基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統的性能分析*

徐凌偉,張 浩,*,吳春雷,王 帥,Gulliver T A

(1.中國海洋大學信息科學與工程學院,青島 266100;2.加拿大維多利亞大學電子與計算機工程學院,維多利亞 V8W 3P6;3.中國石油大學計算機與通信工程學院,青島 266580)

?

基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統的性能分析*

徐凌偉1,張 浩1,2*,吳春雷3,王 帥1,Gulliver T A2

(1.中國海洋大學信息科學與工程學院,青島 266100;2.加拿大維多利亞大學電子與計算機工程學院,維多利亞 V8W 3P6;3.中國石油大學計算機與通信工程學院,青島 266580)

在萊斯衰落信道下,基于發射天線選擇(TAS)和正交空時分組碼(STBC)方案,研究了無線傳感器網絡(WSN)系統的平均符號誤碼率(ASEP)性能。基于標量加性高斯白噪聲(AWGN)信道的方法,推導出了使用多進制正交幅度調制(MQAM)和最小頻移鍵控調制(MSK)的無線傳感器網絡系統的ASEP性能的精確閉合表達式。然后對不同條件下的系統性能做了數值仿真,數值仿真結果與理論分析結果相吻合,驗證了理論分析結果的正確性。仿真結果表明:隨著發射天線或接收天線數的增加,系統的ASEP性能得到了很好的改善,當使用16QAM調制,當SNR=12 dB,(3,3;6)系統的誤碼率是1×10-3,(4,4;8)系統的誤碼率是3×10-4,(5,5;10)系統的誤碼率是5×10-5。

無線傳感器網絡;平均符號誤碼率;虛擬MIMO;發射天線選擇;正交空時分組碼;萊斯衰落信道

無線傳感器網絡WSN(Wireless Sensor Network)是當今無線網絡研究中的一個熱點[1]。近年來,無線傳感器網絡已經被廣泛應用于國家安全、軍事領域、醫療健康、交通管理、環境檢測、民用和商業等領域中[2]。無線傳感器網絡系統的網絡節點一般采用有限電量的電池供電,由于其分布隨機性和節點數量大,尤其是當網絡覆蓋范圍較大時,更換成千上萬個節點的電池是非常困難甚至是不可能的任務。因此,在不影響網絡性能的前提下,降低網絡傳輸所需能耗,延長網絡生存周期,是當前無線傳感網的研究重點[3-5]。

隨著高級國際移動通信(IMT-Advanced)技術的演進,為了滿足不同用戶的需求,不斷提高服務質量QoS(Quality Of Service),多輸入多輸出MIMO(Multiple Input Multiple Output)技術受到了下一代寬帶無線移動通信系統的廣泛關注[6]。MIMO技術作為新一代移動通信系統的關鍵技術之一,已經成為無線通信領域的研究熱點,尤其在無線移動通信的信道相關測量、信道編碼方面有了廣泛的學術成果[7-10]。空時編碼(STBC)就是利用MIMO技術有效地實現了空間分集,尤其正交空時分組碼(OSTBC)以較低的譯碼復雜度獲得了完全的分集增益,可以大大提高無線通信系統的可靠性[11-12]。

在無線傳感器網絡系統中引入MIMO技術,就變得尤為棘手,成為一個瓶頸。這是由于傳感器節點具有復雜度低、體積小、成本低、功耗低等特點,在傳感器節點上安裝多根發射或者接收天線,在物理上也是不容易實現的[13]。為了解決上述矛盾,一般有兩種解決方案:一種是發射天線選擇(TAS)技術,另外一種方案就是組成虛擬MIMO系統進行合作傳輸[14-16]。發射天線選擇技術可以用相對較少的收發射頻鏈路支持較多的天線,更好地利用收發天線單元,不僅大幅削減了硬件成本,并且降低了信號處理的復雜度。而虛擬MIMO技術就是利用只有一根天線的兩個或者多個傳感器節點在同一個信道傳輸獨立的數據,這樣發射端看起來有多根天線,同時接收端有多根接收天線,則構建了虛擬MIMO系統。可見TAS技術和虛擬MIMO技術可以在不增加終端的復雜度和成本的前提下,達到相當于多天線系統的性能,從而被廣泛用于無線傳感器網絡系統中。

文獻[17]提出了虛擬MIMO的方案,在發射端利用STBC編碼對發射數據進行編碼,并分析了使用QAM調制對系統的能耗和發射速率的影響,得出了不同距離的最佳調制選擇,在相同條件下,相比單發單收(SISO)系統的能耗大大減少。文獻[18]基于虛擬MIMO的方案,利用分層空時編碼V-BLAST結構,將簇內的單個節點看作一層。此方案比起文獻[17]中的方案,能更大地降低節點的耗能,缺點是接收機實現比較復雜。文獻[19]利用STBC和TAS的優點,提出了TAS/STBC方案,選擇兩根發射天線的系統稱為TAS/Alamouti。文獻[20-23]分別在瑞利信道和Nakagami-m信道下,利用矩生成函數(MGF)的方法,使用PSK和QAM調制,研究了TAS/STBC系統的平均符號誤碼率(ASEP)的精確閉合表達式。但是這種包含了超幾何函數的符號錯誤概率的表達式難以分析,得到封閉的結果十分困難。文獻[24]將天線選擇技術應用在虛擬MIMO系統中,針對功率控制理想和非理想兩種場景,分別基于隨機配對調度準則和機會主義配對調度準則分析了虛擬MIMO-AS系統容量的下限和上限,但是沒有對系統的ASEP性能進行分析。

根據目前掌握的資料,現在的研究主要是利用虛擬MIMO技術,或者TAS技術,將二者結合對系統的ASEP性能進行理論研究的文獻很少。鑒于上述分析,本文將虛擬MIMO技術,與TAS技術,STBC編碼結合起來,對無線傳感器網絡系統的ASEP性能進行理論推導,是非常有意義的。

文獻[25]主要是提出了將使用正交STBC編碼的MIMO系統的矩陣信道轉化成標量加性高斯白噪聲(AWGN)信道的方法。本文正是基于這種方法,在萊斯信道下,分別使用q進制QAM調制,和MSK調制方式,推導出了基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統的ASEP性能的精確閉合解析式,并對不同系統條件下ASEP性能做了數值仿真和分析,驗證了分析結果的正確性。

1 系統模型

傳感器網絡通常包括傳感器節點,匯聚節點和管理節點。大量傳感器節點隨機部署在監測區域內部或附近,能夠通過自組織方式構成網絡。傳感器節點檢測的數據沿著其他傳感器節點進行傳輸,在傳輸的過程中檢測數據可能被多個節點處理,經過多跳后路由到匯聚節點進行處理,最后通過互聯網或衛星到達管理節點。用戶通過管理節點對傳感器網絡進行配置和管理,發布監測任務以及收集數據。目前,大部分研究集中于傳感器節點進行分簇,通過簇內傳感器節點相互協作構成虛擬的天線陣列進行數據通信,進而構成虛擬MIMO通信系統。在這里,本文使用文獻[26]中的基于簇的多跳虛擬MIMO通信系統模型,如圖1所示。

圖1 基于簇的虛擬MIMO系統的模型

由圖1可以看到,信息首先由源節點與簇內的協作節點進行交互,然后經過簇內的協作發送到下一簇的目標節點,最后到達負責信息匯集的Sink節點。源節點和協作節點只有一根天線,Sink節點有多根天線,簇間每條信道是萊斯信道,相互之間是獨立的。

假設發射端有K個傳感器節點,接收端有M個傳感器節點,則構成了一個M×K的虛擬MIMO系統。輸入的信息序列首先分別使用q進制QAM/MSK進行調制,輸出的S個符號經STBC編碼后在T個時隙內由K個天線發射出去。

萊斯信道是直射路徑(LoS)與其他散射路徑之和,因此萊斯信道矩陣H可以表示為

(1)

其中元素hij表示發射天線j到接收天線i的復路徑增益,HLoS為LoS信號的信道矩陣,Hsc為散射信號的信道矩陣,它的各個元素均服從零均值的復高斯分布,且相互獨立;Z為萊斯因子,即LoS信號與散射信號的功率之比。

接收信號可以表示為

Y=HX+W

(2)

式中Y是M×T維的接收信號矩陣,X是K×T維的發射信號矩陣,W是M×T維的復高斯白噪聲矩陣,其每一維的方差是N0/2,N0是功率譜密度。

在接收端,在進行最大似然譯碼前,我們基于標量AWGN信道的方法,將式(2)中的矩陣信道轉化成標量AWGN信道,接收信號可以表示為

y0=‖H‖2x+w

(3)

考慮STBC的編碼速率,用R表示,接收信號可表示為

(4)

因此接收端的信噪比可以用r0表示為

(5)

其中Es表示發射端總的功率。

我們用h0進行一下替換,即

(6)

則式(4)、式(5)可以表示為

y0=h0x+w

(7)

(8)

下面我們對基于TAS/STBC方案的虛擬MIMO系統進行說明,圖2是虛擬MIMO系統的發射機框圖,圖3是虛擬MIMO系統的接收機框圖。

圖3 基于TAS/STBC方案的虛擬MIMO系統的接收機框圖

圖2 基于TAS/STBC方案的虛擬MIMO系統的發射機框圖

假設接收端可以獲得理想信道狀態信息(CSI),發射端未知CSI。接收端根據CSI從K個發射天線中選擇使接收信噪比(SNR)最大的N根發射天線進行STBC編碼,每次信道使用的總發射功率Es在選定的N個天線上平均分配。經過發射天線選擇后的信道矩陣用Hs表示,那么

(9)

y=hx+w

(10)

(11)

2 發射天線選擇算法

發射天線選擇的準則是使接收端的接收信噪比(SNR)最大,這樣可以減小誤碼率。我們由式(8)可以得到,接收信噪比r0最大,則h0最大,所以當從K根發射天線中選出N根時,共有K!/(N!)/(K-N)!種選擇,z表示其中的一種選擇,那么最佳的發射天線選擇可以表示為

(12)

最佳發射天線選擇算法的性能是最好的,但是算法的復雜度非常高。為了減小計算復雜度,我們使用了基于奇異值分解的發射天線選擇算法,其算法的過程如下:

(1)初始化:St={1,2,…,K},H1=[ ],Wt={},H=H(:,St);

(2)fori=1:K

ai=‖H(:,i)‖F

end

u=max(ai);

H0=H(:,u);

H1=[H1H0];

更新Wt,St,H

St=St-u,Wt={u},H=H(:,St);

(3)從K-1根發射天線中選出(N-1)根發射天線

forl=1:N-1

fori=1:K-l

H2=H(:,i);

H3=H1;

H3=[H3H2];

進行奇異值分解

[U,Vi,S]=SVD(H3);

end

uu=max(Vi);

St=St-uu,Wt={Wt,uu};

H=H(:,St);

H1=[H1H(:,uu)];

end

(4)經過天線選擇以后的信道矩陣為

H=H(:,Wt)

圖4在萊斯信道下,使用16QAM調制方式,比較了最優選擇算法、基于奇異值分解的選擇算法和隨機選擇算法的誤碼率性能隨信噪比的變化趨勢。發射天線數目K取4根,接收天線數目M取4根,從K中選擇N根發射天線,其中N取2根發射天線。萊斯因子Z=3。通過圖4可以看出,在信噪比較小的時候,基于奇異值分解的選擇算法非常接近最優選擇算法的容量性能;隨著信噪比的逐漸增大,基于奇異值分解的選擇算法與最優選擇算法之間的誤碼率性能的差距也逐漸增大。在整個過程中,基于奇異值分解的選擇算法都要好于隨機選擇算法的性能。

圖4 3種選擇算法的誤碼率性能隨信噪比的變化趨勢

3 平均誤碼率分析

在萊斯信道下,我們推導了基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統分別使用QAM調制和MSK調制的ASEP的精確閉合表達式。

在萊斯信道下,hij是一個復高斯變量,其實部的期望是mp,虛部的期望是mQ,方差是σ2。所以h的分布符合非中心卡方分布,自由度是2MN,其概率密度函數為[27]

(13)

s2=MN(mP+mQ)

(14)

Ia(x)是第一類a階修正貝塞爾函數。

我們對Ia(x)函數進行以下替換

(15)

所以式(13)可以表示為

(16)

(17)

其中rp表示為

(18)

萊斯信道下的ASEP可以表示為

(19)

Pq(rs)表示不同的調制方式在AWGN信道下的SEP或者比特誤碼率(BEP)。

3.1QAM調制

矩形QAM是頻譜利用率較高的一種數字調制技術,調制和解調又比較簡單,在通信系統中獲得了較為廣泛的應用[28-29]。矩形QAM可以通過兩個相位正交載波上施加兩個PAM信號來產生。

當k是偶數時,q進制QAM(q=2k)在AWGN信道下的SEP可以表示為[27]

(20)

(21)

(22)

上式中的積分可以表示為

(23)

(24)

式(23)中的上標′表示求導運算。重復上述過程,我們最終得到

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

將式(28)代入式(20)就可以得到q進制QAM在萊斯信道下的ASEP。

當k是奇數時,采用最佳距離判決器,q進制QAM(q=2k)在AWGN信道下SEP的上限可以表示為[27]

(30)

同理可以得到在萊斯信道下的ASEP的上限為

(31)

(32)

3.2MSK調制

在前面討論的載波調制方式中,從當前發送的一種碼元切換到另一種碼元時,都有可能發生載波信號幅度或相位的突變,或者出現載波信號的幅度和相位兩個參量同時突變,信號的這些突變將導致信號頻率的瞬間極大變化,使得信號功率譜旁瓣的成分所占的比例很大,導致信號能量泄露,這將使得相鄰信道為了避免受到干擾而需要保持較大的間隔,總的頻率使用效率降低[30]。為了解決這個問題,提出了恒包絡連續相位調制方式。恒包絡連續相位調制產生的信號包絡恒定,符號間的相位變化具有較為平滑過渡的特性,信號功率譜旁瓣的成分所占的比例大大降低,從而更為有效的提高頻譜的利用率。最小頻移鍵控(MSK)和高斯濾波最小頻移鍵控(GMSK)就是兩種恒包絡連續相位調制方式[31-34]。

MSK調制在AWGN信道下的SEP可以表示為[30]

(33)

其中Q()函數表示高斯尾函數。同理可以得到MSK調制的ASEP的精確閉合表達式為

(34)

(35)

4 數值仿真

我們通過數值仿真驗證了分析結果的正確性,并說明了基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統的精確ASEP性能受天線選擇的影響。在這里,為了簡化計算,我們將此無線傳感器網絡系統簡記為(K,M;N×M)。在本文的仿真中,我們使用了文獻[35-36]中的萊斯信道模型,該信道模型是具有通用性的。假設萊斯信道是非頻率選擇性衰落信道,多徑時延小于0.1 T,因此可以不考慮碼間干擾的影響。多普勒頻移為0 Hz。

圖5給出了基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統在萊斯信道下,使用16QAM調制方式,系統的精確ASEP性能隨總發射信噪比變化的曲線。發射天線數目K分別取3,4,5根,接收天線數目M分別取3,4,5根,從K中選擇N根發射天線,其中N取2根發射天線。萊斯因子Z=3。我們可以看到,精確理論結果與仿真結果得到了很好的擬合,驗證了理論分析的正確性。無線傳感器網絡系統的ASEP隨著發射信噪比的增加而不斷降低,如(4,4;8)系統的誤碼率在12 dB時為3×10-4,在14 dB時為2×10-5。仿真結果顯示:隨著發射天線數或接受天線數的增加,系統的ASEP性能是不斷改善的。例如,當SNR=12 dB,(3,3;6)系統的誤碼率是1×10-3,(4,4;8)系統的誤碼率是3×10-4,(5,5;10)系統的誤碼率是5×10-5。當ASEP為10-4時,(5,5;10)系統所需的發射信噪比比(4,4;8)系統改善了大約1 dB,比(3,3;6)系統改善了大約2.7 dB。

圖5 無線傳感器網絡系統采用采用16QAM調制的精確平均誤碼率性能

圖6 無線傳感器網絡系統采用16QAM調制的近似平均誤碼率性能

圖6給出了基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統在萊斯信道下,使用16QAM調制方式,系統的近似ASEP性能隨總發射信噪比變化的曲線。發射天線數目K分別取3,4,5根,接收天線數目M分別取3,4,5根,從K中選擇N根發射天線,其中N取2根發射天線。萊斯因子Z=3。由圖6可知,利用近似閉合解析式計算所得理論結果與仿真結果的差距很小,驗證了近似分析的準確性。無線傳感器網絡系統的ASEP隨著發射信噪比的增加而不斷降低,如(4,4;8)系統的誤碼率在12 dB時為5×10-5,在14 dB時為2.5×10-6。仿真結果顯示:隨著發射天線數或接受天線數的增加,系統的ASEP性能是不斷改善的。例如,當SNR=12 dB,(3,3;6)系統的誤碼率是2×10-4,(4,4;8)系統的誤碼率是5×10-5,(5,5;10)系統的誤碼率是1×10-5。當ASEP為10-4時,(5,5;10)系統所需的發射信噪比比(4,4;8)系統改善了大約1 dB,比(3,3;6)系統改善了大約2.8 dB。

圖7給出了基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統在萊斯信道下,使用MSK調制方式,系統的ASEP性能隨總發射信噪比變化的曲線。發射天線數目K分別取2,3,4根,接收天線數目M分別取2,3,4根,從K中選擇N根發射天線,其中N取2根發射天線。萊斯因子Z=4。我們可以看到,精確理論結果與仿真結果得到了很好的擬合,驗證了理論分析的正確性。無線傳感器網絡系統的ASEP隨著發射信噪比的增加而不斷降低,如(3,3;6)系統的誤碼率在6 dB時為3×10-2,在10 dB時為3×10-3。仿真結果顯示:隨著發射天線數或接受天線數的增加,系統的ASEP性能是不斷改善的。例如,當SNR=8 dB,(2,2;4)系統的誤碼率是4×10-2,(3,3;6)系統的誤碼率是1×10-2,(4,4;8)系統的誤碼率是3×10-3。當ASEP為10-2時,(4,4;8)系統所需的發射信噪比比(3,3;6)系統改善了大約2 dB,比(2,2;4)系統改善了大約5 dB。

圖7 無線傳感器網絡系統采用MSK調制的平均誤碼率性能

4 結束語

本文主要是基于標量加性高斯白噪聲(AWGN)信道的方法,在萊斯衰落信道下,推導出了分別使用q進制QAM調制和MSK調制的基于TAS/STBC方案的無線傳感器網絡系統的ASEP性能的精確閉合解析式和近似閉合解析式,并對不同系統條件下ASEP性能做了數值仿真和分析,推導的理論結果與仿真結果得到了很好的擬合,驗證了分析結果的正確性。仿真結果表明:隨著發射天線或接收天線數的增加,無線傳感器網絡系統的ASEP性能得到了很好的改善,例如使用16QAM調制,當SNR=12 dB,(3,3;6)系統的誤碼率是1×10-3,(4,4;8)系統的誤碼率是3×10-4,(5,5;10)系統的誤碼率是5×10-5。這說明無線傳感器網絡系統的天線配置可以不斷進行優化,以改善系統的ASEP性能。文中的結果為萊斯衰落信道上的無線傳感器網絡系統的設計提供了一種有效的理論分析工具。本文的研究基于信道是相互獨立的條件,在現實應用環境中,信道并不是完全獨立的,該條件將會存在偏差,在后續研究中,可以進一步研究相關信道對系統性能的影響。

[1] 李芳芳,王靖.一種基于LEACH協議的無線傳感器網絡路由算法[J].傳感技術學報,2012,25(10):1445-1451.

[2]趙保華,李婧,張煒,等.基于MIMO的節能無線傳感器網絡[J].電子學報,2006,34(8):1418-1419.

[3]劉文軍,樊建席,李春勝,等.基于ZigBee無線傳感器網絡的智能交通系統設計[J].傳感技術學報,2013,26(12):1747-1751.

[4]劉偉強,蔣華,王鑫.無線傳感器網絡中PEGASIS協議的研究與改進[J].傳感技術學報,2013,26(12):1764-1769.

[5]盧艷宏,掌明,馮源.無線傳感器網絡能量高效混合MAC算法[J].電訊技術,2012,52(8):1349-1353.

[6]Wang K,Wang X D,Xu W Q,et al.Coordinated Linear Precoding in Downlink Multicell MIMO-OFDMA Networks[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2012,60(8):4264-4277.

[7]Molteni D,Nicoli M,Spagnolini U.Performance of MIMO-OFDMA Systems in Correlated Fading Channels and Non-Stationary Interference[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2011,10(5):1480-1494.

[8]梁彥,束鋒,張一晉,等.稀疏多徑信道環境中MIMO-OFDM系統的IQ不平衡和信道聯合估計[J].電子與信息學報,2013,35(2):280-284.

[9]李昌,阮秀凱,胡倩,等.一種適用于WMSNs傳輸機制的信道盲估計方法[J].傳感技術學報,2012,34(5):659-664.

[10]徐侃如,劉威,程文青,等.一種基于V-BLAST技術的多跳協作式傳感器網絡的跨層設計[J].傳感技術學報,2007,29(12):2688-2694.

[11]許林.基于STBC和MRC的多天線分集算法及其性能分析[J].電訊技術,2012,52(12):1900-1904.

[12]徐建武,王紅星.無線光通信中一種TPC+OSTBC的級聯空時編碼方法[J].電訊技術,2012,52(10):1596-1601.

[13]王振東,胡艷軍.無線傳感器網絡中V-BLAST接收方案性能的研究[J].信息技術,2006(11):127-129.

[14]Cui S,Goldsmith A J,Bahai A.Energy-Efficiency of MIMO and Cooperative MIMO Techniques in Sensor Networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2003,22(66):1089-1098.

[15]鮑煦,宋鐵成,沈連豐.基于協作認知網絡的虛擬MIMO信號及干擾分布特性研究[J].通信學報,2012,33(5):85-90.

[16]Qu Q,Milsteln L,Vaman D.Cooperative and Constrained MIMO Communications in Wireless Ad Hoc/Sensor Networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2010,9(10):3120-3129.

[17]Cui S G,Goldsmith A J,Bahai A.Energy-Efficiency of MIMO and Cooperative MIMO Techniques in Sensor Networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2004,22(6):1089-1098.

[18]Jayaweera S K.An Energy-Efficient Virtual MIMO Communications Architecture Based on V-BLAST Processing for Distributed Wireless Sensor Networks[C]//1st Annual Conference on Sensor and Ad Hoc Communication and Networks(SECON’04),Santa Clara,Calif,USA,Oct.2004:299-308.

[19]Gore D A,Paulrag A J.MIMO Antenna Subset Selection with Space-Time Coding[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2002,50(10):2580-2588.

[20]Yang L,Qin J.Performance of Alamouti Scheme with Transmit Antenna Selection for Mary Signals[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2006,11(5):423-425.

[21]Kaviani S,T Ellambura C.Closed-Form BER Analysis for Antenna Selection Using Orthogonal Space-Time Block Codes[J].IEEE Communication Letters,2006,10(10):704-706.

[22]李光球,江林超.發射天線選擇空時分組碼的誤符號率分析[J].電波科學學報,2010,25(2):291-296.

[23]呂西午,劉開華,馬永濤,等.雙發射天線選擇正交空時碼分集系統性能分析[J].電波科學學報,2012,27(1):117-121.

[24]陳霞,胡宏林,趙行明.結合天線選擇后虛擬多天線系統容量分析[J].系統工程與電子技術,2008,30(8):1431-1436.

[25]Sandhu S,Paulraj A.Space-Time Block Codes:A Capacity Perspective[J].IEEE Communication Letters,2000,4(12):384-386.

[26]Akyildiz I F,Su W,Sankarasubramaniam Y,et al.Wireless Sensor Networks:A Survey[J].Computer Networks,2002,38:393-422.

[27]Proakis J G.Digital Communications[M].4th Ed,McGraw-Hill,2001:192-197.

[28]李進,馮大政,劉文娟.快速QAM信號多模盲均衡算法[J].電子與信息學報,2013,35(2):273-279.

[29]阮秀凱,蔣嘯,李昌.一種適用于高階QAM系統Bussgang類盲均衡新方法[J].電子與信息學報,2012,34(8):2018-2022.

[30]馮穗力,余翔宇,柯峰,等.數字通信原理[M].北京,電子工業出版社,2012.

[31]馮超,楊晨.一種基于GSM-R的GMSK信號調制解調方法的實現[J].計算機與數字工程,2011(9):157-160.

[32]閆云斌,全厚德,崔佩璋.GMSK跳頻通信跟蹤干擾性能分析[J].電子技術應用,2012,38(5):109-112.

[33]黃建忠,寇倩,童勝,等.一種基于遞歸MSK的LDPC碼設計準則[J].電子與信息學報,2007,29(5):1119-1123.

[34]包建榮,詹亞鋒,陸建華.高效聯合LDPC編碼遞歸MSK調制[J].清華大學學報(自然科學版),2010,50(1):104-107.

[35]于海霞,石艷麗,梁廣東.Rice衰落信道下MSK系統仿真研究[J].電子測量技術,2009,32(10):44-46.

[36]俞丹麗,夏厚培.RS與卷積級聯碼在Rice信道中的性能分析[J].雷達與對抗,2012,32(2):36-39.

徐凌偉(1987-),男,山東高密人,中國海洋大學信息科學與工程學院博士研究生,研究方向為60 GHz無線通信,MIMO通信,gaomilaojia2009@163.com;

吳春雷(1980-),男,河南人,博士,中國石油大學計算機與通信工程學院講師。研究方向為60GHz無線通信;

Gulliver T A(1959-)男,加拿大工程院院士,加拿大維多利亞大學電子與計算機工程學院教授,博士生導師,IEEE高級會員,研究方向為60 GHz無線通信,MIMO通信。

張浩(1975-),男,江蘇人,中國海洋大學信息科學與工程學院教授,博士生導師,加拿大維多利亞大學電子與計算機工程學院副教授,研究方向為60GHz無線通信,MIMO通信。目前已在國內外重要學術期刊上發表SCI/EI論文90篇,主持國家863計劃、國家自然科學基金等多個科研項目。入選教育部“新世紀優秀人才支持計劃”,獲得青島市自然科學一等獎、山東高等學校優秀科研成果獎、山東省科技進步獎;

王帥(1988-):男,山東人,中國海洋大學信息科學與工程學院碩士研究生,研究方向為UWB無線通信;

PerformanceAnalysisofWirelessSensorNetworkSystemsBasedonTAS/STBCScheme*

XULingwei1,ZHANGHao1,2*,WUChunlei3,WANGShuai1,GulliverTA2

(1.College of Information Science and Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266100,China;2.Department of Electrical and Computer Engineering,University of Victoria,Victoria V8W 3P6,Canada;3.College of Computer and Communication Engineering,China University of Petroleum,Qingdao 266580,China)

Based on transmit antenna selection and orthogonal space-time block code(OSTBC)scheme,the average symbol error probability(ASEP)of wireless sensor network(WSN)systems under Rice fading channels is investigated in this paper.Based on the scalar additive white Gaussian noise(AWGN)channel approach,the accurate closed form expressions for the ASEP of WSN systems are derived for multiple quadrature amplitude modulation(MQAM),and minimum shift keying modulation(MSK).Then the ASEP performance under different conditions is evaluated through numerical simulations.The numerical simulations results coincided with the theoretical results well.The accuracy of the analytical results is verified.Simulation results show that:the ASEP performance can be improved with the increase of the number of transmit antennas or receive antennas,when SNR=12 dB,the ASEP of(3,3;6)with 16QAM is 1×10-3,(4,4;8)is 3×10-4,(5,5;10)is 5×10-5.

wireless sensor network;average symbol error probability;virtual MIMO;transmit antenna selection;orthogonal space-time block code;Rice fading channels

項目來源:國家自然科學基金項目(60902005,61304222);山東省自然科學基金項目(ZR2012FQ021);青島市國際科技合作項目(12-1-4-137-hz)

2014-04-08修改日期:2014-06-09

10.3969/j.issn.1004-1699.2014.07.017

TN925

:A

:1004-1699(2014)07-0948-08