一種協(xié)同中繼網(wǎng)絡(luò)中一種多用戶分集增益源

為了有效實現(xiàn)空間分割，協(xié)同通信被認為是一種可以有效實現(xiàn)空間分割的方法。在協(xié)同通信中，除了用戶直接與目標通信外，用戶一起將信息傳輸給目的地。在選擇分割方式時，有四種方法可以創(chuàng)建多個級別（a，mplify-and）和解碼排列（df，dice）。在多功能網(wǎng)絡(luò)中，多功能收件人技術(shù)是一項能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)容量的關(guān)鍵技術(shù)。由于無線網(wǎng)絡(luò)上每個用戶的無線通道在無線網(wǎng)絡(luò)上是獨立的，所以用戶網(wǎng)絡(luò)可以從這種集群中收集數(shù)據(jù)，并獲得比awnn更高的系統(tǒng)容量。現(xiàn)在，點對點的影響很多。在文獻中，為了研究點環(huán)境下的協(xié)同效應(yīng)，人們討論了許多失敗的概率效果。在文獻中，我們討論了基于協(xié)同效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的公共網(wǎng)絡(luò)性能。對于多功能集群中后期網(wǎng)絡(luò)的性能，尤其是基于多功能集群中后期網(wǎng)絡(luò)的多級集群性能，需要進行研究。在這項工作中，我們研究了基于單中后期集群中后期網(wǎng)絡(luò)中多功能集群性能。基于此，本文研究了df合作網(wǎng)絡(luò)中多功能集群性能。1信號接收和噪聲功率圖1所示為多用戶協(xié)同中繼系統(tǒng)模型.接入用戶k除直接與目的地通信之外,還通過中繼用戶為其轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù).對于接入用戶k而言,存在M個可用的中繼用戶,其中,用戶k選擇對其而言信道最好的某個中繼用戶為其轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù).假設(shè)中繼用戶集為Φ,接入用戶集為Ψ.整個數(shù)據(jù)傳輸分為2個部分:首先,接入用戶k發(fā)送數(shù)據(jù)給目的地,中繼用戶和目的地均接收其數(shù)據(jù);在第2階段,對用戶k而言,信道最好的某個中繼用戶為其轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),目的地將這2個階段接收到的數(shù)據(jù)進行最大比合并.對于解碼轉(zhuǎn)發(fā)方式,如果在第1個階段中繼用戶能正確接收接入用戶的信息,此中繼用戶將參與到中繼用戶的選擇中;否則,在這次數(shù)據(jù)傳輸過程中,此中繼用戶將保持沉默.采用信噪比(SNR)最高的方式選擇中繼用戶,即在所有能正確解碼的中繼用戶中選擇第2跳信噪比最高的中繼用戶為接入用戶轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù).由此,在目的處用戶k接收SNR為γDFk=EsΝk,d|hk,d|2+maxm∈Θ(k)EkmΝkm,d|hkm,d|2(1)其中,Es和Ekm分別為用戶k和中繼m的發(fā)送符號能量;hk,d和hkm,d分別為用戶k和目的地、中繼用戶m和目的地之間的信道響應(yīng);Nk,d和Nkm,d分別為在第1和第2階段目的接收信號時的噪聲功率;Θ(k)為能正確解碼用戶k信息的中繼用戶集合,即Θ(k)={m|m∈Φ,Ck,m>R}(2)其中,Ck,m=1/2lg(1+Es|hk,m|2/Nk,m)為接入用戶k和中繼用戶m之間信道的信道容量;hk,m為接入用戶k和中繼用戶m之間的信道響應(yīng);Nk,m為中繼用戶m處的噪聲功率;R為要求的傳輸速率.當接入用戶k和中繼用戶m之間的信道容量低于此速率時,信號在中繼用戶處不能被正確解碼.不失一般性,假設(shè)所有的信道均為獨立瑞利衰落信道,信道響應(yīng)的模服從指數(shù)分布,所有的噪聲功率均相等,即假設(shè)Νk,d=Νk,m=Νkm,d=Ν0=1/ˉγ.由于ˉγ與所有接收信噪比和發(fā)送信噪比均呈正比例關(guān)系,所以ˉγ可看成是平均信噪比大小.令ak=Es|hk,d|2,bk,m=Es|hk,m|2,ckm,d=Ekm|hkm,d|2,可知ak、bk,m和ckm,d均服從指數(shù)分布,設(shè)其均值為ˉak、ˉbk,m和ˉckm,d,由此式(1)可以表示為γDFk=ˉγak+maxm∈Θ(k)ˉγckm,d(3)對于只有1個中繼用戶的情況,即固定DF(FDF,fixedDF)中繼策略,用戶k在目的地接收的SNR為γFDFk=min{ˉγbk,ˉγak+ˉγck}(4)其中,bk和ck分別為用戶k在中繼用戶處的接收功率和由中繼用戶轉(zhuǎn)發(fā)后在目的處的接收功率.2視頻分集度與中斷概率本文采用比例公平調(diào)度策略,在獲得多用戶分集增益的同時能取得用戶間的比例公平,比例公平調(diào)度準則為j=argmaxkγkΩk(5)其中,γk和Ωk分別為用戶k的瞬時信噪比和平均信噪比;j為調(diào)度用戶.為研究多用戶分集在小尺度衰落下的性能,采用同構(gòu)用戶信道,即假設(shè)Ωk=Ω對所有用戶成立,故上述調(diào)度算法為j=argmaxk?γk.在這種調(diào)度策略下,可獲系統(tǒng)信噪比為γDF=maxkγDFk和γFDF=maxkγFDFk,從而系統(tǒng)容量為ΙDF(FDF)=12lg(1+maxkγDF(FDF)k)(6)分集度d的定義為d=-limγ→∞lgΡout(γ)lgγ(7)或者等價為d=-limγ→∞lgΡc(γ)lgγ(8)其中,Pout為系統(tǒng)中斷概率;Pc為系統(tǒng)符號或比特錯誤概率.因此,需獲得高信噪比下系統(tǒng)的中斷概率和/或錯誤概率來對多用戶分集性能進行分析.下面首先推導(dǎo)高平均信噪比下系統(tǒng)信噪比的概率密度函數(shù)(CDF,cumulativedistributionfunction),然后得出中斷概率和符號錯誤概率的閉式解.由獨立隨機變量的最大值概率分布可得FγDF(γ)=Ρr[maxkγDFk≤γ]=Κ∏k=1Pr[γDFk≤γ](9)由全概率準則可得Pr[γDFk≤γ]=∑Θ(k)Pr[γDFk≤γ|Θ(k)]Pr[Θ(k)](10)其中Pr[γDFk≤γ|Θ(k)]可通過以下推導(dǎo)得出(推導(dǎo)中省略了條件Θ(k)).其中fak(ak)為ak的概率密度函數(shù),最后1個等式采用積分換元a′k=γ/ˉγ-ak.當x→0時,函數(shù)exp(x)≈1+x,用于式(13)可得,當ˉγ→∞時有Pr[γDFk≤γ]≈γˉγ|Θ(k)|+11ˉak(|Θ(k)|+1)∏m∈Θ(k)1cˉm,dk(12)其中|Θ|表示隨機集合Θ的勢.由文獻可知Pr[Θ(k)]=γγˉM-|Θ(k)|∏m∈Θ(k)1cˉm,dk(13)將式(12)和式(13)代入式(10)中,可得將式(14)代入式(9)可得,系統(tǒng)信噪比CDF為對固定DF,用隨機變量和的分布可得上述推導(dǎo)中,最后1個不等式采用x→0時,函數(shù)exp(x)≈1+x.2.1多用戶調(diào)度下固定df系統(tǒng)中斷概率定義為系統(tǒng)速率低于某一門限R的概率,依據(jù)式(15)可以得到系統(tǒng)中斷概率為PoutDF=FγDF(22R-1)(17)對于固定DF情況,依據(jù)式(16),系統(tǒng)中斷概率為PoutFDF=FγFDF(22R-1)(18)運用分集度定義(見式(7)),可以得到在采用多用戶調(diào)度時,DF協(xié)同中繼網(wǎng)絡(luò)的分集度為(M+1)K,而對于固定DF而言,其分集度為K.可以看出,在采用多用戶調(diào)度時,協(xié)同中繼網(wǎng)絡(luò)的分集度與接入用戶數(shù)和中繼用戶數(shù)均有關(guān)系.為進一步驗證上述結(jié)論,下面推導(dǎo)系統(tǒng)符號錯誤概率,運用定義(見式(8))來計算分集度.2.2對bpsk,mpsk的表達對于常見信號星座,如MQAM、MPSK、MPAM等,其SEP可用通用公式表示為Ρs(γ)=η1Q(η2γ)(19)其中,Q(t)為高斯Q函數(shù);η1和η2為與具體星座影射相關(guān)的參數(shù).對BPSK,η1=1,η2=2;對MPSK,η1=1,η2=2sin2(π/M),系統(tǒng)SEP為其中,Ex表示對x取期望;Y服從標準正態(tài)分布,其PDF為fY(y).將式(15)代入式(20)可得運用積分式求解式(21),可得平均SEP為其中Γ=[2(M+1)K-1]!/[(M+1)K-1]!.通過類似推導(dǎo),可得固定DF方式下SEP為由分集度定義(見式(7)),進一步驗證了采用多用戶調(diào)度時,協(xié)同中繼網(wǎng)絡(luò)的分集度為(M+1)K和K(固定DF),多用戶協(xié)同中繼網(wǎng)絡(luò)的分集度與用戶數(shù)密切相關(guān),中繼和接入用戶均是有效的多用戶分集增益源.3系統(tǒng)性能分析下面采用計算機仿真的方式對上述推導(dǎo)進行驗證,給出系統(tǒng)中斷概率和符號錯誤概率的仿真曲線和理論計算的結(jié)果曲線.圖2和圖3所示分別為不同接入用戶數(shù)和中繼用戶數(shù)下系統(tǒng)中斷概率性能和SEP性能.可以看出理論分析與仿真結(jié)果非常接近,特別是在高信噪比情況下系統(tǒng)中斷概率和SEP均隨系統(tǒng)平均信噪比的增大而降低,在橫坐標取對數(shù)坐標時,曲線下降斜率為(M+1)K.接入用戶數(shù)和中繼用戶數(shù)對系統(tǒng)中斷概率和SEP均有很大影響.圖4和圖5所示分別為固定DF方式系統(tǒng)的中斷概率和SEP.可以看出,理論推導(dǎo)與仿真結(jié)果非常接近,在高信噪比時,兩者幾乎重合,從而驗證了理論推導(dǎo)的正確性.不論是系統(tǒng)中斷概率還是符號錯誤概率,均隨著系統(tǒng)平均信噪比增大而下降,其下降的斜率為K,充分驗證了其分集度為K,而傳統(tǒng)單用戶固定DF方式不能獲得分集度增益.4多用戶分集與支撐性ad模型本文給