无线分配网络范文（精选7篇）
无线分配网络 第1篇
由于WSN一般配置在恶劣环境、无人区域或敌方阵地中, 其安全具有一定的脆弱性。WSN的许多应用 (如军事目标的监测和跟踪等) 依赖于无线传感器的安全系统的运行, 通过设计安全机制, 提供机密性保护和ID认证功能, 防止各种恶意攻击, 为WSN创造一个相对安全的工作环境, 是一个关系到WSN能否真正走向实用的关键性问题。
1 WSN的安全威胁
与传统无线网络一样, 传感器网络的消息通信会受到监听、篡改、伪造和阻断攻击。
从攻击者特征来看, 他们可以是精明的外行、知识渊博的内行、受到政府或组织资助的团队, 他们可以轻易拥有超强的计算能力和灵敏的无线通信能力。采用的攻击分类有:外部攻击, 内部攻击。从传感器节点看, 安全威胁主要来自于环境和网络的欺骗, 还有最具威胁的攻击行为-控制:物理控制和逻辑控制。从网络通信看, 安全威胁有被动攻击和主动攻击、重放攻击、DoS攻击和Sybil攻击。从系统角度看, 安全威胁又分为多跳自组织路由、时间同步、定位、数据融合、甚至安全服务和特别的能量消耗攻击。
2 WSN的通信安全
鉴于传感器网络面临的诸多威胁, 必须要为传感器网络设计合适的安全防护机制, 以实现传感器网络的安全通信。WSN的通信安全又分为:
(1) 通信安全需求。主要包括:① 数据机密性, 防窃听。② 数据完整性, 防篡改。③ 数据真实性, 防伪造。④ 数据新鲜性, 防重放。
(2) 网络服务安全需求:① 可用性。② 自组织。③ 其它服务组件的安全需求:时间同步、定位、网内融合。
3无线传感器网络密钥预分配协议
密钥协商策略在此过程中起了一个基础的、举足轻重的作用。密钥的分配问题是密钥管理中最核心问题, 最简单的密钥分配协议就是所有传感器节点共享一个密钥, 但是如果一个节点被捕获并取出密码, 安全将不复存在。实现网络安全必须有一个现实可行的密钥管理系统作为基础, 由于WSN节点结构紧凑, 能力受到诸多限制, 在有线网络和传统无线网络中的一些经典的密钥管理方案, 在WSN中并不适用。
WSN安全面临的一个挑战是能量消耗。以RSA为代表的非对称公开密钥算法对于性能相对较低的WSN节点而言却是很难负担的。密钥预分配模型在系统布置之前完成了大部分的安全基础建立, 系统运行后的协商工作只需要很简单的协议过程, 特别适合传感器网络安全引导。
在低成本、低功耗、资源受限的传感器节点上现实可行的密钥分配方案是基于对称密码体制的密钥预分配模型。密钥预分配模型又有以下几种模型:
(1) 预安装模型, 其特点是无需进行密钥协商, 但安全弹性差, 不易于网络扩展。
(2) 确定预分配模型, 它是通过数学关系推导共享密钥可降低协议通信开销。但计算开销大, 且当被俘获节点数超过安全门限时, 整个网络被攻破的概率急剧升高。
(3) 随机预分配模型, 传感器网络中的节点部署以后, 一方面可通过预分配的密钥进行共享密钥协商, 另一方面可不直接分配共享密钥。通过预分配密钥, 邻节点间能协商共享密钥的概率, 即安全通信概率P达到一定的值, 使密钥共享图成为安全连通图, 就可以实现整个网络的安全通信。EG协议旨在保证任意节点之间建立安全通道的前提下, 尽量减少模型对节点资源的要求, 是当前传感器网络密钥协议的重点研究方向。
4基本EG协议
EG协议的数学模型是随机图论。根据随机图理论, 对于一个随机图G (n, P) , n是节点总数, 如果要保证全图互连度P为一个很高的值 (比如0.9999) , 每个节点无需确保和它的所有邻居节点建立安全链路, 而只需要以不低于Plow的概率就能建立安全链路, 通过其他多跳安全路径来建立与其他邻居节点的间接对偶密钥。根据Erdos和Renyi的随机图理论, 在大规模随机图G (n, p) 中, 对于其连通属性, 若p满足阈值函数undefined (这里c为常数) 时, 随机图G (n, p) 连通的概率Pr满足:
undefined连通]) =ee-c. (1)
因此, 在大规模随机图中, p和Pr有如下 (近似) 关系:
undefined. (2)
d是每个节点建立安全链路的理想度数, 则p=d/ (n-1) 。
当给定传感器网络节点数量n, 期望的整体连通概率Pr, 连通的概率P时, 从而求得节点的平均度d。
undefined
安全连通概率Pr是节点与其通信范围内的邻节点之间安全连通的概率, 而P是密钥共享图中任意两点之间的连通概率, 使用传感器网络节点的分布密度作为中介可将二者建立联系。设传感器网络的部署密度n′为任意节点的邻节点数量 (对于均匀分布n′是一定的, 且n′<
undefined (两个相邻节点没有任何公共密钥) . (4)
因为S很大, 由undefined
得到公式:undefined
以上公式给出了密钥池大小S、节点预分配密钥数m和安全连通概率Pr之间的关系。通过上述公式, 我们可以根据已知的硬件条件选择合适大小的密钥池, 保证整体网络达到自己期望的互连度Pz。
5小结
目前, WSN技术己经渐趋成熟和实用, 其研究也成为一个热点。但是, 目前对其安全性的研究仅仅是处于起步阶段, 如何保证传感器网络的安全日趋成为一个重要的课题, 目前还需要我们继续进行深入研究。
参考文献
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无线分配网络 第2篇
在由多个“点---多点”无线通信系统 (主从系统) 组成的较大的通信网络中, 每个主从系统如果使用同一信道, 容易在网络内部的不同系统间产生相互干扰;如果人为给每个系统分配固定信道, 一旦某个系统受到外部干扰, 就会造成该系统通信的中断, 系统没有自适应能力。
2 点---多点无线通信网络结构
3 系统信道分配方案设计
3.1 假定条件
网络中各系统可使用的总带宽为9.3MHz, 每个信道带宽25KHz, 则可使用的信道总数为400个。每个主机和从机均有独立的、互不重复的设备ID。
3.2 信道分配
从图2可见, 将9.3MHz带宽分成12组, 每组包含31个信道, 每个信道带宽25KHz。
3.3 点---多点系统信道组别分配
从图1可见, 一个点---多点系统由一个主机和若干从机组成, 要实现通信的目的, 主机和各个从机在同一时刻应使用同一信道。为此, 可依据主机的ID按一定算法选择如图2中的12组信道中的一组作为该主从系统的可用信道。算法参考程序如下:
group_num=net_ID%12;//根据网络ID, 选择频率组
schedule_num= (net_ID/12) % (31+1) ;//根据网络ID, 确定图案序号
m_serial_produce (schedule_num) ;//根据图案序号生成信道图案
3.4 点---多点系统信道图案生成
在确定一组信道作为可用信道后, 系统究竟按怎样的顺序使用f1---f31这31个信道, 需要生成信道图案 (即信道切换顺序表, 类似于跳频图案) , 一旦系统工作信道受到外部干扰或者与网络内其它点---多点系统工作信道重合时, 自动按信道图案切换至下一信道工作。
信道图案的生成, 可根据生成多项式为f (x) =x^5+x^2+1和不同的初值, 采用循环移位反馈寄存器生成31个正交的m序列, 选择其一作为信道切换顺序表---即信道图案。
3.5 信道选择和切换
对于一个点---多点系统, 首先采用主机的ID按一定算法选择12组信道中的一组作为该主从系统的可用信道;
其次, 按前述“3.4”生成的信道图案按一定算法选择一个信道作为起始工作信道。算法参考程序如下:
frq_ptr=net_ID%31;//根据网络ID, 在信道图案中选择一个起始频点
一旦出现各种干扰 (包括来自外部的干扰和网络系统内的干扰) 致使通信受阻, 系统中主机发出切换信道指令, 主机和各个从机均按本系统的信道图案自动切换至下一信道, 保证通信的畅通。
如果某个从机失去与主机的通信, 它将会按信道图案依次搜索各个信道, 直到再次联络上主机为止。
4 结语
上述信道分配设计, 采用了信道组别分配, 以及组内生成正交信道图案, 且二者均以主从系统中主机的ID (各主机的ID不同) 作为计算的参数, 使得各主从系统使用的工作信道发生碰撞的概率大大降低。这样既保证了系统内信道组别和信道图案的一致, 又最大程度满足不同主从系统工作于不同的信道, 使整个网络具有较强的抗干扰能力和自适应能力, 能确保通信网络的稳定、可靠运行。
摘要：在水、电、气表远程抄表应用中, 常用到点--多点主从式无线通信系统构成的抄表网络。要使无线抄表网络长期稳定、可靠地工作, 网络中各主从系统的信道分配就成为比较关键的问题。本文介绍一种无线通信网络中主从系统信道的设计方法。
关键词：远程抄表,主从无线通信,信道分配
参考文献
[1]曹志刚, 钱亚森.现代通信原理[M].北京:清华大学出版社, 2003.[1]曹志刚, 钱亚森.现代通信原理[M].北京:清华大学出版社, 2003.
[2]郭梯云, 杨家玮, 李建东.数字移动通信[M].北京:人民邮电出版社, 1996.[2]郭梯云, 杨家玮, 李建东.数字移动通信[M].北京:人民邮电出版社, 1996.
一种多信道无线自组织网络分配 第3篇
在过去十年中,无线自组织网络中的支持多发送端与多接收端的技术研究一直受到广泛的关注。提升网络容量最简单的办法就是使用频分复用技术,正如802.11标准就规定了相应硬件必须支持多信道通信,这样使得在同一个区域中能有多个网络同时传输。但是801.11标准中只考虑了提升基础架构(infrastructure)无线网络的网络流量,该标准规定不同的相邻的接入点(AP)使用不同的信道,从而使用户访问自己需要的接入点(AP)时不会受到其他接入点的干扰。但是非基础结构的无线网络并不能从中受益,802.11标准规定在同一个非基础结构无线网络(e.g.Ad-Hoc)中的节点只能使用同一个信道,甚至在某些节点相互之间都不在通信范围的情况下。而如果构建基于802.11标准的无线自组织网络必须利用非基础结构无线网络,所以引入一种合理的信道分配机制十分必要。
本文在分析了国内外众多的基于802.11标准的信道分配方法的利弊之后提出的一种全新的基于链路层的信道分配机制。该机制包括了一个全新的可以提高网络容量的协议,一中新的优化同步技术,还有一种部分同步的技术。该方法独立于802.11标准,既不需要对硬件进行任何修改,也能应用到基于其他标准的无线自组织网络中,具有很高的实用价值。本文首先说明了设计该机制的背景和动机,然后探讨了具体的算法内容,最后通过仿真同现有方法进行了直接的对比以说明该机制的有效性。
2 背景
在本文中,由于篇幅限制把讨论的范围缩小到广为人知的IEEE 802.11分布式协调(DCF)协议。从阐述该协议的有关细节开始。802.11推荐使用RTS和CTS机制来对介质访问进行控制。发送者如果期望发送一个包,必须首先确认传输介质空闲且大于传输帧空闲(DIFS),然后发送者广播一个RTS包并期待保留对介质的访问权。如果潜在接收者收到RTS包就会返回一个CTS包,但是这个CTS包会导致该接收者相邻的节点就会在这个时间段中不会尝试传输任何一个数据包。如果出现RTS失败或者冲突的情况,就会导致网络性能的大幅下降。更多细节请参考文献[8]。
802.11标准把可用的频谱资源分配成了多个正交的信道。802.11b/g在2.4G的频段上拥有11个信道,其中三个是完全不相交的独立信道。而802.11a在5G的频段中拥有多达13个完全不相交的信道。数据包在这些独立信道中同时传输是完全不会相互干扰的。
如果只使用单一信道传输数据大幅限制了无线网络的传输容量。如图1直观地显示了单一信道传输的缺陷。如果当节点3给节点4发送信息的时候在同一范围内的节点1与节点2及节点5和节点6均不能正常通信,虽然有足够的信道资源可以利用如图1。
3 频率分集
3.1 基本思想
本机制利用一种叫做优化同步的频率分集的办法。本机制的目的是制造一种节点间的共识,各个节点相互了解其他节点的跳频时间序列,然后允许任意节点在任意时间修改该时间序列。如果节点A要发送消息给节点B,而且A知道B的调频时间序列,A就能通过修正自己的调频时序列从而正常并快速地发送到B。但是在如果没有达成共识A并不知道B的调频时间序列,或者A掌握的关于吧B的时间序列已经过期,这种情况下在A了解B新的跳频时间序列以前消息发送就会延迟。设计本机制就是为了在各个节点间达成一种更好的公认,当节点间通信情况发生变化的频率(例如新建一个网络流时)小于跳频时间序列的更新频率时。因为跳频时间序列的更新只需要10微秒的时间,在达成时间序列共识后发送消息的性能将大幅增加。该办法在许多形式的无线网络方案均有效,并不局限于802.11协议。性能的具体提升,本文将在仿真部分用图表的形式具体表达。
本机制的设计不光要考虑单跳的网络环境,而且多跳环境也是必须考虑的。本文提出一种部分同步的技术来适应多跳的环境。当节点B可以用一半的时间使用同节点A达成一致的跳频时间序列,然后用另一半的时间与节点C同步,这在当A要同C有效通信时是必要的。尽管这样的情况需要B不断地改变自己的跳频时间序列以不断地适应节点A和节点C,可以想象当有4个节点都要通过B中转的时候节点B的同步难度,本文将在下面的章节里具体讨论这样的情况。
3.2 硬件和MAC假设
本文假设所有的节点都是使用IEEE802.11a,虽然本机制可以适用于所有的802.11系列,但是802.11a拥有13个完全独立的信道能更明显地显示该机制的优越性。本文还假设了无线网卡都具有信道切换的能力,半双工且只有单一信道发送能力。(大多数真实硬件能力与假设相同)
3.3 数据包的调度
本机制对每一个邻居节点维护一个FIFO队列。该队列保证了更高层协议的发送顺序,同时计算了邻居节点可到达性的优先顺序。最初,针对所有邻居等待发送的数据包都同等对待。当一个发送到特定邻居节点失败后开始修正邻居节点可到达性的优先性。
由于本机制经常使用不同的信道,所以广播包在一个时间间隙里面只能发送到在物理通信范围内的节点,除了正好多个远距离节点同时工作在一个信道上的情况。这就会导致想DSR一样的依赖大量广播的路由算法性能的下降。本机制由于使用了时间间隙发送技术,所以要求完全同步的一些算法也不适用于本机制。虽然会造成上述的部分性能下降,但是本机制并不影响大多数算法的运行,而且就算基于一些不利的算法都能显著地提高网络总流量。
如果一个节点给邻居节点发送一个RTS在某个信道上,但是邻居节点在该信道并不空闲,所以无法回应CTS,但是如果该RTS包在其他信道上发送,可能邻居节点就能良好地回应CTS,这样就导致了该发送推迟。为了解决该问题,一开始就保留这个数据包在包队列里,只有当所有对于某一个节点的包都失败的时候才丢弃该包。因为针对一个节点的所有包会通过各个信道发送,如果都不能发送就确实说明该节点无法通信,除此之外包都可以顺利地到达目的节点。
以上说明的包的调度策略能简单地实现,在大多数情况下有良好的性能表现。只有一个潜在的缺陷,就是某节点故障后可能导致大量浪费的发送往该节点RTS包。特别是在多信道的情况下,已经超过了802.11建议的重发次数,但是经过仿真和计数表明这样的故障对网络造成的代价很小。
3.4 信道调度
现在开始讨论本文的最主要部分信道调度问题。开始从描述产生信道调度所用到的数据结构开始。然后我们描述了节点应用自己的时间序列与其他节点通信的机制,最后介绍了节点间相互更新和改变时间序列的策略。
时间序列必须获取一个给定节点的将来的调频计划,显然这样会导致这个时间序列相当冗长。不过,提出了一种紧凑的时间序列构建规则去更新所需调频序列,特别是当假设有序对N(Xi,Ai),Xi表示信道号取值在[0,12](分别表示使用802.11a中提供的0-12号不相交的信道),Ai表示我们设定的一个种子数在[1,12]的闭区间中任取的一个整数。有集合S包含了四个这样的有序对时。实验表明四个有序对就足以产生一个很好的结果。每一个节点都遍历在时间序列里的所有信道,在每一个新的时间间隙中切换到时间序列里对应的信道。然后节点依照刚才的种子数Ai,对每一个跳频时间序列增加一个新的时间间隙及对应的信道使用号。算法如下:
然后不断重复该过程。
引入了一个附加的时间间隙来避免出现逻辑分离。节点完成在全部4个时间间隙内对每一个信道的迭代算法以后,将切换到一个部分时间间隙,它的长度和时间间隙长度是由Xparity=a1决定的。在这个部分时间间隙里面将加入一种类似于奇偶校验的机制,在数据流尾部添加一些错误修正编码。包括验证的整个时间间隙信道分配循环大约需要530ms。
在图2中,展示了一种在两个节点和三个可用信道中的可行的信道调度机制。节点A和节点B已经相互同步它们的调频时间序列,同时也添加了上面提到的附加的时间间隙用来修正错误。信道时间序列的每一个小格决定了每一个时间间隙所使用的信道号。每一次访问的信道都是通过本文已经描述过的基于种子的算法对信道时间序列进行更新。比如,A节点初始是由(信道,种子)=(1,2)开始的,当进入下一个时间小格,使用的信道就会由加入种子数然后除以3再取余(3代表3个可用信道),这样的话信道就会分配到(1+2)mod 3=0。
节点切换到下一个确定的调频时间序列只需要很短的时间,但是如果这个切换在节点正在发送或者接收数据包的时候就会被推迟,直到传输完毕ACK包收到之后切换。
节点接收通过周期性地广播种子信息来相互了解其他节点的调频时间序列。使用802.11的LCFH的空余数据位置来嵌入需要的信息。节点同样通过和其他节点通信时产生的错误和失败来调整自己的调频时间序列。在任何时间,只要节点对未知时间序列的节点发送出的RTS没有收到回应,就会对针对该目标节点的跳频时间序列进行修改,直到了解确切的目标节点跳频时间序列为止。当一个节点更新了自己的调频时间序列,他必须通知其他节点知晓。这里使用上文描述过的附加时间间隙来传达该更改信息,同样使用802.11LCFH空余数据未知携带相关信息,所以该机制对性能影响很小。
在动态调度信道时,该机制还存在一定的问题,比如使用这个简单的调度办法就是节点不断的检验这个包序列,以保证总是最大的概率发送最多的数据包。但是这个想法忽略了节点对接收包的兴趣和信道的拥挤。比如一个节点(B)忽略它对接收包的需求(见图3),A节点与B节点同步,B又与C同步,这样的话A就无法与B同步。这样B就只能发送自己需要发送的包而无法收到自己需要接收的包。
4 仿真及算法对比
在讨论了本机制的优势和不足以后用仿真图直观地展示应用本机制的结果。使用的QualNet仿真软件,对比原始的802.11a协议和本机制的传输性能(802.11a拥有13个不相交的信道,所以更能体现本机制动态使用信道的卓越性能)。仿真使用了200m200m的范围,所有节点使用相同MAC机制,使用原始的工作频率。每个节点使用种子数为4,跳频时间间隙为10ms如图4、图5。
5 结语
本文在分析讨论现有无线自组织网络信道使用的现状和存在问题的基础上提出了一种无线自组织网络动态信道分配机制。本文也讨论了该机制存在的种种问题和不足,但是该机制在一定的约束条件下着实能大幅地提升网络总流量。
摘要：提升网络容量是无线自组织网络研究中最具挑战性的领域之一,为此提出了一个新的利用频率分集的链路层协议。仿真结果表明该机制能在单跳及多跳的无线自组织网络中明显地提升网络总流量。
关键词：无线自组织网,多信道,网络流量
参考文献
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基于凸优化的认知无线网络功率分配 第4篇
随着无线通信技术的发展,对无线频谱资源的需求不断增长,可用的频谱资源日益紧缺,而现存的频谱授权机制存在大量授权频谱闲置,频谱利用率仅在15%~85%[1],固定频谱分配较不合理。因此,研究认知用户(Secondary User,SU)机会式地使用主用户(Primary User,PU)的空闲频谱十分必要,即实现机会频谱接入(Opportunistic Spectrum Access,OSA)技术。OSA技术能够对不可再生的频谱资源实现再利用,进而缓解频谱的紧缺程度、有效地解决频谱稀缺的问题,为用户和网络运营管理带来丰厚的收益。
OFDM调制技术具有较高的频谱效率且支持灵活地动态频谱资源分配,是认知无线网络中潜在的调制方案。由于SU可择机地接入主用的空闲频段以提高授权频谱的利用率,但SU对PU频段内的干扰必须满足干扰限制要求,因此采用传统的注水算法进行功率分配不再适用[2,3,4,5,6]。
笔者考虑SU采用OFDM调制技术,PU则采用任意调制技术。由于OFDM调制技术中旁瓣将对PU频段产生干扰,因此考虑在满足对PU干扰限制的条件下,首先基于凸优化理论为SU的子载波分配功率以最大化传输速率,然后研究了复杂度较低的次优功率分配方案,并对最优和次优两种方案做了性能比较。
2 系统模型
在文献[5]中,笔者研究了PU所占频段的左右两边都被SU占用的场景,本文则考虑SU频段位于两个PU频段中间的场景。如图1所示,此时SU的发射功率需要满足对左边和右边频段上PU的干扰约束。假设PU的信道带宽为B,SU在PU频段的两侧均被PU占用,且每个子载波的带宽为Δf。由于SU采用OFDM调制方式(功率谱密度旁瓣的衰减特性),因此PU频段内将受到SU的干扰。本文的主要研究目标是在保证对PU干扰限制的条件下对SU的子载波进行最优功率分配,最大化SU的传输速率。此外,假设所有子载波都服从瑞利衰落,且SU已获得每个载波的信道状态信息。因此,第i个子载波的传输速率Ri可表示为
式中:pi和hi分别为第i个子载波上的发射功率和信道增益;σi2为子载波带宽内的噪声功率,包括带内加性高斯白噪声以及PU对SU信号的干扰。
由于SU采用OFDM调制技术,因此第i个子载波的功率谱密度为
因此,第i个子载波对PU的干扰可表示为
式中:Ts为OFDM符号持续时间;di为第i个子载波与PU频段间的距离。为简化描述,假设SU到PU的干扰链路增益为1。
令,则Ii(di,pi)=piki,这里称ki为第i个子载波对PU的干扰因子。由此可见,与PU频段越近,载波对PU产生的干扰越大,因此在进行功率分配时,应根据干扰因子为每个子载波分配不同的功率,在满足干扰和SU总功率约束条件下最大化SU的传输速率。
3 最优功率分配
本设计的目标是在满足对PU干扰约束和SU总功率约束的条件下,最大化SU的传输速率,因此可描述为下述优化问题
式中:C表示SU的传输容量;N表示总的子载波数;Ith表示PU可忍受的干扰极限;kil为第i个子载波对相邻PU(l=1,2)的干扰因子;Ptotal为SU的最大发射功率。
对于上述优化问题,目标函数为凹函数,且约束条件都为线性约束,因此该优化问题是一个凸优化问题,可采用凸优化理论分析最优功率分配方案。首先,构造拉格朗日函数
式中:λ1≥0,λ2≥0,μ≥0。根据KKT条件[7],有
因此,第i个子载波的发射功率为
式中:(x)+=max(0,x),且拉格朗日乘子λ1,λ2和μ可根据上述约束条件求得。由(7)式可知,分配给子载波i的功率可能出现小于0的情况,因此这里采用迭代注水算法进行分析,即设置pi*=0,并重新进行功率分配,直到为每个子载波分配的功率为非负值。
考虑到SU容量性能的提高是以牺牲功率为代价的,因此考虑在满足PU干扰条件下的最大化SU的效用优化问题,即
式中:U为SU的效用函数,收益为SU的传输速率Ri,成本为消耗的功率,且C为功率pi的价格因子。此外,该优化问题的约束条件与问题(4)相同。类似,根据拉格朗日方法可得到SU在第i个子载波上的发射功率为
4 次优功率分配方案
该方案考虑功率分配剖面成梯度状的分配方案,即随着与PU频段之间距离的增加,子载波分配的功率为p,2p,3p,,即第i个子载波分配的功率为
式中:p为常数,将上式代入约束条件可得
上述假设N为偶数,当N为奇数时也有类似推导。当所有子载波可分配的功率之和大于SU的总功率时,则将总功率按比例分配给各子载波。
5 仿真分析
在仿真过程中,将最优功率分配方案和次优方案进行比较,并根据文献[5]设置仿真参数。Ts,Δf和B分别为4μs,0.312 5 MHz和0.312 5 MHz,子载波内的加性高斯白噪声功率为10-6 W,各子载波的信道增益服从均值为1的瑞利衰落。假设SU所占用的频段包括10个子载波,总功率为20 mW,且SU的误码率需求设置为10-3,于是Γ为5 dB。
为比较最优和次优功率分配方案,还考虑了仅有干扰约束(即无总功率限制)时的功率分配方案,如图2所示。图中显示了随着PU可容忍的干扰极限Ith的变化,系统在各种功率分配方案下获得的容量。
由图2可知,干扰约束方案是该系统的容量性能极限,当SU受到总功率约束时,最优和次优方案下的容量都达到最大值。此外,基于凸优化的最优功率分配方案所获得的系统容量也高于次优的功率分配方案,但次优方案具有较低的复杂度,且性能接近于最优方案,具有一定的实用价值。
图3显示了次优方案(梯度功率分配)下各子载波所分配的功率。
由图可知,在SU所占用的频段上,中间的子载波对左右两边频段上PU的干扰最小,因此分配的功率最多,而越靠近左边(或右边)的子载波对左边(或右边)频段上PU的干扰越大,因此分配的功率越少。
图4显示了在最优功率分配方案(干扰和总功率约束)下,SU获得的效用随干扰极限的变化。
由图4可知,功率成本的价格越高,SU获得的效用越低。此外,SU的效用随着PU可忍受的干扰极限不断增加,直到发射功率达到SU所能提供的最大功率。
6 小结
主要研究了认知无线网络中基于OFDM的功率分配方案,根据SU每个子载波对PU的干扰程度不同,基于凸优化理论研究了在PU可容忍的干扰极限约束下,最大化SU传输速率的最优功率分配方案,考虑到最优方案具有较高的计算复杂度,还提出了复杂度较低的次优功率分配方案。实验证明,在主用户可容忍的干扰约束下,次优方案的性能接近于最优方案。
摘要：为满足认知用户对主用户的干扰约束,同时最大化认知用户的传输速率,提出了基于凸优化理论的最优功率分配方案。考虑到最优方案的计算复杂度较高,还提出一种复杂度较低的次优方案。仿真结果表明,在主用户可容忍的干扰约束下,次优方案的性能接近于最优方案。
关键词：认知无线电,OFDM,功率分配,凸优化,认知用户,主用户
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无线分配网络 第5篇
下一代移动通信网络追求更高的数据传输速率及无所不在的可靠信号覆盖,而把中继多跳技术引入蜂窝网络则是一种经济有效的解决方案。中继蜂窝网络可以扩大小区的覆盖范围,服务基站的盲点地区,节省功率以及平衡小区间的负载等[1]。因此在目前正在制定的LTE Advanced标准中把中继技术作为重要的新技术之一加入进来[2]。
然而,由于中继站的引入需要消耗更多的无线资源,同时造成更复杂的干扰分布,因此对无线资源管理提出了新的难题。很多文献对中继蜂窝网络中的无线资源管理问题进行了研究[3,4,5,6],包括无线资源的分配,路由的选择,功率的分配等等。
本文针对下一代两跳固定中继蜂窝网络中的无线资源分配进行了研究,在设计的帧结构基础上提出一种动态的无线资源分配方案。
1 蜂窝网络帧结构的设计
本文所研究的半双工FDD模式中继蜂窝网络中,用户和中继采用半双工FDD工作模式,而基站采用全双工FDD模式。每个用户只有一套收发讯机(transceiver),而中继站采用两套收发讯机,一套用于和基站之间链路的通信,另一套用于和其服务的用户之间链路的通信。
由于在半双工FDD模式下,同一套收发讯机的接收端和发送端不能同时工作,这给帧结构的设计增加了额外的要求。因此本文首先设计半双工FDD中继蜂窝网络下的帧结构,以便在此帧结构基础上考虑时频资源的分配问题。
假设系统中有两个直连用户MSi和MSj与基站BS直接通信,有两个两跳用户MSk和MSl分别通过中继FRNk和FRNl经过两跳与基站通信,如图1所示。
基于上述场景,帧结构设计如下:首先在时间域上每帧被分为两个时隙(Time slot)TS1和TS2,并且假设系统基于时隙粒度严格同步。同时,TS1和TS2的时长相等,如图2所示。
在时隙TS1时,下行链路上基站发送数据到直连用户MSj和中继FRNk、FRNl,这时中继FRNk、FRNl的用于连接基站的那套收发讯机的接收端工作在下行频率;而在上行方向,两跳用户MSk、MSl发送数据到中继FRNk、FRNl,直连用户MSi发送数据到基站,这时中继FRNk、FRNl的用于连接用户的那套收发讯机的接收端工作在上行频率。在时隙TS2里,下行链路方向上中继FRNk、FRNl分别发送数据到两跳用户MSk和MSl,基站发送数据到直连用户MSi;而在上行方向,直连用户MSj和固定中继FRNk、FRNl发送数据到基站。可以看到,这样的帧结构既满足了半双工FDD的限制要求,又能有效地利用无线资源。
2 动态复用分割的资源分配方案
2.1 小区容量的优化问题
在上节所设计的帧结构中,TS1时整个系统只有基站在发送信号,而用户和中继都处在接受状态。这时可以把中继站看成是一种特殊的用户,这样整个系统就和传统蜂窝网络一致。由于直连用户通常离基站较近或接受基站信号较好,因此在该时隙可以采用复用因子为1的频谱分配方案。
而在时隙TS2里,整个系统只有用户在接受信号,而基站和中继站都处在发送状态。这时可以把中继站看成是一种特殊的基站。采取简单的基于距离的路由策略,即用户选择最近的接入点进行通信。在这样的场景下,基站和中继覆盖的面积基本相等。如果把每个基站和中继覆盖的地区称为微小区,在时隙TS2里每个小区可以看成是由七个微小区组成,类似于传统的小区分裂。为了更有效地利用频谱资源,继续引入复用分割的思想,即根据每个用户接受信号的强弱程度分配复用因子不同的频带资源。需要注意的是这里的复用因子定义为在每个微小区复用的程度。这里用NRFi表示复用因子,i可以取1、3、4和7。即NRF1表示频段在每个微小区复用,NRF7实际上表示频谱在每个小区中各自对应的微小区里复用。
设考虑的系统内小区数为Bc,系统全部的子信道数为K,在小区b内用户数为Mb(b=1,2,,Bc)。在时隙TS1里,假设小区b内的直连用户到其连接的基站BSb的信道增益为Gib,到其他使用相同频段的干扰基站BSl的信道增益为Gil,则其受到的下行信干噪比可以表示为:
这里PB, b和PB, l分别代表本小区基站和干扰基站的发射功率。由于不考虑功率控制,这里假设在TS1所有的基站发射功率相等,均为P1。N表示干扰源的数目,由于在该时隙里频谱在所有的小区复用,因此N= Bc-1。
同样,在TS1里,假设小区b内中继站到其连接的基站BSb的信道增益为Gkb,到其他使用相同频段的干扰基站BSl的信道增益为Gkl,则其受到的下行信干噪比可以表示为:
根据Shannon容量公式,可以由信干噪比计算得到直连用户和中继站的频谱效率ηMS和ηFRN。假设TS1和TS2的时长为t,同时由于在两个时隙中只在时隙TS1中传送数据,则根据用户最低数据率要求可以求得时隙TS1里小区b内直连用户和中继站所需的子信道数NMS,i和NFRN,k。
在时隙TS2,假设基站和中继站使用相同的发射功率P2,这时小区b中直连用户和两跳用户的下行信干噪比取决于分配给他们的频谱的复用因子。同样,可以根据信干噪比求得其频谱效率。另外,由于两跳用户端到端的容量受限于较小数据率的那段链路,设小区b的第k个中继站服务的两跳用户数为MFRNk,b,则这些两跳用户的总容量取决于两个时隙中吞吐量的最小值为:
设小区b中分配在时隙TS1和TS2内的直连用户数分别为M
而整个系统的容量可以表示为(其中,Wsc为子信道带宽,η
2.2 基于动态复用的时频资源分配方案
由上面的分析可以看出,要最优化系统容量非常困难。这个问题牵涉到分配哪些直连用户在时隙TS1,哪些在时隙TS2;对两跳用户如何匹配其在TS1和TS2中两段链路上的数据率;对时隙TS2中的用户如何分配基于不同复用因子的信道来最大化频谱利用效率等等。因此,本文给出一种相对简单的次优解决方案。
此方案可以分为以下几个阶段:
第一阶段:用户和中继站汇报阶段。
首先,小区中各微小区内的用户测量当采用微小区复用因子为1、3、4和7时获得的信干噪比,并向基站汇报。此时,直连用户测量的接收信号来自于其所连接的基站,而两跳用户的信号则来自于其所连接的中继站。两跳用户汇报的信息可以直接被基站接受,也可以被中继站接受再转发给基站。同时,中继站向基站汇报当复用因子为1时其接受的下行信干噪比。
第二阶段:基站计算和汇报阶段。
当基站接受到每个用户和中继汇报的信息后,首先计算每个中继站满足其服务的两跳用户的最低传输数据率要求所需要的子信道数。接着,基站对每个用户计算满足最低传输速率要求时所需的子信道数并统计小区内每个微小区中在不同复用因子下所需的子信道总数并向无线网络中心RNC汇报。
第三阶段:RNC协调和分配阶段。
通常在不同小区中各微小区内的复用因子值是不同的,因此需要小区间协调来使得不同的复用因子值下各微小区的子信道数相等。因此,RNC首先求得所有微小区在复用因子为7时的子信道数的最大值,然后,对所有的微小区,根据上述的数值替换计算各微小区内复用因子为4时的子信道数目,并求得最大值。依次类推,分别求得复用因子为3和1时的子信道数目。最后,RNC将分配结果,即对应不同复用因子的子信道数通知各小区基站。
第四阶段:基站调度阶段。
各小区的基站在接受到RNC分配的子信道信息后,将对小区内直连用户和两跳用户实现在不同时隙上的频谱调度。基站将首先对时隙TS2中的不同复用因子的子信道进行分配,以保证每个用户的最低传输速率要求,接着对时隙TS1中的中继和直连用户进行频带的分配,最后将剩余的子信道按照基于小区容量优化算法分配给特定用户。在该算法中,由于目标是优化小区容量,因此在时隙TS2,对基站覆盖的微小区内的子信道分配,只需将所有剩余的复用因子为1的子信道分配给数据率最大的那个用户即可。而对中继站覆盖的微小区内两跳用户的分配就相对比较复杂。这是因为当把剩余的子信道分配给某一个两跳用户时,需要在TS1里分配匹配的子信道给其连接的中继站,才能获得端到端的容量的增加。而如果把这些子信道分配给TS1里的某个直连用户可能会带来更大的容量增益,因此需要综合比较后分配。
3 仿真结果与结论
用计算机仿真实现上述的基于动态复用分割的资源分配方案(DRP),并与文献[3]所提的基于固定复用分割方案(FRP)和文献[5]所提的基于软复用分割方案(SRP)进行比较。所有的方案中都采用基于距离的路由方案。小区半径为2000m,每个小区配置6个固定中继,中继放置在离小区边缘1/3半径处。每个小区的用户数设为100,且假设每个用户最小数据率要求一样。仿真采用蒙特卡罗式,得到的数据为运行1000次的平均值。
仿真考察在不同的最小数据率要求下各分配方案的性能。结果如图3所示。
从仿真结果中可以看出,在相同的用户最小吞吐量要求时,本文所提的DRP方案比SRP和FRP方案分别有30%和90%的增益。同时,当采用FRP方案时,当用户的最小吞吐量要求超过0.3Mbps时,系统已不能满足所有用户的要求。
而在采用SRP方案和本文所提的DRP方案时,分别可以支持每个用户最小容量到0.4Mbps和0.45Mbps。而随着每个用户的最小数据率要求的增大,所有方案获得的小区容量都在下降。这是因为,当每个用户的容量要求增大时,满足每个用户要求后剩余的子信道资源减少,此时整个小区容量下降。另外需要说明的是,本文所提的方案会带来系统信令开销的增大和计算复杂度的提高,因此需要综合考虑。
4 结束语
本文针对下一代中继蜂窝网络中的无线资源分配问题进行了研究。首先根据半双工FDD系统的特性设计了帧结构,并在此帧结构的框架下提出了一种动态的时频资源联合分配的方案。该方案通过小区间的协调以及动态复用因子的采用,大大提高了小区容量。
摘要：提出一种中继蜂窝网络中基于动态复用分割的无线资源分配方案。该方案在所设计的帧结构基础上,从时间域和频率域进行联合的资源分配。其基本思想是通过小区间的协作使频带资源可以最有效的复用来提高系统性能。仿真结果论证了该方案在小区容量方面可以获得较大的增益。
关键词：中继蜂窝网络,复用分割,无线资源管理
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无线分配网络 第6篇
关键词：无线mesh网络,多信道,多接口,信道分配
0 引言
无线mesh网络[1]是基于IP协议的无线宽带接入技术,主要功能体现在无中心、自组网、多级跳接和路由判断选择等。对于无线mesh网络来说,节点间的干扰会使网络的传输性能严重降级。为了降低节点间干扰提高mesh网络的容量,一些研究者提出了多接口(radios)无线mesh网络的概念,每个节点都配备有多个无线接口,每个接口都具有完整的物理层和介质访问控制层,独立工作互不影响。通过给每个接口分配频率(信道)可以使同一碰冲突域内的节点对可以在不同的信道上同时传输而不发生冲突,从而提高了网络的吞吐量。
在数学上通常用图论理论为无线网络建立数学模型,并应用图着色理论[2]来解决信道分配问题。图着色理论通常给网络节点分配不同颜色以使满足信道约束(同道约束、邻道约束等)的节点保持信道分离,最后达到使用最少的信道资源使整个网络无干扰或干扰最小。这一信道分配理论在蜂窝网络中得到了很好的应用,但由于无线mesh网络存在网络中信道数目有限、节点接口数约束、接口共享以及信道分配带来的波及效应等信道分配约束,使得传统的基于图着色理论的信道分配问题无法直接应用于无线mesh网络中的信道分配问题。但其理论基础仍对指导无线mesh网络中的信道分配问题有着重要的价值。本文首先阐述了无线mesh网络中信道分配的基本问题、网络模型和主要约束,最后总结了应用传统的图着色模型解决无线mesh网络中信道分配的基本思路与面临的基本问题。
1 问题描述
1.1 多接口无线mesh网络
无线mesh网络可以和多种无线网络系统,如无线局域网(WLAN)、无线个域网(WPAN)以及无线城域网(WMAN)等相结合,改善无线网络的性能,提高网络的覆盖范围。随着无线mesh网络技术的广泛应用,IEEE802的相关标准组正在致力于推动无线mesh网络技术的发展,制订相关的技术标准。目前,无线mesh网络标准已经出现在IEEE802.11s、802.15、802.16、802.20中[1]。
每个网络节点安装多个接口(多radios)被广泛认为是提高无线mesh网络容量的有效途径。IEEE 802.11b和802.11a标准分别提供了3和12个非重叠信道,这样mesh路由器和邻居节点就可以通过多radios使用这些非重叠信道同时进行信息的发送和接收,可以有效地提高频谱利用率和增加网络带宽。
1.2 频率(信道)分配问题
频率分配问题(FAP)也叫信道分配问题,就是给网络站点分配频率,使得在合理的频率复用条件下达到网络干扰可以避免或者达到干扰最小化。对于一个网络,一个可行的频率分配方案就是给每个站点u分配的频率f(u)满足一定的频率和距离约束。通常情况下频率分配有2种目标:
① 最小化使用的频率带宽范围(跨度):跨度是网络中分配的最大频率和最小频率的差值,在实际网络中频率资源通常是一段连续带宽而不是离散的频率。因此这种形式的频率分配也叫最小跨度频率分配;② 最小化使用的频率数目(阶):这种情况往往在网络中的频率带宽不连续的情况下进行研究,可以使网络使用尽可能少的频率资源。
目前频率分配问题(FAP)已被很多工程师、数学家、科学家研究,但普遍证明这个问题是一个NP难的问题,并且广泛认为FAP最接近于图着色问题,因此大部分的研究者集中于图着色理论和基于图着色的启发式算法[3]。信道分配中常用的图着色理论包括List-coloring、Set-coloring、T-coloring、List T-coloring、λ-coloring等[4]。
1.3 信道分配问题和主要约束
无线mesh网络的信道分配问题的输入为:① 连接图;② 非重叠的信道数;③ 每个mesh路由器上配置的接口数;④ 每个通信链路上的业务负载,输出为每个接口绑定一个信道。目前来讲以怎样的方式给每个接口分配信道(频率)使得节点间的干扰最小化和连接最大化是无线mesh网络中信道分配的关键问题。
信道分配算法的主要约束[5]包括:① 总的可使用的信道数目是固定的;② 分配给mesh路由器的不同信道数目受到该路由器接口数量的限制;③ 互相通信的2个节点必须绑定在一个公共信道上;④ 存在干扰且共享同一信道的各个链路上期望发送的业务负载总量不能超过信道的原始容量。
2 信道分配问题比较
无线mesh网络在无线蜂窝网络中信道分配问题已经进行了大量的研究[5]。其基本概念就是划分无线频谱为非重叠的无线信道集,把这些信道资源分配给基站,使得存在信道分配约束(邻道约束、同道约束等)的基站分配不同的信道。在数学上通常建立图论模型G(V,E),其中V表示网络中的节点集合,每个节点v∈V代表一个发射机或基站,E表示约束边集合,如果2个节点存在潜在信道分配约束,则在它们之间用一条边e∈E连接。通常给每个节点分配一组信道|f(v)|=Dv,Dv∈Z,并且对任意f∈f(v),f∈f(v),要求|f-g|∉Tvw,Tvw∈Z,Tvw为信道分配约束禁用组合,即给节点分配的信道要满足信道分配约束。其次要求
相反,无线mesh网络中的信道分配与蜂窝网络中的信道问题有很大的不同。首先无线mesh网络中,mesh客户端和有线网之间mesh路由器形成多跳无线连接,也就是说mesh网络是多跳网络,邻居节点之间必须共享相同信道。而蜂窝网中用户终端直接通过一跳和基站进行通信,终端节点不直接通信。其次,无线mesh网络中的信道分配的目标是使干扰最小和保持一定的网络连接,而蜂窝网络以最小化干扰为目标。
3 图论模型和存在问题
3.1 信道分配图论模型
3.1.1 连接图
为了用图论理论建立无线mesh网络模型,通常假设无线mesh路由器分布在平面上,每个mesh路由器的全向天线有1个或多个接口,同时假设每个接口有相同的传输距离R和干扰距离R′(R<R′)。根据以上的假设,mesh路由器间的连接可以用无向图G(V,E)来表示,称为连接图。如果节点在彼此的传输距离之内,它们之间就用一条边连接。图1(a)为网络中有5个节点组成的7边连接图的一个简单举例,假设其冲突域为2跳范围。
3.1.2 冲突图
由于连接图的链路之间存在潜在干扰,这样以连接图为基础可以得到描述网络干扰模型的冲突图Gc(Vc,Ec),连接图中的每条边对应冲突图中的1个顶点,如果连接图中的链路相互存在干扰,在冲突图中对应的顶点用1条边连接,因此,冲突图更直观地表示了网络中的干扰约束。图1(b)为图1(a)对应的冲突图,该图的7个节点对应图1(a)中的7条边。
3.2 信道分配存在的基本问题
3.2.1 最大化网络连接与最小化干扰权衡问题
一个无线mesh网络节点在通信范围内必须和它的各个邻居节点共享一条信道,也就是建立虚连接。同时,为了降低网络干扰,和一个节点共享相同信道的邻居节点数目应尽量少,这样最大化网络连接和最小化网络干扰之间存在着权衡。图2表述了这种权衡关系。图2(a)中,每个节点有2个接口,并且有5个非重叠信道用来通信。如果任意2个节点在彼此通信范围内,则它们之间都有一个公共信道以实现最大化网络连接,尽管如此,由于潜在干扰不是所有的链路都能同时工作,因此这种最大化连接不可能实现的。图2(b)中则表示在有5个非重叠信道和每个节点有2个接口的情况下,所有的链路都能够同时工作并且网络干扰能够完全消除,但是代价是节点a和c、b和d以及b和e之间的虚拟连接被断开。
3.2.2 接口共享和信道依存问题
在无线mesh网络中为了维持最大化网络连接,几条链路可能要共享同一个接口,如图1(a)中链路b-d、b-e和b-c要共享同一个接口并分配相同的信道,由于网络干扰这些链路不能同时工作。链路共享接口问题会带来信道依存问题,也就是共享同一接口的链路中有1个改变信道时,其他链路也就切换到相同信道,这种现象称为波及效应。如图1(a)中链路b-d有信道2切换到信道3时,链路b-e、b-c和d-e也就切换到信道3。节点之间的这种依赖性使得很难预测信道重分配带来的影响。
此外,信道分配算法必须考虑虚拟链路上的大量业务负载,通常假设网络中各个虚拟链路有相同的业务负载,但在一些链路(比如网关节点)携带负载比其他链路多时这种假设就不成立[6]。通常支持更多业务的节点应该和尽量少的邻居节点共享信道。
4 基于图着色理论的网络信道分配问题
在实际的无线mesh网络中,网络节点接口的数量要比可用信道的数目多的多,在给定mesh路由器和网关的情况下,必须组建一定的mesh网络拓扑结构以适合特定的应用,然后在网络拓扑的基础上给每个链路进行频率(信道)分配。通常假设无线mesh网络中有N个网络节点,对于每个节点i∈N,其对用的接口数为Ri,Ri≥2,并不要求所有节点有相同的接口数。非重叠信道集合k={1,2,,F},Vc={lij|(i,j)},(i,j)是通信链路,Gc(Vc,Ec)为网络冲突图。信道分配问题就是计算函数f:Vck以最小化网络干扰I(f),同时满足相应的接口约束。
总体上来讲无线mesh网络中多信道下的信道分配问题可分为2类,第1类在网络拓扑不发生变化的情况下为网络节点长时进行静态分配信道,第2类每隔一定的短时间隔进行动态信道分配[6]。
对于静态信道分配类似于图着色问题。如果对连接图进行信道分配,则无线mesh网络中的信道分配类似于边着色问题,无线网络中常用的边着色理论为距离2边着色,也就是距离为2跳的边要着不同的颜色,同时与每个节点相连的边分配的信道数应不大于该节点的接口数。传统的信道分配理论通常采用节点着色理论使满足信道约束的网络节点分配的信道互相分离,这一理论可以应用在冲突图上,即对无线mesh网络冲突图进行节点着色,但是冲突图信道分配忽略了信道分配的接口约束。因此理论上冲突图模型在节点接口数不受约束的理想情况下,对研究信道分配问题所用信道数的上下界有着很重要的指导价值,可以和传统的信道分配中最小阶和最小跨度信道分配对应起来。而连接图模型更适宜于约束情况下的信道分配问题,能更好地解决信道分配局部优化问题。当然在具体实施信道分配算法时要考虑网络中的业务情况,很多研究者提出的信道分配算法依据每个链路上的总业务量、距离网关节点的跳数和节点接口数给链路分配优先级,然后按照优先级次序为链路静态分配信道。
而无线mesh网络中的动态信道分配问题则要考虑拓扑变化、业务变化、路由问题和网络干扰问题。其中业务、路由和干扰变化是考虑的主要因素。通常在一定的时间间隔内估计和测量各个无线链路的干扰域内的干扰链路,对不满足要求的链路重新进行信道分配。而与路由问题、业务相结合的信道分配问题越来要受到重视,并且在一定条件下对提高网络总吞吐量比静态信道分配有明显优势,如文献[7]中提出了信道分配和路由相结合的算法,该算法组成多个生成树以更好了适应业务负载的动态性,该算法证实了信道分配依赖于虚拟链路上的业务负载,而业务负载又依赖于路由。可以说动态信道分配是在静态信道分配基础上的进一步优化,静态信道分配仍是整个信道分配理论的基础,其中图着色理论仍对指导无线mesh网络中的信道分配问题有着重要的价值。
5 结束语
本文对多接口条件下无线mesh网络中的信道分配问题进行了分析,重点介绍了无线mesh网络中信道分配的基本理论、主要约束和图论模型等。虽然传统的图着色理论直接应用于多接口无线mesh网络会受到一定的制约,但其理论基础仍对指导无线mesh网络中的信道分配问题仍有重要指导意义。特别是无线mesh网络中的静态信道分配问题可以和约束边着色很好的对应起来。
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无线分配网络 第7篇
在无线传输网络中, 协同通信的核心思想是通过中继节点协助源节点进行信息转发, 使得目的节点可获得相应的分集增益, 因此可为传输提供分集并对抗多径衰落［1］。网络编码技术可进一步提升协同传输增益［2］, 因此它自提出以来便受到了广泛关注［3］。 网络编码可让多个源节点共享资源, 这样中继只需转发混合信息, 大大降低了中继回程传输的资源开销［4 － 6］。但是, 由于无线信道衰落的随机性, 不能保证源节点到中继链路的高质量传输, 是否使用协同传输策略或是网络编码传输需要根据当前的信道状态决定。在蜂窝传输网络中, 基站为小区覆盖范围内所有活动用户均分配了资源, 小区内用户的总体可达速率与其资源的分配密切相关［7 － 10］。
1系统模型
该系统模型由多个用户、一个中继和一个基站组成, 所有传输设备都只安装单天线, 基站和中继站支持OFDMA, 可以同时利用多个正交的子载波进行信息传输, 有效提高系统中用户的分集增益。不同的用户分配不同的子载波时, 信号的传输性能也不相同, 为不同的用户分配合适的子载波可以获得多用户分集增益, 所以改进子载波分配算法是提高上行多址接入传输性能的关键因素之一。
为了实现2个传输阶段内完成多个用户与基站的上行通信, 假设网络系统处在慢衰弱的通信环境时基站已知系统中所有无线信道状态, 在基站、中继站和用户端的加性高斯白噪声都为循环对称复高斯随机变量。为了使下文表述和符号标记更为简便, 用B表示基站 ( BS) , M表示用户 ( MS) , R表示中继站 ( RS) , 如图1所示。
1. 1中继直接转发方案
这里采用中继直接对信息进行放大转发的传输模式, 如图2所示。MS与BS的直接链路可用, 用hMＲ、hMB和hＲB分别表示MS到RS、MS到BS以及RS到BS的无线信道增益 ( 衰落) , ρ 表示MS、RS发送或是转发信号的功率, 同时 γMＲ、γMB和 γＲB分别表示发送功率为 ρ 时MS到RS, MS到BS以及RS到BS时接收端的信噪比。整个传输过程分为2个阶段, 阶段1, MS将信息广播给RS和BS; 阶段2, RS将上一阶段接收到信号转发给BS, 因此, BS可以联合2个阶段接收到的信号恢复出原始信号。
中继接收信号的信噪比SNRk为:
采用中继直接转发的传输方式, 需要为系统中每用户都分配唯一的子载波以实现多个用户同时向基站和中继发送信息且不产生用户间干扰。因此, 当系统中子载波数为N时, 最多只能同时完成N个用户与基站的无干扰通信。
1. 2网络编码中继方案
为了更大限度地提高系统吞吐量, 将同一子载波分配给2个MS, 记为: MS1和MS2。如图3所示, 在RS处应用网络编码技术, 采用2个阶段传输策略, 阶段1: MS1和MS2利用相同的子载波向RS和BS发送信息; 阶段2: RS将上一传输阶段获得的信息转发给BS; 基站联合两时隙接收到的信号进行联合解调, 可以同时解出2个MS发送的信息。
以MS1发送的信息为例, 基站解得的信号信噪比SNRk1，k2为:
其中:
从上述信噪比公式可以看出MS1发送的信息在接收端的信噪比受到其配对用户MS2信道状态的影响, 不同用户的配对方案将影响用户在基站端的信噪比。在中继站运用网络编码技术, 可使2个MS共用同一子载波而不产生用户间干扰。因此, 当系统中子载波数为N时, 最多能同时完成2N个用户与基站的通信。无论采用直接转发还是网络编码传输方案, 用户在每个传输阶段都可以选择相应的子载波进行信息传输, 为不同的用户合理地分配子载波能获得多用户分集增益, 所以先进的载波分配方法是提高系统性能的关键因素。
采用中继协同传输方案, 相比于传统的直接传输可以有效地提高接收端的信噪比, 但需多消耗一个传输时隙, 因此, 需要根据用户具体的信道状态来选择合适的传输方案以增大系统的总吞吐量。以下分别给出了用户采用直接传输、中继转发和网络编码方案所能达到的最大传输速率:
1直接传输
2中继转发
3网络编码
式中, Rkn1表示用户k利用子信道n1进行直接传输的传输速率; Rkn1，n2表示用户k利用子信道n1、n2进行中继转发的传输速率; Rkn1, k, 'n2表示用户k与用户k' 利用子信道n1、n2进行网络编码传输时用户k的传输速率, 其中n1、n2分别表示时隙1和时隙2该用户所利用的子信道。
2子信道分配
若系统中MS的集合为K = {1, 2, …, K} , 子信道集合为N = {1, 2, . . . , N} , 采用直接传输方案只在第一时隙需要分配子信道, 第二时隙处在等待状态, 而对于中继转发和网络编码方案在传输的两时隙都涉及子信道的分配。这里引入0 /1选择变量 ρkn1为1表示用户k利用子信道n1进行直接传输, 反之则为0; ρkn1，n2为1表示用户k利用子信道n1、n2进行中继转发传输, 反之则为0; ρkn1, k, 'n2为1表示用户k与用户k'利用子信道n1、n2进行网络编码传输, 反之则为0。
系统的总传输速率可以表示为:
显而易见, 对于同一个子信道n ∈ N一个时隙内只能分配给唯一的MS进行传输, 因此需要满足如下约束条件:
为了使系统吞吐量最大化, 一种简单的子信道分配方案是将每个子信道都分配给使得其传输速率最大的MS。对于单时隙传输方案, 子信道n1所能达到的最大传输速率Rmaxn1为:
式中, k*为子信道n1实现最大传输速率的MS。而在两时隙传输方案, 子信道对 (n1, n2) 所能达到的最大传输速率Rn1max, n2为:
式中, ρn1为1表示子信道n1分配给采用单时隙传输的MS, 反之则为0; ρn1，n2为1表示子信道对 (n1, n2) 分配给两时隙传输的MS, 反之则为0;
那么系统的总传输速率可以简化为:
约束条件为:
对于任意的子信道n ∈ N , 可以将其分配给单时隙传输的用户, 也可分配给两时隙的传输的用户, 引入辅助变量n0表示该时隙不为系统中的某个MS分配子信道, 因此有:
所有子信道的分配方案共有N* ( N + 1) 种, 将此N* ( N + 1) 种不同的子信道分配方案抽象成为相等数目的点, 记作 ( n1, n2) , 每个顶点都有相应的权值w ( n1, n2) 为:
对于任意2个顶点, 如果至少有一个时隙的子信道相同, 则此2个顶点之间断开, 反之则连接, 由此构建出一个无向图。可以看出, 该无向图的一个最大完全子图即为系统的一种子信道分配方案。对应于无向图顶点权值最大的完全子图的分配方案, 即为使得整个系统吞吐量最大的子信道分配方案。 因为对于该无向图的一个最大完全子图, 图中任意一个点与其他顶点之间都有边, 即任意2种子信道分配方案在同一时隙都没有采用相同的子信道。
3算法求解
3. 1基于贪婪算法的次优分配算法
如上述分配算法, 将子信道逐个 ( 对) 分配给MS, 并不限制每个MS只能分配唯一的子信道, 可能造成信道条件较差的MS处于中断状态, 信道条件较好的MS则可利用多个子信道以较大的速率进行信息传输, 这样虽然可以实现系统吞吐量的优化, 但影响了系统中用户的公平性。为了在提升系统吞吐量的基础上, 使得尽可能多的用户能进行正常的通信, 在进行子信道分配时需要将有限的信道资源分配给更多的用户, 因此需对分配算法进行如下改进, 即将子信道选择用户的策略替换为用户选择信道的策略。
3. 2考虑用户公平性的算法
4仿真结果
仿真中设定系统中信道都为瑞利衰落信道, 用户数设置为10, 子信道数设置为5。利用蒙特卡洛仿真方法, 对系统的可达速率进行了仿真。图4给出了分别采用随机分配算法、基于贪婪的分配算法以及考虑公平性的算法的可达速率曲线。结果表明, 采用合适的子信道分配算法可以有效地提升系统的可达速率, 同时考虑用户公平性的算法相比于基于贪婪的分配算法获得的可达速率降低, 但能提升用户的公平性。
5结束语
研究了在无线多址接入中继上行传输场景中, 采用网络编码技术的信道分配问题。由于用户可以选择是否接入中继, 中继也可选择所要服务的用户, 因此, 为了进一步提升系统的总容量, 需要同时对用户的接入策略和信道的分配进行联合优化。基于两用户上行接入策略, 将问题建模为多维优化问题, 并给出基于贪婪准则和考虑用户公平性的次优算法。 仿真结果表明, 所提信道分配算法相比于随机信道分配可获得较大的性能增益, 并且基于贪婪准则的分配算法的可达速率高于考虑用户公平性的算法。
摘要：无线多址接入中继网络中, 用户可选择是否接入中继, 同时中继也可选择所服务的用户。在中继处应用网络编码技术可使单个中继同时服务于2个用户共享同一时频资源进行无干扰信息传输。基站采用联合检测方法恢复原始信息, 从而得到传输速率的提升。针对多用户多中继场景, 为了进一步提升系统的吞吐量, 需要为用户选择合适的中继协助其传输, 考虑到多址网络编码中继的中继选择问题是一个复杂的优化问题, 为了降低其求解复杂度, 分别采用基于贪婪准则和考虑用户公平性的信道分配算法进行求解。仿真结果表明, 所提信道分配算法相比于随机信道分配可获得较大的性能增益, 并且基于贪婪准则的算法性能优于考虑用户公平性的算法。
关键词：网络编码,信道分配,优化
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