基于磁感应的无线地下传感网信道研究进展*

2022-12-10刘宝衡付天晖侯文达王永斌

传感器与微系统 2022年12期

刘宝衡，付天晖，侯文达，王永斌

(海军工程大学电子工程学院，湖北武汉 430033)

0 引言

由地下无线传感器组成的无线地下传感器网络(wireless underground sensor networks，WUSNs)是一个新兴且很有发展前景的研究领域[1]。由于具有隐藏性强、部署方便、数据传输及时、覆盖范围大等显著优点[2]，WUSNs在土壤状况监测、智能农业、管道故障诊断、地质灾害预测、地下救援等方面有着广泛的应用，已成为信息通信领域的研究热点[3]。

WUSNs面临的主要挑战是如何建立高效、可靠的无线链路，实现地下通信[1]。由于传播介质为土壤、岩石和沙土，传统的电磁波无线通信技术路径损耗高，易受土壤性质变化的影响，传输范围十分有限。基于磁感应(magnetic induction,MI)的通信已经在近场通信和无线电力传输[4]等方面得到了充分的研究与实现，基于MI的WUSNs(MI-WUSNs)首先在文献[5]中由Akyildiz I F等人提出。MI-WUSNs通过接收线圈与发射线圈之间准静态磁场的耦合实现信息的传递，由于磁导率在复杂地质介质中几乎相同，收发天线采用辐射电阻比电偶极子小得多的小尺寸线圈，因此,解决了传统电磁波通信中传输信道不稳定、天线尺寸大、多径效应等问题，更适用于地下无线通信。影响MI-WUSNs发展的主要原因是复杂且极具挑战性的地下通信信道，本文从信道建模、信道性能、信道估计等方面综述了近年来MI-WUSNs信道方面的研究进展，并提出了该领域新的研究挑战。

1 信道建模

由于MI系统采用的谐振电路具有很高的频率选择性以及网络中所有收发器之间的磁耦合效应，需要考虑失调和频率分裂的附加影响，这使得基于MI的传输信道与传统的基于电磁波的通信信道有很大的不同。大多数研究从端到端角度解决信道建模问题，即信道不仅包含传输介质，还包含发射线圈和接收线圈。

1.1 传输介质损耗

在MI-WUSNs设计中，了解信号的衰减特性至关重要。文献[6,7]对地下介质中磁场传播的基本特征进行了描述。由于传播介质(土壤)是导电的，信号在地下传播与在自由空间传播不同，磁场会因为涡流效应进一步衰减，并且这种效应随着信号频率的增加而增强[8]。在进行传输损耗数值计算时，通常假设导电介质是均匀分布的，但这并不总是切合实际的。对于非均质介质，可以假设不同电导率的传播介质层数，根据线圈相对于介质层的位置，磁场以不同的方式衰减。对于放置在地面上(两种不同电导率介质之间)的发射线圈，文献[7]计算了比例系数。当线圈埋入土壤时，文献[9]分析了信号在多层非均质介质中的传播，给出了非均质介质的等效趋肤深度。文献[10]对常见的地下介质的电磁特性进行了广泛的研究，计算了磁场在穿过大多数常见的岩石和矿物时所受的衰减，并给出了适用于各种地下环境的最加工作频率的表达式。

1.2 收发线圈设计

MI-WUSNs中的每个MI收发器被建模为一个变压器的初级线圈和次级线圈，发射线圈和接收线圈通过准静态磁场的耦合实现信息的传递[5]。另外，在每个线圈上连接一个电容，通过设计适当的电容值，使电路谐振，可以减少路径损耗，从而有效传输信号，等效电路如图1所示。由于MI-WUSNs的传感器节点之间传输距离相对较大，通常采用中等大小的线圈，例如半径为15～25 cm的螺线管[11]。

图1 等效电路

美国纽约州立大学的Guo H等人针对当前MI通信距离短的问题提出了一种超材料增强型MI通信方式，将线圈天线包裹在超材料使能谐振球外壳中，增强MI收发器周围的磁场，使用微型天线即可实现较大的磁场覆盖范围[12]。但球形超材料是理想的均匀性和各向同性的，设计制造非常困难且成本昂贵，文献[13]提出一种利用球面线圈阵列代替理想超材料实现增强型MI通信的设计方案，可以实现负磁导率，通信性能明显提高。澳大利亚的Agbinya团队首次提出将MIMO(multiple input and multiple output)技术应用于无线MI通信系统，分别研究了SIMO(single input and multiple output)[14]，MISO(multiple input and single output)[15]、MIMO[16]3种不同类型的MI通信模型，并分析了信道特点和传输特性，但多线圈之间的串扰问题尚未解决。文献[17]针对MIMO线圈天线阵列中的近场天线耦合进行了建模和分析，并利用超材料启发的天线设计技术得到了天线阵列的最佳配置，提高了信道增益和系统容量，但占用了较多的频谱资源。文献[18]针对传统MI天线阵列实现MIMO传输较困难的问题，提出了具有多极天线的异构天线阵列，从而实现串扰消除，但多级线圈的体积较大使其不便于在地下环境中灵活部署。此外，Guo H Z,Ahmed N,Mohamed N F A等学者分别对三向线圈天线[19,20]和三维六边形线圈天线[21]进行了深入研究，这两种天线均能有效解决单线圈天线较高极化损耗的问题，但对线圈的布局摆放精度要求很高。

1.3 整体信道模型

文献[5]最早提出了MI-WUSNs，可以解决传统电磁波技术动态信道条件和天线尺寸大2个问题，但信道路径损耗依然较大。为解决MI通信的高路径损耗问题，在2个收发器节点之间部署额外的谐振电路(无源中继设备)并将它们组合成波导结构的想法首次在文献[22]出现，MI波导结构示意如图2所示。

图2 MI波导结构

之后,文献[6]假设信道为加性高斯白噪声信道，建立了地下介质中MI系统与MI波导系统的信道模型，推导出发射功率、路径损耗与误码率的解析表达式，分析了土壤特性，线圈尺寸、匝数、电阻和工作频率等对两种系统的影响，证实了MI波导技术可应用于WUSNs。但文献[6]只是做了简单的信道模型设计，它没有考虑土壤介质造成的额外路径损失，对中继元件和收发电路元件没有限制，且载频等系统参数未优化，因此并不适用于实际的系统。文献[23]考虑了介质不均匀性对两种系统的影响，在此基础上，文献[24]考虑了土壤介质导电性造成的损失与传输介质、线圈之间的功率反射造成的损失，分析了MI波导的选频路径损耗和接收噪声功率，讨论了中继元件、电路元件的选择，建立了更真实的MI-WUSN的信道和噪声模型。文献[25]更进一步，通过信噪比(signal to noise ratio,SNR)阈值来考虑MI噪声的影响，建立了一个更加符合实际的路径损耗模型。

为了解地下约束区域的实际信道情况，众多学者也进行了大量的调查与研究。文献[26]概述了磁信号在地下矿山和公路、地铁隧道等约束区域的传播特性，讨论了两种地下环境下MI-WUSNs通信协议设计的研究挑战。文献[27]研究了这两种情况下的信道模型，即隧道模型和房柱模型，并提出一种多模模型来完整地描述地下矿山和公路中的信道情况。对于隧道环境，该多模模型能够很好地描述自然波在震源远区、近区的传播；对于房柱环境，多模模型与阴影衰减模型相结合非常有效。文献[28]基于所提出的多模模型，分析了工作频率、天线的位置和极化、电参数等因素对信号传播的影响。

2 信道性能

在MI通信中，最重要的度量指标是信道容量，根据香农定理，信道容量由带宽和SNR决定。信道带宽由传输介质的频率响应和谐振线圈的质量因数决定，而SNR则由通过传输介质的磁场衰减、环境噪声和接收机灵敏度决定。工作频率应根据传输介质的性质来选择，以达到最高的SNR，并获得足够的带宽。文献[11]采用文献[6]中的信道模型，假设MI波导线圈之间的弱耦合与系统参数无关，推导出MI-WUSNs信道容量的解析式，并讨论了线圈匝数、尺寸、电阻、工作频率等系统参数对信道容量的影响。然而，对于具有高中继密度的MI波导，线圈之间的耦合非常强，并且通过调整系统参数，可以使给定波导的信道容量最大化，但只有当节点间距离大于45 m时，信道容量才能从MI波导中受益；相比之下，低中继密度MI波导的信道容量总是低于直接MI通信[23]。MI波导技术提高了传输距离，但其带宽低导致信道容量十分有限。为此，文献[29]提出了扩展共振(RS)策略，即为每个继电器线圈和收发器线圈分配独特的谐振频率，并通过拉格朗日乘子法提出了谐振频率分配的优化方案，极大地提高了信道的容量。文献[30]探讨了发射和接收线圈特性对接收信号功率和系统容量的影响，线圈的品质因数有助于增强接收信号功率，但不会提高容量，而收发两端采用铁氧体磁芯，可以显著提高信道容量。

以往的研究大多将信道容量作为一种性能度量。相比之下，Kisseleff S等人研究了MI-WUSNs中数据传输速率，并将其作为信道性能的度量指标。文献[6]给出了MI-WUSNs数字传输的最佳方法，其中，当使用真实的发送、均衡、接收滤波器时，数据速率是最大的。但是，该方法只适用于点对点传输，在一般的网络结构中并不适用。文献[9]研究了直接MI通信和MI波导的数字信号传输方案。对于直接MI传输，利用三频带的分频方案可以避免长信道脉冲响应的均衡问题；对于MI波导，使用带宽扩展方案可以避免高的调制阶数。与默认传输方案相比，数据速率均显著提高。文献[29]分析了符号持续时间、调制方式等参数对系统性能的影响，并提出了优化这些参数的新方法，以最大限度地实现给定符号误码率下的数据速率。文献[31]研究了如何根据性能要求和环境变化来选择调制方案，提出一种将由于调制方案造成的数据速率损失最小化的方法，并考虑到容量误差、信号检测和信道估计的需要，扩展了所提出的方法。

3 信道估计

信道估计是每个通信系统中必不可少的信号处理模块。具体来说，它实现了接收机的相干信道均衡和发射机的最佳功率控制，能够显著提高实际系统的性能。在关于MI-WUSNs的研究中，通常假设在发送端和接收端信道状态信息(channel state information,CSI)都是完整的，这样就可以确定最优的系统参数集，从而使整体数据速率最大化，然而,这显然是不现实的，特别是考虑到信道复杂的时变特性。

由于系统在介质中的固定部署，与传统的无线通信相比，信道相干时间可以假定非常大。因此，通过盲估计或数据支持估计方法可以建立接收机侧的信道估计。文献[32]研究了发射机侧的信道估计问题，提出一种利用MI信道特性同时影响发射机和接收机的方法，该方法可以根据准静态磁场现象预测由于环境变化而产生的附加路径损耗，不需要接收端给出CSI的反馈信号，因此不会对周围的设备造成干扰，提高了能源效率。文献[33]根据提出的新的发射机侧信道估计技术，给出了一种用于WUSNs的有限反馈信号的灾难检测和节点通知的新方法。该方法通过利用传输槽的一部分进行随机信道估计访问，避免了信道估计过程中存在强干扰信号，解决了信道估计的模糊性问题。

4 未来的研究挑战

MI-WUSNs的最新进展改变了该领域的主要研究范围。这里将讨论一些尚未解决或有发展前景的新挑战。

4.1 不完整的CSI

由于WUSNs节点是固定部署，很少会出现与假设信道状态有较大偏差的情况，因此不完整的CSI对系统性能的影响通常被忽略。但是，在实际应用中，任何系统参数的一点偏差都可能导致整个理论开发和网络设计的失效，导致整个网络的断开。此外，如果地面上的移动设备连接到网络进行回程传输，由于节点之间的磁耦合，这种移动设备可以在其邻近范围内修改所有网络链路的传输通道。这两种情况都需要通过执行信道估计和更新传输特性来补救。例如，降雨期间土壤湿度的变化会导致河流CSI的变化，此时，传感器网络的工作任务优先级可能需要调整。由于介质损耗与路径损耗增大，网络可能会延迟充电，可能会改变载波频率，增加发射功率，甚至切换到睡眠模式。因此，目前使用的大多数解决方案都需要考虑不完整的CSI。通过引入不同的工作模式(如数据采集、充电、定位等)，并根据信道状态和任务需求选择不同的预优化系统参数，使系统在所有相关信道状态下的性能达到最优化，由此产生的系统将变得稳定且高效。

4.2 有源和无源混合继电器

在MI波导通信系统中可以将有源和无源继电器结合使用，充分利用两者各自的优点，即无源继电器可以使中心频率处的路径损耗保持在较低的水平，而有源继电器可以降低频率选择性。另外，为了提高网络充电的性能，可以单独部署一些有源或无源继电器[34]。如果网络切换到这种模式，这些中继设备将从MI-WUSNs的信道中获取能量，并参与多跳能量中继。不过，由于需要确定每个继电器的最优位置和运行方式，这种继电网络的设计是非常具有挑战性的。

4.3 MIMO技术

在每个传感器节点使用多个线圈，利用传输信道的多样性可以建立平行传输的正交通信信道，进一步改善信道质量和其他性能指标。但是，由于磁收发器的最大空间分集度是3，与线圈轴的正交方向数相同，性能改进可能不是很高。另一方面，为了保证一定程度的连接，使用多个正交线圈会使一些节点意外错位，影响系统的整体性能。因此，这种基于多线圈收发器的地下通信网络的设计仍然是一个具有挑战性的问题。

4.4 与其他WSNs接口相连

MI-WUSNs和其他无线传感器网络(WSNs)之间接口的连接设计或许是未来发展的又一个方向。在这种背景下，可以提出一些未来有希望实现的WSNs组合：WUSNs和无线水下传感器网络(例如用于深海勘探和边防)、WUSNs和自动驾驶汽车(例如充电和导航)、WUSNs和部署在树木等植被上的WSNs(例如用于农业目的和土壤监测)、WUSNs和部署在动物身上的WSNs(例如用于动物定位和更全面地研究动物生活习惯)等。在所有这些组合中，组件之间需要设计特别的接口，系统设计不应受到各组成部分的个别优化的限制，而应使工作模式同质化，使各组成部分的优势得到平衡。