王正海 田 茂 胡树楷 王玉皞
(1.武汉大学电子信息学院,湖北 武汉 430079;2.西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西 西安 710071;3.南昌大学信息工程学院,江西 南昌 330031)
无线通信的迅猛发展使得频谱资源越来越紧张,为了进一步提高无线通信系统的频谱使用效率,多用户联合处理已经成为发展趋势[1-4]。自动请求重传(ARQ)和前向纠错编码相结合,被称为混合自动请求重传(Hybrid ARQ,HARQ)。HARQ能够克服无线信道的衰落和干扰[5-6],为无线通信系统提供可靠的物理层链路[7-8]。无线电波在传播的过程中是以球面波的形式向整个空间辐射,这使得无线通信系统(比如蜂窝系统)都具有广播特性,即基站发射的电波能够被本小区中的所有用户接收到[3-6]。然而,在目前的无线通信系统中,ARQ是基于单播链路设计的,基站和各个用户之间的ARQ是独立进行的,没有考虑无线电波的广播特性[2-3,7-8]。本文中,我们将基站和各个用户之间独立进行ARQ的方法称为单用户ARQ。基于无线电波的广播特性和网络编码[1],文献[3]提出了一种多用户ARQ方法。在该多用户ARQ方法中,初次传输时用户对基站广播的所有数据包都进行译码和校验,并反馈所有用户数据包的校验结果。基于所有用户的反馈,基站将需要重传的用户按照设定的方法进行分组,并将组内用户的消息先采用网络编码合并,再经过信道编码后广播出去。在接收端,用户只有准确地译出经过网络编码的组合数据包,才能利用异或操作从组合数据包中译出基站发给自己的消息。
和单用户ARQ相比,文献[3]证明了多用户ARQ能够明显提高无线通信系统的频谱效率,并且还证明了参与多用户ARQ的用户数越多,多用户ARQ的性能增益就越明显。多用户ARQ充分利用无线电波的广播特性,发挥了网络编码和信道编码的优势,但是目前的多用户ARQ要求接收端对所有用户的数据包都进行译码并反馈其校验结果,平均每个接收端的实现复杂度和反馈开销都是用户数的线性函数。特别是在具有链路自适应功能的系统中,系统通过链路自适应技术[9-10]能将初次传输的错误概率控制在较低的水平,往往只需要增加少量的冗余度,即可在重传时准确地恢复出错误的数据包[9-10]。但是,在目前的多用户ARQ技术中,各个重传用户仅是简单地将自己的消息全部重传而不能根据各自的信道质量独立地自适应地选择重传时的码率(即冗余度),因而目前的多用户ARQ技术还不能应用于具有链路自适应功能的系统中。
本文提出了一种新的多用户ARQ方法,基站利用网络编码将多个用户经过独立信道编码和速率匹配后的重传数据包经过网络编码后再广播;用户采用置信传播(BP)算法[11],从组合数据包中检测出基站发给本用户的重传数据包,并和以前接收的数据包软合并后再译码和反馈。在本文提出的方法中,用户只需对基站发给本用户的数据包进行译码、校验和反馈,可以将多用户ARQ的译码复杂度和反馈开销保持在较低的水平。另外,基站将多个用户经过独立信道编码和速率匹配后的重传数据包经过网络编码后再广播,使得本文的方法允许基站根据各个用户的链路质量自适应地选择各个重传用户重传时的码率。
(1)
图1 多用户ARQ发射端流程
(2)
式(2)中,αi表示UEi最近反馈给基站的应答不确认(NACK)消息;A是由集合{α1,…,αi,…,αN}中非零元素的索引组成的向量。从式(2)可以看出:在第j次传输时,若UEi能够准确地译出基站传输给自己的消息,则在随后的重传中,UEi的重传数据包将不再参与网络编码,避免了UEi的重传数据包对其他重传用户的干扰。
从图1所示的多用户ARQ重传流程可以发现,图1所示的多用户ARQ只是在单用户ARQ的基础上增加了网络编码过程。因而,现有的三种重传机制仍然可以用在多用户ARQ中为单个重传用户选择重传时的数据包。另外,在重传时,多用户ARQ先对各个重传用户独立进行速率匹配以得到各个用户的重传数据包再将各个用户的重传数据包进行网络编码合并,图1所示的多用户ARQ允许基站根据各个用户重传时的链路质量自适应地为各个重传用户选择不同的重传码率,而不是将重传用户的消息简单地全部重传。
(3)
(4)
多用户ARQ的频谱效率为
(5)
由式(4)和(5)可知,当联合ARQ的用户数N满足式(6)时,多用户ARQ的频谱效率高于单用户ARQ的频谱效率。
(6)
在实际系统中,当某用户某编码码字的传输次数达到预定的最大传输次数max_ARQ时,系统将停止该用户该编码码字的传输[2]。在这种情况下,单用户ARQ的频谱效率为
(7)
多用户ARQ的频谱效率为
(8)
由式(7)和(8)可知,在实际系统中当用户数N满足下式时,多用户ARQ能够提高系统的频谱效率。
本文的仿真基于第三代合作伙伴项目长期演进(3GPPLTE)采用的Turbo编码器和循环缓冲器速率匹配器[2]。LTE采用了4个冗余版本rvm(m=0,1,2,3),分别对应着4次传输开始的比特位置,它们均匀地分布在缓冲器中。每次传输时,基站从缓冲器中冗余版本对应的开始比特位置依次读取待传输的比特,直到达到速率兼容的长度为止;若达到缓冲器的尾部,仍未达到速率兼容的长度,则回绕至缓冲器的头部继续读取[2]。在这种方案下,接收端对已传的错误数据包并不丢弃,而是与重传数据包合并后译码;重传的数据包并不是已传数据包的简单复制,而是附加冗余信息的数据包,尽量使得接收端合并后的数据包的码率最低,从而获得最大的编码冗余度,进而获得最大的编码增益。
在不同的信道质量(信噪比)下,长期演进(LTE)对不同的消息长度规定了不同的调制方式和码率,从而将初次传输的错误概率控制在10%;将调制方式、码率、信噪比、消息长度的组合称为调制编码方案[2]。表1给出了本文仿真采用的调制编码方案,其中包括两种典型的消息长度K=512和K=2048比特。
表1 调制编码方案
(a) K=512
(b) K=2048图2 多用户ARQ与单用户ARQ频谱效率(bit/Hz·s)对比曲线
表2 复杂度对比
为了提高无线通信系统的频谱效率,多用户联合处理已经成为发展趋势。利用本文提出的多用户ARQ方法能够明显提高无线通信系统频谱效率。初次传输时,各个用户只需要对基站发给本用户的数据包进行译码和校验,使得多用户ARQ的复杂度和反馈开销与用户数无关。重传时,基站端将经过独立信道编码和速率匹配后的数据包经过网络编码后再广播,使得本文的方法允许基站自适应地选择各个用户重传时的冗余度,并且适用于所有类型的ARQ机制。接收端将检测出的重传数据包和前次接收的数据包软合并后再译码,能够使该方法获得最大的编码冗余度。对于采用链路自适应技术的系统,初次传输的错误概率较低,使得本文采用的基于BP的检测算法的复杂度较低。
[1] AHLSWEDE R, CAI N, LI S Y R, et al. Network information flow[J]. IEEE Trans. Inf. Theory, 2000, 46(4): 1204-1216.
[2] 3GPP. Multiplexing and channel coding (Release 8) [EB/OL]. [2010-05-04]. http://www.3gpp.org/ftp.
[3] LARSSON P, JOHANSSON N. Multi-user ARQ[C] //Proceedings of IEEE VTC 2006-spring, Melbourne, 2006, 4: 2052-2057.
[4] DONG N, TUAN T, THINH N, et al. Wireless broadcast using network coding[J]. IEEE Trans. Veh. Technol., 2009, 58(2): 914:925.
[5] 王 萍, 李颖哲, 常若艇,等. 4G移动通信城市环境电波传播特性测量与建模[J]. 电波科学学报, 2008, 23(6): 1159-1163.
WANG Ping, LI Yingzhe, CHANG Ruoting, et al. Radio propagation characteristics measurement and modeling in urban scenario for 4G mobile communication[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2008, 23(6): 1159-1163. (in Chinese)
[6] 李颖哲, 王 萍,构天杭,等. 散射环境下宽带移动通信衰落信道扩展模型[J]. 电波科学学报, 2009, 24(6): 1109-1116.
LI Yingzhe, WANG Ping, GOU Tianhang, et al. An extended radio channel model of scattering environment for broadband mobile communication[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2009, 24(6): 1109-1116. (in Chinese)
[7] CONG S, TIE L, FITE M P. On the average rate performance of hybrid-ARQ in quasi-static fading channels [J]. IEEE Trans. Commun., 2009, 57(11): 3339-3352.
[8] SOUZA R D, PELLENZ M E, RODRIGUE T. Hybrid ARQ scheme based on recursive convolutional codes and turbo decoding[J]. IEEE Trans. Commun., 2009, 57(2): 315-318.
[9] MIAO G W, HIMAYAT N, LI G Y. Energy efficient link adaptation in frequency selective channels[J]. IEEE Trans. Commun., 2010, 58(2): 545-554.
[10] AGGARWAL R, SCHNITER P, KOKSAL C. Rate adaptation via link-layer feedback for goodput maximization over a time-varying channel[J]. IEEE Trans. Wireless Commun., 2009, 8(8): 4276-4285.
[11] CHEN J, DHOLAKIA A, ELEFTHERIOU E, et al. Reduced-complexity decoding of LDPC codes[J]. IEEE Trans. Commun., 2005, 53(8): 1288-1299.
[12] 王 单, 童 胜, 李 颖,等. LDPC快速收敛译码算法[J]. 西安电子科技大学学报(自然科学版), 2005, 32(1): 103-107.
WANG Dan, TONG Sheng, LI Ying, et al. A fast convergence decoding algorithm for LDPC codes[J]. Journal of Xidian University (Nature Science), 2005, 32(1): 103-107. (in Chinese)
[13] VOGT J, FINGER A. Improving the max-log-MAP turbo decoder[J]. Electronic Letters, 2000, 36(23): 1937-1939.