【协同通信的研究国内外文献综述4300字】

–PAGE28–协同通信的研究国内外文献综述目录TOC\o"1-3"\h\u15411协同通信的研究国内外文献综述 1249711.1协同分集中的中继选择技术 3223321.2协同分集中的功率分配问题 3128441.3协同分集中的网络编码 3260501.4协同通信的应用 421632参考文献 5协同通信是空间分集的特殊形式，在发展方面取得了较大的进步。在二十世纪七十年代，MeulenVD最早提出了信道容量概念，并基于三节点中继网络得出中继协同能改善系统性能和提高频谱利用率的结论。近年来，由于数据高速率的要求，人们开始对协同通信进行广泛的研究。文献[10]针对MIMO网络的物理层安全问题，提出了基于中继的协同MIMO结构和密钥生成(SecretKeyGeneration,SKG)方案，从而提高了网络的安全性。文献[11]提出了一种功率分配算法，将非线性非凸问题转化为线性凸优化问题。该算法计算复杂度低，但功耗开销高。均衡方法适用于线性卷积编码的协同系统，当协同用户或中继节点出现定时错误时，使用线性卷积空时编码来实现完全的协同分集，即异步协同通信系统[12]。文献[13]基于多载波异步双向中继网络，提出一个中继选择方案：在总功率预算条件下，通过在中继和两个收发机的子载波功率负载上联合优化网络波束形成，使和速率达到最大化。文献[14]提出了一种两阶段的三维匹配算法，通过联合优化信道选择、对等发现、功率控制和时间分配来最大限度地提高系统性能，第一阶段解决了联合功率控制和时间分配问题，第二阶段解决了联合信道选择和节点发现问题。文献[15]提出一种新颖的协同波束形成技术，解决次级用户传输速率最大化的优化问题，同时保持主接收机的异步干扰低于其目标阈值。通过采用一种近似方法将非凸非线性优化问题转化为凸线性函数，对功率进行合理分配。文献[16]针对无线接入链路，提出了一种新的协同传输方案，通过优化非正交多址接入(Non-orthogonalMultipleAccess,NOMA)过程的解码顺序和无人机在空间中的位置，共同确定宏小区基站(MacroCellBaseStation,MBS)和无人机的无线资源分配，以最大化所有用户的总可实现速率。文献[17]提出了基于闭式表达式的迭代算法，解决了优化问题的非凸性,考虑了单时隙和多时隙两种传输方案,并获得最优资源分配。文献[18]提出了基于正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)传输模型的全载波(All-Subcarrier,AS)基准方法，考虑在源节点、中继节点和目的节点处使用完美信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)，优化问题在约束总功率和固定子载波的条件下，在源节点和中继节点上联合完成。协同分集通过共享资源达到改善通信质量和提高通信性能的目的。近年来，协同通信技术得到广泛的讨论和研究。协同通信通常以AF方式和DF方式进行，然而二者都存在一些缺点：AF在放大信息的同时，也使得噪声放大，影响信号的接收；DF译码错误时，会影响下一传输阶段信号的正确接收，从而增大误码率。文献[19]提出了一个基于时间异步双向中继网络的模拟网络编码(AnalogNetworkCoding,ANC)方案，该方案中每个中继节点在第一个时隙对接收到的混合异步信号进行线性变换，然后在第二个时隙将其广播至终端。文献[20]提出了一种低复杂度的导频辅助定时估计和再同步方案，以解决平坦衰落信道上的异步双向通信系统两个源节点之间的异步时延问题。文献[21]针对平坦衰落信道下的异步双向AF中继网络，提出了循环前缀(CyclicPrefix,CP)辅助循环移位中继(CyclicShiftRelaying,CSR)方案。在该方案中，在两个源节点处插入一个CP来对抗异步延迟,每个中继在去除CP后对接收到的混合异步信号进行放大，并引入循环延迟来进一步提高系统性能。随着协同通信技术的提出和系统研究的推进，人们开始对协同系统中的资源分配问题进行广泛的研究。文献[22]提出了多用户AF中继网络中节能的联合子载波配对、子载波分配和功率分配算法，以提高网络能量效率。文献[23]针对单载波异步双向协同网络，提出了分块通信方案，可以将循环前缀附加到每个发送的信息符号块以避免相邻块之间的干扰。文献[24]提出凸优化迭代方法，以求解非凸优化问题的近似值，并使用正确的外循环更新对近似值进行补偿。文献[25]研究异步单载波双向中继网络，从信号传输的角度来说该网络是异步的。发射机经过不同的路径将信号发送给接收机，由于存在传播时延，从而实现多径信道。文献[26]针对无线多址接入系统，提出了无线多址信道函数，用来建立认知无线电系统主用户存在的信道函数和平均能量效率(EnergyEfficiency,EE)优化问题。通过约束次级用户功率、最小数据传输速率和总能量，实现感知时间最大化，并且降低次级用户能耗。通过以上分析，可以看出协同通信提出之后进行了很多的研究，例如协同分集容量研究、协同分集性能分析、协同通信中的功率分配问题、协同伙伴的选择等。协同通信是通过中继或者其他用户协同完成信息传输的一种通信方式，它结合了分集技术和中继传输技术的优点，使得中继和协同分集能够保证在较小的网络开销条件下，对系统性能进行提升。资源分配可以更好地发挥协同分集的作用，提升系统性能。在无线通信中，协同是指和邻设备共同完成信息传输，每个设备不仅要传输自己的信息，还要协同其他设备传输信息，使得通信系统的性能达到最优。在过去，协同通信比较被动、隐性，但现在比较主动、显性。协同通信主要体现在物理层与媒体接入层，能够改善链路质量和提高网络性能。目前，在资源分配方面，无线通信开始由单一域扩展到时间、空间、频率以及编码等多域。在物理层、媒体接入控制层以及应用层等都能进行数据协同通信。目前，协同通信的研究主要体现在中继选择技术、功率分配和协同网络编码等方面[27]。1.1协同分集中的中继选择技术通过使用一种协同中继策略，提高用户网络QoS和系统吞吐量[28]。单个中继天线或者终端在某个区域内构成虚拟天线阵列，从而实现空间分集传输。与传统蜂窝网络不同，中继协同是在蜂窝网络中引入多个中继节点，通过移动台选择合适的中继进行信息传输，并提升网络的性能。因此，协同中继的选择是首要问题[29]。中继技术研究领域与应用有以下内容：分配与管理协同用户簇，将协同用户簇组成协同组；采用何时协同和如何协同等策略管理用户簇。中继节点自身或者特定的通信处理块决定中继节点选择，例如在无线接入网(Infrastructure-basedWirelessNetwork)中，基站模块中继协同选择；在复杂的网络环境中，重新设置时间间隔，才能进行中继节点的选择；参与协同的中继节点个数增加，可以提升协同传输性能，并获得分集增益，但这也增加了系统信号检测与同步的复杂度。1.2协同分集中的功率分配问题功率分配是协同通信中的关键问题。在协同通信系统中，需要解决源节点和中继节点了解信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)的程度和节点间相互协同等问题。考虑到现实因素，在资源分配方面主要研究功率分配问题。随着研究的不断深入，功率的研究领域也从传统的容量、生命周期等评价参数扩展到系统开销、计算复杂度等方面[30]。在协同通信中，合理分配节点功率不仅能够体现出协同分集的优势，还能提升系统性能。在自组织网络与传感器网络中，合理的功率分配能够延长网络使用寿命。由于无线移动通信存在干扰问题，例如同频干扰与用户间干扰，选择不同QoS的功率控制技术，降低功耗开销和干扰，同时延长网络生存周期[31]。1.3协同分集中的网络编码协同分集中也有和网络编码技术[31](NetworkCoding,NC)的结合，网络编码技术是一种新技术，能够有效提升网络吞吐量。然后，采用协同网络编码技术获得分集增益，但同时也需要较多的中继节点。网络编码能够完成单中继传输通信过程，减轻中继节点工作负担，从而提高工作效率[32]。网络编码技术是指通信网络中的(中继)节点对接收信号经过异或操作后再处理的一种技术，在协同分集中有提升网络传输速率和网络吞吐量、降低开销等优势。因此，网络编码技术应用领域广泛。然而该技术也存在传输时延较大和复杂度较高等缺点。1.4协同通信的应用由于协同通信技术具有诸多优点，很多研究机构、标准组织都针对协同通信展开了研究。协同通信可用于全球微波互联接入、蜂窝移动通信网和无线传感器网络。(1)全球微波互联接入随着无线局域网(WirelessLocalAreaNetwork,WLAN)技术的成熟，无线城域网(WirelessMetropolitanAreaNetwork,WMAN)技术逐渐发展。电气与电子工程师协会(InstituteofElectricalandElectronicsEngineers,IEEE)为WMAN技术推出全球微波互联接入(WorldInteroperabilityforMicrowaveAccess,WiMAX)802.16系列标准[33]。802.16系列标准主要应用在城域网中，为宽带无线接入与“最后一英里”接入市场的需求量提供支撑。在2005年9月，IEEE802.16工作组成立了移动多跳中继(MobileMultihopRelay,MMR)小组，研究在802.16系统中采用协同通信技术。2006年3月，任务组将中继协同技术作为无线通信空中接口标准的增强型技术进行研究，通过中继节点之间的协同传输，使得节点传输的有效半径明显增加，同时获得复用增益或者分集增益。(2)蜂窝移动通信网近年来，蜂窝移动通信取得了快速的发展。第三代移动通信(3rdGeneration,3G)可以进行用户数据传输并提升语音传输速率，也可以实现随时随地处理多媒体内容，例如视频流、图像和音乐等。与3G不同的是，第四代移动通信(4thGeneration,4G)拥有更多的系统吞吐量，其中吞吐量最大值为100Mbit/s。4G具有安全性与频谱效率高等优点[35]。目前，协作多点传输技术(CoordinatedMultiPointTransmission/Reception,CoMP)在4G中最具有发展前景，它是移动通信中最重要的增强型传输技术，也可以作为提升小区边缘用户平均吞吐量的一种算法。蜂窝网络中通过多个基站协同对用户数据进行联合处理，消除了基站间的干扰问题；基站控制用户间的协同[36]。(3)无线传感器网络无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN)是指在监测区域内任意部署的传感器节点通过采用无线通信协议进行数据传输，网络具有自组织性。WSN对覆盖区域的感知对象进行信息采集与处理，再将信息发送给观察者[37]。但是由于无线传感器节点外形小、计算能力差和功率资源有限等缺点，使得在节点安装多天线十分困难。为了解决MIMO在WSN中应用受限的问题，许多学者提出了系统传输方案，通过单天线簇头之间的相互协同，实现长距离可靠传输的目标。参考文献[1]王恒,魏欣羽,李敏.面向多源多目标协作网络的中继选择方法[J].系统工程与电子技术,2017,39(6):1358-1365.[2]WangH,XiaXG,YinQ.Computationallyefficientequalizationforasynchronouscooperativecommunicationswithmultiplefrequencyoffsets[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2009,8(2):648-655.[3]KuhestaniA,MohammadiA,WongK,etal.Optimalpowerallocationbyimperfecthardwareanalysisinuntrustedrelayingnetworks[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2018,17(7):4302-4314.[4]黄高勇,方旭明,陈煜,等.基于OFDM的DF中继网络能效最优路径选择策略[J].西南交通大学学报,2015,50(1):58-65.[5]肖海林,胡悦,闫坤,等.多源-多中继协作通信的中继选择与功率分配[J].北京邮电大学学报,2017,40(2):73-78.[6]BaktashE,RastiM,HossainE.ResourceAllocationforDynamicIntra-CellSubcarrierReuseinCooperativeOFDMAWirelessNetworks[J].IEEETransactionsonMobileComputing,2015,14(7):1475-1489.[7]ObeedM,DahroujH,SalhabAM,etal.DC-BiasandPowerAllocationinCooperativeVLCNetworksforJointInformationandEnergyTransfer[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2019,18(12):5486-5499.[8]郝兰兰,赵力强,张耀元.D2D通信中高能效的资源分配算法研究[J].计算机应用与软件,2017,34(11):141-146.[9]HassanMH,HossainMJ,BhargavaVK.CooperativeBeamformingforCognitive-Radio-BasedBroadcastingSystemsinPresenceofAsynchronousInterference[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2017,66(3):2311-2323.[10]AdianMG,AghaeiniaH.Optimalandsub-optimalresourceallocationinmultiple-inputmultiple-output-orthogonalfrequencydivisionmultiplexing-basedmulti-relaycooperativecognitiveradionetworks[J].IETCommunications,2014,8(5):646-657.[11]ChenK,NatarajanB,ShattilS.Secretkeygenerationratewithpowerallocationinrelay-basedLTE-Anetworks[J].IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,2015,10(11):2424-2434.[12]JavanM,MokariN,AlaviF,etal.Resourceallocationindecode-and-forwardcooperativecommunicationnetworkswithlimitedratefeedbackchannel[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2017,66(1):256-267.[13]AlihemmatiR,ShahbazpanahiS.Sum-RateOptimalNetworkBeamformingandSubcarrierPowerAllocationforMulti-CarrierAsynchronousTwo-WayRelayNetworks[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2015,63(15):4129-4143.[14]

ZhouZ,ZhangC,WangJ.Energy-EfficientResourceAllocationforEnergyHarvesting-BasedCognitiveMachine-to-MachineCommunications[J].IEEETransactionsonCognitiveCommunicationsandNetworking,2019,5(3):595-607.[15]MaiHH,HossainMJ.CooperativeBeamformingforCognitiveRadio-BasedBroadcastingSystemswithAsynchronousInterference