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摘□□要
本文考虑存在信号衰减(瑞利衰落)的通信系统中，应用带有数据包合并重传(cc-harq)机制的多跳中继网络，从系统不同层面出发联合考虑降低能耗的方法。首先建立了该系统基于对数和误码率的数学模型，进而推导出了表达多跳系统能耗效率完整的数学表达式，并分别寻找出数据帧长度和信号发射功率两个参数单独的优化方法，最后探讨这两个参数进行联合优化的思路。通过计算机仿真仿真验证了数学模型的正确性，仿真结果通过与基于单独优化方法的对比试验验证了跨层设计思路在实际通信网络中能够有效降低能耗，例如在典型的中继节点部署场景下，系统的能效提升约12%-15%。
关键词：跨层设计；Chase合并混合自动重传请求；多跳中继；能量效率 ×

注:摘要单独成页，论文摘要中不要出现图片、图表、表格或其他插图材料。

ABSTRACT
This article considers the application of a multi hop relay network with packet merging and retransmission (cc harq) mechanism in communication systems with signal attenuation (Rayleigh fading), and jointly considers methods to reduce energy consumption from different levels of the system. Firstly, a mathematical model based on logarithm and bit error rate was established for the system. Then, a complete mathematical expression was derived to express the energy efficiency of the multi hop system, and separate optimization methods were found for the data frame length and signal transmission power parameters. Finally, the idea of joint optimization of these two parameters was explored. The correctness of the mathematical model was verified through computer simulation, and the simulation results were compared with those based on individual optimization methods to verify that the cross layer design approach can effectively reduce energy consumption in actual communication networks. For example, in typical relay node deployment scenarios, the system’s energy efficiency is improved by about 12% -15%. .
Key words：Cross layer design; Chase merges hybrid automatic retransmission requests; Multi hop relay; energy efficiency

注:摘要单独成页，论文摘要中不要出现图片、图表、表格或其他插图材料。

目录
毕业设计（论文）承诺书 2
关于毕业设计（论文）使用授权的声明 2
摘□□要 I
ABSTRACT II
1 绪论 4
1.1 研究背景及其意义 4
1.1.1 研究背景 4
1.1.2 研究意义 4
1.2 研究现状 6
1.3 研究内容 7
2 相关理论基础 8
2.1 协同通信技术 8
2.2 HARQ技术 10
3 系统模型 14
3.1 中继网络 14
3.2 跨层优化设计 15
3.2.1 问题描述 15
3.2.2发送帧长优化 16
3.2.3 平均接收信噪比优化 17
3.2.4 联合优化 18
4 仿真验证 20
结 论 21
参考文献 22
致□□谢 24
附□□录 A 25
附□□录 B 26

1 绪论
1.1 研究背景及其意义
1.1.1 研究背景
物联网(iot)应用部署的主要限制因素之一是有限的谱线资源以及由低功耗物联网(lpio t)设备的有限电池容量所导致的有限运行时间[1]。环境 反向散射通信(amback- com)为上述问题提供了一种潜在的解决方法。通过使用现有的蜂窝信号作为信息传输介质，低功耗物联网设备能够通过蜂窝用户与蜂窝通信同时 进行，并且还可以从这些信号中提取能量，从而延长其运行时间[1]，[2]。近期如[3]和[4]对ambackcom进行了研究，以探讨其性能。目前大部分ambackcom的研究都是基于ambackcom和蜂窝通信均采用长分组通信(lpc)这一假设，而一些iot应用将采用短分组通信(sp c)【5】。因此，对ambackcom的研究也已经进行，采用的是hlsp技术，其中长分组是经蜂窝链路传输的，而用于物联网(node)反向散射的 在蜂窝信号上调制的短分组。截至此时，发现存在若干采用hlsp【6】、【7】、【8】、【9】的creations on ambackcom平台上。请注意，由于篇幅，目前ambackcom以及谱线部分的研究还没有被审查。具体而言，作者在文献[6]中提出了两种方法，分别是最大化系统的能效和最小化bs的发射功率。在性能分析方面，作者在文献[7]中研究了iot节点短分组反向散射通信(bl)的bler，并考虑了在能量因果约束以及sic过程中的解码错误后bler的估计。作者在文献[8]中基于具有hlsp的中继辅助协作ambackcom，提出了一个优化sic解码方案，并导出了相关的数学表达式。在spc中集成了重传功能，[9]的作者假设蜂窝传输的长分组信息总是在接收端被成功解码，从而导出了backcom的bler上限。但是，ambackcom与hlsp以及重传的结合研究尚未得到充分探讨。此外，主要是在推导bler的过程中，[9]没有考虑能量因果约束和sic过程中的解码误差，导致bler估计偏低。另外，[9]没有将混合作自动重复请求(harq)等具体的重传策略考虑在内。因此，我们导出的数据可能并不适合现实世界的iot应用。。
1.1.2 研究意义
自21世纪初，随着数字通信技术的快速发展和无线用户对新型多媒体业务的需求、对服务质量(q alityofservice qos)的要求，以及随之而来的无线网络的通信环境从移动通信、无人机通信向卫星通信的简单化转换为多环境(移动、无人机、卫星)并存的现实需要，无线通信系统中的某些先天不足让系统整体性能受到一定影响，这些先天不足表现在数据传输时的噪声、信号的衰减和路径损失等会直接作用于对接收到的信号的强度和准确度，影响系统的整体性能。当进入第五代移动通信网络(5thgeneration mobile networks5g)投入使用的新阶段，无线通信系统中的干扰、衰减等问题进一步加剧，而且通信业务量和终端数量的爆炸式增长带来的通信能耗以几何级增长的形式呈现出来，那么，显而易见，u1通信能耗是必要的，例如矿井通信中的井下zigbee无线网络节点的能量耗尽，会造成井上、井下的通信中断，给灾后救援工作带来巨大的困难。根据现有数据统计，到2020年，ict系统的总能耗将达到1430吨，ict系统将占全球总能耗的10%，成为全球第五大耗能行业。ic产业的能耗中，mobile通信所占的比例为43%。在以物联网(lo t)和智能楼宇(ib)为代表的新型无线通信环境中，降低能耗比增加系统的吞吐量和降低系统的延迟更为重要。在2016年12月，工信部发布了《信息通信行业发展规划(2016-2020年)》，里面提到了一个目标:到2020年，信息通信行业总体能耗比2015年降低10%。同时，新建大型云计算和数据中心的pue( power singe effectiveness pue)低于1.4。因此，在无线通信系统中，如何解决干扰和衰减，如何高效利用稀缺的频谱资源，来保证有限的无线信号可靠地传输，从而降低能耗实现绿色通信，是一个巨大的挑战和持久的任务，也是全球通信行业面前的一项艰巨的任务，这就需要依靠相关的关键无线通信技术来实现。6.1 引言 从节能的角度出发，高阶mimo( massive multiple-input multiple-output massive mimo)通过在基站侧部署更多的天线阵列，使用户的矢量信道更加正交，用户之间的相关性降低，从而无用户之间的干扰，基站可以通过应用低功 率放大器节 省能耗。有研 究显 示，通过高阶mimo可 以降 低基站耗能和费 用。2018 年 11 月 23 日，在全球宽带论坛上，华为公布了 smartmassivemimo方案，并对 71号方案进行了介绍。由于 massive mimo模块拥 有64 个 以上不同的发射通道，因此在低负载或特定覆盖环境下，通过对一些不必要的发射通道进行关闭处 理，站点的平 均功耗可 以降 低大约 15~20%。但是，由于尺寸、功率、硬件复杂性等诸 多制约，某些终端 无法达到多天线的配置要求。因此，协同通信技术[81-[101，也称为虚拟 mimo，利用 了无线信道的广播 性，在不 需要 在发送端部署大量物理天线的情况下，引入了部分协同用户扮演中继(relays)来转发他们从发送端接 收到的数据分 组，从而创建了一个可 以提 供分集增益的虚拟 mimo系统。这样，接收端可以通过适当结合这些来自不同独立传输路径的数据分组复件，对 衰弱信号进行重建，最终成功解码原 始数据分组。
协同用户既是发送者又是数据源，因此它并不消耗额外的资源。在数字通信系统中，最常用的差错控制技术有两种:自动重传请求协议(arq)和前向纠错fec技术【4】【15】。第一种是通过接收和发送双方的互相反馈和回应以及重发数据来检测和恢复错误，第二种是通过比较接收和发送两端的冗余码来确定数据的正确性和对错误进行修正。但是，这两种技术也都有各自的局限性:aro协议主要用于检测错误，它具有较小的冗余性，能够在较低误码率的情况下实现较好的数据处理能力，也即较快的速度，这也会导致较大的传输延迟。在信道质量很差的情况下，过多的重发发送将严重影响系统的性能；而fec技术只是单纯的纠错，具有较大的冗余性，能够减少系统在传输过程中的重发次数。但是在信道质量相对较好的情况下，引入较多的纠错比特也会造成性能的下降。因此，融合这两种技术优势的混合arq协议(harq)应运而生。二、harq协议 源网接收到分组中的错误比特数在fec的纠错能力范围内，源会纠正错误，而无需重传请求，而错误比特数不在fec的纠错能力范围内，源将重传请求数据再次发送，因此接收端既具有fec的功能，也有arq的功能。很明显，harq比纯fec的解码性能要高，比纯arq的传输性能要好。61 此外，随着移动通信系统的不断发展，从1g、2g到3g、4g，移动通信使用的频段也不断的提高，比如3g是2010mh2-2025mhz，4g是2575-2635mhz，到5g的fri(450mhz-6000mhz)，fr2(24250mhz-52600mhz)。虽然不断提高频段给网络带来的谱宽增大，从而提高数据的传输速率，但是网络的链路速度越高，基站的传输范围越短，这也表示，运营商需要建立更多的基站以覆盖相同的网络区，可惜的是，建立基站的代价是个非常大的成本，例如，新建立一个5g宏基站的成本平均大约在40-50万间，为了克服链路速度的限制，建立基站来增加网络的传输范围成本太高了！因此，这是一个分布式的无线网络系统！7hui能够在不过分牺牲基础设施的情况下增加信道容量，从而有效扩大网络的传输范围，而分布式无线网络成为未来无线网络的一个重要方面，截止目前，分布式无线网络已经是一个相当宽泛的概念。
包括adhoc网络、无线传感器网络( wireless sensor networks wsns)和无线mesh网络，以及采用分布式协调功能(distributed caordinatianf nction dcf)的ee802.1l无线局域网(wireless local area networks wlans)。虽然分布式无线网络与传统的蜂窝网络有许多的差别，这也直接导致了在分布式无线网络的研究和应用中，仍然面临着许多问题，如数据问题、高效的设计以及可靠的多跳路由算法等。因此，在伯导绿色通信的大背景下，将harq技术引入中继协同通信系统，研究分布式无线网络的系统性能和节能策略，分析各种网络参数对系统性能的影响，不仅对我国社会的未来的发展具有重大的实用意义，而且对下一代移动通信网络的规划具有重要的理论指导意义。。
1.2 研究现状
1984年，LinS与CostelloDJ等学者在[25]文献中对ARQ、HARQ的多种策略以及使用线性分组码（LinearBlockCode LBC）进行的错误检测进行了深入的综述。他们还对HARQ技术的未来发展趋势进行了详尽的探索，为HARQ技术的深入研究奠定了坚实的理论基石。近年来随着通信网络和计算机应用技术的不断提高，基于分组交换技术的新一代通信网逐渐成为当前研究热点之一。本研究将HARQ协议的发展历程总结为三个主要的阶段，这与协同技术的演变历程有许多相似之处:
第一阶段:1984年至2008年间的早期阶段
早期对harq的主要研究似乎集中在证明其与arq等其它技术的等效性51，如 hej等在[55]中，利用在[54]中提出的自适应sr-arq方案中的adhoc算法对sr-harq协议进行了系统分析。通过计算机仿真，证明了稳定函数法(sfm)的可行性。在此基础上，将harq[56]与相结合，提出了一个适于adhoc网络的基于正交时隙的传输策略。通过建立块衰落环境下信息论的主要定理，获得了几个有代表性的拓扑和协议的数值结果，并证明了该策略在权衡能量和时延方面比传统的点对点链路级联多跳协议有了一定的提高。casari p in [57]中研究了基于fountain码的harq策略在水声信道中的多播消息传输，并用蒙特卡罗模拟证明了数字fotain码是延迟，可靠和效率方面一种明显有前途的arq技术。在haro的初期阶段，我们分析了诸如turbo码，fountain码等编码技术的性能，并将其应用到全球移动通信系统(gsm)等基础网络和adhoc网络等。这些研究为harq以后的发展打下了良好的基础，推动了其稳定发展。。
第二阶段:2008年至2016年间的中期阶段
由于harker早期研究阶段已经意识到有必要研究如何结合自适应技术来提高b1.b91性能，研究和优化各种harker协议，以及如何应用与移动网络的实现和进一步优化111. 。，。例如:在【58】中.ramisj et al.目的在于为应用提供异构qs保证，。他们通过共同利用harker和amc技术来实现规定 qos 束下系统吞吐量最大化。为了解决传统harker协议重传时谱效率低问题，提出 ntc-harker (networkcoding and distributed turbocoding based type-iharker)协议以及基于 chase 的分布式 turboco译码器，从而有效降低分组误码率 (packet errordensity peor)。在【ha】环境下，他们提出一种基于 hase 的分布式 turboco译码器。并且提出一种基于hq的无线通信策略，该策略在 h61 环境中实现了基于 arq 的多节点的交换请求。在这一研究阶段，我们在无线通信网络环境下，针对不同类型的harker协议(如typ)结合了多种通信技术(如amc、协同技术等)和不同的编码策略(如分布式t rbo编码raptor码等)来提高系统性能，取得了一系列具有重要价值的理论成果。。
第三阶段:2016年至2020年间的当前阶段
近年来，应用比较成熟的hارq在一定程度上很多热点网络中有，例如，认知无线网络(crнs)是其中一个典型案例。例如，rehman au等人在论文[63]中搞了个基于sw-.harq的认知无线电网络，所采取的方案的基本思路是设备节点在主用户(pu)的信道空闲期间进行监听并通信，停等式混合自动重试请求(sw-harq)协议可以看做是认知无线电网络的基础；在此基础上，该研究组在论文[64]中进一步研究了有谱感误差时的方案，即他们提出的csw-harq协议，主要研究了系统的吞吐量与时延性能的关系，不同参数设置对于系统的其他分析；又例如，khan fazl dllu вn等人也在论文[65]中搞了个适用于crns的sw-harq方案，通过建立两状态模型(即信道或忙或闲的dtmc)来研究主用户的信道占用规律。
另外burichme在文献[66]中和跨层，例如physcial layer和mac layer，的多种层面对该技术进行了分析，发现hارق对于系统能效和高传输有帮助。而如论文[67]中lux采用随机几何来对大规模的上行传输，特别是对大规模的蜂窝网络上行传输，采用hارq-ii型重传，可以对网络容量上限有理解，采用harq类型重传对网络容量上限有理解。以上这些都说明在复杂网络采用适合的harq对通信系统性能有帮助。
1.3 研究内容
（1）HARQ-CC辅助下长短包混合传输的性能分析：
研究了一种混合自动重传请求（HARQ）辅助长短包混合的环境反向散射通信（BackCom）网络性能。在该网络中，基站向蜂窝用户传输长数据包，同时物联网（IoT）节点通过重传机制执行短包反向散射通信。
（2）非线性能量收集模型的应用与影响：
针对物联网节点的短包反向散射通信，我们采用基于Chase合并的HARQ（HARQ-CC）方案和实际非线性能量收集模型，研究了跨越单个或多个蜂窝传输块的短包重传场景。
（3）蜂窝长分组传输的中断概率评估：
通过考虑能量因果约束和连续干扰消除过程中的解码错误，推导出物联网节点误块率（BLER）的闭式表达式，针对蜂窝长包传输，推导了中断概率。
（4）仿真验证与性能评估：
分析仿真结果的正确性，分析HARQ-CC方案对物联网节点的BLER性能的影响，且对中断概率无明显影响。

2 相关理论基础
2.1 协同通信技术
一般而言，协同通信的概念最早出现于20世纪70年代末期。如果一定要说出具体时间的话，那么，大概要在1979年的时候，由于cover and gamal对图2.1所示的包含源-中继-目的三个节点的系统进行了详细的分析(见下图)，这大概是对协同通信的最早研究。对各个通信线路的不同传输能力下限进行估算。然后证明，在离散无记忆并且存在加性高斯白噪声(见第四章第二节课件关于白噪声的介绍，通常，指的就是信号以外的噪声干扰)的情况下，图2.1中的中继信道的实际传输容量是要大于源到目的单信道的传输容量。这个新的传输容量概念的引入为后来开篇所提及的sendonaris等人的研究奠定了基础。因此，当sendonaris et al在2003年发表了名为"cooperative radiocomm nication: from theory to practice"的文献，定义协同通信这个术语之后，很快，国内外的相关研究开始蓬勃发展。无论国内国外，都开始积极研究协同通信的各种应用。。

图2.1中继信道模型
客观地说，协同通信能够被成功应用的关键在于，它能够以其优点弥补与其他技术结合时的不足。比如与ofdm多载波调制技术的结合，可以弥补信号经过多路径衰落后失去频率矫正能力的问题；通过指定数据编码头，可以进一步提高传输的纠错能力；与动态频谱感知相结合，可以使终端自动寻找可用频段进行传输，从而提高频谱利用效率；通过像arq这样的保障性机制，通过对关键信息进行几次重复传输，可以提高传输的保障能力。换句话说，就是通过不同技术的结合，最终达到1+1大于2的效果。图2.2中的分类方式只是其中一种划分方式，主要依照通信过程中，不同节点作用的差异进行划分，比如有些方案注重中继转发，有些方案注重多节点的协同计算等，都是实现上述效果的不同途径。
1)按照协作对象来划分的话，分为两大类:相同类型的网络之间的合作和不同类型的网络之间的合作: 比如我们现在用的无线网络，已经升级到既要面对wlan无线局域网，wi max这种微波通信技术，蜂窝移动通信系统，卫星通讯网络等多种种类型的接入系统的水平。每种接入系统的都有自己的优势，但是目前任何一种接入系统都无法满足用户在传输速度、传输面积或者终端移动支持等方面的需求。因此，在ip协议技术这个大框架下，各种接入网络间的合作提供更灵活的业务需求，是通信技术发展过程中的必然，这也是我们所说的异构网络间协作。这个方向需要解决的问题例如不同网络之间的漫游等移动管理问题；而同构网络内部的协作方式:就是所有的设备都工作在相同的网络架构下。在这种情况下，又可以按协作中继设备的种类，分为固定中继和用户终端互助两种方式。固定中继中继设备的种类比较简单，功能也比较单一，它就是纯粹的替发送端发送数据。用户终端互助中继设备的中继类设备本身也可以作为一个数据源。当不需要协助主设备时，例如主设备信号良好的情况下，中继设备还可以自己发送数据内容，这样显然更灵活。。

图2.2协同通信的分类
2)根据中继对源节点信息处理方式的不同固定协同模式是协同通信中最基本的协同方式，也是其他协同方式的基础，包括amplify and forward (af)和decode and forward(df)两种主要的工作方式。图2.3是单中继协同模式下af与df的信号流程图。从图中可以看出，与不失真信号处理相比，模拟信号处理的af方法由于解码节点能够接收两个衰减信号，因此获得了满分集的增益，因而有明显的性能改善。然而，af模式下中继不进行任何其他处理，中继直接将接收机的源信号进行功率放大，并且将放大后的源信号转发给目的节点，不仅放大了信号，而且在目的节点与中继之间信道放大了来自源节点的噪声，产生噪声传播的不良效应。而数字信号处理的df方法通过先让中继对接收到的源节点信号进行译码和估值，然后将复件信号转发到目的节点，这样就消除了af方式中的噪声传播。但是，源-中继信道的译码错误率随着传输跳数的增加而增加。因此，df方式下，源-中继信道的质量将直接影响协同通信系统的性能:

其中：yR和yD分别表示R和D在第一传输阶段的接收信号，x为源节点S的发送信号，Ps为S的发射功率，hij表示i-j链路的信道衰落增益。而第二传输阶段，D会根据AF 和DF方式的不同接收到R转发的信息分别如式所示:

其中

且

下的放大系数
在DF的数据传输模式里，如果R成功解码了S的信息，那么在第二个阶段，这些信息会从R被传送到D；否则，第一阶段的信息不会被接收到。相对地说，信息在第二阶段会持续地从S传给D。当信道容量C=Bl0g（1+s）低于r时，S-R链路可能会面临传输中断的风险，这通常被称为传输错误。为了避免这种情形，我们可以使用两个不同类型的比特序列来传送一个或多个数据项。在这批数据里，B代表的是带宽，它表示S-R链路的信噪比（Signal-to-Noise Ratio SNR），而r则是信号传输的速率。由于在第一阶段传输过程中没有考虑信道估计误差对整个系统性能的影响，所以不能准确地反映出实际通信环境的真实情况。因此，在第二阶段的传输过程中是切实可行的，当使用DF方法时，D接收到的带有噪声的衰减信号可以被描述为:

图2.3 固定协同模的信号处理流程图
然而，在af和df的固定协同积式中，中继结点将重复发送来自源结点的信息，这样将降低系统的自由度利用率。因此，在 中，hunter等人将信道编码的概念应用到协同通信技术，从而导出了编码协同模式。图2.3(a)是其信号处理的过程。从图2.3(a)可以看出，编码协同模式是基于df的一个新的编码版本。在编码协同模式中，每个用户码字的不同部分是分别通过两条不同的衰落路径发送的，而r会先正确译码解密接收到来自源结点的信息，然后再进行重新编码发送。

2.2 HARQ技术
在1984年，shulinn和danielj.costello在文献中总结了haro，并对harq的未来发展趋势提出了展望，为ha业的技术发展奠定了基础。由于与编码技术结合，如图2.4所示，harq的运用需要mediaccess control mac层和physical phy层的协作。物理层的主要任务就是承担harrq的软件化，传输packet和发送acknowledgement等任务，而mac层就是管理、调度并协调 Harrq的传输过程，并存储重传过程中涉及到的相关数据。。

图2.4 HARO系统框图
一般harq的思想是:发送端发送数据包加上crc，然后送入fec编码，并发送给接收端。若接收端经过纠错，检错后，确定正确收到了该数据包，接收端将给发送端反馈认可应答( acknowledgement ack)的信息，释放缓存，并发送新的数据；否则，接收端给发送端反馈否定认可应答(negative acknowledgement nack)的信息，请求发送端重新发送该数据包。直到接收端正确接收数据或发送端重发次数达到最大，发送端才停止发送数据包或丢弃 发送端；。
根据图2.5，有三种不同的harrq方案 1.按接收端处理以及接收端合并接收信号的差异分为typel类型和软合并类型。软合并类型根据发送端重传数据内容的一致性分为跟踪合并型cc(chase combiningcc)以及增量几余型(incremenatalred nency ir)。对于harrq-typei类型与传统的typei型harrq的区别在于，传统的typei型harrq只传送纠错parity bits，即采用一种自适应编码速率的策略，一旦接收端收到包数据，先进行纠错，如果超出其纠错能力，则请求重发，并在重传时传送不同的冗余数据。值得指出的是，typel类型在处理那些没有被正确解码的包数据时，选择了直接丢弃的方法 2.按发送端处理以及发送信号的差异分为频域联合调制和功率控制(frequency domain joint modulation and power controljmod ctrl)类型和基于发送分集(transmit diversitytd)类型。tdscdma系统采用的是基于发送分集(td)类型。;
HARQ-CC型:不同于TypeI型和CC型，接收端在无法进行错误修正的情况下，会首先将错误的数据包保存在指定的缓存中，然后向发送端反馈NACK信息，请求重新发送。如果不存在重发问题，那么接收端就可以根据收到的数据对错误包做进一步处理。在接收端，接收到的重传数据包与缓存器中的错误数据包会被软合并，接着进行联合解码，直到成功传输或达到系统的最大重传次数。本文通过理论分析给出了一个简单而有效的算法，从而实现了对所有可能出现的误码率为零的数据包进行正确地处理。需要特别指出的是，在CC型的环境中，发送端发送的每一个数据包都与首次传输时所使用的数据包保持一致，这意味着它们都是几个一模一样的版本;
HARQ-IR型:IR型与CC型有所不同，其发送端在每次重传时都会挑选不同的冗余版本。当需要将这些冗余版本重组成一个完整的数据链时，必须要重新解码和合成才能得到正确的信息。换句话说，每一次数据的重传都会增加一个新的校验比特，并通过对编码器输出进行打孔处理，以确保每一次重传的数据都具有不同的冗余版本。由于每个发送者所接收到的数据包数量不一样，因此其解码效率也有所不同。在数据接收端，我们首先将多个接收到的数据包进行软合并，以产生较低的编码速率数据，然后再进行译码，这样做可以提高译码的准确度。

图2.5 HARQ的分类
综上所述，typei是最简单的haro方法，因为它没有合并译码，不使用任何特殊的缓存设备，所以它所需要的系统缓存空间最小，因此typei适合于高质量，变化较慢的信道；虽然iregular可以提供更多的编码增益，但是它需要在上层控制平面结构设计比较复杂，而且它所需要的系统缓存空间也是最大的。相对typei和typeiregular，typec的计算复杂度较低，而且对缓存的要求不高，所以对于实现而言更容易。但是，在高阶调制解调，不精确的信道估计，或差的信道条件下，它的吞吐量较低，它的性能在两者之间。因此，这三种haro类型都有它们各自的优点和缺点，我们需要根据各自的网络环境来选择适合的haro类型。。
2)根据重传的时间(时间域)的不同，harq分为同步harq和异步harq: 1.同步haro:在同步haro情况下，重传只能在时间域中的某些时间进行。虽然同步haro不能使用所有的时刻，但它可以通过系统的帧号推断出haro的进程编号，因此，无需额外的信令来传送harr进程编号，这样，能降低控制信令的成本，以增强控制信道的稳定性；2.异步harr:异步表示，重传可以在任意的时间发生，换句话说，接收者对传输的时间是不知道的。虽然异步harq在传输harr的进程编号时，需要额外的信令来调度，但与此相对应的是，异步harq能更合适的时间和系统资源，所以，具有更高的适应性。3)根据重传的数据的性质在频率域是否有变化，可分为自适应和非自适应haro。a.在自适应haro，每次重传数据，通过调整参数以适应当前的信道环境，发送者都会以适当的参数进行传输，这意味着它可以调整用于重传的物理资源块（Physical Resource Block PRB）和调制与编码策略（Modulation and CodingScheme MCS）;
3)非自适应HARO:在非自适应HARO环境下，相关的传输参数在接收端是已知的，因此在传输过程中不需要额外的信令来传输相关的控制信息，并且必须使用与上一次传输相同的PRB资源和MCS。