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多用户协同通信与感知技术

多用户协同通信与感知技术

(1)

2009-02-11

 

协同通信技术和感知无线电技术是近年来的研究热点,已受到广泛关注。

协同通信技术可提高系统的传输能力,感知无线电技术可提高频谱的使用效率,两者的结合将会对未来的无线移动通信系统带来重大影响。

本讲座将分3期:

第1期介绍协同通信技术提出的背景、协作方式及关键技术;第2期将介绍感知无线电技术的基本概念、关键技术及相关标准;第3期将探讨两种技术的有效结合方式及它们对现代无线通信产生的重大影响。

1协同通信技术

   协同通信技术是在多用户通信环境中,使用单副天线的各临近移动用户可按照一定方式共享彼此的天线协同发送,从而产生一种类似多天线发送的虚拟环境,获得空间分集增益,提高系统的传输性能。

作为一种分布式虚拟多天线传输技术,协同通信技术融合了分集技术与中继传输技术的优势,在不增加天线数量的基础上,可在传统通信网络中实现并获得多天线与多跳传输的性能增益。

它可应用于蜂窝移动通信系统、无线Adhoc网络、无线局域网以及无线传感器网络等多种场合,具有研究价值与意义。

可以说,协同通信技术将是继多载波调制技术、多天线技术之后,可能会对未来无线通信的发展产生重大影响的一个研究热点。

而且,协同通信技术非常灵活,可与现有多种技术相结合,突出各自优点。

例如,与正交频分复用(OFDM)技术相结合,可以充分利用其抗频率选择性衰落的优点;与编码或者空时编码相结合,可以得到编码增益;与感知无线电技术相结合,能够提高频谱检测概率或者获得更多的频谱接入机会。

本讲主要讨论协同通信技术的发展历史与研究现状、协作方式及其关键技术。

1.1发展历史与研究现状

   协同通信技术的起源可以追溯到Cover和ElGamal在1979年关于中继信道的研究工作。

中继信道模型是一个包括源节点、中继节点与目的节点的三点模型,如图1所示。

这种模型可分解成为广播信道(源节点A发送信号,中继节点B与目的节点C接收信号)和多址信道(源节点A发送信号,中继节点B将收到的信号处理后再进行转发,目的节点C则接收来自A和B的所有信号)。

研究表明,离散无记忆、加性白高斯噪声(AWGN)中继信道的容量大于源节点与目的节点间信道的容量。

而且,通过3种不同的随机编码方案可得到该信道容量的下界。

这3种随机编码方法是:

简易方法,中继节点并不主动去帮助源节点,而是通过尽量减少干扰来帮助它;协同方法,中继节点先完全译出源节点发出的信息,然后重新发送;观察方法,中继节点对收到的源节点信息的量化形式进行编码后发送。

这些随机编码方法成为协同通信系统中各种中继节点信息处理方式产生的源泉。

   协同通信技术源于中继信道,但在很多方面又区别于中继信道。

首先,协同通信技术应用于衰落信道中,主要目的是对抗多径衰落,而中继信道分析的则是AWGN信道的容量;其次,中继信道中的中继节点的唯一目的就是帮助源节点发送信息,而在协同通信中,整个系统的资源是固定的,各用户既可充当中继节点帮助源节点发送信息,又可作为源节点发送自己的信息。

因此,协同通信技术研究的侧重点有所不同。

协同通信技术的基本思想是在多用户通信环境中,使用单副天线的各临近移动用户可按照一定方式共享彼此的天线协同发送,从而产生一种类似多天线发送的虚拟环境,获得空间分集增益,提高系统传输性能。

这种传输方式融合了分集技术与中继传输的技术优势,形成了分布式的虚拟MIMO系统,克服了相干距离等的限制,在不增加天线数目的基础上,在传统通信网络中可获得与多天线及多跳传输情况下相近的传输增益。

所谓虚拟MIMO指的是:

在协同通信系统中,多个中继节点本身可自然形成虚拟的天线阵列,节点间通过相互配合和信息互通,模拟传统MIMO技术的应用环境,从而实现联合空时编码的传输方案。

与此同时,目的节点不仅接收来自源节点直接发送的信号,同时还接收来自中继节点转发的信号,并根据无线链路传输状况和信号质量,选取不同的合并方式进行处理,从而最大限度地利用有效信息,获得分集增益并有效地提高数据传输速率。

   自Sendonaris等从1998年提出协同通信的概念以来,各国相关的研究方兴未艾。

   

(1)国际上,许多相关课题已经或正在展开。

例如无线世界研究论坛(WWRF)已经成立了关于中继的分组委员会专门开展对此技术的研究,并发表了相关研究的白皮书。

2004年1月1日,欧盟在第六个框架程序中启动了WINNER项目,其目的是研究一个无处不在的无线系统,在性能、效率和覆盖灵活性上更加优于目前的系统,项目中也包含了基于中继的概念。

很多知名国际期刊、会议也单独列出子方向对协同通信技术进行报道,如IEEE主办的CommunicationMagzine等杂志,ICC、WCNC、GlobleCom等会议。

2006年,Springer也出版了由众多学者合作的关于协同通信技术的专著。

   

(2)世界已有多所大学的实验室开展了这方面的研究,例如瑞士皇家科学院通信技术实验室无线通信课题组的研究项目“CooperativeMIMOWirelessNetwork”、欧洲通信委员会组织的项目“IST-ROMANTIK”等。

当然,还有更多大学的教授学者在协同通信技术方面做出了卓越贡献,如麻省理工大学的JNLaneman博士、美国PolytechnicUniversity的EErkip副教授、英国伦敦大学King学院的MDohler副教授、美国德州大学多媒体通信实验室的TEHunter博士和明尼苏达州大学的MOHasna博士等。

   (3)近年来,协同通信技术在中国也引起了广泛关注,国家自然科学基金委、教育部等均设立多个资助项目,众多高校也已展开研究,如北京邮电大学、浙江大学、西安电子科技大学等。

1.2协作方式

   根据协作对象的不同,协同通信技术可分为异构网络间的协同通信和同构网络内的协同通信两大类。

   由于历史的原因,在现阶段出现了多种不同接入网络并存的局面:

WLAN、WiMAX、蜂窝通信网络以及卫星通信网络等等。

尽管这些网络各具优势,能够在数据传输速率、覆盖范围或支持终端的移动性等某一方面或者多方面满足用户的需求,但目前还没有一种网络能够同时达到所有这些方面的需求。

为了同时满足不同用户的多种应用需求,未来的通信网络必须要具有将各种网络统一到一个信息平台上的能力。

对于未来的通信网络,国际电信联盟、3GPP和3GPP2等组织从电信网络的角度,因特网工程任务组等组织从IP分组网络的角度已分别进行了相关描述。

尽管这些组织的描述各有不同,但以IP技术为基础,通过在各种不同接入网络间引入协同通信来为用户提供各种电路交换和分组交换业务则是他们的共性。

因此,在各种不同接入网络之间的协同通信是发展的必然趋势,这就是异构网络间的协同通信。

显然,它的研究重点是异构网络间的移动性管理,主要包括网间的垂直切换与漫游等。

   同构网络内的协同通信技术指的是所有节点都在同一种网络内工作,可分为固定中继和用户终端间的协作两种方式。

固定中继协作方式非常类似于图1的中继信道,在源节点和目的节点之间预先放置一个位置固定的中继节点。

中继节点与源、目的节点之间均采用无线连接,但它自己并无信息发送,而只对接收到的信息进行转发。

与固定中继方式不同,用户终端间的协作方式要灵活一些,源节点同时也可作为中继节点,它们不仅可转发协作伙伴的信息,同时也可发送自己的信息。

因此,这些终端需要同时具有信号转发和简单路由的功能。

根据中继节点对源节点信息处理方式的不同,这种方式又可分为放大转发(AF)、解码转发(DF)、编码协作(CC)、空时编码协作(STCC)和网络编码协作(NCC)等多种方式。

下面将重点阐述上述几种方式的基本原理,并进行简单比较。

为了便于描述,本文中仅讨论如图1所示的单中继节点情形,多中继情形可依此类推。

1.2.1放大转发协作方式

   AF方式最早由Laneman等提出,其信号处理流程如图2所示。

   根据图2,AF方式的信号处理可简化为3个阶段。

第1阶段,源节点首先广播发送信号,目的节点和中继节点同时进行接收;第2阶段,中继节点对接收到的源节点信号直接进行功率放大后转发给目的节点;第3阶段,目的节点对接收到的两路信息进行合并解码,恢复出原始信息。

因此,AF也被称作非再生中继方式,其本质上是一种模拟信号的处理方式。

相对于其他几种方式,AF方式最简单,而且由于目的节点可接收到两路独立的衰落信号,AF可获得满分集增益,性能良好。

但由于中继节点在放大信号的同时也放大了源-中继信道引入的噪声,因此AF方式存在着噪声传播效应。

1.2.2译码转发协作方式

   DF方式最早由Sendonaris等人给出。

类似AF方式,DF方式的信号处理亦可简化为3个阶段,其信号处理流程如图3所示。

除第2阶段外,第1、3阶段的处理和AF方式完全相同。

在第2阶段,中继节点B对接收到的源节点信号先进行译码并估值,然后再将所得的估值信号转发给目的节点。

基于此,也称DF为再生中继方式。

可见,DF方式在本质上是一种数字信号处理方式。

虽然DF方式不会带来噪声传播问题,但受源-中继端信道传输性能影响较大,如果编码方式不采用CRC的话,也得不到满分集阶数。

而且这种中继节点对源节点信息解调解码错误带来的误差会随着跳数的增加而不断累积,从而影响到分集效果和中继性能。

这表明源-中继节点信道传输特性的好坏对DF方式协同通信系统的性能有重要影响。

   常称上述讨论的AF与DF方式为固定协作模式:

无论信道传输特性如何,中继节点总是参与协同通信过程。

但事实上,协同带来的未必全是好处,比如在半双工模式下会降低数据传输速率以及系统自由度的利用率。

显然,这涉及到协同时机或何时协同的问题。

基于此,结合AF和DF两种方式,人们提出了选择模式与增强模式,如表1所示。

   选择模式将源-中继节点间的信道传输特性与某一门限值比较,只有大于该门限值时才选用协同通信方式,否则由源节点重复发送。

可见,选择模式重点考虑的是源-中继节点间的信道状况。

增强模式是利用目的节点的反馈信息来判断直传是否成功,若成功则源节点发送新的信息,否则中继节点参与协同通信过程,这一处理相当于对中继传输增加了冗余或者自动检测重传机制。

易见,增强模式重点考虑的是源-目的节点的信道状况。

上述3种模式中,采用固定与选择模式时中继节点一直重复发送源节点信息,这样势必会造成系统自由度利用率的降低。

增强模式则只在必要的时候才采用协同通信方式,可以较好地解决这一问题,但它却需要反馈信道。

   综合可靠性与有效性两个角度考虑,增强放大转发(IAF)方式性能最优;仅从算法复杂度方面考虑,AF方式最为简单,也可获得满分集增益;DF性能较差,也无法获得满分集增益;选择译码转发(SDF)作为DF的改进方式虽然可以得到满分集增益,但是复杂度高于AF。

选择放大转发(SAF)和增强译码转发(IDF)两种方式均不能取得良好的性能。

这是因为,选择模式侧重于源-中继节点间的信道传输特性,增强模式则主要着眼于源-目的节点间的信道。

DF方式中,如果源-中继节点信道衰落严重的话,中继节点解码错误较多,转发信息后会引起错误的进一步累积传播;而AF方式中,由于中继节点只是对源节点信息进行放大转发,无需进行解码,故源-中继节点与中继-目的节点的信道是同等重要的。

所以,选择模式较适用于DF方式,而增强模式较适用于AF方式。

1.2.3编码协作方式

   AF和DF方式下,中继节点总是重复发送源节点信息,这会降低系统自由度的利用率。

Hunter等将信道编码的思想引入协同通信技术中,提出了编码协作方式,信号处理流程如图4(a)所示。

   该方式通过两条不同的衰落路径发送每个用户码字的不同部分。

对接收到的协作伙伴的信息进行正确解码后再重新编码发送,这时系统性能的改善是通过在不同空间重复发送冗余信息而获得的。

这种方式下,各移动终端通过重新编码发送了不同的冗余信息,把分集和编码结合起来,可大大提升系统性能。

而且,这种方式不需要协作终端间的信息反馈,中继节点不能正确解码时还可自动切换到非协作模式,从而保证了系统的效率。

   图4(b)给出一种编码协作实例。

首先把移动终端要发送的信息比特分块进行编码,然后加上循环冗余校验码。

在协同通信时再将编码后的信息分成两段,分别含有想要传送的信息比特N1和凿空信息比特N2(原始码字的长度为N1+N2bit)。

显然,总共需要两个时隙(称为帧)来分别发送N1和N2两部分比特信息。

在第一帧中,每个移动终端发送各自N1bit的信息,同时每个移动终端都试图解码对方的第一帧信息。

如果正确解码——通过循环冗余校验码(CRC)来检验,就在第二帧中发送其协作伙伴N2bit的信息;如果不能正确解码,则发送自己N2bit的信息。

这样每个移动终端在两个发送时隙总是传送N1+N2bit的信息块。

最后目的节点解码接收到的信息块。

与SDF方式不同,编码协作方式通过编码设计实现协作与非协作方式之间的自动切换,无需直接考虑源节点与中继节点之间信道的传输特性。

   目前,已有多种信道编码方式与协同通信相结合,例如卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验码(LDPC)等。

在慢衰落条件下,即使移动终端间的信道传输特性非常差,编码协作依然能够显著提高这两个移动终端的误码率性能,并且如果协作双方都能够正确解码的话,系统可以获得满分集增益;但是在快衰落条件下,编码协作会牺牲上行信道传输特性相对较好的终端的性能。

为了解决这个问题,又提出了空时编码协作的思想。

1.2.4空时编码协作方式

   将空时编码思想应用到编码协作方式中即可得到空时编码协作方式。

它与一般编码协作方式最大的不同是每个移动终端可在自己和其协作伙伴的多址信道上同时发送信息;而在一般编码协作方式中,移动终端只能在自己的多址信道发送协作信息。

很多学者先后给出了多种空时编码协作的实现方案,但思路基本是类似的。

图5对空时编码协作、编码协作以及不采用协同3种方案的信号处理方式进行了简单的比较。

   图5中,横轴为时间轴,纵轴为频率轴,采用FDMA多址方式。

在STCC与CC方式中,将原来不协同时所占用的时间分为2个时隙,分别对应为阶段1和阶段2。

由图5可见,在阶段1两者的工作方式完全相同,两者的区别主要在阶段2。

为了便于描述,不妨仅以用户2为例来说明STCC的工作过程。

STCC方式下,在阶段1,用户1和用户2分别使用信道1和信道2广播发送源节点信息给协作伙伴和目的节点。

在阶段2,若用户2对用户1所传信息解码正确,则他将在信道1和信道2上分别发送已译码的协作伙伴(用户1)的信息和自己的信息至目的节点;否则,他将占用所有两个信道发送自己的数据,如图5示。

换句话说,在阶段2,若对协作伙伴的信息解码成功的话,编码协作方式下,各用户均只在自己的信道上发送同伴的信息;而空时编码协作方式下,各用户则是同时发送双方的信息。

研究表明,空时编码协作方式在快衰落环境下也可以获得满分集增益,并且不会牺牲信道质量相对较好的移动终端的性能。

   目前,已有多种空时编码方案与协同通信技术相结合,如空时分组码(STBC)、空时网格码(STTC)等。

其中,STBC码由于设计简单而受到关注。

1.2.5网络编码协作方式

   将网络编码思想应用到编码协作方式中即得到网络编码协作方式。

   网络编码指的是,网络节点将接收到的信息进行编码后再转发出去的多点传送技术。

其核心思想是网络的中间节点不再是简单的存储转发,而是将接收信息进行编码后再发送,从而可提高整个网络的容量和健壮性。

网络编码概念的提出以及现在大部分相关的工作都是基于有线网络的,但无线信道的广播特性为网络编码的应用提供了有利条件,且无线网络节点间的信息交互也完全可以运用网络编码理论来实现。

因此,网络编码和协同通信技术相结合可有效提高无线通信系统的性能。

   当前网络编码协作方式的研究主要集中在中继节点所采用的网络编码形式及其基本通信方式领域。

根据中继节点上采用的网络编码形式可分为线性网络编码和非线性网络编码两大类。

根据中继节点所采用的基本通信方式主要有固定中继方式、机会中继方式、互为中继方式以及双向中继方式等几种方式,其信号处理流程如图6所示。

   图6(a)是固定中继方式,中继节点R作为用户A和用户B的固定中继,自身并无数据传输,而只是对收到的用户A和用户B的数据进行网络编码;图6(b)是互为中继方式,即用户协同通信方式,用户A和B互相作为对方的协作伙伴,同时还需要传送自身数据,节点A和B在自身数据和协作伙伴的数据之间进行网络编码;图6(c)为机会中继方式,s1要发送数据到d1,s2要发送数据到d2,中继节点R1并不是一直参与中继传送,只有当s1到d1,s2到d2的直达链路的数据传输中发生错误时中继节点R1才参与协同通信,这时在中继节点R1处进行网络编码;图6(d)为双向中继方式,用户A和B相互通信,中间有若干中继节点,中继节点对双方需要交换的数据进行网络编码,来提高系统的吞吐量。

   图7给出了几种不同协作方式传输性能的比较。

为了便于比较,图中也给出了不采用任何协同通信技术的非协同方式下系统的性能。

由图7易知,协同通信系统的传输性能确实要优于非协同系统。

实际上,上述几种协作方式中,CC、NCC与STCC的性能要优于AF与DF方式,但是它们的算法复杂度高,涉及到了各种编码技术,使得中继节点信号处理的时间增长、时延较大,这不利于现代无线通信系统。

因此,综合考虑多种因素,AF与DF两种方式更实用一些。

1.3关键技术

   虽然协同通信技术的研究已取得很多成果,但仍有不少问题需要进一步的探讨和研究。

目前,协同通信关键技术研究主要包括:

   

(1)无线资源的管理。

这主要涉及到功率分配与伙伴选择等问题。

协同通信在研究之初,大都假设源节点与中继节点之间等功率分配,这种方式虽然简单,但显然不是最优的。

功率分配问题一直是近年来的研究热点,但现有文献提出的功率分配方案大都属于集中式,如何构造一种符合实际情况的分布式功率分配方案是十分必要的。

在一个多用户的环境中,如何给各个终端选择或者分配最佳的协作伙伴非常重要,这直接影响系统的性能。

此外,若能够与“协同时机”问题结合,则伙伴选择算法又会有所不同。

当然,既然是移动终端,那当他们相对位置发生变化时又该如何及时调整协作伙伴等都是需要研究的问题。

   

(2)中继节点的移动性。

目前的协同通信系统中,中继节点往往都是具有一定移动性的终端,例如蜂窝网中的手机用户等。

显然,中继的这种移动性会影响伙伴选择等许多关键问题。

因此,假设中继节点固定不动具有片面性,不符合实际情况,现有文献也鲜有涉及到中继节点运动情况方面的研究。

因此,选择合适的运动模型并考虑移动性对系统性能的影响是极为重要的一个研究课题。

   (3)协作时机的选择。

现有文献往往只关注协同通信所带来的增益,极少有考虑协同通信的必要性,似乎协同通信技术在任何场景下都能够带来好处似的。

事实上,综合考虑源-中继节点间信道、中继-目的节点间信道及源-目的节点间信道传输特性,选择合适的“协同时机”,可在保证系统传输性能的前提下进一步提高资源的使用效率。

   (4)同步与信道估计算法。

目前的研究基本上都是假设系统可实现精确的同步,并可获得准确的信道状态信息。

也就是说,源节点与中继节点,源节点与目的节点及中继节点与目的节点之间都是同步的,但这在实际中很难实现。

对于分布式协同通信系统而言,多个用户间的准确同步与信道估计就更加困难了。

实际上,研究同步与信道估计算法,对更接近实际应用场景下的协同通信系统展开研究更具意义。

   (5)与其他通信技术的结合。

前面已经简单介绍了协同通信技术与编码、空时编码等技术的结合。

目前研究的一个热点是与OFDM技术的结合,可以同时发挥协同通信与OFDM的优势,既可以得到分集增益,又能够对抗频率选择性衰落。

此外,协同通信技术与感知无线电技术的结合是另一个研究热点。

虽然这些研究仅处于起步阶段,但他们可为协同通信技术的推广与应用提供新的思路。

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