专利名称：分布式无线视频传感器网络生存周期最大化方法
技术领域：
本发明涉及的是分布式无线视频传感器网络生存周期的建模和优化，是通过研究 视频传感器网络中各部分功率消耗，建立网络生存周期优化模型，合理地分配有限的网络 资源，利用分布式算法实现网络生存周期最大化。
背景技术：
目前，无线传感器网络的研究主要集中在对简单数据信息(如温度、湿度、光强等) 的采集、传输与处理。随着监测环境的日趋复杂多变，由这些传统传感器网络所获取的简单 数据愈来愈不能满足人们对环境监测的全面需求。较之于传统传感器网络，视频传感器网 络能够感知信息量丰富的视频、图像等多媒体信息，提供更加丰富的服务种类，可广泛应用 于战场可视化监控、环境监测、交通监控、智能家居、医疗健康等诸多领域。传统无线传感器网络中，由于感知数据类型简单，其采集和处理能耗通常是忽略 不计的，因而传感器节点能量消耗主要集中在数据的传输过程。在视频传感器网络中，传感 器节点需要对采集的视频信息进行处理，包括压缩编码、信息融合等。处理视频信息需要的 能量往往与传输过程消耗的能量相当，因此在规划视频传感器网络生命周期时，视频信息 获取处理和传输的能耗都必须予以考虑。如何保证视频传输质量也是视频传感器网络研究 中的关键点。在信源端，编码码率越高，视频质量越好，同时编码能耗也越大；另一方面，传 输速率越大，视频质量提高，传输能耗越大。本发明研究的主要内容正是在保证视频质量的 前提下，提高资源利用率，最大限度延长网络生存期。通过对数据采集编码和传输进行联合 规划，建立基本编码功率、链路速率以及多径路由的最优化规划模型。另外，无线网络自身受时变和突发错误的影响，网络传输可靠性一直制约着无线 网络的发展。自动重传请求(ARQ)和前向纠错(FEC)是两种常见的传输纠错方式。ARQ是 采用反馈重传机制，并不能适应视频这类时间敏感性强的数据传输，而FEC则被运用在链 路上，需要每个中继节点来完成视频数据的解码和编码，这种功率消耗很大，不能被应用到 大规模的无线视频传感器网络中。随机网络编码被证明可以应用于有线和无线网络来提高 网络的可靠性，结合多路径传输后其主要优点体现为1)可以应用于分布式网络，不需要网 络的集中式规划；2)可以根据网络链路的条件，调整发送的编码包个数而现实网络的无差 错传输；3)不同于以往数据包简单复制后传输，线性组合的数据包可以避免数据传输的冗 余，从而减少网络资源的浪费。不同于之前只关注于网络编码应用领域和编解码方式的研 究，本发明中将建立一个通用的网络编码功耗模型以更好地实现网络资源的合理分配。本发明在无线视频传感器网络组播通信中加入节点采集处理视频的功率消耗，运 用随机线性网络编码技术提高通信的可靠性，建立最大化网络生存周期为目标的最优化模 型，通过拉格朗日对偶和梯度迭代方法实现分布式求解得到最优的网络生存时间。
发明内容
本发明的目的在于针对目前众多无线传感器网络生命周期最大化方案往往忽略视频数据采集、压缩处理的功耗问题，提供一种分布式无线视频传感器网络生存期最大化 方法。为达到上述目的，本发明的构思是针对无线视频传感器网络不同于传统传感器 网络的特点，加入视频采集节点的压缩编码功率消耗，建立传感器节点耗能模型，在既定的 功率条件下进行有效地资源分配实现整个网络生存周期最大化。另外，将网络编码技术应 用到数据传输纠错，并首次提出一种通用的网络编码功率消耗模型，以准确计算网络节点 各部分功率消耗。给出了一种分布式优化模型来来实现整个网络生存期最优，并利用拉格 朗日对偶和次梯度算法进行分布式求解。根据上述发明构思，本发明采用下述技术方案
一种分布式的无线视频传感器网络生存期最大化方法，其特征在于采用下述步骤实 现第一，在传感器功率消耗中引入用于视频压缩编码功率消耗；第二，建立网络编码所耗 功率模型，并传感器节点之间传输中采用随机网络编码技术保证无线网络的正确传输；第 三，通过联合优化传感器节点功率分配、流量控制和视频失真，建立无线网络生存周期最大 化的优化模型；第四，针对建立的优化分配模型，采用凸优化理论使用拉格朗日对偶方法进 行求解，提出了一种分布式迭代求解算法，以应用于无中心节点控制的分布式无线传感器 网络的构建中。具体说明如下 (1)无线视频传感器网络模型 将无线视频传感器网络抽象为有向图
，其中厂是节点的集合，λ·是链路的集合。节点集合F分为传感器节点集合J和接 收视频数据的汇聚节点集合τ,￡是节点之间链路的集合。无线网络中的视频传感器节点 负责视频数据的采集，压缩编码和数据传输的中继路由；汇聚节点是网络中的目的节点， 用于视频数据的接受汇聚。这里假设一个传感器节点只将视频数据传到一个目的节点中。 网络中所有的传感器节点都有一个最大通信范围如果两个节点间的距离不超过这个最 大通信范围，则认为这两个节点之间存在一条通信链路，否则认为这两个传感器节点之间 不能通信。对于任意一个传感器节点ν定义T为节点 '的生存周期，则整个网络的生存周 期T1ih = mm, Τ,。定义为传感器节点到目的节点间的路径集合，矩阵/P则反映节点 s的各条路径与网络中链路的关系若(O)被节点s的第in条路径所占用则均Γ = 1 ；否则 = (其中 W € ./(,、'))。对于传感器节点y (S e S),定义记为节点S的发送速率。对于链路(i./) e E (其 中^ ,/ e ν)，定义为节点s链路(？. j)上的信息流量。根据网络流平衡条件，可以得 到
权利要求
1.一种分布式无线视频传感器网络生存期最大化方法，其特征在于采用下述步骤实现 无线网络环境中传感器生存期的最大化第一，在传感器节点功率消耗中引入用于视频压 缩编码功率消耗；第二，建立网络编码所耗功率模型，并传感器节点之间传输中采用随机网 络编码技术保证无线网络的正确传输；第三，通过联合优化传感器节点功率分配、流量控制 和视频失真，建立无线网络生存周期最大化的优化模型；第四，针对建立的优化分配模型， 采用凸优化理论使用拉格朗日对偶方法进行求解，提出了一种分布式迭代求解算法，以应 用于无中心节点控制的分布式无线传感器网络的构建中。
2.根据权利要求1所述的分布式无线视频传感器网络生存最大化方法，其特征在于所 述第一步骤在传感器节点功率消耗中引入用于视频压缩编码的功率消耗，所述传感器节点 功率消耗/丨就包括三部分视频压缩编码功率消耗巧、数据传输功率消耗巧和网络编码所耗功率P"；所述视频压缩编码功率消耗尸，由率失真函数尸 二得至IJ， 其中，〒)是传感器节点 的发送视频速率为rf和视频压缩编码功率消耗为巧下的视 频失真,O2是输入视频的方差，2是与编码效率相关的模型系数。
3.根据权利要求1所述的分布式无线视频传感器网络生存最大化方法，其特征在于 所述第二步骤建立网络编码所耗功率模型，即网络编码所耗功率Zf1的计算方法如下将 一个节点采集的数据大小为字节的视频数据划分成多个块，每个块包含ft个原始数据 包，表示为选择GT(P)为编码域，则每个原始数据包可以看成为￡+/</个 符号的向量，对每个块的原始数据包进行域上的随机网络编码，编码得到一个新 的编码数据包ι)需要完成Α ‘ 次乘法和⑦—ι) · α+/ν)次加法运算；其中一次加法需 要f次异或门运算，一次乘法需要匈2次异或门运算或和匆2次与门运算，定义-d为每 比特乘法所消耗的能量和夂■ 为每比特加法所消耗的能量，则一个编码数据包K·所消耗 的能量为彳二 “ · / · h ■ (Ljq)十’ q ■ {h — 1) - (L/q)；相应地，每比特编码的能耗为'f = [^-r ‘ Λ + ■ (/' — I)]；则节点网络编码功率消耗ιγη为单位时间内需要编码的数据比特数与单位比特编码能耗的乘积。
4.根据权利要求ι所述的分布式无线视频传感器网络生存最大化方法，其特征在于所 述第三步骤通过联合优化传感器节点功率分配、流量控制和视频失真，建立最大化无线视 频传感器网络生存期的优化模型，具体方法如下(ι)生存周期的定义定义整个网络的生存周期为网络中生存周期最短的节点的存在时间，= 1IlI5T, 其中不为传感器节点⑷e ν)的生命期，r_表示网络的生存期； (2)建立优化模型以最大化无线视频传感器网络生存期为目标建立整个优化模型以及网络中各部分能 耗约束模型，包括由率失真模型得到视频传感器节点压缩编码功率消耗模型；网络视频 传输的流平衡约束和网络编码进行纠错的流约束条件；无线信道传输时的链路竞争影响约 束；以及网络编码功率消耗模型和网络传输功率模型；优化问题 P1 lliaxi,llizc' 1^s 丁；.约束 其中，是链路( .；/)传输功率消耗因子，C是接收数据的功率消耗因子，·是网络编码功率消耗 因子；所建立的优化方程，其目标为最大化无线视频传感器网络生存期；其约束条件如下 约束1)对应于各个节点的流量平衡限制条件，O"表示节点.S第《 条路中链路(ij)上 的信息传输速率,/ 为节点在链路( .Λ上的物理传输速率，『为节点s的信息传输速率，每个传感器节点i的初始能量为松若(M)被节点s的第m条路径所占用则巧丨“=1 ；否则 H"'" = 0 ·iJ>约束2)对应于在有损的无线信道传输中，信息流量和链路上的物理流量之间的关系， 为链路( ../)上的丢包率；该条件是为了确保网络编码后所收的数据包个数能实现正确解码； 约束3)对应于无线链路干扰和链路带宽限制条件，定义Φ ι./)为链路^J)的干扰集 合，C为最大链路带宽；约束4)对应于各传感器节点能量、功耗和生命期的关系，假设每个传感器节点 的初 始會旨量为*^ ；约束5)表示在给定的视频失真率条件下，编码功率和编码速率的约束条件。
5.根据权利要求4所述的分布式无线视频传感器网络生存最大化方法，其特征在于所 述第四步骤中的优化问题采用凸优化理论使用拉格朗日对偶方法和分布式迭代求解算法 如下(1)拉格朗日对偶利用拉格朗日偶对和梯度迭代方法对所述优化问题Pi进行分布式求解鉴于所述约束条件4)是非凸函数，这里将引入一个新的变量 , 二 i/ ),将所述约束条件4)做等式变换 UA = 可以看做是一个节点在一定能量￡,·下的归一化功率消耗变量；因此优化目标 相应转变为最小化网络中所有节点最大规范化功率消耗，并用fe次模来近似最大值函数用，可以得到
全文摘要
本发明涉及一种分布式无线视频传感器网络生存期最大化方法。本方法采用下述步骤实现第一，在传感器节点功率消耗中引入用于视频压缩编码功率消耗，第二，建立网络编码所耗功率模型，第三，通过联合优化传感器节点功率分配、流量控制和视频失真，建立无线传感器网络生存周期最优化模型，第四，利用拉格朗日对偶和次梯度算法提出了一种分布式算法来实现整个网络生存期最大化。本发明可以更为准确地计算无线视频传感器网络中各部分的功率消耗，得到传感器网络的最佳生存周期，可广泛应用于分布式无线视频网络环境下的生存周期计算。
文档编号H04L1/00GK102143566SQ201110040339
公开日2011年8月3日 申请日期2011年2月18日 优先权日2011年2月18日
发明者汪敏, 谭冲, 邹君妮 申请人:上海大学