Preview

Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника

Расширенный поиск

Спектральная эффективность беспроводной релейной сети в частотно-неселективном канале

https://doi.org/10.32603/1993-8985-2020-23-4-25-37

Полный текст:

Аннотация

Введение. Рассмотрена беспроводная система передачи данных, построенная на основе релейной сети, в которой связь между источником и приемником осуществляется через сеть релейных станций. Релейные станции работают по протоколу "усиление и передача", при котором каждая станция выполняет прием сигнала, усиление, поворот фазы и передачу на станцию-приемник. В результате возникает задача оптимизации мощностей и фазовых сдвигов, излучаемых релейными узлами, т. е. комплексных коэффициентов передачи этих узлов. Комплексные весовые коэффициенты релейных узлов оптимизируются таким образом, чтобы обеспечить максимальное отношение сигнал/шум в приемнике, при этом накладываются ограничения на мощности, излучаемые релейными узлами. В настоящей статье рассмотрена оптимизация пространственной обработки сигналов при наличии различной априорной информации о состоянии канала.

Цель работы. Анализ спектральной эффективности беспроводной релейной сети в рэлеевском канале с оптимальной пространственной обработкой при наличии априорной информации двух видов: о мгновенном состоянии канала и знании статистик второго порядка.

Материалы и методы. Оптимизация пространственной обработки в релейной сети основана на методах статической теории и теории оптимизации с использованием аппарата линейной алгебры и численного решения оптимизационных задач. Характеристики релейной сети анализируются с помощью математического моделирования на основе метода Монте-Карло. Статистическое моделирование выполняется в среде MatLab с использованием стандартных средств, а также пакета CVX для численного решения выпуклых оптимизационных задач.

Результаты. Представлены оптимальные решения для пространственной обработки сигналов релейной сети, основанные на критерии максимума отношения сигнал/шум при ограничении суммарной мощности сети или индивидуальных мощностей узлов сети. Проведено статистическое моделирование, получены спектральные эффективности релейной сети при наличии различного вида априорной информации о канале распространения сигнала и различных параметров канала. Получены зависимости средней пропускной способности для случайного рэлеевского канала от мощности источника и бюджета мощности на релейных узлах, а также статистических параметров канала, а именно коэффициентов, характеризующих соотношение между случайной и детерминированной составляющими канала.

Заключение. Полученные результаты имеют практическое применение. Так использование знания статистик второго порядка возможно в релейных сетях, в которых обеспечивается условие прямой видимости с малым уровнем фона от местных предметов. В условиях городской застройки, при которых возникают затенения и многолучевое распространение сигналов, возможно использование только подхода, основанного на знании мгновенного состояния канала.

Об авторах

Е. А. Маврычев
Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева
Россия
Маврычев Евгений Александрович – кандидат технических наук (2003), доцент (2012) кафедры информационных радиосистем, ул. Минина, д. 24, Н. Новгород, 603950, Россия


Е. Н. Приблудова
Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева
Россия
Приблудова Елена Николаевна – кандидат технических наук (2000), доцент (2002) кафедры информационных радиосистем, ул. Минина, д. 24, Н. Новгород, 603950, Россия


С. Б. Сидоров
Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева
Россия
Сидоров Сергей Борисович – кандидат технических наук (2000), доцент (2002) кафедры информационных радиосистем, ул. Минина, д. 24, Н. Новгород, 603950, Россия


Список литературы

1. Telatar I. E. Capacity of Multi-Antenna Gaussian Channels // Eur. Trans. Telecommun. 1999. Vol. 10, № 6. P. 585–595. doi: 10.1002/ett.4460100604

2. Foschini G. J., Gans M. J. On Limits of Wireless Communications in a Fading Environment when using Multiple Antennas // Wireless Personal Communications. 1998. Vol. 6, № 3. P. 311–335. doi: 10.1023/A:1008889222784

3. Gupta P., Kumar P. R. The Capacity of Wireless Networks // IEEE Trans. on Inform. Theory. 2002. Vol. 46, № 2. P. 388–404. doi: 10.1109/18.825799

4. Capacity Limits of MIMO Channels / A. Goldsmith, S. A. Jafar, N. Jindal, S. Vishwanath // IEEE J. on Selected Areas in Communication. 2003. Vol. 21, № 5. P. 684–702. doi: 10.1109/JSAC.2003.810294

5. Sendonaris A., Erkip E., Aazhang B. User Cooperation Diversity. Pt. I: System description // IEEE Trans. on Commun. 2003. Vol. 51, № 11. P. 1927–1938. doi: 10.1109/TCOMM.2003.818096

6. Sendonaris A., Erkip E., Aazhang B. User Cooperation Diversity. Pt. II: Implementation Aspects and Perfromance Analysis // IEEE Trans. on Commun. 2003. Vol. 51, № 11. P. 1939–1948. doi: 10.1109/TCOMM. 2003.819238

7. Laneman J., Tse D., Wornell G. Cooperative Diversity in Wireless Networks: Efficient Protocols and Outage Behavior // IEEE Trans. on Inform. Theory. 2004. Vol. 50, № 12. P. 3062–3080. doi: 10.1109/TIT.2004.838089

8. Kramer G., Gastpar M., Gupta P. Cooperative Strategies and Capacity Theorems for Relay Networks // IEEE Trans. on Inform. Theory. 2005. Vol. 51, № 9. Р. 3037–3063. doi: 10.1109/TIT.2005.853304

9. Capacity Scaling Laws in MIMO Relay Networks / H. Bolcskei, R. U. Nabar, O. Oyman, A. J. Paulraj // IEEE Trans. on Wireless Commun. 2006. Vol. 5, № 6. Р. 1433–1444. doi: 10.1109/TWC.2006.1638664

10. Gastpar M., Vetterli M. On the Capacity of Wireless Networks: The Relay Case // Proc. 21st Annual Joint Conf. of the IEEE Computer and Communications Societies, New York, USA, 23–27 June 2002. Vol. 3. P. 1577–1586. doi: 10.1109/INFCOM.2002.1019409

11. Distributed Beamforming for Relay Networks based on Second-Order Statistics of the Channel State Information / V. Havary-Nassab, S. Shahbazpanahi, A. Grami, Z.-Q. Luo // IEEE Trans. on Signal Processing. 2008. Vol. 56, № 9. P. 4306–4316. doi: 10.1109/TSP.2008.925945

12. Данилов А. А., Маврычев Е. А. Эффективность оптимизации пространственной обработки сигналов в релейных сетях с априорной информацией о канале // Докл. V Всерос. конф. "Радиолокация и связь", Москва, 21–25 ноября 2011 г. С. 421–426.

13. Coded Cooperation in Wireless Communications: Space–Time Transmission and Iterative Decoding / M. Janani, A. Hedayat, T. E. Hunter, A. Nosratinia // IEEE Trans. on Signal Process. 2004. Vol. 52, № 2. P. 362–371. doi: 10.1109/TSP.2003.821100

14. Laneman J. N., Wornell G. W. Distributed space-time coded protocols for exploiting cooperative diversity in wireless network // IEEE Trans. on Inform. Theory. 2003. Vol. 49. P. 2415–242. doi: 10.1109/GLOCOM.2002.1188045

15. Jing Y., Hassibi B. Distributed space-time coding in wireless relay networks // IEEE Trans. Wireless Commun. 2006. Vol. 5, № 12. P. 3524–3536. doi: 10.1109/TWC.2006.256975

16. Jing Y., Jafarkhani H. Using Orthogonal and Quasi-Orthogonal Designs in Wireless Relay Networks // IEEE Trans. on Inform. Theory. 2007. Vol. 53, № 11. Р. 4106–4118. doi: 10.1109/TIT.2007.907516

17. Chen H., Gershman A. B., Shahbazpanahi S. Filter-and-Forward Distributed Beamforming in Relay Networks With Frequency Selective Fading // IEEE Trans. on Signal Process. 2010. Vol. 58, № 3. Р. 1251–1262. doi: 10.1109/TSP.2009.2035986

18. Zhang W., Mitra U., Chiang M. Optimization of Amplify-and-Forward Multicarrier Two-Hop Transmission // IEEE Trans. on Communications. 2011. Vol. 59, № 5. P. 1434–1445. doi: 10.1109/TCOMM.2011.022811.100017

19. Nabar R. U., Bolcskei H., Kneubuhler F. W. Fading relay channels: Performance limits and space-time signal design // IEEE J. on Selected Areas in Communication. 2004. Vol. 22, № 6. P. 1099–1109. doi: 10.1109/JSAC.2004.830922

20. Jing Y., Jafarkhani H. Network Beamforming Using Relays with Perfect Channel Information // IEEE Trans. on Inform. Theory. 2009. Vol. 55, № 6. P. 2499–2517. doi: 10.1109/TIT.2009.2018175

21. Scaglione A., Pagliari R., Krim H. The Decentralized Estimation of the Sample Covariance // 42nd Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers, Pacific Groove, CA. Pacific Grove, USA, 26–29 Oct. 2008. P. 1722–1726. doi: 10.1109/ACSSC.2008.5074720

22. Boyd S., Vandenberghe L. Convex Optimization. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2004. 722 p. doi: 10.1017/CBO9780511804441

23. Воеводин В. В. Линейная алгебра: учеб. пособие. 4-е изд. СПб.: Лань, 2008. 416 с.

24. Mattingley J., Boyd S. Real-Time Convex Optimization in Signal Processing // IEEE Signal Processing Magazine. 2010. Vol. 27, № 3. P. 50–61. doi: 10.1109/MSP.2010.936020

25. Semidefinite Relaxation of Quadratic Optimization Problems / Z.-Q. Luo, W.-K. Ma, A. M.-C. So, Y. Ye, S. Zhang // IEEE Signal Processing Magazine. 2010. Vol. 27, № 3. P. 20–34. doi: 10.1109/MSP.2010.936019

26. CVX: Matlab Software for Disciplined Convex Programming. Ver. 2.2 / CVX Research. URL: http://cvxr.com/cvx/ (дата обращения 22.06.2020)


Для цитирования:


Маврычев Е.А., Приблудова Е.Н., Сидоров С.Б. Спектральная эффективность беспроводной релейной сети в частотно-неселективном канале. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2020;23(4):25-37. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2020-23-4-25-37

For citation:


Mavrychev E.A., Pribludova E.N., Sidorov S.B. Spectral Efficiency of Wireless Relay Network in Frequency Non-Selective Channel. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2020;23(4):25-37. (In Russ.) https://doi.org/10.32603/1993-8985-2020-23-4-25-37

Просмотров: 19


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1993-8985 (Print)
ISSN 2658-4794 (Online)