传感网中无线并行模拟函数计算的分析和优化设计

Wireless analog function computation combines data transmission and computing in wireless sensor networks (WSNs), which enhances the real-time computing and data transmission capabilities of WSNs. However, current researches focus on single-input single-output (SISO) systems, where only one analog function is computed at any time. For the WSNs with tasks of real-time computing and transmission of large-scale data, this project addresses the problem that how to improve data throughput of wireless analog function computation. We propose the wireless multiple-input multiple-output (MIMO) parallel analog function computation by employing the MIMO techniques and signal alignment techniques. We analyze its computation performance and study its optimization design. Considering that the active or passive eavesdroppers exist and the transmitters only know the non-ideal channel state information where the channel uncertainties are modeled using the Gaussian distributed stochastic model and the norm-bounded model, we investigate the optimization designs for wireless MIMO parallel analog function computation. At last, we establish the energy consumption and delay models for the wireless analog function computation in WSNs and propose the multi-objective clustering optimization design by employing cooperative communication techniques and considering the energy consumption and delay tradeoff. Our study will provide theoretical basis and technical support for dealing with real-time computing and transmission of large-scale data and system optimization in WSNs.

无线模拟函数计算结合传感网的数据传输与计算，能够提升传感网的数据实时计算和传输能力，但目前的研究侧重于单入单出（SISO）系统，同一时间只能进行一种模拟函数计算。针对存在大规模数据实时计算和传输的传感网，本项目首先从提高无线模拟函数计算的数据吞吐量入手，利用多入多出（MIMO）技术和信号对齐技术，把无线SISO串行模拟函数计算改造成无线MIMO并行模拟函数计算，分析其计算性能，研究其优化设计；接着，我们考虑存在主动或被动工作方式的窃听者，考虑发送端仅知非理想信道状态信息，其中信道估计误差分别采用高斯分布统计误差模型和范数受限误差模型建模，研究以上情况下无线MIMO并行模拟函数计算的优化设计；最后，我们建立传感网无线模拟函数计算的能耗和时延统计理论模型，提出能耗与时延折衷的基于协作通信技术的多目标分簇优化设计。本项目为传感网处理大规模数据实时计算和传输以及系统优化设计提供理论依据和技术支持。

本项目针对存在大规模数据实时传输的传感网，首先从提高传感网吞吐量入手，提出了传感网中无线多址接入多入多出（MIMO）并行模拟函数计算的计算方法，提出了无线MIMO并行模拟函数计算的优化设计，提出了发送端仅知非理想信道状态信息情况下的无线MIMO并行模拟函数计算的鲁棒收发机设计；接着，我们从提高频谱利用率和传输效率入手，研究了基于非正交多址接入的多入单出（MISO）和MIMO数据传输技术，提出了基于非正交多址接入的功率分配和波束成形优化设计，考虑发送端仅知非理想信道状态信息，其中信道估计误差采用范数受限误差模型建模，提出了鲁棒波束成形优化设计；然后，考虑存在主动工作方式的窃听者，提出了基于非正交多址接入的MISO和MIMO系统的安全波束成形优化设计；最后，我们提出了基于非正交多址接入的协作中继系统功率分配和波束成形联合设计，提出了基于非正交多址接入系统的缓冲辅助中继通信，提出了协作非正交多址接入无线MIMO通信系统。本项目为传感网处理大规模数据实时计算和传输以及系统优化设计提供了理论依据和技术支持。在项目执行期间，我们在业界公认的国际顶级或重要科技期刊上发表学术论文共26篇（有本项目资助标注），其中IEEE Transactions期刊论文14篇，SCI收录26篇，另有1项授权专利。2017年度获广东省科学技术奖自然科学类二等奖，本人排名第二。项目培养了5名硕士生，还有多名博士硕士学生在读，他们都在项目研究中起到了非常关键的作用。在项目执行期间，我们发表的26篇学术论文SCI引用次数共计336次，其中1篇论文入选2019年五月/六月ESI高被引论文（IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 8, pp. 7563-7567, 2017）。