CN109361430A - 一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，建立基于压缩感知的多用户水声传感网络模型，该模型包括：中继节点的转发功率采用平均功率分配的方式，源节点和目的节点之间的通信经中继节点的转发完成；所述协作传输方法包括：第一时隙，源节点发送数据，第二个时隙，中继节点放大转发接收到的数据给目的节点；第一时隙源节点发送稀疏数据，稀疏的源节点同时广播要发送的信号给中继节点；第二时隙，中继节点将接收到的信号放大转发给目的节点等效为稀疏信号被压缩后的数据，实现了将高维信号映射到低维空间传输；目的节点将中继节点转发来的数据，通过重构算法恢复压缩信号的重构误差；根据重构误差选择合适的协作中继数目。

Description

一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法

技术领域

本发明涉及水下无线通信领域，尤其涉及将多中继协作技术和压缩感知技术应用到水声通信中，提出了一种实现大容量的多用户水声传感网络协作传输方式，目的是提高整个系统的性能。

背景技术

水声传感器网络是水下环境监测、资源开发的重要基础。水声通信具有传输损耗大、传输时延大、多径效应显著和有效传输带宽窄等特性。

协作通信技术，可以使配备单天线的移动节点共享节点之间的天线，所以节点之间可以形成虚拟的多输入多输出系统来获得分集增益以提高信道容量，协作通信可以有效提高通信系统容量和距离。

目前的协作通信在陆地无线通信领域的最优中继节点的选取、系统的功率分配应用十分广泛。近年来在水声通信中，也越来越多的引入协作通信。水声通信因其信道多径效应严重，水下噪声等对通信的影响很大，因此中继节点的选择、中继节点的数量选择、协作的策略以及协作资源的分配的设置都会不同程度的影响协作通信的质量，因此合理设计通信系统的这些参数，可以实现更高质量的水声通信。

发明内容

为了提高协作水声通信容量，本发明将压缩感知理论应用于水声传感网络通信，提出一种基于压缩感知理论的大容量水声传感网络通信方法，详见下文描述：

一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，建立基于压缩感知的多用户水声传感网络模型，该模型包括：中继节点的转发功率采用平均功率分配的方式，源节点和目的节点之间的通信经中继节点的转发完成；所述协作传输方法包括：

第一时隙，源节点发送数据，第二个时隙，中继节点放大转发接收到的数据给目的节点；第一时隙源节点发送稀疏数据，稀疏的源节点同时广播要发送的信号给中继节点；

第二时隙，中继节点将接收到的信号放大转发给目的节点等效为稀疏信号被压缩后的数据，实现了将高维信号映射到低维空间传输；目的节点将中继节点转发来的数据，通过重构算法恢复压缩信号的重构误差；根据重构误差选择合适的协作中继数目。

进一步地，所述协作传输方法还包括：将水声信道作为测量矩阵，并验证水声信道作为测量矩阵的合理性。

其中，所述第一时隙源节点发送稀疏数据具体为：

根据压缩感知理论的稀疏表示X＝Ψ·S，X是源节点S_i实际发送的稀疏信号，S是在稀疏域内对X的稀疏表示，稀疏基矩阵Ψ等效为一单位矩阵。

进一步地，所述协作传输方法还包括：

根据重构误差的大小，选择合适的中继节点R_i的个数N参与协作过程，利用单天线节点之间的相互协作，共享天线，形成虚拟的多输入多输出系统，获得空间分集。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

1、本发明基于多用户水声通信网络模型和压缩感知固有特性，以及水下通信环境的特点，在保证信号能够准确重构的前提下，实现大容量传输；

2、本发明采用的多用户水声通信信道可以作为压缩感知理论的测量矩阵，可以基于压缩感知理论，实现大容量多用户水声通信。

附图说明

图1为水声传感网络大容量协作传输模型的示意图；

图2为一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法的流程图；

图3为相对重构误差的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例1

本发明实施例提供了一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，理论基础是压缩感知技术。参见图1和图2，该方法包括以下步骤：

101：建立基于压缩感知(CS)的多用户水声传感网络模型；

102：将水声信道作为测量矩阵，并证明水声信道作为测量矩阵的合理性；

103：通过基追踪(BP)重构算法恢复压缩信号的重构误差；根据重构误差选择合适的协作中继数目。

综上所述，本发明实施例基于多用户水声通信网络模型和压缩感知固有特性，以及水下通信环境的特点，在保证信号能够准确重构的前提下，实现大容量传输。

实施例2

下面结合具体的计算公式、实例对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：

一、构建协作压缩感知多用户水声传感网络模型

压缩感知理论的三要素是压缩感知模型的建立、测量矩阵的选取和利用重构算法实现信号重构。

参见图1，该多用户水声传感网络模型包括：N个源节点、M个中继节点和1个接收节点。源节点S_i(1≤i≤N)、中继节点R_i(1≤i≤M)和目的节点D均配置为单天线。

其中，源节点S_i的总发射功率为P_S，中继节点R_i的转发功率采用平均功率分配的方式，总转发功率为P_r。假设源节点S_i和目的节点D之间没有直传链路，所有通信都要经过中继节点R_i的转发来协作完成。

将通信过程划分为如下两个时隙过程：

在第一时隙，源节点S_i发送数据，第二个时隙，中继节点R_i放大转发接收到的数据给目的节点D。因为传感器网络中只有少量传感器节点需要发送数据，大部分节点是静默状态，所以第一时隙源节点S_i发送数据是稀疏的。稀疏的源节点S_i同时广播要发送的信号给中继节点R_i。

在第二时隙，中继节点R_i将接收到的信号放大转发给目的节点D。因为中继节点R_i的数目小于源节点S_i的数目，中继节点R_i收到的数据等效为稀疏信号被压缩后的数据，实现了将高维信号映射到一个低维空间传输的目的。目的节点D，将这些中继节点R_i转发来的数据，通过重构算法恢复传感器节点的数据。

假设网络中的各个节点之间传输的OFDM(正交频分复用)信号是稀疏度为K的稀疏信号X，根据压缩感知理论的稀疏表示X＝Ψ·S，X是源节点S_i实际发送的信号，S是在稀疏域内对X的稀疏表示，因为此时源节点S_i发送的信号是稀疏信号，因此稀疏基矩阵Ψ等效为一单位矩阵。

各个节点之间的通信信道均为水声信道，水声信道是具有较大衰落的频率选择性多径信道，假定源节点S_i与中继节点R_i之间的信道、中继节点R_i与目的节点D之间的信道分别表示为：

其中，h_MN代表第M个中继节点R_i与第N个源节点S_i之间的信道，C_MM代表第M个中继节点R_i与目的节点D之间的信道。

假设信号的发射频率为f，多径数目为p，则第p条多径的信道频率响应为：

式中，假设每条多径的累计反射系数Γ_p均相同，取为l_p代表第p条路径的长度，A(l_p,f)表示第p条路径的吸收系数，A(l_p,f)的表达式为：

A(l_p,f)＝l^δ[a(f)]^l (3)

其中，a(f)为吸收系数，l为信号的传播距离，δ是路径损耗指数，是一个常量，当水声信号传播呈球面扩散时，取值为2，当传播呈柱面扩散时，取值为1，实际的信号传播取值为1.5，所以，本发明实施例可假设δ＝1.5，具体实现时，根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例对此不做限制。

其中，上述a(f)可由下面的计算公式得到：

式中，f为信号传输频率。

二、验证水声信道可以作为测量矩阵：

压缩感知理论的一大关键在于测量矩阵的选择，压缩感知采样点的减少，等价于信号长度由N降维到M(M远小于N)，这个过程就是由测量矩阵实现的，测量矩阵能够在实现信号降维的同时保留原信号的信息。作为测量矩阵，必须满足约束等距理论(RIP)，即压缩感知中的测量矩阵Φ必须与稀疏基矩阵Ψ不相关，才能保证原始信号可以被重构。

假设源节点S_i发送的信号是稀疏的，则稀疏基矩阵为单位矩阵。

第一时隙，源节点S_i向中继节点R_i广播发送信号，则中继节点R_i接收到的信号可以表示为：

Y_r＝H_sr·X+n_r， (5)

其中,n_r为M×1维度的中继节点R_i处的加性高斯白噪声，其均值为零。H_sr为源节点S_i与中继节点R_i之间的水声信道，X为源节点S_i发送的信号，用矩阵表示为X＝(x₁ x₂…x_n)^T,x为源节点S_i发送的OFDM符号，假设符号长度为k，因此X为N×k维度的发送信号矩阵。

第二时隙，目的节点D接收到的信号可以表示为：

上述公式(4)用矩阵表示为：

其中，n_d为目的节点D处的均值为零的加性高斯白噪声向量，Y_r为中继节点R_i接收到的信号向量，n_r为中继节点R_i处的加性高斯白噪声向量，A为放大转发矩阵，x_N为第N个源节点发送的OFDM符号，y_M为目的节点D接收到的来自不同中继节点R_i的信号向量，A_MM为第M个中继节点R_i处的放大系数，c_MM为第M个中继节点R_i到目的节点D之间的信道参量，h_MN为第M个中继节点R_i到第N个源节点之间的信道参量，n_rM为中继节点处的噪声，n_dM为目的节点D处的噪声。

上述信道传输矩阵H_sr和H_rd中的每一个元素均为水声信道，水声信道是时变的，具有频率依赖性衰落特性的多径信道，因此信道传输矩阵H_sr与稀疏基矩阵Ψ不相关，满足CS中的约束等距准则(RIP)。信道传输矩阵H_rd和放大转发矩阵A均为对角矩阵，所以它们的行向量不能通过稀疏基矩阵Ψ的列向量表示，因此也满足RIP准则，改写(5)式，如下：

Y_d＝Φ·X+(A·H_rd·n_r+n_d) (7)

其中，Φ＝A·H_rd·H_sr，作为CS中的测量矩阵，满足RIP准则。

三、根据信号的重构误差选择协作中继数目：

构建完成系统模型，证明了水声信道可以作为测量矩阵完成后，CS的下一步进行信号的重构，对于稀疏信号的重构有许多经典的重构算法。根据MATLAB仿真得到的重构误差曲线的大小，选择合适的中继节点数量参与协作。

通过研究证明，如果观测矩阵是一个与稀疏基矩阵Ψ不相关的矩阵，则当M≥cKlog(N/K)(C是一个取决于具体环境的特定常数)时，信号就可以采取合适的重构算法实现高概率的重构。其中，K为信号向量的非零个数，即稀疏度，c为一个很小的常数。

由于水下环境噪声明显，采用抵抗噪声效果较好的基追踪(BP)重构算法。BP算法的主要思想是求解一个凸优化问题，获取到信号的最优解。

假设重构得到的信号为X'，用原始信号X与重构信号X'之间的欧氏距离表示相对重构误差，表达式如下：

按照误差表达式进行仿真，可得到如下相对重构误差曲线。根据重构误差的大小，选择合适的中继节点R_i的个数N参与协作过程，利用单天线节点之间的相互协作，彼此共享天线，形成虚拟的多输入多输出(MIMO)系统，获得空间分集，根据N的大小设计的测量矩阵的维度可以实现更好的非相关特性，以实现更好的重构效果。

综上所述，本发明实施例基于多用户水声通信网络模型和压缩感知固有特性，以及水下通信环境的特点，在保证信号能够准确重构的前提下，实现大容量传输。

实施例3

下面结合图3对实施例1和2中的方案进行可行性验证，详见下文描述：

仿真图如图3所示，分别对信号稀疏度为5，10，15，20时进行了仿真，由图2可知，稀疏度为5时，中继节点R_i的数量要大于等于30，此时的重构误差接近零，可以实现高精度的重构，稀疏度为10，15，20时同理，中继节点R_i的数目分别要大于等于40，55，60。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，其特征在于，

建立基于压缩感知的多用户水声传感网络模型，该模型包括：在水声通信中，中继节点的转发功率采用平均功率分配的方式，源节点和目的节点之间的通信经中继节点的转发完成；

所述协作传输方法包括：

第一时隙，源节点发送数据，第二个时隙，中继节点放大转发接收到的数据给目的节点；第一时隙源节点发送稀疏数据，稀疏的源节点同时广播要发送的信号给中继节点；

第二时隙，中继节点将接收到的信号放大转发给目的节点等效为稀疏信号被压缩后的数据，实现了将高维信号映射到低维空间传输；目的节点将中继节点转发来的数据，通过重构算法恢复压缩信号的重构误差；根据重构误差选择合适的协作中继数目。

2.根据权利要求1所述的一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，其特征在于，所述协作传输方法还包括：将协作传输过程中的水声信道作为测量矩阵，并验证协作传输水声信道作为测量矩阵的合理性。

3.根据权利要求1所述的一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，其特征在于，所述第一时隙源节点发送稀疏数据具体为：

根据压缩感知理论的稀疏表示X＝Ψ·S，X是源节点S_i实际发送的稀疏信号，S是在稀疏域内对X的稀疏表示，稀疏基矩阵Ψ等效为一单位矩阵。

4.根据权利要求2所述的一种多用户水声传感网络大容量协作传输方法，其特征在于，所述协作传输方法还包括：

根据重构误差的大小，选择合适的中继节点R_i的个数N参与协作过程，利用单天线节点之间的相互协作，共享天线，形成虚拟的多输入多输出系统，获得空间分集。