[发明专利]一种分布式无线传感网络无中继远距离通信的方法有效

专利信息
申请号: 201210569403.9 申请日: 2012-12-25
公开(公告)号: CN103024763A 公开(公告)日: 2013-04-03
发明(设计)人: 郭春生;刘超;蒋瑜;赵捷珍 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: H04W16/28 分类号: H04W16/28;H04W84/18
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 杜军
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 在分布式无线传感网络通信领域中,为了减小实现分布式无线传感网络与远程控制中心无中继通信的难度,本发明公布了一种分布式无线传感网络无中继远距离通信的方法。本发明的具体思路是:首先,确定分布式无线传感网络中传感器节点数量和位置;然后,从所有传感器节点中选出部分节点作为稀疏天线阵阵元组成稀疏天线阵,利用相关算法确定稀疏天线阵阵元位置和激励;最后,稀疏天线阵阵元发射波束且进行波束合成形成高增益的波束,实现分布式无线传感网络与远程控制中心无中继通信。本发明最终利用稀疏天线阵以波束合成方式实现了分布式无线传感网络与远程控制中心无中继通信,减少了天线阵的冗余阵元,减小实现分布式无线传感网络与远程控制中心无中继通信的难度。
搜索关键词: 一种 分布式 无线 传感 网络 中继 远距离 通信 方法
【主权项】:
1. 一种分布式无线传感网络无中继远距离通信的方法,其特征在于该方法的具体步骤是:步骤一:确定分布式无线传感网络传感器节点数量和位置,具体是:分布式无线传感网络中有大量的传感器节点,用表示传感器节点的数量;为表示传感器节点的位置,先选择一个参考节点,然后计算出其它传感器节点相对于参考节点的位置;用表示第个传感器节点相对于参考节点的位置;步骤二:确定稀疏天线阵阵元位置和激励,具体是:从所有传感器节点中选出部分传感器节点作为稀疏天线阵阵元,用这些阵元组成稀疏天线阵;为确定稀疏天线阵阵元位置和激励,要进行阵元优化,具体方法是:(a) 描述个阵元的天线阵方向图将全部传感器节点作为天线阵阵元组成天线阵,即个传感器节点作为天线阵阵元组成天线阵,该天线阵方向图函数为(1)其中,是水平方位角,为阵元天线的方向图,为简化分析,令是第个天线阵阵元的激励,是激励强度,是激励相位,是虚数单位;系数为信号波长(b) 利用稀疏天线阵方向图逼近理想的天线阵方向图  从个传感器节点中选择个传感器节点作为稀疏天线阵阵元组成稀疏天线阵,其中,稀疏天线阵阵元位置用表示;利用该稀疏天线阵方向图逼近理想的天线阵方向图;逼近程度用下式表述:(2)其中,是第个稀疏天线阵阵元的激励,是该激励的激励强度,是该激励的激励相位;为保真度,衡量稀疏天线阵方向图与理想的天线阵方向图的均方误差;式2的离散化形式表示为:(3)其中,表示水平方位角第次采样值,表示采样总次数;式3等效矩阵式为:(4)其中,是理想的天线阵方向图向量;是加权向量,也是阵元激励向量,其各元素观测矩阵(5)误差向量,其中各元素是均值为零方差为的复合高斯随机变量;其中,方差与保真度成正比,即;(c) 确定加权向量利用最大后验估计确定加权向量,具体过程为:c1.加权向量的先验概率密度函数为(6)其中,是决定加权向量先验分布的参数向量, 参数是决定先验分布的参数;参数向量的概率密度函数是:(7)其中,是Gamma分布的概率密度函数,是Gamma分布参数,;c2.方差的先验概率密度函数是:(8)其中,是Gamma分布的概率密度函数,是Gamma分布参数,;c3.加权向量、参数向量和方差的后验概率密度函数:(9)其中,是加权向量的后验概率密度函数,从该后验概率密度函数可知加权向量的后验分布是高斯分布,是该高斯分布的均值向量,是该高斯分布的协方差矩阵,对角矩阵,其中,阶单位阵;c4.确定加权向量确定加权向量的最大后验估计:在步骤c3中,可知加权向量的后验分布是高斯分布,故加权向量的最大后验估计是加权向量后验高斯分布的均值向量,即加权向量的最大后验估计(10)因为均值向量是方差和协方差矩阵的函数,协方差矩阵是对角矩阵的函数,对角矩阵由参数组成,所以均值向量是方差和参数的函数;那么,加权向量的最大后验估计也是方差和参数的函数,所以在确定加权向量的最大后验估计之前要先确定参数和方差;利用最大似然估计确定参数和方差其中,;定义似然函数,令似然函数的偏导数为零,即得到参数(11)其中,是均值向量中第个元素,是协方差矩阵中第个对角线元素;同理,令似然函数的偏导数为零,即得到方差(12)其中,;注意到(11)式、(12)式中,参数的函数,方差是均值向量的函数,已知是均值向量的元素,是协方差矩阵的元素,故参数和方差都是均值向量和协方差矩阵的函数;又注意到,均值向量是方差和协方差矩阵的函数,协方差矩阵是方差和对角矩阵的函数,对角矩阵由参数组成,故均值向量和协方差矩阵都是参数和方差的函数;由上所述,均值向量、协方差矩阵、参数和方差可以进行迭代来确定均值向量的收敛值;又因为加权向量的最大后验估计,所以可以进行迭代来确定加权向量的最大后验估计的收敛值,迭代过程为:时停止迭代,是误差值,标注表示迭代次数;迭代停止后,确定加权向量(13)其中,已在前一次迭代中得到;依据(13)式可以最终确定加权向量;(d) 确定稀疏天线阵阵元位置和激励依据加权向量确定稀疏天线阵阵元位置和激励,加权向量中非零元素就是稀疏天线阵阵元激励,加权矢量中非零元素对应的传感器节点的位置就是稀疏天线阵阵元的位置;步骤三:实现分布式无线传感网络与远程控制中心无中继通信,具体是:依据稀疏天线阵阵元位置和激励,各稀疏天线阵阵元同时发射波束且进行波束合成形成高增益的波束,利用该高增益波束实现分布式无线传感网络与远程控制中心无中继通信。
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