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        多用戶對雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的中繼和用戶選擇策略

        2013-01-14 06:12:20陸長旺
        無線電工程 2013年10期
        關(guān)鍵詞:中繼雙向信道

        陸長旺,邱 玲

        (中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)個人通信與擴頻實驗室,安徽合肥230027)

        0 引言

        中繼技術(shù)能夠有效地擴大無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和抵抗信道衰落的影響[1]。雙向中繼較傳統(tǒng)的單向中繼,能成倍地提高頻譜效率成為國內(nèi)外研究的重點和熱點之一[2,3]。在雙向中繼網(wǎng)絡(luò)中所進行的研究還相對有限,還有不少問題等待解決。現(xiàn)有的研究場景主要集中在:單用戶對多中繼雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的中繼選擇和功率分配;多用戶對單中繼雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的用戶對調(diào)度等[4-6]??紤]更具一般性的場景:由多個預(yù)先配對的用戶對,以及多個可選雙向中繼組成的雙向中繼網(wǎng)絡(luò)。下面將討論這一場景的中繼和用戶對選擇策略。

        1 系統(tǒng)模型

        1.1 研究場景

        如圖1所示,AF雙向中繼網(wǎng)絡(luò),由2K個用戶節(jié)點 Ak,Bk(k=1,2,…,K)和 N 個中繼節(jié)點 Ri(i=1,2,…,N)組成,所有節(jié)點只裝備單天線。不失一般性,假設(shè)A組中的Ak和B組中的Bk預(yù)先配對為用戶對k(k=1,2,…,K)。系統(tǒng)有完整 CSI(Channel state information)。hn,Ak,hn,Bk分別表示 Ak,Bk和第 n個中繼之間的信道增益系數(shù)。

        圖1 多用戶對雙向中繼網(wǎng)絡(luò)

        1.2 權(quán)重二部圖建模

        如圖2所示,系統(tǒng)建模為權(quán)重二部圖G(U,R,W),其中U表示用戶對頂點部集,含有頂點個數(shù)為|U|=K;R表示中繼頂點部集,含有頂點個數(shù)為|R=N|;W={wkn|k=1,…,K;n=1,…,N}表示邊集,wkn為第k個用戶對和第n個中繼之間邊的權(quán)重。設(shè)計合理的權(quán)重,使得權(quán)重能夠表征系統(tǒng)的性能。系統(tǒng)性能最優(yōu)化問題將等效于權(quán)重二部圖G(U,R,W)的最大權(quán)匹配問題:尋找部集U(或者部集R)權(quán)重和最大的完備匹配Mopt。

        圖2 權(quán)重二部圖模型

        設(shè)計權(quán)重:對于雙向中繼信道來說,兩跳鏈路中信道系數(shù)較差的一跳是系統(tǒng)性能的瓶頸。設(shè)計權(quán)重為:

        2 算法設(shè)計

        2.1 最大權(quán)匹配選擇策略(MWS)

        K≤N,基于權(quán)重二部圖最大權(quán)匹配的中繼選擇:通過獲得二部圖部集U的最大權(quán)匹配來實現(xiàn)。

        K>N,基于權(quán)重二部圖最大權(quán)匹配的用戶對選擇:通過獲得二部圖部集R的最大權(quán)匹配來實現(xiàn)。

        算法過程如下:

        ①獲得二部圖 G(U,R,W),并判斷|U|>|R|;成立,轉(zhuǎn)到②;否則轉(zhuǎn)到③;

        ②通過匈牙利算法得到部集R的最大權(quán)匹配矩陣Mopt,轉(zhuǎn)到④;

        ③通過匈牙利算法得到部集U的最大權(quán)匹配矩陣Mopt,轉(zhuǎn)到④;

        ④計算系統(tǒng)總速率。

        當(dāng)K>N時,即用戶對個數(shù)大于可選中繼個數(shù),信道條件較差的用戶對,權(quán)重較小,可能長時間沒有被選擇到,即此算法不能保證用戶對之間的公平性。從而提出以下2種同時給予最大權(quán)匹配和用戶對公平性的用戶對選擇策略。

        2.2 K>N,最大權(quán)匹配輪詢策略(MR-RS)

        ① 首輪:獲得二部圖G(U,R,W),獲得二部圖部集R的最大權(quán)匹配;計算并保存被選擇到的用戶對以及總速率;

        ②第2輪到第(round-1)輪:每一輪除去已選擇到的用戶對頂點,更新部集U重新生成二部圖后,獲得二部圖部集R的最大權(quán)匹配;每一輪計算并保存被選擇到的用戶對以及總速率;

        ③第round輪:除去前(round-1)輪選擇到的用戶對頂點,更新部集U生成二部圖,獲得二部圖部集U的最大權(quán)匹配,計算并保存總速率;

        ④通過保存的速率以及round計算系統(tǒng)的平均總速率。

        2.3 最大權(quán)匹配策略(MDS)

        2.2節(jié)策略中,一個用戶對必須在所有用戶對都完成一輪交互后,才能被重新選擇,犧牲了總的系統(tǒng)性能。因此,在原場景中考慮,每個用戶對有相同數(shù)量的需要交互的數(shù)據(jù)序列。初始時,每個用戶對的數(shù)據(jù)長度相同,均為L。Lk表示第k個用戶對剩余數(shù)據(jù)序列長度。隨著每一輪的用戶對選擇,被選擇到的用戶對完成各自的數(shù)據(jù)交互,則這些用戶對的剩余數(shù)據(jù)長度減小,在下輪的選擇中,選擇優(yōu)先級也應(yīng)該相應(yīng)地降低,從而保證用戶對之間較長時間內(nèi)的公平性。

        權(quán)重設(shè)計調(diào)整為:

        式中,Lk/L為歸一化的數(shù)據(jù)序列因子,初始時,每個用戶對的數(shù)據(jù)序列因子均為1;剩余數(shù)據(jù)序列長度Lk越大,數(shù)據(jù)序列因子越大,優(yōu)先級越高。每一輪選擇過后,由新的信道信息和剩余數(shù)據(jù)序列長度更新二部圖權(quán)重,重新獲得更新后的權(quán)重二部圖,獲得最大權(quán)匹配;直至所有用戶對的數(shù)據(jù)交互完畢。

        算法過程如下:

        ① 獲得初始二部圖G(U,R,W);初始化round=0,記錄選擇輪數(shù);

        ②判斷|U|>|R|;成立,轉(zhuǎn)到③,否則轉(zhuǎn)到④;

        ③由最大權(quán)匹配算法獲得G(U,R,W)部集R的最大權(quán)匹配,轉(zhuǎn)到⑤;

        ④由最大權(quán)匹配算法獲得G(U,R,W)部集U的最大權(quán)匹配,轉(zhuǎn)到⑤;

        ⑤計算被選擇到的用戶在本輪完成交互的數(shù)據(jù)量Sk;其中ki表示選擇到的用戶對的序號。round=round+1;

        ⑥更新剩余數(shù)據(jù)序列長度:Lki=Lki-Ski,并結(jié)合新的信道系數(shù),更新權(quán)重;

        ⑦判斷Lk是否為0,將部集U中Lk=0的用戶對頂點去除,更新二部圖G(U,R,W),轉(zhuǎn)到②,如果所有Lk全部為0,轉(zhuǎn)到⑧;

        ⑧ 由K,N,L,round計算系統(tǒng)的平均總速率。

        3 仿真分析

        仿真中,信道建模為獨立的瑞利衰落信道,即信道增益是均值為0、方差為1的循環(huán)對稱復(fù)高斯隨機變量:hn,Ak~ CN(0,1),hn,Bk~ CN(0,1);n=1,…N and k=1,…,K。所有中繼為AF雙向中繼,功率平均分配,且認(rèn)為用戶對間干擾可以通過分布式波束成型消除[7]。分別對3種不同情況進行仿真:① K=10,N=4;或者K=4,N=10時的MWS策略;② K=10,N=4時的 MR-RS策略;③ K=10,N=4時的MDS策略。

        MWS策略仿真結(jié)果如圖3所示,K=10,N=4時的用戶對選擇以及K=4,N=10時的中繼選擇都進行最大權(quán)匹配,得到一樣的性能[8]。MWS策略較隨機或固定匹配,獲得了系統(tǒng)性能的顯著的提升。

        圖3 MWS策略

        MR-RS策略K=10,N=4時的用戶對選擇仿真結(jié)果如圖4所示,較隨機或固定順序輪詢也獲得了系統(tǒng)性能的顯著的提升。但其較最大權(quán)匹配策略相比,犧牲了一部分性能提升,原因是保證了用戶對之間的公平性。

        MDS策略K=10,N=4時的用戶對選擇仿真結(jié)果如圖5所示,較隨機匹配獲得了系統(tǒng)性能的顯著的提升;同時較MR-RS策略性能明顯提升,原因是引入了數(shù)據(jù)序列因子;與MWS策略相比,只是犧牲了很小一部分性能提升,原因也是保證了用戶對之間的公平性。

        圖4 MR-RS策略

        圖5 MDS策略

        4 結(jié)束語

        上述討論多用戶對雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的中繼和用戶對選擇策略,通過將系統(tǒng)建模為權(quán)重二部圖,并對權(quán)重進行合理設(shè)計,提出了3種以最大化系統(tǒng)總速率為的中繼和用戶對選擇策略。MWS單純考慮系統(tǒng)總速率最大化;MR-RS和MDS同時考慮系統(tǒng)總速率最大化和用戶對公平性。仿真結(jié)果證明,3種策略均顯著提升了系統(tǒng)的總速率性能。

        [1]SHANNON C E.Two-wayCommunicationChannels[C]∥Proc.4th Berkeley Symp.Math.Statist.Stat.Prob.California,America,1961:611-644.

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        [5] YIN Hui,LIANG Jian,CHEN Hao-kai,et al.Real-time and Fairness Assisted Scheduling in Multiuser Two-Way Relay Network[C]∥Communications and Networking in China(CHINACOM),2011 6th International ICST Conference on,2011:395-399.

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