源定位和波束形成

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分布式传感器网络已被提出用于广泛的用途。传感器网络的主要用途是监控一个区域，包括探测、识别、定位和跟踪一个或多个感兴趣的目标。这些网络可以在军事上用作战场监视、侦查或者在工厂用作入侵检测。在其他应用中，比如助听器、多媒体、麦克风网络，能够在有噪环境下增强声音信号，以改善理解、识别，以及指示摄像头瞄准。近来集成电路技术的发展使得具有信号处理和无线通信能力的低成本、微型传感器节点成为可能。这些技术进步创造了许多可能性，但也提出了挑战。这些挑战包括，用于源定位的宽带声音信号和振动信号的协同处理，能量受限的分布式传感器网络中的波束形成。这篇论文的目标是对这些问题提供概述。一些之前的系统包括：RSC/UCLA的WINS、UCLA/RSC的AWAIR、UC Berkeley的Smart Dust、USC-ISI network、MIT network、SensIT system/networks,以及ARL Federated Laboratory Ad-vanced Sensor Program systems/networks。

在第一部分，我们考虑源的物理特征和传播特性，讨论传感器网络的系统特性。在第二部分将介绍在源定位、波达方向估计和波束形成方面的早期工作。此外还包括闭式的最小二乘法源定位问题、迭代的ML源定位和波达方向估计。

微型传感器网络的物理特性

如表一，我们先描述一下各种源的物理特征和传播特性。这些特征是传感器网络和算法的设计者所不能控制的。在这篇文章，我们将按声源和振动源来处理这些特性。这两种源用共同之处，但也有显著区别。射频、视频、红外线、磁场源有其他明显的特性，但这里对此不加以考虑。人、小汽车、卡车、轮式/履带式汽车、振动的机器都能产生声波或振动波。这些波被称为宽带信号，因为其高频成分和低频成分的频率比值非常大。对声波（比如30Hz-15kHz），这个比值大约是500，这些波是宽带的。轮式或履带式车辆发出的主要声波在20Hz-2kHz，比值为100。类似地，从轮式车辆发出的振动波主要在5Hz-500Hz，比值也是100。如此看来，感兴趣的声源和振动源基本都是宽带的。另一方面，绝大部分射频是窄带的，因为其最高频率与最低频率之比通常接近1。（比如说，802.11b ISM无线局域网系统的比值为）。窄带信号有一个良好定义的名义波长，而且时延可以由一个简单的相移来补偿。而对于宽带信号，则没有典型的波长，时延必须通过波形的内插来获得。

当声源或振动源距离传感器较近，则受到的信号的波前的弯曲的，其曲率取决于距离，此时称源位于近场。当距离变大，波前变为平面平行，此时称源位于远场。对于远场源，只有波达方向(DOA, direction-of-arrival)的可观测的。举一个简单的例子，当传感器被以统一的距离放在一条直线上时，所有传感器的时延均相同，远场源的波达方向就可以通过时延被稳定地估计出来。对于近场源，其位置可以通过所有相对时延的集合估计出来。

对于一个声源，空气中的传播速度是一个已知的常数，约为345m/s。可测量的空气参数，例如温度和沿源—传感器方向的风速只有次要的影响。但可用于确定一个更精确的传播速度。众所周知，紊乱的大气条件会导致声波波前相干性的损失，并使几十英尺外的波前的相干处理变差。另一方面，对于振动源，传播速度是未知的，且与传播媒介密切相关。瑞利表面波的在媒介(譬如从干燥的沙子到坚硬的岩石)中的传播速度，是空气中声速的0.7到15倍。在大部分的实际情况下，振动的传播介质的非常多变的。这样一来，似乎没有什么基于物理可测量特性的简单模型来估计室外振动源的传播速度。这些物理可测量特性包括介质类型（例如砂岩、石灰岩等等）或介质的机械性质（例如杨氏弹性模量、体积弹性模量、密度等等）。基于所收集的传感器数据的最小二乘法估计技术可以用于估计未知振动传播速度。

另外一个相关的问题是自由空间传播与反射传播。大部分室内房间都有可观的反射。根据材料不同，在不同表面上的反射声波的能量可达10%到90%。在理想的室外环境中，没有声音反射。则此时声音能量与距离的平方成反比。在室外开放空间，来自附近墙壁、山丘、和大物体的反射会造成混响。在另一方面，对于振动的传播，具有不同密度的不同介质的不均匀性，导致相当可观的反射和与频率高度相关的源到传感器的传播方程。这些混响现象使得单个源的波达方向估计和定位变得好像是多个源。由于波达方向估计可能指向反射方向而不是直达方向，这使得定位问题更加复杂。为了有效地消除混响效应，应估计并翻转声音信道的冲激

响应。研究表明振动能量的损失与频率有关，且接受到的振动能量衰减地比距离平方快得多。这意味着一个振动传感器只对近距离的源敏感。这使得为了描述振动源的运动，必须有高密度的传感器网络。尽管如此，随距离的快速衰减仍提供了一种简单性。那就是，在大量的传感器中，只有振动源附近很少一部分传感器是活跃的。有效的振动传播区域很小，从而提供了一种基于简单的传播区域划分，来对多个振动源进行探测、识别、跟踪的简便方法。

表一、物理特性

声源或振动源

窄带或宽带信号

远场或近场

传播速度已知或未知

自由空间传播和混响空间传播

单个源和多个源

基本系统特性

在考虑了源的性质和其传播特性之后，我们将讨论不同的系统概念和特性。这些系统概念和特性都在设计者的掌控之下。表二中的列表包含了用于源定位和波束形成的电源、感应、数据传输、处理以及决策特性。在很多固定位置的传感器网络中，所有节点都有相互连接的电源线和数据电缆。这样一来，用于感应、处理、决策的能量就是无限供应的。数据传输也是可靠的。但是，在这篇论文中，我们假定传感器网络是工作于任意物理环境中的ad hoc网络。如此一来，所有的操作都假定有能量有限的电池驱动的，节点之间所有的数据通信都假定是由低功率、低数据传输速率的无线射频连接提供的。为了实现低成本、低功率，我们假定使用的是被动式的传感器。这些传感器只对所接收到的来自非合作的源的声音和振动波响应。这与复杂的主动的雷达和声纳正好相反。雷达和声纳是复杂的接收机，用来找出目标的反射波中包含的感兴趣的信息。

有一个重要的系统问题是，网络中的传感器是否对所观测的波进行协同感知。所谓协同感知，是说一个传感器所收集的信息是否与其他传感器所收集的信息一起使用。显然，这种方法比各个传感器独立工作更有效率。

表二、系统特性

(1)电源线供电与电池供电

(2)有线连接与无线射频连接

(3)被动传感器与主动传感器

(4)协同感知与非协同感知

(5)协同处理与非协同处理

(6)同步处理与非同步处理

(7)已知传感器响应与未知传感器响应

(8)已知传感器位置和未知传感器位置

(9)宽带信号处理与窄带信号处理

(10)分布式处理与集中式处理

在这篇论文中，我们将讨论同步感知和处理的各种挑战及成本。我们注意到有许多不同程度的同步。而且，我们也可以考虑传感器是否实行同步或非同步感知。这里的同步感知，是指收集数据时加上时间标签，从而可以充分利用在给定时刻的一些共同特性。同步感知意味着必须控制时间差错。连贯的处理要求精确的同步性。例如，一组传感器可以进行空间上连续的处理，以获得源的位置或其波达方向估计。同步的数据必须在小组内分享，但并不比同步地传输到网络的其他部分。与之相反地，不相关的处理技术可能并不需要和其他传感器分享数据；这样一来，对同步的要求得以放宽。一个完全同步感知的系统要求网络控制层相当精确，同时对网络的数据传输也有极高要求。同步子阵列感知无须所有传感器保持完全同步，因此是解决此问题的一种实用的方法。

另一个问题是，传感器的空间增益响应是否已知或者需要校准。而且还有一个传感器问题是，传感器的位置是否已知。在有些情况下，一些传感器的位置是已知的，（或者已估计出来），其他传感器的位置可以通过所有传感器的位置估计出来。所有这些问题对于实际传感器网络的同步都有巨大影响。

总的来说，为了不遭到显著的恶化，处理宽带声音和振动信号必须使用复杂的宽带阵列信号处理、波束形成和均衡算法（见图6）。

这意味着简单的一触式均衡器和常用于窄带射频通信/航空电子系统信号处理的波束形成器在此一般是不适用的。另外一个系统问题是，信号的处理任务是被分配到每一个节点上（或者至少分配到附近的节点上），还是由一个中心处理器节点完成。在【16】的例子中，在的距离，的频点上，使用二进制相移键控调制方式，误码率，随距离的四次方做瑞利衰落的情况下，传输的数据，需要大约3焦耳的能量。用样多的能量可以在一个的通用处理器上处理300百万条指令。这就是说，处理条指令与传输数据所需能量相同。其他实际的传感器网络中，这个比例是。这些结果表明，如果传感器架构允许，分布式本地处理比中心处理更节能，因为后者需要大量的通信。当然了，不是所有算法都适用于分布式处理，如表二所示。

自组织和Ad Hoc 网络

传统的计算机/通信局域网有着固定的拓扑结构和节点数。这些网络的设计目标是使数据吞吐量最大。另一方面，如前所述，大部分传感器网络的目标是，在未知环境下，探测、识别、定位、波束形成，并跟踪一个或多个静止或运动的源。如此一来，传统的计算机/通信网络的设计准则在这里一般是不适用的。一个节点应当包含一个或多个一种或多种（例如声音的或振动的）传感器，一个联合处理器，一个收发器。这些节点可以以多种方式部署。它们可以以某些受控的方式被放在植物四周，或者在道路交叉口附近（如图一所示）。它们可以通过经过道路的使用者来快速部署，或者甚至可以通过从卡车、飞机上随机撒下。

很显然，为了能使用这样一个传感器网络，我们应该使这些节点能在一些近乎随机部署的条件下，以最小的能量、最少的时间，自组织为一个可用的Ad Hoc 网络。在适当的组织后，网络应当能够从不同的节点传输数据到下一层用户。鉴于收发器的发送和接受距离都很近，需要使用节能的多跳路由。作为使用多跳路由的步骤之一，必须对邻近节点的概念进行定义。而且，因为接收器使用的能量几乎和发送器所使用的一样多，这些收发器必须尽可能长时间地处于关闭状态。接收器起初只以低的时间占空比监听。但是，当一个节点开始活跃，收发器会发送、接收、转发信息包，进入需要更高时间占空比的多跳阶段。

用于能量受限的通信和信号处理的分层结构

在很多传感器网络（例如 AWAIRS 【2】）中，节点以不同的方式运作，以执行不同的任务。这些任务的电能消耗不同。依赖于节点角色的不同操作要求传感器网络具有分层体系结构。一般地，相对低功耗的传感器和相关的电子设备总是处于打开状态。且它们的阈值设置在周围环境的背景噪声水平之上。当一个具有有效强度的源进入该传感器网络，一个或多个节点将被触发。如果节点中的一个不同类型的传感器也被激活，那么它们综合作用的结果会增加真实检测，减少虚假检测。这些节点的处理器也可以执行源识别任务。此外，如果在同一节点中有多个同一类型的传感器，那么我们就可以从那个节点对源进行波达方向估计。我们应当注意到，以上所述的所有操作都是在单个节点的层面上进行的。没有必要把一个节点所收集的原始数据传输到其他节点或下一层用户。当然了，源的探测结果（可能还要包括探测的可信度）、源的可能的身份、源的波达方向估计和上述事件发生的时间都需要从每个活跃的节点传送到下一层用户。在这种情况下，通过传感器网络传输的信息量是相对较低的。在图2 中，这些操作处于分层结构体系中标注为“节点内协同感知和处理”的较低的层次里。

图6.有两个源、三个传感器的盲波束形成的方框图

图1，

图２．显示出增加的通信、计算、和能量开销的分层体系结构