2013能量有效中继选择方法在协作组播系统中的应用研究.

© 2013由Elsevier B.V.发布由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 5（2013）98 - 1052013年AASRI并行和分布式计算系统用于组播通信的王俊兴 *，陈志刚，姚远电子信息工程系，中国Xi咸宁西路28号，Xi交通大学，邮编710049。中国摘要针对传统协作多播系统随着用户数的增加而消耗大量能量的问题，提出了4种节能的中继选择方案，以降低系统能量消耗。最优中继选择算法采用穷举搜索的方法，从所有可能的中继组合中选择中继，在计算复杂度较高的情况下，有效降低能耗，提高能量效率。贪婪算法根据迭代的思想，利用已选择的中继选择中继，虽然没有达到最优中继选择算法的能量效率，但降低了计算复杂度。此外，基于用户组播速率的中继选择是利用每个用户的组播速率来选择中继，使得信道条件较差的其余用户能够正确解码数据，而基于用户间信道状态信息（CSI）的中继选择是根据每个用户正确解码数据与所有用户解码失败之间的整体CSI来选择中继，与贪婪算法相比，这两种方案进一步降低了复杂度。仿真结果表明，所提出的能量有效中继选择方法在满足公平性要求的同时，能够提高能量有效性。© 2013作者。由Elsevier B. V.在CC BY-NC-ND许可下开放获取。由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审关键词：协作组播;能量;中继选择;* 通讯作者。联系电话：电话：029 - 82668772传真：029 -82668772电子邮件地址：wjx619@stu.xjtu.edu.cn2212-6716 © 2013作者由Elsevier B. V.在CC BY-NC-ND许可下开放获取。美国应用科学研究所负责的选择和/或同行评审doi：10.1016/j.aasri.2013.10.064Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）9899我我我1. 介绍多年来，人们研究了大量的协作组播方法，这些方法在高吞吐量和良好的公平性之间取得了平衡。基于网络编码的协作技术[1-2]有效地提高了系统的吞吐量，但性能的有限提高是以增加时延为代价的。另一种空时编码方法[3-4]降低了中断概率，保证了用户间的公平性，但由于对码同步要求严格，难以实现。文献[5]研究了基于解码转发（DF）协议的两阶段协作组播，即传统的两阶段协作。在第一阶段，BS以高传输速率多播数据，只有信道条件良好的用户才能正确解码数据，然后在第二阶段，所有BS将多播数据中继到其余用户。该方案提高了系统的吞吐量，但系统的能量消耗是相当可观的，当数量 用户量很大。因此，在[6-9]中研究了能耗问题。文献[6]提出了一种基于放大转发（AF）的中继选择协议，选择的中继以放大转发（AF）方式将数据转发给解码失败的用户，降低了系统能耗，但该方法仅适用于中继分布在固定位置的网络。利用用户之间的位置信息，最近邻算法在[7]中被提出。该方案虽然在一定程度上减少了中继节点的数量，但由于没有充分考虑用户间的信道状况，不能有效降低能耗。提出了另一种能量有效的协作方案[8]，即在第一阶段解码失败的用户发送请求帮助的消息，然后在传输边界内正确解码数据的用户参与协作。该方案可以在一定程度上降低能量消耗，但只是从理论上分析了正确解码数据的用户被选择作为中继的概率，并没有确定应该选择哪个用户作为中继。因此，为了在满足公平性要求的同时降低系统能耗，提高能量效率，本文研究了四种能量有效的中继选择方法。2. 系统模型考虑[5]中的具有半径为R的圆形小区的无线多播网络，BS位于小区的中心，并且向均匀且随机地位于小区内的N个用户多播。采用两阶段协作多播的思想，首先基站在时间间隔T1内以r1速率向所有用户多播数据，然后被选择的用户在时间间隔T2内以r2速率向未能接收到数据的用户中继多播数据。为了保证所有用户都能接收到相同的数据，两级传输的数据应满足r1T1=r2T2=ST，其中ST为数据包的长度。网络中的所有用户都工作在半双工模式下，也就是说，它们不能同时在同一个频段上发送和接收。在第一阶段，BS向所有用户广播数据，对于位于（li，i），0liR，0i2的用户i（1iN），得双曲余切值.接收信噪比（SNR）为sdP |2 l / N，其中上标“sd”表示B S |2l/N , where thesuperscript‘sd’means that BSi BS i i0向用户多播数据;PBS是BS的发射功率;l-是用户i的路径损耗; l-是路径损耗系数;hi是具有单位方差的零均值循环对称复高斯随机变量，即hi~CN（0，1），是用户i经历的小尺度信道衰落;以及N0-是加性白高斯随机变量的方差。因此，用户i的最大可达速率为由RSD提供Wlog2（1sd），其中W是系统频带。定义覆盖率C，即在第一阶段，覆盖率决定了数据传输速率。计算第一阶段所有用户的瞬时接收信噪比，并将所有信噪比降序排列，得到信噪比向量SNR=[sd1，sd2，100Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）98li，jWlog（1SD2NC ）Wlog（1 min（rd））2JSDer1Wlog2（1NC（一）第一阶段的传输时间由T1=ST/r1给出，并且第一阶段的能量消耗是E1（PBSNPR）T1（二）其中PR是每个用户的接收功率。在第二阶段，选择G中的Nx个用户作为中继，对应的中继集合为Re，然后这些中继将数据转发给B中的用户。为了使所有用户在两个阶段都能正确解码数据，以CSI最差的用户能够正确解码的速率中继多播数据。因此，第二阶段中继的组播速率为10 - 12 -2016刘晓波（rd））NxWlog（1 最小值（P|H|2 / N))jB（3）2 2j2个REI1i，j0其中上标则第二阶段的组播时间为T2=ST/r2，第二阶段的能耗为E2（NxPREN（1C）PR）T2（四）整个过程在两个阶段的系统能量效率可以表示为（五）由于P_BS、P_RE和P_R是固定的，从由于第一阶段的时间和中继节点的数量取决于覆盖率C，第二阶段的时间以该阶段用户的最小接收信噪比为条件，而最小接收信噪比由中继节点决定，因此最大化系统能量效率的问题可以转化为在最佳覆盖率下选择最优中继节点集的问题。将（1）和（3）代入（5），最大能量效率的问题公式化如下：（C*，R*）argmaxN（P NP）（N P N（1 C）P）（六）BS R xRE R其中，C*和R*e分别是系统达到最大能量效率时的最佳覆盖率和最佳中继集合。由于NST第一（PBS）NPR）T1NST（NxPN（1C）PR）T2）Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）98101NCNC3. 能量效率中继选择算法3.1. 最优中继选择算法利用穷举搜索法，得到了最优中继选择算法。该算法的工作原理如下：第一步：将第一级所有用户的瞬时接收信噪比降序排列，得到信噪比矢量SNR。对于给定的覆盖率C，得到用户能够正确解码数据的集合G和用户不能解码数据的集合B，并计算第一阶段的能量消耗。步骤2：对于i=1到NC，从G中随机选择i个用户/多个用户作为中继/中继，估计所有可能的组播在第二阶段中，从Ci中继电器/继电器，并得到相应的继电器集Rei。在i的条件下，步骤3：对于i=1至NC，将速率r2i和相应的继电器组Rei代入（4），计算能耗第二阶段的E2i 针对给定覆盖率C的中继集合可以表示为Rearg min{E2i}（1i NC）和 的 系统 能源 效率 为 的 给定 覆盖 率 C是NSR/e（iEmin{E }）（1iNC）。T12i步骤4：比较不同覆盖率下的系统能量效率，最终选择的中继集合为系统能量效率最大时的集合。通过比较中继的所有可能组合的能量效率，最优中继选择算法选择具有最大能量效率的中继。显然，该算法能够找到最优中继集，达到最大能量效率，但计算复杂度很高，为O（2NCN（1-C）+NC）=O（2NCN）。3.2. 贪婪算法为了降低最优中继选择算法的计算复杂度，采用迭代的方法提出了贪婪算法。具体步骤如下：步骤1：与最优中继选择算法的步骤1相同。步骤2：从集合G中随机选择一个元素作为中继，估计所有可能的组播速率，第二阶段，从C1中选择最大值在一个中继的条件下，对应的继电器形成继电器集合Re1。步骤3：从集合G中选择两个用户作为中继，其中一个是在步骤2中选择的，另一个是从集合G中剩余的NC-1用户中随机选择的，在第二阶段估计所有可能的组播速率，在两个中继的条件下，从NC-1速率中选择最大的作为组播速率r22，对应的两个中继形成中继集合Re2。步骤4：对于i=3到NC，从集合G中选择i个用户作为中继，其中i-1个元素是当恰好有i-1个用户参与协作时选择的中继，另一个是从集合G中的其余NC-i +1个用户中随机选择的，在第二阶段估计所有可能的组播速率，在i个中继的情况下，从NC-i +1个速率中选择最大值作为组播速率r2i，对应的i个中继形成集合Rei。步骤5：与最优中继选择算法的步骤3相同。步骤6：与最优中继选择算法的步骤4相同。通过迭代，贪婪算法的中继选择依赖于上一次选择的中继，并且这一次选择的中继比上一次选择的中继多一个。虽然贪婪算法可能无法找到最优中继集，但它可以大大降低计算复杂度，计算复杂度可以表示为O（（NC（NC+1）N（1-C）/2+NC））=O（N3）。102Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）98li，jli，j3.3. 基于用户贪婪算法相对于最优中继选择算法可以降低计算复杂度，但当网络中用户数较多时，其计算复杂度仍然相当高，因此提出了基于用户组播速率的中继选择算法。在只选择一个用户作为中继的情况下，估计出保证B中所有用户都能正确解码数据的组播速率，将所有组播速率按降序排列，然后选择中继。该算法的工作原理如下：步骤1：与最优中继选择算法的步骤1相同。步骤2：对于每个用户i G，估计在G中仅选择一个用户作为中继的情况下保证B中的所有用户正确解码数据的多播速率ri步骤3：将步骤2中的NC组播速率按降序排列，得到速率向量Rate。对于k=1到NC，选取Rate的前k个元素作为一个Relay，对应的Relay集合为Rek，在第二阶段估计k个Relay退出协作的情况下的组播速率r2k步骤4：将速率r2k和对应的中继集合Rek代入（4），计算第二阶段的能耗E2k，给定覆盖速率C的中继集合可以表示为Rearg min{E2k}（1kNC），并计算给定覆盖率的能量效率。步骤5：RTehke s a s e t ee p 4的最优相对选择算法m。该方案的计算复杂度为O（NC（N（1-C））+NC（N（1-C））+NC）=O（N2）.3.4. 基于CSI的用户基于用户多播速率的中继选择算法在只有一个中继的情况下，根据保证B中所有用户正确解码数据的多播速率选择中继，只考虑G中每个用户与B中信道条件最差的用户之间的信道条件，而不考虑G中每个用户与B中所有用户之间的整体CSI，当多个中继参与协作转发数据时，第二阶段的多播速率与B中每个中继和所有用户有关，因此研究了用户间基于CSI的中继选择算法，具体步骤如下：步骤1：与最优中继选择算法的步骤1相同。步骤2：对于每个用户i G，估计G中的用户i和B中的所有用户s之间的总信道衰落变量Hi，N（，1HC ）i反映G中的用户i和B中的所有用户s之间的No（1vCe）个信道状态，并且Hi可以被表示为作为Hi|hi，j|//下一页|hi，j|j湾。步骤3：在描述顺序中，将所有字符串都转换为字符串H，并将字符串H转换为矢量H。对于k=1到NC，选取H的前k个元素作为中继，对应的中继集为Rek，在k个中继退出协作的情况下，在第二阶段估计组播速率r2k。步骤4：与基于用户组播速率的中继选择算法步骤4相同。步骤5：与基于用户组播速率的中继选择算法步骤5相同。该方案的计算复杂度为O（NC（N（1-C））+NC（N（1-C））+NC）=O（N2）.4. 仿真结果在本节中，我们设置R= 100 m，B =3，B=10 kHz，ST=1000 bits，PBS=1w，PRE=0.1w和PR =0.05w，并将能量效率定义为消耗一焦耳能量时传输的比特数。为了表达的清晰，我们简化了传统的合作，最佳中继选择算法，贪婪算法，Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）98103基于用户组播速率的中继选择算法和基于用户间CSI的中继选择算法分别为TC、OPT、Greedy、RS-Rate、RS-CSI。在图1中，我们比较了不同的合作组播方案的系统能量效率对不同的覆盖率C的条件下，传输的SNR为40分贝的BS。可以看出，所提出的四种方案的能量效率远大于TC，并且各种中继选择方法在达到最大能量效率时的覆盖率是不同的，因为这些中继选择方法根据不同的原则选择中继。值得注意的是，OPT算法采用穷举搜索的方法，以较高的复杂度为代价，选择最合适的中继集，达到最优性能;Greedy算法根据迭代选择的中继进行中继选择，其能量效率低于OPT算法，但优于RS-Rate和RS-CSI算法;另外，RS-CSI的能量效率略高于RS-Rate的能量效率，虽然它们的能量效率低于OPT和Greedy，但这两种方法有效地降低了计算复杂度，特别是当用户数量很大时。x 10498765432100.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1覆盖率CFig. 1.能源效率与覆盖率C在图2中，我们比较了当BS的传输SNR从30 dB变化到60 dB时，不同方法的最大系统能量效率。结果表明，所有中继选择方案的最大系统能量效率都随着基站发送信噪比的增加而提高，其中所提出的四种中继选择方法的最大系统能量效率均优于TC方法，尤其是在信噪比较大时;此外，OPT算法的最大系统能量效率高于贪婪算法，贪婪算法的最大系统能量效率高于RS-Rate和RS-CSI，且RS-Rate和RS-CSI的最大能量效率近似相等，RS-CSI比RS-Rate更接近最优路径。OPT贪婪RS-CSIRS-速率TC能源效率（bit/J）104Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）98x 105654321030 35 40 45 50 55 60SNR（dB）图二. BS的最大能量效率与传输SNR的关系确认本课题得到了国务院部委项目（2010 ZX 03003 -004-01）的支持。通讯作者：王俊兴，邮箱：wjx619@stu.xjtu.edu.cn，手机：15829604338。引用[1] 范平邑，陈智，陈伟，本·勒泰耶夫. K.基于网络编码的可靠中继辅助无线多播。IEEE Journal onSelected Areas in Communications（IEEE通讯领域杂志）第27卷，第3期，2009年，第749 -762页。[2] Jin Jin，Baochun Li. WiMAX中基于随机网络编码的协作多播调度。服务质量国际研讨会。Charleston，2009，p. 一比九[3] 放大图片作者：A.无线多播全速率全分集协作扩展平衡空时分组码。无线通信和移动计算会议，2011年，第1683 -1688页。[4] Hui Tian，Wei Xie，Youyun Xu，Lianguo Wu，Maoqiang Zuo.分布式空时编码协作组播的性能分析。无线通信与信号处理.南京，2011年，第1 -6页。[5] 侯芬，蔡林X，何品汉，沈学民，张俊山. IEEE 802.16网络中多媒体业务的协作组播调度方案IEEE无线通信学报。第8卷，第13期。2009，第1508 -1519页。[6] Viet-Anh Le，Pitaval R.布洛斯坦S，Riihonen. T威克曼R.基于门限的中继选择协议的绿色协作通信。绿色电路与系统国际会议。上海，2010年，第521 -526页。[7] Elrabiei Sara Moftah，Habaebi Mohamed Hadi.用于MBS WiMAX业务的能量高效协作多播。IEEE无线普适计算Modena。意大利：摩德纳，2010年，p. 600-605OPT贪婪RS-CSIRS速率TC能源效率（bit/J）Junxing Wang等/ AASRI Procedia 5（2013）98105[8] JooHyung Lee，Young Mi Lin，Kwihoon Kim，Seong Gon Choi，Jun Kyun Choi.基于选择中继的能量有效协作组播方案。IEEE通信快报。第16卷，第3期，2012年，第386 -388页。