基于相似性度量的无线网络数据传输信道优化

朱亚东 严锡君 高翠芳

1(江苏联合职业技术学院信息中心 江苏 南京 211135)2(河海大学计算机与信息学院 江苏 南京 210098)3(江南大学理学院 江苏 无锡 214122)

基于相似性度量的无线网络数据传输信道优化

朱亚东1严锡君2高翠芳3

1(江苏联合职业技术学院信息中心 江苏 南京 211135)2(河海大学计算机与信息学院 江苏 南京 210098)3(江南大学理学院 江苏 无锡 214122)

在无线网络数据传输和通信过程中，由于网间路由的损伤和通信码元之间的码间干扰，导致数据传输信道失衡，需要对无线网络数据传输信道进行抗干扰滤波和均衡设计，实现无线网络数据的高保真性传输。传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化，随着通信信道载波数量的增长，导致信道均衡稳定性不好。提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法，通过构建无线网络系统模型和信道模型，对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取，以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进，实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计，提高数据通信码的保真性传输能力。仿真结果表明，采用该算法能有效实现无线网络数据传输信道优化构建，信道的均衡性能和抗干扰性能较好，降低了数据传输的误比特率。

无线网络 通信 信道 数据传输

0 引 言

随着网络与信息技术的快速发展，网络通信和数据传输的业务量在不断增加，无线网络数据传输是无线通信的一个重要分支和学科内容。无线网络通信是通过WiFi、4G或GPRS实现资源和数据信息传输和共享的通信模型。在无线网络数据传输过程中，由于网间路由的损伤和通信码元之间的码间干扰，导致数据传输信道失衡，需要对无线网络数据传输信道进行抗干扰滤波和均衡设计，实现无线网络数据的高保真性传输。因此，研究无线网络数据传输信道优化方法具有重要意义[1]。

传统方法中，对无线网络数据传输信道优化设计主要有采用IMF分解的无线网络信道均衡调度算法、基于神经网络调制的无线网络信道优化算法和基于支持向量机的无线网络信道均衡算法等。上述算法在提高无线网络数据传输的信号保真率和数据召回率方面具有较好的效果。但是随着通信业务量的增大，无法满足大数据的无线网络数据传输需求，需要进行算法改进设计[2]。其中，文献[3]采取了一种动态阈值和可信度结合的协作频谱感知方法，实现对联合特征识别算法的改进，达到无线网络数据传输信道学习的效果，但算法受到检测信道的严重线性衰落的影响，信道的抗干扰性能不好。文献[4]将MIMO技术引入CR系统，针对单个SU链路提出了基于映射奇异值分解(P-SVD)的预编码方案。实现对无线网络的干扰信道学习，该算法事实上PU并没有义务共享CSI，并且PU的传输策略并不考虑SU的存在，导致信道均衡性能不好。可见，传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化，随着通信信道载波数量的增长，导致信道均衡稳定性不好[5-8]。为了克服传统方法的弊端，针对上述问题，本文提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法。首先构建无线网络系统模型和信道模型，对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取。以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰设计，由此实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计，提高数据通信码的传输性能，有效降低数据通信的误比特率，展示了较好的应用价值。

1 无线网络系统模型设计及信道模型构建

1.1 无线网络数据传输信号与系统模型

无线网络是采用无线路由链路模型，用一个或一定数量的物理信道进行数据通信。首先构建无线网络数据传输信号与系统模型，网络通信图G(V,r)中，假设用三元组(V,D,p)表示一个无线网络数据传输结构模型，其中V={v1,v2,…,vn-1,vn}表示n个无线网络路由分发结点。且这些结点均匀分布。支配集S生成的子图D:V×V→R+表示为无线网络的路由结点之间的距离函数，p:V→R+表示网络中任意两个结点的数据分配函数。本文采用的无线网络通信干扰模型为高斯白噪声干扰模型，在该模型下，假设W={u,w1,w2,…,wk}表示信道分配树，无线网络通信图G(V,r)，(r≤δ·rmax，δ∈(0,1)，rmax=(P(N0β)-1)1/α)。考虑q(n-k)≥k的情况，网络的路由探测动态规划方程可以写为：

(1)

A(θ)=[a0(θ),a1(θ),…,ap(θ)]

(2)

S(t)=[s0(t),s1(t),…，sp(t)]T

(3)

当无线网络路由节点的下一跳节点作出行动，分层迭代系数初始化为u(n)=0，即w(k)∈L2(0,∞)，选择A、B、C、D、F1、F2作为适当维数的分层扩频矩阵，其中变量n为正整数，ΔA1、ΔB1为未知的建模误差，进而构建出网络流路由分层扩频模型。由此实现了无线网络数据传输信号与系统模型，为进行信道优化设计提供数据和模型基础。

1.2 无线网络信道模型

在无线网络数据传输信号与系统模型构建的基础上，进行无线网络信道模型构建，假设无线网络在数据传输过程中路由节点第一个时隙收到的信号分别表示为：

yPR=HPR,PWPxP+nPRyST=HST,PWPxP+nST

(4)

(5)

由此，形成一个信道分配子集Z，得到无线网络的干扰信道模型如图1所示。

图1 无线网络的干扰信道模型

在信道模型设计的基础上，进行信道均衡和抗干扰设计。

2 无线网络数据传输信道优化设计与算法实现

2.1 数据通信码元相似性度量特征提取

在上述构建无线网络系统模型和信道模型的基础上，进行传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化。随着通信信道载波数量的增长，导致信道均衡稳定性不好。为了克服传统方法的缺陷，本文提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法。对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取，以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进。码元相似性度量和特征提取算法描述如下：无线网络每个节点bi，将PU、SU预编码矩阵设计问题分解，得到无线网络数据传输的信号模型为：

(6)

其中，P为无线网络数据传输的特征解，x(t)为输入信号，y(t)为干扰特征，x(t)与y(t)形成复共轭自相关，采用干扰信道学习算法，得到正交通信信道载波均衡控制方程为：

(7)

其中，x0和y0为无线网络数据传输信道的中心原点矩，r为通信半径，设无线网络信道中的冲击响应为：

z(t)=x(t)+iy(t)=a(t)eiθ(t)

(8)

式中：

(9)

(10)

其中，a(t)和θ(t)分别是同一带宽的跨层码元相似性度量值，由此得到相干均衡算法，复合链路问题可视为MIMO多址接入问题，基于预编码矩阵WP，VPR,S联合优化，得到提取的相似度度量特征可表示为：

(11)

通过通信传输信号瞬时频率测量，实现无线网络数据的相似度特征提取，以此为基础进行信道均衡和抗干扰设计。

2.2 无线网络数据传输信道优化实现

在相似度度量特征提取的基础上，采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰设计，由此实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计，IIR滤波函数为：

(12)

其中，bj为向量加权，Tf、Tc通过正交通信信道载波均衡，使滤波器输出的信号的能量最小，即使y(k)y*(k)最小，得到滤波器结构如图2所示。

图2 无线网络信道抗干扰滤波器结构

为增强通信信号在信道里的波束方向性，这里设定信号包络特征如下：

(13)

通过抗干扰滤波，实现对无线网信道干扰均衡，得到的信道网格模型中的位置四元组表达为：

(14)

(15)

θ=atan(flg-y/flg-x)

(16)

p(d|c^)=p(w1|c^)p(w2|c^)…p(wN|c^)

(17)

此时，可以得到反馈输出信号，并根据前面得到的反馈滤波器位置计算得到前馈均衡信号，得到无线网络信道中输出的反馈与前馈均衡信号分别可以表示为：

Signal=Certx‖CertREQ‖ResCert-x‖ResCert-REQ

(18)

至此得到关于信道的优化解析模型为：

z(t)=x(t)+iy(t)=a(t)eiθ(t)

(19)

对上述信道优化模型进行分解，于是信道输出信号特征表达式如下：

(20)

(21)

式中θ(t)为模型分解后的分集相位，a(t)为模型分解后的分集幅值。

本文提出的信道优化方法，利用IIR滤波器实现对无线网信道干扰均衡。同时在实现无线网络信道均衡过程中，综合考虑簇头的剩余能量及其与Sink的距离对它的生命周期的影响，对信道均衡局部极大值进行插值拟合，实现无线网络数据传输信道优化。

3 仿真实验与结果分析

为了测试本文算法在实现无线网络数据传输信道优化中的性能，进行仿真实验。实验平台为通用PC机，CPU为Intel® CoreTMi7-2600@3.40 GHz，采用Matlab数学编程进行仿真实验，首先进行无线网络拓扑结果设计和路由多路径探测模型构建。路由探测中进行数据收发，其中无线高速网络流数据传输量从1 024 MB到100 GB，以100 MB为单位线性增长，路由分层扩频信加权控制因子n=1.2。设定网络中有1～100个节点，定节点接收能耗68.6 mW，节点初始能量89 mW，数据包大小为0.241 2 pJ/(bit·m4)。根据上述仿真环境设计和参数设定，进行无线网络通信，得到无线网络数据传输的功率谱密度幅值如图3所示。

图3 无线网络数据传输的功率谱

从图3中可见，在进行无线网络数据传输过程中，数据基本上符合高斯分布，但是受到信道干扰的影响，导致数据传输失真。采用本文方法进行相似度量特征提取，以此为基础进行信道干扰滤波和均衡处理，得到信道优化处理后的输出数据的功率谱幅值如图4所示。

图4 信道优化处理后的输出数据的功率谱幅值

从图4中可见，采用本文算法进行信道优化处理，实现信道干扰滤波和均衡后输出数据的功率谱幅值的信号保真性较好，噪声得到有效的滤除，提高了数据传输的可靠性，减少失真。为了定量对比算法性能，采用本文算法，以无线网络数据传输的误比特率为测试指标，得到仿真结果如图5所示，从图5中可见，采用本文算法，降低了数据传输的误比特率，经过多次迭代和相似度度量，误比特率为0，实现数据无损传输。

图5 数据传输误比特率分析

4 结 语

本文提出了一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法。构建无线网络系统模型和信道模型，对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取。以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进，实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计，提高数据通信码的保真性传输能力。通过算法设计和实验分析，研究结果表明，采用该算法能有效实现无线网络数据传输信道优化构建，信道的均衡性能和抗干扰性能较好，降低了数据传输的误比特率，实现数据无损传输。

[1] 南洋,阎巍,齐景嘉.基于网格平台的实时任务调度算法[J].科技通报,2012,28(12):131-133.

[2] 樊晓平,杨玺,刘少强,等.具有能量补给的无线传感器网络分簇路由算法[J].计算机工程,2008,11(34):120-123.

[3] 傅菊平,齐小刚.基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法[J].计算机应用研究,2011,28(1):250-252.

[4] 陈剑,徐晓铁,吴建平,等.能耗感知的MIMO天线配置模式选择算法[J].解放军理工大学学报(自然科学版),2013,14(2):152-157.

[5] Jeon H J,Kim Y B,Choi M.Standby Leakage Power Reduction Technique for Nanoscale CMOS VLSI Systems[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2010,59(5):1127-1133.

[6] Saini P,Saini P.Leakage Power Reduction in CMOS VLSI Circuits[J].International Journal of Computer Applications,2012,55(8):42-48.

[7] 田刚,何克清,王健,等.面向领域标签辅助的服务聚类方法[J].电子学报,2015,43(7):1266-1274.

[8] 罗龙,虞红芳,罗寿西.基于多拓扑路由的无拥塞快速业务迁移算法[J].计算机应用,2015,35(7):1809-1814.

OPTIMIZATION OF WIRELESS NETWORK DATA TRANSMISSION CHANNEL BASED ON SIMILARITY MEASURE

Zhu Yadong1Yan Xijun2Gao Cuifang3

1(InformationCenter,JiangsuUnionTechnicalInstitute,Nanjing211135,Jiangsu,China)2(InstituteofComputerandInformationTechnology,HohaiUniversity,Nanjing210098,Jiangsu,China)3(SchoolofScience,JiangnanUniversity,Wuxi214122,Jiangsu,China)

In the process of wireless network data transmission and communication, the routing network damage and communication between symbols inter-symbol interference leads to data transmission channel imbalance. In this case, anti-jamming filtering and equalization design is needed for the data transmission channel of the wireless network to realize the high-fidelity transmission of the wireless network data. The traditional method uses the composite link coherent equalization algorithm to optimize the wireless network data transmission channel. With the increase number of carriers in the communication channel, the channel equilibrium stability is not good. In this paper, we propose a data transmission channel optimization algorithm for wireless network based on the similarity metric of data communication. By constructing wireless network system model and channel model, the similarity measure and feature extraction of data information in wireless network are implemented. In this case, we use IIR filtering algorithm to realize the implementation of channel interference symbol filtering and improved anti jamming algorithm. To achieve the data transmission channel optimization and balanced design of the wireless network, and improve the fidelity transmission capability of the data communication code. Simulation results show that the algorithm can effectively realize the optimization of data transmission channel construction of wireless network, and the channel equalization performance and anti-jamming performance is better, reducing the bit error rate of data transmission.

Wireless network Communication Channel Data transmission

2016-06-06。国家自然科学基金青年基金项目(61402202)。朱亚东，副教授，主研领域：计算机网络，信息安全。严锡君，副教授。高翠芳，副教授。

TP393

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.024