混合译码放大转发协同通信的功率分配

协同通信中,有效降低系统的发射功率是移动网络绿色化的一种解决方案。针对未来移动通信系统的节能问题,给出了协同通信系统中混合译码放大转发(hybrid decode-amplify-forward,HDAF)的功率分配方案。该方案以直接传输方式的中断概率值为约束条件和总功率最小化为目标,采用极值问题的分析方法,得到了准静态瑞利平坦衰落信道中HDAF协作方式源节点和中继节点功率。数值分析结果表明,在相同的中断概率约束条件下,采用HDAF协作方式所需的总功率比放大转发(amplify-forward,AF)、译码转发(decode-forward,DF)协作方式少5 dBm^17 dBm,最大限度地节约了系统资源的消耗。

基于混合译码放大转发的最优中继选择方案

为在较低误码率的基础上延长网络寿命,提出基于混合译码放大转发(AF)中继策略的最优中继选择方案。通过构造基于目的节点接收信噪比和网络寿命中继选择的联合优化函数,实现最优中继的选择。设定中继节点的接收信噪比门限,根据信噪比门限值,将所有的中继节点分为AF和译码转发2种中继策略转发类型,分别计算2种类型的中继节点在目的节点的接收信噪比,根据中继选择的联合优化函数合理选择最优中继。仿真结果表明,在相同条件下,与基于AF的中继选择方案相比,该方案不仅在误码率性能方面有明显改善,而且可以延长网络寿命,提升系统性能。

基于信道质量和网络寿命的最优中继选择策略

针对中继节点因剩余能量不足而不能长时间协作通信的问题,在HDAF协作系统中,提出了一种基于各中继节点信道状态信息(CSI)和剩余能量信息(REI)联合考虑的多中继集合选择方案.该方案根据节点CSI和REI构造加权函数,通过控制容量增益门限进行多节点选择.仿真结果表明,该方案在满足系统通信前提下,很大程度上提升了系统的网络寿命;与传统基于CSI中继选择方案相比,该方案网络生存时间最高提升约19.8%.

移动协作通信系统中断概率性能智能预测

随着移动用户的数量呈爆炸性增长,第五代移动通信技术得到了迅速发展.但是由于复杂多变的移动通信环境,移动通信系统的性能研究非常复杂.本文在2-Nakagami信道下,基于多发多收(multiple-input multiple-output,MIMO)和混合译码放大转发(hybrid decode-amplify-forward,HDAF)协作通信技术,建立了移动协作通信系统模型,设计了两种发射天线选择(transmit antenna selection,TAS)方案,研究了移动协作通信系统的中断概率(outage probability,OP)性能.针对两种TAS方案,分别推导了系统中断概率的闭合表达式.然后基于BP神经网络,提出了一种移动通信系统中断概率性能智能预测方法.和极限学习机(extreme learning machine,ELM),局部加权线性回归(locally weighted linear regression,LWLR),支持向量机(support vector machine,SVM),广义回归(generalized regression,GR)神经网络,径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络等方法进行了比较,仿真结果表明:本文所提出的算法预测性能更好,理论分析的正确性得到了验证.

高信噪比下HDAF协议中的最优功率分配的新方案

混合译码放大转发(Hybrid Decode-Amplify-Forward,HDAF)协议与放大转发、译码转发协议相比,能在很大程度上提高系统的性能,成为近年来的研究热点。在此,研究了在混合译码放大转发协议下的最优功率分配问题。首先推导了高信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)下混合译码放大转发协议中的误符号率的近似和实用的表达式;然后通过建立数学模型,在满足总功率一定的情况下,以最小化系统的误符号率为目标,优化分配系统的总功率;最后在Matlab环境下验证推导结果并做了大量的仿真实验。实验结果表明,所推导的近似的误符号率的表达式与实际误符号率在稍高的信噪比下具有很好的吻合度。混合译码放大转发协议的最优功率分配因子不仅与源节点到中继节点、中继节点到目的节点的信道质量有关,而且与系统的总功率有关。研究发现,随着系统总功率的增大,最优功率分配因子将趋近于1/2。

基于HDAF系统的最优中继集合优化选择策略

针对混合译码放大转发协作通信最优中继集合选择困难的问题,提出了基于信道统计特性顺序排列的中继选择算法.首先,在各节点等功率分配下分析了各中继信道统计特性的参数运算,得到了使系统中断概率最小的中继集合,很大程度降低了运算复杂度.仿真表明,在相同情况下,与传统中继选择算法相比,这种算法平均中断概率更低.其次,对参与通信各节点的功率重新分配,系统性能得到了进一步提升.

时变信道下车载HDAF协作通信误码性能分析

车辆快速移动带来的信道时变特性降低了智能车载协作系统的误码性能。因此,该文提出了一种基于一阶自回归模型(AR1)的车载混合译码放大转发(HDAF)协作通信方法,该方法通过AR1的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据信道增益自适应选取HDAF协作通信方式,提升了智能交通系统的可控性安全。同时,分析了车载移动速度和信道状态信息(CSI)估计精度对误码性能的影响。数值分析表明,车载系统能通过增加CSI的估计精度,有效地减少车辆快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发(AF)和解码转发(DF)协作通信方式,平均误码性能分别提高了约3.6 d B和1.5 d B。

基于LoRa网关的中继选择优化算法研究

随着电力物联网的建设推进,配电网面临着巨大的挑战。作为电力系统的末端,配电网直接面向大量实际用电群体,其客户体验满意度和供电运行可靠度备受关注。为改善LoRaWAN网络架构中,终端节点移动造成的信号错误传播以及高能耗问题,在混合译码放大转发(HDAF)方式下,给出一种基于LoRa网关的无线中继优化算法。该算法中,LoRa网关具备中继转发功能,基于节点间的位置关系,推导了HDAF方式下的误码率(SER)表达式。构造Lagrange函数,在SER约束的KKT极值条件下,给出最佳功率分配方案。数值分析表明:同等条件下,所给方案对放大转发(AF)、译码转发(DF)方式做出优化,降低了其误码率。各节点消耗的系统功率比AF、DF方式低,节省了配电网中的系统能耗。

多源-多中继协作通信的中继选择与功率分配

针对多中继协作通信带来的中断性能差与高能耗问题,在N个源节点的混合译码放大转发网络中,提出了一种基于多源-多中继协作通信的中继选择与功率分配方案.该方案将空闲时的N-1个源节点当作"中继节点","中继节点"根据信道统计特性值自适应地降序排列,选取M个"中继节点"组成最优中继集合.当中断概率一定时,根据信噪比门限判断被选择M个"中继节点"的协作方式,构造系统总功率Lagrange函数,通过Karush-KuhnTucker极值条件求得系统各节点的最小功率.数值分析结果表明,在传输速率为0.5~0.8 bit·s-1·Hz-1范围内,相比于放大转发方式下的多源-多中继协作通信的功率分配方案,该功率分配方案的总功率节省了9~22 d Bm,极大地减小了系统资源的消耗.