基于节点剩余功率的多中继选择算法

提出一种基于节点剩余功率的多中继放大转发协同节点选择算法,根据节点信道状态信息(CSI)和剩余能量信息对网络生存时间进行优化,使用加权函数和信道容量增益门限进行多协同节点选择。仿真结果表明,对于动态和固定功率分配,该算法选择三四个中继可使协同通信系统性能达到最优;相对基于CSI的单中继选择算法,当中继数为4时,其在动态功率分配时的网络生存时间最高可延长82%。

两跳放大转发中继网络中的ε-全局最优多中继选择策略

研究了并行两跳放大转发中继网络中的多中继选择策略问题。以接收端的信噪比(signal-to-noiseratio,SNR)最大化为目标,该问题首先被规划为0-1非线性整数规划问题,这是一个NP-hard问题,其最优解只可以通过穷举方法得到,但是对于节点数量很大的网络,低效的穷举方法是无法容忍的。基于分支定界(branch-and-bound)框架并结合线性变形放松技术(reformulation-linearization technique,RLT),提出了一种ε-全局最优的多中继选择策略。仿真结果表明该方法能很好地以预定精度ε逼近全局最优解。通过此方法得到的性能可以作为其他算法的参考基准。

联合机器学习的D2D通信多中继选择机制

在D2D通信中,当源节点与目的节点间的距离过大时,可以通过引入中继节点来改善通信质量。当通信衰落严重时,单中继无法有效改善通信质量,此时可以引入多中继参与通信。针对D2D网络多中继通信,提出一种基于机器学习中Q-learning算法的多中继选择机制。首先,判断源节点与目的节点之间通信是否需要合作中继;其次,通过考虑D2D网络中通信能量消耗来对Q-learning算法中的Q函数的回报值进行定义;最后,通过计算D2D通信传输距离和通信接收端信噪比得出满意度函数。综合考虑回报值和满意度,获得协作中继集。仿真结果表明,基于Q-learning算法的多中继协作可以显著减少传输延迟,平衡网络负载。

基于瞬时信道状态信息的串行多中继选择方法

提出了一种分布式串行多中继选择方法。该方法涉及MAC层协议,在RTS包中添加一个字段F,用于存储选择中继的个数,并通过广播RTS和CTS包获得中继节点的前、后向信道质量的瞬时测量值,再通过定时和广播flag包实现在时间上串行选择多个中继。推导了瑞利衰落下串行多中继选择的碰撞概率式,仿真并对比了最优中继选择和串行双中继选择的碰撞概率。结果表明,碰撞概率在可容忍的范围内,该方法切实可行。

认知中继网络的多中继选择方法

将中继协作技术用于认知无线电网络可有效对抗信道衰落,提高频谱利用率,然而如何选择中继协助源节点传输信息是一个亟待解决的问题。该文根据多中继协作时目的节点信噪比的一阶偏导数特征,定义了中继协作效率,设计了基于协作效率的迭代中继选择方案。考虑到认知中继网络的非集中式结构,该文将虚拟计时器引入中继节点,提出了基于迭代中继选择方案的分布式算法,通过各中继基于协作效率的虚拟倒计时及信息交互实现了分布式迭代中继选择。复杂度分析和数值仿真结果表明,该算法复杂度较低,且性能接近最优解。

基于信道状态和剩余能量的动态多中继选择

为了优化译码转发(DF)协同通信系统的网络生存时间,提出一种基于信道状态信息(CSI)和剩余能量信息(REI)的动态多中继选择算法,该算法根据信道-能量函数和信道容量增益门限选择协同中继节点。仿真结果表明,对中继功率进行动态分配时,该算法选择四个中继可使系统性能达到最优。当中继节点数为4时,与仅基于CSI的中继选择算法相比,该算法能延长网络生存时间最高达75%。

基于深度学习的两跳放大转发中继网络多中继选择策略

以接收端的平均接收信噪比(SNR)最大化为目标,两跳放大转发中继网络多中继选择策略问题被规划为0-1非线性整数规划问题,其最优解只可以利用穷举法得到.提出基于深度学习多中继选择策略,降低时间复杂度.仿真结果表明:与穷举法相比,该方法能够达到几乎相同的平均接收SNR,且其时间复杂度明显低于穷举法.

基于贝叶斯优化算法的多中继选择策略

多中继复用系统因其在通信传输性能和优化资源配置方面的潜力而成为深入研究的热点领域。大量的研究工作虽然提出了一些新的中继选择总体机制,仍缺乏新的针对多中继选择的配置算法。因此针对多中继选择和系统资源配置,提出了一个基于贝叶斯优化算法的多中继选择策略。该策略在信道容量和通信能耗两方面对协作通信传输进行优化。通过仿真表明,提出的多中继选择策略可以明显增加信道容量并延长系统生命周期,达到了提升通信性能和优化资源配置的目的。

基于萤火虫算法的多中继选择策略

中继选择(RS)和功率控制是无线中继网络的2个重要组成部分.当中继节点以全功率协作和不协作时,中继选择等同于功率控制.因此,最佳信噪比(SNR)被描述称为0-1非线性整数规划问题(0-1 nonlinear programming integer problem,NLIP).文中提出了基于萤火虫算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)的多中继选择策略,仿真结果表明,基于GSO算法的多中继选择能够获得最佳信噪比值,且性能优于穷举搜索、单一RS方案及其他次优化方案.

自适应多中继选择系统性能分析

针对自适应双工中继部署在多中继选择系统的场景,提出了一种联合中继选择和自适应双工方案。相比于传统的全双工中继选择方案,其根据瞬时信道条件自适应性地选择合适的中继和双工模式来优化系统整体性能。分析了系统基于SINR的中断概率和平均符号错误率性能。仿真结果表明这种方案消除了全双工模式下的性能门限,提升误码性能,带来分集增益。

多中继选择极化译码转发及优化功率分配

为了解决多卫星协作空间通信网络的高误码、低信息传输成功率等问题,提出了多中继节点选择极化译码转发及其优化功率分配方案.它主要采用了信道统计特性的多中继选择译码转发、最优中继节点选择及相应的优化功率分配方案.最优中继节点选择及功率分配方案在协作阈值设置较低情况下,其中断性能和复杂度优于多中继选择译码转发方案.仿真表明:当误码率为10;时,采用所提极化码-最优中继方案,相对于现有极化码协作方案及低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码协作方案,分别提高了约0.6 dB和0.8 dB性能增益.故该方案可有效用于卫星协作的星地融合无线传输通信网络.

低复杂度放大转发多中继选择及功率分配

为了解决传统多中继选择协作通信网络算法复杂度高、资源利用率低等问题,本文提出了低复杂度放大转发多中继选择及其功率分配方案.它先利用修正的选择函数选择最优中继集合,再采用改进的低复杂度功率分配方案,对选择的中继集合功率分配.所提方案考虑到等功率分配时,分配功率应随中继数不同而改变,添加修正因子以充分利用功率资源.同时,所提功率分配避免了超越方程求解,极大降低了计算复杂度.仿真表明:当中断概率为10时,所提方案相对于现有预选择单中继放大转发(pre-select Single relay Amplify-and-Forward,SAF)和全中继放大转发(All relay Amplify-and-Forward,AAF)方案,所需信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)分别降低约2.5 dB和5.3 dB.其性能与穷举法相当,二者所需SNR仅相差约0.01 dB.

动态多中继协同节点选择算法

为优化协同通信系统的性能,提出了一种动态多中继译码转发(DF)协同节点选择算法MRS-DF。该算法联合考虑节点的剩余能量信息和信道状态信息对网络生存时间进行优化,以获得更长的网络生存时间和更大的信道容量。仿真验证表明,动态分配中继功率时,选择4个中继性能已经达到最优。MRS-DF算法的网络生存时间和信道容量远大于仅考虑节点信道状态信息的中继选择算法。在10次仿真中,该算法网络生存时间平均延长201.1%,信道容量平均提高164.55%。

MIMO-OFDM双向多中继选择的网络资源优化

为加强多输入多输出-正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)双向中继系统的频域和空间复用增益,研究放大转发(amplify-forward,AF)协议下的中继系统模式,提出一种双向信道的预编码矩阵,能够将复杂的双向MIMO-OFDM信道划分为多个独立的物理层网络编码(physical network coding,PNC)子信道。在此基础上,将系统扩展至多中继,并提出在已有的频域子载波和空间子信道的最佳配对方案下,以最大化用户接收信号信噪比为准则,为每组配对方案分配合适的中继来改善中继网络的性能。通过联合优化的中继选择策略,单节点功率约束条件以及拉格朗日对偶方法,获取优化的系统资源分配方案。仿真结果证明,所提算法较一般功率分配方法带来的性能增益随着中继的增加,增益幅度随之增加。

基于MIMO-OFDM协作系统的中继混合选择合并算法

提出了一种基于MIMO-OFDM协作系统的多中继混合选择合并算法。算法原理主要是采用地理位置信息得到一个性能最优的AF(放大转发中继)中继节点,根据瞬时信噪比门限值或相对最小BER门限值选择符合要求的多个DF(译码转发中继)中继,所选择出来的最优AF中继和多个DF中继将协作MIMO-OFDM系统完成信号的转发,最后在目的节点处对直传链路信号和中继链路信号进行最大比合并(MRC)。对该算法进行了理论分析,并研究了该算法对系统误比特率性能的影响,并在MATLAB上进行链路级仿真分析比较。仿真结果表明所提出的多中继混合选择合并算法能有效提高空间分集增益,从而降低系统误比特率。

基于码率兼容LDPC码的多中继协作自适应传输

为适应动态信道条件,提高传输可靠性,基于增量冗余混合自动重传请求和码率兼容低密度奇偶校验码(RC-LDPC),研究了多中继选择的速率自适应中继协作传输体制.针对中继节点的随机分布和特定分布,提出2种不同的中继选择协作方案,并给出了系统中断概率和吞吐量性能的表达式.数值分析和仿真结果表明,在中继节点的特定分布下引入中继之间的相互协作,可同时显著提高系统的中断概率和吞吐量性能.