多径传播模型用于短距离无线链路能耗管理研究

付 炜

（电子科技大学电子工程学院，四川 成都 611731）

引 言

无线通信中，发射端信号功率通常被固定在某一可靠量级，以保证接收端信号功率处于接收动态范围内并达到接收端信噪比的要求。在短距离复杂电磁环境下，由于工作环境时变性突出，如果发射端信号功率保持固定，则存在功耗增加或服务质量下降的问题。如果在同一个工作环境下存在多个工作在同频段的无线链路，固定的发射功率还可能产生通信间干扰。此外，随着各类电池供电的短距离无线通信技术，如蓝牙（Bluetooth），紫峰（Zigbee）和射频识别（RFID）技术的发展，延长电池使用时间成为这类无线通信实用化考虑的关键问题。所以，在短距离无线通信中，如何在保证服务质量的情况下，动态调节无线收发模块的功耗来进行能耗管理是迫切需要解决的问题［1－4］。文献［5］通过划分通信距离来进行阶段式功耗调节，文献［6］通过测量平均接受功率的方式和文献［7］中通过计算平均信干比（SIR）的方式进行无线链路功耗动态调节。这些研究利用收发端间距和接收端功率进行无线链路的功耗调节，但没有考虑电波传播环境对通信链路能耗的影响，时延较长，实现复杂，不适合用于短距离时变复杂电磁环境下动态能耗管理中。

针对短距离电波传播的特点，文章对点对点无线链路提出一种根据传播环境链路损耗（PL）进行双向动态功耗调节的算法，推导了基于距离变化的反射系数表达式，并利用“2＋x”多径传播模型计算链路损耗。通过定义专属的功耗控制字节使链路损耗随有效数据传送，并以此链路损耗作为判决依据实现实时调节无线模块的输出功率，达到进行无线链路能耗管理的目的。

1 短距离无线链路损耗模型

点对点短距离无线链路如图1所示。其中，无线节点A，B的接收功率的上限和下限分别表示为（Pupper＿A，Plower＿A）和（Pupper＿B，Plower＿B），接收功率的动态范围PDR为接收功率上、下限的差值，PDR＝Pupper－Plower，节点 A，B的发送功率表示为Pt＿A和Pt＿B.电波在经历了环境的多径传播后，到达另一端，此时接收端的接收功率为Pr＝Pt－PL，其中，PL表示链路损耗。接收功率Pr＿A或Pr＿B不能小于接收端接收功率的下限，否则不能正确解调出无线传输的调制信号。同时，接收功率也不必大于接收端接收功率的上限，以降低功耗并避免对周围的无线链路产生干扰。所以，在时变传播信道下，当点对点无线链路建立后，无线模块需要能够根据传播环境的变化，在一定的范围内自动调节发射端的发射功率Pt，使得接收端的接收功率符合接收功率动态范围的要求。

基于上述分析，动态能耗控制需要准确并且实时的链路损耗值PL，而链路损耗与多径传播环境相关。目前，多径环境下链路损耗的模型有两类：统计模型和确定性模型［8－11］。统计模型即经验模型是根据大量的依据环境的实测数据而统计提取得到的。与统计模型不同，以射线追踪法为代表的确定性模型不依赖于繁冗的测试数据，而是利用传播环境的准确信息进行类似几何光学的分析。对于短距离无线链路而言，大部分情况下，链路可以避开阻挡传播路径的固有物体使收发两端有明确的视距（LOS）传播，故本文中，考虑使用基于射线追踪的确定性模型来描述短距离视距传播时的无线链路损耗。根据文献［12］中2径链路损耗表达式，短距离视距无线链路的链路损耗采用“2＋x”径法可表示为

图1 短距离无线链路多径传播及链路预算

其中：λ为波长；Gt和Gr分别代表发射天线与接收天线的天线增益，取值与短距离无线收发天线的设计相关，当采用微带印制板天线时，G与印制板天线面积相关；l代表相应路径的长度，其中直射路径ld和地面反射路径lg是必选项，而路径li则是依据环境而增减。在室外开阔环境，可以只选择直射路径和地面反射路径，在室外街道环境，除直射和地面反射路径外，需要增加墙体反射路径，而在室内环境，还有必要增加天花板等反射路径。路径长度l可以由发射天线和接收天线相对于反射面投影后的间距d（天线间距）来获得。比如lg是电波经地面反射的路径长度，ld是直射路径，由图1可以得到，lg＝。Rg和Ri分别是电波经过地面和其它可选反射面时的反射系数。在两径模型中，反射系数R通常取值为－1［12］，这在天线间距d远大于收发天线距离反射面高度之和的情况下，可以取得很好的近似结果。但是，在短距离无线传播模型中，这个假设不再成立。设入射角为θ，则反射系数可以表示为［12］

为了算法实现的需要，需进一步将反射时的入射角θ变换为随距离d变化的变量。观察图1，有关系式

其中，H＝ht＋hr，所以基于距离变化的反射系数表示为

图2给出了相同条件下，R＝－1和R＝R（d）的比较结果，在R（d）中，反射面为水泥地面，其相对介电常数为4，电导率在 2.4GHz时为0.004S／m［12］.可以看出，在短距离传播环境下，R＝－1的链路损耗结果对实际的链路损耗进行近似的误差较大，已不再适用。相比之下，利用基于距离的反射系数计算链路损耗可以在无线链路能耗管理中获取准确的链路损耗值。

图2 不同反射系数表达式下的链路损耗比较

2 短距离无线链路能耗控制算法

算法利用功耗控制字节保存实时链路损耗信息，并在链路节点间随有效负荷一起发送接收，以便实时进行动态双向功耗调节。

2.1 功耗控制字节P＿Byte

利用目前短距离无线收发模块受微控制器控制的特性，定义功耗控制字节，如表1所示，用以保存功耗控制算法所需的参数。其中，k为功耗调节因子，占用bit0和bit1，通过接收功率与内置的接收功率上下限值相比较确定。Bit2和bit3定义为功耗调节步长ΔP，由无线收发模块决定。发射功率的初始值Pinit由bit4和bit5设置，具体值由无线收发芯片决定。模块当前的输出功率值在经过功耗调节因子k和功耗调节步长ΔP进行调节后保存在bit6和bit7.功耗控制字节由无线节点A和B共用并写入对应无线收发芯片的配置字中，在无线模块发射端随有效数据一起发送，并在接收端解调后读出至微控制器内部数据存贮器中进行存取。

表1 功耗控制字节

2.2 算法原理

设某节点在n时刻的发送功率为Pt（n），表示为

式中，Pt（n－1）是n－1时刻此节点的发射功率值。功耗调节因子k由n－1时刻节点的接收功率Pr（n－1）与节点的接收功率阈值范围（Pupper，Plower）相比较确定，定义为

而n－1时刻的接收功率Pr（n－1）表示为

其中，Pt（n－1）由功耗控制字节bit 6和bit 7读出，PL（n－1）是节点在n－1时刻实时计算的链路损耗值。当节点获得n－1时刻的接收功率值Pr（n－1）后，立即根据式（7）计算调节因子k，并刷新功耗控制字节的bit 0和bit 1.节点A和节点B都通过上述过程进行发射功率调节，直到对方的接收功率都处于阈值范围内，功率调节因子k＝0，满足双方通信要求。

2.3 算法流程

基于算法原理描述，动态双向功耗控制算法主要包含以下步骤：

1）初始化：对节点A和节点B进行功率控制字节P＿Byte的初始化，设置k＝0；根据无线模块和实际环境设置功耗调节步长ΔP；设置初始发射功率Pinit∈（Plower，Pupper）；节点实际输出功率Pt＝Pinit，最后将功耗控制字节P＿Byte写入有效数据包。

2）建立链接：假设是节点A发起链接，则节点A为主机，节点B为从机。主机执行发送子程序，从机进入等待接收状态。

3）接收功率计算：节点B接收数据包后，从中读出功耗控制字节到内部存储器，其中bit 6和bit 7为节点A端的发送功率。同时，由微控制器控制测试当前收发端距离d，并利用预置的环境参数计算反射系数和链路损耗PLB；由公式（7）计算节点B的接收功率Pr＿B.

4）判决：节点B利用接收功率Pr＿B和预置的接收功率上、下限（Pupper＿B，Plower＿B），根据公式（6）进行判决，得到功率调节因子k，并刷新功耗控制字节P＿Byte的bit 0和bit 1.

5）响应：节点B返回对节点A的响应信息和功率控制字节P＿Byte内容。

6）功率调节：节点A读取功耗控制字节的bit 0和bit 1到内部存储器，得到功耗调节因子k，根据预置的功耗调节步长ΔP，利用公式（5）刷新功耗控制字节的bit 6和bit 7，并进行发射功率的调节。

7）循环，直到功耗调节因子k＝0，功耗调节过程结束。

在此过程中，节点B可随时发起链接，在向节点A发送数据的过程中，执行类似节点A的1）至7）步。经过双方节点判决、调节、循环，最终使得功耗调节因子都为零，完成能耗调节过程。

3 实验与性能分析

3.1 测试系统

以无线收发芯片nRF24E1为核心构建2.4 GHz频段短距离射频无线链路及实验系统和测试环境如图3所示。nRF24E1无线收发芯片采用电池供电，内置微控制器，输出功率可调节。根据芯片参数，定义功耗控制字节P＿Byte如表2所示。在计算链路损耗的模型中初步定义了直射和地面反射两条路径。

图3

表2 2.4GHz无线链路功耗控制字节配置

3.2 电池耗电量分析

电池的使用寿命T＝电池容量／总平均消耗电流。当nRF24E1连续工作时，内部微控制器、A／D和D／A部分消耗电流为4mA，RF前端电流消耗取决于工作模式和工作时间，其中：

1）数据从内部SPI接口到射频前端费时Tspi＿RF＝438μs，消耗电流为0.5mA.

2）射频前端发送数据包费时Tt＝444μs，在发射功率为－20dBm条件下消耗电流为6.5mA，0 dBm时是15mA.

3）射频前端进入等待及接收模式，费时Tr＝660μs，消耗电流为19mA.

设无线链路进行音频采样，采样频率为8kHz，耗时125μs，每个数据包包含24个采样点，则一次收发费时为3ms，总平均消耗电流值为

结果表明，当输出功率为－5dBm时，总平均消耗电流为10.5mA，电池（120mAh）可使用约11.5 h.经过动态双向功耗控制后，输出功率保持为－20dBm，则平均消耗电流为9.2mA，电池可使用13h，延长1.5h.

4 结 论

提出以实时链路损耗为判决依据的短距离动态双向功耗调节算法。根据短距离无线传播环境特点，采用“2＋x”多径模型计算实时链路损耗，推导了基于收发端间距的反射系数表达式，提高了链路损耗计算的准确性。通过定义功耗控制字节保存链路损耗计算结果并随有效数据传送，实现无线链路功耗的双向动态调节。实验和性能分析表明，该方案有效地延长了短距离无线模块供电电池的使用时间，为在短距离无线通信中进行能耗管理提供了一种可行的方法。进一步的工作将在两径模型的基础上加入可选路径lx进行验证，并对非视距（NLOS）场景下算法的应用进行研究。

［1］ABDI A，KAVEH M.A comparative study of two shadow fading models in ultrawideband and other wireless systems［J］.IEEE Transcations on Wireless Communications，2011，10（5）：1428－1434.

［2］SMULDERS P S.Statistical characterization of 60GHz indoor radio channels［J］.IEEE Transcations on Antennas and Propagation，2009，57（1）：2820－2829.

［3］BAI Yingwen，XIE Zili，LI Zonghan.Design and implementation of a home embedded surveillance system with ultra－low alert power［J］.IEEE Transactions on Consumer Electronics，2011，57（1）：153－159.

［4］赵 波，全厚德，崔佩璋.无线电同址干扰定量分析方法研究［J］.电波科学学报，2011，26（5）：837－843.

ZHAO Bo，QUAN Houde，CUI Peizhang.Quantitative analysis on radio cosite interference［J］.Chinese Journal of Radio Science，2011，26（5）：837－843.（in Chinese）

［5］ZORZI M.Power control and diversity in mobile radio cellular systems in the presence of rican fading and lognormal shadowing［J］.IEEE Transactions on Vehicular Technology，1996，45（2）：373－382.

［6］CHISCI L，FANTACCI R，MUCCHI L，et al.A queuebased approach to power control in wireless communication networks［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2008，7（1）：128－134.

［7］KAINAN C，JAGANNATHAN S，POMMERENKE D.Adaptive power control protocol with hardware implementation for wireless sensor and RFID reader networks［J］.IEEE Systems Journal，2007，1（2）：145－159.

［8］夏治平，董 雷，胡 军，等.移动多媒体广播业务S波段电波传播模型比较［J］.电波科学学报，2011，26（1）：170－202.

XIA Zhiping，DONG Lei，HU Jun，et al.Comparison of S－band radio propagation models used for CMMB service［J］.Chinese Journal of Radio Science，2011，26（1）：170－202.（in Chinese）

［9］AWAD M K，WONG K T.An integrated overview of the open literature's empirical data on the indoor radiowave channel's delay properties［J］.IEEE Transactions on Antennas and Propagation，2008，56（5）：1451－1468.

［10］李晓光，杜正伟，冯正和.室内环境中UWB MIMO传输下的电磁仿真［J］.电子学报，2007，35（6A），146－151.

LI Xiaoguang，DU Zhengwei，FENG Zhenghe.UWB indoor MIMO channel modeling and simulation［J］.Acta Electronica Sinica，2007，35（6A）：146－151.（in Chinese）

［11］张念祖，洪 伟，王海明，等.多输入多输出宽带无线信道测量系统的研制［J］.电波科学学报，2011，26（6）：1027－1033.

ZHANG Nianzu，HONG Wei，WANG Haiming，et al.Development of wideband MIMO channel measurement system［J］.Chinese Journal of Radio Science，2011，26（6）：1027－1033.（in Chinese）

［12］BERTONI H L.Radio propagation for modern wireless systems［M］.Englewood Cliffs：Prentice－Hall，2000.