【技术实现步骤摘要】
基于能量采集与深度强化学习的WLAN协议设计与优化方法
本专利技术属于无线通信网络
,特别设计一种基于能量采集与深度强化学习的WLAN协议设计与优化方法。
技术介绍
随着无线通信技术的飞速发展,越来越多的网络设备正在逐渐加入到这个万物互联的网络,为了更好的感知周围环境并且为提高通信质量做出相应的决策(如资源分配等),海量的微型传感器也分布在随处可见的空间内。由于设备数量巨大,因此除了保证其通信需求外,如何为其进行持续的能量供应也就成为了一个比较严峻的问题。如果通过人为的更换电池或者有源充电,由于消耗的人力成本与设备数量呈指数增长的关系,因此是及其得不偿失的。因此,就需要采用一种其他的便捷式充电技术,也就是为所有的低功耗设备配置能量采集模块,以帮助它们随时的采集周围环境中的能量。周围环境的能量采集技术主要针对于太阳能、风能、热能等可持续发展能源,通过持续的采集周围环境的能量,低功耗设备可以实现无源工作的愿景。但是,由于周围环境能量具有一定的不确定性,例如晚上就没有了太阳无法采集太阳能,因此这些设备的工作也深受周围环境的影 ...
【技术保护点】
1.基于能量采集与深度强化学习的WLAN协议设计与优化方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1、基于能量采集技术构建WLAN模型场景;/nS2、根据传统CSMA/CA协议设计基于能量采集的分布式AEH-CSMA/CA协议;/nS3、针对网络中的智能STA进行基于深度强化学习的优化决策。/n
【技术特征摘要】
1.基于能量采集与深度强化学习的WLAN协议设计与优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、基于能量采集技术构建WLAN模型场景;
S2、根据传统CSMA/CA协议设计基于能量采集的分布式AEH-CSMA/CA协议;
S3、针对网络中的智能STA进行基于深度强化学习的优化决策。
2.根据权利要求1所述的基于能量采集与深度强化学习的WLAN协议设计与优化方法,其特征在于,步骤S1具体实现方法为:假设WLAN场景中包含一个AP与N个STA,每个STA都配置有用于采集周围环境中能量的能量采集模块;在N个STA中,设置有一个具有在自身运行深度强化学习算法功能的智能STA,其余普通STA只能进行协议操作;智能STA能够通过调节自身的退避窗口大小来控制自身的数据发送与能量消耗状态;
AP与所有STA之间的无线信道均为时间相关的;在第l个周期,AP与智能STA之间的信道质量表示为hl,每个周期假设时间长度为T;
设智能STA的电池最大容量为Emax,在第l个周期内,智能STA的能量采集速率为
AP端在解调数据信息时候的最低信噪比门限为γth;如果接受信噪比低于此门限,则认为AP端无法正确解调出数据信息;因此,在第l个周期,为了保证数据的正确解调,智能STA的最小数据发送需要消耗的能量为:
其中,TPCK为每个数据包的传输时间,σ2则代表噪声方差;智能STA仅仅在自身能量不低于的时候才会尝试发送数据,每次发送数据消耗能量;
在第l+1个周期起始时刻,智能STA自身的能量状态表示为:
其中,表示第l个周期内成功发送的数据包数量,EHl代表第l个周期内的能量采集量,即
3.根据权利要求1所述的基于能量采集与深度强化学习的WLAN协议设计与优化方法,其特征在于,所述步骤S2具体实现方法为:在WLAN中,所有STA同时竞争信道以向AP发送数据包,包括以下子步骤:
S21、在最初始时刻,每个STA根据自身当时的退避窗口大小,随机选取一个退避计数器值进行退避;
S22、判断是否有STA退避计数器减为0,若某个STA退避计数器减为0,则其首先检测该STA的能量是否足够,如果能量不足则保持待机状态;如果该STA的能量足够,则向AP发送一个RTS请求帧;对于退避计数器不为0的STA,则返回步骤S21;
S23、判断AP是否收到RTS帧,如果AP没有收到RTS帧,则保持待机;如果AP收到一个RTS帧,则对收到的RTS进行解调,然后向发送RTS帧的STA回复一个CTS帧,该ST...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨鲲,赵毅哲,谢安娜,胡杰,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川;51
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