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Rayleigh信道中软信息转发技术研究

2018-03-19孔凡超刘婷张大鹏李兰芳辛化梅

电脑知识与技术 2018年4期

孔凡超 刘婷 张大鹏 李兰芳 辛化梅

摘要:未来的无线通信需要在更远的距离提供更高的多媒体服务,中继通信可以延长通信距离。该文提出并行软信息中继转发方案,构造出虚拟的多天线系统,将估计转发与互信息转发的思想扩展至高阶调制,进而综合利用估计转发与互信息转发的优势提出基于互信息的估计转发方案。分析表明,相对于传统中继传输,所提方案能够提高并行中继转发系统的可靠性。

关键词:中继通信;软信息转发;基于互信息的估计转发

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)04-0037-03

1 概述

中继转发可解决因距离过远或“阴影效应”而导致通信质量降低的问题。传统的放大转发(Amplify-and-Forward,AF)[1]和检测转发(Detect-and-Forward,DF)[2]均存在错误传播问题,延长距离的同时影响传输的可靠性,软信息转发方案[3,4]不对接收信号进行硬盘决而是给出源信号的度量值,在中继节点总发射功率一定的条件下通过对可靠性不同的信号分配不同的功率而缓解错误传播的问题,从而提高无线通信的可靠性。

另一方面,“大规模多输入多输出系统”(Large scale Multiple-Input Multiple-Output,L-MIMO)的概念已经引起极大关注[5-7],其增益远大于传统的“多输入多输出系统”(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO),但移动终端由于体积的限制,无法容纳过多的天线数量,因而难以构造多天线移动台。由单天线移动台构造虚拟的MIMO系统,进行中继转发,是一种可行的解决方案。

本文提出基于高階调制的并行中继软信息转发方案,形成虚拟MIMO系统,将估计转发(Estimate-and-Forward,EF)与互信息转发(Mutual Information based Forwarding,MIF)方案扩展至高阶调制的并行中继转发系统中,并综合利用EF的方向及MIF的幅度度量,提出基于互信息的估计转发(Mutual Information based Estimate-and-Forward,MIEF)方案。仿真结果表明,本方案能提高系统的可靠性。

2 系统描述

图1是无直达路径的并行中继转发结构,源节点和目的节点分别为和,第个中继节点为,,各节点天线数量均为1。源节点到中继节点及中继节点到目的节点的衰落系数分别为和,中继节点及目的节点的加性噪声分别为和。衰落系数和加性噪声在时间和空间上都独立,且均服从复高斯分布CN(1,1)。

设源节点的发射信号、中继节点的接收信号及目的节点的接收信号分别为、与。数据率为比特/信道实现,则调制信号集中的信号数量为,为处理方便,令中继节点与目的节点的信噪比都为,第一阶段,原节点向各中继节点发送信号,与之间的关系为

(1)

此时,信道转移概率密度函数为

(2)

第二阶段,各中继节点向目的节点发送再生信号。目的节点接收信号与中继节点接收信号之间的关系为

(3)

其中,为中继节点的转发函数。

3 软信息转发方案

设计中继转发方案的关键问题是确定转发函数。在不同的转发方案中,转发函数都可统一表示为

(4)

其中,为与转发方案有关的函数,为归一化因子,使中继节点再生信号的平均功率为1,即

(5)

3.1 传统转发方案

传统的转发方案主要包括放大转发和检测转发两种方式。在放大转发方案中,,转发函数为

(6)

由式(5)可知,放大转发的归一化因子为

(7)

目的节点的最大似然检测为

(8)

特别地,当采用相位调制时,上式可简化为

其中,,上标表示复数的共轭。

在检测转发方案中,,转发函数为

(9)

由于是判决后的结果,即

(10)

检测转发的归一化因子为

(11)

目的节点的最大似然检测为

(12)

当采用相位调制时,上式可简化为

其中,。

3.2 估计转发方案

在估计转发方案中,,转发函数为

(13)

由式(5)可得,估计转发的归一化因子为

(14)

源信号的条件期望值为

(15)

估计转发的最大似然检测可由式(12)完成。

3.3 互信息转发方案

在互信息转发方案中,,转发函数为

(16)

由式(5)可得,互信息转发的归一化因子为

(17)

其中,源信号与中继接收信号之间的瞬时条件互信息为信号先验熵与后验熵的差值

(18)

互信息转发的最大似然检测也可由式(12)完成。

3.4 基于互信息的估计转发方案

在基于互信息的估计转发方案中,,转发函数为

(19)

由式(5)可得,基于互信息的估计转发的归一化因子为

(20)

基于互信息的估计转发最大似然检测与式(12)相同。

4 仿真与性能分析

仿真中采用Rayleigh信道模型,衰落系数在时间和空间上均独立,且衰落系数和加性噪声的分量均服从CN(0,1)。

圖2 、时Rayleigh信道软信息转发的差错性能

图2为、时,Rayleigh信道软信息转发的差错性能曲线。MIEF相对于AF和DF,EF和MIF的性能均有提高,然而,与BPSK调制的转发不同,这里,EF的性能要优于MIF,这是因为MIF方案给DF的中继再生信号赋予一个幅度的度量,但却没有方向的度量。MIEF方案则是利用了EF的方向度量并综合了MIF的幅度,因而能够更为准确地表示再生信号。

5 结论

本文提出了Rayleigh信道中的软信息转发方案,通过多个中继节点的软信息协作,构造了虚拟的MIMO系统,将EF与MIF转发的思想扩展到高阶调制,并综合利用EF和MIF的度量优势提出MIEF方案,分析了各种方案的性能。仿真结果验证了所提方案的可行性,能够实现并行中继转发系统的软信息转发协作,并可大幅度提高系统的可靠性。

参考文献:

[1] J. N. Laneman, D. N. C. Tse, and G. W. Wornell.Cooperative diversity in wireless networks: Efficient protocols and outage behavior[J].IEEE Trans. Inform. Theory, 2004, 50(12):3062-3080.

[2] D. Chen and J. N. Laneman.Modulation and demodulation for cooperative diversity in wireless systems[J]. IEEE Trans. Wireless Commun,2006, 5(7):1785-1794.

[3] 邓卫华, 王闻今, 金石, 高西奇.一种利用软信息网络编码在双向中继网络进行估计转发的方法[J]. 电子学报,2012,40(2):308-312.

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[5] T. L. Marzetta.Noncooperative Cellular Wireless with Unlimited Numbers of Base Station Antennas[J]. IEEE Trans. Wireless Commun,2010,9(11):3590-3600.

[6] Z. Gao, L. Dai, D. Mi, Z. Wang, M. A. Imran, and M. Z. Shakir.MmWave massive-MIMO-based wireless backhaul for the 5G ultra-dense network[J]. IEEE Wireless Commun,2015, 9(11):13-21.

[7] A. Elghariani and M. Zoltowski.Low complexity detection algorithms in large-scale MIMO systems[J]. IEEE Wireless Trans. Wireless Commun,2016, 15(3):1689-1702.