发明名称 一种可靠协作通信中的联合中继选择与功率控制方法
摘要 本发明公开了一种可靠协作通信中的联合中继选择与功率控制方法,步骤如下:(1)进行协作通信能效的分析,通过一系列数学建立模型及计算得到衡量指标的数学计算公式。(2)定义一个系统结构来实现对最佳中继和功率分配联合方案的研究,确定可行搜索域。(3)随机选择初始中继编号,随机设置源节点和中继节点传输功率。(4)计算得出此时的能量效率f(θ[i])。(5)在可行搜索域中随机选择<img file="DDA0000366470620000011.GIF" wi="110" he="80" />结合训练序列获取当前信道状态信息比较能量效率<img file="DDA0000366470620000012.GIF" wi="151" he="84" />与f(θ[i]);(6)更新当次状态可能性矩阵。(7)更新当前最优配置选择;(8)得到最优的中继选择及源节点中继节点传输功率控制配置。本发明可以稳定且高效率地找到最优配置以实现高能效的可靠协作通信。
申请公布号 CN103428806B 申请公布日期 2016.06.22
申请号 CN201310354770.1 申请日期 2013.08.14
申请人 华南理工大学 发明人 官权升;翁青霄;黄祖明;鲁静
分类号 H04W40/22(2009.01)I;H04W40/30(2009.01)I;H04W52/46(2009.01)I 主分类号 H04W40/22(2009.01)I
代理机构 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人 蔡茂略
主权项 一种可靠协作通信中的联合中继选择与功率控制方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)进行协作通信能效的分析,通过一系列数学建立模型及计算得到衡量指标的数学计算公式,以单位能量成功传输的信息字节数定义能效的衡量指标,所述能效的衡量指标为能量效率f(θ),<img file="FDA0000908432900000011.GIF" wi="859" he="123" />p<sub>c</sub>为一个长度为s<sub>p</sub>的数据包成功传送的概率,<img file="FDA0000908432900000012.GIF" wi="93" he="78" />为译码转发中继传通信中断容量,E<sub>total</sub>为系统消耗总能量,源节点传输能量、中继节点传输能量与中继节点/目的节点接收能量之和E<sub>total</sub>=E<sub>s</sub>+E<sub>k</sub>+2E<sub>recv</sub>;(2)定义一个系统结构来实现对最佳中继和功率分配联合方案的研究,定义θ=(k,E<sub>s</sub>,E<sub>k</sub>)作为研究对象,k是被选择的最佳中继,为N个,E<sub>s</sub>为源节点传输功率,E<sub>k</sub>为中继节点传输功率,两者的可选范围均是L,所以三者共同构成N×L×L种排列组合,则可设定可行搜索域为|Q|=N×L×L;(3)随机选择初始中继编号,随机设置源节点和中继节点传输功率,设置初始单位向量e<sub>θ[0]</sub>为一个向量仅在所选择的第θ[0]处为1,其余各处均为0,设置初始状态可能性矩阵s为N×θ阶零矩阵;(4)设i为当前循环次数,首次即为0,计算当配置为,θ[i]时,通过由步骤(1)所得衡量指标计算公式得出此时的能量效率f(θ[i]);(5)在可行搜索域中随机选择<img file="FDA0000908432900000013.GIF" wi="111" he="87" />结合训练序列获取当前信道状态信息,由步骤(1)计算能量效率<img file="FDA0000908432900000014.GIF" wi="183" he="87" />比较<img file="FDA0000908432900000015.GIF" wi="164" he="79" />与f(θ[i]),若<img file="FDA0000908432900000016.GIF" wi="372" he="95" />则令<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>&theta;</mi><mo>&lsqb;</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>&rsqb;</mo><mo>=</mo><mover><mrow><mi>&theta;</mi><mo>&lsqb;</mo><mi>i</mi><mo>&rsqb;</mo></mrow><mo>~</mo></mover><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000908432900000017.GIF" wi="293" he="86" /></maths>若<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&theta;</mi><mo>&lsqb;</mo><mi>i</mi><mo>&rsqb;</mo><mo>)</mo></mrow><mo>&gt;</mo><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mover><mrow><mi>&theta;</mi><mo>&lsqb;</mo><mi>i</mi><mo>&rsqb;</mo></mrow><mo>~</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000908432900000018.GIF" wi="375" he="84" /></maths>则令θ[i+1]=θ[i];(6)更新当次状态可能性矩阵,s矩阵的第i+1行为第i行加上递增步数1/i乘以θ[i+1]所代表单位向量e<sub>θ[i+1]</sub>和s矩阵第i行的差所得到的向量,从而更新当前状态可能性矩阵;(7)更新当前最优配置选择,比较状态可能性矩阵i+1行θ[i+1]列与<img file="FDA0000908432900000019.GIF" wi="86" he="94" />列,若矩阵i+1行θ[i+1]列较大,则令<img file="FDA00009084329000000110.GIF" wi="350" he="87" />若矩阵i+1行<img file="FDA00009084329000000111.GIF" wi="79" he="83" />列较大,则令<img file="FDA00009084329000000112.GIF" wi="293" he="87" />状态可能性矩阵中的行对应第几次循环,列对应于到该次循环为止搜索域中各个配置经比较后被认为为当前最优配置的次数;(8)返回步骤(4),不断进行循环,每次循环均更新状态可能性矩阵及最优配置选择,循环至设定次数后即结束。
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