一种无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法与流程

文档序号:21782146发布日期:2020-08-07 20:11阅读:252来源:国知局
一种无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法与流程

本发明涉及无线通信技术领域,特别是一种无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法。



背景技术:

当前无线协同网络主要包括集中式和分布式网络两种,其中集中式协同网络信道机会接入的研究已经较为充分。集中式网络中,多用户可通过预先部署的中心节点有效调度信道接入,实时获得良好通信质量。集中式方法在分布式直连网络和多跳网络里均有使用:对于直连网络,随着用户数量增加,集中式方法开销线性增加;对于协同网络,多个中继节点的引入更使得控制开销急剧加大,频谱利用率很低。

相比之下,分布式网络具有较少信令开销的优点,且在应急救灾和特殊场景下可广泛应用。因此,分布式协同网络的研究逐渐成为热点。针对分布式协同网络部署多个中继节点的组网问题,已有研究和协议设计提出了多节点中继的协同传输技术。该技术采用多个信源-信宿对以分布方式探测多个中继节点,根据中继信道质量选择基于多中继的最优协同传输方式,实现分布式的自适应信道传输。但是现有方法均为基于固定数量或指定中继节点的传输,对于分布式信道竞争下大规模节点的中继传输不能适用。此外,由于现有的分布式协同传输方法仅考虑基于固定中继探测下的信源-信宿对自适应传输,随着中继节点数量提升,信令开销增加,导致频谱接入效率低下。

综上,现有技术具有以下的缺点:

集中式网络:(1)信道接入效率高度依赖中心节点,导致组网鲁棒性差,当中心节点出现故障或难以布设时,整个网络不能正常运转;(2)所需的信令开销随网络节点的数量快速增加,尤其在协同网络下,快速增加的信令开销导致网络资源利用率低。

分布式网络:(1)由于缺少中心节点统一调度,分布式网络接入层面向多用户竞争进行设计,物理层面向信道接入与自适应传输进行设计,各层相互独立,导致频谱利用率不高;(2)各用户信道感知仅获得其自身信道信息,信息受限导致信道接入效率较低;中继节点的引入,导致分布式信道接入需要考虑直连和两跳中继信道;用户和中继节点感知信息有限也进一步增加协同信道接入的难度;(3)少数分布式动态接入方法基于固定数量的中继节点信道感知开展设计,随着中继节点数量增加,信道感知过程及其信道信息相关信令开销升高,导致频谱利用效率低下。



技术实现要素:

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协同网络高效信道接入的无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法。

实现本发明目的的技术解决方案为:一种无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法,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全局参数λ;

步骤2、计算判决函数v(λ);

步骤3、根据无线网络信道统计特性,计算中继协同的感知接入方法对应的网络平均吞吐量ξ;

步骤4、信源-信宿通信对以分布方式感知和接入信道;从时长δ的微时隙开始,所有信源以相同概率p0发送rts信令包独立地竞争信道,如果没有信源发送rts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包,则发生包冲突,所有信源在下个微时隙继续竞争;如果仅一个信源i发送rts包,该信源获得信道接入机会,称为信道竞争获胜源点,然后进入步骤5;

步骤5、信源i以广播方式向所有中继和信宿i发送rts包;信宿i和各中继节点通过接收rts数据包内训练符号序列,估计信源i与其自身之间的信道增益hi;

步骤6、基于判决函数v(λ)进行数值比较,判断最优信道接入模式:如果v(λ)>0,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16;

步骤7、将信道增益hi与固定门限thu和thl进行比较,其中thl<thu,如果信道增益hi≥thu,则信源i按照直连信道最大可达速率log2(1+hi)进行传输,单次数据传输结束后返回步骤4;如果信道增益hi≤thl,则信源i放弃信道接入,转入步骤4;如果信道增益满足thl<hi<thu,则信宿i通过信令交互探测中继信道,进入步骤8;

步骤8、信宿i进入中继信道探测过程,信宿i发送cts包告知中继节点按照指定数量探测中继节点到信宿的信道质量;接收到cts包后,前j个中继节点依次发送rts包至信宿i,并携带训练序列,用于探测实时信道质量;

步骤9、信宿i通过接收rts包获得中继节点的信道质量,计算最大可传输速率rj;

步骤10、将信宿i的最大可传输速率rj值和网络平均吞吐量ξ进行比较:

如果rj≥ζ,则信宿i回复rts包至信源i和前j个中继节点,告知以上节点信宿i通过最优传输方式传输,并进入步骤11;

否则,信宿i回复rts包至所有节点,告知所有节点信宿i放弃信道接入,并在下一个微时隙,信源i与其它信源节点重新竞争信道,返回步骤4;

步骤11、如果rj=log2(1+hi),信源i按照直连信道最大可达速率log2(1+hi)进行传输,单次数据传输结束后返回步骤4;否则,通过协同方式进行数据传输,并进入步骤12;

步骤12、信源i收到rts包后,在第一个传输时间(τd-τj)/2内广播数据;

步骤13、前j个中继节点收到数据后,根据信道质量进行解调,假设有j1个中继节点成功解调信息,其中j1≤j;成功解调信息的中继节点采用相同码本重新对信息编码,并对信息编码后符号进行调制;

步骤14、j1个中继节点在第二个传输时间(τd-τj)/2内同时传输调制后的数据至信宿i;

步骤15、信宿i接收第一个传输时间(τd-τj)/2内信源i广播发送的信号和第二个传输时间(τd-τj)/2内中继转发的信号,做最大信噪比结合处理,并对接收信号进行数据解调,完成数据传输,然后返回步骤4,开始新一轮信道竞争接入;

步骤16、信宿i获取直连信道增益hi,做出决策如下:

a)如果信道增益hi≥2λ-1,信宿i回复rts包至信源i,告知信源i通过直连信道发送数据至信宿i;信源i按照最大可达速率log2(1+hi)进行数据传输,持续时间为信道相关时间τd,单次数据传输结束后返回步骤4;

b)否则,信宿i回复rts包至所有节点,告知所有节点信宿i放弃信道接入,并在下个微时隙,信源i与其它信源节点重新竞争信道,返回步骤4。

本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)仅依赖分布式节点的局部信道信息,探测开销不随信源信宿对数量线性增加;针对多中继节点探测开销,采用基于面向网络平均吞吐量最大的中继探测方法,根据直连信道和中继信道的质量实时优选探测中继节点数量,实现信道探测开销与网络性能的有效平衡,降低了信令开销;(2)将无线协同网络接入层的多用户分布式接入协议设计与信道探测和自适应接入相结合开展设计,充分利用信道接入过程的节点多样性和信道探测与传输过程的时间多样性,实现信道质量较好的节点对信道的高效协同接入,提高网络平均吞吐量性能,提高了频谱利用率;(3)对信源-信宿对和中继节点数量有很好的适配性,网络信令交互支持节点自主工作模式,系统运行鲁棒性强;(4)方法简单,可运行性强,具有较好工程可实现性。

附图说明

图1是分布式协同网络模型的结构示意图。

图2是优胜信源信宿对信道感知接入模型的结构示意图。

图3是信道接入过程的流程示意图。

图4是本发明无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法的总体运行框架图。

图5是本发明的流程示意图。

图6是本发明中λ迭代方法的计算流程示意图。

图7是本发明中ζ迭代方法的计算流程计算图。

图8是本发明实施例中数值计算和模拟结果对应的平均吞吐量示意图。

图9是本发明实施例中固定为15db时的平均系统吞吐量示意图。

图10是本发明实施例中固定为1db、固定为8db时的系统吞吐量示意图。

图11是本发明实施例中固定为1db、固定为15db时中继数量从2到8变化对应的平均吞吐量示意图。

图12是本发明实施例中本发明所提策略和四种备选策略在为4db时中继数量从2到8变化的平均吞吐量的对比图。

图13是本发明实施例中本发明所提策略和四种备选策略在为5db时中继数量从2到8变化的平均吞吐量的对比图。

图14是本发明实施例中本发明所提策略和四种备选策略在为6db时中继数量从2到8变化的平均吞吐量的对比图。

图15是本发明实施例中本发明所提策略和四种备选策略在固定为3db、为20db、为10db时τd从5ms到40ms变化的对比图。

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。

本发明的网络模型如图1所示,以si-di通信对为例的优胜信源信宿对信道的感知接入模型如图2所示。模型描述了基于多中继节点的无线分布式协同网络,包含k个信源-信宿节点通信对和l个中继节点。信源-信宿节点之间的直连信道和信源-中继-信宿的中继信道都存在,需要信道竞争优胜节点根据实时信道状态,动态决定信道接入方式,通过直连信道传输或多中继节点协同完成数据传输。

基于图1和图2所示的网络和信道接入模型,定义基本网络参数如下:

①信源-信宿对为k个,索引号分别是信源号s1,...,si,...sk和信宿号d1,...,di,...,dk,中继节点为l个,索引号为r1,r2,...rl。信源-信宿对按照载波感知多接入/冲突避免即csma/ca协议进行自主信道竞争,网络节点时间同步。各信源以概率p0独立竞争信道,信道竞争过程中发送的rts包和cts包时长分别为τrts和τcts,最小竞争时隙时长为δ;

②考虑复杂传输环境下时变信道模型。源节点si到目的节点di的直连信道增益记为hi,源节点si到中继节点rj的信道增益记记为fij,中继节点到目的节点的信道增益记为gji。假设信道增益满足瑞利信道衰落模型,hi、fij和gji服从复数高斯分布,均值为0,方差分别为噪声服从归一化方差的高斯分布。信道增益方差是源节点和中继节点发射功率和信道增益联合作用后的结果;

③考虑网络移动性,信道接入时间应不超过信道相关时间,信源到信宿的数据传输时间记为τd。

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。基于最优序贯观测规划决策,本发明设计了一种高效的分布式协同网络信道智能感知与接入方法,其核心思想是,各信源节点以分布方式发送请求发送信令包(rts)竞争共享的无线信道;当只有一个信源(比如信源i)发送rts包,则信源i获得信道接入机会;否则,下个竞争时隙内所有信源重新进行信道竞争。仅信源i发送rts包之后,信宿i通过接收信源i发送rts包内携带的训练序列,计算信源到信宿的信道质量;此时,信宿i可能会做出三种决定:通过直连信道进行接入、探测中继节点或者放弃信道进行重新竞争。信宿i随后发送cts包,将决策信息告知所有信源和中继节点。当选择探测中继节点时,信宿i进一步决定探测中继节点的数量,并将该信息嵌入cts包;信源i接收cts信息后,按上述三种决策执行。其中,如果选择探测中继节点,信源i将通过中继依次向信宿i发送rts包,使其获得多中继信道的实时质量,由信宿i确定最优的中继传输方式,并决定是否接入信道;如果决定接入信道,信源i将以多中继节点协同传输方式完成数据传输;否则,信源i放弃信道机会,所有信源重新竞争信道。上述信道接入过程如图3所示。

为提升频谱资源利用率,结合上述信道接入步骤进行统计建模,以提高网络平均吞吐量为优化目标,对多信源-信宿通信对和多中继的信道竞争感知接入涉及的感知决策,即是否感知中继信道、最优中继信道探测数量和信道接入方式,即何时接入和如何接入(直连/协同)进行联合设计,提出了一种基于最优序贯观测规划决策的分布式信道智能感知与接入方法,大幅提升网络的平均吞吐率性能。方法的总体运行框架如图4所示。

结合图5,本发明无线协同网络分布式信道智能感知与接入方法,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全局参数λ,具体如下:

迭代计算公式为:

λm+1=φ(λm)(1-1)

其中,m=1,2,3,…表示迭代的次数;

式中,x表示直连信道增益,τ0表示单次信源竞争的平均时间,表示为:

其中,τrts表示传输rts包的时间,τcts表示传输cts包的时间,k表示信源-信宿对的个数,竞争的次数遵循几何分布kp0(1-p0)k-1,kp0(1-p0)k-1表示成功竞争的概率,(1-p0)k表示时隙空闲的概率,1-(1-p0)k-kp0(1-p0)k-1表示产生冲突的概率。

迭代方法的计算流程如图6所示。λ0是一个非负的初始值(首次迭代的赋值),如λ0=1;λm是第m次迭代的结果,λm+1是第m+1次迭代的结果;迭代生成的阈值序列λm,m=1,2,...,∞通过公式(1-1)的迭代运算可以收敛到全局参数λ。迭代算法按系数m进行更新,满足|λm+1-λm|<ε,完成迭代过程。ε>0为收敛算法的迭代精度门限,按精度需要进行选择,典型的取值为10-3

各信源-信宿通信对根据参数λ确定分布式网络接入方法。

步骤2、计算判决函数v(λ),具体如下:

判决函数v(λ)的计算公式为:

其中,l表示中继节点的总数,ε[·]表示期望,λ表示全局参数,表示j个中继节点协同传输下的最大可达信息速率,计算公式为:

其中,γ1,γ2,...,γj表示信源i到前j个中继的第一跳信道增益fi1,fi2,..,fij的降序排列结果,为排序后各中继节点所对应的第二跳信道增益,m是函数加运算的索引号,u是乘运算的索引号;

集合分别表示不同增益关系的事件集合,分别表示集合au、bu的补集,表示事件am发生的指示函数,表示事件aj发生的指示函数,表示事件au未发生的指示函数,表示事件bm发生的指示函数,表示事件bm未发生的指示函数,hi表示直连信道增益,γm表示信源i到第m个中继的第一跳信道增益;

τj表示探测前j个中继探测对应的时间开销,计算公式为:

τj=τcts+j·τrts

公式(2-1)的期望函数可通过传输速率的统计概率积分计算线下得到,或由蒙特卡洛仿真方法近似得到。

步骤3、根据无线网络信道统计特性,计算中继协同的感知接入方法对应的网络平均吞吐量ξ,具体如下:

迭代计算公式为:

ζm+1=ψ(ζm)(3-1)

其中:

ψ(ζm)=ε[max{τdlog2(1+h)-ζmτd,0,maxj=1,...,lvj(h)}]/τ0(3-2)

式中τ0表示单次信源竞争的平均时间,由公式(1-3)计算得到;τd表示信息传输时间,h表示直连信道增益;期望函数是基于信道增益h的统计概率,通过积分计算得到或由蒙特卡洛仿真方法计算获得;

函数vj(x),j=1,2,...,l的计算公式为:

式中,x表示直连信道的增益,表示j个中继节点协同传输下的最大可达信息速率;ζ0是一个非负的初始值,即首次迭代的赋值;ζm表示第m次迭代的结果,ζm+1表示第m+1次迭代的结果;迭代生成的阈值序列ζm,m=1,2,...,∞通过公式(1-1)的迭代运算能够收敛到参数ξ;迭代算法按系数m进行更新,满足|ζm+1-ζm|<η时,完成迭代过程;其中η>0为收敛算法的迭代精度门限,按精度需要进行选择,典型的取值为10-3。迭代方法的计算流程如图7所示。

步骤4、信源-信宿通信对以分布方式感知和接入信道;从时长δ的微时隙开始,所有信源以相同概率p0发送rts信令包独立地竞争信道,如果没有信源发送rts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包,则发生包冲突,所有信源在下个微时隙继续竞争;如果仅一个信源i发送rts包,该信源获得信道接入机会,称为信道竞争获胜源点,然后进入步骤5。

步骤5、信源i以广播方式向所有中继和信宿i发送rts包;信宿i和各中继节点通过接收rts数据包内训练符号序列,估计信源i与其自身之间的信道增益hi。

步骤6、基于判决函数v(λ)进行数值比较,判断最优信道接入模式:如果v(λ)>0,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16。

步骤7、将信道增益hi与固定门限thu和thl进行比较,其中thl<thu,如果信道增益hi≥thu,则信源i按照直连信道最大可达速率log2(1+hi)进行传输,单次数据传输结束后返回步骤4;如果信道增益hi≤thl,则信源i放弃信道接入,转入步骤4;如果信道增益满足thl<hi<thu,则信宿i通过信令交互探测中继信道,进入步骤8;

上述的将信道增益hi与固定门限thu和thl进行比较,具体如下:

a)如果信道增益hi≥thu,则信宿i回复rts包至信源i,告知信源i通过直连信道传输数据至信宿i;信源i按照直连信道最大可达速率log2(1+hi)进行传输,持续时间为信道相关时间τd;单次数据传输结束后,返回步骤4,重新进行信道竞争接入;

其中,上门限thu=maxj=1,2,...,lαj,参数αj满足方程:

vj(x)=τdlog2(1+x)-ζτd(4-1)

b)如果信道增益hi≤thl,则信宿i回复rts包至所有节点,告知所有节点信宿i放弃信道接入,并转入步骤4,在下一个微时隙重新进行信道竞争接入;

其中,下门限thl=minj=1,2,...,lβj,门限βj满足方程:

vj(x)=0(4-2)

c)如果信道增益满足thl<hi<thu,则信宿i通过信令交互探测中继信道,信宿i发送cts包至中继节点,其中携带待探测的中继节点数量信息,记为j,满足公式:

j=min{1≤j≤l:vj(hi)=maxl=1,2,...,lvl(hi)}(4-3)

步骤8、信宿i进入中继信道探测过程,信宿i发送cts包告知中继节点按照指定数量探测中继节点到信宿的信道质量;接收到cts包后,前j个中继节点依次发送rts包至信宿i,并携带训练序列,用于探测实时信道质量。

步骤9、信宿i通过接收rts包获得中继节点的信道质量,计算最大可传输速率rj,计算公式为:

其中,表示j个中继节点协同传输下的最大可达信息速率。

步骤10、将信宿i的最大可传输速率rj值和网络平均吞吐量ξ进行比较:

如果rj≥ζ,则信宿i回复rts包至信源i和前j个中继节点,告知以上节点信宿i通过最优传输方式传输,并进入步骤11;

否则,信宿i回复rts包至所有节点,告知所有节点信宿i放弃信道接入,并在下一个微时隙,信源i与其它信源节点重新竞争信道,返回步骤4;

步骤11、如果rj=log2(1+hi),信源i按照直连信道最大可达速率log2(1+hi)进行传输,单次数据传输结束后返回步骤4;否则,通过协同方式进行数据传输,并进入步骤12,具体如下:

a)如果rj=log2(1+hi),则信宿i回复rts包至信源i和前j个中继节点,告知信源i按照直连信道最大可达速率log2(1+hi)进行传输,持续时间为信道相关时间τd-τj;单次数据传输结束后,返回步骤4,重新进行信道竞争接入;

b)否则,信宿i回复rts包至信源i和前j个中继节点,包内含有速率rj和第二跳信道增益gji信息,告知信源i通过协同方式进行数据传输,并进入步骤12。

步骤12、信源i收到rts包后,在第一个传输时间(τd-τj)/2内广播数据。

步骤13、前j个中继节点收到数据后,根据信道质量进行解调,假设有j1个中继节点成功解调信息,其中j1≤j;成功解调信息的中继节点采用相同码本重新对信息编码,并对信息编码后符号进行调制,具体如下:

设定有j1个中继节点可成功解调信息,其中j1≤j,由于可能存在信道质量并不好的中继,可能存在一些中继不能解调信息;可成功解调信息的中继节点采用相同码本重新对信息编码,并按比例对信息编码后符号进行调制;其中,表示信道增益的共轭值,gi表示j1个中继节点信道增益的范数值,计算公式为:

步骤14、j1个中继节点在第二个传输时间(τd-τj)/2内同时传输调制后的数据至信宿i。

步骤15、信宿i接收第一个传输时间(τd-τj)/2内信源i广播发送的信号和第二个传输时间(τd-τj)/2内中继转发的信号,做最大信噪比结合处理,并对接收信号进行数据解调,完成数据传输,然后返回步骤4,开始新一轮信道竞争接入。

步骤16、信宿i获取直连信道增益hi,做出决策如下:

a)如果信道增益hi≥2λ-1,信宿i回复rts包至信源i,告知信源i通过直连信道发送数据至信宿i;信源i按照最大可达速率log2(1+hi)进行数据传输,持续时间为信道相关时间τd,单次数据传输结束后返回步骤4;

b)否则,信宿i回复rts包至所有节点,告知所有节点信宿i放弃信道接入,并在下个微时隙,信源i与其它信源节点重新竞争信道,返回步骤4。

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5个信源-信宿对和多个中继组成的无线分布式网络,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=3、δ=25μs和τrts=τcts=50μs,直连信道的平均信噪比为第一跳和第二跳的中继信道平均信噪比分别为信道相干时间为τd。

首先考虑中继总数为6的情况,满足其中,范围从1db到5db,τd范围从0.5ms到4ms。图8显示了数值计算(用‘数值’表示)和模拟结果(用‘模拟’表示)的系统吞吐量。数值计算和模拟结果吻合效果较好,验证了该策略分析的准确性。

其次,本实施例考虑了网络参数对系统性能的影响。图9表示了固定为15db时的系统吞吐量。其中,变化范围从1db到5db,分别固定为10db和12db。从图中可以看出,当τd从0.5ms变化到4ms时,每条曲线的平均吞吐量增加。吞吐量的增加也显示为的增加。此外,图10表示固定为1db、固定为8db时的系统吞吐量。随着从10db变化到30db,系统吞吐量呈上升趋势。

此外,本实施例还研究了部署不同中继数量对系统吞吐量的影响。图11表示固定为1db、固定为15db时中继数量从2到8变化对应的平均吞吐量。随着τd从0.5ms变化到4ms,系统性能显著增强。具体的,当从4db变化到7db,评估了不同τd对应曲线的系统吞吐量,根据结果发现τd主导了系统性能,同时也分析了从4db到7db对平均吞吐量的影响。

本实施例还考虑了τd=20ms、的情况,图12、图13和图14分别表示本发明所提策略和四种备选策略在为4db、5db和6db时中继数量从2到8变化的平均吞吐量的对比图。结果表明,通过信道探测,本发明在多源多中继分集和开销之间实现了良好平衡,比其他策略提供了更优的性能。同时,由图可知,当τd增大且远远小于时,不等待全中继策略与本专利所提策略最接近。原因如下:在不等待全中继策略中,多中继分集是影响系统性能的主导因素。由于探测所有中继信道的时间相对较短,所以中继增益显著。此外,当τd较小较大时,两级停止策略和本专利所提策略接近。原因是探测所有中继的时间不能补偿多中继增益,受第一跳信道质量的限制,用于第二跳传输的中继有效数量较少。

进一步,图15表示了τd变化时的性能评估。分别比较了两组曲线。第一组表示时的系统吞吐量(曲线后缀用‘1’表示),另一组表示时的系统吞吐量(曲线后缀用‘2’表示)。仿真结果表明,本发明所提策略比其它四种备选策略具有更好的系统性能。

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