CN101242237A - 基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，包括步骤：1)在一窄带无线传感器网络中，两信源节点向同一信宿节点协同发送信息，根据相位调制的阶数和初始参考相位，可以确定差分系数对和原始符号对的一一映射关系；2)根据确定的映射关系，两信源节点分别对各自的原始发射符号进行差分编码，映射到差分编码符号集上；3)一组信息的传输分为3个时隙，第1，2时隙中，两个信源节点分别广播发射差分编码符号，同时对接收到的另一信源的信号进行处理，采用解码转发协同方案，构成正交的空时码结构准备发送；4)第3时隙中，两信源节点先将接收信号功率归一化后，以相同的功率同时向信宿节点发送处理后的信号；5)信宿接收到3个时隙的信号，将1，2时隙的信号相加，结合第3时隙的接收信号，采用本发明的差分解码算法，可以解出相应原始发射符号对应的差分系数对；6)按照所述的原始符号和差分系数对的映射关系，逆映射出原始发送符号，最后解调得到原始发送比特。

Description

基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案

技术领域

本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案。

背景技术

结合空时编码技术的多天线(MIMO)系统通过使用多根发射或接收天线来实现空间分集，相比较传统的单天线(SISO)系统，MIMO系统不需要额外的带宽和发射功率就可以大幅度提高衰落信道的容量和传输可靠性。但是由于终端体积和载波频率的限制，不可能为终端节点安装多根天线，因此，只需单天线节点即可实现空间分集的虚拟MIMO或协同分集技术应运而生。网络中多节点协同通信构成虚拟天线阵列，可以达到和MIMO技术同样的分集增益。

基于空时编码的虚拟MIMO技术协同节点之间存在一个本地通信的过程，需要交互信息，协同方案主要采用放大转发和解码转发，协同节点数越多，协议和信号处理越复杂，一般只采用两节点协同传输，构成发射端虚拟天线阵。

无线传感器网络中分簇传输信息，信息传输速率一般不高，信道可以视为平坦准静态衰落信道。能量受限是无线传感器网络的主要瓶颈，已有很多从MAC层协议，网络层协议来进行节能的研究，但是有关于最基本的物理层技术的研究不多，协同通信技术正好可以引入无线传感器网络中来，不需要增加传感器节点的天线数，即可获得分集增益，在相同的传输质量下大大降低了发射的功耗，延长了网络的生存周期。

现今大部分关于协同分集技术的系统容量和传输性能的研究均假设接收端甚至发射端已知信道状态信息(CSI)。但实际上接收端的CSI需通过信道估计获得，而信道估计往往很复杂，发射训练序列消耗额外的能量和时间，某些系统中由于用户移动性和周围环境影响，估计信道响应也不可靠。这些问题在覆盖范围大，总发射功率受限的传感器网络中更加突出。Tarasak给出了两个用户差分协同空时编码的方案，但其只适用于BPSK调制情况，没有普遍性；Wang等提出的分布式差分空时调制方案码率只有1/2。因此，适用于无线传感器网络，码率高，适用性广，接收端不需要CSI的分布式差分传输方案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无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，以实现接收端无需信道状态信息即可对两节点协同通信进行解码。

为了达到上述目的，本发明提供的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其包括步骤：1)在一窄带无线传感器网络中，两信源节点向同一信宿节点协同发送信息，根据相位调制的阶数和初始参考相位，可以确定差分系数对和原始符号对的一一映射关系；2)根据确定的映射关系，两信源节点分别对各自的原始发射符号进行差分编码，映射到差分编码符号集上；3)一组信息的传输分为3个时隙，第1，2时隙中，两个信源节点分别广播发射差分编码符号，同时对接收到的另一信源的信号进行处理，采用解码转发协同方案，构成正交的空时码结构准备发送；4)第3时隙中，两信源节点先将接收信号功率归一化后，以相同的功率同时向信宿节点发送处理后的信号；5)信宿接收到3个时隙的信号，将1，2时隙的信号相加，结合第3时隙的接收信号，采用本发明的差分解码算法，可以解出相应原始发射符号对应的差分系数对；6)按照所述的原始符号和差分系数对的映射关系，逆映射出原始发送符号，最后解调得到原始发送比特。

其中，在步骤1)中，差分系数对和原始符号对的映射关系为 $\left(\begin{array}{c}{R}_1\\ R_1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)x_1^{*}(t-1)+x_2\left(t\right)x_2^{*}(t-1)\\ -x_1\left(t\right)x_2(t-1)+x_2\left(t\right)x_1(t-1)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{s}_1{x}_1^{*}\left(0\right)+s_2{x}_2^{*}\left(0\right)\\ -s_1{x}_2\left(0\right)+s_2{x}_1\left(0\right)\end{array}\right),$ (R₁，R₂)是差分复系数对，x₁，x₂是经过差分编码后的实际发送信号。为保证两节点保持单位发射总功率，x₁，x₂中的符号属于M-PSK星座集 $\{\frac{e^{2\mathrm{\πkj}/M}}{\sqrt{2}},k=\mathrm{0,1,2},\·\·\·,M-1\}$ 上的点，当参考信号x₁(0)和x₂(0)确定后，系数对(R₁，R₂)和原始发送符号对(s₁，s₂)有一一对应的关系M(s₁，s₂)＝(R₁，R₂)。可以扩展到多节点协同通信的情况下。

在步骤2)中，信源对于原始发送符号进行差分编码处理 $\left(\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)\\ x_2\left(t\right)\end{array}\right)=R_1\left(\begin{array}{c}{x}_1(t-1)\\ x_2(t-1)\end{array}\right)+R_2\left(\begin{array}{c}-{\tilde{x}}_2^{*}(t-1)\\ {\tilde{x}}_1^{*}(t-1)\end{array}\right),$

是本地通信时信源节点对另一信源发射信号的解码估计值。

在步骤3)中，信源对于另一信源信号发射信号进行解码后按照 $x_{1r}=-{\tilde{x}}_2^{*},$ $x_{2r}={\tilde{x}}_1^{*}$ 构成正交空时码结构，x_1r，x_2r两信源作为中继节点发射的信号。

在步骤5)中，信宿采用 $\left(\begin{array}{c}{\hat{R}}_1\\ {\hat{R}}_2\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{r}_1\left(t\right)r_1^{*}(t-1)+r_2^{*}\left(t\right)r_2(t-1)\\ r_1\left(t\right)r_2^{*}(t-1)-r_2^{*}\left(t\right)r_1(t-1)\end{array}\right)$ 解出对应的差分系数对，r₁(t)＝y_1d(t)+y_2d(t)，r₂(t)＝y_3d(t)，y_1d(t)，y_2d(t)，y_3d(t)为三个连续时隙接收到的信号。

在步骤6)中，按照所述的一一对应映射关系M(s₁，s₂)＝(R₁，R₂)，根据所述的估计系数对

逆映射解出原始发送的符号。

较佳的，在所述步骤5)中，信宿节点可以配置多根天线，每一根接受天线k都所述系数对估计算法计算

选择距离 $\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_1^k,\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_2^k$ 最近的矢量集(R₁，R₂)作为判决输出。

综上所述，本发明提出一种适合无线传感器网络的基于正交设计的分布式差分空时编码方案，适用于各阶的PSK调制信号，码率达到2/3。本地通信造成的延时小，达到2阶分集增益，信息处理复杂度低，具有很强的实用性。

本发明的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案与现有的无线传感网基带传输技术相比，其具有如下优点：

(1)本发明的分布式差分空时编解码方案简单易行，且通用性强，可扩展用于任意协同节点数目的场景。

(2)本发明的分布式差分空时编解码方案具有较强的鲁棒性，不会随着信道条件的剧烈变化导致系统性能急剧恶化。

(3)本发明在本地通信信道状态稍好的条件下性能要好于现有的分布式差分编解码方案。

(4)本发明的分布式差分编解码方案由于正交设计和映射关系的查找表建立，没有增加很多系统计算量，实用性强，便于硬件实现。

附图说明

图1为本发明的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案操作流程示意图。

图2为采用本发明的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案的通信系统信号传输流程示意图。

图3为本地通信无误差时BPSK调制下各种编码方案误码率性能比较示意图。

图4为本地通信无误差时QPSK调制下各种编码方案误码率性能比较示意图。

图5为不同本地通信信道状态时BPSK调制下各种差分方案的误码率性能比较示意图。

具体实施方式

请参阅图1，基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案主要包括以下步骤：

第一步：在一窄带无线传感器网络中，两信源节点向同一信宿节点协同发送信息，根据相位调制的阶数和初始参考相位，可以确定差分系数对和原始符号对的一一映射关系为 $\left(\begin{array}{c}{R}_1\\ R_2\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)x_1^{*}(t-1)+x_2\left(t\right)x_2^{*}(t-1)\\ -x_1\left(t\right)x_2(t-1)+x_2\left(t\right)x_1(t-1)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{s}_1{x}_1^{*}\left(0\right)+s_2{x}_2^{*}\left(0\right)\\ -s_1{x}_2\left(0\right)+s_2{x}_1\left(0\right)\end{array}\right),$ (R₁，R₂)是差分复系数对，x₁，x₂是经过差分编码后的实际发送信号。为保证两节点保持单位发射总功率，x₁，x₂中的符号属于M-PSK星座集 $\{\frac{e^{2\mathrm{\πkj}/M}}{\sqrt{2}},k=\mathrm{0,1,2},\·\·\·,M-1\}$ 上的点，当参考信号x₁(0)和x₂(0)确定后，系数对(R₁，R₂)和原始发送符号对(s₁，s₂)有一一对应的关系M(s₁，s₂)＝(R₁，R₂)。假设x₁(0)＝x₂(0)＝1/时，BPSK的映射关系如下表，其余的调制阶数和初始相位的情况在此不再一一列出。

s1	s2	R1	R2
				1/	1/	1	0
-1/	1/	0	1
				1/	-1/	0	-1
-1/	-1/	-1	0

第二步：根据所述的确定映射关系，两信源节点分别对各自的原始发射符号进行差分编码，映射到差分编码符号集上，差分编码处理为 $\left(\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)\\ x_2\left(t\right)\end{array}\right)=R_1\left(\begin{array}{c}{x}_1(t-1)\\ x_2(t-1)\end{array}\right)+R_2\left(\begin{array}{c}-{\tilde{x}}_2^{*}(t-1)\\ {\tilde{x}}_1^{*}(t-1)\end{array}\right),$

是本地通信时信源节点对另一信源发射信号的解码估计值。

第三步：一组信息的传输分为3个时隙，第1，2时隙中，两个信源节点分别广播发射所述的(x₁(t-1)，x₂(t-1))差分编码符号，同时对接收到的另一信源的信号进行处理，对接收信号进行解码后按照 $x_{1r}=-{\tilde{x}}_2^{*},$ $x_{2r}={\tilde{x}}_1^{*}$ 构成正交空时码结构在第3时隙同时向信宿发射信号，x_1r，x_2r两信源作为中继节点发射的信号。此时的传输模型为 $Y\left(t\right)=H\left[\begin{array}{ccc}{x}_1\left(t\right)& 0& -{\tilde{x}}_2^{*}\left(t\right)\\ 0& x_2\left(t\right)& {\tilde{x}}_1^{*}\left(t\right)\end{array}\right]+N_d\left(t\right),$ 其中Y(t)＝[y_1d(d)y_2d(t)y_3d(t)]为三个连续时隙中同一时刻接收的信号，H＝[h_1dh_2d]为信道响应矩阵，N_d是接收信号噪声向量。

第四步：信宿接收到3个时隙的信号y_1d(t)，y_2d(t)，y_3d(t)，将1，2时隙的信号相加得到r₁(t)＝y_1d(t)+y_2d(t)，第3时隙的接收信号为r₂(t)＝y_3d(t)，采用 $\left(\begin{array}{c}{\hat{R}}_1\\ {\hat{R}}_2\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{r}_1\left(t\right)r_1^{*}(t-1)+r_2^{*}\left(t\right)r_2(t-1)\\ r_1\left(t\right)r_2^{*}(t-1)-r_2^{*}\left(t\right)r_1(t-1)\end{array}\right)$ 解出对应的差分系数对，既是 $\left(\begin{array}{c}{\hat{R}}_1\\ {\hat{R}}_2\end{array}\right)=({\left|h_{1d}\right|}^2+{\left|h_{2d}\right|}^2)\left(\begin{array}{c}{R}_1\\ R_2\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}{N}_1\\ N_2\end{array}\right),$ 其中N₁和N₂是方差为3(|h_1d|²+|h_2d|²)σ_d的复高斯干扰信号。对应于给定的信道响应h_1d和h_2d而言，判决统计信号仅仅是差分系数(R₁，R₂)的相应函数，且矢量集(R₁，R₂)具有相等的长度，可以使用球形译码算法来降低解码复杂度，选择距离

最近的(R₁，R₂)作为判决输出。当信宿有多根天线时，每一根接受天线k都所述系数对估计算法计算

选择距离 $(\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_1^k,\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_2^k)$ 最近的矢量集(R₁，R₂)作为判决输出。

第五步：按照所述的原始符号和差分系数对的一一对应映射关系M(s₁，s₂)＝(R₁，R₂)，根据所述的估计系数对逆映射解出原始发送的符号映射关系，逆映射出原始发送符号，最后解调得到原始发送比特。

以下将通过仿真进一步说明采用本发明的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案的系统性能。仿真的系统参数被设为：

■2个信源节点互为中继进行编码转发，1个单天线的信宿节点

■信道为平坦块瑞利衰落信道，不考虑路径损耗和阴影效应

■采用BPSK调制和QPSK调制，无其他信道编码

■本地通信可以进行简单解码，解码没有误差或存在误差

请参见图3，4，DPSK代表传统单天线的差分检测，Alamouti和DTSBC分别代表两发一收MIMO系统的相干检测和差分检测，Tarasak和Wang分别代表他们提出的方案，DDSTBC代表本发明提出的两节点协同分布式差分检测方案。在本地通信无误差，采用BPSK调制和QPSK调制情况下，Alamouti，DSTBC和DDSTBC曲线的斜率相同，均达到了2阶分集增益，DTSBC性能比Alamouti差3dB。DDSTBC相比较DSTBC引入了多余的噪声，性能将会下降大约1.5dB。本发明给出的分布式差分空时编码调制方案在BPSK调制下误码率性能好于Tarasak提出的方案，QPSK调制下与Wang提出的码率为1/2的方案一样，高信噪比下它们性能均优于单天线的差分调制系统。请参见图5，当本地通信过程中有信息损失，从而影响系统的性能。由于两源节点距离很近，假设之间两条链路对称，均为AWGN信道，给出了本地通信信道质量不同时采用解码转发协议的系统误码率性能。从图中可以看到，ρ取值10d时Wang和DDSTBC方案均出现地板效应，DDSTBC性能好于Wang方案性能，因为DDSTBC在本地通信时有一个解码过程。当本地通信误差大到破坏了差分编码的正交结构时就会出现地板效应。Tarasak方案对差的本地信道状态有更好的鲁棒性。但在ρ取20dB时，Wang和DDSTBC两条曲线几乎重合，没有地板效应，因为本地误差不明显，差分编码近似满足正交结构。它们都比本地通信也使用差分调制的Tarasak方案性能要好。

所述的本发明具有以下特点：

1、针对多两节点协作通信场景，提供了一种平坦信道下解码转发的分布式差分空时编解码方案，适用于任意阶数的PSK调制信号，可以达到2阶分集增益。

2、分布式差分编解码方案在接受端解码不需要信道状态信息，也避免了频率和相位补偿的问题。

3、分布式系统达到2/3的编码速率，降低信息传输的延时。

4、差分编码的正交设计和原始发送符号和差分系数对的一一对应关系保证了降低解码的复杂度。

Claims (7)

1.一种基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其特征在于包括步骤：

1)在一窄带无线传感器网络中，两信源节点向同一信宿节点协同发送信息，根据相位调制的阶数和初始参考相位，可以确定差分系数对和原始符号对的一一映射关系；

2)根据确定的映射关系，两信源节点分别对各自的原始发射符号进行差分编码，映射到差分编码符号集上；

3)一组信息的传输分为3个时隙，第1，2时隙中，两个信源节点分别广播发射差分编码符号，同时对接收到的另一信源的信号进行处理，采用解码转发协同方案，构成正交的空时码结构准备发送；

4)第3时隙中，两信源节点先将接收信号功率归一化后，以相同的功率同时向信宿节点发送处理后的信号；

5)信宿接收到3个时隙的信号，将1，2时隙的信号相加，结合第3时隙的接收信号，采用本发明的差分解码算法，可以解出相应原始发射符号对应的差分系数对；

6)按照所述的原始符号和差分系数对的映射关系，逆映射出原始发送符号，最后解调得到原始发送比特；

2.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其特征在于：在步骤1)中，差分系数对和原始符号对的映射关系为 $\left(\begin{array}{c}{R}_1\\ R_2\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)x_1^{*}(t-1)+x_2\left(t\right)x_2^{*}(t-1)\\ -x_1\left(t\right)x_2(t-1)+x_2\left(t\right)x_1(t-1)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{s}_1{x}_1^{*}\left(0\right)+s_2{x}_2^{*}\left(0\right)\\ -s_1{x}_2\left(0\right)+s_2{x}_1\left(0\right)\end{array}\right),$ (R₁，R₂)是差分复系数对，x₁，x₂是经过差分编码后的实际发送信号。为保证两节点保持单位发射总功率，x₁，x₂中的符号属于M-PSK星座集 $\{\frac{e^{2\mathrm{\πkj}/M}}{\sqrt{2}},k=\mathrm{0,1,2},...,M-1\}$ 上的点，当参考信号x₁(0)和x₂(0)确定后，系数对(R₁，R₂)和原始发送符号对(s₁，s₂)有一一对应的关系M(s₁，s₂)＝(R₁，R₂)。

3.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其特征在于：在步骤2)中，信源对于原始发送符号进行差分编码处理 $\left(\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)\\ x_2\left(t\right)\end{array}\right)=R_1\left(\begin{array}{c}{x}_1(t-1)\\ x_2(t-1)\end{array}\right)+R_2\left(\begin{array}{c}-{\tilde{x}}_2^{*}(t-1)\\ {\tilde{x}}_1^{*}(t-1)\end{array}\right),$

是本地通信时信源节点对另一信源发射信号的解码估计值。

4.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其特征在于：在步骤3)中，信源对于另一信源信号发射信号进行解码后按照 $x_{1r}=-{\tilde{x}}_2^{*},$ $x_{2r}={\tilde{x}}_1^{*}$ 构成正交空时码结构，x_1r，x_2r两信源作为中继节点发射的信号。

5.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其特征在于：在步骤5)中，信宿采用 $\left(\begin{array}{c}{\hat{R}}_1\\ {\hat{R}}_2\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{r}_1\left(t\right)r_1^{*}(t-1)+r_2^{*}\left(t\right)r_2(t-1)\\ r_1\left(t\right)r_2^{*}(t-1)-r_2^{*}\left(t\right)r_1(t-1)\end{array}\right)$ 解出对应的差分系数对，r₁(t)＝y_1d(t)+y_2d(t)，r₂(t)＝y_3d(t)，y_1d(t)，y_2d(t)，y_3d(t)为三个连续时隙接收到的信号。

6.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，其特征在于：在步骤6)中，按照所述的一一对应映射关系M(s₁，s₂)＝(R₁，R₂)，根据诉说的估计系数对

逆映射解出原始发送的符号。

7.如权利要求5所述的基于无线传感器网络的正交分布式解码转发差分空时编解码方案，信宿节点可以配置多根天线，每一根接受天线k都所述系数对估计算法计算

选择距离 $\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_1^k,\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_2^K$ 最近的矢量集(R₁，R₂)作为判决输出。

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