摘  要： 為IoT系統(tǒng)中的協(xié)同中繼通信系統(tǒng)提出了一種分批機(jī)制的盲信道估計方法和一個包括改進(jìn)的RCA誤差函數(shù)的代價函數(shù)，并采取IRLS算法解決優(yōu)化問題。仿真結(jié)果表明，該盲信道估計能正確地估計CSI，并且無需任何訓(xùn)練序列，證明了該方法在只依靠小批量矢量的情況下能實現(xiàn)快速盲信道估計的能力。
關(guān)鍵詞： 物聯(lián)網(wǎng)；傳感器網(wǎng)絡(luò)；盲信道估計；協(xié)同中繼通信；衰落信道；信道狀態(tài)信息(CSI)

　“物聯(lián)網(wǎng)”IoT(Internet of Things)指的是將各種信息傳感設(shè)備(如射頻識別(RFID)裝置、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等)與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來而形成的一個巨大網(wǎng)絡(luò)[1]。其目的是讓所有的物品都與網(wǎng)絡(luò)連接在一起，系統(tǒng)可以自動和實時地對物體進(jìn)行識別、定位、追蹤、監(jiān)控并觸發(fā)相應(yīng)事件。物聯(lián)網(wǎng)已被用于許多領(lǐng)域，例如零售、電子保健、醫(yī)藥、能源、農(nóng)業(yè)和環(huán)境。物聯(lián)網(wǎng)是一場依靠許多重要領(lǐng)域里動態(tài)創(chuàng)新的技術(shù)革命，隨著集成電路的微型化和納米技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來越小的物體將有能力被集成在RFID的標(biāo)簽里。
　RFID標(biāo)簽是一個集成了眾多傳感器的裝置，從對物聯(lián)網(wǎng)的定義來看，其可以被當(dāng)作由很多RFID組成的特別的傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的分布式RFID標(biāo)簽由于受到能源、物理尺寸和電池操作的限制，對其進(jìn)行更換將會很不經(jīng)濟(jì)或很困難[2]，而目前的技術(shù)又不足以處理對未來能源應(yīng)用局限性的問題。因此，在設(shè)計制造大規(guī)模、低成本的傳感器網(wǎng)絡(luò)時，滿足能源效率[3]是很重要的一點。任何有關(guān)這方面的改善都將是一個重要的收益，在大多數(shù)情況下，能量傳輸過程中最容易產(chǎn)生能源消耗。一種有效的解決方案是采用雙天線陣列的信道衰落，這種方法在蜂窩和無線局域網(wǎng)(WLAN)中得到了廣泛應(yīng)用，并提供了以前無法想象的數(shù)據(jù)傳輸速率和可靠的傳輸性能[4]。然而，物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽(在本文的介紹中稱之為“節(jié)點”)通常只有一個天線，這就必須利用節(jié)點的協(xié)同通信來解決這個問題，節(jié)點的協(xié)同通信允許實現(xiàn)使用了分布式節(jié)點的虛擬雙天線陣列[5-6]。目前絕大多數(shù)文章在分析他們的方法時是基于信道狀態(tài)信息CSI(Channel State Information)完全或部分已知的假設(shè)。
通常來說，最好的中繼是根據(jù)包含了一跳和二跳信道信息的CSI來選擇的。在選擇最好的中繼節(jié)點時具有部分CSI的性能是必需的，并且額外的中繼點無法對增加性能做出貢獻(xiàn)。
在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，RFID標(biāo)簽經(jīng)常放在可移動的物體上(如商品、汽車和寵物)。由于節(jié)點的機(jī)動性和傳播環(huán)境的影響，存在大量的時間變化。此外，在滿足未來物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中高速數(shù)據(jù)率服務(wù)的要求中存在的主要障礙之一是多徑傳播引起的信號衰落。
　基于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)特性的考慮，引進(jìn)協(xié)同中繼通信至物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，從而通過分集增益來節(jié)省能源和增加網(wǎng)絡(luò)壽命，本文為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的協(xié)同中繼通信系統(tǒng)提出了一種分批機(jī)制的盲信道估計的方法和一個代價函數(shù)，該函數(shù)包括改進(jìn)的RCA的誤差函數(shù)，并采取IRLS算法解決優(yōu)化問題。仿真結(jié)果表明，該盲信道估計能正確地估CSI，并且無需任何訓(xùn)練序列，證明了該方法在只依靠小批量矢量的情況下實現(xiàn)快速盲信道估計的能力。
1 協(xié)同中繼通信系統(tǒng)模型
　根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)要求所建立的協(xié)同中繼系統(tǒng)如圖1所示，包括一個信息源S、中繼R和目標(biāo)D節(jié)點，這些都只具有一個天線。盡管看上去簡單，但是系統(tǒng)存在許多有待解決的協(xié)同通信方面的理論問題，并且可以通過多中繼點擴(kuò)展到更加復(fù)雜的中繼網(wǎng)絡(luò)。假定S和R利用多路徑通道進(jìn)行協(xié)同傳輸，并且假定CSI不能在傳輸節(jié)點(如S和R)中得到，在接收端CSI的獲取取決于信道的衰減速度。

　系統(tǒng)模型基于如下假定：
　假定A：傳輸?shù)男畔⒎栃蛄泻拖鄳?yīng)的信道噪聲為等差序列。
　假定B：傳輸?shù)男畔⒎栃蛄泻拖鄳?yīng)的信道噪聲是獨立的序列。
　假定C：傳輸?shù)男畔⒎栃蛄袧M足次高斯和零均值分布。
　以s(k)表示從S和Mi，j傳輸?shù)男畔⒎栃蛄校?i，j)∈{(S，R)，(S，D)，(R，D)}為相應(yīng)的信道記憶長度。在第一階段，分別以xS，R(k)和xS，D(k)表示在R和D處在時間段k中接收到的基帶信號[7]。

其中懲罰因子c是一個正標(biāo)量，以N表示信號長度，可得到：

3 仿真結(jié)果
　采用了所提出的盲信道估計方法，并使用瑞利和Nakagami分布進(jìn)行仿真。Nakagami分布可歸納為瑞利分布，但在衰減的程度上有更多的控制。在信號傳輸節(jié)點上(如S和R)使用了滾降系數(shù)α=0.5的平方根升余弦傳輸濾波器。不失一般性，本文只顯示了傳輸濾波器聯(lián)合信道實部和節(jié)點間信道的仿真結(jié)果。在所有的仿真中，設(shè)置信號噪音比Eb/N0=10 dB，批向量大小N=200，并且采用了16-QAM方案。
3.1 放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信
　在放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信的情況下，中繼節(jié)點R接收到一個從源節(jié)點S傳送的嘈雜的信號。該嘈雜的信號只是簡單地被放大和轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)節(jié)點D[12]。比較通過這種方法實現(xiàn)的盲信道估計性能，確立信道hS，D、hS，R和hR，D的順序，分別為10、15和20。在這些仿真中，由30個蒙特卡羅線索數(shù)來描繪這些圖表。真正信道和預(yù)測信道的結(jié)果分布分別如圖2、圖3、圖4所示。通過這三幅圖可以觀測以下結(jié)果：(1)這種方法對不同順序的衰減信道有較好的魯棒性；(2)盲信道估計性能即使是在小批量矢量大小的情況下也是令人滿意的。

　此外，這些仿真的算法迭代次數(shù)大約為50，并且預(yù)測的性能在增量為Eb/N0或N的情況下會更好。

　圖6為在中繼節(jié)點R中收到的譯碼信號的平均誤碼率。蒙特卡羅線索數(shù)目為500。結(jié)果表明，盲信道估計性能在增量為Eb/N0或N的情況下得到提高。其中噪音是客觀因素，無法通過努力而改變，但可以擴(kuò)大批矢量的大小N，然而這意味著操作的負(fù)擔(dān)將變重。但這種方法可以通過很小的批矢量大小得到滿意的預(yù)估性能。此外，還可以看到，圖6中N=1 000和N=200的曲線非常接近，意味著我們不要使用N≥1 000的太大的批矢量通過增加操作量來提升性能。

　本文為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的協(xié)同中繼通信提出了一種盲信道估計方法。闡述了包括用于改進(jìn)的RCA代價函數(shù)的誤差項的一個優(yōu)化問題，并采用IRLS算法來解決該優(yōu)化問題。通過這種方法，可以得到正確的CSI，并用它來選擇最佳的中繼節(jié)點和波束成型。仿真結(jié)果表明，該盲信道估計方法在只需很小的批矢量大小的情況下能正確地估計信道。更多沒有在本文中出現(xiàn)的仿真結(jié)果也同樣顯示出該方法對于實現(xiàn)快速盲信道估計的能力。
參考文獻(xiàn)
[1] Internet of things in 2020： roadmap for the future. http://www. smart-systems-integration. org/public/internet-of-things， 2008.
[2] GOLDSMITH A J， WICKER S B. Design challenges for energy constrained ad-hoc wireless networks[J]. IEEE Trans actions on. Wireless Communications， 2002，9(4)：8-27.
[3] Early challenges regarding the “Internet of Things”， http://ec. europa. eu/yourvoice/ipm/forms/dispatch?form=IOTconsultation， Nov. 2008.
[4] CALDERBANK R， PAULRAJ A， POOR H V， et al. MIMO wireless communication[M]. Cambridge， U.K.: Cambridge Univ. Press， 2007.
[5] SENDONARIS A， ERKIP E， AAZHANG B. User cooperation diversity. Part II. Implementation aspects and performance analysis[J]. IEEE Transaction on Communications， Nov. 2003， 51(11)：1939-1948.
[6] CUI Shuguang， 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.
[7] LI H， ZHAO Q. Distributed modulation for cooperative wireless communications： A description of four schemes[J]. IEEE Signal Processing Magazine， 2006，23：30-36.
[8] YANG J， WERNER J J， GUY A. The multimodulus blind equalization and its generalazed algorithms[J]. IEEE Transactions Journal on Selected Areas in Communications， 2002，20(5)：997-1015.
[9] L AZARO M，  SANTAMAR A I， V A J， et al. Blind equalization using the IRWLS formulation of the support vector machine[J]. Signal Processing， 2009(89)：1436-1445.
[10] ERDOGAN A T. A fractionally spaced blind equalization algorithm with global convergence[J]. Signal Processing， 2008(1)：200-209.
[11] SAYED A H. Fundamentals of adaptive filtering[M]. New York： John Wiley & Sons， 2003.