（信息与通信工程专业论文）无线协作传输及其在认知网络中的应用.pdf

摘要 摘要 认知技术能够极大的提高系统的频谱利用率，而协作传输能够提高系统容量， 认知和协作技术已经成为未来无线通信系统的两个关键技术。在认知网络中，应 用协作传输技术，可充分利用了空间分集增益，提高通信性能。 本文对协作通信中的关键技术及认知网络中的中继传输等问题进行了研究， 主要成果如下： 1 针对单个源节点，单个目的节点，和单个中继节点的情况，给出一种基于 自适应中继协议的递增中继传输方案，其中只有当直接传输到目的节点的接收信 噪比低于某一门限时，中继节点才会参与协作传输。并且，如果中继节点能够正 确接收到信息，则采用解码中继协议重复发送信息。否则，中继节点采用放大中 继协议发送信息。目的节点采用最大比值合并接收信号。结果表明自适应中继协 议优于已有的固定中继协议。 2 针对单个源节点，单个目的节点，和单个中继节点的情况，给出一种自适 应调制的递增中继传输协议，源节点和中继节点根据中继节点与目的节点的接收 信噪比信息，自适应的选择调制方式发送信息。分析了瑞利信道中自适应调制递 增中继传输的中断概率和比特错误概率。结果表明该协议能够提高数据通过量， 优于已有的自适应调制中继传输协议。 3 针对无线协作网络中共道干扰影响中继选择的问题，首先给出一种选择协 作协议，目的节点采用最大比值合并，选择合并，和混合选择、最大比值合并。 并推导了选择协作协议在独立不同分布瑞利信道中的中断概率，推导了选择协作 的比特错误概率。接着给出了一种机会中继选择协议，选择具有最大瞬时端到端 信号与干扰加噪声比的中继节点转发源节点信息。并且在考虑直接传输时，目的 节点分别采用选择合并、最大比值合并，从而充分利用空间分集增益，降低了系 统的中断概率。所提协议不需要中继节点之间交互信息，通过竞争的方式完成数 据传输，节省了系统开销，具有较好的实用性。 4 针对认知传输系统中的中继选择问题，为了最小化次级用户的中断概率， 给出一种基于门限的递增中继选择协议。在该协议中，所选中继节点产生的干扰 小于某一门限值，并且主用户的通信质量不受影响。讨论了该递增中继传输的具 体实现方法，并且推导了递增中继传输中次级用户的中断概率。仿真结果表明， 相比于直接传输，该协议能够降低次级用户的中断概率。 5 在无线网络中，源节点经常需要通过多跳中继才能将信息传送到目的节 点。同时考虑到网络中节点的能量是有限的，而协作分集通过不同节点之间的合 作能够节省发送功率，因此设计能够节省发送功率的协作路由算法是非常重要的。 无线协作传输及其在认知网络中的应用 由于在集中式算法中中心节点需要知道网络中其它节点的信息，这在大型无线网 络中是很难实现的。因此，在协作传输最优功率分配的基础上，提出了两种分布 式协作路由和功率分配算法，分布式分离路由和功率分配算法与分布式联合路由 和功率分配算法。结果表明两种分布式算法能够取得近似集中式算法的性能。并 且相对于联合协作路由和功率分配算法，分离协作路由和功率分配算法能够更加 有效地节省总的发送功率。 6 在协作传输最优功率分配的基础上，提出一种修正的积累递增广播算法 ( m c i a ) ，该算法允许多个节点同时传输信息到网络中的其它节点，能够减小广播 信息所需的总发送功率。并且考虑到集中式m c i a 在大型网络中很难实现，给出 了分布式m c i a 。分布式m c i a 仅需要一跳范围内节点的信息，可以自适应决定 协作传输节点的数目。研究结果表明，就总的发送功率而言，m c i a 优于已有的 广播算法。并且，分布式m c i a 能够取得近似集中式m c i a 的性能。 关键词：认知网络协作传输中继选择干扰功率分配 a b s 仃a c t c o g n i t i v er a d i oi sap r o m i s i n gw a yt oi m p r o v et h es p e c t r a le f f i c i e n c y t h e c o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o nc a r li m p r o v et h es y s t e mc a p a c i t y c o g n i t i v ea n dc o o p e r a t i o n a r et w ok e yt e c h n i q u e sf o rt h ef u t u r ew i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n i nc o g n i t i v er a d i o n e t w o r k s ， c o o p e r a t et r a n s m i s s i o nc a nm a k e f u l lu s eo fs p a c ed i v e r s i t y , a n di m p r o v e t h es y s t e mp e r f o r m a n c e i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，w em a i n l ye n g a g ei nt h ek e yt e c h n i q u e sf o rt h ec o o p e r a t i o n t r a n s m i s s i o ni nc o g n i t i v er a d i os y s t e m s t h em a i nc o n t r i b u t i o n so ft h ed i s s e r t a t i o na r e 嬲f o l l o w s ： 1 u n d e rt h ec i r c u m s t a n c eo fo n es o u r c e ，o n er e l a y , a n do n ed e s t i n a t i o n , a n i n c r e m e n t a lr e l a y i n gs c h e m eb a s e do na d a p t i v er e l a y i n gp r o t o c o li sp r e s e n t e d o n l yt h e s i g a z dn o i s er a t i o ( s n r ) a tt h ed e s t i n a t i o nb e l o wat h r e s h o l d ，c a nt h er e l a yt a k ep a r ti n t h ec o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o n m o r e o v e r , t h er e l a yd e p l o y sd e c o d ea n df o r w a r d ( d f ) p r o t o c o l ，i ft h er e l a y c a l ld e c o d et h em e s s a g ef r o mt h es o u r c en o d ec o r r e c t l y o t h e r w i s e ，t h ea m p l i f i e da n df o r w a r d ( a f ) p r o t o c o li sd e p l o y e da tt h er e l a y t h e d e s t i n a t i o nd e c o d e st h em e s s a g e 、加mt h em a x i m a lr a t i oc o m b i n i n g ( m r c ) s c h e m e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h ea d a p t i v er e l a y i n gp r o t o c o li sb e t t e rt h a nt h ee x i s t i n g p r o t o c 0 1 2 u n d e rt h ec i r c u m s t a n c eo fo n es o u r c e ，o n er e l a y , a n do n ed e s t i n a t i o n , a n a d a p t i v em o d u l a t i o ni n c r e m e n t a lr e l a y i n gp r o t o c o li sp r e s e n t e d a st h es n ra tt h e d e s t i n a t i o ni sb e l o wat h r e s h o l d ，t h es o u r c ea n dt h er e l a yw i l ls e l e c tt h ea p p r o p r i a t e m o d u l a t i o nm o d ea c c o r d i n gt ot h es n ra tt h er e l a ya n dd e s t i n a t i o n , r e s p e c t i v e l y s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h ep r o p o s e dp r o t o c o lo u t p e r f o r m st h ee x i s t i n ga d a p t i v e m o d u l a t i o np r o t o c 0 1 3 f o c u s i n go nt h ep r o b l e mt h a tc o - c h a n n e li n t e r f e r e n c e sa f f e c tt h er e l a ys e l e c t i o n i nt h ew i r e l e s sn e t w o r k s ，as e l e c t i o nc o o p e r a t i o np r o t o c o li sf i r s t l yp r o p o s e d i nt h e p r o t o c o l ，m r c ，s e l e c t i o nc o m b i n i n g ( s c ) a n dh y b r i dm r ca n ds cs c h e m e sa r e d e p l o y e da tt h ed e s t i n a t i o n t h ee x a c to u t a g ep r o b a b i l i 锣o fs e l e c t i o nc o o p e r a t i o nw a s d e r i v e di nr a y l e i g hf a d i n gc h a n n e l s m o r e o v e r , t h eb i te r r o rr a t eo fs e l e c t i o n c o o p e r a t i o nw a sd e r i v e d t h e nw ep r o p o s ea no p p o r t u n i s t i cr e l a y i n gw h i c hs e l e c t st h e r e l a y 、) l ，i t l lm a x i m u mi n s t a n t a n e o u se n d t o - e n ds i g n a lt on o i s e i n t e r f e r e n c er a t i o ( s 玳r ) f o r w a r d i n gt h es o u r c em e s s a g e m o r e o v e r , a st h ed i r e c tt r a n s m i s s i o ni st a k e ni n t o 无线协作传输及其在认知网络中的应用 a c c o u n t , m r ca n ds cs c h e m e sa r ed e p l o y e da tt h ed e s t i n a t i o nt oc o m b i n et h ed i r e c t t r a n s m i s s i o na n dr e l a yt r a n s m i s s i o n , w h i c hc a nn 池f u l lu s eo fs p a c ed i v e r s i t ya n d d e c r e a s et h es y s t e mo u t a g ep r o b a b i l i t y c o m p a r e dw i t ht h ee x i s t i n gr e l a ys e l e c t i o n p r o t o c o l s ，t h ep r o p o s e dp r o t o c o l sd on o tn e e dt h ei n f o r m a t i o ne x c h a n g eb e t w e e na n y t w or e l a y s ，a n dt h ed a t at r a n s m i s s i o ni sf i n i s h e db yc o m p e t i t i o n s ot h ep r o p o s e d p r o t o c o l sh a v et h el o ws y s t e mc o s ta n d9 0 0 dp r a c t i c a b i l i t y 4 u n d e rt h ec o n s t r a i n to fs p e c t r u m - s h a r i n g ，w ep r o p o s eat h r e s h o l db a s e d i n c r e m e n t a lr e l a y i n gp r o t o c o lt om i n i m i z et h es e c o n d a r yu s e ro u t a g ep r o b a b i l i t yi n c o g n i t i v er a d i os y s t e m s ，w h e r et h ei n t e r f e r e n c e sc a u s e db yt h es e l e c t e dr e l a ya n dt h e s e c o n d a r yu s e rt r a n s m i t t e ra r eb e l o wt h a na no p t i m a li n t e r f e r e n c et h r e s h o l d w h e nt h e p r o p o s e dp r o t o c o li sa p p l i e di nt h ec o g n i t i v er a d i os y s t e m s ，t h eo u t a g ep r o b a b i l i t yo f s e c o n d a r yu s e ri sd e r i v e di n t h er a y l e i g hf a d i n gc h a n n e l s s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t c o m p a r e d 、) i ，i t l lt h ed i r e c tt h et r a n s m i s s i o n , t h ep r o t o c o lc a l ld e c r e a s et h es e c o n d a r y u s e ro u t a g ep r o b a b i l i t y 5 i ti so f t e nt h ec a s et h a t t h es o u r c en o d et r a n s m i t st h em e s s a g et ot h ed e s t i n a t i o n b ys e v e r a lh o p si nw i r e l e s sn e t w o r k s ，w h e r ea l ln o d e sa r ep o w e r e db yb a t t e r y 谢t l l l i m i t e de n e r g ys u p p l y c o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o nc a ns a v et h et r a n s m i s s i o np o w e r s i g n i f i c a n t l yb ym a k i n gf u l lu s eo ft h es p a c ed i v e r s i t y , a n dt h e r e f o r ei ti sc r u c i a lt o d e s i g nt h ee n e r g ye f f i c i e n tc o o p e r a t i v er o u t i n ga n dp o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h mi nt h e w i r e l e s sn e t w o r k s h o w e v e r , t h ec e n t r a l i z e dc o o p e r a t i v er o u t i n ga n dp o w e ra l l o c a t i o n a l g o r i t h m sr e q u i r et h eg l o b a ll o c a t i o nk n o w l e d g ea te a c hn o d e ，w h i c hi sh a r dt or e a l i z e i nl a r g es e n s o rn e t w o r k s h e n c e ，i nt h i sp a p e r , b a s e do nt h eo p t i m a lp o w e ra l l o c a t i o ni n c o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o n , t w od i s t r i b u t e da l g o r i t h m s ，d i s t r i b u t e ds e p a r a t er o u t ea n d p o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h m ( d s r p a ) a n dd i s t r i b u t e dj o i n tr o u t ea n dp o w e ra l l o c a t i o n a l g o r i t h m ( d - j r p a ) ，a r ep r o p o s e dt om i n i m i z et h et o t a lt r a n s m i s s i o np o w e r r e s u l t s s h o wt h a tt h ep r o p o s e dd i s t r i b u t e da l g o r i t h m sc a ng e tt h es i m i l a rp e r f o r m a n c ea st h e c o r r e s p o n d i n gc e n t r a l i z e da l g o r i t h m s f u r t h e r m o r e ，c o m p a r e d 、) i ，i 廿ld j r p a ，d - s r p a c a ns a v et h et o t a lt r a n s m i s s i o np o w e rm o l ee f f i c i e n t l y 6 b a s e do nt h eo p t i m a lp o w e ra l l o c a t i o ni nc o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o n , am o d i f i e d c u m u l a t i v ei n c r e m e n ta l g o r i t h m ( m c i a ) w a sp r o p o s e d t h ea l g o r i t h mp e r m i t s m u l t i p l en o d e ss i m u l t a n e o u s l yt r a n s m i t t i n gt h em e s s a g et oo t h e rn o d e si nt h en e t w o r k s ， a n dc a nr e d u c et h et o t a lt r a n s m i s s i o np o w e rf o rb r o a d c a s t m o r e o v e r , c o n s i d e r i n gt h a t t h ec e n t r a l i z e dm c i ai sh a r dt or e a l i z ei nl a r g ew i r e l e s sn e t w o r k s ，t h ed i s t r i b u t e d m c i aw a sp r e s e n t e d t h ed i s t r i b u t e dm c i ar e q u i r e so n l y1 - h o pn e i g h b o r h o o d i n f o r m a t i o n , a n dc a na d a p t i v e l yd e t e r m i n et h en u m b e ro fn o d e sf o rt r a n s m i s s i o n r e s u l t ss h o wt h a ti nt e r m so ft o t a lt r a n s m i s s i o np o w e r , m c i ac a ng e tab e t t e r p e r f o r m a n c et h a nt h ee x i s t i n gb r o a d c a s ta l g o r i t h m s f u r t h e r m o r e ，t h ep e r f o r m a n c eo f d i s t r i b u t e dm c i ai sc l o s et ot h a to fc e n t r a l i z e dm c i a k e y w o r d s ：c o g n i t i v er a d i on e t w o r k s ，c o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o n ，r e l a ys e l e c t i o n ， i n t e r f e r e n c e ，p o w e ra l l o c a t i o n 主要符号表 主要符号表 节点f 与节点之间的瞬时信噪比 节点f 与节点，之间的平均信噪比 节点f 与节点j 之间的瞬时信号与噪声加干扰比 第i 档速率，信噪比为，时的比特错误概率 求最大值 求最小值 集合p 中的节点个数 修正的零阶一类b e s s e l 函数 中断概率 比特错误概率 以2 为底的对数 x 的概率密度函数 x 的概率分布函数 节点的发送功率 干扰门限 递增中继传输门限 最优干扰门限 信息传输速率 传输速率为2 r 时，中断概率门限 传输速率为r 时，中断概率门限 九恻叫叫m砌蚶加硼p尹r心 英文缩写对照表 皤 挝 b e r b i p c d f c n c i a c r c s i c s 认 c t s d f d - j r p a d s r p a m c i a m i m o m p s k m r c m s t o m c o s c o w d p d f r d d n i m c r s m c l 汀s s c s n r s 眦 s p t t d m a 英文缩写对照表 a m p l i f ya n df o r w a r d a c 优s sp o i n t b i te r r o rp r o b a b i l i t y b r o a d c a s ti n c r e m e n t a lp o w e r c u m u l a t i v ep r o b a b i l i t yf u n c t i o n c o g n i t i v en e t w o r k c u m u l a t i v ei n c r e m e n ta l g o r i t h m c o g n i t i v er a d i o c h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n c u m u l a t i v es u mi n c r e m e n ta l g o r i t h m c l e a rt os e n d d e c o d ea n df o r w a r d d i s t r i b u t e dj o i n tr o u t ea n dp o w e ra l l o c a t i o ns l g o r i t h m d i s t r i b u t e ds e p a r a t er o u t ea n dp o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h m m o d i f i e dc u m u l a t i v ei n c r e m e n ta l g o r i t h m m u l t i p l e i n p u tm u l t i p l e - o u t p u t m - r a yp h a s es h i f tk e y i n g m a x i m u mr a t i oc o m b i n i n g m i n i m u ms a n n i n gt r e e o p p o r t u n i s t i cr e l a y i n gw i t hm r cd e p l o y e da tt h ed e s t i n a t i o n o p p o r t u n i s t i cr e l a y i n g 、航ms cd e p l o y e da tt h ed e s t i n a t i o n o p p o r t u n i s t i cr e l a y i n gw i t h o u td i r e c tt r a n s m i s s i o n p r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o n i n t e r f e r e n c eo nt h er e l a ya n dt h ed e s t i n a t i o n , a n dd i r e c t l i n kn e g l e c t e d i n t e r f e r e n c e0 nt h er e l a ya n dt h ed e s t i n a t i o n , a n dm r c d e p l o y e d i n t e r f e r e n c eo nt h er e l a ya n dt h ed e s t i n a t i o n , a n ds c m r cd e p l o y e d r e a d yt os e n d s e l e e i t o nc o m b i n g s i g n a lt on o i s er a t i o s i g n a lt oi n t e r f e r e n c ea n dn o i s er a t i o s h o n e s tp a t ht r e e n m ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：爿兰垒趁日期丝坦：墨! 12 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生 在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属诬安电子科技大学。本人保证毕业 离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学 校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部 或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。( 保密的论文在 解密后遵守此规定) 本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。 本人签名： 导师签名： ， j 乙耘 一 j 氨寇鬈 日期堡厶! 笪：7日期丝么里! 鱼：7 日眶螂 第一章绪论 第一章绪论 1 1 认知无线电技术的出现 从马可尼( g u g l i e l m om a r c o n i ) 成功实现无线电报传输以来，无线通信已经走 过一百多年。在这一百多年里，无线通信技术取得了飞速的发展；在最近的十几 年间无线电技术的发展尤为显著，各种移动通信、卫星通信、广播电视、雷达导 航、遥测遥控、射电天文等无线电业务的应用遍及国防、公共安全、商用和工业 等各个部门。而有限的无线频谱资源也随之越来越紧张，各国对频谱资源的争夺 也越来越激烈。现有的固定频谱分配制度，存在利用率低、分配不均等缺陷。认 知无线电作为一种有效提高频谱利用率的方法被提出，迅速得到发展。认知无线 电是一种智能无线通信系统，它可以感知周围环境，通过实时调整某些运行参数 ( 如发射功率、载波频率等) 的方法使系统内部状态与接收到的无线电信号的统计 变化相适应，以达到无论何时何地通信系统的高可靠性和频谱利用率的高效性。 目前频谱分配制度为固定频谱分配，将频谱分为：授权频谱( l f b ) 和非授权频 谱( u f b ) 大多数频谱资源被用作授权频段( 如电视广播频段) ，这些频段的频谱利用 率是很低的。美国国家无线电网络研究实验床( n r n r t ) 对典型环境下的无线电频 谱占用情况进行了测量。测量报告表明3 g h z 以下频段的频谱利用率非常低，平 均仅为5 2 。极少的非授权频谱资源，却承载着很大的业务量。无线局域网 ( w l a n ) 、无线个人局域网( w p a n ) 、无线城域网( w m a n ) 等都需要工作在非授权 频段，使得非授权频段过度拥挤。美国联邦通信委员会( f c c ) 的大量研究报告说 明频谱的利用情况极不平衡，一些非授权频段非常拥挤，而有些授权频段则经常 空闲。固定的频谱分配制度已不能满足日益增长的无线通信需求，于是，认知无 线电技术应运而生。认知无线电是在软件定义无线电( s d r ，s o f t w a r ed e f i n e dr a d i o ) 基础上提出的，s d r 给认知无线电技术提供了一个硬件平台。 瑞典皇家技术学院的j o s e p hm i t o l a 博士在其论文中首次提出了认知无线电这 一概念i l 】【2 】。把认知无线电看做软件无线电的智能化。m i t o l a 对认知无线电的认识 强调其学习和推理能力，并提出了认知环的概念，包括一系列认知学习步骤 监测、分析、推理、判决、学习等环节。认知无线电的关键技术通常包括频谱感 知【3 叫、频谱共享【7 。1 2 1 、功率控制。所谓“频谱感知”，就是在时域、频域、空域 等多维空间，对被分配给主用户的频段不断进行频谱监测，检测这些频段内主用 户是否在工作，从而掌握频谱的使用情况。若某个频段未被主用户占用，那么该 空闲的频段称为“频谱空穴 。认知无线电的核心思想就是发现“频谱空穴 ， 2 无线协作传输及其在认知网络中的应用 并加以合理利用。传统的频谱感知方法通常在频域，时域，空域三个维度进行。 为深入研究频谱空穴的概念，又提出了新的维度来表征频谱空间，如码域，角度 域等。所谓“频谱共享 ，即动态频谱分配，实质上这是一个受限的信道分配问题， 以最大化信道利用率为主要目标的同时考虑干扰的最小化和接入的公平性。频谱 共享可以协调和管理授权用户与认知用户之间的信道接入，也可以用来协调多个 认知用户之间的频谱的选择，以达到频谱利用率的最大化。在现有的频谱共享理 论中，博弈论( g a m et h e o r y ) 为这些决策模型下的最优化问题提供了数学模型和最 优标准。在多用户传输的认知无线电系统中，发送功率控制受到给定的干扰温度 和可用频谱空穴数量的限制。目前主流的方法是采用m a r k o v 对策法和基于信息 论的迭代注水法。 认知网络( c n ) 的概念是在认知无线电的基础上由m o t o r o l a 及v i r g i n i at e e h 公 司首先提出的。认知网络结构可以分为主网络和认知网络两部分。主网络对指定 的频带拥有绝对优先占有权，而认知网络对于所期望工作频带不具有固定使用授 权，其用户通过认知机制动态分配和使用系统资源。认知网络能够感知网络的现 存状态，根据认知网络的端到端目标，通过适当的学习机制实时调整通信网络的 配置，利用这些感知到的网络状态可以得到正确的规划、决策和行动。简要地说， 认知网络是一种能够感知当前网络状态，并据此进行规划、调整和采取适当行动 的网络。通信网络向着认知网络发展将是将是未来通信技术发展的一个重要方向。 尽管移动通信已由第二代向第三代演进，但是当前移动通信网络仍然是个静态的 非智能网络，需要由人工进行手工干预，而认知网络恰好填补了移动通信的不足。 对于未来移动通信而言，速率的不断提升和业务的多样性是其发展的一个重要趋 势，而从智能、自知的角度而言，认知网络与移动通信网络的结合也是未来移动 通信发展的重要趋势。未来通信网络将是一个泛在、异构的网络模式，多种接入 方式并存，多节点协同工作，支持不同程度的无缝连接特性，同时它又是一个具 有智能特性的无线通信系统，具有自我配置、自我优化和自动学习的能力。为适 应未来网络需求，i e e e8 0 2 1 6 m 提出的最新文档中要求网络能支持自组织功能， 包括网络的自配置和自我优化；l t e a ( l t e a d v a n c e d ) 在r e l e a s e8 中提出了自组 织网络( s o n ) 的概念和需求，并在最近更新文档中要求自组织网络具有自配置、 自优化和自愈合的能力。目前，l t e 和i e e e 组织对s o n 的讨论仅停留在初步概 念定义阶段，同时，一些国际运营公司如n e c 等都在积极进行l t e 中s o n 功能 的探索研究。 另外，随着协作传输技术的发展，在认知网络中，采用协作传输技术已经成 为研究的一个热点。在认知网络中，协作技术主要应用在以下三个方面。协作感 知【1 3 5 1 ，次级用户协作主用户传输，次级用户经过中继传输信息。接下来，我们 首先介绍无线协作传输的发展现状。 第一章绪论 1 2 协作中继传输的研究现状 随着无线通信的快速发展，用户对于通信速率的要求越来越高。多输入多输 出( m i m o ) 技术能够提高通信性能，但在移动终端上安装多付天线是相当困难的。 协作通信作为一种空间分集技术，不需要在终端上安装多付天线，通过不同节点 之间相互协作，利用空间分集增益，提高传输速率。协作分集推进了m i m o 技 术的实用化，能够提升信道容量，提高传输速率【幡1 7 】。目前协作通信研究主要有 以下几个方面。 协作通信的信道容量分析c 0 v e i i l 8 】等人于1 9 7 9 年首次提出高斯中继信道的 概念，并利用最大流最小割( m a x f l o w m i n - c u t ) 定理推导得到了高斯中继信道的信 道容量上界，以及退化中继信道的信道容量。文献 1 9 分析了无线中继信道的信 道容量界，将无线衰落信道分为固定衰落信道和随机衰落信道两种模式，并推导 了两种模式下无线中继信道的信道容量上界与下界，并对中继节点与源节点之间 的功率分配进行了讨论。 协作传输信息的方案根据中继节点采用的中继协议，中继传输可以分为译 码转发d f 和放大转发a f 。在d f 协议中，又可以根据节点发送信息的形式，将 协作传输分为重复协作【2 0 】，编码协作【2 、和空时码协作【2 2 】三种形式。而根据协作 传输中继节点选择方式的不同，协作传输又可分为固定中继，选择中继和递增中 继三种方式。固定中继选择固定的中继节点转发源节点信息。而选择中继，则是 选择接收信噪比大于某一门限的节点转发源节点信息。递增中继是在直接传输不 能正常传输数据的情况下，选择中继节点转发源节点信息。 中继选择算法在协作传输中，如果存在多个中继节点时，中继节点的选择 对系统性能有较大的影响。中继节点的选择，通常分为选择单个中继节点和选择 多个中继节点两种方式。单个中继节点选择田j 主要分为机会中继传输和选择中继 传输。机会中继选择具有最大端到端信噪比的节点转发源节点信息。而选择中继 是从接收信噪比大于某一门限的中继节点中，选择在目的节点具有最大信噪比的 节点转发源节点信息。考虑到最优中继节点不可得或者被占用，i l d d 等人分析了 选择第力好中继节点转发信息时，系统的中断概率和比特错误概率【2 4 】【2 5 1 。关于多 个中继节点选择，b e a u l i e u 等人给出了所有正确接收源节点信息的节点参与协作 传输条件下的中断概率和比特错误概率 2 6 1 1 2 7 3 。为了限制中继节点的数目，文献【2 8 】 给出两种中继选择协议，一种是从个正确接收到源节点信息的节点中选择出m 个在目的节点具有较大信噪比( s n r ) 的节点转发信息：另一种是在满足一定中断概 率的条件下，自适应的改变中继节点的数目。然而考虑到在中继节点完成数据的 解调和错误检测需要额外的功率和时间，文献 2 9 3 1 给出一种基于门限的中继选 4 无线协作传输及其在认知网络中的应用 择协议。在该协议中，只有接收s n r 大于某- - n 限的中继节点才能参与协作传输。 功率分配算法如何分配功率，使协作传输系统在某个指标上实现最优化， 是协作传输研究的一个重要问题。文献【3 2 】研究了一个源节点，一个中继节点和 一个目的节点情况下，以最小化中断概率为目标的最优功率分配。其中目的节点 采用选择式合并( s c ) 直接传输信号和中继传输信号。而文献【3 3 】考虑了目的节点 安装多付天线时的功率、时隙和带宽的分配。在文献【3 4 】中，作者比较了等功率 和最优功率分配情况下的系统容量，表明功率分配对协作传输的影响是非常大的。 在文献 3 5 】中，作者假设多个中继节点都能够正确接收到源节点信息，在多个中 继节点中分配功率令系统中断概率最小，并且证明存在最优中继节点个数。在中 继节点采用a f 协议的条件下，文献【3 6 】分析了瑞利信道中的最优功率分配。在文 献 3 7 1 ，通过发送端的信道统计信息( 以衰落分布和所有节点上路径损失信息 的形式) 以及接收端完美的信道状态信息，推出最佳的功率分配方案，使用在瑞 利衰落信道下的a f ，d f 和空时编码( d s t c ) 的中继协议。文中证明了高信噪比的 中断概率表达式是发送功率矢量的凸函数，还证明最优功率分配的特性取决于在 源节点和目的节点之间是否有直接的链路。大量的工作表明，在发送端和接收端 有最佳的信道状态信息( c s i ) 的情况下，中继信道的性能通过最佳传输功率分配得 到大幅提高。各种中继协议的最佳功率控制和c s i t r 将在【3 8 】中进行研究。在文 献 3 9 中，在信源和中继节点功率受限条件下，l i a n g 和v e e r a v a u i 研究了在最佳 c s i t r 的高斯中继信道中的发送功率控制。在文献【4 0 】中作者解决了在总功率限 制条件下中断概率最小化的问题。在文献【4 l 】中，作者讲述了中继增益分配对a f 协议的影响。自适应的发送功率分配方案在文献【4 2 】【4 3 】中得到介绍，使得在两跳 瑞利衰落中继信道中的瞬时信道容量最大化。在文献【4 4 】中作者分析了再生和非 再生系统的功率分配算法。c h e n 等人分析了分布式协作功率分配算法1 4 5 1 1 4 6 1 。 联合中继选择和功率分配令整个网络的容量最大化或者功率最小化成为 研究的一个热点。在 4 7 】中，在d f 协作协议下，作者研究了功率约束下最小中断 概率的最优中继节点选择方案；他们从信道容量的角度去研究在功率控制影响下 的中继节点选择方法，通过门限判决来保证协作传输不差于直接传输。在【4 8 】中， 作者从信道容量的角度分析( 这种方法可以避免深入的去研究复杂的编码，检测， 解码等过