一种无线传感器网络协作功率分配方法与流程

本发明属于物联网技术领域，特别涉及一种无线传感器网络协作功率分配方法。

背景技术：

无线传感器网络(WSNs)是集信息采集、信息传输、信息处理于一体的综合智能信息处理系统，广泛用于农业，军事，医疗，环境监测等领域[1，7-8]。WSNs中，节点一般采用电池供电，由于其工作一般都是在人员很难接近的场所，能源不能及时供给，再加上可再生能源技术应用到实际目前还不成熟，所以节点如何提高功率利用率这一问题一直是无线传感器领域研究的热点。

目前已有大量的研究关于此问题。文献[2-3]根据WSNs的成员结构与CDMA的基站移动台结构的相似性，目标函数以节点剩余功率为主要考虑因素,对节点功率利用率进行优化。文献[4]采用分布式的功率控制方法提出分布式的功率控制框架。在CDMA功率控制模型中提出一个基于信噪比的基本效用函数和定价因子。但欠缺对远近公平性因素的考虑，而且研究的对象仅一个蜂窝小区，对于规模更大功率控问题没有做详细深入的探讨。文献[6]通过引入不同的代价机制以保证公平性。文献[5]建立任务调度的完全信息静态博弈模型，获取节点的最优发送概率，从而有效均衡网络节点的能耗，延长网络的生存时间。但是算法没有考虑节点的自私性，没有采取有效奖励制度来激励节点参与协作。然而在无线传感器网络协作通信过程中协作节点若因为其自私性而拒绝参与协作，这将给整个系统带来瘫痪性危害。因而，设计有效的协作模式激励用户节点参与协作，均衡无线传感器网络的能量损耗是非常重要的。现有技术参考文献如下。

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[2]郑耿忠,刘三阳,齐小刚.基于非合作博弈的无线传感器网络功率控制研究[J].控制与决策.2011.26(7):1014-1018

Zheng G Z,Liu S Y,Qi X G.Study on Power Control of Wireless Senor Networks Based on Non-cooperative Game[J].Control and Decision,2011.26(7):1014-1018

[3]贺云璐,张新,郭洪尧,张雯.无线传感器网络能量均衡路由博弈算法[J].半导体光电.2014,35(2):313-317

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Zeng J,Mu C L.Power Control and Simulation on Non-cooperative Game in Wireless Senor Networks[J].Computer Engineering.2008.34(10):1-3

[5]林晓辉,于洁琼,陈彬.基于博弈论的无线传感器网络能耗均衡[J].广西大学学报自然科学.2012.37(6):1150-1157

Lin X H,Yu J Q,Chen B.A Game Theory Based Approach to Balancing the Energy Consumption in Wireless Sensor Network[J].Journal of Guangxi University:Nat Sci Ed:2012.37(6):1150-1157

[6]刘帅,廖晓群.基于博弈论的传感器网络功率控制算法模型[J].煤炭技术.2011.30(1):138-140

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技术实现要素：

本发明提出一种无线传感器网络协作功率分配方法。

一种无线传感器网络协作功率分配方法，该无线传感器网络包括节点ni(nj)至其目的节点di(dj)间的信道i(信道j)，相对于节点nj(ni)而言，节点ni(nj)离目的节点dj(di)更近,

设节点ni(nj)在传输数据给其目的节点di(dj)时需要节点nj(ni)的协作，

令信道高斯白噪声的方差为σ²，节点发射的最大功率为p，

令p_i[t]为第i个节点在t阶段的发送功率，节点ni到节点nj的信道增益表示为表示在第1个阶段节点i到di的信道增益，节点间信号传输过程包括以下步骤：

步骤1，节点ni广播其信号，节点nj和节点di都接收信息，分别为：

和

其中是X_i表示节点ni发送的信号，和是信道的加性高斯白噪声；

步骤2，节点nj放大步骤1接收的信息，并向di转发，di接收到由此过程产生的信噪比为：

di收到的总信噪比为：

其中是di在阶段1直接数据传输所能获得的性噪比，

引入博弈理论，定义博弈空间为：

参与者：数据源节点，协作节点和目的节点，假设参与协作的节点数为1到k；

参与者的信息集：系统的的信息集为参与者的总功率，信道衰减模型；

策略空间：节点对于自身功率的的分配策略，主要是用于协作的功率占总功

率的比例；在系统中定义Ti为节点分配用于协作传输的功率比例,即，

定义博弈模型的效用函数为信道容量，对于信道i而言信道容量为：

将(3)和(5)带入到(6)中得：

这是对于单个节点的效益函数，这是通过协作达到的信道容量，如果直接传输，达到的信道容量为：

式(8)中，

对于自私的协作节点，在C_i大于C_min节点i才会参与协作，采用合作博弈模型的系统的效益函数为：

U＝C_i*C_j (9)

在协作博弈C＝{K,Q}中，节点ni和节点nj的支付空间定义如下：

C＝{K,Q}有唯一的纳什议价解的充要条件是:Q是Q^K闭、凸子集，从式(7)和式(10)得知，Q是一个闭集，

求出博弈C＝{K，Q}的纳什议价解NBS：

式(11)中存在两个可调参数Ti和Tj。

经济学中的博弈论是权衡利弊各种因素，可以对问题提出最优的解决办法的方法论。本发明提出了一种基于合作博弈的功率分配方案，基于一个对称模型和节点的信息符号的发射功率为协同通信资源。该方案可以激励自治节点参与中继协作，提高信道的容量，从而保证了系统的通信质量。

本发明针对无线传感器协作中节点的自私性，利己性，提出一种基于合作博弈功率分配算法并证明算法的纳什均衡存在及其唯一性。从仿真结果表明，该策略可以有效激励中继节点参与协作，并且使整个系统的信道容量达到最优的状态，优化系统的整体性能；并通过Malab仿真得出最佳中继位置应为两用户连线位置上的中点，系统可以获得最大的SNR。

附图说明

图1本发明涉及的无线传感器网络系统模型。

图2本发明仿真节点的纳什议价解。

图3本发明仿真信道i的信道容量。

图4本发明仿真信道容量比较。

图5本发明仿真系统信噪比对比图。

具体实施方式

本发明涉及的无线传感器网络的协作系统模型可以简化成如图1所示。在这里，规定由节点ni(nj)和其目的节点di(dj)所组成的称之为信道i(信道j)。节点ni(nj)离目的节点dj(di)更近相对于数据源节点nj(ni)而言,因此数据源节点ni(nj)在传输数据给其目的节点di(dj)时需要节点nj(ni)的协作。规定信号按AF(AF:amplify-and-forward)协议传输，其过程大致分两个阶段：信道高斯白噪声的方差为σ²，节点发射的最大功率为p。令p_i[t]为第i个节点在t阶段的发送功率，节点ni到节点nj的信道增益表示为表示在第1个阶段节点i到di的信道增益。在这里仅以信道i来说明协作的两个阶段：

阶段1，节点ni广播其信号，节点nj和节点di都接收信息，分别为：

和

其中是X_i表示节点ni发送的信号，和是信道的加性高斯白噪声。

阶段2，节点nj放大阶段1接收的信息，并向di转发。di接收到由此过程产生的信噪比为：

综合两个阶段，di收到的总信噪比为：

其中是di在阶段1直接数据传输所能获得的性噪比。

本发明涉及博弈建模，博弈空间可以定义如下:

参与者数据源节点，协作节点和目的节点，假设参与协作的节点数为1到k。

参与者的信息集系统的的信息集为参与者的总功率，信道衰减模型等。

策略空间节点对于自身功率的的分配策略，主要是用于协作的功率占总功率的比例。用节点i来说明：在系统中定义Ti为节点分配用于协作传输的功率比例,定义为：

同理，

效用函数本发明定义博弈模型的效用函数为信道容量，对于信道i而言信道容量为：

将(3)和(5)带入到(6)中得：

这是对于单个节点的效益函数，这是通过协作达到的信道容量，如果直接传输，达到的信道容量为：

式(8)中，

对于自私的协作节点而言，只有在C_i大于C_min节点i才会参与协作。对于系统而言，节点i和节点j是合作的关系，各自的策略是保证整体性能的最优化，所以采用合作博弈模型。系统的效益函数为：

U＝C_i*C_j(9)

在协作博弈C＝{K,Q}中，节点ni和节点nj的支付空间可定义如下：

从文件^[8]中得出，C＝{K,Q}有唯一的纳什议价解的充要条件是:Q是Q^K闭、凸子集。从式(7)和式(10)得知，Q是一个闭集。参考文献^[6]即可证明Q也是一个凸集，则存在唯一的纳什议价解

最后求博弈解如下：

C＝{K，Q}有唯一的纳什议价解已经做了详细的阐述，求解求解式(9)最优化问题就相当于求出博弈C＝{K，Q}的纳什议价解NBS：

该问题属于凸组合优化问题，式(11)中存在两个可调参数Ti和Tj，在现实应用中每个节点有若干个可调的离散功率值，即节点有其策略选择范围。如果节点可调的离散功率值数目为n，式(11)的计算复杂度即为O(n²)。

对于本发明的技术方案的仿真试验中，假设信号符合瑞丽信道衰减。这里仅考虑由传输距离产生的大尺度衰减而忽略小尺度衰减,故信道的衰落规律是0.097/d⁴，假设每个数据源节点有相等的初始发送功率和连续的策略空间T_i，T_j∈[0,1]。信道的噪声功率为σ²＝5×10^-15W。这里规定节点ni和节点nj有相同的目的节点d。d和数据源节点n_i，分别被设在点(0,0)和(10,0)处。节点n_j的横坐标设定在x＝5，纵座标Y在-20和+20之间变化。设Yj表示节点nj的纵坐标值。

图2描述的是当节点n_j沿直线x＝5,在区间[-20,20]之间移动时节点ni和节点nj的协作策略T_i，T_j值的情况。可以看出:当-20<Yj<-8.75时，节点ni的策略值比nj的策略值高，表示节点ni耗损更多的协作功率，因为节点ni在这个范围内比节点nj更靠近d，节点ni到节点d信道增益也优于节点nj到d的信道增益。所以这个阶段大部分功率用在协作nj传输数据。当节点nj移动到坐标点(5,-8.75)时，两个节点耗损相同的协同功率，由于节点ni和节点nj离节点d的距离是相同的，即两个节点距离d有相同的信道条件，则ni和nj耗损同样的协作功率。当-8.75<Yj<0时，节点nj的策略值比ni的策略值高,也就是说节点nj愿意向节点ni贡献更多的协作功率，因为节点nj在这个范围内比节点ni更靠近节点d，即ni到目的节点的信道增益差于nj到目的节点的信道增益；节点位于0≤Y_j≤20时，情况对称，在这里就不做赘述了。

仿真图3描述的是三种策略下信道i的信道容量比较曲线图：红色星状曲线代表i在各个节点采取纳什策略情况下信道容量曲线；红圈曲线代表节点ni直接传输给nd情况下信道i的信道容量曲线；黑圈直线代表节点在协作通信中 采取协作功率平分的策略情况下信道i的信道容量。从仿真图中得知：在仿真区间中，信道i中的节点对协作功率采取纳什最优分配策略情况下信道容量是高于其它情况下的信道容量。可以表明纳什最优策略可以有效的激励节点参与协作。

仿真图4描述也是以上三种情况系统总的信道容量曲线图比较图：从仿真图中可以得出系统采用纳什最优策略可以使系统总的信道容量达到最优。表明该策略可以有效的提高整个系统的信道容量。

节点在采取最优纳什策略之后，如何安排中继节点的位置，对于信道的信噪比而言，也是非常重要的。为了降低算法的复杂度，这里假设数据源节点和目的节点在一条直线上。节点nj在纵坐标为0，横坐标在0到10之间移动，仿真出当nj在0到10之间移动的时候，协作功率平分策略，直接传输策略，和采用纳什策略三种情况下的系统总信道容量对比图，仿真图如图5所示。

从仿真图5可以看出当节点在X＝5时系统得到的信噪比达到最大，偏离中点位置，系统总信噪比都会下降。所以中继节点选取中心位置时系统信道比达到最大，所以选择中继节点为中心位置是最优的选择方式。

本发明考虑无线传感器网络协作通信中节点能量的有限性，以及节点自私性给无线传感网络系统带来的危害。以节点有限的功率为研究对象，运用合作博弈论模型分析了协同中继网络中的功率分配问题，进而给出了最优的策略，证明该策略有效激励节点参与网络协作，提高整个网络系统性能的功率分配策略。并且在此基础上得出中继节点为中心位置是最优的选择方式，系统信噪比达到最优。