非正交多接入中继信道中的物理层网络编码设计

发布时间：2018-06-20 17:35

本文选题：协作通信 + 网络编码　；参考：《上海交通大学》2014年博士论文

【摘要】：随着移动互联技术的不断发展和进步,以WIFI、蜂窝通信和蓝牙等为代表的无线通信技术已经成为我们日常生活的重要组成部分。但是,相比于有线网络而言,无线网络更容易受到信道衰落、路径损耗、阴影效应和信道间干扰等不稳定因素的影响,使信号的传输质量大大降低,因而只能为用户提供相对有限的数据传输速率。近年来,由于MIMO系统、协作通信和网络编码等相关技术广泛应用于无线通信网络,无线通信系统的数据传输速率和频谱效率大大提高,从而最大限度地实现了网络资源的合理运用。本文综合考虑了无线通信在分集增益、差错性能和资源分配等方面的需求,在非正交多接入中继信道中设计了模拟和数字两种类型的网络编码协议。本文主要的创新工作归纳如下：首先,针对传统模拟网络编码在中继转发过程中产生的噪声放大效应,导致信宿处接收星座点之间距离较近的问题,本文设计了成对差错概率最优的广义模拟网络编码协议,一方面保留了模拟网络编码的简单特性,另一方面又有效的提高了系统的差错性能。基于系统成对差错概率和信宿接收星座图上相邻星座点的欧式距离之间的密切关系,本文提出了一个最大化最小欧式距离的中继变换矩阵来调整中继接收信号的发射功率和相位。进而利用拉格朗日法求解得到最优变换矩阵和两个信源的最优发送功率,从而降低了系统的成对差错概率。特别的,当变换矩阵是一个二阶的单位矩阵时,广义模拟网络编码就退化为传统的模拟网络编码。其次,针对传统数字网络编码存在的检测模糊和中继译码差错扩散两个问题,本文提出了功率自适应数字网络编码策略,使得系统既能够达到满分集,又能获得较高的编码增益。本文通过将中继的功率表征为功率缩放因子和功率自适应因子的乘积,一方面利用功率缩放因子来抑制信源-中继信道的差错扩散,另一方面利用功率自适应因子来实现信源信号对与网络编码信号的一一映射解决了检测模糊问题,实现了系统的满分集增益。另外,基于中继和信宿处接收星座图的特点,本文采用楔形概率计算模型和坐标变换的方式推导了系统符号对差错率的闭合表达式。基于符号对差错率和星座点欧式距离之间的关系,本文得到了最优的功率自适应能级,从而提高了系统的编码增益。最后,针对中继译码差错扩散问题,为了提高协作链路的利用效率,本文提出了一种机会网络编码策略。中继节点通过信源-中继多接入信道的中断事件来决定后续转发信号的类型,包括网络编码信号、重复编码的单信源信号或者不协作。本文通过分析二进制输入下发送信号和接收信号之间的互信息,得到了系统在机会网络编码下的中断概率。通过建立不同中继转发信号对应的接收端星座图,本文进一步得到了译码判决区域边界的表达式,并以此作为依据对系统比特差错概率进行了分析。综上所述,本文从模拟和数字两个角度,针对非正交多接入中继信道中的噪声放大、数字网络编码检测模糊和译码差错扩散等问题进行了研究,提出了广义模拟网络编码、功率自适应网络编码和机会网络编码三种不同的物理层网络编码策略,分别有效地解决了传统网络编码不能达到满分集和编码增益较低等多个问题。理论分析和仿真实验结果表明,三种网络编码策略都可以达到满分集增益。通常来说,广义模拟网络编码策略的成对差错性能优于其他策略。而随着中继距离信源越来越远,中继译码错误的概率随之增加,采用相同数字网络编码机制的机会网络编码策略的差错性能将逐渐优于功率自适应网络编码策略。
[Abstract]:This paper proposes a generalized analog network coding scheme to maximize the probability of error . In recent years , the paper proposes a generalized analog network coding protocol which maximizes the minimum Euclidean distance . This paper studies the problems of noise amplification , digital network coding detection and error diffusion in non - orthogonal multi - access trunk channels from analog and digital angles , and proposes three different physical layer network coding strategies for generalized analog network coding , power adaptive network coding and opportunistic network coding .
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN929.5;TN911.2

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