无线通信中协同通信相关问题调研.docx
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无线通信中协同通信相关问题调研
无线通信中协同通信相关问题调研
1多节点协同的由来
计算机世界中“协同”概念由来已久。
从多核处理器到多处理器并行计算;从分布式操作系统到分布式数据库;从PTP（peertopeer）网络到网格计算等等;无一不渗透着计算单元间的相互“协同”。
“协同”概念简单的可以表述为通过相互间的交流、合作，共同完成某项任务。
在internet网中多个互连的节点相互协作地共同完成某项任务可以理解为“internet网中的多节点协同”。
这使得这个概念在研究中无法直接使用，人们将这一概念进一步“缩小”，出现了在internet网“协同”研究中非常重要的3个概念:
计算机支持的协同工作（ComputerSupportedCollaborativeWork，CSCW），协同计算（CooperativeComputing），网格（Grid）。
尽管“多节点协同”的概念在Internet网上已得到了较好的发展，但在无线传感器网络领域，尚没有给出“多节点协同”明确的可进一步深入研究的概念。
以上所提的3个“Internet网多节点协同”概念，均建立在Internet网的底层架构已非常成熟，可以为多节点提供可靠的、高速的、方便的（这里的可靠、高速、方便相对于WSN而言）交流手段的基础之上;而WSN网络目前无法做到这一点。
虽然，在WSN研究中尚没有给出“多节点协同”的明确概念，但很多具体的问题均已涉及了WSN的多节点协同。
例如，物理层、数据链路层的多信道技术（如码分多址CDMA技术,CodeDivisionMultipleAccess），MIMO（MultipleinputMultipleoutput）天线分集技术，以及网络层的交织多路由技术。
2多节点协同的定义和研究意义[1]
无线传感器网络的多节点协同:
通信半径内的多个传感器节点通过交流、协作，共同完成某项任务。
其中通信半径指节点经过一次动作可以到达的范围，而一次动作的含义随软件分层的不同而不同。
例如，WSN的路由一般发生在网络层，此时的一次动作指将数据包由一个节点转发至另一个节点，相应的通信半径是路由节点的物理通信半径，则WSN路由时的多节点协同定
义为:
处于同一物理通信半径内的多个邻居节点协作地进行包的转发。
与WSN的路由不同，WSN的数据管理一般处于应用层，此时的一次动作通常指对某个节点或数据的访问，相应的通信半径可以理解为可直接访问的“对象”（这里“对象”指数据或节点;直接访问指拥有（访问地址，操作权限））。
则WSN数据管理时的多节点协同可以定义为:
直接访问的多个节点围绕某个数据组成数据处理集，处于同一数据处理集内的多个节点协作地进行数据处理。
多信道技术研究的是多信道，MIMO技术研究的是多天线，交织多路由技术考虑多路由;也可以说，这些技术是在试图提升WSN性能时，不谋而合地涉及到多节点协同问题。
从这些技术的成功运用中，己可窥见多节点协同问题的研究有可能为WSN带来的性能提升。
首先，多节点协同将很有可能成为无线传感器网络的基本工作模式。
其次，多节点协同具有显著改善WSN网络性能的潜力。
另外，除了有助于提升网络整体性能，对多节点协同问题的研究还可以促进各学科不同的理论、方法与已有的网络互连技术交叉融合。
综上分析，文献[1]认为WSN多节点协同问题具有很好的研究价值。
3无线通信系统中协同问题研究技术
3.1物理层
协同通信可以在终端不安装多天线的基础上获得近似MIMO（MultipleInputMultiple
Output）技术的协同分集增益,提高系统性能或吞吐量。
协同分集为实现多输入多输出（MIMO）提供了有效的方式,适合用于无线Adhoc网络和无线传感网络中,成为研究热点。
协同分集的实质是利用其他多个用户的单天线来形成发送用户的虚拟多天线,使之能利用空间分集技术。
协同分集仅仅适用于慢衰落信道。
对于快衰落信道,协同分集几乎没有增益。
协同分集按其实现方式分为[19]:
（1）前向放大方式
中继接收到一个包含噪声的信号后对其进行放大、重传。
目的端将接收到的发送端发送的信号和中继发送的信号进行合并,最后判决。
（2）前向解码方式
每个中继对接收到的信号进行解码并判决信息,然后对判决后的信息重新编码后发送。
（3）选择中继方式
当发送端和中继间的信道瞬时信噪高于某个阈值时,中继使用前向放大方式或者前向
解码方式转发发送端发来的数据当发送端和中继间信道的瞬时信噪比低于某闽值时,中继转为非协同模式,发送端继续向目的端发送数据。
（4）增强中继方式
根据发送端和目的端之间的信道质量来决定是否进行协同中继,发送端发送信息给目的端,目的端以广播的方式发送反馈信息给发送端和中继。
如果发送
端和目的端之间信道的信噪比足够高,反馈表示数据包已被目的端成功接收反之,中继将从发送端接收到的信息再转发给目的端。
（5）码协同方式
每个节点都只能有一个中继,该中继侦听发送端发送的信号。
当中继能准确解码发送端的信号时,通过重新编码传送不同的冗余信息,从而改善了目的端的解码性能。
Laneman进一步证明了在AF方式下可以得到多重分集,分集重数等于参与协同的用户数,并提出了一个全新的概念:
空时码协同,即利用其他用户的天线来形成Alamouti空时码。
Hunter将协同与信道编码结合起来提出了编码协同（CodedCooperation）,其本质是把码字分成数据位和校验位两部分,对冗余校验位进行协同。
功率分配问题也是学者研究的重点。
针对AF模式,Hammerstrom提出了在中继端进行功率分配的方法采用发送端用一半的功率,所有中继端用另一半的功率且功率平分。
该方法没有考虑到对接收端的优化也没有考虑各个信道功率因素。
PaulA.提出了在发送端和中继端进行功率平均分配,在接收端进行最大比合并（MRCmaximumratiocombiner）。
该功率分配方法虽然简单,但是性能不是最佳。
3.1.1功率分配与能量
协同通信是一种新的空间分集技术,而功率分配技术直接影响了协同通信的有效性和可靠性。
在总功率一定的情况下,各个协同节点如何分配功率使性能最优。
基于每一个协同节点到目的端节点信道功率和噪声功率是互不相同的。
针对无线传感器网络的协作式MIMO技术研究近年来才刚刚起步,主要研究工作可以分为2部分:
（1）对协作式MIMO技术在无线传感器网络应用中的能耗及系统容量模型等的分析;
（2）针对无线传感器网络的协作式MIMO策略的设计。
文献[2]将所有路径的信道和噪声功率进行综合考虑,根据其各自的大小,综合运用注水原理。
提出了在目的端最大比合并和发送端最大比合并的联合优化功率分配方法。
通过在高斯信道和Rayleigh信道下的仿真,表明:
该联合优化算法能够使性能得到提高。
同时为降低复
杂度,一种次优的算法被提出。
文献[3]给出了一种新的具有可调系数的功率分配框架,仿真表明,在不同用户信道情况下进行用户协同,当功率受限时,采用合适的功率分配可以使系统中各用户的误码性能得到较好的权衡。
文献[5]在分析协同分集技术的基础上,针对无线传感网络的特点,分析了传感网络中多跳路由算法与协同分集路由算法,给出网络的等效信道模型,并由此讨论使用协同分集对网络能源消耗的影响,讨论了基于协同分集的无线传感网络的实现。
分析结果表明,协同分集在无线传感网络中具有较好的应用价值。
3.1.2空时编码协同
协同分集（cooperativediversity）技术通过为网络中某些单天线用户寻找若干个用户作为“伙伴”,并共享彼此天线,形成虚拟的多天线阵列,来实现多天线分集,结合分布式空时分组编码（DistributedSpaceTimeBlockCode,DSTBC）,可以有效地提高系统性能。
多载波码分多址（Multi2CarrierCodeDivisionMultipleAccess,MC2CDMA）技术将数据调制到各个子载波上发送,可以有效地抵抗信道频率选择性衰落的影响.
文献[6]采用了一种新的协同中继协议:
以固定前向检测协议为基础，采用时分复用技术，利用Ainalouti空时分组编码构建了一种协同分集系统。
对平坦衰落信道（单径信道）和频率选择性衰落信道（多径信道）下的协同分集分别进行仿真，结果显示:
在单径信道下具有很好的分集增益，而多径衰落信道下的效果不明显。
文献[7]提出了无线网络中频率选择性衰落信道环境下的一种基于分布式空时分组码和MCCDMA的协同发射分集方案,建立了协同用户间的误码表示模型,基于该模型推导了协同分集方案误码性能的理论表达式,并分析了协同用户间的平均解码差错概率对系统方案误码性能的影响,同时给出了仿真结果.结果表明,DSTBC-MC-CDMA相对于未协同的MC-CDMA系统获得了明显的性能增益。
文献[8]提出无线网络中频率选择性衰落信道环境下的一种基于分布式空时分组码（DistributedSpaceTimeBlockCode,DSTBC）和MC-CDMA的协同发射分集方案，并给出了系统实现。
建立了误码模型，探讨了协同用户间的信道状态信息（CSI）对系统误码性能的影响，分析了误码性能的上限，并给出了仿真结果。
结果表明，DSTBC-MC-CDMA系统相对于未协同的MC-CDMA系统，获得了明显的性能增益。
文献[9]提出了一种基于空时分组编码的协同通信方案（WCC-STBC）,通过理论分析得到了系统的误码率传输特性,并给出了仿真结果。
理论分析和仿真结果表明:
方案通过临近
用户之间的空时协同发送可获得分集增益,增益的大小与协同信道及各用户信道的传输特性有关。
文献[10]提出了一种分布式差分空时分集方案,通过对差分编码方式的改进,可使用多种星座形状来进行调制。
在采用了QAM星座调制时,比传统的PSK调制具有更好的性能,可以改善无线网络中的能量效率。
在不考虑协同节点间误码的情况下,分析和推导了平坦衰落瑞利信道下该方案的SER性能上限的表达式。
仿真结果表明采用QAM调制下的DSTBC性能优于PSK调制下的DSTBC。
同时在慢衰落的条件下,仿真结果和理论分析的结果吻合较好,说明了方案的有效性。
提出了一种新的随机策略，它分散了空时码的传输。
并达到获得分集增益和文献[25]
编码增益的目的，面不需要码和天线的重新分配。
文献[28]为了扩大无线传感器的网络覆盖范围，采用发送数据前随机相位相乘的方式是很重要的。
仿真表明能有效的改进协同传输的性能。
3.1.3采用信道编码的编码协同（codedcooperation）
文献[23]提出了采用信道编码的编码协同（codedcooperation），如turbo码;
文献[24]针对不同的信源进行联合信源信道编码和分层信源编码的协同，把研究焦点从单一的物理层协同分集转为跨层协同优化，研究和仿真表明，上述协同传输方案能有效的减少端到端的传输失真，分层协同（alayeredcooperationscheme）能提供更大的性能提升。
文献[26]提出了一种新的对用户数据进行分布式编码的协同传输方案，它可以灵活的在空间分集和传输速率之间交替使用来选择更好的用户信道，并且给出了协同算法来保证基站计算复杂度比较低。
3.1.4AF、DF方式的性能比较
文献[15]针对AF与DF两种基本协同方式进行了详细的比较，并在对称信道和非对称信道下进行了系统的仿真。
理论分析和仿真结果表明:
在相同的条件下，AF模式相对于DF模式有较大的优势是因为AF模式较DF模式有较大的阵列增益，虽然两者有相同的分集增益，但DF有更大的灵活性
论文[14]首先详细研究了放大前传（AF，Amplify-and-Forward）协同分集方式实现方式和性能，并进行了理论分析和仿真，得出在高斯白噪声条件下，没有信道衰落，此时的放大前传协同分集模式与非协同模式相比，并不能带来任何的性能增益，而在瑞利衰落信道条件下的数据结果，显示出了放大前传协同分集模式与非协同模式相比所具有的性能增益。
两者对比，体现了放大前传协同分集模式是一种有效的无线通信抗衰落手段。
然后结合对解码前
传（DF，Decode-and-Forward）协同分集方式的实现方式及其性能的详细研究和仿真，分析比较了AF和DF两种模式的性能和各自应用局限。
最后在对编码前传（CC，CodedCooperation）
协同分集方式中的普通编码协同和空时编码协同的原理和实现方式进行研究的基础上提出了一种基于空时编码协同的对信道具有自适应能力的自适应空时编码协同方法，其核心思想是利用两次传输之间的时间的反馈信息，有效的完成第二时隙传输的最优的资源分配和调度，重而提升系统性能和吞吐量。
计算机仿真证明，自适应空时编码协同技术能够有效的提升协同用户的误码率性能及系统吞吐量。
文献[26]应用AF和DF到双用户SIMO-OFDM系统中，比较了直接路径有衰落和没有衰落时的性能，通过仿真表明，在相对于传输信号功率比较小的路径衰落情况下，AF有较好的性能提升。
但是，当路径衰落比较大，DF性能更好。
相对而言，选择中继传输方式BER性能都很好。
3.2数据链路层
文献[1]针对无线传感器网络链路存在着很高的不稳定性，网络的能量效率和负载均衡都会受它的影响的特点。
考虑链路稳定性和多节点协同的因素，通过考察能量效率、负载均衡和邻居节点集的势之间的关系，提出了分层的LELB拓扑控制算法，用来适应多节点协同的工作要求，改善网络的链路质量。
仿真结果表明LELB算法对网络性能有很好的改善。
文献[4]结合无线传感器网络中一种节能MAC协议—BMA,引入协同分集技术,提出了一种新的协同MAC协议—CDBMA.分析和仿真表明,所提协议能够显著提升系统的容量及能量效率等方面性能.
文献[11]研究了合并链路层ARQ和物理层协同分集的一种交互层设计，提出了两类适合无纠错编码系统的简单自适应译码重传策略:
基于链路信噪比质量的译码重传和基于中继CRC的译码重传。
分析和仿真显示:
在块衰落中继信道中，有限的重传将引起平均时延的增加，最大传输次数为3的参数选择可使得系统达到链路层的平均吞吐量与误帧率性能的折中。
在信噪比低于10dB的区域，由于基于链路信噪比质量的策略要比基于中继CRC的策略占用更多时隙，后者将更适用于低SNR的应用场景;在信噪比高于10dB时，由于前者仅需要在中继节点处进行简单的信噪比质量比较，该策略下的中继不需要了解源节点采用何种CRC编码，因此，它可以被看作为一种“透明”的交互层设计。
文献[12]提出了一种双中继协同的新型传输方案。
采用时分方式,将车间通信网络中两
个邻近的中继车辆通过无线协同通道信息交互后形成了一对虚拟天线阵。
该方案降低了接收机硬件实现复杂度和对准确的同步要求,便于多个单天线中继车辆间共享天线从而实现协同分集。
计算机仿真表明,双中继协同提高了系统处于准静态和时变瑞利衰落中继信道下的抗衰落性能,并能有效地抑制中继差错传播,从而获得较高的分集增益。
文献[13]提出在协同通信中合理地选择中继能给系统带来更大的增益。
在介绍协同分集原理和模型的基础上,引出了基于协作区域与基于及时信道状况和计时策略的两种中继选择方法,并对这两种方法进行了分析和比较。
文献[18]通过对多无线接入网融合方案进行分析和比较,提出了一种基于中继的协同组网技术和网络协议模型.通过在中继节点处的MAC层上增加通用协同适配层以实现异构网络下的数据转换和协同传输,同时在基站和中继处分别引入协同无线资源管理实体支持多中继协同组成中继子网以及不同接入网间的传输容量和质量的协商,以实现数据的无缝中继传输.实验表明,该中继协同组网技术能够有效地支持多无线接入网的融合,实现在异构网络环境下为用户提供高速传输业务和多无线接入网资源的协同使用.
文献[22]针对TDD-CDMA的上行链路提出了一种新的协同传输方案，研究表明，在平坦瑞利衰落和加性高斯噪声条件下，上述方案对于任何信道条件下的直接传输都有很大的性能提升，方案不仅适应于双用户通信，还能适应于多用户通信。
3.3网络层
文献[1]通过对无线传感器网络特点的分析，提出多节点协同中继可以很好地提升无线传感器网络路由的整体性能。
在充分利用地理位置信息的基础上，提出了一个新的解决本地最小化现象的方法clockwise-rule。
该方法不损失链路，可动态地调整所选路由，耗费低，更好地支持了WSN的自适应多路由。
设计了3条适应不同环境的路由策略，这些策略可在任何中继节点处，根据环境和需求的不同自由切换。
综合clockwise-rule及3条不同的路由策略，得到了自适应并发多路由算法APMR（AdaptiveParallelMulti一pathRouting）。
APMR算法在实验中取得了很好的效果。
数据汇聚是WSN以数据为中心的路由和层次路由经常进行的一项操作。
另外文献[1]还讨论了如何在不可靠链路环境下，实现高效可靠的数据汇聚。
所提出的集合汇聚模型的基本思想是:
用一组节点的协同汇聚代替单节点汇聚，组内协同工作的基本机制是竞争机制，通过竞争选出一个节点为代表将聚合后的数据传递到上一级节点。
通过理论分析论证了集合
汇聚可以在不可靠的链路环境下，提供可靠的数据汇聚。
进一步的理论分析和实验研究阐明了在不可靠链路环境下，集合汇聚模型可全面地提升系统性能。
文献[16]采用扩散计算的思想,提出一种无线传感器网络协同通信路由协议,称为ACCRP。
ACCRP允许具有感测信息的节点自组地形成本地网络,根据感测信息自适应调节网络规模,采用分布式CN选择机制和路径建立机制,以及网络形成过程的分布式终止判定机制,理论推导给出了ACCRP的正确性证明,并通过实验说明了能源有效性和延迟之间的折中关系。
文献[20]分析了静态无线网络中协同路由和非协同路由的性能差别，分析和仿真表明，通过最优协同路由的算法找到的路由相对原来的路由可以节省发射功率，在有大量节点的线性和格型网络分别能节省39%和56%的发射功率，另外还研究了针对任意无线网络的次优的协同路由算法，仿真表明平均能节省50%的功率。
3.4传输层
文献[1]通过深入研究无线链路传输特点，提出了利用多节点协同进行集合传输，代替基于单节点中继的单链路传输。
集合传输（SetTransfer）在不可靠的WSN环境中，提供可靠的端到端传输。
进一步的理论和实验分析阐明了集合传输可以在实现可靠的端到端传输的同时，帮助WSN获得高能量效率和高传输吞吐量。
文献[21]研究了ADHOC中机会传输的两种方案，然后提出了一种分布式协同自适应速率机会传输方案（distributedcooperativerateadaptation（CRA）scheme），研究表明能有效的节省各节点的能量，另外还提出了一种保证QOS协同速率机会传输方案（QoS-awarecooperative
andopportunisticscheduling（COS）scheme）来提高系统的性能。
仿真结果表明，上面两种方案能有效的提高系统吞吐量和提供更好的QOS服务。
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