姚树香

(厦门软件职业技术学院经济管理系，福建厦门361024)

云无线接入网是一种新的网络体系结构，适用于5G等下一代网络架构。在云无线接入网中，信号处理是在中央处理器(简称为“处理器”)进行的，而不是在基站等进行分布式处理。简单、低成本的无线单元从用户设备中采集数字信号，并将信号传输至处理器。处理器可以对数据进行网络编码(或解码)，以减少用户之间的干扰，提高信号与干扰加噪声比(即SINR)，优化用户的传输速率[1]。本文联合射频和无线电自由空间光，优化云无线接入网前传的上行链路。与现有研究相比，对物理层进行了优化，以最大化用户的传输速率。

1 系统模型

(1)

(2)

对于具有光无线前传的无线单元，无线电自由空间光单元将接收到的无线电信号转换为光信号，然后转发到处理器；处理器的接收端将射频信号放大和过滤后再进行下变频。激光器输出光强时，激光驱动器的输入必须是非负的，平均光功率必须受到安全规定的约束。为了确保满足这两个条件，使用模拟削波器，并添加一个偏差以确保输入是非负的。用B表示信号的削波电平和为保证安全而增加的偏置电平。

(3)

因此，

(4)

噪音ω的平均值为：

(5)

(6)

处理器从无线电自由空间光链路接收到的信号为：

(7)

其中，vi是信号的噪音，η是光电二极管的响应率，gi是自由空间光信道的衰减。自由空间光信道的衰减通常被分解成3个分量，分别表示损耗、闪烁和指向错误，即gi=glgaigpi[4]。矩阵H描述了用户到处理器的信道，如(8)所示：

(8)

为了简化公式，定义一个对角矩阵D来表示所有处理器收到噪音的功率，但并不包括信号转换的噪音功率。矩阵D如下所示：

(9)

2 问题描述

(10)

(11)

根据平均传输速率对用户进行降序排序，按照该顺序对用户进行解码，则第i个用户的速率Ri为：

(12)

其中，Φ(·)是对数函数log(·)。用户的总速率如为：

(13)

其中，Vx是用户传输功率的对角矩阵。

通过求解以下的优化问题，可以得到无线电自由空间光收益和射频削波器的选择策略。

(14)

Gr>0

由于优化问题(14)以及第一个约束条件均不是凸函数，求解该问题并不容易，而且不能保证算法的收敛性。因此，为了得到其数值解，使用Matlab工具箱求解问题(14)。尽管这种方法不能保证最优解，但在对约束条件进行松弛后，能够产生预期的结果，且该结果能收敛于解析解的上界。

3 仿真实验

3.1 实验设置

实验参数的设置如表1所示。

表1 实验参数

使用MATLAB中的fmincon函数[5]求解(14)的优化问题。云无线接入网的信道是瑞利衰落信道，其路径损耗取决于用户和无线单元之间的距离。假设用户的发射功率和射频的前端噪声对所有用户具有相同的功率。对于自由空间光的前传链路，每个链路的光通道服从独立的对数正态分布，其衰落程度取决于链路范围。自由空间光前传链接的参数如下：波长λ为1 550 nm，带宽是1 GHz，传输功率为16 dB·mW，响应率η为0.5，噪音的标准差为10-7。处理器位于中心的分区中，每个分区中有1个无线单元。无线自由空间光前传链路是根据无线单元与处理器的距离进行分配，无线单元与处理器之间距离最小的能够优先分配到无线自由空间光前传链路。

光通信的信道质量依赖于天气条件，将天气条件量化成4种情况：晴天、雨天、雪天和雾天。不同的天气条件具有不同的衰减系数，其中，晴天的衰减系数γ1为0.44，雨天的衰减系数γ2为1.55，雪天的衰减系数γ3为35，雾天的衰减系数γ4为50。

3.2 实验结果与分析

图1是晴天条件下用户传输速率的累积分布函数。将求解优化问题得到的参数代入式(12)就能计算得到用户的传输速率。增加无线电自由空间光前传链路的数量可以提高传输速率，但是速率的改善并不是线性的，速率不仅与无线电自由空间光前传链路的数量有关，还会受无线单元和处理器之间的距离影响。

图1 传输速率的累积分布函数

图2显示了在不同的天气条件下，用户速率的第二个四分位(即中值)随无线电自由空间光前传链路数量的变化。用户速率在不同天气条件下的加权累计分布函数是由不同天气条件下的累积分布函数值加计算得到的。

图2 不同天气下速率随链路数量的变化

4 结论

综上所述，本文设计了云无线电接入网的混合射频/无线电自由空间光前传，通过选择射频转换器和无线电自由空间光链路的增益来最大限度地提高用户的传输速率。增加自由空间光前传链路可以提高用户速率，使无线单元的设计更简单、更经济。未来的工作在于利用无线电自由空间光进行网络供应研究，设计分布式的优化问题解决方案。