CN101291197A - 两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于分布式线性弥散码的放大转发功率分配传输方案，包括步骤：1)在一个两跳的无线传感器网络中，作为信源节点的发射端向潜在的中继节点发送RTS包，进行信道的预约请求；2)每个接收到所述RTS信息包的中继节点估计出它的信噪比，将所述信噪比信息嵌入到远程通信的RTS包中，再分别向信宿发送此RTS包预约信道，信宿估计出来自各个中继节点的RTS包的信噪比；3)信宿将估计出的远程通信RTS包信噪比嵌入到CTS包中返回中继节点，中继节点接收后再嵌入到本地通信的CTS包中返回信源节点，信源节点，中继节点和信宿节点即了解所有信道的RTS包信噪比信息；4)信源计算出自己的优化发射功率向中继广播信号，中继节点接收信号归一化后，采用放大转发协议，构成线性弥散码的结构，以优化发射功率向信宿发射信号；5)所述信宿接收端也可计算出信源和每个中继的发射功率，结合此信息采用最大释然或球形译码算法进行解码。本发明充分体现了分布式线性弥散码的分集增益，不仅降低系统的中断概率，还大大改善了接收端的误码率性能。

Description

两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案

技术领域

本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案。

背景技术

多天线(MIMO)技术相比较传统的单天线系统，在相同的发射功率和发送速率下可以达到更好的传输性能，是当今无线通信领域的研究热点。MIMO主要包括提供空间分集和空间复用。然而，由于受终端设备价格及体积等因素的影响，不适合在在无线传感器网络的节点上配置多天线，因此，单天线的多终端之间协同传输的虚拟MIMO技术应运而生。尽管使用频分或时分重复编码和空时编码方案的协同网络均能实现空间分集，但空时编码技术相比较简单的重复编码可以大大提高系统的频谱效率。正交的空时分组编码方案在存在两个以上的中继时，为了满足码字的正交性不能以满速率发射信号；准正交的空时分组编码在码速率和正交性中取折中，可以达到满速率发射，但是达不到满分集增益。而且这些空时编码方案都是为固定的发射天线数设计的，而在协同中继网络中，中继节点数往往是不确定或变化的，中继节点之间需要交互信息来确认使用某种编码方案，协议处理十分复杂。而使用线性弥散编码方案，中继节点只需将接收信号和一个弥散矩阵相乘后放大转发即可，之间不需要通信，信息处理负载小，适合于资源受限的分布式无线传感器网络中。

无线传感器网络覆盖范围大，传感器节点可能无法直接与信宿节点通信，需要进行多跳传输，将虚拟MIMO的技术引入到无线传感器网络中，多个中继节点协同传输信号，提供的协同分集可以增强传输质量。

无线传感器网络通常使用媒体接入层(MAC)中的请求发送(RTS)/允许发送(CTS)协议来进行信道的预约，避免碰撞，RTS/CTS信息包可以提供有限的信道状态信息，而能耗是无线传感器网络最主要考虑的问题，信源和中继节点可以根据有限的信道状态信息进行功率优化分配，在相同的传输质量条件下，降低总的发射功率，延长网络的生存周期。结合MAC协议的跨层优化功率分配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分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案，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、低复杂度的协同中继发射功率优化分配的信息传输。

为了达到上述目的，本发明提供的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案，其包括步骤：1)在一个两跳的无线传感器网络中，作为信源节点的发射端向潜在的中继节点发送RTS包，进行信道的预约请求；2)每个接收到所述RTS信息包的中继节点估计出它的信噪比，将所述信噪比信息嵌入到远程通信的RTS包中，再分别向信宿发送此RTS包预约信道，信宿估计出来自各个中继节点的RTS包的信噪比；3)信宿将估计出的远程通信RTS包信噪比嵌入到CTS包中返回中继节点，中继节点接收后再嵌入到本地通信的CTS包中返回信源节点，信源节点，中继节点和信宿节点即了解所有信道的RTS包信噪比信息；4)信源计算出自己的优化发射功率向中继广播信号，中继节点接收信号归一化后，采用放大转发协议，构成线性弥散码的结构，以优化发射功率向信宿发射信号；5)所述信宿接收端也可计算出信源和每个中继的发射功率，结合此信息采用最大释然或球形译码算法进行解码。

其中，在步骤2)中，估计的本地通信RTS包信噪比为ρ_k(k＝1，2，…，M)，估计的远程通信RTS包信噪比为λ_k(k＝1，2，…，M)，M为接收到所述RTS包的中继节点数。在步骤4)中，根据所述的ρ_k和λ_k算出信源的优化发射功率为 $P_s=\frac{P_0\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}}{\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k+\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}}$ 中继节点总的发射功率为 $P_r=\frac{P_0\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k}{\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k+\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}},$ 每个节点的发射功率为 $P_k=P_r{h}_k/\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k,$ (k＝1，2，…，M)，P₀是信源和中继总的发射功率，h_k有两种形式，基于瓶颈效应时，h_k＝min{α_k，β_k}，基于调和均值时， $h_k=\frac{{2\mathrm{\α}}_k{\mathrm{\β}}_k}{{\mathrm{\α}}_k+{\mathrm{\β}}_k}.$ 各中继节点采用放大转发的归一化系数为 ${\mathrm{\β}}_k=\sqrt{\frac{P_k}{P_s{\mathrm{\α}}_k+N_0}},$ 线性弥散码的编码矩阵为G^k-1，基矩阵为

编矩阵还有很多形式，在此不一一列出。

在步骤5)中，按照信宿接收到的信号模型y＝SH+W来进行最大释然译码或球形译码，其中S＝[G⁰s…G^M-1s]，H＝[β₁f₁g₁…β_Mf_Mg_M]^t， $W=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{g}_k{G}^{k-1}{v}_k+w,$ w是满足CN(0，N₀)分布的加性白噪声，[·]^t表示矩阵转置。

较佳的，在所述步骤4)中，当信宿节点有多根天线时，可以采用最大比合并等算法综合多根接收天线的信息然后在最大释然或球形译码解码。

综上所述，本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案针对多中继节点协作通信场景，提出一种放大转发的分布式线性弥散编码方法，并结合MAC层的RTS/CTS协议进行发射功率优化分配，可以有效地适用于多中继节点协同通信场景，在同样的传输质量条件下，大大降低了发射总功率，且复杂度低，具有很强的实用性。

本发明相比较传统的等功率分配，本发明提出的方案充分体现了分布式线性弥散码的分集增益，不仅降低系统的中断概率，还大大改善了接收端的误码率性能。

附图说明

图1为本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案操作流程示意图。

图2为采用本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案的瓶颈效应算法和调和平均值算法，以及等功率分配算法在不同中继节点数下的系统中断概率比较示意图。

图3为采用本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案的瓶颈效应算法和调和平均值算法，以及等功率分配算法在不同中继节点数下的系统误码率比较示意图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案主要包括以下步骤：

第一步：在一个两跳的无线传感器网络中，作为信源节点的发射端向潜在的中继节点发送RTS包，进行信道的预约请求。

第二步：每个接收到所述RTS信息包的中继节点估计出它的信噪比ρ_k(k＝1，2，…，M)，将所述信噪比信息嵌入到远程通信的RTS包中，再分别向信宿发送此RTS包预约信道，信宿估计出来自各个中继节点的RTS包的信噪比λ_k(k＝1，2，…，M)。

第三步：信宿将所述估计出的远程通信RTS包信噪比嵌入到CTS包中返回中继节点，中继节点接收后再嵌入到本地通信的CTS包中返回信源节点，信源节点，中继节点和信宿节点即了解所有信道的RTS包信噪比信息ρ_k和λ_k(k＝1，2，…，M)。

第四步：信源计算出自己的优化发射功率向中继广播信号s，中继节点接收信号为r_k乘以系数 ${\mathrm{\β}}_k=\sqrt{\frac{P_k}{P_s{\mathrm{\α}}_k+N_0}}$ 进行发射功率归一化处理，采用放大转发协议，乘以线性弥散码编码矩阵G^k-1，基矩阵为

构成线性弥散码的结构的信号t_k，线性弥散编码矩阵的形式存在很多，不在此一一列出。根据所述的根据所述的ρ_k和ρ_k算出信源的优化发射功率为 $P_s=\frac{P_0\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}}{\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k+\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}},$ 中继节点总的发射功率为 $P_r=\frac{P_0\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k}{\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k+\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}},$ 每个节点的发射功率为 $P_k=P_r{h}_k/\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k,$ (k＝1，2，…，M)，P₀是信源和中继总的发射功率，h_k有两种形式，基于瓶颈效应时，h_k＝min{α_k，β_k}，基于调和均值时， $h_k=\frac{{2\mathrm{\α}}_k{\mathrm{\β}}_k}{{\mathrm{\α}}_k+{\mathrm{\β}}_k}.$ 中继节点以优化发射功率向信宿同时发射信号。

第五步：所述信宿接收端也可计按照所述算法计算出信源和每个中继的发射功率，接收信号为y＝SH+W，其中S＝[G⁰s…G^M-1s]，H＝[β₁f₁g₁…β_Mf_Mg_M]^t， $W=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{g}_k{G}^{k-1}{v}_k+w,$ w，是满足CN(0，N₀)分布的加性白噪声，[·]^t表示矩阵转置。结合此信息采用最大释然或球形译码算法进行解码。

以下将通过仿真进一步说明采用本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案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、3、4个中继节点，1个信宿节点

·采用是平坦准静态瑞利衰落信道，不考虑路径损耗和阴影效应

·采用BPSK调制方式，无编码

·接收端已知CSI，反馈信道无损失

·频谱效率设为1bps/Hz

请参见图2，其为采用本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案的瓶颈效应算法和调和平均值算法，以及等功率分配算法在不同中继节点数下的系统中断概率比较示意图，由图中可以看出本发明提出的两种功率分配算法性能差异不大，均可以大大降低系统的中断概率，中继节点越多，中断概率曲线斜率越大，性能越好。而等功率分配算法的系统中断概率性能并不随着中继节点数的增加而明显增大，可见统计分析得出的等功率分配算法并不适合实际系统，没有充分利用中继节点数多的优势。而本发明提出的方案利用一定的信道状态信息优化分配功率，中继节点越多，信道自由度越大，中断概率越小，可以提高系统的频谱效率。参见图3，给出了系统误码率性能比较示意图，考虑瓶颈效应的算法性能稍微优于考虑调和平均值的算法，等功率分配算法不能体现出空间分集的优势，中继节点数增加时性能提升有限，各路信号之间的干扰很大，从中也可以看出统计分析得出的等功率分配算法并不适合实际系统。

所述的本发明的基于分布式线性弥散码的两跳无线传感器网络放大转发功率分配传输方案与现有技术相比，其具有如下优点：

1、针对多中继节点协作通信场景，提供了一种放大转发无线传感器网络中功率分配传输方案。

2、中继节点采用线性弥散编码，适用于中继节点数未知的情况，中继节点间不需要交互信息。

3、采用基于瓶颈效应和调和均值的功率分配算法可以在相同传输质量下可以降低发射的总能耗。

4、结合MAC层的RTS/CTS协议来获取部分信道状态信息，没有增加系统的额外开销。本发明的有益效果：

(1)本发明的分布式线性弥散编码方案简单易行，且通用性强，可用于任意中继节点数目的场景，且中继节点间无需交互信息，降低了协议和信息处理的复杂度。

(2)本发明的功率分配算法采用数学证明，适用于中继节点处采用任意编码方案的放大转发的两跳中继网络。

(3)本发明采用RTS/CTS协议来获取信道质量，无需额外开销，复杂度低。

(4)本发明的结合MAC层和物理层技术来跨层优化协同中继的发射功率分配，能有效地改善系统误码率性能，在通信质量一定的条件下，降低发射总功率，实用性强，便于硬件实现。

Claims (5)

1.一种基于分布式线性弥散码的放大转发功率分配传输方案，其特征在于包括步骤：

1)在一个两跳的无线传感器网络中，作为信源节点的发射端向潜在的中继节点发送RTS包，进行信道的预约请求；

2)每个接收到所述RTS信息包的中继节点估计出它的信噪比，将所述信噪比信息嵌入到远程通信的RTS包中，再分别向信宿发送此RTS包预约信道，信宿估计出来自各个中继节点的RTS包的信噪比；

3)信宿将估计出的远程通信RTS包信噪比嵌入到CTS包中返回中继节点，中继节点接收后再嵌入到本地通信的CTS包中返回信源节点，信源节点，中继节点和信宿节点即了解所有信道的RTS包信噪比信息；

4)信源计算出自己的优化发射功率向中继广播信号，中继节点接收信号归一化后，采用放大转发协议，构成线性弥散码的结构，以优化发射功率向信宿发射信号；

5)所述信宿接收端也可计算出信源和每个中继的发射功率，结合此信息采用最大释然或球形译码算法进行解码。

2.如权利要求1所述的基于分布式线性弥散码的放大转发功率分配传输方案，其特征在于：在步骤2)中，估计的本地通信RTS包信噪比为ρ_k(k＝1，2，…，M)，估计的远程通信RTS包信噪比为λ_k(k＝1，2，…，M)，M为接收到所述RTS包的中继节点数；

3.如权利要求1所述的基于分布式线性弥散码的放大转发功率分配传输方案，其特征在于：在步骤4)中，根据所述的ρ_k和λ_k算出信源的优化发射功率为 $P_s=\frac{P_0\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}}{\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k+\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}}$ 中继节点总的发射功率为 $P_r=\frac{P_0\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k}{\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k+\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k{\mathrm{\λ}}_k}{{\mathrm{\ρ}}_k}},$ 每个节点的发射功率为 $P_k=P_r{h}_k/\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k,$ (k＝1，2，…，M)，P₀是信源和中继总的发射功率，h_k有两种形式，基于瓶颈效应时，h_k＝min{α_k，β_k}，基于调和均值时， $h_k=\frac{{2\mathrm{\α}}_k{\mathrm{\β}}_k}{{\mathrm{\α}}_k+{\mathrm{\β}}_k};$

4.如权利要求1所述的基于分布式线性弥散码的放大转发功率分配传输方案，其特征在于：在步骤4)中，各中继节点采用放大转发的归一化系数为 ${\mathrm{\β}}_k=\sqrt{\frac{P_k}{P_s{\mathrm{\α}}_k+N_0}},$ 线性弥散码的编码矩阵为G^k-1，基矩阵为

5.如权利要求1所述的基于分布式线性弥散码的放大转发功率分配传输方案，其特征在于：在步骤5)中，按照信宿接收到的信号模型y＝SH+W来进行最大释然译码或球形译码，其中S＝[G⁰s…G^M-1s]，H＝[β₁f₁g₁…β_Mf_Mg_M]^t， $W=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{g}_k{G}^{k-1}{v}_k+w,$ w是满足CN(0，N₀)分布的加性白噪声，[·]^t表示矩阵转置。

Images