协作通信网络中联合功率分配与中继选择算法的研究
[Abstract]:Cooperative communication technology can improve the capacity, coverage and robustness of wireless communication networks by establishing a virtual multi-input multiple-output (Multiple Input Multiple Output,MIMO) system to realize spatial diversity. In cooperative communication networks, the commonly used relay protocols are amplified forwarding (Amplify-and-forward,AF), decoding and forwarding (Decode-and-forward,DF) and coded collaboration (Code Cooperation,CC). The network model is divided into one-way relay network (One-Way Relay Network,). OWRN) and two-way trunking network (Two-Way Relay Network,TWRN). Compared with OWRN system, TWRN has higher spectral efficiency, but the system is vulnerable to channel estimation error due to the existence of self-interference. Relay selection (Relay Selection,RS) and Power allocation (Power Allocation,PA) are two main ways to improve the performance of cooperative communication network systems. RS refers to the selection of relay nodes that are most suitable for forwarding signals according to channel conditions. PA refers to the reasonable allocation of the total transmission power of the system to optimize the performance of the system. In this paper, the joint RS and PA algorithms of TWRN are studied in depth. On the one hand, according to the instantaneous channel state information, several combined RS and PA algorithms of traditional bidirectional relay network (Conventional TWRN,C-TWRN) and energy collection bidirectional relay network (Energy Harvesting TWRN,EH-TWRN) are proposed to improve the performance of TWRN system. On the other hand, the influence of channel estimation error on power consumption, transmission rate and bit error rate (BER) of TWRN system is studied. The main contents of this paper are as follows: (1) in the traditional AF-TWRN system, a joint RS and PA algorithm is proposed, which aims at maximization and rate. Firstly, the end-to-end signal-to-noise ratio (Signal-to-Noise Ratio,SNR) of the two TWRN communication links is obtained by using the instantaneous channel state information, and the optimal power allocation for each relay node is obtained. Then the transmission rate of each relay node can be compared. Finally, the relay node with the best performance is selected to forward the signal. On the basis of this, a joint RS and PA algorithm with limited relay power is proposed, which greatly reduces the transmission power of relay. (2) in traditional AF-TWRN system, the proposed algorithm can reduce the transmission power of relay greatly. A joint RS and PA algorithm is proposed to minimize power consumption in the presence of channel estimation errors. By using the Karush-Kuhn-Tucker (7) KKT (8) optimization condition, the optimal power allocation of the system is obtained, and the relay nodes which make the total power consumption of the system least are selected. Finally, the transmission power of TWRN with different channel estimation errors is compared. (3) in EH-TWRN system, based on power division protocol (Power Splitting-based Relaying,), the transmission power is compared. PSR) proposed an energy efficient combined RS and PA algorithm for the system with perfect channel estimation and imperfect channel estimation, and obtained the optimal energy collection ratio for each relay node and the optimal power allocation for the corresponding two sources. The analysis shows that compared with C-TWRN, EH-TWRN significantly reduces the power consumption of the system. Similarly, with the increase of channel estimation error, the power consumption of EH-TWRN system increases. (4) in EH-TWRN system, based on the SNR equilibrium criterion of two communication links, an optimal joint RS and PA algorithm is proposed. The analysis shows that compared with the traditional RS and PA algorithms, the method proposed in this paper can achieve the maximum transmission rate. Based on this, the influence of channel estimation error on the transmission rate and bit error rate (BER) of the system is analyzed.
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN915.0
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,本文编号:2458519
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