CN101197796B - 基于sc-fde和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法 - Google Patents

Abstract

一种基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法，先由发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，再估计出中继端和接收端的噪声功率，并确定各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，进而确定各节点的功率分配系数，接着由发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列并对其添加循环前缀后，在第一时隙予以发射，而中继端接收到发射端发送信号后去除循环前缀，乘以功率归一化系数和功率分配系数，再添加新循环前缀并在第二时隙予以发射，而接收端分别在第一时隙及第二时隙接收信号，并将接收的各信号去除循环前缀后变换到频域，再进行最小方差无偏信道估计，如此可实现虚拟多天线协作通信中高精度、低复杂度的信道估计。

Description

基于SC-FDE和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法

技术领域

本发明涉及无线信息传输领域，特别涉及一种基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线技术的宽带无线传感器网络中的信道估计方法。

背景技术

多输入多输出(MIMO)技术是指在发送端和接收端都采用多天线的技术，其能够显著提高通信***的容量和无线传输链路的质量，因而其已成为无线通信领域里的一个研究热点。然而，由于受终端设备价格、及体积等因素的影响，在无线传感器网络的节点上配置多天线是不太切合实际的。为了解决这个问题，协作通信和虚拟多天线这两个技术应运而生。

协作通信技术是一种以分布式的形式开拓空间分集的方法。利用无线信号在传输的过程中能被周围的中继节点收到的特点，作为信源节点的发射端可以与作为中继节点的发射端协作将信息传递到作为信宿节点的接收端，从而达到空间分集的目的。如此，通过一定的协议可使各单天线***共享彼此天线而形成虚拟多天线来协作传输信息，从而可以有效地提高***性能。而按照作为中继节点的发射端对接收信号的操作方式，协作方案可分为放大转发(AF)、译码转发等，其中AF方案由于其复杂度较低，且只需要中继节点简单地转发经线性处理过的信号而不需要解码，因此更加受到人们关注。

随着人们对通信宽带化的需求，无线通信***正由窄带向宽带迅速发展。宽带无线通信***将面临频率选择性多径信道。目前，正交频分复用(OFDM)和单载波频域均衡技术(SC-FDE)是两种对付多径衰落简单而有效的手段。二者通过给数据帧添加循环前缀(CP)能有效地避免由多径衰落引起的符号间干扰。但是，OFDM***自身的许多缺点，例如它的峰值平均功率比过大和子载波对频偏敏感，限制着它的实用步伐，尤其对于无线传感器网络中分布式协作的节点。而SC-FDE在发射端通过引入CP将多径信道对信号的线性卷积作用转化为循环卷积，在接收端通过FFT/IFFT来实现频域均衡，和OFDM***相比，具有相同的复杂度和相似的性能，但克服了OFDM***固有的高峰均功率比和子载波同步等问题。由此，将SC-FDE引入到无线传感器网络中来对付多径衰落是一个非常重要的研究课题。

信道状态信息主要用于信宿节点的信道均衡和数据检测，而基于训练序列辅助的信道估计是一种获取信道状态信息简单而有效的方法，而在一专利申请号为200710045110.X的中国专利申请中提出了一种基于放大转发协作处理的宽带无线传感器网络信道估计方法，其通过中继节点的酉矩阵变换来克服现有各技术方案只适用于基于OFDM的单中继节点协作通信的缺点，但由于这种方法采用时域处理来对信道参数进行估计，而在基于SC-FDE和虚拟多天线技术的无线传感器网络中，信宿节点的信道均衡却是在频域实现的，因此，如何有效地解决与单载波基带数据分块传输***共存的信道参数估计问题已成为本领域技术人员亟待解决的课题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法，以实现在具有中继节点AF协作通信的无线传感器网络中的高精度、低复杂度的信道估计。

为了达到上述目的，本发明提供的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法，其包括步骤：1)在一宽带无线传感器网络中，作为信源节点的发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，并估计出所述无线传感器网络中作为中继节点的中继端和作为信宿节点的接收端的噪声功率及确定各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数；2)根据确定的训练序列长度值、最大非零抽头个数及估计的噪声功率确定所述发射端及中继端的功率分配系数，以使确定的各功率分配系数的总和为2，同时在确定的功率分配系数条件下的信道的均方估计误差最小；3)所述发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列作为时域训练序列，并添加循环前缀于所述时域训练序列以形成信源信号，再将所述信源信号在第一时隙发射；4)中继端根据所估计的噪声功率及所述发射端的功率分配系数确定中继端的功率归一化系数；5)中继端在所述第一时隙接收到信源信号后，去除其循环前缀，再对其乘以所确定的功率归一化系数及中继端的功率分配系数后，再添加新循环前缀形成中继信号，中继端在第二时隙形成的中继信号予以发射；6)在所述宽带无线传感器网络中，作为信宿节点的接收端分别在第一时隙及第二时隙接收信号，并将接收到的信源信号及中继信号分别去除循环前缀后变换到频域以形成接收信号；7)所述接收端将所述接收信号进行最小方差无偏信道估计以获得相应的各信道参数。

其中，在步骤2)中，信道估计的均方误差最小即为使 $\mathrm{MSE}=\frac{(2L-1)p_1{\mathrm{\σ}}^2+(3L-1)p_2{\mathrm{\σ}}^2+(2L-1){\mathrm{\σ}}^4}{N(3L-1)p_1{p}_2}$ 最小，其中，MSE为信道估计均方误差，σ²为噪声方差，L为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，p₂为中继端的功率分配系数，p₁为发射端的功率分配系数，N为训练序列长度值。

在步骤3)中，所选择的Chu序列为：

其中，n为时域训练序列的序号，l为与N互质的整数。。

在步骤4)中，中继端确定的功率归一化系数为

综上所述，本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法针对基带***采用单载波频域均衡技术对抗多径信道衰落的方式，提出一种频率选择性信道下AF协作通信中基于最优训练序列方案的最小方差无偏信道估计方法，可以有效地适用于基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线技术的无线传感器网络，且精度高，复杂度低，具有很强的实用性。

附图说明

图1为本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法操作流程示意图。

图2为采用本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法的通信***信号传输流程示意图。

图3为采用本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法的通信***结构示意图。

图4为采用本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的信道估计均方误差(MSE)比较示意图。

图5为采用本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的***误码率(BER)性能示意图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法主要包括以下步骤：

第一步：在一宽带无线传感器网络中，作为信源节点的发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，并估计出所述宽带无线传感器网络中作为中继节点的中继端和作为信宿节点的接收端的噪声功率及确定各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，在本实施方式中，所述宽带无线传感器网络可采用单载波频域均衡技术对抗多径衰落的虚拟多天线***。此外，中继端和接收端的噪声功率和各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数均可依据***参数设置和应用环境而定，且具体估计实现方法都为现有技术，故在此不再赘述。第二步：根据确定的长度值、最大非零抽头个数及估计的噪声功率确定所述发射端及各中继端的功率分配系数，以使确定的各功率分配系数的总和为2，同时在确定的功率分配系数条件下的信道的估计均方误差最小。对于采用单载波频域均衡技术和虚拟多天线技术的宽带无线传感器网络，其信道均方估计误差为： $\mathrm{MSE}=\frac{(2L-1)p_1{\mathrm{\σ}}^2+(3L-1)p_2{\mathrm{\σ}}^2+(2L-1){\mathrm{\σ}}^4}{N(3L-1)p_1{p}_2},$ 其中，MSE为信道估计均方误差，σ²为噪声方差，L为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，p₂为中继端的功率分配系数，p₁为发射端的功率分配系数，N为训练序列长度值，因此，在确定功率分配系数时，可采用以下方法：

采用不同的p₁及p₂进行计算，找出MSE为信道均方估计误差最小值对应的p₁及p₂作为发射端及中继端的功率分配系数。

第三步：所述发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列作为时域训练序列，并添加循环前缀于所述时域训练序列以形成信源信号，再将所述信源信号在第一时隙发射，在本实施方式中，发射端所选择的Chu序列为：

其中，n为时域训练序列的序号，l为与N互质的整数。

第四步：中继端根据所估计的噪声方差及所述发射端的功率分配系数确定中继端的功率归一化系数

第五步：中继端在所述第一时隙接收到所述发射端发射的信源信号后，将其循环前缀去除，并乘以所确定的功率归一化系数及中继端的功率分配系数，再对其添加新的循环前缀以形成中继信号，中继端将形成的中继信号在第二时隙予以发射，在本实施方式中，中继端对第一时隙接收到的信号去除循环前缀，乘以功率归一化因子 $\mathrm{\α}=\sqrt{\frac{1}{p_1+{\mathrm{\σ}}^2}}$ 和功率分配系数p₂，得到对应的时域训练序列 $s_2=s\sqrt{p_1{p}_2}\mathrm{\α},$ 然后再在所述时域训练序列上添加新的循环前缀形成中继信号，并在第二时隙予以发射。

第六步：在所述宽带无线传感器网络中，作为信宿节点的接收端分别在第一时隙及第二时隙接收信号，并将接收到的信源信号及中继信号分别去除循环前缀后变换到频域得到接收信号。请参见图2，信源节点S通过与中继节点R协作将信息传送至信宿节点D，接收端对两个时隙接收到的信号分别去除循环前缀后，再采用一FFT模块进行频域变换可得到接收信号：

$y=\left[\begin{array}{cc}\stackrel{\‾}{S_1}{F}_L& 0\\ 0& \stackrel{\‾}{S_2}{F}_{2L-1}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{SD}}\\ (h_{\mathrm{SR}}\⊗h_{\mathrm{RD}})\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{n_1}\\ \stackrel{\‾}{n_2}\end{array}\right]=\mathrm{Sh}+n$

其中， $\stackrel{\‾}{S_1}=\mathrm{diag}\left\{F{s}_1\right\},$ $\stackrel{\‾}{S_2}=\mathrm{diag}\left\{F{s}_2\right\},$ F表示归一化的N×N维离散傅立叶变换矩阵，F_L表示矩阵

的前L列，表示卷积运算，diag{a}表示以a为对角元素的矩阵，s₁为信源节点S的训练序列

L为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，L×1维向量h_SD，h_SR和h_RD代表节点间准静态多径信道的时域抽头系数。 $\stackrel{\‾}{n_1}={\mathrm{Fn}}_{D1}$ 和 $\stackrel{\‾}{n_2}=F(H_{\mathrm{RD}}{n}_R\sqrt{p_2}\mathrm{\α}+n_{D2})$ 分别表示信宿节点连续两时隙接收信号中白噪声频域表示。n_R，n_D1和n_D2分别表示中继端第一时隙，接收端连续两时隙均值为0，方差为σ²的高斯白噪声。H_RD为以h_RD补(N-L)个0为第一列元素的N×N维循环矩阵。噪声n的自相关矩阵为 $R_n=E\left\{{\mathrm{nn}}^H\right\}=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}^2{I}_N& 0\\ 0& {\mathrm{\σ}}^2(1+p_2{\mathrm{\α}}^2)I_N\end{array}\right],$ 其中I_N表示N×N维单位矩阵。

第七步：接收端将所述接收信号采用基于最小方差无偏准则的估计器进行信道估计，以获得相应的各信道参数，即所述接收端利用合并得到接收信号y进行最小方差无偏信道估计： $\hat{h}={\left(S^H{R}_n^{-1}S\right)}^{-1}{S}^H{R}_n^{-1}y,$ 也就是使h估计误差的方差最小的信道估计，通常可采用基于最小方差无偏准则的估计器进行信道估计，由此可估计出信道均衡和信号检测时需要的信道参数。

请参见图3，其为采用本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法所形成的基带***方框图，所述基带***方框图具有一个信源节点、一个中继节点、及一个信宿节点，各节点只有一个天线，且不能同时收发数据，图3中各模块作用如下：

信源模块A：产生要传输的字符数据。

加CP模块B：将得到的每帧数据加上循环前缀。

数模转换(D/A)模块C：将数字信号变换成模拟信号。

信道模块D：信源节点与中继节点间的无线多径信道。

模数转换(A/D)模块E：将模拟信号变换成数字信号。

去CP模块F：将循环前缀去掉。

加CP模块G：将得到的每帧数据加上循环前缀。

数模转换(D/A)模块H：将数字信号变换成模拟信号。

信道模块I：中继节点与信宿节点间的无线多径信道。

模数转换(A/D)模块J：将模拟信号变换成数字信号。

去CP模块K：将循环前缀去掉。

FFT模块L：信宿节点对接收信号做FFT运算。

信道模块M：信源节点与信宿节点间的无线多径信道。

信道估计模块N：利用训练序列进行信道估计。

频域均衡模块O：选择迫零均衡，最小均方误差均衡等算法进行信道频域均衡。

MRC模块P：信宿节点对连续两时隙接收数据进行最大比合并。

IFFT模块Q：信宿节点对接收信号做IFFT运算。

判决模块R：对均衡后的数据进行判决。

信宿模块S：输出判决符号。

以下将通过仿真进一步说明采用本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法的通信***的***性能。仿真的***参数被设为：

■1个信源节点，1个中继节点，1个信宿节点

■数据采样周期Ts设为2×10^-7s

■***采用单载波频域均衡技术技术对抗多径衰落

■每个单载波频域均衡技术数据块长度为128

■循环前缀长度L设为32

■信源节点选择长度为128的Chu序列作为时域训练序列

■数据帧采用QPSK调制，未编码

■仿真中***信噪比定义为

■各节点间信道采用COST 207典型城市12径信道模型

请参见图4，其为采用本发明的信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的信道估计MSE比较示意图，并给出了理论MSE下界，由图中可以看出采用本发明的信道估计方法进行的信道估计精度要比现有随机训练序列更高，并且本发明的方法在信道估计均方误差最小的意义上是最优的。再请参见图5，其为采用本发明的信道估计方法和采用现有随机训练序列方法的***BER性能示意图，从图中可以看出，采用本发明的信道估计方法，***BER性能要明显优于随机训练序列方法。

综上所述，本发明的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法与现有技术相比，其具有如下优点：

1、针对基带***采用单载波频域均衡技术对抗多径信道衰落的方式，提供了一种频率选择性信道下基于虚拟多天线技术的无线传感器网络中采用训练序列辅助的信道估计方法。

2、作为信宿节点的接收端采用基于最小方差无偏准则的估计器对信道进行估计，能实现信道估计的克拉美—罗下界。

3、采用具有恒幅特性的Chu序列作为训练序列能避免发送端功率放大器的非线性失真，且这种序列可由直接数字频率合成器产生。

4、信源节点与中继节点的功率分配能使***在总功率一定的情况下最小化信道估计均方误差下界。

5、本发明采用的训练序列方案能实现该发明所提方法的性能下界。

本发明的有益效果：

(1)本发明的信道估计方法简单易行，且通用性强，可用于任何单中继节点辅助的协作通信环境。

(2)本发明的信道估计方法与训练序列选取具有较强的鲁棒性，不会随着***条件的轻微变化导致***性能急剧恶化。

(3)本发明的信道估计方法采用最小方差无偏算法，无需信道统计特性，复杂度低。

(4)本发明选取的训练序列相对于随机训练序列计算复杂度大大降低，且能有效地改善***误码率性能，实用性强，便于硬件实现。

Claims (3)

1.一种基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于包括步骤：

1)在一宽带无线传感器网络中，作为信源节点的发射端确定作为训练序列的Chu序列长度值，并估计出所述宽带无线传感器网络中作为中继节点的中继端和作为信宿节点的接收端的噪声功率及确定各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数；

2)根据确定的长度值、最大非零抽头个数及估计的噪声功率确定所述发射端及中继端的功率分配系数，以使确定的各功率分配系数的总和为2，同时在确定的功率分配系数条件下信道估计的均方误差最小，信道估计的均方误差最小即为使 $\mathrm{MSE}=\frac{(2L-1){\mathrm{\ρ}}_1{\mathrm{\σ}}^2+(3L-1)p_2{\mathrm{\σ}}^2+(2L-1){\mathrm{\σ}}^4}{N(3L-1)p_1{p}_2}$ 最小，其中，MSE为信道估计均方误差，σ²

为噪声方差，L为各节点间信道时域响应的最大非零抽头个数，p₂为中继端的功率分配系数，p₁为发射端的功率分配系数，N为训练序列长度值；

3)所述发射端根据确定的长度值及功率分配系数选择相应的Chu序列作为时域训练序列，并添加循环前缀于所述时域训练序列以形成信源信号，再将所述信源信号在第一时隙发射，所选择的Chu序列为：

，其中，n为时域训练序列的序号，l为与N互质的整数；

4)中继端根据所估计的噪声功率及所述发射端的功率分配系数确定中继端的功率归一化系数；

5)各中继端在所述第一时隙接收到所述发射端发射的信源信号后，将其循环前缀去除，并对其乘以所确定的功率归一化系数及中继端的功率分配系数，再添加新的循环前缀以形成中继信号，中继端将形成的中继信号在第二时隙予以发射，中继端确定的功率归一化系数为

6)在所述宽带无线传感器网络中，作为信宿节点的接收端分别在第一时隙及第二时隙接收信号，并将接收到的信源信号及中继信号分别去除循环前缀后变换到频域，得到接收信号；

7)所述接收端将所述接收信号进行最小方差无偏信道估计以获得相应的各信道参数。

2.如权利要求1所述的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在所述步骤6)中，作为信宿节点的接收端采用一FFT模块进行频域变换。

3.如权利要求1所述的基于单载波频域均衡技术和虚拟多天线的无线传感器网络信道估计方法，其特征在于：在所述步骤(7)中，作为信宿节点的接收端采用基于最小方差无偏准则的估计器对信道进行估计。

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