[发明专利]一种具有信噪比约束的无线传感器网络滚动时域信噪比估计方法有效
申请号: | 201210063706.3 | 申请日: | 2012-03-12 |
公开(公告)号: | CN102594747A | 公开(公告)日: | 2012-07-18 |
发明(设计)人: | 俞立;刘安东;欧林林;张文安;陈博;张丹;宋海裕 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | H04L25/03 | 分类号: | H04L25/03;H04W84/18 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;王利强 |
地址: | 310014 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 具有 约束 无线 传感器 网络 滚动 时域 估计 方法 | ||
技术领域
本发明涉及无线传感器网络技术领域,特别涉及一种无线传感器网络的滚动时域信噪比估计方法。
背景技术
信噪比是通信信号的关键参数,是通信质量的衡量指标之一。在无线通信中的许多场合,如调制信号的识别、Turbo Code的迭代译码、移动通信中的功率控制、自适应调制切换、自适应越区切换和信道分配等,都需要知道信噪比的数值,以获得最佳的性能。因此,信噪比估计是无线通信网络中的一个重要课题。
近年来,信噪比估计技术已取得了一定的进展,国内外的研究者针对不同的信道环境和通信系统提出了各种信噪比估计算法。经对现有技术的文献检索发现,Wiesel,A.在文献SNR estimation in time-varying fading channels(时变衰减信道中的信噪比估计,IEEE Transactions on Communications,2006,841-848.)中基于极大似然估计方法设计了适用于时变衰减信道的信噪比估计器。Xu,X.在文献Subspace-based noise variance and SNR estimation for OFDM systems(基于子空间方法的正交频分复用系统的噪声方差和信噪比估计,IEEE Wireless Communications and Networking Conference,2005,23-26.)中基于子空间特征值分解方法设计了适用于正交频分复用系统的信噪比估计器。Xu,H.在文献A novel SNR estimation algorithm for OFDM(一种新的正交频分复用系统的信噪比估计算法,IEEE Vehicular Technology Conference,2005,3068-3071.)中,基于时间域的试验数据和自相关函数的特性设计了信噪比估计器,给出了平均信噪比估计值。但Xu,X.和Xu,H.所提出方法中的估计性能都依赖于试验数据的个数。Ren,G.在文献A new SNR’s estimator for QPSK modulations in an AWGN channel(一种新的四项相移键控调制在加性高斯白噪声信道中的信噪比估计,IEEE Transactions onCircuits and Systems II:Express Briefs,2005,331-335.)中,基于正交相移键控调制方式,利用信号与噪声的二阶、四阶矩之间的关系估计加性高斯白噪声通道的信噪比水平。Ren,G.在文献SNR estimation algorithm based on the preamble for OFDMsystems in frequency selective channels(基于正交频分复用系统信道选择的信噪比估计算法,IEEE Transactions on Communications,2005,331-335.)中,基于之前的同步信号设计了一种用于正交频分复用系统信道选择的信噪比估计方法。然而,由于无线网络的信道只有有限信道带宽,使得无线传感器网络信号传输过程中的信噪比水平具有一定上限。另外,由于噪声干扰的影响,无线网络节点发送信号时需要达到一定的阈值才能成功发送信号。因此无线传感器网络对信号传输过程中具有信噪比约束。虽然近年来无线网络信噪比估计已取得一定的进展,但仍处于研究的起步阶段。对于具有信噪比约束的无线网络信噪比估计问题还没有研究,现有的方法都只是给出信噪比水平的估计,无法对具有信噪比约束的无线传感器网络做信噪比估计。
发明内容
本发明的目的在于针对现有的无线传感器网络信噪比估计方法不能对具有信噪比约束的无线传感器网络做信噪比估计的不足,本发明提出了一种适用于具有信噪比约束的无线传感器网络滚动时域信噪比估计方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种具有信噪比约束的无线传感器网络滚动时域信噪比估计方法,具体步骤如下:
(1)、利用信噪比公式,功率控制算法和流速控制算法,得到如下无线传感器网络状态空间模型
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