一种无线传感网中能量有效的统计时延服务质量保障方法与流程
本发明属于无线传感网的物理层安全动态频谱接入领域，具体涉及一种无线传感网中能量有效的统计时延服务质量保障方法。
背景技术：
随着无线通信技术的快速发展，无线传感网被认为是最重要的无线网络架构之一。其中，传感器节点有自我愈合和自我组织的能力。特别的，无线传感网旨在收集周围环境的信息而且为判决提供基本依据。由于无线传感网中缺少中央处理实体和无线信道的开放特性，无线传感网出现了许多极具挑战的问题，比如：路由的选择和联网，频谱的接入和准入控制，联网和通信安全性能等等。更重要的是，因为无线传感网通常包括大量的传感器节点，所以无线传感网中的无线频谱需求一直不断地增加。然而，最近的研究结果表明，无线频谱资源已经成为了无线通信中的一种稀有资源之一，这是由当前的静态频谱资源分配策略所导致的，而这种策略是频谱的特定部分，只能被无线系统的特定类型所使用。
为了有效缓解频谱短缺问题，频谱共享和认知无线电技术被认为是未来通信系统最重要的特征之一。正因为如此，在过去的十年里，这吸引了学术界和工业界的大量研究关注。在基于频谱共享的无线网络中，如何对主发射机提供有效的服务质量保证已经被广泛的视为一个关键问题。在已经存在的工作中，主发射机的服务质量保证是通过对次级用户强加峰值/平均干扰功率限制或者保证主发射机的最小平均/瞬时发射速率来实现的。然而，上述提到的方法不能为主发射机提供精确地和细粒度的时延服务质量保护，原因如下：首先，很难建立主发射机的最大允许干扰功率与其时延服务质量要求之间的精确关系。其次，保证主发射机的最小平均/瞬时传输速率只能反映出主发射机时延要求的两种极端情况。第三，一方面，平均传输速率限制只是要求在规定的时间区间内可以发射一定数量的数据，这种情况只是对应于松散的时延要求。另一方面，主发射机的最小瞬时速率要求在任何时刻传输速率不能低于给定的门限。这意味着，瞬时速率限制对应着一个严格的时延要求。最后，由于无线信道的随机特性，最小的瞬时传输速率通常不能被满足。因此，建立一个为主发射机精确地描述各种不同时延服务质量要求的高效框架是一个迫切需求。此外，开发一个不仅可以优化次级用户能量效率，而且可以满足主发射机的各种时延要求的方案也是非常关键的。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种无线传感网中能量有效的统计 时延服务质量保障方法，得出传感器节点的最优能量效率以及相应的最优功率分配方案，并且最优的功率分配方案能够基于主发射机的时延服务质量要求和信道条件动态进行调整。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
首先，建立主发射机时延服务质量保护系统模型，通过主发射机的队列时延门限违反概率来进行描述；然后，提出优化问题为：在最大化无线传感网中传感器节点的平均能量效率同时满足：a.主发射机的统计时延服务质量要求、b.传感器节点的平均数据传输速率要求、c.传感器节点的平均发射功率限制、d.传感器节点的峰值发射功率限制，并对此优化问题建立相应的数学问题表达式；其次，通过分式规划理论把分式结构的数学问题转化成带有参数结构的非凸优化规划问题，再采用凸包和概率传输理论将带有参数结构的非凸优化规划问题转化成等价的凸优化问题，并通过拉格朗日法求得最优解；最后，通过Dinkelbach法得到传感器节点的最优能量效率以及相应的最优功率分配方案。
系统模型的建立过程为：无线传感网共享授权给主网络的一部分频谱资源，主网络中包括一个主发射机(PS)和一个主接收机(PR)，无线传感网包括一个融合中心和K个无线传感器节点。这些传感器节点收集环境的信息并把收集到的信息发送给融合中心，因此，在本发明中，k个传感器节点作为次级发射机(SS)，融合中心作为次级接收机(SR)。主发射机(PS)和主接收机(PR)之间、第k个次发射机(SS)与第k个次接收机(SR)之间、主发射机(PS)与第k个次接收机(SR)之间以及第k个次发射机(SS)与主接收机(PR)之间的信道增益分别表示为hPP，其中k∈{1,2,…,K}；所有的信道增益是独立的，平稳随机的块衰落过程并且服从瑞利衰落模型；每个帧的时长Tf中，所有的信道增益保持不变，从一个帧到另一个帧的变化是独立的，主发射机(PS)采用常功率发射，次发射机(SS)的发射功率是变化的；无线传感网与主网络保持同步，无线传感网中的所有传感器节点知晓每个帧起始和结束的瞬间；在每一个帧开始，无线传感网中的每一个传感器节点以Pacc的概率尝试接入授权给主网络的频谱，任何一个传感器节点尝试接入该节点，该节点将该信息成功的发射给融合中心，否则融合中心发生冲突或者所有的传感器节点保持沉默；
因此给定传感器节点把信息成功发射给融合中心的概率表示为Psucc，由式(1)决定：
Psucc＝Pacc(1-Pacc)K-1 (1)
在主发射机端建立队列，使主发射机的上层把数据交付给链路层，链路层把这些数据划分 成链路层帧，存放在队列中；主发射机把这些链路层帧划分成比特流并交付给物理层进行传输；基于统计服务质量保障理论，主发射机的统计服务质量用队列长度门限违反概率来描述，如表达式(2)：
Pr{QP≥Qth}≤Pth (2)
QP代表主发射机的队列长度，Qth代表主发射机的预定义队列长度门限，Pth代表所需的违反概率；式(2)要求主发射机的队列长度QP超过给定门限Qth的概率不大于目标概率；将队列长度门限违反概率转化成相应的队列时延门限违反概率，得到表达式(3)：
Pr{DP≥Dth}≤Pth (3)
DP代表主发射机的队列时延，Dth代表主发射机的预定义队列时延门限；式(3)要求主发射机的队列时延DP超过给定门限Dth的概率不大于目标概率Pth；DP和Dth的值越大意味着时延要求更宽松，DP和Dth值越小意味着时延限制越严格。根据大离差定理，主发射机的队列时延门限违反概率近似表达为式(4)：
式中，θP为主发射机的服务质量指数，为主发射机的数据到达过程的有效带宽；有效带宽是指在满足给定时延服务质量要求的前提下，该队列系统的随机数据到达过程所需的最小常服务速率；假设主发射机端有一个恒定的数据到达速率RA(nats/s/Hz)，有 若表达式(3)成立，得到表达式(5)：
主发射机的时延服务质量要求可以通过服务质量指数θP来定量的描述，DP和Dth值越大导致θP值越小，反之DP和Dth值越小导致θP值越大，θP值较小意味着宽松的时延服务质量要求，θP值较大意味着严格的时延服务质量约束；当θP→0，主发射机能够忍受任意长的时延，当θP→∞，主发射机不能忍受任意时延。
对于一个具有随机数据离开速率过程的稳定系统，有效容量是指在满足给定服务质量要求的前提下，该队列系统的随机数据离开过程所能支持的最大常到达速率，主发射机的服务 速率过程的有效容量的表达式(6)如下：
主发射机恒定的离开速率不小于恒定的到达速率，若满足下面的有效容量要求(7)式：
主发射机的队列时延门限违反概率限制即能得到满足。
所述数学问题表达式的建立过程为：对于任意给定的帧，主发射机和主接收机之间以及第k个次发射机与第k个次接收机之间的服务速率分别表示为RP(Ps(θp,h))(nats/s/Hz)和RS(Ps(θp,h))(nats/s/Hz)；
其中，是网络增益向量，PP是PS的恒定发射功率，Ps(θp,h)是θP和h的函数，是SS的发射功率。σ2是加性高斯白噪声的方差；主发射机的有效带宽表示成式(10)：
按照在最大化无线传感网中传感器节点的平均能量效率同时满足：a.主发射机的统计时延服务质量要求、b.传感器节点的平均数据传输速率要求、c.传感器节点的平均发射功率限制、d.传感器节点的峰值发射功率限制，并对此优化问题建立相应的数学问题表达式；
其中，
β＝TfBθp代表主发射机的归一化服务质量指数，Rth代表第k个次发射机与第k个次接收机之间链路所需的最小发射速率，ξ是放大器的系数，Pcir代表硬件的功率消耗。Pav和Ppk分别代表第k个次接收机的最大允许平均发射功率和最大允许峰值发射功率；(12)式表示主发射机的有效容量约束。
通过分式规划理论将分式结构的数学问题转化成非凸优化规划问题的方法为：引用非负参数η，通过目标函数式(11)来构造新的优化问题(P2)：
其中，
J(η,Ps(θp,h,η))＝Psucc·RS(Ps(θp,h,η))-η[ξ·Psucc·Ps(θp,h,η)+Pcir] (22)
(P2)问题的凸性取决于(12)式主发射机的统计时延服务质量要求，分别对(16)式求一阶导数和二阶导数：
f(Ps(θp,h,η))是Ps(θp,h,η)的减函数，因为非是恒成立，故f(Ps(θp,h,η))不是Ps(θp,h,η)的凹函数，求得其唯一的拐点：
f(Ps(θp,h,η))在是凹的，是凸的。通过凸包和概率传输理论将非凸优化规划问题转化成凸优化问题，分下列三种情况：
情况1：如果或者但是仍然满足不等式(26)式：
得到以下结论：
Ⅰ.如果则f(Ps(θp,h,η))是Ps(θp,h,η)∈[0,Ppk]上的凸函数，基于凸函数的定义f(Ps(θp,h,η))在(0,Ppk)上的图形是在(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))为区间端点的直线段的下方；
Ⅱ.如果则f(Ps(θp,h,η))在是凹的但是在 是凸的，然而(26)式表明f(Ps(θp,h,η))在(0,Ppk)上的图形是在(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))为区间端点的直线段的下方，因此，情况1的f(Ps(θp,h,η))凸包的边界表示为(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))连线的直线段，数学表达式为：
基于概率传输理论，我们可以遍历到上的所有点，但是传感器节点的发射功率Ps(θp,h,η)只能取到0和Ppk，因此将RS(Ps(θp,h,η))修改为
是一条过(0,Rs(0))和(Ppk,Rs(Ppk))两点的直线段，当一个传感器节点随机接入频谱时，其使用功率为Ppk发射的概率为其放弃发射的概率为
情况2：如果则f(Ps(θp,h,η))是Ps(θp,h,η)∈[0,Ppk]上的凹函数，因此f(Ps(θp,h,η))的凸包是其本身；
相应的表达式为：
情况3：如果并且满足不等式(31)式：
f(Ps(θp,h,η))在(0,Ppk)上的图形是(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))为区间端点的直线段相交部分，因此存在一个切点满足(32)式：
因此，被表达为(33)式：
相应的表达式为：
基于上述分析，我们把非凸问题(P2)转化成凸问题(P3)：
式子(20)和(21)
其中，
通过拉格朗日法对凸优化问题求得最优解的方法为：写出拉格朗日方程：
其中，
λ,μ,δ分别是约束条件(36)，(37)和(14)的拉格朗日乘子，问题(P3)的最优解是Ps*(θp,h,η)，基于K.K.T.条件，得到：
其中，
最优的拉格朗日乘子分别为λ*,μ*,δ*，则问题(P3)的最优解是Ps*(θp,h,η)由下式决定：
第一种情况的解：
第二种情况的解：
其中，是方程(45)的解；
第三种情况的解：
其中，是的解；虽然(43)-(46)式得到的是问题(P3)的最优解，但是所得到的最优解是和f(Ps(θp,h,η))解得的交集，因此(43)-(46)得到的也是非凸问题(P2)的最优解，再根据(43)-(46)式来确定(P1)的最优解，通过分式规划理论，找到η*使得(47)式成立：
然后，找出其中代表传感器节点最大化有效能量。
通过Dinkelbach法得到传感器节点的最优能量效率及相应的最优功率分配方案包括：
首先，给η赋初值，使其满足然后进行循环；
如果η＝ηn时，仍有成立，
那么用进行迭代，继续循环；
如果不成立，则终止迭代，最终找出最优的η*。
与现有技术相比，本发明实现了无线传感网共享频谱资源时，传感器节点的能量效率最大化的同时满足了主发射机时延服务质量保障。不同于当前所广泛使用的服务质量保障方法，本发明建立的主发射机时延服务质量保护系统模型，能够通过单参数来定量和精确地描述主发射机的细粒度时延要求。基于已建立的主发射机时延服务质量保护系统模型，本发明建立了数学问题表达式，通过公式表达了待优化问题，再利用分式规划理论以及凸包和概率传输理论使建立的数学问题表达式转化成为等价的凸优化问题，最终得以利用拉格朗日以及 Dinkelbach法求得传感器节点的最优能量效率以及相应的最优功率分配方案，并且最优的功率分配方案还能够基于主发射机的时延服务质量要求和信道条件动态进行调整。通过仿真验证，本发明的运行效果可靠。
附图说明
图1基于无线传感网的频谱共享系统模型示意图；
图2主发射机的队列模型示意图；
图3存在不同接入概率值Pacc时，传感器节点最优平均能量效率随主发射机服务质量指数θp变化曲线图；
图4存在不同接入概率值Pacc时，传感器节点最优平均能量效率随主发射机的最大允许时延门限Dth及其违反概率门限Pth的函数变化曲线图；
图5传感器节点的最优平均能量效率随传感器节点数量和接入概率值Pacc的函数变化曲线图；
图6实现最优平均能量效率的传感器节点最优接入概率随传感器节点数量变化的曲线图；
图7存在不同的服务质量指数θp和传感器节点接入概率Pacc时，传感器节点的最优平均能量效率随主发射机数据到达速率RA的变化曲线图；
图8为在不同的服务质量指数θp和传感器节点接入概率Pacc时，传感器节点的最优的平均能量效率随着主发射机的发射功率PP的变化曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
参见图1，无线传感网共享授权给主网络的一部分频谱资源，主网络中包括一个主发射机(PS)和一个主接收机(PR)，无线传感网包括一个融合中心和K个无线传感器节点。这些传感器节点收集环境的信息并把收集到的信息发送给融合中心，因此，在本发明中，k个传感器节点作为次级发射机(SS)，融合中心作为次级接收机(SR)。主发射机(PS)和主接收机(PR)之间、第k个次发射机(SS)与第k个次接收机(SR)之间、主发射机(PS)与第k个次接收机(SR)之间以及第k个次发射机(SS)与主接收机(PR)之间的信道增益分别表示为hPP，其中k∈{1,2,…,K}；所有的信道增益是独立的， 平稳随机的块衰落过程并且服从瑞利衰落模型；每个帧的时长Tf中，所有的信道增益保持不变，从一个帧到另一个帧的变化是独立的，主发射机(PS)采用常功率发射，次发射机(SS)的发射功率是变化的；无线传感网与主网络保持同步，无线传感网中的所有传感器节点知晓每个帧起始和结束的瞬间。此外，由于大量的传感器节点和有限的无线频谱资源，无线传感网中应用了随机接入机制。特别的，在每一个帧的开始，无线传感网中的每一个传感器节点以Pacc的概率尝试接入授权给主网络的频谱。只要一个传感器节点尝试接入这个节点，此节点将会把这个信息成功的发射给融合中心。否则，融合中心将会发生冲突或者所有的传感器节点将会保持沉默。因此，给定传感器节点可以把信息成功发射给融合中心的概率可以表示为Psucc，由式(1)决定：
Psucc＝Pacc(1-Pacc)K-1 (1)
在本发明中，目的是为主发射机PS提供一个统计队列时延服务质量保护，下面对此进行详细讨论。队列时延已经被广泛认为是时延不确定性的重要因素。此外，无线信道的动态性引起确定的时延规定对于实际的无线通信系统是不切实际的。因此，在无线通信中统计的方法能更好的适用队列时延保护。为了实现对主网的统计时延服务质量保证，我们在PS端建立了一个队列，如图2所示，具体来说，主发射机PS的上层把数据交付给链路层，然后链路层把这些数据划分成链路层帧，存放在队列中。主发射机PS将会把这些链路层帧划分成比特流然后交付给物理层进行传输。基于统计服务质量保障理论，主发射机PS的统计服务质量要求可以用队列长度门限违反概率来描述，可以写成表达式(2)：
Pr{QP≥Qth}≤Pth (2)
其中，QP代表主发射机的队列长度，Qth代表主发射机的预定义的队列长度门限，Pth代表所需的违反概率。上述不等式(2)要求主发射机的队列长度QP超过给定门限Qth的概率且不能大于目标概率Pth。如果把时延作为性能的度量标准，可以把上述所提的队列长度门限违反概率转化成相应的队列时延门限违反概率，表达式改为式(3)：
Pr{DP≥Dth}≤Pth (3)
其中DP代表主发射机的队列时延，Dth代表主发射机的预定义的队列时延门限，和(2)式相似，不等式(3)要求主发射机的队列时延DP超过给定门限Dth的概率不能大于目标概率Pth。此外DP和Dth值越大意味着时延要求更宽松，DP和Dth值越小意味着时延限制越严格。 此外，根据大离差定理，主发射机的队列时延门限违反概率可以由近似的表达为(4)式：
其中，θP称为主发射机的服务质量指数，代表主发射机的数据到达过程的有效带宽。有效带宽是指在满足给定时延服务质量要求的前提下，该队列系统的随机数据到达过程所需的最小常服务速率。如图2所示，因为假设主发射机PS端有一个恒定的数据到达速率RA(nats/s/Hz)，有基于(3)式和(4)式，如果(3)式满足，有(5)式：
主发射机的时延服务质量要求能够通过服务质量指数θP来定量的描述。特别的，DP和Dth值越大导致θP值越小，DP和Dth值越小导致θP值越大。因此可以得出，小的θP值意味着宽松的时延服务质量要求，大的θP值意味着严格的时延服务质量约束。此外，我们可以得到当θP→0，PS可以忍受任意长的时延，当θP→∞，主发射机PS不能忍受任意时延。
对于一个具有随机数据离开速率过程的稳定系统，有效容量是指在满足给定服务质量要求的前提下，该队列系统的随机数据离开过程所能支持的最大常到达速率。根据有效容量理论，我们可以把主发射机的队列时延门限违反概率转化成等价的有效容量要求。具体的，如图2所示：因为主发射机PS的服务速率Rp在不同的帧之间是时间不相关的，所以主发射机的服务速率过程的有效容量的表达式如(6)式：
只要满足下面的有效容量要求(7)式，主发射机的队列时延门限违反概率限制就能得到满足。
(7)式意味着主发射机的恒定的离开速率不能小于恒定的到达速率。
3.优化问题形成：
对于任意给定的帧，PS-PR和SS-SR之间的服务速率分别表示为
RP(Ps(θp,h))(nats/s/Hz)和RS(Ps(θp,h))(nats/s/Hz)
其中，是网络增益向量(NGV),PP是主发射机PS的恒定发射功率，Ps(θp,h)是θP和h的函数，是次发射机SS的发射功率。σ2是加性高斯白噪声的方差。
主发射机PS的有效带宽可以表示成(10)式：
在本发明中，旨在最大化无线传感网中传感器节点的平均能量效率同时满足：a.主发射机的统计时延服务质量要求、b.传感器节点的平均数据传输速率要求、c.传感器节点的平均发射功率限制、d.传感器节点的峰值发射功率限制，此优化问题可以用数学表达成问题(P1)：
其中，
β＝TfBθp代表PS的归一化服务质量指数，Rth代表SS-SR链路所需的最小发射速率，ξ是放大器的系数，Pcir代表硬件的功率消耗。Pav和Ppk分别代表次发射机SS的最大允许平均发射功率和最大允许峰值发射功率。此外，(12)式是根据(7)式和(10)式得到的，表示主发射机的有效容量约束。
4.最佳的功率分配方案：
由于目标函数(11)式的分子和分母分别是凹的和仿射的，可以采用分式规划去解决问题(P1)，这里引用非负参数η，来构造新的优化问题(P2)。
其中，
J(η,Ps(θp,h,η))＝Psucc·RS(Ps(θp,h,η))-η[ξ·Psucc·Ps(θp,h,η)+Pcir].(22)
引进参数η时把分式结构的目标函数转化成线性相加的目标函数，可以很容易的证明问题(P2)的目标函数和(13)式的次级用户的平均发射速率限制都是凹函数。
此外(14)，(15)式都是仿射的，这样(P2)问题的凸性取决于(12)式主发射机的统计时延服务质量要求。对(16)式求一阶导数和二阶导数：
这说明f(Ps(θp,h,η))是Ps(θp,h,η)的减函数，因为不是恒成立的，所以 f(Ps(θp,h,η))不是Ps(θp,h,η)的凹函数，然而可以求得其唯一的拐点：
分析可得，f(Ps(θp,h,η))在是凹的，但是是凸的，因此(P2)不是凸的。在讨论如何得到最佳功率分配策略之前，首先简要介绍凸包和概率传输理论如下：
凸包：集合C中所有点的凸组合的集合为其凸包，记为convC：
convC＝{θ1x1+…θkxk|xi∈C,θi≥0,i＝1,…,k,θ1+…θk＝1}；
概率传输：定义直线y＝v(x)是由两个端点(x1,v(x1))和(x2,v(x2))连成的，那么这条直线上的任意点都可以表示成ξ(x1,v(x1))+(1-ξ)(x2,v(x2))，其中，ξ∈[0,1]表示使用点(x1,v(x1))的概率，1-ξ表示使用点(x2,v(x2))的概率。基于上面的理论，用凸包和概率传输方法把此非凸问题转化成等价的凸问题。分为下列3种情况进行分析：
(1)情况1：如果或者但是仍然满足不等式(26)式；
可以得到以下结论：
1)如果可知f(Ps(θp,h,η))是Ps(θp,h,η)∈[0,Ppk]上的凸函数，基于凸函数的定义f(Ps(θp,h,η))在(0,Ppk)上的图形是在(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))为区间端点的直线段的下方。
2)如果显然，f(Ps(θp,h,η))在是凹的，但是在 是凸的，然而(26)式表明f(Ps(θp,h,η))在(0,Ppk)上的图形是在(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))为区间端点的直线段的下方。
因此情况1的f(Ps(θp,h,η))凸包的边界表示为(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))连线的直线段，数学表达式为
基于概率传输理论，我们可以遍历到上的所有点，但是传感器节点的发射功率Ps(θp,h,η)只可能取到0和Ppk。因此，RS(Ps(θp,h,η))被修改为
是一条过(0,Rs(0))和(Ppk,Rs(Ppk))两点的直线段，当一个传感器节点随机接入频谱时，其使用功率为Ppk发射的概率为其放弃发射的概率为
(2)情况2：如果可知f(Ps(θp,h,η))是Ps(θp,h,η)∈[0,Ppk]上的凹函数，因此f(Ps(θp,h,η))的凸包是其本身，
相应的表达式为：
(3)情况3：如果并且满足不等式(31)式：
和情况1不同的是，f(Ps(θp,h,η))在(0,Ppk)上的图形是(0,f(0))和(Ppk,f(Ppk))为区间端点的直线段相交的。因此一定存在一个切点满足(32)式：
因此，可以被表达为(33)式：
相应的表达式为：
基于上述分析，把非凸问题(P2)转化成凸问题(P3)
式子(20)和(21)
其中，
由式(28)，(30)和(34)分别表示的，由式(27)，(29)和(33)分别表示的。由于(P3)是凸问题的，可以通过拉格朗日的办法得到最优解。
写出拉格朗日方程：
其中，
λ,μ,δ分别是约束条件(36)，(37)和(14)的拉格朗日乘子，问题(P3)的最优解是Ps*(θp,h,η)， 基于K.K.T.条件，得到：
其中，
最优的拉格朗日乘子分别为λ*,μ*,δ*，则问题(P3)的最优解是Ps*(θp,h,η)由下式决定：
第一种情况的解：
第二种情况的解：
其中，是方程(45)的解
第三种情况的解：
其中，是的解。
虽然(43)-(46)式是问题(P3)的最优解，但是得到的最优解是和f(Ps(θp,h,η))解得的交集。因此(43)-(46)也是非凸问题(P2)的最优解。由于把原始问题(P1)转化成(P2)，因此，同样需要根据(43)-(46)来确定(P1)的最优解。
通过分式规划理论，如果能够找到η*使得(47)式成立：
这样，一定有其中代表传感器节点最大化有效能量，并且其可以通过下面的算法1得到，具体如下：
算法1确定传感器节点最大平均能量效率。
1：初始化：n＝0和η0，其中，η0满足
2：for n＝0,1,2,…do
3：Letη＝ηn
4：把ηn带入问题(P2)求的其解，其中最优解Ps*(θp,h,η)是由(43)-(46)得到的。
5：ifthen
6：用公式更新变量ηn
7：Let n＝n+1
8：else
9：最优的功率分配策略Pspot(θp,h)和分别是
10：end if
11：end for
12：return Pspot(θp,h)和
5.仿真结果
仿真结果表明，所得到的最优的功率分配方案可以基于主发射机的时延服务质量要求和信道条件动态的调整。此外，传感器节点的有效能量对主发射机时延服务质量要求产生影响。
(1)参数设置：带宽B＝105Hz，帧长度Tf＝2ms，传感器节点个数K＝10，主发射机的常发射功率PP＝100mW，传感器节点最大允许平均发射功率Pav＝100mW，传感器节点最大允许峰值发射功率Ppk＝150mW。主发射机的数据到达速率为RA＝1.5nats/s/Hz，传感器节点放大器的系数ξ＝0.2，传感器节点的恒定电路功率为Pcir＝50mW，噪声功率σ2＝10mw。
参见图3，在给定的接入概率Pacc下，θp值取得一个较小的值意味着较宽松的时延服务质量要求，传感器节点实现较高的有效能量。此外，随着θp值的增加，有效能量减少。这意味着，当主发射机的时延服务质量变得严格时，传感器节点的有效能量变低。而且，当主发射机的时延服务质量要求变得异常严格时，即θp最大时，传感器节点停止传输时，其有效能量为0。图3还说明，在给定的θp，传感器节点的有效能量是接入概率值Pacc的减函数，这主要是因为Pacc越大，传感器节点之间的冲突增大，因此在频谱接入过程中，传感器节点将会消耗更多的能量，得到更低的能量效率。
参见图4，该图印证了队列时延门限违反概率的表达式的物理意义。还可以得到：当Dth和Pth值越大，θp越小，意味着主发射机的时延服务质量要求越宽松。反之，Dth和Pth值越小，θp越大，意味着主发射机的时延服务质量要求越严格。
参见图5，在传感器节点数量给定的时候，传感器节点的有效能量随着Pacc的增加先增加 后减少。原因如下，当Pacc值很小的时候，传感器节点在每个时隙保持沉默的概率是很大的，这就会使得无线传感网的频谱资源没有被高效利用。因此，当Pacc值很小的时候，增加Pacc的值将会提高传感器节点的有效能量。另一方面，当Pacc值很大的时候，因为每个传感器节点将会以很大的概率尝试接入频谱，所以在每个时隙里传感器节点之间冲突的概率很大。基于上述分析，寻找一个最优的接入概率值很关键。为了实现这个目标，图6对此进行了研究。
参见图6，此图说明Pacc是传感器节点数量的减函数。这是因为，当节点数量很少的时候，传感器节点之间的竞争不激烈，因此，传感器可以用更高的概率接入频谱。反之，当传感器节点个数很大时，传感器节点需要降低接入概率去避免较高冲突的概率。
参见图7，此图说明在相同的θp和Pacc的情况下，传感器节点的有效能量随着主发射机的到达数据速率RA的增加而减小，这是因为在相同的θp时，增加RA意味着需要更大的主发射机服务速率，这就要求传感器节点在PR端引入更少的干扰功率。因此，当增加RA时，传感器节点只能实现更低的吞吐量和得到更少的能量效率。此外，当θp和Pacc值更小时，传感器节点可以实现更高的能量效率，但是当θp和Pacc值更大时，传感器节点可以实现更低的能量效率。
参见图8，此图说明在相同的θp和Pacc时，传感器节点的有效能量随着主发射机的发射功率动态的变化。具体来说，当主发射机的发射功率很小时，传感器节点的有效能量是0，这是因为传感器节点需要停止传输去保证主发射机去实现时延服务质量保障，当主发射机的发射功率增加时，传感器节点可以实现非0有效容量。然而，当持续增加主发射机的发射功率时，传感器节点有效能量降低。这主要是因为大的主发射机发射功率将会对传感器节点产生较大的干扰。因此，传感器节点得到的吞吐量将会降低并且能够实现较低的能量效率。
因此综上可知，本发明方法实现了最大化无线传感网中传感器节点的有效能量，同时保障了主用户的统计时延服务质量要求，其中，最优的功率分配策略能够根据主发射机的时延服务质量要求和信道条件动态的调整。
以上内容是对本发明进行的详细说明，不能认定本发明仅限于此，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定的专利保护范围。
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