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協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)合功率分配與中繼選擇算法的研究

發(fā)布時(shí)間:2019-04-15 21:44
【摘要】:協(xié)作通信技術(shù)通過建立一個(gè)虛擬的多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)空間分集,可以提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的容量、覆蓋范圍和魯棒性。在協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)中,常用的中繼協(xié)議有放大轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify-and-forward,AF)、解碼轉(zhuǎn)發(fā)(Decode-and-forward,DF)和編碼協(xié)作(Code Cooperation,CC),網(wǎng)絡(luò)模型分為單向中繼網(wǎng)絡(luò)(One-Way Relay Network,OWRN)和雙向中繼網(wǎng)絡(luò)(Two-Way Relay Network,TWRN)。相對OWRN系統(tǒng),TWRN有更高的頻譜利用率,但是系統(tǒng)由于自干擾的存在容易受到信道估計(jì)誤差的影響。中繼選擇(Relay Selection,RS)和功率分配(Power Allocation,PA)是提高協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能的兩種主要方式。RS是指系統(tǒng)根據(jù)信道條件選擇出最適合轉(zhuǎn)發(fā)信號的中繼節(jié)點(diǎn),PA指對系統(tǒng)的總發(fā)送功率進(jìn)行合理的調(diào)配以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的最優(yōu)化。本文深入研究了TWRN的聯(lián)合RS和PA算法。一方面,根據(jù)瞬時(shí)信道狀態(tài)信息,提出了傳統(tǒng)雙向中繼網(wǎng)絡(luò)(Conventional TWRN,C-TWRN)和能量收集雙向中繼網(wǎng)絡(luò)(Energy Harvesting TWRN,EH-TWRN)的幾種聯(lián)合RS和PA算法,提升TWRN系統(tǒng)性能;另一方面,研究了信道估計(jì)誤差對TWRN系統(tǒng)功率消耗、傳輸速率和誤碼率的影響。論文的主要安排如下:(1)在傳統(tǒng)AF-TWRN系統(tǒng),提出了以最大化和速率為目標(biāo)的聯(lián)合RS和PA算法。首先利用瞬時(shí)信道狀態(tài)信息得出TWRN兩條通信鏈路的端到端信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR),并獲得了每個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的最優(yōu)功率分配,然后比較每一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)傳輸速率,最后選擇出性能最優(yōu)的中繼節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信號。在此基礎(chǔ)上,提出了中繼功率限制情況下的聯(lián)合RS和PA算法,極大的降低中繼的發(fā)送功率。(2)在傳統(tǒng)AF-TWRN系統(tǒng)中,提出了信道估計(jì)誤差存在時(shí)以最小化功率消耗的聯(lián)合RS和PA算法。利用Karush-Kuhn-Tucker(7)KKT(8)最優(yōu)化條件,求得了系統(tǒng)最優(yōu)功率分配,并選擇出使系統(tǒng)總功率消耗最少的中繼節(jié)點(diǎn)。最后比較了不同信道估計(jì)誤差情況下,TWRN滿足業(yè)務(wù)要求時(shí)的發(fā)送功率。(3)在EH-TWRN系統(tǒng)中,基于功率分割協(xié)議(Power Splitting-based Relaying,PSR)提出了系統(tǒng)在完美信道估計(jì)和非完美信道估計(jì)情況下的高能效聯(lián)合RS和PA算法,獲得了系統(tǒng)中每個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)最優(yōu)的能量收集比例和對應(yīng)的兩個(gè)信源的最優(yōu)功率分配。分析表明,與C-TWRN相比,EH-TWRN明顯降低了系統(tǒng)的功率消耗;同樣,隨著信道估計(jì)誤差的增大,EH-TWRN系統(tǒng)的功率消耗增加。(4)在EH-TWRN系統(tǒng)中,基于兩條通信鏈路的SNR平衡準(zhǔn)則,提出了最優(yōu)的聯(lián)合RS和PA算法。分析表明,相對傳統(tǒng)的RS和PA算法,本文提出的方法可以實(shí)現(xiàn)最大的傳輸速率,在此基礎(chǔ)上分析了信道估計(jì)誤差對系統(tǒng)傳輸速率和誤碼率的影響。
[Abstract]:Cooperative communication technology can improve the capacity, coverage and robustness of wireless communication networks by establishing a virtual multi-input multiple-output (Multiple Input Multiple Output,MIMO) system to realize spatial diversity. In cooperative communication networks, the commonly used relay protocols are amplified forwarding (Amplify-and-forward,AF), decoding and forwarding (Decode-and-forward,DF) and coded collaboration (Code Cooperation,CC). The network model is divided into one-way relay network (One-Way Relay Network,). OWRN) and two-way trunking network (Two-Way Relay Network,TWRN). Compared with OWRN system, TWRN has higher spectral efficiency, but the system is vulnerable to channel estimation error due to the existence of self-interference. Relay selection (Relay Selection,RS) and Power allocation (Power Allocation,PA) are two main ways to improve the performance of cooperative communication network systems. RS refers to the selection of relay nodes that are most suitable for forwarding signals according to channel conditions. PA refers to the reasonable allocation of the total transmission power of the system to optimize the performance of the system. In this paper, the joint RS and PA algorithms of TWRN are studied in depth. On the one hand, according to the instantaneous channel state information, several combined RS and PA algorithms of traditional bidirectional relay network (Conventional TWRN,C-TWRN) and energy collection bidirectional relay network (Energy Harvesting TWRN,EH-TWRN) are proposed to improve the performance of TWRN system. On the other hand, the influence of channel estimation error on power consumption, transmission rate and bit error rate (BER) of TWRN system is studied. The main contents of this paper are as follows: (1) in the traditional AF-TWRN system, a joint RS and PA algorithm is proposed, which aims at maximization and rate. Firstly, the end-to-end signal-to-noise ratio (Signal-to-Noise Ratio,SNR) of the two TWRN communication links is obtained by using the instantaneous channel state information, and the optimal power allocation for each relay node is obtained. Then the transmission rate of each relay node can be compared. Finally, the relay node with the best performance is selected to forward the signal. On the basis of this, a joint RS and PA algorithm with limited relay power is proposed, which greatly reduces the transmission power of relay. (2) in traditional AF-TWRN system, the proposed algorithm can reduce the transmission power of relay greatly. A joint RS and PA algorithm is proposed to minimize power consumption in the presence of channel estimation errors. By using the Karush-Kuhn-Tucker (7) KKT (8) optimization condition, the optimal power allocation of the system is obtained, and the relay nodes which make the total power consumption of the system least are selected. Finally, the transmission power of TWRN with different channel estimation errors is compared. (3) in EH-TWRN system, based on power division protocol (Power Splitting-based Relaying,), the transmission power is compared. PSR) proposed an energy efficient combined RS and PA algorithm for the system with perfect channel estimation and imperfect channel estimation, and obtained the optimal energy collection ratio for each relay node and the optimal power allocation for the corresponding two sources. The analysis shows that compared with C-TWRN, EH-TWRN significantly reduces the power consumption of the system. Similarly, with the increase of channel estimation error, the power consumption of EH-TWRN system increases. (4) in EH-TWRN system, based on the SNR equilibrium criterion of two communication links, an optimal joint RS and PA algorithm is proposed. The analysis shows that compared with the traditional RS and PA algorithms, the method proposed in this paper can achieve the maximum transmission rate. Based on this, the influence of channel estimation error on the transmission rate and bit error rate (BER) of the system is analyzed.
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TN915.0

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本文編號:2458519

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