多径协议论文

多径协议论文（精选7篇）

多径协议论文 篇1

近年来,无线mesh网络(WMN)由于其灵活性和实用性受到越来越多的关注与应用。WMN是一种高容量、高速率的分布式网络。它不同于任何传统的有线或无线网络,正是网络的特殊性使得传统网络的路由技术无法直接应用于WMN,使WMN路由算法的探讨成为这个领域的研究热点。而多径路由因其有效利用带宽、减小拥塞和增加传输可靠性、实现负载和能耗均衡等一系列优点,得到了广泛的重视。

目前存在的多径路由协议基本上可以分为两类:一类是表驱动协议(如QOLSR[1])。在该类协议中,各节点通过周期性的广播路由信息分组,交换路由信息,主动发现路由,同时,节点必须维护去往全网所有节点的路由;另一类是按需路由协议(如AOMDV[2]、MSR[3]和MRABM[4]),这类协议仅在源节点要发送分组但没有去往目的节点的路径时,才“按需”进行路由发现。这些路由协议都在不同程度上提高了网络的路由性能,但仍存在一定不足。除MRABM以外,其余几种路由协议均是基于源节点或中间节点维护的路由协议,当所有路径都失效时,再重新发起路由建立过程。这样,当网络拓扑变化较快或网络负载较高时,将面临严重的丢包问题,最重要的是不能实时维护到目的节点的最优路径。而MRABM采用的基于目的节点维护mesh结构的方法,则能很好地解决实时维护最优路径这个问题。但由于该算法的路径建立也采用基于目的节点的方法,将产生较大的控制开销。本文结合以上两点,提出一种基于源节点建立、目的节点维护mesh结构的路由协议。该协议既能为源节点建立到目的节点的实时最优路径,有效利用网络资源,减少网络拥塞,降低丢包率,又能尽量减少控制开销。

1 mesh网络模型

由多个节点互联而成的mesh结构中,每个节点既是主机,也是路由器。当源节点与目的节点不能直接通信时,就需要其他中间节点通过存储转发帮助完成通信,这样便构成了多跳网络。而mesh结构中两个节点之间具有不只一条路径的特性,使得网络中任何一条链路的中断或任何一个节点的离开均不会导致通信的中断。mesh结构示意图如图1所示。

链路AC断开后,上游节点A由于收不到下游节点C的联络信息便可知道链路AC已中断,这条路由已不可用,从而不再把数据发给节点C,转而把数据发给它的另一个相邻节点B,节点B将沿它到节点D的最优路径把数据发送至目的节点D。可见,链路AC的中断不会导致通信的中断。

2 多径路由协议

在无线mesh网络中,数据从需要发送到发送完毕,主要经历mesh的建立、mesh的完善、mesh的维护、数据发送和mesh结构的消失几个阶段。

2.1 mesh的建立

当源节点要向目的节点发送数据时,首先检查自己的路由缓冲器,如果有到达目的节点的路径,就开始发送数据;若没有,就通过广播路由请求分组RREQ(route request)发起路由发现过程,RREQ报文格式如图2所示。

接收到路由请求分组的中间节点,检查它是否有到达目的节点的路径。若有,就沿反向路径发送路由回复分组RREP(route reply),并将RREQ沿其最短路径传送至目的节点;若无,则判断是否第一次收到该RREQ分组,如果是,就将该节点添加到路由信息表中,继续广播路由请求分组,否则就丢弃该分组。直到RREQ分组到达的节点有到目的节点的路径或RREQ分组到达目的节点为止,然后该节点或目的节点返回路由回复分组RREP,并将RREQ沿其最优路径传送至目的节点(若已是目的节点则不需要传送)。RREP格式如图3所示。

源节点收到RREP后,开始传送数据。

2.2 mesh的完善

mesh初步结构建立以后,源节点便具有了至少一条通往目的节点的路径。源节点沿已有的路径向目的节点发送数据包。同时,目的节点接收到RREQ后,将向周围节点广播一种叫做RRTB的消息分组,RRTB消息分组的内容包括:

(1)RRTB:控制分组的类型;

(2)源节点id:发送RREQ消息的节点标示;

(3)目的节点id:发送该RRTB消息的节点标示;

(4)序列号:该RRTB分组的序列号;

(5)距离目的节点的跳数:该节点距离目的节点的跳数;

(6)父节点id:发送该RRTB消息分组到该节点的节点标示。

目的节点为RRTB消息产生的节点,所以其距离目的节点的跳数为0,其父节点id为目的节点标示。序列号由目的节点更新,采用序列号逐渐增大的方式。

中间节点收到RRTB消息分组后,检查是否第一次收到该消息分组,若是则修改路由表:在路由表中增加一个路由条目;若不是则丢弃。该路由条目的源节点为发送RREQ的节点,目的节点为发送RRTB的节点,并建立与邻居节点的关系。中间节点建立路由表的内容有:

(1)源节点id:发送RREQ消息的节点标示;

(2)目的节点id:发送RRTB消息的节点标示;

(3)邻居节点id:发送该RRTB消息到本节点的节点标示;

(4)距离目的节点的跳数:邻居节点距离目的节点的跳数;

(5)邻居节点的父节点id:发送该RRTB消息分组到邻居节点的节点标示;

(6)收到时间:本节点收到该RRTB消息分组的时间。

中间节点选择到目的节点最少跳数的邻居节点为最优路径,且作为本节点的RRTB消息分组的内容,向周围节点广播。以此类推,直到源节点收到邻居节点发送的RRTB消息,建立源节点到邻居节点的路由表,而不再向周围节点广播自己的RRTB消息分组。这样,源节点和中间节点都建立了到目的节点的最优路径和其他路径,mesh结构得到了进一步完善。

中间节点在收到第一个RTBB消息后,延时一段时间再向周围节点广播自己的RRTB消息分组,以获得足够的路由信息来选出最优路径。为了防止路由表膨胀,节点仅记录符合一定跳数条件的RRTB消息携带的路径信息,否则丢弃该RRTB消息。

2.3 mesh的维护

mesh结构的更新采用事件驱动的方式。在数据传输过程中,如果某个中间节点没有到达目的节点的路由时,就广播路由错误分组RERR(route error),RERR仅广播一跳,邻居节点收到该分组后,将从路由表中删除该节点,并沿最优路径首先向目的节点传输该消息分组,目的节点收到该分组后,将启动路由更新,向周围节点广播新的RRTB消息分组,中间节点和源节点将根据新收到的RRTB消息分组更新自己的路由表,建立新的最优路径和其余多条路径。

可见,这样的路由维护方式不需要源节点发起RREQ的重建过程,只需要目的节点发起RRTB消息分组,比一般的路由重建时间少,且采用事件驱动更新方式,更新次数少,直接进行路由更新避免了路由陈旧问题。

2.4 数据传送

源节点收到周围节点发送来的RRTB消息,建立到目的节点的完善的路由表。低负载时,源节点可以选择一条到目的节点的最优路径传送数据,也可以选择多条路径传送数据。高负载时,源节点可以选择多条路径甚至所有的路径同时传送数据。各路径可以等概率传输,也可以按需传输。数据分配采用每包分配粒度。

若某个中间节点与其所有下游节点的链路都断开,则该节点将向上游节点回传数据分组,上游节点收到回传的数据分组,就沿其他路径传送数据,并删除到该节点的路由,从而尽量减少数据分组的丢失。

若节点移动造成网络分割,而数据包在网络分割点上时,则该节点首先缓存该数据分组。若超过mesh结构的更新时间仍没有收到目的节点的更新分组,便丢弃该数据分组。

2.5 mesh结构的消失

当源节点向目的节点的传送完数据以后,源节点沿最短路径向目的节点发送stop消息分组,目的节点收到该stop消息分组后,将停止发送mesh更新消息分组。stop消息格式如图4所示。

中间节点若在超时范围内仍没有收到目的节点的更新消息分组,则自动从路由表中删除本项路由信息。

3 实验仿真和评价

本文采用OPNET进行仿真实验,比较本文提出的协议和MRABM、AOMDV路由协议的性能。仿真条件为40个节点在1 000 m×1 000 m的正方形区域内随机移动,移动符合waypoint模型。设节点的最大移动速度分别为0 m/s、2 m/s、4 m/s、6 m/s、8 m/s和10 m/s,停留时间为0 s。节点通信距离为200 m,链路带宽为2 Mb/s,MAC层采用IEEE802.11介质访问控制,传输层采用UDP协议,应用层采用恒定比特率数据流,数据流为10,分组长度为512 B,产生时间间隔为0.1 s,仿真时间为1 000 s。

仿真关注以下性能参数:

(1)路由开销:路由协议建立路由和维护路由,所有节点发送的路由包。

(2)端到端延时:从源节点的网络层发送数据包,到目的节点网络层收到该数据包的时间平均值。

(3)丢包率:丢失的数据包占所发送数据包的比率。

仿真结果如图5、图6、图7所示。

从图5中可以看到,由于MRABM和本文算法均采用目的节点更新mesh结构的机制,所以在节点移动造成网络拓扑结构改变时,不会存在路由修护和路由重建过程,控制开销将保持平稳,不会急剧增长。然而MRABM的路径建立采用基于目的节点的方法,且定期进行路径更新而不是采用事件驱动,将产生大量的控制开销,本文算法基于源节点建立路径节约了大量的控制开销。

如图6所示,MRABM和本文算法的丢包率都较小,这是因为两种算法都是当一条链路断开后,节点将立即为数据分组选择另一条路径传送数据,几乎不会发生丢包现象,且它们能实时维护源节点到目的节点的最优路径和其余多条路径,所以大流量传输时,这两种算法均能有效平衡网络负载,减少网络拥塞,降低丢包率。而AOMDV采用的固定多径传输则容易造成网络拥塞。

由图7可知,MRABM和本文算法的端到端时延都较小,这是因为当节点移动造成链路断开时,这两种算法都不需要等待路径修复或路由重建过程,而AOMDV在所有路径失效后,将由源节点发起路由重建,所以端到端时延较大。

针对无线mesh网络中目前存在的几种多径路由协议的局限性,提出了一种基于源节点建立和目的节点维护mesh结构的多径路由协议。此协议中,在建立路由时每个中间节点只需要转发一次路由请求包,以后的路由完善、路由更新和路由维护均由目的节点完成,降低了路由维护的时间。路径的最佳性和跟随拓扑变化的实时性,提高了数据包的传输率,降低了网络的平均延时。另外,基于源节点建立的路径,有效地控制了RREQ在全网的泛洪,减少了控制开销,更合理地利用了网络资源。

本文提出的算法虽在已有算法的基础上有所改进但仍需要进一步完善和深入。

摘要：针对无线mesh网络的特点提出了一种基于源节点建立、目的节点维护的多径路由协议。该协议采用目的节点更新mesh结构的机制,能实时维护最优路径和其余多条路径,当节点移动或其他原因造成链路断开时,不需要路由修复或重建,从而降低了丢包率和端到端时延,且通过基于源节点建立路由的方式有效地减少了控制开销。仿真结果表明,该算法具有良好的性能。

关键词：无线mesh网络,路由算法,多径

参考文献

[1]BADIS H,AGHA K A.QOLSR multi-path routing for mobile Ad Hoc network based on multiple metrics:Band-width and delay.Vehicular Techonology Conference,2004.VTC2004-Spring.2004IEEE59th.

[2]刘经纬,雷涛,徐海川,等.Ad-hoc网络多径路由协议的研究与设计.计算机工程与设计,2007,28(17):4145-4148.

[3]WANG L.Multipath source routing in wireless Ad Hoc networks[A].Canadian Conf Elec Comp Eng.Vol1[C].2000:479-83.

[4]刘丽云,陈曙,朱伟.一种新的基于mesh结构的多径路由算法.计算机工程与应用,2007,43(3).

多径协议论文 篇2

近年来,WSNs作为一项有前景的技术已经应用到了许多领域,如军事战场监控、环境监测、工业安全监测、交通流量控制、远程医疗监测、森林火灾监测等。WSNs由许多能源、存储和计算能力受限的传感器节点组成,传感器节点负责采集部署区域内的相关物理数据(如温度、湿度、气压等),路由协议负责数据的传输,其安全性和数据安全密切相关。

WSNs路由协议有别于其他网络[1],这是因为WSNs由成千上万个传感器节点组成,规模大,基于IP机制的路由协议不适用;数据流量经多跳路由传输至基站或汇聚节点;节点能源、内存和计算能力受限,设计路由时必需考虑资源的限制问题。

由于节点限制,源节点和目的节点之间通常只建立一条路由,因此路由节点故障或链路失效会导致路由故障和数据损失[2]。此外,如果单径路由被妥协,WSNs安全会面临巨大威胁,然而很多应用(如军事应用、医疗监测等)涉及敏感数据的传输,一旦数据遭受破坏或妥协,会严重削弱网络性能,降低WSNs应用品质。因此需保护数据安全,防止数据泄露或被恶意篡改。多径路由可以提高网络数据的可使用性和可靠性[3]。然而,多径路由的使用带来了新的问题。多径路由增加了数据传输节点,同样增加了攻击者妥协节点、发动攻击和窃取数据的机会。因此有必要结合安全技术增加多径路由的安全性、可靠性和可使用性。

1 WSNs路由协议安全需求

路由协议负责数据传输和通信任务的执行,因此路由协议安全性和数据安全性正相关,在设计路由协议时需考虑安全性。

1.1 WSNs络路由协议

WSNs路由协议主要有三种分类模式:功能模式、网络结构和路由数目,如图1所示。

1)根据功能模式分类

(1)主动路由:数据传输之前,节点就已生成路由表,当有数据传输时,根据路由表选择传输路径,节点定期更新路由表信息。如链路状态优化路由协议(Optimized Link State Protocol)[4]、标签路由协议(Babel Routing Protocol)[5]和目的序列距离矢量路由协议(Destination sequenced distance vector routing)[6]等。

(2)被动路由:数据传输之前节点不生成路由表,当有数据传输时,源节点启动路由发现过程,生成通向目的节点的传输路径,节点保存路由信息作为其他路由选择的参考。如ad hoc按需路由距离矢量路由协议(Ad hoc On-Demand Distance Vector routing)[7]、动态源路由协议(Dynamic Source Routing)[8]等。

(3)混合路由:结合了主动路由和被动路由的特点,首先经计算生成所有可能路径,当需要传输数据时,不是直接启动路由发现过程,而是直接分配已建立的路由。如零知识路由协议(Zone Routing Protocol)[9]。

2)根据网络结构分类

(1)平面路由:以传输数据为中心,根据数据名或标签和查询消息生成路由,因此可以消除冗余数据。如谣传路由协议、SPIN路由协议(Sensor Protocols for Information Negotiation)[10]和能量感知数据中心路由协议(Energy-Aware Data-Centric Routing)[11]等。

(2)层次路由:整个网络分为若干个簇,簇包括一个簇头节点和若干簇内节点,首先簇内节点传输数据给簇头节点做进一步融合处理,再经簇头节点传送至基站或汇聚节点。如LEACH路由协议(Low-energy adaptive clustering hierarchy)[12]、PEGASIS路由协议(Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems)[13]等。

(3)地理路由:根据节点位置信息生成路由,节点位置信息可由GPS系统或收发信号强度得知。如地理和能量感知路由协议(Geographic and Energy-Aware Routing)[14]、地理随机转发路由协议(Geographic Random Forwarding)[15]等。

3)根据路由数目分类

(1)单径路由:源节点和目的节点之间只建立一条数据传输路由。如Bee Sensor路由协议(An energy-efficient and scalable routing protocol for wireless sensor networks)[16]、EBRP:路由协议(Energy-Balanced Routing Protocol for Data Gathering in Wireless Sensor Networks)[17]等。

(2)多径路由:源节点和目的节点之间建立多条数据传输路由。如Bee-Sensor-C路由协议(An Energy-Efficient and Scalable Multipath Routing Protocol)[18]、MRCAC路由协议(Multipath Routing Protocol Based on Clustering and Ant Colony Optimization)[19]等。

1.2 WSNs路由协议面临攻击

WSNs通常部署在无人值守的户外区域或敌对环境,另一方面路由协议设计时主要关注的是数据传输效率和能量有效性,没有考虑安全性。因此攻击者可以针对路由协议发动攻击,典型的WSNs路由协议面临攻击有以下几种[20,21]:

黑洞攻击:恶意节点丢弃所有流经它的数据包,扰乱基站和网络其他节点的正常通信,减少网络数据吞吐量;

虫洞攻击:两个恶意节点勾结形成一条高质量的数据传输隧道,吸引附近节点经隧道传输数据,改变网络的拓扑结构,制造虚假或错误的路由信息,减少网络数据吞吐量,扰乱网络正常通信;

女巫攻击:恶意节点窃取或伪造多个合法身份,同一时间出现在网络不同的地方,破坏数据的完整性和可访问性,降低容错机制的有效性,触发其他攻击如黑洞攻击、槽洞攻击等;

槽洞攻击:恶意节点宣称自己到基站距离最短、最优,引诱附加节点经其传输数据,篡改、伪造和丢弃数据包,误导数据包的传输,扰乱网络正常通信;

选择性转发攻击:恶意节点选择性转发或丢弃部分流经它的数据包,篡改路由信息,减少网络数据吞吐量;

Hello泛洪攻击:攻击者高功率广播Hello消息包,接收节点误以为攻击者是其邻居节点,扰乱拓扑的正常性,增加网络延迟和节点能耗;

路由信息篡改、伪造或重放攻击:攻击者篡改节点路由信息,制造路由循环,注入虚假或错误的路由信息,丢弃正确路由信息,误导数据包传输,耗尽节点能量,形成网络分区;

拒绝服务攻击:攻击者向网络发送无用数据包,占据更多网络宽带,阻碍网络数据的正常访问,增加节点能耗,削弱网络的可使用性,甚至中断网络;

节点妥协攻击:正常节点被妥协后,会泄露信息,如果泄露的是加密信息,攻击者可以利用加密信息入侵网络,此外,正常节点还能被妥协为恶意节点,触发其他攻击,如女巫攻击、虫洞攻击、槽洞攻击等。

1.3 WSNs路由协议安全性要求

结合WSNs路由协议的技术特点与面临的安全威胁,对其安全性要求主要有以下几个方面:

机密性

在一些无线传感器网络重要应用中,机密性是十分重要的,确保路由数据只被合法授权用户访问,任何敏感数据的泄露都会严重威胁网络安全,降低应用性能。因此,数据到达目的地之前,应保持机密性。

认证性

因为传感器节点经无线媒介通信,认证有助于节点检测恶意数据包。此外,认证允许节点核实数据起源,确认发送者身份,验证网络参与实体,确保错误数据不被注入到网络中。

完整性

在WSNs中,攻击者可以篡改转发数据包,而完整性确保数据从源节点传输至目的节点不被攻击者更改。重要应用如医疗监测依赖数据的完整性制定治疗方法,如果数据数据完整性被破坏,数据不精确,将会影响决策的制定,削弱应用性能。

新鲜性

新鲜性预示消息是即时的,确保不是敌人发送的旧消息。当WSNs利用共享密钥通信时,攻击者可以使用旧密码发动重放攻击,因为新密码正在更新,然后发送旧密码加密的消息至整个网络。

可用性

常WSNs部署的节点冗余度较高,在路由过程中易遭受节点失效。因此,可用性是非常必要的,以保证无线传感器网络服务的生存能力,即使出现节点实现失效或网络攻击,网络依然能正常提供服务。此外,可用性与网络恢复能力和自我恢复的要求高度相关。

2 无线传感器网络安全多径路由协议

为提高无线传感器网络路由协议的安全性,通常以下几种安全技术。

2.1 多径路由协议

根据上文所述,WSNs路由协议可以分为:单径路由协议和多径路由协议。单径路由源节点和目的节点之间只存在一条数据传输路径,而多径路由则有多条传输路径示。相比单径路由,多径路由的优势[22]:

1)聚合带宽

数据被分割为不同的子数据流,经不同的路由传送至目的节点,可以有效聚合网络带宽。当节点有多个低带宽链路,而需要的带宽高于单一链路所能提供的最大带宽时,可以经多条低带宽链路传输数据。

2)平衡负载

单径路由过度使用会引起网络拥塞,而经多径路由传输数据会有效降低了单一路由过度使用的风险,缓和网络拥塞,降低丢包率。

3)降低延迟

WSNs采用按需单径路由时,路由失败会启动新路由发现过程,会增加延迟。而多径路由由于存在备用路由,当某条路由失效时,马上启用备用路由,不用启动新路由发现过程。

4)提高可靠性

由于环境干扰、节点故障、节点资源受限等因素的影响,会降低径路由协议数据传输的可靠性。当有数据包传输量大时可能会引起网络拥塞,导致数据包丢失。然而,经多径路由传输数据可以提高数据可靠性,即使某些路径失效时,数据也能到达目的节点。

5)提高数据安全性

单径路由中间节点一旦被妥协,会导致传输数据处于危险状态。而经多径传输,即使出现恶意路径时,也能经其他可靠路由传输数据包,提高传输数据的机密性和鲁棒性。此外,多径路由结合编码技术,数据以编码形式传输并只能在目的节点解码,可以阻止数据被攻击者窃听。

6)提高能量有效性

因为传感器节点能量供应受限,降低节点能耗可以延长传感器网络的使用寿命。单径路由协议中,同一路径的过渡使用可能会引起某些节点能量快速耗尽,引起网络分区。而多径路由避免单一路由的过度使用,从而降低节点能量快速耗尽的概率。

2.2 通用安全技术

因为WSNs是一个资源受限的系统,其计算能力、内存、能量和通信受到制约。因此直接应用传统网络的安全技术,必须优化传统安全技术,使其能应用于WSNs,常用的WSNs安全技术如下:

1)密钥管理

密钥管理机制是加密算法的基础,负责管理加密算法的密钥。由于WSNs的固有特性,许多成熟的传统网络密钥管理技术不能直接应用到WSNs。在WSNs中,传感器节点以哈希链的方式存储密钥,用于加解密消息。常用的WSNs密钥管理协议可以分为:密钥预分配机制、混合加密机制、单向哈希链机制、密钥注入机制及分簇密钥管理机制。

2)加密算法[23]

因为网络资源限制,WSNs主要利用对称加密算法如RC5和AES,非对称轻量级算法如ECC和RSA,加密算法的选择根据应用安全需求和已有资源情况。

RC5:RC5是适合软硬件操作的快速对称分组加密算法,其加密文本长度、加密轮数和密钥长度都是可变的。因此可以权衡资源和安全需求,调整加密文本长度、加密轮速和密钥长度,使之能适用于资源受限、安全面临严峻挑战的WSNs。

AES:AES是一种迭代分组加密算法,主要由线性组件、非线性组件和轮密钥组成。可以利用128 bit、192 bit和256 bit的密钥加密128 bit的数据,加密轮数依赖预定密钥的大小通常执行10轮、12轮或14轮。因此WSNs能力资源受限,使用AES加密时,密钥长度取128 bit,执行10轮加密。

ECC:ECC是一种广泛应用在分布式环境中的非对称加密算法,凭借其密钥长度可灵活改变的特性,能适用于资源受限的WSNs。相比相同密钥长度的其他加密算法,其安全系数更高。

RSA:RSA是一种典型的非对称加密算法,其密钥长度、文本长度可变,所以WSNs资源受限,因此可以应用密钥短、文本小的RSA加密算法。

3)哈希函数

输入消息产生特定比特的输出作为消息的摘要,如h(α)→β,即输入α比特消息,产生β比特输出,作为消息α消息的摘要。哈希函数单向不可逆,是数字签名和消息认证码必不可少的组成部分。因为WSNs资源的限制,常用输出位数短的哈希函数,如:生成160 bit输出的SHA-1(Secure Hash Algorithm),生成128 bit输出的MD5(Message Digest Algorithm)。

4)数字签名

发送者用私钥加密消息哈希值,生成数字签名,接收者用发送者公钥解密获得数字签名,并与其新生成的数字签名比较,验证消息源节点,实现不可抵赖性。因为传感器节点经无线媒介传输数据,攻击者可以注入错误数据,为保证数据安全,需验证源节点身份。WSN常用的数字签名算法有MD5、RSA和改进的rabin算法。

5)消息认证码

MAC(Message Authentication Code)[24]一段消息摘要,用于验证消息的完整性。因为WSNs经无线媒介通信,消息易被敌人篡改,因此需验证消息的完整性,WSNs常用的MAC有HMAC、密钥MAC等。

2.3 安全多径路由协议

根据安全多径路由协议防御攻击的特性,协议可以分为三类如图2所示。

1)基于攻击缓解的安全多径路由协议

该协议能缓解或降低安全攻击对网络造成的影响,相关典型安全多径路由协议如下:

Multi-Version Multi-Path(MVMP)[25]路由协议的主要设计目的是容错,即使网络出现节点妥协、失效,依然能正常提供服务。MVMP协议基于以下四个假设:数据传输之前源节点和目的节点之间就已建立多条路由;基站资源丰富不受限制且不能被攻击者妥协;基站和传感器节点在网络具体部署之前,就已置入用于会话密钥生成的加密算法和预分配密钥;加密算法和密钥适合资源受限的传感器节点。为了实现数据安全可靠传输,MVMP利用了数据分拆技术、前向纠错技术(FEC)、多径路由和不同加密算法。FEC利用预定算法在传输信息中添加冗余信息,避免传输信息重新发送,因为节点资源受限,信息重新发送会消耗大量节点资源。此外,利用Reed Solomon纠错算法(RS)实现数据的可靠传输。MVMP协议由三个阶段组成:数据发送阶段、数据传输阶段和数据传输阶段。先把传输数据分拆为多个不同的部分,然后利用不同的加密算法加密拆分后的数据,再经不同路径传输至目的节点。MVMP通过MD5消息认证码、Skipjack和CCM用于数据认证和完整性验证。如果攻击者要破译传输数据,需知道所有加密算法,因此MVMP可以实现数据的安全传输。MVMP降低了攻击者截取和破译传输数据的概率,可以同时实现容错和容忍数据传输攻击者入侵。然而,多种不同加密算法的使用增加了节点资源负担无线传感器网络安全框架Sec Sens[26]。Sec Sens适用于异构WSNs,通过广播认证、密钥管理、路由算法和En-route Filtering(中途路由滤波器)之间的彼此交互,维护WSNs安全。其中节点可以是任意簇的簇内节点,因而减轻了单个节点失效的风险。广播认证通过共享密钥生成的MAC验证发送者信息。Sec Sens采用驱动密钥、共享对密钥、簇密钥和群密钥满足不同的安全需求,根据概率多径路由算法选择源节点和目的节点之间的多径路由,通过En-route Filtering过滤虚假报告和错误信息。En-route Filtering具体分为三个阶段:密钥生成阶段、报告生成阶段和验证阶段。密钥生成阶段负责提供含En-route密钥的密钥池。簇头节点根据从所有簇内节点处收集到的信息生成报告,再根据报告信息生成MAC,最后转发报告及其对应MAC至基站。基站根据报告信息的MAC验证报告信息的完整性。

WSNs安全多径路由协议SMART[27]:SMART采用了密钥管理机制ETKE(Extended Two-hop Keys Establishment)进行节点验证,过程如图3所示。(a)中虚线表示邻居节点间的通信链路,实线表示选择的路由,节点旁边的数字表示该节点的跳数信息。(b)中c是一个妥协节点(父节点p的子节点),如果没有任何安全机制,为了吸引大量数据流量经过它而不被发现,c把跳数信息改为2。在(b)中,节点p和其两跳邻居d和e共享一个秘密,p根据秘密信息生成证据(当前节点跳数值的加密信息),而c不能解密该秘密信息。节点d和e可以通过收到的秘密核实节点c的跳数值是否正确如图3(c)所示。节点部署之前预载一个暂态初始密钥KIN和随机数Nu,通过伪随机函数G计算节点的主密钥。两跳广播密钥可以验证两跳邻居节点信息,回应RREQ消息时,可以利用watchdog技术检测其一跳邻居节点的行为状况。如果在某条路径上连续两个节点被妥协,SMART可以利用两跳验证机制检测和汇聚节点或基站规定不一致的路由信息(如跳数)。如果检测到两个连续妥协节点,SMART绕过妥协节点,使数据能顺利传送至基站或汇聚节点。

2)基于攻击防御的安全多径路由协议

基于攻击防御的安全多径路由协议可以防御一种或多种安全攻击,利用了其他安全技术,相关典型安全路由协议如下:

无线传感器网络动态路由选择和数据加密多径路由协议DRSEDS[28]:DRSEDS随机从源节点和目的节点的路径中选取多条路由,可以有效抵御拒绝服务攻击和节点妥协攻击。DRSEDS既能使用对称加密算法又能使用非对称加密算法RSA,可以根据具体应用选择加密算法。

高效节能节点不相交多路径路由协议EENDMRP(Energy Efficient Node Disjoint Multipath Routing Protocol)[29]:EENDMRP根据源节点和目的节点间路由的能耗情况选择多条路由,采用RSA和MD5哈希函数混合的非对称加密系统,公钥公开。EENDMRP分为三个阶段:路由构建阶段、数据传输阶段和路由维持阶段。传输数据时不测量链路的剩余能量和服务质量。

能量感知多径路由协议m EENDMRP[30]:m EENDMRP采用RSA和MD5哈希函数混合的数字签名系统,通过降低节点的传输范围,减少能量消耗。m EENDMRP由两个阶段组成:路由构建阶段和数据传输阶段。在路由构建阶段,如果节点跳数大于路由构建包跳数,则节点接受、处理和转发路由构建包,否则更新路由表后丢弃路由构建包。在路由表构建过程中实现节点距离和公钥信息的交换。如果节点距离和公钥信息能通过接收节点的验证,则接收路由构建包,转发之前路由构建序列号加1。在数据传输阶段,基于主路径形成多条替代路由,根据路由成本选择发送路由。如果传输数据量小选择的路由数少,反之选择路由数多。m EENDMRP通过多径路由和调整节点传输范围提高网络的能量有效性。

3)混合安全多径路由协议

混合安全多径路由协议结合了基于攻击缓解和攻击防御安全多径路由协议的特性,既能缓解部分攻击对网络造成的影响又能防御某些安全攻击,相关典型安全多径路由协议如下:

基于簇的安全多径路由协议SCMRP[31]:在节点部署之前,节点配置一个唯一的ID(Identity)、证书、共享密钥(和基站共享)及一个基站公钥。协议的具体过程分为5个阶段:(1)邻居信息监测和网络拓扑构建阶段;(2)对密钥分配阶段;(3)簇形成阶段;(4)数据传输阶段;(5)簇和路由重构阶段。SCMRP可以减少网络流量,降低能耗。在邻居信息和路由构建阶段,基站通过MAC验证信息的完整性,采用共享密钥加密邻居信息。SCMRP可以检测女巫攻击、槽洞攻击、虫洞攻击、选择性转发攻击、Hello泛洪攻击和确认欺骗路由攻击。基站收集所有节点的邻居信息表,应用DFS(深度优先算法)发现多径路由,并负责产生对密钥单播给所有节点。

概率多径路由冗余传输机制PMRT[32]:PMRT采用基于ID的密钥管理机制检测虫洞攻击。基于ID的密钥管理机制利用了公钥预分配机制,节点每发送一条消息,产生一个随机数,随机数不删除而是累积。如果累积值超过阈值,节点重新向其一个邻居节点发送加密消息。服务器负责路由信息的维持,通过矢量空间模型检测节点的传输路径。外部攻击者如果没有密钥信息,则不能成功发动攻击。此外,服务器比较版本信息数阻止内部攻击者。PMRT减少了网络的通信消耗,因此减少了节点的能耗,然而PMRT只能检测虫洞攻击。

异构传感器网络安全路由和广播认证机制HRBAH[33]:基站负责产生簇头节点路由表,而簇头节点负责产生簇内节点路由表,因此减少簇头节点的计算负载。HRBAH协议分为两个阶段:路由发现阶段和数据转发阶段。在路由发现阶段,基站向网内所有簇头节点广播路由查询消息,簇头节点收到路由查询消息后重新向簇内节点广播。簇内节点回应查询消息后,簇头节点得到拓扑信息。HRBAH使用TESLA和Compressed Bloom Filters结合的认证广播。在数据转发阶段,节点根据路由表和邻居节点通信。HRBAH可以防御拥塞攻击、选择性转发攻击、Sink hole攻击、Worm hole攻击和Dos攻击。

3 安全多径路由协议分析

根据使用的安全技术,对上述安全多径路由协议进行整理分析,结果如表1所示。

尽管安全路由协议可以提高网络安全性,但也存在缺陷,如m EENDMRP使用非对称加密算法的使用增加了节点计算的复杂性,不能防御虫洞攻击、女巫攻击。如果不考虑节点数目及网络规模,节点的传输范围的扩大可能导致能量损失。SMART使用非对称加密算法增加了节点计算的复杂性,不能预防槽洞攻击、选择性转发攻击,当有新的节点加入时,必需启动密钥更新,增加能量消耗。PMRT只能防御虫洞攻击,在实际应用时会面临更多威胁,不利于PMRT的实际应用。

针对安全多径路由协议,目前待研究解决的问题如下:

1)路由数量的选择

在安全多径路由协议中,WSNs安全性和路由数量的多少有直接联系,数量过少,影响WSNs安全性能的提高,数量过多,增加网络能耗。因此必须权衡安全性和能量有效性,选择最优路由数。

2)复杂度

大都数安全多径路由协议采用非对称加密算法,增加了节点计算的复杂性。因为计算的复杂性和数据明文长度和密钥长度相关,因此需权衡WSNs安全性和节点计算复杂性,选择最优的明文和密钥长度组合。

3)汇聚节点的动态性

大都数安全多径路由协议,其汇聚节点都是静止的。当源节点距汇聚节点远时,感测数据需经更多节点传输,才能传送至汇聚节点,消耗更多能量。因此可以设计汇聚节点动态的安全多径路由协议,可进一步减少节点能耗,缩短消息传输平均时间。汇聚节点在传感器节点部署区域内按照某种规则慢速移动,如随意移动和三角形、正方形、圆形等有规则的移动,移动方式依具体应用而定。尽管汇聚节点的移动会增加其资源消耗,但通常情况下汇聚节点资源优于普通传感器节点,因此动态汇聚节点安全多径路由协议是可行的,但需进一步研究。

4 结语

矿井巷道多径信道模型研究 篇3

在矿井巷道中无线电波沿多条路径传播时会出现时延问题, 对多径信道的描述可采用冲激响应表示[1]:

其中, N表示多径的数目, αi表示第i径的幅值 (衰落系数) , τi表示输入到第i抽头的时延 (相对时延差) , θi为第i抽头的相位。该多径信道的仿真模型如下:

二、多径幅度统计特性

在传播环境和载波频率有差异的情况下, 如矿井巷道, 多径信号的幅度可以服从多个不同分布, 采用单一分布对其进行描述是不完善的, 这里我们采用覆盖程度最大的三种分布逐一进行分析。即Nakagami分布, Rician分布和Rayleigh分布。

矿井巷道环境下, 无线通信的发射天线距接受天线的距离一般在几百米的范围, 相对于Rayleigh分布和Rician分布对信号较为粗糙的描述, Nakagami分布监测到了其缺陷, 并采用变参伽马分布密度函数对监测数据进行拟合, 最终产生信号结果。通过改变衰落因子m的值, 可以灵活的表征多径信号不同程度的衰落。

三、Nakagami衰落矿井巷道信道的建模

综上, 若要合理方便的描述矿井信道中快衰落多径信号的统计特性, 采用变参的Nakagami分布较为合适。要使生成的Nakagami随机序列比较简便快速, 急需解决的是如何构建矿井Nakagami衰落信道模型。如图2所示, 本文采用Matlab中的Simulink模块, 根据Rayleigh衰落信道的基础, 搭建出矿井Nakagami幅度统计衰落信道模型。

模型的设计流程:将In1端口输入经过调制的随机信号, 通过Rayleigh衰落信道, 变换出瑞利采样序列, 将复信号转为相角和幅值, 幅值通过unbuffer模块, 将unbuffer模块的参数overlap设置为0, 找到正确的频率范围, 进一步函数变换, 先后产生均匀分布随机序列和Nakagami随机序列, 在增益模块的作用下, 将输出的信号归一化Nakagami分布规整为要求的功率值。再由相角与幅值输入转化为Nakagami的复信号输出。

关于Nakagami随机序列的产生:采用Rayleigh分布随机序列产生均匀的分布随机序列, 通过Nakagami累积分布函数的近似反函数变换得到Nakagami分布的随机序列。

产生Rayleigh衰落采样序列可以采用滤波法。序列为:

其中, Ω=E (r2) =σ2;u∈U (0, 1) ;FRayleigh是瑞利随机变量r的累积分布函数。

对u进行Nakagami累积分布反函数变换, A=FN-1 (u) , 变换后的A服从Nakagami分布的随机变量序列, FN-1 (u) 是Nakagami累积分布函数FN (u) 通过反函数变换而来。FN (u) 定义为:

则Nakagami累积分布函数的反函数的近似表达式为:

其中, a1, a2, a3, b1, b2是最小化近似误差的系数, ξ是一个辅助变量, ξ= (-ln (1-u) ) 1/2m, G (ξ) ≈FN-1 (ξ) ;。

衰落因子m影响最小化近似误差系数的具体取值。通过增益G= (Ω/m) 1/2, 可以求出3-2的功率值Ω, 即可达到输出的归一化Nakagami分布规整要求的值。

四、MATLAB仿真及结果分析

相关资料显示, 巷道中的电磁传输视距和非视距传播略有区分, m值的范围大约在为1≤m<4。对Nakagami衰落信道模型正确性的验证可通过一下方式:分别取载波频率为900MHz、1800MHz、2.45GHz的信号, 把收发机置于同一条控制巷道内, 传输距离不变的情况下对其进行仿真。

模型参数设置为:巷道截面4m*3m, 航道长度为257m, 发射机与接收机之间的距离为70m, 巷道四壁的相对介电常数设为恒定的10, 倾斜角均方根1度, 粗糙系数均方根0.1, 模型参数m=3, 对数正态分布偏差σ2=3d B, 蒙特卡洛仿真次数一千次, 发射机和接收机之间的距离设置为70m。仿真结果图3所示。

将Nakagami分布的累积分布函数的仿真值和理论值进行对比仿真, 从结果看出, 仿真值与理论值相比较吻合。同时对Nakagami分布中载波频率的影响进行了仿真。

仿真结果显示, 本文所提出的矿井Nakagami信道模型不但能灵活地表述多径幅度分布不同的衰落程度, 还可以改善信号性能。与其他衰落信道模型相比, 有很大的优越性。因此, 该模型对矿井移动通信系统的开发和设计具有较大的理论参考价值。

摘要：针对矿井无线信道快衰落多径信号幅度统计特性的可变性, 介绍了描述矿井无线信道多径幅度分布的Rayleigh分布、Rician分布、Nakagami分布三种统计特性, 提出了一种Nakagami幅度统计衰落信道的Simulink仿真模型。仿真结果显示, 该模型能灵活地表述多径幅度分布不同的衰落程度, 还可以改善信号性能, 与其他衰落信道模型相比, 有很大的优越性。

关键词：衰落,信道,模型,仿真

参考文献

一种新的GPS多径抑制方法 篇4

多径效应是通信中不可避免的问题,GPS系统也同样存在这个问题。不同的是,对于GPS系统,延迟大于一个码片的多径信号可以通过扩频机制来抑制掉,基本不会带来什么影响;而延迟小于一个码片的多径信号所带来的影响有限。所以,在常规的GPS系统中是不考虑多径效应的。但是,在像GPS点位测量(含控制测量、地形测量、国土测量等)这种高精度(1～3 cm)的应用中,必须顾及多径误差才能保证所测成果达到cm级精度。因此,研究多径环境下的GPS高精度定位接收具有很好的现实意义。

针对多径环境下的GPS接收问题国内外已经展开了广泛的研究,取得了一定的成果,但在大噪声的影响下,定位精度还是达不到理想的效果。

1 多径信号的影响

由于多径信号的存在,接收到下变频到基带的信号为:undefined。式中,n为多径信号数目;i=0对应直达波信号;ai为直达波和多径信号的衰减系数;θi为信号载波相位;n(t)为噪声。与本地接收机产生的PN码c(t)相关后的相关信号为:

undefined。 (1)

式中,Tc为PN码的符号周期;R(·)为PN序列的自相关函数[1]。

从式(1)中可以看出,接收信号与本地码的相关信号不再是一个单独的左右对称的峰了,它是由多个位于不同位置的峰迭加而成,从而破坏了其对称性,导致了接收机的延迟锁定环无法正确的找出主径峰值所在的位置。

以最简单的RE-RL的EmL为例,早—迟相关器的间隔为d,在忽略噪声的情况下得到鉴相函数为:

undefined。 (2)

可见,鉴相函数不再一定是过零点的线形函数,因而在判决时会产生跟踪误差。虽然可以采用窄相关技术(减小d)来减小误差,但效果有限,而且d的减小必然要求采样率提高,增大了实现难度[2]。

2 TK算法

对于多径抑制的方法,除了窄相关技术这样直接盲抑制的方式以外,还可以对多径信号进行估计,从接收信号中把多径部分去掉,这样也可以减小其影响。多径估计的算法很多,像最大似然估计、信道冲激响应估计模型等,其中TK算法最简单[3]。

对于离散信号x(n)经过TK接收机有:

undefined

当考虑接收信号具有M个三角脉冲和互相关函数时:undefined。将式(1)带入式(3)有:

undefined

由式(4)可以看出,如果时间变量t非常接近ti,Ψc[R(t)]的值将会很大,由此可以看出TK接收机在一定的噪声干扰下能够估计出多径信号的时延。

但是由于算法本身的缺陷,在理想情况下(无噪声、准确相关),TK接收机估计多径信号的幅度也不是十分准确(如图1,信号多径延迟3/16个码片,相对衰减0.7)。而且,GPS接收信号的信噪比一般在-30 dB左右,此时,幅度估计就更不准确了。采用TK算法抑制多径的好处是实现简单,缺点是在低信噪比情况下,多径信号估计误差较大,因而得到的跟踪误差也较大。

3 采用MPI的开环多径抵消算法

多径监视思想(Multipath Indicator,MPI)概念认为存在多径监视函数,它是伪码跟踪误差的函数,即是多径幅度、时延、相位和相位变化率的函数,并且不随瞬时跟踪偏差而变[4]。

采用MPI的开环多径抵消算法的主要设计思路是用4个不同码相位相关器分别与接收信号进行相关,得到4路相关信号,用它们进行相互运算来到码跟踪误差,再将结果反馈到码跟踪环路来进行误差修正。下面从理论上推导其原理。

将接收信号输入4个相关器,与本地信号c(t-id/2),i=±1,±3,d为EmL环的码间隔,得到4路输出(忽略噪声):

undefined

。 (5)

式中,Di为多径相对于主径的延迟。

令f1=r-1(τ)+r3(τ)-[r-3(τ)+r1(τ)],

f2=r3(τ)+r-3(τ)-[r-1(τ)+r1(τ)],则

undefined。 (6)

参照式(2)可以发现,MPI就是在上述设定下的EmL环锁定时的跟踪误差值,即是伪码跟踪误差表达式,显然它不要求精确的载波锁相跟踪,对伪码跟踪静态误差有着很好的监视作用。但在噪声影响下,得到的跟踪误差并不十分准确,而且此方法是在一定的假设条件下进行的:相关峰位于(-d/2,d/2)区间。因此这种方法是不能单独使用的,必须经过前端处理达到所需条件才能应用。

4 TK-MPI算法

经过分析,以上2种方法均不能独立完成多径抑制,因而本文将它们结合起来,取长补短,提出一种TK-MPI算法,来实现多径抑制。

TK-MPI算法的具体实现方法如图2所示,将接收的包含多径的信号与不同相位的本地码进行相关运算,得到相关序列,再把相关序列输入TK接收机就可以估计出主径和多径信号的位置和能量的相对关系,在接收信号能量估计的帮助下就可以本地产生多径分量,从而可以从接收信号中把多径分量减掉。虽然估计的多径分量不够准确,但可以部分抵消多径,至少残余多径的影响要比原来小得多,而且,TK接收机可以估计主径的位置,相当于对码相位粗锁定,足以将相关峰限定在(-d/2,d/2)区间,继而用开环补偿多径抵消算法对码相位进行微调,以求得到最小的跟踪误差。

下面对传统传统接收机(EML)和TK算法(TK+EML)、TK-MPI算法(TK+MPI)3种算法进行Matlab仿真,一个码片采16个点,多径延迟5/16个码片,相对衰减0.7,d=1/8,相关累加时间为1个码元周期,得到的仿真结果如图3所示。从图3中可以看出,在GPS信号所在的(-30～-20dB)的区间内,TK-MPI算法比其他2种方法的跟踪误差都要小,经过计算,3种方法的跟踪误差均值与标准差分别为:

-30～-20 dB均值: EML 0.1 008、TK -0.0 154、TK-MPI -0.004;

-30～-20 dB标准差:EML 0.0 051、TK 0.0 104、TK-MPI 0.0 093。

如果增大相关累加时间,可以使结果更稳定,但会增加系统开销和系统延时,这是一对矛盾,所以采用适当的相关累加时间,能够达到要求即可。

5 结束语

本文在分析已有多径抑制算法的基础上提出了一种在低信噪比情况下多径抑制的方案——TK-MPI算法,以适应GPS信号的需要。从仿真结果可以看出,这种方案具有更小的跟踪误差,而且实现复杂度也不是很大。因为GPS信号的噪声很大,所以,方案的结果还不够稳定,这就要在今后的学习和研究中进一步改进。

摘要：随着GPS(全球定位系统)技术的广泛应用,人们对GPS的定位精度提出了越来越高的要求,有的已经要求达到cm甚至mm级。差分GPS系统虽然可以消除大部分定位误差,提高定位精度,但是还是无法消除多径信号引起的定位误差。介绍了GPS中多径信号的影响,分析了TK算法和多径监视(MPI)算法抑制多径的优缺点。通过将这2种算法级联,提出了一种新的混合方法(TK-MPI算法),并且取得了更好的定位精度,特别是在低信噪比的情况下具有很好的效果。

关键词：GPS,多径效应,TK算法,多径监视算法,TK-MPI算法

参考文献

[1]KAPLANE D.GPS原理与应用[M].邱志和,译.北京:电子工业出版社,2002.

[2]孙淑光.基于窄相关技术的GPS接收机多径误差分析[J].遥测遥控,2004(1):15-18.

[3]喻建华.基于TK算法时空调制扩频信号的多径提取技术[D].江苏:南京航空航天大学硕士学位论文,2006:25-30.

基于压缩传感的稀疏多径信道估计 篇5

关键词：信道估计,稀疏多径信道,压缩传感,观测矩阵

1 概述

1.1 背景

信道估计, 简单说来, 就是求出一个信道的近似冲激响应, 使之尽可能地接近于真实的信道冲激响应, 以便在接收端进行信道补偿, 从而提高整个系统的性能。常见的信道估计方法主要是基于训练数据 (已知信息) 的信道估计方法, 它的缺点是训练数据占用了信息比特, 降低了信道传输的效率, 浪费了带宽。另外, 在接收端, 要将整帧数据接收后才能提取出训练数据信息进行信道估计, 这带来了不可避免的延时。

在一些特殊的场合, 如水下信道模型[1]、高解析电视传播信道[2]、超宽带信道[3], 信道会有很长的时延扩展, 但是信号却只经过少数几条路径, 对于用FIR模型建模的信道, 这种信道只有少数抽头系数为非零值, 称这种信道为稀疏多径信道。对于稀疏多径信道的估计, 传统方法没有利用稀疏信道本身的低维度特性, 因此估计代价较大, 主要原因是所需观测矩阵的规模较大, 需要较多的观测值才能获得较好的估计效果。而本文介绍的基于压缩传感的方法, 利用稀疏先验信息, 用较小的代价获得较好的估计效果, 即在不明显增加算法复杂度的同时, 能较大地缩小所需观测矩阵的规模, 且对观测时间没有固定的限制。

将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计的难点在于要考虑压缩传感理论与实际系统的对应关系, 其关键是找到合适的观测矩阵与实际系统中的已知信息相对应, 并且证明它在符合什么矩阵结构特点时是满足RIP条件[4]的。

1.2 相关工作

新兴的压缩传感理论一出现就引起了学者们的广泛关注。文献[5]阐述了压缩传感理论的三个要素是信号的稀疏变换, 稀疏信号的非相关测量及稀疏信号的重建算法。文献[6]给出了一种证明随机矩阵满足RIP条件的简便方法。

压缩传感理论的应用前提是研究对象的稀疏性, 而近年来, 由于对一些多径信道的实际测量实验的数据显示出其稀疏性的特点, 因此在将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计这一领域出现了一些研究文献, 其中W.U.Bajwa等人的研究成果很有启发意义。在文献[7]中, 他们较早地将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计, 并清晰地分析了这种方法的可行性。在文献[8]中, 他们针对压缩传感理论中非常关键的观测矩阵理论在稀疏多径信道估计这一应用背景下做了相应的研究, 指出了托普利兹矩阵的研究意义所在。

1.3 我们的贡献

在充分理解将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计的可行性的基础上, 我们结合现有的相关研究文献, 主要完成了以下工作:

(1) 明确提出了稀疏多径信道估计中所使用的观测矩阵的构造要求。不论训练序列的长度有多长, 只要由其产生的托普利兹结构的观测矩阵满足定理所要求的条件, 且结构类似 (每一列至少应该有一个非零元素) , 就能作为压缩传感观测矩阵使用, 并且对观测时间没有固定的限制。

(2) 系统地介绍了如何将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计。从原理上详细描述了将稀疏多径信道估计问题如何一步步转化为压缩传感理论中的稀疏信号重构问题。

1.4 论文结构

在第2部分, 简要介绍了压缩传感理论的核心思想, 给出了本文要研究的多径信道模型的详细描述, 并介绍了将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计的方法。在第3部分, 针对压缩传感观测矩阵进行了更深入的理论研究。在第4部分, 给出了仿真实验结果并进行了数据分析。在第5部分, 对全文进行了小结。

2 问题模型

2.1 压缩传感理论

压缩传感理论的简单描述:只要信号在某一个正交空间具有稀疏性, 就能以相对较低的频率 (M<

压缩传感理论的基本思路: (1) 信号的稀疏变换:信号x (N×1) 在某一正交基或紧框架Ψ (N×N) 上是稀疏的 (K个非零值) ; (2) 稀疏信号的非相关测量:通过观测矩阵Φ (M×N) 得到观测值y (M×1) ; (3) 稀疏信号的重建算法:利用优化求解方法从y中精确或高概率地重构信号x。对应公式表示如下[9]:

其中a是稀疏系数且只含有K个非零值, ΨT是Ψ的转置矩阵。

2.2 多径信道模型

如果发射一个单脉冲, 那么通过多径信道后我们接收到的信号将是一个脉冲序列, 序列中的每一个脉冲对应于直射分量或由一个或一簇散射体造成的可分辨多径分量。时延扩展等于最先到达信号分量和最后到达信号分量之间的时间延迟。

假设等效基带发送信号为s (t) , 相应的等效基带接收信号为r (t) , 等效基带信道冲激响应为h (τ, t) , 时延扩展为Tm, 则有

这里我们忽略噪声的影响。

对于频率选择性衰落信道, 假设发射机、接收机和反射体在所分析的时间内都是静止的或缓慢移动的 (准静止态) , 且反射体的数量、位置和特性也是固定的, 那么多个信号路径的特性就是固定的。等效基带信道冲激响应在所分析的时间内保持为常数, 即, 则可离散表示为直射路径分量及所有可分辨多径分量之和:

其中i=0对应直射路径, Npath表示可分辨多径的数目, τi表示各径的时延且, Tm为时延扩展, ai表示各径的幅度增益且aii (i为实数集) 。此信道模型即对应一个通常所描述的线性非时变系统。

相应的等效基带接收信号可离散表示为

现在我们简化一下模型以利于分析。令siP, hin, 则由卷积关系r=s*h可知r in+p-1。为了引入压缩传感理论, 我们进一步表示成矩阵向量乘积的形式为

其中p>n。令p=n+m-1, m>1, 则上式即为

由此我们将r=s*h转化为r=Sh。这里的矩阵S是一个托普利兹结构 (矩阵除第一行和第一列外, 其它每个元素都与其左上角的元素相同) 的 (n+p-1) ×n阶卷积矩阵[7]。

那么, 确定一个频率选择性衰落信道的问题就等价于设计由离散输入序列S所构成的卷积矩阵S并从离散输出序列r估计出信道冲激响应序列h的问题。

2.3 稀疏多径信道估计的压缩传感方法

信道测量的结果指出, 多径分量在信道时延扩展上是簇分布的而不是均匀分布的[10]。在这种情况下, 不是每一个时延宽度为Δτ=1/W (W为通信带宽) 的区域内都包含一个多径分量。特别地, 稀疏频率选择性衰落信道在任一固定的但足够大的带宽内只有远少于n的非零信道系数。

定义 (稀疏多径信道) [7]:令W为采样频率, 则n为在信道时延扩展Tm上信道系数的个数, 我们称一个满足的多径信道是K-稀疏的。

对于这种稀疏多径信道, 我们即可应用压缩传感的方法来进行信道估计。令训练序列为S, 且Sin+m-1, m>1, 则相应的卷积矩阵S如 (8) 式中所示。由于该矩阵的前 (n-1) 行和后 (n-1) 行都含有0元素, 根据压缩传感理论, 它们对于信道估计作用不大, 即为可压缩的部分, 因此我们实际只需要该矩阵中间的不含0元素的m行所构成的子矩阵即可完成信道估计。

现在我们的信道估计问题即转化为根据r'=S'h重构h, 其中已知, h是时域稀疏的, 观测矩阵为

且S'仍然是托普利兹结构的矩阵。这时我们可以理解为, 发送端在持续发送信号, 而接收端的响应观测时间固定在[n, n+m-1]内。而文献[8]已经证明, 在一定条件下, S'是满足RIP条件的。因此, 我们的问题已经具备了应用压缩传感方法的所有条件。

3 压缩传感观测矩阵的构造要求

在由卷积矩阵S得到观测矩阵S'的过程中, 我们需要考虑两个条件: (1) S'作为S的一个子矩阵, 是由S中的连续m行构成的, 即S'具有托普利兹结构, 且S'的每一列至少应该有一个非零元素, 以保证观测过程不会丢失原始信号的信息; (2) S'需满足RIP条件, 即m应满足一定的取值要求。

事实上, 由此确定的m×n阶观测矩阵的结构具有一般性。在保持矩阵的托普利兹结构的前提下, 当训练序列长度短于信道冲激响应长度 (但要满足p≥n-m+1, n≥m) 时, 观测矩阵的每一行都含有0元素;当训练序列长度等于信道冲激响应长度时, 观测矩阵只有一行不含有0元素;当训练序列长度长于信道冲激响应长度时, 观测矩阵只有连续几行不含有0元素, 甚至完全不含有0元素。另外, 当p>n-m+1时, 存在几种矩阵满足观测矩阵的结构要求, 只要任意选择其中一种即可, 其性能是相同的。例如当p=n时, 下面两种矩阵都符合要求:

二者的性能是相同的, 只是从时间角度而言, 后者可以更快地开始求解过程。出现这一特点的原因是, 在选择卷积矩阵的连续m行构成观测矩阵时, 要满足每一列至少应该有一个非零元素的要求, 而此时是存在多种矩阵结构符合这个要求的, 这使得我们对观测矩阵的选择不唯一, 即求解过程的观测时间区间并不固定, 且观测时间的范围为[n-m+1, p+m-1]之间的任意连续m个整数值, 其中p≥n-m+1。

4 仿真实验结果

假设信道冲激响应h是一个长度为n=128的序列, 但是该信道仅有K=10个非零信道系数, 如图1所示。根据压缩传感理论, 我们所需的压缩传感观测矩阵的行数至少约为m≈4K=40。现在我们发送一个长度为p=n+m-1=167的高斯随机序列s, 作为训练序列, 且该序列的均值为0, 方差为1。在不考虑噪声影响的情况下, 我们选用正交匹配追踪 (OMP) 重构算法所获得的CS信道估计结果如图2所示, 而作为比较的LS信道估计结果如图3所示。

从图中可以明显看出, CS估计能够正确确定所有的非零信道系数, 估计效果较好, 而LS估计不能正确确定所有的非零信道系数, 估计效果较差。这里我们所采用的观测矩阵都是m×n阶即40×128阶的, 而仿真实验结果显示LS估计若要达到较好的估计效果如图4所示, 所需要的观测矩阵则至少应该是n×n阶即128×128阶的。因此, 在获得同样估计效果的情况下, CS估计比LS估计所需要的观测值少, 且二者的数量比值为m/n, 在本实验中, CS估计所需要的观测值数量大约是LS估计所需要的观测值数量的1/3.2。而CS估计的算法执行时间大约是8ms, LS估计的算法执行时间大约是3ms, 二者的运行效率都较快, 算法复杂度不高。

下面我们仍然假设信道冲激响应h是一个长度为n=128的序列, 但是该信道的非零信道系数由K=10逐步增加到K=60, 对于每个观测值数m, 我们都对两种估计方法CS和LS分别重复实验10次, 如果每次实验都成功, 就认为此观测值数是合适的, 并记录最小观测值数m, 如图5所示。可以看到CS估计比LS估计所需观测值数要少, 且在信道稀疏度较低时能较大地缩小所需观测矩阵的规模。

从以上仿真实验结果可见, 本文主要研究的CS信道估计方法能够给出有效的信道估计结果, 在典型的多径衰落信道环境中能够较好地实现对信道的估计。CS信道估计方法还具有和LS信道估计方法相似的信道估计性能, 同时CS信道估计方法能够利用稀疏先验信息, 只需要用少得多的观测值进行估计, 因此是一种比LS方法更具优势的信道估计方法。

5 结语

信道估计是无线通信系统中的一个关键问题。本文主要研究了基于压缩传感的稀疏多径信道估计方法, 并讨论了其在频率选择性衰落信道环境中的应用。本文明确提出了稀疏多径信道估计中所使用的观测矩阵的构造要求;并系统地介绍了如何将压缩传感理论应用于稀疏多径信道估计。

参考文献

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多径协议论文 篇6

1 差分定位技术在类精密进近中的应用

实现基于GPS垂直引导的类精密进近 (APV) 需要差分GPS着陆系统作为依托。类精密进近是现阶段新提出的概念, 它不同于传统精密进近依靠路基导航台提供的航向道与下滑道做引导, 类精密进近主要依靠GNSS星基信号与无线电高度表实现进近着陆。目前水平引导主要依靠星基信号, 利用RNP规范, 如最后进近阶段, RNP值为0.3, 将航空器锁定在狭小的水平范围内。垂直引导, 目前在绝大多数的RNP APCH进近程序中采用无线电高度表作为参照, 利用GPS测距功能实现垂直引导是未来的发展趋势。然而, GNSS系统 (包括GPS接收机) , 用于民用航空导航必须满足相应的要求。其中最重要的一项的需要满足精度。从精度方面上看, 在考虑SA (selective availability) 政策下, GPS其水平精度只有100 m, 垂直精度为156 m[1], 这种精度只能满足非精密进近的要求, 不能用于类精密进近。因为在飞机进近阶段尤其是着陆阶段, 对定位精度的要求会大幅度提高。除非目前的导航系统采用严格意义上的差分定位技术, 否则无法满足国际民航组织规定的类精密进近的进场要求。类精密进近的实现离不开本地增强系统 (LAAS) , 它是美国提出的一种精密进近增强系统。LAAS系统用于辅助GPS改善航空器在机场进近和着陆期间的安全。它可以使区域内用户的导航精度得到大幅度提高, 水平定位精度达到米级, 确保航空器依靠星基信号实现进近着陆。它的基本工作原理就是差分定位技术。差分定位技术是在机场地面已知地点设置一个或多个基准站, 通过实时观测卫星数据, 计算出卫星定位中的公共误差, 再通过一定的通信链路发送给该区域内航空器上的GPS接收机。其中本地增强系统主要由地面基准站、差分GPS接收机以及数据链三部分组成。其中差分GPS着陆系统结构如图1所示。

2 多径效应对类精密进近的误差影响

通过差分定位技术, 目前星钟误差与星历误差可以完全消除, 对流层误差、电离层误差大部分得到消除, 然而接收机本身多径效应引起的测量误差却难以得到消除。尤其是我国中西部机场, 山多, 峡谷多, 地形复杂, 这就更容易对导航信号产生干扰, 产生反射的多径信号。何为多径效应?多径效应是指接收机天线附近的物体, 很容易反射GPS信号, 导致一个或多个传播路径。多径信号的传播路径往往比直达信号要长, 这就导致了多径信号总是比直接信号晚到达。各条传播路径会随时间变化, 由此引起合成波场随时间变化, 从而形成总的接收场的衰落, 信号功率降低, 即产生测量误差。多径效应造成的误差主要体现在两个方面, 一是它会造成伪距测量误差;二是它会使载波相位发生畸变。一个没有多径效应保护的接收机, C/A码的测距误差可能有10 m或者更高。若该差分GPS着陆系统用于民航类精密进近, 显然无法满足其精度的要求。根据文献[2,3], 采用伪距频间组合差的多径效应分析方法对误差进行分析:

上面两式做差可以得到:

式 (3) 中:表示大气层引起的时延值;表示多径信号引起的时延值, ρ0表示星地之间真实距离, Δt表示卫星与接收机钟差值。由式 (3) 可知, 伪距频间差值主要反映了大气层和多径效应对不同频率的信号造成的距离测量误差的影响, 由于大气层对距离测量造成的误差相对较小, 因此 (3) 式主要反映了多径对伪距测量的影响。在差分定位技术中, GPS基准站会根据已知坐标和各卫星的坐标, 求出每颗卫星每一时刻到基准站的真实距离。再与测得的伪距比较, 得出伪距改正数, 将其传输至用户接收机, 提高定位精度。多径效应导致伪距误差, 而伪距改正数不变, 二者相减就会对定位精度产生影响, 进而使精密进发生偏差。采用伪距与载波相位组合差的多径效应分析方法对误差进行分析:

式中:接收机利用f1频点的下行GNSS信号获取的伪距测量值为ρ1 (t) , 载波相位测量值为代表大气层影响, 代表多径影响, Δt代表时延, 代表影响相位额常数。将式 (6) 整理为

式 (7) 中, 为常数。大气层造成的影响忽略不计, 则式 (7) 主要反映了多径误差对伪码测距的影响。伪码测距主要指利用C/A码, 是粗捕获码, 每个码周期为1023个码元。多径效应导致伪码误差, 影响接收机信号捕获, 影响接收机测距高度, 进而使类精密进近着陆产生偏差。

3 多径信号的误差抑制

为了提高精度, 达到国际民航组织规定的类精密进近要求, 就需要采取进一步的措施, 消除多径误差。上述图1中至少有两个GPS接收机, 一个位于飞机上, 一个位于地面。机载GPS接收机属于高动态接收机, 因为飞机在进近和着陆过程中处于高速度运动状态, 所以信号受到的多路径干扰相对路基GPS接收机就更为严重。因此消除多路径信号干扰对LAAS的正常运行至关重要。

3.1 空域处理技术

路基GPS接收设备的多径误差抑制通常采用空域处理技术[4], 主要包括天线定位, 抑径板, 定向天线阵与长期的信号观察。最简单的空域处理技术就是将GPS接收机的天线设置在不易接收反射信号的地方。由于飞机在进近过程中, 所需要的导航设施都设置在跑道附近, 一般均为空旷地带, 因此可以将差分GPS技术中伪卫星 (GPS接收机天线) 设置在跑道附近。最好附近有灌木丛、草地和其他植被覆盖。因为这些地方的反射系数很小, 形成的多径信号也就很小。同时避免将天线设置在水面附近, 山坡上或者障碍物附近。在差分GPS技术中另一项抑制多径效应十分有效的方法就是长期的信号观察。通过对大量的GPS信号进行长期观测, 找到接收信号具有的可观测变量。例如由反射信号相位交替变化引起的信号电平的周期变化是可观测到的。当然这些都必须以长期大量的观测作为前提。但这种方法主要适用于伪卫星和用户设备均为静止的条件下, 而飞机上的接收机是不断运动变化的, 这就会造成很大的测量偏差, 因此很难消除。

3.2 相关器技术

更为行之有效的方法还是GPS接收机内利用相关器技术[5]。窄相关技术就是利用缩短E-L相关间隔来抑制多径干扰。该技术由Noca Tel公司Dierendonck博士提出。多径效应主要发生在接收机的捕获与跟踪环节。利用窄相关器, 可以有效抑制多径信号。差分GPS着陆系统是一个测距系统, 在类精密进近中, 机载GPS接收机对直接路径信号进行相关检测, 根据相关峰值出现的位置来跟踪信号, 从而确定信号传播距离, 实现垂直引导。在多径信号存在的情况下, 若未采用相关器技术, 接收机的相关器会对直达信号和多径信号同时进行相关计算, 所以得到的相关值包络就会出现失真。窄相关器的主要原理是通过调整本地输出码时钟, 即E-L相关间隔来减小相关间距, 提高定位测距精度。

4 仿真与验证

窄相关延迟锁相环采用了可变相关长度相关器, 根据分频常数N的选取从 (1变化到10) , 其相关长度从1.0个码片宽度减小到0.1个码片宽度。

将式 (10) 中E[dτ0]取0进行迭代运算, Фm取0、180, a取0.5, 得出图2。可以发现纵轴跟踪误差值减小, 表明多径效应引起的测距误差大大降低, 效果显著。通过图2可知, 若采用标准相关, 接收机C/A码多径误差最高可以达到150 m, 这在飞机的最后进近阶段显然无法满足法规要求。而采用窄相关技术后, 误差可以控制在50 m甚至更小, 如图3。结果符合国际民航组织法规对于实现类精密进近的要求, 进而证明了技术的可行性。

5 结论

基于GPS垂直引导的类精密进近是未来进近程序的发展趋势。本文提出了在差分GPS着陆系统中, 需要对多径效应造成的测距误差进行有效的控制。通过分析多径效应引起的主要误差, 本文提出了相对应的空域以及接收机内部相关器的抑制方法。采取窄相关器法, 可以使下滑进近过程中飞机的垂直误差锁定在很小的范围内, 进近阶段垂直误差由原先正负150 m减小至正负50 m, 甚至更低, 满足类精密进近误差要求。

随着民航业的迅速发展, 航班流量的增加, 空域流量接近饱和, 越来越多的中小机场的修建, 基于性能导航 (PBN) 未来具有广阔的发展前景。而基于GPS垂直引导的类精密进近比传统进近程序有着不可比拟的优势。通过抑制误差技术的不断成熟, 相信在不久的将来, 基于性能导航 (RNP) 的类精密进近将会得到更加广阔的应用。

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多径超宽带接收机的研究和仿真 篇7

超宽带 (UWB:Ultra Wide Band) 是一种在雷达和遥感中被广泛应用的传输技术。超宽带的概念首先由美国军方于1990年提出。2002年2月美国联邦通信委员会 (FCC) 批准限用于军事雷达的超宽带技术可运用于民用产品上, 同年4月, 批准将3.1GHz～10.6GHz之间的免授权频段分配给UWB使用, 自此UWB作为通信应用在业界受到了广泛的关注。UWB的主要特点是:传输速率高、空间容量大、成本低、功耗小等, 有可能成为解决企业、家庭、公共场所等高速因特网接入的需求和越来越拥挤的频率资源分配间的矛盾的技术手段。

1 超宽带Rake接收机的基本原理

由于超宽带通信采用非常短的脉冲序列进行传输, 因此, 接收信号中包含了大量路径长度较小的多径信号分量, 具有良好的时间分辨能力。由此可以利用这些多径分量能量的组合来提高接收机的信噪比, Rake接收机的原理就是使用一组相关器, 对每个多径分量使用一个相关接收机, 各相关接收机与同一期望 (被接收的) 信号的一个延迟形式 (即期望信号的多径分量之一) 进行相关运算, 然后将这些相关接收机的输出根据其相对强度进行加权, 并把加权后的各路输出合并成一个输出信号。

经过多径信道后的信号是发射信号Sm (t) 经衰减、延时、最终失真之后得到的多个信号的叠加。如果在观察时间T内传播信道波动和与路径有关的失真可以忽略, 那么接收信号可以表示成:

r (t) =∑jajsm (t-τj) +n (t) (1) 其中n (t) 是接收机输入端的高斯白噪声 (AWGN) 。

IEEE UWB的信道模型是以S-V信道模型为基础的, 该模型假设多径分量是以簇的形式到达接收机端。该模型的主要特征是:接收分量的幅度是独立的Rayleigh随机变量, 其方差及簇内附加时延成指数性衰落, 相应的相位在[1, 2π]间为独立均匀分布的随机变量;各个簇以及簇内的多径分量构成了两个不同速率的Poisson的到达过程, 其到达时间间隔服从指数分布;簇的组成由收发机附近的多径反射组成, 同时也与建筑结构有关。802.15.3a工作组在2002年12月公布的UWB多径信道模型为修正的S-V多径信道模型, 该信道模型较之S-V多径信道模型有两点改进, 一是接收到的多径分量幅度由服从Rayleigh分布改为服从对数分布;二是各个簇以及簇内的各个多径分量的衰落相可独立。设修正的S-V多径信道模型脉冲响应为:

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根据IEEE信道模型, 对于冲激无线电传输, 上式可以重写成:

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这里:

X是信道的对数正态分布幅度增益

* ETX是每个脉冲的发射能量

N是在接收位置观测到的簇的数目

αnk是第n簇内的多径分量数目

αj是第j个发射脉冲的幅度

Ts是平均脉冲重复周期

Φj是第j个脉冲抖动

τnk是第n个簇内第k条路径的时延

对于信道冲激响应的每一个实现, 信道系数包含的能量都进行了归一化, 即:

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因此式 (4) 可以重写成为:

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ERX=X2ETX是一个发射脉冲的接收总能量。与AWGN信道不同的是, 此时ERX散布在一段时间内的, 并且是出现在不同多径分量上的, 如果接收机能够收到所有这些多径分量上的能量, 检测器就可以使用ERX进行判决。实际上, 由于接收机只能接收到一部分多径分量 (NR个) , 判决过程中使用的有效能量Eeff小于ERX, 即:

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根据式 (6) , 只有当同一个脉冲的两个多径分量的到达时间小于脉冲持续时间TM时, 不同的分量在接收机才会发生重叠。在这种情况下, 不同路径上的信号不是相互独立的, 即时刻t观察到的脉冲幅度受到紧跟时刻t之前或之后的多径分量的影响。考虑到传播信道的特性, 接收端独立路径的数目与TM有关:TM越小, 接收机输入端的独立分量数目越多。在IR-UWB系统中, TM值时ns级的, 甚至不足ns, 因此可以假设所有的多径分量都互不重叠, 接收到的波形时由相互独立的分量组成的。因此, 理论上通过将同一个发射脉冲的许多相互独立的多径分量合并, IR-UWB可以利用信道的多径传播特性。这种情况我们称接收机利用了多径信道的时间分集提高了判决过程的性能。

2 超宽带Rake接收机的分类和组成

Rake接收机可以采用不同的策略利用分集。大致有以下几个种类:选择性分集 (SD) , 等增益合并 (EGC) , 及最大比合并 (MRC) 。所谓SD方式, 就是接收机选择具有最好信号质量的多径分量, 然后只通过对该分量的判决得到发射符号。选择最好的路径通常就是选择瞬时信噪比最大的路径, 这与单纯选择第一条路径相比, 可以保证性能有所提高。另一种增加信噪比的方法是合并多径分量而不是选择信号质量最好的路径。具体地说, 在等增益合并方式下, 首先将不同的分量在时间上对齐, 然后不进行任何加权将他们直接相加。在最大比合并方式下, 不同的多径分量首先经过加权, 然后再合并到一起。其权重按照使判决过程中信噪比最大的原则确定。在接收端存在高斯噪声的情况下, 通过给每个多径分量乘一个正比与相应接收信号幅度的权重, 可以使信噪比达到最大。换句话说, 最大比合并方式在合并之前对接收分量进行了调整。调整的方法说放大最强信号, 衰减较弱分量。在没有ISI的单用户通信系统中, 可以获得最好的性能的方法是MRC, 它可以保证合并后输出的SNR最大。

在上述所有方式中, 多径分量的利用是建立在如下假设之下的:相同发射脉冲的不同 (独立) 分量能够被分别分析且在最终判决前合并。因AWGN信道最佳接收机不实用于此处, 因为无论是单脉冲还是多脉冲, 其结构是一个与单个波形匹配的相关器。本文分析的这种情况必须包括多个相关器, 它们与同一个发射脉冲波形的多个多径分量匹配。

在图1中, TL>Ts表示信道冲激响应的持续时间, ZTOT时Rake合并器输出的判决变量被送给检测器。图1显示了Rake接收机的结构, 它由NR个并行相关器和合并器组成, 合并器确定用来对发射信号进行判决的变量。每个相关器与发射信号的一个多径分量匹配, 即Rake接收机第j条支路的相关掩模mj (t) 在时间上与发射符号的第j个时延多径分量是对齐的, 即:

mj (t) =m (t-τj) (7)

这里m (t) 是AWGN情况下引入的相关掩模, τj表示第j条路径的传播延时。相关器组的输出送给合并器。根据接收机使用的不同分集方法, 使用不同加权因子{ω1, …, ωNR}获得合并的输出。在选择性合并情况下, 除了最大幅度信号外, 其他信号的加权因子都为0;在等增益合并情况下, 所有因子都为1, 即合并不进行加权。在最大比合并情况下, 每个支路的输出乘以一个正比于该支路信号幅度的加权因子。

按图1所示, Rake接收机必须知道构成接收信号的多径分量的时间分布。这个任务的完成, 需要给Rake提供扫描信道冲激响应、捕获、调整某些多径分量时延的能力。一般情况下, 不同多径分量的时延同步是通过对接收机波形进行相关运算得到的。此外, 如果相关器采用SD或MRC方法, 调整加权因子时也必须知道多径分量的幅度值。这一任务使用信道估值的导频符号完成。

多径信道下的Rake接收机的性能可以通过如下方式估计:首先选取一个具有特定信道冲激响应的模型, 然后计算不同分集方式下误符号率Pre与ERX/N0的函数关系。通常这种分析是在假设完全知道信道冲激响应的系数或者经过完全的信道估值之后进行的。

使用Rake接收机增加了接收机的复杂度, 其复杂度程度随判决前分析和合并的多径数目的增加而增大, 因此可以通过减少接收机处理的多径分量数目来降低复杂性。然而, 减少分析的数目会使接收机获得的能量减少。因此出现了不同方式来降低接收机复杂度的Rake接收机。第一种方案称为选择性Rake (S-Rake) , 它从接收机输入端获得的L个多径分量中选择LB个最好的分量, 这样Rake接收机的分支路径数目可以减少了, 但接收机仍然需要跟踪所有的多径分量以便选择。第二个简单一些的方法称为部分Rake (P-Rake) , 它没有选择的过程, 直接合并最先到达的Lp个路径。显然S-Rake性能优于P-Rake, 因为前者输出更高的信噪比。但是, 当最好的分量位于信道冲激响应的起始位置时, 如在LOS情况下, 两者的性能差距就会减少。

3 仿真和性能分析

在多径传播信道条件下仿真Rake接收机的工作过程。接收机采用MRC方式。发射机产生的信号是正交PPM, 使用2000个脉冲传送2000个比特, 没有采用重复编码。脉冲的平均重复周期为60ns, 可以保证在LOS情况下没有ISI的存在。并且本文假定发射机和接收机的距离为2米, 参考路径损耗为A0=47dC。

图2分别比较了理想Rake、5路S-Rake、2路S-Rake、5路P-Rake、2路P-Rake接收机的性能。使用理想Rake可以获得最好的结果 (黑色虚线) , 它利用了接收机分辨出的所有多径分量。图2中红色方块构成的线是5路S-Rake, 因为减少了接收多径分量的数目从而降低了接收机的复杂度。红色三角形构成的线是2路S-Rake。从图2中可以看出, 5路S-Rake性能损失大约3dB。使用2路S-Rake, 性能大约损失6dB。

S-Rake复杂度降低是指接收机内分支数量的减少, 但由于有选择过程, 信道估值和信道跟踪过程的复杂性与理想接收机相同。蓝色方块组成的线是5路P-Rake。绿色三角形组成的线是2路P-Rake。P-Rake与S-Rake相比, 相对于理想Rake的性能损失更大。5路P-Rake大约损失6dB, 2路P-Rake大约损失9dB。从图2中还可以发现, 5路P-Rake与2路S-Rake性能相差不大, 即前5条路径的能量与最好的2条路径的能量接近。这就为设计Rake接收机带来一个启发。因为P-Rake接收机是结构最简单也最易实现的, 因此当估计出前N路信号能量与S-Rake性能相近时, 就可以设计出带有N个相关接收器的P-Rake接收机了。

4 结束语

本文针对多径宽带接收机进行了2路和5路的仿真实现, 从仿真结果可以看出, 选择性Rake接收机比部分Rake接收机的性能高出3dB。而在相同接收原理下, 叉指越多, 接收机的性能越好。而2路选择性Rake接收机和5路部分Rake接收机在较低信噪比的情况下, 性能并无很大差别。由于试验条件有限, 只能做2路和5路的多径仿真。一旦多径的数量上去, 仿真速度就很慢。但是现有的条件下, 已经可以得出上述的一般性结论。此外, 在同样多径条件下, 虽然选择性Rake接收机比部分Rake接收机的性能好很多, 但复杂性也提高了。因此在一定的信噪比的条件下, 可以适当考虑选取折中方案。

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