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无线传感网虚拟MIMO关键技术研究无线传感网虚拟MIMO关键技术研究邱云周(通信与信息系统)指导老师：刘海涛研究员捅要无线传感器网络是一个能量受限的网络，如何使网络系统能量消耗最小化是无线传感网中的。个重要研究课题。将能量受限的单天线传感节点以一定的机理协同起来形成虚拟的多入多出MIMO系统，以此来提高网络系统的频谱效率和能量效率，达到降低系统能耗，延长网络生存周期的目的。本论文重点研究了虚拟MIMO方案和性能、协同分集技术、信道估计技术、功率分配与网络系统能耗等。本文作者以论文的研究思路成功申请了国家高技术研究发展计划(863计划)项目，并作为项目第二负责人全面负责该项目的研究工作，以此为支撑，推动了博士论文研究的深入与进展，取得了一些研究成果，概括如下：首先，结合三层传感网，提出了一种虚拟MIMO方案，并讨论了基于DSTBC和V-BLAST的两种虚拟MIMO方案特点和应用场合；搭建了一套通用的物理层仿真平台：提出了一种更为合理的方案比较方法，用此方法比较了不同天线下的各个方案的性能优劣，得出了一些结论。其次，基于DSTBC的虚拟MIMO结构，通过对各种协同分集方案的深入研究，提出了一种新的协同分集方案，即基于分布式空时分组编码译码转发DSTBC．DF的协同分集方案，设计了适合协同通信的网络协议，并讨论了协同同步与伙伴分配算法，仿真验证了新方案的有效性。再次，分析了低空地表无线信道的特点，研究了瑞利多径信道相关理论；对基于频域二阶统计奇异值分解的盲估计方法进行了推导，并对利用恒定指数来消除信源信号转换模糊的方法进行了改进，同时提出了对互信道元素并行估计的新方法，仿真验证了新方法有更好的估计效果。然后，基于V-BLAST的虚拟MIMO结构，提出了KILT条件法和等信干比方法的自适应功率分配方法，解决了文献中Lagrange极值法在迭代过程中出现负功率系数的问题，并分别改进了ZF．SIC和MMSE．SIC两种检测算法；基于DSTBC的中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 摘要虚拟MIMO，利用块正交的STBC方案，提出了自适应功率分配的最优和次最优加权的的方法。仿真结果验证了上述几种新算法的有效性。最后，分两种场景分别研究了基于V-BLAST的虚拟MIMO系统和基于DSTBC的虚拟MIMO协同分集系统的能耗情况，仿真结果表明两种虚拟MIMO系统相比SISO系统能耗均有较大的节约。通过本论文的研究，验证了基丁两种虚拟MIMO方案的无线传感网，在相同条件下相比传统的无线传感网都有更高的能量效率，并从物理层为无线传感网节能提供了有效途径，对加速无线传感网的发展与应用无疑有重要意义。关键词：无线传感网虚拟MIMO协同分集信道估计功率分配Il中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究ResearchonKeyTechnologyofVirtualMIMOBasedonWirelessSenorNetworksQiuYunzhou(CommunicationandInformationSystem)Directedby：LiuHaitaoAbstractWirelesssensornetwork(WSN)isanenergy-constrainednetwork．It’SthemostimportanttasktOresearchhowtominimizethewholeenergyconsumptioninWSN．Combininglotsofenergy-·constrainedsingle·-antennasensornodescooperativelytoformavirtualmulti—inputmulti—output(MIMO)systemmayincreasespectrumandpowerefficiencyofnetworksystems，SOastodecreasenetworkenergyconsumptionandprolonglifetimeofWSN．ThisdissertationmainlyexplorestheschemesandperformanceofvirtualMIMOtechnology,aswellascooperativediversity,channelestimation，powerallocation(PA)，andenergyconsumptionofnetworks，etc．Basedonthecontentsofthisdissertation，theauthorhassucceededinapplyingfortheprojectoftheNationalHighTechnologyResearchandDevelopmentProgram(863Program)，beentakingchargeofthestudyingworkoftheprojectastheviceteamleader，whichhasboostedfurtherresearchofdissertation，andgottensomeachievements．Firstofall，avirtualMIMOframeworkbasedonthree—layerWSNisproposed，andwealsodiscussthecharacteristicsandapplicationscenarioofdistributedspace—timeblockcoding(DSTBC)andverticalBelllaboratorieslayeredspace-time(V-BLAST)themesbasedonvirtualMIMO．Thenweestablishageneralphysical-layersimulationplatformandpresentamorereasonablemethodtocomparedifferentschemes，withwhichweanalyzetheperformanceofallschemesandmakesomeconclusions．Secondly,accordingtothestudyofexistingschemesofcooperativediversityinvirtualMIMOsystembasedonDSTBC，weadvanceanewcooperativediversityscheme中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学住论文 AbstractemployingDSTBCdecodeandforward(DSTBC—DF)，andpresentrelevantnetworkprotocols．Thealgorithmsofcooperativesynchronizationandpartnerassignmentarealsodiscussed，andsimulationresultsshowtheproposedcooperativediversitythememoreavailable．Thirdly,weanalyzespecialtiesofnear-groundwirelesschannel，anddeducetheoriesofmulti—pathRayleighchannels．ThenafterdeducingtheblindidentificationofMIMOchannelsbasedonsingularvaluedecompositioninfrequencydomainsecond-orderstatistics，wepresentasolutiontoidentifyMIMOchannelswithparallelestimationandimprovethemethodofcombininginvariantindicestoavoidpermutationambiguityofthesourcesignals．Thesimulmionresultsshowthatourproposedestimationalgorithmperformsbetterthantheformerones．Fourthly,forV-BLASTvirtualMIMOsystem，owingtothepresenceofnegativepowercoefficientswhenusingLagrangemultipliermethod，wepresentatransmitPAmethodbasedonKKTconditionandequalSINRseparately,andalsomodifythedetectingalgorithmsofzeroforcingsuccessiveinterferencecancellation(ZF—SIC)andminimummeansquareerrorSIC(MMSE—SIC)toadaptPA．ForDSTBCvirtualMIMO，wepresentoptimalandsuboptimalalgorithmsofadaptivePA．Thesimulationresultsshowourproposedthemesmoreavailable．Finally,weanalyzeenergyconsumptionofvirtualMIMOsystemsbasedonV-BLASTandcooperativediversityvirtualMIMOsystembasedonDSTBCseparately．ThesimulationresultsshowthatvirtualMIMOsystemhavemuchenergysavingthanSISOsysteminthesamecondition．TheresearchresultsofthisdissertationdemonstratethatbothkindsofvirtualMMOsystemsinWSNhavehigherenergyefficiencythanconventionalSISOsystem。WeoffermethodsavailableforreducingenergyconsumptionofWSNfromphysical—layer’whichareveryimportanttoacceleratethedevelopmentandapplicationofWSN．Keywords：WirelessSensorNetworkVirtualMIMOCooperativeDiversityChannelEstimationPowerAllocationlV中国科擘院上海徽系统与信息技术研究所博士学位论炙 中国科学院上海微系统与信息技术研究所学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中幽科学院上海微系统与信息技术研究所或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一起工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：——日期：学位论文使用授权声明本人完全了解中国科学院上海微系统与信息技术研究所有关保留、使用学位论文的规定，即研究所有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的论文在解密后遵守此规定。论文的公布(包括刊登)授权中国科学院上海微系统与信息技术研究所人才教育处。研究生签名：——导师签名：——同期：中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文117 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究1．1无线传感器网络概述第l章绪论历史跨入二十一世纪，人类社会已进入一个崭新的发展阶段——信息社会。通信和网络技术的迅猛发展加速了信息交流，极大地促进了人类社会的“全球化”，深刻改变了社会的经济、政治与生活面貌。20世纪80年代以来，信息产业一直是发展最快的产业。人们追求任何人(Whoever)在任何时问(Whenever)、任何地点(Wherever)与任何人(Whomever)进行任何种类(Whatever)的信息交换。信息的获取是信息技术产业链和应用环节的第一步，没有它就没有信息的传输、处理和应用，就没有信息化。传感器技术是信息获取的最重要、最基本的技术。从目前的进展看，所有现存的事物、状态、过程和演进，都可以用物理量来描述，这个量就含有信息，都可以用传感器来获得。传感器信息获取技术从单一化到集成化、微型化，进而智能化、网络化，成为信息获取的新手段，从而出现无线传感器网络技术和相应的应用。无线传感网是信息技术的一次历史性机遇。1999年，美围的移动计算和网络国际会议上，提出无线传感网是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇；2002年，美国橡树岭实验室断言IT时代正在从“Computeristhenetwork”向“Sensoristhenetwork’’转变；2003年，美国《技术评论》杂志(((TechnologyReview)))Ilj评价无线传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首；2005年，世界经济论坛(2005全球议程》专辑撰文《智能传感网如何拯救地球》；目前国际上己兴起传感网的研究热潮。无线传感网将改变战争的样式。美国国防部在2000年将传感器网络定位为五个国防尖端领域之一，其后美军方制定了一系列的传感网研究计划。美国海军副司令ArthurCebroski说：“我们正关注着正在兴起的基于传感器网络的战争”。美国《今日防务》杂志更认为无线传感器网络的应用和发展，将引起一场划时代的军事技术革命和未来战争的变革。无线传感器网络可定义为由随机布设的大量多种类无线传感节点组成，能够迅速组成自适应的网络拓扑结构，并对分布式动态信息进行协同感知和处理，形成残缺、受限的自治综合信息系统，是人类的远程神经术梢。与互联网不同的是，互联网连接的是虚拟的信息空间，而无线传感网连接的是现实的物理空间。1．1．1无线传感网的发展微电子技术、计算技术和无线通信等技术的进步，推动了低功耗多功能传感器的快速发展，使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 第1章绪论能。传感器信息获取技术已经从过去的单一化渐渐向集成化、微型化和网络化方向发展，并将会带来一场信息革命。文献【2】介绍了传感器网络的发展历程。传感器网络最初来源于美国国防先进研究项目局DARPA(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency)的一个研究项目。当时处于冷战时期，为了监测敌方潜艇的活动情况，需要在海洋中布置大量的传感器，使用这些传感器所监测的信息来实时监测海水中潜艇的行动13J。但是由于当时技术条件的限制，使得传感器网络的应用只能局限于军方的一些项目中，难以得到推广和很快发展。近年来随着通信技术、嵌入式计算技术、微电子技术和传感器技术等的发展，使得传感器网络的理想蓝图能够得以实现，其应用酊景越来越广，国内外各个研究机构对它的研究方兴未艾【41。无线传感器网络是新兴的F一代传感器网络，具有非常广泛的应用前景，其发展和应用，将会给人类的生活和生产的各个领域带来深远影响。发达国家如美国、同本和西欧，都非常重视无线传感器网络的发展，投入巨资进行无线传感器网络的研发。我国现代意义的无线传感网研究几乎与发达国家同步启动。中科院上海微系统与信息技术研究所跟踪这一新兴领域的国际前沿，同时根据国家需求，联合国内相关单位(军方、中科院、地方政府、中电集团、航天、高校等)丌展关键技术攻关和广泛的应用研究，并取得了一系列研究成果，先后攻克了多项关键技术，研制出了五个系列九种传感网端机、四个系列基站等原型样机，完成扩频码分多址传感网、认知无线传感网、自组织移动传感网和端机微网等多种类型的网络原理样机，实现了无线传感网络与卫星网络(如铱星、创新一号微小卫星)、互联网、移动网络等的接入；并在信息处理方面，实现了分布式三级信息融合与处理；完成了我国第一个无线传感网核心协议芯片的研制，为我国自主知识产权的无线传感网的广泛应用打下基础。在无线通信领域，针对语音、视频和计算机局域网等领域，具有中高数据率的应用都有相应的国际标准，而低速率应用研究相对较少。近年来无线传感器网络的出现引起了全世界范围的广泛关注并得到了飞速发展，无线传感器网络的应用不需要较高的传输带宽，而需要较低的传输延时和极低的功率消耗，目前国际上还没有形成统一的标准。IEEE正在努力推进无线传感器网络的应用和发展，1998年3月，IEEE标准化协会正式批准成立了IEEE802．15工作组，致力于无线个人区域网络WPAN(WirelessPersonalAreaNetwork)的物理层和媒体访问子层的标准化工作【51。IEEE802．15工作组内有四个任务组TG(TaskGroup)，分别制定适合不同应用的标准。这些标准在传输速率、功耗和支持的服务等方面存在差异。其中任务组TG4制定IEEE802．15．4标准，针对低速无线个人区域网络LR．WPAN(Low—RateWirelessPersonalAreaNetwork)制定标准。该标准把低能量消耗、低速率传输和低成本作为重点目标，旨在为个人或家庭范围内不同设备之间低速互连提供统一标准。目自仃，国内外已提交中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学4Li色"文 无线传感网虚掘MIMO荧键技术研究多个无线传感器网络标准的草案，相信不久的将来，IEEE标准化协会就会公布无线传惑器网络的标准。1．1．2无线传感网的特点无线传感器溺络的研究以应耀为鎏标，然焉无线传感网应用之广泛是“无赝不在”的，显然针对每～种应用开发相应的传感网设备是不现实也是不经济的。但尽管应用模式千差万别，无线传感嗍的设备组成在物理层本质足相同的，～个典型的传感器设备的基本组成和功能包括如下几个单元：传感模块、控制计算模块(由嵌入式系统构成，包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等)、逶信模块(国无线通信单元组成)、以及能源管理模块№J，如图1．1所示。t⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯’⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯_-．?传感器模块控制计算模块通信模块图1。l典型无线传感网设备结构针对不同应用，无线传感网系统采用的信息获取模式、网络及传输介质、选择的频段和调制方式等，是决定无线传感网的设备性能、体积、成本、丌发周期和能耗的关键环节。jl篷测簇图l。2传感器瘸络典型的拓扑结构随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点通过自组织的孛国葶毒学院上海微系统毒禧怠技拳磋究谚博士学经论必 第1章绪论方式构成网络，借助于节点中内置的形式多样的传感器测量所在周边环境中的热、红井、声纳、雷达和地震波信号等，从而可以探测包括温度、灞度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等参数。在传感器网络中，其节点不需要预先安装或预先决定位置，提高了动念随机部署于不可达或危险地域的可行性，节点任意散落在被监测区域内，这一过程是通过飞行器撒播、人工埋置和火箭弹射等方式完成的。节点迅速组成自适应的网络拓扑结构，对分俪式动态信息进行协同感知和处理，形成受限的自治综合信息系统。图l。2是典型的无线传感器网络的体系结构17】。无线传感器网络传输一般不需要很高的带宽，但是对功耗要求却很高，采用低功耗设计叠为关键。幽f尤线传感节点通常使用存储容量受限的嵌入式处理器，凶此对协议栈的大小也有严格限制。另外，无线传感器网络对网络安全性、节点自动配置、网络动念重组等方面也有一定瓣要求。无线传感器网络与传统的无线网络有着不同的技术要求和设计目标18】，前者以数据为中心，后者以传输数据为目的，在高速移动的环境中通过优化路由和资源管理策略最大化带宽的利用率，同时为用户提供一定的服务质量保证。在无线传感器溺络中，除了少数节点需要移动以外，大部分节点都是静i}=的。冈此，如鹰程不影响功能的前提下，尽可能节约无线传感器网络的电池能量消耗，设计有效的策略延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题。传统网络的设计遵{：|羲着“端到端”的边缘论思想p】，强调将一切与功能楣关的处理都放在网络的端系统上，中间节点仅仅负责数据分组的转发。对于传感器网络，这不是～种合理的选择，传感器网络的中间节点上与具体应用相关的数据处理、融合和缓存也显得很有必要。无线传感器霹络这些独特的要求和制约因素为传感器网络的研究提出了薪的技术问题和很多新的挑战。传感器网络的主要特点有IⅢJ⋯】：◆传感器网络节点在电源能量、通信能力、计算能力和存储容量等方面受限由于传感器节点的微型化，节点的电池能量有限，两且由予实际情况限制，频繁的给节点更换电池是不现实的，所以传感器节点的能量限制是整个传感器网络设计最关键的约束之一，它直接决定了网络的工作寿命。另一方砸，传感器节点的计算和存储能力有限，使得其不能进行复杂的计算，传统Intemet网络上成熟的协议和算法对传感器网络蠡吾畜开销太大，难以使用，因此必须重新设计简单有效的协议及算法。◆传感器网络的拓扑结构变化很快由予传感器网络自身的特点，传感器节点在王俸和睡眠状态之间切换以及传感器节点随时可能由于各种原因发生故障而失效，或者有新的传感器节点补充进来以提高网络的质量，这些特点都使得传感器网络的拓扑结构变化很快，这对网络各种4中麓科学院上海徽系统与信怠技术研究萎鼋祷士学位论文 无线传感网虚拟MIMO荚键技术研究算法(如路由算法和链路质量控制协议等)的有效性提出了挑战。此外，如果节点具备移动能力，也鸯可能带来网络的拓季}变化。◆以数据为中心传感器网络是任务型网络，脱离传感器网络谈论传感器节点没有任何意义。用户使用传感器网络查询事件时，童接将赝关心的事件通告给网络，丽不是通告给某介确定编号的节点。I：Y,In说人们可能希望知道“检测区域的东筑角上的温度是多少”，而不会关心“节点8所探t,,tli!l的温度值是多少"。所以传感器网络是以数据为中心的网络，丽传统网络传送的数据是和节点的物理地址联系起来的。以数掘为中心的特点要求传感器网络麓够脱离传统网络魏寻圭盘过程，快速有效的组织起各个节点赫信息并融合提取出有用信息直接传送给用户。1。l。3无线传感网的应用随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和R益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器．丌始在世界范围内出现。由这些微型传感器构成的传感器网络引起了人们的极大关注。这种传感器网络综合了传感器技术、嵌入式_；=}-算技术、分布式处理技术和通信技术，能够汝作地实时蓝测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽而准确的信息，传送到需要这些信息的用户。传感器网络可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件下获取大量详实焉可靠的信息。因此，这种网络系统可以被广泛地应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域，概括为民用和军事两大方面。1．1．3。l民用领域的传感器鼷络在民用领域，无线传感器网络可实现对森林火灾的监测。传感器节点被随机密布在森林之中，当发生火灾时，这些传感器会协同合作在很短的时间内将火源的具体地点、火势的大小等信息传给终端用户。传感器嬲络在环境方面的应爝还包括如下一些方面：监视农作物灌溉情况，土壤空气情况，牲畜、家禽的环境状况，大面积的地表监测和行星探测，气象和地理研究，洪水监测以及跟踪鸟类、小型动物和昆虫对种群复杂度的研究等l挖粥jfHl。传感器网络在医疗方丽可以远程监控人体状况并提供诊断。每一个病入可以随身携带若干体积微小的传感器节点，这些节点可对病人的心跳速率、皿压等进行实时检测，如果发现异常医生可尽快抢救。传感器网络在商业及其他方面也存在着广泛的应用。将传感器节点放在～幢大楼内不同的房间，霹以对楼内各个房闯环境溢度进行控制。传感器节点还可以震于车辆的跟踪，将各节点收集到有关车辆的信息传给基站，经过基站处理获得车辆的孛鏊秘学院上海徽系统毒镕怠技拳磺究蠹亳博士孝醢论文 第1章绪论具体位置0511161。同时还可用于监测材料的疲劳状况，机械的故障诊断，制造业中对于机器人的控制和弓|导等。无线传感器网络还可以用于智能交通系统中。将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理，建立一个在大范圈内全方位发挥作用麴、实时的、准确的、高效的综合交通运输管理系统。这种新型系统将有效地使用传感器网络进行交通管理，不仅可以使汽车按照一定的速度行驶、前后车距自动地保持一定的距离，而鼠还可以提供有关道路堵塞的最新消息，推荐最佳行车路线以及提醒驾驶员避免交通事故等。由于该系统将应用大量的传感器与各种车辆保持联系，人们可以利用计算机来监视每～辆汽车的运行状况，女1％fJ动质量、发动机调速时间等。根据具体情况，计算机可以自动进行调整，使车辆保持在高效低耗的摄佳运行状态，并就潜在的故障发出警告，或壹接与事故抢救中心取得联系。在民用方面，无线传感器网络还可以应用于预防医学、环境监测、森林灭火乃至海底板块调查、行星探查等领域。l。1．3。2军事领域的传感器网络传感网在军事领域的应用同样广泛。传感器网络是军事命令、控制、通讯、计算、智能、监控、侦察和定位系统不可缺少的一部分。快速布置、自组织和寨错能力等特性使他们非常适合军事焉途。因为传感器网络是由密集放置的，低成本的传感器节点组成，敌方活动造成的一些节点破坏并不会影响军事活动，这使得传感器网络的概念在战场上有很好的用途。其主要用途如下：监测友军的兵力、装备和弹药情况、战场情况监视和占领区的偾察。传感器网络可以换助智能弹药对謦标的攻击以及战场破坏情况的评估。核武器、生化武器攻击后的监测和侦察№j。美国陆军2001年提出了灵巧传感器网络通信计划，已被批准为2001财政年度的一项科学技术研究计划，并在2001"--2005财政年度期间实施。灵巧传感器网络通信的西标是建设一个通瘸通信基础设施，支援_|；{f方部署，将无入僮守式弹药、传感器和未来战斗系统所用的机器人系统连成网络，成倍地提高单一传感器的能力，使作战指挥员能更好、更快地做出决策，从而改进未来战斗系统的生存能力。美雷陆军近期又确立了无入僮守地面传感器群项西，其主要霾标是使基层部欧指挥员具有在他们所希望部署传感器的任何地方灵活地部署传感器的能力，该项目是支持陆军更广阔视野的3个项目之一。美国陆军最近还确立了战场环境侦察与监视系统项爨，该系统是一个智能化传感器网络，可以更为详尽、准确地探测到精确信息，为受准确地制定藏斗行动方案提供情报依据。它通过数字化路标作为传输工具，为各作战平台与单位提供各取所需的情报服务，使情报侦察与获取能力产生质的飞跃。该系统组由撒布型微传感器网络系统、机载和车载型侦察与探测设胬等构6中因辩学院上海微系统与信息技泰研究辑博士学拄论戈 无线传感网虚拟M1MO关键技术研究成。美国海军最近也确立了传感器组网系统研究项目。传感器组网系统的核心是一套实时数据库管理系统。该系统可以利用现有的通信机制对从战术级到战略级的传感器信息进行管理，而管理工作只需通过一台专用的商用便携机即可，不需要其他专用设备。该系统以现有的带宽进行通信，并可协调来自地面和空中监视传感器以及太空监视设备的信息。该系统可以部署到各级指挥单位。美国海军最近丌展的网状传感器系统协同作战能力CEC(CooperativeEngagementCapability)是一项革命性的技术。CEC是一个无线网络，其感知数据是原始的雷达数据。该系统适用于舰船或飞机战斗群携带的电脑进行感知数据的处理。每艘战船不但依赖于自己的雷达，还依靠其他战船或者装载CEC的战机束获取感知数据。由于CEC可以从多方面探测目标，极大地提高了测量精度。利用CEC数据可以准确地击中目标。CEC还可以快速而准确地跟踪混乱战争环境中的敌机和导弹，使战船可以击中多个地平线或地平线以上近海面飞行的超声波目标。因此，即使是今天最先进的反舰巡航导弹也会被实时地监测到并被击中。1．2无线传感网虚拟MIMO概述无线传感器网络是一个能量受限的网络，在无线传感网的很多应用中，传感节点的电池更换是很困难甚至是不现实的，因此使传感节点能量消耗最小化对无线传感网来说是非常重要的。将能量受限的单天线传感节点以一定的机理协同起来形成虚拟的多天线系统，以此来提高网络系统的频谱效率和能量效率，达到降低系统能耗的目的，已成为研究的热点。多入多出MIMO(Multi—InputMulti—Output)技术在衰落信道中具有很高的频谱效率和能量效率，已经在无线通信中获得大量的研究和实际应用。由于MIMO系统比单入单出SISO(SingleInputSingleOutput)系统能支持更高的发射速犁18】，即在相同的发射速率和误码率要求下，MIMO系统比SISO系统消耗更少的发射能量，因此在传感网研究领域正越来越受到关注。然而，由于无线传感网节点体积较小，直接采用多天线MIMO技术是不现实的。如果采用分簇处理，将距离较近的几个网络节点按照某种机理分成一个簇，并将簇内待传数据的节点和它附近的伙伴节点组织起来～起工作，多个单天线节点就形成了一个虚拟的多天线系统，那么多天线MIMO技术用于实际无线传感网中就成为可能，于是出现了虚拟多天线MIMO处理的概念。国际上对无线传感网中虚拟MIMO(VirtualMulti．InputMulti．Output)技术的研究始于2003年，文献『191【201【2111221最早提出虚拟M1MO的方案。2003年美国斯坦福大学无线系统实验室最早提出基于空时分组编码STBC(Space—TimeBlockCodes)的虚拟MIMO协同方案，并从传感网节点电路角度分析了虚拟MIMO与传统的SISO中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士擘位论文 第1章绪论能量消耗情况【l叫；2004年美国威奇托州立大学电子系提出了基于垂直贝尔实验室分层空时结构V-BLAST(VerticalBellLaboratoriesLayeredSpace．Time)的虚拟MIMO方案，分析比较了虚拟MIMO与SISO能耗与时延情况，并对分布式虚拟MIMO信号处理技术进行了探讨【2I】；同年，美国的北卡罗莱纳州立大学提出了一种移动代理的虚拟MIMO方案并比较了几种方案的优劣【23】；法国的电信研发中心基于空时分组码的虚拟MIMO方案，从香农信道容量入手，系统推导了各种信道情况下系统信道容量与能耗情况；美国的加利福尼亚f向克利分校提出了一种分析j式压缩和递归最小二乘相结合的信号处理方法，并分析了不同距离和信道条件下的能量消耗情况【241。目前，国外很多高校和科研机构『F对无线传感网中虚拟MIMO的网络拓扑结构、协同方案、同步技术、信号处理技术等丌展研究。中科院上海微系统所无线传感网研发中心是国内较早开展无线传感网虚拟MIMO技术研究的单位。基于本中心在无线传感网方面雄厚的科研实力、先进的实验条件和完善的仿真平台，在虚拟MIMO技术中的网络拓扑结构、虚拟MIMO方案、协同分集技术、协同资源分配等方面，已取得了一些研究成果。目前，北京邮电大学、华中科技大学、西安电子科技大学等高校也纷纷开展相关的研究工作。由于MIMO技术独特的高频谱效率和高能量效率，随着研究的深入，各种虚拟MIMO方案将会R趋合理和完善，各种关键技术和技术难点将会逐步得到解决。虚拟MIMO技术的出现，将会给无线传感网的实际应用带来革命性的影响。随着在无线传感网工程化中的广泛应用，协同分集虚拟MIMO技术必将推动无线传感网在各种领域的大规模商用。1．3论题由来无线传感网是一个能量受限的网络，如何使传感节点能量消耗最小化是无线传感网中的一个重要研究课题。目前，将能量受限的单天线传感节点以一定的机理协同起来形成虚拟MIMO系统，利用MIMO技术高的频谱效率和能量效率，来提高网络系统的频谱效率和能量效率，以此达到降低系统能耗的目的。研究成果表明，与单天线SISO系统相比，在同样的发射功率和达到给定的误码率条件下，MIMO系统能够支持更高的数据率。换言之，MIMO系统比SISO系统有更高的能耗效率。将MIMO技术引入无线传感网中，从物理层上为无线传感网的节能问题寻求一种有效的解决手段，从根本上改进传感节点的能量有效性，虚拟MIMO技术就此应运而生。然而，由于MIMO本身会涉及到很多物理层的技术，如信道估计、功率分配技术、多信道干扰抑止、多用户迭代检测以及各种空时编码、译码技术等，其中的很多问题还有待研究，将MIMO技术引入无线传感网，必然涉及到这些物理层技术的研究。同时，虚拟MIMO的协同分集技术、协同同步技术、协同资源分配、多址方中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究案，以及物理层、MAC层、网络层和路由层等跨层协议设计，目前国内外的研究还没有怎么深入，还没有一套成熟的解决方案。为了解决上述的一系列问题，确立了这个博士论文课题，并在2006年，本文作者以博士论文的研究内容为基础成功申请了国家高技术研究发展计划(863计划)项目，并以这个项目为依托，大大促进和推动了虚拟MIMO相关技术的研究。1．4论文的主要内容和创新点本文作者以博士论文的研究思路成功申请了国家高技术研究发展计划(863计划)项目“无线传感网虚拟多天线(MIMO)无线传输技术研究”(2006AA012216)，并作为项目第二负责人全面负责该项目的研究工作，以此为支撑，推动了博士论文的相关研究的深入，取得了一些研究成果。下面对论文的主要内容和创新点分别进行了简单的概括。1．4．1主要内容本论文重点研究了虚拟MIMO方案和性能、协同分集技术、信道估计技术、协同功率分配与网络系统能耗等，取得了一些研究成果。具体如下：首先，分析了SISO系统和MIMO系统的能耗，并将MIMO技术引入无线传感网：结合三层传感网的特点，提出了一种虚拟MIMO结构，讨论了基于DSTBC和V-BLAST两种虚拟MIMO方案的应用场合；搭建了各种情况下的SISO、基于STBC和V-BLAST的MIMO的物理层仿真平台；提出一种更为合理的方案比较方法，并用此方法比较了不同天线下的各个方案的性能优劣，得出了一些结论。其次，分析了当前协同分集的研究进展，并总结了主要的研究内容；基于STBC的虚拟MIMO结构，通过对各种协同分集方案的深入研究，提出了一种新的协同分集方案，即基于分布式空时分组编码的译码转发DSTBC．DF协同方法，设计了适合协同分集通信的网络协议，并分析了系统协同同步情况和协同伙伴的分配和管理方法，仿真了各种情况下的协同分集性能。再次，分析了各种无线信道模型的特征和无线传感网低空地表信道的特点，推导了瑞利多径信道的理论公式，概括了MIMO信道模型；对基于频域二阶统计奇异值分解的盲估计方法进行了推导，并对利用恒定指数来消除源信号转换模糊的方法进行了改进，同时提出了对互信道元素并行估计的新方法，仿真验证了该方法的有效性；然后，基于V-BLAST的虚拟MIMO结构，提出了KKT条件法和等信干比方法的自适应功率分配方法，解决了文献中Lagrange极值法在迭代过程中出现负功率系数的问题，并分别改进了ZF．SIC和MMSE—SIC两种检测算法，进行了相关的理中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 第1章绪论论分析与推导；利用块『F交的STBC方案，提出了基于STBC虚拟MIMO无线传感网的自适应功率分配的最优加权和次最优加权的算法，并采用MentoCarlo方法仿真了系统系统。仿真结果验证了几种新方法和新算法的有效性。最后，分两种场景分别研究了基于V-BLAST的虚拟MIMO系统和基于DSTBC的虚拟MIMO协同分集系统与传统的SISO系统的能耗，仿真结果表明两种虚拟MIMO系统相比SISO系统能耗均有很大的节约。1．4．2创新点在本论文和“863计划”项目研究过程中，提出了一些新思想、新方案和新算法，取得了一些阶段性成果，概括如下：令通过对各种虚拟MIMO方案的研究，结合三层无线传感网，提出了一种发端协同、收端多天线的虚拟MIMO结构；◇基于搭建的物理仿真平台，通过对各种调制方式和虚拟MIMO方案的深入研究，提出一种更为合理的方案比较方法，并用此方法比较了不同天线下的各个方案的性能优劣；◆通过对各种协同分集方案的深入研究，提出了一种新的协刷分集方案，即基于分布式空时分组编码译码转发DSTBC．DF协同方案，并给出了适合协同通信的网络协议；◆详细推导了频移二阶统计奇异值分解的盲估计方法，并对利用恒定指数来消除源信号转换模糊的方法进行了改进，同时提出了对互信道元素并行估计的新方法，仿真结果验证了新方法的有效性；令基于V-BLAST虚拟MIMO，提出了KKT条件法和等信干比方法的自适应功率分配方法，解决了文献中Lagrange极值法在迭代过程中出现负功率系数的问题，仿真结果验证了新方法的有效性；令利用块正交编码矩阵的STBC方案，提出了功率分配的最优加权和次最优加权的算法，仿真结构验证了两种功率分配方案相比等功率发射性能都有一定程度的提高。1．5本章小节首先，概述了无线传感器网络的研究进展、特点和典型应用：其次，概括了基于无线传感网的虚拟MIMO技术的特点、由来及国内外研究进展；再次，剖析了本博士课题的由来；最后总结了本论文的研究内容和创新点。10中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究第2章虚拟MIMO方案研究目前无线传感网节能机制研究主要在物理层之上，通过MAC协议、路由协议等的合理设计达到节能的目的。但无线传感网的实际能量消耗主要在物理层上，因此在物理层上寻求一种有效节能手段，对传感网节点的能量消耗最小化无疑具有重要意义。由于MIMO系统具有在衰落信道下增加信道容量的巨大潜力，近年来在国际上得到广泛的研究。研究成果表明，与SISO系统相比，在同样的发射功率和误码率性能条件下，MIMO系统能够支持更高的数据率【1引。换言之，MIMO系统比SISO系统的能耗更低。如果在传感网中引入MIMO技术，那么将在物理层上为无线传感网的节能问题寻求一种有效的解决手段，从根本上改进传感节点的能量有效性。虚拟多天线MIMO技术就是在这种情况下产生的，它主要针对无线传感网低复杂度传感节点的特点，采用分簇处理方式，将距离较近的几个网络节点按照某种机理分成一个簇，并将簇内待传数据的节点和它附近的伙伴节点组织起来一起工作，多个单天线节点就形成了一个虚拟的多天线系统，那么多天线MIMO技术用于实际无线传感网中就成为可能，从物理层上解决传感节点的节能问题。2．1系统性能分析2．1．1SISO性能分析对于点对点的SISO系统来说，在有扰连续信道中，接收到的信号Y是发送信号工和信道噪声n的线性叠加，即Y=x+I"／(2．1)假设信号和噪声在各抽样点上均为独立正态分布，此时只需考虑一维密度函数，而且条件概率密度函数p(y／x)等于噪声九的概率密度函数f(n)，即p(ylx)=f(y-x)=／(疗)(2．2)对于频带受限于∥的连续信号，可以用抽样定理变换为离散信号，理想情况下最低抽样频率为2W，因此有扰连续信道的信道容量为c=眦92(·+万S)(2．3)上式就是著名的香农信道容量公式㈣，由香农公式可以得出以下结论【25】：中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈 第2章虚拟MIMO方案研究1、提高信号和噪声功率之比能增加信道容量；2、当噪声功率N一0时，信道容量c寸∞，这意味着无干扰信道容量为无穷大；3、增加信道频带(信号带宽)∥并不能无限制地使信道容量增大。在接收机输入端特定的误码率BER下，每比特信号能量和噪声功率谱密度的比值称为功率效率，用瓯／％表示，民为单位比特的信号能量。在推导误比特率计算公式时，E，／，％是个十分重要的参数，它直接决定着误比特率。但实际系统中能够直接测量到的是平均信号功率S和噪声功率Ⅳ，并由此得到信噪比SNR=S／N。符号周期为丁，符号速率Rs=I／Ts。对于M进制调制，若比特速率为风，则有C，I∥2log(2．4)这里吃／形是单位频带的比特率，它表示特定调制方案下的频带利用率，称为频带效率。在给定的BER条件下，高的频谱效率，必然需要大的发射功率，调制方案的选择总是在寻求功率效率瓦／‰和带宽效率兄／∥之间的折衷。在最佳接收机里，接收机带宽与信号带宽是一致的，l,g=R。，这样有C=l092(·+(鲁](軎]]=·。g：(·+(鲁]c·。g：肘，]c2．5，在能量受限的无线传感器网络中，由于通过增加信道带宽或通过提高调制阶数来增加信道容量是不现实的或不可能的，在相同条件下，后者将导致发射功率的增加。因此，必须寻求其它办法来增加信道容量或降低系统能耗。这样，将频谱效率和能量效率都很高的MIMO技术引入无线传感网来增加信道容量，降低系统能耗将是很好的选择。2．1．2MIMO性能分析下面讨论MIMO信道传输的基本极限容量，这些极限容量强调了MIMO信道在理想传播条件下，潜在频谱利用率与天线数量呈线性关系。已经证明，采用贝尔实验室分层空时(BLAST)编码技术可以获得高达42bit／s／Hz的频谱利用率‘281。对于一个n，个发射天线，”霄个接收天线点对点MIMO系统，其系统框图如图2．1所示。12中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士举位论文B一％e一矿他气c万卜<，¨、R一∥，． 无线铸感毽虚耘MIMO关婕技拳蟹究图2．1M]MO系统框图对于高斯信道，按照信息论的理论}2翻，发射信道的最佳分布也是离斯分布。凶此，X的元素是零均值独立一致分栖liD的高斯变量。结合图2．1，使用线性模型，可将接收矢量表示为r=Hx+n《2．6)信道容量定义为保证误码率任意小条件下所能获得的最大发射速率。首先假定发射端未知信道信怠，而接收端己矢霹。由奇异值分解(SVD)理论翻，任何一个‰xb矩阵嚣可以写成H=UDVⅣ(2．7)上式中D是肘。×唧非负对角矩阵，它的对角元素是矩阵HH符的特征值的菲负平方根，罄和V分别是‰×‰和酶×酶的鬻矩阵，uu群=lh，VV嚣=l廿，其中I～和l卸分别是‰×铱和每×奄的单位矩薄。将式0．7)带A(2。6)得1．=UDVⅣx+n(2。8)将上式两边同时乘以u圩，并引入下列变化P=u群r{x‘=VⅣx(2．9)卜=UⅣn由于U和V是可逆的，这样(2．6)可等效为rI_Dx'+n‘(2．10)矩阵糙珏抒的非零特征值数量等予矩阵差差的秩，用鬈表示，对于豫3<／1，矩阵糕的秩的最大值群#mi魏(冁，＆)，即最多有碳个奇异值是骞S零的。出于在上述的MIM0信道模型中，予信道是去耦的，因此其容量可以直接相加。若总的发射功率为P，且发射天线是等功率分配，则每根发射天线的发射功率为P／,，，运用香农理论公式，可中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文13 以估算出总的信道容量c=∥籼I(，+刍iLA)，=＼／(2．11)上式中，∥是子信道的带宽，易=以叫，。是第，个子信道的信号功率，√石是信道矩阵的奇异值，因此信道容量可以写成定义威沙特(Wishart)矩阵Q为Q={：嚣鬻亿∽再结合(2．12)，信道容量可改写为c一川％aet(·。+寿Q)(2．14)对于固定系数的M1MO信道容量，为便于说明问题，假定‰：行，：行，MIMO系统由刀个相互正交的平行子信道组成，各个子信道问相互没有干扰，则信道矩阵为I-I=厢。，再结合(2．14)，可以得到信道容量【28】对于快速变化的块瑞利衰落信道，发射天线和接收天线均为胛的MIMO系统，并假定接收端已知信道信息，发射端未知，则有‰：，z，：订：研(肌为矩阵FI秩的最大值)，系统的渐进容量为【28】!鲤丽C=如g：(，+砉u烀扣(2．16)将其简化，并利用其界限表示为!蛩意≥109：了．iF一1(2．17I)1w_+7∥。。()．：～。’7由上式可知，信道容量随天线数线性增长，与SNR呈对数增长关系。当信噪比14中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文萄Q、●●●／，一口纠芒咿-+，¨、呼叫。丌川0：扛Ⅲk旦∥)+D—j一上矿，¨、+n，¨、唱‰黜彬=C 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究较大时，式(2．15)和(2．17)表示的信道容量很接近，下面就以(2．15)来定性分析并说明问题。在保持信道容量C不变的条件下，随着天线数仃的增加，发射功率P将呈对数下降。换句话说，随着盯的增加，在增加信道容量C的同时，还可以使发射功率P大大降低，可用式子c个=露个Wlog：(I+P山彤巧2)形象地表示。这为将MIMO技术引入无线传感器网络来改善信道质量，增加信道容量，并降低系统能耗提供了理论上的依据。2．2虚拟MIMO方案尽管MIMO技术有高的频谱效率和能量效率，但由于MIMO技术自身的复杂性和多天线物理尺寸的要求，在传感网节点上直接安置多个天线是不现实的，这样就引入了虚拟M蹦O技术的概念。国际上对无线传感网中多天线虚拟MIMO技术的研究始于2003年，在文献【19】【20】【21】【22】中最早提出虚拟MIMO的方案。文献【19】最早提出基于空时分组码的虚拟MIMO方案，协同节点首先在本地通信，并基于STBC方案对发射数据进行编码，然后再进行远距通信，分析比较了多个协同节点在不同距离下虚拟MIMO方案相比传统的SISO方案系统的能耗可以大大节约，还分析了MQAM对能耗和发射速率的影响，得出了不同距离的最佳调制选择。文献【2l】基于V-BLAST技术，将簇内的单个节点看作一层，直接与远地的接收节点进行通信，系统获得了复用增益，相比基于STBC的方案，能实现更大的能耗节约，但接收机实现较复杂。目静，国内外很多高校和科研机构对无线传感网中虚拟MIMO的网络拓扑结构、协同方案、同步技术、信号处理技术等方面的研究都是基于STBC和V-BLAST两种方案。2．2．1收发均虚拟多天线的虚拟MIMO目前的很多虚拟MIMO方案中，接收端和发射端都是虚拟协同处理，如图2．2所示【19】【211。如果将发射端距离较近的几个节点按照某种协议组织起来，一起发射数据，这样就形成了发射端的虚拟多天线；在接收端，由一个能量不受限的节点作为处理中心，同周围距离较近的几个节点协同起来形成虚拟的多天线，共同完成数据的接收译码处理。发射端和接收端均协同的虚拟MIMO系统就构成了。对于接收端的虚拟多天线，在当前的文献中只是提出了这样的虚拟方案，但没有考虑如何实现接收端的协同，对中心节点如何实现能量不受限，它和周围的协同节点有何区别等因素都没有考虑，另外这种收发均虚拟多天线的结构在何种形式的传感网中存在也没有提及。中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文15 第2章虚拟MIMO方案研究针对这些问题，结合我们自己设计的分层无线传感网，提出了一种协议简单的、更易实现的虚拟MIMO结构，即发端虚拟多天线，收端多天线。并根据STBC和V-BLAST编码的特点，对基于STBC和V-BLAST虚拟MIMO两种方案分别进行了讨论。图2．2发收两端均虚拟多天线的虚拟MIMO2．2．2只发端虚拟多天线的虚拟MIMO下面先介绍一下三层无线传感网的特点。结合图2．3，网络结构分为三层，底层绿色的圆形节点为微型传感网节点，这类节点体积较小、能耗受限、位置相对固定，一旦布设以后，距离较近的几个节点形成一个簇，可直接与中程传感网节点通信。中间层的蓝色八边形节点是中程传感网节点，可车载或机载移动，能耗受限较小，体积较大，天线较高，可放置多个天线，通信覆盖范围较广。上层为因特网，将中程网的数据接入指控中心。中程网节点接收的数据可以通过其它节点转发，然后通过卫星，或通过基站接入因特网，传入指控中心进行综合处理。特点概括如下：中程网特点：>中程网节点可移动，能耗约束小，发身功率大，天线较高，覆盖范围广；>下行链路一般只传送信令信息，数据量小，链路性能好，采用广播方式。微网特点：>微网节点较小，能耗受限，低空天线，位置相对固定，传输覆盖范围小：>多节点密集突发数据传输，要保证有好的QoS，既要BER小，又要求实时性好，对上行链路通信体制要求很高，带宽有限，频谱效率要高；>单个中程网节点覆盖的范围很大，距中程网较远的节点上行链路较差；>微网采用分簇结构，簇内节点较近，可实现分布式协同处理；>在满足通信质量的同时，簇内总能耗最小，频谱效率和能量效率都要高。针对上面分层无线传感网特点的分析，很适合引入虚拟MIMO技术来提高系统的频谱效率和能量效率。16中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 ^线*枣目虚nMIMO女健技术研宽图2．3三层无线传感网网络模型结舍图2．4，将距离较近的几个单天线微网节点分成一个簇．按照某种协议组成虚拟的多天线，再与距离较近的多天线的中程网节点构成一个虚拟的MIMO系统。微网到中程传感网的上行通信利用MIMO技术，不但能大大降低微网节点的能耗，而且还可以提高上行链路的频谱效率．确保微网节点密集突发数据能实时传输。图2．4发端虚拟多天线、收端多天线的虚拟MIMO在这个结构中，虚拟MIMO通信分成两个部分．一个是距离较近的本地通信，一个是距离较远的远距通信，d。=d。分两种情况，当发射端采用STBC进行编码时，簇内协同节点要先进行本地通信，可用TDMA协议分时处理柬完成，将多个协同节点的发射数据形成STBC编码矩阵的形式，再同时进行远距通信。当采用V-BLAST结构时，不需本地通信，只要节点同步即可。这种发端虚拟多天线、收端多天线的虚拟MIMO结构，用在无线传感网节点布没范围不大，同时接收端又有多个天线的场合是比较合适的。这样几个距离较近的十目科学％』海m}境与镕g挂术研完"博±擘Ⅱ论t≥J．U．口门 第2章虚拟MIMO方案研究单天线节点形成的虚拟多天线可以直接与多天线的信宿节点通信，避免了图2．2中复杂的接收端的虚拟协同协议。2．2．3虚拟MIMO方案讨论由于基于V-BLAST编码要求接收端天线数M。不小于发射端天线数Mr，才能获得较好的性能，因此图2．4所示的发端虚拟多天线、收端多天线的虚拟MIMO方案对基于V-BLAST的虚拟MIMO比较合适，尤其是M。比较大时，可以选择多个单天线节点形成虚拟的多天线(M。≥M，)，充分利用V-BLAST分层编码较大的多址增益，以此来提高系统的频谱效率和能量效率，达到降低系统能耗的目的。但是当传感网节点布设范围较大时，距离较远的多个节点形成的虚拟多天线无法直接与信宿节点有效通信时，上述的虚拟MIMO结构就无法有效使用。然而，为了利用MIMO技术的高能量效率来降低系统能耗，就必须引入分簇协同多跳的结构形式。由于STBC对接收天线数没有限制，多个天线发射时，可一个或多个天线接收，因此基于图2．2两端均协同的形式适用于STBC的虚拟MIMO。同时，由于接收端协同实现比较困难，协议设计也比较复杂，对基于STBC分簇协同多跳只采用一个节点接收，这样不但能实现较大的性能改进和能耗节约，而且简化了协议设计，将在第三章会有详细的分析。这样，在无线传感网节点布设范围不大，又有大量数据(如图像监控)需要即时传输，同时接收端又可放置多个天线的场合，采用V-BLAST虚拟MIMO方案；而对于布设范围比较大的传感网应用场合，可以采用基于DSTBC分簇协同多跳的虚拟MIMO方案。2．3仿真平台为了后续的协同分集处理、信道估计与自适应功率分配、网络系统能耗分析等内容研究的方便，首先基于STBC和V-BLAST两种MIMO方案，使用MentoCarlo方法和MATLAB软件，搭建了一个通用的物理层仿真平台，仿真了各种天线情况下STBC、V-BLAST的MIMO和SISO的性能。2．3．1STBC分析STBC是MIMO技术中简单有效的发射分集技术。Alamouti最早为2×2系统提出了一个用简单的最大似然译码能实现完全分集增益的编码方案，后来多个天线的高阶STBC分集技术就是来自于Alamouti提出的方案。所有这些方案的前提条件是18中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学住论文 茏线铸感瑙虚撂MIMO关键技本研究接收机完全知道信道信息，焉且发射靛数据流是榴互独立的。然焉，实际中这些假设是不正确的。因此，当前研究的大多是不完美信道估计且相关的慢变化瑞利衰落信道的STBC技术。信源调制器『P翻Ls2囊』致1[s，一s：]A2[s：s习图2。5Alamouti空时编码框图如图2．5所示，比特信息先经过M进制调制器进行调制，然后编码器在每次编码操作中取两个调制符号‘和屯，按编码矩阵送给发射天线。r·1s：卜一?l(2．18)L屯岛．J在(2．18)中，列对应于发射时隙，行对应于发射天线。也就是说，第一个天线的第一、二个时隙分别发射S，和q：两个符号，焉第二个天线的第一、二个时隙分别发射s：和i两个符号。如果用S，和s：分别表示矩阵豹行，则s，和s：的内积为SiS2=Sls2+--S：Sm—o(2．19)式(2．19)表明行矢量是正交的。Alamouti不需要发射机知道信道状态信息CSI(ChannelStateInformation)，而且接收机仅通过一个简荦的最大译码系统就可以得到2倍的分集增益，接收极端的最大似然译码系统提供掰露倍豹分集增益。因此，系统在发射机不需要CSI的情况下，可以得到2M黄的增益。这种增益是通过使发射天线数据流正交得以实现的。由于这个原因，通过J下交化设计原理，可以将这个编码方法推广到多个发射天线系统，一般化的编码方法就是STBCt嘲。这种编码基予接收信号的线性处理，仅通过很简单的最大似然译码算法，就可以得到掰r鲋寅的完全发射分集1301。让Mr表示发射天线数，P表示发射完～个编码数据块需要的发射周期数，m表示调制星座图的面积，假定空时编码器生成序列长度为P的M，个并行数据流需要惫个调制符号。这样得到一个面积为Mr×P的发射矩阵，即发射机在P个周絮内同时通过掰，个天线能发射露个调制符号。STBC系统的发射速率为R=k／p，这样频谱中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文19 第2章虚拟MIMO方案研究效率为‰2去2半2等(2．20)这里，rb和‘分别是比特和符号速率，B是信道带宽，在最佳接收器里，B=‘。发射矩阵s的元素是七个调制符号S。，S：，L，S。和它们共厄si，s：，L，s：的线性组合。矩阵本身是基于『F交性设计的【291，即s．SⅣ=c(1‘12+Is：12+L+I吼12)IM，(2．21)这里，C是个常量，SⅣ是S的厄密共轭，IM，是个MrxMr单位矩阵，这样得到M，的分集增益。如果一个矩阵的行相互『F交，则矩阵的行是相互独立的，这意味着每行可得到一个本征值(矩阵是满秩的)。因此，如果每个发射天线能得到矩阵的一个独立的行，则就可以实现完全分集。然而，编码速率还取决于矩阵的构造，当R=1，则是全速率，否则是非全速率的。对于发射矩阵是实数的，全速率编码是很容易实现的，而对于矩陴是复数的，则实现全速率编码受到很多限制。对于实信号发射矩阵的空时分组码，当M，=2，4，8时，编码速率R=1，实现全速率编码，当M，=3，5，6时，编码速率R只能分别达到3／4，5／8，6／8，不能实现全速率编码。而对于复信号发射矩阵的空时分组码，当Mr=2，3，4时，编码速率R=1，3／8，4／8，随着天线数的增加，编码速率R≤1／2，很难实现全速率编码。通过对不同情况下的发射天线和接收天线性能比较得知，发射分集能改善系统性能。因为当便携的移动终端作为接收机时，实现接收分集会遇到很多问题，因此在基站通过多天线发射分集也能提供分集增益。基站的发射分集比起移动终端的接收分集实现起来要容易得多。这也为后面的多个伙伴协同发射，一个单天线节点接收的协同通信能提供分集增益，改善系统性能，并以此来降低系统能耗，提供了理论依据。2．3．2V-BLAST分析STBC有一个小于或等于1的空间发射速率，与SISO系统相比虽然能提供M，M。的分集增益，并通过分集增益来对抗深度衰落进而改善了系统链路质量，但是没有多址增益，系统的编码速率较低。20中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究下面研究一种通过不同天线发射独立的数据流而得到较大多址增益的编码方案。这样系统就有M。的空间速率和多址增益。Foschini提出了一种分层空时结构【3l】，较常用的分层空时结构是V-BLAST，这种方案通过不同的天线发射独立的数据流而得到多址增益。分层空时结构的基本思想是利用多径，而不是抑制多径，即把多径看作是允许来自同一个用户的多个并行数据流的分集。这个方法是基于MIMO系统使用相同的发射功率和带宽情况下比SISO系统有更高的数据速率。假定所有节点均以相同的符号速率t发射，且调制的阶数均为，"，B是信道带宽，在最件接收器罩B=t，则V-BLAST方案的频谱效率为刀v．BLAsT：鲁M7'=竺M7．=，”M7I(2．22)D‘然而，由于V-BLAST系统的分集增益为M。一M丁+1，如果要想获得好的性能应满足M。≥Mr，它们的差值越大，系统获得的分集增益越大，译码性能越好。V-BLAST算法是基于干扰抑制的迫零算法的非线性检测技术来改进系统性能，这种技术叫迭代干扰抑制SIC(SuccessiveInterferenceCancellation)。当使用信号干扰抵消技术时，被检测各路信号的排序对整个系统性能是很重要的。实际上，有着最小后验SNR的发射信号决定着整个系统性能，而排序又决定着后验SNR。因此，基于简单选择每级检测过程的最大后验SNR的最优排序会使所有可能排序中最小SNR最大。图2．6V-BLAST系统框图结合图2．6，假定系统有Mr个发射机，肘霄个接收机，均采用QAM调制。所有的发射机均以1／丁速率同步发射数据，所有的接收机均是传统的QAM接收机，并共信道工作，每个接收机均接收来自所有天线的接收信号。假定矩阵信道转换函数中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学住论文2J 第2章虚拟MIM0方案研究H坼。M。是平坦衰落的，hi，是从发射机，到接收机f的复转换函数，_EMr≤M露。另外，假定信道在L个发射符号数据块中变化是可以忽略的，且接收机能对信道精确估计。让a=(口，a：LaMr)7’表示发射信号矢量，则相应的接收矢量为rj2Ha+V(2．23)这里，v表示具有独立一致分布IID的广义平稳静念噪声矢量。接收信号处理的步骤如下：使用调零矢量w。。对接收矢量r|进行线性合并，得到y屯：Yk．=w：。L(2．24)对y屯限幅操作得到瓢。：巍．=Q(y“)(2．25)这里的Q函数是均衡操作，使之对应到使用的星座图上。假定&．=a^，则从接收矢量r1中消掉&．，得到调整后的接收矢量r2：r2=‘一署。，(H)t．(2．26)这里，(H)^表示H的第毛列。上述三个步骤依次对调整后的r2，r3，L，～，操作得到也，岛，L，k，。检测过程取决于用来计算调零矢量w岛的算法，最常用的算法有迫零ZF和MMSE两种。ZF算法的第忽个调零矢量定义为最小特征标准矢量，满足下面的条件：w㈣，={掉；仁27，由于这些符号还没有被估计和抑制掉，所以第k，个调零矢量应正交于rf对应的信道子空间。ZF接收机是个线性接收机，它像线性滤波器一样能分离数据流，因此能独立地对数据流译码。假定信道是可逆的，则估计的发射符号矢量如下暑=(HⅣti)一Ha=H+a(2．28)这罩，+表示伪逆【331。由于矩阵H的逆只有当它的列都独立时爿’存在，所以22中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 羌线侉感网虚拟MIMO荚健技术研究H=H。(矩阵元素是IID的)。在分离的数据流翌的噪声是相关的，因此SNRs是不独立的，对所有信道平均的误符号率SER都有上划341～P。-1，按照前面的推理，则有2n5÷(3．10)厂一l综合(3．9)矛1J(3．10)式，可以得到2刀<-，．／ll-rl。因此，当r接近1时，可以估算出合理的帧长。对实际的晶振频偏一般在100ppm，可以得到r∈[1—10-41+10_4]，这样就可以估算帧长2”。当然实际选择帧长时，不一定等于估算值，它只是一个参考，帧长的选择还要考虑其它因素，如误帧率等。3．3．4伙伴分配在多用户网络中，有可能多个源节点选择同一邻近的节点作为协作伙伴，使得此节点的电池很快耗尽，这样对网络系统能耗最小化很是不利的，因此如何选择和管理协作伙伴是很关键的。基于协同分集技术的无线传感网络的关键问题之一就是分配和管理合作伙伴的问题，即对于一次特定的协同通信过程如何确定由网络中哪些空闲终端协作完成，以及重新分配合作伙伴的频度，以达到网络某些性能指标最优化。需要仔细考虑伙伴选择和管理，使得用户或者整个系统可以受益。对于一个给定的协同协议，需要知道协同相对SISO带来多少性能改进，信源节点和协同伙伴到信宿间的信道质量怎样影响系统性能等，这也需要一定的评价标准。目前伙伴选择算法可以有许多不同的标准，基于队列的合作伙伴选择算法主要包括固定的协同伙伴选择、基于瞬时SNR协作伙伴选择算法、基于能量的协作伙伴选择算法等。中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文49 第3章协同分集技术固定的协同伙伴选择算法是基于预先设置的协同伙伴备选列表，由优先级依次选取。改进的算法是设置一个协同饮伴接入的门限，当参与协同的鬻户超过这个协同门限时，即根据列表确定合作伙伴。如果小于此门限值，依次在列表中选择备选伙伴。基于瞬时SNR合作伙伴选择算法是根据协同节点闻信道瞬时SNR信道状态信息，动态的构建合作伙伴备选列表，此列表是根据信道情况实时更新。基于能量的协同伙伴选择算法是根据中继节点的能量信息，动态的构建合作伙伴备选列表，此列表是根据信道情况实时更新。上述几种算法实质是根据业务Qos特性及节点地理分布特性，抽象中继信道的特征参数，如协同节点间信道瞬时SNR信道状态信息、饮伴节点的能量信息、协同节点链路的误码率信息、协同节点链路的系统误帧率信息等。根据这些参数动态更新备选合作伙伴的队列序列。选取以适应不同的监务需求的特征参数，提懑不同的基于队列排队合作伙伴选择的改进算法。基于分集、复用准则的的协同伙伴选择算法。包括基于分集增益的选择算法、基于复用增益的选择算法。在不同的网络拓扑结构下，分别研究在分布式系统及集中式控制系统中算法的性能，并提出改进算法。因为此项研究处于I习IJN起步阶段，基于协作分集增益的伙伴选择算法翡理论磅究和数学分析目瀚主要基于比较篱单的系统。ZinanLin和ElzaErkip等人致力于研究编码协作的伙伴选择算法，他们提出了一系列基予分集增益和协作判决参数的伙伴选择算法。在他们研究的系统模型中包括两部分：两个用户组成的协作系统，是否要协作；三个用户组成的系统，信源用户应该和哪个雳户协作降j。基于分集的伙伴选择算法的理论研究和数学分析大都是基于移动节点在一个区域内随机分布，具体包括分布式伙伴选择和集中式伙伴选择。分布式伙伴选择由每个节点自主选择其协作伙伴并进行协作，集中式伙伴选择将有一个集中的控制器来调度所有节点的伙伴选择和分配。通过对上述各种伙伴选择和管理算法的分析与研究，并与我们的分簇协同无线传感圈系统结合起来考虑，本文选择基于能量的协同伙伴选择算法，同时综合考虑簇头与协同伙伴间的信道状态信息、以及伙伴节点的地理位置信息，建立一个备选伙伴列袭，并根据能量消耗和信道即时信息的变化请况，及时更新伙伴列表，确保协同分集通信的有效性，使簇内的所有节点能耗达到某种平衡，避免某些节点被反复选中，以至于能耗消耗过快而死亡，最终使网络系统能耗消耗最小，网络工作生存周期最长。3．3。5性能仿真结合图3．8和3．9的协同通信结构，系统运用MentoCarlo仿真，几种方案均采用BPSK调制，无信道编码，这样编码速率均为1，系统采用理想信道估计。帧长为32bit，发射帧数为lO万个。协同分集的两路信号等功率发射，都为SISO功率的中霉毒丰学院．k海徽系统与髂息技拳辑究辑博奎学垃论炙 无线传感网虚拟MIMO荚键技术研究一半。注意，这里的双伙伴协同是信源不能直接与信宿通信时选择两个伙伴的协同，系统实际上仍然是两路分集。图3．11是单个接收节点的单伙伴、双伙伴协同通信、理想的多天线MISO与传统的SISO的性能比较。在较低的接收端SNR时，因为信源到伙伴本地信道本身的误码比较高，所以系统性能比较差，甚至比SISO的性能还差。对于双伙伴麓系统，由于信源到两个伙伴有两个本地信道，相比单伙俘的情况更容易出错，因此双伙伴的性能差于单伙伴的性能，这与理论分析一致。两种协同通信下的MISO均差予传统多天线系统的MISO性能。当然，在较低SNR时，误码率比较高，在实际中无法使雳。SNRatreceiver[riB]图3。ll单个接收天线的协同通信与SISO性能比较随着伙伴节点接收端SNR的增加，信源到伙伴的本地信道质量比较良好，误码率很低，系统性能得到明显改荣。当BER<10q时，信源到伙伴的本地通信误码几乎为0，单伙伴、双伙伴和理想的MISO系统性能毙较接近，都远远好予SISO的系统性能。当BER=10。时，单伙伴的协同通信和SISO的接收端SNR分别为25．5和44。5dB，翦者比震者有将约19dB的性能提高。孛蓬移学院上海微系统与信息技恭磅究馥博士学垃论戈5l 第3常协同分集技术SNRatreceiver[dBj图3．12两个接收天线的协同通信与SISO性能比较图3．12是两个接收天线或两个单天线节点协同接收的两路协同发射与SISO性能冼较。这里的性能分桥与单个接收节点的情况类似。只是在同等条件下，协同分集相比SISO性能提高的更多。当BER=10-5时，单伙伴的协同通信和SISO的接收端SNR分别为14和44．5dB，前者比后者有将约30dB的性能提高。匿3+13和图3．14是图3．9所示的嚣个茯伴的协同遥信在伙伴节点端不同接收SNR时，与SISO系统性能比较。图3．13是信宿端单个接收天线的情况，当伙伴端的接收SNR较低时，两个伙伴接收信源信息的误码率较高，造成两路协同信号正交性受到破坏，因此信宿瑞的误码率也比较高。由图可知，当伙伴接收端信噪比分别为4dB、8dB和12dB误码率最低分别为BER=10～、10_2和10一，幽于误码传播，通过增加信宿端的接收信噪比，对改进误码率没有帮助。当饮伴的接收信噪毖为16dB时，可以确保本地透信足够好，这样协同的MISO性能与理想的MISO性能接近。图3．14是发射端两个伙伴协同，信宿端两个接收天线的系统性能与SISO性能比较。双接收天线系统与单接收天线有类似的分析，当信源到伙伴的浜码较高时，增加信宿端的接收SNR和接收天线数，不能有效提高系统性麓。52中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论竞 无线传感网虚拟MIMO美键技术研究双删I：EISNRatreceiver[dBl图3．13单接收天线双伙伴协同MISO与SISO性能比较SNRatreceiveridB】图3．14双接收天线双饮伴协同MISO与SISO性髓比较因此，信宿与伙伴问的信道质量对整个系统性能的影响是很大的。这在信源选审国毒辜擎院上海缀系统与莛息技本辑究绣博士学镶论戈53溅Ⅲ∞ 第3章协同分集技术择伙伴的时候，可以选择距离较近且信道质量较好的节点作为协作伙伴来保证。另外，当本地通信质量较好时，在同等条件下，增加接收端天线数，可以增加接收分集和阵列增益，使系统性能获得更大的提高。3．4本章小节本章第一节对协同分集技术最新进展进行了深入的分析和研究，并对主要的研究内容和研究热点进行了概括；第二节分析了目前几种协同分集方案，并比较了它们的性能优劣；第三节，首先根据几种协同方案的分析，并与前一章的虚拟MIMO相结合，提出了一种新的协同分集方案，即基于分御式窄时分组编码的译码转发DSTBC．DF协同，然后参考经典的LEACH网络通信协议，给出了适合协同通信的改进形式，并分析了系统协同同步情况和协同伙伴的分配和管理算法，最后仿真了各种情况下的协同分集性能。中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈 无线鸶感鞠虚拯MIMO关键技求霹究第4章信道分析与信道估计无线传输系统的性能往往受制于复杂的无线传播信道，无线电波在传播过程中会遭遇到各种障碍物，弓|起信号的发隽重、绕射和散射等，造成不同时延的多路信号在接收端叠加，导致接收信号幅度和相位的急剧变化H引，因此研究无线传播信道的特性，并采取相应的措施是必要的。无线传感器网络节点地表匆设，低空天线，无线信道更为复杂，信号更易受到外界的干扰，同时虚拟MIMO协同处理技术对接收信号的处理也需要良好的信道信息，这样就必须对信道变化遴{亍依计，并采取适当的均衡措施。4。1信遵模型矜析4。1。l尺度衰落～般将无线电波信号衰落归纳为两类大尺度衰落和小尺度衰落，前者往往用于对给定的范围内平均接收场强的预测，而后者表示特定位置附近场强的变化。预测平均场强并用于估计无线覆盖范围的传播模型，描述的是发射机与接收桃之问长距离的场强变化，称为大尺度传播模型。而对于描述短距离或短时间内的接收场强的快速波动的传播模型，称为小尺度衰落模型。描述大尺度效应的主要参数是路径损耗或信号衰落，定义为发射功率和接收功率之间的差值，以强来表示F弱。一方面，路径损耗是出于反射、障褥物周围的散射和它们内部的折射而造成的接收功率随距离增大而减小。另一方面，发射机和接受机之间传输路径上的路径损耗，一般是指直接视距路径的扩散能量损耗狞哪。当移动台或障碍物在小范围内移动时，可能引起瞬时接收场强的快速波动，即小尺度衰落。这种衰落是由于同一传输信号沿两个或多个路径传播相互干涉所引起的，无线信道的多径性导致小尺度衰落效应的产生，衰落深度决定予信道类型。信号的衰落深度定义为实际接收机信号有效值与自由空间传播时信号电平之差，一般用平均衰落深度表示雅懿。4．1．2多径衰落信道多径衰落信道一般分为瑞利(Rayleigh)衰落鞠莱矮(Ricean)衰落信道两种，前者是衰落最严重的移动无线信道，一般指非视距LOS(LineofSight)传播的信道，在信道中所有多径分支都是独立昀，没有～个占优势的分支路径；丽莱耨衰落信道中衰落是较浅的，一般是指视距传播的信道，在多径分支中有～条占优势的路径。在无线传感网中，由于传播距离较近，尽管传感网节点是地表布设，容易被障中国科学院上海微系统与信息拔术研究所博士学位论丈55 第4章信道分析与信道估计碍物遮挡，也有可能是视距传播，因此选择多径莱簸衰落信道来研究。多径信道的特性一般由多普勒频移、相干时问、多径时延扩展和相干带宽等几个参数来描述，它们与发射符号速率和符号周期的关系直接决定着信道的类型。l、多普勒频移和相干时间盘予发射毒凡和接收机的相对运动导致接收信号频率会发生变化，称为多普勒效应，所引起的附加频移称为多普勒频移：fo。，=÷cos戊，∞二上COSaI=厶COSat(4．1)Ao厶。，是第z条路径上的平面波的多普勒频移，掰，入射电波与移动台运动方向豹夹角，厶是最大多普勒频移。褶于时阀是信道冲激嗡应维持不变的时间|麓隔的统计平均僮，即在一段时黼闯隔内两个不同时刻到达信号有很强的幅度相关性。若符号周期大于信道相干时间，那么传输中的基带信号可能就会发生改变，导致接收端信号失真。相干时间与多普勒频移动一般有乏=1／f．的近似关系。根据发送信号的传输速率与信道变化快慢，可将信道分为快衰落信道和慢衰落信道。当信号周期Z>>正时，信道的相干时间比发送信号的周期短，信道冲击响应在符号周期内变化很快，称为快衰落；当互<<￡时，信道的衰落和相移至少在一个符号周期内保持不变，称为慢衰落。2、时延扩展和相干带宽在多径传播条件下，接收信号会发生时延扩展。由于多径反射，电波沿不同的路径到达接收机，每条路径长度不一，所以每条路径到达的时间就不同，使得接收到的信号轮廓不清或被扩展。最后一个可分辨的延时信号与第一个延时信号到达时闻的差值称为最大时延扩震，定义为彳。。裉均方RMS(RootMeanSquare)时延扩展r。，定义为功率延迟分柿的二阶矩的平方根：‰=厢=而(4．2)式中露(f2)。军户(q)《／莓P(靠)。在数字传输中，由于时延扩展，接收信号中豹一个码元豹波形会扩展到其它码元周期中，引起符号籍干扰lSl。相干带宽B，是两个信号仍然强相关时的最大频率之差，即在该频率范围内，两个频率分量有很强的相关性。同多普勒频移和相干时问的关系～样，相关带宽和时56串瀚拜学院上海微系统与信，惫技术研究所博士擘谊论戈 i蜢*枣月虚拟mlmo*#拄术"充延扩展之间一般有茸t1／‘．的近似关系。信号通过移动无线信道时，会出现多径衰落，对于信号中的不同频率分量，所经受的衰落可能一致，也可能不一致。根据衰落与频率的关系，可将襄落分为两种：平坦衰落与频率选择性衰落，前者也称非频率选择性衰落。如果发射信号带宽B小于相干带宽且，接收信号经历平坦衰落过程，即各频率分量所经受的衰落就有一致性，发射信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。当发射信号带宽B大于相干带宽置时，接收信号发小频率选择性衰落．即传输信道对发射信号的不同频率成分有币同的随机响应，接收信号的波形会失真。4l3低空近地信道测量图41低空天线的近地传输战场传感器网络概念图无线传感器网络中的传感器节点天线离地面的高度nj飞Txxj<×4．1．5．2MISO信道模型的敞射物‘港。尸x孓图4．8SIMO信道散射模型在(≯，r)处的散射物××＼×>丫×l×图4．9MISO信道散射模型结合图4．9，考虑一个M，个发射天线的MISO信道。为了构建MISO的物理信道模型，利用信道的互逆原理，即从发射天线到散射物的前向信道与散射物到这个天线的反向信道是一样的。若在位置(≯，r)的一个散射波的幅度为s(妒，r)，则在发射机和接收机天线的相对位置的两个幅度有个对应关系，即s(e，r)--+s(≯，r)。这样M，×1中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈63 第4章信道分析与信道估计的MISO信道可以表示为h(r)徽J：：Irrs(妒，f’弘(痧)g(f—f’)矗f’d矽(4．19)这里b(≯)表示通过发射天线阵在角度驴处的M，xl阵列响应矢量。4．1．5．3MIMO信道模型对于M，个发天线和M。个接收天线的MIMO信道可以看作M，xl的MISO和IxM。的SIMO信道的组合。假定与接收天线对应在饭置(目，f)的散射物同时也处于与发射天线阵对应的位置f≯，f)上，对于所有的关于发射天线和接收天线的几何形状，给定≯、f和0任何两个都可以确定笫三个。出于是同一个散射物，则散射幅度s(o，O--s(妒，r)。这样M，xM。的MIMO的信道矩阵H可以建模为H(f)=￡rs(毋，f’)a(移)b(≯)g(f一彳’)纠d秽(4．20)其中≯是r和0的函数。上式中的单个散射物的信道模型有很多限制，不能反映所有观测到觞信道影响。雯一般的模型是假定多个散射物，如果使瘸两个或多个数射，这些散射波的参数毋、r和0是相互独立的。另外，散射物位置、天线类型和形状、天线间距和散射模型等一起决定信道矩阵H元素的相关性。盎上面的分梃可知，分布式M联O无线信道的接述与特性与SISO系统的不尽相同，地表布设、低空天线的无线传感网节点的分布式MIMO无线信道也会更为复杂，不同场景的信道特性也有较大差异。因此，有必要对不同场景地表布设的无线传感网分稚式MIMO信道进行测量、分析与建模，为信道估计和系统方案等的硒究提供依据。僵由于时闽关系，这些工作将会在后续的项目研究中逐步展开。4．2信道宵估计4。2．1信遘信计方法信道估计方法一般有导频信道估计，信道半盲估计和信道盲估计。导频信道估剩雳发送的导频信息进行信道估计，理论简单、易予实现。信道奢估计利用信患之间的相关特性来估计信道，不需要额外资源的+丌支，能跟踪信道的快速变化，是目自{『研究的重点。申国科学院上海微系统与信息技术研究掰博士学住论文 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究4．2．1．1导频信道估计基于导频的信道估计形式一般有导频和数据在时隙上不重叠的串行形式、导频和数据在时隙上重叠的并行形式或两种形式的组合三种类型，如图4．10所示，B是并行的导频估计，有时候也称为半富估计。审行的导频估计是利用前行的导频数掘估计出信道信息，然后再对接收的数据信息均衡，这种技术理论上比较成熟，实现起来简单，在实际中应用最多。并行的导频估计最早出现在3G移动通信中【841，相比串行的信道估计性能上有一定改进1851。文献Is6j琴U焉最小二乘估计LSE(Least．SquaresEstimation)对奉行和并行嬲导频的性能都进行了分析，义献【87】采用最人似然ML估计方泫和迭代期望最大算法对并行估计性能进行了研究。更为详细的信息请参考相关文献。|导频|数据lA罡B数据I|-9频|数据|图4．10导频估计形式翦匿对基于导频的几种方法进行了简单豹概括，尽管导频估计算法简单，然而由于发送导频序列需要时间，在有些高速的移动通信中，这是不现实的，而且发射导频数据会额外消耗系统资源，将会增加系统能耗。而信道盲估计方法只利用接收信号翻身的统计信息来识别信道，能及时跟踪信道的变化，同时，由于不需要额外占用带宽，信道{吉计本身不额外消耗系统能耗，因此本文重点研究信道喜{吉计方法。4．2．1．2信道盲估计育多入多高MIMO(M，．×膨。)系统识别的嚣的是，在未知M，个系统输入酌情况下，只通过M。个系统输出来识别信道矩阵H，并利用估计出的信道矩阵信息来恢复输入信号。鲞于缀多实际的问题都可以建模成MIMO识别问题，因此MIMO系统的盲识别非常重要[s8l。MIMO系统常出现在多址通信、数字无线电和多传感器雷达等系统中【89儿901。常用的方法有基于高阶统计HOS(HigherOrderStatistics)18811911和基于二阶统计SOS(SecondOrderStatistics)192]。基于高阶谱的方法一般有以下问题193]：l、算法复杂，需要长期的观测，且收敛较慢；争聱耪学院上海缀系统毒售惠技拳磁究繇博士学技论炙65 第4章信道分析与信道估计2、对称输入星座图，如QAM，有零值三阶统计导致信道输出有零值三阶统计，在这种情况下，必须使用四阶统计，导致估计误差增加；3、只能应用于非高斯输入信号，对于某些星座成型使输入近似高斯情况下【941，HOS不能应用。同时取决于加性噪声是高斯的假设，以便能抑制噪声。基于上述情况，下面将致力于SOS的方法来求解MIMO信道的盲均衡问题。对于双入双出TITO(TwoInputTwoOutput)而言，如果系统是最小相位系统，可仅使用功率谱就能识别出系统，而对于非最小相位系统，为了能区别相位和转换模糊问题，可以将二阶相关谱奇异值分解SVD(SingularValuesDecomposition)和对于转换模糊不敏感的两个恒定指标结合起来能较好的解决上述模糊问题【92】1951。通过对文献Iu2J中的方法仔细分析发现，在基于恒定指标的方法来估计信道时，总是一个估计信道与实际信道较接近，而另一估计信道与实际信道存在较大偏差。基于这一问题，本文提出了两个信道并行估计的思想，同时对于估计算法做了一些改进。仿真结果表明改进的并行估计方法的估计效果有了明显的提高。4．2．2系统模型图4．11TITO信道模型对于一个输入为PI(七)，P：(七)，L，巳(足)，输出为^(七),X2(七)，L，％(七)，信道滤波器为h。(k)，信道长度为厶的胛×-一，M]MO模型可以表示为：”L“xi(七)=∑∑厅口(足)eJ(七一，)(4．21)J=Ii=0出于简化模型的考虑信道长度均表示成厶，方程(4．21)也可表示成矩阵形式：上。x(k)=∑日(f)P(七-1)(4．22)，=0将接收矢量x(七)分成长度为N(u>乞)的段，则用{h(后))和{xⅣ(∞))分别表示各中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 无线传感网虚拟MIMO荚谴技术研究段N点DFT的序列和媚应，则，v(是)的N点DFT表示为：小)=薹小)eXp卜警)∽23，其中缈=O，1，L，N一1，这样《4。22≥式的数域爱不如≥h(09)=Ⅳ(∞)％(09)(4．24)结合图4。11，如果不对信道作一些限定，则信道是很难识别的，因此侔如下几个假设l躅：A1)假定Ⅳ(钟)的对角元素等于1，即风(棚)=l，(扛l，2)，这种假设在多数场合还是满足靛；A2)未知源信号是广义平稳的，成对的源信号是不相关的，郎州咖小卅}=托：主歹(4．25)A3)互信道筇，：(甜)和H：。09)是线性时不变的FIR滤波器，且没有共零点，每个互信道在共轭倒数对上没有零点。4。2．3基于SVD的盲{吉计首先定义序列{“(盂))的一对频点q和吧的对应的互协方差矩阵为：Rx(0,)I，嚷)=露k09，k《娩)群；=嚣{打(q)％(q)％(哆)日(吡)符)(4．26)=Ⅳ(q)R。(缈I，吐)Ⅳ(∞：)H式中的H表示厄米特交换，鬈(哆尚)是输入的协方差矩阵。定义输漱的自协方差矩阵致(q，Q)的预白化矩阵为托×门方阵矿(瑚)，则有：y(国)发，《q，毡)y《国)露=j《4。27)并让小’嚣V∞和)(4．28)=《国》努《彩》g{∞》、7讲一≥莎定义孛国科学烧上海擞系统与镕惑技拳磋究辑壤士学经谂灾67 第4章信道分析与信邋估计汐(国)@y(彩)嚣《国)冀。(彩)坯《4。29)由上面的定义，很容易得到∥(m)∥(∞)珂=，对于所有的m都成立。当墩不同频率值谚和09,时，y《甜)的协方差矩阵为：曩·扣一。三层W黜D黜03W(吐)(4．3。)=(劬l(q．，)《皱}、。其中|D(q，哆)=贾。(q)咣Rc(-01，co。)R，(哆)嘿(4．31)上述中形(q)，W(0)2)为酉矩阵，而D(q，哆)为对角阵。若定义cJ．(OI，C02)=墨．((-01c02)RJ．((-01,国2)符(4．32)将(4．30)带入(4．32)，则有o(铂，镌)=∥《够)[移《唾，氇)参《够，致)片]形《鳓)片转。33)由于cy(tOt,CO：)能幽(4．32)估计出来，所以将(4．33)式奇异值分解可以得到本征矢量∥《哆)；同时由式(4。27)霹求出v(oh，将式(4。29)两边同时乘上v(04“可以得到：y(∞)叫∥(∞)@娜(国)R。(∞)必(4．34)虽然不知道兄(m)“，但是由假设A1知，Ⅳ。(缈)=l，(f-l，2)，同时幽假设A2知&(甜)也是对受矩阵，这样有(y(珊)叫矽(∞))。叫心(甜)必)Ⅳ(4．35)用Diag[矿《国)-l∥《掰司表示矩阵除主对受元素以於的元素均为零，则由(4·34)5-J"以得到}{(m)=[矿(∞)_∥(∞)][Diag[矿(埘)。∥(∞)]]u(4，36)这样就基本佶计嵩信道了，但是在式(4．33)中的移h，彩：)D(q，国：广未知，即本征值未知，所以本征矢量w(04的列矢量存在转换模糊。对于信道Ⅳ(m)来说，出于非对角元素的比值是恒定韵，邸不依赖予本征转换，所以下瑟弓l入对本征矢量转换不敏感的两个恒定指数“m)和，：(埘)来消除转换模糊问题‘921。68中潮科学院上海徽系统与信息技术研究所博士学位论突 无线传感网虚拟MIMO焚键技术研究4．2．4并行估计水，础H=渊1212《缈)“t删，12(m)@0：。(∞)+土H堙(∞)(4。37)(4．38)结合式(4。37)31：1(4。38)，通过对用恒定指数方法来消除模糊问题的仔细分柝，发现文献}92】中的两个互信道估计结果总是一个较好，丽另一个较差，而且总是在两式中的分母估计好于分子的。基于这～问题，对上述的方法做了改进。首先，在文献中是基于分子来进行分析求解的，然后丙利用两互信道的关系柬解另一个，这样就恩致用一个带有较大误差的估计柬解本应有较好估诗的信道。两本文直接基于式(4．37)的分母来分析估计片12’仿真图4．13表明有更好的估计效果，结合(4．37)和(4．38)式得到：拍：唑一∞9，这样就消除了矩阵转换过程中的模糨闷题。嗣理，如果改写(4。37)和(4。38)式为：州国)矧∽4。，五‘∞’鲫荆+丽1㈣基于同样的过程可以得到更好的分母信道Ⅳ，。的估计，如仿真图4．14所示。鉴于这样的情况，在本文中可以分别单独基于恒定指数的方法来获取更好的两个互信道的估计，即并行估计方法可以获耿更好的估计，仿真图4．15验证了这一方法。在这一节，对上述各种情况进行了仿真。首先假定瑞利多径衰落信道有包括主径在内的5个径的的信号到达接收端，并给定两个互信道元素如下所示：像酆．602016150趣．5籽0．2毒5湖0．243芽2蕺毒醣明傩42)【Ⅳ2I=【o．】V⋯7孛国耱拳院上海缀系统与信惠鼓拳磺究绣博士孝攮论炙69 第4章信道分析与信道估计两个输入信号均为零均值白高斯信号，长度为4096。虽然没有分析加性噪声对输出观测的影响，但本方法对各级SNR下的加性噪声都有很强的鲁棒性。10．5刊Z0．0．510．5一N￡0．0．511．522．533．544．551．522，533．544．55图4．12原算法估计信道与实际信道比较’＼．；+实际信道＼≮⋯B一一改进估计＼≮。／∥。吣．7≮≯‘入。1．522．533．544．5太、：：、、＼五。廖．．。‘。。：：‘’。’：’’。。‘。、。～，一7}一‘、～、i、、●———～。＼，●。’-。而’r’、＼o一／～。E。‘～‘●～-●～～，，I～～，1，下1．522．533．544．5f图4．13以一：为基准新算法估计信道与实际信道比较图4．12是文献【921中方法的性能，图4．13是基于Ⅳ，!改进方法的性能，可以看出月．!的估计效果相比图4．12明显改善。70中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 无线饽感网虚拟MIM0荚键技术研究10．5掣0c-13．5．111．522．533．544．55％≮、～’N一～～。、●j＼、÷"---一H”．一．E。T鼻一3_-、．．。．、。-～、wk—，L，，。P●●⋯⋯一《～，，，r、雷一l1．522．533．544．510．50-0．5图4．14以H：，为基准新算法估计信道与实际信道比较10．5壁0加．5图4．15以爆：和H：；新并行算法估计、原算法估计与实际信道比较图4．14是基于H：。改进方法的性能，相比较图4．12而言H：．的估计也得到改善，验证了前面直接基于分母进行估计有更好估计效果的分析，嗣时也表明(4。37)基于分母信道估计明显好于基于分子信道估计。图4．15是以HIz和日：．并行估计的结果，这两个信道的估计值相比以文献1921的方孛霪毒辜掌院上海徽系统与信息技零鹾究辑博士擎垃论炙 第4章信道分析与信道估计法信道的估计僮与实际信道更为接近，即信道估计的效果更为理想。4．2．6结论前面几节对基于二阶统计奇异值分解盲估计的方法进行了深入的研究，并对结合恒定指数柬消除转换模糊的方法进行了改进，同时提出了对互信道元素并行估计的方法，仿真验证了新方法的有效性。当然，在研究言估计算法前做了一些前提假设条件，有些假设不一定完全符合实际。关于信道喜估计下一步的工佟：一是考虑拱。(国)≠1的情况下进行信道估计；二是考虑将2×2信道扩展到胛×力，(刀>2)情况下进行研究。4。3本章小节本章主要包括无线信道模型分析和无线信道估计两部分。第一节，首先分析了无线信道的大尺度衰落和小尺度效应，研究了瑞利多径衰落特性：然焉通过对不同场景测量结累的分析可知，天线熹度对信道影响时很大的，天线越低，信道衰落越明显、RMS时延越大，信道越复杂；再次对瑞利多径信道进行了理论分析与推导；最后分别分析了S1MO、MISO和MIMO信道模型。第二节，首先对导频信道估计方法进行了简单的分析，然焉重点研究了宵估计方法。对基于二阶统计奇异值盲估计的方法进行了深入的研究，并对利用恒定指数来消除转换模糊的方法进行了改进，同时提出了对互信道元素并行估计的思想，仿真验证了新方法的有效性。中瀚科学院上海微系统与信息援泰磺究所博士学位论定 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究第5章功率分配无线传感网虚拟MIMO发射端的协同节点基于反馈的信道状念信息CSI进行发射功率调节，可以获得更大的阵列增益，使接收机获得更大的信噪比增益，在同等条件下，实现更低的系统能耗。本章分别研究了基于V-BLAST和基于DSTBC的两种虚拟MIMO系统中的功率分配问题，并针对不同的系统分别提出了不同的功率分配算法，仿真结果验证了新算法相比已有的功率分配算法和等功率分配的情况，性能均有一定的提高。5．1基于V-BLAST的功率分配文献【2l】最早提出了基于V-BLAST体系的虚拟MIMO系统来进行无线传感网的节能研究。基于V-BLAST的虚拟M1MO多个节点间不需要频繁交互信息，协同机制简单，信号处理都在接收端进行，发射端没有额外开销，而无线传感器网络基站端没有能量、体积等限制，可以节省远端节点能量从而延长整个网络的寿命。然而由于V-BLAST系统要求接收端天线数大于发射端天线数，才能获得较好的译码效果，同时虚拟V-BLAST接收协同的协议比较复杂，因此基于V-BLAST的虚拟MIMO不适于大范围布设的分簇协同多跳的无线传感网应用场合。但对于单天线传感网节点都在多天线基站覆盖范围内的场景，采用发端虚拟多天线的V-BLAST编码还是比较适合的。目前对于V-BLAST的研究都是基于发射端不知道信道状态信息CSI，且等发射功率分配PA(PowerAllocation)。当发射端接收了反馈的CSI时，可以根据注水原理进行发射功率优化分配，这样能提供阵列增益，增强传输性能，在给定误码率和发射速率情况下，总发射功率就可以减少，达到系统节能的目的。本节研究基于V-BLAST编码的虚拟MIMO系统的自适应功率优化分配方法。假设簇内理想同步，且接收机己知CSI，功率系数无差错反馈回发射端，系统采用平坦块衰落瑞利信道，多天线基站，来研究上行链路的传输性能。5．1．1系统模型如图5．1所示，虚拟V-BLAST系统，N个单天线传感网节点组成一个簇，N根天线构成虚拟多天线，基站有M(M≥Ⅳ)根接收天线。发射机根掘反馈的信道状态信息确定每根发射天线的功率系数，接收信号为Y=HPx+Ii(5．1)中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文73 第5章功率分配其中x=Ix．，工：，L，XN】7为发送符号向量，每个符号具有单位平均功率，Y=【YlY：，L，Y．，】7为接收信号向量，HM。Ⅳ为信道矩阵，其中元素％表示从第／根发射天线到第i根接收天线的信道衰落系数。假定信道是丰富散射环境下的非相关块平坦瑞利衰落信道，此时H中的元素是IID复高斯随机变量，均值为0，方差为1。P是发送功率矩阵对角阵，P=diag(厄，√瓦，L，√万1，假定接收端己知CSI，并通过广播信道反馈回发射端进行白适应功率分配。n=【玎。，n：，L，刀。J为零均值AWGN，且E(nnH)=仃：I"，吒2为噪声功率。(·)。和(·)H分别表示矩阵的转置和共轭转置。，’‘‘‘‘‘‘⋯⋯‘‘⋯⋯⋯’⋯’⋯’’⋯⋯～、’Cluster、5．1．2迭代算法图5．1基于V-BLAST虚拟MIMO系统框图下面研究迫零迭代干扰抑制ZF．SIC和最小均方误差迭代干扰抑制MMSE．SIC两种V-BLAST检测算法，并修『F使其适用于发射端的功率分配算法。(a)改进的ZF．SIC检测算法初始化：f=1yl2YG．=(HP)+=P-lH+74中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文(5．2a)(5．2b)(5．2c) 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究墨=argmin∽)川2(5．2d)w。，=(G九(5·2e)zt=wt，Y，(5·20骆Q(：毫)(5．29)～=球陆n，『@2h，Y，+．=y，一狮HP】屯=y，一厄狮H】岛(5．2i)G川=(【HP“(529k。，黜非(毗)“／，|12@2k，矗‰^2上，^，{|I、、～川其中，(·)+表示Moore-Penrose伪逆，||．||表示向量的模，(‘)，表示矩阵的第／行，【．】，表示矩阵的第／列，【’】i，表示将毛，k：，L勺列置零的矩阵，Q(‘)是与调制方式有关的解码函数，影是％。的估计值，{kIkEL，k．Ⅳ)是Ⅳ层发送符号的检测次序。式(5．2d)矛1：I(5．2k)qb仅由信道H的信息进行检测排序，相当于平均分配功率P=I～时的顺序，(5．2h)中的人屯为各天线问等功率发射时，第f层检测符号的信干比的倒数，此值将用于计算优化分配的功率值，(5．2e)中的迫零向量可以写成v他卜掣：击任3，其中Vt=(([Hk)+)。j相当于在P=I，v条件下第，层检测的迫零向量，定义决定每层检测性能的SINR为(5．2f)中判决统计量z。．的SINR，迫零算法中干扰项被消除，所以红层检测信号的SINR表示为以2丽12赢2畚(5．4)中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文75 第5章功率分配(b)改进的MMSE-SIC检测算法由(5．4)可知，ZF．SIC在算法消除干扰信号的同时会使噪声增强，而MMSE-SIC算法在干扰抑制和减少噪声两方面进行折中，就是让发射端和接收端之间的均方误差最小。将MMSE检测算法需修改为初始化：f=lyl2YGl=((HP)(HP)Ⅳ+一k)～(HP)Ⅳ耻弩ax—w‘=(G九z屯2wqy‘Zkj2wk,Yi．水洲恢陋)l『12～2—矿YM=y，一翔P]勺=y，一厄翔】屯G，+。=((【HP】；，)(【I，P】；，)Ⅳ—-cr：【IM】；，)一1(【HP】；，)Ⅳ(5．5a)(5．5b)(5．5c)(5．5d)(5．5e)(5．5D(5．59)(5．5h)(5．5i)(5．5j)‰鼍船嚣一@5。其中(·)Ⅳ表示共轭转置，G：=GflP氐表示P=IⅣ条件下的相消矩阵，(·)Ⅱ代表76中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究式(5．5h)d0的人。．为各天线间等功率发射时，第f层检测符号SINR的倒数，此值将用于计算优化分配的功率值。除了排序和相消向量与ZF算法不同以外，其余步骤两种算法基本一致。MMSE算法的也层检测信号的S1NR表示为”蒜裂岛@6，”环≯系高丽够心’&兰段以k．Ⅳ=以一=鲁c5刀仇，是发射功率，&IP=l，，y岛分别是在P=IⅣ条件下检测符号的信干比和相消向量，(5．7)式在低信干比下误差较大。由于w岛和p岛之间没有必然联系，和ZF—SIC∑既=N(5．8)每层检测信号的误码率只(gIn，0--1，2L，Ⅳ)是接收端S]NR见，(f-1，2L，Ⅳ)总BER可以看作是只(PI凤．)的算术平均，各层的检测误差传递可以忽略m1，总BER中国科学院上海微系统与信息拔术研究所博士学位论文77 第5章功率分配R2丙1善N只(帆，)2丙1善N厂㈥(5．9)厂(·)为信噪比和误码率的函数，将总发射功率一定情况下，系统平均误码率最小化问题转化为在条件(5．8)T，求得使(5．9)式达到最小值时的{P，)序列。不加信道编码，22阶QAM凋制时的近似指数误比特率函数表示为【07】舷)兰州一黔卜xp[_盘]@坳优化问题的代价函数为砌捣L¨=专喜厂㈡+A(缸一Ⅳ)@Ⅲ文献‘961采用Lagrange极值法，÷，(p，，p：，L，P～)=0，(汪1，2，L，Ⅳ)和(5．8)ap‘式组成Ⅳ+1个方程，解此方程组得到功率分配序列结果为：P屯=-0．625(2露-1)Atln(3．125N旯(2胄-I)At)(5．12)那mm—p[_((¨Ⅳ)／(2月一，)+孙Nh3．125N(2月一·)八t))／缸]，i=l，2L，N，人^．为解码算法中每层检测信号SINR的倒数。但(5．12)式在低SINR下存在计算出负的功率系数仇的情况，这与实际不符，但文献对此没有处理。下面将提出两种完备的优化分配算法。(a)基于KKT条件的功率分配算法使(5．9)式中Po最小是一个凸优化问题，同时还要满足等式(5．8)和不等式{Pi≥0i=1，2，L，N)两个条件。为解这个优化问题，给不等式约束条件引入拉格朗同桑-T-向量r∈RN，等式约束条件引入乘子项y’∈R，利用KKT条件可得入．≥0九^=0(5．13)V扣(_靠卜∥=一袁唧h卜∥=。78中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究其中，疗=1．q(2詹一1)，f=1，2，L，N。r可看作方程组中的松弛因子，由式子(5．13)中的三个条件可以得到玎卜赤士钞@㈣V‘≥赤唧卜若J其中i=1，2，L，N。由(5．14)式可得pk．2进一步转换有pkj2^0业yv昙*>aex搦p(-aP女'*aa@㈣)Ⅳ人。1人。．J一笠h塑鳖y·：!expf，一口监1卜一5Ⅳ人。1人。JO人岛>嘉～A口k'-ln5NA以k'v。=A，-k'In≯a昏1吣郇丽a(5．16)=凡人岛一二人岛lnA屯⋯。其中九=丢ln西等，分段函数分界点为西等=eXp(口凡)，故最优功率分配系数为pk2凡～·z≥-tA和～凡～～1．6和～0再Lh式(5．8)约束条件可得九=(‰+等荟叫n人_鹿～@㈣为保持总发射功率一定，Ⅳ唧～为发射功率不为零的节点个数：集合s={岛fA。，≤exp(1．6五／(2尺一1)))，信道状态十分恶劣的节点将不发射信号，或者寻找其它信道好的基站通信；信道状态良好时分配发射功率。Pk,在中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论文79、●●，／、●●J砜一～％一～，慨一扎慨一“p叫唧～ 第5章功率分配exp(一1+1．6九／(2月一t))<～≤exp(1．6凡／(2月一1))区间递减，在～接收协同方案。逐步完善协同分集方案，研究接收端的协同方案和实现方法，形成收发均协同的虚拟MMO，以此获得更大的分集增益和阵列增益，进一步降低网络系统能耗；>协同伙伴选择和管理。在多用户网络中，对于一次特定的传输过程，如何确定由网络中哪些空闲终端协作完成，以及重新分配合作伙伴的频度等；>研究协同同步。考虑协同分集的多路信号不能理想同步时对系统的影响，并提出相应的同步方法进行解决；>分布式多天线信道模型建模。通过对不同场合的分布式多天线信道测量和分析，提出合理的分布式信道模型，并对协同分集的能量衰落模型进行修正；>跨层协议设计。应用跨层优化理论，结合物理层提供的相关信息，基于选择的MAC层多址协议、路由协议、网络结构等，提出一套适合协同虚拟MIMO无线传感网的跨层协议，并分析系统的QoS。随着课题研究的深入，各种协同分集技术难题将会逐步解决，多用户多址信道容量相关理论同趋合理和完善，我们深信，基于协同分集技术的虚拟MIMO将会给无线传感网的发展起到革命性影响，将会在无线传感网工程化中得到广泛应用，最终必将大大推动无线传感网在各种领域的大规模商用。“万物皆传感，网络是关键”。在不久的将来，无线传感器网络将遍及世界的每个角落，将延伸到人们生活的细枝末节。无线传感器网络将会无处不在。中围科学院上海徽系统与信息技术研究所博士学位论文 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无线传感网虚拟MIMO关键技术研究攻读博士学位期间发表的学术论文目录1．邱云周，刘海涛，朱明华，“基于二阶统计并行估计的MIMO信道盲识别"，移动通信，中文核心，V01．30，No．18，2006，PP．16—20。2．邱云周，沈杰，董少龙，刘海涛，“基于无线传感网的虚拟MIMO的能量有效性研究”，计算机工程，中文核心，El检索，V01．33，No．17，2007，pp．1—6。3．邱云周，丁盛，严凯，朱明华，刘海涛，“分布式空时分组码译码转发的协同分集技术研究”，电了技术应用，中文核心，V01．33，No．12，2007，PP．105-109。4．邱云周，严凯，丁盛，朱明华，刘海涛，“基于DSTBC—DF的无线传感网能量有效性研究”，高技术通讯，中文核心，E1检索，己录用，将于2008年第4期刊登。5．邱云周：丁盛，严凯，王营冠，刘海涛，“基于STBC与V-BALST的虚拟MIMO方案研究"，电子技术应用，中文核心，己录用，将于2008年第5期刊登。6．吴明森，邱云周，刘海涛，“CDMA系统中Rake接收机的最大比合并性能分析”，移动通信，V01．30，No．19，2006，PP．26—28。7．董少龙，邱云周，余志军，邢涛，刘海涛，“基于多边约束的数据融合网络定位”，系统仿真学报，EI检索，V01．19，No．18，2007。8．严凯，邱云周，丁盛，朱明华，刘海涛，“频率选择性衰落信道下基于虚拟MIMO．STBC无线传感器网络中的功率分配研究”，高技术通讯，中文核心，EI检索，已录用，将于2008年第6期刊登。9．姜建，邱云周，王营冠，刘海涛，“VMIMO．OFDM系统中精频偏估计算法研究”，高技术通讯，EI检索，已录用，将于2008年第11期刊登。10．丁盛，邱云周，严凯，朱明华，刘海涛，“基于无线传感网的虚拟V-BLAST系统发射能量分配算法研究"，系统仿真学报，中文核心，EI检索，已录用。11．DingSheng，YanKai，QiuYunzhou，ZhuMinghua，LiuHaitao，“DifferentialSpace-TimeModulationbasedonOnhogonalDesignforCooperativeNetwork”，高技术通讯(英文版)，El检索，已录用，将于2008年干0登。12．严凯，丁盛，邱云周，姜建，朱明华，“基于放大转发协作处理的宽带无线传感网络信道估计方法”，发明专利，专利号：200710045110．X。13．严凯、丁盛、邱云周、姜建、朱明华，“基于SC．FDE和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法”，发明专利，专利号：200710047348．6。中国科学院上海微系统与信息披术研究所博士学位论文113 攻读博士学位期间发表的学术论文目录14．吴明森，何洪路，朱明华，全源源，邱云周，“瑞克接收机的能量计算和搜索多径装置、使用该装置的瑞克接收机及其方法”，发明专利，专利号：200610116954．4。15．何洪路，吴明森，朱明华，全源源，邱云周，“一种搜索精度可调的瑞克接收机及其实现方法”，发明专利，专利号：200610116952．5。16．何洪路，吴明森，朱明华，全源源，邱云周，“一种用于无线传感器网络的基带发射方法及其发射装置”，发明专利，专利号：200610116953．X。114中固科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈 无线传感网虚拟MIMO关键技术研究致谢随着论文的即将完成，我由衷地感谢那些直接或间接为本文做出贡献、曾给予我指导、帮助和支持的老师、同学和朋友们。首先，深深地感谢我的博士导师刘海涛研究员，感谢他对我学术上的悉心指导和生活上的热情关怀。从论文的选题，到同常研究工作的进行，再到论文的撰写和修改，倾注了刘老师的大量心血。刘老师渊博的学术修养、敏锐的学术洞察力、严谨认真孜孜不倦的治学态度以及对事业、工作的高度热情，对我产生了潜移默化的影响和无比的感染力，将使我终身受益。然后，感访}四室的张宏俊主任、王营冠副主任、王雅瑾副主任，感谓}他们在工作、学习和生活上给予的关心和帮助。本文的完成离不开微系统信息网研发中心全体工作人员和众多同学的帮助。研发中心良好的科研条件和工作环境，是作者完成本文的重要前提，感谢创造这一氛围的每一位老师、员工和同学。再后，要特别感谢袁晓兵研究员、朱明华研究员、邢涛研究员等，感谢他们几年来在学习、科研和论文上给予的悉心指导和无私帮助，他们在通信、网络领域丰富的工程实践经验和扎实的理论基础使我受益非浅，他们热情、谦虚、随和的为人处事风格对我影响很大，使我受益颇非。感谢已经毕业的王鹏师兄、吴明森师兄、高月叫币姐，感谢吴飞、沈杰、付耀先、刘菁等同学，感谢王骞、姚道远、姜建、何洪路、孙德云、黄河清、董少龙、丁盛、严凯等师弟，感谢他们在学习、工作和生活上提供的各种帮助。尤其要感谢863项目组丁盛、严凯两位师弟，感谢他们不辞辛苦帮我做了大量的仿真工作。感谢李令、郑春雷、付秋雨、陈卓、魏建明和许殿等同事，感谢他们在各方面提供的支持和帮助。感谢研究生部忻慧芳、余翔波、罗绮等老师在工作和生活上不厌其烦的关心和无私的帮助，让我们这些身在外地的学子时时刻刻都能感受到大家庭的温暖。此外，还要感谢四川大学的硕士导师张春雷副教授、步进机电公司董事长赵钧先生及其他步进公司的同事们，感谢他们多年来一贯的支持、关心和帮助。最后，在此要特别感谢我的父母、家人及包华女士，感谢他们对我一如既往的关心、理解、支持、鼓励和照顾。再次向给我提供过各种帮助的老师、同仁及亲朋好友们表示衷心的感谢和崇高的敬意!中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论丈115 作者简历作者简历[基本信息]姓名：邱云周性别：男出生年月：1980年3月籍贯：河南省确llJ县[教育背景]夺2004．09"-"至今：中国科学院研究生院，上海微系统与信息技术研究所攻读通信与信息系统专业博士学位◇2001．09～2004．07：四川大学制造学院获计算机监控及其智能化专业硕士学位夺1997．09～2001．07：四川大学制造学院获机械制造及其自动化专业学士学位[科研经历]◇2006．11～至今：无线传感网虚拟MIMO无线传输技术研究(863计划项目)项目副组长，研究了虚拟MIMO方案和性能、协同分集技术、信道估计技术、协同资源分配与网络系统能耗等。◆2006．01"-'2006．08：无线移动图像传输系统(市公安局工程项目)项目主要成员，参与了OFDM系统规划、MATLAB系统仿真和基于XC3S4000平台的VefilogHDL实现等。◆2005．01"--'2005．12：XXXXXX(总装预研项目)硬件子系统负责人，负责了无线传感网基站和端机硬件电路设计与调试，设计了OMAP5912外围电路和基带电路，并参与了射频电路方案规划与设计、基带系统仿真、基带算法的DSP实现和系统调试等。夺2004．09"--'2004．12：无线传感网基带芯片的设计与实现(中科院创新项目)项目主要成员，参与了CDMA无线传感网基带系统算法仿真和VefilogHDL部分功能实现，包括CRC、卷积编码、块交织、成形滤波器等模块。令2004．06"-'-'2004．08：CDMA无线传感网(中科院重大创新项目)GST子系统负责人，参与了项目测试平台的搭建与部分模块测试程序的编写，负责了北京外场测试GST小组，圆满完成了外场测试任务。中国科学院上海微系统与信息技术研究所博士学位论炙
