面向6G物聯(lián)網(wǎng)的分布式譯碼技術(shù)

袁偉杰 李雙洋* 種若汐 白寶明 D W K NG

①(新南威爾士大學(xué)電子工程與通信學(xué)院 悉尼 2032)

②(西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 西安 710071)

1 引言

經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，第5代無線通信(5G)已經(jīng)在全球范圍內(nèi)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化和商用[1]。面向未來，第6代無線通信(6G)將會(huì)在5G的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)更低延時(shí)、更高速率、更大規(guī)模和更廣的覆蓋范圍，以滿足更豐富的應(yīng)用需求。在未來移動(dòng)通信的眾多場(chǎng)景中，物聯(lián)網(wǎng)(Internet-of-Things, IoT)是最為核心的一項(xiàng)應(yīng)用[2]。在6G IoT網(wǎng)絡(luò)中，用戶不僅僅局限于人，同樣也包括了網(wǎng)絡(luò)中的多種設(shè)備，它們同樣可以通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)而無需人-人或人-機(jī)交互。隨著用戶計(jì)算能力的提高和無線傳感器技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)將廣泛地應(yīng)用于消費(fèi)、商業(yè)、工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域[3,4]。

在IoT網(wǎng)絡(luò)中，用戶利用先進(jìn)的無線傳感器獲取環(huán)境的某些信息，并通過網(wǎng)絡(luò)無處不在地共享這些信息，從而根據(jù)環(huán)境變化做出相應(yīng)的決策。例如，在智慧家庭中(smart home), IoT設(shè)備通過對(duì)多種信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)來識(shí)別出環(huán)境中人的狀態(tài)，從而為殘障人士和老年人提供幫助；在未來交通系統(tǒng)包括交通管理、道路安全檢測(cè)等應(yīng)用中，IoT網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)車輛的位置和狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，從而在出現(xiàn)問題時(shí)及時(shí)發(fā)送預(yù)警[5,6]。在這些IoT應(yīng)用中，高精度的信息檢測(cè)算法是保證網(wǎng)絡(luò)有效傳輸信息的關(guān)鍵。鑒于此，本文將對(duì)IoT網(wǎng)絡(luò)中的檢測(cè)與譯碼問題進(jìn)行研究。

不失一般性地，考慮在典型IoT應(yīng)用場(chǎng)景中有一個(gè)移動(dòng)的無線接入點(diǎn)(Access Point, AP)向各個(gè)用戶廣播消息。各個(gè)用戶收到消息后，需要對(duì)消息進(jìn)行譯碼并做出響應(yīng)。針對(duì)這一場(chǎng)景，傳統(tǒng)的傳輸機(jī)制通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中存在一中心處理單元，各用戶將收到的消息通過上行鏈路發(fā)送給中心單元后由中心單元完成譯碼。之后中心處理單元再通過下行鏈路將譯得的信息發(fā)送給各用戶，從而用戶可以根據(jù)譯碼得到的信息完成不同的應(yīng)用。然而這樣的處理方式并不適用于6G的IoT網(wǎng)絡(luò)中。需要強(qiáng)調(diào)的是，在6G中的IoT網(wǎng)絡(luò)中，通過無線連接的用戶數(shù)量將是巨大的[7]。在這樣的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，在中心單元執(zhí)行譯碼往往需要很大的開銷。舉例來講，如果一個(gè)用戶距離中心單元很遠(yuǎn)時(shí)，要保證中心單元對(duì)信息的可靠接收往往需要用很高的發(fā)射功率，這將會(huì)在實(shí)際應(yīng)用中為網(wǎng)絡(luò)帶來很大的負(fù)擔(dān)。區(qū)別于傳統(tǒng)的傳輸機(jī)制，一些改進(jìn)的傳輸機(jī)制通過將部分用戶作為中繼節(jié)點(diǎn)，使得遠(yuǎn)處的用戶依靠路由(routing)與中心單元進(jìn)行通信。這種基于中繼的傳輸機(jī)制可以有效地減少信息傳輸?shù)墓β书_銷。然而，由于網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特性，用作中繼節(jié)點(diǎn)的用戶需要頻繁地根據(jù)網(wǎng)絡(luò)需要進(jìn)行改變，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度。復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度又勢(shì)必增加網(wǎng)絡(luò)的通信開銷，并引入較高的傳輸時(shí)延。除此之外，當(dāng)中心單元未能按預(yù)期工作時(shí)，整個(gè)IoT網(wǎng)絡(luò)很有可能會(huì)發(fā)生故障，并導(dǎo)致嚴(yán)重的性能損失，甚至?xí)：Π踩?。為了解決這個(gè)問題，國內(nèi)外學(xué)者提出了直接根據(jù)每個(gè)用戶收到的消息進(jìn)行譯碼的傳輸機(jī)制[8,9]。然而，由于消息傳輸受信道衰落和噪聲影響，譯碼的準(zhǔn)確性往往無法保證。這促使我們?cè)O(shè)計(jì)一種新的具有良好可擴(kuò)展性和高魯棒性的IoT網(wǎng)絡(luò)譯碼方法。

本文基于文獻(xiàn)[10]中提出的共識(shí)算法，提出了一種應(yīng)用于功率受限的6G IoT網(wǎng)絡(luò)中的分布式譯碼算法。共識(shí)算法起源于自動(dòng)化理論和分布式計(jì)算領(lǐng)域[11]，其在多智能體網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用吸引了眾多興趣。共識(shí)方法通過在網(wǎng)絡(luò)用戶之間共享信息并迭代更新用戶的“本地”度量從而使用戶之間達(dá)成共識(shí)。其優(yōu)點(diǎn)在于它可以有效避免每個(gè)網(wǎng)絡(luò)中用戶由于消息更新導(dǎo)致信息的重復(fù)計(jì)算，并且可以保證每個(gè)用戶獲得與中心單元相同的信息量。本文首先給出了系統(tǒng)模型，并根據(jù)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)了相應(yīng)的中心化譯碼算法，作為后續(xù)分布式算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。其次，通過對(duì)似然函數(shù)的分解和運(yùn)算，介紹了一種現(xiàn)有的基于對(duì)數(shù)似然比共識(shí)的分布式譯碼算法[12]。通過該算法，IoT網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶均可以得到基于全部觀測(cè)的信息，因此其譯碼性能可以達(dá)到中心化處理算法的性能。然而，該算法要求每個(gè)用戶均完美獲得網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。但在實(shí)際IoT網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶具有高動(dòng)態(tài)特性，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)變化，很難滿足上述假設(shè)。因此，受到圖模型譯碼算法啟發(fā)，本文設(shè)計(jì)了一種基于“外”信息的分布式譯碼方法，本方法可以有效克服網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)未知的問題。最后，考慮實(shí)際IoT網(wǎng)絡(luò)中的量化問題，對(duì)所提算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其可以應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)中。

2 系統(tǒng)模型

3 分布式網(wǎng)絡(luò)譯碼

圖1 IoT網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

3.1 傳統(tǒng)共識(shí)算法

共識(shí)算法是一種并行處理算法，每個(gè)用戶基于從鄰居用戶收到的信息迭代更新其“本地”度量。在第1次迭代時(shí)，第k 個(gè)用戶的“本地”度量初始化為Lk(0)=L(yk,x)。 則在第n 次迭代時(shí)，其“本地”度量的更新可以表示為

圖2 基于共識(shí)機(jī)制和非共識(shí)機(jī)制的通信開銷比較

3.2 基于對(duì)數(shù)似然比的改進(jìn)共識(shí)算法[12]

3.3 基于和積算法的改進(jìn)共識(shí)算法

接下來本文提出一種基于和積算法(Sum-Product Algorithm, SPA)的共識(shí)算法[14]。回顧傳統(tǒng)基于圖模型的低密度奇偶校驗(yàn)(Low-Density Parity-Check, LDPC)碼的譯碼算法[15]，變量節(jié)點(diǎn)將“外”(extrinsic)信息發(fā)送到校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)以更新相應(yīng)的信息[7]。上述過程類似于本文所考慮的網(wǎng)絡(luò)譯碼問題。因此，本文擬將和積算法進(jìn)行推廣來解決網(wǎng)絡(luò)譯碼問題。

具體來講，將每個(gè)用戶抽象為一種特殊類型的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)接收來自鄰居用戶發(fā)送的“外”信息并對(duì)自己的“本地”信息進(jìn)行更新，并通過更新后的“本地”信息獲得相應(yīng)的“外”信息，并將得到的“外”信息送還給所有鄰居用戶，其具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于圖模型的分布式譯碼算法

需要注意的是，“內(nèi)”信息是完全基于本地觀測(cè)得到的信息，在迭代過程中保持不變。但是，“外”信息在每次迭代中都會(huì)根據(jù)來自相鄰用戶的信息進(jìn)行更新。經(jīng)過數(shù)次迭代后，各用戶即可達(dá)成共識(shí)，這與基于和積算法的常規(guī)譯碼算法相似。通過多次迭代，每個(gè)用戶的“本地”信息將收斂到“全局”信息，從而使得各個(gè)用戶都可以譯出從AP發(fā)出的消息。將式(12)與式(14)相比較可知，基于和積算法的共識(shí)算法不需要掌握網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，所有用戶可以直接廣播其信息，并根據(jù)收到的信息更新其“本地”信息。

為了控制用戶間交互的信息量，可以通過數(shù)據(jù)壓縮、高階調(diào)制或者僅傳遞部分信息等方法來實(shí)現(xiàn)。然而，目前學(xué)術(shù)界對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶之間信息量的分析還沒有確切結(jié)論，有待于進(jìn)一步研究。

4 仿真結(jié)果

本文考慮一個(gè)具有 K =64個(gè)用戶的IoT網(wǎng)絡(luò)，其中所有用戶隨機(jī)分布在面積為100×100 m2的2維平面內(nèi)。任意兩個(gè)用戶的通信距離設(shè)為75 m，即當(dāng)兩個(gè)用戶的距離小于等于75 m時(shí)可以通信。對(duì)于AP廣播至用戶的消息x ，本文假設(shè)其為二進(jìn)制相位鍵控(Binary Phase Shift Keying, BPSK)信號(hào)，長度為 J =100。假設(shè)AP到用戶的信道為獨(dú)立的加性高斯白噪聲(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道，其中白噪聲功率譜密度為N0。為了更好地驗(yàn)證本文提出的算法的優(yōu)勢(shì)，對(duì)于中心式處理方法，假設(shè)從用戶傳至用戶的通信鏈路是無噪的。另外，考慮將提出的基于和積算法的改進(jìn)共識(shí)算法作為分布式處理方法。為了更好地模擬實(shí)際網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，考慮將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的消息傳輸方式分為無損消息傳遞以及有損消息傳遞兩種情況。對(duì)于無損消息傳遞，本文假設(shè)鄰居用戶可以完全準(zhǔn)確地獲取當(dāng)前用戶的“外”信息；對(duì)于有損消息傳遞，假設(shè)當(dāng)前用戶的“外”信息經(jīng)過了 Q bit 進(jìn)行量化處理、BPSK調(diào)制后經(jīng)由AWGN信道傳輸至鄰居用戶。

圖4中給出了不同迭代次數(shù)時(shí)6G IoT網(wǎng)絡(luò)分布式譯碼算法的平均誤碼率(Bit-Error-Rate, BER)性能隨AP-用戶鏈路信噪比變化的曲線。在此，考慮無損消息傳遞，即用戶間的通信鏈路假設(shè)為無噪。作為性能下界，采用中心化處理的集中式譯碼算法性能也被繪出。其中，僅有1次迭代時(shí)的分布式譯碼算法性能等效于各個(gè)用戶依靠自己收到信號(hào)進(jìn)行譯碼的結(jié)果?？梢钥闯?，此時(shí)各個(gè)用戶無法譯碼出來自AP廣播的消息，性能損失很大，造成IoT網(wǎng)絡(luò)功能失效。但是，在3次迭代后，分布式譯碼算法的性能已經(jīng)接近于性能下界。進(jìn)一步增加迭代次數(shù)已無法帶來明顯的性能提升。

圖5中繪出了6G IoT網(wǎng)絡(luò)中，用戶之間有損消息傳遞時(shí)的平均誤碼率性能。不失一般性地，將AP-用戶鏈路的信噪比設(shè)為10 dB，用戶的“外”信息采用了Q=4 bit量化處理。為了表征用戶之間通信鏈路的狀態(tài)，定義用戶之間信道的信噪比為Eb/N0=QEs/N0，表征每一個(gè)LLR采用了Q bit進(jìn)行傳輸，其中N0為 白噪聲的功率譜密度，Es為平均符號(hào)能量。考慮用戶間信息傳輸信噪比為0 dB, 5 dB, 10 dB和15 dB。同時(shí)，將中心化處理的集中式譯碼算法的對(duì)應(yīng)結(jié)果作為性能下界。從圖4可以看出，隨信噪比增大，分布式譯碼算法的性能得到明顯改善。此外，隨迭代次數(shù)增加，分布式譯碼算法性能明顯提升。在用戶-用戶鏈路信噪比為10 dB時(shí)，采用3,4, 5次迭代的分布式譯碼算法性能與性能下界已經(jīng)十分接近，驗(yàn)證了所提分布式譯碼算法在實(shí)際IoT網(wǎng)絡(luò)中的有效性。

圖4 用戶間無損消息傳遞時(shí)的分布式算法性能

圖5 用戶間有損消息傳遞時(shí)的分布式算法性能

5 結(jié)論

在面向6G的物聯(lián)網(wǎng)中，用戶需要在鏈路中斷(link failure)和中心單元無法正常工作的情況下有效處理信息并作出決策。本文針對(duì)以上問題，提出了一種分布式的譯碼算法。通過用戶間的通信和“本地”信息處理，用戶可以不依賴于中心單元完成譯碼。與中心式處理算法相比，分布式算法具有更好的可擴(kuò)展性和魯棒性。仿真結(jié)果表明，采用分布式譯碼算法可以獲得與中心式算法幾乎相同的譯碼性能，顯示了所提算法在面向6G物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的巨大潛力。