用于可预测链路可靠性的基于prk的调度的制作方法
【专利说明】
[0001] 相关申请的交叉引用
[0002] 本公开要求于2013年3月15日提交的美国临时申请号61/788445的优先权，并 且通过引用合并至此。
[0003] 关于政府支持的声明
[0004] 本发明在由国家科学基金奖励的授权号码1054634下通过政府支持进行。政府在 本发明中具有某些权利。
技术领域
[0005] 本公开一般设及无线通信调度，尤其设及包括物理比例K调度协议（P服巧的感测 和控制网络。
【背景技术】
[0006] 无线网络被用于联网网络物理系统中的实时、闭环感测和控制。例如，已经定义无 线联网标准用于工业监测和控制，已经开发出无线网络用于工业自动化，并且汽车工业正 在探索无线网络的应用W进行车辆间W及车辆内的感测和控制。
[0007] 在无线联网感测和控制（WSC)系统中，跨无线网络的消息传递（或简称无线消息 传送）允许分布式的传感器、控制器和执行器之间的协调。当支持诸如工业过程控制运样 的关键任务作业时，要求无线消息传送可靠（亦即具有高的递送比）并且实时。当前的无 线消息传送系统遭受固有的动态和不确定性。同信道干扰因并发传输的碰撞而成为不确定 性的主要来源。因此，调度传输W防止同信道干扰是WSC系统中无线消息传送的基本元素。
[0008] 在WSC系统中，不仅像在传统无线感测/控制网络中那样无线链路动态引入不确 定性，动态控制策略也引入动态网络流量模式并且对于消息传送可靠性和时间线提出不同 的需求。为了敏捷地适应不确定性W及为了避免集中式调度中的信息不一致性，分布式调 度变得对于WSC网络中的干扰控制是所期望的。大多数现有系统或者基于物理干扰模型或 者基于协议干扰模型。
[000引在物理模型中，如果下面的条件成立：（(Psi，Ri)/(Ni+2,^...n,.,*i > 丫，i =1. . .N，其中和PSWi是分别从发射方S1和Si到达接收方R1的信号的强度，N1是接 收方Ri处的背景噪声功率，并且丫是为了保证特定的链路可靠性所必需的信号与干扰加 噪声之比（SINR)阔值，那么一组并发传输（Si，Ri)，i= 1...N被认为彼此不干扰。在协议 模型中，如果Dc,KXDs,K，其中Dc,K是并发发射方C与相应的接收方节点R之间的地理距 离，Ds,k是发送节点S与接收方节点R之间的地理距离，并且K是常数，那么从发送节点S到 接收方节点R的传输被认为不受并发发射方C干扰。
[0010] 物理模型通常是高保真干扰模型，但是由物理模型定义的干扰关系不是本地的并 且是组合的，因为一个传输是否与另一个干扰取决于网络中的其他传输。即使已经基于物 理模型提出许多集中式TDMA调度算法，分布式的基于物理模型的调度仍然具有缺点。它因 明确的网络范围的协调而缓慢地收敛，它不得不采用诸如节点位置的知识运样的强假设， 它忽略在通信中引入不确定性的累积干扰，并且它因为需要集中地计算每一个链路的干扰 集（亦即与该链路干扰的链路的集合）或每一个链路的干扰邻（亦即向该链路引起不可忽 略的干扰的链路的集合）而不适合于动态网络设置。当干扰链路超出彼此的通信范围之外 时，设计调度协议的挑战类似地在现有基于物理模型的调度算法中没有解决。
[0011] 不像物理模型，协议模型定义本地的、成对的干扰关系。协议模型的本地性使得能 够在不确定性存在时实现敏捷的协议自适应。但是，协议模型通常是不精确的，因此基于协 议模型或协议模型的变体的调度不保证链路可靠性并且也趋于减小网络吞吐量。
[0012] 除了基于物理和协议干扰模型的调度之外，也已经提出使用一般成对干扰模型的 分布式调度算法。分布式调度算法不解决如何识别每一个链路的干扰集的问题，并且它们 的实现方式假设与协议模型类似的模型。运些算法不解决重要的系统问题，诸如当干扰链 路超出彼此的通信范围之外时如何设计调度协议。
[0013] 为了缩小现有干扰模型与具有可预测的数据递送可靠性和时间线的分布式、现场 可部署的调度协议的设计之间的差距，主要的挑战是开发既是本地的又是高保真的干扰模 型。
【发明内容】
[0014] 公开一种分布式感测和控制网络，包括多个感测/控制节点，感测/控制节点中的 每一个都包括传感器/执行器/控制器、本地存储器和无线发射器/接收器，其中本地存储 器存储用于对无线传输实现物理比例K调度协议（PRK巧的指令，并且感测/控制节点中 的每一个都包括存储在本地存储器中的本地信号图。本地信号图与经实例化的物理比例 K(PRK)干扰模型一起，定义存储本地信号图的感测/控制节点与该多个感测/控制节点中 在存储本地信号图的感测/控制节点的排斥区域内的每一个其他感测/控制节点之间的干 扰关系。
[0015] 也公开一种用于在分布式感测和控制网络中调度无线传输的方法，包括W下步 骤：确定分布式感测和控制网络中的接收感测/控制节点与每一个其他感测/控制节点之 间的每一个链路的物理比例K(P服）参数，使用基于经确定的物理比例K参数的物理比例K 调度协议（PRK巧确定分布式感测和控制网络中的接收感测/控制节点与每一个其他感测 /控制节点之间的干扰关系，W及基于所述干扰关系在分布式感测和控制网络中调度传输， 使得没有并发传输与在接收感测/控制节点处接收到的传输相干扰。
[0016] 可W从下面的说明书和附图中最佳地理解本发明的运些和其他特征，W下是简 述。
【附图说明】
[0017] 图1例示利用P服S调度协议的分布式感测和控制网络。
[0018] 图2图解例示P服S工厂模型实例化。
[001引图3例示典型的感测/控制节点处的AIu(t)的累积分布函数。
[0020] 图4a例示接收方节点周围的扩张排斥区域。
[0021] 图4b例示接收方节点周围的收缩排斥区域。
[002引图5例示P服S协议中的自适应控制器的稳定性曲线。
[002引图7例示P服S系统的体系结构。
[0024] 图8示出所提出的预先计算的流水线的示例。
【具体实施方式】
[0025] 图1例示示例的分布式感测和控制网络10,包括多个分布式传感器20和中央控制 器30。分布式传感器20中的每一个都包括无线发射器/接收器22,并且中央应用控制器 30包括无线发射器/接收器32。传感器20和中央应用控制器30中的每一个也都包括具 有存储器的本地控制器24。本地控制器24上的存储器存储用于操作相应的远程传感器20 或中央应用控制器30的指令。运些指令中包括W下面描述的方式控制来自每一个传感器 20的消息调度的物理比例K调度（PRK巧协议指令。例示的示例感测和控制网络10可W是 具有彼此物理上紧密接近的多个传感器20的任意感测和控制网络，包括但不局限于汽车、 工业自动化系统或一队车辆中的分布式感测和控制网络。
[0026] 在分布式感测和控制网络10的操作期间，每一个传感器20将关于被感测的组件 或过程的信息传输给控制器30或者给分布式感测和控制网络10中的其他传感器20。控制 器30利用来自传感器20的数据的组合确定适当的响应并且将响应传输给系统内的执行器 40。在替换的分布式感测和控制网络10中，传感器20的一些或所有可W包括执行器或其 他响应组件并且接收来自中央控制器30的指令。在实际的实现方式中，传感器20的一些 或所有与至少一个其他传感器20直接通信，而不通过控制器30传输。传感器20和控制器 30中的每一个在下面都替换地称作"节点"。
[0027] 因为传感器20彼此接近，如果传输在时间上重叠，则来自传感器20的传输可W与 由其他传感器20接收的传输相干扰。为了防止运种重叠和干扰，在传感器20的每一个中 实现基于物理比例K(P服）模型的强健的消息调度协议。基于P服的调度协议称作P服S协 议。
[0028] 对于模型预期干扰，已经提出了集成协议模型的本地性与物理模型的高保真的物 理比例K(P服）干扰模型。给定从发送节点S到接收节点R的传输，如果并且仅如果下面成 立：P把时<(P(S，时）/化S，R，Ts,k)，其中P把时和P(S，时是分别从并发发射方C和发送节 点S到达接收节点R的信号的强度，KS，R，Ts,K是最小的实数（亦即可W是非整数），其被选 择为使得在来自所有并发发射方的干扰存在时，节点R成功地接收来自节点S的分组的概 率至少为Ts,K，那么在P服模型中并发发射方C被认为不与R处的接收相干扰。Ts,K是应用 (例如控制算法）所必需的最小链路可靠性。
[0029] 不像物理模型，P服模型基于本地可测量的并且本地可控制的度量，并且仅需要在 模型中定义近旁节点之间的成对干扰关系。不像协议模型，P服模型是高保真的，因为P服 模型通过在调度中保证所需的链路可靠性W及通过在模型公式化中使用信号强度代替地 理距离，其捕捉无线通信的性质和约束（包括累积干扰、各向异性和不对称性）。基于PRK 的调度也通过最小化对分组重传的需要来帮助减小数据递送延迟。而且，基于P服的调度 可W使得吞吐量能够非常接近基于物理模型的调度中可行的吞吐量（例如>95% )，同时保 证应用所必需的可靠性。因此，P服模型缩小分布式实现的适合性与现有干扰模型中能够 实现的调度性能之间的差距。
[0030] 现有对P服模型的设足忽略了基于P服的调度对于真实世界应用的实际问题。
[0031] 为了在诸如图I的分布式感测和控制网络10运样的实际应用中实现分布式P服S 调度，解决W下几点：
[0032] 首先，P服模型的参数KS，R，Ts,K取决于具体的链路（发送节点S、接收节点时、关 于链路可靠性的应用需求（亦即目标链路可靠性T&U)W及诸如流量模式和无线路径损耗 运样的网络和环境条件，运可W是动态的并且不可预测的。因此，实际的PRKS系统基于就 地的应用需求W及网络和环境条件在每一个节点中对PRK模型参数KS，R，Ts,K即时地进行 实例化。
[003引第二给定发送节点S与接收节点R之间的链路化时W及P服模型的具体实例 化，如果且仅如果口把时>任化时/松，氏1'5,?)，其中口把时是从并发节点0到达接收节 点R的数据信号的强度，那么参数KS，R，T&K定义接收节点R(接收传感器20的无线发射器 /接收器22)周围的排斥区域ES,R，Ts,使得并发节点C位于ES,R，Ts,内。排斥区域内的 每一个节点C被防止与节点R处的接收并发地传输。因为无线通信中大的干扰范围、各向 异性和不对称性W及协议信令中的延迟，保证运个性质是困难的。
[0034] 在P服S中，识别P服模型参数KS，R，Ts,K的问题被设计为最小方差调节控制问题。 传感器20和中央应用控制器30内的分布式控制器24允许每一个传感器20和中央应用控 制器30自适应所存储的RPK模型参数W便通过纯粹本地的协调来保证期望的链路可靠性。 为了保证彼此干扰的传感器20和中央应用控制器30 (如由P服模型定义的）不并发地传 输，每一个传感器20和中央应用控制器30包括存储在传感器/应用控制器的本地存储器 中的本地信号图，本地信号图允许近旁的传感器20和中央应用控制器30维护它们之间的 无线路径损耗。与P服模型W及协议信令中的传输功率控制一起，本地信号图使得传感器 20和中央应用控制器30能够精确地识别它们之间的干扰关系，而