一種多源協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的分布式功率分配與中繼選擇算法

1、一種多源協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的分布式功率分配與中繼選擇算法惠 鏸 朱世華 呂剛明 孫曉東 (西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 西安 710049 (西安理工大學(xué)自動(dòng)化與信息工程學(xué)院 西安 710048摘 要:該文針對多源 -多中繼放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò),以最小化系統(tǒng)總功率為目標(biāo),在保證系統(tǒng)滿足一定中斷概 率的前提下, 提出了一種分布式功率分配與中繼選擇算法。 算法由源節(jié)點(diǎn)自主選擇為其轉(zhuǎn)發(fā)信息的中繼節(jié)點(diǎn), 并引 入定時(shí)器, 通過競爭方式避免了分布式所導(dǎo)致的中繼選擇沖突。 中繼收到來自源節(jié)點(diǎn)的信號后, 只需根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)門限 自主判斷是否進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā), 從而完成傳輸。 仿真結(jié)果表明該分布式算法能夠有效降低傳輸所需要的總發(fā)射

2、功率。 并且 與集中式控制所獲得的最優(yōu)中繼選擇與功率分配算法相比性能相近,但所提分布式算法顯著降低了系統(tǒng)的控制開 銷。關(guān)鍵詞:協(xié)作通信;放大轉(zhuǎn)發(fā);多源協(xié)作;中繼選擇;功率分配Power Allocation and Relay Selection inMulti-source Cooperative NetworksHui Hui Zhu Shi-hua L ü Gang-ming Sun Xiao-dong (School of Electronics and Information Engineering, Xi an Jiaotong University, Xi an 710

3、049, China (School of Automation and Information Engineering, Xi an University of Technology, Xi an 710048, China Abstract : In order to minimizing the total transmit power while guaranteeing the outage performance at the same time, in this paper a distributed power allocation and relay selection sc

4、heme is proposed for amplify-and-forward cooperative networks with multiple sources and multiple relays. In the proposed scheme, sources select their relays independently, and introduce channel-related timers to compete for their preferred relay. Then the selected relays independently determine whet

5、her to forward the messages or not according to a forwarding threshold. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the total transmit power of the network significantly and has a similar performance to the optimal central-controlled scheme with a much lower overhead.Key words:Cooper

6、ative communications; Amplify-and-Forward(AF; Multi-source cooperation; Relay selection; Power allocation1引言協(xié)作通信技術(shù)可以通過用戶之間共享天線,構(gòu) 成虛擬多天線陣而獲得空間分集,從而有效對抗信 道的多徑衰落,提高傳輸質(zhì)量,近年來受到廣泛關(guān) 注。文獻(xiàn) 1,2最早提出了用戶協(xié)作的概念以及基本 的協(xié)作通信協(xié)議,奠定了協(xié)作通信的研究基礎(chǔ)。由 于在無線協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)中,系統(tǒng)一般具有資源受限 的特點(diǎn),因此如何對有限的資源進(jìn)行合理分配,以 獲得更好的系統(tǒng)性能一直是協(xié)作通信領(lǐng)域的研究熱2009-10-1

7、5收到, 2010-12-31改回國家 863計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目 (2009AA011502和國家自然科學(xué)基金 (60872028, 60902043 資助課題第 10期 惠 鏸等:一種多源協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的分布式功率分配與中繼選擇算法 2447 MRC ,以及復(fù)域編碼等。針對多源協(xié)作場景,文 獻(xiàn) 7提出了一種使用解碼轉(zhuǎn)發(fā)的中繼選擇算法,每 對源 -目的節(jié)點(diǎn)選擇一個(gè)中繼進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā), 并證明該算 法比采用 DSTC 具有更好的中斷概率性能。文獻(xiàn) 8則針對 DF 協(xié)作系統(tǒng),提出了一種中繼選擇和功率 分配算法,在保證系統(tǒng)滿足一定中斷概率的條件下 最小化系統(tǒng)傳輸所需要的總功率。不過,對于采用 放大轉(zhuǎn)發(fā) ( Ampli

8、fy-and-Forward, AF的多源協(xié)作 通信,目前在功率分配方面的研究并不多見。在上述研究的基礎(chǔ)上, 本文在多源協(xié)作背景下, 針對放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò),提出了一種分布式的 功率分配與中繼選擇算法。所提算法在保證系統(tǒng)滿 足一定中斷概率的條件下,有效降低了傳輸所需的 總功率,同時(shí)與集中式方法相比顯著節(jié)約了系統(tǒng)的 控制開銷。2 系統(tǒng)模型多源協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)如圖 1所示, 網(wǎng)絡(luò)中有 M 個(gè)源節(jié)點(diǎn)和 N 個(gè)中繼節(jié)點(diǎn), 且 M N 。 將源節(jié)點(diǎn)與中 繼節(jié)點(diǎn)集合分別定義為 S 和 R 。中繼可以在網(wǎng)絡(luò)中 預(yù)先放置,也可以是暫時(shí)沒有信息需要發(fā)送的空閑 節(jié)點(diǎn)。與文獻(xiàn) 8相同,假設(shè)一次傳輸中每個(gè)源選擇 一個(gè)中

9、繼為其轉(zhuǎn)發(fā)信息。 傳輸過程分兩個(gè)階段進(jìn)行:第 1階段,各個(gè)源分別在正交的 (如時(shí)分 信道上廣 播信息;第 2階段,完成選擇后,各中繼協(xié)助其對 應(yīng)的源節(jié)點(diǎn)向目的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。第 1階段中繼 ,( j j R 收到的來自源節(jié)點(diǎn) ,( i i S 的信號和第 2階段目的節(jié)點(diǎn)收到的中繼 j 所轉(zhuǎn)發(fā)的信號分別為圖 1 協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)模型=+ , , ij ij ij y x n i S j R(1=+ , , jd jd j jd y x n i S j R (2其中 i x 、 j x 分別是源和中繼節(jié)點(diǎn)功率歸一化的發(fā)射 信號, i s P 和 j r P 分別表示源節(jié)點(diǎn) i 和中繼 j 的發(fā)射功 率,

10、 ij h 與 jd h 分別表示源節(jié)點(diǎn) i 與中繼 j 之間以及中 繼 j 與目的節(jié)點(diǎn)之間的信道衰落系數(shù),它們都是相 互獨(dú)立的零均值循環(huán)對稱復(fù)高斯隨機(jī)變量,其方差分別為 ij 和 jd , 信道慢衰落。 ij n 與 jd n 是獨(dú)立的零 均值加性高斯白噪聲,不失一般性,假設(shè)其噪聲功 率譜密度為 1。采用放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議,為滿足發(fā)射功率的限制, 將 j x 的功率歸一化,即j x y = (3則目的節(jié)點(diǎn)的接收信噪比可以表示為=+221i j i j s ij r jd ij d s ijr jdP h P h P h P h (4ijd 的上標(biāo) ij 表示此接收信號是由源節(jié)點(diǎn) i 發(fā)送,中繼 j

11、 轉(zhuǎn)發(fā)的。由式 (4可以看出, ijd隨著源及中繼節(jié) 點(diǎn)發(fā)射功率的增加單調(diào)遞增。令目的端的接收信噪 比門限為 th ,若 th ij d (5則認(rèn)為目的端可以正確解碼,傳輸成功,否則出現(xiàn) 中斷。由以上描述可以看出,若系統(tǒng)中任意兩節(jié)點(diǎn)間 的信道衰落系數(shù)已知,源與中繼節(jié)點(diǎn)可以通過調(diào)整 自己的發(fā)射功率來保證系統(tǒng)的中斷概率為 0。但這 要求源與中繼節(jié)點(diǎn)都已知各鏈路信道衰落系數(shù)的實(shí) 時(shí)值,將導(dǎo)致巨大的系統(tǒng)開銷,在網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) 較多時(shí)尤其難以實(shí)用。因此,本文中假設(shè)源與中繼 節(jié) 點(diǎn) 都 已 知 部 分 信 道 狀 態(tài) 信 息 (Channel State Information, CSI3,即對源節(jié)點(diǎn) i

12、 來說,它只已知 自身到各中繼節(jié)點(diǎn)的信道衰落系數(shù) =1N ij j h ,以及 中繼到目的節(jié)點(diǎn)信道狀態(tài)信息的統(tǒng)計(jì)特征 =1N jd j 。 對中繼 j 來說,它同樣知道源節(jié)點(diǎn)到自己的信道衰 落系數(shù) =1M ij i h ,并且知道自己到目的節(jié)點(diǎn)的信道衰 落系數(shù) jd h ,但它無需知道源到其它中繼的 CSI 。即 各節(jié)點(diǎn)知道與自己直接相連的信道的衰落系數(shù),但 對于其它節(jié)點(diǎn)間的信道只需知道其統(tǒng)計(jì)特性,或者 無需獲知,這樣就大大減少了傳輸 CSI 的負(fù)擔(dān)。3 中繼選擇與功率分配不失一般性, 假設(shè)系統(tǒng)對各個(gè)源 -目的傳輸鏈路 的中斷概率要求均為 ,此時(shí)最小化系統(tǒng)傳輸總功 率的問題可表示為= + 11

13、out min s.t. i j M N s r i j P P p (6 其中 =<=" out th Pr,(1,2, , ijdp i M 。 當(dāng)中繼 j 沒 有為任何源節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息時(shí), =0j r P 。以求解式 (6為目標(biāo),本節(jié)將首先研究單個(gè)源節(jié) 點(diǎn)多個(gè)中繼情況下的功率分配與中繼選擇問題,然2448 電 子 與 信 息 學(xué) 報(bào) 第 32卷 后在討論針對多源多中繼的集中式控制方法的基礎(chǔ) 上,最終提出本文的分布式控制方案。 3.1 單個(gè)源節(jié)點(diǎn)時(shí)的功率分配與中繼選擇首先考慮當(dāng)系統(tǒng)中只有一個(gè)源 i 要發(fā)送信息,即 =1M 的情況。此時(shí)問題式 (6可表示為 =+ tot out

14、 min s.t. i j s r P P P p (7由式 (4,式 (5可知,為滿足目的端的信噪比要求, 當(dāng)源節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率為 i s P 且選擇中繼 j 為其轉(zhuǎn)發(fā) 時(shí),中繼節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率必須滿足+ 2th th (1( i j i s ijr s ij jdP h P P h h (8當(dāng)源 -中繼 -目的鏈路總發(fā)射功率最小時(shí),式 (8中等號成立。顯然,若 2th i s ij P ,中繼的發(fā)射功率 為負(fù),這意味著中繼無論以多大的發(fā)射功率轉(zhuǎn)發(fā)都 無法滿足目的節(jié)點(diǎn)的信噪比要求,選擇此中繼沒有 意義, 為此, 定義源 (1,2, , i i M =" 的可靠節(jié)點(diǎn)集合 為2th |i

15、i s ijA j P h => (9只有集合 i A 中的節(jié)點(diǎn)才能作為中繼向目的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā) 信息。在傳輸?shù)牡?2階段,為保證式 (8所示的中繼發(fā)射功率為有限值,令只有當(dāng) 2,( jd i h j A 時(shí),中 繼節(jié)點(diǎn)才會(huì)向目的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息。由于源節(jié)點(diǎn)已知 源 -中繼的信道衰落系數(shù), 因此它可以以一定的功率 發(fā)送信息以保證源 -中繼鏈路無中斷, 但由于它不知 道中繼 -目的節(jié)點(diǎn)的信道衰落系數(shù), 因此無法保證中 繼能夠成功地向目的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息,而是需要根據(jù) ij h 和 jd 來決定其發(fā)送功率 i s P 及其相應(yīng)的中繼轉(zhuǎn)發(fā) 門限 , 以保證在系統(tǒng)滿足一定中斷概率的條件下, 所需要的鏈路發(fā)射總

16、功率的均值最小。此時(shí)問題轉(zhuǎn) 化為( =+ < tot , , th min s.t. Pr, i j s ji s r j P ij d i E P P E P j A (10 令 =2|j jd X h ,其概率密度函數(shù): = 1( exp j j j jd jd x pX x (11 因此,中繼 j 的發(fā)射功率期望可表示為 + = + 2th th 2th 1th (1 exp d ( (1=(/( i j j ii i s ij j r j jd s ij jd js ijj jd s ij jdP h x E P x P h x P h E P h (12其中 = 1exp( x

17、u E x u u。由于只有當(dāng) 2jdj h時(shí)才進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),中斷概率可以表示為= = 1( d 1exp(/ jj j j j jd pX x x (13由此可以得到= ln(1 j jd (14 + =+ 2th tot th (11Eexp d ( i i ji s ijj s j j jd s ij jdP h x P P x x P h (15令 =/0E P P 可得=+*th is ijP h(16將式 (16代入式 (15可以得到選擇某個(gè)中繼 j 時(shí)的 平均總傳輸功率 tot EP ,由此選擇 =*tot arg minE ij A j P (17源節(jié)點(diǎn)在發(fā)送信息時(shí),可將其選擇的中

18、繼及其轉(zhuǎn)發(fā)門限一同廣播,被選中的中繼節(jié)點(diǎn)根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)門限自 主判斷是否進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。至此我們得到了當(dāng)系統(tǒng)中只 有一個(gè)源節(jié)點(diǎn)要發(fā)送信息時(shí),中繼節(jié)點(diǎn)的選擇方法 以及源與中繼的功率分配方法。3.2 多源多中繼場景下分布式節(jié)點(diǎn)選擇與功率分配當(dāng)系統(tǒng)中存在多個(gè)源節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送信息時(shí),對 每個(gè)源節(jié)點(diǎn)都可依照 3.1節(jié)中的方法計(jì)算出該源節(jié) 點(diǎn)選擇不同中繼時(shí)該源 -中繼 -目的鏈路傳輸所需要 的最小總功率的期望值。建立矩陣 M N ×P= P " " #%#" (18其中 ij P 表示源節(jié)點(diǎn) i 發(fā)送,中繼節(jié)點(diǎn) j 轉(zhuǎn)發(fā)信號時(shí)所需要的最小鏈路發(fā)送總功率的期望?？梢钥闯?窮舉所有源

19、與中繼的組合,得到所 需要的系統(tǒng)發(fā)送總功率,從中選取總功率最小的組 合,即可獲得最優(yōu)解。因此,窮舉方法的結(jié)果可以 視作總發(fā)射 功率的下界 ,但其復(fù)雜 度為 !/(N N ! M ,當(dāng) M , N 較大時(shí)在實(shí)際系統(tǒng)中很難實(shí)現(xiàn)。 為此,文獻(xiàn) 8就針對類似問題提出了一種復(fù)雜度為 +(1 O M N 的節(jié)點(diǎn)選擇方案, 具有較好的性能。 而 另一方面, 根據(jù)離散數(shù)學(xué)中對于二分圖的研究可知,采用匈牙利方法 (Hungarian method9,可以使問題 能夠在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解并且所獲解與窮舉方法完第 10期 惠 鏸等:一種多源協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的分布式功率分配與中繼選擇算法 2449全相同,也是同等條件下所獲得的

20、最優(yōu)解。然而, 上述 3種方法存在一個(gè)共同問題:功率分配和中繼 節(jié)點(diǎn)選擇都需要在中心節(jié)點(diǎn)的集中控制下完成。這 將給系統(tǒng)帶來極大的開銷。為此,本文提出分布式的節(jié)點(diǎn)選擇與功率分配 算法,算法由源節(jié)點(diǎn)自主選擇中繼,中繼收到來自 源節(jié)點(diǎn)的信號后,根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)門限自主判斷是否進(jìn)行 轉(zhuǎn)發(fā),進(jìn)而完成整個(gè)傳輸。為了避免各個(gè)源所選擇 的中繼相同而產(chǎn)生沖突, 在這一過程中引入定時(shí)器。用 ( i r s 表示源 i 所挑選的中繼,若系統(tǒng)中有多 個(gè)源選擇同一個(gè)中繼進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),則該中繼以相等的 概率為其中某個(gè)源進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā), 其余源節(jié)點(diǎn)發(fā)送失敗。 定義 = ( |( (, i j i s j r s r s j S C 表示與源

21、 i 選擇 同一中繼的所有源節(jié)點(diǎn)的集合; =(, ( i i s l s C B =|( i s l C 表示系統(tǒng)中包括源 i ,一共有 l 個(gè)源節(jié)點(diǎn) 選擇 ( i r s 作為中繼的所有 ( i s C 的集合, ( i s C 表示 集合 ( i s C 中節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。則對任意源 i 來說,所選 中繼不能為它轉(zhuǎn)發(fā)的概率 為( ( ( = = = = = 11(, 11Pr ( Pr ( Pr ( j i ji M N i l n j j s s s s l r s n l r s n r s n D D D B (19 可以看到,在分布式的中繼選擇方法里,由于 存在發(fā)生沖突的可能性,此時(shí)系

22、統(tǒng)的中斷概率已不 能簡單地用式 (12表示。用 = 1exp(/ j jd 表 示不考慮多個(gè)源選擇同一中繼的情況下鏈路的中斷 概率,則 、 與 的關(guān)系可表示為= 1(1(1 (20 由式 (20可以看出, 隨著 和 的增加而增加,且 max(, 。 也就是說, 在 一定的情況下, 多個(gè) 源選擇同一中繼的概率 是系統(tǒng)性能的瓶頸。 因此, 要保證較低的中斷概率,必須同時(shí)保證較低的 和 ,這就要求在分布式的場景中, 盡可能趨于零。為了滿足這一要求,需要為各源節(jié)點(diǎn)設(shè)定時(shí)器 競爭中繼,定時(shí)器最先到時(shí)的源優(yōu)先選擇中繼,其 余源不再使用該中繼。設(shè)計(jì)定時(shí)器應(yīng)考慮以下關(guān)鍵 因素。首先,定時(shí)器顯然應(yīng)保證耗費(fèi)鏈路總

23、功率小 的源 -中繼在競爭中具有優(yōu)勢。但如果只考慮這一 點(diǎn),當(dāng) =M N 時(shí),最后進(jìn)行選擇的源只剩下一個(gè)中 繼可供選擇。如果該源 -中繼之間的信道處于深衰 落,將導(dǎo)致源必須以極大的功率發(fā)送以達(dá)到中斷性 能要求,從而導(dǎo)致系統(tǒng)傳輸總功率較大。為避免這 種情況的出現(xiàn),定時(shí)器的設(shè)定還應(yīng)考慮如果某源節(jié) 點(diǎn)不能競爭獲得某中繼而選擇其它中繼的代價(jià)?；谝陨峡紤],本文提出如下利用定時(shí)器避免沖突的 分布式算法。初始過程:各源按 3.1節(jié)的方法得到自己選擇 不同中繼時(shí)所需要的鏈路總功率期望值的矩陣。初 始源節(jié)點(diǎn)集合為 =" 1,2, , S M ,待發(fā)送信息源節(jié) 點(diǎn) 的 個(gè) 數(shù) =S M , 初 始 備

24、 選 中 繼 節(jié) 點(diǎn) 集 合 為 =" 1,2, , R N 。第 1步 各源節(jié)點(diǎn)設(shè)定定時(shí)器。以源節(jié)點(diǎn) i 為 例,該過程可描述為= 1arg min(, ij i r P j A (21 = " 11arg min(, , =2k ij i k r P j A r r k S (22=11kSi ir irk T P P (23其中 k r 為所需鏈路總傳輸功率第 k 小的中繼, i T 為源節(jié)點(diǎn) i 的定時(shí)器的設(shè)定值。也就是說, 各源從備選 中繼節(jié)點(diǎn)集合 R 中挑選所需鏈路總傳輸功率最小的 S 個(gè)中繼,并按式 (23設(shè)置定時(shí)器的值。觀察式 (23,其分子表示, 當(dāng)源節(jié)點(diǎn)

25、 i 選擇其當(dāng)前最優(yōu)中繼 時(shí),所需要的鏈路總功率越小, i T 就越小,該源競 爭獲得該中繼的可能性越大。 由于系統(tǒng)中一共有 S 個(gè)源要進(jìn)行傳輸,因此在最差的情況下,該源會(huì)選 擇 r 為其轉(zhuǎn)發(fā),式 (23的分母表示所有可能被選擇 的中繼所需要的鏈路總功率之和。這個(gè)值的大小在 一定程度上說明當(dāng)不能選擇當(dāng)前最優(yōu)中繼時(shí),選擇其它中繼可能需要的功率大小。 因此這個(gè)值越大,i T 就越小,同樣該源競爭獲得當(dāng)前最優(yōu)中繼的可能性 越大。第 2步 各源節(jié)點(diǎn)競爭其轉(zhuǎn)發(fā)中繼。 也就是說, 定時(shí)器的值最小的源 = *min , i i T i S 優(yōu)先選擇中 繼節(jié)點(diǎn)。由于無線信道的廣播特性,其余源節(jié)點(diǎn)可 以獲得這一

26、信息,并更新此時(shí)的待發(fā)信息源節(jié)點(diǎn)集 合以及備選中繼節(jié)點(diǎn)集合。= *S S i (24= *( i R R r s (25第 3步 當(dāng) = S 時(shí),中繼選擇過程結(jié)束,源 節(jié)點(diǎn)在其發(fā)射信息中指明所選中繼,各中繼按照式 (8為指定的源轉(zhuǎn)發(fā)信號;否則轉(zhuǎn)到第 1步。通過以上步驟可以看出,由于定時(shí)器 i T 是相互 獨(dú)立的連續(xù)隨機(jī)變量,因此任意兩個(gè)源選擇同一個(gè) 中繼的概率 ( = =" , 1, , , , P 0r i j i j M T i j T 。 結(jié) 合式 (19可知 ( =Pr 01,也即所提算法由于選 擇中繼而導(dǎo)致沖突的概率 趨近于 0。4 仿真結(jié)果及分析本節(jié)對所提出算法的性能進(jìn)行

27、了蒙特卡羅仿 真。仿真中設(shè)置目的節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)信噪比為 =th2450 電 子 與 信 息 學(xué) 報(bào) 第 32卷 10dB ,兩節(jié)點(diǎn)間信道衰落系數(shù)的方差 =ij ij cd ,其中 ij d 為兩節(jié)點(diǎn) i , j 之間的距離, c 為常數(shù), 為路徑衰落系數(shù)。 不失一般性, 仿真中取 =1c ,=3。 假設(shè)源 -中繼及中繼 -目的之間的距離較遠(yuǎn), 而各源節(jié) 點(diǎn)之間、中繼節(jié)點(diǎn)之間的距離相對較近。因此各源 節(jié)點(diǎn)與各中繼節(jié)點(diǎn)間的距離近似相等用 sr d 表示, 各 中繼 -目的節(jié)點(diǎn)間的距離也近似相等用 rd d 表示,各源與目的節(jié)點(diǎn)之間的距離近似相等用 sd d 表示。為了 便于比較,本文還對集中式控制做了

28、性能仿真,包 括中心節(jié)點(diǎn)隨機(jī)為每個(gè)源節(jié)點(diǎn)分配中繼 (保證為每 個(gè)源所分配的中繼為其可靠中繼節(jié)點(diǎn) 的算法, 以及 采用了匈牙利方法的集中式最優(yōu)算法。圖 2比較了不同中斷概率要求下幾種算法所需 的系統(tǒng)總發(fā)射功率。系統(tǒng)中源節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)的個(gè) 數(shù)均為 5個(gè),中繼節(jié)點(diǎn)位于源與目的節(jié)點(diǎn)的中間位 置 (=1sr rd d d 。從圖中可以看出,本文算法所需 要的系統(tǒng)總功率與集中式最優(yōu)算法十分接近,而與 各個(gè)源節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選擇中繼節(jié)點(diǎn)的算法相比,可以節(jié) 約約 50%的發(fā)射功率。圖 3比較了本文分布式算法與集中式最優(yōu)算法 的性能。系統(tǒng)中源節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù) =3M ,中繼節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)則分別取 =3,5,7N ,位于源與目的節(jié)

29、點(diǎn)的中間 位置。仿真結(jié)果表明,備選的中繼數(shù)目越多,系統(tǒng) 所耗費(fèi)的總功率越小;同時(shí)隨著備選中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)目 的增加,本文算法與集中式控制算法所耗費(fèi)的系統(tǒng) 總功率更為接近?？紤]集中式與分布式算法的系統(tǒng)開銷。在集中 式算法中, 需由中心節(jié)點(diǎn)完成功率分配和中繼選擇, 并將最終結(jié)果反饋給各源和中繼節(jié)點(diǎn)。在此過程中 中心節(jié)點(diǎn)需要知道各源 -中繼的 ij h 共 MN 個(gè)實(shí)時(shí)CSI ,以及各中繼 -目的節(jié)點(diǎn)的 =21Njd j 共 N 個(gè) CSI 統(tǒng)計(jì)值。需要反饋的信息包括各源節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率 =1i M s i P 共 M 個(gè),為各源節(jié)點(diǎn)選擇的轉(zhuǎn)發(fā)中繼節(jié)點(diǎn)共 M 個(gè),及各中繼轉(zhuǎn)發(fā)門限共 M 個(gè)。 (為避免向中心

30、節(jié)點(diǎn)反饋中繼 -目的節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí) CSI ,仍由各中繼節(jié) 點(diǎn)根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)門限自主判斷是否轉(zhuǎn)發(fā)和計(jì)算發(fā)射功 率。 與之相比,分布式算法只需中繼節(jié)點(diǎn)向源節(jié)點(diǎn)反饋中繼 -目的 CSI 的統(tǒng)計(jì)特性 =21Njdj 共 N 個(gè),而 后各源向中繼反饋的信息與集中式算法相同。這將 顯著節(jié)省系統(tǒng)開銷。加之在仿真結(jié)果中,集中式與 分布式算法的性能非常接近,因此本文的分布式算 法在實(shí)際中更具應(yīng)用價(jià)值。為了進(jìn)一步揭示本文分布式算法的性能,圖 4對中繼靠近源節(jié)點(diǎn) (=2/3sr d , =4/3rd d , 或目的 節(jié)點(diǎn) (=4/3sr d , =2/3rd d 的情況分別做了仿真。 結(jié)合圖 2可以看出,在源與目的節(jié)點(diǎn)距離

31、相同的情 況下,當(dāng)中繼與目的節(jié)點(diǎn)距離較近時(shí),本文的分布 式算法與集中控制相比會(huì)有一定的功率損失。但是 隨著中繼與源節(jié)點(diǎn)的距離由遠(yuǎn)及近,本文分布式算 法與集中控制的性能也越來越接近。因此,本文的 分布式算法在中繼節(jié)點(diǎn)與源節(jié)點(diǎn)距離相對較近時(shí)性 能更佳。5 結(jié)束語本文針對多源多中繼的放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信網(wǎng) 絡(luò),在滿足系統(tǒng)一定中斷概率要求的前提下,以最 小化系統(tǒng)總功率為目標(biāo),提出了一種分布式的功率 分配與中繼選擇算法。源與中繼節(jié)點(diǎn)均已知部分信 道狀態(tài)信息,源節(jié)點(diǎn)通過對發(fā)送信息所需鏈路總功 率的期望的計(jì)算,選擇最佳中繼,并通過定時(shí)器的 使用競爭中繼的使用權(quán)。中繼節(jié)點(diǎn)根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)門限自 主判斷是否對源節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)

32、行轉(zhuǎn)發(fā)。仿真結(jié)果表 明,本文所提出的分布式算法能夠有效降低系統(tǒng)發(fā) 送所需要的總功率,與中心節(jié)點(diǎn)集中進(jìn)行功率分配 與中繼選擇所能獲得的最優(yōu)結(jié)果性能相近。由于分 布式算法節(jié)約了集中控制所需的信令開銷,因此本 文算法更具應(yīng)用價(jià)值。圖 2 不同算法所消耗的系統(tǒng) 圖 3 備選中繼節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對系統(tǒng) 圖 4 中繼節(jié)點(diǎn)位置對系統(tǒng)消耗 總功率比較 (=5M N 總功率的影響 =(3, 3, 5, 7 M N 的總功率的影響 (=5M N 第 10 期 惠 鏸等： 一種多源協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的分布式功率分配與中繼選擇算法 Journal on Selected Areas in Communications, 2008, 2

33、451 26(3: 參 考 文 獻(xiàn) 1 Sendonaris A, Erkip E, and Aazhang B. User cooperation diversity-Part 2 I and II J. IEEE Transactions on Communications, 2003, 51(11: 1927-1948. 561-571. 7 Beres E and Adve R. Selection cooperation in multi-source cooperative networks J. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2008, 7(1: 118-127. Laneman J N, Tse D N C, and Wornell G W. Cooperative diversity in wireless networks: Efficient protocols and outage behavior J. IEEE Transactions on Information Theory, 2004, 50(12: 3062-3080. 8 Si Jiang-bo, Li Zan, Dang Lan-jun, and Liu Zeng-ji. Joint optimizatio