级决策和第二级决策，φ_n＝0,1,2,...,L+1为第一级决策的结果，其中，φ_n＝0表示停止，即使用直连信道进行传输；φ_n＝L+1表示继续，即放弃传输机会重新参与信道竞争；φ_n＝1,2,...,L表示进一步探测不同数量的中继节点；此外，若第一级决策中φ_n＝1,2,...,L，则中继探测结束后需要进行第二级决策ψ_n，ψ_n＝0表示停止，即在直连信道和中继辅助两跳信道中选择信道速率更大的方式进行接入传输；ψ_n＝1表示继续，即信宿在探测中继后仍决定放弃接入机会，令信源重新进行信道竞争。

4.根据权利要求2或3所述的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，其特征在于，步骤4所述的根据网络平均吞吐量λ^*和直连信道最大可传输速率R_d(n)，离线计算得出放弃接入的SNR判决门限

和直连信道接入的SNR判决门限

具体计算公式如下：

其中，

表示探测j个中继的收益函数M_i,j(γ)与0的交点，0表示放弃传输机会的收益；

为所有j中

的最小值；

表示探测j个中继地收益函数M_i,j(γ)与τ_dR_d-λ^*τ_d的交点，τ_dR_d-λ^*τ_d表示通过直连信道传输的收益，

为所有j中

的最大值。

5.根据权利要求4所述的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，其特征在于，步骤5所述的根据异构两跳中继信道的统计信息，离线计算探测j个中继的判决区间B_s(n),j，具体计算公式如下：

(1)探测j个中继的收益函数M_i,j(γ)的解析表达式如下：

其中，β_l(γ)＝lμ_i(α(γ)-1-γ)，

和J(x)＝e^xE₁(x)，E₁(x)为指数积分函数，具体表示为

表示在信源i直连信道SNRγ_i＝γ，中继数量为j个的条件下的中继辅助信道SNRγ_i,j的累积分布函数，

为r_i，j的概率密度函数，具体表示为

其中

(2)定义收益函数M_i,j(γ)的差函数ΔM_i,j(γ)：

ΔM_i,j(γ)＝M_i,j+1(γ)-M_i,j(γ)j＝1,2,...,L-1 (7)

差函数ΔM_i,j(γ)表示探测中继数量若由j增加到j+1，给网络带来的收益的差值，具有如下性质：

①对于固定的探测中继数量j，当

时，随着γ的增加，函数ΔM_i,j(γ)单调递减；当

时，最多具有j个解

使得ΔM_i,j(γ)＝0；

证明：

当

时，对差函数ΔM_i,j(γ)求导数得

当

时，用多项式的形式表示对ΔM_i,j(γ)求导数，可得

将上式(9)中的

替换为变量x，则

可表示为x的j阶多项式，则方程

最多具有j个解，即函数ΔM_i,j(γ)最多有j个驻点，方程ΔM_i,j(γ)＝0最多具有j个解，证毕；

②随着探测中继数量j的增加，函数ΔM_i,j(γ)呈现单调递减；

证明：

函数ΔM_i,j(γ)可被改写为

其中，A_j＝max{R_d,log₂(1+γ_i,j)/2,λ^*}；

显然，对于

可得到以下不等式

证毕；

(3)定义判决区间B_i,j：

令

为使方程ΔM_i,j(γ)＝0的所有解的集合；根据

的值，定义判决区间B_i,j，使得当γ∈B_i,j时，满足ΔM_i,j(γ)≤0，由于

可能代表一个或多个值，因此，B_i,j可能为多个不相交子区间的并集。

6.根据权利要求1所述的异构无线协同网络分布式信道智能探测与接入方法，其特征在于，步骤8中将直连信道SNRγ与中继数量判决区间B_s(n),j进行比较，决定探测中继的数量φ_n，当仅有两个中继节点时，采用以下简化算法：

(1)参数定义及性质：

①由于中继数量L＝2，因此对于信源-信宿对i，探测中继的收益函数分别为M_i,1(γ),M_i,2(γ)，差函数表示为ΔM_i,1(γ)＝M_i,2(γ)-M_i,1(γ)，定义门限值

有如下性质：

a)当γ_i,th≤0时，ΔM_i,1(γ)在γ≥0的范围内单调递减；如果ΔM_i,1(0)≥0，则存在唯一的交点

使M_i,1(γ)＝M_i,2(γ)；否则，不存在交点；

b)当γ_i,th＞0时，ΔM_i,1(γ)在

的范围内单调递增，在

的范围内单调递减；如果ΔM_i，1(0)≥0，则存在唯一的交点

使M_i,1(γ)＝M_i,2(γ)；否则，若满足

则存在两个交点

和

若

则交点不存在；

②性质证明：

当

时，对差函数ΔM_i,1(γ)求导数得

当

时，差函数ΔM_i,1(γ)的导数写为如下多项式

因此，若γ_i,th≤0，则

若γ_i,th＞0，则当γ≤γ_i,th时，

当γ＞γ_i,th时，

结合以上两种情况，证毕；

(2)简化算法如下：

步骤8.1、对于第n次成功竞争中的获胜信源s(n)及对应的信宿d(n)，若对应总共K个通信对中的第i个通信对，则获胜信源和其信宿分别表示为S_i和D_i，统称为通信对i；计算门限γ_i,th，如果γ_i,th≤0，进入步骤8.2，否则进入步骤8.4；

步骤8.2、如果差函数ΔM_i,1(γ)在零点的值满足ΔM_i,1(0)＜0，则φ_n＝1，转入步骤9，否则进入步骤8.3；

步骤8.3、此时方程ΔM_i,1(γ)＝0仅有一个解

若

则φ_n＝2，否则φ_n＝1，然后转入步骤9；

步骤8.4、如果差函数ΔM_i,1(γ)在零点的值满足ΔM_i,1(0)≥0，则转入步骤8.3，否则，进入步骤8.5；

步骤8.5、如果差函数△M_i，1(γ)满足

则φ_n＝1，转入步骤9，否则进入步骤8.6；

步骤8.6、此时方程△M_i,1(γ)＝0有两个解，分别表示为

和

若

则φ_n＝2，否则φ_n＝1，转入步骤9。

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