【技术实现步骤摘要】
一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法
本专利技术涉及本专利技术涉及无线通信
,尤其是一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法。
技术介绍
随着通信工程设施的普及和发展,人们对高能效的无线通信要求也越来越高,如何在无线通信传输信息和能量的过程中再次提高二者传递能效,将成为下一代无线通信的关键问题。目前,传感云技术是集传输、存储、采集、可视化、接口、APP、微信于一体的传感器与应用服务平台,支持多种模式平台私有化部署。由于传感云强大的硬件产品接入能力,有效降低了硬件产品的物联网接入成本,是传感器、控制器等硬件产品的验证、展示、应用平台。传统基于最优化方法所设计的无线网络资源管理策略往往复杂度较高且实时性差,不利于在线决策的制定,而且传感云网络的决策时间较长。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提供一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法,能够提高Sink节点的能量效率,并减少传感云网络决策时间,提升系统的实时性。为了实现上述目的,本专利技术采用的技术方案为:一种传 ...
【技术保护点】
1.一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法,其特征在于,包括下述步骤:/nS1.构建传感云网络,在传感云网络的底层中,将多个传感器节点构成蜂窝结构的传感器区域,每一传感器区域设置一个Sink节点,且所述Sink节点配备了多天线,以使所述Sink节点向对应的所述感器区域内的传感器节点提供无线携能通信服务;/nS2.构建基准算法模型,通过对所述基准算法模型输入所述Sink节点的试验信道状态信息,以获得所述Sink节点的试验最优波束成形向量;/nS3.构建深度神经网络模型,且通过所述基准算法模型的数据对所述深度神经网络模型进行训练及测试;/nS4.能效最优化,将训练及测试完 ...
【技术特征摘要】
1.一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法,其特征在于,包括下述步骤:
S1.构建传感云网络,在传感云网络的底层中,将多个传感器节点构成蜂窝结构的传感器区域,每一传感器区域设置一个Sink节点,且所述Sink节点配备了多天线,以使所述Sink节点向对应的所述感器区域内的传感器节点提供无线携能通信服务;
S2.构建基准算法模型,通过对所述基准算法模型输入所述Sink节点的试验信道状态信息,以获得所述Sink节点的试验最优波束成形向量;
S3.构建深度神经网络模型,且通过所述基准算法模型的数据对所述深度神经网络模型进行训练及测试;
S4.能效最优化,将训练及测试完毕的所述深度神经网络模型代替所述基准算法模型,通过对训练及测试完毕的所述深度神经网络模型输入所述Sink节点信道状态信息,以获得输出的所述Sink节点的最优波束成形向量。
2.根据权利要求1所述的一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法,其特征在于:所述基准算法模型的构建方法为:
A1.初始化
A2.计算
A3.计算
A4.设置t=0,循环步骤A1-A3,且每次循环t累加1;
A5.更新
A6.更新
A7.更新
A8.计算
A9.当时,获得所述Sink节点的试验最优波束成形矩阵Wi,通过对所述Sink节点的试验最优波束成形矩阵Wi进行特征向量计算,以获得第i个所述Sink节点的试验最优波束成形向量
其中,为三个参数表示第i个传感器区域中所述Sink节点在所述基准算法模型迭代过程中的参数,t为迭代的次数;Pi是Sink节点的发送功率;ρi为所述传感器节点接受无线携能通信时的功率切割比;ηi为下行阶段占一个系统周期的时长比;hik为信道状态的数据;为所述Sink节点处的随机噪声;αik为第i个所述传感器区域内第k个所述传感器节点的权重系数;Pmax为所述传感器节点的最大发送功率;ε为误差参数;Ti表示第i个所述传感器区域内一个系统周期的时长;Wi为所述Sink节点的试验波束成形矩阵Wi;为第i个所述Sink节点的试验最优波束成形向量,为1行Mi列的向量。
3.根据权利要求2所述的一种传感云网络中Sink节点的能效最优化方法,其特征在于:所述Sink节点的试验最优波束成形矩阵Wi计算方法为:
其中,
Eik=pik(1-ηi)Ti公式(10)
4.根据权利要求2所述的一种传...
【专利技术属性】
技术研发人员:王哲,葛丽娜,张桂芬,李陶深,苏金秋,李玉娜,
申请(专利权)人:广西民族大学,
类型:发明
国别省市:广西;45
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