基于N策略的无线传感网络网关节点功率控制方法与流程

本发明属于无线传感网
技术领域：
，更具体地说，涉及一种基于N策略的无线传感网络网关节点功率控制方法。
背景技术：
：IDATE报告显示，自2006年以来全球基于无线传感网的“物物互联”业务年复合增长率高达49％。无线传感网产业将发展成为下一个具有万亿美元产业规模的高科技市场。总之，进入21世纪后，微芯片制造技术、无线通信技术等技术不断进步，无线传感网蕴藏着巨大的商业价值和应用潜力，将给人类生产及生活领域带来深远的影响。无线传感网是由很多具有感知、计算和通信能力的能量有限节点组成。目前，低成本的无线传感网已经应用于很多现有和未来设想的领域，如智能电网、环境监测，战场监视，医疗保健和智能家居等，越来越受到学术界和产业界的关注。无线传感网问题通常有一个重要目标——延长网络生存时间。在大部分情况下，所有节点的电池不能补充和更换。一旦节点能量耗尽，该节点就会失效，这将影响到网络的运行，甚至使网络出现分裂而缩短网络生存时间。因此，无线传感网的部署及各个算法的选取都需要从节能出发，最大限度地延长整个网络的生存时间，节省重新部署的巨大开销。网络生存时间作为无线传感网最重要的指标之一，但是研究者没有对网络生存时间进行统一定义。对于一个节点能量耗尽就会影响整个无线传感网的正常应用，网络生存时间可以定义为网络开始运行到网络中第1个节点能量耗尽的这一段时间，也可以定义为网络运行到网络中第1个节点数据不能达到Sink节点时的这一段时间。对于其它一些应用，网络生存时间可以定义为网络开始运行到一部分节点(如半数节点)失效的这一时间段。在无线传感网中，由于节点大多采用电池供电，其能量有限，一旦节点能量耗尽，该节点就会失效，这将影响到网络的运行，甚至导致网络出现分裂而缩短网络生存时间。因此，无线传感网的各个算法都需要从节能出发，最大限度地延长整个网络的生存时间。为了延长网络的生存时间，无线传感网的很多算法采用各种传输策略(如路由，功率控制和调度等)。其中节点发送功率控制机制是无线传感网的拓扑控制研究方向之一，它主要是调节网络中每个节点的发送功率，在满足网络连通度的前提下，均衡节点的单跳可达邻居数目，剔除节点间不必要的通信链路，形成一个数据转发的优化网络结构，从而达到优化生存时间的目的。无线传感网络网关作为无线传感网中的核心枢纽元件，其生存时间问题的重要性更加凸显出来。中国专利申请号201510577650.7，公开日2015年9月11日，公开了一份名称一种具有移动Sink节点的无线传感网生存时间优化方法，包括以下步骤：1)网络启动后，Sink节点广播信息查询包，接收传感节点的位置坐标信息，并添加到Sink节点的传感节点信息表中；2)Sink节点分析约束条件，建立数据传输时延和跳数受限的网络生存时间优化模型；3)Sink节点采用修正的遗传算法求解网络生存时间优化模型，计算网络生存时间、Sink节点移动路径和在每一个停留位置上停留时间的最优方案。该方法提供一种提高网络生存时间、降低节点能耗和节点丢弃数据量的具有移动Sink节点的无线传感网生存时间优化方法。中国发明专利号201110047275.7，公开日2011年2月28日，公开了一份名称无线传感器网络的随机休眠调度路由方法,具体方法是各个节点维护一个伪随机数序列。该数列是以各节点随机产生的种子由同一个伪随机数生成算法生成的。继而,节点以该随机数序列确定出自己在该次网络运行周期里的随机休眠时序安排。通过在网络初始化时广播自己的种子,节点与其一跳邻居可以通过计算获知彼此的伪随机数列,从而得知彼此的休眠与苏醒时间。当节点需要发送数据时,通过计算自己邻居的苏醒时间,将数据包发送给第一个醒来的节点。该方法通过一种随机休眠调度的机制使节点轮替工作,以达到降低和均衡全网能量消耗的目的。中国专利申请号201510122208.5，公开日2015年3月19日，公开了一份名称一种无线传感器多跳网络链状拓扑结构的链路休眠方法，假设链路中第K个节点在业务数据传输时，处于该节点前面的所有节点都处于工作状态，该节点后的所有节点都处于周期性的休眠唤醒状态；节点固有的休眠延迟时间为T2，即节点在时间段T2内没有业务数据传输则进入周期性休眠唤醒状态；当第K个节点完成了业务数据的传输，使该节点及其前向K/i取整个节点延迟时间段T3再进入周期性休眠唤醒状态；其他节点按照正常情况进入周期性休眠唤醒状态；其中1≤i≤k。该方法可以使得在链路中某一局部区域短时间内频繁发生业务数据时，能达到快速唤醒链路的目的，从而提升系统的实时性和可靠性。总的来说，申请号201510577650.7的公开材料考虑网关节点的无线传感网生存时间问题，但是没有考虑网关节点休眠所能带来的显著改善。申请号201110047275.7的公开材料考虑一种随机休眠调度的机制使节点轮替工作，但是没有充分考虑休眠与业务的关系。申请号201510122208.5的公开材料考虑节点周期性的休眠和唤醒问题，但是没有深入考虑关闭期和启动期等实际问题，也没有给出休眠和业务的数学关系式。技术实现要素：针对现有的无线传感网络网关节点功率控制方法未充分考虑节点休眠和业务的关系带来的性能改善、节点延时休眠、节点延时开启、低复杂度算法实际应用等问题，本发明提出一种基于N策略的无线传感网络网关节点功率控制方法，在综合考虑节点休眠和业务的关系，增加节点延时休眠、节点延时开启的实际问题，辅助低复杂度迭代算法，最大化无线传感网络性能。为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：一种基于N策略的无线传感网络网关节点功率控制方法，包括以下步骤：步骤1:场景描述；考虑一个无线传感网中的网关节点，建模成一个M/G/1的休假排队模型，数据包的到达服从参数为λ的泊松分布，每个数据的包转发看作一个独立同分布的一般过程，服务时间记成B，其期望为hB，方差为当网关节点工作时，节点处于忙期，记作B，其期望为hB，方差为发射功率为PON,定义关闭期为D，其期望为hD，方差为发射功率为PCD,定义休眠期为V，其期望为hV，方差为发射功率为PSL。定义启动期为S，其期望为hS，方差为发射功率为PST,定义和分别表示忙期、关闭期、休眠期和数据包总的逗留时间的拉普拉斯变换,在关闭期没有数据包到达的概率可以定义成休眠概率根据泊松到达的无记忆性特点，可以获得有效平均关闭期的长度：定义E(C)表示相邻的两个队列为空的时刻之间的平均时间长度：其中：ρ＝λhB，ρS＝λhS，数据包的平均逗留时间的拉普拉斯变换可以表示成：T~(s)=B~(s)E[C]{1-pvλ+(1-pv)(1-B~(s))s-λ+λB~(s)+pvS~(s)λ[λ/(s+λ)]N-[B~(s)]Nλ/(s+λ)-B~(s)+pv1-S~(s)[B~(s)]Ns-λ+λB~(s)}]]>再拉普拉斯逆变换，令s＝0，可以获得平均逗留时间：E(T)=hB+(1+CB2)ρhB2(1-ρ)+pv[N(N-1)+2NρS+(1+CB2)ρS2]2λ[pv(N+ρS)+1-pv];]]>步骤2:问题归结；首先，综合考虑节点各个时期的功率情况，定义网关节点的平均功率：E(P)=ρPON+1E[C](1-pvλPCN+pvNλPSL+pvhSPST)=1E[C][1-pvλ(PCD-PSL)+pvhS(PST-PSL)]+(1-ρ)PST+ρPON]]>然后，考察睡眠时间的指标N这个参数，推导出针对固定的节点的能耗所对应的最优的睡眠时间N*；步骤3:推导数据包平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式，用于指导实际应用；首先，改写平均逗留时间如下：E(T)=hB+(1+CB2)ρhB2(1-ρ)+[N(N-1)+2NρS+(1+CS2)ρS2]2λ[(N+ρS)-1+pv-1]]]>继续改写平均功率如下：E(P)=(1-ρ)[(1-pv)(PCD-PSL)+pvhS(PST-PSL)]1+pv(N-1+ρS)+(1-ρ)PST+ρPON]]>消去休眠概率pv，给出数据包平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式：E(P)=ρPON+(1-ρ)PCD+2λ(1-ρ)E[T]-2ρ(1-ρ)-(1+CB2)ρ2(1+CS2)ρS2+2NρS+N(N-1)×[ρS(PST-PSL)-(N+ρS)(PCD-PSL)];]]>步骤4:推导最优的睡眠时间N*的表达式，用于指导实际应用；给定启动期分布的相关参数，理论上存在一个最小的时延和总的能耗，通过最优化方法，求出这个最优解N*：N*=ρS2CS2+ρS+(1-pvpv)2-ρS-1-pvpv]]>这个最优解N*存在的必要条件是：ρS(CS2-1)pv+3pv-2>0.]]>进一步的，包括以下步骤：设置关闭期为0，休眠概率pv＝1，N策略的休眠方法等效为一个1策略的休眠方法：hS＝E[S]/N推导该策略下的平均功率为：E(P)=ρPON+(1-ρ)PSL+(1-ρ)ρSN+ρS(PST-PSL).]]>进一步的，包括以下步骤：设置关闭期为0，话休眠概率pv＝1，N策略的休眠方法等效为一个1策略的休眠方法：hS＝E[S]/N推导该策略下的平均逗留时间：E(T)=E(B)+(1+CB2)ρhB2(1-ρ)+[N(N-1)+2NρS+(1+CS2)ρS2]2λ[(N+ρS)].]]>进一步的，还包括以下步骤：设置关闭期为0，休眠概率pv＝1，N策略的休眠方法等效为一个1策略的休眠方法：hS＝E[S]/N推导该策略下平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式：E[T]=ρSCS2+12λA+hS2A+hB+ρhB(1+CB2)2(1-ρ)-12λ]]>其中：进一步的，还包括以下步骤：推导出N＝1情形下的节点平均逗留时间的准确表达式：Var[T]=[12λ2(1+pvρS)2]-1×4ρS3mS3pv(1+pvρS)+12ρ2cB2(1+pvρS)2+12ρS2pv(1+cS2-pv)+ρ3(1+pvρS)2(1-ρ)2×[4mB3(1-ρ)+3ρ(1-cB2)2]-3pv2ρS4(1+cS2)2]]>其中：有益效果：相对比于现有技术，本发明的有益效果为：(1)本发明区别与以往的无线传感网络延长节点生存周期的方法，从实际出发重点研究网关节点，提出一种N策略的网关节点休眠方法，综合考虑节点休眠和业务的关系具有现实的指导意义；(2)本发明针对特殊的应用场景，来源实际应用，场景设置细致、合理，更有实践指导意义；(3)本发明从实际工程应用角度出发，增加考虑节点休眠的关闭期和节点唤醒后能够开始服务的启动期，在保证业务时延的同时又降低了节点功耗；(4)本发明所提出的基于N策略的节点休眠方法，同时N可以根据数据包的性质自动调整，适应性更强，经过精确的数学计算和理论推导，得出最优的节点睡眠时间，用于指导实践；(5)本发明为了更有利于工程应用，又给出一种次优的方法，并用数学方法推导出节点功耗和业务逗留时间的关系式，利用分析网络性能；(6)本发明推导出节点平均逗留时间的方差特性，因为在实际的应用过程中，我们有时候更加会关系系统的最大时延特性，因为这可能会极大的影响数据的传输效果；(7)本发明的功率控制方法，算法设计合理，易于实现。附图说明图1为本发明系统场景架构示意图。图2为本发明网关节点休眠周期示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。实施例一步骤1:场景描述；如图1所示，无线传感网由众多节点组成，其中最核心的枢纽元件就是网关节点，因此，要提高网络性能，降低系统能耗，最直接的方法就是研究网关节点的休眠策略。然而，节点休眠则意味着休眠期间不再工作，不再参与协作，到达的数据包将会堆积在节点的缓存中，滞留相当长时间，直至节点被唤醒，再次投入工作，但是这样无形中增加了数据包的在这个节点的逗留时间，进而会影响到整个系统的平均时延。本发明区别与以往的无线传感网络延长节点生存周期的方法，从实际出发重点研究网关节点，提出一种N策略的网关节点休眠方法，综合考虑节点休眠和业务的关系具有现实的指导意义。换句话说，节点休眠并节约能耗是以牺牲系统的时延为代价的。如果要降低节点能耗，那么就会增加系统平均时延；反之，要增加节点能耗，也会改善系统的平均时延。因此，迫切需要我们提出一种好的策略，能够自动调整节点能耗和平均时延的关系，不同的数据采用不能的策略，有更好的适应性。本发明针对特殊的应用场景，来源实际应用，场景设置细致、合理，更有实践指导意义。我们考虑一个无线传感网中的网关节点，建模成一个M/G/1的休假排队模型，数据包的到达服从参数为λ的泊松分布，每个数据的包转发(服务)看作一个独立同分布的一般过程，服务时间记成B，其期望为hB，方差为从实际工程应用角度出发，增加考虑节点休眠的关闭期和节点唤醒后能够开始服务的启动期。如图2所示，当网关节点工作(发送数据包)时，或者说队列中有数据包等待发送时，节点处于忙期，因为节点忙也就意味着数据被服务，所以忙期等价于服务时间，都记作B，其期望为hB，方差为发射功率为PON。一旦队列为空，或者说没有数据要发送，传统的休眠策略就是立即休眠，但其实这样很不合理。一方面，不符合实际应用，立马关闭需要时间，也会伤害设备本身；另一方面，如果采用没有数据立刻休眠的策略，因为数据的到达是泊松到达，有随机性，很可能在下一个极小的时间段内就会有数据到达，而此时设备又关闭了不能提供服务，这样的话这个数据包的时延会非常大，从而也会影响到整体的平均时延。因此，作为本发明的一个重要的创新点，我们定义一个可以自己调整的关闭期，并研究关闭期是系统平均时延的关系，具有非常重要的实践指导意义。本发明区别与其它的休眠策略，采用延时关闭的策略，一旦系统内没有需要服务的数据，并不立刻关闭服务，而是等待一段时间，这段时间就是关闭期。定义关闭期为D，其期望为hD，方差为发射功率为PCD。如果关闭期内没有新的数据到达并要求服务，系统进入休眠期；如果关闭期内有新的数据到达并要求服务，系统停止关闭期，重新进入服务期，继续服务，发送数据包。如何将处于睡眠期的网关节点唤醒，取决是采用何种唤醒策略，常见有单重休假策略和多重休假策略。单重休假策略是指，网关节点以一个预先设置好的固定时间去休假，这种策略最为简单，也不需要在休假期间监测是否还有业务到达，但是降低能耗的效果有限。多重休假策略是在单重休假策略的基础上加以改进，如果一次休假结束，节点队列里面没有数据包待发送，那么节点将继续进行休假，这样极大的降低了能耗，但是也增加了平均时延。在实际应用时，我们往往需要达到能耗和平均时延的折中，并且需要能够针对不同数据包业务时延要求的不同，调整节能策略，达到最优的能耗降低效果。因此，我们选用一种基于N策略的节点休眠策略，节点进入休眠期后，只有当队列中的数据包的个数达到预先设置的数量N后，节点才会被唤醒，因为N的数值可以很容易的被更改，所以这个算法灵活度很高，可以很容易的实现能耗和平均时延的折中。同样的，区别与其它的节点休眠策略，从实际工程应用角度出发，我们规定节点从睡眠期被唤醒后，要经过一个启动期才能正式进入忙期。这显然更加符合实际，而且不同的节点情况不同，启动期也不一致，更能模拟实际系统性能。定义休眠期为V，其期望为hV，方差为发射功率为PSL。定义启动期为S，其期望为hS，方差为发射功率为PST。为了后面更方便是去分析平均时延的期望和方差等性能，我们定义和分别表示忙期、关闭期、休眠期和数据包总的逗留时间的拉普拉斯变换。这样的话，在关闭期没有数据包到达的概率可以定义成pv=D~(λ)---(1)]]>事实上，pv也代表着节点由关闭期跳转到休眠期的概率，我们规定为休眠概率。根据泊松到达的无记忆性特点，我们可以获得有效平均关闭期的长度：h~D=(1-pv)hD+pvλ-1---(2)]]>下面定义一个循环的平均长度E(C)，表示相邻的两个队列为空的时刻之间的平均时间长度：E(C)=(1-pv)(1λ+hB1-ρ)+pv(Nλ+hS+NhB1-ρ)=1-pv+pv(N+ρS)λ(1-ρ)---(3)]]>其中：ρ＝λhB，ρS＝λhS。接下来，我们研究数据包的平均逗留时间的拉普拉斯变换根据经典的休假理论，逗留时间应该包括数据包在队列中的等待时间和数据包被服务的时间。T~(s)=B~(s)E[C]{1-pvλ+(1-pv)(1-B~(s))s-λ+λB~(s)+pvS~(s)λ[λ/(s+λ)]N-[B~(s)]Nλ/(s+λ)-B~(s)+pv1-S~(s)[B~(s)]Ns-λ+λB~(s)}---(4)]]>对公式(2)进行拉普拉斯逆变换，令s＝0，同时联合公式(1)，我们可以获得平均逗留时间：E(T)=hB+(1+CB2)ρhB2(1-ρ)+pv[N(N-1)+2NρS+(1+CB2)ρS2]2λ[pv(N+ρS)+1-pv]---(5)]]>根据经典排队理论中的分解定理，公式(5)中的前两个部分是不带休假策略的经典排队理论M/G/1模型中平均等待时间，第三个部分是考虑休假策略后的附加时延，这部分是我们重点研究的对象。步骤2:问题归结；针对步骤1中描述的网关节点的节能休眠策略，我们要想获得节点能耗和平均时延的性能折中，必须要定义考察节点能耗和平均时延的参数。综合考虑节点各个时期的功率情况，我们可以定义网关节点的平均功率：E(P)=ρPON+1E[C](1-pvλPCD+pvNλPSL+pvhSPST)=1E[C][1-pvλ(PCD-PSL)+pvhS(PST-PSL)]+(1-ρ)PSL+ρPON---(6)]]>这个网关节点的平均功率E(P)是考察系统能效的一个核心指标，后面我们用它考察能耗和时延的折中关系，尝试推导数据包平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式。针对系统的平均时延参数，步骤1中定义的数据包平均逗留时间是个重要的参数，因为本发明区别与其它休眠策略，提出关闭期的概率，关闭期的长度设置也会影响到数据包平均时延，进而影响到节点平均能耗。另外，为了更好的做到调整节点能耗和平均时延的性能折中，我们考察睡眠时间的指标：N这个参数，试图推导出针对固定的节点的能耗所对应的最优的睡眠时间N*。步骤3:推导数据包平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式，用于指导实际应用；首先，我们改写公式(5)如下：E(T)=hB+(1+CB2)ρhB2(1-ρ)+[N(N-1)+2NρS+(1+CS2)ρS2]2λ[(N+ρS)-1+pv-1]---(7)]]>观察可以得知E(T)是休眠概率pv的单调增加凸函数，给定一个关闭期的分布，当关闭期的期望hD增加时，休眠概率pv减小，平均逗留时间E(T)也跟着减小。换句话说，平均逗留时间E(T)是关闭期期望hD的单调递减函数。我们把公式(3)代入到公式(6)并化简可得：E(P)=(1-ρ)[(1-pv)(PCD-PSL)+pvhS(PST-PSL)]1+pv(N-1+ρS)+(1-ρ)PST+ρPON---(8)]]>可以发现，平均能耗E(P)是休眠概率pv的单调递减函数，是关闭期期望hD的单调递增函数。下面利用公式(7)和公式(8)消去休眠概率pv，给出数据包平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式：E(P)=ρPON+(1-ρ)PCD+2λ(1-ρ)E[T]-2ρ(1-ρ)-(1+CB2)ρ2(1+CS2)ρS2+2NρS+N(N-1)×[ρS(PST-PSL)-(N+ρS)(PCD-PSL)]---(9)]]>我们可以利用公式(9)直观的看到平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系，并据此指导工程应用。本发明为了更有利于工程应用，又给出一种次优的方法，并用数学方法推导出节点功耗和业务逗留时间的关系式，利用分析网络性能。步骤4:推导最优的睡眠时间N*的表达式，用于指导实际应用；本发明的基于N策略的节点休眠方法，N是可以根据数据包时延容忍程度自行调整的参数，事实上，N就是节点休眠时间的一个控制参数。根据N的调整，获得合适的休眠时间，从而调整系统的能耗。经过分析，给定启动期分布的相关参数，理论上存在一个最小的时延和总的能耗，通过最优化方法，我们可以求出这个最优解N*：N*=ρS2CS2+ρS+(1-pvpv)2-ρS-1-pvpv---(10)]]>需要强调的是，这个最优解N*存在的条件是满足：ρS(CS2-1)pv+3pv-2>0---(11)]]>进一步解释这个最优解N*的物理意义，当N＞N*时，有必要采用节点休眠策略，而当N≤N*时，不需要采用节点休眠策略。本发明所提出的基于N策略的节点休眠方法，同时N可以根据数据包的性质自动调整，适应性更强，经过精确的数学计算和理论推导，得出最优的节点睡眠时间，用于指导实践。实施例二本实施例提出一种次优的方法，简化数学表达书，更有利于工程实际应用。具体来说，我们设置关闭期为0，这样的话休眠概率pv＝1。我们提出的N策略的休眠方法等效为一个1策略的休眠方法，在这种特例下：hS＝E[S]/N(12)我们可以推导出该假设下的平均功率：E(P)=ρPON+(1-ρ)PSL+(1-ρ)ρSN+ρS(PST-PSL)---(13)]]>同样的，我们可以推导出该假设下的平均逗留时间：E(T)=E(B)+(1+CB2)ρhB2(1-ρ)+[N(N-1)+2NρS+(1+CS2)ρS2]2λ[(N+ρS)]---(14)]]>更进一步，我们联合公式(13)和公式(14)，可以获得该假设下平均逗留时间E(T)与节点平均能耗E(P)的折中关系式：E[T]=ρSCS2+12λA+hS2A+hB+ρhB(1+CB2)2(1-ρ)-12λ---(15)]]>其中：实施例三在实际的应用过程中，我们有时候更加会关系系统的最大时延特性，因为这可能会极大的影响数据的传输效果，因此，本实施例着力于尝试推导节点平均逗留时间的方差特性。我们对公式(4)采用拉普拉斯逆变换，尝试推导节点平均逗留时间的方差特性，由于过于复杂不能给出精确的数学表达式。幸运的是我们可以推导出N＝1情形下的节点平均逗留时间的准确表达式，用于判断节点的性能，指导实践。Var[T]=[12λ2(1+pvρS)2]-1×4ρS3mS3pv(1+pvρS)+12ρ2cB2(1+pvρS)2+12ρS2pv(1+cS2-pv)+ρ3(1+pvρS)2(1-ρ)2×[4mB3(1-ρ)+3ρ(1-cB2)2]-3pv2ρS4(1+cS2)2---(16)]]>其中：本发明推导出节点平均逗留时间的方差特性，因为在实际的应用过程中，我们有时候更加会关系系统的最大时延特性，因为这可能会极大的影响数据的传输效果。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 2 3