[发明专利]认知协作中继转发方法及系统有效

专利信息
申请号: 201210599107.3 申请日: 2012-12-28
公开(公告)号: CN103139864A 公开(公告)日: 2013-06-05
发明(设计)人: 冯志勇;张平;马思思;张奇勋;贺倩;尉志青;刘建伟;王璁;刘晓敏 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: H04W40/22 分类号: H04W40/22;H04W52/46
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 认知 协作 中继 转发 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及认知无线网络通信技术领域,具体涉及一种认知协作中继转发方法及系统。

背景技术

随着无线通信系统的发展,尤其是安卓手机、平板电脑等的智能终端的大范围普及,用户对网络质量的高速化、应用业务的多元化等需求进入了一个急速增长阶段,对无线通信系统的频谱利用和能耗提出了新的要求,这样就使得频谱资源稀缺情况日益显著,可用频谱资源分配殆尽,同时部分已授权频谱的使用效率低下;能耗问题现在已经成为制约移动终端便携性和流畅性的瓶颈问题,如何以更低的能耗实现一定质量要求的可靠通信也是当前通信系统面临的主要问题之一。而导致这些问题的根本原因是现有的频谱固定分配方案,但这一状况是难以在短时间内改变的,因此能够实现机会式动态利用空闲频谱资源的认知技术成为解决频谱短缺问题的有效手段。

将认知技术引入无线通信无疑将是无线通信系统的一项重大变革,基于软件无线电技术的具有认知功能的智能通信设备使得系统具备了自主学习外部环境,并根据感知到的环境变化进行自身的重配置的能力,从而使得基于动态频谱分配的灵活的频谱接入机制成为可能,并可根据具体场景和外部环境赋予终端更加优化的运行方式。但是,认知技术需要面对复杂多变的外部环境进行自适应和自配置,如何以可接受的损耗实现满足一定质量要求的自身可靠通信成为认知网络面临的主要问题,协作中继技术通过多个节点的协作获得性能增益,很好的解决了能力受限的认知节点如何进行有保障的通信的问题。

认知协作中继转发系统的中继选择和功率分配方案,必须建立在掌握了一些中继节点所处地理位置、收发能力及参数、目标传输质量指标等基本信息的基础上,在认知网络中,主用户状态也是必须实时掌握的重要参量。由此,引入认知数据库,将通过分布式或者集中式检测等渠道收集到的信息整理汇总在认知数据库中,并不断更新保持与当前网络状态吻合,从而提供给通信系统用于制定合理可行的传输方案。

现有技术方案在通过认知数据库获得中继节点信息的基础上,以中继簇为单位,进行分布式频谱检测,以概率模型建模频谱检测结果及主用户行为,并依据检测结果计算链路连通性和发送功率门限,通过资源分配决策单元确定中继选择以及功率分配方案。其中,中继选择部分采用动态规划算法进行迭代选择,功率分配部分以某一固定总功耗为约束条件进行分配,最终以解码转发模式完成多跳传输。

然而现有技术方案对中继簇以聚合状态存在的假设在现实应用中很难满足,且中继簇的概念约束了方案优化时的可行集合范围,使优化结果不够理想。另外,由中继簇限定中继转发跳数在理论研究时可以得到比较好的成果但在实际应用中欠缺灵活性。基于概率的中继选择方法在主用户状态切换较为频繁时可能导致系统状态不稳定,影响通信质量。另外,现有优化方案为系统传输设定了一个固定总功耗上限,未考虑当前智能终端性能受电池储电能力制约的问题。

综上所述,现有技术方案关于中继簇的假设与现实情况有较大差异,中继转发跳数由中继簇分布决定,无法根据通信需要动态调整,且无降低能耗的功能。因此,一种新的认知协作中继转发方法及系统是亟待提供的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种能够在自然状态下进行中继选择以及功率分配,并满足特定信噪比条件的最小能耗认知协作中继转发方法及系统,用于实现最优功率认知协作中继的可靠传输。

(二)技术方案

本发明技术方案如下:

一种认知协作中继转发方法,包括步骤:

S1.设定中继转接跳数;

S2.根据所述中继转接跳数,进行基于杰森不等式的中继选择;

S3.结合所述中继选择结果,进行基于凸优化理论的功率分配。

优选的,所述步骤S2包括:

S201.等分源节点与目标节点之间的直连线路,等分份数等于步骤S1中设定的中继转接跳数;

S202.划分中继簇,每个中继簇包含一个等分点;

S203.检验是否存在空中继簇:

是,则对于每个空中继簇,将距离该中继簇包含的等分点最近的中继节点划入其中;

否,则跳转至步骤S204;

S204.在每个中继簇中选择距离其包含的等分点最近的中继节点为转发节点。

优选的,所述步骤S202包括:

对于每个中继节点,将其划入与其欧式距离最近的等分点所在中继簇。

优选的,所述步骤S3包括:

S301.根据拉普拉斯算法,构建基于凸优化理论的优化模型:

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