本發(fā)明屬于協(xié)作通信
技術(shù)領(lǐng)域：
，更具體地說，涉及一種無線傳感網(wǎng)中能量采集節(jié)點的聯(lián)合路徑選擇和功率分配方法。
背景技術(shù)：
：傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了傳感器技術(shù)、嵌入式計算技術(shù)、計算機(jī)及無線通信技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)，能夠通過各類集成化的微型傳感器以協(xié)作方式實時監(jiān)測、感知和采集各種環(huán)境或監(jiān)測對象的信息，通過嵌入式系統(tǒng)對信息進(jìn)行處理，并通過自組織無線通信網(wǎng)絡(luò)將所感知的信息傳送到用戶終端，從而真正實現(xiàn)“無處不在的計算”理念。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由多個帶有傳感器，數(shù)據(jù)處理單元及通信模塊的節(jié)點，根據(jù)數(shù)據(jù)采集任務(wù)的需求自組織而成的網(wǎng)絡(luò)。其任務(wù)是從環(huán)境中采集用戶感興趣的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源節(jié)點負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集，所采集到的數(shù)據(jù)通過多個中間節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)以多跳方式傳遞給數(shù)據(jù)接收者(Sink)，通常數(shù)據(jù)在經(jīng)過中間節(jié)點時，需要一定的處理，去除冗余性提取有用信息。目前的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)常應(yīng)用于軍事、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療健康、空間探測、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。歸結(jié)起來，無線傳感網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的全面融合，將成為21世紀(jì)全球新一輪社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)力量，但同時也引出了幾個函待解決的問題：1)無線傳感網(wǎng)絡(luò)中會存在大量待通信節(jié)點和大量需要流通的數(shù)據(jù)，為了達(dá)到最佳的網(wǎng)絡(luò)性能，需要充分考慮網(wǎng)關(guān)節(jié)點的協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)，充當(dāng)中繼站的功能，利用空閑資源，最大化網(wǎng)絡(luò)性能；2)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗也是一個非常重要的問題，迫切需要在降低能耗的前提下，研究網(wǎng)絡(luò)中特定通信節(jié)點對之間吞吐量最大化的問題；3)迫切需要能夠投入實際應(yīng)用的關(guān)于無線傳感網(wǎng)絡(luò)資源分配的算法，強(qiáng)調(diào)算法的低復(fù)雜度、實時運算能力和高收斂速度。中國發(fā)明專利號201310183276.3，公開日2013年5月17日，公開了一份名稱為一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點路由的路徑選擇方法，其包括：基于Dijkstra算法，將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點路由的信息分布模式從無向圖轉(zhuǎn)化為有向節(jié)點圖，得到信息素初值；基于蟻群算法的多樣性和正反饋性的特性，構(gòu)建節(jié)點路由的路徑選擇方法；根據(jù)相對能量因子、相對距離因子以及信息素強(qiáng)度，確定轉(zhuǎn)移方向，得到所選路徑。該方法實現(xiàn)了無線傳感器網(wǎng)路中各個節(jié)點能量均衡消耗，達(dá)到了節(jié)能效果。中國專利申請?zhí)?01510342441.4，公開日2015年6月19日，公開了一份名稱為一種網(wǎng)絡(luò)定位中基于聯(lián)盟博弈的功率分配方法，其包括：以幾何精度因子作為定位精度的性能指標(biāo)，在節(jié)點功率分配滿足一定公平性原則的前提下，構(gòu)建了基于聯(lián)盟的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位功率消耗優(yōu)化模型，并給出了幾何精度因子的具體表達(dá)式；針對幾何精度因子值計算復(fù)雜的問題，通過設(shè)計聯(lián)盟博弈的形成算法、求解該優(yōu)化模型的效用函數(shù)，提出優(yōu)化模型的改進(jìn)模型。該公開材料在保證定位精度的前提下，提出一種求解聯(lián)盟和功率分配的分布式測量方法。中國專利申請?zhí)?01310451592.4，公開日2013年9月27日，公開了一份名稱為一種無線傳感網(wǎng)Sink節(jié)點的選擇方法及系統(tǒng)，其包括以下步驟:S1、建立樸素貝葉斯分類模型；S2、依據(jù)所述樸素貝葉斯分類模型，源節(jié)點在發(fā)送信息之前選擇最優(yōu)的Sink節(jié)點；S3、計算源節(jié)點或者轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點到下一跳節(jié)點的概率；所述源節(jié)點或者轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點依據(jù)計算出的概率選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，并最終到達(dá)所述最優(yōu)的Sink節(jié)點。該方法利用sink節(jié)點參與協(xié)作，優(yōu)化了傳感網(wǎng)的路徑選擇?？偟膩碚f，申請?zhí)?01310183276.3的公開材料考慮節(jié)點的能耗問題，但是沒有聯(lián)合考慮功率分配和路徑選擇的最優(yōu)化問題。申請?zhí)?01510342441.4的公開材料考慮基于博弈思想的功率分配方法，但是沒有考慮算法復(fù)雜度和實時運算的要求。申請?zhí)?01310451592.4的公開材料考慮網(wǎng)關(guān)節(jié)點參與協(xié)作的性能改善，但是沒有聯(lián)合考慮網(wǎng)關(guān)節(jié)點和傳感器節(jié)點的聯(lián)合資源優(yōu)化問題。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和網(wǎng)關(guān)資源分配方法未充分考慮能量采集因素帶來的性能改善、聯(lián)合資源分配的性能優(yōu)化、低復(fù)雜度算法實際應(yīng)用等問題，本發(fā)明提出一種無線傳感網(wǎng)中能量采集節(jié)點的聯(lián)合路徑選擇和功率分配方法，在綜合考慮聯(lián)合傳感器節(jié)點和網(wǎng)關(guān)的聯(lián)合資源分配，結(jié)合能量采集技術(shù)帶來的節(jié)能方案，輔助低復(fù)雜度迭代算法，最大化通信節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)性能。為解決上述問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下：一種無線傳感網(wǎng)中能量采集節(jié)點的聯(lián)合路徑選擇和功率分配方法，其特征在于，包括：步驟1：系統(tǒng)場景分析，問題描述；場景中有一個穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A，一個能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R和一個目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B，穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間存在直達(dá)路徑，能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R采用解碼轉(zhuǎn)發(fā)工作方式，一個傳輸過程包括N個數(shù)據(jù)塊，穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A和能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R占用相等的帶寬W，聯(lián)合考慮該場景下的穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A和能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R的路徑選擇和功率分配問題；假設(shè)能量采集模型采用伯努利過程，用于能量采集的電池容量足夠大，除了用于傳輸消耗的能量忽略不計，一個數(shù)據(jù)塊的傳輸時間是TP，表示第i數(shù)據(jù)包傳輸時傳感器節(jié)點A與中繼節(jié)點R之間的信道系數(shù)，表示第i數(shù)據(jù)包傳輸時傳感器節(jié)點A與目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的信道系數(shù)，表示第i數(shù)據(jù)包傳輸時中繼節(jié)點R與目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的信道系數(shù)，采用半雙工中繼協(xié)作通信方式，每個數(shù)據(jù)包的傳輸時間內(nèi)包含兩個時隙，在第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的第一個時隙，如果傳感器節(jié)點A傳輸符號x采用固定功率pa，同時x滿足x～CN(0,1)，那么中繼R和目的通信傳感器節(jié)點B的接收信號可以分別表示為：ya,ri=A012d0α2d0-α2ha,ripax+nri,ya,bi=A012d0α2d-α2ha,bipax+nbi,∀i=1,...,N,∀i=1,...,N.]]>其中：d0和A0分別表示大尺度衰落的參考距離和參考功率，d1和d分別表示傳感器節(jié)點A和中繼節(jié)點R之間的距離以及傳感器節(jié)點A和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的距離，和分別表示第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的中繼節(jié)點R和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B的接收噪聲，α表示大尺度衰落因子，和分別表示第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的中繼節(jié)點R和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B的信道增益；第一時隙中繼接收的信噪比可以表示為其中：N0表示歸一化的噪聲功率，W表示分配的帶寬，在第二個時隙，目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B采用最大比接受方式，目的通信節(jié)點可以分別接收到傳感器節(jié)點A的直傳信號，以及中繼節(jié)點R的轉(zhuǎn)發(fā)信號，第二時隙目的目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的來自中繼節(jié)點R的信號表示為其中：d2和分別表示中繼節(jié)點R和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的距離和信道增益，表示第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的第二時隙時目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B的接收噪聲，pr表示相應(yīng)的中繼站R的發(fā)射功率；在接收端，采用最大比接受準(zhǔn)則的目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的來自傳感器節(jié)點A和中繼節(jié)點R的的信噪比表示若選用直達(dá)鏈路，目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的傳感器節(jié)點A的信號表示為相應(yīng)的，目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的傳感器節(jié)點A的信噪比表示為步驟2：平均中斷概率推導(dǎo)；所述平均中斷概率為其中Οi表示第i次傳輸?shù)闹袛喔怕剩徊襟E3:最優(yōu)化問題歸結(jié)；在上述假設(shè)前提和約束條件下，歸結(jié)出最優(yōu)化問題如下：P1:minri,pri,∀iO‾]]>s.i.Σk=1iprkTp≤Σn=1iEHn,]]>pri≥0,]]>ri∈{0,1},ri≤Di,∀i∈{1,2,...,N},]]>其中表示能量因果約束，優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)是最小化中斷概率優(yōu)化變量是每次傳輸?shù)哪Ｊ竭x擇因子ri以及相應(yīng)的功率分配方案約束條件是步驟4：最優(yōu)化問題求解；最優(yōu)化問題P1的優(yōu)化變量是每次傳輸?shù)哪Ｊ竭x擇因子ri以及相應(yīng)的功率分配方案ri是離散變量取值范圍為{1,0}，連續(xù)變量，取值范圍大于等于0，采用代價函數(shù)的方法，定義Si＝<Di,εi>表示狀態(tài)集，表示行為集，同時定義代價函數(shù)利用凸優(yōu)化理論關(guān)于代價函數(shù)的迭代方法，可以得知：Ji(Si)=minaN∈A(SN)ON,i=NminaN∈A(Si)Oi+Ji+1(Si+1),i<N,]]>A(Si=<Di,ϵi>)={0,1}×[0,ϵiTp-1],Di=1{0}×[0,ϵiTp-1],Di=1,]]>最終，最優(yōu)解可以表示成進(jìn)一步的，所述步驟2包括：步驟2.1：采用伯努利過程來判斷第i個中繼是否成功解碼：其中Di＝1表示第i次傳輸成功解碼，Di＝0表示第i次傳輸解碼失敗，p=Pr{WTplog2(1+SNRri)≥2TpWR}=exp{-(22R-1)N0Wd1αA0paσa,r2d0α};]]>步驟2.2：重新定義鏈路i的選擇結(jié)果ri∈{0,1}，其中ri＝1表示第i時隙中繼參與協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，ri＝0表示第i時隙中繼不參與協(xié)作，傳感器節(jié)點A重發(fā)數(shù)據(jù)，由此重新定義第i次傳輸?shù)闹袛喔怕师痠為其中步驟2.3：推導(dǎo)修正策略后的中斷概率表達(dá)式；OR(pri)=Pr{WTplog2(1+SNRdRi)≥2TpWR}=1-μ2e-μ1x-μ1e-μ2xμ2-μ1,μ1≠μ21-(1+μ1)e-μ1x,μ1=μ2,.]]>OB=Pr{WTplog2(1+SNRdBi)<2TpWR}=1-e-μ1β2.]]>其中ΟR表示協(xié)作概率，ΟB表示重復(fù)概率。進(jìn)一步的，所述步驟1能量采集模型包括：其中：E表示基本的能量單元，表示第i時隙采集到的能量；每個時隙平均采集到的能量可以表示為：其中ρ表示伯努利過程的參數(shù)，2Tp表示一個時隙的長度；假設(shè)中繼的電池容量足夠大，相應(yīng)的，能量因果限制條件可以表示為：Σi=1lpriTp≤Σk=1lEHk,∀l=1,...,N.]]>ϵi+1=(ϵi-priTp)++EHi+1,i=1,...,N-1,]]>(x)+=max{x,0},ϵ1=EH1.]]>其中，εi+1表示第i+1個傳輸時隙過后電池內(nèi)剩余的能量，(x)+表示x和0取較大值的函數(shù)，假設(shè)電池能量初始值設(shè)定為進(jìn)一步的，所述步驟4最優(yōu)化問題的求解采用拉格朗日乘子法，包括：最優(yōu)化問題P1的拉格朗日形式是：L(ri,pri,μl,λl)=O‾-μl(Σk=1iprkTp-Σn=1iEHn)-λl(ri-Di),i∈{1,2,...,N}]]>再聯(lián)立并用次梯度方法迭代求解，其中，l∈{1,...,N}，μl,λl表示拉格朗日因子。進(jìn)一步的，所述優(yōu)化問題P1的拉格朗日形式中的拉格朗日因子μl,λl的迭代更新方法采用次梯度算法，所述次梯度算法的迭代更新方程是：μl(n+1)=[μl(n)-αμl(n)(Σn=1iEHn-Σk=1iprkTp)]+,i=1,2,...,N,l=1,2,...N]]>λl(n+1)=[λl(n)-αλl(n)(Di-ri)]+,i=1,2,...,N,l=1,2,...N]]>其中μl(n),λl(n)分別表示第n次迭代的拉格朗日因子，分別表示相應(yīng)的迭代步長。進(jìn)一步的，所述次梯度算法迭代更新方程的迭代步長可以設(shè)置成：αμl(n)=αλl(n)=1n2,l=1,2,...,N.]]>有益效果：相對比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果為：(1)本發(fā)明針對特殊的應(yīng)用場景，來源實際應(yīng)用，場景設(shè)置細(xì)致、合理，更有實踐指導(dǎo)意義；(2)本發(fā)明區(qū)別與以往的單獨的傳感器節(jié)點或者網(wǎng)關(guān)的資源分配，綜合考慮聯(lián)合傳感器節(jié)點和網(wǎng)關(guān)的聯(lián)合功率分配和路徑選擇，利用網(wǎng)關(guān)充當(dāng)中繼站的作用，最大化通信節(jié)點之間的吞吐量性能；(3)本發(fā)明充分考慮可再生能源的環(huán)保方案，結(jié)合能量采集技術(shù)，增加考慮能量采集傳感器源節(jié)點和能量采集網(wǎng)關(guān)，在不影響網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，考慮因果限制條件下的系統(tǒng)性能最優(yōu)問題，達(dá)到能耗和網(wǎng)絡(luò)速率的折中，更加合理充分利用可再生能源，降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗；(4)本發(fā)明針對最優(yōu)化問題的求解，采用凸優(yōu)化處理，轉(zhuǎn)化優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)，不經(jīng)過近似計算，不影響問題的精度的同時極大的降低的計算復(fù)雜度，減少系統(tǒng)開銷產(chǎn)生的時延；(5)本發(fā)明尋優(yōu)采用拉格朗日乘子方法，尋優(yōu)速度快，算法迭代過程中采用次梯度方法，并選用漸進(jìn)步長，尋優(yōu)更加精確；(6)本發(fā)明的資源分配方法，算法設(shè)計合理，易于實現(xiàn)。附圖說明圖1為本發(fā)明系統(tǒng)場景架構(gòu)示意圖。具體實施方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。實施例一本發(fā)明針對特殊的應(yīng)用場景，來源實際應(yīng)用，場景設(shè)置細(xì)致、合理，更有實踐指導(dǎo)意義。具體來說，一種無線傳感網(wǎng)中能量采集節(jié)點的聯(lián)合路徑選擇和功率分配方法，包括以下步驟：步驟1:系統(tǒng)場景分析，問題描述；考慮一個基于能量采集的無線傳感網(wǎng)非實時數(shù)據(jù)傳輸場景，場景中有一個穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A，一個能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R和一個目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B，考慮穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的存在直達(dá)路徑，可以通過一個能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)信息，能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R采用解碼轉(zhuǎn)發(fā)工作方式，一個傳輸過程包括N個數(shù)據(jù)塊，假設(shè)穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A和能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R占用相等的帶寬W，聯(lián)合考慮該場景下的穩(wěn)定供電的傳感器節(jié)點A和能量采集的網(wǎng)關(guān)節(jié)點R的路徑選擇和功率分配問題。假設(shè)能量采集模型采用伯努利過程，更加簡單、有效。同時假設(shè)用于能量采集的電池容量足夠大，除了用于傳輸消耗的能量忽略不計。信道是慢速的塊衰落，其響應(yīng)時間定義為TP，即是說一個數(shù)據(jù)塊的傳輸時間是TP。為了討論更具有現(xiàn)實意義，我們考慮一段有限長度的傳輸過程由N個數(shù)據(jù)包組成，那么整個傳輸周期T滿足：T＝NTP。表示第i數(shù)據(jù)包傳輸時傳感器節(jié)點A與中繼節(jié)點R之間的信道系數(shù)；表示第i數(shù)據(jù)包傳輸時傳感器節(jié)點A與目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的信道系數(shù)；表示第i數(shù)據(jù)包傳輸時中繼節(jié)點R與目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的信道系數(shù)。我們采用半雙工中繼協(xié)作通信方式，每個數(shù)據(jù)包的傳輸時間內(nèi)包含兩個時隙。在第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的第一個時隙，如果傳感器節(jié)點A傳輸符號x采用固定功率pa，同時x滿足x～CN(0,1)，那么中繼R和目的通信傳感器節(jié)點B的接收信號可以分別表示為：ya,ri=A012d0α2d1-α2ha,ripax+nri,∀i=1,...,N]]>ya,bi=A012d0α2d-α2ha,bipax+nbi,∀i=1,...,N]]>其中：d0和A0分別表示大尺度衰落的參考距離和參考功率，d1和d分別表示傳感器節(jié)點A和中繼節(jié)點R之間的距離以及傳感器節(jié)點A和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的距離，和分別表示第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的中繼節(jié)點R和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B的接收噪聲，α表示大尺度衰落因子，和分別表示第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的中繼節(jié)點R和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B的信道增益。第一時隙中繼接收的信噪比可以表示為SNRri=A0d0αd1-α|ha,ri|2pa(N0W)-1]]>其中：N0表示歸一化的噪聲功率，W表示分配的帶寬；在第二個時隙，目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B采用最大比接受方式，目的通信節(jié)點可以分別接收到傳感器節(jié)點A的直傳信號，以及中繼節(jié)點R的轉(zhuǎn)發(fā)信號。那么，第二時隙目的目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的來自中繼節(jié)點R的信號表示為y~r,bi=A012d0α2d2-α2hr,biprx+n~bi,∀i=1,...,N]]>其中：d2和分別表示中繼節(jié)點R和目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B之間的距離和信道增益，表示第i個數(shù)據(jù)包傳輸時間的第二時隙時目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B的接收噪聲，pr表示相應(yīng)的中繼站R的發(fā)射功率。因此，采用最大比接受準(zhǔn)則的目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的來自傳感器節(jié)點A和中繼節(jié)點R的的信噪比表示為SNRdRi=A0d0α(d-α|ha,ri|2pa+d2-α|hr,bi|2pri)(N0W)-1]]>若選用直達(dá)鏈路，目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的傳感器節(jié)點A的信號表示為y~a,bi=A012d0α2d-α2ha,bipax+n~bi,∀i=1,...,N]]>相應(yīng)的，目標(biāo)通信傳感器節(jié)點B收到的傳感器節(jié)點A的信噪比表示為SNRdBi=2A0d0αd-α|ha,bi|2pa(N0W)-1.]]>步驟2：平均中斷概率推導(dǎo)；所述平均中斷概率為其中Οi表示第i次傳輸?shù)闹袛喔怕?。步驟3:最優(yōu)化問題歸結(jié)；本發(fā)明區(qū)別與以往的單獨的傳感器節(jié)點或者網(wǎng)關(guān)的資源分配，綜合考慮聯(lián)合傳感器節(jié)點和網(wǎng)關(guān)的聯(lián)合功率分配和路徑選擇，利用網(wǎng)關(guān)充當(dāng)中繼站的作用，最大化通信節(jié)點之間的吞吐量性能。具體來說，問題歸結(jié)如下：P1:minri,pri,∀iO‾]]>s.t.Σk=1iprkTp≤Σn=1iEHn,]]>pri≥0,]]>ri∈{0,1},ri≤Di,∀i∈{1,2,...,N},]]>我們進(jìn)一步分析最優(yōu)化問題P1：優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)是最小化中斷概率優(yōu)化變量是每次傳輸?shù)哪Ｊ竭x擇因子ri以及相應(yīng)的功率分配方案約束條件是Σk=1iprkTp≤Σn=1iEHn,pri≥0,ri∈{0,1},ri≤Di,∀i∈{1,2,...,N}.]]>其中表示能量因果約束，本發(fā)明充分考慮可再生能源的環(huán)保方案，結(jié)合能量采集技術(shù)，增加考慮能量采集傳感器源節(jié)點和能量采集網(wǎng)關(guān)，在不影響網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，考慮因果限制條件下的系統(tǒng)性能最優(yōu)問題，達(dá)到能耗和網(wǎng)絡(luò)速率的折中，更加合理充分利用可再生能源，降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗。步驟4：最優(yōu)化問題求解；本發(fā)明利用代價函數(shù)方法進(jìn)行求解最優(yōu)化問題，簡單有效。首先分析最優(yōu)化問題：優(yōu)化變量是每次傳輸?shù)哪Ｊ竭x擇因子ri以及相應(yīng)的功率分配方案ri是離散變量取值范圍為{1,0}，連續(xù)變量，取值范圍大于等于0；然后采用代價函數(shù)的方法，定義Si＝<Di,εi>表示狀態(tài)集，表示行為集，同時定義代價函數(shù)利用凸優(yōu)化理論關(guān)于代價函數(shù)的迭代方法，可以得知：Ji(Si)=minaN∈A(SN)ON,i=NminaN∈A(Si)Oi+Ji+1(Si+1),i<N,]]>A(Si=<Di,ϵi>)={0,1}×[0,ϵiTp-1],Di=1{0}×[0,ϵiTp-1],Di=1,]]>最終，最優(yōu)解可以表示成實施例二為了使得算法更加接近實際應(yīng)用，更能體現(xiàn)信道的情況，更接近現(xiàn)實信道。在前述實施例一的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)。具體來說，采用伯努利模型是簡化運算，更能體現(xiàn)信道的情況，更接近現(xiàn)實信道。所述步驟2包括：步驟2.1：判斷是否成功解碼Di=1withprobabilityp0withprobability1-p,∀i=1,...,N,]]>為降低運算復(fù)雜度，采用伯努利過程來描述解碼成功與否，其中p表示為伯努利過程的參數(shù)，Di表示第i次傳輸是否成功解碼，Di＝1表示成功解碼，Di＝0表示解碼失敗，所述伯努利參數(shù)p表示為：p=Pr{WTplog2(1+SNRri)≥2TpWR}=exp{-(22R-1)N0Wd1αA0paσa,r2d0α}..]]>步驟2.2：我們再次定義鏈路選擇結(jié)果其中ri＝1表示第i時隙中繼參與協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，ri＝0表示第i時隙中繼不參與協(xié)作，傳感器節(jié)點A重發(fā)數(shù)據(jù)。由此，我們重新定義第i次傳輸?shù)闹袛喔怕师痠如下Oi=riOR(pri)+r‾iOD,]]>其中步驟2.3：最終的中斷概率的表達(dá)式如下：OR(pri)=Pr{WTplog2(1+SNRdRi)≥2TpWR}=1-μ2e-μ1x-μ1e-μ2xμ2-μ1,μ1≠μ21-(1+μ1)e-μ1x,μ1=μ2,.]]>OB=Pr{WTplog2(1+SNRdBi)<2TpWR}=1-e-μ1β2.]]>其中ΟR表示協(xié)作概率，ΟB表示重復(fù)概率。實施例三為了使得算法更加接近實際應(yīng)用，我們采用一種簡化的能量采集曲線，更能體現(xiàn)能量采集的真實模型，簡單有效。在前述實施例一的基礎(chǔ)上可以使用。所述能量采集模型采用伯努利過程，具體來說，EHi=E,withprobabilityρ0withprobability1-ρ,∀i=1,...,N]]>其中：E表示基本的能量單元，表示第i時隙采集到的能量，那么每個時隙平均采集到的能量可以表示為：Pave=E[EHi]=ρE2Tp]]>其中：ρ表示伯努利過程的參數(shù)，2Tp表示一個時隙的長度；相應(yīng)的，能量因果限制條件可以表示為：Σi=1lpriTp≤Σk=1lEHk,∀l=1,...,N.]]>為了簡化，我們假設(shè)中繼的電池容量足夠大：ϵi+1=(ϵi-priTp)++EHi+1,i=1,...,N-1,]]>(x)+=max{x,0},ϵ1=EH1.]]>其中，εi+1表示第i+1個傳輸時隙過后電池內(nèi)剩余的能量，(x)+表示x和0取較大值的函數(shù)，假設(shè)電池能量初始值設(shè)定為實施例四為了提高進(jìn)一步改進(jìn)，提高算法的運算效率，本發(fā)明提出一種新的求解最優(yōu)化問題P1的思路，采用拉格朗日乘子方法去尋優(yōu)，速度更快，算法復(fù)雜度更低。具體來說，所述最優(yōu)化問題P1的求解可以采用拉格朗日因子方法：L(ri,pri,μl,λl)=O‾-μl(Σk=1iprkTp-Σn=1iEHn)-λl(ri-Di),i∈{1,2,...,N}]]>再聯(lián)立并用次梯度方法迭代求解，其中，l∈{1,...,N}，μl,λl表示拉格朗日因子。實施例五采用拉格朗日乘子算法的基礎(chǔ)上，每一次循環(huán)迭代的過程中我們可以采用次梯度方法，并選用漸進(jìn)步長，尋優(yōu)更加精確。具體來說，所述優(yōu)化問題P1的拉格朗日形式中的拉格朗日因子μl,λl的迭代更新方法采用次梯度算法，復(fù)雜度更低，更有效率，所述次梯度算法的迭代更新方程是：μl(n+1)=[μl(n)-αμl(n)(Σn=1iEHn-Σk=1iprkTp)]+,i=1,2,...,N,l=1,2,...N]]>λl(n+1)=[λl(n)-αλl(n)(Di-ri)]+,i=1,2,...,N,l=1,2,...N]]>其中μl(n),λl(n)分別表示第n次迭代的拉格朗日因子，分別表示相應(yīng)的迭代步長。為了使得迭代速度更快，精度更高，我們選擇遞進(jìn)減小的迭代步長。所述迭代步長可以設(shè)置成：αμl(n)=αλl(n)=1n2,l=1,2,...,N.]]>以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3