朱亞?wèn)| 嚴(yán)錫君 高翠芳

1(江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息中心 江蘇 南京 211135)2(河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院 江蘇 南京 210098)3(江南大學(xué)理學(xué)院 江蘇 無(wú)錫 214122)

基于相似性度量的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化

朱亞?wèn)|1嚴(yán)錫君2高翠芳3

1(江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息中心 江蘇 南京 211135)2(河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院 江蘇 南京 210098)3(江南大學(xué)理學(xué)院 江蘇 無(wú)錫 214122)

在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸和通信過(guò)程中，由于網(wǎng)間路由的損傷和通信碼元之間的碼間干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸信道失衡，需要對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道進(jìn)行抗干擾濾波和均衡設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的高保真性傳輸。傳統(tǒng)方法采用復(fù)合鏈路相干均衡算法進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化，隨著通信信道載波數(shù)量的增長(zhǎng)，導(dǎo)致信道均衡穩(wěn)定性不好。提出一種基于數(shù)據(jù)通信碼元相似性度量的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化算法，通過(guò)構(gòu)建無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型和信道模型，對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行碼元相似性度量和特征提取，以此為基礎(chǔ)采用IIR濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)信道干擾碼元的濾波和抗干擾算法改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化和均衡設(shè)計(jì)，提高數(shù)據(jù)通信碼的保真性傳輸能力。仿真結(jié)果表明，采用該算法能有效實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化構(gòu)建，信道的均衡性能和抗干擾性能較好，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`比特率。

無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 通信 信道 數(shù)據(jù)傳輸

0 引 言

隨著網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)量在不斷增加，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸是無(wú)線通信的一個(gè)重要分支和學(xué)科內(nèi)容。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信是通過(guò)WiFi、4G或GPRS實(shí)現(xiàn)資源和數(shù)據(jù)信息傳輸和共享的通信模型。在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，由于網(wǎng)間路由的損傷和通信碼元之間的碼間干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸信道失衡，需要對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道進(jìn)行抗干擾濾波和均衡設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的高保真性傳輸。因此，研究無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化方法具有重要意義[1]。

傳統(tǒng)方法中，對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化設(shè)計(jì)主要有采用IMF分解的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道均衡調(diào)度算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)制的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道優(yōu)化算法和基于支持向量機(jī)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道均衡算法等。上述算法在提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男盘?hào)保真率和數(shù)據(jù)召回率方面具有較好的效果。但是隨著通信業(yè)務(wù)量的增大，無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸需求，需要進(jìn)行算法改進(jìn)設(shè)計(jì)[2]。其中，文獻(xiàn)[3]采取了一種動(dòng)態(tài)閾值和可信度結(jié)合的協(xié)作頻譜感知方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合特征識(shí)別算法的改進(jìn)，達(dá)到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道學(xué)習(xí)的效果，但算法受到檢測(cè)信道的嚴(yán)重線性衰落的影響，信道的抗干擾性能不好。文獻(xiàn)[4]將MIMO技術(shù)引入CR系統(tǒng)，針對(duì)單個(gè)SU鏈路提出了基于映射奇異值分解(P-SVD)的預(yù)編碼方案。實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的干擾信道學(xué)習(xí)，該算法事實(shí)上PU并沒(méi)有義務(wù)共享CSI，并且PU的傳輸策略并不考慮SU的存在，導(dǎo)致信道均衡性能不好。可見(jiàn)，傳統(tǒng)方法采用復(fù)合鏈路相干均衡算法進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化，隨著通信信道載波數(shù)量的增長(zhǎng)，導(dǎo)致信道均衡穩(wěn)定性不好[5-8]。為了克服傳統(tǒng)方法的弊端，針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于數(shù)據(jù)通信碼元相似性度量的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化算法。首先構(gòu)建無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型和信道模型，對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行碼元相似性度量和特征提取。以此為基礎(chǔ)采用IIR濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)信道干擾碼元的濾波和抗干擾設(shè)計(jì)，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化和均衡設(shè)計(jì)，提高數(shù)據(jù)通信碼的傳輸性能，有效降低數(shù)據(jù)通信的誤比特率，展示了較好的應(yīng)用價(jià)值。

1 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)及信道模型構(gòu)建

1.1 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)與系統(tǒng)模型

無(wú)線網(wǎng)絡(luò)是采用無(wú)線路由鏈路模型，用一個(gè)或一定數(shù)量的物理信道進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。首先構(gòu)建無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)與系統(tǒng)模型，網(wǎng)絡(luò)通信圖G(V,r)中，假設(shè)用三元組(V,D,p)表示一個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)模型，其中V={v1,v2,…,vn-1,vn}表示n個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)路由分發(fā)結(jié)點(diǎn)。且這些結(jié)點(diǎn)均勻分布。支配集S生成的子圖D:V×V→R+表示為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的路由結(jié)點(diǎn)之間的距離函數(shù)，p:V→R+表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分配函數(shù)。本文采用的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信干擾模型為高斯白噪聲干擾模型，在該模型下，假設(shè)W={u,w1,w2,…,wk}表示信道分配樹(shù)，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信圖G(V,r)，(r≤δ·rmax，δ∈(0,1)，rmax=(P(N0β)-1)1/α)?？紤]q(n-k)≥k的情況，網(wǎng)絡(luò)的路由探測(cè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程可以寫(xiě)為：

(1)

A(θ)=[a0(θ),a1(θ),…,ap(θ)]

(2)

S(t)=[s0(t),s1(t),…，sp(t)]T

(3)

當(dāng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)路由節(jié)點(diǎn)的下一跳節(jié)點(diǎn)作出行動(dòng)，分層迭代系數(shù)初始化為u(n)=0，即w(k)∈L2(0,∞)，選擇A、B、C、D、F1、F2作為適當(dāng)維數(shù)的分層擴(kuò)頻矩陣，其中變量n為正整數(shù)，ΔA1、ΔB1為未知的建模誤差，進(jìn)而構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)流路由分層擴(kuò)頻模型。由此實(shí)現(xiàn)了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)與系統(tǒng)模型，為進(jìn)行信道優(yōu)化設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)和模型基礎(chǔ)。

1.2 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道模型

在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)與系統(tǒng)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道模型構(gòu)建，假設(shè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中路由節(jié)點(diǎn)第一個(gè)時(shí)隙收到的信號(hào)分別表示為：

yPR=HPR,PWPxP+nPRyST=HST,PWPxP+nST

(4)

(5)

由此，形成一個(gè)信道分配子集Z，得到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的干擾信道模型如圖1所示。

圖1 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的干擾信道模型

在信道模型設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行信道均衡和抗干擾設(shè)計(jì)。

2 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化設(shè)計(jì)與算法實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)通信碼元相似性度量特征提取

在上述構(gòu)建無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型和信道模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行傳統(tǒng)方法采用復(fù)合鏈路相干均衡算法進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化。隨著通信信道載波數(shù)量的增長(zhǎng)，導(dǎo)致信道均衡穩(wěn)定性不好。為了克服傳統(tǒng)方法的缺陷，本文提出一種基于數(shù)據(jù)通信碼元相似性度量的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化算法。對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行碼元相似性度量和特征提取，以此為基礎(chǔ)采用IIR濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)信道干擾碼元的濾波和抗干擾算法改進(jìn)。碼元相似性度量和特征提取算法描述如下：無(wú)線網(wǎng)絡(luò)每個(gè)節(jié)點(diǎn)bi，將PU、SU預(yù)編碼矩陣設(shè)計(jì)問(wèn)題分解，得到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男盘?hào)模型為：

(6)

其中，P為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶卣鹘猓瑇(t)為輸入信號(hào)，y(t)為干擾特征，x(t)與y(t)形成復(fù)共軛自相關(guān)，采用干擾信道學(xué)習(xí)算法，得到正交通信信道載波均衡控制方程為：

(7)

其中，x0和y0為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道的中心原點(diǎn)矩，r為通信半徑，設(shè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道中的沖擊響應(yīng)為：

z(t)=x(t)+iy(t)=a(t)eiθ(t)

(8)

式中：

(9)

(10)

其中，a(t)和θ(t)分別是同一帶寬的跨層碼元相似性度量值，由此得到相干均衡算法，復(fù)合鏈路問(wèn)題可視為MIMO多址接入問(wèn)題，基于預(yù)編碼矩陣WP，VPR,S聯(lián)合優(yōu)化，得到提取的相似度度量特征可表示為：

(11)

通過(guò)通信傳輸信號(hào)瞬時(shí)頻率測(cè)量，實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的相似度特征提取，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行信道均衡和抗干擾設(shè)計(jì)。

2.2 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

在相似度度量特征提取的基礎(chǔ)上，采用IIR濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)信道干擾碼元的濾波和抗干擾設(shè)計(jì)，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化和均衡設(shè)計(jì)，IIR濾波函數(shù)為：

(12)

其中，bj為向量加權(quán)，Tf、Tc通過(guò)正交通信信道載波均衡，使濾波器輸出的信號(hào)的能量最小，即使y(k)y*(k)最小，得到濾波器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道抗干擾濾波器結(jié)構(gòu)

為增強(qiáng)通信信號(hào)在信道里的波束方向性，這里設(shè)定信號(hào)包絡(luò)特征如下：

(13)

通過(guò)抗干擾濾波，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)信道干擾均衡，得到的信道網(wǎng)格模型中的位置四元組表達(dá)為：

(14)

(15)

θ=atan(flg-y/flg-x)

(16)

p(d|c^)=p(w1|c^)p(w2|c^)…p(wN|c^)

(17)

此時(shí)，可以得到反饋輸出信號(hào)，并根據(jù)前面得到的反饋濾波器位置計(jì)算得到前饋均衡信號(hào)，得到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道中輸出的反饋與前饋均衡信號(hào)分別可以表示為：

Signal=Certx‖CertREQ‖ResCert-x‖ResCert-REQ

(18)

至此得到關(guān)于信道的優(yōu)化解析模型為：

z(t)=x(t)+iy(t)=a(t)eiθ(t)

(19)

對(duì)上述信道優(yōu)化模型進(jìn)行分解，于是信道輸出信號(hào)特征表達(dá)式如下：

(20)

(21)

式中θ(t)為模型分解后的分集相位，a(t)為模型分解后的分集幅值。

本文提出的信道優(yōu)化方法，利用IIR濾波器實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)信道干擾均衡。同時(shí)在實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道均衡過(guò)程中，綜合考慮簇頭的剩余能量及其與Sink的距離對(duì)它的生命周期的影響，對(duì)信道均衡局部極大值進(jìn)行插值擬合，實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了測(cè)試本文算法在實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化中的性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為通用PC機(jī)，CPU為Intel? CoreTMi7-2600@3.40 GHz，采用Matlab數(shù)學(xué)編程進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，首先進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)果設(shè)計(jì)和路由多路徑探測(cè)模型構(gòu)建。路由探測(cè)中進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā)，其中無(wú)線高速網(wǎng)絡(luò)流數(shù)據(jù)傳輸量從1 024 MB到100 GB，以100 MB為單位線性增長(zhǎng)，路由分層擴(kuò)頻信加權(quán)控制因子n=1.2。設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中有1～100個(gè)節(jié)點(diǎn)，定節(jié)點(diǎn)接收能耗68.6 mW，節(jié)點(diǎn)初始能量89 mW，數(shù)據(jù)包大小為0.241 2 pJ/(bit·m4)。根據(jù)上述仿真環(huán)境設(shè)計(jì)和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信，得到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓β首V密度幅值如圖3所示。

圖3 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓β首V

從圖3中可見(jiàn)，在進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，數(shù)據(jù)基本上符合高斯分布，但是受到信道干擾的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸失真。采用本文方法進(jìn)行相似度量特征提取，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行信道干擾濾波和均衡處理，得到信道優(yōu)化處理后的輸出數(shù)據(jù)的功率譜幅值如圖4所示。

圖4 信道優(yōu)化處理后的輸出數(shù)據(jù)的功率譜幅值

從圖4中可見(jiàn)，采用本文算法進(jìn)行信道優(yōu)化處理，實(shí)現(xiàn)信道干擾濾波和均衡后輸出數(shù)據(jù)的功率譜幅值的信號(hào)保真性較好，噪聲得到有效的濾除，提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，減少失真。為了定量對(duì)比算法性能，采用本文算法，以無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`比特率為測(cè)試指標(biāo)，得到仿真結(jié)果如圖5所示，從圖5中可見(jiàn)，采用本文算法，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`比特率，經(jīng)過(guò)多次迭代和相似度度量，誤比特率為0，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)無(wú)損傳輸。

圖5 數(shù)據(jù)傳輸誤比特率分析

4 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種基于數(shù)據(jù)通信碼元相似性度量的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化算法。構(gòu)建無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型和信道模型，對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行碼元相似性度量和特征提取。以此為基礎(chǔ)采用IIR濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)信道干擾碼元的濾波和抗干擾算法改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化和均衡設(shè)計(jì)，提高數(shù)據(jù)通信碼的保真性傳輸能力。通過(guò)算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)分析，研究結(jié)果表明，采用該算法能有效實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸信道優(yōu)化構(gòu)建，信道的均衡性能和抗干擾性能較好，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`比特率，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)無(wú)損傳輸。

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OPTIMIZATION OF WIRELESS NETWORK DATA TRANSMISSION CHANNEL BASED ON SIMILARITY MEASURE

Zhu Yadong1Yan Xijun2Gao Cuifang3

1(InformationCenter,JiangsuUnionTechnicalInstitute,Nanjing211135,Jiangsu,China)2(InstituteofComputerandInformationTechnology,HohaiUniversity,Nanjing210098,Jiangsu,China)3(SchoolofScience,JiangnanUniversity,Wuxi214122,Jiangsu,China)

In the process of wireless network data transmission and communication, the routing network damage and communication between symbols inter-symbol interference leads to data transmission channel imbalance. In this case, anti-jamming filtering and equalization design is needed for the data transmission channel of the wireless network to realize the high-fidelity transmission of the wireless network data. The traditional method uses the composite link coherent equalization algorithm to optimize the wireless network data transmission channel. With the increase number of carriers in the communication channel, the channel equilibrium stability is not good. In this paper, we propose a data transmission channel optimization algorithm for wireless network based on the similarity metric of data communication. By constructing wireless network system model and channel model, the similarity measure and feature extraction of data information in wireless network are implemented. In this case, we use IIR filtering algorithm to realize the implementation of channel interference symbol filtering and improved anti jamming algorithm. To achieve the data transmission channel optimization and balanced design of the wireless network, and improve the fidelity transmission capability of the data communication code. Simulation results show that the algorithm can effectively realize the optimization of data transmission channel construction of wireless network, and the channel equalization performance and anti-jamming performance is better, reducing the bit error rate of data transmission.

Wireless network Communication Channel Data transmission

2016-06-06。國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(61402202)。朱亞?wèn)|，副教授，主研領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，信息安全。嚴(yán)錫君，副教授。高翠芳，副教授。

TP393

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.024