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摘要:协作通信作为一种新型的通信模式越来越受到人们的关注，而中继节点选择技术是其关键技术之一，决定了协作能否带来性能增益。文章基于协同节点选择技术的性能评价标准给出了相应的分类方法，对近年来典型的协同节点选择算法并进行分析和比较，得出结论：只有根据系统需求合理地选择、配置中继节点才能更好地优化协同通信的性能。
关键字:协作通信；中继选择；资源分配
英文摘要:Emerging as a new communication paradigm, cooperative communication is attracting growing attention. Relay selection is the key technology for cooperative communication, which even determines whether the performance gain of cooperation can be obtained. In this paper, we first give the performance evaluation metrics for relay selection algorithms, and then discuss the corresponding categories. Finally, some classical relay selection algorithms are analyzed. Results show that the relay node should be seriously selected and configured according to the system requirements so as to optimize the performance of cooperative communication.
英文关键字:cooperative communication; relay selection; resource allocation
基金项目：国家重点基础研究发展规划(“973”计划)课题(2009CB320404)；国家高技术研究发展(“863”计划)课题(2007AA01Z217)；国家自然科学基金课题(60972048)
在未来移动通信系统中，多输入多输出(MIMO)系统的优势已经得到了广泛的认同，然而受到节点尺寸以及能量的限制使得MIMO技术的实现变得困难[1-2]，而协同通信技术则充分利用了无线电波的全向传播特性，使无线网络中的节点相互协作形成了虚拟的天线阵列来获得传统MIMO技术的空间分集增益，当前协同通信的主要方式有：放大中继(AF)、解码中继[3](DF)、编码协同[4](CC)等方式。相对于其他协同方式，编码协同方式将协同通信技术和信道编码技术相结合，在不消耗更多系统资源(带宽等)的前提下获得完全的分集增益。在协同系统中一个至关重要的问题就是如何选择合适的协同节点，它甚至决定了协同系统是否可以带来增益。在这方面已有研究人员做出了贡献，但是每种系统和算法都用来解决不同的问题并有不同的应用。因此，本文研究并给出了协同节点选择技术的性能评价标准以及分类方法，并且总结了近年来典型的协同节点选择算法。
1 中继节点选择算法的评价标准
为了深入、深刻地对各种不同的中继节点选择算法进行比较和分析，我们应首先给出正确、有效的性能评价标准。因此，我们从以下几个方面来定性的评价中继选择算法的性能：
(1)算法效果
协同系统设计的主要目标是增加网络容量，减少功率消耗以及增加网络覆盖，这也理所当然的成为了协同节点选择算法的考核标准。值得注意的是网络容量、功率消耗以及网络覆盖3者之间存在折中，因此协同节点选择算法也要根据不同系统的需求来选择不同的优化目标进行优化。
(2)算法复杂度
协同通信的本质思想就是从网络角度来优化整个系统的性能，然而这也引入了更多的优化元素导致算法复杂度的增加，因此如何很好的控制协同节点选择的算法复杂度并达到理想的系统性能是评价协同节点选择算法的重要标尺。
(3)算法带来的通信开销
在协同系统中，节点间需要交互更多的信息(例如信源信息、信道信息、能量信息等)来共同完成信息传递，从而增加了系统的通信开销，这给系统性能带来了负面影响。因此在协同节点选择算法也要充分考虑这一点，仅仅当协同增益大于额外开销的性能损失时才选择协同。协同节点选择算法的执行过程中也还应尽量减少开销，现有主要的方法有限制反馈，模糊选择等。
(4)算法的自适应和容错性
由于无线信道的时变特性以及节点的移动性，使得信道信息、节点状态信息无法精确获得，这就使得协同节点选择算法需要具备鲁棒性，能够自适应的调整选择策略，并对信道环境变差以及协同节点无法响应等状况具有容错特性。
(5)算法代价(软硬件支持)
算法的代价可以从几个方面来评价。时间代价包括一个系统的安装时间、配置时间、算法执行时间。空间代价包括该算法需要的基础设施和网络的节点数量、节点尺寸等。不同的协同节点选择算法所需要的软硬件支持也不尽相同，有些算法要求节点有较为强的存储和计算能力，有些算法则需要额外硬件支持(GPS等)。应根据应用背景和需求，综合考虑技术、成本等多种因素来选则协同节点选择算法。
2 中继节点选择算法的分类
(1)算法执行方式
算法的执行方式主要分为：中心式和分布式。中心式算法是指将所需要的信息传送到某一中心节点(例如：基站、AP等)，中心节点利用这些信息执行协同节点选择算法并将结果反馈给源节点和相应的协同节点。分布式计算则是依赖节点间的信息交换和协调，由节点自行判断是否协作和与谁协作。
中心式算法的优点在于从全局角度统筹规划，使得系统工作在全局最优状态，然而由于需要搜集相关的信息以及计算全局最优，因此会引入较大的通信开销和计算开销。分布式算法往往获得是局部最优解，但是分布式算法分散了通信开销和计算复杂度，而且分布式算法更加适用于无固定支持的网络(如Ad Hoc网络)。
(2)中继节点个数
中继节点个数的确定是中继节点选择算法的热点问题，使用单个节点还是使用多个节点仍然是一个开放性问题。
使用单个协同节点进行协同使得接收端的硬件简单易于实现，并且没有损失分集阶数，单个中继节点选择需要知道各个信道的信道信息，并按照某种规则进行排序，从中选出最优的节点。然而单个节点的处理能力和支持的功率是有限的，当信道处于深度衰落的情况下，单个中继节点无法完成源节点的服务质量(QoS)需求，而且使用多个中继节点也可以增加系统的复用增益，因此根据信道和中继节点的状态调整节点选择的个数的选择算法更加合理。
(3)协同的方式
协同方式是协同系统中的重要参数，不同的协同方式也对协同节点的选择算法产生和很大影响，例如：在DF协同方式中，节点只有正确解码后才能参与到协同传输；而在AF中协同节点对源节点的信号不做任何处理且所有协同节点都能传输该信息，这直接影响了协同节点选择算法的备选集合。因此对于不同的协同方式要采用不同的协同节点选择算法。另外我们可把协同方式选择和协同节点选择相结合，在同一个系统中自适应的使用不同的协同方式和协同节点选择算法。
(4)中继节点选择和其他协同资源的联合分配
对于协同系统，协同节点仅仅是系统资源的一部分，因此目前的研究工作大都在将协同节点选择和其他资源分配联合考虑，例如功率，带宽等。通过跨层联合设计这些系统资源可以使系统的性能得到较大的改善。然而由于引入了更多的变量和优化目标，从而给系统设计带来了巨大挑战，在多数情况下使得系统最优问题成为非多项式(NP)难问题。如何找到适当的联合优化参数以及设计可执行的渐进最优算法也是协同节点选择及其相关的资源分配算法应考虑的重点。
(5)应用场景
当前的无线通信系统大都可以分为有固定设施支撑和无固定设施支撑两种，在有固定设施支撑的网络中(如：蜂窝网)，其通信形式基本呈现为多对一或多对一的通信，即多个用户到基站、基站到多个用户，此外网络中的中心节点对网络起到支配和管理作用，从而有利于资源的合理分配和中心式算法的执行。而在无固定设施支撑的网络(如：Ad Hoc网络)中存在多对源和目的节点对，并且没有中心节点来进行管理，通信节点对之间呈现竞争关系，因此控制通信节点对之间的相互干扰是影响系统性能的重要因素也是设计的难点。
