摘要：未来宽带无线通信系统要支持高达1 Gb/s的峰值无线传输速率，就必须考虑利用协作通信技术，充分复用频率、时间、空间等多维资源，改善网络覆盖性能。合作编码将协作信号处理和信道编码技术有机地结合在一起，是实现高性能合作通信的重要保障，合作编码将成为未来宽带无线通信技术的一项关键技术。合作编码技术必须适应节点的双工或半双工通信方式，采用适应不同的协同通信网络环境要求的合作编码技术方案。未来的合作编码技术的发展方向是自适应的合作编码技术和网络编码协作技术。

关键词：宽带无线通信；协作通信网络；合作编码；自适应合作编码；网络编码协作

Abstract: In order to support the high data rate up to 1Gb/s in the future broadband wireless communication system, collaborative communication should be employed to improve the effective network coverage by fully reusing the limited multidimensional resources such as the frequency, time and spatial resources. As a reasonable combination of the collaborative signal processing and the error control coding technology, coded cooperation could be utilized to secure the collaborative communication with high reliability, and therefore is one of the most important enabling techniques for the broadband wireless communications in the near future. It is shown in this paper that the practical implementation of some specific coded cooperation scheme is dependent on either the full duplex communication or the half-duplex communication is used. Moreover, the choice of the coded cooperation schemes should be suitable for the specific network communication model and environment. It is concluded that adaptive coded cooperation and network coded cooperation are two promising deployment settings in the future applications.

Key words: broadband wireless communication; collaborative communication network; coded cooperation; adaptive coded cooperation; network coded cooperation

2003年，ITU-R制订完成了下一代移动通信系统的纲领性文件M.1645，其中明确要求，下一代移动通信系统支持低速用户100 Mb/s，高速用户1 Gb/s的传输速率。由于频谱资源紧张，如何在占用有限的频带资源的条件下，实现大范围网络覆盖，支持更高速率的无线数据传输，这是未来移动通信网络必须设法解决的基本问题。而近年来的研究表明，分布式无线通信技术将有望成为解决高速数据传输和大范围网络覆盖的关键技术。

分布式无线通信除了将协议控制功能分散到蜂窝内的多个控制终端(例如中继站)，实现频谱、时间、空间等多维资源以更小的覆盖单位进行充分复用而外，还允许移动终端间不通过基站或控制终端直接进行通信。多用户协作通信技术可以通过用户间的协作，提高无线频谱资源利用率和系统功率效率，实现对无线通信系统的频率、时间、空间等多维资源的有效复用，进而实现和支撑更高速率、更高带宽的无线传输，改善网络覆盖性能。由此可见，分布式无线通信技术的应用，不仅仅会影响蜂窝网协议设计，还将对基本的无线通信手段乃至通信方式产生根本而深刻的影响。

具备协作通信能力无疑是未来无线通信网络终端、中继站乃至基站的基本技术特征之一。

作为一类重要的协作通信技术，合作编码极大地拓展了协作通信的内涵，它将协作分集技术中多用户间单纯物理层面的协作信号传输和/或协作信号处理拓展到了数据链路层面的纠错编译码，有助于进一步提升和改进通信性能和协作效能。本文针对协作通信网络中的合作编码技术研究现状进行概述，说明终端和中继站工作方式对合作编码技术方案的影响，介绍经典中继通信模型下基于不同纠错编码技术的合作编码方案，揭示不同的协同通信网络环境对合作编码技术方案的影响，并讨论完善合作编码技术所面临的问题，以及基于自适应的合作编码技术和网络编码协作技术的未来发展方向。

1 合作编码技术

近年来，以协作分集为代表的多用户合作通信技术成为分布式无线通信的研究重点。多用户合作分集是一种使各用户共享天线，通过不同的合作方式以及相应的信号处理来获得空间分集增益的新型通信体制，它能够实现所谓“虚拟天线阵列”(AVV)的功能，极大地改善无线通信系统抗衰落的性能，提高资源效率和系统容量[1-2]。

基于协作分集技术的协作通信可以采用编码技术进一步提升系统性能[3]。

在检测转发协作策略的基础之上，结合编码思想，协作(或中继)节点可以根据检测结果决定是否参与协作，这有力地保障了协作通信的有效性，避免了错误检测条件下的差错传播。总而言之，合作编码机制是信道编码思想和协作通信思想有机融合的产物。

与协作分集最大的区别在于，在合作编码中，协作(中继)结点的数据处理步骤包括先解码、再编码、转发的3个基本步骤：源节点的数据通过纠错编码后广播发送；中继节点在收到源节点的数据时，先进行纠错译码接收来自源节点数据后，重新编码后转发给目标节点；目标节点将分别接收到来自源节点和中继节点的码字经过合并处理后，译码恢复出来自源节点信息。

首先，源节点数据经过纠错编码后再发送，可以有效提高中继节点及目标节点正确接收数据的概率。

其次，为了避免在中继节点能错误解码条件下对协作通信的干扰和破坏，在中继节点处通常应对解码数据进行错误校验(例如通过循环冗余校验)，只在中继节点正确解码的条件下启动协作通信机制。由于中继节点的参与，通过合理选择协作节点以确保有效的协作，并在中继节点处采用与源节点编码方式和手段相互呼应、互为补充的纠错编码手段和方式，协作编码可以在充分利用协作空间分集增益的基础上，获取额外的编码增益，取得更好的协作通信性能。

2 全双工与半双工通信方式下的合作编码

协作通信环境下通信终端有两种基本工作模式，即半双工模式和全双工模式。在半双工模式下，节点在不同时隙或通过不同的频带接收和传输数据，但节点不能同时收发数据；而在全双工模式下，节点可以同时收发数据。在实际的协作通信环境中，半双工通信方式的节点较全双工通信方式的节点实现更简单，对应的协作编码方案实现更容易，复杂度较低，但全双工通信系统比半双工系统有更高的系统容量[4]。

在全双工通信和半双工通信模式下，协作编码方案设计时所面临的问题是有差异的。

对于时分半双工通信而言，合作编码中源节点、协作(中继)结点和目标节点的数据处理步骤一般可以设计为：在第一个时隙，源节点发送数据而中继节点和目标节点接收数据，中继节点对接收到的数据译码；在第二个时隙，源节点不发送数据，而由中继节点将解码恢复的数据经重新编码后转发到目的节点，与此同时，目的节点可以根据在上一个时隙所接收到来自源节点的编码数据，以及当前时隙中继节点转发的编码数据的基础上，设法恢复出来自源节点的原始数据。整个用户间合作协作协议设计较为容易。最近的研究表明，为了进一步提高半双工通信方式下的协作编码性能，在第二个时隙，源节点也应向目标节点发送额外的编码冗余信息，此时，目标节点需要采用重叠符号干扰检测技术区分来自源节点编码数据和来自中继节点的转发编码数据。

在全双工通信方式下，源节点将在每个时隙依次向中继节点和目标节点发送数据；中继节点在接收来自源节点的新的编码数据的同时，将其在上一个时隙接收到来自源节点的编码数据进行解码恢复，并经重新编码后转发到目的节点；在任何一个时隙，目的节点都会同时接收到来自源节点和中继节点对应不同数据的两份编码数据，在采用重叠符号干扰检测技术区分来自当前时隙源节点编码数据和当前时隙来自中继节点的转发编码数据的基础上，结合上一个时隙接收到来自源节点编码数据，依次还原出各个时隙源节点发送的信息数据。显然全双工通信方式下的协作编译码设计要比在半双工通信模式下的协作方案设计更复杂，但全双工通信方式下的协作编码往往具有更好的性能[5]。

3 中继通信模型中的合作编码方案

由于有大量的信道编译码技术成果可以直接应用，近年来，围绕经典的中继通信模型，各种不同类型的信道编译码方案在合作编码技术中的应用方案的相关研究十分活跃。

2002年，Todd E Hunter等人较早提出了适合于中继通信模型下基于速率兼容删除卷积码(RCPC)的合作编码方案。基于RCPC码的合作编码方案的优点在于，中继节点可以根据合作通信环境和条件的变化，灵活地选择RCPC编码方案，但缺点在于，由于卷积码自身纠错性能有限，基于RCPC码的合作编码方案所带来的编码增益有限。

由于具有优异的差错控制性能，基于Turbo码和低密度稀疏检验矩阵码(LDPC)的合作编码技术成为了合作编码技术应用方案的研究热点。

2003年，ZHAO Bin[6]等较早研究了半双工通信模式下适合于中继通信模型的分布式Turbo编译码方案：源节点的数据通过一个递归系统卷积编码器进行编码后发送；中继节点在收到源节点的数据后，先进行维特比译码，若译码结果经循环冗余校验(CRC)正确，则将恢复出来的来自源节点信息经交织后，送递归系统卷积编码器重新编码后发送；目标节点将在两个不同的时隙内分别接收到来自源节点和合作(中继)节点的两个分量递归系统卷积编码码字，因而可以采用迭代译码算法更加可靠地从所接收到的完整Turbo码码字恢复出来自源节点的信息。

ZHANG Zheng等[4-5]分别提出了适用于全双工通信和时分半双工通信模式下逼近中继通信系统容量限的改进合作Turbo编译码方案，与前述的分布式Turbo编译码方案所不同的是，为了提升合作编码性能，改进的合作Turbo编译码方案中，源节点采用完整的Turbo编码器，中继节点采用Turbo译码器。此外，改进的合作Turbo编译码方案中采用了源节点尽可能多地传输数据的策略与机制，以提升合作Turbo编译码系统的信息传输能力。概述起来，基于Turbo编译码的合作编码大致可以采用如下3种方案，即源节点和中继节点分别采用Turbo编解码的协作Turbo编码方案，源节点和中继节点采用Turbo分量编解码的分布式Turbo编码方案。研究表明，基于穿孔Turbo码的协作Turbo编码方案性能较好。此外，在协作Turbo编码方案中，中继节点只需向目标节点转发校验位数据而无需重复发送数据信息。类似的，LI Yonghui等[7]提出了一种基于软信息中继的分布式Turbo编译码方案(DTC-SIR)。在DTC-SIR方案中，由中继节点根据信息比特的后验概率计算出校验符号的后验概率软信息，并转发给目标节点。基于软信息中继的分布式Turbo编译码方案能够在很大程度上有效缓解中继解码出错对合作编码的不利影响。

2007年HU Jun[8]等给出了适用于全双工通信和时分半双工通信模式下逼近系统容量限的协作LDPC编译码方案。在全双工通信模式下，源节点和中继节点可以采用相同的LDPC编码，也可以采用不同的LDPC编码方案。源节点的数据通过一个LDPC编码器进行编码后发送；源节点可以采用穿孔技术调整LDPC码编码码率，为了更好地帮助中继节点解码源节点数据，推荐在穿孔中尽可能保留系统信息比特；中继节点在收到源节点的数据后，先进行译码，并在解码数据的基础上，重新采用LDPC编码，并将编码码字转发给目标节点；目标节点将根据所接收到的源节点和合作(中继)节点的两部分LDPC码码字完成译码，还原出源节点数据。与逼近系统容量限的合作Turbo编解码方案类似，为了提升合作Turbo编译码系统的信息传输能力，在合作LDPC编译码方案中也采用了源节点尽可能多地传输数据的策略与机制。这要求目标节点同样需要在LDPC译码处理前，采用干扰符号检测技术。相关研究结果表明，在合理设置LDPC译码器迭代译码次数以及干扰符号检测及LDPC译码联合迭代次数时，基于不规则LDPC码的合作LDPC编码方案在源节点和目标节点采用不同LDPC编码方案条件下可以获得优于改进的合作Turbo编码方案性能。

由于无线通信系统中多用户彼此共享天线和其他资源，构成虚拟天线阵列，由此获得空间分集增益。2004年，Janani等结合空时编码思想，研究了协作空时RCPC码和Turbo码的空时传输方案及其译码机制，研究结果表明：通过调整协作传输时间所占比例即可方便实现对协作度的灵活调整；在协作度不为1的条件下，慢衰落信道条件下的协作编码空时传输方案可以实现满分集，而快衰落信道条件下的分集阶数则取决于相关合作编码的最小汉明距离之和[9]。

近年来的研究进展表明，完备空时码因其同时具备全速率、满分集的优异性能，成为了在MIMO系统条件下实现空间分集和空间复用最佳折中有效技术手段。但由于完备空时码是最近几年才发展起来的一类新的空时编码构造方法，鉴于其优异的性能和便于实现的特性，基于完备空时码的合作空时编码技术无疑是未来合作空时编码研究的一个重要方向。

4 复杂网络通信模型中的合作编码方案

除了围绕经典的中继通信模型研究与之相适应的合作编译码方案而外，针对其他复杂网络通信模型，研究与之相适应的合作编码技术方案也是合作编码技术研究的重点。

Ameesh Pandya和Greg Pottie从信息传输的角度，系统地分析了适用于包括两个协作发射节点和两个协作接收节点的无线网络通信条件下的合作编码问题[10]。相关研究表明：协作中继是一种实现复杂度较低的协作通信模型，在合作编码中应予优先考虑；其次，发射端协作要明显优于接收端协作，由于接收端协作所带来的性能增益较小，因此在分布式网络通信条件下，在可能的情况下可以将多个协作接收节点的场景简化为单接收节点模型。其他网络通信场景还包括：单个发射节点两个协作接收节点场景下的合作编码方案，单个发射节点、两个协作中继节点、单个接收节点场景下的合作编码方案等[11]。

除了上述复杂网络通信模型下的合作编码研究之外，如何满足任意多信源多信宿无线通信网络的协作编码通信需求，如何将网络编码应用于无线通信网络中以进一步改进网络系统容量引起了人们的重视。从本质上来讲，协作通信和网络编码的目标都是通过增强中继节点处理能力，提升网络性能，将二者有机整合在一起的网络编码协作是合理的技术选择。在网络编码协作技术中，中继节点可以采用网络编码处理来自多个信源的数据，然后再转发给对应的多个信宿。最近的性能分析表明，网络编码协作能更好实现分集增益和复用增益的这种方案，而且需要更少的带宽条件下，具备和协作编码类似的性能[12]。

此外，自适应合作编码研究也开始引起了人们的重视。编码协作中的协作区域与协作伙伴的选择对协作性能有直接的影响。对于协作编码而言，存在一个由源节点和目的节点的位置决定，以源节点为参照位置的协作区域；为了获得更好的用户协作增益，在存在多个协作节点的情况下，应当优选距离源节点更近的节点。2004年，Michael R Souryal等研究了时变瑞利衰落信道下，基于链路信道状态信息CSI的自适应协作Turbo编译码方案，相关研究表明，时变衰落条件下协作编码需要在时间分集和空间分集间进行合理的折中；在慢时变条件下，合理的选择中继节点数、确定合作编码方案可以大幅度改善协作Turbo编译码性能；在快时变条件下，合作编码所带来的空间分集增益逐渐减小；根据信道条件的变化，在源节点和目标节点间动态选择中继节点的自适应协作编码可以进一步改进协作编码性能[13]。对于复杂网络环境下的合作编码问题，BAO Xingkai等提出了一类基于LDGM码和LT-LDPC码的自适应网络编码协作方案，通过码图匹配网络拓扑结构的变化，进而实现自适应的合作编码，同时由于依赖于码图的约束关系，在合作编码过程之中不需要协作节点之间的严格同步[14]。

5 结束语

作为一种分布式无线通信网络环境下的编码技术，通过编码可以实现更有效的协作通信，在未来的宽带无线通信网络环境下，可以充分利用现有信道编码、空时编码和网络编码领域的大量研究成果，合作编码技术研究方兴未艾。从技术实现角度，现有的大部分合作编码技术方案都要求协作节点间保持严格的收发同步。为了实现合作编码，除了控制终端外，还需要专门设计对中继的控制信令。未来的自适应合作编译码技术和网络编码协作技术还有大量的理论和技术问题有待于进一步深入。

6 参考文献

[1] SENDONARIS A, ERKIP E, AAZHANG B. User cooperation diversity, Part I: System description[J]. IEEE Transactions on Communications, 2003, 51(11):1927-1938.

[2] SENDONARIS A, ERKIP E, AAZHANG B. User cooperation diversity, Part II: Implementation aspects and performance analysis[J]. IEEE Transactions on Communications, 2003, 51(11):1939-1948.

[3] HUNTER T, NOSRATINIA A. Cooperative Diversity Through Coding[C]//Proceedings of 2002 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2002), Jun 30-Jul 5, 2002, Lausanne, Switzerland. Los Alamitis, CA,USA: IEEE Computer Society, 2002: 220.

[4] ZHANG ZHENG, DUMAN T M. Capacity-approaching turbo coding and iterative decoding for relay channels[J]. IEEE Transactions on Communications, 2005, 53(11): 1895-1905.

[5] ZHANG ZHENG, DUMAN T M. Capacity-approaching turbo coding for half-duplex relaying[J], IEEE Transactions on Communications, 2007, 55(10):1895-1906.

[6] ZHAO BIN, VALENTI M C, Distributed turbo coded diversity for relay channel[J]. Electronics Letters, 2003, 39(10 ):786-787.

[7] LI Yonghui, VUCETIC B, WONG T, et al. Distributed turbo coding with soft information relaying in multi-hop relay networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2006, 24(11): 2040-2050.

[8] HU Jun, DUMAN T M. Low density parity check codes over wireless relay channels[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2007, 6(9):3384-3394.

[9] JANANI M, HEDAYAT A, HUNTER T E, et al. Coded cooperation in wireless communications: Space-time transmission and iterative decoding[J].EEE Transactions on Signal Processing, 2004,52(2): 362-371.

[10] PANDYA A, POTTIE G. Bounds on achievable rates for cooperative channel coding[C]//Proceedings of the 38th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Nov 7-10, 2004, Pacific Grove, CA,USA. 2004:1077-1081.

[11] MITRA U, SABHARWAL A. Complexity constrained sensor networks: Achievable rates for two relay networks and generalizations[C]//Proceedings of Third International Symposium on Information Processing in Sensor Networks (IPSN'04), Apr 26-27, 2004, Berkeley, CA, USA. 2004:301-310.

[12] PENG Cong, ZHANG Qian, ZHAO Ming, et al. On the peformance analysis of network-coded cooperation in wireless networks[C]// Proceedings of 27th IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM07), Mar 6-12, 2007, Anchorage, AK,USA, Piscataway, NJ,USA:IEEE,2007:1460-1468.

[13] SOURYAL M R, VOJCIC B R. Cooperative turbo coding with time-varying rayleigh fading channels[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Communications(ICC ‘04): Vol 1, Jun 20-24, Paris, France. Piscataway, NJ,USA:IEEE,2004:356-360.

[14] BAO X K, LI J. Adaptive network coded cooperation (ANCC) for wireless relay networks: matching code-on-graph with network-on-graph[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2008, 7(2): 574-583.

收稿日期：2008-11-03

陈庆春，西南交通大学信息科学与技术学院副教授，博士。主要研究领域为无线通信、信息论与编码、信道估计、无线传感器网络。先后主持国家自然科学基金资助项目、教育部和省级科研项目6项，参与完成国家高技术研究发展计划(“863”计划)资助项目、国家自然科学基金资助项目3项，先后发表论文30余篇，其中被SCI/EI检索15篇，获中国发明专利授权3项。