通信实验数据的分布式智能无线传输及共享方案

林昀轩， 刘 超， 包建荣， 姜 斌， 朱 芳， 何剑海

（1.杭州电子科技大学通信工程学院，杭州310018；2.宁波职业技术学院电子信息工程学院，浙江宁波315800）

0 引 言

当今，各高校常把创新型人才培养作为教学目标。但受传统教育理念影响，高校提供给学生的课内实践机会相对较少。学生仅掌握书本理论知识，而缺乏创新意识和能力［1］。本文借助大学生创新创业项目，对分布式无线传输模块开展了研制，以培养学生创新和动手能力。

相比有线实验设备，无线实验设备因其铺设简单、携带方便等优点被广泛应用［2-4］。在实验教学过程中，因数据共享距离过远、传输过程中存在障碍物干扰等影响，无线设备常存在数据共享传输不稳定问题［5］。本文提出了一种通信实验数据分布式智能无线传输与共享方案，无线实验设备可彼此作为中继节点，协助传输实验数据［6-7］。对通信实验箱进行再次开发，增加了分布式无线传输模块。该模块可根据各无线实验设备的反馈信息，采用不同数据共享方式，较好地改善系统中断性能。

1 系统总体结构及硬件

本文设计了如图1所示的无线数据共享系统。该系统主要包括无线实验设备、分布式中继节点和教师监控设备。当学生利用无线实验设备完成实验后，教师可通过分布式无线中继传输模块实时获取学生的实验数据，并自动校验数据是否准确。当某无线实验设备与教师监控设备之间传输链路不稳定时，可采用分布式中继节点协作传输信息，使得教师监控设备获得实时、准确的信息。

图1 通信实验无线数据共享系统总体结构

分布式无线传输模块的通信实验箱硬件结构如图2所示。采用了带模拟/数字（A/D）转换的单片机作为系统核心部分。同时，包含存储器、无线保真（WiFi）射频模块及数据端口输入/输出（I/O）等器件。

图2 通信实验箱硬件结构示意图

2 系统传输协议改进

在整个无线数据共享系统中，每个无线实验设备既可作为源节点，又可作为潜在的分布式中继节点。教师监控设备为目的节点。整个协助传输过程分2个时隙完成。在第1时隙，源节点同时传输数据给中继和目的节点。中继和目的节点接收到的数据为：

式中：PS为源节点发射功率；hSD、hSR分别为源-目的节点（S-D）和源-中继节点（S-R）链路信道系数，服从均值为0、方差分别为δ2和δ2的复高斯随机分布；

SDSRnSD、nSR为加性高斯白噪声，服从均值为0、方差为N0的复高斯分布。

在第2时隙，根据S-D和S-R链路的信道质量，共有4种传输情况（其中门限T=（22R-1）/SNR［8］，R为信息传输速率；SNR为发送信噪比）：

第1时隙，目的节点能正确接收源节点发出的数据，采用非协作传输方式。

第1时隙，目的节点无法正确接收源节点发出的数据，需在第2时隙对数据重传。此时目的节点接收到的数据形式与式（1）相同。

第1时隙，目的节点无法正确接收源节点发出的数据，需中继节点在第2时隙采用译码转发（DF）［9］协作转发数据给目的节点。此时，目的节点接收到的数据为：

式中：PR为源节点发射功率；hRD为R-D链路信道系数，服从均值为0、方差为的复高斯随机分布；nRD为中继-目的节点（R-D）链路的加性高斯白噪声，服从均值为0、方差为N0的复高斯随机。

第1时隙，目的节点无法正确接收源节点发出的数据，需中继节点在第2时隙采用放大转发（AF）协作［10］转发信号给目的节点。此时，目的节点接收信号为：

2.1 分布式传输目标函数分析

误符号率，即误码率，用于衡量协作传输系统数据传输的可靠性［11］。根据上述分析，增强选择混合译码放大转发协作（ISHDAF）的误符号率（SER）可用下式表示：

式中：PDT（e）、PDRT（e）、PDF（e）和PAF（e）分别为直传、源节点重传、采用DF和AF协作时的SER；Pr（|hSD|2＞T）为|hSD|2＞T时的概率。

因为|hSD|2、|hSR|2和|hRD|2服从参数为的指数分布，且相互统计独立，故有：

当调制方式为多（如M）进制相移键控（M-PSK）时，接收端的误符号率P（e）为［12-13］：

式中，b=sin［2π/M）；r为接收端信噪比。

在前2种模式，实验数据由源节点直接传输，系统SER可用式（7）表示。当采用协作传输方式时，只有中继节点在第1时隙正确接收源节点发出的数据时采用DF协作，否则采用AF协作。所以，系统SER也可用式（7）表示。而且，已知4种模式下的目的节点接收信噪比分别为：

将式（8）代入式（7），得到：

因rSD、rDF和rAF均服从指数分布，根据指数分布的矩量母函数，得到：

因在高信噪比时，有：

将式（10）、（11）代入式（9），并计算可得：

将式（6）、（12）代入式（5），即可得到ISHDAF协作的SER表达式。

在总功率约束下，即PS+PR=P（P为固定值），ISHDAF协作最优功率分配问题，可转为以下优化问题：

因门限T随PS而改变，将其代入式（13），并使用拉格朗日乘数法，无法得到PS和PR的闭式解析式。故本文采用改进的遗传算法［14-15］解决这一问题。

在我们的课后辅导中必须要强调重点的突出，如果不突出重点，没有充分地体现出分层教学的特点，那么会导致很多学习弱的学生还是对学习的知识一知半解，不能够有效的吸收，从而产生厌学情绪。对于学习强的学生会感觉学习内容没有任何的难度，失去学习的激情。那么在小学数学的课后辅导中应该注重哪些重点呢？

2.2 改进的分布式传输遗传算法实现

设源、中继节点的发射功率分别为：

式（13）中的功率分配问题可转化为求解最优功率分配因子α 的值。将式（14）、（15）代入式（5），则其转变成只拥有单一未知数α的复杂多项式。可采用遗传算法来求解最优功率分配因子α。同时，算法中个体自适应度函数为式（5）的倒数。

为减少算法耗时，对传统遗传算法进行了改进。在优化算法中，种群中个体染色体长度随当前总功率自适应改变，初代个体数目与染色体长度成正比。当功率分配最大偏差固定为t时，为求得最优功率分配因子α，个体染色体长度l应满足：

根据式（16），当总功率P较小时，l不需太长即可达到所需功率分配最大偏差。当总功率较大时，为验证微小功率分配偏差θ对系统SER影响不大，可假设此时源、中继节点处的功率为：

式中，θ＜ ＜P=PS+PR。将式（17）、（18）代入式（5），即可证明微小功率偏差分配对SER影响不大。为提高算法总体性能，当总功率较大时，功率分配最大偏差t可稍降低。当系统误符号率的最大误差c受限时，功率分配最大偏差t可由以下优化方程给出：

式中，PISHDAF（P）为源节点功率为P时的SER。

根据式（19），不同总功率下的功率分配最大偏差t见表1，其中c为10-4。

表1 不同总功率下的功率分配最大偏差

2.3 实验数据传输流程

本文所提无线数据共享系统的传输流程如下：

（1）教师在完成实验任务布置后，在后台系统录入本次实验可能的数据范围，以便对学生传送过来的数据进行自动校验；

（2）学生完成部分实验后，点击“保存”按钮，将实验数据缓存至存储器中，以防实验设备断电等突发情况发生导致实验数据丢失；

（3）数据保存完成后，无线传输模块将自动同步数据传给教师端，校验数据的正确性。此时，正在传输数据的无线实验设备可作为源节点，其余未在传输数据的设备节点均可作为中继节点，教师端监控设备作为目的节点；

（4）作为中继节点的无线试验设备根据接收链路的信道质量，选择不同协作方式转发数据给目的节点；

（5）目的节点接收到源、中继节点发送过来的数据后，对数据进行译码，得到学生传输过来的实验数据；

（6）教师端监控设备接收到实验数据后，在后台与预先设定好的实验数据自动比对，并将比对结果显示在前台页面供教师查看。根据比对结果，教师可实时了解学生实验情况，并为与预期实验结果相差甚远的学生提供针对性指导。

3 仿真测试

为验证教师端监控设备接收数据的准确性，进行以下仿真。在仿真测试中，设置数据传输速率R=1 bit/s，加性高斯白噪声方差N0=1。实验数据采用2PSK调制，海明距离L为2，罚函数为0.1。若无特殊说明，有

本系统所采用功率分配算法收敛性如图3所示。

图3 改进遗传算法迭代次数与最优α取值关系

设置系统总功率P=1 W，种群大小分别为30、60和100。由图3可见：当种群大小为30时，因群体多样性偏低，算法在迭代次数为31次时才收敛。随着种群大小增多，初代群体多样性提高，算法只需少量迭代即可产生最优个体，即最优功率分配因子α。当种群大小为60和100时，算法分别在第6和第4次得到收敛。在每次迭代中，经选择、交叉、变异等操作，算法将保留自适应度最高的个体作为下一次迭代父代。这一代个体继承了上一代的优良特性，逐步朝着最优解方向进化，故无论种群为30、60还是100，算法终将收敛于同一最优α值。

在不同总功率下3种算法的耗时如图4所示。由图4可见，为实现同精度功率分配，总功率较低时，遗传算法耗时略大于枚举法，但相差不大。随着总功率提高，枚举法耗时大幅上升，远大于遗传算法耗时。总功率为90 W时，相比枚举法，遗传算法可减少约65 s耗时。随着总功率提高，为实现同精度功率分配，传统遗传算法个体染色体长度增大，算法耗时增加。但据式（5）、（17）、（18）计算得：这种染色体长度的增大并不必要，微小功率偏差分配对SER影响不大。

图4 3种算法运行时间对比

如图5所示，在不同总功率P约束下，3种算法获得的最优α取值。

图5 3种算法最优α值对比

因个体染色体长度较低，改进遗传算法功率分配最大偏差小于传统遗传算法，故最优α取值存在微小偏差。但据式（5）、（14）、（15）计算得：微小α 偏差对SER影响不大。结合图4、5得：相比传统遗传算法，改进算法可实现等效功率分配，耗时更少。

图6所示为等功率分配时ISHDAF、增强选择放大转发（ISAF）［16］、增强选择译码转发（ISDF）数据共享系统与自适应功率分配时ISHDAF数据共享系统的SER性能。

由图6可见：等功率分配时，因ISDF协作在中继处存在错误解码传播问题，SER最高；相比ISAF协作，ISHDAF协作的SER有明显降低，在SER为10-4时，ISHDAF协作可得约1.03 dB功率增益。当总功率提高时，ISHDAF协作的门限值T降低，的概率增大，信号主要靠源节点传输和重传。根据式（13），将更多功率分配给源节点，可显著降低SER。自适应功率分配时，ISHDAF协作的SER可进一步降低。在SER为10-4时，相对等功率分配，自适应功率分配可得约0.62 dB功率增益。

图6 4种不同数据共享通信系统SER仿真

4 结 语

为提升当代大学生实践能力，借助大学生创新创业项目，指导学生对分布式无线传输模块进行优化，并提出一种通信数据分布式智能无线传输与共享方案。经测试，该方案满足实验室数据传输与共享要求，可有效解决无线实验设备因数据共享距离过远、传输过程中存在障碍物干扰等原因导致数据传输及共享的不稳定问题。