一种基于斯坦科尔伯格博弈的无线体域网内速率分配方法与流程

本发明涉及无线通信网络领域，是一种基于斯坦科尔伯格博弈的无线体域网内速率分配方法。

背景技术：

随着社会慢性疾病患者数量的增多以及人口老龄化趋势的加剧，无线体域网(wirelessbodyareanetwork,wban)凭借其可以实时监控人体特征的优势逐渐成为人们关注的焦点。无线体域网是一种以人体为中心的网络，由多个附着在人体上或者植入体内的传感器节点和一个协调器组成，其中，协调器通常为用户方便携带的手机或平板电脑等智能设备，负责收集来自本网内传感器节点采集的信息，经融合处理后通过外部网络发送至控制中心。

无线体域网内功能各异的传感器节点负责采集多种多样的生理参数，例如心电图(ecg)、肌电图(emg)、脑电图(eeg)，体温等，这些数据对传输速率的需求各不相同。并且当体域网用户突发疾病时，相应的生理参数会呈现异常，这些异常数据需要以较高的速率及时发送至远程控制端，以便于医护人员在第一时间进行救治。

目前对无线体域网的数据速率分配问题的主要研究工作如下。

印度理工学院的sudipmisra等人提出基于讨价还价博弈模型的速率调整机制，其中体域网内的各个传感器节点根据自身采集的生理数据的紧急性，当前时刻的能耗以及链路质量等参数，通过相互讨价还价得到各自最优的数据传输速率。

曼尼托巴大学的changyanyi等人研究了多个体域网共存场景中的信道容量共享问题，其中各个体域网内的协调器根据收集的信号的重要性自主选择传输的优先级和数据传输速率，并为此“支付”相应的费用，该机制采用缺原子博弈模型来描述此问题，最终达到wardrop均衡。

以上的数据速率分配方案均是基于合作博弈模型，在实施过程中需要节点之间相互沟通协商，这将会不可避免的导致较大的通信开销，给能耗有限的传感器节点带来较重的负担。

本发明针对现有方案的不足提出基于非合作博弈模型的无线体域网内速率分配方法。由于无线体域网内的设备通常构成以协调器为中心的星型拓扑，协调器负责统一管理本网内的传感器节点，因此，本方法构建斯坦科尔伯格博弈模型(stackelberggamemodel)，并且在效用函数的设计中综合考虑了传感器节点采集的生理数据的异构性以及节点的优先性，从而在满足各个传感器节点对数据传输速率不同需求的同时，提高了异常数据传输的实时性，延长了网络寿命。

技术实现要素：

本发明提出一种基于斯坦科尔伯格博弈的无线体域网内速率分配方法。首先，作为领导者(leader)的协调器在网络容量的限制下，通过为各个传感器节点的数据传输速率制定价格来最大化自己的收益，然后，作为跟随者(follower)的传感器节点根据对价格的最佳响应函数来得到各自的最优传输速率，从而以较小的成本获得较高的满意度。

为了避免产生歧义，本发明首先对以下关键词进行说明：(1)数据异构性，是指不同功能的传感器节点采集的生理数据对传输速率的需求不同，如体域网中的温度传感器采集的体温数据的传输速率需求为120bps，心电图传感器监测的心电信号的传输速率需求为71-288kbps；(2)数据异常性，是指传感器节点监控的生理信号的感知值相对于该信号正常值的波动性；(3)传感器节点能效性，是指到当前时刻传感器节点已经消耗的能量比例，该比值越大的节点能效性越低；(4)传感器节点的优先性，是指综合考虑该节点采集数据的异常性和本节点的能效性为该节点划分的优先级，采集数据的异常性较大并且能效性较高的传感器节点优先级较高。

本发明中将第i个传感器节点si的优先级定义为其中，ζi为该传感器节点监控的生理参数的感知值，为该生理参数的正常值，则是采集的数据的相对波动，反映了数据的异常性，τi为该传感器节点已经消耗的能量，τ0为传感器节点的初始能量，则反映了该节点的能效性。当传感器节点采集到异常数据时，该节点可以优先以较高的速率发送数据，以提高异常数据传输的实时性，而当传感器节点的能耗较大，且没有特别异常的数据需要发送时，该节点会降低优先级，通过减小数据传输速率来节约能耗。值得注意的是，以上用来定义传感器节点的优先级的表达式是本发明采用的示例，其他可以反映此规律的表达式亦可。

本发明采用的技术方案包括如下步骤：

第一步，信息收集；网内的协调器c收集本网内所有m个传感器节点的信息，具体包括第i个传感器节点的最小数据传输速率需求ri,min，优先级θi以及效用增益λi，

第二步，斯坦科尔伯格博弈及定价；在网络容量s的限制下，协调器与同网内的传感器节点进行斯坦科尔伯格博弈，协调器作为博弈中的领导者，通过为本网内各个传感器节点的数据传输速率制定最优价格来最大化自己的收益，其中，协调器的收益函数为

其中ci为协调器c对本网内传感器节点si的数据速率制定的价格，ri为节点si的数据传输速率，则协调器为传感器节点si制定的最优价格为

其中,该体域网内的m个传感器节点按照以下序列排序:且上式中

第三步，传输策略调整；作为博弈中的跟随者，各个传感器节点通过最大化自身的效用函数得到对速率价格的最佳响应函数，从而求得各自的最优数据传输速率，其中，传感器节点si的效用函数定义为：

进而求出该节点的最佳响应函数如下：

其中，ri^*为传感器节点si的最优数据传输速率。

综合分析以上公式(2)和(4)可知，一方面，传感器节点得到的数据速率与该节点的优先级呈正相关关系，从而保证异常数据传输的实时性和节点的能效性。另一方面，通过为对数据传输速率需求较高的节点制定较低的价格使得该节点可以得到较高的数据速率，从而保证网内不同的生理参数对数据传输速率的多样性需求。

附图说明

图1为本发明实施的流程图。

图2为系统模型示意图。

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。

本发明是针对无线体域网内的数据速率分配问题而提出的解决方案，其总体流程图见附图1。本实施例是基于如图2所示的系统模型图,即体域网内的传感器节点数量为m＝3。具体实施步骤如下：

第一步，信息收集；协调器c收集本网内第i个传感器节点si的最小数据传输速率需求ri,min，优先级θi以及效用增益λi，信息。

第二步，斯坦科尔伯格博弈及定价；在网络容量s的限制下，协调器与同网内的传感器节点进行斯坦科尔伯格博弈，其中博弈参与者的效用函数定义如下。

作为博弈中的领导者，协调器c的收益函数定义为：其中ci为协调器c对本网内传感器节点si的数据速率制定的价格，ri为节点si的数据传输速率。

作为博弈中的跟随者，传感器节点si的效用函数定义为：其中，θi为传感器节点si的优先级，ri为传感器节点si的数据速率，ri,min为该节点对数据速率的最小需求，则反映了该节点对获得的数据速率的满意度，并且该满意度带来的效用增益为λi。传感器节点的效用函数的第一部分代表该节点的收益，第二部分代表获得此收益需要付出的代价。

从以上定义可以看出，传感器节点的数据速率是价格的函数，因此，斯坦克尔伯格均衡解可以通过逆向归纳法求得。首先，最大化传感器节点的效用函数，即

求解以上最优化问题可得传感器节点si对任意价格的最佳响应函数为

然后，在网络容量s的限制下，协调器依据传感器节点的最佳响应函数，通过最大化自己的收益函数得到最优定价策略，优化模型如下：

求解以上最优化问题可得协调器为本网内传感器节点si制定的最优价格为

其中,m＝3，并且该网内三个传感器节点之间满足并且上式中

第三步，传输策略调整；作为博弈中的跟随者，各个传感器节点根据对价格的最佳响应函数求得自己的最优数据传输速率。

综上所述,本发明提供了基于斯坦科尔伯格博弈模型的无线体域网内数据速率调整方案，通过综合考虑传感器节点采集的生理数据的异构性和节点的优先性，满足了不同数据对传输速率多种多样的需求，并且提高了异常数据传输的实时性，延长了网络寿命。