一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法，在ST‑WPSNs中满足传感器吞吐量需求的条件下，为最小化网络的能量消耗，以延长HAP的服务时间，本发明专利技术根据所提出的优化问题的特征，结合定点迭代法，设计了一种低复杂度的自适应动态时间分配方法，该方法在每个传输周期开始前，都通过计算得出该传输周期内的最优能量传输和传感器数据传输的时间分配，在满足传感器吞吐量需求的约束条件下，实现了网络能量消耗最小化的目标。相比于现有的采用传统凸优化方法求解的方法，本发明专利技术方法的运算复杂度明显降低，并且考虑了原始优化问题可行集为空的特殊情形，具有更高的鲁棒性，更加适用于ST‑WPSNs场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法
本专利技术属于无线传感器通信
，具体涉及一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法。
技术介绍
在星型拓扑无线供能传感器网络(ST-WPSNs，StarTopologyWirelessPoweredSensorNetworks)中，考虑传感器未配备能量存储装置的场景，网络的能量供应全部来自中心混合接入点(HAP，HybridAccessPoint)。每个传感器节点都有各自的吞吐量需求，为了在满足传感器节点(SN，SensorNode)吞吐量需求的条件下尽可能延长HAP的服务时间，需要优化传感器的传输时间分配来最大程度降低网络的能量消耗。在传统的等间隔固定时间分配方法中，HAP向传感器节点传输能量的时间以及每个传感器节点向HAP传输数据的时间都是相同的，虽然该方法实现起来很简单，但由于没有考虑传感器节点吞吐量需求的异构性以及信道条件的时变性等特征，在ST-WPSNs中使用该时间分配方法后的能量消耗很大，而在另外一些以网络的其他性能为优化目标的自适应动态时间分配方法中，由于待优化的目标函数不是网络的能量消耗，因此，所得到的时间分配方法也不能有效的降低网络的能量消耗，此外，在已有的时间分配方案中，都是在原始优化问题有解的假设的提出的，但由于信道的时变性等特征，在一些特殊的情况下，原始优化问题的可行集可能为空，对于此类情况，已有的时间分配方案没有提供相应的处理方法。现有的时间分配优化问题一般都是通过凸优化方法进行求解，如果一个标准形式下的优化问题的目标函数和不等式约束函数是凸函数，并且等式约束是仿射函数，则该优化问题就是凸优化问题。凸优化方法是用于求解凸优化问题的常用方法，因此，在已有的基于ST-WPSNs的时间分配方案的求解中，原始优化问题首先被改造成凸优化问题，之后采用凸优化方法进行求解得到最优的时间分配结果。常用的凸优化方法有拉格朗日乘子法，内点法等，对于拉格朗日乘子法，需要求解KKT条件的一个方程组，当问题规模较大，待优化变量较多或者方程组中包含难以求解的超越方程等情况时，该方程组难以求得闭合解，因此拉格朗日乘子法只适用于较为简单的场景；对于内点法，需要迭代地对优化问题进行求解，在问题规模较大时，算法具有较高的时间复杂度，对HAP的算力提出了较高的要求，难以适用于ST-WPSNs的场景。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷和改进需求，本专利技术提供了一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法，在满足传感器吞吐量需求的条件下，为最小化网络的能量消耗，以延长HAP的服务时间，根据所提出的优化问题的特征，结合定点迭代法，设计了一种低复杂度的自适应动态时间分配方案。本专利技术的技术方案如下：一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法，由以下星型拓扑无线供能传感器网络系统来实现，该系统包括：一个配备了K个天线的混合中继节点HAP，N个单天线的传感器节点SN以及云端，传感器节点没有配备能量存储装置，混合中继节点和传感器之间采用星形拓扑结构，云端负责从混合中继点收集传感数据并对其进一步处理和利用，系统运行在周期为T的时间序列上，设hi＝[hi,1,hi,2,...,hi,K]为从混合中继节点到第i个传感器的信道系数向量，其中hi,j表示从混合中继节点的第j个天线到第i个传感器的信道系数，系统通信分为能量传输阶段和数据传输阶段，具体方式如下：(一)能量传输阶段混合中继节点采用无线携能通信技术和加权线性多天线波束形成技术，向所有传感器节点传输无线射频能量和资源分配信息，待发射信号可表示为：其中，P是混合中继节点的发射功率，其最大值为Pmax，是第i个传感器的波束形成权重向量，s表示归一化的待发送资源分配信息，因此，第i个传感器从混合中继节点接收到的信号由下式表示：yi＝hix+ni(2)其中，表示第i个传感器接收到的加性高斯白噪声，表示噪声的平均功率。传感器利用功率分割系数0＜ρi＜1将接收到的射频信号分别用于能量收集和资源分配信息译码，对于第i个传感器，接收信号功率的ρi部分被用于资源分配信息译码，剩下的功率用于传感器向混合中继节点传输传感数据，因此，第i个传感器用于资源分配信息译码的信号可以表示为：其中，是射频信号转为基带信号引入的高斯噪声，表示噪声的平均功率，根据公式(3)，第i个传感器在进行资源分配信息译码时的信噪比大小为：则第i个传感器得到的用于能量收集的信号如下所示：第i个传感器在能量传输阶段可以收集到的能量大小Ei如下所示：其中，E{·}表示求期望操作，η表示能量转化效率，α表示整流电路的整流效率，τ0表示能量传输阶段的周期T占比；(二)数据传输阶段传感器节点负责在数据传输阶段依次向混合中继点传输传感数据,传感器需将所有的能量都消耗掉，第i个传感器的传输功率pi可由下式计算得到：其中，τi表述数据传输阶段的周期T占比；定义参数θi如下所示:其中，表示混合中继节点接收到的高斯噪声平均功率，表示从第i个传感器到混合中继节点的信道系数向量，根据香农公式，得到在ST-WPSNs场景下，一个周期T内第i个传感器向混合中继节点发送的数据量为：其中，W表示系统带宽；(三)凸优化问题确定传感器吞吐量需求异构条件下的能量消耗最小化优化问题如下所示：P1:C1:Ri≥Di,C2:γi≥γ0,C3:0≤pi≤pmax,C4:0≤P≤PmaxC5:C6:τ0≥0,τi≥0,其中，pmax表示传感器的最大传输功率，τ＝{τ1,τ2,…,τN}，ρ＝{ρ1,ρ2,…,ρN}，Ns＝{1,2,…,N}表示所有传感器节点的集合，约束C1中的Di表示第i个传感器的吞吐量需求，约束C2中的γ0表示传感器用于资源分配信息译码的最低译码信噪比门限，C3和C4分别表示传感器和混合中继节点的功率限制，C5和C6是和时间有关的约束,第i个传感器节点的最优功率分割系数如下：问题P1中，混合中继节点的最优传输功率P*＝Pmax，将最优功率分割系数和混合中继节点最优传输功率P*带入问题P1，得到下面等价的优化问题P2：P2:C1:C3,C5,C6与所述P1中的C3,C5,C6相同其中，P2是一个凸优化问题；(四)求解凸优化问题提出了一个基于梯度下降法和二分法的复杂度更低的算法对所述凸优化问题P2进行求解，具体分析过程如下：当给定τ0的值时，根据约束C1中的等式，通过定点迭代法以线性收敛速率计算得到τi的值，迭代公式如下：其中，n表示迭代次数，此外，定义r(τ0)如下：其中，r(τ0)表示当给定τ0时，能量传输和数据传输阶段的总时间占一个周期T的比例；使用梯度下降法得到使得的值小于1的之后可以通过二分法从区间中找到使得的值等于1的最优值最后，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法，由以下星型拓扑无线供能传感器网络系统来实现，该系统包括：一个配备了K个天线的混合中继节点HAP，N个单天线的传感器节点SN以及云端，传感器节点没有配备能量存储装置，混合中继节点和传感器之间采用星形拓扑结构，云端负责从混合中继节点收集传感数据并对其进一步处理和利用，系统运行在周期为T的时间序列上,设h

【技术特征摘要】
1.一种基于定点迭代的无线供能传感器网络时间分配方法，由以下星型拓扑无线供能传感器网络系统来实现，该系统包括：一个配备了K个天线的混合中继节点HAP，N个单天线的传感器节点SN以及云端，传感器节点没有配备能量存储装置，混合中继节点和传感器之间采用星形拓扑结构，云端负责从混合中继节点收集传感数据并对其进一步处理和利用，系统运行在周期为T的时间序列上,设hi＝[hi,1,hi,2,...,hi,K]为从混合中继节点到第i个传感器的信道系数向量，其中hi,j表示从混合中继节点的第j个天线到第i个传感器的信道系数，系统通信分为能量传输阶段和数据传输阶段，具体方式如下：
(一)能量传输阶段
混合中继节点采用无线携能通信技术和加权线性多天线波束形成技术，向所有传感器节点传输无线射频能量和资源分配信息，待发射信号可表示为：



其中，P是混合中继节点的发射功率，其最大值为Pmax，是第i个传感器的波束形成权重向量，s表示归一化的待发送资源分配信息，因此，第i个传感器从混合中继节点接收到的信号由下式表示：
yi＝hix+ni(2)
其中，表示第i个传感器接收到的加性高斯白噪声，表示噪声的平均功率，传感器利用功率分割系数0＜ρi＜1将接收到的射频信号分别用于能量收集和资源分配信息译码，对于第i个传感器，接收信号功率的ρi部分被用于资源分配信息译码，剩下的功率用于传感器向混合中继节点传输传感数据，因此，第i个传感器用于资源分配信息译码的信号可以表示为：



其中，是射频信号转为基带信号引入的高斯噪声，表示噪声的平均功率，根据公式(3)，第i个传感器在进行资源分配信息译码时的信噪比大小为：



则第i个传感器得到的用于能量收集的信号如下所示：



第i个传感器在能量传输阶段可以收集到的能量大小Ei如下所示：



其中，E{·}表示求期望操作，η表示能量转化效率，α表示整流电路的整流效率，τ0表示能量传输阶段的周期T占比；
(二)数据传输阶段
传感器节点负责在数据传输阶段依次向混合中继点传输传感数据,传感器需将所有的能量都消耗掉，第i个传感器的传输功率pi可由下式计算得到：



其中，τi表述数据传输阶段的周期T占比；
定义参数θi如下所示:



其中，表示混合中继节点接收到的高斯噪声平均功率，表示从第i个传感器到混合中继节点的信道系数向量，根据香农公式，得到在ST-WPSNs场景下，一个周期T内第i个传感...

【专利技术属性】
技术研发人员：王同，沈洋，高林，蒋宇飞，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳，
类型：发明
国别省市：广东;44