認知協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中非正交多址接入技術(shù)性能研究

李美玲，李瑩，SAMI Muhaidat，董增壽，王安紅，梁杰，丁麗萍

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認知協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中非正交多址接入技術(shù)性能研究

李美玲1，李瑩1，SAMI Muhaidat2，董增壽1，王安紅1，梁杰1，丁麗萍3

（1.太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院, 山西 太原 030024；2.英國薩里大學(xué)，薩里 GU27XH; 3.中國科學(xué)院軟件研究所，北京 100190）

將NOMA技術(shù)應(yīng)用于下行認知中繼協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，提出基于AF的認知多用戶中繼協(xié)作NOMA系統(tǒng)（CM-RC-NOMA），給出了不同認知中繼協(xié)作方案下PU和SU中斷性能，并推導(dǎo)了其閉合表達式；同時將AF中繼協(xié)作方式與DF中繼協(xié)作方式進行了對比。仿真結(jié)果表明，當(dāng)SU到PU信道鏈路條件不差于BS到PU信道鏈路條件時，AF方式相比DF方式可以使PU獲得更低的中斷概率；另一方面，所提最佳認知中繼協(xié)作方案相比傳統(tǒng)最佳認知中繼協(xié)作方案可以獲得更佳的PU中斷性能。

認知協(xié)作網(wǎng)絡(luò)；非正交多址接入；最佳中繼；中斷概率

1 引言

非正交多址接入 (NOMA, non-orthogonal multiple access) 技術(shù)通過為不同的用戶信號分配不同的功率，從而實現(xiàn)在相同的頻帶上同時為多個用戶提供服務(wù)，與傳統(tǒng)正交多址接入技術(shù)(OMA, orthogonal multiple access)相比，可大大提高頻譜利用率[1-2]。研究表明NOMA相比OMA方案可以有效提高頻譜利用率[3-5]。

在無線網(wǎng)絡(luò)中，信道的多徑傳播、陰影衰落和路徑損耗等特性將會嚴重影響到系統(tǒng)性能。而協(xié)作通信技術(shù)可以有效抵抗無線信道衰落，提高傳輸可靠性[6-8]。關(guān)于協(xié)作傳輸在NOMA系統(tǒng)(C-NOMA) 中的應(yīng)用正在業(yè)界廣泛研究。文獻[9]基于NOMA系統(tǒng)，考慮一個基站通過單個放大轉(zhuǎn)發(fā)(AF,amplify and forward)中繼與多個移動端同時通信，對系統(tǒng)中斷概率性能進行了分析。文獻[10]則考慮基于NOMA的蜂窩網(wǎng)絡(luò)，分析了單個中繼采用解碼轉(zhuǎn)發(fā)(DF,decode and forward)時全雙工協(xié)作NOMA系統(tǒng)的中斷性能。文獻[11]進一步考慮NOMA系統(tǒng)存在2個用戶和一個中繼的場景，并分析了全雙工中繼模式下用戶的中斷性能。文獻[12]將 NOMA 應(yīng)用于具有多播業(yè)務(wù)和單播業(yè)務(wù)的多用戶網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計了一種可以在確保多播業(yè)務(wù)可靠性的同時提高單播業(yè)務(wù)性能的賦形方案及功率分配方法。

認知無線電技術(shù)可以為多用戶提供開放的頻譜資源提高頻譜效率，因此，將認知無線電中的頻譜共享策略與NOMA技術(shù)結(jié)合可以進一步提高頻譜利用率。通過將NOMA引入到認知系統(tǒng)，可以提高SU的接入機會以及系統(tǒng)吞吐量。在傳統(tǒng)OMA系統(tǒng)中，即使主用戶(PU, primary user)的信道條件較差，次用戶 (SU, secondary user)也無法接入授權(quán)頻譜，從而導(dǎo)致資源的空閑，降低系統(tǒng)吞吐量。利用NOMA技術(shù)，基站可以同時為PU和SU提供服務(wù)，而不會引起PU性能明顯降低，從而有效提高頻譜利用率。NOMA系統(tǒng)與OMA系統(tǒng)中用戶性能分析的不同，關(guān)鍵在于基站對多個用戶信號的功率分配和終端所使用的SIC技術(shù)帶來的性能提升。在文獻[13]中，作者研究了NOMA技術(shù)應(yīng)用于認知網(wǎng)絡(luò)時的系統(tǒng)性能，結(jié)果表明基于NOMA的認知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)基于OMA的認知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能。文獻[14]則研究了利用NOMA技術(shù)實現(xiàn)認知無線網(wǎng)絡(luò)中認知用戶的頻譜共享。文獻[15]首次提出，SU利用連續(xù)干擾刪除(SIC, successive interference cancellation) 技術(shù)來避免同信道干擾從而得到期望信號，將接收到的基站消息發(fā)送給PU從而提高認知NOMA系統(tǒng)性能，文中考慮SU采用DF方式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。在中繼轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議方式中，DF協(xié)議可以避免噪聲前傳，適合于源節(jié)點—中繼節(jié)點信道質(zhì)量較好的環(huán)境，但是操作方式相對復(fù)雜，而且一定存在解碼轉(zhuǎn)發(fā)延時。而AF方式操作簡單，同時中繼也會將噪聲放大化轉(zhuǎn)發(fā)到目的節(jié)點。但是在NOMA系統(tǒng)中，由于SU和PU均采用SIC技術(shù)消除干擾，PU可獲得的信號干擾噪聲比與傳統(tǒng)OMA系統(tǒng)有所不同，因此基于AF的認知中繼協(xié)作NOMA系統(tǒng)性能值得深入研究。

本文考慮一個下行認知多用戶中繼協(xié)作NOMA (CM-RC-NOMA, cognitive multiuser relay cooperation based NOMA)系統(tǒng)，如圖1所示，基站發(fā)送2個不同消息的復(fù)合信號，分別給一個單播PU和一組多播業(yè)務(wù)的SU，其中，SU將作為認知中繼以AF方式輔助PU傳輸數(shù)據(jù)。基于所考慮CM-RC-NOMA系統(tǒng)提出基于AF的多認知中繼協(xié)作方案和最佳認知中繼協(xié)作方案，推導(dǎo)了各種方案下CM-RC-NOMA系統(tǒng)PU中斷概率和SU中斷概率；分析了認知用戶數(shù)對系統(tǒng)性能的影響情況。結(jié)果表明，當(dāng)SU到PU信道鏈路條件不差于BS到PU信道鏈路條件時，AF方式相比DF方式可以使PU獲得更低的中斷概率；另一方面，所提最佳認知中繼協(xié)作方案相比傳統(tǒng)最佳認知中繼協(xié)作方案可以使PU中斷概率更低。

圖1 CM-RC-NOMA系統(tǒng)模型

2 系統(tǒng)模型

因此，結(jié)合式 (2)，在第2個時隙，PU接收到的來自第個SU的信號可以表示為

而當(dāng)SU采用DF方式轉(zhuǎn)發(fā)信號時，PU接收到的信號可表示為

在認知中繼網(wǎng)絡(luò)中，次網(wǎng)絡(luò)可以選擇全部SU轉(zhuǎn)發(fā)原始NOMA信號，也可以選擇其中一個SU來轉(zhuǎn)發(fā)，由于PU會利用SIC技術(shù)來應(yīng)對干擾從而對接收到的信號進行解碼，因此，在單認知中繼協(xié)作NOMA系統(tǒng)中，認知中繼的選擇對于PU性能的影響情況如何值得深入研究。后面的仿真結(jié)果也表明，本文給出的基于PU的的最佳中繼選擇方案，相比傳統(tǒng)僅考慮信道條件的最佳中繼選擇方案，可以降低PU中斷性能，提高PU傳輸可靠性。

下面，對如圖1所示的模型分別對SU中斷性能和基于多用戶認知中繼協(xié)作NOMA（MCR-C-NOMA，multi-user cognitive relay based C-NOMA）方案和單用戶認知中繼協(xié)作NOMA（SCR-C-NOMA，single-user cognitive relay based C-NOMA）方案下PU中斷性能進行分析，其中，在SCR-C-NOMA情況下，本文討論3種最佳認知中繼協(xié)作方式：基于SU的最大化的最佳認知中繼C-NOMA （SU-S-BCR-C-NOMA，SU-S based best cognitive relay C-NOMA）方案、基于PU的SINR最大化的最佳認知中繼C-NOMA（PU-S-BCR-C-NOMA，PU-S based best cognitive relay C-NOMA）方案和聯(lián)合考慮SU和PU SINR最大化的最佳認知中繼C-NOMA （C-SU-PU -BCR-C-NOMA, C-SU-PU based best cognitive relay C-NOMA）方案。

3 SU中斷性能分析

因此可以得到，式(6)可分別計算為

(8)

此時，結(jié)合式(6)可以得到

4 MCR-C-NOMA PU中斷性能

在MCR方案中，網(wǎng)絡(luò)中的所有SU都會接收到BS信號并采用AF方式轉(zhuǎn)發(fā)給PU。因此，PU將接收到第一時隙來自BS的復(fù)合信號和第2時隙來自個SU轉(zhuǎn)發(fā)的信號。PU可以采用最大比合并（MRC，maximum ratio combining）、等增益合并（EGC，equal gain combining）和選擇式合并（SC，selective combining）等分集合并技術(shù)來處理接收到的多路信號，其中，SC合并方式實現(xiàn)復(fù)雜度低，方法簡單，而且本文的主要目的在于衡量基于AF的認知中繼協(xié)作NOMA系統(tǒng)的性能。所以，本文考慮PU采用SC方式合并來自BS的信號和路SU的信號。

結(jié)合式(16)和式(17)可以寫為

因此，對于式(18)，結(jié)合式(13)，可以得到

將式(19)和式(21)代入式(18)即可得到MCR方案下采用AF中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式下PU中斷概率。

5 SCR-C-NOMA PU中斷性能

因此，可以得到最佳SCR方案PU中斷概率可以表示為

對于式(23)，等號后面第一項與認知中繼的選擇無關(guān)，而第二項根據(jù)式(14)，可以得到

根據(jù)式(24)，可以看到，PU中斷概率主要取決于所選擇的認知中繼，其決定了它與BS和PU的信道條件。下面分別討論SU-S-BCR、PU-S-BCR和C-SU-PU-BCR這3種最佳認知中繼協(xié)作NOMA方案下PU中斷概率。

1) SU-S-BCR方案

根據(jù)式(2)，可以得到式(25)可退化為傳統(tǒng)OMA系統(tǒng)基于源鏈路信道條件最大化的最佳認知中繼選擇方案(S-BCR, source based best cognitive relay)。

因此，當(dāng)采用SU-S-BCR方案轉(zhuǎn)發(fā)PU信號時，根據(jù)式(24)，PU的中斷概率最終可計算如式(27)所示。

2) PU-S-BCR方案

因此，經(jīng)推導(dǎo)，當(dāng)采用PU-S-BCR方案轉(zhuǎn)發(fā)PU信號時，PU的中斷概率為

3) C-SU-PU-BCR方案

經(jīng)推導(dǎo)，當(dāng)采用C-SU-PU-BCR方案轉(zhuǎn)發(fā)PU信號時，PU的中斷概率為

需要說明的是，對于式(27)、式(29)和式(31)很難得到精確的計算表達式，但是本文已經(jīng)給出了簡單的求和表達式，很容易借助計算機仿真輔助得到其結(jié)果。

4) DF中繼方式時PU中斷性能

在仿真中，本文對比了AF中繼方式和DF中繼方式對認知NOMA系統(tǒng)性能影響情況。本節(jié)給出仿真中SU采用DF中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式時，PU中斷概率的計算。根據(jù)文獻[15]，PU中斷概率為

而根據(jù)式(15)可得

結(jié)合式(32)~式(36)可以得到本文參考的SU采用DF中繼方式時PU的中斷概率。

6 仿真結(jié)果

本節(jié)對比了認知NOMA系統(tǒng)AF方案和DF方案對于PU中斷性能的影響情況。另一方面，在認知NOMA系統(tǒng)中，PU收到的是包含自身所需信號和SU信號的復(fù)合信號，需利用SIC技術(shù)將SU信號視為干擾信號而提取PU信號，因此接收到的信號干擾噪聲比不僅取決于其信道鏈路條件，還與認知中繼的選擇有關(guān)，本文分別對比了MCR-C-NOMA、SU-S-BCR-C-NOMA、PU-S-BCR- C-NOMA和C-SU-PU-BCR-C-NOMA以及最佳單認知中繼方案下PU中斷性能，并與采用傳統(tǒng)OMA系統(tǒng)最佳中繼選擇方案時的C-NOMA系統(tǒng)進行了性能對比，即S-BCR-C-NOMA、D-BCR-C-NOMA和Max-Min-BCR-C-NOMA。

而對于SU而言，由于本文不考慮SU網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的轉(zhuǎn)發(fā)，因此其中斷性能與認知中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式無關(guān)，而僅與BS到SU鏈路條件有關(guān)，由圖2(b)可以看出，BS到SU鏈路條件越好，SU中斷概率越低。

圖2 中斷概率隨發(fā)射信噪比的變化情況

圖3 PU中斷概率隨發(fā)射信噪比的變化情況

圖4 不同認知中繼協(xié)作方案下的PU 中斷性能

圖5 所提方案與傳統(tǒng)方案對比

圖6 PU中斷概率隨目標(biāo)傳輸速率變化情況

7 結(jié)束語

本文提出了基于AF的認知多用戶中繼協(xié)作NOMA系統(tǒng)，推導(dǎo)并分析了MCR、SU-S-BCR、PU-S-BCR和C-SU-PU-BCR這4種認知中繼協(xié)作方案下CM-RC-NOMA系統(tǒng)中PU和SU中斷性能。仿真結(jié)果表明，當(dāng)SU到PU信道鏈路條件不差于BS到PU信道鏈路條件時，AF方式相比DF方式可以使PU獲得更低的中斷概率；所提C-SU-PU-BCR方案可以實現(xiàn)最佳的PU中斷性能，可應(yīng)用于實際節(jié)約信令開銷。需要說明的是，本文僅從PU角度分析了基于AF方式的CM-RC-NOMA性能，下一步將考慮包括PU和SU的全網(wǎng)性能，以便更實際地測量CM-RC-NOMA系統(tǒng)整體網(wǎng)絡(luò)性能，以及采用NOMA技術(shù)所帶來的PU和SU性能折衷情況。

圖7 PU中斷概率隨PU分配的功率比變化情況

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Research on the NOMA performance in cognitive cooperation network

LI Meiling1, LI Ying1, SAMI Muhaidat2, DONG Zengshou1, WANG Anhong1, LIANG Jie1, DING Liping3

1. School of Electronic and Information Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024, China 2. University of Surrey, Surrey GU27XH, UK 3. Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China

The non-orthogonal multiple access (NOMA) technology was studied in a downlink cognitive relay cooperation network. A cognitive multiuser relay cooperation based NOMA scheme was proposed (CM-RC-NOMA), in which, the outage performance of PU and SU were given under different cognitive relay cooperation schemes and the corresponding outage expressions were also derived. At the same time, the AF based relay cooperation method and the DF based relay cooperation method were compared. The simulation results show that the lower outage of PU can be achieved by AF method compared with DF method, when the channel condition of BS to PU is no more than that of SU to PU. It is also revealed that the optimal outage performance of PU can be achieved by the proposed best cognitive relay cooperation scheme in contrast to the traditional best cognitive relay cooperation scheme.

cognitive cooperation network, NOMA, best relay, outage probability

TN911.1

A

10.11959/j.issn.1000?436x.2018152

李美玲（1982?），女，山西寧武人，博士，太原科技大學(xué)副教授，主要研究方向為無線通信關(guān)鍵技術(shù)、認知無線網(wǎng)絡(luò)、協(xié)作通信、物理層安全技術(shù)、NOMA。

李瑩（1994?），女，山西河津人，太原科技大學(xué)碩士生，主要研究方向為無線認知網(wǎng)絡(luò)的物理層安全。

SAMI Muhaidat（1971?），男，加拿大人，英國薩里大學(xué)教授，主要研究方向為無線通信關(guān)鍵技術(shù)、物理層安全、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。

董增壽（1970?），男，山西壽陽人，博士，太原科技大學(xué)教授，主要研究方向為故障診斷、圖像處理與模式識別、專網(wǎng)通信技術(shù)等。

王安紅（1972?），女，山西聞喜人，博士，太原科技大學(xué)教授，主要研究方向為多媒體通信等。

梁杰（1970?），男，河南洛陽人，加拿大大西蒙雷澤夫大學(xué)教授，主要研究方向為視頻通信、深度學(xué)習(xí)等。

丁麗萍（1965?），女，山東青州人，中國科學(xué)院軟件研究所研究員、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為數(shù)字取證、系統(tǒng)安全、可信計算等。

2018?04?22；

2018?08?02

李瑩，564932926@qq.com

國家自然科學(xué)基金資助項目（No.61672373, No.U1510115, No.91646203）；山西省高等學(xué)校科技創(chuàng)新基金資助項目（No.201802090）；山西省晉城科技攻關(guān)基金資助項目（No.201501004-4）；山西省互聯(lián)網(wǎng)+3D打印協(xié)同創(chuàng)新中心基金資助項目，山西省科技創(chuàng)新團隊基金資助項目（No. 201705D131025）；山西省1331工程重點創(chuàng)新團隊基金資助項目

The National Natural Science Foundation of China (No. 61672373, No. U1510115, No. 91646203),STIP (No.201802090), Jincheng Technology Research Projects of Shanxi Province (No.201501004-4), CiCi3DP, STITSX (No. 201705D131025), KITSX1331