付新明

(河南中煙工業(yè)有限公司洛陽卷煙廠，河南 洛陽 471003)

【信息科學(xué)與控制工程】

多用戶傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)迭代干擾消除檢測

付新明

(河南中煙工業(yè)有限公司洛陽卷煙廠，河南 洛陽 471003)

在集中式多用戶傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，單個(gè)傳感器往往需要具備同時(shí)觀察多個(gè)目標(biāo)屬性并將判決結(jié)果傳送給判決中心的能力；建立了一個(gè)由判決中心和多個(gè)傳感器組成的集中式傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其中每個(gè)傳感器相對(duì)獨(dú)立地對(duì)多個(gè)用戶的狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行觀察，并將其判斷結(jié)果通過多進(jìn)制頻移鍵控調(diào)制和跳頻技術(shù)傳送給判決中心；經(jīng)過瑞利信道和高斯噪聲的影響，接收到的信號(hào)首先經(jīng)過舉手表決算法對(duì)所有的用戶狀態(tài)進(jìn)行判決；對(duì)于狀態(tài)不能確定的用戶，則通過代入已經(jīng)判斷的狀態(tài)和相應(yīng)的跳頻地址對(duì)其判決矩陣進(jìn)行干擾消除，然后再應(yīng)用舉手表決法進(jìn)行判斷；如此通過迭代運(yùn)算消除多用戶的影響，直至得到所有用戶的狀態(tài)。通過仿真結(jié)果可以看到，提出的基于舉手表決算法的迭代干擾消除檢測可以在較低的計(jì)算復(fù)雜度條件下得到較好的聯(lián)合判決效果。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；多用戶檢測；舉手表決；迭代干擾消除；聯(lián)合判決

fusion detection

近年來，隨著電子技術(shù)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展，無線傳感器的成本得到了大幅度地降低，這也使得布局大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)成為可能。在集中式傳感器網(wǎng)絡(luò)中，通常具有一個(gè)判決中心和多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的傳感器。每個(gè)傳感器都具有感知、數(shù)據(jù)采集和分析以及通信的能力。受制于制造成本和能量供應(yīng)的限制，單個(gè)傳感器的感知范圍和感知準(zhǔn)確度往往都十分有限。通過大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，可以有效地綜合各個(gè)傳感器的信息，并在判決中心處通過相對(duì)復(fù)雜的運(yùn)算和分析，對(duì)感知環(huán)境和感知事件進(jìn)行更加準(zhǔn)確的判斷。

相比于相干檢測，非相干檢測具有低復(fù)雜度、低時(shí)延的特點(diǎn)，因此特別適用于需要快速布局和快速反應(yīng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)[1-2]。在多用戶非相干傳感器網(wǎng)絡(luò)中，判決中心的判斷能力主要受到3個(gè)方面的影響，即單個(gè)傳感器的錯(cuò)誤判斷、傳感器同判決中心之間的信道衰落以及多用戶之間的干擾。作為典型的非相干調(diào)制方式，頻移鍵控技術(shù)被廣泛應(yīng)用。通常結(jié)合跳頻技術(shù)，將通信的帶寬劃分為多個(gè)子帶寬，系統(tǒng)支持的多個(gè)用戶根據(jù)分配的跳頻地址來共享相同的頻段，從而達(dá)到支持多用戶的目的[3]。但是，當(dāng)用戶數(shù)目增加時(shí)，在同一時(shí)間不同用戶占用同一子頻譜的概率將會(huì)大大增加，這種多用戶之間干擾的現(xiàn)象也被稱為頻率碰撞。為了減少多用戶干擾，Goodman提出了最優(yōu)跳頻地址的理論，通過設(shè)計(jì)最優(yōu)跳頻地址可以有效的降低多用戶之間的干擾[4]。文獻(xiàn)[5-6]提出了基于接收矩陣估計(jì)的干擾消除多用戶檢測方法，即通過所有用戶的傳送信號(hào)來估計(jì)一個(gè)接收矩陣，將用戶可能的狀態(tài)矩陣同接收矩陣進(jìn)行比較，選出最為接近的矩陣作為用戶狀態(tài)的譯碼矩陣。該算法是一種基于最大似然的多用戶檢測方法，其計(jì)算復(fù)雜度隨用戶數(shù)的增加而呈指數(shù)增長，因此并不適用于大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)。在文獻(xiàn)[7]中給出了一種利用不同用戶跳頻地址和能量估計(jì)的多用戶檢測方法，可以有效的避免對(duì)有效信息的錯(cuò)誤刪減，但是此方法需要對(duì)信號(hào)能量和信道狀態(tài)作出精確的估計(jì)，因此不適用于復(fù)雜通信環(huán)境下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。在此提出了一種基于舉手表決的迭代干擾消除的算法，首先通過舉手表決算法，判斷每個(gè)用戶的狀態(tài)。對(duì)于可以直接進(jìn)行判決的情況，直接作出判斷；對(duì)于有判決模糊的情況，將已經(jīng)判斷出狀態(tài)的用戶信息代入檢測矩陣，進(jìn)行干擾消除。如此迭代進(jìn)行直至解出全部用戶的狀態(tài)。仿真結(jié)果表明，在我們的非相干傳感器網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)的復(fù)雜度和時(shí)延都可以控制在較低的范圍，同時(shí)我們提出的基于舉手表決算法的迭代干擾消除法可以有效的降低多用戶間的干擾，提高系統(tǒng)的判斷性能。

本文的結(jié)構(gòu)如下，首先介紹搭建的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型，其次分析系統(tǒng)的特點(diǎn)，最后給出傳感器網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果和結(jié)論。

1 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型

如圖1所示，在集中式傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，假設(shè)共有K個(gè)被觀測物，其中每個(gè)被觀測物都具有M種狀態(tài)，并且每種狀態(tài)都具有相同的出現(xiàn)概率。L個(gè)相互獨(dú)立的傳感器同時(shí)觀測K個(gè)被觀測物，且各個(gè)觀測值之間并不相互影響。每個(gè)傳感器基于它們自身的觀測值對(duì)被觀測物的狀態(tài)作出判斷，并通過頻移鍵控(Frequency Shift Keying,FSK)和跳頻(Frequency-Hopping,FH)技術(shù)將判斷結(jié)果通過瑞利信道傳送給判決中心。在判決中心處，基于各個(gè)傳感器的傳送信號(hào)，采用了基于舉手表決的迭代干擾消除合并準(zhǔn)則來判斷各個(gè)被觀測物的所屬狀態(tài)。

圖1 集中式非相干傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

(1)

式(1)中nl為對(duì)應(yīng)第l個(gè)傳感器的高斯白噪聲，其分布的概率密度函數(shù)(Probability Density Functions，PDF)可以表示為

(2)

其中，mx為隨機(jī)變量的均值，σ2為隨機(jī)變量的均方差。

各個(gè)傳感器根據(jù)接收到的信號(hào)進(jìn)行當(dāng)?shù)嘏袥Q，可以得到L個(gè)傳感器對(duì)K個(gè)用戶的當(dāng)?shù)嘏袥Q的(K*L)大小的矩陣S：

(3)

假設(shè)一次判決結(jié)果的傳送時(shí)間為Ts秒且被均勻的劃分為L個(gè)時(shí)隙，其中每個(gè)傳感器被分配一個(gè)時(shí)隙完成信號(hào)的傳輸。假設(shè)共有M個(gè)頻率被用于傳感器網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)傳輸，通過瑞利信道后，在判決中心處對(duì)應(yīng)第l個(gè)傳感器的接收信號(hào)可以表示為

(4)

(5)

2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)特性

在此建立的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，傳感器通過對(duì)用戶狀態(tài)的觀察作出判斷，并將判決結(jié)果發(fā)送給判決中心進(jìn)行最終的判斷。系統(tǒng)特性主要有以下幾點(diǎn)：

1) 單個(gè)傳感器可以相對(duì)獨(dú)立的對(duì)多個(gè)用戶的狀態(tài)或者單用戶的多個(gè)狀態(tài)參量進(jìn)行同時(shí)觀測。這就保證了在用戶數(shù)相對(duì)較多的情況下，依然可以使用數(shù)量較少的傳感器完成監(jiān)測任務(wù)，從而降低了系統(tǒng)對(duì)同步和時(shí)延的要求。

2) 在判決中心處采用了非相干檢測的方法來對(duì)傳感器的信息進(jìn)行處理。不需要對(duì)信道狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，僅對(duì)不同頻段的信號(hào)能量進(jìn)行處理，這大大降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度。

3) 需要注意的是，在基于舉手表決的迭代干擾消除法中，舉手表決算法的判決門限對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的判決性能起著決定性的影響，同時(shí)與最優(yōu)判決性能相對(duì)應(yīng)的最優(yōu)判決門限的設(shè)定受到傳感器性能、信道衰落、背景噪聲、多用戶干擾等多方面因素的影響。

目前，還沒有得到對(duì)于最優(yōu)判決門限的理論推導(dǎo)，但是在傳感器網(wǎng)絡(luò)相對(duì)穩(wěn)定的情況下，可以通過計(jì)算機(jī)仿真得到最優(yōu)的判決門限值，繼而應(yīng)用到實(shí)際的傳感器網(wǎng)絡(luò)算法中。值得注意的是，舉手表決算法的判決門限受到多種因素的影響，例如用戶數(shù)目、信噪比、每個(gè)用戶的狀態(tài)數(shù)等。因此，很難給出理論上的推導(dǎo)范圍，通常根據(jù)仿真參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。

3 仿真結(jié)果

在本節(jié)中，通過Matlab仿真來驗(yàn)證和分析基于舉手表決算法的迭代干擾消除法在多用戶無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)。在仿真的過程中，假設(shè)各個(gè)傳感器的觀測之間沒有相互干擾且不同頻段之間的傳輸也沒有干擾。需要注意的是，在迭代干擾消除法中，不同用戶被檢測的順序?qū)⒂绊懫浔粰z測的錯(cuò)誤率。為了具有更為普遍的說服性，仿真結(jié)果中的PE表示在判決中心處所有被檢用戶的平均錯(cuò)誤率。

圖2中，傳感器網(wǎng)絡(luò)共采用16個(gè)傳感器對(duì)6個(gè)用戶的狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行監(jiān)測，其中每個(gè)用戶具有32種不同的狀態(tài)。在判決中心處，首先應(yīng)用舉手表決算法對(duì)每個(gè)用戶的狀態(tài)進(jìn)行判決，經(jīng)過能量歸一化，其舉手表決的門限設(shè)置為1.3，然后對(duì)于不能判斷狀態(tài)的用戶，采用了迭代干擾消除的方法降低多用戶之間的干擾。在圖2的仿真結(jié)果中，可以清楚的看到傳感器錯(cuò)誤率和信道質(zhì)量對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)整體判決性能的影響。隨著傳感器判決正確率由(Pd=0.75)提高到(Pd=0.95)，傳感器網(wǎng)絡(luò)的錯(cuò)誤率有了明顯的降低。同時(shí)隨著信道信噪比由5 dB提高到15 dB，在相同的傳感器錯(cuò)誤率的條件下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能有了明顯的提升。傳感器網(wǎng)絡(luò)的判決性能綜合受到傳感器性能和信道的影響，當(dāng)單個(gè)傳感器不可靠時(shí)(Pd=0.75)，即使信道質(zhì)量較高也難以獲得滿意的系統(tǒng)綜合表現(xiàn)；當(dāng)傳感器同判決中心之間的信噪比很低時(shí)(SNR<5 dB)，即使傳感器具有很高的可靠性，傳感器網(wǎng)絡(luò)依然難以達(dá)到很高的正確概率。

圖2 對(duì)應(yīng)不同傳感器判斷性能時(shí)判決中心的錯(cuò)誤率

圖3表明了不同舉手表決門限對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)判決性能的影響。在仿真過程中，采用了25個(gè)傳感器同時(shí)對(duì)4個(gè)用戶的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視，其中每個(gè)用戶具有16種不同的狀態(tài)。傳感器將各個(gè)用戶的檢測結(jié)果通過瑞利信道發(fā)送給判決中心，判決中心首先應(yīng)用舉手表決算法對(duì)各個(gè)用戶的狀態(tài)進(jìn)行判斷，其舉手表決的門限由1.2升至2.0。從仿真結(jié)果可以看出，當(dāng)判決門限的值為1.6時(shí)，其對(duì)應(yīng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)具有最佳的檢測性能。值得注意的是，判決門限的設(shè)置不僅僅影響無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的判決性能，同時(shí)對(duì)迭代干擾消除的次數(shù)有直接影響。在圖3中，當(dāng)舉手表決門限值為1.4時(shí)，對(duì)應(yīng)最小的迭代次數(shù)N=3，即此時(shí)對(duì)應(yīng)最低的計(jì)算復(fù)雜度和系統(tǒng)時(shí)延。

圖3 對(duì)應(yīng)舉手表決判決門限時(shí)判決中心的錯(cuò)誤率

4 結(jié)論

建立的基于多進(jìn)制頻移鍵控調(diào)制和跳頻技術(shù)傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，每個(gè)傳感器具有同時(shí)觀察多個(gè)用戶并將判斷結(jié)果發(fā)送給判決中心的能力。經(jīng)由瑞利信道的判決結(jié)果在判決中心處經(jīng)過平方率檢波器后根據(jù)各個(gè)用戶的跳頻地址進(jìn)行解跳。在多用戶檢測的過程中，對(duì)于不能直接通過舉手表決算法進(jìn)行判斷的用戶，采用了迭代干擾消除的方法。即將已經(jīng)檢驗(yàn)的結(jié)果通過同跳頻地址的結(jié)合代入檢測矩陣，并將對(duì)應(yīng)位置的元素清零，然后再應(yīng)用舉手表決算法對(duì)用戶的狀態(tài)進(jìn)行判斷。通過仿真結(jié)果可以看到，在低復(fù)雜度、低時(shí)延的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，基于舉手表決準(zhǔn)則的迭代干擾消除的方法可以有效的降低傳感器網(wǎng)絡(luò)中多用戶的干擾，得到可靠的聯(lián)合判決結(jié)果。

[1] NGUYEN T T,NGUYEN H H,LE-NGOC,Iterative Interference Cancellation in Multiuser Relaying with Fast Frequency-hopping Modulation[J]. IET Communications,2014,15(8):2693-2705.

[2] CHEN M,BURR A G.Low-Complexity Iterative Interference Cancellation Multiuser Detection Based on Channel Selection and Adaptive Transmission[J].IET Communications,2014,11(8):1988-1995.

[3] ZHENG M,YANG B,LIANG W,et al.Adaptive Frequency Hopping in Industrial Wireless Sensor Networks:A Decision-theoretic Framework[C]//2015 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation,Control,and Intelligent Systems (CYBER),Shenyang,2015:88-92.

[4] CHAIBRASSOU A,MOUHSEN A.A Multi-channel Cooperative MIMO Routing Protocol for Clustered WSNs[C]//2016 International Conference on Electrical and Information Conference on Electrical and Information Technologies (ICEIT),Tangiers,2016:231-236.

[5] GOODMAN D J,HENRY P S,PRABHU V K.Frequency-hopped Multilevel FSK for Mobile Radio[J].The Bell System Technical Journal,1980,59(7):1257-1275.

[6] 劉傳清,胡修林,張?zhí)N玉,基于MMSE的快跳頻系統(tǒng)多用戶檢測算法[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007 (7):1-4.

[7] 胡茂力，李艷春，肖南峰．基于物聯(lián)網(wǎng)的多傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[ J]．重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2016(10)：108-117．

[8] 馬華東,陶丹.多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)及其研究進(jìn)展[J].軟件學(xué)報(bào)，2006，17(9)：2013-2028.

(責(zé)任編輯 楊繼森)

Iterative Interference Cancellation Detection for Wireless Sensor Networks System Supporting Multiple Users

FU Xin-ming

(Luoyang Cigarette Factory of China Tobacco Henan Industrial Co.,Ltd, Luoyang 471003, China)

In centralized wireless sensor networks (WSNs), each of the sensors is capable of observing multiple users’ states and transmitting its local decisions to the fusion center (FC). In this contribution, we built a centralized framework with one FC and various sensor nodes. Independent sensor nodes observe multiple users synchronously, and then transmit their decisions to the FC via frequency-hopping (FH) andM-ary frequency shift keying (MFSK) techniques over Rayleigh fading channels and Gaussian noise. Based on the

signals, majority vote (MV) fusion rule is employed for the overall detections of all the users’ states. For undetected users, we implied detected user’s states and corresponding FH address for iterative interference cancellation (IIC) until all the users were detected by MV fusion rule. Some simulation results show that the proposed majority vote aided iterative interference cancellation (MV-ICC) fusion rule is capable of achieving acceptable overall detection performance with relative low computation complexity. Key words:wireless sensor network; multi-user detection; majority vote; iterative interference cancellation;

2016-12-25；

2017-01-30 作者簡介：付新明(1976—)，男，工程師，主要從事傳感器網(wǎng)絡(luò)研究。

10.11809/scbgxb2017.05.026

format:FU Xin-ming.Iterative Interference Cancellation Detection for Wireless Sensor Networks System Supporting Multiple Users[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(5):114-117.

TN99

A

2096-2304(2017)05-0114-04

本文引用格式：付新明.多用戶傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)迭代干擾消除檢測[J].兵器裝備工程學(xué)報(bào)，2017(5):114-117.