基于无线射频能量传输的WLAN协议设计与分析方法与流程

本发明属于通信网络技术领域，具体涉及一种基于无线射频能量传输的WLAN协议设计与分析方法的设计。

背景技术：

能量收割技术，意为通信网络中的节点可以收集自身周围的能量。其作为一种新型的通信技术，可以有效的解决通信节点中的能量瓶颈问题，同时可以大幅的增长通信节点的生命周期，因此在近年来掀起了国内外广大学者的研究热潮。能量收割技术中的能量来源可以是太阳能、风能、热能等自然界常见的能源，但是，由于此类能源的能量到达过程是一个不确定性过程，这就增大了我们对通信网络性能控制与优化的难度，而无线射频能量传输技术由此诞生。通过该新型技术，能量可以通过无线电磁波的形式人为的进行传输，因此我们可以更加方便的对能量传输的方向和功率等进行控制，进而更好的优化通信网络的性能。

近年来，无线射频能量传输技术的MAC层协议已经得到了广泛的研究，其中最为常见的两种分支技术分别为无线数能同传技术(SWIPT，Simultaneously Wireless Information and Power Transfer)和无线供能通信网(WPCN，Wireless Powered Communication Network)。针对SWIPT技术，有着多种的数能同传MAC协议，包括时分复用、频分复用、功分复用和空分复用等。其中两种较为普遍的数据能量分割模式分别为时隙切换(TS，Time Switching)和功率分割(PS，Power Splitting)，对于TS模式，在接收端配置一个能量数据转换开关，对于一个周期，可以动态的分配能量传输与数据传输的时隙比例来满足不同的能量与数据需求；而对于PS模式，接收端将接收到的信号的功率根据一定的比例分割为两部分，一部分用于数据的解调，另一部分用于能量的接收。对于WPCN技术，意为用户通过下行的无线能量传输进行能量采集，并且将采集到的能量用于自身的上行数据传输，上下行的时隙比例同样也是可以动态调节的。SWIPT和WPCN两种分支技术被广泛应用与无线数据能量同传的领域，为通信网络的多种优化提供了有效的技术支持。

由于无线能量传输中的能量是通过无线电磁波的形式进行传输，故肯定也会遭受到一定的路径损耗和阴影衰落等信道衰减，这将大大降低传输信号的功率，使接收端不能收集到足够多的能量。因此，为了避免能量传输的巨大路径损耗，我们应尽可能的将无线能量传输技术应用于有着较短传输距离的场景，而室内WLAN也成为了一个非常不错的选择。

传统的WLAN都是采用CSMA/CA协议作为MAC层的接入控制，通过双向握手的方式，避免了多个用户同时传输所产生的碰撞，提高了无线数据传输的效率。但是，所有通信节点都是以电网或自身电池供能，如果考虑到未来物联网的巨连接，所有通信节点的数量会增大，同时嵌入式节点也会大大增多，所以，如何对节点进行有效的充电也会成为一个瓶颈问题。为了解决这种问题，我们将无线射频能量传输技术与WLAN场景相结合，设计出基于无线射频能量传输的WLAN协议，同时对该协议的性能进行一定的分析。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决未来物联网巨连接的能量供应瓶颈问题，并延长通信节点的生命周期，提出了一种基于无线射频能量传输的WLAN协议设计与分析方法。

本发明的技术方案为：基于无线射频能量传输的WLAN协议设计与分析方法，包括以下步骤：

S1、构建WLAN模型场景，引入无线射频能量传输技术，基于传统的CSMA/CA设计新型MAC层协议；

S2、根据设计的新型协议构建三维马尔科夫模型，确定各个离散状态并且分析相应的稳态概率；

S3、根据构建的马尔科夫模型分析新型协议的上下行吞吐量性能；

S4、根据构建的马尔科夫模型分析新型协议的上下行时延性能。

进一步地，步骤S1包括以下分步骤：

S11、确定WLAN场景与模型；

S12、确定新型MAC层协议。

进一步地，分步骤S11具体为：

确定WLAN场景模型中有一个中心接入点AP，有N个用户节点STA，AP与所有STA均相互可见；其中，AP的能量由电网供应，而STA的能量则全部来自于对无线射频信号的能量采集；同时假设这N个用户与AP在同一个信道上进行传输，AP与所有用户竞争同一个信道；AP与STA发送信号的方式均为广播方式，如果AP向其中一个STA发送相应的数据信息，那么其他STA也会收到相应的信号，但是并不进行数据解调，而是进行相应的能量采集，收集到的能量存储在电池中；STA的能量全部来自于AP发送信号的无线能量采集。

进一步地，分步骤S12包括以下子分步骤：

S121、初始化场景，AP与所有STA拥有相同的优先级来竞争同一个信道，因此将AP与所有STA均视为网络中的节点；在退避窗口范围内随机初始化所有节点的退避计数器；

S122、若在当前时隙网络中没有任何事件发生，即没有RTS、CTS、数据包或ACK帧的发送与接收，则所有节点经过单位退避计数时间后将自身退避计数器减1；

S123、若某个节点的退避计数器减为0，并且自身能量值足够，则退避暂停，准备尝试发送数据，即广播一RTS帧，帧内包含所发送数据的目的节点的MAC地址；

S124、若某个节点接收到了目的MAC地址为自身的RTS帧，退避暂停，并且在同时满足下列两种情况时，向源节点广播CTS帧，否则退避继续；

(1)明确只接收到一个源节点的RTS帧；

(2)自身当前时隙并未发送RTS帧；

S125、若某节点在发送完RTS帧后，并未收到来自目的节点的CTS帧，则视为发生碰撞；将自身退避窗口大小翻倍，并且在新的退避窗口范围内随机生成一退避计数器进行退避；

S126、若某节点在发送完RTS帧后收到来自目的节点的CTS帧，则视为可成功进行数据包传输；数据传输成功后目的节点向源节点发送ACK确认帧，同时源节点的退避窗口大小还原为最小值，并且在退避窗口范围内随机生成一新的退避计数器进行退避；若源发送节点为AP，则对于其他非源非目的节点，退避暂停，并且在源节点发送数据时进行能量采集，直至收到目的节点的ACK确认帧后退避继续开始；若源发送节点为STA，则对于其他非源非目的节点，只退避暂停，直至收到目的节点的ACK确认帧后退避计数继续开始。

进一步地，步骤S2包括以下分步骤：

S21、确定STA节点的马尔科夫模型，以及各个离散状态与相应的稳态概率；

S22、确定AP节点的马尔科夫模型，以及各个离散状态与相应的稳态概率；

S23、通过联合迭代的方式求出整个系统场景所有节点的稳态概率。

进一步地，分步骤S21包括以下子分步骤：

S211、确定STA节点的三维马尔科夫模型的各个状态；

S212、构建二维马尔科夫链，确定马尔科夫状态转移概率。

进一步地，分步骤S22包括以下子分步骤：

S221、确定AP节点的三维马尔科夫模型的各个状态；

S222、构建二维马尔科夫链，确定马尔科夫状态转移概率。

进一步地，步骤S3包括以下分步骤：

S31、分析新型协议的上行吞吐量性能；

S32、分析新型协议的下行吞吐量性能。

进一步地，步骤S4包括以下分步骤：

S41、分析新型协议的上行传输时延；

S42、分析新型协议的下行传输时延。

本发明的有益效果是：本发明将无线射频能量传输技术与传统WLAN通信协议相结合，在面向未来物联网巨连接的场景下，可以有效的缓解通信节点的能量需求问题，延长节点的使用寿命，降低能量的损耗与浪费，同时为后续的数据与能量联合调度与优化提供了基础。

附图说明

图1为本发明提供的基于无线射频能量传输的WLAN协议设计与分析方法流程图。

图2为本发明实施例的STA节点三维马尔科夫状态转移示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。

在介绍本发明提供的方案之前，首先对本发明中出现的一些名词的释义进行说明：

WLAN：无线局域网。

CSMA/CA：载波侦听多址/碰撞避免。

RTS：请求发送帧，用于向目的节点告知自己将要向其发送数据包。

CTS：确定发送帧，用于目的节点向源节点告知其可以发送数据包。

Head：数据包头。

PCK：数据包。

ACK：确认帧，用于目的节点向源节点告知数据包以成功接收。

握手协议：CSMA/CA协议中的一种模式，即发送方在发送数据之前首先应与接收方进行RTS帧与CTS帧的交互，成功后双方即可传输数据。

DIFS：分布式帧间间隙，用于异步帧竞争访问的时延。

SIFS：短帧间间隙，用于高优先级的传输场合，例如RTS与CTS帧的传输。

本发明提供了一种基于无线射频能量传输的WLAN协议设计与分析方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1、构建WLAN模型场景，引入无线射频能量传输技术，基于传统的CSMA/CA设计新型MAC层协议。该步骤具体包括以下分步骤：

S11、确定WLAN场景与模型。

确定WLAN场景模型中有一个中心接入点(AP)，有N个用户节点(STA)，AP与所有STA均相互可见，即不存在暴露节点和隐藏节点的问题。其中，AP的能量由电网供应，而STA的能量则全部来自于对无线射频信号的能量采集。同时假设这N个用户与AP在同一个信道上进行传输，AP与所有用户竞争同一个信道。AP发送信号的方式为广播方式，如果AP向其中一个STA发送相应的数据信息，那么其他STA也会收到相应的信号，但是并不进行数据解调而是进行相应的能量采集，收集到的能量存储在电池中。STA发送的信号亦为广播方式，但是由于STA的能量完全由无线射频能量采集提供，故其传输的信号功率相比电网功能的AP传输信号的功率低很多。我们假设用户收集能量有着一定的电路门限，当接收到信号的能量低于这个门限时，接收端无法将对应的能量进行采集。因此一个STA发送的信号，对于其他STA来说并无法进行能量采集。所以我们就可以认为STA的能量全部来自于AP发送信号的无线能量采集。

S12、确定新型MAC层协议。该分步骤又进一步地包括以下子分步骤：

S121、初始化场景，AP与所有STA拥有相同的优先级来竞争同一个信道，因此将AP与所有STA均视为网络中的节点；在退避窗口范围内随机初始化所有节点的退避计数器。

S122、若在当前时隙网络中没有任何事件发生，即没有RTS、CTS、数据包或ACK帧的发送与接收，则所有节点经过单位退避计数时间后将自身退避计数器减1。

S123、若某个节点的退避计数器减为0，并且自身能量值足够，则退避暂停，准备尝试发送数据，即广播一RTS帧，帧内包含所发送数据的目的节点的MAC地址。

S124、若某个节点接收到了目的MAC地址为自身的RTS帧，退避暂停，并且在同时满足下列两种情况时，向源节点广播CTS帧，否则退避继续。

(1)明确只接收到一个源节点的RTS帧。

(2)自身当前时隙并未发送RTS帧。

S125、若某节点在发送完RTS帧后，并未收到来自目的节点的CTS帧，则视为发生碰撞。将自身退避窗口大小翻倍，并且在新的退避窗口范围内随机生成一退避计数器进行退避。

S126、若某节点在发送完RTS帧后收到来自目的节点的CTS帧，则视为可成功进行数据包传输。数据传输成功后目的节点向源节点发送ACK确认帧，同时源节点的退避窗口大小还原为最小值，并且在退避窗口范围内随机生成一新的退避计数器进行退避。若源发送节点为AP，则对于其他非源非目的节点，退避暂停，并且在源节点发送数据时进行能量采集，直至收到目的节点的ACK确认帧后退避继续开始；若源发送节点为STA，则对于其他非源非目的节点，只退避暂停，直至收到目的节点的ACK确认帧后退避计数继续开始。

S2、根据设计的新型协议构建三维马尔科夫模型，确定各个离散状态并且分析相应的稳态概率。该步骤具体包括以下分步骤：

S21、确定STA节点的马尔科夫模型，以及各个离散状态与相应的稳态概率。该分步骤又进一步地包括以下子分步骤：

S211、确定STA节点的三维马尔科夫模型的各个状态。

采用一个三元组{s(t)＝i,r(t)＝j,v(t)＝e}分别代表STA节点在第t时刻的退避阶段i，退避计数器j与自身能量e，其中退避阶段代表退避窗口翻倍的次数，自身能量也进行了离散化，即假设STA节点每次都会采集一个单位的能量。假设退避阶段的最大值为H，初始退避窗口大小为W，最大能量存储量为E，那么第i个退避阶段的退避窗口大小为W_i＝W*2ⁱ，并且满足0≤i≤H。

S212、构建二维马尔科夫链，确定马尔科夫状态转移概率。

假设STA节点的能量采集概率为尝试发送时产生碰撞的概率为其中，STA节点的能量采集概率也可以理解为AP节点成功向其他STA节点发送数据的概率。单个STA节点的详细的马尔科夫状态转移图如图2所示。根据马尔科夫模型，可以将各个状态的转移概率表示为：

其中，W₀＝W,W_H＝W*2^H，Pr{i₂,j₂,e₂|i₁,j₁,e₁}表示从状态{s(t)＝i₁,r(t)＝j₁,v(t)＝e₁}到状态{s(t+1)＝i₂,r(t+1)＝j₂,v(t+1)＝e₂}的转移概率。

然后，利用马尔科夫链的性质，我们可以求出所有状态的稳态概率。我们用π_i,j,e表示状态{s(∞)＝i,r(∞)＝j,v(∞)＝e}的稳态概率。同时，用τ^STA表示STA节点想要尝试发送数据的概率。根据设计的协议，STA节点能够尝试发送数据当且仅当自身的退避计数器为0，并且自身的能量足够(我们此处假设只有能量达到E才可以进行数据发送)，那么我们可以得出：

另外，假设AP节点尝试发送数据的概率为τ^AP(在分步骤S22可以求得)，我们可以表示出两个状态转移概率和与τ^STA和τ^AP的关系：

其中，能量采集概率表示AP能够成功向其他节点传输数据，即除了AP节点没有其他节点尝试发送数据，碰撞概率表示除了本节点还有其他节点尝试发送数据，即为1减去所有其他节点不发送数据的概率。由于AP只有在向其他节点发送数据时本节点才可以收集能量，否则必须解调信息，同时我们假设AP向所有STA发送数据的概率相同，故中有一个的因子。

S22、确定AP节点的马尔科夫模型，以及各个离散状态与相应的稳态概率。该分步骤又进一步地包括以下子分步骤：

S221、确定AP节点的三维马尔科夫模型的各个状态。

由于AP由电网供电，故我们只需两个变量即{s(t)＝i,r(t)＝j}分别表示退避阶段i与退避计数器j，同S211，假设退避阶段的最大值为H，初始退避窗口大小为W。

S222、构建二维马尔科夫链，确定马尔科夫状态转移概率。

假设AP节点的碰撞概率为获得AP节点的尝试发送数据的概率为：

同理，我们可以表示出为：

S23、通过联合迭代的方式求出整个系统场景所有节点的稳态概率。

通过STA节点与AP节点的联合迭代方式，利用公式(2)-(5)，求出整个网络最终的稳态概率。

S3、根据构建的马尔科夫模型分析新型协议的上下行吞吐量性能。该步骤具体包括以下分步骤：

S31、分析新型协议的上行吞吐量性能。

首先，根据马尔科夫模型可以得出，节点的状态每进行一次转移，信道上有三种事件可能发生，分别是：

(1)网络中没有任何传输和碰撞；

(2)网络中有一个节点成功进行了传输；

(3)网络中发生了传输碰撞。

我们用T_σ表示第一种情况时每一次状态转移的时间长度，用T_s表示第二种情况时每一次状态转移的时间长度，用T_c表示第三种情况时的状态转移时间长度。那么，T_s和T_c可以通过以下方式求得：

其中T_RTS,T_CTS,T_PCK,T_ACK分别代表了对应的帧的传输时延，T_Head表示数据包头的传输时延，T_δ表示信号在信道中的传播时延。

对于信道可能发生的上述三种情况，我们可以求得每种情况的产生概率，分别用表示如下：

那么，我们可以求出每个状态转移时隙的平均时延长度为：

在每一个时隙内，每一个STA上行传输成功的概率为：

因此，我们可以求出上行所有STA的吞吐量为：

S32、分析新型协议的下行吞吐量性能。

同分步骤S31，我们可以求出AP在一个状态转移时隙内成功传输的概率为：

进而可以求得上行的吞吐量为：

S4、根据构建的马尔科夫模型分析新型协议的上下行时延性能。该步骤具体包括以下分步骤：

S41、分析新型协议的上行传输时延。

网络中节点的传输时延可以理解为节点的两个数据包发送之间的平均时间间隔长度。上行传输时延即为单个STA节点在发送两个连续数据包之间的平均时间间隔长度。由于在稳态下，所有的节点都会有一个对应的传输概率，故我们可以通过分析不同网络情况的传输概率之间的关系来确定不同情况的发生量。

根据分步骤S31，信道中有一个节点成功传输的概率表示为其中这种情况包括两种子情况，即AP节点成功传输，或一个STA节点成功进行传输，我们分别将两种概率表示为和两种概率分别可以表示为：

首先，由于所有STA节点有着相同的传输概率，所以我们可以得出单个STA节点的两个数据包发送之间其他STA节点成功传输的平均数量为：

进而我们可以得出平均AP成功传输的次数为：

平均信道空闲次数为：

平均碰撞次数为：

因此，上行STA的传输时延可以表示为：

S42、分析新型协议的下行传输时延。

下行传输时延意为AP节点在发送两个连续数据包之间的平均时间间隔长度。同分步骤S41，我们首先得出AP发送两个数据包之间平均STA成功发送次数为：

平均信道空闲次数为：

平均碰撞次数为：

因此，我们可以得出下行的平均传输时延为：

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。