中继协作水声通信系统基于ARQ反馈的资源分配方案的制作方法

本发明涉及水声通信系统的资源分配
技术领域：
，尤其是在水声环境受到水下噪声和中继加成噪声等干扰的情况下，结合AF中继技术的下行水声通信资源分配方案，在不完全了解信道信息的情况下，利用目标节点的ACK/NAK反馈进行上下界递推更新，可以在给定的误包率的条件下逐渐逼近实际能达到的SIR和速率，得到一种水声系统用户调度和速率分配的方案。
背景技术：
：众所周知，海洋中蕴含着大量的资源和广阔的空间，因此，水声通信业务应运而生。最开始应用于军事系统，到现在也开始广泛用于民用产业，如开采发掘海洋资源，已经成为一个越来越火热的研究方向。不过水声通信和传统的无线通信相比，有很多显著的区别。比如，水声信道中由于介质的吸收作用。会减少声信号振幅和能量，声波在传输过程中的平均损耗可以表示为：TL＝n·10lg(d)+αd,其中d为传播距离(单位:km)，我们选择浅海场景，n一般取1.5，吸收系数α和频率f的直接的经验公式α=0.1f21+f2+40f24100+f2+2.75×10-4f2+0.003]]>传输性能会随着距离变远损失越来越大，因此给水声信道能够利用的带宽和传播的最大距离设立了瓶颈。正交频分复用(OFDM)技术是当今通信技术的重要成员之一，应用非常普及，技术也比较成熟。OFDM把信道分成若干个子信道并行传输，能够很大程度的减小由于多径传播带来的码间串扰，从而提高频带利用率，对信道带宽较窄的水声通信来说是很有利的。正交频分多址(OFDMA)可以看作是OFDM的升级版，在OFDM基础上增加了对多径衰落的稳健性以及较高的频带利用率，由于水声信道本身面临多径严重，带宽窄，频谱利用率低的特点，正好可以用这项技术来改善水声通信中的这些瓶颈问题，尤其是Muti-UsersOFDA，包括频率和多用户选择两个分集，而充分利用这优势，来进行优化设计。对于传统的有线通信，分层网络协议是非常必要也非常有效的，通常分为7层：应用层，表示层，会话层，传输层，网络层，数据链路层和物理层。不过对于无线网络环境，包括水声通信，存在着介入冲突，用户间干扰，信号衰落，环境影响比有线网络严重的多的问题，若是仍然继续使用分层设计，那么将会存在以下两大问题：不能保证整个网络的性能达到最优化；没有适应环境变化的灵活能力。因次也要引入跨层设计的概念。跨层设计其核心思想是：满足服务质量(QoS)的情况下，将所有层当做一个整体，而不是分层进行设计。技术实现要素：本发明要解决的技术问题为：针对水声通信系统，通过跨层设计思想，提出适用于水声通信下行链路的资源分配方案。所提方案首先可以实现在符合给定的误包率的情况下，以最小化系统BER(误比特率)为目标和评判标准进行建模和改进，可以在发射端不能获取信道状态信息同时考虑水下传感器存在噪声干扰的前提下，利用ACK/NAK信息把跨层优化问题转换成相对简于马尔可夫决策过程，进而给出用户调度，以及速率分配的解。从仿真数据信息可以看出，该方法利用比较简单的算法得到类似发射端已获取信道状态信息的整体性能。本发明采取的技术方案具体为：一种针对浅海水下环境下行多用户系统的传输方法，其特征在于浅海水下环境的下行多用户系统包含一个源节点S，一个中继节点R，及K个目标用户节点，其中，源节点S和目标用户节点之间设置为有障碍物阻隔，即不考虑直达径，信道建模方面采用块衰落信道，将所有的N个子载波均匀划为D个频率块，每个频率块视为可利用的独立单位，即每个频率块不与其他频率块相关，可以进行单独处理，每个频率块上有N/D个子载波，设定符号时隙为T，数据包的时隙为T/M，M为数据包的数量；其中K、D、N、M、T均为正整数；在一个时隙内，从源节点S到中继节点R再到目标用户节点，采用AF中继的方式，中继节点R对接收信号进行放大并转发，不进行其他复杂的处理，噪声也被相应放大。第一跳：源节点传播信号为ys,k,d=pshs,k,ds+ns,k]]>ys,r,d=pshs,r,ds+ns,r]]>ys,k,d为第k个目标用户节点在频率块d上接收到源节点S传播的信号，ys,r,d为中继节点R在频率块d上接收到的源节点S发来的信号，ps为源节点的发射功率，s为源节点S的发送信号，hs,r,d为源节点S到中继节点R在频率块d上的信道衰落系数，hs,k,d为源节点S到第k个目标用户节点在频率块d上的信道衰落系数，ns,k为源节点S到第k个目标用户节点的干扰噪声，ns,r为源节点S到中继节点R的干扰噪声。第二跳：中继节点R将接收到的信号ys,r进行放大β倍后转发给目标用户节点，那么，第k个目标用户节点在频率块d上接收到的信号则是：yr,k,d=βpshs,r,dhr,k,ds+n′]]>其中，n′＝βhr,k,dns,r,d+nr,k,d，为两个信道的等效噪声，hs,r,d为源节点S到中继节点R在频率块d上的信道衰落系数，hr,k,d为中继节点R到第k个目标用户节点在频率块d上的信道衰落系数，ns,r,d为源节点S到中继节点R在频率块d上的干扰噪声，nr,k,d为中继节点R到第k个目标用户节点在频率块d上的干扰噪声；放大系数β需要满足下面的约束条件β=pr|hs,r,d|2ps+N0]]>pr为中继节点R的发射功率，ps为源节点S的发射功率，N0为加性高斯白噪声方差。根据水下噪声的特点，选取浅海环境(海南三亚南海海域)，海洋环境噪声干扰严重，如会受到船舰，海洋生物等影响，噪声比陆上无线通信环境中噪声复杂的多，不过通过大量的统计数据分析来看，依然服从正太分布，且不容易被忽略。hi,j,d(i∈{s,r｝,j∈{r,k})为水声信道衰减系数，而水声信道是最复杂的通信信道之一，这是由于声波在水下传输会受到海面波浪，海底的分布不均匀，以及海底介质的分均称型所形成的散射，折射效应造成的传播损失，本发明选取常用的浅海水声稀疏信道，海面为软边界，海的深度为135m，海水中声音的传播速度为1576m/s，海底密度为1.95g/cm3,吸收系数为0.37dB/m，大多数情况下，能够视为慢时变相干信道，且具有多径，在较短的时间内，可以看成时不变滤波器，这时候，声速不随水平方向变化，仅与深度有关，则水声多径信道的脉冲响应为其中Q为水声信道路径数，αi和τi分布为第i条路径的时延和衰减系数。由于第一跳(从源节点到中继)中噪声也被放大，相比于第二跳(从中继到目标用户)的噪声要大的多，因此将第二跳噪声方差设为0，并且将信号平均发送功率约束归一化，即E[|s|2]＝1,μ为归一化的噪声功率的平方其在频率块d上的信干比可以表示为SIRk,d=||βpshs,r,dhr,k,d||2μ||βhr,k,d||2]]>本发明的分析采用基于ARQ(自动重传请求),可以考虑任一频率块在时间T里，具有传递Np个数据包的能力，接收端传感器会解码任一数据包，同时能够及时反馈1bit的反馈信息。我们可以用ACK代表m时刻正确解码，NAK表示m时刻错误解码，记为vk,m,d而此刻定义源节点到中继的信道信息为：hs,r＝[hs,r,1,hs,r,2,…hs,r,D]同理，中继到第k个目标用户的信道信息为：hr,k＝[hr,k,1,hr,k,2,…hr,k,D]且h＝[hs,r,1hr,k,1,hs,r,2hr,k,2,…hs,r,Dhr,k,D]T，则hAm=[h,hr,k,]T]]>hAm,d=[hs,r,dhr,k,d,hr,k,d]T]]>时刻m系统中总的速率能计算为：(hAm)=Σd=1Dc(hAm,d)=Σd=1DNTDMlog2(1+SIRAm,d)]]>其中，定义为目标用户Am的理论最大速率，Am为在m时刻的全部频率块的用户调度情况；Am,d为在m时刻单独d的用户调度。此时，vk,m,d的式子可以写成：vk,m,d=1,rm,d≤c(hk,d)0,rm,d≥c(hk,d)]]>其中，rm,d的定义是：在时刻m，频率块d上的速率分配，c(hk,d)则定义为系统中的用户k在频率块d上通信的极限速率，则c(hk,d)=NTDMΣd=1D(1+SIRk,d)=NTDMΣd=1D(1+ps||βhs,r,dhr,k,d||2μ||βhr,k,d||2)=c(Xk,d)]]>其中Xk,d=||hs,r,d||2||ns,r,d||2]]>源节点端实现用户调度和速率分配的原理是：更新的原理是利用反馈信息，即vk,m,d。若利用一个新的集合，即为在m的后一个时隙，上面提到的Xk,d的值的集合。m从1开始，在每一个时刻结束后，所有用户都接收到ACK/NAK反馈，根据上式进行下一时刻的更新，逐步来推算用户k在频率块上的SIR与的乘积值。本发明的跨层优化设计在考虑优化系统容量的基础上，采用系统BER作为优化目标，系统的误比特率定义为Pe＝Ne/Ns，其中Ne为接收出现差错的比特数，Ns为总的发送的比特数。结合vk,m,d，定义实际的误比特率如下：其中Pr(X)表示X发生的概率。给定的误包率PER为ε，再根据c(hk,d)的表达式，得到其中，θm,d=μps(2rm,dDMNT-1)]]>综上，可以用有如下约束的最大化问题来描述所提出的最优化问题：那么，ACK/NAK全部时隙反馈集合Vm,d的表示式为根据权利要求1中所述的方法，本发明进行基于反馈的跨层优化用户调度和速率分配算法，且考虑基于AF中继存在噪声干扰情况下，进行相关用户信道信息估计和速率分配，相应的步骤如下。首先，进行最优的状态更新。且集合的上下界为θm,d的函数，能够表示为：由此得到，PrXk,d≥θm,d|Xk,d≥L(Θm-1,d,v‾k,dm-1),Xk,d≤U(Θm-1,d,v‾k,dm-1)=1-ϵ]]>变量Xk,d的累积分布函数(CDF)为且Xk,d～F(2,2F分布的密度函数为：Γ(m+n2)Γ(m2)Γ(n2)(mn)m2vm2-1(1+mnv)-m+n2,v≥0]]>其中Γ(m)为伽马分布，可通过Γ分布函数对照表将具体数值代入求值。易得：由此得到接下来，进行目标的选择。最优的目标Am,d选择为：Am,d=argmaxk,dL(Θm-1,d,v‾k,dm-1)]]>其中arg(f(x))是指使得函数f(x)最大时，x的取值。最后，进行速率的分配。由于前面已经求出信道信息估值θm,d，结合反馈矩阵Vm,d，可以求出第d个频率块上选择的目标在m时刻分配到的速率为：rm,d=NTDMlog2(1+psθm,dμ)]]>综上，算法可以归纳为:第一步：初始化初始化上下界信息L，U第二步：循环更新资源分配for时刻m＝1:Mfor频率块d＝1:D利用Am,d表达式和状态信息进行目标Am,d选择利用θm,d表达式进行状态更新利用rm,d表达式实现速率分配根据分配的速率利用公式endfor{d}endfor{m}第三步：计算BER。利用求得的rm,d和per带入下两式中，即可计算系统的BER。根据更新特性，随着时间增加，的和慢慢逼近，当M无限大时，上下界近乎相等，可用下式表示：limm→∞rm,d=limm→∞NTDMlog2(1+psθm,dμ)=c(XAm,d)]]>并且，当M趋于无穷时，rm,d＝max(rate),(信道完全已知)故，所推算法是线性最优的。本发明相对于传统方案，可以在相对不高的复杂度的情况下得到较低的误比特率，即接近信道状态已知时的性能。附图说明图1为本发明中继水声通信系统模型；图2为本发明信道模式模型；图3为吸收系数与频率的关系；图4为SNR和距离、频率的关系；图5为实际与理论累计分布函数曲线；图6为SIR估计值和m关系；图7为速率分配和m关系；图8为BER与用户数量关系。具体实施方式以下结合附图和具体实施例进一步描述。结合图1所示的水声中继系统，该系统包含一个源节点S，一个中继节点R，K个用户传感器节点，其中，源节点S和目标用户节点之间设置为有障碍物阻隔，即不考虑直达径。信道建模方面采用块衰落信道，设定一个时隙为T秒，将所有的子载波均匀划为D个部分(定义为频率块)，将此视为可利用的独立单位，即每个频率快不与其他频率块相关，可以进行单独处理，即把N个子载波分为D个频率块，即每个频率块上有N/D个子载波，符号时隙为T，数据包的时隙设为T/M，M为包的数量，K、D、N、M、T均为正整数，如图2所示。在只考虑一个时隙内的情况下，从源节点S到中继节点R再到第k个目标用户,采用AF(放大转发)中继的方式，其基本原理就是对接收信号进行放大并转发，并不进行其他复杂的处理，噪声也会被相应放大。第一跳(从源节点S到中继节点R)：源节点S传播信号(d频率块上)为ys,k,d=pshs,k,ds+ns,k]]>ys,r,d=pshs,r,ds+ns,r]]>ys,k,d为第k(k＝1…K)个目标用户端在频率块d(d＝1…D)上接收到源节点S传播的信号，ys,r,d为中继R在频率块d接收到的源节点S发来的信号，ps为源节点的发射功率，s为源节点S的发送信号，hs,r,d为源节点S到中继节点R的信道衰落系数，hs,k,d为源节点S到第k个目标用户节点的信道衰落系数，ns,k为源节点S到第k个目标用户节点的干扰噪声，ns,r为源节点S到中继节点R的干扰噪声。第二跳(从中继节点R到目标用户节点)：中继节点R将接收到的信号ys,r进行放大β倍后转发给目标端，那么，目标接收到的信号则是：yr,k,d=βpshs,r,dhr,k,ds+n′]]>其中，n′＝βhr,k,dns,r,d+nr,k,d，为两个信道的等效噪声。放大系数β需要满足下面的约束条件β=pr|hs,r,d|2ps+N0]]>pr为中继节点R的发射功率，ps为源节点S的发射功率，N0为加性高斯白噪声方差。根据水下噪声的特点，选取浅海环境(海南三亚南海海域)，对噪声ns,k,d，ns,r,d和nr,k,d，由于海洋环境噪声干扰严重，如会受到船舰，海洋生物等影响，比陆上无线通信环境中噪声复杂的多，不过通过大量的统计数据分析来看，依然服从正太分布，且不容易被忽略。hi,j,d(i∈{s,r},j∈{r,k}，i≠j)为节点i到节点j在频率块d上的水声信道衰减系数，ni,j,d(i∈{s,r},j∈{r,k}，i≠j)为节点i到节点j在频率块d上的干扰噪声。而水声信道是最复杂的通信信道之一，这是由于声波在水下传输会受到海面波浪，海底的分布不均匀，以及海底介质的分均称型所形成的散射，折射效应造成的传播损失，本发明选取常用的浅海水声稀疏信道，海面为软边界，海的深度为135m，海水中声音的传播速度为1576m/s，海底密度为1.95g/cm3,吸收系数为0.37dB/m，SNR和距离、频率的关系如图3、4所示，大多数情况下，能够视为慢时变相干信道，且具有多径，在较短的时间内，可以看成时不变滤波器，这时候，声速不随水平方向变化，仅与深度有关，水声多径信道的脉冲响应为其中Q为水声信道路径数，αi和τi分布为第i条路径的时延和衰减系数。由于第一跳(从源节点到中继)中噪声也被放大，相比于第二跳(从中继到目标用户)的噪声要大的多，因此将第二跳噪声方差设为0，并且将信号平均发送功率约束归一化，即E[|s|2]＝1,μ为归一化的噪声功率的平方,其在频率块d上的信干比可以表示为SIRk,d=||βpshs,r,dhr,k,d||2μ||βhr,k,d||2]]>本发明的分析采用基于ARQ(自动重传请求),可以考虑任一频率块在时间T里，具有传递Np个数据包的能力，接收端传感器会解码任一数据包，同时能够及时反馈1bit的反馈信息。我们可以用ACK代表m时刻正确解码，NAK表示m时刻错误解码，记为vk,m,d而此刻定义源节点到中继的信道信息为：hs,r＝[hs,r,1,hs,r,2,…hs,r,D]同理，中继到第k个目标用户的信道信息为：hr,k＝[hr,k,1,hr,k,2,…hr,k,D]且h＝[hs,r,1hr,k,1,hs,r,2hr,k,2,…hs,r,Dhr,k,D]T，则hAm=[h,hr,k,]T]]>hAm,d=[hs,r,dhr,k,d,hr,k,d]T]]>时刻m系统中总的速率能计算为：(hAm)=Σd=1Dc(hAm,d)=Σd=1DNTDMlog2(1+SIRAm,d)]]>其中，定义为目标用户Am的理论最大速率，Am为在m时刻的全部频率块的用户调度；Am,d为在m时刻频率块d的用户调度,为在m时刻频率块d上调度到用户的信号干扰比。此时，vk,m,d的式子可以写成：vk,m,d=1,rm,d≤c(hk,d)0,rm,d≥c(hk,d)]]>其中，rm,d的定义是：在时刻m，频率块d上的速率分配，c(hk,d)则定义为系统中的用户k在频率块d上通信的极限速率，则c(hk,d)=NTDMΣd=1D(1+SIRk,d)=NTDMΣd=1D(1+ps||βhs,r,dhr,k,d||2μ||βhr,k,d||2)=c(Xk,d)]]>其中Xk,d=||hs,r,d||2||ns,r,d||2]]>源节点端实现用户调度和速率分配的原理是：更新的原理是利用反馈信息，即vk,m,d。若利用一个新的集合，即为在m的后一个时隙，上面提到的Xk,d的值的集合。m从1开始，在每一个时刻结束后，所有用户都接收到ACK/NAK反馈，根据上式进行下一时刻的更新，逐步来推算用户k在频率块上的SIR与的乘积值。本发明的跨层优化设计在考虑优化系统容量的基础上，采用系统BER作为优化目标，系统的误比特率定义为Pe＝Ne/Ns，其中Ne为接收出现差错的比特数，Ns为总的发送的比特数。结合vk,m,d，定义实际的误比特率如下：其中Pr(X)表示X发生的概率。给定的误包率PER为ε，再根据c(hk,d)的表达式，得到其中，θm,d=μps(2rm,dDMNT-1)]]>综上，可以用有如下约束的最大化问题来描述所提出的最优化问题：那么，ACK/NAK全部时隙反馈集合Vm,d的表示式为本发明进行基于反馈的跨层优化用户调度和速率分配算法，且考虑基于AF中继存在噪声干扰情况下，进行相关用户信道信息估计和速率分配，相应的步骤如下。首先，进行最优的状态更新。且集合的上下界为θm,d的函数，能够表示为：由此得到，PrXk,d≥θm,d|Xk,d≥L(Θm-1,d,v‾k,dm-1),Xk,d≤U(Θm-1,d,v‾k,dm-1)=1-ϵ]]>变量Xk,d的累积分布函数(CDF)为且Xk,d～F(2,2)F分布的密度函数为：Γ(m+n2)Γ(m2)Γ(n2)(mn)m2vm2-1(1+mnv)-m+n2,v≥0]]>其中Γ(m)为伽马分布，可通过Γ分布函数对照表将具体数值代入求值。易得：图5为实际Xk,d的CDF曲线与理论曲线对照。由此得到接下来，进行目标的选择。最优的目标Am,d选择为：Am,d=argmaxk,dL(Θm-1,d,v‾k,dm-1)]]>其中arg(f(x))是指使得函数f(x)最大时，x的取值。最后，进行速率的分配。由于前面已经求出信道信息估值θm,d，结合反馈矩阵Vm,d，可以求出第d个频率块上选择的目标在m时刻分配到的速率为：rm,d=NTDMlog2(1+psθm,dμ)]]>综上，算法可以归纳为:第一步：初始化初始化上下界信息L，U第二步：循环更新资源分配for时刻m＝1:Mfor频率块d＝1:D利用Am,d表达式和状态信息进行目标Am,d选择利用θm,d表达式进行状态更新利用rm,d表达式实现速率分配根据分配的速率利用来更新状态endfor{d}endfor{m}第三步：计算BER。利用求得的rm,d和PER带入下两式中，即可计算系统的BER。根据更新特性，随着时间增加，的和慢慢逼近，图6、7分别为SIR估计值、速率分配和m关系，图8为BER与用户数量关系，当M无限大时，上下界近乎相等，可用下式表示：limm→∞rm,d=limm→∞NTDMlog2(1+psθm,dμ)=c(XAm,d)]]>并且，当M趋于无穷时，rm,d＝max(rate),信道完全已知，故，所推算法是线性最优的。当前第1页1 2 3