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        多跳水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中的功率分配算法

        2012-12-02 06:06:58張春紅
        艦船科學(xué)技術(shù) 2012年8期
        關(guān)鍵詞:分配

        張 莉,張春紅

        (水聲對抗重點實驗室 中國船舶工業(yè)公司 船舶系統(tǒng)工程部,北京100036)

        0 引 言

        微電子技術(shù)、計算技術(shù)和無線通信等技術(shù)的進步,推動了具有低功耗和多功能等特點的傳感器的快速發(fā)展,使其在微小體積內(nèi)能集成信息采集、數(shù)據(jù)處理和無線通信等多種功能。隨著陸基無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究也受到越來越多的重視,并逐漸在海洋環(huán)境監(jiān)測、水下軍事防御、海洋災(zāi)難預(yù)警等眾多領(lǐng)域得到應(yīng)用[1]。

        水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由部署在檢測區(qū)域內(nèi)的大量廉價微型傳感器節(jié)點組成。這些節(jié)點通過無線通信方式形成一個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),其目的是協(xié)作感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對象的信息,并發(fā)送給匯聚中心。匯聚中心是沒有任何資源約束的浮標(biāo)等物體,可直接與岸基或母船聯(lián)系。

        水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用都可以歸結(jié)為參數(shù)估計問題,設(shè)計能量高效的參數(shù)估計算法和相應(yīng)的功率分配算法,是水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信號處理研究領(lǐng)域的核心任務(wù)。本文將研究用于基于多跳水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的功率分配方法。目前,針對多跳的水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)存在2 類算法,一類是基于自適應(yīng)量化的分布式參數(shù)估計算法(Distributed Estimation Scheme,DES)[2-3],另一類是遞進式的DES[4]。在基于量化的DES 中,每個中繼節(jié)點只是簡單的傳遞來自前繼節(jié)點的數(shù)據(jù)。在遞進式的DES 中,中繼節(jié)點利用接收到的來自前繼節(jié)點的數(shù)據(jù)與本地觀測進行融合得到對未知參數(shù)的估計,并將參數(shù)估計的結(jié)果進行量化,最后傳遞到后繼節(jié)點。與基于自適應(yīng)量化的DES 相比,遞進式的DES不僅性能更加魯棒,而且具有更高的能量利用率。

        本文針對遞進式的DES,提出相應(yīng)的功率分配方案,目標(biāo)是在給定的參數(shù)估計性能下使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點消耗的總功率最小。該算法不僅具有很高的能量利用率和一定的魯棒性,而且性能相比基于自適應(yīng)量化的DES 也得到了大幅的提高。

        1 遞進式DES 的性能分析

        考慮由N 個節(jié)點構(gòu)成的水下傳感器網(wǎng)絡(luò),每個節(jié)點獲得未知參數(shù)θ 的觀測為

        其中:xn∈{-T,T},T 由節(jié)點的動態(tài)范圍決定。觀測噪聲為0 均值獨立同分布的高斯隨機變量,方差表示為??紤]多跳網(wǎng)絡(luò),即節(jié)點的數(shù)據(jù)通過多個中繼節(jié)點到達(dá)匯聚中心。不失一般性,假設(shè)數(shù)據(jù)傳遞的路由為:節(jié)點1 至節(jié)點2,節(jié)點n 至節(jié)點n+1,最后由節(jié)點N 將數(shù)據(jù)傳遞給匯聚中心。

        對未知參數(shù)進行估計[6]。?n可以表示為

        按照式(2),節(jié)點n+1 將本地觀測xn+1與進行融合得到?n+1,并將?n+1量化為φn+1比特的~?n+1傳遞給節(jié)點n+2。依此類推,最后匯聚中心接收到來自節(jié)點N 的估計,完成網(wǎng)絡(luò)對未知參數(shù)的估計任務(wù)。

        下面,將分析遞進式的DES 的性能,重點關(guān)注匯聚中心得到的未知參數(shù)的估計的量化誤差。令εn為?n的量化誤差,即

        由式(2)和式(5),通過遞推算法可以得到

        觀察式(6),其中第一項為理想情況下的最大似然估計,即

        量化誤差滿足

        進一步可得到

        進一步可以得到

        利用式(7),可計算

        將式(9)代入上式,得到

        下面計算式(11)中的交叉項:

        其中,

        將式(14)和式(15)代入到式(13),得到

        2 功率分配方案

        這一節(jié)討論在一定性能要求下如何在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間分配功率,從而使網(wǎng)絡(luò)消耗的總功率最少。令D0表示給定的均方誤差,pn為節(jié)點n 的發(fā)送功率,則功率分配問題可轉(zhuǎn)化為

        可以證明約束最優(yōu)化問題式(19)不具有閉式形式的解。交替最小化的方法是一種概念簡單、計算復(fù)雜度低的方法,尤其適用于多維優(yōu)化的問題[5]。它是一種基于迭代運算的方法,在每一步迭代中,在其他所有變量不變的情況下只對一個變量進行優(yōu)化。式(19)是對多變量的優(yōu)化,我們將采用交替最小化的方法對其求解。φm的第j+1 步迭代的結(jié)果,可通過求解下面的一維優(yōu)化問題得到:

        3 仿真驗證

        這一節(jié)通過計算機仿真來驗證本文提出的功率分配方案的性能。在仿真實驗中,為了便于比較,選取了與文獻(xiàn)[2-3]相同的仿真條件,即觀測噪聲為截斷的高斯隨機變量,其均值為0,方差為1,未知參數(shù)為θ=1。節(jié)點感知的動態(tài)范圍為T=5。在仿真實驗中,首先利用文獻(xiàn)[2-3]提出的基于自適應(yīng)量化的DES 對未知參數(shù)進行估計,通過50 000 次獨立的仿真實驗,可以得到該算法在不同規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的均方誤差,并將其作為遞進式的DES 的均方誤差性能指標(biāo)D0,按照式(20)為網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點分配功率。圖1 給出了遞進式的DES 相比于基于自適應(yīng)量化的DES,網(wǎng)絡(luò)消耗的總功率減少的百分比。從圖1可以看到,相比于自適應(yīng)量化的DES,遞進式的DES大幅降低了網(wǎng)絡(luò)消耗的能量。

        圖1 遞進式的DES 相比基于自適應(yīng)量化的DES 總發(fā)送功率減少的百分比Fig.1 Total transmission power reduction in percentage of the incremental DES compared with the adaptive quantization DES

        4 結(jié) 語

        本文研究了多跳的水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)估計問題,在對遞進式的DES 性能分析的基礎(chǔ)上,利用交替最小化方法得到了功率分配方案,目標(biāo)是在給定的均方誤差性能要求下,使得網(wǎng)絡(luò)消耗的總功率最小。計算機仿真表明,與基于自適應(yīng)量化的DES 相比,本文提出的功率分配方案,相比于遞進式的DES 可大幅降低網(wǎng)絡(luò)消耗的功率。

        [1]張劍,黃本雄,張帆,涂來.一種適合水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有效路由協(xié)議[J].計算機科學(xué),2008,35(1):38-41,195.

        ZHANG Jian,HUANG Ben-Xiong,ZHANG Fan,TU Lai.An Energy-efficient Routing Protocol Applied in Underwater Sensor Networks[J].Computer Science,2008,35(1):38-41,195.

        [2]LI H,F(xiàn)ANG J.Distributed adaptive quantization and estimation for wireless sensor networks[J].IEEE Signal Process.Lett,2007,14(10):669-672.

        [3]LI H,F(xiàn)ANG J.Distributed adaptive quantization for wireless sensor networks:from delta modulation to maximum likelihood[J].IEEE Trans.Signal Process.,2008,56(10):5246-5257.

        [4]張莉.水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式參數(shù)估計算法[J].艦船科學(xué)技術(shù),2012,34(6):57-59.

        ZHANG Li.Distributed parameter estimation in underwater wireless sensor networks[J].Ship Science and Technology,2012,34(6):

        [5]ZISKIND M.Maximum likelihood localization of multiple sources by alternating projection[J].IEEE Trans.Acoust.,Speech,Signal Process.,1998,36(10):1553-1560.

        [6]AKYILDIZ I,SU W,et al.Wireless sensor networks:a survey[J].Computer Networks,2002,38:393-422.

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