在未来移动通信系统中,多输入多输出(MIMO)技术是在无线衰落环境中实现高数据传输速率和提高系统容量的重要途径之一^{[ 1]}。在无线频谱资源缺乏和非常昂贵的情况下,MIMO系统的优势已经得到了业界广泛的认同,然而受到节点尺寸以及发射功率的限制,使MIMO技术的实现变得复杂和困难。协作通信技术因其可以充分利用无线电波的广播特性,使无线网络中的节点可通过相互协作形成虚拟的天线阵列获得传统MIMO技术的空间分集增益^{[ 2]}。因此,协作通信作为一种新型的通信模式受到人们越来越多的关注。在协作通信系统中,中继节点的选取以及功率分配一直是协作通信系统研究的热点^{[ 3, 4, 5]},两者之间相互影响,决定了协作能否带来系统通信性能的提高。本文研究了多中继OFDM协作通信系统的中继节点选择和功率分配算法。由于中继系统采用OFDM调制技术,所以还涉及到子载波配对问题^{[ 6]},因此,需要给出子载波配对算法。目前,已经有这方面的研究成果出现。在文献[7]中,Duval等人提出了一种选择性子载波中继和功率分配方案,这种算法与传统OFDM系统的算法相比提高了系统的吞吐量,但是只适用于单中继OFDM系统。文献[8-9]在多中继OFDM协作通信系统中,将中继节点选择以及子载波和功率的分配联合进行优化,这种联合优化算法可以取得很好的性能,但是计算复杂度很大。为了简化计算,通常将中继选择、子载波配对和功率分配三者分别进行独立优化,文献[10]将分步优化的方法应用到了多中继OFDM系统中,提高了系统的吞吐量。但文献[10]仅根据信道条件来选择中继节点,而不考虑中继节点的位置及转发子载波的数目对系统性能的影响。

本文针对文献[10]存在的这一问题,提出了一种改进算法。当中继节点距离源节点近时,子载波通过中继节点转发获得的增益较大,令没有转发子载波的中继节点选择一个对其信道增益最高的子载波进行转发,使这个子载波获得此中继节点的全部功率。当中继节点距离目的节点较远时,子载波通过中继节点转发获得的增益会逐渐降低,令中继系统中只转发一个或两个子载波的中继节点不参加转发,减少参与转发的中继节点数,降低了系统的复杂度。

多中继OFDM系统模型如图1所示:

图1

Fig.1

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	图1 系统模型Fig.1 System model

源节点通过K个中继节点与目的节点进行通信,OFDM系统中有N个子载波,采用放大转发模式,源节点和中继节点采用半双工方式。将一帧分成两个等长的时隙,在第一个时隙,源节点以广播的方式将子载波传送到目的节点和K个中继节点;在第二个时隙,中继节点根据子载波分配矩阵 A,将接收的数据转发给目的节点。子载波分配矩阵 A定义为 A _k.i =

(2)

假设信道衰落系数在每个传输时隙是不变的,考虑到无线信道路径衰落损耗特性,假定第l径衰落信道的信道衰落系数服从复高斯分布:h_l~CN ,∀l∈

(3)式中:d为源节点与目的节点之间的距离;L为信道抽头系数;α为路径损耗因子。

对式(3)进行N点FFT变换,即可得到信道增益的频域响应。H_sd,i表示子载波i在源节点和目的节点间传输时的信道增益, 表示子载波i在源节点和第k个中继节点间传输时的信道增益; 表示子载波i在第k个中继节点和目的节点间传输时的信道增益。假设源节点和第k个中继节点的功率约束分别是P_s和 ,P_s,i表示源节点给子载波i分配的功率, 表示第k个中继节点给子载波i分配的功率。当第k个中继节点接收到第一跳的信号后,进行适当放大再进行转发,其中,放大因子表示为β_k,i= (4) 在目的节点接收到信号后进行最大比合并,通过中继转发的子载波i的信噪比可以表示为ρ_i= + =

+P_s,ic_i(5)式中:a_k,i= ;b_k,i= ;c_i= ; 和 分别表示中继节点和目的节点的噪声方差。

如果子载波i通过中继节点转发到目的节点,则此子载波上获得瞬时信道容量可以表示为C_R,i= μ_i log₂ (6)式中:系数1/2表示半双工通信方式。

直接传输的子载波,瞬时信道容量为C_S,i= log₂ (7) 通过式(6)(7)可以得到子载波i瞬时信道容量的通式为C_i= μ_i log₂ + log₂ (8)则此时多中继OFDM系统N个子载波的瞬时信道容量可以表示为C= C_i(9)

本文的仿真结果是通过10 000次蒙特卡洛仿真实验得到的。在仿真实验中,源节点的功率值 P _s满足源节点和目的节点之间的平均信噪比为ρ_k =0 dB,假设源节点与中继节点的功率相同, =P _s。无线衰落信道增益服从式(3)定义的复高斯指数分布,其中参数设定为 α=3, L=4, = =4 .14 ×10 ^-17。

中继节点分布如图2所示:

图2

Fig.2

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	图2 中继节点分布图Fig.2 Distribution of relay nodes

数量为 K=8,随机分布在半径r =100 m的圆形区域里,此圆形区域的圆心与源节点的距离为 d _r,而且同源节点和目的节点在一条直线上。源节点与目的节点的距离为d =1000 m。 OFDM系统中子载波数为 N=32。

图3

Fig.3

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	图3 归一化系统容量对比图Fig.3 Normalized capacity versus source-relay distance

图3给出了不同分配方案的归一化系统容量。从图中可以看出,在 d _r=200 m时,各种方案都达到系统容量的最大值,在 d _r>200 m时,随着d_r的增大,系统容量呈下降趋势。d_r取任意值时,选择性中继系统容量都要高于所有子载波中继时容量。在 d _r<400 m时,改进算法可以获得更高的系统容量,而在 d _r≥400 m时,选择性中继与改进算法比较接近。

图4给出了不同方案占用中继数的平均值。选择性中继算法与所有子载波中继算法在 d _r<300 m时占用的中继数基本相同, d _r≥300 m时,选择性中继占用的中继数小于所有子载波中继算法。改进算法占用的中继数随着d_r的增大而降低,在 d _r<500 m时占用的中继数多于其他两种算法,这是由于空闲的中继节点参与了转发过程,在 d _r≥500 m时,由于削减了中继节点的个数,占用的中继数低于其他两种算法。

图4

Fig.4

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	图4 平均占用的中继节点数Fig.4 Average number of occupied relay nodes versus source-relay distance

图5给出了不同方案的中继节点功率效率。中继节点功率效率定义为归一化系统容量与中继个数的比值。从图中可以看出,选择性中继的功率效率始终高于所有子载波中继算法。改进算法在 d _r<500 m时功率效率低于其他两种算法,在 d _r≥500 m时,功率效率高于其他两种算法。

图5

Fig.5

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	图5 中继节点功率效率Fig.5 Power efficiency of the relay nodes versus source-relay distance

图6

Fig.6

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	图6 归一化系统容量随中继节点数变化情况Fig.6 Normalized capacity versus the number of relay nodes

图6给出了归一化系统容量随中继节点数K的变化情况,仿真条件设定为 d _r=200 m,N=32。从图中可以看出,算法的归一化系统容量随中继节点个数的增加而增加,获得了分集增益。在中继节点K=2和K=4时,改进算法与选择性转发的系统容量接近,这是由于中继节点个数少时,改进算法对其子载波分配影响较小。反之,随着中继节点个数的增多,改进算法的容量开始明显增加。

图7给出了平均占用的中继节点数随系统总的中继节点数的变换情况,仿真条件设定为 d _r=800 m,N=32。从图中可以看出,随着系统中继节点个数的增多,选择性中继与所有子载波中继两种算法占用的中继节点数增加,而改进算法占用的中继节点数趋于平稳。说明在中继节点远离源节点时,本文提出的改进算法可以使系统保持较低的复杂度。

图7

Fig.7

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	图7 占用中继节点数随系统中继节点数变换情况Fig.7 Occupied relay nodes versus total relay nodes

在考虑中继节点的位置及转发子载波的数目对系统性能影响的基础上,提出了一种改进的资源分配算法。仿真结果表明,在中继节点与源节点距离较近时,改进算法可以使没有转发子载波的中继节点功率得到利用,从而提高系统容量。在中继节点距离源节点较远时,改进算法将只转发少量子载波的中继节点转为空闲状态,将其转发的子载波转由其他中继节点转发,不仅能保持系统容量基本不变,而且可以降低系统复杂度,提高功率效率,使系统易于实现。在实际应用中,应该根据用户的服务质量要求和中继节点的位置分布来合理选择资源分配方案,本文提出的改进算法在此方面提供了新的思路。