[论文解读] Diversity-Multiplexing Tradeoff of the Half-Duplex Relay Channel

Sameer Pawar, Amir Salman Avestimehr+1 more|ArXiv.org|Oct 12, 2008

Full-Duplex Wireless Communications参考文献 11被引用 8

一句话总结

本文提出了一种用于半双工中继信道的量化并映射中继方案，通过使中继在不进行解码的情况下对收到的信号进行量化和重编码，实现了最优的分集-复用折衷（DMT）。该方案在 $N$ 个非干扰中继条件下实现了 $N+1$ 对 $1$ 的 MISO 上限，证明了在发射端无信道状态信息（CSI）的准静态瑞利衰落信道下，半双工中继信道的 DMT 与理论 MISO 上限相匹配。

ABSTRACT

We show that the diversity-multiplexing tradeoff of a half-duplex single-relay channel with identically distributed Rayleigh fading channel gains meets the 2 by 1 MISO bound. We generalize the result to the case when there are N non-interfering relays and show that the diversity-multiplexing tradeoff is equal to the N + 1 by 1 MISO bound.

研究动机与目标

• 解决半双工单中继信道的分集-复用折衷（DMT）是否能实现 $2$ 对 $1$ 的 MISO 上限这一开放问题。
• 将 DMT 分析扩展至 $N$ 个非干扰的半双工中继，并确定 $N+1$ 对 $1$ 的 MISO 上限是否可实现。
• 设计一种在发射端无信道状态信息（CSI）的情况下仍能实现最优 DMT 性能的中继方案，适用于准静态瑞利衰落信道。
• 证明当中继监听一半时间、发送一半时间时，容量的割集上界与 MISO DMT 相匹配。
• 证明量化并映射方案对任意监听-发送调度均能实现割集上界的 DMT，且在固定半时隙调度下达到最优性。

提出的方法

• 提出量化并映射中继方案，其中中继对高于噪声电平的接收信号显著位进行量化，并重新编码后转发，而无需解码消息。
• 应用高斯中继网络的确定性近似框架，表明该方案在信噪比（SNR）和信道参数无关的常数间隙内达到容量。
• 利用在高信噪比和高数据率下，该常数间隙可忽略不计，因此该方案的 DMT 与割集上界一致。
• 分析网络中所有可能割集的割集上界，并通过利用对称性及对所有中继状态子集的平均，推导出平均割值的下界。
• 采用切比雪夫不等式和一个新引理（引理 B.2）对所有监听-发送配置下的平均割值进行下界估计，证明每个割集的 DMT 均达到最优的 $ (N+1)(1 - r) $ 分集增益。
• 建立若每个割集均达到最优 DMT，则整体割集上界也实现 $N+1$ 对 $1$ 的 MISO DMT，因此量化并映射方案可实现该上界。

实验结果

研究问题

• RQ1 尽管无法实现全双工通信，半双工单中继信道的分集-复用折衷（DMT）是否能实现 $2$ 对 $1$ 的 MISO 上限？
• RQ2 是否存在一种半双工中继信道的中继方案，可在不依赖发射端信道状态信息（CSI）的情况下实现 MISO DMT？
• RQ3 对于 $N$ 个非干扰的半双工中继，其最优 DMT 是什么？是否可通过固定监听-发送时隙调度实现？
• RQ4 当中继监听一半时间、发送一半时间时，半双工中继网络容量的割集上界是否与 MISO DMT 匹配？
• RQ5 一种基于量化与重编码的方案是否能实现割集上界的 DMT，即使中继不解码消息或不动态调整其调度？

主要发现

• 量化并映射方案在半双工单中继信道中实现了 $2$ 对 $1$ 的 MISO 分集-复用折衷（DMT），与理论上限 $d(r) = 2(1 - r)$ 完全匹配，适用于所有 $r riangleq 0$ 到 $1$。
• 对于 $N$ 个非干扰的半双工中继，该方案实现了 $N+1$ 对 $1$ 的 MISO DMT，分集增益为 $d(r) = (N+1)(1 - r)$，证明了该上界的最优性。
• 当中继监听一半时间、发送一半时间时，半双工中继信道割集上界的 DMT 与 MISO DMT 匹配，确立了关键性能基准。
• 量化并映射方案对任意监听-发送调度均能实现割集上界的 DMT，且在固定半时隙调度下达到最优 DMT。
• 该方案在发射端无信道状态信息（CSI）的情况下仍能实现最优 DMT，这是由于在高信噪比下近似间隙可忽略不计。
• 证明依赖于一个新颖的平均引理（引理 B.2）和切比雪夫不等式，表明所有配置下平均割值的分集增益达到最优。