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        廣義計(jì)算壓縮轉(zhuǎn)發(fā):一種新型中繼策略

        2018-12-20 07:54:56袁曉軍
        電子設(shè)計(jì)工程 2018年24期
        關(guān)鍵詞:策略

        程 海 ,袁曉軍

        (1.中科院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所上海200050;2.上??萍即髮W(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海201210;3.中國科學(xué)院大學(xué)北京101408;4.電子科技大學(xué)通信抗干擾國家級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川成都611731)

        計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)(Compute-and-forward,CF)利用結(jié)構(gòu)編碼來管理無線通信網(wǎng)絡(luò)中的干擾信號[1]。CF的核心思想是計(jì)算多個(gè)信源信息的整數(shù)線性組合,而不是直接解碼單個(gè)信源的信息,以此在計(jì)算中來抑制干擾信號。嵌套網(wǎng)格編碼[2,12]在CF中被采用來保證計(jì)算出的整數(shù)組合依舊是有效的碼字。

        自從CF的出現(xiàn)以來,很多工作探討了如何提升基于CF網(wǎng)絡(luò)的吞吐率[3-11]。特別地,在參考文獻(xiàn)[3]中提出了一種新的中繼策略——計(jì)算壓縮轉(zhuǎn)發(fā)(Compute-compress-and-forward,CCF)——來減少中繼處的信息冗余。在CCF中,每個(gè)中繼對計(jì)算出的信息進(jìn)行基于仔細(xì)選擇的嵌套網(wǎng)格對的量化和取模操作。文獻(xiàn)[3]中證明了CCF相對于CF有顯著的性能增益。然而,沒有理論分析表明中繼處的信息冗余能被一次的量化取模操作去除;同時(shí),CCF的性能極限也是未知的。

        文中,我們將通過在每個(gè)中繼端進(jìn)行多次量化和取模操作來得到廣義計(jì)算壓縮轉(zhuǎn)發(fā)策略(Generalized-compute-compress-and-forward,GCCF)。我們首先在給出本文提出的信息無損的壓縮策略GCCF。然后,我們給出GCCF的性能即壓縮后碼率以及可達(dá)碼率區(qū)域等。理論分析結(jié)果表明,相比于原始的CCF[3],GCCF能達(dá)到更大的壓縮速率區(qū)域。在文章最后,我們將GCCF中繼策略應(yīng)用到一個(gè)多用戶多中繼單接收端的兩跳無線中繼網(wǎng)絡(luò)中。數(shù)值仿真結(jié)果表明了本文提出的GCCF策略的優(yōu)異性能。

        1 背景知識介紹

        1.1 系統(tǒng)模型

        考慮一個(gè)干擾信道,其中有L個(gè)發(fā)送端和L個(gè)接收端。每個(gè)發(fā)送端或者接收端只有一根天線。發(fā)送端?的信息是一個(gè)向量,其中γ是一個(gè)素?cái)?shù)。發(fā)送端l將wl編碼成實(shí)數(shù)向量xl然后將xl通過加性高斯白噪聲信道發(fā)送到接收端。接收端m接收到的信號為:

        其中hml∈N(0,1)是從發(fā)送端I到接收端m的信道系數(shù)。zm∈?n×1是服從N(0,In)分布的高斯噪聲向量,其中In是一個(gè)n-by-n單位矩陣,Jl表示從1到?的整數(shù)索引集合。信道矩陣表示為H=[h1,h2,…,hL]T,其中hm=[hm1,hm2,…,hmL]T是被接收端m觀察到的信道向量。發(fā)送端?的平均發(fā)送功率為并且滿足pl≤Pl,其中Pl是發(fā)送端?的最大功率。我們假設(shè)全部的信道狀態(tài)信息都被完好地獲取。

        CCF策略可以被用于公式(1)中的信道模型。在CCF策略中,每個(gè)發(fā)送端用嵌套網(wǎng)格碼編碼待發(fā)送信息。每個(gè)接收端從接受信號中計(jì)算出信源發(fā)送碼字的一個(gè)整數(shù)線性組合,然后對計(jì)算出的信息進(jìn)行壓縮操作。壓縮操作的目的是減少接收端作為中繼轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)的發(fā)送速率,以此來提升整個(gè)中繼網(wǎng)絡(luò)的頻譜效率。本文的主要目的是擴(kuò)展CCF中的壓縮操作來進(jìn)一步提升系統(tǒng)吞吐率。

        1.2 嵌套網(wǎng)格碼

        我們首先給出嵌套網(wǎng)格編碼的基本概念。一個(gè)網(wǎng)格(lattice)Λ∈?n是一個(gè)離散的加法群,即:如果t1∈Λ 而且t2∈Λ,那么t1+t2∈Λ。一個(gè)網(wǎng)格可以被表示為 Λ={s=Gc:c∈?n×1},其中G∈?n×n是Λ的生成矩陣?;讦牧炕硎緸镼Λ(x)=argmt∈iΛn‖t-x‖,其中‖·‖表示向量的二范數(shù)。量化誤差是xmodΛ=x-QΛ(x),其中“mod”表示取模操作.網(wǎng)格 Λ 的Voronoi區(qū)域定義為V={x∈?n:QΛ(x)=0}。網(wǎng)格Λ的二階距表示為,其中 Vol(V)是V的體積。如果Λ1?Λ2,那么我們說Λ1是嵌套在Λ2里,并且說Λ1比 Λ2更粗(或者說Λ2比 Λ1更細(xì))。我們構(gòu)建一個(gè)嵌套網(wǎng)格碼碼本C基于嵌套網(wǎng)格碼對 (Λs,Λc)并滿足Λs?Λc,其中 Λs叫塑形網(wǎng)格,Λc叫編碼網(wǎng)格。那么網(wǎng)格碼碼本C可以背表示為C=ΛcmodΛs=Λc?Vs。碼本C的速率為,其中l(wèi)og表示以2為底的對數(shù)函數(shù)。

        圖1 干擾信道模型

        1.3 發(fā)送端處的編碼

        我們按照文獻(xiàn)[1]中的方法構(gòu)建一個(gè)包含2L個(gè)網(wǎng)格的嵌套網(wǎng)格鏈Λ1,Λ2,…,Λ2L。具體構(gòu)造方法如下所述。讓i1,i2,…,i2L為一些滿足0≤i1≤i2≤…≤i2L≤K的整數(shù),其中K是一個(gè)足夠大的整數(shù).考慮矩陣其中每個(gè)元素都是獨(dú)立同分布于Fγ。讓Gk為一個(gè)包含G中前ik列的矩陣,k∈J2L。令。構(gòu)建網(wǎng)格其中B∈?n×n,g(·)將屬于 FFγ的元素映射到對應(yīng)的整數(shù){0,1,…,γ-1}。因此,按照該方法構(gòu)建的網(wǎng)格是嵌套的:Λ1?Λ2?…?Λ2L。每個(gè)信源?從嵌套網(wǎng)格鏈中選取一個(gè)嵌套網(wǎng)格對(Λs,l,Λc,l)來構(gòu)造嵌套網(wǎng)格碼碼本Cl=Λc,l?Vs,l。特別地,Cl由嵌套網(wǎng)格對(Λπ(2l-1),Λπ(2l))來構(gòu)造,其中 π(·)是一個(gè)從J2L到J2L的一一映射函數(shù),且滿足。發(fā)送端 ?的信息wl是均勻分布與,其中我們首先將wl進(jìn)行補(bǔ)零得到一個(gè)元素個(gè)數(shù)為K的向量w?l:

        然后通過函數(shù)?l(·) 將映射為碼字tl∈CL:

        我們函數(shù)?l(·)是一個(gè)從到Cl的一一映射函數(shù)[1]。信源l的碼率為。按照[6]中的方法,我們構(gòu)造信道輸入信號:

        1.4 接收端處的計(jì)算操作

        在接收到公式(1)中信號ym后,接收端m解碼出信源網(wǎng)格碼字的一個(gè)線性組合:

        其中aml是整數(shù)系數(shù),是殘余擾動信號。由于該部分不是本文的主要討論內(nèi)容,故直接引用[6]中已有結(jié)論。我們說一個(gè)速率元組(r1,r2,…,rL)是可達(dá)的如果,其中是對目標(biāo)碼字vm的估計(jì)?;赱6]中的結(jié)論,速率元組(r1,r2,…,rL)是可達(dá)的如果對于任意的l∈JL,

        1.5 接收端處的壓縮操作

        我們從式(5)可以得知,接收端處解碼得到的{vm}一般是概率相關(guān)的,因?yàn)樗鼈兪怯上嗤募蠘?gòu)造來的。注意到本文考慮的模型(1)中每個(gè)接收端都作為中繼節(jié)點(diǎn)。將{vm}直接發(fā)送到下一跳信道中會導(dǎo)致信道頻譜低效化。因而,每個(gè)接收端m須要壓縮{vm}。特別地,接收端處的壓縮操作可以表示為

        其中δm的碼率為Rm(≤rm),ψm(·)是接收端m處的壓縮函數(shù)。對于整個(gè)策略,壓縮過程需要是信息無損的,即可以從中完整的恢復(fù)出來。我們說壓縮速率元組(R1,R2,…,RL)是可達(dá)的如果可以從中無失真的恢復(fù)。可達(dá)壓縮速率元組的凸包構(gòu)成了壓縮速率區(qū)域,記作為Rcpr,其中``cpr''是壓縮(compression)的縮寫。

        2 提出的壓縮策略

        在本節(jié)中,我們提出一個(gè)基于網(wǎng)格操作(量化和取模)的壓縮策略。我們首先描述一個(gè)叫做網(wǎng)格碼字分解(lattice codeword splitting)的技術(shù)。然后,我們給出本文提出的基于該碼字分解技術(shù)的壓縮策略。本文提出的壓縮策略是計(jì)算壓縮轉(zhuǎn)發(fā)策略的一個(gè)擴(kuò)展。

        2.1 網(wǎng)格碼字分解

        我們首先描述基于量化和取模操作的碼字分解技術(shù)。這部分內(nèi)容是后文中的壓縮方法的基礎(chǔ)。通過網(wǎng)格對(Λk,Λk+1)構(gòu)建一個(gè)虛擬嵌套網(wǎng)格碼本Cv,k:

        其中下標(biāo)``v''表示“虛擬”(``virtual'')。碼本Cv,k的碼率為:

        定義tl的第k個(gè)碼字單元為:

        很明顯,tl,k是碼本Cv,k中的碼字。定義兩個(gè)索引集合如下:

        注意到 Λs,l?Λk?Λk+1?Λc,l表示Cv,k?Cl。因此,Lk是一個(gè)包含所有?滿足Cv,k?Cl的集合;kl是一個(gè)包含所有k滿足Cv,k?Cl的集合。因此,我們有

        我們現(xiàn)在可以將碼字tl分解為:

        通過如上所述的分解方法,tl可以唯一地被映射為碼字單元元組;對于任意給定的,tl可以按照式(13)被恢復(fù).因此,tl與之間的映射是一一對應(yīng)的。故而,rl可以表示為:

        令vm的第k個(gè)碼字單元為:

        2.2 壓縮函數(shù)的設(shè)計(jì)及性質(zhì)

        在本小節(jié)中,我們給出如何設(shè)計(jì)壓縮函數(shù){ψm(·)} 基于量化和取模操作(QM)。在給定2.1節(jié)中的碼字分解技術(shù),我們能表明本文提出的策略是信息無損的。我們也表明文獻(xiàn)[3]中的單次QM操作對于壓縮是不充分的。最優(yōu)的壓縮函數(shù)一般來說應(yīng)該包含多次QM操作。為了區(qū)分我們的多次QM操作方法與文獻(xiàn)[3]中的單次QM操作方法,我們將本文的方法叫作廣義計(jì)算壓縮轉(zhuǎn)發(fā)(generalized CCF,GCCF)。

        接下來我們先給出一些定義和符號。我們按照文獻(xiàn)[1]中的方式將A∈?L×L映射到。帶有一些符號濫用,我們用A代替g-1(Amodγ)。對于任意的S?JL,S′?JL,用A(S,S′)表示A的行索引為S、列索引為S′的子矩陣。用表示S∈JL的補(bǔ)集。令 πα(·)為(1,2…,L)的一個(gè)重排。令。令Jm為:

        其中 rank(A)是在上計(jì)算的。從式(17)我們看到k∈Jm意味著是與的行線性獨(dú)立的。

        定理一、一個(gè)信息無損的壓縮策略給出如下:

        我們給出關(guān)于該壓縮策略的直觀解釋。注意到壓縮操作的目的是減少中繼處解碼碼字之間的冗余信息。從式(16)得知,vm,k是 {tl,k,l∈Lk}的一個(gè)線性組合(忽略殘余擾動信號)??梢园l(fā)現(xiàn)vπα(m),k是線性獨(dú)立于。因此,上述壓縮策略的意義就是在于選擇vm中獨(dú)立的碼字單元來構(gòu)造δm。

        定理二、壓縮策略(18)的可達(dá)壓縮速率元組由(R1,R2,…,RL)給出,其中Rm是δm的歸一化熵率:

        其中H(·)表示熵函數(shù)。此外,{δm}的熵滿足

        公式(20)表明在壓縮后的碼字 (δ1,δ2,…,δL)之中沒有冗余信息。

        定理三、GCCF的一個(gè)可達(dá)壓縮速率對為:

        為了節(jié)省空間,我們在本文中略去以上定理的證明。詳細(xì)證明均在文獻(xiàn)[13]中提及。主要運(yùn)用的技巧來源于文獻(xiàn)[14-16]。

        圖2 可達(dá)速率區(qū)域

        例:我們給一個(gè)例子來闡明定理一種的GCCF策略??紤]式(1)中的帶有2個(gè)發(fā)送端與2個(gè)接收端的信道模型。嵌套網(wǎng)格鏈被設(shè)為:Λs,1(=Λ1)?Λs,2(=Λ2)?Λc,1(=Λ3)?Λc,2(=Λ4)。正數(shù)系數(shù)矩陣被設(shè)置為A=[1,1;1,0]。從式(11)下方二索引集合定義,我們有(L1,L2,L3)=({1},{1,2},{2}),(k1,k2)=({1,2},{2,3})信源碼率為r1=rv,1+rv,2,r2=rv,2+rv,3,總碼率為rsum=rv,1+2rv,2+rv,3。

        考慮定理一中的壓縮操作。讓α1≥α2,那么πα(l)=l,l∈J2。通過計(jì)算式(17)中的秩,我們得到

        由式(18),接收端1、2處的壓縮操作分別為:

        那么可達(dá)速率元組(R1,R2)為:

        按照(21),我們得到Rcpr:R1≥rv,2+rv,3,R2≥rv,2,R1+R2≥rsum。

        上式中的Rcpr由圖2給出。式(22)中的碼率元組(R1,R2)對應(yīng)于在圖中的頂點(diǎn)B。這也就是說,我們可以通過式(18)中的方法達(dá)到頂點(diǎn)B。從vm的定義,我們看到v1∈Λ4?V1和v2∈Λ3?V1。因此,v1的碼率為rv,1+rv,2+rv,3,v2的碼率為rv,1+rv,2。通過壓縮,總壓縮碼率被從rv,1+rsum降低至rsum,其中rsum是無損壓縮的性能極限。

        3 兩跳中繼網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化

        3.1 兩跳中繼網(wǎng)絡(luò)

        我們考慮一個(gè)兩跳的中繼網(wǎng)絡(luò),如圖3中所示。第一跳是一個(gè)如式(1)所示的干擾信道。在第二跳信道中,第一跳中的L個(gè)接收端成為發(fā)送端,同時(shí)單個(gè)終端收集到接收從信源發(fā)送的信息。第一跳中的每個(gè)接收端將δm重新編碼后發(fā)送到第二跳中的終端。用Rm表示δm重新編碼后的碼率。為了使問題簡單、易于解決,第二跳信道被設(shè)置為并行信道。那么,終端觀察到從中繼m發(fā)送的信號為,其中hm是信道增益,式被中繼m發(fā)送的功率為的信號,獨(dú)立分布于N(0,In)。因此,第二跳信道的容量區(qū)域由下式給出:

        圖3 多用戶兩跳無線中繼網(wǎng)絡(luò)模型

        3.2 總速率優(yōu)化與數(shù)值仿真

        我們考慮圖中描述的兩跳中繼網(wǎng)絡(luò)的總速率最大化問題。基于前文的討論,一個(gè)傳輸速率對(r1,r2,…,rL)是可達(dá)到的如果1)中繼處能正確進(jìn)行計(jì)算:(r1,r2,…,rL)∈Rcpu,2)中繼處的壓縮操作滿足(R1,R2,…,RL)∈Rcpu且轉(zhuǎn)發(fā)碼率不超過第二跳信道容量 (R1,R2,…,RL)∈RC。那么參照文獻(xiàn)[3,11]中的優(yōu)化方法,并在仿真中采取如下的參數(shù)設(shè)置:Pl=P;0.1≤βl≤4,l∈JL;PR,m=0.25P,m∈JL。

        2×2和4×4的無線中繼網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果在圖4中給出。仿真結(jié)果是在進(jìn)行500次獨(dú)立的仿真后進(jìn)行平均得到的。注意到圖中CCF表示原始CCF[3]。從圖4,我們看到相比于CCF,GCCF能夠達(dá)到更高的總速率,尤其是在發(fā)送端、中繼數(shù)量較多的網(wǎng)絡(luò)中。

        圖4 數(shù)值仿真結(jié)果

        4 結(jié)論

        在本文中,我們提出了一種基于計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)中繼網(wǎng)絡(luò)的廣義的壓縮框架,叫作廣義計(jì)算壓縮轉(zhuǎn)發(fā)(GCCF)。與原始CCF策略中單次取模量化(QM)操作不同,我們提出的GCCF策略在每個(gè)中繼處采取多次QM操作,以此來更有效地減少冗余信息。理論分析結(jié)果表明GCCF的可達(dá)壓縮速率區(qū)域比CCF要寬闊。我們也說明了GCCF在最小化總壓縮碼率意義上是最優(yōu)的。基于上述結(jié)論,我們研究了基于GCCF策略的兩跳中繼網(wǎng)絡(luò)的總碼率最大化的問題。仿真結(jié)果表明我們提出的GCCF策略優(yōu)于其他現(xiàn)有的一些中繼策略。

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