基于Fountain码的功率和中继联合优化方法及其协作通信方法

摘要

本发明公开一种基于Fountain码的功率和中继联合优化方法，其特征在于采用Fountain码对信号进行编码传输，基于Fountain码的信息累积特点和实际信道环境构建功率和中继联合优化模型，从而在保证信息传输的可靠性前提下，最优化其有效性指标，以实现信息传输的有效性和可靠性的良好折中，在此基础上，求解联合优化模型的理论最优解作为协作通信的依据。本发明还公开了基于上述联合优化方法的协作通信方法。本发明基于Fountain码的功率和中继联合优化方法的协作通信方法非常简单而易于实现，具有很好的应用前景。

主权项

1.一种基于Fountain码的功率和中继联合优化方法，其特征在于采用Fountain码对信号进行编码传输，基于Fountain码的信息累积特点和实际信道环境构建功率和中继联合优化模型，从而在保证信息传输的可靠性前提下，最优化其有效性指标，以实现信息传输的有效性和可靠性的良好折中，在此基础上，求解联合优化模型的理论最优解作为协作通信的依据，所述功率和中继联合优化模型如下所示：$\{C^{*},P_{1S}^{*},P_{2S}^{*},P_{2C}^{*},{\Delta }_1^{*},{\Delta }_2^{*}\}=\underset{\{C/C\in N\},\{P_{1S},P_{2S},P_{2C}\},\{{\Delta }_i/1\le i\le 2\}}{\arg \min }\underset{i=1}{\overset{2}{\Sigma }}{\Delta }_i$subject to0≤P_1S≤P_max0≤P_2S≤P_max        （1）P_1C＝00≤P_2C≤P_maxΔ_i≥0,1≤i≤2$f_{\mathrm{SC}}^1\left(P_{1S}\right){\Delta }_1\ge I$$\underset{j=S,C}{\Sigma }\underset{i=1}{\overset{k}{\Sigma }}{f}_{\mathrm{jD}}^i\left(P_{\mathrm{ij}}\right){\Delta }_i\ge I,1\le k\le 2$其中，Δ₁表示从源节点S发送数据到中继节点C解出数据的时间间隔，即第1个时隙；Δ₂表示从中继节点C解出数据到目的节点D解出数据的时间间隔，即第2个时隙，P_1S，P_2S，P_1C，P_2C表示源节点S和中继节点C分别在2个时隙的发射功率，Ν表示候选中继节点集，P_max表示任意节点的发射功率最大值，C^*,分别表示变量C,P_1S,P_2S,P_2C,Δ₁,Δ₂的最优解，优化模型的最后2个约束条件分别规定了节点C和节点D解出数据所需满足的条件，其中，表示在时隙1的节点S和节点C之间的信道传输速率，Ι为数据比特数，j＝S,C，表示在时隙i的节点j和节点D之间的信道传输速率，$f_{\mathrm{SC}}^1\left(P_{1S}\right)=W{\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{SC}}{P}_{1S}}{N_{C}W}),f_{\mathrm{SD}}^1\left(P_{1S}\right)=W{\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{SD}}{P}_{1S}}{N_{D}W}),f_{\mathrm{SD}}^2\left(P_{2S}\right)=W{\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{SD}}{P}_{2S}}{h_{\mathrm{CD}}{P}_{2C}+N_{D}W}),$$f_{\mathrm{CD}}^2\left(P_{2C}\right)={W\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{CD}}{P}_{2C}}{h_{\mathrm{SD}}{P}_{2S}+N_{D}W}),$这里，W表示信号带宽，N_C和N_D分别表示以节点C和节点D为接收端的信道的加性高斯噪声功率谱密度，h_SC、h_SD和h_CD分别表示信道l_SC、l_SD和l_CD的信道增益；求解联合优化模型的理论最优解的方法是，将联合优化模型分解成2个子问题：中继选择问题和功率分配问题，首先固定中继选择问题，对联合优化模型进行化简求解其功率分配问题，进而求解中继选择问题，从而获得联合优化模型的理论最优解，求解功率分配问题的方法如下：固定中继选择问题，将优化模型化简为：$\{P_{1S}^{*},P_{2S}^{*},P_{2C}^{*},{\Delta }_1^{*},{\Delta }_2^{*}\}=\underset{\{P_{1S},P_{2S},P_{2C}\},\{{\Delta }_i/1\le i\le 2\}}{\arg \min }\underset{i=1}{\overset{2}{\Sigma }}{\Delta }_i,---\left(3\right)$其中约束条件同于公式（1），将优化过程分为2个时隙，首先通过理论分析方法获得第1个时隙的最优解；$P_{1S}^{*}=P_{\max }$${\Delta }_1^{*}=\frac{I}{f_{\mathrm{SC}}^1\left(P_{1S}^{*}\right)}=\frac{I}{W{\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{SC}}{P}_{1S}^{*}}{N_{C}W})},---\left(4\right)$在此基础上，得到第2个时隙的优化模型，将其等价转化为：$\{P_{2S}^{*},P_{2C}^{*},{\Delta }_2^{*}\}=\underset{\{P_{2S},P_{2C}\},\left\{{\Delta }_2\right\}}{\arg \max }{f}_D^2(P_{2S},P_{2C})$$=\underset{\{P_{2S},P_{2C}\},\left\{{\Delta }_2\right\}}{\arg \max }({W\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{SD}}{P}_{2S}}{h_{\mathrm{CD}}{P}_{2C}+N_{D}W})+{W\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{CD}}{P}_{2C}}{h_{\mathrm{SD}}{P}_{2S}+N_{D}W}))$subject to0≤P_2S≤P_max0≤P_2C≤P_max${\Delta }_2=\frac{I_D^2}{f_D^2(P_{2S},P_{2C})}\ge 0---\left(8\right)$其中，表示在第二个时隙节点D解码所需信息量，$f_D^2(P_{2S},P_{2C})={W\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{SD}}{P}_{2S}}{h_{\mathrm{CD}}{P}_{2C}+N_{D}W})+{W\log }_2(1+\frac{h_{\mathrm{CD}}{P}_{2C}}{h_{\mathrm{SD}}{P}_{2S}+N_{D}W})$表示在第2个时隙到节点D的总的传输速率，从而求解得到第2个时隙的最优解：${\Delta }_2^{*}=\frac{I_D^2}{\max f_D^2(P_{2S},P_{2C})},---\left(24\right)$其中求解功率分配问题基础上，求解中继选择问题，从而获得联合优化模型的理论最优解，具体方法是：比较候选中继节点集Ν中各中继节点相应的最优传输时延，获得最佳中继节点C^*：$C^{*}=\underset{C\in N}{\arg \min }{\Delta }_C^{*},$${\Delta }_C^{*}={\Delta }_1^{*}+{\Delta }_2^{*}$表示最优传输时延，${\Delta }_2^{*}=\frac{I_D^2}{\max f_D^2(P_{2S},P_{2C})}$表示第2个时隙的最优解，因此，最佳中继节点C^*和相应的最优功率分配即为联合优化模型的理论最优解。