CN101237472A - 基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，包括先由发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，再估计出各中继端和接收端的噪声功率，并确定各节点间信道时域响应的基本特性，进而确定发射端和各中继节点的功率分配系数，接着由发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列并对其添加循环前缀后，在第一时隙予以发射，而各中继端接收到发射端发送信号后根据功率分配系数及酉矩阵对接收信号进行线性处理后，再添加循环前缀并在第二时隙予以发射，而接收端在第二时隙接收信号，并将接收的信号去除循环前缀后进行线性最小均方误差估计，如此可实现多节点协作通信中的高精度、低复杂度的信道估计。

Description

基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法

技术领域

本发明涉及无线信息传输领域，特别涉及一种基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法。

背景技术

多输入多输出(MIMO)技术是指在发送端和接收端都采用多天线的技术，其能够显著提高通信系统的容量和无线传输链路的质量，因而其已成为无线通信领域里的一个研究热点。然而，由于受终端设备价格、及体积等因素的影响，在无线传感器网络的节点上配置多天线是不太切合实际的。为了解决这个问题，协作通信和虚拟多天线这两个概念应运而生。

协作通信技术是一种以分布式的形式开拓空间分集的方法。利用无线信号在被传输的过程中能被周围的中继节点收到的特点，作为信源节点的发射端可以与作为中继节点的发射端协作将信息传递到作为信宿节点的接收端，从而达到空间分集的目的。如此，通过一定的协议可使各单天线系统共享彼此天线而形成虚拟多天线来协作传输信息，从而可以有效地提高系统性能。而按照作为中继节点的发射端对接收信号的操作方式，协作方案可分为放大转发(arplify-and-forward，AF)、译码转发等，其中AF方案由于其复杂度较低，且只需要中继节点简单地转发经线性处理过的信号而不需要解码，因此更加受到人们关注。

随着人们对通信宽带化的需求，无线通信系统正由窄带向宽带迅速发展。宽带无线通信系统将面临频率选择性多径信道。目前，正交频分复用(OFDM)和单载波频域均衡技术(SC-FDE)是两种对付多径衰落简单而有效的手段。二者通过给数据帧添加循环前缀能有效地避免由多径衰落引起的符号间干扰。由此，将这两种技术引入到无线传感器网络中来对付多径衰落是一个非常重要的研究课题。

而对于采用了正交频分复用技术或单载波频域均衡技术的无线传感器网络，其作为信宿节点的接收端在信道均衡和信号检测时需要对信道参数进行估计。一种常用的方法是在一个数据帧的头部插入训练序列，在接收端利用这些训练序列进行信道估计，而在一专利申请号为200710045110.X的中国专利申请中提出了一种基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法，其通过中继节点的酉矩阵变换来克服现有各技术方案只适用于基于OFDM的单中继节点协作通信的缺点，但由于这种方法是基于最小二乘准则最小化信道估计误差，其未能充分开拓信道二阶统计特性来提高系统性能，而基于线性最小均方误差准则的估计器却能克服这一缺点。因此，如何解决现有具有多中继节点协作通信的宽带无线传感器网络中基于线性最小均方误差准则的信道估计问题实已成为本领域技术人员亟待解决的课题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，以实现在具有多中继节点协作通信的无线传感器网络中的高精度、低复杂度的信道估计。

为了达到上述目的，本发明提供的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其包括步骤：1)在一宽带无线传感器网络中，作为信源节点的发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，估计出所述宽带无线传感器网络中作为中继节点的各中继端和作为信宿节点的接收端的噪声功率，选择发射端的发射功率，并确定各节点间信道时域响应的基本特性，包括最大非零抽头个数、各节点间信道功率延迟分布和各节点间无线信道大尺度衰落系数；2)根据确定的长度值、最大非零抽头个数及估计的噪声功率确定所述各中继端的功率分配系数，以使确定的各功率分配系数对应的能量的总和为发射端的发射能量，同时在确定的功率分配系数条件下的信道的均方估计误差最小；3)所述发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列作为时域训练序列，并添加循环前缀于所述时域训练序列以形成信源信号，再将所述信源信号在第一时隙发射；4)各中继端根据所确定的长度值及最大非零抽头个数确定各自所采用的酉矩阵，并根据所估计的噪声功率，各中继端与发射端间无线信道大尺度衰落系数及所述发射端和各中继端的功率分配系数确定各自的功率放大系数；5)各中继端在所述第一时隙接收到所述发射端发射的信源信号后，将其循环前缀去除，并根据各自所采用的酉矩阵及所确定的功率放大系数，对接收到的信源信号进行线性变换，再对线性变换后的信号添加新的循环前缀以形成各中继信号，各中继端分别将各自形成的中继信号在第二时隙予以发射；6)在所述宽带无线传感器网络中，作为信宿节点的接收端在第二时隙接收信号，并将接收到的中继信号去除循环前缀后得到接收信号；7)所述接收端将所述接收信号进行线性最小均方误差信道估计以获得相应的各信道参数。

其中，在步骤2)中，所述信源节点，中继节点和信宿节点均只有一个天线，且不能同时收发数据，信道估计的均方误差最小即为使 $J_e=\frac{1}{T}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{R_{\mathrm{SRi}}+R_{\mathrm{RiD}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{({[{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{SRi}}^2\⊗{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{RiD}}^2]}_j^{-1}+\frac{G_{\mathrm{SRi}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^{2}K}{(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^2+1){\mathrm{\σ}}_n^2})}^{-1}$ 最小，其中，J_e为信道估计均方误差，R_SRi和R_RiD为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，σ_SRi ²和σ_RiD ²为各节点间信道功率延迟分布，[·]_j代表一个向量的第j个元素，K为长度值，N为中继节点个数，T为等效中继链路信道时域响应的最大非零抽头个数总数 $\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(R_{\mathrm{SRi}}+R_{\mathrm{RiD}})-N,$ G_SRi和G_RiD为各节点间无线信道大尺度衰落系数，p₀为发射端的功率分配系数，p_i为第i个中继端的功率分配系数，σ_n ²为噪声方差，α_i为第i个中继端的功率放大系数 $\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{p}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}}.$ 在步骤3)中，所选择的Chu序列为： $s\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{p}_0{e}^{\mathrm{j\πl}{k}^2/K}& \mathrm{for\; even\; K}\\ p_0{e}^{\mathrm{j\πlk}(k+1)/K}& \mathrm{for\; odd\; K}\end{array}\right.,$ 其中，k为时域训练序列的序号，l为与k互质的整数。

在步骤4)中，第i个中继端采用的酉矩阵M_i为以m_i为第一列元素的K×K维循环矩阵，其中m_i为以第 $\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}(R_{\mathrm{SRj}}+R_{\mathrm{RjD}}-1)+1$ 个元素为1，其他元素为0的K×1维向量，各中继端确定的功率放大系数为 $\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{p}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}}.$

较佳的，在所述步骤2)中，所确定的各中继端的功率分配系数的取值应使信道均方估计误差J_e取最小值，所述宽带无线传感器网络可为采用正交频分复用技术或单载波频域均衡技术的虚拟多天线系统。

综上所述，本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法针对多中继节点协作通信场景，提出一种频率选择性信道下AF协作通信中基于最优训练序列方案的线性最小均方误差信道估计方法，可以有效地适用于多节点AF场景，且精度高，复杂度低，具有很强的实用性。

附图说明

图1为本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法操作流程示意图。

图2为采用本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法的通信系统信号传输流程示意图。

图3为采用本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法的通信系统结构示意图。

图4为采用本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的信道估计均方误差比较示意图。

图5为采用本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法和采现有随机训练序列方法的系统误码率性能示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明作进一步的说明。

请参阅图1，本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法主要包括以下步骤：

第一步：在一宽带无线传感器网络中，作为信源节点的发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，估计出所述宽带无线传感器网络中作为中继节点的各中继端和作为信宿节点的接收端的噪声功率，选择发射端的发射功率，并确定各节点间信道时域响应的基本特性，包括最大非零抽头个数、各节点间信道功率延迟分布和各节点间无线信道大尺度衰落系数。在本实施方式中，所述宽带无线传感器网络可为采用正交频分复用技术或单载波频域均衡技术对抗多径衰落的虚拟多天线系统。此外，各中继端和接收端的噪声功率，各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，各节点间信道功率延迟分布，各节点间无线信道大尺度衰落系数以及发射端的发射功率均可依据系统参数设置和应用环境而定，且具体估计实现方法都为现有技术，故在此不再赘述。

第二步：根据确定的长度值、最大非零抽头个数及估计的噪声功率确定所述各中继端的功率分配系数，以使确定的各功率分配系数对应的能量的总和为发射端的发射能量，同时在确定的功率分配系数条件下的信道的均方估计误差最小。对于这一宽带无线传感器网络，所述信源节点，中继节点和信宿节点均只有一个天线，且不能同时收发数据，其信道均方估计误差为： $J_e=\frac{1}{T}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{R_{\mathrm{SRi}}+R_{\mathrm{RiD}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{({[{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{SRi}}^2\⊗{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{RiD}}^2]}_j^{-1}+\frac{G_{\mathrm{SRi}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^{2}K}{(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^2+1){\mathrm{\σ}}_n^2})}^{-1},$ 其中，J_e为信道估计均方误差，R_SRi和R_RiD为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，σ_SRi ²和σ_RiD ²为各节点间信道功率延迟分布，[·]_j代表一个向量的第j个元素，K为长度值，N为中继节点个数，T为等效中继链路信道时域响应的最大非零抽头个数总数 $\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(R_{\mathrm{SRi}}+R_{\mathrm{RiD}})-N,$ G_SRi和G_RiD为各节点间无线信道大尺度衰落系数，p₀为发射端的功率分配系数，p_i为第i个中继端的功率分配系数，σ_n ²为噪声方差，α_i为第i个中继端的功率放大系数 $\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{p}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}}.$ 较佳的，在确定中继端的功率分配系数时，p_i ²的取值应使J_e取最小值且总和为发射端的发射能量p₀ ²。

第三步：所述发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列作为时域训练序列，并添加循环前缀于所述时域训练序列以形成信源信号，再将所述信源信号在第一时隙发射，在本实施方式中，发射端所选择的Chu序列为： $s\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{p}_0{e}^{\mathrm{j\πl}{k}^2/K}& \mathrm{for\; even\; K}\\ p_0{e}^{\mathrm{j\πlk}(k+1)/K}& \mathrm{for\; odd\; K}\end{array}\right.,$ 其中，K为长度值，k为时域训练序列的序号，l为与k互质的整数。

第四步：各中继端根据所确定的长度值及非零抽头个数确定各自所采用的酉矩阵，并根据所估计的信道噪声及所述发射端的功率分配系数确定各自的功率归一化系数，在本实施方式中，第i个中继端采用的酉矩阵M_i为以m_i为第一列元素的K×K维循环矩阵，其中m_i为以第 $\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}(R_{\mathrm{SRj}}+R_{\mathrm{RjD}}-1)+1$ 个元素为1，其他元素为0的K×1维向量，各中继端确定的功率放大系数α_i为

$\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{p}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}}.$

第五步：各中继端在所述第一时隙接收到所述发射端发射的信源信号后，将其循环前缀去除，并根据各自所采用的酉矩阵及所确定的功率放大系数，对接收到的信源信号进行线性变换，再对线性变换后的信号添加新的循环前缀以形成各中继信号，各中继端分别将各自形成的中继信号在第二时隙予以发射，在本实施方式中，第i，i∈(1，…，N)个中继端对第一时隙接收到的信号去除循环前缀，乘以其采用的酉矩阵M_i，乘以功率放大系数 $\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{p}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}},$ 得到对应的时域训练序列 $x_i=M_{i}s\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{G}_{\mathrm{RiD}}}{\mathrm{\α}}_i,$ 然后再在所述时域训练序列上添加新的循环前缀形成第i个中继信号，并在第二时隙予以发射。

第六步：在所述宽带无线传感器网络中，作为信宿节点的接收端在第二时隙接收信号，并将接收到的中继信号去除循环前缀后得到接收信号，请参见图2，信源节点S通过与各中继节点R₁…R_N协作将信息传送至信宿节点D，接收端对两个时隙接收到的信号分别去除循环前缀后进行合并得到接收信号为：

                           y_D＝Xh+n

其中，X＝[X₁…X_N]；h＝[(h_SR1h_R1D)^T…(h_SRNh_RND)^T]^T，(·)^T、(·)^*、(·)^H和(·)^-1分别依次表示向量或矩阵的转置、共轭、共轭转置和逆，A表示卷积运算；E[·]表示随机变量的均值；X_i(i＝1，…，N)为以x_i为第一列元素的K×(R_SRi+R_RiD-1)维循环矩阵；向量h_SRi和h_RiD(i＝1，…，N)代表节点间准静态多径信道的时域抽头系数；n代表合并信号y_D中的噪声。

第七步：接收端将所述接收信号进行线性最小均方误差信道估计以获得相应的各信道参数，即所述接收端利用合并得到接收信号r进行线性最小均方误差信道估计，也就是误差的统计平方和最小的信道估计：

其中，ε为X^HX的对角向量，α为[σ_SR1 ²σ_R1D ²…σ_SRN ²σ_RND ²]，γ为矩阵 $(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^2{I}_K+I_K){\mathrm{\σ}}_n^2$ 的对角向量，I_K为K维单位矩阵。由此可估计出信道均衡和信号检测时需要的信道参数。

请参见图3，其为采用本发明的的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法所形成的多节点AF无线传感器网络的方框图，所述多节点AF无线传感器网络具有一个信源节点、N个中继节点、及一个信宿节点，图3中各模块作用如下：

信源模块A：产生要传输的字符数据。

信号处理模块B：若系统采用OFDM技术，则B为含IFFT运算的信号处理模块。若系统采用SC-FDE技术，则此模块为空。

加CP模块C：将得到的每帧数据加上循环前缀。

数模转换(D/A)模块D：将数字信号变换成模拟信号。

信道模块E1～EN：信源节点与N个中继节点间的无线多径信道。

模数转换(A/D)模块F1～FN：将模拟信号变换成数字信号。

去CP模块G1～GN：将循环前缀去掉。

线性处理模块H1～HN：中继节点对接收数据做相应的线性处理。

加CP模块I1～IN：将得到的每帧数据加上循环前缀。

D/A模块J1～JN：将数字信号变换成模拟信号。

信道模块K1～KN：N个中继节点与信宿节点间的无线多径信道。

A/D模块L：将模拟信号变换成数字信号。

去CP模块M：将循环前缀去掉。

信号处理模块N：若系统采用OFDM技术，则N为含FFT运算和判决处理的信号处理模块。若系统采用SC-FDE技术，则N为含FFT运算，均衡，IFFT运算和判决处理的信号处理模块，其中均衡可以选择迫零均衡，最小均方误差均衡等方式。

信宿模块O：输出判决符号。

以下将通过仿真进一步说明采用本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法的通信系统的系统性能。仿真的系统参数被设为：

·1个信源节点，2或4个中继节点，1个信宿节点

·中继节点工作在放大转发协作传输状态

·数据采样周期Ts设为2×10^-7s

·系统采用OFDM技术对抗多径衰落

·每个OFDM符号总载波数K为256

·循环前缀长度L设为32

·信源节点选择长度为256的Chu序列作为时域训练序列

·各中继节点酉矩阵N_i，i∈(1，…，4)为以n_i为第一列元素的256×256维循环矩阵，其中n_i为以第 $\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}49+1$ 个元素为1，其他元素为0的256×1维向量

·2或4个中继节点对称分布，介于信源节点和信宿节点之间

·训练序列的功率分配为：p₀＝1，p₁＝p₂＝0.707或p₁＝p₂＝p₃＝p₄＝0.5

·数据帧采用4元正交幅度调制(4-QAM)调制，未编码

·各节点间信道采用COST 207典型城市12径信道模型

请参见图4，其为采用本发明的信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的信道估计均方误差(MSE)比较示意图，并给出了MSE下界，由图中可以看出采用本发明的信道估计方法进行的信道估计精度要比现有随机训练序列更高，并且本发明的方法在信道估计均方误差最小的意义上是最优的。再请参见图5，其为采用本发明的信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的系统误码率(BER)性能示意图，从图中可以看出，采用本发明的信道估计方法，系统BER性能要明显优于随机训练序列方法。

综上所述，本发明的基于放大转发协作传输的宽带无线传感器网络信道估计方法与现有技术相比，其具有如下优点：

1、针对多中继节点协作通信场景，提供了一种频率选择性信道下AF无线传感器网络中基于最优训练序列方案进行信道估计的方法。

2、采用具有恒幅特性的Chu序列作为训练序列能避免发送端功率放大器的非线性失真，且这种序列可由直接数字频率合成器产生。

3、各中继节点酉矩阵的设计能使信宿节点以相当低的复杂度实现最小均方误差信道估计。

4、中继节点的功率分配能使系统在总功率一定的情况下最小化信道估计均方误差下界。

本发明的有益效果：

(1)本发明的训练序列设计与信道估计方法简单易行，且通用性强，可用于任意中继节点数目的场景。

(2)本发明的训练序列设计与信道估计方法具有较强的鲁棒性，不会随着信道条件的轻微变化导致系统性能急剧恶化。

(3)本发明的信道估计方法采用线性最小均方误差算法，开拓信道统计特性以提高估计性能。

(4)本发明的训练序列设计与信道估计方法相对于随机训练序列方案计算复杂度大大降低，且能有效地改善系统误码率性能，实用性强，便于硬件实现。

Claims (7)

1.一种基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于包括以下步骤：

1)在一宽带无线传感器网络中，作为信源节点的发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，估计出所述宽带无线传感器网络中作为中继节点的各中继端和作为信宿节点的接收端的噪声功率，选择发射端的发射功率，并确定各节点间信道时域响应的基本特性，包括最大非零抽头个数、各节点间信道功率延迟分布和各节点间无线信道大尺度衰落系数；

2)根据确定的长度值、最大非零抽头个数及估计的噪声功率确定所述各中继端的功率分配系数，以使确定的各功率分配系数对应的能量的总和为发射端的发射能量，同时在确定的功率分配系数条件下的信道的均方估计误差最小；

3)所述发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列作为时域训练序列，并添加循环前缀于所述时域训练序列以形成信源信号，再将所述信源信号在第一时隙发射；

4)各中继端根据所确定的长度值及最大非零抽头个数确定各自所采用的酉矩阵，并根据所估计的噪声功率，各中继端与发射端间无线信道大尺度衰落系数及所述发射端和各中继端的功率分配系数确定各自的功率放大系数；

5)各中继端在所述第一时隙接收到所述发射端发射的信源信号后，将其循环前缀去除，并根据各自所采用的酉矩阵及所确定的功率放大系数，对接收到的信源信号进行线性变换，再对线性变换后的信号添加新的循环前缀以形成各中继信号，各中继端分别将各自形成的中继信号在第二时隙予以发射；

6)在所述宽带无线传感器网络中，作为信宿节点的接收端在第二时隙接收信号，并将接收到的中继信号去除循环前缀后得到接收信号；

7)所述接收端将所述接收信号进行线性最小均方误差信道估计以获得相应的各信道参数。

2.如权利要求1所述的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在步骤2)中，所述信源节点，中继节点和信宿节点均只有一个天线，且不能同时收发数据。

3.如权利要求1所述的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在步骤2)中，信道估计的均方误差最小即为使 $J_e=\frac{1}{T}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{R_{\mathrm{SRi}}+R_{\mathrm{RiD}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{({[{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{SRi}}^2\⊗{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{RiD}}^2]}_j^{-1}+\frac{G_{\mathrm{SRi}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^{2}K}{(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{\mathrm{RiD}}{\mathrm{\α}}_i^2+1){\mathrm{\σ}}_n^2})}^{-1}$ 最小，其中，J_e为信道估计均方误差，R_SRi和R_RiD为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，σ_SRi ²和σ_RiD ²为各节点间信道功率延迟分布，[·]_j代表一个向量的第j个元素，K为长度值，N为中继节点个数，T为等效中继链路信道时域响应的最大非零抽头个数总数 $\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(R_{\mathrm{SRi}}+R_{\mathrm{RiD}})-N,$ G_SRi和G_RiD为各节点间无线信道大尺度衰落系数，p₀为发射端的功率分配系数，p_i为第i个中继端的功率分配系数，σ_n ²为噪声方差，α_i为第i个中继端的功率放大系数 $\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{p}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}}.$

4.如权利要求1所述的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在步骤3)中，所选择的Chu序列为： $s\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{p}_0{e}^{\mathrm{j\πl}{k}^2/K}& \mathrm{for\; even\; K}\\ p_0{e}^{\mathrm{j\πlk}(k+1)/K}& \mathrm{for\; odd\; K}\end{array}\right.,$ 其中，k为时域训练序列的序号，l为与k互质的整数。

5.如权利要求1所述的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在步骤4)中，第i个中继端采用的酉矩阵M_i为以m_i为第一列元素的K×K维循环矩阵，其中m_i为以第 $\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}(R_{\mathrm{SRj}}+R_{\mathrm{RjD}}-1)+1$ 个元素为1，其他元素为0的K×1维向量，各中继端确定的功率放大系数为 $\frac{p_i}{\sqrt{G_{\mathrm{SRi}}{P}_0^2+{\mathrm{\σ}}_n^2}}.$

6.如权利要求1所述的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在所述步骤2)中，所确定的各中继端的功率分配系数的取值应使信道均方估计误差J_e取最小值。

7.如权利要求1所述的基于放大转发协作传输的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：所述宽带无线传感器网络为采用正交频分复用技术或单载波频域均衡技术的虚拟多天线系统。

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