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Then, a complete mathematical expression was derived to express the energy efficiency of the multi hop system, and separate optimization methods were found for the data frame length and signal transmission power parameters. Finally, the idea of joint optimization of these two parameters was explored. The correctness of the mathematical model was verified through computer simulation, and the simulation results were compared with those based on individual optimization methods to verify that the cross layer design approach can effectively reduce energy consumption in actual communication networks. For example, in typical relay node deployment scenarios, the system’s energy efficiency is improved by about 12% -15%. .Key wordsCross layer design; Chase merges hybrid automatic retransmission requests; Multi hop relay; energy efficiency注:摘要单独成页论文摘要中不要出现图片、图表、表格或其他插图材料。目录毕业设计论文承诺书 2关于毕业设计论文使用授权的声明 2摘□□要 IABSTRACT II1 绪论 41.1 研究背景及其意义 41.1.1 研究背景 41.1.2 研究意义 41.2 研究现状 61.3 研究内容 72 相关理论基础 82.1 协同通信技术 82.2 HARQ技术 103 系统模型 143.1 中继网络 143.2 跨层优化设计 153.2.1 问题描述 153.2.2发送帧长优化 163.2.3 平均接收信噪比优化 173.2.4 联合优化 184 仿真验证 20结 论 21参考文献 22致□□谢 24附□□录 A 25附□□录 B 261 绪论1.1 研究背景及其意义1.1.1 研究背景物联网(iot)应用部署的主要限制因素之一是有限的谱线资源以及由低功耗物联网(lpio t)设备的有限电池容量所导致的有限运行时间[1]。环境 反向散射通信(amback- com)为上述问题提供了一种潜在的解决方法。通过使用现有的蜂窝信号作为信息传输介质低功耗物联网设备能够通过蜂窝用户与蜂窝通信同时 进行并且还可以从这些信号中提取能量从而延长其运行时间[1][2]。近期如[3]和[4]对ambackcom进行了研究以探讨其性能。目前大部分ambackcom的研究都是基于ambackcom和蜂窝通信均采用长分组通信(lpc)这一假设而一些iot应用将采用短分组通信(sp c)【5】。因此对ambackcom的研究也已经进行采用的是hlsp技术其中长分组是经蜂窝链路传输的而用于物联网(node)反向散射的 在蜂窝信号上调制的短分组。截至此时发现存在若干采用hlsp【6】、【7】、【8】、【9】的creations on ambackcom平台上。请注意由于篇幅目前ambackcom以及谱线部分的研究还没有被审查。具体而言作者在文献[6]中提出了两种方法分别是最大化系统的能效和最小化bs的发射功率。在性能分析方面作者在文献[7]中研究了iot节点短分组反向散射通信(bl)的bler并考虑了在能量因果约束以及sic过程中的解码错误后bler的估计。作者在文献[8]中基于具有hlsp的中继辅助协作ambackcom提出了一个优化sic解码方案并导出了相关的数学表达式。在spc中集成了重传功能[9]的作者假设蜂窝传输的长分组信息总是在接收端被成功解码从而导出了backcom的bler上限。但是ambackcom与hlsp以及重传的结合研究尚未得到充分探讨。此外主要是在推导bler的过程中[9]没有考虑能量因果约束和sic过程中的解码误差导致bler估计偏低。另外[9]没有将混合作自动重复请求(harq)等具体的重传策略考虑在内。因此我们导出的数据可能并不适合现实世界的iot应用。。1.1.2 研究意义自21世纪初随着数字通信技术的快速发展和无线用户对新型多媒体业务的需求、对服务质量(q alityofservice qos)的要求以及随之而来的无线网络的通信环境从移动通信、无人机通信向卫星通信的简单化转换为多环境(移动、无人机、卫星)并存的现实需要无线通信系统中的某些先天不足让系统整体性能受到一定影响这些先天不足表现在数据传输时的噪声、信号的衰减和路径损失等会直接作用于对接收到的信号的强度和准确度影响系统的整体性能。当进入第五代移动通信网络(5thgeneration mobile networks5g)投入使用的新阶段无线通信系统中的干扰、衰减等问题进一步加剧而且通信业务量和终端数量的爆炸式增长带来的通信能耗以几何级增长的形式呈现出来那么显而易见u1通信能耗是必要的例如矿井通信中的井下zigbee无线网络节点的能量耗尽会造成井上、井下的通信中断给灾后救援工作带来巨大的困难。根据现有数据统计到2020年ict系统的总能耗将达到1430吨ict系统将占全球总能耗的10%成为全球第五大耗能行业。ic产业的能耗中mobile通信所占的比例为43%。在以物联网(lo t)和智能楼宇(ib)为代表的新型无线通信环境中降低能耗比增加系统的吞吐量和降低系统的延迟更为重要。在2016年12月工信部发布了《信息通信行业发展规划(2016-2020年)》里面提到了一个目标:到2020年信息通信行业总体能耗比2015年降低10%。同时新建大型云计算和数据中心的pue( power singe effectiveness pue)低于1.4。因此在无线通信系统中如何解决干扰和衰减如何高效利用稀缺的频谱资源来保证有限的无线信号可靠地传输从而降低能耗实现绿色通信是一个巨大的挑战和持久的任务也是全球通信行业面前的一项艰巨的任务这就需要依靠相关的关键无线通信技术来实现。6.1 引言 从节能的角度出发高阶mimo( massive multiple-input multiple-output massive mimo)通过在基站侧部署更多的天线阵列使用户的矢量信道更加正交用户之间的相关性降低从而无用户之间的干扰基站可以通过应用低功 率放大器节 省能耗。有研 究显 示通过高阶mimo可 以降 低基站耗能和费 用。2018 年 11 月 23 日在全球宽带论坛上华为公布了 smartmassivemimo方案并对 71号方案进行了介绍。由于 massive mimo模块拥 有64 个 以上不同的发射通道因此在低负载或特定覆盖环境下通过对一些不必要的发射通道进行关闭处 理站点的平 均功耗可 以降 低大约 15~20%。但是由于尺寸、功率、硬件复杂性等诸 多制约某些终端 无法达到多天线的配置要求。因此协同通信技术[81-[101也称为虚拟 mimo利用 了无线信道的广播 性在不 需要 在发送端部署大量物理天线的情况下引入了部分协同用户扮演中继(relays)来转发他们从发送端接 收到的数据分 组从而创建了一个可 以提 供分集增益的虚拟 mimo系统。这样接收端可以通过适当结合这些来自不同独立传输路径的数据分组复件对 衰弱信号进行重建最终成功解码原 始数据分组。协同用户既是发送者又是数据源因此它并不消耗额外的资源。在数字通信系统中最常用的差错控制技术有两种:自动重传请求协议(arq)和前向纠错fec技术【4】【15】。第一种是通过接收和发送双方的互相反馈和回应以及重发数据来检测和恢复错误第二种是通过比较接收和发送两端的冗余码来确定数据的正确性和对错误进行修正。但是这两种技术也都有各自的局限性:aro协议主要用于检测错误它具有较小的冗余性能够在较低误码率的情况下实现较好的数据处理能力也即较快的速度这也会导致较大的传输延迟。在信道质量很差的情况下过多的重发发送将严重影响系统的性能而fec技术只是单纯的纠错具有较大的冗余性能够减少系统在传输过程中的重发次数。但是在信道质量相对较好的情况下引入较多的纠错比特也会造成性能的下降。因此融合这两种技术优势的混合arq协议(harq)应运而生。二、harq协议 源网接收到分组中的错误比特数在fec的纠错能力范围内源会纠正错误而无需重传请求而错误比特数不在fec的纠错能力范围内源将重传请求数据再次发送因此接收端既具有fec的功能也有arq的功能。很明显harq比纯fec的解码性能要高比纯arq的传输性能要好。61 此外随着移动通信系统的不断发展从1g、2g到3g、4g移动通信使用的频段也不断的提高比如3g是2010mh2-2025mhz4g是2575-2635mhz到5g的fri(450mhz-6000mhz)fr2(24250mhz-52600mhz)。虽然不断提高频段给网络带来的谱宽增大从而提高数据的传输速率但是网络的链路速度越高基站的传输范围越短这也表示运营商需要建立更多的基站以覆盖相同的网络区可惜的是建立基站的代价是个非常大的成本例如新建立一个5g宏基站的成本平均大约在40-50万间为了克服链路速度的限制建立基站来增加网络的传输范围成本太高了因此这是一个分布式的无线网络系统7hui能够在不过分牺牲基础设施的情况下增加信道容量从而有效扩大网络的传输范围而分布式无线网络成为未来无线网络的一个重要方面截止目前分布式无线网络已经是一个相当宽泛的概念。包括adhoc网络、无线传感器网络( wireless sensor networks wsns)和无线mesh网络以及采用分布式协调功能(distributed caordinatianf nction dcf)的ee802.1l无线局域网(wireless local area networks wlans)。虽然分布式无线网络与传统的蜂窝网络有许多的差别这也直接导致了在分布式无线网络的研究和应用中仍然面临着许多问题如数据问题、高效的设计以及可靠的多跳路由算法等。因此在伯导绿色通信的大背景下将harq技术引入中继协同通信系统研究分布式无线网络的系统性能和节能策略分析各种网络参数对系统性能的影响不仅对我国社会的未来的发展具有重大的实用意义而且对下一代移动通信网络的规划具有重要的理论指导意义。。1.2 研究现状1984年LinS与CostelloDJ等学者在[25]文献中对ARQ、HARQ的多种策略以及使用线性分组码LinearBlockCode LBC进行的错误检测进行了深入的综述。他们还对HARQ技术的未来发展趋势进行了详尽的探索为HARQ技术的深入研究奠定了坚实的理论基石。近年来随着通信网络和计算机应用技术的不断提高基于分组交换技术的新一代通信网逐渐成为当前研究热点之一。本研究将HARQ协议的发展历程总结为三个主要的阶段这与协同技术的演变历程有许多相似之处:第一阶段:1984年至2008年间的早期阶段早期对harq的主要研究似乎集中在证明其与arq等其它技术的等效性51如 hej等在[55]中利用在[54]中提出的自适应sr-arq方案中的adhoc算法对sr-harq协议进行了系统分析。通过计算机仿真证明了稳定函数法(sfm)的可行性。在此基础上将harq[56]与相结合提出了一个适于adhoc网络的基于正交时隙的传输策略。通过建立块衰落环境下信息论的主要定理获得了几个有代表性的拓扑和协议的数值结果并证明了该策略在权衡能量和时延方面比传统的点对点链路级联多跳协议有了一定的提高。casari p in [57]中研究了基于fountain码的harq策略在水声信道中的多播消息传输并用蒙特卡罗模拟证明了数字fotain码是延迟可靠和效率方面一种明显有前途的arq技术。在haro的初期阶段我们分析了诸如turbo码fountain码等编码技术的性能并将其应用到全球移动通信系统(gsm)等基础网络和adhoc网络等。这些研究为harq以后的发展打下了良好的基础推动了其稳定发展。。第二阶段:2008年至2016年间的中期阶段由于harker早期研究阶段已经意识到有必要研究如何结合自适应技术来提高b1.b91性能研究和优化各种harker协议以及如何应用与移动网络的实现和进一步优化111. 。。例如:在【58】中.ramisj et al.目的在于为应用提供异构qs保证。他们通过共同利用harker和amc技术来实现规定 qos 束下系统吞吐量最大化。为了解决传统harker协议重传时谱效率低问题提出 ntc-harker (networkcoding and distributed turbocoding based type-iharker)协议以及基于 chase 的分布式 turboco译码器从而有效降低分组误码率 (packet errordensity peor)。在【ha】环境下他们提出一种基于 hase 的分布式 turboco译码器。并且提出一种基于hq的无线通信策略该策略在 h61 环境中实现了基于 arq 的多节点的交换请求。在这一研究阶段我们在无线通信网络环境下针对不同类型的harker协议(如typ)结合了多种通信技术(如amc、协同技术等)和不同的编码策略(如分布式t rbo编码raptor码等)来提高系统性能取得了一系列具有重要价值的理论成果。。第三阶段:2016年至2020年间的当前阶段近年来应用比较成熟的hارq在一定程度上很多热点网络中有例如认知无线网络(crнs)是其中一个典型案例。例如rehman au等人在论文[63]中搞了个基于sw-.harq的认知无线电网络所采取的方案的基本思路是设备节点在主用户(pu)的信道空闲期间进行监听并通信停等式混合自动重试请求(sw-harq)协议可以看做是认知无线电网络的基础在此基础上该研究组在论文[64]中进一步研究了有谱感误差时的方案即他们提出的csw-harq协议主要研究了系统的吞吐量与时延性能的关系不同参数设置对于系统的其他分析又例如khan fazl dllu вn等人也在论文[65]中搞了个适用于crns的sw-harq方案通过建立两状态模型(即信道或忙或闲的dtmc)来研究主用户的信道占用规律。另外burichme在文献[66]中和跨层例如physcial layer和mac layer的多种层面对该技术进行了分析发现hارق对于系统能效和高传输有帮助。而如论文[67]中lux采用随机几何来对大规模的上行传输特别是对大规模的蜂窝网络上行传输采用hارq-ii型重传可以对网络容量上限有理解采用harq类型重传对网络容量上限有理解。以上这些都说明在复杂网络采用适合的harq对通信系统性能有帮助。1.3 研究内容1HARQ-CC辅助下长短包混合传输的性能分析研究了一种混合自动重传请求HARQ辅助长短包混合的环境反向散射通信BackCom网络性能。在该网络中基站向蜂窝用户传输长数据包同时物联网IoT节点通过重传机制执行短包反向散射通信。2非线性能量收集模型的应用与影响针对物联网节点的短包反向散射通信我们采用基于Chase合并的HARQHARQ-CC方案和实际非线性能量收集模型研究了跨越单个或多个蜂窝传输块的短包重传场景。3蜂窝长分组传输的中断概率评估通过考虑能量因果约束和连续干扰消除过程中的解码错误推导出物联网节点误块率BLER的闭式表达式针对蜂窝长包传输推导了中断概率。4仿真验证与性能评估分析仿真结果的正确性分析HARQ-CC方案对物联网节点的BLER性能的影响且对中断概率无明显影响。2 相关理论基础2.1 协同通信技术一般而言协同通信的概念最早出现于20世纪70年代末期。如果一定要说出具体时间的话那么大概要在1979年的时候由于cover and gamal对图2.1所示的包含源-中继-目的三个节点的系统进行了详细的分析(见下图)这大概是对协同通信的最早研究。对各个通信线路的不同传输能力下限进行估算。然后证明在离散无记忆并且存在加性高斯白噪声(见第四章第二节课件关于白噪声的介绍通常指的就是信号以外的噪声干扰)的情况下图2.1中的中继信道的实际传输容量是要大于源到目的单信道的传输容量。这个新的传输容量概念的引入为后来开篇所提及的sendonaris等人的研究奠定了基础。因此当sendonaris et al在2003年发表了名为cooperative radiocomm nication: from theory to practice的文献定义协同通信这个术语之后很快国内外的相关研究开始蓬勃发展。无论国内国外都开始积极研究协同通信的各种应用。。图2.1中继信道模型客观地说协同通信能够被成功应用的关键在于它能够以其优点弥补与其他技术结合时的不足。比如与ofdm多载波调制技术的结合可以弥补信号经过多路径衰落后失去频率矫正能力的问题通过指定数据编码头可以进一步提高传输的纠错能力与动态频谱感知相结合可以使终端自动寻找可用频段进行传输从而提高频谱利用效率通过像arq这样的保障性机制通过对关键信息进行几次重复传输可以提高传输的保障能力。换句话说就是通过不同技术的结合最终达到11大于2的效果。图2.2中的分类方式只是其中一种划分方式主要依照通信过程中不同节点作用的差异进行划分比如有些方案注重中继转发有些方案注重多节点的协同计算等都是实现上述效果的不同途径。1)按照协作对象来划分的话分为两大类:相同类型的网络之间的合作和不同类型的网络之间的合作: 比如我们现在用的无线网络已经升级到既要面对wlan无线局域网wi max这种微波通信技术蜂窝移动通信系统卫星通讯网络等多种种类型的接入系统的水平。每种接入系统的都有自己的优势但是目前任何一种接入系统都无法满足用户在传输速度、传输面积或者终端移动支持等方面的需求。因此在ip协议技术这个大框架下各种接入网络间的合作提供更灵活的业务需求是通信技术发展过程中的必然这也是我们所说的异构网络间协作。这个方向需要解决的问题例如不同网络之间的漫游等移动管理问题而同构网络内部的协作方式:就是所有的设备都工作在相同的网络架构下。在这种情况下又可以按协作中继设备的种类分为固定中继和用户终端互助两种方式。固定中继中继设备的种类比较简单功能也比较单一它就是纯粹的替发送端发送数据。用户终端互助中继设备的中继类设备本身也可以作为一个数据源。当不需要协助主设备时例如主设备信号良好的情况下中继设备还可以自己发送数据内容这样显然更灵活。。图2.2协同通信的分类2)根据中继对源节点信息处理方式的不同固定协同模式是协同通信中最基本的协同方式也是其他协同方式的基础包括amplify and forward (af)和decode and forward(df)两种主要的工作方式。图2.3是单中继协同模式下af与df的信号流程图。从图中可以看出与不失真信号处理相比模拟信号处理的af方法由于解码节点能够接收两个衰减信号因此获得了满分集的增益因而有明显的性能改善。然而af模式下中继不进行任何其他处理中继直接将接收机的源信号进行功率放大并且将放大后的源信号转发给目的节点不仅放大了信号而且在目的节点与中继之间信道放大了来自源节点的噪声产生噪声传播的不良效应。而数字信号处理的df方法通过先让中继对接收到的源节点信号进行译码和估值然后将复件信号转发到目的节点这样就消除了af方式中的噪声传播。但是源-中继信道的译码错误率随着传输跳数的增加而增加。因此df方式下源-中继信道的质量将直接影响协同通信系统的性能:其中yR和yD分别表示R和D在第一传输阶段的接收信号x为源节点S的发送信号Ps为S的发射功率hij表示i-j链路的信道衰落增益。而第二传输阶段D会根据AF 和DF方式的不同接收到R转发的信息分别如式所示:其中且下的放大系数在DF的数据传输模式里如果R成功解码了S的信息那么在第二个阶段这些信息会从R被传送到D否则第一阶段的信息不会被接收到。相对地说信息在第二阶段会持续地从S传给D。当信道容量CBl0g1s低于r时S-R链路可能会面临传输中断的风险这通常被称为传输错误。为了避免这种情形我们可以使用两个不同类型的比特序列来传送一个或多个数据项。在这批数据里B代表的是带宽它表示S-R链路的信噪比Signal-to-Noise Ratio SNR而r则是信号传输的速率。由于在第一阶段传输过程中没有考虑信道估计误差对整个系统性能的影响所以不能准确地反映出实际通信环境的真实情况。因此在第二阶段的传输过程中是切实可行的当使用DF方法时D接收到的带有噪声的衰减信号可以被描述为:图2.3 固定协同模的信号处理流程图然而在af和df的固定协同积式中中继结点将重复发送来自源结点的信息这样将降低系统的自由度利用率。因此在 中hunter等人将信道编码的概念应用到协同通信技术从而导出了编码协同模式。图2.3(a)是其信号处理的过程。从图2.3(a)可以看出编码协同模式是基于df的一个新的编码版本。在编码协同模式中每个用户码字的不同部分是分别通过两条不同的衰落路径发送的而r会先正确译码解密接收到来自源结点的信息然后再进行重新编码发送。2.2 HARQ技术在1984年shulinn和danielj.costello在文献中总结了haro并对harq的未来发展趋势提出了展望为ha业的技术发展奠定了基础。由于与编码技术结合如图2.4所示harq的运用需要mediaccess control mac层和physical phy层的协作。物理层的主要任务就是承担harrq的软件化传输packet和发送acknowledgement等任务而mac层就是管理、调度并协调 Harrq的传输过程并存储重传过程中涉及到的相关数据。。图2.4 HARO系统框图一般harq的思想是:发送端发送数据包加上crc然后送入fec编码并发送给接收端。若接收端经过纠错检错后确定正确收到了该数据包接收端将给发送端反馈认可应答( acknowledgement ack)的信息释放缓存并发送新的数据否则接收端给发送端反馈否定认可应答(negative acknowledgement nack)的信息请求发送端重新发送该数据包。直到接收端正确接收数据或发送端重发次数达到最大发送端才停止发送数据包或丢弃 发送端。根据图2.5有三种不同的harrq方案 1.按接收端处理以及接收端合并接收信号的差异分为typel类型和软合并类型。软合并类型根据发送端重传数据内容的一致性分为跟踪合并型cc(chase combiningcc)以及增量几余型(incremenatalred nency ir)。对于harrq-typei类型与传统的typei型harrq的区别在于传统的typei型harrq只传送纠错parity bits即采用一种自适应编码速率的策略一旦接收端收到包数据先进行纠错如果超出其纠错能力则请求重发并在重传时传送不同的冗余数据。值得指出的是typel类型在处理那些没有被正确解码的包数据时选择了直接丢弃的方法 2.按发送端处理以及发送信号的差异分为频域联合调制和功率控制(frequency domain joint modulation and power controljmod ctrl)类型和基于发送分集(transmit diversitytd)类型。tdscdma系统采用的是基于发送分集(td)类型。;HARQ-CC型:不同于TypeI型和CC型接收端在无法进行错误修正的情况下会首先将错误的数据包保存在指定的缓存中然后向发送端反馈NACK信息请求重新发送。如果不存在重发问题那么接收端就可以根据收到的数据对错误包做进一步处理。在接收端接收到的重传数据包与缓存器中的错误数据包会被软合并接着进行联合解码直到成功传输或达到系统的最大重传次数。本文通过理论分析给出了一个简单而有效的算法从而实现了对所有可能出现的误码率为零的数据包进行正确地处理。需要特别指出的是在CC型的环境中发送端发送的每一个数据包都与首次传输时所使用的数据包保持一致这意味着它们都是几个一模一样的版本;HARQ-IR型:IR型与CC型有所不同其发送端在每次重传时都会挑选不同的冗余版本。当需要将这些冗余版本重组成一个完整的数据链时必须要重新解码和合成才能得到正确的信息。换句话说每一次数据的重传都会增加一个新的校验比特并通过对编码器输出进行打孔处理以确保每一次重传的数据都具有不同的冗余版本。由于每个发送者所接收到的数据包数量不一样因此其解码效率也有所不同。在数据接收端我们首先将多个接收到的数据包进行软合并以产生较低的编码速率数据然后再进行译码这样做可以提高译码的准确度。图2.5 HARQ的分类综上所述typei是最简单的haro方法因为它没有合并译码不使用任何特殊的缓存设备所以它所需要的系统缓存空间最小因此typei适合于高质量变化较慢的信道虽然iregular可以提供更多的编码增益但是它需要在上层控制平面结构设计比较复杂而且它所需要的系统缓存空间也是最大的。相对typei和typeiregulartypec的计算复杂度较低而且对缓存的要求不高所以对于实现而言更容易。但是在高阶调制解调不精确的信道估计或差的信道条件下它的吞吐量较低它的性能在两者之间。因此这三种haro类型都有它们各自的优点和缺点我们需要根据各自的网络环境来选择适合的haro类型。。2)根据重传的时间(时间域)的不同harq分为同步harq和异步harq: 1.同步haro:在同步haro情况下重传只能在时间域中的某些时间进行。虽然同步haro不能使用所有的时刻但它可以通过系统的帧号推断出haro的进程编号因此无需额外的信令来传送harr进程编号这样能降低控制信令的成本以增强控制信道的稳定性2.异步harr:异步表示重传可以在任意的时间发生换句话说接收者对传输的时间是不知道的。虽然异步harq在传输harr的进程编号时需要额外的信令来调度但与此相对应的是异步harq能更合适的时间和系统资源所以具有更高的适应性。3)根据重传的数据的性质在频率域是否有变化可分为自适应和非自适应haro。a.在自适应haro每次重传数据通过调整参数以适应当前的信道环境发送者都会以适当的参数进行传输这意味着它可以调整用于重传的物理资源块Physical Resource Block PRB和调制与编码策略Modulation and CodingScheme MCS;3)非自适应HARO:在非自适应HARO环境下相关的传输参数在接收端是已知的因此在传输过程中不需要额外的信令来传输相关的控制信息并且必须使用与上一次传输相同的PRB资源和MCS。