An Innovative Data Processing Method in Wireless Sensor Network with Vmimo-idapvm.pdf

1、在無線傳感器網絡中，由電池供電的節(jié)點和網絡的生命周期取決于節(jié)點的能量損耗。在典型的無線傳感器網絡中，遙感數據的處理過程需要消耗能量，這可能會導致網絡的生命周期縮短，信息丟失，也可能導致節(jié)點失效。一個保存節(jié)點能量以及整個網絡能量——這樣自然而然地延長了網絡的生存周期——的較好的辦法就是，在將遙感數據傳輸到光前通道前壓縮數據，或者更好一些，降低傳輸數據所需要的能量。無線傳感器網絡包含了廣泛分布的自動設備，這些設備都很便宜，眾多微型傳感器節(jié)點

2、合作記錄樣品物理數據的感興趣的空間與實踐環(huán)境，比如溫度、濕度、光度、傾角、加速度、化學物質、生理測量和環(huán)境變化。這些傳感器將產生一個連續(xù)的高速數據流；它們運行在動態(tài)且時變的環(huán)境中，并且能夠收集，處理與存儲數據，并與相鄰節(jié)點通信。本文的2.6部分是對傳感器更詳細的總結。
　　為了擴大無線傳感器網絡產生的數據流的利用范圍，需要對數據流進行實時處理。數據流是一個有序序列，序列數據只能被讀取一次或者少量的用來計算和存儲。由于這些傳感器的能

3、量限制，數據流的大部分處理都由數據采集節(jié)點和融合重心完成。為了提高這種有限能量的能量效率，最近基于分布式無線傳感器網絡，提出了一種虛擬多輸入輸出（VMIMO）通信架構。為了解決有限的數據處理能量和有限的電池能量問題，我們可以減少運輸分布式的數據壓縮的比特數，或者通過使用能量有效傳輸技術減少所需的能量，并考慮一定的性能要求。在虛擬多輸入輸出系統(tǒng)中，相近的節(jié)點形成一個簇，并作為一個大的發(fā)射器或接收器陣列。合作發(fā)射器的集群和接收器之間的數據運

4、輸能夠增強由MIMO信道產生的多樣性。更令人驚訝的是，在無線傳感器網絡（IDAPVM）中用高斯 L塊量化器和可變速率的MQAM調制方案解決了去除冗余信息的需要，但沒有對提出新的數據處理方法做任何工作。
　　在本文中，為了解決合作無線傳感器網絡的能量限制問題，我們提出了一種新的數據處理方法（IDAPVM）?；?x2虛擬多輸入輸出系統(tǒng)提出新數據處理方法，是因為它提供了高速的數據運輸，而且在能量有限的無線傳感器網絡中消耗能量低。新的數

5、據處理系統(tǒng)的設計與實現分為兩個部分：傳感器網絡模型和傳感器數據模型。傳感器網絡模型是由一組傳感器組成，這些傳感器中都有一定量要被運輸至光纖信道中的數據。每組傳感器節(jié)點和其他的相互靠近，形成了一個簇，如圖3.1所示。每個傳感器只有一個天線。為了進一步提高網絡的性能，傳感器之間是能夠互相交換數據的。每個傳感器收集的數據流能夠廣泛傳播到他們附近的傳感器。本文提出的新方法--IDAPVM中就用到了傳感器數據模型，和文獻中介紹的方法相似。假設，所

6、有的傳感器研究的都是同一數據流(θ)，該數據流服從高斯分布，方差為σx2。他們研究不同的含有噪聲的數據流θ，將不同之處建模為方差為σn2的平均加性零的高斯噪聲。詳細內容在本文的章節(jié)3.4中。
　　在本文提出的方法中，我們研究了可變速率的M進制正交幅度調制（MQAM）的使用，并優(yōu)化傳輸速率來提高傳輸速率和盡量減少電路的能量消耗。我們采用了更高的傳輸速率b(b=log2M)來減少傳輸能量和總能量消耗。不同傳輸距離有不同的最優(yōu)傳輸速率b

7、，如本文3.9部分的表3.1和表3.2所示。為了研究一個最優(yōu)速率的系統(tǒng)性能，發(fā)送L數據位時，我們用Ton來表示系統(tǒng)的總時間。當傳感器節(jié)點之間的距離很小且有dlocal<< dlong時，我們認為集群的本地傳輸是在功率路徑損耗為 kth的加性高斯白噪聲信道中。在本文中，我們設 k=3，k=2表示自由空間傳播。在典型無線信道中，k的取值范圍為2

8、到無誤差，一般錯誤的概率非常小。在這次研究中，IDAPVM方法的流程如圖3.3所示。在本文中，我們假設附加的高斯的白噪聲信道（AWGN）在集群的本地傳輸中有a kth（在本文中，假設 k=3）路徑損耗。對于集群與光纖通道之間的遠距離傳輸，我們認為一個瑞利衰落的窄帶通道符合平方律路徑損耗。采用可變速率的M進制正交幅度調制技術進行通信，以此來提高傳輸速率和減少電路能夠損耗。在我們的研究中，我們研究了各種方法的變形性能、傳輸和電路損耗。

9、>　　光纖信道能采集數據，基于傳感器節(jié)點的量化規(guī)則結合傳感器發(fā)送的信息，并估計未知參數。相對于數據采集節(jié)點來說，光纖信道采集與低端數據采集是不同的。光纖信道接收所有的數據，并計算出這些數據的平均值。如果它沒有任何能量限制或者有更長的電池壽命，那么就可以有更多空間以容納更多接收天線。當只有發(fā)射端的本地傳輸時，就能實現真正的多輸入輸出。本文提出的IDAPVM傳感器網絡模型與文獻中提出的模型類似。我們的網絡中包含了K分布的低端數據采集傳感器節(jié)

10、點（SN）和一個高端融合中心（FC）。每個傳感器自動關聯至少一個預定的集群。集群內傳感器節(jié)點的信息共享產生的本地通信使得集群形成一個虛擬的多天線系統(tǒng)，系統(tǒng)中每個傳感器節(jié)點作為集中的天線陣列的一個天線元件。集群內的本地通信可以通過時分復用（TDMA）實現減少干擾。在光纖信道中，也就是在接收端，傳感器之間的通信，能夠盡可能的使光纖信道容納兩個或兩個以上的天線，達到MIMO的預期性能。
　　我們用以下性能指標來評估 IDAPVM，首先考

11、慮的性能指標是由壓縮和傳輸過程中出現的錯誤導致的總失真（D）。這種失真取決于量化器的設計。在這篇論文中的高斯標量量化，是用超過10000個隨機生成的樣本設計的。最初的失真是由在每個傳感器中用L數據位代替模擬數的有限長度的量化器產生的。最后的失真是因為在信道中傳輸出現的錯誤。在我們的方法中，失真是與比特錯誤成正比的。因此，比特錯(Pe)誤率是 ETx對于一個給定的比特錯誤率傳輸每比特的運輸能量和總失真的函數，也是 ETx的一個函數。在這一

12、節(jié)中，我們仔細分析傳感器的傳輸和總的能量消耗，并發(fā)現失真和比特錯誤率之間的關系。詳細內容在本文的章節(jié)3.7中。
　　在新的數據處理方法（IDAPVM）中，我們認為，發(fā)射器與傳感器節(jié)點合作將一系列在傳感器節(jié)點中的數據壓縮成一個數據流的方式，很適合在光釬通道上的最終評估。對于每個傳感器，利用高斯 L比特標量量化器進行編碼，并且使用在最簡單形式的STBC中提出的Alamouti方案進行數據運輸，STBC是在無線傳感器網絡分布式協作MIM

13、O傳輸過程中最節(jié)能且易被光纖信道解碼的編碼方式。在天線1和2的第一個信號周期內，將兩個不同的擁有雙發(fā)射天線的Alamouti碼s1和s2同時發(fā)送，之后在下一個信號周期，發(fā)射s2*和s1*（*表示復共軛）。在這些方法中，鑒于傳感器的行動和其他的傳感器密切相關，傳感器只對其數據進行一個本地量化。他們產生一個二進制的消息并將其發(fā)送到光纖通道。光纖通道基于傳感器節(jié)點提供的量化規(guī)則結合這些數據，并確定未知參數。詳細內容在本文的章節(jié)3.7中。

14、>　　在性能評估的比較和數值結果分析的研究過程中，我們研究并簡要討論了目前工藝水平的調制和多種傳輸方案。一系列與數據冗余，數據壓縮和傳輸過程中電量消耗有關的問題被確立并被處理，有了以下的貢獻：(i)通過使用數據壓縮技術，減少每個傳感器需要傳輸的數據量。我們使用的L比特標量量化器進行數據壓縮；(ii)通過首先在傳送端處理數據流，確保消除冗余信息來保證低比特傳輸至光纖通道；(iii)提出一個簡單的數值方法，來計算在本地壓縮進程中損耗的能量；

15、(iv)通過基于傳輸多樣性技術的時空分組編碼（STBC）的應用，我們減少了傳輸所需的能量；(v)提出一種簡單的估計未知參數的方法，即計算所有傳感器節(jié)點觀測值的平均值；(vi)通過優(yōu)化傳輸率來減少在本地傳輸和遠距離傳輸過程中的能量損耗；(vii)我們說明了，對于每一種傳輸距離，最優(yōu)的調制方式，傳輸速率調制方式，在這種情況下，每個字節(jié)損耗的總能量會減少；(viii)研究了虛擬多輸入輸出系統(tǒng)能量效率的依賴性，系統(tǒng)的平均延時和延時效率，以及傳播

16、參數也就是調制方案，傳播距離，調制方式或傳輸速率和信道的路徑損耗系數；(ix)從變形、壓縮比和壓縮因子評估了虛擬多輸入輸出系統(tǒng)的性能；(x)數據結果表明，協同的IDAPVM在三種調制方案中，有著相當大的節(jié)能效果因而優(yōu)于傳統(tǒng)的SISO和VMISO系統(tǒng)。在失真D<的情況下，提出的IDAPVM方法在VMIMO系統(tǒng)中能節(jié)約高達12dB的能量，即使在有能量節(jié)省的更高的k設置下，依舊比VMISO以及SISO系統(tǒng)要好。當4正交幅度調制，且路徑損耗系統(tǒng)

17、k為3時，性能達到最優(yōu)；(xi)通常，VMISO系統(tǒng)的前期性能會稍微好些，失真 D<時，能夠使能量節(jié)約高達8dB,但是，當傳輸距離非常小時，SISO系統(tǒng)比VMISO系統(tǒng)性能稍微好一些。這意味著，當為了傳輸更遠距離而使用固定速率調制時，應用4QAM調制是最適合的；(xii)提出的VMIMO系統(tǒng)更節(jié)能，延遲更高效。傳輸距離越遠，效率越高，節(jié)約的能量越多；(xiii)壓縮系數和壓縮比表明，在2X2的VMIMO系統(tǒng)中，能夠實現50％的壓縮，且能

18、節(jié)約50%的能量。但是為了獲得更高的壓縮性能，需要使用高次的VMIMO，但是其需要謹慎的設計；(xiv)因此，提出的基于2x2VMIMO的IDAPVM提供了一個重要的性能提升，并且適用于平均的壓縮率、失真性能、有效數據估計、能量約束，但是能容忍延時的無線傳感器網絡。
　　在未來的工作中，可以從以下幾個反面提出新的數據處理方法，比如：第一，使用優(yōu)化的調制方案和正交的STBC來研究高次的VMIMO系統(tǒng)的性能評價?？紤]不同的粗函數技術以