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M .Sheik Dawood* 1,R.Aiswaryalakshmi1,r·阿卜杜勒·Sikkandhar1和G.Athisha2
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| 通讯作者:M .Sheik Dawood,电子邮件:aneesheik@yahoo.com |
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一个标准的无线传感器网络由大量传感器节点的数据处理和通信功能。传感器节点通过收集数据使用无线电发射器,一个水槽直接或通过其他节点的一种方法。无线传感器网络是一个电力消费系统,因为节点执行限制功率电池减少它的生命周期。最佳选择的调制和编码是十分重要的技术在无线传感器网络。本文调查differentmodulation方案的性能和错误控制编码用于传感器网络。调查还分析了调制和编码的作用techniquesto提高能源效率、带宽效率和传感器节点的生命周期。
关键字 |
| 传感器网络、调制、能源效率、编码 |
介绍 |
| 最近已经有了巨大的增长和发展的改进无线传感器网络(WSN)。方案已经应用在一些应用领域包括环境、医疗、军队交通、娱乐、和智能空间[25]。调制和编码提供了重要用户和无线信道之间的联系,并确定系统的性能及其使用的带宽和信号功率的资源。调制和编码过程中发挥了重要作用,提高能源效率和带宽效率的无线网络。特别是在传感器网络,它的生命周期取决于接收器的能源消耗。本文调查调制和编码的作用,因为它们适用于无线传感器网络 |
相关工作 |
| M。谢赫·Dawood et al。(2012)分析了调制方案如BPSK、MSK和QAM和传输的方法来提高带宽和能源效率在容错滑坡区域监测的无线传感器网络。总能量消耗包括电路传输能量和能源消耗。调制方案相比,基于他们的能源消耗在收发器节点。作者还分析了appropriatehomogenous和异构调制方案,提高能源效率和带宽效率在无线传感器网络中。(1] RajendranValli et al. (2012) analyzed a game theoretic model with pricing for power control in a sensor network considering ECC for random, square, triangular and hexagonal deployment schemes where the performance of the proposed power control scheme with RS (Reed Solomon) and MIDRS (Multivariate Interpolation Decoding RS) code for WSN was evaluated in terms of utility, and energy consumption and the result showed that for hexagonal deployment scheme, with the inclusion of ECC, the transmitting nodes power of the was reduced thereby saving energy and increasing the network lifetime. The maximum utility was obtained at minimal transmission power for the hexagonal deployment scheme with MIDRS coding.[2] |
| Himanshu Sharma et al。(2012)分析了一个实际的无线传感器网络的能源消耗情况,底部三层建模的传统网络的物理层,数据链路层和MAC层,WSN节点能耗的优化是通过使用不同的调制方案最大化网络生命周期。也描述了无线传感器网络的设计和模拟场景组成的12个节点500 x500地区和优化能源消耗(无线能源+电路)的每个节点使用合适的调制技术,能耗降低80%的家庭自动化场景。[3] |
| 吴永胜et al。(2012)描述了GBF(分组Bit-flipping)基于PPM信号的解码算法有更好的编码性能与标准的男朋友(Bit-flipping)解码算法相同的解码复杂度。16米的价值时,GBF解码算法有超过2 dB编码增益在系统级别大约10 ^−5,和有更多的编码增益的增加调制的数字。还提供了保证的高阶数字PPM,并取得高能源效率和更好的错误控制。虽然仿真是基于简化AWGN信道,提高了系统的性能当LDPC码的块长度很大。[4] |
| (Sanjeev Kumar et al。(2011)调查Reed-Solomon代码的性能用于编码在数字通信的数据流。性能进行了评估采用二进制相移键控调制方案在加性高斯白噪声(AWGN)信道对称。并得出结论,误码性能改进的编码速率的下降和模拟还表明,大块的误码性能也改善长度。[5] |
| SaurabhMahajan et al。(2011)调查了里德所罗门码的性能进行了测试在代码大小等不同的角度,冗余和编码速率。为了检查理论和实践之间的差距的通信系统,信道编码是用于增强系统性能。还观察到一个适当的选择纠错编码方案可以显著提高系统性能。BERperformance曲线提高码字的大小(代码大小)(n)是恒定码率增加。BERperformance也提高了码字的大小(n)增加类似的纠错能力。误差性能改善(错误校正码提高效率)作为冗余是提高(降低编码速率)。[6] |
| RaghavendraPrabhu(2010)定义和动机的一个度量称为energy-per-goodbit (EPG),代表了能源总成本来传达一个比特的信息没有错误的接收器。虽然发明的方法很一般,可以扩展到几个通信感兴趣的场景,方便分类工作分为两大类:a)标量通道b)平行通道。首先,他们认为一个单载波QAM系统(标量通道),并找到最佳星座大小(频谱效率)和最小化了EPG的传输能量。因此,能源效率的观点提供了一个方便的和统一的角度不同的冲水的解决方案。最后,他们扩展并行通道配方MIMO-SVD系统和MIMO-OFDM-SVD系统(平行通道)。[7] |
| 马苏德•et al。(2010)被认为是传播从基站到移动或下行传输使用多状态正交幅度调制(QAM)和正交相移键控(QPSK)调制方案在Wideband-Code时分多址(w - cdma)系统。并分析这些调制技术时,系统的性能受到加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落。[8] |
| 菲利普和秀树(2010)解释了三个不同的调制类型(例如MQAM、MPSK和MFSK)频繁应用于无线通信的信道容量之间的关系或截止率和信号噪声比(信噪比)来找到减少能源消耗的优化参数每信息比特在点对点无线链接。[9] |
| Padmavathy和Chitra(2010)分析了跳距离估计用于找到所需的最小数量的啤酒花继电器一个数据包从一个节点到另一个节点在一个随机网络的统计方法。的能源消耗和延迟计算最小数量的啤酒花。[10] |
| Maryam Soltan et al。(2008)专注于改善生活的每个集群的传感器在WSN在物理层使用优化技术层次和位置感知如何选择调制方案的传感器可以影响他们的能源效率。还分析了如何将网络中的能量分布更均匀,适当的调制方案的选择不同的传感器。[11] |
| Maryam Soltan et al。(2008)分析了某些物理图层属性如何影响寿命和分层网络的端到端延迟。异构调制方案介绍和报告对能量耗散的空间分布的影响和由此产生的网络。此外,作者讨论了这种非均匀调制方案如何影响固有的端到端延迟由于功率效率和带宽效率的权衡不同的调制方案。[12] |
| Rehna Raj et al。(2008),分析了容错和能量有效的聚类方法,组织整个网络分成更小的集群和子集群组允许相当大的减少沟通和处理开销。子集群的形成也给可能巧妙地处理传感器节点,节点领袖和簇头的失败。还提出了一种容错方法,使用一个基于矩阵的误差近似方法提供近似失败节点的传感器数据。[13] |
| 选手陈et al。(2005)派生的无线传感器网络的生命周期的一般公式拥有网络模型包括网络体系结构和协议、数据收集开始,一生中定义,信道衰落特性和能量消耗模型。,称为最小不等式方法,该协议最大化最小剩余能量在每个网络数据收集。[14] |
| Mhatre, v . p . et al。(2005)讨论了成本效益的异构传感器网络,以减少网络的总成本约束的一生被定义为成功的数据收集旅行的数量(或循环)是可能的,直到连接和/或覆盖丢失。[15]Iranli et al。(2005)调查的节能策略部署无线传感器网络(WSN)的目的是监控覆盖区域感兴趣的一些现象。,两级网络结构的传感器在低水平监测周围环境和微观服务器顶层提供传感器和一个基站之间的连通性。[16] |
| Soltan的和Pedram(2007)分析了分层无线传感器网络与移动覆盖,随着mobility-aware种路由方案,以优化网络生命周期,推迟,本地存储的大小。[17]Manish Bhardwaj et al。(2002)实现节能的基本限制协作上界派生出来的数据收集在日益复杂的传感器网络的生命周期。[18] |
| JamshidAbouei et al。(2009)分析了能源效率的LT码与非相干多状态频移键控(NC-MFSK),被称为绿色调制积极的无线传感器网络(WSN)瑞利平衰减通道和路径损耗。此外,尽管未编码的NC-MFSK优于编码方案d < dT, LT编码之间的能隙和未编码的NC-MFSK可以忽略d < dT相比其他编码方案。他们证明了LT码是有益的在实际与动态位置传感器节点低功耗网络。[19] |
| BenignoZurita阿瑞斯et al。(2007)分析了误比特率和平均能量消耗两个编码方案在文献提出:最低能量编码(我),和修改最小能量编码(MME)。此外,一个详细的能耗模型被描述为一个函数的编码方案,无线传输权力,收发器的特点,无线信道的动态。也是解决分布式无线电功率最小化算法。数值结果表明,我和居里夫人编码方案表现出类似的错误概率,而居里夫人优于我只在低数据率的情况下,大的编码码字。[20] |
| Jaeweon金et al。(2005)分析了直接序列码分多址(码分多址)系统结合修改最小能量(MME)编码。结果表明,该系统明显优于码分多址系统有或没有我编码的能源消耗和比特误码率。这表明结合的居里夫人编码和码分多址无线传感器网络是一个有吸引力的选择。[21] |
| 缙云Zhang et al。(2009)讨论了超宽频系统的各种技术和权衡和表明time-hopping和跳频脉冲无线电物理层加上一个简单的多址技术像迎宾合适的设计。他们还描述了IEEE 802.15.4a标准,一个importantSystem采用超宽频脉冲无线电,以确保可靠的数据通信和精确测距。为了适应异构网络,他们使用特定的调制、编码,包括能被探测到的波形byboth相干和非相干接收机。[22] |
| 晴雯刘大观园et al。(2005)分析了有限长排队的联合效应以及AMC传输通过无线链接)和一般分析方法,并推导出丢包率、吞吐量、平均和平均频谱效率的AMC (ASE)。此外,他们引入了跨层设计,优化的目标包错误率AMC物理层,尽量减少丢包率和平均吞吐量最大化,当加上一个有限长队列在数据链路层。[23] |
| GopinathBalakrishnan et al。(2007)主要性能分析各种错误控制编码的误码率性能和功耗在不同的平台上。并评估这些代码的错误控制性能的比特误码率(BER)通过高斯信道传输随机生成的数据。研究和比较的基础上binary-BCH等三种不同的错误控制编码规范,非二进制BCH码和卷积码,认为与ASIC实现binary-BCH代码是最好的适合无线传感器网络。[24] |
结论 |
| 无线传感器网络是一种rapidlygrowing分区wirelessnetworking领域的。这是对未来theupcoming非常重要的技术。摘要不同调制方案的性能和错误控制编码了基于参数如能源效率、带宽效率和在无线传感器网络中传感器节点的生命周期。这项调查涵盖了所有这些开放研究问题以及他们的解释,指出,代表了节能调制和编码。 |
引用 |
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