（通信与信息系统专业论文）能量异构的无线传感器网络节点协作传输策略研究.pdf

摘要 l i l l i l l l li i i l l l l l l l l l l l l1 1 u l y 2 14 2 0 5 6 摘要 无线传感器网络应用领域广阔，具有低成本、动态拓扑性强等特点，其研 究应用越来越受关注。由于成本、体积等限制，传感器节点能量有限，如何从 各方面有效降低能耗，延长网络生命周期，一直是无线传感器网络的研究重点。 而在网络总能耗中，无线传输能耗占了很大一部分比例，而将虚拟m i m o ( 多 输入多输出) 传输方式应用于无线传感器网络中，将比普通传输方式更为有效 地降低传输能耗。 对虚拟m i m o 的研究主要集中在节点协作传输策略的设计和能量消耗、系 统容量等方面的研究，而以往大部分协作传输策略研究都是针对于同构网络， 对异构无线传感器网络的研究更为贴近现实。现有传输策略在虚拟m i m o 传输 的设计、簇头及协作节点的选择上依然存在不足，本文针对这些不足之处，提 出了能量有效的基于异构无线传感器网络的节点协作传输策略。本文的主要贡 献在于以下几个方面： ( 1 ) 对虚拟m i m o 原理进行研究，对簇间虚拟m i m o 的传输方式进行设计， 在编码、转发、合并和译码等方式上，选择更为适合无线传感器网络的方法。 并对普通传输方式与虚拟m i m o 传输方式的能耗进行分析，对网络中各节点能 耗进行建模分析。 ( 2 ) 针对能量异构的无线传感器网络，提出了一个能量更为有效的节点协作 传输策略a s v m f a d v a i l c e ds e pa n dv i r t u a lm i m o ) 策略。该策略结合适应于 能量异构的分簇算法s e p 协议和虚拟m i m o 传输方式，并在其基础上进行改进。 在分簇阶段，由能量无限的s i n k 节点收集各节点信息，并对其进行分簇，在簇 头和协作节点的选择上，考虑到了高级节点应具备更大概率以及剩余能量和距 离等因素，使得网络能量得到均衡。在传输阶段，采用普通传输和虚拟m i m o 传输相结合的传输方式，选择能耗较小的方式进行传输。结果表明，该策略在 减少能耗、延长网络生命周期及提高信息接收量方面具有较大优势。 关键词：能量异构；无线传感器网络；虚拟m i m o ；协作传输 a b s t r a c t a b s t r a c t w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r ki sw i d e l yu s e di nm a n yf i e l d sb e c a u s eo fi t sl o wc o s t ， d y n a m i ct o p o l o g ya n do t h e rc h a r a c t e r i s t i c s t h er e s e a r c h e r sp a ym o r ea n dm o r e a t t e n t i o no ni t sa p p l i c a t i o n d u et ot h ec o s t ，v o l u m ea n do t h e rr e s t r i c t i o n s ，t h ee n e r g v o fs e n s o rn o d ei s l i m i t e d t h e r e f o r e ，h o wt or e d u c et h ee n e r g yc o n s u m p t i o n e f f e c t i v e l ya n de x t e n dt h en e t w o r kl i f e t i m e ，i sa l w a y st h ee m p h a s i si nt h er e s e a r c ho f w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k t h e e n e r g yc o n s u m p t i o ni n t h ew i r e l e s st r a n s m i s s i o n a c c o u n t sf o ral a r g ep r o p o r t i o no ft o t a le n e r g yc o n s u m p t i o n i fw ea p p l yt h ev i r t u a l m i m o ( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) t r a n s m i s s i o ni nt h ew i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k i tw i l lb em o r ee f f e c t i v et or e d u c et h et r a n s m i s s i o ne n e r g yt h a no r d i n a r yt r a n s m i s s i o n t h ef o c u so ft h ev i r t u a lm i m or e s e a r c hi st h e d e s i g no fn o d ec o o p e r a t i v e t r a n s m i s s i o ns t r a t e g ya n dt h ea n a l y s i so fe n e r g yc o n s u m p t i o na n ds y s t e mc a p a c i t y i n t h e p a s t ，m o s tr e s e a r c h e s o fc o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o n s t r a t e g y a r eb a s e do n i s o m o r p h i s mn e t w o r k h o w e v e r , t h er e s e a r c ho fh e t e r o g e n e o u sw i r e l e s ss e n s o r n e t w o r ki sm o r ec l o s et or e a l i t y t h e r es t i l lr e m a i nd e f i c i e n c i e so nt h e d e s i g no f v i r t u a lm i m ot r a n s m i s s i o na n dt h ec h o i c eo fc l u s t e rh e a da n dc o o p e r a t i v en o d ei nt h e e x i s t i n gt r a n s m i s s i o ns t r a t e g y a i m e da tt h e s ed e f i c i e n c i e s ，t h ee n e r g ye f f e c t i v e s t r a t e g yo fn o d ec o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o nb a s e do nt h eh e t e r o g e n e o u sw i r e l e s ss e n s o r n e t w o r ki sp u tf o r w a r di nt h i sp a p e r t h em a i nc o n t r i b u t i o ni sa sf o l l o w s ： ( 1 ) r e s e a r c ho nt h ep r i n c i p l eo fv i r t u a lm i m ot r a n s m i s s i o n ；d e s i g nt h ev i r t u a l m i m ot r a n s m i s s i o nm e t h o db e t w e e nt h ec l u s t e r s ；a sf o rt h eo nc o d i n g ，f o r w a r d i n g ， c o m b i n ga n dd e c o d i n g ，c h o o s em o r es u i t a b l em e t h o df o rw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ； c o m p a r et h ee n e r g yc o n s u m p t i o no fv i r t u a lm i m ot r a n s m i s s i o nw i t ho r d i n a r y t r a n s m i s s i o n ；m o d e l i n ga n a l y s i se a c hn o d e se n e r g yc o n s u m p t i o ni nt h en e t w o r k ( 2 ) an o d ec o o p e r a t i v et r a n s m i s s i o ns t r a t e g yw i t hm o r ee f f e c t i v ee n e r g y , n a m e d a s v m ( a d v a n c e ds e pa n dv i r t u a lm i m o ) ，f o rt h eh e t e r o g e n e o u sw i r e l e s ss e n s o r n e t w o r ki s p u tf o r w a r di nt h i sp a p e r t h i ss t r a t e g yc o m b i n e st h es e pp r o t o c o l ( s u i t a b l ei nh e t e r o g e n e o u sw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ) a n dv i r t u a lm i m ot r a n s m i s s i o n w h a t sm o r e ，t h em e t h o di si m p r o v e db a s e do ni ti nt h i sp a p e r o nt h e c l u s t e r i n g i i a b s t r a c t s t a g e ，s i n kn o d ew i t hi n f i n i t ee n e r g yc o l l e c t st h ei n f o r m a t i o nf r o ms e n s o rn o d e s ，a n d t h e nc l u s t e r si t w h e nc h o o s i n gt h ec l u s t e rh e a da n dc o o p e r a t i v en o d e ，w ec o n s i d e r t h ef a c t o rt h a ts e n i o rn o d es h o u l dh a v eg r e a t e rp r o b a b i l i t ya n dm o r es u r p l u se n e r g y a n dl o n g e rd i s t a n c et ob a l a n c et h en e t w o r ke n e r g yo nt h et r a n s m i s s i o ns t a g e ，w e a p p l yt h ec o m b i n a t i o no fo r d i n a r - yt r a n s m i s s i o na n dv i r t u a lm i m ot r a n s m i s s i o n ，a n d c h o o s et h el e s se n e r g yc o n s u m p t i o nm e t h o d t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e d s t r a t e g y h a sm o r ea d v a n t a g e si nr e d u c i n ge n e r g yc o n s u m p t i o n ，p r o l o n g i n gt h e n e t w o r kl i f ec y c l ea n di m p r o v i n gt h ei n f o r m a t i o nr e c e i v eq u a n t i t y k e yw o r d s ：e n e r g yh e t e r o g e n e o u s ；w s n ；v i r t u a lm i m o ；c o o p e r a t i v e n o d e i i i 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 研究背景及意义 科技的不断进步促进了无线通信、集成电路、传感器以及微机电系统的发 展，低成本低功耗的无线传感器得以大规模应用，无线传感器网络也随之出现【， 成为2 1 世纪最能影响人类的关键技术之一。其应用领域广阔，正被广泛应用到 军事，工农业生产，环境监测，智能家居，医疗等领域。它的大规模应用会使 得“无所不在”的计算进一步融入现实中，对人类未来生活模式产生深远的影响 【2 ，3 】 0 无线传感器网络的研究已受到世界一些主要科技大国的高度重视，许多相 关政策和战略也随之制订。目前来说，针对无线传感网的研究，很多情景假设 都较为理想，离现实使用还有较长一段距离，仅仅存在一些简单少量节点的应 用，在大规模节点组网方面还没有有效的应用实例。因此，对无线传感器网络 进行研究，并且加以改进，推广应用，有着深远的意义。 尽管当前的微电子技术已快速发展，更多的硬件资源能够集成在传感器节 点中，但受到成本、体积和功耗的限制，传感器节点的计算能力、存储能力和 电池容量还是无法与许多移动终端设备相比，于是现有网络和通信技术的应用 受到很大的限制。尤其是传感器节点只能够携带能量有限的电池，还无法及时 补充或更换，在实际应用中常常因为能量的耗尽而使网络过早失效。因此，能 量被视为无线传感器网络最珍贵的资源，如何提高能量的有效性也一直是研究 面对的首要问题。 有文章分析了传感器节点总的能耗分布，指出通信模块在进行信息传输或 者空闲时消耗的能量占总能耗的比例最大【4 j 。所以可以考虑将无线通信领域内的 一些节能技术应用到无线传感器网络中，用以减少无线通信能耗，从而延长网 络生命周期。 m i m o ( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 技术即多输入多输出技术，是将多根 天线安装于发射端和接收端，以此来抑制无线信道衰落，具有分集增益、空间 复用增益、阵列增益和干扰抑制等优势【5 】，m i m o 技术在不增加带宽的情况下， 能成倍提高通信系统的容量以及频谱利用率，是最富竞争力的技术之一。最重 第1 章绪论 要的是，m i m o 技术可以获得分集增益，在同样的误码率及发送功率的条件下， 能够明显节省系统通信能耗，而且m i m o 无线通信技术在理论研究方面已逐渐 成熟，并逐步走向产品开发【6 ，7 i 。 在将m i m o 的思想融入无线传感器网络时，需要考虑到在体积小，能量有 限的无线传感器节点上安装多天线是难以实现的。因此提出了一个虚拟m i m o 的技术【8 1 ，即通过无线传感器网络中的节点间相互协作，把协作节点当做天线， 构成一个虚拟的天线阵，通过这个虚拟天线阵来发送接收信号，从而实现m i m o 传输以获取分集增益。 有研究结果表明，在考虑节点协作产生的通信能耗的情况下，虚拟m i m o 传输方式也能有突出的节能效果，可以显著减少传输能耗和时延一j ，因此在无线 传感器网络研究领域，虚拟m i m o 技术越来越受到重视。近几年来国内外已经 有许多研究人员提出了相应的解决方案，但大部分都是针对同构无线传感器网 络进行的，而现实中的无线传感器网络则经常出现节点异构的情况。本文通过 对虚拟m i m o 传输技术的研究，对其编码、转发、合并及译码方式进行设计， 使之成为更适应无线传感器网络的传输方式，并针对能量异构的无线传感器网 络，结合适用于能量异构的无线传感器网络的分簇方式，在此基础上分析其不 足之处并进行改进，提出能量更为有效的节点协作传输策略，达到减少能耗， 延长网络生命周期的目的。因此，本文的研究成果具有重要的理论和实际意义。 1 2 无线传感器网络概述 1 2 1 无线传感器网络结构 无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ，w s n ) 是由部署在监测区域内 大量传感器节点( s e n s o rn o d e ) 、网关节点( s i n kn o d e ) 及管理用户通过分布式协 议自组织方式形成的网络，与移动路由、基站者等通信设施相独立【l 训。普通传 感器节点具有低成本低功耗等特点，且具有传感、数据处理和无线通信能力。s i n k 节点是一个中心处理节点，它可向传感区域里普通传感器节点发送命令，如数 据采集等，还能接收以及处理普通传感器节点传送的数据，具有计算能力强， 能量无限等特点。 2 第1 章绪论 s i n k j , w , 蕊豢 雠札 图1 1 传感器网络体系结构 图1 1 为典型的传感器网络体系结构示意图，如图1 1 所示，大量传感器节 点通过随机或者确定部署的方式分布在传感区域内，通过自组织形式形成无线 通信网络。传感器节点将需要的信息采集处理后，通过一定的路由方式将数据 传回s i n k 节点，s i n k 节点再通过网络或卫星将处理后信息传回用户管理中心。 图1 2 传感器节点硬件体系结构 图1 2 为典型传感器节点的硬件体系结构示意图。尽管国内外出现了很多传 感器节点的设计【1 1 , 1 2 】，但原理上与图1 2 所示的相类似，一般由四个模块构成： 传感器模块，处理器模块，无线通信模块和能量供应模块【1 3 ，1 4 】。其中，传感器模 块包括传感器和a d 转换器，由传感器从监控区域中收集声音、温度、湿度、图 像、压力或地震波等传感数据信息，这些数据信息经由信号调理电路后，再通 过a d 转换器进行转换，传至处理器模块；处理器模块则包含处理器和存储器， 负责整个节点的操作控制，对节点本身收集和其他节点转来的数据进行相应的 处理和存储；无线通信模块的主要功能是通过无线通信与其他节点进行信息交 互，例如交换各自收集的数据以及控制信息；能量供应模块的功能则是为整个 节点的运行供应能量。传感器节点的种类繁多，一般使用何种传感器节点取决 于系统的具体应用。 3 第1 章绪论 1 2 2 无线传感器网络应用领域 无线传感器网络具有低成本和部署快速灵活的特点，在远程传感方面将开 辟许多新的应用空间。随着它的大量应用，无线传感器网络将成为我们生活的 重要组成部分，极大改变我们的生活。无线传感器网络技术在军事、工业、环 境、交通、健康和家居等领域，都有着广阔的应用前景。 ( 1 ) 军事领域 因为无线传感器网络节点密度大、成本低廉和动态拓扑性强、自组织性强 等特点，所以不会由于某些节点被恶意损坏而使系统崩溃，它将成为c 4 1 s r t 系统的重要部分。在军事上，可广泛用于恶劣环境，用于对兵力、装备和弹药 等进行监测，监视战场，侦查敌方的布防，也可用于目标的定位，战损的评估， 武器攻击的探测等领域【”】。 ( 2 ) 工业领域 在工业方面，可以通过传感器监测设备的震动、磨损情况，迅速得到设备 的健康状态，也可以将传感器部署在生产线上，在线控制产品质量。为提高设 备性能和产品质量，降低维护成本，无线传感器网络可以提供一种低成本解决 方案【1 6 1 。 ( 3 ) 环境领域 在环境科学研究中，无线传感器网络为大规模野外数据采集和气象监测提 供了便利，可应用于监测土壤酸碱度、跟踪候鸟、小型动物的迁徙，研究气候 变化对农作物的影响，林火和洪水的监测等 1 7 , 1 8 。 ( 4 ) 交通领域 无线传感器网络成本低廉，在交通方面进行大规模的部署，可以极大降低 交通监控的网络成本，而且通过一些车载传感器或者道路传感器的配合，人们 也可以更为方便和动态掌握到路况以及交通信息。 ( 5 ) 健康领域 由于节点造价低、体积小、便于携带和易于植入等特点，无线传感器网络 在健康领域，可以广泛应用于药品控制，还可通过在病人身上安装微型传感器 进行体征采集和监测等【1 9 , 2 0 】。 ( 6 ) 家居领域 通过在家电中植入传感器节点，并与外部网络互联，可以实现家电间的远 程控制。也可以在所有家居中都植入一些传感器节点，使之组成一个智能家居 4 第1 章绪论 环墙【2 l ，2 2 1 。 除此之外，无线传感器网络在灾难救援、空间探测、交互式应用等领域， 也有着广阔的应用空间，并且不断孕育出全新的行业应用模式。 1 2 3 无线传感器网络特点及评价标准 无线传感器网络有着传统网络无法比拟的许多优势，如网络规模大、成本 低、节点硬件简单、功耗低等，有着广阔的应用前景及发展空间。但在实际应 用中，传感器节点通常也存在一些现实的约束【2 3 】： ( 1 ) 能量有限 一般传感器节点采用电池供电，而电池的能量是有限的。由于节点数量多， 成本低，分布广，应用环境较为复杂恶劣，所以为数量庞大的传感器节点更换 电池是不现实不合算的。因此，对能量高效使用，减少节点能耗，延长网络的 生命周期是无线传感器网络研究的关键。 ( 2 ) 通信能力有限 由于无线传感器网络的能量有限，根据无线通信的能量e 与距离d 的关系： e = k d ”，k 为常数，刀的取值与很多因素有关，如障碍物多干扰就大，? 的取 值就大。在能量e 的限制下，一般r l 满足关系2 ，z 4 。通信能耗会随着距离的 增加急剧增大，因此，适宜传感器节点的无线通信半径一般在1 0 0 m 以内。而且 传感器节点的无线通信的速率只有几十k b s ，带宽极为有限。 ( 3 ) 计算和存储能力有限 传感器节点采用了高度集成化的设计，体积小、价格低、功耗小，必然限 制了其内部器件的功能，也必然导致了存储容量较小，处理能力有限。这样就 要求无线传感器网络的算法计算简单。 s i n k 节点是传感器网络一个特别的节点，一般是采用基站的形式。它是连接 传感器网络与外部网络的节点，通常能量的供应不受限制，视为能量无限，并 拥有较强的计算存储能力和通信能力。 对于无线传感器网络性能标准，一般从以下几个方面进行评价： ( 1 ) 能量有效 由于传感器节点的硬件限制，能量的有限，使得能量的有效性成为无线传 感器网络最重要的一个性能标准，如何节约有限的能量，减少节点的能耗，延 长网络的生命周期，是面对的首要问题。 5 第1 章绪论 ( 2 ) 网络的连通性 传感器节点之间需要通过直接通信、无线多跳或间接通信等方式来协同工 作，网络的连通性将有效地保证网络自身无线多跳自组织通信的开展，网络感 知通信等服务质量也直接由其决定。 ( 3 ) 算法复杂性 由于传感器节点的计算能力和存储空间的限制，高效简单的算法复杂度也 成为无线传感器网络的一个重要性能指标。 f 4 ) 网络的可扩展性 无线传感器网络的网络规模较大，如果没有网络可扩展性的保证，网络的 性能也会显著降低，可扩展性需求是无线传感器网络的关键需求。 1 3 文章课题来源 本文的课题来源： 江西省科技厅科技支撑项目“无线传感器网络关键技术研究”， 2 0 0 7 z d 0 3 7 0 0 ； 江西省科技厅科技支撑项目“基于w s n 电子健康系统的研发”， 2 0 0 8 z d 0 6 5 0 0 。 项目编号： 项目编号： 1 4 文章组织结构 本文的组织结构如下： 第1 章是绪论部分，首先阐述了本次研究的背景和意义，接着对无线传感 器网络有个系统的调研与分析，包括无线传感器网络结构( 网络体系结构，节 点的硬件结构) 、应用领域、特点及评价标准。 第2 章是阐述虚拟m i m o 策略关键技术原理部分。首先介绍了异构无线传 感器网络的结构特征，本次研究是基于能量异构的无线传感器网络。进而对现 有的一些节点协作传输策略进行归纳，引出虚拟m i m o 传输策略。接下来在总 结了虚拟m i m o 传输的关键技术原理，并阐述了无线传感器网络中引进虚拟 m i m o 技术的原因，以及研究现状和现有研究的关键问题和现有不足。 第3 章设计了基于能量异构的无线传感器网络协作传输策略，设定了能量 异构的无线传感器网络的模型，对虚拟m i m o 传输方式的关键技术进行设计， 6 第1 章绪论 使之更为适合无线传感器网络。结合分簇算法，分析可改进之处，在此基础上 提出了一个基于虚拟m i m o 的节点协作传输a s v m ( a d v a n c e ds e pa n dv i r t u a l m i m o ) 策略，在簇头选举、协作节点选举方面，提出了更为合理、节省能量的 方法，在分簇阶段、传输阶段减少节点能耗，均衡网络能量。最后对该策略的 系统能量消耗进行建模分析。 第4 章为仿真与性能分析部分。通过仿真对比了s i s o 与虚拟m i m o 的能 耗，对传输阈值进行分析，并对a s v m 策略进行性能分析，在生命周期、节点 生存状态和接受信息量等方面，将其与l e a c h ( l o we n e r g ya d 印t i v ec l u s t e r i n g h i e r a r c h y ) 协议、s e p ( s t a b l ee l e c t i o np r o t o c 0 1 ) 协议、s e pm i m o 方式进行对比， 通过仿真，验证了其优越性。 最后，对全文进行了小结，并提出有待下一步解决的问题。 7 第2 章关键技术原理 第2 章关键技术原理 这一章是关键技术原理部分，为第三章的设计部分作理论铺垫。首先对异 构无线传感器网络的结构特征进行介绍，本次研究则是基于能量异构的无线传 感器网络。进而对现有的一些节点协作传输策略进行归纳，引出虚拟m i m o 传 输策略。接下来在总结了虚拟m i m o 传输的关键技术原理，并阐述了无线传感 器网络中引进虚拟m i m o 技术的原因，以及研究现状和现有研究的关键问题和 不足。 2 1 异构无线传感器网络结构特征 早期的无线传感器网络研究，一般集中在对同构的无线传感器网络的研究， 即所有传感器节点的节点资源都是一样的，节点类型相对来说比较单一。但是 在实际的应用中，大部分的传感器网络的节点并不是完全相同的。例如在传感 器网络中一些重要的地方，会投放比普通传感器节点计算能力更强，或者是有 太阳能电池，当然成本也更高的传感器节点，这里称之为高级节点。 根据能量、计算能力、感知能力和通信能力等的不同，传感器节点能够分为不 同的类型。由多种不同类型的传感器节点组成的网络称之为异构无线传感器网络， 反之，称之为同构无线传感器网络 2 4 1 。传感器网络中节点的异构性【2 5 1 可以分为： ( 1 ) 能量的异构性 传感器网络节点的能量异构性普遍存在，不同类型的传感器节点通常配置 不同的初始能量，即便是传感器网络节点类型相同，因与s i n k 节点具有不同距 离，通信时也会有不同的能耗。有些传感器网络，还会在网络运行后再补入新 的传感器节点，这些新d h x c f l 节点较网络中其他节点，将拥有更多的能量【2 6 ，2 7 1 。 ( 2 ) 计算能力的异构性 在一些特殊的场景中，需要一些更为高级的节点进行监测或处理工作幽j 。 因此，相较普通节点而言，这些高级节点一般需要配置更高的处理器( 3 2 位或 6 4 位) ，更大的内存，其f l a s h 更多，功能也更复杂。 ( 3 ) 链路异构性 由于无线传感器网络有限的通信能力，其链路的传输质量难以保证。在网 8 第2 章关键技术原理 络中加入一些能量更大计算能力更强的高级节点，可以对链路质量进行改善， 对于多跳无线传输网络，还可减少数据传到s i n k 节点的平均跳数。有研究人员 在理论上详细分析了节点能量的异构性，链路异构性等，并通过模拟仿真对其 进行了验证【2 9 j 。 ( 4 ) 网络协议异构性 有时无线传感器网络还会结合其他通信协议，构成混合通信协议模型。这 样可以提高网络性能，增强其可靠性，也可降低节点能耗，那么必然涉及到不 同协议的节点。 异构网络主要特点有： ( 1 ) 网络存在不同类型的节点。包括初始能量不同的节点，计算能力不同的 节点，网络协议不同的节点等。 ( 2 ) 网络存在不同功能作用的节点。节点的分工和作用不同，有的只有传感 信息采集和发送的工作，有的只有数据融合和转发的工作，这些不采集信息， 只负责数据融合的节点，通过接收底下成员信息，通过一定的路径转发给s i n k 节点或者上层，不同的网络结构复杂度会导致不同的转发过程。 ( 3 ) 网络存在不同的拓扑组成结构。网络分簇过程中，不同类型的节点在底 层自组织规划和区分，以簇为单位进行分组。对于用户来说，他们对节点的分 组和工作是不知道的。 2 2 协作传输策略 在协作传输策略研究方面，n o s r a t i n i aa 等人综述了协作传输技术，对比了 三种比较有代表性的协作传输策略【5 1 ，即放大转发式( a m p l i f y a n d f o r w a r d m e t h o d s ) 、检测转发式( d e t e c t a n d f o r w a r dm e t h o d s ) 和编码协作式( c o d e d c o o p e r a t i o n ) 。 ( 1 ) 放大转发式 放大转发式的策略如图2 1 所示。该策略是源节点将源信号发送给协作节点 以及s i n k 节点。协作节点在接收到源节点发来的信号后，将信号放大后转发给 s i n k 节点。s i n k 节点同时接收源节点发来的源信号和协作节点发来的放大信号， 将这两个信号合并然后做最终的判决。在这里，协作节点放大接收到的源节点 的信号的同时，也放大了传来的噪声信号，即便如此，s i n k 节点可以接收到相互 9 第2 章关键技术原理 独立的两个衰减信号，并在这两个信号的基础上进行更好的解码判决。 源 节点 图2 1 放大转发式协作传输 ( 2 ) 检测转发式 图2 2 为检测转发式传输策略。该策略是源节点将源信号发给协作节点和 s i n k 节点，与放大转发式策略不同的是，协作节点接收到源信号后，对源信号进 行检测恢复，再将回复后的信号估计值转发给s i n k 节点。该策略要求s i n k 节点 对与协作节点的信道误码率必须了解，这样才能便于做最优检测。此外，协作 节点转发大量源信号的估计值，可能会对s i n k 节点检测恢复数据产生不利的影 响。为了避免错误的传播，有人提出了混合检测转发策略，就是在高信噪比信 道中使用协作传输，而在低信噪比使用非协作通信【j 。 源 节点 图2 2 检测一转发式协作传输 ( 3 ) 编码协作式 编码协作式传输策略如图2 3 所示，该策略将协作融入到了信道编码中，虚 1 0 第2 章关键技术原理 拟m i m o 传输技术属于这种传输策略，本文讨论的协作传输也就是编码协作式 传输。源节点首先对要发送的信号进行编码，随后，将码字的一部分转发给中 继节点，自己发送码字的另一部分。这样可以通过相互独立的两个衰减信道来 传输码字的不同部分，s i n k 节点在接收后也能更好的进行检测判决。这种方式的 优势在于编码后产生的协作，可以减少不必要的信息交互以及反馈，从而取得 高效的性能。 源 节点 图2 3 编码协作传输 n o s r a t i n i aa 在分析上述三种协作式传输方式时，还得出了在大多数信噪比 情况下，采用编码协作式传输策略要更优于其他两种方案的结论。他还提出了 将虚拟m i m o 技术实用化需考虑的两个问题，一个是对适合的协作节点的动态 选择，另一个是通过信道情况对节点传输功率进行调整，以便提高性能3 1 1 。 2 3 虚拟m i m o 相关技术原理 根据发射端和接收端使用天线情况，空间分集分为两类【3 2 ，3 3 】：发射分集 ( m u l t i p l e ：n p u ts i n g l eo u t p u t ，m i s o ) 和接收分集( s i n g l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ， s i m o ) 。发射分集是在源信号经发射端经过信息处理后，通过发射端的多根天线 发射出去；而接收分集是接收端使用多根天线接收发射信号的独立副本。如果 将发射分集和接收分集联合起来，即在发送端和接收端均使用多天线，就构成 了多输入多输出系统( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ，m i m o ) 。图2 4 为m i m o 系统结构，其过程为信源的信息，通过空时编码，由多天线发射出去，由多天 线接收，通过空时解码，传到信宿。 第2 章关键技术原理 发送人 空匕天线_ j 堕l 人到 编；八 码l 灭利 图2 4 m i m o 系统结构图 m i m o 拥有有效抑制多径衰落、提高系统容量、提高频率利用率等优点。 在将m i m o 的思想融入无线传感器网络时，需要考虑到在体积小，能量有限的 无线传感器节点上安装多天线是难以实现的。因此提出了一个虚拟m i m o 的技 术，即通过无线传感器网络中的节点间相互协作，把协作节点当做天线，构成 一个虚拟的天线阵，通过这个虚拟天线阵来发送接收信号。 源节点或 中继节点 目的节点 或中继节 点 图2 5 虚拟m i m o 簇间传输 如图2 5 所示，虚拟m i m o 系统的通信过程如下：信源采集到信息，通过 编码后，转发给协作节点，将协作节点当天线，发射出去，信宿的协作节点接 收到相关信息后，直接转发给信宿，由信宿合并以及解码。因此，虚拟m i m o 技术涉及到的相关技术有：编码、转发、合并、解码。后面将对相关技术分别 讲述 3 4 , 3 5 1 。 2 3 1 编码技术 虚拟m i m o 技术中的编码为空时编码【3 6 ，3 7 1 。空时编码方法一般分为三类： 分层空时码( l a y e r e ds p a c e - t i m ec o d i n g ) ，空时格型码( s p a c e t i m e t r e l l i s 1 2 第2 章关键技术原理 c o d i n g ，s t t c ) ，空时分组码( s p a c e - t i m eb l o c kc o d i n g ，s t b c ) 。 ( 1 ) 分层空时码 分层空时码最初由朗讯公司的贝尔实验室的提出【3 8 】。它需要在发射端和接 收端安装使用多根天线，接收端的天线数要大于发射端，而且译码时对信道的 信息要精确知晓，这一编码方式主要适用在固定无线接入的场景，例如室内、 办公环境和郊区等需固定无线接入的地区。分层空时码的基本思想是先将高速 信息流先解复用，然后分成多个独立的低速数据支流；各数据支流都分别用不 同的信道编码器进行编码；信道编码后的数据支流再进行分层空时结构编码， 经过调制后发送到各自的发射天线，再使用相同的符号波形或载波频率在同一 时间发射出去。 ( 2 ) 空时格型码 空时格型码是根据分集增益和编码增益的准则设计的【3 9 1 ，但是一个好的空 时格型码的码字搜索设计非常复杂。满分集增益指的是发射天线数乘以接收天 线数，空时格形码在满分集增益方面很难达到，而且也很难获得编码增益1 4 0 , 4 1 】。 空时格型码的基本思想对接收端的信道条件已知的情况下，将任意两个码字矩 阵的欧氏距离最大化，这样可以最佳折中分集增益、传输速率以及格型复杂度 还有源码复杂度，所以在3 种空时编码方案中，空时格型码展现的性能最好， 但是译码复杂度较高。 ( 3 ) 空时分组码 空时分组码在传感器网络中的应用最为广泛，它包括两大类：1 空时发射 分集，这一分集最开始是19 8 8 年a l a m o u t i 用两根发射天线的进行简单发射分集 技术提出的【42 i 。其基本思想是将正交化的设计思想推广至多天线，发射端的数 据经过空时分组码编码后，可以分成多个数据支流，然后通过多根发射天线在 同一时间发送出去；接收端采用最大似然译码算法，就通过空时码字矩阵的正 交性，将发射而来的数据用简单的形式进行解码。2 正交发射分集，由m o t o r o l a 作为c d m a 2 0 0 0 ，3 gc d m a 的标准提出。这两类空时分组码都具有不牺牲频谱 效率，不扩展信号宽带的优点，而且译码可以使用最大似然译码算法，译码的 接收机设计可以比较简单。缺点是不能提供编码增益。空时分组码中的a l a m o u t i 编码，能够获得完全分集增益，而且计算简单，采用最大似然译码算法进行处 理，译码复杂度低，因此被广泛用在无线传感器网络【4 3 】。 第2 章关键技术原理 2 3 2 转发策略 根据协作节点对信号的处理方式不同，转发策略可以分为放大转发( a f ) ， 解码转发( d f ) ，选择动态中继等【4 4 1 。 ( 1 ) 放大转发 放大转发指协作节点在自身功率约束的条件下，对收到需转发的信号进行 简单的放大。放大转发实现简单，计算简单耗能少。但是有个缺点，由于只是 简单的放大接收到的信号，所以噪声也会随之放大。在信道条件不好时，会影 响性能。 ( 2 ) 解码转发 解码转发指源节点先对发送信息进行信道编码，经调制后广播发送，协作 节点在收到广播信号后，对接收到的信号先进行解码，再通过编码后转发至目 的节点。这个方法的优点是对信道有较好的适应性。但是计算复杂，而且信道 条件较差时，接收端可能无法正确解码。 ( 3 ) 选择动态中继 选择动态中继是指协作节点会先对信道衰落系数进行预测，并将其与某一门 限进行比较，如果小于这一门限，源节点就简单通过重复形式或者其他更好的编 码方式继续向目的节点进行信息传输。如果大于某一门限，就采用a f 或者d f 的策略，以获得分集增益。这个的优点是性能不受限于信道条件。但是实现复杂。 2 3 3 合并方法 在接收端接收到来自不同天线发射而来的信号，需要将这些信号进行组合， 最大限度的获取信号。合并方法分为三类：最大比合并、等增益合并以及选择 合并，下面将简要介绍这三种合并方法。 ( 1 ) 最大比合并 最大比合并首先假定了接收端对各路信道的幅度增益口几) 和载波相位失真 q o ) 能准确估计，然后再利用复信道增益口，o ) e x p 阿o ) 】，1 = 1 ，2 ，l ，对各 路的信号进行相干解调，将接收信道和信号分量e x p 【_ 舅o ) 】相乘，就能够相处 相位失真舅( f ) ，在利用相对应的幅度增益对相干检测后的信号进行加权，把所 有加权信号加到一起，输入判决器。 ( 2 ) 等增益合并 等增益合并是对接收信号进行相干解调后，用相同的加权值来消除相位失 1 4 第2 章关键技术原理 真易o ) ，各支路的相干检测信号只是进行简单的叠加后输入到判决器。与最大 比合并这种方式相比，等增益合并不要求估计幅度衰落a t o ) ，对接收端的复杂 度要求低，复杂性降低。 ( 3 ) 选择合并 选择合并是利用接收端来监测各路信号的信噪比，在各路信号中，选择信 噪比最大的信号作为输出信号，而其他支路的信号弃之不用。选择合并和上述 两种方法相比，更易于实现，但是性能也是最差的。 以上三种方法中，性能最好的是最大比合并，其次是等增益合并，最差的 是选择合并。不过如果分集阶数较低的话，三种方法的性能差异也会缩小。 2 3 4 解码方式 对于空时编码的解码方式有多种，针对不同的空时编码有不同的解码方式。 其中包括最大似然译码算法、最小均方误差检测算法、v i t e r b i 算法等。 ( 1 ) 最大似然译码算法 在对空时分组码进行解码时，最大似然译码算法可以通过正交设计，在接 收端对信号进行线性处理，可以解码任何空时分组码【4 5 】。最大似然译码算法对 接收端的结构要求简单，这一点很具有实际应用的意义，尤其是对于成本低廉、 节点体积小的无线传感器网络。最大似然译码的工作原理为接收端在接收到数 据之后，通过最大似然检测的判决准则，得到符号序列，在星座图反映射后获 得译码数据流，完成译码。 ( 2 ) 最小均方误差检测算法 这一算法普遍用于分层空时码，它的工作原理是引入了串行干扰消除的思 想【4 6 i 。在接收到信号进行检测时，接收端会先检测一个支流信号，然后通过算 法对此支流的干扰进行消除，再将信道矩阵进行重置，以此类推，循环检测其 他的支流信号，直至结束。这个算法考虑到了噪声的影响，最小化信号与估计 信号值的均方误差。 ( 3 ) v i t e r b i 算法 对于空时格型码进行解码时，一般采用v i t e r b i 算法。其工作原理是先将接 收到的信息进入解调器进行判决，再送入译码器进行译码【4 7 】。这是一种基于序 列的译码，用的是卷积码的解码方式。在使用v i t e r b i 算法时对接收端的结构要 求较高，即便是分集增益和频带利用率较小时，译码复杂度也相应很大。 1 5 第2 章关键技术原理 2 4 虚拟m i m o 在w s n 中的应用 本节将介绍虚拟m i m o 引进无线传感器网络的原因，接下来会对其在国内 外的研究现状作一个调研，分析其发展趋势，并总结虚拟m i m o 协作策略研究 的关键问题和现有不足。 2 4 1 虚拟m i m o 引进w s n 的原因 由前面可以知道，无线传感器网络由于节点的体积、成本的限制，以及难 以更换电池等原因，能量也受到限制。因此，