基于EDA的機(jī)會(huì)監(jiān)聽中繼選擇的改進(jìn)機(jī)制

王 恒，紀(jì) 紅，李 曦

(北京郵電大學(xué)泛網(wǎng)無線通信教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100876)

近年來，中繼協(xié)作技術(shù)發(fā)展十分迅速。由于中繼協(xié)同通信對(duì)于抵抗信道衰落和提升傳輸性能方面具備很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。因此，吸引了越來越多的學(xué)者對(duì)其進(jìn)行深入研究。文獻(xiàn)［1］和文獻(xiàn)［2］分別提出了基于最大合并比(MRC)的正交傳輸機(jī)制和應(yīng)用分布空時(shí)碼(DSTC)的協(xié)作傳輸機(jī)制。在文獻(xiàn)［3］中，作者提出了一種機(jī)會(huì)中繼選擇機(jī)制，該機(jī)制利用簡易的分布式算法得到了與應(yīng)用分布空時(shí)碼等高復(fù)雜度的中繼機(jī)制一樣的分集增益，被中繼領(lǐng)域的研究人員廣泛討論。文獻(xiàn)［4］在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將確認(rèn)和退避機(jī)制引入到機(jī)會(huì)中繼選擇機(jī)制中，減少了沖突帶來的時(shí)延增加等問題。作為另一種改進(jìn)方案，作者在文獻(xiàn)［5］中提出了一種結(jié)合中繼間監(jiān)聽和機(jī)會(huì)中繼選擇的機(jī)會(huì)監(jiān)聽中繼選擇機(jī)制。作者通過理論推導(dǎo)以及仿真實(shí)現(xiàn)證明該方案能夠充分利用重傳機(jī)制有效降低誤包率。但是，文獻(xiàn)［5］并沒有考慮到監(jiān)聽信道對(duì)于系統(tǒng)的影響，同時(shí)，由于該機(jī)制中算法參數(shù)的簡化，使得系統(tǒng)的適應(yīng)性降低。

針對(duì)以上問題，本文提出了基于分布估計(jì)算法(Estimation of Distribution Algorithms，EDAs)的改進(jìn)方案。在考慮到監(jiān)聽信道影響的同時(shí)，也給予了中繼節(jié)點(diǎn)不斷進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的學(xué)習(xí)功能。理論分析和仿真證明，該機(jī)制可以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的性能，并使得中繼系統(tǒng)可以根據(jù)環(huán)境持續(xù)地做出改進(jìn)。

1 基于中繼間監(jiān)聽的機(jī)會(huì)中繼

系統(tǒng)模型如圖1所示，所考慮的無線通信系統(tǒng)有n個(gè)中繼器R1，R2，…，Rn，其中第i個(gè)中繼器Ri對(duì)應(yīng)的與源節(jié)點(diǎn)的信道增益和與目的節(jié)點(diǎn)的信道增益分別為hS，i與hi，D，第i個(gè)中繼器與第j個(gè)中繼器之間的信道增益為hi，j。假設(shè)所有的中繼設(shè)備工作在半雙工模式下，同時(shí)各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的前向信道和反向信道條件相同。場(chǎng)景處在一個(gè)緩慢變化的信道環(huán)境下(即數(shù)據(jù)重傳時(shí)的信道增益變化可忽略不計(jì))。

通過監(jiān)聽源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)之間傳輸?shù)腞TS和CTS分組，中繼節(jié)點(diǎn)可以獲得自己與源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間的信道增益，同時(shí)，通過監(jiān)聽各個(gè)中繼參與源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)的協(xié)同通信時(shí)發(fā)送的分組包，中繼節(jié)點(diǎn)Ri也可以獲得自身與其他中繼節(jié)點(diǎn)Rj的中繼間信道增益hi，j，其中，i，j={1，2，…，n}。

圖1 基于中繼間監(jiān)聽的機(jī)會(huì)中繼系統(tǒng)模型

中繼節(jié)點(diǎn)判定自己正確接收源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的信息后(設(shè)正確接收源節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的中繼數(shù)量為K1)，便可以參與競爭源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)間的協(xié)同通信。該競爭機(jī)制是一種基于分布式計(jì)算的計(jì)時(shí)器機(jī)制。中繼Ri對(duì)應(yīng)的計(jì)時(shí)器初始值Ti為

式中:λ是一個(gè)以時(shí)間為單位的常數(shù)，因此Ti的大小完全由ai確定。各個(gè)中繼分別根據(jù)自己采集到的信道增益啟動(dòng)自己的計(jì)時(shí)器進(jìn)行倒計(jì)時(shí)，初始值Ti最小的中繼節(jié)點(diǎn)將競爭到并參與進(jìn)行源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)的協(xié)同通信。在協(xié)同通信過程中，被選擇進(jìn)行協(xié)同通信的中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐瑫r(shí)，其他未正確接收源節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的中繼節(jié)點(diǎn)(數(shù)量為n－K1)對(duì)其進(jìn)行監(jiān)聽，并將監(jiān)聽到的數(shù)據(jù)與自己從源節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)利用CC(simple Chase Combining)方式進(jìn)行合并，這樣，就會(huì)有中繼節(jié)點(diǎn)通過監(jiān)聽機(jī)制帶來的空間分集更正自己的錯(cuò)誤信息。之前沒有正確接收信息的中繼節(jié)點(diǎn)可以重新利用CRC判定自己是否更正成功。設(shè)此時(shí)得到正確信息的中繼節(jié)點(diǎn)為K2，則有K1≤K2≤n。這樣做的好處在于:在協(xié)同通信時(shí)，當(dāng)目的節(jié)點(diǎn)沒有正確接收到數(shù)據(jù)后再進(jìn)行中繼節(jié)點(diǎn)的計(jì)時(shí)器競爭機(jī)制的時(shí)候，會(huì)有更多的中繼節(jié)點(diǎn)參與競爭(K1≤K2)，這樣，在重傳的時(shí)候就會(huì)有更大的機(jī)會(huì)成功傳送數(shù)據(jù)。

在原始的機(jī)會(huì)中繼選擇機(jī)制(無中繼間監(jiān)聽機(jī)制)中，ai由以下兩種方式得到:1)=(文獻(xiàn)［5］在討論原機(jī)會(huì)機(jī)制時(shí)默認(rèn)的方式);2)ai(文獻(xiàn)［6］使用的方式)。然而根據(jù)文獻(xiàn)［5］的分析，各中繼節(jié)點(diǎn)考慮的因素中，源節(jié)點(diǎn)到自身的信道增益對(duì)于協(xié)同增益的影響減弱了。該機(jī)制中，從中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)送到目的節(jié)點(diǎn)的信道增益是認(rèn)真考慮的重點(diǎn)。在文獻(xiàn)［5］中，定義中繼間監(jiān)聽的機(jī)會(huì)中繼機(jī)制中的中繼節(jié)點(diǎn)Ri對(duì)應(yīng)的ai為

由式(1)，(2)可知，在所有得到正確信息的中繼節(jié)點(diǎn)中，自身到目的節(jié)點(diǎn)的信道增益最好的中繼節(jié)點(diǎn)會(huì)優(yōu)先競爭成為參與協(xié)同通信的節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，不失一般性，將新轉(zhuǎn)化為可參與競爭的K2－K1個(gè)中繼標(biāo)號(hào)為{K1+1，K1+2，…，K2}。由于信道環(huán)境是緩慢變化的，所以對(duì)于各個(gè)中繼Ri的信道增益hi，D不變。因此，對(duì)于所有第一次參與競爭的中繼來說，競爭的結(jié)果是不變的，只需要比較RK1+1，RK1+2，…，RK2中最小的定時(shí)器初始值與第一次成功參與協(xié)同通信的中繼節(jié)點(diǎn)(設(shè)為RK)的定時(shí)器初始值。這樣，在該機(jī)制中，數(shù)據(jù)重發(fā)時(shí)參與競爭的中繼為 RK，RK1+1，RK1+2，…，RK2。

2 原機(jī)制的不足與改進(jìn)的方案

2.1 問題描述

根據(jù)上面的討論，通過中繼間監(jiān)聽機(jī)制的引入使得數(shù)據(jù)傳送的誤包率降低，從而提升了信息傳輸?shù)目煽啃?。然而，這種監(jiān)聽機(jī)制的引入將機(jī)會(huì)選擇機(jī)制的優(yōu)化范疇進(jìn)行了一定的擴(kuò)展，對(duì)于原機(jī)會(huì)中繼機(jī)制的調(diào)整僅僅減少一個(gè)參量hS，j的考量是不夠的。

例如這樣的一個(gè)場(chǎng)景，如圖2所示，目的節(jié)點(diǎn)與源節(jié)點(diǎn)之間有3個(gè)備選中繼節(jié)點(diǎn)，設(shè)為R1，R2和R3。其中，表示信道條件的直線中，為實(shí)線的直線說明該條信道質(zhì)量滿足要求(即在該信道傳輸?shù)臄?shù)據(jù)可達(dá))，為虛線的直線說明該信道質(zhì)量不滿足要求(即在該信道傳輸?shù)臄?shù)據(jù)不可達(dá))。同時(shí)由圖可見，從R2到Destination的信道由于建筑物或其他環(huán)境因素的干擾使得該信道質(zhì)量非常不好，即滿足。

圖2 假設(shè)場(chǎng)景

按照在上一部分對(duì)于原監(jiān)聽機(jī)會(huì)中繼機(jī)制的描述，可以得出:在成功接收源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的中繼R1和R2中，R1會(huì)在計(jì)時(shí)器競爭機(jī)制中勝出(因?yàn)?。而在協(xié)作通信中，很有可能Destination沒有正確接收信息而要求重傳。此時(shí)，只有R2能夠正確監(jiān)聽到R1傳送時(shí)的數(shù)據(jù)(從R1到R3的信道為虛線)，所以在第2次競爭中，仍然是R1與R2的競爭，排除其他因素，下一次參與協(xié)作通信的仍將是R1。可以發(fā)現(xiàn):在假設(shè)場(chǎng)景中，協(xié)作通信的誤包率將急劇增加。

此外，當(dāng)場(chǎng)景環(huán)境的信道平均質(zhì)量不佳時(shí)，重傳的可能性將大大增加，因此應(yīng)該更注重于選擇一個(gè)能使更多中繼監(jiān)聽到自己的中繼節(jié)點(diǎn)。這樣，類似于假設(shè)場(chǎng)景中的問題就可以很好地解決。

2.2 改進(jìn)方案

2.2.1 分布估計(jì)算法

分布估計(jì)算法(Estimation of Distribution Algorithms，EDAs)是近些年來在進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域興起的一類新型算法，由于它在群體模型構(gòu)建和演化的高適應(yīng)性以及該算法的高收斂速度，使得它吸引了很多的研究人員的注意并迅速成為進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，應(yīng)用于多個(gè)方面的優(yōu)化機(jī)制中。分布估計(jì)算法不同于傳統(tǒng)的進(jìn)化算法，它直接描述整個(gè)群體的進(jìn)化趨勢(shì)，取代了傳統(tǒng)進(jìn)化算法中對(duì)于個(gè)體的交叉變異操作，是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與隨機(jī)優(yōu)化算法的結(jié)合。

作為快速發(fā)展的優(yōu)化算法，分布估計(jì)算法不僅能夠有效解決很多髙維非線性的優(yōu)化問題，同時(shí)它對(duì)于進(jìn)化算法提供了一個(gè)新的思路，使得該算法在科學(xué)研究和工程應(yīng)用等領(lǐng)域有著很大的利用價(jià)值和發(fā)展前景。本文中，將利用它提出一個(gè)改進(jìn)的中繼選擇方案。

2.2.2 改進(jìn)的機(jī)會(huì)監(jiān)聽選擇方案

在提出的改進(jìn)方案中，仍以圖1所示的模型作為中繼選擇改進(jìn)機(jī)制的系統(tǒng)模型。在改進(jìn)方案中假設(shè)，中繼節(jié)點(diǎn)可以通過監(jiān)聽機(jī)制感知得到自身與其他中繼節(jié)點(diǎn)間的信道增益hi，j，同時(shí)也可以通過目的節(jié)點(diǎn)發(fā)送的ACK，得到這次通信是否成功的信息(從而記錄統(tǒng)計(jì)一次通信完成需要的重傳次數(shù))。本文提出的改進(jìn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:1)對(duì)于計(jì)時(shí)器初始值的計(jì)算增加了其他必要的參數(shù);2)中繼節(jié)點(diǎn)的競爭參量的確定加入了可以不斷改善自身的學(xué)習(xí)特性。

原機(jī)會(huì)監(jiān)聽中繼選擇機(jī)制中，僅僅將|hi，D|2作為ai的計(jì)算方式是不夠的。還應(yīng)該考慮到其他的信道質(zhì)量。因此，將原的計(jì)算方式擴(kuò)展為

這樣，計(jì)算ai值的時(shí)候，中繼節(jié)點(diǎn)會(huì)考慮自身與其他中繼節(jié)點(diǎn)的信道質(zhì)量，可以讓更多中繼監(jiān)聽到自己的中繼節(jié)點(diǎn)的競爭力，從而避免了類似于在假設(shè)場(chǎng)景中出現(xiàn)的現(xiàn)象。由于引入了更多的參數(shù)，因此，能否合理地確定這些參數(shù)的取值，以及這些數(shù)值的算法復(fù)雜度是否可以接受便成為了下一步要解決的問題。

為了解決這個(gè)問題，本文提出了基于分布估計(jì)算法的參數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)制。選用屬于分布估計(jì)算法之一的貝葉斯優(yōu)化算法［7］，該算法具體步驟如下:1)以隨機(jī)的形式產(chǎn)生各個(gè)個(gè)體，組成初始種群;2)按照一定的原則在種群中選擇優(yōu)勢(shì)的個(gè)體;3)根據(jù)選擇出來的個(gè)體構(gòu)建符合要求的貝葉斯網(wǎng)絡(luò);4)利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合分布函數(shù)生成新的個(gè)體組成新的種群;5)將新的種群替換掉(部分)原種群，從而產(chǎn)生下一代種群;6)看算法終止條件是否滿足，若滿足，算法終止;若不滿足，重新從第二步開始該算法。

在該算法中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的連續(xù)型數(shù)據(jù)的實(shí)際意義往往無法明確，同時(shí)，也為使該算法的執(zhí)行效率更高，因此將對(duì)應(yīng)于每個(gè)中繼Ri的計(jì)時(shí)器參數(shù)αi(j=1，2，…，i－1，i，i+1，…，n)，β 和 γ 進(jìn)行離散化處理。將它們的取值范圍變?yōu)閺?到1最短步長為2－m的離散值。在上面的前提下，提出了具有學(xué)習(xí)特征的改進(jìn)策略，針對(duì)于中繼Ri，改進(jìn)方案如下:

1)一次通信結(jié)束后，立即由概率模型(第一次則為全隨機(jī)模型)生成對(duì)應(yīng)于下一次通信的各個(gè)參數(shù)αi，β和γ準(zhǔn)備參與下一次通信的計(jì)時(shí)器計(jì)算，從而最大限度地保證Ti的計(jì)算不受改進(jìn)方案影響而降低效率。

2)在一次通信完成前(無論是否有重傳或重傳多少次)，αi，β和γ不會(huì)改變(避免影響學(xué)習(xí)能力)并且當(dāng)通信結(jié)束時(shí)記錄本次通信的αi，β和γ的取值以及本次通信的重傳次數(shù)。

3)對(duì)通信次數(shù)進(jìn)行記錄，當(dāng)通信次數(shù)達(dá)到N時(shí)，對(duì)所有記錄的αi，β和γ，以其所對(duì)應(yīng)的通信的重傳次數(shù)為判定規(guī)則選取重傳次數(shù)少的N1組αi，β和γ作為優(yōu)勢(shì)個(gè)體組成新種群，并依據(jù)該種群構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，然后將通信次數(shù)歸零，同時(shí)對(duì)每次通信的參數(shù)αi，β和γ記錄清零。構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合分布函數(shù)替換原概率模型作為生成αi，β和γ的新概率模型。

此方案的好處在于，它考慮到了其他信道質(zhì)量對(duì)于協(xié)同通信可能產(chǎn)生的影響，并且當(dāng)環(huán)境更符合原機(jī)會(huì)監(jiān)聽機(jī)制的計(jì)算方法時(shí)，提出的方案仍可通過學(xué)習(xí)產(chǎn)生一樣的結(jié)果(αj=β=0，γ=1)，同時(shí)它的不斷自我優(yōu)化的特性，使該中繼通信系統(tǒng)的性能不斷改善，達(dá)到較小的重傳次數(shù)期望值和誤包率。

3 仿真結(jié)果

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的基于分布估計(jì)算法的改進(jìn)方案的優(yōu)勢(shì)，采用蒙特卡洛方法對(duì)改進(jìn)的方案和原機(jī)制進(jìn)行仿真與比較。利用工具M(jìn)atlab和Mathematics，從誤包率和重傳次數(shù)兩方面對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)。在仿真過程中，選取 n=3，m=6，N=50。

圖3給出了本文提出的新的機(jī)會(huì)監(jiān)聽機(jī)制與原監(jiān)聽機(jī)制和機(jī)會(huì)選擇機(jī)制的誤包率比較，通過16QAM和QPSK兩種調(diào)制方式的仿真實(shí)現(xiàn)，可以看到，本文提出的新方案對(duì)于誤包率的減小有著很好的改善。能夠更加充分地利用監(jiān)聽機(jī)制所具有的提升數(shù)據(jù)傳輸成功率的性能。

圖3 本文的改進(jìn)機(jī)制與原機(jī)制的誤包率比較

在信道質(zhì)量很差的條件下，各個(gè)中繼機(jī)制的重傳期望隨時(shí)間變化的直方圖如圖4所示。通過圖4可以發(fā)現(xiàn)，本文提出的改進(jìn)方案有著自我改善的學(xué)習(xí)性能，通過不斷的以N為周期的學(xué)習(xí)，新方案使得中繼節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)自身參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而改善整個(gè)系統(tǒng)的傳送效率，使傳輸?shù)挠行缘靡蕴嵘?。該方案可以不斷適應(yīng)環(huán)境變化并提升整個(gè)系統(tǒng)的通信性能。通過EDA算法以及相對(duì)應(yīng)的新機(jī)制的引入，不僅可以使中繼在優(yōu)化參數(shù)取值的能力上得到提升，同時(shí)也使得中繼節(jié)點(diǎn)具備了一定的自適應(yīng)能力。

4 小結(jié)

本文在原機(jī)會(huì)監(jiān)聽中繼選擇機(jī)制的基礎(chǔ)上，通過分布估計(jì)算法的引入提出了一個(gè)更適于在中繼間監(jiān)聽機(jī)制中執(zhí)行的方案。通過理論分析表明，利用分布估計(jì)算法的高收斂性和對(duì)于解決非線性、變量耦合等優(yōu)化問題的優(yōu)勢(shì)，本文提出的方案不僅可以幫助中繼節(jié)點(diǎn)根據(jù)環(huán)境具體情況在統(tǒng)計(jì)意義上選擇出更適應(yīng)的計(jì)算參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)整體性能的優(yōu)化，提高整個(gè)系統(tǒng)通信的可靠性，同時(shí)還使得整個(gè)中繼系統(tǒng)具備了一定的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。仿真結(jié)果顯示，該方案使得各個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)經(jīng)過周期性的學(xué)習(xí)，可以不斷改進(jìn)自身的參數(shù)，使得系統(tǒng)的整體機(jī)制持續(xù)地自我改善。

圖4 新的改進(jìn)機(jī)制自我改善的學(xué)習(xí)性能比較

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