CN103002560A - 基于mimo动态信道的水声网络自适应功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及水下传感器网络通信技术领域，提出一种基于MIMO动态信道的水声网络自适应功率控制方法：将发射功率均匀分配到各发射阵元，计算等发射功率信道容量，得到系统容量与信道功率增益之间的关系；发射端通过反馈获取信道参数，在总发射功率受限情况下求得信道容量极值，根据不同信道的功率增益，进行功率初分配，获取信道最大增益；利用各子信道增益在总的传输信道增益占的比例，进行功率分配，获得信道容量极值和系统算法复杂度之间的折中；考虑水下环境网络收发阵列的运动性，优化信道传输矩阵，进行功率再分配。本发明考虑水下环境的特殊性，兼顾网络数据传输速率及节点能耗，是水下传感器网络节点功率分配及控制的可行性解决方案。

Description

基于MIMO动态信道的水声网络自适应功率控制方法

技术领域

本发明涉及水下传感器网络通信技术领域，具体来说是基于MIMO动态信道的水声网络实现数据传输速率最大化的一种自适应功率控制方法。背景技术

水下传感器网络是结合了传感器技术、无线网络技术与水下通信技术的无线通信网络，通常由水下节点和海面工作站组成。

由水下传感器节点优异的感知和检测技术，获取海洋信息数据，通过无线通信网络将数据传送至工作站，以达到分析水下环境动态变化的目的。显然，水下传感器节点间的高效通信成为了整个网络系统设计的关键。陆地无线通信网络都是以电磁波和光波作为载体，而在水下环境中二者的衰减很大，相比之下，声波在水下环境的传输特性更适合水下网络的远距离通信。

在通信网络发射和接收端采用多个换能器阵列的多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output)系统，可以充分利用传输中的多径分量，具有改善信道容量的巨大潜力，MIMO技术从无线通信领域过渡到水声通信领域无疑为改善水声信道的容量提供了一种新的技术途径。

由于水下环境的特殊性，水下无线网络与陆地无线通信网络存在很大不同，节点能量有限、网络带宽有限、信道延迟和多径干扰等，一直是水下网络通信技术需要攻克的关键难题：

(1)能量有限。水下传感器网络需要在水下布置高密度的传感器节点，水下电池不能充电，节点的储能决定了其在水下的存活时间，所以，节点能耗问题显得极其重要。

(2)带宽有限。声波在水下的传播速度大致为1500m/s，且传播速度与声波频率和水下环境相关，频率越高，声波在水中的衰减越大，所以适合用于水下通信的声波频率在几十KHz范围内。

(3)高误比特率。水下环境通信信道延迟、多径干扰等因素使得信号传输有很高的错误率。

为了在水声网络中实现高速率数据传输，提高网络吞吐量，因此需要对网络中的节点功率分配及控制提出一种合理的解决方案。现有的关于MIMO信道的建模都是假设信道特性是时不变的，在实际的水声移动通信系统中，收发阵列可能处于运动之中，而且传播环境也不是恒定的。在复杂的水下环境中，考虑到信道容量最大化和节能等因素，提出了一种基于MIMO动态信道特性进行功率调整的自适应功率控制方法。

发明内容

本发明的目的在于提高水下传感器通信网的网络性能，从数据传输速率、网络节能等方面出发，针对水声网络通信信道的特殊性，提出了一种兼顾网络吞吐量及节点能耗，适用于水下传感器网络节点功率控制的合理方案。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于MIMO动态信道的水声网络自适应功率控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：第一步，假定不采用反馈信道，发射端不知道信道状况，将发射功率均匀分配到各发射阵元，计算等发射功率的MIMO信道容量，得到系统容量与信道功率增益之间的关系；

第二步，考虑反馈信道，发射端通过反馈获取信道参数，在总发射功率受限情况下求得信道容量极值，根据不同信道的功率增益，进行功率初分配，获取信道最大增益；

第三步，利用各子信道增益在总的传输信道增益占的比例，进行功率分配，获得信道容量极值和系统算法复杂度之间的折中；

第四步，考虑水下环境中MIMO网络收发阵列的运动性，收发阵列的相对运动使得信号到达角扩展，在功率分配公式中增加空域相关性参数，优化信道传输矩阵，计算出每个阵列的发射功率，进行功率再分配。

本发明的有益效果在于，与传统的功率控制方法相比，该方案能更好地适应水下的复杂环境，提高水下传感器网络的性能。根据信道状况对发送功率进行初次分配，通常是信道状况好的信道，分配功率多，状况差，分配功率少，进而基于信道动态特性再次分配功率，从而达到功率分配最优化。通过该方法，使得传感器节点功率控制与信道的动态特性相结合，实现网络节点自适应功率控制，从而能够更好地解决未来水下传感器网络系统的功率控制问题。

附图说明

图1是信道自适应功率分配示意图。

图2是MIMO多元阵列接收动态模型图。

图3是基于信道动态特性自适应功率控制方法流程图。

具体实施方式

在对本发明的具体实施方式进行说明之前，先阐述一下MIMO信道容量的基本理论：

对一个MIMO系统，假设发射端有S根天线，接收端有V根天线，发射信号经过N条独立路径到达接收机，考虑由发射端到接收端的传输情况，信道可表示为：

$H(t,\mathrm{\τ})=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{v,s,n}\left(t\right)\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_n)$ 公式（1）

可以看出H(t,τ)是由N条路径的冲击响应H_v，s，n(t)迭加而成的，H_v，s，n(t)表示由第s个发射阵元发出的信号经过第n条传输射线到达第v个接收阵元的信道响应情况。

设连续信道的加性高斯白噪声功率为N(w)，信号功率为S(w)，信道的带宽为W(Hz)，则根据香农公式该信道的信道容量为：

$C_0=W{\log }_2(1+\frac{S}{N})\left(\mathrm{bps}\right)$ 公式（2）

在该频段内，归一化信道容量，即： $C={\log }_2(1+\frac{S}{N}),(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（3）

附图3是基于MIMO动态信道特性功率控制方法的具体实现流程。

对于多输入多输出系统，在不使用信道状态信息反馈信道的情况下，一般假设发射端不知道信道传输情况，因此将发射功率均匀的分配到各发射阵元，这种情况下MIMO系统的信道容量为：

$C_P={\log }_2\left[\det (I_V+\frac{p_0}{n_0}{\mathrm{HH}}^{+})\right],(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（4）

其中：H⁺是H的复共轭转置矩阵，det[·]表示矩阵的行列式，I是一个V×V阶的单位矩阵，p₀是单个阵元平均发射功率，n₀是接收处噪声平均功率，假设为加性高斯白噪声，表示为N(μ，σ²)，σ²为噪声的方差，即噪声的平均功率，故n₀＝σ²。接收阵元处的平均信噪比为

设λ₁,λ₂,,…,λ_m为矩阵Q的非零特征值， $Q=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{HH}}^{+},V\≤S\\ H^{+}H,V>S\end{array}\right..$ 定义m＝min(S,V)，为发射阵元与接收阵元的最小个数。第i个信道的功率增益即为λ_i。因此等功率分配下的MIMO系统容量为：

$C_P=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_0}{n_0}{\mathrm{\λ}}_i),(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（5）

对于发送端已知信道参数的情况，发射端可以根据信道传输矩阵H的特性采用适合的功率分配算法，可以优化发射信号功率，使得获得的数据传输速率具有更高的功率效率。

第一步讨论了在等功率分配下的MIMO信道容量情况，对于优化发射功率的情况，使用信道自适应算法，给各个换能器阵元分配不同的发射功率。对传输条件较好的信道，分配较多的功率；对传输条件较差的信道，分配较少的功率。

针对水下传感器节点来说，约束条件是信号的总发射功率受限，即：

$P=\underset{i=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i$ 公式（6）

p_i是分配给换能器i的功率，P是总功率，为定值。

MIMO信道的归一化容量由下式确定：

$C=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_i}{n_0}{\mathrm{\λ}}_i),(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（7）

采用拉格朗日乘数法，引入辅助函数：

$Z=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_i}{n_0}{\mathrm{\λ}}_i)+L(P-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i)$ 公式（8）

其中L为拉格朗日乘子，各发射换能器的发射功率可以令函数Z对各发射功率的偏导数为零求得：

$\frac{\mathrm{\δZ}}{{\mathrm{\δp}}_i}=0$ 公式（9）

$\frac{\mathrm{\δZ}}{{\mathrm{\δp}}_i}=\frac{1}{\ln 2}\·\frac{{\mathrm{\λ}}_i/n_0}{1+p_i{\mathrm{\λ}}_i/n_0}-L=0$ 公式（10）

得到p_i：

$p_i=\mathrm{\μ}-\frac{n_0}{{\mathrm{\λ}}_i}$ 公式（11）

其中 $\mathrm{\μ}=\frac{1}{L\ln 2}$ 为常数。

从式（11）可以看出，信道分配到的发射功率与n₀、λ_i相关。附图1形象地表示了各子信道功率分配。信道状态越好，分配的功率越多，信道状态差，分配的功率少，当信道差的程度超过阈值时，就不在此信道上分配功率。

上述功率分配算法虽然使系统的发射功率最为合理的分配到各个阵元支路中，使得信道容量的增益取得最大值，但系统实现具有较高的复杂度，我们可以采用简化的近似算法，来逼近这个最佳增益，以获得信道容量极值和系统算法复杂度之间的折中。

这种优化的功率分配算法设计思想是在信道条件较好的支路上分配较多的功率，并且尽量降低算法的系统复杂度，以提高可实用性。

信道的功率增益λ_i可以表征信道的情况，令分配给信道i的功率为：

$p_i=\frac{{\mathrm{\λ}}_i}{\underset{j=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j}P$ 公式（12）

因为功率分配和信道特性具有相同的分布形式，因此，称之为信道相关的功率分配算法。

则信道容量的表达式为：

$C_{\mathrm{SE}}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{{\mathrm{\λ}}_i}^2}{n_0\underset{j=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j}P),(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（13）

前两步都是在理想条件下推导出的信道容量关系式，但在实际应用环境中，换能器阵列的间距、信道相关性等因素都会造成MIMO信道容量的损失。在实际的水声移动通信系统中，收发阵列可能处于运动之中，而且传播环境也不是恒定的，所以必须研究收发多元阵列的运动对系统性能的影响。

仅考虑接收端的运动，声音射线到达角AOA（Angle of Arrival）随着时间而不断变化。当背离发射端运动时，多元阵列接收模型可以用附图2描述。图中相关参数含义如下：

v_r：接收阵列运动速度

α_r：接收阵列运动与阵列轴夹角R_r0：参考位置至接收多元阵列相位中心的初始距离D_r：参考位置处多元阵列辐射范围距中轴线的最大垂直距离Δ_r＝θ_r/2：接收端水声射线信号角度扩展    Δ_r∈[0,π/2]接收射线信号的角度扩展由接收换能器的初始位置及其运动速度决定，可表示为：

${\mathrm{\Δ}}_r(t,v_r,{\mathrm{\α}}_r)=\arctan \left(\frac{D_r}{R_{r0}+v_{r}t\cos \left({\mathrm{\α}}_r\right)}\right)$ 公式（14）

D_r恒定，令R_r＝R_r0+v_rtcos(α_r)，上式两边微分化简得：

-D_r(1+cot²(Δ_r))dΔ_r＝dR_r公式（15）

表明角度扩展Δ_r，随着接收阵元相位中心的远离（距离增大）而减小，并且Δ_r越大，其减小越快，即接收阵元距发射阵元越近，其运动对Δ_r影响越大，接收阵元距发射阵元越远，其运动对Δ_r影响越小。

射线信号在扩展角内可能服从确定均匀分布、随机均匀分布、高斯分布与拉氏分布等，可统一用其分布的标准差σ_r来量度其角度扩展Δ_r。因此，在考虑接收阵元运动的情况下，来波射线信号角度的标准差为：

${\mathrm{\σ}}_r(t,v_r,{\mathrm{\α}}_r)=\frac{1}{\sqrt{3}}\arctan \left(\frac{D_r}{R_{r0}+v_{r}t\cos \left({\mathrm{\α}}_r\right)}\right)$ 公式（16）

在MIMO动态收发模型中，多阵元收发射线信号的角度扩展(或标准差)是多阵元运动速度的函数，因此，收发多阵元的运动直接影响到收发信号的空域相关性。比如，在来波射线角度为确定均匀分布下，多阵元接收的射线信号间的空域相关系数为：

${\left[R_{{\mathrm{\θ}}_r,d}\right]}_{m,k}=\frac{1}{K}\underset{i=-(K-1)/2}{\overset{(K-1)/2}{\mathrm{\Σ}}}\exp [-2\mathrm{\πj}(k-m)\frac{d}{\mathrm{\λ}}\sin \left({\mathrm{\θ}}_{r,i}\right)]$ 公式（17）其中：θ_r，为来波方向角其中，i＝(K-1)/2,...,(K-1)/2

d，为换能器阵元间距

K，声波射线数

为接收端的空域相关系数（r）矩阵

MIMO收发系统信道矩阵可表示为：

$H=G_r{R}_{{\mathrm{\θ}}_r,d}{G}_t$

G_r＝[g₁,g₂,...,g_V]与G_t＝[g₁,g₂,…,g_S]分别是V×V与S×S的独立同分布瑞利衰落矩阵；是V×S的多阵元收发信号相关矩阵，它们受到收、发天线运动的影响。在发端阵元等功率发射下的MIMO信道容量为：

$C_{\mathrm{MIMO}}={\log }_2\left[\det (I_V+\frac{p_0}{n_0}{\mathrm{HH}}^{+})\right],(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（18）

其中：H是V×S的随机信道矩阵，I_V是V×V阶单位矩阵，

是各接收阵元平均信噪比。动态MIMO容量表示为：

$C_{\mathrm{DYNAMIC}-\mathrm{MIMO}={\log }_2\left[\det (I_V+\frac{p_0}{n_0}\left(G_r{R}_{{\mathrm{\θ}}_r,d}{G}_t\right){\left(G_r{R}_{{\mathrm{\θ}}_r,d}{G}_t\right)}^{+})\right]}$

$={\log }_2\left[\det (I_V+\frac{p_0}{n_0}\left(G_r{R}_{{\mathrm{\θ}}_r,d}{G}_t\right)\left({G_t}^{+}{R_{{\mathrm{\θ}}_r,d}}^{+}{G_r}^{+}\right))\right]$

$=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_0}{n_0}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ri}}{r}_i{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ti}})$

$=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_0}{n_0}{r}_i{\mathrm{\λ}}_i),(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（19）

使用优化功率算法时，各个阵元所分配的发射功率可以随着节点的移动而自适应调节，调节的时间间隔需要根据节点的移动速率进行设定，在节点慢速运动时（<1m/s），某时刻的发射功率分配由下式决定：

$p_i=\frac{r_i{\mathrm{\&lambda;}}_i}{\underset{j=1}{\overset{S}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_j{\mathrm{\&lambda;}}_j}P$ 公式（20）

则考虑了MIMO信道动态特性后容量的表达式为：

$C_{\mathrm{SE}-\mathrm{DYNAMIC}-\mathrm{MIMO}}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+\frac{{r_i}^2{{\mathrm{\&lambda;}}_i}^2}{n_0\underset{j=1}{\overset{S}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_j{\mathrm{\&lambda;}}_j}P),(\mathrm{bps}/\mathrm{Hz})$ 公式（21）

概括而言，本发明给出的技术方案为：

第一步，假定不采用反馈信道，发射端不知道信道状况，将发射功率均匀分配到各发射阵元，计算等发射功率的MIMO信道容量，得到系统容量与信道功率增益之间的关系；第二步，考虑反馈信道，发射端通过反馈获取信道参数，在总发射功率受限情况下求得信道容量极值，根据不同信道的功率增益，进行功率初分配，获取信道最大增益；

第三步，利用各子信道增益在总的传输信道增益占的比例，进行功率分配，获得信道容量极值和系统算法复杂度之间的折中；

第四步，考虑水下环境中MIMO网络收发阵列的运动性，收发阵列的相对运动使得信号到达角扩展，在功率分配公式中增加空域相关性参数，优化信道传输矩阵，计算出每个阵列的发射功率，进行功率再分配。

Claims (1)

1.一种基于MIMO动态信道的水声网络自适应功率控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

第一步，将发射功率均匀分配到各发射阵元，计算等发射功率的MIMO信道容量，得到系统容量与信道功率增益之间的关系；

第二步，考虑反馈信道，发射端通过反馈获取信道参数，在总发射功率受限情况下求得信道容量极值，根据不同信道的功率增益，进行功率初分配，获取信道最大增益；

第三步，利用各子信道增益在总的传输信道增益占的比例，进行功率分配，获得信道容量极值和系统算法复杂度之间的折中。

第四步，考虑水下环境中MIMO网络收发阵列的运动性，收发阵列的相对运动使得信号到达角扩展，在功率分配公式中增加空域相关性参数，优化信道传输矩阵，计算出每个阵列的发射功率，进行功率再分配。

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