基于不完美CSI的水声自适应功率分配算法.pdf
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1、第 卷第期 年月系统工程与电子技术 文章编号:()网址:收稿日期:;修回日期:;网络优先出版日期:。网络优先出版地址:基金项目:国家自然科学基金(,)资助课题通讯作者引用格式:金志刚,尹欢,苏毅珊基于不完美 的水声自适应功率分配算法系统工程与电子技术,():犚犲 犳 犲 狉 犲 狀 犮 犲犳 狅 狉犿犪 狋:,():基于不完美犆犛 犐的水声自适应功率分配算法金志刚,尹欢,苏毅珊,(天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 ;天津大学国际工程师学院,天津 )摘要:水声信道面临带宽资源有限、环境复杂的问题,为提高水下通信速率,基于水声传感器网络的海洋应用提出自适应通信的需求。传统基于简单信噪比指标的
2、自适应资源分配算法无法准确表述衰落信道的统计特征,利用强化学习和卷积神经网络预测信道的方法虽然可以提高一定信道状态信息(,)的准确性,但这种方法需要长期的观测和大量的训练样本,不符合水声环境的实际情况。对比,构建了一种中继放大转发协作正交频分复用(,)通信的模型,解决了由于节点漂浮导致直接通信传输效率变低的问题,并提出一种在时延反馈 中基于的自适应功率比特分配算法,利用条件概率表征不完美的,调整自适应通信参数,进行遍历容量最大化建模。仿真结果表明,该算法实现功率和比特的联合自适应分配,平均传输速率指标优于直接反馈 的功率分配算法,虽然略低于采用马尔可夫链预测信道的方法,但结合算法复杂度来看,所
3、提算法更简单,更适合能量有限的水声传感器网络。关键词:水声传感器网络;中继协作正交频分复用通信系统;不完美信道状态信息;自适应功率比特分配中图分类号:文献标志码:犇犗犐:犝狀 犱 犲 狉狑犪 狋 犲 狉犪 犮 狅 狌 狊 狋 犻 犮犪 犱 犪 狆 狋 犻 狏 犲狆 狅狑犲 狉犪 犾 犾 狅 犮 犪 狋 犻 狅 狀犪 犾 犵 狅 狉 犻 狋 犺犿犫 犪 狊 犲 犱狅 狀犻 犿狆 犲 狉 犳 犲 犮 狋犆犛 犐 ,(犛 犮 犺 狅 狅 犾狅 犳犈 犾 犲 犮 狋 狉 狅 狀 犻 犮 犪 犾犪 狀犱犐 狀犳 狅 狉犿犪 狋 犻 狅 狀犈狀犵 犻 狀 犲 犲 狉 犻 狀犵,犜 犻 犪 狀 犼 犻 狀犝
4、狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔,犜 犻 犪 狀 犼 犻 狀 ,犆犺 犻 狀 犪;(犛 犮 犺 狅 狅 犾狅 犳犐 狀 狋 犲 狉 狀 犪 狋 犻 狅 狀 犪 犾犈狀犵 犻 狀 犲 犲 狉 犻 狀犵,犜 犻 犪 狀 犼 犻 狀犝狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔,犜 犻 犪 狀 犼 犻 狀 ,犆犺 犻 狀 犪)犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋:,(),(),犓犲 狔狑狅 狉 犱 狊:;();();系统工程与电子技术第 卷引言海洋因其固有的多变性和不均匀性,导致水声信道是最为复杂多变的无线通信信道之一,面临多途扩展严重、频带资源有限、时延长的问题。近年来,随着国家“智慧海洋”战略的推进,以及海洋资
5、源开发,基于水下传感器网络的水声应用提出了自适应通信的需求。但由于水声信道的特性,当水下传感器源节点直接与汇聚节点通信时,存在丢包率高、中断率高、可靠性差的问题。和 等首先提出协作通信的理念,通过在源节点和汇聚节点之间加入中继节点协作通信,有效增加链路可靠性。正交频分复用(,)是一种多载波调制方法。通过频分复用实现高速串行数据的并行传输,是一种有效对抗频率选择性衰落的通信技术,在水声通信领域成为了重点发展对象。文献 提出在通信制式各子载波间的衰落特性差异很大的情况下,发射端利用反馈的信噪比(,)或误码率参数进行不同速率的自适应切换,这种基于接收或误码率的自适应传输方案虽然简单可行,但仅反馈信道
6、状态信息(,)的某一关键参数,无法准确描述衰落信道的统计特征。是自适应传输技术的关键 ,水声自适应通信可以根据 进行相应的参数调整,相比传统固定通信参数模式应用更加灵活,文献 说明了基于 的分配策略在多用户场景中的优势。水声信道背景噪声高、多途扩展严重等特点导致接收端估计的 误差大,加之 反馈至发送端还会受到反馈信道容量限制和信道时变的影响,因此实际情况中用于资源分配的 是不完美的,为解决水声 时变问题,获取理论完美的,许多研究人员选择从预测信道的角度出发。等 利用卷积神经网络和长短期记忆的继成网络设计了一种在线 预测模型,预测性能在多址接入系统中表现了较强优势。等 提出一种通过将节点视为智能
7、代理,节点网络视为多代理网络的方法,将智能控制中的强化学习概念引入水声传感器网络(,),通过划分状态空间和动作空间,作者提出了一种基于协作 的分布式资源分配算法。该算法通过实验验证了在传输容量指标上优于其他算法。文献 建立了捕获未知环境参数对信道质量影响的随机模型,并提出利用隐马尔可夫模型来补充稀疏信道测量,预测跨越多天的长时间内的信道特征。现有的基于卷积神经网络、强化学习方法或隐形马尔可夫链的方法虽然能够较好预测信道,克服瞬时 的过时问题,但该类方法往往需要长期的观测和大量的训练样本,在水下应用中通常难以满足。文献 提出利用 二阶统计的长期稳定性,推导出不完美的 概率密度函数,由此表征实际信
8、道情况,在计算复杂度低的情况下获得了较高比特率。基于以上问题,本文提出一种基于不完美 的水声自适应功率分配算法(,),首先构建基于中继协作通信的水下传感器网络模型,中继节点采用放大转发的方式,在接收到源节点发送的信号后,将功率线性放大,在随后的时隙传递给目的节点。利用 模型进行水声信道建模,通过输入实验仿真参数可以得到多径数目、幅度和时延等信息,进而可以给出信道的冲激响应,为后续的自适应通信做准备。针对如何在不完美的 下进行自适应通信问题,本文提出了利用条件概率模型表征 的不完美问题,并由此推导出传输时的理论。然后借助于 条件概率密度,可基于不完美 获得较为理想的资源分配方案。系统模型水下传感
9、器网络采用分层结构,最底层的传感器节点被任意锚定在水下传感网中,具备一定的感知能力,执行采集信息任务,并搭配了水声通信模块进行节点通信,由于海底生物种类复杂,需要收集的信息繁多,因此在最底层部署较多传感器。其他传感器均匀部署在每层,中继节点也执行信息收集任务,并负责转发终端感知节点传递过来的数据包,最终将其发送到 节点处。水下采用水声通信,水面采用无线电通信的方式,将数据传输到陆地基站,如图所示。图网络模型 水下传感器节点不仅执行日常信息收集的任务,还参与协作通信的中继转发任务,本文采用在水声通信中应用较为广泛的三节点两跳中继模型:个源节点、个中继节点、个目的节点。为防止发送信号对接收信号产生
10、干扰,中继端采用时分半双工方式通信,如图所示。第个时隙中,中继节点接收源节点发送的信号,源节点可以直接向目的节点通信。第个时隙中,经中继处理后的信号转发给目的节点,同时源节点再次向目的节点发送数据包。第期金志刚等:基于不完美 的水声自适应功率分配算法 图中继协作通信模型 自适应水声通信模型如图所示,先使用低模式下二进制相移键控(,)发送一次数据,对接收数据进行信道估计,将估计得到的时域信道冲激响应作为 的已知条件,考虑导致 不完美的因素,推导出条件概率特征的信道增益,并利用所得到的条件概率密度函数进行遍历容量最大化建模,根据容量最大化原则,发送端根据接收到的 为子载波选择合适的调制模式、分配发
11、送功率比特。本文基于的自适应通信系统的实现过程包括以下个关键部分:条件概率表征不完美的;建立遍历容量最大化模型;自适应资源分配通信参数的选择。图自适应通信模型 犃犘犃 犐 犛算法本文基于以上系统模型,考虑水声信道中多径效应和多普勒扩展等因素对自适应资源分配性能的影响,自适应功率和比特分配流程图如图所示。首先发射端针对接收端反馈回的 对各子信道增益进行排序,并初始化可用的子信道数目,通过计算注水线分配每个子信道的功率。本文考虑到某些信道具有严重的频率选择性衰落时可能会出现分配的功率为负值的情况,所以加入对子信道功率正负值的判断,当系统的总功率不能满足所有子信道的分配,应该放弃信道状况最差的信道,
12、不给其分配功率,此时需要重新计算注水线,直至所有的信道分配的功率非负。图自适应功率和比特分配流程图 中继协作通信考虑如图所示的水声中继放大(,)协作系统模型,中继节点采用半双工模式,不能同时收发信息,避免自干扰导致的通信质量下降问题。为了简化本文所提模型,提高模型的通用性,本文假设源节点在两个时隙内发送相同码元。其中,中继节点的工作模式可分为两步。第步,待传输的信息被编码成犿个独立复数符号犛犿(,),并分配给犿个子载波,假设源节点传输犛犿至中继节点和目的节点的总功率为狆,犿,上述两节点对应的接收信号为狉,犿犵,犿狆,槡犿狊犿狀,犿()狉,犿犵,犿狆,槡犿狊犿狀,犿()式中:狀,犿(,)和狀,犿
13、(,)为两节点各自的加性高斯白噪声,功率为和。本文假定其余各子载波在两节点处的加性高斯白噪声功率均为和。第步,中继节点先将接收信号狉,犿进行功率放大,并以功率狆,犿将放大信号转发到目的节点,且设定功率放大系数为犪犿 (犿),其中犪犿和犿分别表示幅度放大系数和相位转发系数,其值分别如下:犪犿狆,犿狆,犿犵,犿槡()犿犵,犿犵,犿犵,犿()式中:()表示上述信号的相位信息;幅度犪犿的取值确保中继节点以狆,犿传输信号,相位的取值保证在目标节点处由直达链路传输的信号和由中继节点传输的信号能保持相同相位。与此同时,源节点也会在直达链路上继续以狆,犿功率传输信号犛犿。第时隙目标节点接收的信息为狉,犿犵,犿
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