选择中继协议

2024-07-19

选择中继协议（精选七篇）

选择中继协议篇1

协作通信使用相邻伙伴用户的天线构成一个虚拟的MIMO系统, 获得空间分集增益以对抗信道衰落提高通信可靠性。文献给出了一种多用户编码协作的方法。在协作阶段, 能够正确解码的所有用户与源节点一起发送冗余信息至基站。这种方法虽然中断性能较好, 但占用能量资源太多, 系统资源利用率低。文献提供了一种机会中继选择方案, 中继节点通过监听RTS和CTS估计信道, 并结合某种退出机制, 使具有最强源节点-中继节点-目的节点信道条件的一个备选中继被选出来参与协作, 但容易造成中继节点间的冲突与退避问题, 且因退避造成的时延也不易确定。文献提出了一种最佳中继选择协议, 该协议通过中继和目的节点间的有限信息交互选择具有最佳上行信道的中继参与协同。文献在文献协作中继选择协议的基础上研究了一个基于FDMA的蜂窝移动上行链路通信系统中的编码协作机会协同的中断概率。文献[3,4,5,6,7]对各种中继选择策略进行了研究, 但对于系统所付出的通信代价却并未作详细研究。

本文针对TDMA的多用户无线自组织编码协作网络, 给出了基于有限信息反馈的最佳编码协作中继选择策略的中断性能和误码率性能仿真和分析。针对已有协议的通信开销大, 过于简单、不易实现的问题, 改进了具体中继选择方法, 给出了信道时隙分配图, 细化了协议执行步骤, 进一步增强了协议的可实现性, 并给出了基于信息反馈的协同协议改进前后的系统代价评估。结果表明, 改进后的方案较文献中的协议通信开销更小, 较文献的多中继协同方案节省了大量资源。

1 系统模型

本文考虑一个基于TDMA的无线通信自组织网络。该网络内共有K个节点, 所有节点在网络内的地位相同。每个节点既是源节点又乐意作为其他节点的协作中继节点, 可能还是目的节点。不失一般性, 我们选定网络中的任意一个节点为发送节点, 即源节点S, 此时它对应一个目的节点D, 其他K-2个节点为中继节点。当S发送时, 网络内其他用户处于监听状态。

根据编码协作的概念, 我们假设用户所有数据都分成若干帧发送, 每一帧的信息长度为N比特, 发送每一帧的目标信息速率为R bit/s/Hz, 每一帧的发送时间为Tf。我们将一帧信息分成两个子帧, 长分别为N1、N2比特。用户在αTf的时间内完成第一子帧的发送, N1=αN。在剩下的 (1-α) Tf内发送第二子帧的N2比特, N1+N2=N。

假设不同节点之间的信道是相互独立的, 且均服从瑞利平坦慢衰落, 任何两个节点i与j之间的信道是对称的, 即瞬时信道衰落系数αij=αji。若链路的平均信噪比为snr, 节点i与j之间的瞬时信噪比表示为rij=snr·Hij, 其中Hij=|αij|2, Hij为信道增益。

2 最佳协作节点选择策略

采用文献的最佳中继选择协议, 并在其基础上对采用该协议的编码协同系统的中断性能和误码率性能进行了仿真和分析。

2.1 文献的最佳中继选择协议

第一阶段:在αTf时间内, 源用户发送第一个子帧N1, 其他用户和目的节点进行监听, 并尝试译码。

第二阶段:能够正确译码的所有节点广播1比特信息, 告知目的节点。最多有K-2个比特通过正交的多址信道发送到目的节点。

第三阶段:目的节点从能够正确译码的中继中 (包括源节点) 选取瞬时信道条件最好的一个节点作为中继并通知该节点, 此时至多需向用户发送K-1个比特。中继节点利用剩下的多址信道余下的 (1-α) 部分完成传输。

显然, 若目的节点判断没有其他中继节点正确译码或源-目的节点信道较其他节点-目的节点信道条件好时, 则其会通知源节点继续发送第二子帧的冗余校验信息。

2.2 仿真结果与分析

设定系统目标信息速率为R=1 bit/s/Hz, 各节点等功率发送, 参数K决定了网络规模, 也决定了系统复杂度。下面对系统的中断性能和误码率性能仿真结果进行分析。

图2 (a) 给出了K=7, 分别取α=0.4, 0.5, 0.6, 0.8。α=0.5和α=0.6时曲线非常接近, 且都较α=0.4和α=0.7时要好, 因此可以判断α在0.5～0.6附近可能存在一个最佳值。当α=0.5时, K分别取3, 5, 7, 9, 11时, 可以看到, 性能随着中继个数的增加而变好。当网络规模达到9个以后, 性能改善变缓, 且最佳中继选择策略中断性能总是好于固定用户协作方式。

图2 (b) 给出了α=0.5, K=7时, 直传、固定用户协作、随机选择译码正确用户协作、最佳协作用户选择以及文献所有能正确译码的用户均参与协同5种策略的中断性能比较。由图可以看出, 最佳中继选择策略较直接传输和固定用户协同两种方式改善较大。在中断概率为10-2时, 最佳中继策略较直传改善10 dB, 较固定用户协同改善6 dB, 较随机选取能正确译码的用户协同改善2.5 dB, 而与文献的多用户协同方案相比, 性能仅差约0.5 dB, 却比后者少发送大量重复冗余, 即节省了大量能量。

图3 (a) 仿真采用文献中的RCPC码, 该RCPC码母码为 (4, 1, 5) 的卷积码, 生成多项式为 (5, ) , 取K=7, α=0.5, 对直传、固定用户协作、随机选择译码正确用户参与协作以及最佳协作中继选择策略的误比特性能进行了比较。假设系统理想同步, 采用BPSK调制, 接收端采用Viterbi非量化软判决译码, 协同等级 (1-α) =0.5。由图可以看出, 在误比特率为10-3时, 最佳中继策略的较直传改善16.5 dB, 较固定协作中继改善6.5 dB, 相比从译码正确的用户中随机选择一个用户参与协作改善5 dB。图3 (b) 给出了莱斯信道条件下的误比特性能, 最佳中继相比其他策略的误比特性能改进仍较大。

3 改进的最佳编码协作中继选择策略实现方案

上述协议存在通信开销大和实现性难的问题, 通过对该协议进行进一步改进和完善, 给出以下实现方案:

第一阶段:在αTf时间内, 源用户发送第一个子帧N1, 其他用户和目的节点进行监听, 并尝试译码。

第二阶段:能够正确译码的所有节点重新依照源节点相同的编码方式编码, 取出第二子帧的冗余校验信息放入缓存, 并依次广播1比特信息, 告知目的节点;没有正确译码的节点无动作。最多有K-2个比特发送到目的节点。目的节点依据收到的来自不同节点的信息, 估计相应信道此时的瞬时信噪比, 并与源节点到目的节点的信道条件进行比较, 选取信道条件最好的一个发送第二个子帧冗余校验信息, 广播所选节点的编号告知其他节点自己的决定, 此时最多需传输个比特, 表示对log2 (K-1) 向上取整。

第三阶段:接收到发送通知的节点立即发送缓存在寄存器内的源用户第二个子帧冗余校验信息, 其余节点则清除缓存内相应的冗余信息。若目的节点判断没有其他中继节点正确译码时, 则通知源节点, 由源节点发送冗余校验信息。

方案采用固定时隙帧结构分配, 此方法网络内的每个节点都固定分配了一个比特时隙, 用于向目的端发送1比特信息表明自己能正确译码, 不能正确译码时节点在该时隙内无动作, 同时为目的端分配了个比特时隙, 用于目的端选择最佳中继。借鉴文献中基于竞争时隙的帧结构图, 下面给出本方案的时隙分配方法如图4所示。Tf一定, 该图中Tw越小, 说明交互信息占用时间越短。

4 改进前后的代价评估

4.1 发送节点平均交互信息量

发送节点平均交互信息量W为系统完成一次协同, 系统内每个发送交互信息的节点平均发送的比特数。该值越小, 说明平均每个发送节点付出的通信开销越小。网络中涉及交互信息发送的节点只有潜在中继和目的节点, 即K-1个节点。本协议中发送节点平均交互信息量W1为1+ (-1) / (K-1) , 文献中该指标W2为1+ (K-2) / (K-1) 。对于协同网络而言, 网络规模K≥3。由图5可见, 对一个多中继的协同通信网络的发送节点平均交互信息量与网络规模的关系进行了比较, 本文方案较文献在通信开销上有明显的优势。当网络规模为10和23时, 可较文献方案分别节约协同交互比特开销的28.57%和38.5%。

4.2 归一化协同交互时间

归一化协同交互时间τ, 定义τ为完成一次协同, 系统交互时间Tw占一帧时间Tf比值。

为了便于衡量协同交互时间开销, 对于一个TDMA的协同通信系统, 假设采用BPSK调制, 节点信息发射速率相同且恒定, 则每发送一个比特对应占用一个“比特时隙”, 此时归一化协同交互时间转化为完成一次协同系统的通信开销比特数与传输数据帧长的比值。该值可以说明交互信息对信道的占用情况。对于一个特定的系统及其所处的信道环境, τ值越小, 说明信道用于传输交互信息的开销小, 即系统可以有更多的时间用于传输目标信息。本文方案该指标τ1= (K-1) W1/N, 文献中该指标为τ2= (K-1) W2/N。

图6分别给出了N=128和256时, 两种方案的归一化协同交互时间与网络规模的关系。由图可以看出, 帧长N一定时, 随着网络规模K增大, 协同交互时间都在增大, 但本文方案增长速率明显更慢;网络规模一定时, 帧长越长, 协同交互时间越小。N=128时, K=10时, 本文方案的交互时间开销占一帧时间的9.5%, 较文献可节约一帧时间的3.8%。若系统所能承受的最大归一化协同交互时间τmax=0.1, 则此时文献方案已不能满足要求。可见, 文献中的方案比本文方案更受限于网络规模。

5 总结

本文针对多用户的TDMA无线自组织协同通信网络, 对采用基于有限信息反馈的最佳编码协作中继选择策略的中断概率和误码率性能仿真和分析。针对已有协议中存在的问题, 加以改进和完善, 给出了更具可执行性的方案并对改进前后的方案给出了系统代价评估。结果表明, 改进后的执行方案大大减少了通信开销, 节约了信道资源。本文对于通信资源有限的通信网络具有一定的意义。以上结论都是在系统理想同步的条件下作出的。在今后的研究中, 可以进一步考虑节点间的信息交互对系统中断性能和误码率性能的影响。

参考文献

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多接入中继信道中的单中继选择篇2

中继协作技术,已经被证明是对抗多径衰落、提高通信质量的一个行之有效的方法。但是相关文献也表明,在使用正交信道时,随着协作中继数目的增加,系统的全局速率将会降低[1]。随着参与协作通信的中继数目增加,系统的总开销自然也会随着增加。所以,研究人员发现,可以通过全局地选择特定的中继来参与协作通信,能够解决上述问题,并提高网络的通信质量。中继选择(Relay Selection,RS)就是这样应运而生。

A. Bletsas等人于2006年给出了中继选择的一个基本协议框架[2],这个可以认为是中继选择技术最早的最为系统的奠基之作。Y. Jing等人则对几年间的中继选择技术进行了总结,集中分析并证明了现有各类中继选择技术的分集增益,包括单中继选择和多中继选择。这就为之后对中继选择技术的应用提供了重要的理论基础[3]。同时,研究人员还对中继选择的机制进行了研究。在文献[4,5]中提出了一种分立式自适应的中继选择机制。即选择过程不需要在信宿处进行集中处理,而是由各备选中继节点各自“自动”进行计算处理。这样的选择机制能够大大降低选择过程的复杂度。

在2006年前后两三年内,中继选择技术得到了全世界研究人员的广泛关注,从而飞速发展。主要的研究工作都是在AF或者DF机制的基础上完成。根据最终被选定的中继节点数目,一般地把中继选择技术分为单中继选择(Single Relay Selection,Single-RS)和多中继选择(Multiple Relay Selection,Multiple-RS)。在本文中以AF机制为例,介绍单中继选择技术。

2 传统单中继选择策略

典型的1-N-1中继协作通信模型,即模型中有一个信源S,一个信宿D,信源与信宿之间无直接链路。另外还有N个备选中继节点。在文中假定通信系统中所有节点均为单天线配置。

hSRi表示从信源到备选中继i的信道衰落参数,hRiD表示从备选中继i到信宿的信道衰落参数。假定所有信道均为平坦慢衰落。记信源的发射功率为PS,中继i的发射功率为Pi。整个传输过程分为两个时隙,第一个时隙由信源S向中继广播出信号s,第二个时隙中继向信宿D发射收到的信号。

以下是几种经典的中继选择策略。

①最佳中继选择(Best Relay Selection)

最佳中继选择策略,即选择最高信噪比的路径来进行中继传输。Y.Zhao等人在2006年的研究中[6],通过在接收SNR的累积密度函数进行一定近似,首次分析了最佳中继选择策略的错误概率。E.koyuncu等人在2008年,对最佳中继选择策略的错误概率,给出了精确的上界[7]。这两篇文章中都表明,最佳中继选择策略的分集增益为满分集。

最佳中继选择策略在1-N-1网络中的数学表征:

分别计算每条中继链路单独进行通信(单中继通信,不与其他中继进行协作)的接收信噪比SNRi,作为该中继的性能指标参数。选择SNR最大的中继。此为最佳中继选择方案。其中,hbest为选出的最佳中继的h值,下同。

$\begin{array}{l} h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = S Ν R_{i} = \\ \frac{| h_{S R_{i}} h_{R_{i} D} |^{2} Ρ_{S} Ρ_{i}}{1 + | h_{S R_{i}} |^{2} Ρ_{S} + | h_{R_{i} D} |^{2} Ρ_{i}}} (1) \end{array}$

②最佳最差信道选择(Best Worst Channel Selection)

A.Bletsas在文献[2]中,提出了两种至关重要的中继选择策略,即最佳最差信道选择策略,以及最佳调和平均选择策略。前者,是对于每个中继,求出信源-中继信道,及中继-信宿信道中的差者,然后在所有中继中选择最佳的一个中继。A.Bletsas在文中基于中断概率上的分集分析,给出了最佳最差信道选择策略的DMT分析。V.Sreng等人[8]也同样使用并分析了最佳最差策略。Y.Jing给出了此策略的分集增益推导,证明最佳最差信道选择策略能达到满分集增益[3]。

最佳中继选择策略在1-N-1网络中的数学表征:

$h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = \min {Ρ_{S} | h_{S R_{i}} |^{2}, Ρ_{i} | h_{R_{i} D} |^{2}}} (2)$

③最佳调和平均选择(Best Harmonic Mean Selection)

A.Bletsas在文献[2]中,提出了两种至关重要的中继选择策略,除了已经介绍的最佳最差信道选择策略,另一个就是最佳调和平均选择策略。此策略是对每个中继的两个信道求调和平均,然后进行选择。同样,Y.Jing在文献[3]中证明了,最佳调和平均选择策略能达到满分集增益。文献[9]中首次对最佳调和平均选择策略的误符号率进行了分析。

最佳调和平均选择策略在1-N-1网络中的数学表征:

$h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = (\frac{1}{Ρ_{S} | h_{S R_{i}} |^{2}} + \frac{1}{Ρ_{i} | h_{R_{i} D} |^{2}})^{- 1}} (3)$

3 2-N-1网络模型

本文中所用的模型为图1中所示的2-N-1多接入中继信道(Multi-Access Relay Channel,MARC)模型。有S1,S2两个信源,N个备选中继节点,R1,…,RN以及一个信宿节点D。中继节点在接收到两个信源发来的信息后,对接收信息作一定的处理(网络编码),然后将其转发到信宿。最终,信宿根据从信源、中继节点处接收到的两部分信息,进行联合解码。假定两个信源的发送功率相同,都为PS。s1,s2为原始的信号向量。在本文中仅采用简单的线性叠加网络编码,即f(a,b)=a+b。si,1,si,2为R处在第一、第二个时隙中通过对两个信源发送来的信号进行解码而获得的信号(其中角标i代表第i个备选中继)。

yi表示第i个备选中继接收到的信号,ni表示第i个备选中继接收处的零均值圆对称复高斯(ZMCSCG)白噪声,nSD表示第一个时隙信源到信宿D的ZMCSCG噪声,nRiD表示第二个时隙第i个备选中继到信宿D的ZMCSCG噪声。yD,1,yD,2分别表示信宿D在第一、第二个时隙内接收到的信号,ti表示第i个备选中继在第二个时隙发射出的信号。则按上述传输方式,有:

$\begin{array}{l} y_{i} = h_{S_{1} R_{i}} \sqrt{Ρ_{S}} s_{1} + h_{S_{2} R_{i}} \sqrt{Ρ_{S}} s_{2} + n_{i} (4) \\ y_{D, 1} = h_{S_{1} D} \sqrt{Ρ_{S}} s_{1} + h_{S_{2} D} \sqrt{Ρ_{S}} s_{2} + n_{S D} (5) \end{array}$

然后第二个时隙,中继节点将编码后的信号进行放大转发:

$\begin{array}{l} t_{i} = \frac{\sqrt{Ρ_{i}}}{\sqrt{y_{i}^{Η}} y_{i}} y_{i} (6) \\ y_{D ‚ 2} = h_{R_{i} D} t_{i} + n_{R_{i} D} (7) \end{array}$

最后在信宿D处,以最大似然(Maximum Likelihood,ML)解码方式,解出原始信号:

$(s_{D ‚ 1}, s_{D, 2}) = \underset{s_{1}, s_{2} \in Θ}{\arg \min} (| y_{D, 1} - h_{S_{1} D} \sqrt{Ρ_{S}} s_{1} - h_{S_{2} D} \sqrt{Ρ_{S}} s_{2} |^{2} + | y_{D, 2} - h_{R_{i} D} t_{i} |^{2}) (8)$

4 改进的单中继选择策略

以往的中继选择策略,都是基于中继相关的几条链路(信源到中继的前向信道,中继到信宿的后向信道)来确定中继的优先度。两条直接链路(S1→D,S2→D),与众多中继节点并无联系。使用不同的中继节点,例如分别使用节点i,和节点j进行单中继传输。在两个传输过程中,所有参数的区别,也只在于与节点直接相关的三条链路的信道信息。因此,直接链路的引入,从直觉上来说,似乎不会对中继的选择产生影响。

通过深入思考和探究,发现在MARC中,直接链路的信道信息,对中继选择,具有深远的影响。以最佳最差信道选择为例,假定为AF机制,在某次传输过程中,S1→D信道足够强,使得信宿D能够100%正确解出S1发送的信息;同时S2→D信道非常差,根本无法解码。而与此同时,所有的中继节点,都距离S1较远,但离S2和D较近。存在一个中继j,在所有的中继中,j距离S1最近,但离S2和D最远。

依照以往的准则, $h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = \min {Ρ_{S} | h_{S_{1} R_{1}} |^{2}, Ρ_{S} | h_{S_{2} R_{i}} |^{2} Ρ_{i} | h_{R_{i} D} |^{2}}}$ ,则中继j将被选中,参与此次协作通信。如此,信源S1发射的信号,由于直接链路足够好,并不需要j的协助;同时,信源S2发射的信号,中继j又不能够提供较好的协助。因此,中继j不是此场景下的优选中继。

这对研究者的启发就是,直接链路的引入,对中继选择策略会造成一定影响。在多接入中继信道中进行中继选择,所选出的中继应该是能联合地对两个信源的通信进行较好的协助,而不是只服务于一个信源。因此,针对2-N-1 MARC信道,本文提出了改进的单中继选择策略,以利用被忽略的直接链路信道信息,提高中继选择的效果。

对于平均SNR选择策略,观察平均SNR的表达式,可以发现,其包含有两条直接链路的两个加和项,即T|hS1R1|2和T|hS2Ri|2,将这两个加和项拆开,分别作为信号s1和信号s2的“分离”SNR值,在加上第一、第二时隙中,直接链路的SNR值,将两个信号的SNR值“分离”开,分别进行计算,即

SNRi,1=T|hS1Ri|2+PS|hS1D|2

SNRi,2=T|hS2Ri|2+PS|hS2D|2 (9)

SNRi,1,SNRi,2就是信号s1和信号s2在中继i单中继通信时的“分离”SNR值。如此,再利用最佳最差信道选择的思想,改进后的分离平均SNR选择策略,可以表示为:

Separate ASNR:

$h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = \min {S Ν R_{i, 1}, S Ν R_{i, 2}}} (10)$

从以上的表达式可以看出,若直接链路的信道情况差异不大,则本策略进行普通的基于SNR的中继选择。若直接链路信道情况特殊,例如上文中反例所述,那么按照本选择策略,反例中,信号s1的相关信道情况在中继选择中将被忽略,策略将注重于信号s2的相关信道情况进行选择,避免了反例中所述的误选情况出现。

对于最佳最差信道选择,以及最佳调和平均选择策略,利用直接链路的信息,对前向链路的信道参数进行修正。具体做法如下:

$\begin{array}{l} | h_{S_{1} R_{i}_w} |^{2} = \frac{2 | h_{S_{1} D} |^{2}}{| h_{S_{1} D} |^{2} + | h_{S_{2} D} |^{2}} | h_{S_{1} R_{i}} |^{2} \\ | h_{S_{2} R_{i}_w} |^{2} = \frac{2 | h_{S_{2} D} |^{2}}{| h_{S_{1} D} |^{2} + | h_{S_{2} D} |^{2}} | h_{S_{2} R_{i}} |^{2} (11) \end{array}$

hS1Ri_w,hS2Ri_w为通过加权后的两个前向信道的信道参数。加权后的最佳最差信道选择策略可以表示为:

Weighted BWSC:

$\begin{array}{l} h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = \min {Ρ_{S} | h_{S_{1} R_{i}_w} |^{2}, Ρ_{S} | h_{S_{2} R_{i}_w} |^{2}, \\ Ρ_{i} | h_{R_{i} D} |^{2}}} (12) \end{array}$

而加权后的最佳调和平均选择策略可以表示为:

Weighted HM:

$\begin{array}{l} h_{b e s t} = \max_{i} {h_{i} = (\frac{1}{Ρ_{S} | h_{S_{1} R_{i}_w} |^{2}} + \frac{1}{Ρ_{S} | h_{S_{2} R_{i}_w} |^{2}} + \\ \frac{1}{Ρ_{i} | h_{R_{i} D} |^{2}})^{- 1}} (13) \end{array}$

式(11)利用两条直接链路的信息对前向信道的信道参数进行了加权修正。在式(12)中,如果两条直接链路相差无几,那么权值并不对整个策略产生较大改变,与传统的选择策略效果相近。如果信道情况如反例中所述,则按照本选择策略,信号s1的相关信道情况在中继选择中将被忽略,策略将注重于信号s2的相关信道情况进行选择,避免了反例中所述的误选情况出现。如果两条直接链路情况存在差异,本修正选择策略也能根据对应的权值,提供一定的效果补正。式(13)也以类似的方式对原选择策略进行修正。

另外,在研究中还得出一种选择策略。即尝试将最佳信道选择策略与最佳调和平均策略结合,具体如下:

加权最佳最差调和平均(Weighted BWHM):

|hSRi_w|2=min{|hS1Ri_w|2,|hS2Ri_w|2} (14)

$h_{b e s t} = \max_{i} {(Ρ_{S} | h_{S R_{i}_w} |^{- 2} + Ρ_{i} | h_{R_{i} D} |^{- 2})^{- 1}} (15)$

在此策略中,先利用直接链路的信道信息对前向链路信道信息进行加权,然后从中选择较劣的一个数据。再将其与后向信道的信道参数进行调和平均,再取最优解。由此可以在一定程度保证选出的中继节点,其三条中继链路的优越性。

5 仿真结果

在本次论文中的所有仿真,均采用Monte-Carlo仿真方法。在单中继选择的仿真实验中,假定信道为独立的Rayleigh衰落信道。每个信道参数h都服从类似如下的分布:

$h = \frac{ξ}{d^{n}} (16)$

其中,ξ为零均值单位方差的复高斯随机变量,d为进行通信的两点之间的距离,n为路径损耗因子。路径损耗因子表明路径损耗随距离增长的速率,其取值依赖于特定的传播环境。在自由空间中n取值为2;当存在阻挡物的时候,n值变大。在本次仿真实验中,将其路径损耗因子n设定为3,即存在阴影衰落的市区蜂窝无线传播环境。

而对于进行通信的两点之间的距离d,则参照图2的设定。

本图的目的在于将距离归一化。如图2所示,信源S1,S2,以及信宿D分布在一个单位圆的圆周上。S1,S2和D构成一个等边三角形,并且S1,S2边上的中垂线正好与横坐标轴重合。在仿真实验中,假定这三个点为固定点,而备选中继节点则随机地分布在单位圆内。以此,可以计算出d(欧氏距离)。

对SNR值为1dB,3dB,……,19dB,共10个仿真点,均分别进行100,000次独立的Monte-Carlo仿真实验,仿真结果如图3所示。

由此可见,本文所提出的四种策略,相比其原有的对应的选择策略,都有明显的性能提升。图3中,在SNR值较高的时候,“Separate ASNR”曲线,相比“ASNR”曲线,有4dB的性能提升;而“Weighted BWCS”,“Weighted HM”,“Weighted BWHM”曲线,相比原有的策略,也有1～2dB的性能提升。本文提出的改进后的选择策略获得了成功。

6 结束语

回顾和介绍了单中继选择的发展历史和现状,介绍了传统1-N-1中继网络模型中几种重要的中继选择策略及其性能优劣分析。并针对MARC模型,提出了使用直接链路的信道信息,对原有中继选择策略进行修正的思想。本文提出了几种具体的修正方法并进行了分析。这些修正方法都是基于简单的数学运算,并不需要复杂而庞大的系统操作,在实际应用中是具有极大可行性的。

最后,通过仿真实验证明,所提出的修正方案在性能上要优于原有方案。利用直接链路的信道信息,能够对中继选择策略起改善作用,这是具有很大意义的。

摘要：研究表明,协作中继选择能提高无线中继网络的鲁棒性和能效。文中研究一个多接入中继信道,包含2个信源,N个中继和1个信宿。中继节点为半双工,对两个信源的信号采用非再生的网络编码。考虑直接链路,基于最佳最差信道、最佳信噪比和最佳调和平均选择,提出新的选择策略。仿真结果表明其在性能上优于原有策略。

关键词：网络编码,中继选择,直接链路

参考文献

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选择中继协议篇3

协作通信中,功率分配和中继选择对系统性能均能起到至关重要的作用。文献[3]提到一种两端与中继处最大化最小信噪比的最优中继选择方式,但未考虑节点能量消耗,同时也不能保证两端性能同时达到最优。文献[4 ~ 5]用信噪比的上限来代替信噪比进行推导,并利用文献[3]的方法选出最优中继。文献[6]提出了利用系统的信道容量或称为可达速率来判定最优中继选择的问题,信噪比利用瞬时的比较,选出系统可达速率最大的节点。

1 双向AF中继系统模型

双向放大转发中继系统的系统模型如图1 所示,此系统描述的是单对用户A和B在N个中继处( R1,R2,…,Rk,…,RN) 进行中继选择。此处假设系统用户均采用单天线发射和接受信息,工作在半双工状态,信道为瑞利衰落变化缓慢的信道,用户A到中继Ri的信道系数与中继Ri到用户A的信道系数相等,均为hi。中继Ri与用户B之间的信道系数同理,均为gi,信道系数hi和gi的方差为 σ2Ai和 σ2Bi。系统中仅存在加性高斯白噪声,信道噪声独立同分布nR,n1,n2~ CN ( 0,N0) 。信息交互过程分2 个时隙完成,在第一时隙用户A和B同时向所有中继节点Ri发送各自的消息x1和x2,中继节点由算法得出性能最好的中继Rk。在第二时隙选出的最优中继Rk将接收到的信息x1和x2合并后直接放大转发广播到用户A和B。

中继Ri在第一时隙接受的信号表达式为

其中,PA和PB为用户A和B的发射功率值。

系统依据中继算法选出性能较好的中继Rk,在第二时隙中继Rk对接受到的信息合并放大转发直接发送到用户A和B。A端和B端的接受信号表达式为

其中,ω 为放大增益值,若中继功率为PR,则。

这里将式( 1) 代入到式( 2) 得到接受信号A和B的完整表达式

两用户端A和B已知各自初始阶段的信号,可以通过自干扰消除技术,得到对方的信息。两端的信噪比表达式为

2 双向AF中继选择算法

2. 1 最大化最小信噪比的中继选择算法

文献[3]提出一种最大化最小信噪比的中继选择方式。信噪比在系统模型中已得到,此处假设网络中存在N个可选中继,称用户A和B到中继的两段链路为一条链路,中继与两端的信噪比为 ΓAk和 ΓBk。文中在N条链路中先比较两段中较小的信噪比。

然后取出N条最小信噪比链路中信噪比最大的一项,称其为最优中继Rb。

2. 2 最大化瞬时信道容量的中继选择算法

文献[6]提出了一种基于信道容量最大化的中继算法。网络中用户A和B均通过N个可选中继来广播信息,通过用户A和B接受到的信噪比 ΓAk和 ΓBk可求出通信系统单向的信道容量,定义双向AF中继系统单条链路的信道容量为

在N条中继链路中选择使系统瞬时容量最大的中继作为最优中继Rb。

2. 3 最小化中断概率的中继选择算法

系统中断的定义是中继系统的瞬时信道容量不能达到预先设定的门限值。假设用户A的中断概率为Ω1,用户B的中断概率为 Ω2,设定双向AF系统的速率门限值是v。用户A和B通过某一中继Rk完成信息互动,若有一条链路发生中断,系统中断便发生。故系统中断概率为

用户A和B发生中断的概率分别为

对用户A定义3 个随机变量

瑞利衰落信道下 χ1和 χ2服从参数为 λ1和 λ2的指数分布。

用 χ1和 χ2变量替换式( 4) 得到 ΓAk的新表达式为

在高信噪比情况下,。由于χ1和χ2服从独立的指数分布,故X的累积分布函数为

其中,K1( ·) 为第二类一阶贝塞尔函数。利用该函数的性质,在高信噪比为 λ1时,λ2→0,简化X累积分布函数为

用户B→用户A的中断概率为

同理,用户A→用户B的中断概率为

将式( 16) 和式( 17) 代入到式( 9) ,可得到中断概率最小的中继链路Rb

3 仿真结果与数值分析

下面对前两种中继算法与本文最小中断概率中继算法进行比较。假设中继个数为10,路径损耗因子α = 4,取值范围一般为2 ~ 4,噪声方差N0= 0 d B,信道系数hi和gi的方差为 σ2ik= dik- 4,两用户A和B的距离d = 1。以下仿真中,功率值的选取采用文献[7]的功率分配策略。

从图2 中可看出中继选择算法对中断概率的影响,采用中继选择可有效地降低双向AF中继系统的系统概率,约在总功率P = 20 W时,这4 种情况的中断概率差别较小。但随着信噪比和总功率值的增加,中继算法明显改善系统的中断概率性能,在总功率P = 40 W时,采用最小中断概率( MOP) 算法比无中继选择低了约1 个数量级。另外,最小中断概率算法比其他2 种算法相比性能也有一定的改进。

从图3 中可以看出,采用不同中继选择算法对双向AF系统总速率会产生不同的影响。图中的随机中继选择算法指的是系统随机选择一个中继参与协作传输信息。随机中继相对于其他3 种算法,性能较差。在总功率P =40 W时,最大化容量算法和最小中断概率算法比随机中继算法的速率值提升了约2. 2 bit·s- 1/ Hz。最大化容量中继算法和最小中断概率中继算法对总速率的性能影响比较接近,优于最大化最小信噪比算法和随机中继选择算法。

4 结束语

分析研究了双向AF中继系统的中继选择算法,对于采用不同的中继选择方式会对系统的总速率和中断概率等性能产生一定的影响。理论分析和仿真结果表明,文中所提的最小中断概率的中继选择算法( Minimum Outage Probability,MOP) 可以在提升系统总速率的同时,又较好地降低了系统的中断概率,是一种较优的中继选择方式。

参考文献

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[5]Shi J,Ge J,Li J.Low-complexity distributed relay selection for two-way AF relaying networks[J].Electronics Letters,2012,48(3):186-187.

[6]史寅科,邱玲.非理想信道信息下双向多中继选择系统性能分析[J].电子与信息学报,2012,34(10):2293-2298.

选择中继协议篇4

在无线通信网络中引入中继技术能够有效克服无线信道的衰落,提高通信的可靠性,增大通信覆盖范围。单向中继工作在半双工模式,带来了频谱效率的损失[1]。而全双工中继系统[2]虽然可以弥补这一损失,但又给系统中自干扰的消除带来困难。Boris Rankov等在文献[3,4]中提出了双向中继,有效地解决这一矛盾,并得到了广泛关注,成为研究的热点。AF双向中继具有实现简单和频谱效率高等优势。因此,研究AF双向中继网络,对于有多个可选中继的双向中继系统来说,进行中继选择是提升系统性能的有效途径。

1系统模型

考虑AF双向中继系统:包括一个用户对U1和U2;以及n个可选的中继节点Ri,i=1,2,…,n。系统模型如图1所示。hi,gi分别代表从用户U1和U2到第i个中继Ri间的链路信道系数。所有节点只装备一对收发天线;假定在一帧内信道保持不变,并且不同帧的信道是相互独立的;用户节点有所有链路的CSI(Channel State Information),中继节点有自身CSI。用户U1和U2的发送功率分别为p1,p2;中继Ri的发送功率为Qi。同时,假设从用户U1和U2与中继节点Ri之间的上下行链路信道系数具有互易性;且用户U1和U2之间无直传路径存在。

用户U1和U2在中继的协助下完成信息的交互。考虑只有一个中继被选中参与协作,在AF模式下,一次信息交互过程在2个时隙内完成。在第1个时隙(如图1(a)所示),U1,U2同时向所有中继广播各自的信息x1,x2,那么,在中继Ri处接收到信号为y3:

undefined。 (1)

式中,n3～CN(0,σundefined)为中继处的加性复高斯白噪声。在第2个时隙(如图1(b所示)),中继Ri将接收到的信号y3乘以一个放大系数Gi,该放大系数设置为Ri处的功率归一化系数,如式(2)所示。然后向U1,U2广播:

undefined。 (2)

在U1,U2处接收到的信号为y1,y2:

undefined, (3)

undefined。 (4)

式中,n1～CN(0,σundefined),n2～CN(0,σundefined)分别为用户U1,U2处的加性复高斯白噪声。由于U1知道X1的信息,U2知道X2的信息,式(3)中的第1项和式(4)中的第2项可以经过干扰自消除去掉,得

undefined, (5)

undefined。 (6)

将式(2)代入式(5),式(6)后,可以计算使用中继Ri进行协作时U1和U2处端到端的接收信噪比分别为:

SNR1 =undefined, (7)

SNR2=undefined。 (8)

根据式(7)和式(8)可以得到链路U2→U1和链路U1→U2的可达速率:

Rundefined=undefined, Rundefined=undefined。

得到双向中继的总速率为:Rundefined=Rundefined+Rundefined。

2中继选择策略

考虑在高信噪比情况下,并假设σundefined=σundefined=σ23=1;系统总发送功率为pt;p1=p2=p;θi=(p+Qi)p:θi是一个大于1的正数,θi越大说明总功率中分配给选中的那个中继的功率的比例就越高。此总速率近似为:

Rundefined≈undefined=

undefined。 (9)

观察式(9),除了分母中的第2项外,均可以用两跳链路的信道增益乘积,即undefined表示。讨论分母中第2项有:

undefined。 (10)

观察式(10),当undefined和undefined之间的差距不大时,不等式两边的差距也不大。所以考虑在AF双向中继网络中结合门限做法:在中继Ri处将undefined和undefined同时大于一定门限值的中继选中,建立可靠候选集。在此可靠候选集中,即同时保证了两跳链路增益都优于门限;又使得undefined和undefined的差距不会很大,即式(9)分母中的第2项也可以由undefined近似表示,从而说明两跳链路的信道增益乘积undefined可以用于表示总速率性能。接着,就可以在可靠候选集中通过选择undefined最大的那个为最佳中继。

如上所述,MRS中继选择策略分成2个步骤来进行:

步骤1:设置中继节点处的接收信噪比门限为γth。对于链路U1→Ri,U2→Ri的链路质量由中继Ri处的接收信噪比表示,分别为:undefined,undefined。将这2个接收信噪比分别与给定门限进行比较,同时满足:undefined的中继将首先被选中,建立可靠候选集ψ(R)。该可靠候选集同时保证了链路U1→Ri以及U2→Ri的链路质量在预设门限之上。选择合适的门限:使可靠候选集既能起到筛选作用,又尽量避免是空集。需要注意的是,当信道情况较差时,即便对于合理门限,这个可靠候选集可能是空集。这时,可以考虑将可靠候选集定义为全部可选集。

步骤2:在可靠候选集ψ(R)的基础上进行undefined选择策略。

3仿真分析

考虑一维线性双向中继模型,可选中继个数n=10,信道模型为:

undefined,undefined。

式中,d为中继处到用户U1的归一化距离;v1,v2分别是均值为0,方差为1的循环对称复高斯随机变量,即v1～CN(0,1),v2～CN(0,1);α为路径损耗因子,选取α=3。假设σundefined=σundefined=σundefined=1。同时,选择γth=30。对于此模型,中继位置位于2个用户节点的中间时,总可达速率最大[7],因此在仿真中,中继均放置在2个用户节点的中间位置。

考虑4种不同的策略:① 随机中继选择RRS(Random Relay Selection);② Best_Worse策略(BWRS)[6];③ 双向中继选择(BRS)[7];④ 提出MRS策略。为了保证比较的公平性,在多种功率分配场景下对4种中继选择策略做比较。首先在平均功率分配情况下,比较不同中继选择策略的总速率,如图2(a)所示。可以看出在平均功率分配时MRS与BWRS有非常接近的性能;较BRS性能有提升;且明显优于RRS。其次,在中继和两用户分配一半总功率的情况下,不同中继选择策略总速率比较如图2(b)所示。从图2(b)中可知MRS与BWRS有非常接近的性能;较BRS性能有提升;且明显优于RRS。

不同中继选择策略总速率比较如图3所示。可以看出MRS与BWRS有非常接近的性能;较BRS性能有提升;且明显优于RRS。

而MRS策略在以上3种不同功率分配情况时的总速率对比如图4所示。从图4中可知,中继和用户各占一半的的功率分配策略性能最好,基于凸优化的功率分配策略较平均功率分配没有明显提升。原因是:其考虑到了功率分配实现时的公平性,即给信道增益差的链路分配更多的功率。

4结束语

重点关注了AF双向中继网络中的中继选择问题。首先在总速率和两跳信道增益乘积之间建立起联系;同时又考虑到为了能够同时保证两跳链路的链路质量在中继处引入了门限,从可选中继集中选择两跳链路质量都优于一定门限的中继建立可靠候选集;然后在可靠候选集中选择两跳信道增益乘积最大的中继为最优中继。仿真结果表明,提出的中继选择算法能够在同时保证两跳链路质量的前提下,提高AF双向中继网络的总速率。 

摘要：通过高信噪比条件下AF双向中继网络总速率的近似表达,给出了链路增益乘积和系统总速率之间的关系式。基于此关系式提出一种最大化链路增益乘积中继选择算法(Maximum Relay Selection,MRS),在中继处引入门限,将链路质量超过门限的中继选出建立可靠候选集。在建立的可靠候选集中以两跳链路增益乘积最大化为标准,实现最佳中继选择。通过仿真将该中继选择算法与现有AF双向中继网络3种不同中继选择算法进行性能比较。仿真结果表明,该中继选择算法能在同时保证AF双向中继网络两跳链路质量的前提下,提高系统的总速率。

关键词：双向中继,放大转发,中继选择,高信噪比

参考文献

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选择中继协议篇5

在无线通信网络中, 由于用户终端受体积、功率等各种条件的约束, 给多天线技术的实施带来了困难。协作分集技术作为一种虚拟多天线技术, 可以通过中继节点的协作, 对传输的信息进行转发处理, 以使网络用户的能耗显著降低, 保证终端的数据接收, 优化网络性能。协作分集技术已经成为当前无线通信领域的一个新的研究热点。

对于协作传输系统中的中继选择问题, Laneman和Wornell[1]首先提出了在两跳多分支 (Two-HopMultiple Channels) 的协作网络中, 利用所有可获得的中继节点进行数据转发, 即"全中继协作" (APR) 方案。由于APR方案需要利用所有可获得的信道, 因而在多中继场景下, APR方案的频谱效率较低。中继选择 (RS) 方案[2,3,4,5,6]克服了低频谱效率的问题, 大致可分为单中继选择 (SRS) 方案和多中继选择 (MRS) 方案。在SRS中, 文献[2]选择端到端SNR最大的中继节点, 从而带来全分集增益 (Full diversity gain) 。文献[6]提出了最优最差信道的中继选择 (Best Worse Channel) 方案, 也实现了全分集。在MRS中, 文献[5]提出在功率限制下, 基于最大接收SNR (SNR) 的RS方案。文献[6]提出在总能量受限的情况下选择中继节点, 从而差错概率最小。

SRS相比APR有更高的频谱效率, 但没有充分利用空间分集的自由度。MRS具有更优的差错与中断概率性能, 但最优MRS方案[5]的复杂度随中继数量呈指数增加, 有时由于合并的SNR超出系统的要求, MRS方案会选择一些不必要的中继。基于RS中出现的以上问题, 本文提出一种自适应中继选择方案。在保证目的节点成功解码的基础上, 减少中继节点选择的数目, 从而在差错性能和频谱效率之间取得更好的折衷。

1 系统模型

设协作传输系统的系统模型如图1所示, 它是一个两跳

网络, 其中S表示源节点, D表示目的节点, Ri表示第i个中继节点, hsi表示S到Ri的信道增益, 服从均值为0、方差为σsi2的复高斯分布;hid表示Ri到D的信道增益, 服从均值为0、方差为σid2的复高斯分布。

假设信道状态在完成一次S到D信息传输的过程中保持不变, S发送的总功率为1, 发送的信号为xs, 则Ri收到的信号yri为:

其中nsi是Ri处的噪声, 服从均值为0, 方差为N0的复高斯分布。如果中继节点采用放大转发 (AF) 模式, 则Ri转发的信号xi表示为xi AF:

如果中继节点采用解码转发 (DF) 模式, 则Ri成功解码转发的信号xi表示为xi DF:

D接收到的Ri发送的信号为:

其中nid是D处的噪声, 服从均值为0, 方差为N0的复高斯分布。

2 自适应中继选择方案 (ARSS)

基于图1的系统模型, 我们提出一种自适应中继选择方案 (ARSS) , 具体过程如下:

2.1 确定是否需要中继节点转发

在第一跳中, S同时向所有中继节点和D发送数据, D收到的信号ysd为:

其中nsd是D处的噪声, 服从均值为0, 方差为N0的复高斯分布。则S和D之间的互信息Isd为:

在信息论中, 若给定传输速率R, 则当信道容量小于R时产生中断事件, 可用中断概率来表示。因此S和D之间的中断概率可以表示为:

即中断概率可以等效为信道增益小于某一特定值的一组信道实现的概率, 即:

(1) 当|hsd|2

(2) 当|hsd|2

2.2 确定中继节点转发方式

在系统需要中继转发的情况下, S和Ri的互信息Isi为:

则S和Ri之间中断概率为:

(1) 当|hsi|2

(2) 当|hsi|2≥N0 (22R-1) 时, 即Ri能够解出源S的数据, 此时Ri将以DF的方式转发数据。设si=|hsi2/N0, 则Ri转发的信号如下:

其中th=22R-1是使信道容量等于传输率R的Ri端的接收SNR。

2.3 自适应选择中继节点

在第二跳中, 通过AF转发方式和DF转发方式, D收到Ri转发的信号为:

则SNR id为:

其中。

具体的中继节点选择算法如下:

(1) 初始化中继节点集合Ω。对从大到小排列, 排序完的中继节点集合记为Ω。Ω中的节点数为N, 它随每一次传输状态的不同而变化。

(2) 选择中继节点。当需要中继节点协作时, 从Ω中选择SNR最大的中继节点i*, 即

并从集合Ω中删去i*, 即Ω=Ω-{i*}

(3) 判断中继选择是否结束。目的节点D对收到的多个分集进行最大比合并 (MRC) , 合并后的输出SNR为:

L表示被选的中继节点个数, 比较和门限th_2:

·当≥th2, 中继选择结束。

·当

3 仿真结果

为了说明所提出的ARSS方案的性能, 我们比较了ARSS方案与直接传输模式 (direct) 、解码转发模式 (SDF) 以及所有中继参与放大转发模式 (AAF) 的中断概率、吞吐量, 以及在满足一定中断概率下, 选择的平均中继节点数。其中中断概率Pout为:

吞吐量为:

其中L是每一次选择的中继节点的个数。平均中继节点数为:

中断概率。仿真中设S到D, S到Ri, Ri到D的信道统计特性满足零均值, 方差。"direct"表示的是D和S之间的直接传输模式, 不需要中继节点的协作。"AAF"表示所有的中继节点都参与放大转发过程。"SDF"表示解码转发, 只有解码成功的中继节点转发数据。可以看出ARSS的中断概率明显要比其他中继选择方案的中断概率小。

图3给出了中继节点数目N=3的不同中继选择方案的平均吞吐量, 仿真条件同图2。.直传方式由于不需要中继协作, 所以吞吐量较其他有中继节点的方式高。ARSS随着SNR的增加越来越趋近于直传方案, 吞吐量远远超出了AAF和SDF。

图4给出了中继节点数目N=3的不同中继选择方案选择的平均中继节点个数。仿真条件同图2。直传方式由于不采用中继协作, 所以平均中继个数为0。AAF方式的所有中继节点都参与协作, 当N=3时, 平均中继个数为3。SDF方式下, 在SNR较低时, 中继节点可能不能成功解码源节点S的数据, 所以不参与协作;在SNR较高时, 中继节点成功解码S数据的概率变高, 参与协作的中继节点变多。ARSS与SDF正好相反, 在SNR较低时, 为了保证质量, 需要多节点参与协作;SNR高时, 中继节点参与协作的概率变低。

4 总结

本文提出了一种自适应的中继选择方案。首先目的节点根据直传链路信道状况决定是否需要中继转发;其次中继节点根据第一跳链路的信道状况, 自适应地选择其转发协议;最后目的节点根据第二跳链路的信道状况进行中继节点的选择, 从而在保证目的节点成功解码的基础上, 减少所选的中继节点的个数。仿真结果表明, 与其他中继选择方案相比, 本文提出的方案有效地降低了系统的中断概率, 最小化了中继节点选择的数目, 同时提高了系统平均吞吐量。

摘要：本文研究基于两跳的协作通信系统中的中继选择问题。为了降低中断概率, 传统中继选择方案往往需要引入更多的中继节点参与协作传输, 导致系统平均吞吐量下降。为解决上述问题, 本文提出了一种新的自适应中继选择方案 (ARSS) , 此方案可以结合两跳的链路信道状况, 自适应地选择中继节点及其转发协议。仿真结果表明, 与其他中继选择方案相比, 本文提出的方案有效地降低了系统中断概率, 最小化中继节点选择的数目, 同时提高了系统平均吞吐量。

关键词：协作通信,自适应中继选择,中断概率

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岸船间话音E1数字中继信令选择篇6

帧中继在地面传输网中能够充分发挥它容量大、接口丰富的优点,但是在以卫星通信为主要传输手段的岸船通信中,由于受带宽及时延限制,其应用处于探索阶段。

目前,测量船出海后,航渡期间的话音通信是使用以卫星通信为主要传输手段的帧中继网络。具体方式是:E1数字中继与其他业务一起通过帧中继进行复接,经保密机群路加密后通过卫星链路进行传输。在这种应用模式下,由于E1数字中继通过卫星信道传输,因此话音信令会受到很大的影响。本文在对几种信令方式进行介绍的基础上,针对试验产生的问题进行了分析,最后给出了岸船间话音E1数字中继信令的选择。

1信令和信令系统

1.1信令的概念

信令是通信网中各个交换局在完成各种呼叫接续时所采用的一种通用语言,信令必须遵守一定的协议和规约,这此协议和规约称为信令协议。交换局之间传递的信令分为随路信令(NO.1)和共路信令(NO.7)2种。处理信令的硬件和软件系统称为信令系统。

1.2NO.1信令系统

目前使用的随路信令一般为NO.1信令系统,NO.1信令系统又可分为线路信令和记发器信令2种。

记发器信令是电话自动接续的控制信号,它包括选择信号的网路管理信号。记发器信令有2种:多频互控(MFC)信令和多频脉冲(MFP)信令。MFC信令分为前向信令和后向信令2种;MFP信令主要适用于卫星电路间传送,只有一组前向信令表示数字信令,无后向信令,信令编码与MFC信令相同。

多频互控的传送过程分4拍进行。

① 发端发送前向信号;

② 接收端接收和识别前向信息信号后,强制连续回送一个后向证实信号,表示已收到了前向信息信号;

③ 发端局接收和了后向证实信号后,即停发前向信息信号,表示收到了后向信号,同时把收到的后向信号记存下来;

④ 收端检验出该前向信号已停发,即可停发后向证实信号。

以2位区号(X1X2)为例,主叫号码为(ABCDE) 和被叫号码 (A’B ’C’D’E’)各5位为例,说明记发器信令的发送顺序如图1所示。

1.3NO.7

1.3.1 7号信令原理概述

7号信令系统的基本特征就是将通信信道和信令信道分离,在公共的数据链路上以消息的形式传送所有中继线和所有通信业务的信令信息。

按CCITT提出的建议,将7号信令系统划分成一个公共的消息传递部分MTPT 和若干个用户部分UP。NO.7信令系统按照规程可以划分为以下各种功能块:① 消息传递部分;② 电话用户部分;③ ISDN用户部分;④ 信令连接控制部分;⑤ 事务处理能力应用部分;⑥ 智能网应用部分;⑦ 移动通信应用部分;⑧ 操作维护应用部分。

1.3.2 7号信令系统的特点与TUP消息流程

① 有独立的信令数据通道,信令通道为64 kbps的数字通道;

② 信息容量大,传递速度快;

③ 通信期间仍可传送信令。由于传送信令不占用话路,因此可以在用户通信期间同时传送信令;

④ 要求传输系统误码率低,一般在10-7以下;

⑤ 要求话路有自检能力。

信令网与通信网分离,便于维护,可以传送各种与电路无关的管理、维护、信息查询消息等等。

NO.7的TUP消息流程如图2所示。

2业务传输试验及问题分析

2.1试验方案

为了验证以帧中继同步传输网传输E1话音的可靠性,在岸船间进行了话音业务传输试验,具体连接关系如图3所示。

按照图3连接设备,帧中继设备(MSS)采用CAS模式,岸船间进行通话测试,在测试过程中,信令方式为NO.1的MFC(综合传输平台的程控交换机只具备NO.1的MFC信令)。在测试过程中出现了以下问题:E1数字中继时延过大,导致接通率非常低,只有60%左右。

2.2问题分析

为了找出E1数字中继接通率低的原因,在ZXJ10机上进行了信令跟踪,发现接通率低主要是由于超时中断所致,即建链时间过长导致超时中断。

2.2.1 E1数字中继接通率低

① 岸站电话拨打船站电话。

在这种情况下,被叫号码为X1X2X3ABCDE,按照图1所示的方式,前向信令是岸站程控交换机发出的,后向信令是船内数字中继设备(DTU)发出的,所以要计算一次信令交互(收到前向信令后,发出对该信令确认的后向信令称为一次交互)的时间间隔,应取程控交换机在发出一个前向记发器信令后,到收到一个后向记发器信令之间的时间间隔为参照。按照这个标准,根据记发器信令的发送顺序,可以得出这种情况下总共有18次信令交互;由于是通过卫星信道进行传输的,时延较大,根据信令跟踪记录,每次交互时间间隔在1.5 s以上,因此仅用于记发器信令(MFC)交互的时间就达到了27 s以上。

② 船站电话拨打岸站电话。

在这种情况下,被叫号码为X1X2ABCDEF,按照图1所示的方式,前向信令是船内数字中继设备(DTU)发送的,后向信令是岸站程控交换机发送。计算一次信令交互的时间间隔应选取在发出一条后向记发器信令之后,收到下一条前向记发器信令时之间的时间间隔作为参照。按照这个标准,根据记发器信令的发送顺序,分析流程图中的时间可以得出总共17次的交互中,用于记发器信令(MFC)交互的时间在25.5 s以上。

2.2.2 时延分析结论

在所有的程控交换机中,为更有效的利用线路,信令系统中设置了超时处理,即一次呼叫超过30 s不能正常接通即做超时处理,此时交换机会向主叫用户送忙音,表示此次接续失败。从上面的分析可以看出,仅用于记发器信令交互的时间就达27～29 s,再加上线路信令,岸船之间的呼叫绝大部分都超过30 s,因此E1数字中继接通率非常低,主要原因是记发器信令(MFC)交互时间长导致。

由于多频互控(MFC)本身的特点:信令需要逐条交互导致卫通信道条件下呼叫过程延时较长,因超时而导致话路不通,因此NO.1(MFC)信令不适合在卫通信道这种时延长,误码高的信道条件下传输。

3岸船间E1数字中继信令的最佳选择

从前面的分析可以看出,选择NO.1的(MFC)作为岸船间E1数字中继传输话音传输的信令存在明显的缺陷,并且这些缺陷是NO.1(MFC)本身所固有而无法克服的。

比对NO.1和NO.7的信令流程,可以发现,在NO.7的接续过程中,信令交互不超过2次,可最大限度的减小接续时延。遗憾的是NO.7对信道质量要求较高(10-7),目前卫通信道的误码为优于10-5,难于满足NO.7的要求;其次,NO.7的信令要求占用独立的通道(64 kbps),比较适于带宽充裕的光纤网,在带宽受限的卫星通信网中难以发挥优势。

NO.1(MFP)只有一组前向信令表示数字信令,无后向信令,这样就大大的减少了接续时延,比较适用于在卫星电路间传送话音;但是由于NO.1(MFP)没有后向信令,可靠性会有所降低。

为了更好地说明问题,在实验进行模拟卫通信道测试,统计结果如表1所示。

从表1可以看出,NO.1(MFP)与NO.1(MFC)相比,具有接通率高,时延小,带宽利用率高的优点;与NO.7相比,NO.1(MFP)在接通率和时延上略有欠缺,但NO.7要求信令占用单独的数据通道,并且带宽在帧中继设备上不可分割,因此带宽利用率低。

综合考虑接通率、时延、带宽利用率及使用情况,说明NO.1(MFP)是最适合于岸船间通过E1数字中继传输话音的信令方式。

4结束语

从上述可以看出,在NO.1(MFC)、NO.1(MFP)和NO.7中,NO.1(MFP)是最适于岸船间通过E1数字中继传输话音的信令方式。选定信令方式后,经过实际卫通信道测试,在接通率、时延、和带宽占用方面取得较为满意的效果,圆满解决了岸船间通过E1数字中继传输话音的问题。同时,在提高No.1(MFP)的可靠性方面,还需做更进一步的研究。

参考文献

[1]乐正友,扬为理.程控交换与综合业务通信网[M].北京:清华大学出版社,2001.

[2]桂海源.现代交换原理[M].北京:人民邮电出版社,2002.

选择中继协议篇7

中继选择[3,4,5,6,7,8]和功率分配[7,8,9,10,11,12,13,14]是提升双向系统性能的重要研究内容。文献[3]中提出一种AF协议下的双向中继选择策略,假设网络有i个候选中继,则将选取两个端点到中继节点的最小信噪比最大化的中继节点为最优中继。文献[4 - 5]在文献[3]的基础上采用信噪比上界代替信噪比进行推导来实现中继选择。文献[6]和文献[7]分别提出将具有最小误符号率( Symbol Error Rate,SER) 和最大传输速率的中继节点选取为最优中继。除了协作中继的选择,资源分配也能有效提高协作系统性能。文献[9]联合考虑中继选择和功率分配,采用了文献[3]中的中继选择策略,在基于两个端点最大化最小接收信噪比的情况下求得一种功率分配最优解。文献[10]研究了瑞利衰落信道下基于信道速率阈值的双向中断概率,推导出中断概率的下界,并联合物理层网络编码提出了优化功率分配方案。文献[11]研究双向中继系统中3 个节点信噪比,提出一种最小化中断概率的功率分配策略,但是所采用的中继选择方法仅仅是按照中继的位置距离来选择,未能考虑到信道带来的影响。文献[7,12 - 13]分别研究了不同条件下满足总功率受限条件下使双向通信中断概率最小化的功率分配问题,并求出最优功率分配解。文献[15]在等功率分配( Equal Power Allocation,EPA) 的条件下,利用两个端点的信噪比门限推导了AF协议下双向机会中继系统中断概率的上下界,但是未能求得最优功率分配( Optimal Power Allocation,OPA) 。文献[8,14]研究了系统的信道容量,提出了不同的使得系统容量最大化的功率分配策略。

上述文献在研究最优中继选择时,多仅考虑距离关系或者信噪比约束,未考虑到信道系数带来的影响,也不能同时保证两跳链路的质量达到最佳。本文提出了一种联合考虑中继节点处的接收信噪比和两个端点到中继节点的信道增益的策略来实现双链路最优中继选择,在最优中继选择的基础上,利用两个端点信噪比约束推导出一种新的不等功率分配下系统中断概率的上界表达式,并以最小化中断概率上界为目标进行优化功率分配。仿真结果验证了本文的中继选择策略和功率分配方案的有效性。

1 信道模型

本文考虑一种多中继双向协作系统: 两个终端S1和S2借助N个中继中的某一个来实现数据传输,并假设由于信道质量较差而不存在直传链路。系统建模如图1所示。

图1中S1和S2是两个终端节点,借助R1,R2,…,RN这N个中继节点交换信息,每个节点都配备单天线,工作在半双工模式下。设S1与Ri和S2与Ri之间的信道为相互独立的瑞利衰落信道,分别标记为hi和gi,且hi和gi被建模成均值为0、方差分别为λ1和λ2的复高斯随机变量。设γ1=|hi|2,γ2=|gi|2,则γ1,γ2符合参数为1/λ1、1/λ2的指数分布。假设所有节点处加性高斯白噪声的均值为0、方差σ2=1。假设每个节点都具有完全的信道状态信息。

用两个阶段来描述S1和S2之间互相交换信息的过程。第一个阶段,S1和S2将它们的信号x1和x2传递给最优中继RK后,RK所接收到的信号为

式中: nK表示中继RK处的噪声; hK和gK分别表示S1和S2到中继RK的信道系数。RK将接收到的信号进行放大,设经放大后的信号为zRK,且zRK= βyRK,其中为放大系数,P1,P2,P3分别表示S1,S2和RK的功率。

第二个阶段,RK广播经过放大的信息,S1和S2在接收到RK的信号后进行解码,则S1和S2接收到的信号分别为

式中: n1和n2分别为S1和S2处的加性白噪声。自干扰消除后,两个终端S1和S2的瞬时接收信噪比表示为

2 双链路中继选择策略与功率分配优化

2. 1 双链路中继选择策略

为了最大化中继节点接收信噪比,同时最优化两跳链路的信道质量,本文采用了一种双链路中继选择( Double Link Relay Selection,DLRS) 策略,即同时考虑S1→S2链路中继节点R处的接收信噪比和中继节点R到目的节点S1和S2的信道增益两个因素来实现最优中继选择。

图1 所示的系统存在N个中继节点,中继节点的信噪比阈值设为 δth,当中继处的信噪比满足条件

就将该节点加入有效候选中继节点集。其中hi是端点S1到第i个中继节点的信道系数。假设有效候选中继节点集为M( R) ,则有

然后从M( R) 中选择一个具有最大信道增益乘积的中继节点与S2连接,这个选出的节点就作为最佳中继Ropt。选择的节点满足

式中: hjgj表示集合M( R) 的中继节点和目的节点S1、S2之间的信道增益乘积。考虑到文献[8]中单跳链路性能过差时不能保证信息的成功传输,因此提出的DLRS就可以保证链路的平衡性,降低系统中断概率,使得两跳链路达到最优状态。

2. 2 最小化中断概率的优化功率分配

在图1 所示的双向工作模型中,定义系统中两个端点接收信噪比,只要任意一个低于给定的门限值,则系统中断发生。定义该信噪比阈值为 γth,则最佳中继的中断概率为

将式(4)、(5)代入式(9),通过比较γ1,γ2的大小,可以得到

观察式(10),由于γ1,γ2符合参数为1/λ1,1/λ2的指数分布,当满足条件γ1P2P3>(P1+P2+P3)γth,即时,Pout1部分可以表示为

式(11)中,通过变量代换 ,表达式P11部分可以写成

通过利用文献[16]中的等式 ,得到

式中:K1(z)为第一类修正贝塞尔函数。当高信噪比时,可以近似为:K1(z)≈1/z。因此可以得到U≈1。对于式(12)括号内的第二个部分V,通过利用高信噪比近似e-t≈1-t和不等式 ,得到

注意到在高信噪比时, ,于是 ,于是有

又 ,因此推得

观察到SNR2R1和SNR1R2的对称特性,可以得到

因此,最优中继的中断概率为

进行缩放,可以得到中断概率的上界为

注意到多步推导过程都假设了高信噪比条件,因此该中断概率上界只适用于高信噪比场合。

本文的功率分配问题,就是在总功率Pt受限的前提下,基于最小化系统中断概率的准则,实现两个终端节点S1和S2以及最佳中继节点Ropt三者之间的最优功率分配,可以表示为

最小化中断概率Pout(γth),就等于最大化 ,由于该表达式的二阶导数恒大于0,是一个凸函数,又因为限制条件P1+P2+P3-Pt=0的解集合也是一个凸集。故该问题可用凸优化求解,采用拉格朗日乘子法,构建拉格朗日函数为

式中: 均是与节点功率无关的常数。

求解该函数,令 ,得到

观察前3个等式,能够看出P3=P1+P2。则P3=Pt/2,又当中断概率最小时,两个端点信噪比取得最小值,即SNR2R1=γth,SNR1R2=γth,可以得到P1|hK|2gK。故系统的最优功率分配解为||

从求得的结果可以发现,在对双向中断概率进行最小化的最优解中,与文献[10]和[12]类似,将一半的总功率分配给中继节点,将另一半功率在两个端点之间依据信道状态进行分配。

由式( 23) 可以看出,P1和P2分别和各自的信道系数成反比,即某条链路信道系数越大,则该链路上端点所分配的功率越小,这说明此最优解会根据信道增益的不同而自适应地对信道增益较差的链路分配更多的功率。

3 仿真结果与分析

考虑图1 所示的中继网络,衰落信道模型设置为

式: ,vi~ CN( 0,σv2) ,i = 1,2 ,表示变量服从均值为0、方差为 σv2的复高斯随机分布; α 为路径损耗因子,仿真时设置为3。信号的调制方式为BPSK。不失一般性地将两个端点间距离归一化为1,候选中继数量为10,随机分布在S1和S2连线之间,信噪比门限设置为5。

图2 显示了R和S1,S2之间的距离变化对系统中断概率的影响。从图中可以看出,无论采用EPA还是本文的OPA,中继和S1,S2的距离相等时系统的中断概率总是最低。而采用优化功率分配后,系统的中断概率进一步降低,最大提升幅度可达约50% ,最低中断概率也由0. 055降低到0. 048。这说明中继的最佳位置是在S1和S2的中心位置。

图3 显示了最优功率分配下各节点分配的功率。在此情况下,中继节点一直分配总功率的一半,而两个端点则按照信道系数分配另一半总功率。当中继R靠近端点S1时,S1R的信道增益较大,S2R的信道增益较小,此时S2需要更大的发送功率才能满足中继R和端点S1的接收信噪比要求,反之亦然。因而距离中继较远的端点要多分配一些功率。

图4 展示了采用不同功率分配方案时系统的误比特率和信噪比的关系。本仿真中假设中继节点位于S1和S2连线的中心位置。从图中可以看出,当信噪比很低时,本文的双向OPA算法和传统的EPA、文献[11]的OPA算法相比优势并不明显,但是当信噪比大于10 d B时,本文提出的OPA算法相比其他二者所带来的性能幅度提升越来越大。当信噪比为30 d B时,本文算法的误比特率比无协作低2 个数量级,比文献[11]低约1 个数量级。这是因为本文方案中各节点的发射功率是随着信道参数的瞬时值不断微调,而EPA忽略了信道参数的波动,文献[11]的功率分配随信道参数波动过大。

图5对比了不同功率分配和中继选择策略下中断概率与信噪比的关系。本仿真中假设中继节点随机分布于距离S1端点0.3~0.7位置之间。从图5可以看到,本文提出的DLRS策略相比文献[11]中采用的中继选择(Relay Selection,RS)策略和随机中继选择(Random RS,RRS)策略,在中断概率同为10-2时,分别有约1 dB和3 dB的性能提升。此外,信噪比每提高10 dB,中断概率下降约1个数量级。本文提出的OPA方案和DLRS策略比传统EPA和RRS方案有5 dB的性能提升,也较文献[11]提出的功率分配和中继选择策略取得了1 dB的性能增益。

4结束语

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