分层的基于能力的Relay-and-Antenna联合选择MIMO-AF-Multiple-Relay系统相关频道

文摘

计算高效双级贪婪的容量最大化(GCM) relay-and-antenna联合选择提出了dual-hop非再生amplify-and-forward (AF)的多输入多输出(MIMO)多种继电系统与多个天线安装在每个节点相关衰落通道。这个修改GCM (MGCM)天线的天线选择策略选择一个子集对从可用继电器基于信道容量最大化的概念受到最优功率分配约束在激活天线对。为了减少系统硬件的复杂性,天线选择执行计划的目标节点。最后,仿真进行比较的通道容量提出了两层天线选择技术与其他现有的天线选择算法为半双工AF-MIMO多种继电系统。

1。介绍

多输入多输出(MIMO)系统使用多元素发射机和接收机天线(MEA)大幅提高容量和可靠性的无线链接(1,2]。作为一个空间多路复用(SM)系统的简化版本,贝尔实验室垂直分层的时空(V-BLAST)架构(3)利用意味着系统的信道容量和分集增益rich-scattering无线频道。一个新的通信模式,结合MIMO技术协作中继网络(4,5)最近吸引了巨大的利益。协作通信和网络的源节点与目的节点通信利用无线接力。借助节点合作,无线中继网络可以获得空间分集以分布式的方式。一般来说,有两类合作转发策略,如非再生amplify-and-forward——(AF)传送协议5,6)和再生再生——(DF)传送协议5,7]。一个安全协议显示了一个简单的传送方法和具有较低的实现复杂度。然而,限制的实现MIMO系统的成本和复杂性是多个射频(RF)链与多个天线。系统硬件和信号处理复杂性的增加抑制了MIMO系统的广泛应用。幸运的是,利用天线子集选择方法对MIMO系统已经成功地成为一个低成本的选择由于降低复杂性相比没有显著的性能退化全面复杂性(FC)分布式天线系统(8]。这些方法缓解系统硬件的复杂性通过使用射频链少于实际数量的天线元素。

到目前为止大多数天线选择技术应用到非再生无线中继网络关注单天线中继模型(9)或单个流MIMO-relay网络(10]。一个投机取巧的传送方法,即分布式正交继电器选择(DORS), dual-hop非相干AF-MIMO继电器网络提出了(11基于调和平均数的dual-hop子通道收益。在[12),基于叉——(CE)的方法介绍了执行最优中继选择子集双向AF-MIMO传送系统,以减少计算复杂度,同时最大化的实现率。然而,只有单天线中继处理为治愈癌症指明双向dual-hop AF-wireless MIMO-relay网络。一个快速天线子集选择算法(FASSA) [13)提出了两跳AF -和DF-MIMO中继系统最大化系统容量。FASSA AF算法继电器的选择标准是为了最大化一个下界的能力,但没有确切的能力。作者在14]提出一个两阶段的天线子集选择方案最大化信道容量的传统的三节点AF-MIMO中继系统。此外,低算法天线选择算法是基于优化约束叉(CCEO)方法来最大化实现率MIMO-AF single-relay网络(15]。然而,只有单一中继处理非再生multiantenna继电器网络。在[16),一个贪婪的均方误差(MSE)最小化下天线选择开发一个跨多流道等功率分配AF-MIMO继电器系统的数据。这一事实只能激活单天线对每个中继节点贪婪MSE-based最小化(GMM)天线选择应该注意。此外,GMM天线选择的计算复杂度仍然很高,因此有限的实际使用。一个贪婪的能力最大化(GCM)天线选择技术提出了17)应用于一个相同的场景用于(16]。四个继电器和天线选择策略研究的故障概率(18)使用全部或部分CSI dual-hop MIMO-AF多种继电网络。综合性能分析框架提供基于实际传播障碍(19]dual-hop MIMO-AF继电器网络敌手波束形成(即。源和中继进行波束形成)。在[20.),中断概率和平均symbol-error-rate (SER)三个发射天线选择(助教)策略的性能进行了分析了dual-hop理想channel-assisted AF-relay网络。尽管这些天线选择方案是有效的,但大多数的这些作品并没有考虑到空间天线之间的相关性。不同的测量表明,现实MIMO-channel能力显著低于在理想情况下由于MIMO信道的空间相关性。传输/接收的信号之间的相关性在不同天线元素是因为缺少天线之间的间距以及小角的存在传播(21]。因此,为了减轻空间相关性的影响,相关通道模型是用来取代理想相同独立分布(iid)。

,提出了一种降低复杂性两级relay-and-antenna联合选择提出了dual-hop非再生AF-MIMO多种继电系统与多个天线安装在每个节点相关衰落通道。这个relay-and-antenna选择策略选择的一个子集天线对来自多个继电器基于信道容量最大化的最优功率分配约束在激活天线对。进一步减少系统硬件和信号处理复杂性,天线选择方案也在目标节点。此外,所有无线频道链接具有空间相关随机变量基于张量积相关模型(22]。结果,提出了两层的使用relay-and-antenna联合选择交易能够在一个相对较小的部分在系统性能损失,与现有的天线选择方案相比半双工AF-MIMO中继网络,相当大的减少系统硬件和信号处理的复杂性。

本文的其余部分组织如下。部分2描述了系统和信道模型。部分3提出了一种两阶段修改GCM (MGCM)天线选择技术dual-hop非再生MIMO-AF多种继电系统相关频道。最优和等功率分配约束在激活在半双工AF-MIMO天线对多种继电系统提供了部分4。进一步减轻硬件成本和实现的复杂性dual-hop AF-wireless MIMO多种继电系统、目的地天线选择方案利用和分析部分5。两种现有relay-and-antenna联合选择标准节简要回顾6。数值结果和结论提出了部分7和8,分别。

符号1。的符号矩阵(向量)是用粗体字母上——(低)情况。的标和换位,埃尔米特变换,分别和矩阵求逆操作。表示矩阵或向量弗罗贝尼乌斯常态。代表了期望值算子。是一个单位矩阵。和分别表示,跟踪和()矩阵的条目。是半正定矩阵的平方根。最后,代表max (x,0)。

2。系统和信道模型

一个dual-hop非再生AF-wireless MIMO衰落信道多种继电系统被认为是相关,如图1。从一个地分辨信号发送源终端的天线终端的帮助下天线的目的地半双工中继终端都有天线。注意,没有直接链接被认为是由于长途或衰落的障碍源和目的地之间的终端。为了提供足够的自由度信号检测的条件是保存在下面。此外,所有频道链接的元素如source-to-relay(向后)通道和relay-to-destination(向前)通道对所有被建模为空间相关随机变量基于张量积相关模型(22),给出了如下: 在哪里和分别是向后和向前白色空间复杂的高斯随机矩阵,在哪些元素i.i.d.为圆对称复高斯随机变量(ZMCSCG)与单位协方差。和receive-side空间相关矩阵和吗和是transmit-side反向信道相关矩阵吗和前进频道,分别。和,代表,分别从源节点到反向信道向量th的天线th继电器和通道的向量th的天线th中继到目的节点。

接下来,应该注意的是,不同的MIMO-channel元素之间的相关性在克罗内克通道模型建模假设接收天线之间的相关性是独立于传输天线之间的相关性。空间互相关函数的近似,决定了两个相邻天线之间的相关性元素分离空间的距离(23),给出了如下: 在哪里是波长,是角扩散参数。的角分布参数被定义为(24] 在哪里表示多路径到达权力的部门的宽度。

在第一次槽,的一个子集天线选择从中继节点都有天线,总共天线选择的选择。在续集中,让两人的下标,代表了th选择天线指数和相应的继电器指数在时间段。激活天线对生成一个复合反向信道矩阵给出的 接收信号向量的天线对可以表示为 在哪里,,是接收信号组件和相应的噪声随机变量在吗在第一次槽。在(5),代表地分辨信号向量的元素选择独立于相同的星座和满足和表示一个先验知识。ZMCSCG噪音向量和协方差矩阵。此外,权力约束的来源是写成。在同等功率分配的情况下,是获得。在第二次槽,接收信号向量放大了继电器加权矩阵随后的中继转发将信号向量的目的地。用放大信号向量是由 注意的总传输功率激活天线对所选继电器是有界的如下:

在报纸上,完美的同步被认为是实现在所有频道链接MIMO-AF多种继电系统。因此,接收信号向量的目标节点 在哪里在(8)表示生成的复合信道矩阵进行选择在第二次槽天线。请注意,选择一组天线的总执行可能是由天线的选择继电器的候选人激活天线在时间段我每个候选人继电器包含相应的天线选择的选择。两人的下标,代表了选择天线指数和相应的继电器指数在第二时间段。表示ZMCSCG噪音向量和协方差矩阵。值得注意的是,与拟议中的两层天线选择的援助计划,一个详尽的天线对搜索的池可以成功地进行削减。最后,(9)可以新配方 在哪里和分别是等效信道矩阵和复合噪声向量。等效信道矩阵的能力表现为从源到目的地 在哪里表示复合噪声向量的协方差矩阵和因素乘以(11)由于使用两跳中继传输。

3所示。修改贪婪的容量最大化算法

高效的两层贪婪的容量最大化(GCM)天线选择技术提出了dual-hop非再生MIMO-AF多种继电系统与多个天线安装在每个节点相关衰落通道。这个修改GCM (MGCM)天线天线的选择策略是用来选择一个子集对来自多个继电器的基于信道容量最大化准则受到激活天线对最优功率分配。的使用提出了两级MGCM天线选择能交易系统性能损失相对较小的一部分,而现有的天线选择方案半双工AF-MIMO中继网络,相当大的减少系统硬件和信号处理的复杂性。让表示选择的部分包括反向通道矩阵选择天线。在th一步,信道的容量矩阵包含的信道向量从源节点候选人的天线继电器可以reexpressed 的th天线选择最大化的基础上(13)如下: 这个选择过程重复直到共有向后天线的决心。总共可能的天线选择需要在第一阶段检查。在th一步,相当于从天线对信道容量造成可以表示为 在哪里。根据(15),能够最大化天线对C的能力_SD被选中。对于简单的选择,我们重写并选择天线对满足选择标准 在哪里,,,,,,。注意,只有天线组合必须在第二阶段评估。容易知道GCM技术提出了(17是能够产生一组最优的有源天线从池中通过执行一个详尽的搜索天线组合最大化(11)。然而,这样的计算开销,蛮力搜索是非常昂贵的,从而在实践中导致了有限的使用。这个计算要求,一般来说,禁止MIMO-relaying网络低功耗和成本效益。幸运的是,MGCM方法消除一个详尽的继电器和天线联合搜索的必要性,从而可以实现复杂性大幅节省。GCM方法相比,这一事实的天线组合治疗MGCM算法大大减少了来应该指出。

4所示。最优功率分配

在本节中,最优和等功率分配约束在激活在半双工传输天线对AF-MIMO multirelay系统被认为是在下面。获取optimal-power分配(OPA) relay-weighting矩阵,奇异值分解)技术是用来执行分解的化合物向后和向前通道矩阵,即 在哪里和表示复合矩阵的左奇异矩阵和,分别。和显示正确的复合矩阵的奇异矩阵和,分别。和复合矩阵的对角矩阵奇异值吗和,分别。,,,代表,分别th对角线的元素和递减的顺序排列。注意的条件是保存在下面。根据(25),目标节点的信噪比很容易显示 总传输功率约束下的信噪比优化问题激活天线对可以等同于制定 的最优值,可以实现基于Karush-Kuhn-Tucker(马)最优性条件26),这是由 在拉格朗日乘数选择满足总传输功率约束天线对(18),这是通过迭代的方式确定灌水技术如下:

当激活等功率分配(EPA)的约束天线对被认为是,的值,可以获得

5。目的地天线子集选择标准

减少硬件成本和实现的复杂性dual-hop AF-wireless MIMO多种继电系统,天线选择方案也在目标节点。通过使用(11),等效信道矩阵的容量从源到目标可以新配方 的均方误差th的检测阶段dual-hop AF-MIMO多种继电系统可以表示为(27] 的矩阵在(23)是通过设置所有的列0。通过递归地替换(23)阶段,,(22),的容量dual-hop AF-MIMO多种继电系统在最终的检测阶段可以作为[reexpressed27] 因此,根据(24),最大化的能力选择的天线子集为dual-hop AF-MIMO多种继电系统相当于减少家中小企业的产品在各个阶段(例如,),。接下来,让,因为,表示所有可能的组合天线配套的接收天线。续集,符号执行的检测是V-BLAST MMSE检测方案。

6。现有的天线子集选择标准

在本节中,联合relay-and-antenna选择的两类算法,即分布式正交继电器选择(DORS) [11)和快速天线子集选择算法(FASSA) [13),简要回顾了。

6.1。分布式正交中继选择

第一个基于天线选择算法称为“分布式正交继电器选择”(DORS) [11]。作者在11)提出一个选择的过程,结合投影和调和平均数从多种继电选择天线对节点。为了最大化信道容量,两个选择标准扮演重要的角色。起初,等效信道矩阵必须尽可能对角并行数据流之间的干扰降到最低。其次,相当于通道需要尽可能大的收益最大化每个数据流的信噪比。让和表示向后和向前通道矩阵包括二十三antennas-respectively,指数代表了天线和th落后的候选人天线在th提出候选人继电器。的天线是由一对 在哪里代表一个谐波均值向量和给出的。此外,投影向量和得出通过gram - schmidt (GS)正交化。向后和向前的候选人预计天线向量张成的空间和分别给出了 DORS天线选择算法运行到的一个子集天线选择。

6.2。修改快速天线子集选择算法

在[13),一个快速天线子集选择算法(FASSA)介绍了两跳MIMO-AF中继系统以避免强化一个详尽的搜索算法的复杂性,使天线子集选择实用的应用程序。FASSA MIMO-AF继电器算法试图最大化一个下界的能力而不是确切的能力。根据(13),的能力在(11)可以进一步简化和更低的有界 的系数保持的总传输功率二十三继电器等于。应该注意到的下界容量C_SD推导出基于阿达玛不平等(28]。在th FASSA算法的步骤,该指数组为了最大化决定的下界(29日),满足 然而,FASSA计划(13忽略了继电器的影响权重矩阵在执行天线选择,信道容量的准确性是影响严重。因此,通过考虑到继电器加权矩阵,修改后的FASSA (MFASSA)算法可以更全面和准确的方式操作。让表示的复合权重矩阵然后被替换成(th一步29日)。后的完整性th天线选择,C的下界_SD所示(29日)可以新配方

7所示。数值结果

在本节中,计算机模拟进行演示的系统容量性能提出了天线对选择方案dual-hop AF-MIMO多种继电系统相关频道。的符号表示的一个子集从一个安全MIMO天线对所选继电器系统配备,,天线,分别在源,每个继电器,目的地。克罗内克相关信道模型(22)使用和被认为是在相关MIMO信道。在这里表示天线间距和代表角扩散。在模拟的总传输功率激活天线对所选继电器(例如,)源和权力约束将dB。此外,它假定所有的全部信道状态信息(CSI)频道链接是可用的和完美的同步可以实现。在这里,蒙特卡罗运行每个继电器进行部署。

在图2,系统容量比较各种天线子集选择方案提供了一个AF-MIMO多种继电系统使用和两个不同的空间相关性场景,和在(a)和和在(b),候选人继电器的数量。观察从两个数据,系统容量的性能将显著下降当所有天线对选择方案在高空间相关性通道。其中5天线选择算法,GCM方法实现最佳的容量性能最沉重的计算复杂度为代价的。值得注意的是,很明显,该MGCM天线选择方案能够实现类似的能力水平GCM算法复杂性的成本要低得多。它也看到从图2提出MGCM方法产生更好的性能比FASSA均匀,MFASSA, DORS技术。此外,DORS方案产生一个最差的能力表现在天线选择方案由于无知的影响矩阵在天线选择过程。此外,它应该强调,所有天线对选择算法借助最优的功率分配比显著的同等功率分配系统容量性能无论在低或高相关频道。

图3评估系统容量比较各种目标的天线选择算法为AF-MIMO多种继电系统和一个固定中继天线对选择过程的低(a)和(b)空间相关性高通道信噪比。在图中,“复杂性”意味着所有可用的目标节点的接收天线用于解调的AF-MIMO多种继电系统(即。全套的天线在目的地节点)。“随机”表示接收天线子集选择随机的一组完整的接收天线。“MinmaxMSE”表示所需的接收天线选择基于性能化标准节5由计算确定家中小企业(24)。“最优”表示,执行一个详尽的搜索所有可能的接收天线组合的基础上,基于能力的标准。结果在图2天线系统容量的性能将显著下降,当所有目的地选择方案在高空间相关性通道。两数据,此外,该天线选择算法在目的地可以保持良好性能无论在高或低相关频道。事实上,使用温和的天线选择标准,选定的接收天线子集能够产生一个改进的信道容量的随机天线选择应该强调。

8。结论

摘要降低复杂性分层MGCM天线子集选择方案提出了一个dual-hop AF-MIMO多种继电系统相关衰落通道。从仿真结果,很明显,一个相当大的减少信号处理系统硬件成本和复杂性是通过修改GCM架构下实现最优或同等权利分配。此外,修改后的GCM方法提供了类似的容量性能GCM模式,达到更好的容量性能比FASSA MFASSA, DORS技术。因此,该计算效率修改GCM-based天线对选择策略适用于应用程序的非再生AF-MIMO多种继电无线系统。

承认

这项工作是由台湾国家科学委员会在授予nsc98 - 2221 - e - 194 - 018 - my2。

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