多跳蜂窝网络架构中对于环境感知的信息中心化资源管理方法技术

多跳蜂窝网络架构中对于环境感知的信息中心化资源管理方法，本发明专利技术涉及一种无线环境感知网络，并且在信息中心化和多跳蜂窝网络中提出了新的结构。引入了网络中的缓存和在路由中的进程于网络中来减少通信量。考虑到信息包的优先级、延迟、大小和在无线链路中的瑞丽衰减，提出了最优的资源管理办法，来最小化长期的能量消耗。这个最优化的问题被建模成了一个带限的无休止赌博机问题，并且进一步的将其再建模为了一个标准的无休止赌博机模型，它的可检索特征帮助减少了在线算法的复杂度。该发明专利技术显著的提升了环境感知网络的性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种无线环境感知网络，提出了更好的无线环境感知网络中的资源管 理办法，属于无线通信中信息中心化和资源管理相关领域。 技术背景 由于在很多国家和地方环境污染问题变得日益严重，环境感知网络近来吸引了非 常多的注意。环境感知在提升人类的舒适度、健康和安全上扮演着重要的保护角色。空气 中的一氧化碳、二氧化碳、二氧化硫和有机混合物，海水的导电性、温度和压力，需要持续的 感知和监测，所以有效的信息可以被整合起来依靠大数据和云计算的方法来进行分析。 无线传感器网络是在收集环境信息中使用最为广泛的方法。自从传感器广泛成为 了具有能量支持限制的小型设备，多跳信息传输方式就被用在了无线传感器网络中来传输 数据到远距离的信息接收出和因特网网关。在那些分布式的无线传感器网络中，例如路由 和介质访问控制模型等的关键技术已经被很好的研宄了。 除此之外，在近期脱颖而出的用于无线传感器网络中的信息中心化的新概念，可 以依靠将传感器作为传送路由器在网络中缓存前期数据来减少信息发送的延迟。由于环境 测量值不会经常性的显著改变，所以许多信息包将包含非常多相似的信息，基于这样的情 况，信息中心化的新概念可能会非常的有效。 另一方面，无线电资源管理在无线网络中一直是非常重要的关键问题。特别是无 线电通信中的频谱资源，更加的稀少和珍贵。然而，众所周知，稀少的频谱资源正在使用殆 尽。多样化的无线电管理模式已经在多种多样的应用中被提出了，而在环境感知网络中如 何高效的利用有限的无线电资源来进行数据传输，同样是相当重要的。 无休止赌博机（RestlessBandits)是研宄一系列随机序贯决策问题的理论。指在 一系列离散的或连续的时刻点上做出决策，系统将获得与所处状态和所采取决策有关的回 报，并影响系统在下一个决策时刻点所处的状态，并以此影响未来的最终受益。它可以通过 每个项目的优先权索引值（priority-index)解决，索引值可以通过线性规划放宽（Linear ProgrammingRelaxation)和原始双重索引探索法（Primal-dualIndexHeuristic)求得。 优先权索引值能在离线（off-line)状态计算并存储在索引表（indextable)中，因而能显 著的降低在线（on-line)运算量和实施复杂度。
技术实现思路
本专利技术提出了一个对于环境感知的信息中心化多跳蜂窝网络架构，在这个网络架 构中，为了减少网络流量，信息包经过预处理缓存在路由器中。进一步，依靠分配给无线链 路的物理资源模块，提出了一个动态的无线电资源管理框架，来最小化全方面长期的能源 消耗，和考虑无线信道的状态一样，考虑信息包的优先级，大小，延迟等方面。资源管理最优 化问题可以建模为有限制的无休止赌博机模型，为了高效的解决问题，可以再建模为无休 止赌博机模型。 为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为一种多跳蜂窝网络架构中对于环境感 知的信息中心化资源管理方法，包括以下步骤： 步骤1 :构建系统模型，即无线环境感知网络抽象模型。 在IC-MEN中，测量空气和水质量的环境传感器，在其他传感器当中，是通过多跳 蜂窝网络连接的，在多跳蜂窝网络中有一个基站是负责处理传感器和在其覆盖范围内的链 路的，并且传感数据被发送到基站通过多跳无线网络，或者无线mesh网络。传感器不仅仅 是数据收集者，也是和每一个路由器配合的路由器，来传递环境感知信息到基站。基站被安 装了高功率发射器，但是传感器接收功率受到电池大小和花费的限制。所有的传感器能够 接收到基站的广播信号，但是基站不能感知到传感器的信号，除了那些距离足够近的可以 成功一次跳转就连接到基站的。 步骤1. 1 :环境感知系统抽象模型 基站被安装了高功率发射器，所有的传感器能够接收到基站的广播信号，但是基 站不能感知到传感器的信号，除了那些距离足够近的可以成功一次跳转就连接到基站的。 网络中的缓存器，缓存了上载环境信息的，安装在了每一个传感器上。 步骤1.2:无线信道模型 衰落是在无线通信中一个非常大的挑战。考虑块衰落信道，意味着在一个时隙里 的的信道增益变化可以忽略不计，但是在不同时隙间的变化需要被考虑。由于环境感知网 络中通信量通常是很低的，导致了相关的窄频带是很充足的，所以忽略在无线信道中的频 率选择影响。 步骤1. 3 :网络中缓存模型 其中一个做出主要贡献的信息中心化网络概念在网络中缓存里介绍了。在提出的 网络中，在网络中的缓存，或者短期缓存，在每一个传感器上被安装了。在收集了环境信息 以后，传感器将新的数据和缓存的数据进行比较，并且产生一个仅包含不同的数据包。然后 新的数据被传感器缓存，重置已经过期的旧数据。由于环境不总是剧烈并且快速的变化，数 据包的大小可以小于一个包含着原始收集数据的数据大小。 步骤1.4:服务模型 大部分的环境数据是常规的环境质量报告。然而，任何紧急的事情，例如：毒气泄 漏，或者游轮事故，需要即使的监测来迅速的做出反应。所以在IC-MEN中考虑两种类型的 数据包，低优先级的常规数据包和高优先级的紧急数据包。无论什么时候一个紧急的数据 包到达路由器，它在发送队列中的位置要在所有常规数据包前面。 步骤1.5:能量模型 能耗一直是在设计无线网络中一个非常关键的因素，特别是在相对来说电池容量 较低的传感器的无线环境感知网络中。 步骤2 :将资源管理模型构建为无休止赌博机模型。 步骤2. 1 :建立系统空间状态。 在提出的资源分配架构中，每一个链路被作为一个目标来控制。队列状态应该被 作为目标状态，基于物理资源模块的决定已经分配好了。 步骤2. 2 :建立行为和策略。 在每一个决定的tk时间点，做出决定并且来非配C物力资源模块到L链路。让 a(1，k)定义链路1在tk时间点的行为。 步骤2. 3 :计算一步转移概率。 (1)离散信道状态转移：信道状态可以被考虑为一个马尔科夫随机过程。 (2)8(1，1〇=0的包的状态转移：三个下层状态，11(1，1〇,7(1，1〇和 8(1，1〇定义 了大小，类型和链路1发射队列里第一个包的延迟。当a(l，k) =0时，没有物理资源模块 被分配到了链路，所以包的状态可能改变仅当第一个包的延迟过高和它需要被丢弃。 (3)a(l，k) = 1的包状态转移：当a(l，k) = 1的时候，包的大小将变化及时即使， 免 <-知，因为第一个包可能使用分配物理资源包进行转移。 (4)系统转移状态：由于信道状态z(l，k)是独立于其他下层状态的。 步骤2. 4 :建立能量消耗模型。 一个传感器总是努力最小化在一个时隙中传输包的能量。假设一个时隙的长度为 Tt。于是在Tt间完成一个大小为h(l，k)的包。 步骤2. 5 :建立系统奖励模型。 提出的资源管理架构目标是最小化对于带限的不同类型的包的能量消耗。所以使 用如t - 作为系统在[tk，tk+1)时间内在链路1上传输获得的奖励，当a(l，k) = 1和 包的传输延迟被接受的时候。这里Ah是一个在一个时隙中最大能量的消耗的持久代表。 步骤3 :构建最优化资源管理模型。 需要重新构造以上带限的restlessbandits问题为一个标准的restless bandits问题来利用已知本文档来自技高网...

【技术保护点】
多跳蜂窝网络架构中对于环境感知的信息中心化资源管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，步骤1：构建系统模型步骤1.1：环境感知系统抽象模型基站被安装了高功率发射器，所有的传感器能够接收到基站的广播信号，但是基站不能感知到传感器的信号，除了那些距离足够近的可以成功一次跳转就连接到基站的；网络中的缓存器，缓存了上载环境信息的，安装在了每一个传感器上；假设有N个传感器，一个基站和L个无线链路连接所有的传感器到基站；L≤((N+1)/2)，并且通常是，L＜＜((N+1)/2)；步骤1.2：无线信道模型瑞丽信道模型，概率密度公式为：f(x)=xk2e-x22k2,---(1)]]>正态公式是F(x)=1-e-x22k2,---(2)]]>式中，x为信道响应的包络，相关的均差和方差是和信道响应的包络(信道状态)x是一个随机过程，使用x(l，t)来定义在时间点tk链路l的状态；接收器被装备了信道估计模型，所以x(l，t)能够在tk被观察到；步骤1.3：网络中缓存模型让h(l，k)代表在tk时间点链路l的发送器队列中的第一个数据包，是所有链路集合；用来定义集合的大小；h(l，k)是一个随机过程；步骤1.4：服务模型y(l，k)被用来定义在tk时间l发送器发送队列中的第一个数据包的类型，y(l，k)＝1代表紧急包，y(l，k)＝2代表常规的数据包；使用来定义在tk时间点由l发送的紧急数据包的紧急事件持续时间τe(l，k)的概率分布公式；进一步，将链路l的发送器的第一个数据包的延迟构造成离散的随机过程模型，定义为g(l，k)；g(l，k)的实现其实就是自从它一产生数据包在传输的道路上所用的时隙的数量；步骤1.5：能量模型接收功率qR＝qTx2，qT是发射功率；信号传播损耗方程：q‾R(l)=qTMTMRγP,---(3)]]>是接收信号功率的平均值，MT和MR是相关的传输和接收天线的增益，γP是传播损耗，可以被写成：γP=(4πα(l)λ)2,---(4)]]>α(l)是链路l的长度，λ是波长；有qT[(4-π)k22+(kπ2)2]=qTMTMRγP,---(5)]]>k=MTMR/γP;]]>步骤2：将资源管理模型构建为无休止赌博机模型步骤2.1：系统空间状态把提出的问题公式化为一个马尔科夫决定过程，需要用离散的状态z代替连续的x；0≤i≤Z‑1是z的实现，∈1，1≤i≤Z‑1是域限；系统的状态是一个组：s(l，k)＝[g(l，k)，y(l，k)，h(l，k)，z(l，k)]，          (7)让定义为s(l，k)的实现，为系统状态空间，是所有可用的的实现的集合；相似的，用和来定义g(l，k)，y(l，k)，h(l，k)和z(l，k)的实现，相关的，和是以G，Y，H和Z作为和的大小，的大小被写成步骤2.2：行为和策略在每一个决定的tk时间点，做出决定并且来非配C物力资源模块到L链路；让a(l，k)定义链路l在tk时间点的行为，自从有仅仅C PRBs被分配到了L链路，并且C<L，有称a(l，k)＝1的链路为积极的目标，a(l，k)＝0的为消极目标；策略A被定义为从时间点t1到tk的动作集合，例如：A＝{a(l，k)}k＝{1,2,…,K}；用来定义所有的策略的集合；最优的策略A*是能让系统的目标达到最优化的策略；步骤2.3：一步转移概率1)离散信道状态转移：信道状态可以被考虑为一个马尔科夫随机过程；根据公式(2)，z(l,k)=z~i]]>到z(l,k+1)=z~j]]>的转移概率是PZ(i,j)是PZ(i,j)=P(z(l,k+1))=z~j|z(l,k)=z~i)]]>的缩写，显然，z(l,k)是独立于a(l,k)，h(l，k)，y(l，k)和g(l，k)；2)a(l,k)＝0的包的状态转移：三个下层状态，h(l，k)，y(l，k)和g(l，k)定义了大小，类型和链路l发射队列里第一个包的延迟；当a(l,k)＝0时，没有物理资源模块被分配到了链路，所以包的状态可能改变仅当第一个包的延迟过高和它需要被丢弃；因此，将联合转移概率y(l，k)和g(l，k)设为：Py,g0(i,j)=P(y(l,k+1))=y~j,g(i,k+1)=g~j|a(l,k)=0,y(l,k)=y~i,g(l,k)=g~i)=[1-P‾y,1′+P‾y,1P‾y,1′]Pg,1(g~j),ify~j=y~i=1,gi=g^y~,P‾y,1′(1-P‾y,1)Pg,2(g~j),ify~j=2,y~i=1,gi=g^y~,P&OverB...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张延华，李秋然，司鹏搏，孙恩昌，孙艳华，杨睿哲，王朱伟，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11