半双工工作模式下的认知-协作非正交多址接入方法与流程

本发明涉及信息与通信技术领域，具体涉及一种半双工工作模式下采用频谱检测技术的认知-协作非正交多址接入方法。

背景技术

在过去几十年中，移动通信网络经历了从第一代移动通信系统到第四代移动通信系统的发展，这4代移动通信系统主要满足的都是人到人(humantohuman,h2h)之间的通信。从1g到4g的过程中，通信业务从面向语音通话业务逐步发展到以数据通信业务为主。特别是在4g系统中，人们使用移动通信网络的主要目的已经不仅仅是与他人打电话，而转向了通过数据应用与他人进行数字通信、共享信息或者获取自己感兴趣的信息，后者的典型例子包括浏览网页获取新闻信息等。在4g系统中，智能终端得到了快速的普及，结合了移动网和互联网的移动互联网由此快速活跃起来。反过来，移动互联网可以为智能终端提供和承载丰富多彩的应用。在满足了人与人之间的通信需求后，物联网(internetofthings,iot)为无线通信产业注入了持续发展的驱动力。物联网的愿景是给任何一个希望在通信中获益的对象提供通信连接服务，其中的对象包括微小静止的传感器、自动控制装置、读数仪表以及地面上的各类交通工具等等不胜枚举。物联网的典型应用场景可大概归纳为四个方面。首先还是以人为中心的场景，包括人们穿戴智能手环、虚拟现实等设备，同时包括人体中植入微小传感器以监测各种健康指标等；第二个是以智慧家庭为中心的场景，包括家庭中的娱乐、智能安全系统等；第三个是智慧工厂、农场、林业为中心的场景，包括工业设备的自动化控制、农场生态环境的检测、畜牧的跟踪和森林的防火等；第四个是以智慧城市为中心的场景，包括智能交通、城市安防监控等。送些广泛的物联网应用将为越来越多的对象提供通信连接服务。智能终端上诸如社交网络类的应用，以及以人为中心的物联网应用比如携带智能手环以记录日常锻炼等活动都非常常见。以智慧家庭、智慧城市等为中心的物联网应用目前也得工业界大力的投入，一些产品或者服务将很快或者已经出来。比如近几年流行的共享单车应用就对利用物联网进行定位表现出了极大的兴趣。可以预测，几年之内，这些丰富多彩的通信应用将越来越多地出现在人们日常的生活、学习、工作和休闲娱乐之中，并将起到积极的作用。现有的通信系统逐渐难以满足移动互联网和物联网日益发展导致的急剧增长的用户需求。为了满足当前各种新型业务对大量传输数据的需求和对大量接入网络对象个数的需求，第五代移动通信系统应运而生。

5g网络的目标整体上希望实现大数据传输速率、小通信时延、为单位覆盖区域提供高可用带宽资源、增加可接入设备数量，实现用户的接入请求永远受采纳而且网络永远可接入，实现无论何时无论何地达到网络百分百全覆盖，降低能量消耗并提高电池寿命。为了实现这样的目标，非正交多址接入技术、认知无线电技术和协作通信都成为了5g的关键技术。

在无线通信系统，多址接入技术是实现多个用户同时进行通信的必要方式。多址接入可以分为：正交的多址接入和非正交的多址接入。由于正交多址接入方式中一个正交资源只允许分配一个用户，这严重限制了小区的吞吐量和设备连接数。面对未来网络需求量的爆炸性增长，5g通信系统需要考虑能更深入发掘频谱效率提高潜力的无线传输技术，如大规模天线技术、毫米波通信、非正交多址接入等。为了满足5g网络大量接入和高容量需求，非正交多址接入(non-orthogonalmultipleaccess,noma)技术被认为是5g移动通信中最为关键的技术。

现有的非正交多址接入方法noma的以下三个问题。第一，采用noma方法共享系统资源时，总是希望给信道条件比较差的用户分配更多的功率，但是对于信道条件特别差的小区边缘用户，其容量的提升仍然有限。即使把所有的功率都分配给信道差的用户可能仍然收效甚微，而且系统还退化成了吞吐量较小的正交多址接入(orthogonalmultipleaccess,oma)，损失了noma的优势。第二，实际系统中的用户是有对服务质量的预先要求的，那么当用户出于小区边缘或者信道状况很差时，靠自己的力量是无法满足这样的要求的。第三，现有noma方法没能关注到上行系统中客观存在的频谱空穴。那么也就无法充分利用这些频谱空穴资源，损失了进一步提升系统性能的机会。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有noma方法共享资源时吞吐量小的问题，本发明提供一种半双工工作模式下的认知-协作非正交多址接入方法。

本发明的半双工工作模式下的认知-协作非正交多址接入方法，所述方法包括如下步骤：

步骤一、需要被协助的边缘用户d2根据自身需求，向中继用户d1和基站广播自己的信号；

步骤二、中继用户d1根据预设的虚警概率计算出进行能量检测时的检测门限λ^hd；

步骤三、中继用户d1对边缘用户d2的信号进行不间断的频谱检测，获得检测统计量yed；

步骤四、将步骤三中计算得到的检测统计量yed和步骤二获得的检测门限λ^hd进行比较，如果yed>λ^hd，则判定边缘用户d2存在，转入步骤五，否则，判定边缘用户d2不存在，转入步骤六；

步骤五、中继用户d1对接收到的边缘用户d2的信号译码，并将x1和x2一起以noma叠加信号的形式发送给基站；x1和x2分别表示中继用户d1和边缘用户d2想要传输的信息；

步骤六、中继用户d1用自己所有的功率传输自己的x1信号；

步骤七、基站对直接链路和中继链路的信号进行最大比合并，并对合并后结果进行译码。

优选的是，所述步骤二，检测门限：

其中，k表示采样点数，n0表示中继用户d1接收到的加性高斯白噪声的平均功率，q(·)表示函数，而q^-1(·)指的是它的反函数。

优选的是，所述检测统计量yed：

其中，表示第k个时间段中继用户d1接收到的信号采样值。

优选的是，步骤五中，所述noma叠加信号：

pr表示中继用户d1的归一化传输功率，a1和a2分别表示x1和x2的功率分配系数，a2>a1，a1+a2＝1。

优选的是，所述步骤七中，对合并后结果进行译码包括：

当中继用户发送的是noma信号时，基站用串行干扰消除的方法进行逐个译码：

首先检测功率分配系数更大的边缘用户信号，此时将中继用户信号当作干扰，对边缘用户信号进行译码，然后将noma叠加信号中的边缘用户信号剔除掉，再对剩余的中继用户信号进行译码；

当中继用户发送的是自己的信号时，基站直接从接收信号中检测中继用户信号，实现译码。

优选的是，所述方法还包括获取有时延限制传输模式下的系统吞吐量和/或无时延限制传输模式下的系统吞吐量；

分别获取边缘用户存在且被检测到的情况下、边缘用户存在但没检测到的情况下和边缘用户不存在却检测到了的情况下中继用户d1发送信号发生中断的概率，并根据获得的概率，获取有时延限制传输模式下的系统吞吐量：

其中，r1表示中继用户d1的目标传输速率，r2表示边缘用户d2的目标传输速率，假设条件h包括h1和h0，h1表示边缘用户存在，h0表示边缘用户不存在，p(h1)表示边缘用户在随机地选择当前时刻是否需要传输数据这一假设下，选择当前有数据需要传输的概率，p(h0)表示边缘用户在随机地选择当前时刻是否需要传输数据这一假设下，选择当前没有数据需要传输的概率；表示边缘用户存在且被检测到的情况下，中继用户d1发送信号发生中断的概率，，φ1表示基站接收中继用户d1的信号时的目标信噪比，φ2表示基站接收边缘用户d2的信号时的目标信噪比，ω1表示边缘用户d2到中继用户d1链路的信道功率增益的参数，ρ表示传输信噪比，表示中继用户d1进行频谱检测的检测概率，fx(x)表示概率密度函数，中间变量|h2|²表示边缘用户d2到中继用户d1链路的信道功率增益；当时，

当时，

公式一，中间变量ei(·)表示指数积分函数，中间变量中间变量中间变量中间变量ω0表示中继用户d1到基站链路的信道功率增益的参数；表示边缘用户存在但没检测到的情况下，中继用户d1发送信号发生中断的概率，

τ2＝φ1＝0代入公式一中，获得j′12的结果；

表示边缘用户不存在却检测到了的情况下，中继用户d1发送信号发生中断的概率，

其中，

分别获取边缘用户存在且被检测到的情况下、边缘用户存在但没检测到的情况下和边缘用户不存在却检测到了的情况下中继用户d1的遍历速率，并根据获得的遍历速率，获取无时延限制传输模式下的系统吞吐量：

其中，表示边缘用户存在且被检测到的情况下，中继用户d1的遍历速率，边缘用户存在但没检测到的情况下，中继用户d1的遍历速率，

表示边缘用户不存在却检测到了的情况下，中继用户d1的遍历速率，

ω2表示边缘用户d2到基站链路的信道功率增益的参数。

优选的是，为：

其中，u＝φ2+1，

上述技术特征可以各种适合的方式组合或由等效的技术特征来替代，只要能够达到本发明的目的。

本发明的有益效果在于，本发明针对用户中继采用半双工工作模式的协作无线电网络，给出了一种认知-协作非正交多址接入方法。本发明通过采用频谱检测技术，能够确保中继用户准确学习周围环境，充分利用客观存在的频谱空穴，并获得更好的系统性能。在深入研究了非理想频谱检测这一实际假设下，本发明方法的系统性能，包括有时延限制和没有时延限制传输模式下的吞吐量，并给出了系统吞吐量的闭环表达式。仿真结果证实了所有推导表达式的正确性。并说明了本发明接入方法的系统性能要优越于两个对比方案，即普通的现有半双工协作非正交多址接入(half-duplexcooperativenon-orthogonalmultipleaccess,hd-cnoma)方案和协作正交多址接入(cooperativeorthogonalmultipleaccess,coma)的方案。

附图说明

图1为本发明的hdcr-cnoma系统的原理示意图；

图2为在假设本发明和两个对比方案的有时延限制传输模式下系统吞吐量和信噪比ρ之间的关系；其中，hd-cnoma表示半双工协作非正交多址接入方法(half-duplexcooperativenon-orthogonalmultipleaccess,hd-cnoma)，coma表示协作正交多址接入方法(cooperativeorthogonalmultipleaccess,coma)；

图3为在h假设下本发明和两个对比方案的没有时延限制传输模式下系统吞吐量和信噪比ρ之间的关系。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

本实施方式半双工工作模式下的认知-协作非正交多址接入方法可以用hdcr-cnoma系统描述。如图1所示，系统中有一个基站和两个用户d1和d2。距离基站较远的边缘用户d2试图在较近的中继用户d1协助下和基站(basestation,bs)通信。假设基站、d1和d2之间所有的无线链路都符合独立非选择性瑞利衰落。而且都受到平均功率为n0的加性高斯白噪声的干扰。h1、h2和h0分别代表链路d1→bs、d2→d1和d2→bs的信道增益，bs表示基站。那么信道功率增益|h1|²、|h2|²和|h0|²是指数分布的随机变量，它们的参数分别为ωi，其中指示变量i∈{0,1,2}。分别用x1和x2表示d1和d2想要传输的信息。需要说明的是，假设x1和x2都是归一化了的单位功率信号，也就是e[·]表示计算数学期望。

本实施方式的hdcr-cnoma系统中的d1采用的是半双工工作模式。也就是说在第一个阶段内，d2向d1和基站发送自己的信号，d1接收、检测并译码x2。在第二个阶段内，d1将检测的信号根据频谱检测结果，选择恰当的发送形式向基站发送信号。本实施方式认为在频谱检测阶段，d1采用了广泛应用的能量检测法(energydetection,ed)。用表示d1进行频谱检测的检测概率，用表示d1进行频谱检测的漏检概率。具体来说整个接入过程可以描述如下。在第一个阶段内，边缘用户根据自己的需求向中继用户和基站广播自己的信号。第二个阶段中d1不间断对接收到的信号进行能量检测以判定当前时刻边缘用户是否存在。如果频谱检测结果显示d2是存在的，那么d1需要将接收到的d2信号译码出来，将x1和x2一起以noma叠加信号形式发送给基站。如果检测结果认为d2信号不存在，那么第二个阶段内d1会用自己所有的功率传输自己的x1信号。

本实施方式的半双工工作模式下的认知-协作非正交多址接入方法，包括如下步骤：

步骤一、需要被协助的边缘用户d2根据自身需求，向中继用户d1和基站广播自己的信号；

步骤二、中继用户d1根据预设的虚警概率计算出进行能量检测时的检测门限λ^hd；

其中，k表示采样点数，n0表示中继用户d1接收到的加性高斯白噪声的平均功率，q(·)表示函数，而q^-1(·)指的是它的反函数；

步骤三、中继用户d1对边缘用户d2的信号进行不间断的频谱检测，获得检测统计量yed；

其中，表示第k个时间段中继用户d1接收到的信号采样值；

步骤四、将步骤三中计算得到的检测统计量yed和步骤二获得的检测门限λ^hd进行比较，如果yed>λ^hd，则判定边缘用户d2存在，转入步骤五，否则，判定边缘用户d2不存在，转入步骤六；

步骤五、中继用户d1对接收到的边缘用户d2的信号译码，并将x1和x2一起以noma叠加信号的形式发送给基站；

noma叠加信号：

pr表示中继用户d1的归一化传输功率，a1和a2分别表示x1和x2的功率分配系数，a2>a1，a1+a2＝1；

步骤六、中继用户d1用自己所有的功率传输自己的x1信号；

步骤七、基站对直接链路和中继链路的信号进行最大比合并(maximalratiocombing,mrc)，并对合并后结果进行：：

当中继用户发送的是noma信号时，基站用串行干扰消除(successiveinterferencecancellation,sic)的方法进行逐个译码：

首先检测功率分配系数更大的边缘用户信号，此时将中继用户信号当作干扰，对边缘用户信号进行译码，然后将noma叠加信号中的边缘用户信号剔除掉，再对剩余的中继用户信号进行译码；

当中继用户发送的是自己的信号时，基站直接从接收信号中检测中继用户信号，实现译码。

本实施方式通过采用频谱检测技术，能够确保中继用户准确学习周围环境，充分利用客观存在的频谱空穴，能获得更好的系统性能。

由于本实施方式考虑了更加符合实际系统的非理想频谱检测，所以下面所有的推导过程需要分两种假设进行讨论，假设h1表示：边缘用户存在，假设h0表示：边缘用户不存在。具体来说，可进一步分为四种情况，e1：边缘用户存在并被检测到的情况，e2：边缘用户存在却由于可能出现的错误的检测结果导致没被检测到的情况，e3：边缘用户不存在却错误地被检测到了的情况，e4：边缘用户不存在也没被检测到的情况。

在第一个阶段中，d1同时接收d2的信号和噪声信号d1处观测到的信号为ps表示d2的归一化了的传输功率。因此，d1译码x2时的信噪比(signaltonoiseratio,snr)是下式(4)。

式中ρ表示传输信噪比，

为简化推导过程，假设ps＝pr，其中pr表示d1的归一化了的传输功率。在e1情况下d1发送的叠加noma信号是a1和a2分别表示信号x1和x2的功率分配系数。考虑到中继用户和边缘用户业务的优先级差异，这里假设a2>a1。根据noma准则，有a1+a2＝1。那么基站接收到的信号为其中nbs表示基站处的噪声信号。根据noma准则，和本领域其它研究一样，基站也采用sic方法进行译码。基站在译码x2时中继支路上的信干噪比(signaltointerferenceandnoiseratio,sinr)为式(5)。

直接链路上基站译码信号x2时的snr为式(6)。

在最大比合并之后，基站按照sic方法对x2进行译码的sinr为式(7)。

在译码x2之后，基站译码信号x1时的snr计算如式(8)所示。

需要说明的是，在e2、e3和e4情况下的sinr值和snr值都可以用类似分析方法各自根据具体的信号形式求解。

为了刻画所提hdcr-cnoma方案的系统性能，本实施方式给出了这个方法的存在、不存在时延传输模式下的系统吞吐量。

(1)有时延限制传输模式下的系统吞吐量为了获得此吞吐量，需要先获得用户的中断概率。在e1情况下，d1发送的信号发生中断的补事件描述如下：如果d1没能成功译码x2，那么基站需要仅仅从中继支路接收到的信号中先后成功对d1译码获得的信号和x1进行译码。或者，如果d1成功译码出了x2，那么基站需要从中继支路和直接支路进行mrc操作后的信号中对x2成功译码，并在中继支路中对x1进行译码。据此，d1在情况e1下的中断概率表达式为式(9)所示。

式中φ1表示基站接收d1用户信号时的目标信噪比，r1为用户d1的目标传输速率(bitperchanneluse,bpcu)；

φ2表示基站接收d2用户信号时的目标信噪比，r2为用户d2的目标传输速率(bpcu)。

对于式(9)，根据概率论两个独立事件同时发生的概率等于这两个事件发生概率的乘积，可以得到：

需要注意的是，j11(|h2|²)和j21(|h2|²)都和随机变量|h2|²有关。对j12进行一系列常规的概率计算，得到式(10)给出的结果。

经过计算，表达式(10)中的获取方法如下(11)所示。

而且j22的具体获取方法和系统参数设置方法有关。求解过程如下。首先令x′＝|h1|²，y′＝|h0|²，那么j22的计算式转化为式(12)。

如果系统设置的参数满足那么如果设置了为了推导简便，令那么此时可以进行如式(13)所示的进一步推导。

对于式(13)中的j221，可进行如式(14)所示的推导。

继续令y″＝a1ρx′+1，那么表达式(14)中的j2211可以转化成为下面式(15)。

对于式(15)中的利用泰勒展开公式，得到式(16)给出的展开结果。

再令将式(16)中的j221111,n转换为式(17)。

再令则θ1和θ2的积分结果如式(18)和(19)所示。

式中ei(·)表示指数积分函数。

那么将上面的式(18)和(19)代入(17)中，再依次将相应的结果代入式(16)，(15)，(14)和(13)中，得到了在条件下如式(20)给出的最终获得结果。

在e2情况下，用户d1的中断事件描述为基站没能从中继支路接收的信号中检测获得x1。那么，此时中断概率表达式为式(21)所示。

式中——e2情况下中继支路上基站接收信号x1的信噪比，

至此，根据已经获得的e1情况和e2情况下的结果，即式(9)和(21)，如果用x表示随机变量|h2|²那么d1在h1假设下的中断概率可以表示为下式(22)。j12和j22可以分别用式(10)和(20)获得。

式中——随机变量|h2|²的概率密度函数。

那么问题的关键就转化成了获得和下面计算这两个表达式中更具一般性的的结果。根据中心极限定理，用q(·)和q^-1(·)分别是q函数及其反函数，那么在固定预设虚警概率为的系统中中继用户频谱检测的检测概率为式(23)。

式中k表示频谱检测采样点个数。

将式(23)代入对象中，可得如下式(24)所示的结果。

令z′＝ρx+1，且为叙述简便，取那么式(24)变换为下式(25)。

下面对q函数进行展开获得如式(26)所示的展开结果。

再将式(26)所示的展开结果代入到式(25)，得到下式(27)的计算结果。

根据式(26)，知道式(27)中f2的表达式为式(28)所示结果。

对于式(28)中的f3,m用二项式展开定理进行展开。为方便叙述，令则可以得式(29)所示的展开结果。

令u＝φ2+1，得到f4,i的结果，如式(30)所示。

至此，将式(30)代入(29)，再把结果依次代入(28)，(27)，最终获得了的结果，如式(31)所示。

需要注意的是，从数值角度说，只要在式(31)中代入φ2＝0便能够获得的结果。至此，d1在h1假设下的中断概率中，即式(22)所示结果，所有变量的数值已经获得。

以上为本实施方式中中继用户d1在h1假设下的中断概率。同理，还能够推导出如下结果。

h1假设下，边缘用户d2的中断概率结果如式(32)所示。仍然可由式(31)获得。j1′2从数值上等于将τ2＝φ1＝0代入上文中式(20)后的结果。

h0假设下，为便于表述令那么中继用户d1的中断概率结果如式(33)所示。

h0假设下，计算边缘用户d2的中断概率。此情况没有意义，因为h0假设下不存在d2。

综上所述，结合上面对中断概率的结果，可以得到h1和h0的结合假设下，系统在存在时延限制的传输模式下的吞吐量结果如式(34)所示。中断概率和分别是从式(22)，(32)和(33)得到的。

p(h1)表示边缘用户在随机地选择当前时刻是否需要传输数据这一假设下，选择当前有数据需要传输的概率，p(h0)表示边缘用户在随机地选择当前时刻是否需要传输数据这一假设下，选择当前没有数据需要传输的概率；

(2)没有时延限制传输模式下的系统吞吐量为了获得此吞吐量，需要先获得用户的遍历速率。下面推导用户d1在h1假设下的遍历速率首先，在e1情况下，根据遍历速率的概念，在基站可以成功检测获得信号x2的前提下，那么d1可获得的传输速率为所以对应的遍历速率可表示为下式(35)。

式中fz′(z″)表示z″的累计分布函数。

fz′(z″)的表达式为(36)：

下面将式(36)代入式(35)，那么d1的遍历速率可写为式(37)：

再得到d1在e1的情况下的遍历速率，结果如式(36)所示：

在e2情况下，用户d1只传输自己的信号x1。

因此，d1可获得的速率为同理，对应的遍历速率可表示为式(39)：

那么综合来看，在h1假设下，用户d1的遍历速率的闭合表达式为式(40)，式(40)中的仍然根据式(31)获得。

以上遍历速率的获得方法是本发明提出的fdcr-cnoma方案中中继用户d1在h1假设下得到的。同理，还能够获得如下结果：

h1假设下，边缘用户d2的遍历速率在高信噪比场景的渐进值结果如式(41)所示：

式中ce表示欧拉常数。

h0假设下，中继用户d1的遍历速率如式(42)所示：

h0假设下，边缘用户d2的遍历速率是没有意义的。因为h0假设下边缘用户d2不存在。

综上所述，根据上面用户遍历速率的结果可知，h1和h0的结合假设下，系统在不存在时延限制的传输模式下的渐进吞吐量如下式(43)所示。遍历速率和分别由式(40)，(41)和(42)获得。

最后，通过仿真实验验证在前面获得的系统吞吐量闭环表达式。图2给出了假设下，本实施方式的hdcr-cnoma和两个对比方案hd-cnoma、coma在有时延传输模式下系统吞吐量和信噪比之间的关系。在h假设下，边缘用户是否出现是否存在是无法准确知道的。边缘用户以固定的概率p(h1)和p(h0)，随机地选择当前时间段是否需要利用当前频段。这样的假设更加符合实际系统的客观事实；从图2可以看出，理论结果曲线和本实施方式的蒙特卡洛仿真结果曲线能够完美重合。这说明了本实施方式在有时延传输模式下系统吞吐量推导的正确性。hdcr-cnoma能够获得的吞吐量高于两个没有考虑实际存在的频谱空穴的对比方案hd-cnoma和coma。这样的对比结果说明了本实施方式的hdcr-cnoma方法中引入频谱检测技术能够给系统吞吐量带来显著的好处。图3在没有时延传输模式下本实施方式的系统吞吐量和渐进吞吐量，证实了本发明没有时延传输模式下系统吞吐量的正确性。本实施方式能够获得比两个对比方案更大的吞吐量，采用频谱检测的确带来了更好的性能。

本发明具有以下特点和显著进步：

1、本发明获得的两个传输模式下的系统吞吐量都要明显好于对比方案hd-cnoma和coma。

2、本发明通过采用频谱检测技术，确保中继用户准确学习周围环境，充分利用客观存在的频谱空穴，并获得更好的系统性能。

3、本发明的协作结构使得边缘用户和中继用户达到了一个双赢的局面，即边缘用户得到了中继用户的协助，而中继用户得以有机会接入原本属于边缘用户的频段。虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。