多媒体多播技术中等发送速率机制下的最优机会多播方法

摘要

本发明公开了一种多媒体多播技术中等发送速率机制下的最优机会多播方法，具体包括：1）在每个固定的发送速率r_k情况下，计算需要n次所有用户都能正确接收数据的概率P_n^k；2）求得P_n^k后，计算每个发送速率r_k所对应的等效传输速率；3）选择等效传输速率最大所对应的发送速率作为基站的发送速率进行发送数据。本发明在已知信道分布的条件下，几乎不需要反馈数据的情况下，给出了等发送速率机会多播机制，并且根据概率论与随机过程相关知识，提出了如何获得最优的发送速率R的方案。该方案极大的降低了反馈的同时有效的提高了系统的容量，使其更加适用于实际系统，并且本发明考虑了多种场景，多种情况下的最优方案，使得方案更加具有通用性。

主权项

一种多媒体多播技术中等发送速率机制下的最优机会多播方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在每个固定的发送速率r_k情况下，数据经过n次发送后，计算所有用户都能正确接收数据的概率P_n^k；具体方法如下：单基站的无线通信系统一共有M个用户，用户的信道分布状态已知，第i个用户信噪比的概率密度函数为f_i(x)，单基站的发送速率是离散的，且总共有K个可供选择的离散速率，构成集合A＝{r₁,r₂,…,r_K}，每次都以相同的速率r_k发送数据包，其中k＝1～K为优化参数，直到所有用户都收到，才进行下一数据包的发送；每次传输的时间长度为T，将其定义为一个时间块；信道系数在一个时间块内保持不变，在不同的时间块上保持独立，定义snr_k满足下式：r_k＝log₂(1+snr_k) (k＝1～K)                                  (1)可以得到${\mathrm{snr}}_k=2^{r_k}-1---\left(2\right)$P_n^k的计算分为以下几种不同的情况：(1)同构网络这种场景下所有用户的信噪比独立同分布，第i个用户的接收信号表示为：$y_i=\sqrt{P}{h}_{i}x+n_i---\left(3\right)$P为发送功率；n_i为高斯白噪声；x为用户信噪比；h_i表示信道系数，对应的信噪比为${\mathrm{SNR}}_i=\frac{P{\left|h_i\right|}^2}{N_0}---\left(4\right)$N₀为方差，所有用户信噪比概率密度函数相同且为f(x),在这种网络场景下，以下考虑三种方案中P_n^k的求解：a)普通情况P_n^k由下式计算得到：P_n^k＝[1‑(1‑p)ⁿ]^M‑[1‑(1‑p)^n‑1]^M                              (5)其中$p=\underset{{\mathrm{snr}}_k}{\overset{\infty }{\int }}f\left(x\right)\mathrm{dx}---\left(6\right)$b)采用最大比合并技术将来自不同时间块的信号进行最大比合并，在这种情况下，${P_n}^k={[1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}(1-{p_i}^{\mathrm{MRC}})]}^M-{[1-\underset{i=1}{\overset{n-1}{\Pi }}(1-{p_i}^{\mathrm{MRC}})]}^M---\left(7\right)$其中p₁^MRC＝p₁                                  (8)${p_i}^{\mathrm{MRC}}=\frac{p_i-p_{i-1}}{1-p_{i-1}},(i\ge 2)---\left(9\right)$p_i的计算如下p₁＝p                                  (10)$p_i=\underset{{\mathrm{snr}}_k}{\overset{\infty }{\int }}{f}_i\left(x\right)\mathrm{dx},(i\ge 2)---\left(11\right)$f_i(y)的计算如下：f₁(x)＝f(x)                                  (12)$f_i\left(y\right)=\underset{0}{\overset{\infty }{\int }}f\left(x\right)f_{i-1}(y-x)\mathrm{dx},(i\ge 2)---\left(13\right)$c)使用喷泉码每个用户至少需要正确接收数据大小为S_m bit的信息才能恢复原始数据，此时：${P_n}^k={(1-\underset{i=0}{\overset{U-1}{\Sigma }}{C_n}^i{p}^i{(1-p)}^{n-i})}^M-{(1-\underset{i=0}{\overset{U-1}{\Sigma }}{C_{n-1}}^i{p}^i{(1-p)}^{n-1-i})}^M---\left(14\right)$其中p由(6)式计算所得；(2)异构网络这种场景下考虑用户的大尺度衰落，所有用户的信噪比独立但是服从不同的分布，第i个用户的接收信号如下：$y_i=\sqrt{{{\mathrm{Pd}}_i}^{\eta }}{h}_{i}x+n_i---\left(16\right)$d_i表示用户i到基站的距离；η大尺度衰落系数，对应的信噪比为${\mathrm{SNR}}_i=\frac{{{\mathrm{Pd}}_i}^{-\eta }{\left|h_i\right|}^2}{N_0}---\left(17\right)$每个用户的信道系数h_i依然是独立同分布，但是由于考虑大尺度衰落，所以每个用户的信噪比分布并不相同；2)求得P_n^k后，计算每个发送速率r_k所对应的等效传输速率；3)选择等效传输速率最大所对应的发送速率作为基站的发送速率进行发送数据。