摘 要：无线网络中的协作通信是本文研究的对象。其中无线传感器网络中的节点能量优化分配和无线网络中的节点合作问题是本文的研究重点，在考虑了在传感器网络中的多路传输情况的基础上，提出一个无线传感器网络模型。
关键词：无线通信；网络；协作；分集
一、协作分集基础
1.1 协作分集系统模型
在图1所示的协作分集系统模型中，通信方式采取半双工，接入方式为TDMA，传输一个符号分为两个时隙。
在第一个时隙，信源发送信号，中继器和目的端分别收到信号和，其中：
在第二个时隙，中继器将接收的信号经处理后得，然后向目的端发送。目的端收到信号：
1.2 信号分集合并方法
分集技术的关键在于不同分集子信道同时出现深衰落的概率要小。使用分集技术的通信系统的性能通常取决于接收端如何合并多个信号副本来提高总的接收SNR。
（1）选择合并
选择合并是一种简单的合并方法，对于接收天线数为的接收分集系统，该系统选择每个符号间隔之间具有最大瞬时信噪比（SNR）的信号作为输出，因此输出信号的SNR等于最好输入信号的SNR。在实际使用中，由于SNR难以测量，一般采用信号和噪声功率之和最大的信号。
（2）等增益合并
等增益合并是一种次优，但比较简单的线性合并方法。它不需要顾及各个分支的衰落幅度，而是按照下面公式将加权因子的幅度设为单位值1。
采用等增益合并，即所有的接收信号经同相后用等增益相加。等增益合并的性能只是在边缘上比最大比合并差，而其复杂性不高。
（3）最大比合并
输出信号为所有接收信号的加权副本的线性组合。此加权和为：
式中，是第根接收天线的接收信号，是第根接收天线的加权因子。在最大比合并中，选择每个天线的加权因子与其信号电压和噪声功率比成正比。设和分别代表接收信号的幅度和相位。
二、无线传感器网络中协作分集功率优化分配算法研究
2.1 系统模型
本文假设从源节点到中继节点，源节点到Sink节点，中继节点到Sink节点的信道状态均已知。对于一个慢衰落的传感器网络，可以在MAC层基于反馈信道来估计信道的状态参数信息（Channel State Information， CSI）。
2.2 问题描述
采用优化方法解决问题时要考虑到两个方面：第一是要找到满足条件的节点功率分配值的最优解；第二是寻找最优解时，要保证解的收敛速度。粒子群算法作为一种智能算法，具有上述两个特性，且算法实现简单，对目标函数和约束不做严格要求，可以很好的解决非凸性问题，已经成功的应用到了许多实际的工程领域中。本文中，我们把粒子群智能优化算法应用到非凸性最优化问题中，由于粒子群本身简单易行的特点，本文提出的算法复杂度也较小。
2.3 算法设计：粒子群方法
粒子群优化算法是一种基于迭代的算法。系统最开始初始化为一组随机粒子，然后通过每次的迭代来找到最优解。每个粒子代表解空间的一个候选的解，其优劣的程度由适应函数来决定。每次迭代，粒子通过动态跟踪两个极值来更新其速度和位置。第一个是粒子从初始状态到当前迭代次数搜索产生的最优解，这个值叫做局部最优解。第二个是粒子群目前的最优解，叫做全局最优解。在常规PSO算法中，粒子在找到上述的两个极值后，按照如下的公式来更新自己的速度和位置：
2.4 算法流程及复杂度分析
至此给出详细的算法步骤如下：
Step1：源端节点广播信息，Sink节点和邻居节点接收信息。
Step2：合作节点将信息转发至Sink节点，确定合作节点的个数n。
Step3：Sink节点内部初始化粒子数目m，并将粒子数目信息返回到源端和邻居节点。
Step4：源端节点和合作节点随机生成的m组功率信息发送至Sink节点，此时Sink节点内部储存了m组功率信息。
Step5：在Sink节点内部对每个粒子i进行操作。
Step6：当迭代次数t达到预先设定的最大次数k时停止迭代，最后的全局最优值被视为最终的可行解。选取具有全局最优值的粒子所代表的功率值为最后节点的功率分配值。
Step7：Sink节点将优化后的节点功率分配值信息反馈给源端和合作节点，源端和合作节点按照分配之后的功率进行工作。
整个PSO算法如下图所示。
图3 PSO算法流程图
由图3的算法流程中可以看出，整个PSO算法为集中式算法，各个合作节点将自己的信息发送至Sink节点，由Sink节点集中地进行计算和分配，并将分配后的信息反馈给了源端和各个合作节点，网络内各个合作节点按照优化分配之后的功率进行工作，由于各个节点调整了自己的功率，使得节点在获得相同信道容量的前提下节省了能量，从而避免了节点的过早死亡。
结论
本章研究了在无线传感器网络中采用协作分集方案的功率分配策略，考虑了在传感器网络中的多路传输情况，提出了相关的系统模型。仿真结果也很好地验证了本文分析的正确性。
参考文献：
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[2]殷勤业，张莹.无线局域网中的智能天线技术.电子学报，2004，32（12）：145-151
