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一种基于时隙Aloha和网络编码的无线随机接入与传输方法 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明提出一种基于时隙Aloha和网络编码的无线随机接入与传输方法,包括:步骤一:编码调制与帧结构;步骤二:CRDSA的免授权随机发送:步骤三:接收机用户鉴定与信道估计;步骤四:接收机译码过程;步骤五:仿真验证与性能评估。运用本发明提出的方法,可以有效地提升承载率,减少信令开销并且降低等待延时,为巨连接IoT系统提供了一个具有竞争力的解决方案。通过LPNC系数向量的选择,每个时隙可正确计算出更多个线性组合,实现更高的承载率和更低的延时;通过广义{1}‑逆快速恢复用户消息的方法避免了传统SA方案中SIC的迭代过程,降低了运算的复杂度和译码延时。本发明可有效降低握手和冲突重传的延时,这在IoT和卫星互联网大尺度时空链路中具有较高的潜在应用价值。

主权项:1.一种基于时隙Aloha和网络编码的无线随机接入与传输方法,其特征在于: 步骤一:编码调制与帧结构无线通信中信道编码与调制是核心模块之一;采用q元不规则重复累积IRA调制码;译码采用基于因子图的置信传播算法;通过重复器和累加器的度分布优化可逼近香农限、低错误平层;考虑M用户系统,令列向量bm为用户m,m=1,…,M的消息序列,bm∈{0,…,q-1}k,k为消息序列长度;经q元IRA编码,产生编码序列cm∈{0,…,q-1}n,n为码长;采用实数模型表示信道对信号幅值的影响,包含信道对信号幅值与相位影响的复数模型转化为实轴和虚轴上的两个实数模型分别处理;对于实数模型采用q-PAM调制产生基带符号序列编码调制的信息速率为比特符号;为了对免授权随机接入下的用户进行用户活跃度鉴定和信道估计,需要给每个用户分配导频序列;对用户m,其发送包的帧结构为:前n′个符号为导频序列,记为xm';后n个符号为数据消息序列经编码调制的符号序列xm;这里整个包的长度为每个用户的导频序列从哈达玛矩阵中选定某一行并截断为n′长度,所有用户的包长度均为 步骤二:CRDSA的免授权随机发送令传输一个包长度为的信号序列所需的时间称为一个“时隙”;T个时隙形成一个“传输块”,用来传输M个用户的包;令系统的用户活跃概率为pactive,则平均活跃用户数量为承载率定义为: 传统时分多址TDMA或正交频分多址OFDMA的协调传输方案的承载率视为ρ=100%,TDMA中T个时隙通过正交分时的方式承载T个用户;非正交随机接入使得大于100%的承载率成为可能;整个系统的合信息速率为比特符号;考虑重复次数为ξ的CRDSA系统:活跃用户m随机选择ξ个时隙发送其包的ξ个副本;用表示M个用户的传输包构成的矩阵;接收机在第t个时隙,t=1,…,T,收到的来自多个活跃用户的叠加信号,表示为 表示第t时隙的信道参数向量;这里如果用户m在该时隙非活跃,则认为对应的信道参数hm[t]=0;表示该时隙接收端收到的信号;z[t]表示均值为0,方差为σ2的噪声;此处考虑h[t]为在一个时隙内保持不变的分块衰落信道; 步骤三:接收机用户鉴定与信道估计在时隙t,首先从中分离出导频序列段y′[t];运用压缩感知算法,包括近似消息传播AMP或正交近似消息传播OAMP,从叠加的导频序列段中鉴定活跃用户的身份并估计信道状态信息CSI,设活跃用户和CSI能准确获知; 步骤四:接收机译码过程在时隙t,从中分离出数据序列段y[t];对该数据序列段,接收机运用线性PNC计算用户消息序列在有限域{0,…,q-1}内的Lt个线性组合,然后,从准备解码的第t1个时隙的开始到第t2个时隙的结束共τ=t2-t1个时隙,个线性组合被收集到,立刻运用广义逆解出部分用户的消息; 步骤五:仿真验证与性能评估考虑环境存在丰富的多径和反射,直射量不显著;在无线瑞利衰落信道条件下,进行能达到的吞吐量随用户承载率以及信噪比变化的数值仿真,以及用户延时随用户承载率以及信噪比变化的仿真;仿真结果揭示此随机接入方案的能效、吞吐量、延时的基础制约关系,比较该基于时隙Aloha和网络编码的无线随机接入与传输方法与现有方案在吞吐量性能指标的优劣;在步骤四中,线性物理层网络编码,即从接收信号生成线性组合:对时隙t,令It个关于消息序列的有限域线性组合表示为: 其中,是个用户消息序列的矩阵形式,wl∈{0,…,q-1}n表示第l个线性组合,表示该线性组合的网络编码的系数向量,表示有限域的矩阵乘法运算;采用LPNC方法,计算用户消息序列的线性组合其判决表示为这里,达到最佳性能的网络编码系数的选定方法;在步骤四中,运用广义逆恢复用户信息:基于在τ=t2-t1个时隙中收集的个线性组合,运用广义逆求解用户消息;令这些线性组合由表示,对应的系数矩阵为F={f1,…,fλ};由于该过程对消息序列中每一位的处理方式是相同的,因而令bm为第m个用户的消息序列bm中任意一位元素;所有个用户的相同位元素构成的向量表示为并令为的对应符号位;该线性组合表示为 这里令矩阵F在有限域下的广义{1}-逆表示为F与F{1}的乘积矩阵表示为 若ωβ为第个元素为1,其余元素为零的向量,则用户β的消息可解,求解过程表述为: 在步骤四中,首先,基于获得的CSI,接收机在时隙t,t=1,…,T,选择Lt个网络编码系数向量,用于计算个活跃用户消息序列的线性组合;用LPNC生成活跃用户消息序列的线性组合:对给定系数向量,此处阐明如何计算表达式3中的消息序列的线性组合 并行方式:对给定线性组合系数向量逐符号计算关于该线性组合的后验概率APP;考虑第l个线性组合,l=1,…,Lt,对时隙t的某一个符号位,其关于线性组合的APP为 其中,j=0,…,q-1表示线性组合消息的可能取值,c为个活跃用户编码后信息序列的某一位符号构成的向量;逐符号计算出的APP序列交给IRA的置信度传播MPA译码器,经过若干次译码迭代,输出消息线性组合的判决在并行处理方式下,Lt个线性组合的译码能同时独立处理;串行方式:上述并行处理方式忽略了各线性组合的关联性;已生成的线性组合作为辅助信息帮助计算后面线性组合;此方式称为串行方式的线性组合生成;考虑前l-1个线性组合已经产生完毕,第l个线性组合的逐元素APP计算为: 这里条件计算出的APP序列发给第l个MPA译码产生第l个线性组合的判决;然后,该判决被转化为码字上的辅助信息,类比公式11,计算第l+1个线性组合的APP;直到所有Lt个线性组合全部求完;此方式比并行求解有更好的性能,但处理延时会有所增加;在步骤四中,运用广义逆恢复用户信息:对各时隙产生了数个用户消息序列的线性组合;考虑接收机在时隙t1到t2中收集了λ个线性组合其对应的系数向量为f1,…,fλ;令F={f1,…,fλ}为相应的系数向量构成的系数矩阵;由于广义逆恢复用户消息过程对消息序列中每一位的处理方式是相同的,故取其中一位进行阐述:令表示的任意一位,λ个线性组合的该位构成向量广义逆的求解阐述如下:如果存在线性行变换变换向量αβ∈{0,...,q-1}λ,eβ为第β个元素为1,其余元素为零的单位向量,则写成 其中,第β个用户的数据可恢复;如果F是在有限域满秩的M×M方阵,那么所有αβ构成的矩阵就是F在有限域的逆矩阵,问题退化为狭义逆且所有用户可恢复;然而,在实际中延时的要求使得收集到的线性组合数量λ<M;或者即使λ=M,但F在有限域不满秩,无法对F直接求有限域的逆;引入有限域广义{1}-逆的运算在此情况下恢复部分用户的消息,过程如下:对F做有限域行列变换其中I为F经过有限域变换后阶数最高的单位矩阵,Θ为变换后除了单位矩阵外的非零部分;找到满足要求的列变换矩阵Q与行变换矩阵P,则F的有限域广义{1}-逆则表示为 其中Ψ是任意矩阵;然后,相应的αβ向量能获得,对应的消息能恢复;这里对F直接初等变换得到P与Q,在F阶数为M×λ时,运算复杂度仅为OM×λ;在步骤四中,LPNC系数互信息量的计算:将依据互信息量MI最大化的原则进行优化;对于线性组合随机变W,其与接收信号Y的互信息量为I=IW;Y=HY-HY|W14这里W在{0,…,q-1}上均匀分布;先找到互信息量最大化的线性组合的系数向量g,表述为: 然后,找到下一个系数向量,使得其互信息量Iw=gTB,Y|h第二大且两个系数向量在有限域线性无关;以此类推直到找到Lt个有限域线性无关的最大互信息量的系数向量,且每个对应的互信息量均大于目标速率R0。

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