物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法技术

本发明专利技术公开一种物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法，通过多个能量收集传感器组成了物联网网络，适当激活能量收集传感器来更新状态来提高信息的时效性；具体采用关联信息年龄的概念来表示能量收集传感器的信息时效性，然后引出一个动态更新优化的问题来使得观测到的长期平均信息相关年龄最小，该问题综合考虑了资源传输约束和能量因果约束关系；然后采用马尔可夫决策过程来描述状态更新过程，并通过在标准的Q

【技术实现步骤摘要】
物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法


[0001]本专利技术涉及物联网
，尤其涉及一种物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法。

技术介绍

[0002]近来物联网的发展给许多领域带来了巨大的影响，产生了许多有价值的实时应用，从工厂自动化的高速装配和包装，智能交通系统中的自动驾驶，到智慧城市或精准农业中的环境监测和过程自动化。对于这些实时的应用，服务质量在很大程度上依赖于新信息的及时传递，因为过时的信息将降低决策的准确性和可靠性。最近，信息年龄被提出，作为一种新的标准，从信息的目的地(数据融合中心)的角度评估信息时效性，其测量自生成到接收最新的分组所经过的时间。信息年龄表示了网络中的传输延迟以及传感器上的更新时间。因此，信息年龄对于信息时效性的评价更加重要和全面，而设计高效的状态更新策略对于提高物联网网络中的信息时效性至关重要。
[0003]在工作中，通常假设不同传感器生成的状态更新是独立的，每个传感器都与目标处的信息年龄值相关联。然而，对于实际场景中的许多物联网应用，不同传感器的状态更新可能是关联的，因此，这些更新本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法，其特征在于，首先将动态状态更新过程描述为马尔可夫决策过程，然后通过在标准DQN中加入动作剔除机制来保证算法的有效性。2.根据权利要求1所述的一种物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法，其特征在于：将动态状态更新表示为由元组(S，A(t)，U(
·
，
·
))组成的马尔可夫决策过程，描述如下：1)状态空间S：首先定义每个单位时间为t的传感器n
k
的状态为其中表示从最后一次单位时间内成功感知的结束到单位时间t开始的时间传感器在时的激活时间，为传感器电池中的能量；然后将马尔可夫决策过程的状态定义为所有传感器的状态和数据融合中心处的相关信息年龄值的组合，即S(t)＝((S1(t)，S2(t)，...，S
K
(t))，Δ(t))，其中，由于状态空间S有限，设置自上次感知并成功传输以来的最大经过时间为G
max
，最大激活时间为X
max
，数据融合中心处的最大相关信息年龄为Δ
max
，其值为有限的，能任意增大；2)行动空间A：数据融合中心决策包括在每个时间段激活不超过M个传感器进行状态更新；为了避免次优行为的存在，动作空间表示为A表示一个状态更新的决定，和在(5)中被定义；由于能源因果关系约束(1)，单位时间内的有效行为取决于当前状态，用表示3)奖励函数U(
·
，
·
)：对于每个单位时间，给定状态S(t)和动作A(t)，将奖励函数定义为U(S(t)，A(t))＝-Δ(t+1)
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(14)即下一个单位时间开始时的相关信息年龄值的负值，以找到确定性平稳策略π
*
，该策略最大程度地赋予给定初始状态S(1)的长期累积奖励；γ是引入的折现因子，为了确定当前奖励的重要性，同时保证长期累计奖励是有限的，令Δ(1)＝0时(a)成立。通过设置
π
*
在(1...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐超，张凡，张博玮，张新艳，谢益平，孙红光，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：