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1、基于室内办公环境的WSN信道衰落模型的分析张先毅1,2,王英龙2,1,3,赵洪磊3,郭强2(1,山东师范大学 信息科学与工程学院,济南 250014;2,山东省计算中心,济南 250014;3,山东轻工业学院 信息科学与技术学院,济南 250353)摘要：针对室内环境下无线传感器网络信道衰落的不确定性，提出一个室内环境下无线传感器网络的信道衰落模型。本文根据对无线信道衰落模型的理论研究和无线传感器网络信道衰落测试系统室、内外实验数据的分析，得到无线传感器网络信道衰落模型的各个参数，确定了无线传感器网络室内信道衰落模型。实验证明此衰落模型在实际网络的节点部署和节点定位中的作用优于其他无线信道衰落
2、模型。关键字：无线传感器网络；信道衰落模型；接收信号强度中图分类号:TP393 文献标识码: AThe analysis of the indoor channel fading model in wireless sensor networksZHANG Xian-yi1,2,WANG Ying-long 2,1,3,ZHAO Hong-lei3,GUO Qiang2(1 Dept of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan Shandong 250014,China;2 Shandong
3、 Computing Science Center, Jinan Shandong 250014,China;3 Dept of Information Science and Technology, Shandong Institute of Light Industry, Jinan Shandong 250353,China)Abstract: Aiming at the uncertainty of wireless sensor networks in the indoor physical environment, a model about channel fading in w
4、ireless sensor networks is proposed. According to the theoretical approach in wireless channel fading model and the analysis of the indoors and outdoors experimental datum in channel fading model which comes from the testing system in wireless sensor networks, the various parameters of channel fadin
5、g model for the WSN are got, then the indoor channel fading model in wireless sensor networks is confirmed. The practical experiment shows that this model is better than the rest of the wireless channel fading model in the node location and deployment.Key word: Wireless sensor networks; channel fadi
6、ng model; the received signal strength indication (RSSI)0 引言无线传感器网络123是一种具有广泛应用前景的全新的技术,现在大部分研究集中在传感器网络的路由层和MAC层,忽略了其物理信道特征。因此关注其物理信道特性，特别是信道衰落模型对增强网络的连通性、节省收发节点的能量消耗、增加网络生存周期有指导意义。通常理论上对各种无线网络(GPS、UWB和蓝牙)物理信道的研究都是利用无线信道模型4来进行的，因此研究无线传感器网络的物理信道模型也是由此开始的。目前较为典型的无线网络室内信号衰落模型主要有: Devasirvatham模型5、马特内-马
7、恩纳(Keenan-Motley)模型6等，但一方面这些模型不适合无线传感器网络节点覆盖范围小、数据随周围环境变化明显和电量不充足的物理特性，另一方面这些模型在无线传感器网络实际环境的节点部署和节点定位中偏差明显，网络覆盖率低，达不到工程应用的实际需要。因此本文采用自己研发的无线传感器网络测试系统结合无线传感器网络在室内、外环境下物理信道的特性，选择适当的场景对衰落参数进行实际测算，最终确定室内办公环境下无线传感器网络的衰落模型。1 无线网络信道模型及无线传感器网络室内信道模型的分析通过无线信道传输的信号波形会受到多种物理信号的影响，从而使无线接收端接收的信号出现失真, 最终导致整个网络数据出
8、错，影响通信。因此分析无线网络信道模型，特别是无线传感器网络的信道模型对于提高无线传感器网络的通信质量，保证网络中数据传输畅通具有重要的意义.8自由空间方程给出了接收节点距发射节点距离处天线的接收功率的表达式表示为：8，其中、为收发功率，是收发节点之间的函数；、为收发天线的增益；为收发节点之间的距离；称为远场距离；系统损耗为与传播无关的系统损耗因子,表示系统硬件中无损耗；为波长。无线传感器网络室内环境信道模型与传统的无线通信信道模型是不同的，在建筑物内无线传感器网络的通信传播受到一些特定因素（如：建筑物的布局、建筑材料、建筑类型等）的严重影响，因此不能将自由空间信道模型简单的应用于无线传感器网
9、络室内的信道模型，根据自由空间无线信道模型公式（1），对于非自由空间这一模型具有一般性：8式中，是信道衰落参数，其取值范围为之间。对应自由空间信道损失，对应建筑物阻挡的传播阴影区8。经研究表明，室内的无线传感器网络信道模型服从距离功率定理，即：9，表示零均值，标准方差为的高斯正态随机变量，单位是。将收发天线增益、发射功率、远场距离、系统损耗因子等条件代入公式(5)中可得。自无线传感器网络出现后许多研究人员都致力于无线传感器网络的室、内环境信道模型的分析研究，、两个参数的研究一直是科研人员研究的重点，它们也是本文研究的重点。2 无线传感器网络室内环境的信道模型和参数的分析2.1 无线传感器网络室
10、内信道衰落模型的测试步骤基于国内外研究人员的工作成果，结合无线传感器网络在室内外环境下的特性，我们采用如下步骤对无线传感器网络的信道模型的参数进行测试：(1)采集室外环境下信道衰落数据，参考无线网络自由空间信道衰落方程，对得到的数据进行优化，确定信道衰落参数值；(2)采集特定的室内环境下信道衰落数据，参考无线传感器网络非自由空间信道衰落方程，对数据进行优化，得到零均值；(3)确定室内环境下无线传感器网络的信道模型并通过实际环境验证无线传感器网络室内信道模型的可信度。2.2 无线传感器网络室内信道模型的测试实验试验使用的是自行研发的无线传感器网络的测试系统具有监视源节点和目标节点运行状况、测试节
11、点接收信号强度、抓取数据包信息、数字智能信息化处理等功能。测试工具包括上位机、通信连接设备及与上位机之间进行通信的无线传感器网络节点（在此使用的是CC2430收发芯片）等。在测试过程中通过上位机运行无线传感器网络测试系统，收集接收节点与发射节点之间的接收信号强度(RSSI)101112。测试过程中采集的数据包信息如图1所示：图1无线传感器网络测试系统在某处接收的数据包信息Figure 1.The information of data packet in the wireless sensor networks testing system2.2.1信道衰落参数的确定选择适当的室外环境，调试无
12、线传感器网络测试系统，按照系统要求设置参数，同时将传感器芯片CC2430的发射功率调整为2450MHz，利用100个节点做连续的测试，从数据包中提取数据(RSSI)，再将得到的数据利用公式进行优化。这里我们给出整理后的部分数据：如表1所示。表1 无线传感器网络室外信道衰落数据（注：数据均是在常温、干燥、微风条件下得到）Table 1.The datum of the outdoor channel fading in wireless sensor network 所得信道衰落数据经Matlab处理后得到图像如图2所示。图2室外无线传感器网络的衰落图像Figure 2.The outdoor
13、channel fading image of the wireless sensor networks由图2分析可知：无线传感器网络的信道衰落数据是从的区间开始的；在米的区域内，数据集中在范围内；在米的范围内，数据在的区域内上下波动；自米的范围里，数据基本集中在的范围内变化。根据公式(4)进行参数的设置：频率、室外环境的零均值,在取不同情况下的值，处理得到其图像如图3所示。图3无线传感器网络信道模型的衰落图像Figure 3.The channel fading model image of the wireless sensor networks由图3分析可得在从米范围内信道衰落数据变化明
14、显，在米内曲线的数据变化相对缓慢，并且值越大，单位距离内的信道衰落数据变化越剧烈。由图2和图3的比较可以得出在这一条件下，无线传感器网络的信道衰落参数是介于间的一个值。取之间的值分别和测试的数据相比较，确定在此环境下。2.2.2信道衰落零均值的确定在室内条件下，按照同样的要求设置系统参数，进行连续的测试，接收信道衰落数据RSSI，利用公式(7) 对RSSI进行优化。在这里我们也给出整理后的部分数据：如表2所示。表2无线传感器网络的室内信道衰落数据（注：数据均是在常温、干燥、微风条件下得到）Table 2.The datum of the indoor channel fading in wir
15、eless sensor network信道衰落数据经Matlab处理后得到图像如下图4所示。图4室内无线传感器网络的衰落图像Figure 4.The indoor channel fading image of the wireless sensor networks根据公式(6)设置其中的，得将不同收发距离的信道衰落数据和按照室内环境下测试信道衰落数据进行比较得：表3 无线传感器网络室内环境下信道衰落数据和信道模型衰落数据比较Table 3.The comparison of the datum on the indoor channel fading model to the datum
16、 of wireless channel fading model in the wireless sensor networks将衰落数据利用公式 进行修正得到。到此确定在室内办公环境下无线传感器网络的信道模型为：。2.3 无线传感器网络的信道衰落模型的试验验证选定一个室内环境，进行无线传感器网络信道模型的实测，测试室内办公环境下无线传感器网络信道模型的准确性。在保证网络覆盖率和网络数据传输的情况下，分别将网络实际的测试数据和按照Devasirvatham模型5、马特内-马恩纳(Keenan-Motley)模型6及得到的室内办公环境下无线传感器网络的信道模型得到的数据进行比较，从单位距离内数
17、据的衰落情况上和无线传感器网络中的节点定位和节点部署的覆盖率情况上都表明得到室内办公环境下无线传感器网络的信道模型和按照实际环境测试的信道衰落模型相比是误差是最小的，因此我们得到的室内办公环境下的无线传感器网路信道模型在室内环境是可行的。3 结束语本文以无线传感器网络信道模型为研究重点，通过无线传感器网络测试系统对室、内外环境下的无线传感器网络的信道模型和参数进行测试，得到一个以办公环境为测试现场的室内无线传感器网络信道模型，并通过多模型比较测试实验对模型进行了验证。本文的研究过程具有一般性，即可依据类似的方法得出不同类型的无线传感器网络在不同环境下的信道模型，该模型可为无线传感器网络的底层应
18、用提供一定的理论依据，并可为上层协议的分析及设计提供有价值的参考。参考书目：1Akyildiz IF, Su W. Wireless sensor networks: a survey J.Computer Networks, 2002, 38(4): 3934222任丰原，黄海宁，林闯。无线传感器网络J。北京：软件学报，2003，14(7)：128212913Pottie GJ, Kaiser WJ. Wireless Integrated Network Sensors J. Communications of the ACM,2000,43(5):51584Holger Karl, An
19、dreas Willing. Protocols and Architectures for Wireless Sensor NetworksM 邱天爽，唐洪，李婷，杨华，姜一，等译.无线传感器网络协议和体系结构.北京：电子工业出版社，2007.76-83.5侯玉华。PHS和WLAN共用室内覆盖系统实现室内覆盖J。深圳：中兴通讯技术，2008，7，256125656H.Sampath, S.Talwar. “A fourth-generation MIMO- OFDM broadband wireless system: Design, performance, and field trial
20、 results”,IEEECommun.Mag,pp.143-149, 20027T.S.Rappaport. Wireless Communications-Principles and Practice J. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2002.40(3):128-1768Theodore S Rappaport. Wireless communications: principles and practice. S: Prentice Hall PTR, 19969Chipcon Inc.CC2430.2.4GHz IEEE 802.
21、15.4/ZigBee-ready RF transceiver datasheetS/OL.http:www. 10 Whitehousek, Cullerd. Calibration as parameter estimation in sensor networks C Proceedings of ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Application. New York: ACMPress, 2002:59267.11 Hightowerj, Wantr, Borriellog. SpotON: a
22、n indoor 3d location sensing technology based on rf signal strength, Report 00-02-02 R.Seattle, USA: Department of Computer Science and Engineering, University of Washington, 2000.12NILM, LIU Yunhao, LAUYC,etal. LANDMARC: indoor location sensing using active RFID C Proceedings of IEEE PerCom. Piscataway, USA: IEEE,2003: 4072415.张先毅 电话：13869116280 办公室电话：82605231 邮箱：zhangxiany
