基于动态观测器的无线传感网链路质量估计系统研究

The performances of Wireless Sensor Networks extremely correlate with the accuracy of Link Quality Estimation. The Link Quality Estimation usually implemented through packets exchanges, which distinguishes itself from the research of Channel Estimation. The input parameters of Link Quality Estimator have to rely on the wireless transceiver resulting in the loss of information and observation noise. All these factors make the Link Quality Estimation to be a complex problem without an ideal solution. In this research, we propose to utilize space state model, system identification, and dynamic observer to increase the estimation accuracy. The link quality estimation problem will be converted into an optimization problem in space sate model. The proposed dynamic estimator based solution is expected to significantly increase the accuracy while decreasing the implementation cost at the same time. As a result, WSNs will be able to deploy in complex scenarios, promoting the whole WSN industry of China.

工业、军事等复杂环境下的无线传感网对链路质量估计的准确性提出了更高的要求。与物理层的信道质量估计技术不同，链路质量估计多依靠数据包交换实现观测与估计，其输入参数经过无线收发器抽象，信息量有较大损失且叠加了非高斯的观测噪音。这些因素导致了链路质量估计的复杂性。因此，我们突破传统的以通信协议为主体、应用驱动的解决方案框架，提出应用状态空间建模、系统辨识和动态观测器的崭新方法，将链路质量估计转化为对状态空间中未知状态参数的最优化求解问题，从而将对无限长度的目标观测与重建转化为对有限参数的观测估计与优化问题。本研究提出的方案能有效抑制观测噪音影响、显著提高估计系统效果、降低部署开销。本研究是对前人重要研究成果的继承与创新性拓展，为无线传感网链路质量估计开辟一条能够提供严密的理论分析的研究途径和框架性解决方案，从而支持无线传感网在高阶复杂场景中的大规模推广，为推动我国无线传感网产业发展贡献力量。

工业、军事等复杂环境下非平稳时变信道对无线传感网的链路质量估计准确性提出了更高的要求。本研究首先推导建立了无线传感器网络链路在多径衰落环境下的信道模型理论体系，揭示了以RSSI为代表的传统链路质量指标在此类场景下无法提供令人满意的性能的本质原因。相应的本研究提出将非平稳的多径信道变化映射到连续时变的Rician分布参数空间上来进行链路质量估计。为此，进一步研究了基于二维高斯混合模型的有调制IQ流Rician分布参数的最大似然估计方法。以此为基础，建立增广的状态空间模型，从而将估计误差映射为平稳的观测噪音，将时变非平稳的链路质量动态过程映射为分段平稳的状态噪音，进而设计动态观测器来有效提高链路质量估计性能。基于NI USRP软件无线电平台的工业现场实验结果表明同等条件下动态观测器方案的准确度显著提高，且在不同场景下均保持稳定性能。该方案无需改动无线收发器射频模拟电路，计算开销低，能够较为容易的固化到无线传感网收发器的数字部分中，从而提供准确稳定的链路质量估计指标，支持无线传感网在高阶复杂场景中的大规模应用。