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      基于能效的多天線中繼網(wǎng)絡(luò)波束形成設(shè)計(jì)*

      2018-04-27 01:35:36龔名新陳海華蘇曉鳳
      傳感器與微系統(tǒng) 2018年5期
      關(guān)鍵詞:發(fā)射功率接收端中繼

      龔名新, 陳海華, 蘇曉鳳, 李 博

      (南開(kāi)大學(xué) 電子信息與光學(xué)工程學(xué)院,天津 300350)

      0 引 言

      中繼技術(shù)和波束形成技術(shù)是下一代無(wú)線通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)[1~3]。在中繼中使用波束形成技術(shù)不僅能提高系統(tǒng)的覆蓋范圍和傳輸速率,還能顯著地提高頻譜效率和能量效率。中繼網(wǎng)絡(luò)中的轉(zhuǎn)發(fā)方式有多種:放大轉(zhuǎn)發(fā),解碼轉(zhuǎn)發(fā),壓縮轉(zhuǎn)發(fā)等。在放大轉(zhuǎn)發(fā)方式中,中繼將所接收的信號(hào)乘以權(quán)重系數(shù)后轉(zhuǎn)發(fā)至接收端,因其計(jì)算復(fù)雜度以及硬件復(fù)雜度較低而廣泛應(yīng)用,為此本文采用的中繼網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)方式。

      為提高中繼網(wǎng)絡(luò)的性能,文獻(xiàn)[4,5]中分別提出了2種不同計(jì)算復(fù)雜度的多天線中繼波束形成算法,在滿足中繼發(fā)射功率約束條件的情況下,能最大化接收端的信噪比。文獻(xiàn)[6]算法可以實(shí)現(xiàn)單個(gè)天線功率約束條件下的多天線波束形成。文獻(xiàn)[7]算法同時(shí)考慮了中繼的發(fā)射功率約束條件和接收端的能量采集約束條件。但上述幾種算法并未考慮系統(tǒng)的能量效率,而能量效率已經(jīng)成為通信系統(tǒng)中的一個(gè)重要指標(biāo)。文獻(xiàn)[8]研究了多中繼網(wǎng)絡(luò)中的波束形成問(wèn)題,其提出的波束形成算法可以在滿足總功率和單個(gè)功率約束條件的情況下,最大化系統(tǒng)的能量效率。

      本文提出了一種基于能量效率的多天線中繼波束形成算法,可以在滿足中繼功率約束條件的情況下,最大化系統(tǒng)的能量效率,即系統(tǒng)單位功率下的信噪比。中繼網(wǎng)絡(luò)由1個(gè)單天線的發(fā)射端,1個(gè)單天線接收端和1個(gè)多天線中繼組成。假設(shè)所有的信道信息均已知。經(jīng)過(guò)推導(dǎo),最終得到的波束形成問(wèn)題是一個(gè)非凸優(yōu)化問(wèn)題,利用文獻(xiàn)[4]中的證明,可以將問(wèn)題簡(jiǎn)化為一維的優(yōu)化問(wèn)題,利用求導(dǎo)的方法得到最優(yōu)解。仿真結(jié)果顯示,算法能有效提高系統(tǒng)的能量效率。

      1 系統(tǒng)模型

      如圖1所示,中繼網(wǎng)絡(luò)模型中,發(fā)射端和接收端間無(wú)直接鏈路。數(shù)據(jù)由發(fā)射端傳送到接收端由2個(gè)階段組成:發(fā)射端將數(shù)據(jù)發(fā)送給中繼;中繼將接收的信號(hào)乘以權(quán)重矩陣后轉(zhuǎn)發(fā)給接收端。

      圖1 系統(tǒng)模型

      假設(shè)中繼的天線數(shù)為R,則在第一階段中,中繼接收的信號(hào)可表示為

      r(n)=fs(n)+nr(n)

      (1)

      式中n為時(shí)間采樣序列;f[f1,…,fR]T為發(fā)射端到中繼的信道系數(shù);s(n)為發(fā)射端的發(fā)送信號(hào);nr(n)為中繼上的噪聲向量。

      在第二階段中,中繼的發(fā)射信號(hào)可表示為

      t(n)=WTr(n)

      (2)

      式中W為一個(gè)R×R的復(fù)矩陣。根據(jù)式(2)接收端的接收信號(hào)可以表示為

      y(n)=gTt(n)+nd(n)

      (3)

      式中g(shù)[g1,…,gR]T為中繼到接收端的信道系數(shù);nd(n)為接收端的噪聲。

      利用式(1)和式(2),可以將式(3)重寫為

      y(n)=gTWHfs(n)+gTWHnr(n)+nd(n)

      (4)

      可以看出,接收端的接收信號(hào)由有用信號(hào)和噪聲分量2部分組成,可以分別表示為

      ys(n)gTWHfs(n)

      (5)

      yn(n)gTWHnr(n)+nd(n)

      (6)

      根據(jù)克羅內(nèi)克積的性質(zhì)可以將式(5)和式(6)重寫為

      ys(n)=vec(gTWHf)s(n)=(fT?gT)vec(WH)s(n)

      =[vec(WT)]H(f?g)s(n)

      (7)

      yn(n)=[vec(gWHIR)]Tnr(n)+nd(n)

      =[(IR?gT)vec(WH)]Tnr(n)+nd(n)

      =[vec(WT)]H(IR?g)nr(n)+nd(n)

      (8)

      式中 ?為克羅內(nèi)克積;IR為一個(gè)R×R的單位矩陣。定義wvec(WT)和hf?g,其中,vec(·)為按列將矩陣展開(kāi)為向量,式(7)和式(8)可重新表示為

      ys(n)=wHhs(n)

      (9)

      yn(n)=wH(IR?g)nr(n)+nd(n)

      (10)

      根據(jù)式(9)將有用信號(hào)的功率表示為

      E{|ys(n)|2}=E{|wHhs(n)|2}=PswHhhHw

      (11)

      式中Ps為發(fā)射端的發(fā)射功率。假設(shè)中繼各天線和接收端的噪聲均為相互獨(dú)立的白噪聲,根據(jù)式(10)可以將噪聲分量的功率表示為

      E{|yn(n)|2}=E{|wH(IR?g)nr(n)+nd(n)|2}

      (12)

      利用式(11)和式(12),可以將接收端的信噪比(signal to noise ratio,SNR)表示為

      (13)

      利用式(1)和式(2),可以將中繼的發(fā)射功率表示為

      (14)

      利用克羅內(nèi)克積的性質(zhì),可以將WHf重寫為

      WHf=vec(IRWHf)=(fT?IR)vec(WH)=(fT?IR)w*

      (15)

      利用式(15),可以將式(14)重寫為

      Pt=E{s*(n)wT(fT?IR)H(fT?IR)w*s(n)}+

      (16)

      式中QPs(f?IR)(f?為一個(gè)R2×R2的單位矩陣。

      2 基于能效的波束形成設(shè)計(jì)

      最大化中繼網(wǎng)絡(luò)的能量效率,同時(shí)保證中繼總功率不超過(guò)預(yù)定值。定義系統(tǒng)的能量效率η為接收端的歸一化信噪比,即信噪比與系統(tǒng)總功率的比值

      (17)

      式中PPs+Pt為系統(tǒng)的總功率。利用式(13)、式(16)和式(17),基于能效的波束形成問(wèn)題可以表示為

      我的老朋友吳濱的身份有很多:WS世尊、無(wú)間設(shè)計(jì)創(chuàng)始人、中國(guó)十大設(shè)計(jì)師、跨界藝術(shù)家。在眾多身份中,吳濱更喜歡將自己定義為設(shè)計(jì)師或者跨界藝術(shù)家。設(shè)計(jì)對(duì)于吳濱來(lái)說(shuō)喜好的占比絕對(duì)多于工作,至于跨界,他在最近五年的藝術(shù)所及,大到群體建筑物的綠野仙蹤,小到機(jī)械零部件的冰冷精密。

      (18)

      式中Pmax為中繼最大可用發(fā)射功率。

      根據(jù)文獻(xiàn)[9]可知,式(18)的問(wèn)題是一個(gè)非凸問(wèn)題,直接求解十分困難。為了簡(jiǎn)化這個(gè)問(wèn)題,可以將其重寫為

      s.t.0

      (19)

      當(dāng)中繼的發(fā)射功率Pt為一個(gè)固定值時(shí),式(19)中的內(nèi)層優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)最大化信噪比同時(shí)滿足中繼功率約束條件的優(yōu)化問(wèn)題。根據(jù)文獻(xiàn)[4]中的證明,當(dāng)信道系數(shù)f和g在統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立時(shí),該問(wèn)題的最優(yōu)解可以寫為2個(gè)向量的克羅內(nèi)克積,即w=wr?wt,利用拉格朗日乘子法有

      (20)

      由式(20)可以得到,當(dāng)中繼發(fā)射功率固定時(shí),接收端的最大信噪比為

      (21)

      將式(21)代入式(19),可簡(jiǎn)化為一維優(yōu)化問(wèn)題

      s.t.0

      (22)

      對(duì)式(22)中的目標(biāo)函數(shù)求導(dǎo)可以得到

      (23)

      (24)

      (25)

      3 仿真結(jié)果

      圖2給出了能量效率隨中繼最大可用發(fā)射功率的變化趨勢(shì)。將本文算法與文獻(xiàn)[5]中的基于信噪比的算法以及未使用波束形成的放大轉(zhuǎn)發(fā)方式進(jìn)行對(duì)比。在直接放大轉(zhuǎn)發(fā)方式中,中繼的權(quán)重矩陣被設(shè)為W=βIR,其中β為一個(gè)可變參數(shù),以保證中繼功率約束條件得到滿足。從圖中可以看出:當(dāng)Pmax<10 dB時(shí),能量效率隨著中繼最大可用發(fā)射功率增大而增大;當(dāng)Pmax>10 dB時(shí),基于能量效率的算法的能量效率幾乎保持不變,另2種方法的能量效率均出現(xiàn)了下降。

      圖3給出了中繼天線數(shù)分別為10,20以及30時(shí),系統(tǒng)的能量效率隨最大可用發(fā)射功率的變化情況??梢钥闯?,中繼的天線數(shù)量越多,系統(tǒng)的能量效率越高。

      圖3 不同天線數(shù)的中繼能量效率對(duì)比

      4 結(jié) 論

      提出了一種基于能量效率的多天線中繼波束形成算法,以系統(tǒng)的歸一化信噪比為優(yōu)化目標(biāo),同時(shí)考慮中繼的最大發(fā)射功率限制。最終得到的優(yōu)化問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化一維的優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)求導(dǎo)的方法得到最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明:相較于基于信噪比的波束形成算法和未使用波束形成直接放大轉(zhuǎn)發(fā)的方式,本文算法能有效地提高系統(tǒng)的能量效率。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 張 洋,孫長(zhǎng)印,劉 毓,等.5G超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)合虛擬波束形成的小區(qū)選擇算法[J].傳感器與微系統(tǒng),2016,35(1):139-141,145.

      [2] 刁新穎,張 曙,郭冬梅.基于自適應(yīng)協(xié)作分集技術(shù)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)[J].傳感器與微系統(tǒng),2011,30(3):76-80.

      [3] 趙東來(lái),王 剛,劉春剛,等.OFDM-PNC中繼系統(tǒng)的信道估計(jì)算法研究[J].無(wú)線電通信技術(shù),2015,41(6):19-22.

      [4] Havary-Nassab V,Shahbazpanahi S,Grami A.Joint receive-transmit beamforming for multi-antenna relaying schemes[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2010,58(9):4966-4972.

      [5] Havary-Nassab V,Shahbazpanahi S,Grami A.General-rank beamforming for multi-antenna relaying schemes[C]∥2009 IEEE International Conference on Communications,Dresden:IEEE Press,2009:1-5.

      [6] Xiao Q,Dong M,Liang B.On performance of multi-antenna relay beamforming with per-antenna power constraints [C]∥2012 Conference Record of the Forty Sixth Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers(ASILOMAR),Pacific Grove:IEEE Press,2012:1371-1375.

      [7] Huang J,Li Q,Zhang Q,et al.Relay beamforming for amplify-and-forward multi-antenna relay networks with energy harvesting constraint[J].IEEE Signal Processing Letters,2014,21(4):454-458.

      [8] Hao Y,Jing Y,ShahbazPanahi S.Energy-efficient network beamforming design using power-normalized SNR[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2014,13(5):2756-2769.

      [9] Boyd S,Vandenberghe L.Convex optimization[M].New York:Cambridge University Press,2004:136-146.

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