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功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法

阅读:374发布:2020-05-13

专利汇可以提供功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法,在该系统中,多个信源 节点 发射的是多维高斯分布的模拟 信号 ,目的节点接收的是 数字信号 ,多个中继节点负责对接收到的 模拟信号 进行分布式信源编码,转换成数字信号后进行转发。运用分布式信源编码的CEO理论,推导出了信源信号经噪声信道到达各个中继节点之后的 信息传输速率 。将信息速率与中继到目的节点的信道容量相结合,使得无线模拟传感网与无线数字通信网建立联系。在总功率受限条件下,通过相应 算法 进行优化,使得系统 信噪比 性能达到最优。理论分析和仿真结果都表明,本 发明 所提的优化方法能够使多信源多中继分布式代理转发系统提供比放大转发系统更好的信噪比性能。,下面是功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法专利的具体信息内容。

1.功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统,其特征在于,包括:M个信源节点Sm、(M+1)L条衰落信道、L个中继节点Ri(i=1,2…L)和一个目的节点D;M个信源节点与目的节点D之间无直传链路,信号通过多个中继节点Ri进行抽样、编码、压缩后再转发,从而实现所有信源节点与目的节点D之间的通信;信源节点Sm到多个中继节点Ri之间形成无线模拟传感网,多个中继节点Ri到目的节点D之间形成无线数字通信网;
中继节点Ri处设置有信源编码器,信源编码器将接收到的、经过信道衰减并混合了高斯白噪声的模拟信号Yri(t)进行抽样、编码和压缩,转化成数字信号Y′ri(t),各个中继节点Ri再以相同的发送功率Pr将数字信号Y′ri(t)发送到目的节点D,实现中继节点Ri到目的节点D的数字化传输。
2.如权利要求1所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统的优化方法,其特征在于:对传感器网络的分布式信源编码问题,采用分布式信源编码中的CEO理论建立多中继网络的率失真函数,并结合香农信道容量理论,将无线模拟传感网与无线数字通信网建立联系,从而在总功率受限条件下,在无线模拟传感网和无线数字通信网之间进行功率分配,使信噪比性能达到最大。
3.如权利要求2所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统的优化方法,其特征在于:信源节点Sm发送其传感器获得的模拟信号Xm(t),中继节点Ri接收到衰减了的并且混合了高斯白噪声的模拟信号Yrmi(t)=hrmiXm(t)+Nri(t),m=1,2,…M,i=1,2,…,L,Nri(t)表示第i个中继节点Ri处的高斯白噪声,方差为 hrmi为信道衰减系数;
在失真度d允许范围内,中继节点Ri进行分布式信源编码后,系统的总率失真函数为:
其中 为高斯信源X(t)的平均功率,α=E[|hrmi|2],E表示数学期望。
4.如权利要求3所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统的优化方法,其特征在于:各个中继节点接收到的信号的功率Pxi分别相等,各个中继节点的发送功率Pri也彼此相同,因此经量化、编码和压缩后,转换成的数字信号的发送速率也相同,则每个中继节点Ri所对应的率失真函数为:
其中Ri(d)为每个中继节点Ri对接收信号进行量化、编码和压缩后的最小信息速率。
5.如权利要求4所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统的优化方法,其特征在于:结合香农信道容量理论,将无线模拟传感网与无线数字通信网建立联系,中继节点Ri的发送速率应等于中继节点Ri到目的节点D的信道容量Ci,即
其中μPri表示目的节点D接收到的来自每个中继节点的信号的功率;L为中继节点的数量,M为信源节点的数量;定义系统的量化信噪比性能 将其代入上面的式子中
并移项,可得
6.如权利要求5所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统的优化方法,其特征在于:在总功率受限条件下,满足无线模拟传感网每个中继节点的信息速率等于该中继节点与目的节点之间无线数字通信网的信道容量、并使得量化信噪比γD最大的优化问题采用如下约束优化模型:
Max:γD
式中P表示所有信源节点和所有中继节点发射信号的总功率;
为了得到该模型能够达到的最大量化信噪比,对约束优化模型进行分解和组合,具体过程如下:
将约束优化模型的第一式代入第二式,可得
再将其右边去括号,可得
再对上式进行分组,可得
根据均值不等式 则上式右边减号之后的部分有

上式“≤”右边的 和 分别对应根号下的 和 根
据完全平方公式,对上式再继续变形,可得

为了求得γD的最大值,这里构造一个单调递增的函数,并对函数进行分析,从中得出γD最大时对应的条件:

则γD可以表示为t的函数,即
结合
可得

接下来构造一个函数f(t):
则有f(t)≤0,亦即f(t)=0为函数f(t)的最大值;另外,函数f(t)在t的取值区间内为一个单调递增函数,而且f(t)=0有唯一解;
因为函数f(t)中, 的值随t的增加在区间 内单调递增,故
当函数f(t)达到最大值即f(t)=0时, 的值也达到最大,亦即γD(t)达到最大值;
所以,通过f(t)=0求出对应的t的值后,代入 即可得到γD的最大值。
7.如权利要求6所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统,其特征在于:目的节点D的天线将来自各个中继节点Ri的数字信号Y′ri(t)进行最大比合并接收,将得到信号YD(t)传给设在目的节点D处的联合解码器进行联合解码,即可恢复出信源信息

说明书全文

功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法

技术领域

[0001] 本发明属于无线通信的技术领域,具体涉及功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法。

背景技术

[0002] 无线中继技术是无线通信中一种非常重要的技术,已经广泛地应用于各类无线通信系统中,如卫星中继通信、微波中继通信以及移动通信等系统。它可以有效地对抗信道衰落带来的影响、扩大无线信号覆盖范围、提高通信系统的容量,增加接收端的分集增益,提高信息传输的可靠性,从而可以改善通信质量
[0003] 目前,对中继技术的研究主要集中在数字中继网络方面,如放大转发、解码转发和压缩转发等。在放大转发中,中继节点只是将接收到的信源信号简单地进行功率放大,然后直接转发到目的节点;在解码转发中,中继节点是将接收到的信号进行解码,恢复出原始信息后,再按一定的编码方式重新编码并发送给目的节点;在压缩转发中,中继节点先将信源节点信号进行解调,然后再进行量化、估计和压缩,最后转发给目的节点。目的节点将来自信源节点的信号与来自中继节点的信号进行联合解码。与解码转发不同的是,压缩转发模型中的中继节点不需要对收到的信息进行完全译码,而只是从接收到的信号中提取出和目的节点接收到的信号最相关的部分。
[0004] 在放大转发策略下,每个信源轮流向L个中继节点发送消息。每个信源节点Si发出的模拟信号Xi(t)均服从 分布,而信源节点与中继节点之间的信道均为加性高斯白噪声信道,则在某一时刻中继节点Ri接收到的信号为
[0005] Ymri(t)=hrmiXm(t)+Nri(t),i=1,2,…,L;m=1,2,…,M
[0006] 式中,hrmi为第i个中继节点与第m个信源节点之间信道的信道衰减因子,这里假设所有的hrmi都相等。Nri(t)为相应的零均值、方差为 的独立同分布的高斯白噪声。则中继节点Ri接收到的信号的功率为
[0007]
[0008] 每个中继节点将接收到的信号进行功率放大,假设中继节点功率放大因子为βi,发射功率为Pri,则有
[0009]
[0010] 式中
[0011]
[0012] 然后各中继节点通过加性高斯白噪声信道将放大后的信号转发给目的节点。假设中继-目的节点链路的信道衰减因子为hdi,则目的节点接收到来自各信道的对应的信号及功率分别为:
[0013]
[0014] i=1,2,…,L
[0015] m=1,2,…,M
[0016]
[0017] 除此之外,无线模拟传感网也在现实生活中也存在广泛的应用,例如在军情侦察,环境监控,智能家居,医疗健康状况的检测和监控等方面,这使得对无线模拟中继网络的研究具有重要的意义。
[0018] 但是,目前针对模拟信号在多中继网络传输中的研究工作非常少见。
[0019] 当目的节点无法直接观察和接收到信源节点发送的信息,只能通过L个中继节点来实现对信源信息的估计时,其类似于某CEO想知道某些具体信息却无法直接观察到的情况。如果该CEO雇佣L个可以直接监视信息的代理人,通过他们各自独立的报告来间接获取信息,而代理人需要在报告长度与失真程序进行权衡。此类问题称为CEO问题。
[0020] 分布式信源编码的CEO问题是针对信源与噪声均服从高斯分布的情况,描述了在一定的失真约束条件下,中继节点进行分布式信源编码后的率失真区域和码率。针对信源信息X(t)无法被信息处理中心直接观测到的情况,处理中心通过L个相互独立的中继节点各自对信源信息进行观测。中继节点观测到的为噪声污染过后的信源信号Yri(t)=hriX(t)+Nri(t),i=1,2,…,L,然后各自独立地对其进行分布式信源编码和压缩,然后统一发送到处理中心,发送的总速率为R。处理中心将接收到的信号进行联合译码后得到信源信息X(t)的估计
[0021] 将X(t)和Yri(t)用n个采样点来描述,为:
[0022]
[0023] 定义均方失真为
[0024]
[0025] 如果中继节点处存在分布式编码方案,在处理中心存在相应的解码方案,使得[0026]
[0027] 则所有中继节点处总的传输速率R和失真度d的关系对(R,d)是可达的。若用 表示所有可达对(R,d)的集合,则率失真函数定义为
[0028]
[0029] 分布式信源编码的CEO问题只研究了无线模拟传感器网络中,中继节点进行分布式压缩编码之后所对应的率失真区域和码率问题,并没有对整个传感通信网络的传输性能进行研究和设计。

发明内容

[0030] 本发明针对现有技术中的不足,提供一种功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统及优化方法。该系统由信源到多中继网络的无线模拟传感网和无线数字通信网两部分组成。根据分布式信源编码的CE0理论和经典的香农信道容量理论,建立了代理转发系统的理论分析方法。在总功率受限条件下,对无线模拟传感网和无线数字通信网进行最优功率分配,使目的节点处的信噪比性能达到最佳,相比于传统的放大转发系统具有更好的信噪比性能。
[0031] 为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
[0032] 功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统,其特征在于,包括:M个信源节点Sm、(M+1)L条衰落信道、L个中继节点Ri(i=1,2…L)和一个目的节点D;M个信源节点与目的节点D之间无直传链路,信号通过多个中继节点Ri进行抽样、编码、压缩后再转发,从而实现所有信源节点与目的节点D之间的通信;信源节点Sm到多个中继节点Ri之间形成无线模拟传感网,多个中继节点Ri到目的节点D之间形成无线数字通信网;
[0033] 中继节点Ri处设置有信源编码器,信源编码器将接收到的、经过信道衰减并混合了高斯白噪声的模拟信号Yri(t)进行抽样、编码和压缩,转化成数字信号Y′ri(t),各个中继节点Ri再以相同的发送功率Pr将数字信号Y′ri(t)发送到目的节点D,实现中继节点Ri到目的节点D的数字化传输。
[0034] 此外,本发明还提出了如上所述的功率约束下多信源多中继分布式代理转发系统的优化方法,其特征在于:对传感器网络的分布式信源编码问题,采用分布式信源编码中的CEO理论建立多中继网络的率失真函数,并结合香农信道容量理论,将无线模拟传感网与无线数字通信网建立联系,从而在总功率受限条件下,在无线模拟传感网和无线数字通信网之间进行功率分配,使信噪比性能达到最大。
[0035] 为优化上述技术方案,采取的具体措施还包括:
[0036] 进一步地,信源节点Sm发送其传感器获得的模拟信号Xm(t),中继节点Ri接收到衰减了的并且混合了高斯白噪声的模拟信号Yrmi(t)=hrmiXm(t)+Nri(t),m=1,2,…M,i=1,2,…,L,Nri(t)表示第i个中继节点Ri处的高斯白噪声,方差为 hrmi为信道衰减系数;
[0037] 在失真度d允许范围内,中继节点Ri进行分布式信源编码后,系统的总率失真函数为:
[0038]
[0039] 其中 为高斯信源X(t)的平均功率,α=E[|hrmi|2],E表示数学期望。
[0040] 进一步地,各个中继节点接收到的信号的功率Pxi分别相等,各个中继节点的发送功率Pri也彼此相同,因此经量化、编码和压缩后,转换成的数字信号的发送速率也相同,则每个中继节点Ri所对应的率失真函数为:
[0041]
[0042] 其中Ri(d)为每个中继节点Ri对接收信号进行量化、编码和压缩后的最小信息速率。
[0043] 进一步地,结合香农信道容量理论,将无线模拟传感网与无线数字通信网建立联系,中继节点Ri的发送速率应等于中继节点Ri到目的节点D的信道容量Ci,即
[0044]
[0045]
[0046]
[0047] 其中μPri表示目的节点D接收到的来自每个中继节点的信号的功率;为系统的量化信噪比性能,其中L为中继节点的数量,M为信源节点的数量。
[0048] 进一步地,在总功率受限条件下,满足无线模拟传感网每个中继节点的信息速率等于该中继节点与目的节点之间无线数字通信网的信道容量、并使得量化信噪比γD最大的优化问题采用如下约束优化模型:
[0049] Max:γD
[0050]
[0051] 式中P表示所有信源节点和所有中继节点发射信号的总功率;
[0052] 为了得到该模型能够达到的最大量化信噪比,对约束优化模型进行分解和组合,具体过程如下:
[0053] 将约束优化模型的第一式代入第二式,可得
[0054]
[0055] 再将其右边去括号,可得
[0056]
[0057] 再对上式进行分组,可得
[0058]
[0059] 根据均值不等式 则上式右边减号之后的部分有
[0060]
[0061] 即
[0062]
[0063] 上式“≤”右边的 和 分别对应根号下的 和根据完全平方公式,对上式再继续变形,可得
[0064]
[0065] 即
[0066]
[0067] 为了求得γD的最大值,这里构造一个单调递增的函数,并对函数进行分析,从中得出γD最大时对应的条件:
[0068] 令
[0069]
[0070] 则可以将γD表示为t的函数,即
[0071]
[0072] 结合
[0073]
[0074] 可得
[0075]
[0076] 和
[0077]
[0078] 接下来构造一个函数f(t):
[0079]
[0080] 则有f(t)≤0,亦即f(t)=0为函数f(t)的最大值;另外,可以证明,函数f(t)在t的取值区间 内为一个单调递增函数,而且f(t)=0有唯一解;
[0081] 因为函数f(t)中, 的值随t的增加在区间 内单调递增,故当函数f(t)达到最大值即f(t)=0时, 的值也达到最大,亦即γD(t)达到最
大值;所以,通过f(t)=0求出对应的t的值后,代入 即可得到γD的最大
值。
[0082] 进一步地,目的节点D的天线将来自各个中继节点Ri的数字信号Y′ri(t)进行最大比合并接收,将得到信号YD(t)传给设在目的节点D处的联合解码器进行联合解码,即可恢复出信源信息
[0083] 本发明的有益效果是:本发明提出的功率约束下分布式代理转发系统其系统信噪比要比传统的中继放大转发系统高出至少10dB,从而具有很强的抗干扰性能和更好的传输性能,或者在同样的性能要求下,具有更低的功率消耗。而相对于单源多中继的代理转发系统,该系统可以处理多个同构信源同时发送信息的情况,从而可以适用于更多的场景中,比如物联网、战场情报处理等等。附图说明
[0084] 图1是本发明分布式代理转发系统示意图。
[0085] 图2是代理转发系统与放大转发系统的目的节点信噪比性能随中继节点数量的变化对比示意图。
[0086] 图3是代理转发系统与放大转发系统的目的节点信噪比性能随总功率约束的变化对比示意图。

具体实施方式

[0087] 现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
[0088] 如图1所示的多中继分布式代理转发系统,其系统结构包括M个信源节点S、(M+1)L条衰落信道、L个中继节点Ri(i=1,2…L)和一个目的节点D。信源节点Sm与目的D之间无直传链路,信号通过多个中继节点Ri进行抽样、编码、压缩后再转发,从而实现信源节点与目的节点之间的通信。
[0089] 中继节点Ri处设置有信源编码器,信源编码器将接收到的、经过信道衰减并混合了高斯白噪声的模拟信号Yri(t)进行抽样、编码和压缩,转化成数字信号Y′ri(t),各个中继节点Ri再以相同的发送功率Pr将数字信号Y′ri(t)发送到目的节点D,实现中继节点Ri到目的节点D的数字化传输;目的节点D的天线将来自各个中继节点Ri的数字信号Y′ri(t)进行最大比合并接收,将得到信号Yd(t)传给设在目的节点D处的联合解码器进行联合解码,即可恢复出信源信息
[0090] 对传感器网络的分布式信源编码问题,采用分布式信源编码中的CEO理论建立多中继网络的率失真函数,并结合香农信道容量理论,将模拟传感网络与数字通信网络建立联系,从而在总功率受限条件下,在传感器网络和通信网络之间进行功率分配,使信噪比性能达到最大。
[0091] 中继节点Ri接收到的是衰减了的并且混合了高斯白噪声的模拟信号Yrmi(t)=hrmiXm(t)+Nri(t),m=1,2,…M,i=1,2,…,L,Nri(t)表示第i个中继节点Ri处的高斯白噪声,方差为 hri为信道衰减系数。
[0092] 在失真度d允许范围内,中继节点Ri进行分布式信源编码后,系统的总率失真函数为:
[0093]
[0094] 其中 为高斯信源X(t)的平均功率,α=E[|hrmi|2],E表示数学期望。
[0095] 各个中继节点接收到的信号的功率Pxi分别相等,各个中继节点的发送功率Pri也彼此相同,因此经量化、编码和压缩后,转换成的数字信号的发送速率也相同,则每个中继节点Ri所对应的率失真函数为:
[0096]
[0097] 其中,Ri(d)为每个中继节点Ri对接收信号进行量化、编码和压缩后的最小信息速率。
[0098] 结合香农信道容量理论,将无线模拟传感网与无线数字通信网建立联系,中继节点Ri的发送速率应等于中继节点Ri到目的节点D的信道容量Ci,即
[0099]
[0100]
[0101]
[0102] 其中μPri表示目的节点D接收到的来自每个中继节点的信号的功率;L为中继节点的数量,M为信源节点的数量; 为系统的量化信噪比。
[0103] 设所有信源节点和中继节点分配的总功率为P,即存在功率约束为在此条件下,满足无线模拟传感网每个中继节点的信息速率等于该中继节点与目的节点之间无线数字通信网的信道容量、并使得量化信噪比γD最大的优化问题采用如下约束优化模型:
[0104] Max:γD
[0105]
[0106] 式中P表示所有信源节点和所有中继节点发射信号的总功率;
[0107] 为了得到该模型能够达到的最大量化信噪比,对约束优化模型进行分解和组合,具体过程如下:
[0108] 将约束优化模型的第一式代入第二式,可得
[0109]
[0110] 再将其右边去括号,可得
[0111]
[0112] 再对上式进行分组,可得
[0113]
[0114] 根据均值不等式 则上式右边减号之后的部分有
[0115]
[0116] 即
[0117]
[0118] 上式“≤”右边的 和 分别对应根号下的 和根据完全平方公式,对上式再继续变形,可得
[0119]
[0120] 即
[0121]
[0122] 为了求得γD的最大值,这里构造一个单调递增的函数,并对函数进行分析,从中得出γD最大时对应的条件:
[0123] 令
[0124]
[0125] 则可以将γD表示为t的函数,即
[0126]
[0127] 结合
[0128]
[0129] 可得
[0130]
[0131] 和
[0132]
[0133] 接下来构造一个函数f(t):
[0134]
[0135] 则有f(t)≤0,亦即f(t)=0为函数f(t)的最大值;另外,可以证明,函数f(t)在t的取值区间 内为一个单调递增函数,而且f(t)=0有唯一解;
[0136] 因为函数f(t)中, 的值随t的增加在区间 内单调递增,故当函数f(t)达到最大值即f(t)=0时, 的值也达到最大,亦即γD(t)达到最
大值;所以,通过f(t)=0求出对应的t的值后,代入 即可得到γD的最大
值。
[0137] 进一步地,目的节点D的天线将来自各个中继节点Ri的数字信号Y′ri(t)进行最大比合并接收,将得到信号YD(t)传给设在目的节点D处的联合解码器进行联合解码,即可恢复出信源信息
[0138] 综上所述,本发明提出了一种功率约束下多中继的分布式代理转发系统模型,提出了该分布式代理转发系统的理论分析框架,提出了系统的优化设计理论方法。在总功率受限条件下,进行功率分配。如图2、3所示,相比于放大转发系统,能够使目的节点处的信噪比性能达到最大。在优化过程中,考虑了信道衰减的影响,从信息速率最大化方面进行了功率优化,可以在有限的总功率约束下,实现最快的信息传输速率,充分延长电源服务寿命,更具有实际使用价值。
[0139] 需要注意的是,发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语,亦仅为便于叙述的明了,而非用以限定本发明可实施的范围,其相对关系的改变或调整,在无实质变更技术内容下,当亦视为本发明可实施的范畴。
[0140] 以上仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,应视为本发明的保护范围。
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