多源多中继协同中继选择和优化功率算法

发布时间：2020-06-23 16:16

【摘要】：无线信道中的多径衰落和噪声干扰问题一直是影响通信质量的主要因素,而协同通信技术可以为单天线的用户设备构造出一个虚拟的多入多出的分布式系统从而获得空间分集增益,提高通信的准确性和可靠性,同时,利用分布式系统中的中继节点可以实现中继传输、拓展信号的覆盖范围、减少盲区和弱区、提高信道容量以及改善小区边缘的频谱利用率。协同通信的出色性能使其在无线传感网、认知无线电以及物联网中都有广泛的应用。多源多中继协同通信系统往往因结构复杂而导致其中继选择算法和功率分配算法的复杂度过高而难以在现实通信环境中运行与维护。论文针对多源多中继系统中的中继选择算法在复杂度、带宽消耗和时延方面的不足,提出了一种快速中继选择算法(FRA),同时设计了系统优化容量算法(OCA)和优化功率算法(OPA)以进一步改善系统的总容量。主要研究内容有:(1)针对多源多中继(MSMR)系统中继选择算法复杂度较高、带宽消耗较大以及时延较长等问题,提出了一种快速中继选择FRA算法,同时为了进一步提高系统容量,设计了一种优化系统容量算法OCA。仿真结果表明,与全局最优搜索算法ORA相比,FRA算法可以在不降低系统容量的前提下减小系统复杂度,且随着中继节点数量或者源节点数量的增加其复杂度降低的幅度更为明显,同时,OCA算法在不增加系统复杂度的前提下可以提高系统的总容量。(2)针对MSMR系统中源节点较多或者潜在中继节点的数量较少以及部分中继节点的信道条件较差时各源节点的容量极差较大的问题,设计了优化功率OPA算法以最大化最小系统容量。仿真结果表明,OPA比EPA算法可以更好的最大化最小系统容量,从而减小因中继节点不同而导致的容量差异,并且随着中继节点数量的增多,OPA算法比EPA算法所改善的效果更为明显。
【学位授予单位】：中南民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN925
【图文】：

单源单中继协同通信系统模型

求是最大化系统容量，则 l 值越大系统容量也越大；求在低信噪比下通信，则 l 值越小越好，若在高信噪型模型能够改善系统的性能和在一定程度上延长信号的有限。MSMR 级联模型可以有效的解决信号覆盖范号的多次中继传输以延长信号的覆盖范围，其模型如

【参考文献】

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本文编号：2727588