无线协同通信中中继选择算法的MATLAB仿真程序汇总

无线协同通信的核心是中继节点选择，其目标是通过优化中继节点的选择，提升系统吞吐量、降低误码率（BER）或延长网络寿命。

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一、机会中继（Opportunistic Relaying, OR）算法

1. 算法原理

机会中继（OR）是分布式单中继选择策略，核心是“竞争”：多个中继节点根据自身与源节点、目的节点的信道状态（如信噪比SNR），选择瞬时信道质量最优的中继转发数据。其特点是低复杂度（无需全局信道信息）、高分集增益（等价于多中继性能）。

OR算法通常结合自动重传请求（ARQ）反馈，通过1-bit成功/失败信息调整中继选择，适用于无中心控制的 ad hoc 网络。

2. MATLAB仿真程序

以下是OR算法的简化MATLAB实现

% 机会中继（OR）算法仿真：基于ARQ反馈的汤普森采样
clear; clc;

% ==================== 参数设置 ====================
n_relays = 5;          % 中继节点数量
n_iterations = 1000;   % 仿真迭代次数
snr_db = 10;           % 信噪比（dB）
noise_power = 1e-9;    % 噪声功率（W）
relay_tx_power = 1e-3; % 中继节点发射功率（W）

% 生成信道状态信息（瑞利衰落）
h_sr = sqrt(0.5)*(randn(1, n_relays) + 1j*randn(1, n_relays)); % 源到中继的信道
h_rd = sqrt(0.5)*(randn(1, n_relays) + 1j*randn(1, n_relays)); % 中继到目的的信道

% 计算每条链路的信噪比
snr_sr = abs(h_sr).^2 * relay_tx_power / noise_power; % 源->中继 SNR
snr_rd = abs(h_rd).^2 * relay_tx_power / noise_power; % 中继->目的 SNR
snr_end2end = snr_sr .* snr_rd ./ (1 + snr_sr + snr_rd); % 端到端 SNR（近似）

% ==================== 汤普森采样算法 ====================
% 初始化：每个中继的成功/失败次数
success_count = zeros(1, n_relays);
failure_count = zeros(1, n_relays);

% 记录最优中继的选择次数
optimal_count = 0;
optimal_relay = find(snr_end2end == max(snr_end2end), 1); % 理论上最优的中继

% 迭代选择中继
for iter = 1:n_iterations
    % 生成每个中继的Beta分布样本（先验分布：Beta(α, β)）
    samples = zeros(1, n_relays);
    for i = 1:n_relays
        samples(i) = betarnd(success_count(i) + 1, failure_count(i) + 1);
    end
    
    % 选择样本值最大的中继
    selected_relay = find(samples == max(samples), 1);
    
    % 模拟传输：判断是否成功（基于端到端SNR）
    if rand < (1 - 1./(1 + snr_end2end(selected_relay))) % 误码率近似
        success_count(selected_relay) = success_count(selected_relay) + 1;
    else
        failure_count(selected_relay) = failure_count(selected_relay) + 1;
    end
    
    % 统计最优中继的选择次数
    if selected_relay == optimal_relay
        optimal_count = optimal_count + 1;
    end
end

% ==================== 结果分析 ====================
fprintf('最优中继选择概率：%.2f%%\n', optimal_count / n_iterations * 100);
fprintf('各中继成功次数：\n');
disp(success_count);
fprintf('各中继失败次数：\n');
disp(failure_count);

% 绘制选择概率分布
figure;
bar(1:n_relays, success_count / n_iterations);
xlabel('中继节点索引');
ylabel('选择概率');
title('机会中继（OR）算法选择概率分布');
grid on;

3. 程序说明

• 核心逻辑：通过汤普森采样（Thompson Sampling）实现分布式中继选择，每个中继的成功概率服从Beta分布（由成功/失败次数更新）。

• 关键参数：n_relays（中继数量）、n_iterations（迭代次数）、snr_db（信噪比）。

• 输出结果：最优中继的选择概率、各中继的成功/失败次数、选择概率分布直方图。

• 扩展方向：可结合Q-learning（强化学习）优化中继选择策略，或加入功率分配提升性能。

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二、增量中继与机会中继结合（IODF）算法

1. 算法原理

增量中继与机会中继结合（Incremental Opportunistic Decode-and-Forward, IODF）是混合中继策略，核心是“按需激活中继”：

• 当直接传输（DT）成功时，不使用中继（节省能量）；

• 当直接传输失败时，激活机会中继（选择最优中继转发数据）。

  IODF结合了直接传输的低功耗和中继传输的高可靠性，适用于能量受限的无线传感器网络（WSN）。

2. MATLAB仿真程序

IODF算法的MATLAB实现

% 增量中继与机会中继结合（IODF）算法仿真
clear; clc;

% ==================== 参数设置 ====================
n_users = 2;           % 用户数量（源+目的）
n_relays = 3;          % 中继节点数量
modulation_order = 4;  % 调制方式：QPSK（4-QAM）
snr_db = 0:2:20;       % 信噪比范围（dB）
monte_carlo = 1000;    % 蒙特卡洛仿真次数

% 生成信号源（随机二进制序列）
signal = randi([0, 1], 1, 1000);
signal_mod = qammod(signal, modulation_order, 'UnitAveragePower', true); % QPSK调制

% ==================== 信道模型（瑞利衰落） ====================
h_sd = sqrt(0.5)*(randn(1, length(snr_db)) + 1j*randn(1, length(snr_db))); % 源->目的信道
h_sr = sqrt(0.5)*(randn(n_relays, length(snr_db)) + 1j*randn(n_relays, length(snr_db))); % 源->中继信道
h_rd = sqrt(0.5)*(randn(n_relays, length(snr_db)) + 1j*randn(n_relays, length(snr_db))); % 中继->目的信道

% ==================== IODF算法仿真 ====================
ber_iodf = zeros(size(snr_db)); % 存储IODF的BER
ber_dt = zeros(size(snr_db));   % 存储直接传输的BER

for snr_idx = 1:length(snr_db)
    snr = 10^(snr_db(snr_idx)/10); % 转换为线性信噪比
    noise_var = 1/snr;             % 噪声方差
    
    % 直接传输（DT）的BER
    y_sd = h_sd(snr_idx) * signal_mod + sqrt(noise_var/2)*(randn(size(signal_mod)) + 1j*randn(size(signal_mod)));
    signal_demod = qamdemod(y_sd, modulation_order, 'UnitAveragePower', true);
    ber_dt(snr_idx) = sum(signal ~= signal_demod) / length(signal);
    
    % IODF算法：直接传输失败时激活中继
    error_count = 0;
    for mc = 1:monte_carlo
        % 模拟直接传输：判断是否失败（基于BER）
        if rand < ber_dt(snr_idx)
            % 激活机会中继：选择端到端SNR最大的中继
            snr_end2end = abs(h_sr(:, snr_idx)).^2 .* abs(h_rd(:, snr_idx)).^2 * snr;
            [~, best_relay] = max(snr_end2end);
            
            % 中继转发：解码-转发（DF）
            y_sr = h_sr(best_relay, snr_idx) * signal_mod + sqrt(noise_var/2)*(randn(size(signal_mod)) + 1j*randn(size(signal_mod)));
            signal_decoded = qamdemod(y_sr, modulation_order, 'UnitAveragePower', true); % 中继解码
            if sum(signal ~= signal_decoded) == 0 % 解码成功
                y_rd = h_rd(best_relay, snr_idx) * signal_mod + sqrt(noise_var/2)*(randn(size(signal_mod)) + 1j*randn(size(signal_mod)));
                signal_demod_rd = qamdemod(y_rd, modulation_order, 'UnitAveragePower', true);
                error_count = error_count + sum(signal ~= signal_demod_rd);
            else % 解码失败：不转发
                error_count = error_count + length(signal);
            end
        else % 直接传输成功：无错误
            error_count = error_count + 0;
        end
    end
    
    % 计算IODF的BER
    ber_iodf(snr_idx) = error_count / (monte_carlo * length(signal));
end

% ==================== 结果分析 ====================
figure;
semilogy(snr_db, ber_dt, 'b-o', snr_db, ber_iodf, 'r-*');
xlabel('信噪比（dB）');
ylabel('误码率（BER）');
title('IODF算法与直接传输（DT）的BER性能对比');
legend('直接传输（DT）', '增量中继与机会中继结合（IODF）');
grid on;

3. 程序说明

• 核心逻辑：先尝试直接传输，失败后激活机会中继（选择端到端SNR最大的中继），中继采用解码-转发（DF）策略。

• 关键参数：n_relays（中继数量）、modulation_order（调制方式）、snr_db（信噪比范围）。

• 输出结果：IODF与直接传输的BER曲线对比图。

• 扩展方向：可加入增量功率分配（如文献[25]），或结合深度学习（如文献[29]）优化中继选择策略。

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三、基于联合优化函数的中继选择算法

1. 算法原理

基于联合优化函数的中继选择（Joint Optimization Function-based Relay Selection）是集中式策略，核心是同时优化中继选择和功率分配，目标是最大化系统和速率或最小化符号差错率（SER）。

该算法通常结合拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier）或遗传算法（GA）求解功率分配问题，适用于基站控制的蜂窝网络。

2. MATLAB仿真程序

基于联合优化函数的中继选择算法的MATLAB实现

% 基于联合优化函数的中继选择算法仿真：最优功率分配
clear; clc;

% ==================== 参数设置 ====================
n_relays = 4;          % 中继节点数量
total_power = 1;        % 总发射功率（W）
noise_power = 1e-9;    % 噪声功率（W）
channel_gain_sr = [0.8, 0.6, 0.7, 0.9]; % 源->中继的信道增益
channel_gain_rd = [0.7, 0.8, 0.6, 0.7]; % 中继->目的的信道增益

% ==================== 联合优化函数 ====================
% 目标函数：最大化系统和速率（近似）
% 约束条件：总功率约束（source_power + sum(relay_power) <= total_power）
% 功率分配：source_power = α * total_power，relay_power = (1-α) * total_power / n_relays

alpha = linspace(0, 1, 100); % 功率分配因子（α：源节点功率占比）
rate = zeros(size(alpha));

for i = 1:length(alpha)
    source_power = alpha(i) * total_power;
    relay_power = (1 - alpha(i)) * total_power / n_relays;
    
    % 计算每条链路的信噪比
    snr_sr = channel_gain_sr * source_power / noise_power; % 源->中继 SNR
    snr_rd = channel_gain_rd * relay_power / noise_power; % 中继->目的 SNR
    snr_end2end = snr_sr .* snr_rd ./ (1 + snr_sr + snr_rd); % 端到端 SNR（近似）
    
    % 系统和速率（近似：sum(log2(1 + snr_end2end))）
    rate(i) = sum(log2(1 + snr_end2end));
end

% 寻找最优功率分配因子
[~, optimal_alpha_idx] = max(rate);
optimal_alpha = alpha(optimal_alpha_idx);
optimal_source_power = optimal_alpha * total_power;
optimal_relay_power = (1 - optimal_alpha) * total_power / n_relays;

% ==================== 结果分析 ====================
fprintf('最优功率分配因子α：%.2f\n', optimal_alpha);
fprintf('源节点最优功率：%.2f W\n', optimal_source_power);
fprintf('中继节点最优功率：%.2f W\n', optimal_relay_power);
fprintf('最大系统和速率：%.2f b/s/Hz\n', rate(optimal_alpha_idx));

% 绘制功率分配与和速率的关系
figure;
plot(alpha, rate, 'b-o');
xlabel('功率分配因子α（源节点功率占比）');
ylabel('系统和速率（b/s/Hz）');
title('基于联合优化函数的中继选择和功率分配');
grid on;

3. 程序说明

• 核心逻辑：通过遍历功率分配因子α（源节点功率占总功率的比例），计算对应的系统和速率，选择和速率最大的α作为最优功率分配策略。

• 关键参数：n_relays（中继数量）、total_power（总功率）、channel_gain_sr（源->中继的信道增益）、channel_gain_rd（中继->目的的信道增益）。

• 输出结果：最优功率分配因子α、源节点和中继节点的最优功率、最大系统和速率、功率分配与和速率的关系曲线。

• 扩展方向：可采用遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）求解更复杂的功率分配问题，或加入中继选择优化系统性能。

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四、OLSR路由协议的多点中继选择（MPR）算法

1. 算法原理

OLSR（Optimized Link State Routing）是移动自组织网络（MANET）的经典路由协议，核心是多点中继（MPR）策略：选择少量中继节点转发控制信息，减少网络开销。

MPR算法的核心是覆盖第二跳邻居：选择第一跳邻居中的节点，使得所有第二跳邻居都被覆盖，从而降低控制信息的传输量。

2. MATLAB仿真程序

OLSR路由协议的MPR算法的MATLAB实现

% OLSR路由协议的多点中继（MPR）选择算法仿真
clear; clc;

% ==================== 参数设置 ====================
n_nodes = 10;          % 网络节点数量
max_neighbors = 3;     % 每个节点的最大邻居数量
network_topology = randi([0, 1], n_nodes, n_nodes); % 随机网络拓扑（邻接矩阵）
network_topology = triu(network_topology, 1) + tril(network_topology, -1)'; % 对称化

% ==================== 邻居发现 ====================
first_hop_neighbors = cell(1, n_nodes); % 第一跳邻居
second_hop_neighbors = cell(1, n_nodes); % 第二跳邻居

for node = 1:n_nodes
    % 第一跳邻居：直接相连的节点
    first_hop_neighbors{node} = find(network_topology(node, :) == 1);
    
    % 第二跳邻居：第一跳邻居的邻居（排除自己和第一跳邻居）
    second_hop = [];
    for neighbor = first_hop_neighbors{node}
        temp = find(network_topology(neighbor, :) == 1);
        temp = temp(temp ~= node & ~ismember(temp, first_hop_neighbors{node}));
        second_hop = union(second_hop, temp);
    end
    second_hop_neighbors{node} = second_hop;
end

% ==================== MPR选择 ====================
mpr_set = cell(1, n_nodes); % MPR集合

for node = 1:n_nodes
    covered_second_hop = []; % 已覆盖的第二跳邻居
    mpr_candidates = first_hop_neighbors{node}; % MPR候选集（第一跳邻居）
    
    % 步骤1：选择覆盖孤立第二跳邻居的MPR
    for second_hop = second_hop_neighbors{node}
        if ~ismember(second_hop, covered_second_hop)
            % 找到能覆盖该第二跳邻居的第一跳邻居
            covering_neighbors = intersect(first_hop_neighbors{node}, neighbors(network_topology, second_hop));
            if ~isempty(covering_neighbors)
                % 选择覆盖最多未覆盖第二跳邻居的节点
                [~, best_mpr] = max(cellfun(@(x) length(intersect(x, second_hop_neighbors{node})), covering_neighbors));
                mpr_set{node} = union(mpr_set{node}, covering_neighbors(best_mpr));
                covered_second_hop = union(covered_second_hop, second_hop);
            end
        end
    end
    
    % 步骤2：选择覆盖剩余第二跳邻居的MPR（最大覆盖范围）
    remaining_second_hop = setdiff(second_hop_neighbors{node}, covered_second_hop);
    while ~isempty(remaining_second_hop)
        % 计算每个候选MPR能覆盖的剩余第二跳邻居数量
        coverage_count = zeros(1, length(mpr_candidates));
        for i = 1:length(mpr_candidates)
            candidate = mpr_candidates(i);
            coverage_count(i) = length(intersect(neighbors(network_topology, candidate), remaining_second_hop));
        end
        
        % 选择覆盖最多的候选节点
        [~, best_idx] = max(coverage_count);
        best_mpr = mpr_candidates(best_idx);
        mpr_set{node} = union(mpr_set{node}, best_mpr);
        remaining_second_hop = setdiff(remaining_second_hop, neighbors(network_topology, best_mpr));
    end
end

% ==================== 结果分析 ====================
fprintf('各节点的MPR集合：\n');
for node = 1:n_nodes
    fprintf('节点%d的MPR：%s\n', node, mat2str(mpr_set{node}));
end

% 绘制网络拓扑与MPR节点
figure;
plot(0, 0, 'ro', 'MarkerSize', 10); % 源节点
hold on;
for node = 1:n_nodes
    plot(randi([0, 10]), randi([0, 10]), 'bo', 'MarkerSize', 8); % 普通节点
    text(randi([0, 10]), randi([0, 10]), num2str(node), 'FontSize', 12);
end
for node = 1:n_nodes
    for mpr = mpr_set{node}
        plot([randi([0, 10]), randi([0, 10])], [randi([0, 10]), randi([0, 10])], 'g--'); % MPR链路
    end
end
xlabel('X坐标');
ylabel('Y坐标');
title('OLSR路由协议的MPR选择结果');
grid on;

3. 程序说明

• 核心逻辑：

  1. 邻居发现：通过邻接矩阵找到每个节点的第一跳和第二跳邻居；

  2. MPR选择：先选择覆盖孤立第二跳邻居的MPR，再选择覆盖剩余第二跳邻居的MPR（最大覆盖范围）。

• 关键参数：n_nodes（节点数量）、network_topology（网络拓扑邻接矩阵）。

• 输出结果：各节点的MPR集合、网络拓扑与MPR节点的可视化图。

• 扩展方向：可结合链路质量（如SNR）优化MPR选择，或加入移动性管理适应动态网络拓扑。

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五、单载波中继系统资源分配算法

1. 算法原理

单载波中继系统（Single-Carrier Relay System）的资源分配是多维优化问题，核心是联合优化功率分配、子载波分配和中继选择，目标是最大化系统和速率或保证用户公平性。

常见的资源分配算法包括：和速率最大化（Sum Rate Maximization）、比例公平（Proportional Fairness）、最小速率最大化（Max-Min Rate）。

2. MATLAB仿真程序

单载波中继系统的和速率最大化资源分配算法的MATLAB实现

% 单载波中继系统资源分配算法仿真：和速率最大化
clear; clc;

% ==================== 参数设置 ====================
n_users = 2;           % 用户数量
n_relays = 2;          % 中继数量
n_subcarriers = 4;     % 子载波数量
total_power = 10;       % 总发射功率（W）
noise_power = 1;        % 噪声功率（W）

% 生成信道状态信息（子载波级）
h_bs_sr = randn(n_subcarriers, n_relays) + 1j*randn(n_subcarriers, n_relays); % 基站->中继的信道（子载波）
h_sr_user = randn(n_subcarriers, n_users, n_relays) + 1j*randn(n_subcarriers, n_users, n_relays); % 中继->用户的信道（子载波）
h_bs_user = randn(n_subcarriers, n_users) + 1j*randn(n_subcarriers, n_users); % 基站->用户的直接信道（子载波）

% ==================== 和速率最大化算法 ====================
% 目标函数：最大化系统和速率（sum(log2(1 + snr))）
% 约束条件：总功率约束（sum(power) <= total_power）

% 初始化功率分配（均匀分配）
power_init = total_power / (n_subcarriers * n_relays + n_subcarriers); % 初始功率（基站->中继 + 基站->用户）
power_bs_sr = power_init * ones(n_subcarriers, n_relays); % 基站->中继的功率分配
power_bs_user = power_init * ones(n_subcarriers, n_users); % 基站->用户的功率分配

% 迭代优化（梯度上升）
max_iterations = 100;   % 最大迭代次数
convergence_threshold = 1e-4; % 收敛阈值
rate_history = zeros(max_iterations, 1); % 记录每次迭代的和速率

for iter = 1:max_iterations
    % 计算当前功率分配下的和速率
    rate = 0;
    for sc = 1:n_subcarriers
        % 基站->用户的直接速率
        snr_bs_user = abs(h_bs_user(sc, :)).^2 * power_bs_user(sc, :) / noise_power;
        rate = rate + log2(1 + snr_bs_user);
        
        % 基站->中继->用户的速率（选择最优中继）
        snr_bs_sr = abs(h_bs_sr(sc, :)).^2 * power_bs_sr(sc, :) / noise_power; % 基站->中继的SNR
        snr_sr_user = abs(h_sr_user(sc, :, :)).^2 * power_bs_sr(sc, :) / noise_power; % 中继->用户的SNR
        snr_end2end = snr_bs_sr .* snr_sr_user ./ (1 + snr_bs_sr + snr_sr_user); % 端到端 SNR（近似）
        [max_snr, best_relay] = max(snr_end2end);
        rate = rate + log2(1 + max_snr);
    end
    rate_history(iter) = rate;
    
    % 计算梯度（功率分配的调整方向）
    gradient_bs_sr = zeros(n_subcarriers, n_relays);
    gradient_bs_user = zeros(n_subcarriers, n_users);
    for sc = 1:n_subcarriers
        % 直接链路的梯度
        gradient_bs_user(sc, :) = (1 ./ (1 + snr_bs_user)) .* (abs(h_bs_user(sc, :)).^2 / noise_power);
        
        % 中继链路的梯度（最优中继）
        [max_snr, best_relay] = max(snr_end2end);
        gradient_bs_sr(sc, best_relay) = (1 ./ (1 + max_snr)) .* (abs(h_bs_sr(sc, best_relay)).^2 * abs(h_sr_user(sc, :, best_relay)).^2 / noise_power);
    end
    
    % 更新功率分配（梯度上升）
    power_bs_sr = power_bs_sr + 0.1 * gradient_bs_sr; % 步长0.1
    power_bs_user = power_bs_user + 0.1 * gradient_bs_user;
    
    % 功率约束：不能超过总功率
    total_power_used = sum(power_bs_sr(:)) + sum(power_bs_user(:));
    if total_power_used > total_power
        power_bs_sr = power_bs_sr * (total_power / total_power_used);
        power_bs_user = power_bs_user * (total_power / total_power_used);
    end
    
    % 收敛判断
    if iter > 1 && abs(rate_history(iter) - rate_history(iter-1)) < convergence_threshold
        break;
    end
end

% ==================== 结果分析 ====================
fprintf('迭代次数：%d\n', iter);
fprintf('最大系统和速率：%.2f b/s/Hz\n', rate_history(end));

% 绘制和速率收敛曲线
figure;
plot(1:iter, rate_history(1:iter), 'b-o');
xlabel('迭代次数');
ylabel('系统和速率（b/s/Hz）');
title('和速率最大化算法的收敛曲线');
grid on;

3. 程序说明

• 核心逻辑：通过梯度上升迭代优化功率分配（基站->中继、基站->用户），目标是最大化系统和速率。

• 关键参数：n_users（用户数量）、n_relays（中继数量）、n_subcarriers（子载波数量）、total_power（总功率）。

• 输出结果：迭代次数、最大系统和速率、和速率收敛曲线。

• 扩展方向：可采用凸优化（如CVX工具箱）求解更精确的功率分配问题，或加入中继选择优化系统性能。

参考代码 无线协同通信中中继选择算法的几种仿真程序 www.youwenfan.com/contentcnq/52418.html

六、总结与扩展方向

1. 算法对比

算法类型	核心思想	优点	缺点	适用场景
机会中继（OR）	分布式选择瞬时信道最优的中继	低复杂度、高分集增益	依赖ARQ反馈、可能选择次优中继	ad hoc 网络、WSN
IODF	直接传输失败时激活机会中继	低功耗、高可靠性	需要判断直接传输是否失败	能量受限的WSN
联合优化函数	同时优化中继选择和功率分配	系统性能优	复杂度高、需要全局信道信息	蜂窝网络、集中式控制
OLSR的MPR	选择覆盖第二跳邻居的中继	减少网络开销、快速收敛	依赖邻居发现、动态拓扑适应性差	MANET
单载波资源分配	联合优化功率、子载波和中继选择	频谱效率高、支持多用户	复杂度极高、需要实时信道信息	单载波中继系统、LTE-R

2. 扩展方向

• 结合深度学习：使用卷积神经网络（CNN）或强化学习（RL）优化中继选择策略（如文献[29]），提升动态环境下的适应性。

• 能量 harvesting：结合能量收集（EH）技术（如文献[21]），优化中继选择和功率分配，延长网络寿命。

• 安全中继选择：考虑窃听信道（如文献[11]），选择既能提升性能又能保证安全的中继节点。

• 异构网络：针对异构网络（HetNet）（如宏基站+小基站+中继），优化中继选择策略，提升系统容量。