无线协作通信网络中继选择问题研究

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1、摘要摘要无线通信技术作为一种方便、快捷的通信技术,目前已经广泛地应用于人们生产生活的各个方面,例如因特网、手机、商业和医疗等。由于无线信道的不稳定性和无线信号多径传播的特点,在实际应用中,无线通信的通信质量问题一直为人所诟病。为了改善无线通信的通信质量,人们通常采用分集技术来对抗无线信号的多径衰落。但是作为空域分集技术的代表之一多输入多输出MIMO技术无法满足当今时代对通信设备越来越苛刻的要求,另一种新型空域分集技术.协作通信技术得到了人们的广泛关注。相比于多天线MIMO技术,协作通信技术则有着更高的空间资源利用率,以及更低的对通信设备的要求。中继选择问题作为协作

2、通信技术中最重要的问题之一,一直是研究者们研究的重点。对于不同的网络环境,研究者们设计出了各式各样的中继选择策略。然而,已有的中继选择策略大都只考虑了传输对的收益,忽略了中继本身的代价,并且这些中继选择策略基本上都是针对固定的一个或多个传输对进行设计,因此不能适应传输对动态变化的网络。此外,节点的移动性也常常在中继选择策略的设计中被忽略。针对以上几点不足之处,本文在考虑中继使用代价的情况下,研究了中继选择策略的健壮性问题以及考虑节点移动性的中继选择问题,具体研究内容如下:(1)中继选择的健壮性问题:已有的中继选择策略大都假设网络中的传输对是固定不变的,因而选出的中

3、继并不具有健壮性,不能适应传输对动态变化的情况。针对传输对动态变化的情况,本文提出了中继选择策略的健壮性问题,给出了一种健壮性的测量标准一信道能力增益比,并设计了一种健壮的中继选择策略RRS来最大化最坏情况下的信道能力增益比,同时选择出的中继总代价满足一定的限制要求。模拟实验表明RRs算法相比于随机选择算法,在最小信道能力增益比上提高了约50‰而在平均信道能力增益比上提高约17%。(2)考虑节点移动性的中继选择问题:针对考虑移动性的中继选择问题,本文提出了一种基于路径的中继选择算法MRS,通过将节点的移动路径转化为中继路径,在一个已经部署了若干个中继和一个基站的网

4、络中,选择一条中继路径使得用户在从起始地点移动到目的地点的过程中与基站通信获得的通信收益尽可能的大,同时路径上中继的代价不超过一个给定的上限。模拟实验表明MRS算法的结果略低于最优结果,但高于纯粹的贪心算法。关键词:协作通信;中继选择;健壮性;移动性摘要IIAbstractABSTRACTWirelesscommunicationasafastandconvenientcommunicationtechnologⅥhasbeenwidelyusedinmanyfieldsofhumandailylife,suchasIntemet,cellphone,busine

5、ssandhoSpital.Howeverinreali吼theperfonnanceofwirelesscommunicationisnotasgoodaspeopleexpected,becausethewirelesschannelisuns切bleandthewirelesssigIlalisamultipathpropagationsignal.Toovercomethese,diVersityhasbeenwidelyused.But,asatypicaltechnologyofspatialdiversity,themulti—input-multi

6、-ou印ut(MIM0)isnotsuitableforthesesmallsizewirelessconlmunicationdeViceswhichareVerypopularnowadays.Thus,anewspatialdiVersitytechnologycalledcooperativecommunicationhasat竹actedlotsofattention.ComparedtoMMO,cooperatiVecommunicationhashi曲erspatialutilizationandlesserrestrictionsonthecomm

7、unicationdevices.Relayselectionproblemasoneofthemostimportantissuesincooperativecommunication,hasbeenwidelystudiedbyresearchers.VariousrelayselectionschemeshaVebeenproposedfordi您;rentsystemmodels.However,mostofthemonlyconsideredthetransmissionpairgain,andignoredmecostofrelays.Besides,

8、these

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