高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法，信源发送模拟高斯信号，在中继节点处进行分布式信源编码，并进行数字传输。由于传输的是模拟信号，系统性能评价的指标是信噪比。考虑在加性高斯白噪声信道下，各个中继节点的发送功率相同，所有噪声功率均相同，提出该系统的理论分析框架，采用CEO理论建立多中继网络的率失真函数，结合Shannon信道容量理论，将传感网络与数字通信网络建立联系。并提出系统的优化设计理论方法，在总功率受限条件下，基于信噪比在传感网络和通信网络之间进行功率分配，使信噪比性能达到最大。理论分析和仿真结果表明，本文提出的优化压缩转发系统相比放大转发系统能提供更好的信噪比性能。

Distributed compression and forwarding system and design method for multi relay network under Gauss signal

The invention discloses a Gauss source distributed multiple relay network compression forwarding system and method of design, the source transmits the simulated Gauss signals were distributed source encoding at the relay node, and digital transmission. Since the analog signals are transmitted, the signal-to-noise ratio is the index of system performance evaluation. Consider the additive Gauss white noise channel, the transmission power of each relay node is the same as that of all the noise power are the same, put forward the system framework of theoretical analysis, using CEO theory to build the multi relay network rate distortion function, combined with the Shannon channel capacity theory, the sensor network and digital communication network connections. The method of system optimization design is proposed. Under the condition of total power limitation, the power allocation between sensor network and communication network is based on signal-to-noise ratio (SNR) to maximize the snr. Theoretical analysis and simulation results show that the optimized compression and forwarding system proposed in this paper can provide better signal to noise ratio than amplify and forward system.

【技术实现步骤摘要】
高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法
本专利技术属于无线通信的
，具体涉及一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法。
技术介绍
无线中继技术能够有效地对抗信道衰落、扩大无线网络覆盖范围、提髙系统容量，增加分集增益，提高信息的可靠性，改善通信质量，广泛应用于各类无线通信系统。如卫星通信和微波中继通信系统就是经典的无线中继通信系统。移动通信中采用中继站扩大信号覆盖范围，提高系统的容量，现已成为移动通信系统的关键技术。此外，无线模拟传感网络在军情侦察，环境监控，智能家居，医疗健康状况的检测和监控等方面的普及和广泛应用使得对模拟中继网络的研究具有越来越重要的意义。目前的中继网络研究主要以数字中继网络为主。传统的数字中继转发策略主要有以下几种：放大转发，中继节点将接收到的信源信号直接进行功率放大，然后再转发到目的节点；译码转发，中继节点将接收到的信号先进行解调并译码恢复出原始信息，再用一定的编码方式重新编码，发送到目的节点；编码转发，在编码协作模式下，将码字分成两部分，源节点信息在码字的第一部分传输给中继节点和目的节点，校验位在码字的第二部分通过源节点或者中继节点传输，通过事先确定好的编码方案进行协作，实现信源与目的节点之间信息的传输。在放大转发策略下，信源节点S将模拟信号x(t)发送出去，经AWGN信道传输，第i个中继节点接收到的信号为yri(t)＝x(t)+nri(t),i＝1,2,...,L其中nri(t)表示第i个中继节点处的高斯白噪声，中继接收功率中继节点将接收到的信号yri(t)直接进行放大处理，再发送到目的节点D，令功率放大因子为经中继放大后，不考虑信道衰减，接收端收到来自第i个中继节点的信号为ydi(t)＝βyri(t)+ndi(t),i＝1,2,...,L其中ndi(t)为接收端接收来自第i个中继节点信号时的高斯噪声，接收到的信号的功率为Pr。目前，针对模拟信号在多中继网络传输中的的工作很少，分布式信源编码的CEO问题针对信源与噪声均服从高斯分布的情况，描述了在一定的失真约束条件下，中继节点进行分布式信源编码后的率失真区域和码率。针对信源信息X(t)无法被信息处理中心直接观测到的情况，处理中心通过L个中继节点相互独立地对信源信息进行观测，中继节点观测到添加噪声后的信源信号为Yri(t),i＝1,2,...,L，每个中继节点相互独立地对接收到的信源信息进行分布式信源编码，将信息压缩后，再统一发送到处理中心，发送的总速率为R。处理中心将接收到的信号进行联合译码后得到信源信息X(t)的估计接收端对信源发送的信息不能进行直接的观察和接收，只能通过L个中继节点来实现对信源信息的估计。这就类似于一位CEO想知道某个数据序列的具体信息，但他无法直接观察到，于是雇佣L个可以直接监视该序列的代理人，通过他们各自独立的描述来获取序列的信息，所以称之为CEO问题。将X(t)和Yri(t)用n个采样点来描述为定义平均失真为定义总的传输速率R和失真度d的关系对(R,d)是可达的，如果存在相应的中继分布式编码方案与处理中心的解码方案使得令表示所有可达对(R,d)的集合，则率失真函数定义为关于模拟传感网络中分布式信源编码的CEO问题只研究了中继进行分布式压缩编码之后的率失真区域和码率问题，没有对整个传感通信网络的传输性能进行研究和设计。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述
技术介绍
的不足，提出了一种模拟高斯信源通过多中继网络进行压缩转发的系统模型，该系统由信源到多中继网络的模拟传感网络和多中继器到目的用户的通信网络两部分组成。采用分布式信源编码的CEO理论，并结合Shannon信道容量理论，建立了压缩转发系统的理论方法。在总功率受限条件下，对模拟传感网络和通信网络进行最优功率分配，使信噪比性能达到最大，相比于传统放大转发策略具有更好的信噪比性能。本专利技术解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法，包括信源S、中继节点Ri和接收端D，其中i＝1,2…L，L表示中继节点的个数，所述信源S与接收端D之间无直接传输通道，通过中继节点Ri实现通信，信源S与中继节点Ri构成模拟传感网络，中继节点Ri与接收端D构成数字通信网络；所述中继节点Ri处设置有信源编码器，所述信源编码器将接收到的混合了高斯白噪声的模拟信号Yri(t)进行抽样、量化和压缩编码，转化成数字信号Y′ri(t)，各个中继节点Ri再以相同的发送功率Pr将数字信号Y′ri(t)发送到接收端D，实现中继节点Ri到接收端D的数字化传输；对传感器网络的分布式信源编码问题，采用分布式信源编码中的CEO理论建立多中继网络的率失真函数，并结合Shannon信道容量理论，将模拟传感网络与数字通信网络建立联系，从而在总功率受限条件下，在传感器网络和通信网络之间进行功率分配，使信噪比性能达到最大。进一步的，所述信源S发送信源S上传感器获得的模拟信号X(t)，所述中继节点Ri接收到混合了高斯白噪声的模拟信号为Yri(t)＝X(t)+Nri(t),i＝1,2,...,L，Nri(t)表示第i个中继节点Ri处的高斯白噪声；在失真度d允许范围内，中继节点Ri进行分布式信源编码后的总率失真函数表达式为：其中为高斯信源X(t)的平均功率。进一步的，各个中继节点接收信号的信噪比γsr和发送功率Pr均相同，因此经量化压缩后信号的发送速率也相同，则每个中继节点Ri量化后的率失真函数为其中γD表示量化信噪比，Rl(d)即为单个中继节点Ri对接收信号进行量化压缩后的最小传输速率。进一步的，结合Shannon信道容量理论，将模拟传感网络与数字通信网络建立联系，中继节点Ri的发送速率应小于中继节点Ri到接收端D的信道容量Cl，即γrd表示接收端D接收信号的信噪比，设中继节点Ri和接收端D接收信号的总功率约束为Px+LPr＝P，其中P表示中继节点和接收端D接收信号的总功率，Px表示Yri(t)中的信号分量的功率，将Px+LPr＝P转化为信噪比约束为γsr+Lγrd＝γ。进一步的，在总功率受限条件下，满足模拟传感网络压缩后的传输速率小于数字通信网络中的信道容量，使得量化信噪比γD最大的优化问题可采用如下约束优化模型：Max:γD在模拟传感网络和数字通信网络之间进行功率分配，使信噪比性能达到最大，其中，γ为总的信噪比约束；所述约束优化模型的最优解满足下面的二元方程组：已知L和总的信噪比约束γ的值，解方程组即可得到使得量化信噪比γD最大的中继节点Ri和接收端D信噪比分配方案γsr和γrd，及对应的量化信噪比的最大值(γD)max。进一步的，所述接收端D设置有天线和联合解码器，天线将来自各个中继节点Ri的数字信号Y′ri(t)进行最大比合并接收后得到信号Yd(t)，将信号Yd(t)传给联合解码器进行联合译码，经联合解码器联合解码后，即可恢复出信源信息本专利技术的有益效果为：本专利技术提出的高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统相比模拟中继转发系统在低信噪比区域的信噪比性能要好得多，具有很强的抗干扰性能。此外，在高信噪比区域，随着总的信噪比约束的增大，提高倍数还会逐渐增大。这对于模拟信源在多中继网络中的传输给出了更好的转发方案，并且在发送功率资本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法，其特征在于：包括信源S、中继节点Ri和接收端D，其中i＝1,2…L，L表示中继节点的个数，所述信源S与接收端D之间无直接传输通道，通过中继节点Ri实现通信，信源S与中继节点Ri构成模拟传感网络，中继节点Ri与接收端D构成数字通信网络；所述中继节点Ri处设置有信源编码器，所述信源编码器将接收到的混合了高斯白噪声的模拟信号Yri(t)进行抽样、量化和压缩编码，转化成数字信号Y′ri(t)，各个中继节点Ri再以相同的发送功率Pr将数字信号Y′ri(t)发送到接收端D，实现中继节点Ri到接收端D的数字化传输；对传感器网络的分布式信源编码问题，采用分布式信源编码中的CEO理论建立多中继网络的率失真函数，并结合Shannon信道容量理论，将模拟传感网络与数字通信网络建立联系，从而在总功率受限条件下，在传感器网络和通信网络之间进行功率分配，使信噪比性能达到最大。

【技术特征摘要】
2017.01.18 CN 20171003450681.一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法，其特征在于：包括信源S、中继节点Ri和接收端D，其中i＝1,2…L，L表示中继节点的个数，所述信源S与接收端D之间无直接传输通道，通过中继节点Ri实现通信，信源S与中继节点Ri构成模拟传感网络，中继节点Ri与接收端D构成数字通信网络；所述中继节点Ri处设置有信源编码器，所述信源编码器将接收到的混合了高斯白噪声的模拟信号Yri(t)进行抽样、量化和压缩编码，转化成数字信号Y′ri(t)，各个中继节点Ri再以相同的发送功率Pr将数字信号Y′ri(t)发送到接收端D，实现中继节点Ri到接收端D的数字化传输；对传感器网络的分布式信源编码问题，采用分布式信源编码中的CEO理论建立多中继网络的率失真函数，并结合Shannon信道容量理论，将模拟传感网络与数字通信网络建立联系，从而在总功率受限条件下，在传感器网络和通信网络之间进行功率分配，使信噪比性能达到最大。2.如权利要求1所述的一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法，其特征在于：所述信源S发送信源S上传感器获得的模拟信号X(t)，所述中继节点Ri接收到混合了高斯白噪声的模拟信号为Yri(t)＝X(t)+Nri(t),i＝1,2,...,L，Nri(t)表示第i个中继节点Ri处的高斯白噪声；在失真度d允许范围内，中继节点Ri进行分布式信源编码后的总率失真函数表达式为：其中为高斯信源X(t)的平均功率。3.如权利要求2所述的一种高斯信源下多中继网络的分布式压缩转发系统及设计方法，其特征在于：各个中继节点接收信号的信噪比γsr和发送功率Pr均相同，因此经量化压缩后信号的发送速率也相同，则每个中继节点Ri量化后的率失真函数为其中γD表示量化信噪比，Rl(d)即为单个中继节点Ri对接收信号进行量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞丹，徐大专，许生凯，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32