異構無線傳感器網絡中基于選擇分集的節點協作策略

摘 要:為提高無線傳感器網絡在大量節點參與協作情形下的能量效率，提出一種帶有反饋信道的虛擬協作簇間傳輸方案。此方案利用選擇分集算法，在一定的服務質量要求下，能獲得較大的選擇分集增益，從而進一步降低了單位比特能耗。仿真結果表明，此方案能在很大程度上節省單位比特能耗，延長網絡生命周期摘要內容。

關鍵詞:異構無線傳感器網絡; 選擇分集; 節點協作; 能耗模型

中圖分類號:TP393文獻標志碼:A

文章編號:1001-3695(2009)09-3452-03

doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.070

Selection diversity scheme with node cooperation in heterogeneous WSN

LONG Cheng-zhi1a，2， WU Wei-ling2， LI Li-hong1b

(1.a.School of Information Engineering， b. Software School， Nanchang University， Nanchang 330031， China; 2. School of Information Engineering， Beijing University of Posts Telecommunications， Beijing 100876， China)

Abstract:Energy efficiency is one of the most critical concerns for wireless sensor networks (WSN). This paper proposed a novel virtual multiple input multiple output (MIMO) communication scheme with feedback channel in WSNs. Using the feedback channel， channel state information (CSI) could be return to transmitting cluster. Then the “better” node could be selected to participate in cooperation. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm in energy saving.

Key words:heterogeneous wireless sensor networks; selection diversity; node cooperation; energy consumption model

在無線傳感器網絡中，每個節點電源通常不可以更換，因此降低節點能量消耗是網絡設計的一個首要問題[1]。節點能量的消耗主要包括電路消耗和通信消耗兩部分。在一些WSN的實際應用中，如戰場現場環境監測，WSN通信能量損耗受實際物理環境影響很大。引起通信能量消耗的一個主要因素就是信道的多徑。信號受多徑的影響造成衰落。要保證整個網絡的服務質量(QoS)，在發射端必然為克服多徑影響而加大發射功率，從而造成更大的通信能量損耗[2]。

MIMO是近年來發展研究的克服多徑的分集技術，成為國內外通信領域的研究熱點，它能有效地利用衰落及多徑，提高通信鏈路質量、系統容量及頻譜利用率。

Goldsmith等人在文獻[3]中的分簇拓撲的基礎上，研究了基于能量有效的MIMO協作技術在WSN中的應用，提出了基于Alamouti編碼的協作式虛擬MIMO(virtual MIMO)方案，主要是考慮利用MIMO帶來的分集增益。分集增益提高了整個鏈路的QoS，使得在給定誤比特率(BER)的前提下，性能更佳的鏈路對收端信噪比(SNR)要求可以降低，最終達到降低發射節點發射功率，節省能量的目的。此文獻結論表明，在傳輸距離超過一定門限時，可以極大地降低傳感器網絡的能耗，同時減少傳輸時延。

Jayaweera等人[4，5]在考慮空時編碼的信道訓練開銷的基礎上，提出一個適用于WSN的更為細致的分簇VMIMO能量消耗模型，并證明了即使考慮到空時編碼所需要的信道訓練序列所產生的額外開銷，只要通過適當的設計，仍然能夠在長距離簇間通信時節省大量的能量。此外文獻[6]也從STBC(space time block code)的優化選擇，以及不同的發射方案選擇方面進行了節點協作性能的研究。

此前針對分簇協作的研究主要集中在編碼方案或者一些能量消耗模型上，并沒有考慮到具體在一個發射簇或接收簇時，讓哪些節點參與協作通信，對于這些協作節點，又采取何種選擇策略，因此離實用性方面還有一定的距離。例如文獻[7]指出，在WSN的采用LEACH分簇算法之后，100個總節點數的前提下，最佳的簇頭數是10，即每個簇的平均節點數為10個，如果采用Alamouti的STBC方案，則在實際應用中，需要從10個節點中選擇兩個節點參與VMIMO協作通信。對于高密度的WSN，一個簇內的節點數目更是遠遠超過10個。在有大量節點能夠參與協作的前提下，如何采取適當的策略，選擇最佳的節點參與協作通信，從而達到最終節省能量的目的，是本文的研究重點。

1 系統模型

WSN源節點收集信息并發送給目標節點，如果目標節點較遠，則通過首先發給中繼節點，通過中繼節點轉發，以簇間多跳方式發送給目的節點，中繼節點所在的簇也可能收集信息并發送給目標節點。這種通信方式可以用圖1所示的傳輸模型表示。

考慮兩個簇，一個為發射簇Tx，一個為接收簇Rx。發射簇可以是源節點所在簇，也可以是中斷節點所在簇;而接收簇可以是中斷節點所在簇，也可以是目標節點所在簇。假設在發射簇Tx中有Nt個節點，需要Mt個節點參與協作通信，接收簇Rx中有Nr個節點，需要Mr個節點參與協作通信。假設簇間通信距離d遠大于簇內通信距離dm，即d>>dm，由于整個網絡能量消耗主要集中在簇間通信，本文只關注簇間通信的能量消耗。它包括兩部分:簇間通信信號處理的電路模塊能量消耗和發射接收所產生的通信模塊能耗。假設信道狀態信息(CSI)通過設計發射訓練序列的方式可以被接收簇獲得[4，5]，接收簇與發射簇之間建立有一個反饋信道，中繼節點和目標節點可利用反饋信道傳輸信息至發射簇。假設網絡為異構網絡，中繼節點及目標節點比協作節點有更多的能量、更強的處理能力(在同構環境中可通過在分簇算法中選擇能量最大節點為中繼節點)，簇間通信鏈路為平坦Rayleigh衰落，衰落系數hji(1≤i≤Nt，1≤j≤Nr)為均值0，方差為1的復高斯隨機變量。

2 模型分析

為分析整個簇間的能量消耗模型，有必要先引入簇間通信的數學模型。對于有Mt個協作發射節點、Mr個協作接收節點的虛擬協作MIMO通信，其數學模型[7]為

y1y2yMr=h11h12…h1Mt

h21h22…h2Mt



hMr1hMr2…hMrMt#8226;x1x2xMt+n1n2nMr(1)

它的矩陣方法表示為y=Hx+n。其中:yi(1≤i≤Mt)為接收端信號;hji(1≤i≤Mt，1≤j≤Mr)為信道衰落系數;xi(1≤i≤Mt)為發射信號;ni(1≤i≤Mt)為信道高斯噪聲。假設系統采用最大似然譯碼(maximum likelihood， ML)，在收端通過訓練序列獲得正確的信道估計下，收端瞬時信噪比[7]可以表示為

γb=H2F/Mt Eb/N0(2)

其中:H2F為信道矩陣H的F范數，有HF=∑Mti=1∑Mrj=1|hij|2;Eb為單位比特通信模塊能耗;N0是室溫下單邊帶熱噪聲功率譜密度。

依據文獻[7]的推導，可得平均誤碼率為

Pb=εHQ2γb(3)

其中:Q(x)=1/2π∫∞xe-t2/2dt=1/2erfcx/2。

在高信噪比條件下，文獻[7]同時也給出MIMO通信平均誤碼率的Chernoff界:

Pb≤Eb/MtN0-Mt(4)

如若采用Chernoff界所得平均誤碼率，則有單位比特能量總消耗[3]為

 Ebt_bound=Eb+Pc/Rb=(1+α)MtN0/

Pb1/Mt×(4π)2dк/GtGrλ2MlNf+Pc/Rb

(5)

其中:α=ξ/η-1，η為RF功率放大器效率，ξ為依賴調制方式與星座設計的峰均比;d為簇間傳輸距離;к為路徑損耗參數，文獻[3]中к=2，表示為自由空間傳播，實際的無線通信環境應用中к∈[2，6);Gt 和Gr分別是發射節點及接收節點的天線增益;λ為載波波長;Ml為鏈路邊緣補償參數;Nf為接收節點輸入端總噪聲功率譜密度(PSD);Rb為系統比特傳輸速率;Pc是整個電路模塊功率消耗。

由文獻[3]可知:

Pc≈Mt(PDAC+Pmix+Pfilt)+2Psyn+

Mr(PLNA+Pmix+PIFA+Pfilr+PADC)

(6)

PDAC、Pmix、Pfilt、Psyn、PLFA、PIFA、Pfilr和PADC分別為D/A轉換器、混頻器、發射端濾波器、頻率合成器、低噪放大器、中頻放大器、接收端濾波器和A/D轉換器的功率消耗值。

根據式 (1)～ (3)有

Eb=MtN0(erfcinv(2Pb))2/∑Mti=1∑Mrj=1|hij|2(7)

其中:erfcinv(x)為erfc(x)的反函數。

在此文討論中，假設系統采用調制方式為 M-QAM，因此有[4]

ξ=3M-2M+1/M-1

其中:M=2b。例如16QAM，則有M=16，b=4。

根據式 (5)和(7)，可得

 Ebt=Eb+Pc/Rb=3(M-2M+1)/(M-1)η×

MtN0(erfcinv(2Pb))2/∑Mti=1∑Mrj=1|hij|2×

(4π)2dк/GtGrλ2 MlNf+Pc/Rb

(8)



從式(8)中可以看出， 單位比特的總能量消耗是與式HF=∑Mti=1∑Mrj=1|hij|2成反比的。也即，為降低單位比特能量消耗，可以通過節點選擇的方法來選擇更好的傳輸信道，從而達到最終降低發射功率的目的。

3 算法描述

由第2章模型假設，對于發射簇可以在Nt個節點中選擇對應傳輸信道更佳的Mt個節點參與協作通信，對于接收簇Rx可以在Nr個節點選擇Mr個節點參與協作接收。最佳選擇準則是使得選擇出來的Mt個發送節點、Mr個接收節點所對應的信道衰落系數滿足HF=∑Mti=1∑Mrj=1|hij|2取值最大，即在發射節點與接收節點集合組成的所有可能候選子集中窮盡搜索，從中找出具有最大H2F的那個子集。但是這種方法具有很高的復雜度，計算次數多，耗費時間長，對于能量有限、計算能力有限的傳感器節點實現上述算法并不現實。另一方面，對于遠距離通信主要的影響是發送節點的發射功率，接收功率較小，因此可只考慮對發送節點的選擇，從而降低算法復雜度，節省能量。

筆者設計的發射節點選擇分集算法步驟如下:

a)在發射簇Tx中，每個節點Nti依照預先安排的時隙Si∈(S1，S2，…，SNt)廣播方式發送訓練序列至接收簇。

b)在接收簇中，每個節點j，1≤j≤Nr在接收到Tx的訓練序列后，估計出信道衰落系數Hj=[hj1…hji…hjNt]，1≤i≤Nt。

c)接收簇中，每個節點Nrj依照預先安排的時隙Sj∈(S1，S2，…，SNr)，把信道衰落系數Hj發送至中繼節點(若是目標簇，則為目標節點，下同)。

d)接收簇中的中繼節點收集到所有的信道衰落系數[H1，H2，…，Hj，…，HNr]后，計算矩陣H=[H1，H2，…，Hj，…，HNr]T中所有|hij|2，針對不同的發射節點i=1，…，Nt，可獲得不同的:

Ai=∑Nrj=1|hji|2;i=1，…，Nt(9)

令Bi為排好序的Ai，即有B1≥B2≥…≥BMt≥…≥BNt，B1=max(A1…ANt)，則B1…BMt所對應的發射節點序號為筆者要選擇參與協作通信的節點序號。

e)中繼節點通過反饋信道發送節點序列號子集C(i∈C，Ai∈(B1，…，BMt))至發射簇。由于此處只是反饋節點序列信息，只需要幾十個bit，信息量非常小，相比于kbit數量級的正向數據傳輸而言，能量的消耗可以忽略。

f)發射簇節點收到反饋節點序列號子集信息后，如果節點序號在序列號子集中，則參與協作分集通信;否則進入睡眠。

如果相干時間已到，所有睡眠發射節點蘇醒，算法跳轉到a)重新開始。

從上述算法描述中可以看出，這個方案并沒有對簇內通信增加多少額外的開銷，只是在反饋信息接收時可能增加幾十個bit的電路處理能量消耗，影響很小。但對于簇間通信，由于此算法優化選擇了使得在收端信噪比最大化的發射節點，可以比沒有考慮選擇分集的傳統方案

獲得更大的分集增益。在服務質量要求一定時，可降低節點發射功率，最終節省發射能量。

4 性能仿真及分析

仿真實驗在Pentium 4，內存516 MB的聯想臺式機上，使用MATLAB 7.4進行。搭建類似文獻[8]的分簇傳感器網絡環境，仿真兩個簇間通信誤碼率與單位比特通信模塊能耗、傳輸距離與單位比特總能耗之間的關系。簇內通信信道采用高斯信道模型，簇間通信采用瑞利信道模型，調制方式采用BPSK，通信頻率2.5 GHz，帶寬10 kHz。為更好地接近無線通信現實環境，簇間路徑損耗參數k=3.5。仿真參數列于表1中，其他未列參數可參見文獻[8]。為衡量節點選擇分集性能，本文假設在發射簇中協作節點可選擇數為20，節點簇間信道瑞r=1)、2*2 Alamouti (Mt=2，Mr=2)三種傳輸方式。后兩者系統采用Alamouti空時編碼方案。 曲線bound為基于文獻[7]所給出的系統Chernoff性能界條件下誤碼率與單位比特通信能耗關系，曲線random為基于隨機選擇節點算法條件下誤碼率與單位比特通信能耗關系，曲線N_S為基于本文設計算法(N_S)條件下誤碼率與單位比特通信能耗關系。由圖2 可知，誤碼率要求越高，則能量消耗越大。對于不同的傳輸系統，SISO(Mt=Mr=1)，2*1Alamouti(Mt=2，Mr=1)，2*2 Alamouti (Mt=2，Mr=2)， 最佳性能為 2*2 Alamouti傳輸系統。另一方面可以看出，Chernoff性能界是一個松馳界，而且它只對發射節點敏感，對于不同的協作接收節點數，卻具有相同發射節點數的系統，Chernoff性能曲線是相同的。從圖2還可以看出，由于考慮了通過發射節點的選擇來選取更佳的傳輸信道，在相同的誤碼率要求前提下，本文提出的新算法消耗的單位比特能量最低。

圖3為2*2 Alamouti傳輸方式下，考慮了電路模塊能量消耗，不同的簇間通信傳輸距離與單位比特的能量總消耗關系。從圖3可以看出，傳輸距離越遠，則比特能量消耗越大。距離較小時，隨機選擇節點算法(random)及本文設計算法(N_S)與Chernoff性能界單位比特能耗相近;但當距離增大，則單位比特發送能量消耗差別拉大。在100m時，本文提出的N_S算法仿真性能值比Chernoff性能界好50%左右，同時比隨機選擇節點算法好17%，這是因為新算法獲得了更多的選擇分集增益的結果。

5 結束語

如何節省能量，始終是WSN研究的關鍵問題。本文在分簇拓撲方案的基礎上對VMIMO在WSN中的應用進行了更進一步的分析，考慮了利用選擇發射節點的方式，選擇性能更好的信道進行數據傳輸。本文提出的N_S算法除在此不考慮節點選擇有更好的節能性能之外，還比Chernoff性能界對系統的能耗描述有更好的精確度，因此更適合系統模型的分析;另一方面，它并不隨節點數的增加而降低發送數據率或增加系統電路模塊的能量消耗，非常適合大量節點協作的場合，也適用于網絡拓撲動態變化的場景。

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