空时协作系统的中断概率分析和功率分配研究
协作通信系统的功率分配策略研究
Ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｄ ｉ ｖ ｅ ｓｉ ｒ ￣ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｑ ｕ ｌｉ ａ ￣ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｆｏ ｒ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｂ ｙ ｓ ｈ ａ ｒ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ
崔永 青 ，李 俨 ，张明庄 ，冯 小刚
（ 西北工业大 学 陕西 西安 ７ １ ０ １ ２ ９ ）
摘要： 在无线通信 中， 为 了对 抗 信 道 衰 落 ， 人 们 提 出了 分 集 技 术 。协 作 分 集通 过 共 享 资 源 达 到 改 善 通 信 质 量 、 提 高通
信 性 能 的 目的 研 究 了放 大 转 发 协 作 通 信 系统 中 的 功率 分 配 策略 。 对 于协 作 通 信 系统 的功 率分 配研 究 了 ３种 方 法 ： 迭
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｐ ｏ ｗｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｒ ｅ ｌ ａ ｙ ｎ ｏ ｄ ｅ； ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ
ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ， ｈｅ ｔ ｉ ｄ ｅ ａ ｌ ｅ ｘ ｈ ａ ｕ ｓ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ． ｈｅ Ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． Ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｍｅ
多用户空时协作中的功率分配研究及SER分析
２ ． Ｘ ｉ ａ ｎ Ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｘ ｉ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ６ ８ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｎ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｐｏ ｗｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ｐａ ｃ ｅ — ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｙ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｉ ｓ
西北大学学报 （ 自然 科 学 版 ） ２ ０ １ ３年 １ Ｏ月 ， 第４ ３卷第 ５期 ， Ｏ ｃ ｔ ． ， ２ ０ １ ３ ， Ｖ ｏ １ ． ４ ３ ， Ｎ ｏ ． ５ Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｎ ｏ ￣ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
关
键
词： 协作 分 集 ； 分布 式 空时分组 码 ； 选择 中继协议 ； 中断概 率 ； 功 率分 配
文献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ ０ — ２ ７ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ７ ２ ９ ０６ － ，
中图分 类号 ： Ｔ Ｎ ９Байду номын сангаас２ ５ ． ３
ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｍ ｂ ｏ ｌ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｒ ａ ｔ ｅ（ Ｓ Ｅ Ｒ）ｉ ｓ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ．Ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｏ ｕ ｔ ａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ
协作通信系统中继功率分配算法的研究
协作通信系统中继功率分配算法的研究协作通信系统中继功率分配算法的研究随着无线通信技术的不断发展和移动终端的普及，协作通信系统已成为一种重要的无线通信技术，在多个信号源和信号接收终端之间进行通信，可以显著提高信号质量和通信的可靠性。
在协作通信系统中，中继节点的功率分配是一项关键的任务，直接决定了信号传输的效率和质量。
因此，中继功率分配算法的研究具有重要的理论和实践意义。
传统的协作通信系统中，中继节点通常使用相同的功率分配方案，但这种方案并不一定能得到最优的性能，因为信道的杂波和干扰等因素会导致信号的衰减和失真，需要动态调整中继节点的功率分配，以达到最大的覆盖范围和最小的传输延迟等目标。
因此，中继功率分配算法的设计和优化是协作通信系统中必不可少的一部分。
中继功率分配算法的设计涉及到很多复杂的问题，如信道状态估计、信号反馈、功率控制策略等，需要综合考虑多个因素，同时还要兼顾系统的复杂度和运行效率。
近年来，研究者们提出了许多中继功率分配算法，主要包括基于贪心算法的方案、基于优化算法的方案、基于博弈论的方案等。
其中，基于贪心算法的中继功率分配方案的思想是尽可能地减少信号的传输延迟和损失，通过不断调节中继节点的功率来提高系统的性能和能效。
这种算法通常借鉴优先级调度和任务分配的思想，利用动态规划和贪心算法等方法实现功率分配策略的优化，具有较高的实用性和可操作性，在实际应用中得到了广泛的应用。
另外，基于优化算法的中继功率分配方案也是一种热门的研究方向，主要包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法主要依靠对问题的数学建模和求解，能够帮助我们找到最优的功率分配策略，但计算复杂度较高，需要较强的计算资源和算法优化技能。
此外，基于博弈论的中继功率分配方案也是一个有趣的研究方向。
这种算法以博弈的方式考虑中继节点的功率分配问题，通过对节点间的竞争和协作关系进行建模和分析，得到了许多有趣的结论和成果。
例如，根据传统的纳什均衡理论，我们可以得到一组最优的功率分配策略，使得所有节点都能够获得收益最大化的结果。
空时编码协作中的中继选择与功率分配联合方案
ａ ｄ ｐ ｗｅ ｌｏ ａ ｉｎ ｉ ｈ ｐ ｃ —ｔｍ ｅｃ ｄ ｎ ｏ ｐ ｒ ｔｏ ． ｎ ｔ ｉ ｃ ｅ ｎ ｏ ｒａｌ ｃ ｔ ｎ ｔ ｅ ｓ ａ ｅ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ｃ ｏ ｅ ａｉ ｎ Ｉ ｈ ｓｓ ｈ ｍｅ，ｔ ｅ ｄ ｓｉ ａ ｉｎ ｔ ｒ ｉ ａ ｋ ｓ ｈ ｅ ｔｎ ｔ ｅ ｏ ｍ ｎ ｌｍａ ｅ
Ｋｅ ｒ ｓｃｏ ｅａ ｖ ｉ ｒ ｔ； ａｅ— ｉ ｅｂｏｋｃｄｎ （ Ｔ Ｃ） ｒｌ ｅ ｃ ｏ ；ｏ ｅ ｌ ｃｔ ｎ ｙｗｏｄ ：ｏｐ ｒｔ ｅｄｖ ｓ ｙ ｓ ｃ ｔ ｌｃ ｏｉｇ Ｓ Ｂ ；ｅ ｙｓｌ ｔ ｎ ｐ ｗ ｒａ ｏａ ｏ ｉ ｅｉ ｐ ｍ ａ ｅｉ ｌ ｉ
第５ ０卷 第 ２期
２１ ０ ０年 ２月
电讯 技 术
Ｔｅｅ ｏｍｍｕ ｃ ｔｏ ｌｃ ｎｉａｉｎ Ｅｎｇｎ ｅｉ ｉｅ ｒｎｇ
Ｖｏ ． Ｎｏ． Ｉ５０ ２ Ｆｅ ． ２０１ ｂ ０
文章编 号 ：０ １— ９ Ｘ（ ０ ０ ０ ０ ３ ０ １０ ８ ３ ２ １ ） ２— ０ ８— ５
ｓ ｎ 方案 。该 方案 由 目的终端根 据协 作 终 端 的信 道 状 态信 息进 行 中继 选择 与功 率 分 配 ， 决 定各 ｉ ） ｏ 并 中继发送 Ｓ Ｂ Ｔ Ｃ编码矩 阵的哪一 列 ， 而避免 了通 过 中继之 间 的信 息 交互进 行 中继 选择 的 冲 突。理 从
最佳中继协作通信系统的功率分配算法
最佳中继协作通信系统的功率分配算法李国兵1,朱世华1,惠 1,2(11西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710049;21西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048) 摘 要: 为提高基于最佳中继选择的协作通信系统的性能,提出了以最小化系统中断概率为目标的功率分配算法.首先建立了系统的优化模型并证明了待解的优化问题实质是凸优化问题,由此提出了最优功率分配算法并给出了算法步骤.其次,在此基础上提出了一种有效的次最优功率分配算法,该算法计算简单且仅需已知各个中继节点的平均信道状态信息,无需在传输中实时更新,因而不增加系统的额外开销.仿真结果表明,本文提出的最优算法和次最优算法所得到的功率分配方案与穷举搜索方法的结果非常接近;与等功率分配方案相比,这两种算法均能显著提高系统的中断概率性能.关键词: 协作通信;无线中继;功率分配;凸优化中图分类号: T N925 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2008)1021944205Power Allocation in Opportunistic Cooperative Relaying SystemsLI G uo 2bing 1,ZH U Shi 2hua 1,H UI Hui 1,2(11School o f Electronics and Information Engineering ,Xi ’an Jiaotong Univer sity ,Xi ’an ,Shaanxi 710049,China ; 21School o f Automation and Information Engineering ,Xi ’an Univer sity o f Technology ,Xi ’an ,Shaanxi 710048,China )Abstract : To enhance the performance of opportunistic cooperative relaying systems ,this paper proposes the power allocation algorithms aiming at minimizing the outage probability.The optimization model of the system is constructed and proved to be a con 2vex optimization problem.Then the optimal power allocation algorithm and its operation steps are presented.Furthermore a simple and effective near 2optimal power allocation strategy is developed ,which only depends on the average channel gains of the relays and thus incurs little overhead.Simulation and numerical results show that significant performance gains can be achieved by the two pro 2posed power allocation algorithms.K ey words : cooperative communications ;wireless relaying ;power allocation ;Convex optimization1 引言 协作通信技术通过用户之间彼此共享天线而引入空间分集,从而有效对抗无线信道的多径衰落,成为近年来无线通信领域的研究热点[1～3].针对存在多个中继节点的无线网络,分布式空时码受到了广泛关注,精心设计的分布式空时码可以带来显著的性能增益[4].但是随着参与协作的节点数增多,同步、节点间协调等问题成为分布式空时码的设计难点.合理地取舍协作节点是解决这一难题的方法之一.文献[5～8]提出了基于最佳中继选择的协作通信策略,即每次传输只选择一个最佳的中继参与协作,使协作过程得以简化.文献[5～11]分析并证明了在中继已知信道状态信息的情况下,该策略性能甚至优于所有中继参与的协作.针对上述文献中尚未完全解决的功率分配问题[10],本文将针对解码转发型的最佳中继选择协作通信系统,提出以最小化系统中断概率为目标的最优和次最优功率分配算法.2 系统模型 考虑一个通用的包含K +2个节点的半双工两跳无线中继网络,源节点S 通过中继向目的节点D 发送信息,信息传输过程存在K 个潜在的中继节点R ={1,2,…,K }.一次传输过程包括两个阶段:第一阶段,源节点向所有中继广播信息,中继进行监听;第二阶段,从所有中继中挑选出最佳中继,仅由该中继向目的节点转发信息.由于第二个阶段中只有一个节点在发送信号,因此目的端不存在接收信号不同步的问题.假设信道服从准静态瑞利平坦衰落,并且在一次传输中保持不变,而在各次传输中相互独立.任意节点i 和节点j 之间的信道增益h ij 是均值为0,方差为Ωij 的复高斯随机变量,因此信道的功率增益|h ij |2服从均值为Ω-1ij 的负收稿日期:2007209210;修回日期:200824220基金项目:国家自然科学基金(N o.60372055);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(N o.20030698027)第10期2008年10月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.36 N o.10Oct. 2008指数分布.信道中的噪声是均值为0,单边功率谱密度为N 0的加性复高斯白噪声.另外,为了在传输的第二阶段确定最佳中继,假设中继已知自身瞬时信道状态信息.进一步地,我们假设一次传输过程中的总功率受限,即有P s =ζP tot ,P r =(1-ζ)P tot .其中,P tot 表示一次传输的总功率,ζ∈(0,1]是功率分配的比例因子,P s 、P r 分别表示源和中继节点的发射功率.对于最佳中继的选择,目前有两种方式[10,11],一种称为“Reactive ”方式,即传输时在所有能够正确解码的节点中选择与目的端信道条件最好的中继进行传输;另一种称为“Proactive ”方式,即在每次传输之前首先根据信道条件选择最好的中继,然后在传输的第二阶段使用该中继进行合作.现有文献的分析和仿真都表明,这两种合作策略具有完全相同的中断概率性能.其中断概率为[10,11]P outage =∏Kk =11-e-22R-1SNR1ζΩSk +1(1-ζ)ΩkD(1)其中,R 表示系统端到端的频谱效率,单位是H z ;SNR >P tot /N 0,ΩSk 和ΩkD 分别表示源节点S 到第k 个中继、第k 个中继到目的节点D 的平均信道功率增益.3 最优功率分配算法 由式(1)可知,基于最小中断概率的最优功率分配问题等效为求解ζ3=arg m in 0<ζ≤1∏K k =11-e-22R-1SNR1ζΩSk +1(1-ζ)ΩkD(2)当信噪比较高时,式(2)可近似为ζ3=arg m in 0<ζ<1∏Kk =11ζΩSk+1(1-ζ)Ω(3)由于式(2)中的变量R 和SNR 对最终结果没有影响,为简化表达式,它们在式(3)中没有出现.因此最优化问题可以表示为min∏Kk =11ζΩSk+1(1-ζ)ΩkDs.t. 0<ζ<1(4)这是一个有约束非线性规划问题.为求最优功率分配方案,令f (ζ)>∏Kk =11ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD ,其驻点满足f ′(ζ)=∑Kk =1-1ζ2ΩSk+1(1-ζ)2ΩkD・∏Kj =1,j ≠k1ζΩSj +1(1-ζ)ΩjD =0(5)由式(5)可以看出,尽管目标函数的导数形式不难得到,但是试图通过解式(5)这样的方程直接得到驻点的解析表达式却非常困难.为此,我们考虑使用数值计算方法得到最优解.定理1 最优化问题(4)是一个凸优化问题,且目标函数f (ζ)>∏Kk =11ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD 是严格下凸函数.证明:由于约束条件0<ζ<1显然是一个凸集,因此只需证明目标函数f (ζ)>∏Kk =11ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD 是定义在凸集0<ζ<1上的严格下凸函数.这一问题可以转化为证明如下两个结论:(1)ln f (ζ)在0<ζ<1上是严格下凸函数(见附录A );(2)ln f (ζ)在0<ζ<1上严格下凸是f (ζ)在0<ζ<1上严格下凸的充分条件(见附录B ).证毕.根据定理1可知,凸优化问题具有唯一的全局最优解,且该最优解是目标函数f (ζ)在ζ∈(0,1)上的极小点[12].由此我们提出计算最优功率分配因子ζ3以及最小中断概率的迭代算法:步骤1 定义初始值ζ(n )=ζ0=015,ε=10-4.若f ′(ζ0)<ε,则迭代过程结束,输出ζ3=ζ0,否则转步骤2;步骤2 ζ(n +1)=ζ(n )+Δζ(n ),Δζ(n )=-f ′(ζ(n ))・λ(n ),其中-f ′(ζ(n ))为下降方向,λ(n )=2-m 表示步长,m 取使0<ζ(n +1)<1且f (ζ(n +1))-f (ζ(n ))<0的最小非负整数;步骤3 若|f (ζ(n +1))-f (ζ(n ))|<ε或|Δζ(n )|<ε或|f ′(ζ(n +1))|<ε,则迭代过程结束,输出ζ3=ζ(n +1),否则令n =n +1,转步骤2.因此,我们得到采用最优功率分配时的系统中断概率:P minout=∏Kk =11-e-22R-1SNR1ζ3ΩSk +1(1-ζ3)ΩkD(6)尽管不能得到最佳功率分配因子ζ3的闭式表达,我们从式(5)仍然可以看出:最终的功率分配方案只与平均信道增益有关,而与信息速率、发射功率等因素无关.因此在平均信道增益变化较慢的场合,完全可以在传输开始前事先计算功率分配因子并通知所有协作节点,并不需要过多的系统开销.4 次最优功率分配算法 根据定理1可知,f (ζ)在ζ∈(0,1)上存在极小值点,那么f ′(ζ)=0在ζ∈(0,1)上必有解,因此考虑从式(5)出发寻找进一步简化功率分配的算法.考虑到在一般情况下,式(5)中∏Kj =1,j ≠k1ζΩSj+1(1-ζ)ΩjD的值对所有节点k 相差不大且不为0,因此我们将式(5)近似为∑Kk =1-1ζ2ΩSk+1(1-ζ)2ΩkD>0(7)由此,我们得到功率分配的一种次最优方案:5491第 10 期李国兵:最佳中继协作通信系统的功率分配算法ζ3=∑Kk =1Ω-1Sk∑Kk =1Ω-1Sk+∑Kk =1Ω-1kD (8)可见,次最优功率分配方案只与∑Kk =1Ω-1Sk和∑Kk =1Ω-1kD的比值有关,在二者相差不大时,等功率分配接近或等于最优功率分配;而当二者相差较大时,次最优功率分配方案将比等功率分配带来更大的性能增益.5 仿真实验结果 本文在准静态瑞利平坦衰落信道下对功率分配算法的效果进行了仿真.在下面的仿真中,取R =1bps/H z ,节点i 和j 节点之间信道的平均功率增益与距离d ij的α次方成反比,即Ωij=cd -αij ,其中c 是与传播环境有关的常数,α是路径损耗指数,取值一般在2～5之间.不失一般性,在仿真中我们取α=3,c =1.图1和图2给出了系统中存在6个中继节点且源与中继、中继与目的之间的距离都相等时的仿真结果,此时取信道的平均信道增益{ΩSk }K k =1={ΩkD }K k =1=1.图1对不同功率分配因子时的系统中断概率进行了数值计算和蒙特卡罗仿真.通过图1我们可以看到,在这种情况下,等功率分配是最佳的功率分配方案.而观察式(8)可以发现,由于此时∑Kk =1Ω-1Sk和∑Kk =1Ω-1kD相等,因此根据次最优算法得到的功率分配方案就是等功率分配.进一步地,从图2中的数值仿真结果也可以看出,本文的最优功率分配、次最优功率分配算法得到的分配方案与等功率分配的中断概率性能相吻合. 采用文献[10]中使用的非对称网络拓扑,取信道的平均信道功率增益{ΩSk }K k =1和{ΩkD }K k =1为{415,015,014,013,012,011}.也可以看到,尽管此时6个中继节点的信道增益各不相同,但由于∑Kk =1Ω-1Sk和∑Kk =1Ω-1kD相等,因此根据式(8)可知,与{ΩSk }Kk =1={ΩkD }K k =1=1类似,等功率分配是最佳的功率分配方案.如图3、图4所示: 上述仿真表明,本文提出最优功率分配和次最优功率分配算法能够准确获得最优的功率分配方案.为了进一步说明本文算法的性能,图5和图6给出了一种源与中继、中继与目的之间的距离不相等时的仿真结果.为使结果具有一般意义,我们将源与目的之间的距离归一化,并选取了6个与源节点相对接近的点作为中继.在本次仿真中,取{d Sk }K k =1为{010962,011556,012279,012460,012747,013213},取{d kD }K k =1为{019055,018508,018004,018004,017379,016791}.相应地,{ΩSk }Kk =1为{112316,26516,8414,6712,4813,3012},6491 电 子 学 报2008年{ΩkD}K k=1为{113469,116238,119505,119505,214890, 311927}.从图5的仿真结果可以看到,最优的功率分配因子的值在0115左右,这可由穷举搜索所有的功率分配可能性而得到准确结果.仿真中由最优和次最优功率分配算法得到的结果见表1:表1 几种方法获得的功率分配因子所用算法最优功率次最优功率穷举分配算法分配算法搜索功率分配因子0.14730.14230.1501 如表1所示,本文所提出的两种功率分配算法都与穷举搜索方法得到的功率分配因子非常接近,其误差小于10-2.事实上,通过调整精度ε,最优功率分配算法还可以进一步逼近穷举搜索.另外,从图6可以进一步看到,本文提出的这两种方法具有几乎相同的中断概率性能,同时二者与等功率分配方案相比,都可获得2dB左右的性能增益.此外,由于本文的两种算法是在中断概率的近似式(3)提出的,因此精度略低于穷举搜索方法.但是从计算复杂度来看,本文的两种算法远低于穷举搜索方法.首先,为了获得不同信噪比下的功率分配因子,穷举搜索对每一个给定的信噪比都需要重新计算.而本文的两种算法都与信噪比无关,计算一次即可获得;其次,在信噪比给定的情况下,本文的算法复杂度也低于穷举搜索.以本文仿真为例,为了获得如表1所示的功率分配方案,使用穷举搜索方法需要进行10000次搜索和比较,而本文提出的最优功率分配算法只需4次迭代即可完成.次最优算法则可根据式直接计算出结果,其计算复杂度更低.6 结论 本文研究了在基于最佳中继选择的协作通信系统中的功率分配策略,给出了以最小化系统中断概率为目标的非线性规划模型并证明待解的优化问题是一个凸优化问题,提出了针对凸优化问题求解的功率分配算法并给出了算法步骤.在此基础上提出了一种次最优的功率分配算法.该算法简化了计算过程,同时其性能与最优功率分配算法以及穷举搜索得到的结果非常接近.本文提出的算法复杂度低,且只需已知平均信道增益信息,因而对系统负担小,有助于协作通信技术的实用.附录A证明ln f(ζ)在ζ∈(0,1)是下凸函数:ln f(ζ)=∑Kk=1ln1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD是多个对数函数之和,对ln1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD的二阶导数进行整理,可得ln1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD″=1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD-1-1ζ2ΩSk+1(1-ζ)2ΩkD′=-1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD-2-1ζ2ΩSk+1(1-ζ)2ΩkD2 +1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD-12ζ3ΩSk+2(1-ζ)3ΩkD=1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD-2・1ζ2ΩSk+1(1-ζ)2ΩkD2 +2ζ3(1-ζ)ΩSkΩkD+2ζ(1-ζ)3ΩSkΩkD由上式不难看出,任取ζ∈(0,1),对所有k=1,…,K,有ln1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD″>0,显然有[ln f(ζ)]″=∑Kk=1ln1ζΩSk+1(1-ζ)ΩkD″>0,即ln f(ζ)的二阶导数严格大于0,因此ln f(ζ)是严格下凸函数.证毕.附录B证明f(ζ)是严格下凸函数:7491第 10 期李国兵:最佳中继协作通信系统的功率分配算法因为ln f (ζ)是严格下凸函数,因此对于任意ζ1,ζ2∈(0,1),λ1,λ2∈(0,1)且λ1+λ2=1,有λ1ln f (ζ1)+λ2ln f (ζ2)>ln f (λ1ζ1+λ2ζ2)(9)另一方面,将f (ζ)视为ln f (ζ)的自变量,那么由于自然对数函数在实数范围内都是严格上凸函数,所以ln f (ζ)是关于f (ζ)的下凸函数.因此有λ1ln f (ζ1)+λ2ln f (ζ2)<ln [λ1f (ζ1)+λ2f (ζ2)](10)综合式(9)、(10),并由对数函数的单调性可得,对于任意ζ1,ζ2∈(0,1),λ1λ2∈(0,1)且λ1+λ2=1,有λ1f (ζ1)+λ2f (ζ2)>f (λ1ζ1+λ2ζ2)(11)亦即f (ζ)是严格下凸函数.证毕.参考文献:[1]殷勤业,张莹,丁乐等.协作分集:一种新的空域分集技术[J ].西安交通大学学报,2005,39(6):551-557.Y in Qinye ,Zhang Y ing ,Ding Le ,et al.Cooperation diversity :a new spatial diversity technique [J ].J ournal of Xi ′an Jiaotong University ,2005,39(6):551-557.(in Chinese )[2]A Sendonaris ,E Erkip ,B er cooperation diversity 2Part 1:system description [J ].IEEE Transactions on Communi 2cation ,2003,51(11):1927-1938.[3]A Nosratinia ,T E Hunter ,A Hedayat.Cooperative communica 2tion in wireless networks [J ].IEEE Communications Maga 2zine ,2004,42(10):74-80.[4]J N Laneman ,G W Wornell.Distributed space 2time 2coded pro 2tocols for exploiting cooperative diversity in wireless networks [J ].IEEE Transactions on Information Theory ,2003,49(10):2415-2425.[5]A Bletsas ,A Khisti ,D P Reed ,A Lippman.A simple Coopera 2tive diversity method based on network path selection [J ].IEEE J ournal on Selected Areas in Communications.2006,24(3):659-672.[6]Z Y i ,R Adve ,L Teng J oon.Symbol error rate of selection am 2plify 2and 2forward relay systems [J ].IEEE Communications Letters ,2006,10(11):757-759.[7]Y Zhao ,R S Adve ,T J Lim.Improving amplify 2and 2forwardrelay networks :optimal power allocation versus selection [J ].IEEE Transactions on Wireless Communications ,2007,6(8):3114-3123.[8]J Luo ,R S Blum ,L J Cimini ,L J Greenstein ,A M Haimovich.Link 2failure probabilities for practical cooperative relay net 2works [A ].Proceedings of IEEE Vehicular Technology [C ].2005,Vol.3,1489-1493.[9]C K Lo ,R W Heath Jr ,S Vishwanath.Opportunistic relay se 2lection with limited feedback [A ].Proceedings of IEEE Vehic 2ular Technology [C ].Dublin :IEEE ,2007,135-139.[10]A Bletsas ,H Shin ,M Z Win.Outage 2optimal cooperativecommunications with regenerative relays [A ].Proceedings of Conference on Information Sciences and Systems (CISS )[C ].Princeton :IEEE ,2006,632-637.[11]A Bletsas ,S Hyundong ,M Z Win ,A Lippman.Cooperativediversity with opportunistic relaying [A ].Proceedings of IEEE Wireless Communications and Networking Conference [C ].Las Vegas :IEEE ,2006,1034-1039.[12]张可村,赵英良.数值计算的算法与分析[M ].北京:科学出版社,2003.ZHANG Kecun ,ZHAO Y ingliang.Algorithm and Analysis of Numerical Calculate [M ].Beijing :Publish House of Science Press ,2003.(in Chinese )作者简介:李国兵 男,1979年1月生于江苏省仪征市,西安交通大学在读博士生,主要研究方向为无线通信中的协作通信、网络编码等.E 2mail :gbli @.cn朱世华 男,1950年1月生于上海市,西安交通大学教授,博士生导师,长期从事移动通信、数字传输和程控交换等方面的研究.惠 女,1979年1月生于陕西省西安市,西安交通大学在读博士生,西安理工大学讲师,主要研究方向为无线通信中的资源分配、协作通信等.8491 电 子 学 报2008年。
定向多节点DF协同通信系统中断概率及功率分配研究
（ １ ． 空 军 工程 大 学 信 息与 导 航 学 院 ， 陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ７ ７ ； ２ ． 空 军 工程 大学 空 管领 航 学 院 ，陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ５ ｌ ；
３ ． 空 军 工程 大 学 综 合 电子 信 息 系统 与 电子 对抗 技 术 研 究 中心 ，陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ５ １ ） 摘要 ： 对基于定向天线的多节点 Ｄ Ｆ协 同通 信 系统 进 行 研 究 ， 应 用 协 作 域 的 方 法 推 导 其 中 断概 率 ． 同时 证 明 了机 会 中
２ ． Ａ ｉ ｒ Ｔ ｒ ａ ｆ ｉ ｆ ｃ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｎ ｄ Ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ｔｉ ａ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ａｉ ｒ Ｆ ｏ ｒ ｃ ｅ Ｅ ｎ ｉｎ ｇ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｘ ｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ５ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ３ ． Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ＆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｅ ｒ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ． Ａ ｉ ｒ Ｆ ｏ ｒ ｃ ｅ
继 条件 下 中 断概 率 最优 ， 并通 过 数 值 仿 真 得 出最 优 功 率 分 配 因子 范 围 。仿 真 结果 表 明 多 中继 参 与 的 情 况 下 应 根 据 实
际 场 景 选择 其 数 量 ， 在 同 等数 量 中继 节 点 且 功 率 受 限的 备 件 下 ， 机会 中继 方 案 能 获 得 更 优 的 中断 概 率及 更 简 单 的 功
空时编码协作中的中继选择与功率分配联合方案
空时编码协作中的中继选择与功率分配联合方案郑国强;邝育军【摘要】提出了一种空时编码协作中的中继选择与功率分配联合方案,称为DD(Destination Decision)方案.该方案由目的终端根据协作终端的信道状态信息进行中继选择与功率分配,并决定各中继发送STBC编码矩阵的哪一列,从而避免了通过中继之间的信息交互进行中继选择的冲突.理论分析和仿真结果表明,此方案在保证分集阶数和误码率性能的同时,提高了系统容量.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2010(050)002【总页数】5页(P38-42)【关键词】协作分集;空时分组编码;中继选择;功率分配【作者】郑国强;邝育军【作者单位】重庆邮电大学,通信工程学院,重庆,400065;重庆邮电大学,通信工程学院,重庆,400065;电子科技大学,光互联网及移动信息网络研究中心,成都,610054【正文语种】中文【中图分类】TN929.51 引言协作分集是一种通过共享不同终端天线实现空间分集的技术，该技术可以有效抵抗多径衰落并提高系统容量。
协作分集技术可用于无线自组织网络、无线局域网及无线传感器网络等多种场合，今后还会将这些网络结合起来，形成一种全新的泛在智能网络，引起移动通信领域的重大变革。
文献[1]给出了3种主要的协作方案：固定中继(Fixed Relay)、选择中继(Selection Relay)和增量中继(Increment Relay)，其中，固定中继包括放大转发(Amplify-and-Forward)和译码转发(Decode-and-Forward)两种方式。
文献[2,3]将空时编码应用到经历高斯白噪声信道和瑞利衰落信道的协作分集中。
文献[4]提出了一种通过信道编码进行协作信令交互的协作方案，称为编码协作(Coded Cooperation)。
文献[5]在协作分集中将空时分组编码(Space-time Block Coding)和卷积编码结合，以同时获得分集和编码增益。
双向协作通信系统的中继选择与功率分配算法研究的开题报告
双向协作通信系统的中继选择与功率分配算法研究的开题报告一、选题背景双向协作通信系统在现代通信领域已经得到了广泛的应用，它可以实现多个用户之间的通信和数据交换。
中继选择与功率分配是双向协作通信系统中至关重要的问题，它直接关系到系统的可靠性和效率。
因此，本文针对双向协作通信系统的中继选择与功率分配问题进行研究。
二、选题意义双向协作通信系统的中继选择与功率分配算法的研究具有重要的理论和实际意义。
首先，通过优化中继节点的选择和功率分配，可以提高系统的可靠性和效率，减少能量消耗。
其次，在特殊环境下，如无线传感器网络中，节点之间的通信可能会受限于能量、带宽、拓扑结构等因素，因此中继节点的选择和功率分配就显得尤为重要。
最后，在实际应用中，中继节点的选择和功率分配也直接关系到传输速度、抗干扰能力等指标，可以提高系统的性能。
三、研究内容本文将主要从以下两个方面进行深入研究：1. 中继选择算法的优化：如何在众多可用的中继节点中选择最优的中继节点，以达到最大化网络性能和提高能量效率的目的。
2. 功率分配算法的优化：如何在系统保证可靠通信的前提下，最小化总功率消耗，实现能量消耗的最小化。
针对以上两个问题，我们将深入探索传统算法和深度学习算法在中继选择和功率分配问题上的应用，提出一种高效且实用的算法，以提高双向协作通信系统的性能和效率。
四、研究方法本文将采用以下几种研究方法：1. 文献综述：对双向协作通信系统的中继选择与功率分配算法进行系统的文献调研和综述，总结传统算法和深度学习算法在中继选择和功率分配问题上的研究现状。
2. 算法设计：通过数据挖掘和机器学习技术，设计一种高效的中继选择算法和功率分配算法，将算法设计过程分为模型构建、参数选择和模型训练三个阶段。
3. 算法评价：利用模拟实验和实际测试，对新算法的选择效果和能量效率进行评价和分析，验证算法的可行性和有效性。
五、预期结果本研究预期达到以下几个目标：1. 提出一种高效且实用的中继选择算法和功率分配算法，以提高双向协作通信系统的性能和效率。
时间空间联合频谱检测认知协作分集系统的中断概率分析
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：
Ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｔ ｏ ｕ ｐ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｆ ｒ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｒ ｅ ｍａ ｒ ｋ ａ ｂ ｌ ｙ
ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｗ ｈ ｅ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｃ ｏ ｄ ｅ － ａ ｎ ｄ — ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ（ Ｓ Ｄ Ｆ ）ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｉ ｓ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｉ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ
关键词 ：协作分集 ；认知中继 网络 ；时 间空 间联合频谱检测 ；中断概率 中图分类号 ：Ｔ Ｎ ９ ２ ９ ． ５ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ３ — ０ ５ ３ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ ２ ２ ８ — １ １
Ｏｕ ｔ ａ ｇ ｅ Ｐｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｃｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｒｅ ｌ ａ ｙ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
雷维嘉 高孝平 谢显 中
（ 重庆 邮电大 学移动通信技术重庆市重点实验 室，重庆 ４ ０ ０ ０ ６ ５ ）
摘
要： 无线网络中利用协作分集技术可显著提高传输 性能。认知无线 网络 中采用时间空间联合频谱 检测能更充
最小中断率协作策略和功率分配
最小中断率协作策略和功率分配
最小中断率协作策略是一种目前广泛应用于无线通信系统中的资源协作策略。
在无线通信系统中，由于信道特性的影响，不同用户之间的信号受到干扰的情况时有发生。
为了能够实现更加高效的数据传输，需要对系统进行资源协作，同时采用适当的功率分配策略。
最小中断率协作策略的主要思想是在确保传输质量的前提下，最大程度地提高资源的利用率。
具体而言，该策略将用户按其信道状态分组，使得同一组用户之间的干扰最小，同时在每个组内选择一个干扰最小、信噪比最高的用户作为控制用户，协调其他用户的传输功率和传输速率，以达到最佳的资源协作效果。
在最小中断率协作策略中，功率分配是一个非常关键的问题。
一般而言，不同用户之间的信道功率分配应该尽可能地平衡，避免某些用户的信道过载，而其他用户信道过弱的情况发生。
为了实现此目标，可以采用比例公平性功率分配策略，即将总功率按照各个用户的信道质量比例进行分配。
这种策略既能保证传输速率的均衡，又能够最大程度地提高资源的利用率。
当然，最小中断率协作策略和功率分配策略并不是完美的，还需要根据具体的应用情况进行改进和优化。
例如，在某些情况下，为了提高系统的覆盖范围和传输速率，需要采用动态功率控制策略，在通信距离较近时将功率尽可能地降低，以减少干扰和能耗，提高传输效率。
总的来说，最小中断率协作策略和功率分配策略是无线通信系统中重要的资源协作策略，在实际应用中能够有效提高系统的性能和吞吐量。
基于中断概率的协作通信中继选择与功率分配算法
ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ａ ｍｐ ｌ ｉ ｆ ｙ — ａ ｎ ｄ － ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｗｏ ｔ ｒ ｋ ａ ｉ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｍｉ ｎ ｉ ｍｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｙ ｔ ｏ ｆ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｕ ｔ ａ ｇ ｅ ． Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ，
ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｎｄ ａ ｒ ｅ ｌ ａ ｙ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｗａ ｓ ｃ ｏ ｎ ｄ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ． Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ Ｓ ＮＲ， ｎ ａ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｒ ｅ ｌ ａ ｙ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｅ ｔ
ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈｍ ｔ ｄ ｉ ｄ ｎ ｏ ｔ ｎ ｅ ｅ ｄ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｙ ｔ ｏ ｆ ｃ ｈ ｎｎ ａ ｅ ｌ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎｄ ａ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｉ ｔ ｃ ａ ｎ
第３ ４卷 第 １ Ｏ期
２ ０ １ ３年 ｌ ０月
通
信
学
报
、 ， ０ １ ． ３ ４ ＮＯ ．１ Ｏ Ｏｃ ｔ ｏ ｂ ｅ ｒ ２ ０１ ３
Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ４ ３ ６ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ０ １ ０
AF协作通信系统中节点选择和功率分配问题的研究的开题报告
AF协作通信系统中节点选择和功率分配问题的研究的开题报告一、研究背景：随着无线通信技术的不断发展，协作通信系统变得越来越重要。
在AF（Amplify-and-Forward）协作通信系统中，所有节点都会合作以最大化信息传输速率。
在这种系统中，节点选择和功率分配对于信息传输的性能至关重要。
因此，本研究旨在研究该问题，以满足协作通信系统不断增长的需求。
二、研究目的：本研究旨在通过分析和比较节点选择和功率分配算法，提出一种针对AF协作通信系统的最佳节点选择和功率分配方案。
此外，我们还将通过模拟和实验评估所提出的方案的性能，以验证其有效性。
三、研究内容：本研究的主要内容包括：1. 研究节点选择和功率分配对AF协作通信系统性能的影响。
2. 对现有的节点选择和功率分配算法进行分析和比较。
3. 提出一种针对AF协作通信系统的最佳节点选择和功率分配方案。
4. 进行模拟和实验以验证所提出方案的性能。
四、研究方法：本研究的方法主要包括理论分析、仿真模拟和实验研究。
1. 理论分析：通过理论计算和推导，分析和比较不同节点选择和功率分配算法的性能，并基于此提出最佳方案。
2. 仿真模拟：使用Matlab等仿真工具对所提出方案进行模拟，并对其性能进行评估和优化。
3. 实验研究：进行实验验证所提出方案的性能，包括实现和测试。
五、研究意义：本研究的意义主要体现在以下几个方面：1. 提出一种针对AF协作通信系统的最佳节点选择和功率分配方案。
该方案能够提高通信系统的性能和效率，满足协作通信系统的需要。
2. 对节点选择和功率分配算法进行分析和比较，有助于进一步解决通信系统中的其他问题，促进通信技术的发展。
3. 本研究的结果可以为协作通信系统的实际应用提供指导和支持，有助于提高通信技术的应用水平。
六、研究计划：本研究计划分为以下几个阶段：1. 研究现有的节点选择和功率分配算法，进行分析和比较。
时间：2个月。
2. 提出针对AF协作通信系统的最佳节点选择和功率分配方案，并进行理论分析和仿真模拟。
DF协作系统中基于中断概率的功率分配算法
ｓｈ ｍ ａ ｃ ｉ ｅａｂ ｔ ｒ ｅ ｏｍ ｎ ｅ ｈ ｎ ｔｅｅ ｕ ｏ ｅ ａｌ ａｉ Ｅ Ａ ｃ ｅ ． ｃ ｅ ｅｃ ｎａ ｈｅ ｅ ｅ ｒ ｒ ａ ｃ ａ ｑ ａ ｐ ｗ ｒ ｌ ｃ ｔ ｎ（ Ｐ ）ｓｈ ｍｅ ｖ ｔ ｐｆ ｔ ｈ ｌ ｏ ｏ
平 均 功 率分 配 （ Ｐ 方 案 性 能 更 优 ． Ｅ Ａ）
关键词 ：协作通 信； Ｆ中继 ； Ｄ 黄金分 割法 ； 中断概率 ； 率分 配 功
中 图分 类 号 ：Ｎ９ ９ ５ Ｔ ２ ． 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １２０ （ ０ １ ０ － ０ －７ １０ －４０ ２ １ ） ２０ １ ０ ０
Ｐｏ ｒ ａ ｌｃ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｅ ｎ ｏ ａ ｅ ｐｒ ｂ ｂｉ ｔ ｗｅ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕｔ ｇ ｏ ａ ｌ ｙ ｏ ｉ
ｆ ｒ ＤＦ ｏ ｐｅ ａ ｉ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓ ｏ ｃ ｏ ｒ ｔｖ ｙ ｔ ｍ
基于中断概率的协作通信系统功率分配研究
基于中断概率的协作通信系统功率分配研究崔永青1，叶晓宇2（1.宝鸡职业技术学院，陕西宝鸡721013；2.驻宝鸡地区第一军事代表室，陕西宝鸡721000)摘要：在协作通信中，由于移动终端的资源有限，而转发数据又需要消耗自身资源。
采用合适的功率分配策略能够最大化系统资源的利用率，提高信号的传输效率和可靠性，从而保证通信的质量。
文章研究放大转发协议下以最小化中断概率为目标的机会中继系统的功率分配策略。
分别采用三种方法得到最佳功率分配因子，并对三种方法以及等功率分配方案的性能进行仿真分析。
结果表明迭代法与理想功率分配方案的性能是最接近的，并且这种方法的迭代次数可以根据实际应用场景动态调整。
关键词：无线通信；协作通信系统；功率分配；中断概率；信噪比中图分类号：TN914文献标识码：A文章编号：2096-9759（2023）03-0185-04Research on power allocation of cooperative communication system based on outage probabilityCUI Yongqing1,YE Xiaoyu2(1.Baoji Vocational and Technology College,Shaanxi Baoji721013,China;2.The First Military Representative of Baoji,Shaanxi Baoji721000,China)Abstract:In cooperative communication,due to the limited resources of mobile terminals,moreover forwarding data needs to consume its own resources.Adopting appropriate power allocation strategy can maximize the utilization of system resources, improve signal transmission efficiency and reliability,and ensure the quality of communication.In this paper,we study the power allocation strategy of opportunistic relay system with the aim of minimizing the outage probability under the amplify and forward protocol.Three methods are used to obtain the optimal power allocation factor,and the performance of the three me-thods and equal power distribution scheme is simulated.The results show that the performance of the iterative method is the clo-sest to that of the ideal power allocation scheme,and the number of iterations of this method can be dynamically adjusted ac-cording to the actual application scenario.Key words:wireless communication;cooperative communication system;power allocation;interrupt probability;signal noise ratio0引言在无线通信系统中，对协作通信网络中各个节点的发射功率进行合理分配，不仅能够使得系统中功率资源的利用率最大化，还能够降低用户之间的干扰。
DF协作系统中基于中断概率的功率分配算法
DF协作系统中基于中断概率的功率分配算法宋婧;葛建华;李靖【摘要】Since the equal power allocation (EPA) between the source node and the relay node in the decodeforward (DF) cooperative communication system results in resource inefficiency, a power allocation algorithm based on outage probability analysis is proposed. This algorithm aims to reduce the average outage probability of the system, in which the upper and lower bound expressions for the system average outage probability of the model are derived according to the average signal to noise ratios of the upper link channels of and the channels between users. The power allocation factor that leads to a lower system average outage probability is obtained by the golden section method. Simulation results show that, all conditions being the same, this power allocation scheme can achieve a better performance than the equal power allocation (EPA) scheme.%针对译码转发(DF)协作通信系统中源和中继采用平均功率分配,导致系统资源利用率较低的问题,提出了一种基于中断概率分析的功率分配算法.该算法以降低系统的中断概率为目标,根据用户上行信道和用户间信道的平均信噪比,推导出该模型的系统平均中断概率上下限表达式,并通过黄金分割法迭代出使系统平均中断概率降低的功率分配因子.仿真结果表明,在相同条件下,该功率分配方案比平均功率分配(EPA)方案性能更优.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(038)002【总页数】7页(P1-7)【关键词】协作通信;DF中继;黄金分割法;中断概率;功率分配【作者】宋婧;葛建华;李靖【作者单位】西安电子科技大学,综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学,综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学,综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安,710071【正文语种】中文【中图分类】TN929.5协作分集近年来受到越来越多的关注,其基本思想是:无线网络用户之间通过天线共享,产生一个虚拟的多输入多输出(MIMO)系统以获得分集增益,从而有效对抗无线信道的多径衰落,提高系统的传输性能[1-2].按照中继的转发模式,可将协作分集系统分为放大转发(AF)和译码转发(DF)系统[1].随着研究的推进,受到可实现性和可控性的限制,功率分配逐渐成为协作分集的热点问题.已有研究结果表明,在特定协作通信方案和实际协作通信模型中,对源节点和中继节点的发射功率进行分配,可达到不同的系统性能优化目的[3-6].例如,使系统误符号率最小、误比特率最小、中断概率最小、接收信噪比最大等.文献[6]从中断概率出发,提出在功率受限的情况下一般DF协作通信模型的功率分配方案,但没有考虑源节点到目的节点链路所带来的增益;文献[7]虽然考虑了源节点到目的节点信道增益对DF协作模型中断概率的影响,但未考虑功率受限问题,且分配给各协作节点的功率是相等的.显然这种平均分配功率方式由于没有利用信道的状态信息,缺乏对信道变化做出自适应调整,因而并不是最优的.笔者在上述文献基础上综合考虑了协作节点到目的节点和源节点到目的节点平均信道增益对DF协作系统中断概率的影响,并给出了采用功率分配算法降低系统平均中断概率的方案.研究结果表明,在用户间或用户上行信噪比较低的情况下,通过已知的信道状态信息调整源节点和协作节点的发射功率,可以明显降低错误传播的概率,提高通信的可靠性.考虑一个时分多址(TDMA)模式下的两用户无线协作通信系统,定义用户A或B到目的节点D的信道为模型的上行信道,A和B之间的信道为模型的用户间信道.两个用户A和B以3个时隙为一个周期,互相协作以数据率R向目的节点D发送信息.A和B工作时采用半双工的传输方式,即在同一频段同一用户不能同时发送和接收数据.协作通信的实现过程如图1所示.每个协作周期分为3个时隙:时隙1中,用户A作为源节点发送数据xA(n),用户B和目的节点D接收信号;时隙2中,用户B作为源节点发送数据xB(n),用户A和目的节点D接收信号;时隙3中,用户A和B分别作为对方的协作节点向D发送时隙2和时隙1接收并译码后得到信号的估计值(n)和(n).本文拟解决的问题是:用户A或B在一个协作周期内总发射功率一定的前提下,通过对本地数据和译码转发数据的发射功率进行分配,来降低系统的中断概率.假设用户A和B的功率分配因子相同,均为α(0＜α＜1).用户间信道及用户和目的节点间信道的衰落系数由hij表示,i∈{A,B},j∈{A,B,D}.hij 是均值为0,方差为,独立分布的复高斯变量.接收端的加性噪声服从相互独立均值为0,每维方差为N02的复高斯分布.每条链路的瞬时信噪比为为每比特的能量.令Eb N0=ρ,那么各链路信噪比的平均值可表示为在时隙1中,用户B和目的节点D接收到的信号为假设hij在3个连续时隙内是保持不变的,为了简化表达式,可以将每3个时隙目的节点D接收的信号表示成省略n的矢量形式,即由于该模型使用的译码转发(DF)的协作协议,等效矩阵H的形式取决于中继节点能否对源节点的信息成功译码,因此,H存在如下4种等效形式:其中,Hm表示译码转发协议中各种译码情况发生时的等效矩阵,m∈{0,1,2,3}.H0表示协作节点A和B均能成功译码的情况,H1和H2分别表示只有单个协作节点能成功译码的情况,H3表示协作节点A和B均未译码成功的情况.假设信道为相互独立的瑞利衰落信道,P(H=Hm)表示各种译码情况发生的概率,m∈{0,1,2,3},则下面主要研究引入源节点和协作节点之间的功率分配后,系统平均中断概率所受到的影响.文献[1]中定义译码情况m,m∈{0,1,2,3}发生时的系统互信息为其中,I为2×2的单位矩阵,根据中断概率的定义,可以得到系统的平均中断概率为对于一般的具有非对称信道的DF协作通信系统,在功率受限的模式下,考虑源节点到目的节点的链路增益,会使系统平均中断概率在数学上不易得到精确的闭合表达式,因此本文中给出的是系统平均中断概率的上、下限表达式:其中,PU和PL分别为系统平均中断概率的上限和下限.下面根据协作节点译码准确性的不同,分4种情况分别讨论对应的平均中断概率.情况1用户A和B均能成功译出接收的源信息并在第3个时隙转发.将等效矩阵H0代入式(7)得到第1种译码情况下的互信息I0为令随机变量分别求出互信息I0的上下限,IL≤I0≤IU,等价于中断概率的下上限P0(IL ＜R)≥P(I0＜R)≥P0(IU＜R).其中,互信息的下限IL为令其中,瑞利包络u和v均服从指数分布,那么随机变量y1的概率密度函数为在信噪比ρ较高的情况下,对+＜M进行积分可以得到该情况下中断概率的上限为由式(14)得到的中断概率下限为若w=u+v,u和v分别是参数为λu和λv的独立指数随机变量,则随机变量w的累积分布函数为将λu=,λv=代入式(15),可以得到第1种译码情况下的中断概率下限为在高信噪比情况下,式(16)的中断概率下限可以近似表示为情况2用户A到B的链路中断,B到A的链路不中断,因而在第3个时隙只有协作节点A能成功译码并转发接收信号的估计值.将等效矩阵H1代入式(7),得到第2种情况下的系统互信息I1为进而确定使IL≤I1≤IU的互信息下限IL,令Iran=3IL,由文献[1]知,该情况下随机变量Iran的概率密度函数为式(20)是高信噪比情况下概率密度函数q(Iran)的近似表达式.对该式进行积分,可得到此时的中断概率上限P1(IL＜R)为接着确定使IL≤I1≤IU的互信息上限IU,P1(IU＜R)在高信噪比情况下的表达式与式(17)相同,其中情况3用户B到A的链路中断,A到B的链路不中断,在第3个时隙只有协作节点B 能成功译码转发所接收信号的估计值.将等效矩阵H2代入式(7),得到第3种情况下的系统互信息I2为通过观察式(23)可以看出,可将译码情况3与译码情况2的互信息上下限取相同值.因此,这两种情况的中断概率上下限也是相同的.情况4用户A到B和B到A的链路都是中断的,即两个节点均不能正确译码进行协作,因而第3个时隙不传输任何信号.将等效信道矩阵H3代入式(7),得到第4种译码情况下的系统互信息I3为由式(24)可见,I3的表达式与式(19)相同,则此时高信噪比的平均中断概率表达式与式(21)相同.将各种译码情况下的理论上、下限分别代入式(9)和(10),可以得到最终的系统平均中断概率近似表达式.综上推导可以看出,系统的平均中断概率不仅与用户上行信道和用户间信道的平均信道增益有关系,而且还受到功率分配因子α的影响.协作节点只要根据信道状况对本地数据和中继数据的发射功率进行自适应调整,就可以降低系统中断概率,提高传输性能.而且通过系统平均中断概率的近似表达式可以看出:在信噪比较高的情况下,系统还可以获得二阶完全分集增益,提供比较理想的抗多径衰落性能.使系统中断概率最小的功率分配系数称为最优功率分配系数αopt,这是一个有约束条件的非线性规划问题,且中断概率理论上下限在α∈(0,1)的区域中均是单峰函数.由于目标函数Pout表达式复杂,难以求出最优功率分配系数,可以采用最优化理论中黄金分割的方法迭代搜索出使中断概率在一定精度下的最小值,该最小值对应的功率分配系数就是本文中所提的功率分配系数.黄金法迭代的流程图如图2所示,迭代步骤如下:步骤1 定义初始区间 [a1,b1],其中 a1=0,b1=1,精度要求L＞0.令搜索试探点λ1=a1+0.382(b1-a1),μ1=a1+0.618(b1-a1),并计算f(λ1) 和f(μ1),令k=1.步骤2 若bk-ak＜L,停止迭代,且αopt=(bk+ak) 2.否则,当f(λk)＞f(μk)时,转步骤3;当f(λk)≤f(μk)时,转步骤4.步骤3 令ak+1=λk,bk+1=bk,λk+1=μk,μk+1=ak+1+0.618(bk+1-ak+1).计算f(μk+1),令k=k+1,转步骤2.步骤4 令ak+1=ak,bk+1= μk,μk+1=λk,λk+1=ak+1+0.382(bk+1-ak+1).计算f(λk+1),令k=k+1,转步骤2.相对穷举搜索法,本文使用的黄金分割法可以大大降低迭代次数.对理论下限进行精度为0.01和0.001的迭代分别需要4次和9次就可以搜索到所需的功率分配因子.可见,迭代次数与精度L密切相关,L精度越高,迭代次数越多,αopt收敛越慢.因此,在一定精度下,当信道变化较慢时,可以令多个协作周期使用同一个αopt,以减少系统开销.在对称和非对称上行信道条件下,分别对平均功率分配算法和笔者所提出的功率分配算法的性能进行了比较.假设用户间信道对称 (==),数据率R=1.图3给出了对称上行信道条件下,EPA算法和笔者所提算法的系统平均中断概率理论上下限的性能.如图3表明了两用户上行信道对称,且信噪比固定为15dB时,随着用户间信道信噪比的增加,系统平均中断概率理论上下限减小的规律.为了衡量理论上下限的准确性,仿真提供了Monte-Carlo模型的结果作为对比.由图3可以看出,理论上下限与仿真值在变化趋势上基本一致.对比发现,中断概率的理论下限与Monte-Carlo模型的结果更接近,于是笔者对理论下限进行迭代求出功率分配系数,并按照此系数对源节点和中继节点的发射功率进行分配,能使Monte-Carlo模型的仿真结果的中断概率降低.图4给出了非对称上行信道条件下,用户间信道平均信噪比和用户上行信道信噪比均固定为15dB,在10～40dB之间变化时,两种算法的系统平均中断性能.由图4可以看出,随着的增加,中断概率的理论上下限和仿真值都在减小.可见无论哪个用户的上行信道质量更好,通过功率分配后的协作都能获得增益,且用户间信道质量越好,获得的增益也就越大.图5给出了对称上行信道条件下,用户间信道的平均信噪比分别为15dB和25dB 时,按照通过理论下限迭代求得的功率分配系数进行功率分配与平均功率分配的仿真结果对比.图5表明,随着用户到目的节点的发射功率=的增加,中断概率逐渐减小.在中断概率为10-4时与EPA算法相比,笔者所提算法可提供大约1dB的信噪比增益.由此可以看出,要达到相同的中断概率时,该功率分配算法比EPA算法需要的发射功率小.换句话说,正是因为通过自适应的功率分配降低了总的发射功率,减少了协作节点之间的相互干扰,才使中断概率减小.图6给出了非对称上行信道条件下,用户间信道的平均信噪比分别为15dB和25dB时,两种算法的中断性能.仿真中,上行信噪比固定为15dB,在0～30dB之间变化.研究了一种协作通信系统中基于DF的功率分配策略,给出了以降低中断概率为目标的非线性规划模型,进而提出了针对该优化问题的功率分配算法.在不同信道增益条件下验证该算法的仿真结果表明,在协作用户上行信道或用户间信道不理想的情况下,笔者所提算法可以明显提升系统的传输性能.【相关文献】［1] Sendonaris A，Erkip E，Zhang er Cooperation Diversity Part I and II System Description ［J].IEEE Trans on Communications，2003，51（11)：1927-1948.［2] Laneman J N，Tse D N C，Wornell G W.Cooperative Diversity in Wireless Networks：Efficient Protocols and Outage Behavior［J].IEEE Trans Information Theory，2004，50（12)：3062-3080.［3] 李靖，葛建华，王勇，等.一种资源利用率高的协作无线系统［J].西安电子科技大学学报，2009，36（1)：28-32.Li Jing，Ge Jianhua，Wang Yong，et al.Resource Efficient Cooperative Wireless System ［J].Journal of Xidian University，2009，36（1)：28-32. ［4] Lee Y，Tsai M H.Performance of Decode-and-Forward Cooperative Communications over Nakagami-m Fading Channels ［J].IEEE Trans on Vehicular Technology，2009，58（3)：1218-1228.［5] Mahinthan V，Mark J W，Shen Xuemin.Performance Analysis and Power Allocation for M-QAM Cooperative Diversity Systems［J].IEEE Trans on Wireless Communications，2009，9（3)：1237-1247.［6] Bletsas A，Shin Hyundong，Win M Z.Cooperative Communications with Outage-Optimal opportunistic relaying ［J].IEEE Trans on Wireless Communications，2007，6（9)：3450-3460.［7] Ahmed S，Ding Zhiguo，Ratnarajah T，et al.Cooperative Transmission Protocol with Full Diversity and Iterative Detection ［J].IET Signal Process，2008，2（4)：361-368.［8] Ding Zhiguo，Ratnarajah T，Cowan C F N.On the Diversity-multiplexing Tradeoff for Wireless Cooperative Multiple Access Systems ［J].IEEE Trans on Signal Processing，2007，55（9)：4627-4638.［9] 陈宝林.最优化理论与算法［M].2版.北京：清华大学出版社，2005：256-259.。
基于中断率分析的编码协作通信功率分配方法
基于中断率分析的编码协作通信功率分配方法
韩春雷;葛建华;林一;张南
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009()20
【摘要】基于瑞利信道下编码协作的中断率分析提出了一种功率优化分配方案。
该方案首先通过一种近似方法化简了中断率积分,其次利用泰勒级数展开得到了系统中断率近似界的简单表达式,最后以最小化系统中断率为目标,并以该近似解界为目标函数得到了功率优化分配系数的数学闭式解。
仿真证明该近似界是一条紧界。
同时发现随着中继与目的端之间信道状况的改善,采用功率优化分配方法使系统中断率和误码率性能均有明显提升。
【总页数】4页(P6539-6542)
【作者】韩春雷;葛建华;林一;张南
【作者单位】西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.基于中断概率的协作通信中继选择与功率分配算法
2.基于误码率的DF协作通信系统功率分配方法
3.最小中断率协作策略和功率分配
4.AF-DSTC协作通信中基于中断概率的功率分配方法
5.B3G/4G协作通信中基于MCPA门限的功率分配方法
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（ 南通 大 学 电子信 息 学 院 ， 江苏 南通 ２ ２ ６ ０ １ ９ ）
【 摘 要】提 出了选择中继协议下最小化系统中断概率的最优功率分配方案， 并给出了最佳功率分配 的闭式解。根据协作节点 间是否存在 交互信息 ， 分别通过 对 系统 中断概率 的分析 ， 推 出 了高信 噪 比下 中断概 率的理论 界 。基于 理论 界 ， 在 功率 受 限的情
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ １ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ — ｔ ｉ ｍ ｅ ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ； ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｙ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ； ｏ ｕ ｔ ａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｂｉ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ； ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
协作分集技术通过使 网络 中各单 天线 用户共享 彼此 方法通过两种不 同的性能指标 ， 给 出最优 的中继节点及最 天线 ， 形成虚拟的多天线阵列 来实现 发射 或接 收分集 ， 是 佳的功率分 配。虽然对功率分配 的研究较多 ， 但在空时协
一
种虚拟 ＭＩ Ｍ Ｏ技 术 ， 它最初是 由 Ｌ ａ ｎ ｅ ｍ ａ ｎ和 Ｗｏ ｍｅ ｌ ｌ 提 作 中考虑 中继节点间交互情况的研究较 少。
Ｔ ｓ Ｍ ． 丌 ． Ｎ Ｇ
【 本 文献信 息】 季彦呈 ， 章 国安 ， 张士兵 ， 等 ．空时协作 系统 的 中断概 率分析和 功率分配研 究［ Ｊ ］ ． 电视技术 ， ２ ０ １ ３ ， ３ ７ （ ２分配研究
季彦 呈 ， 章 国安 ， 张 士兵 ， 张晓格
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｎ ａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｎ ａ ￣ ｏ ｎ ｇ ２ ２ ６ ０ １ ９ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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况 下， 通过拉 格 朗 日乘数法 ， 得 到最优 功率分配 的闭合解。仿 真结果表 明， 所推理 论界 在高 信噪 比下 与仿真值 近似 相等 ， 最 优功 率分配点 的系统性 能也 要优于其他 功率分配 点。
【 关键词 】空 时协作 ； 选择 中继协议 ； 中断概 率 ； 功 率分 配 【 中图分类号】Ｔ Ｎ ９ ２ ５ 【 文献标志码】Ａ