[发明专利]一种面向混合业务的无线传感器网络能量有效接入方法

权利要求书

1.一种面向混合业务的无线传感器网络能量有效接入方法，其特征在于：在一个有限区域内，无线传感器网络中共有N个可用信道，网络中有实时业务节点RT和非实时业务节点NRT，其中RT节点对信道的使用具有绝对的优先级，即可以随机接入没有被其他RT节点占用的信道，当NRT被RT数据抢占时，退出当前传输的信道，进入睡眠状态，等待下一次接入。

2.根据权利要求1所述的一种面向混合业务的无线传感器网络能量有效接入方法，其特征在于：实时业务节点和非实时业务节点状态由睡眠、监听和通信状态组成。

3.根据权利要求1或2所述的一种面向混合业务的无线传感器网络能量有效接入方法，其特征在于：所述NRT使用未被RT业务占用的信道。

4.根据权利要求1或2所述的一种面向混合业务的无线传感器网络能量有效接入方法，其特征在于：当节点A有非实时数据需要传输至Sink节点时，首先经过路由协议确定传输路径，然后节点A沿此路径发送数据，在此过程中，数据传输路径上的各个节点在苏醒后进入收发状态，与此同时在收发节点的信号覆盖范围内的节点在获知信道被占用后即刻进入睡眠状态，其余节点保持自身的睡眠或侦听时间。

5.根据权利要求1或2所述的一种面向混合业务的无线传感器网络能量有效接入方法，其特征在于：当NRT被RT数据抢占时，退出当前传输的信道，进入睡眠状态，最优睡眠时间求解如下：

将混合业务的无线传感器网络建模为一个连续时间Markov链模型，其状态转移速率矩阵为Q，状态空间为Ω，稳态概率向量为π，根据连续时间Markov性质可知：

πe=1，Qe=0，πQ=0

根据式Pcollision=Σa=1Aπa(jN-i)/(1-Pblock)=Σa∈Ωπa(jN-i)/(1-Σk=0MΣl=0M-kπN,0,k,l)]]>可知，处于状态s时，碰撞概率为：

fpa=Pcollision=(jN-i)/(1-Σk=0MΣl=0M-kπN,0,k,l),a=(i,j,k,l)∈Ω]]>

根据式可知，处于状态a时，能量效率的作用为

fca=jj×Et+k×El+l×Es,]]>a=(i,j,k,l)∈Ω

记RT业务和NRT业务的碰撞概率向量能量效率向量为因此，系统的碰撞概率测度和能量效率测度分别为：

ηp=limT→∞1TE[∫0Tfp(Xt)dt]=πfp]]>

ηc=limT→∞1TE[∫0Tfc(Xt)dt]=πfc]]>

其中，E表示期望运算，期望能够在碰撞概率受限的情况下，得到使系统能量效率最大化的最优节点睡眠时间，该问题可转化为一个最优化问题：

t_s∈arg maxη_c

s.t.η_g≤P_{collision-threhold}

定义碰撞概率和能量效率的性能势函数

gps=E{Σl=0∞[fp(Xl)-ηp]|X0=s}]]>

gcs=E{Σl=0∞[fc(Xl)-ηc]|X0=s}]]>

其物理含义为当前状态s对系统性能的贡献与未来状态的长期潜在作用的期望之和，性能势与性能测度满足泊松方程：

(I-Q)g_p+η_pe=f_p

(I-Q)g_c+η_ce=f_c

其中，I为单位矩阵，将泊松方程两边对t_s求偏导，可以得到η_g和η_c对睡眠时间的梯度信息：

▿ηp(ts)=Σi∈Ωπi(ts)Σj∈Ω▿Qij(ts)gpj(ts)]]>

▿ηc(ts)=Σi∈Ωπi(ts)Σj∈Ω▿Qij(ts)gcj(ts)]]>

获得梯度信息后，设计一个双层循环的梯度迭代方法，求解最优的睡眠时间，

步骤1，初始化系统参数RT业务和NRT业务的到达率λ_RT和λ_NRT，及其平均服务时间t_RT和t_NRT，节点的平均侦听时间t_l，平均睡眠时间t_s，信道数量N，网络节点总数M，迭代次数k＝0；

步骤2，建立状态转移速率矩阵：根据初始化参数，建立状态转移速率矩阵Q，

步骤3，将睡眠时间带入式和求得碰撞概率测度和能量效率测度和并根据式▿ηp(tsk)=Σi∈Ωπi(tsk)Σj∈Ω▿Qij(tsk)gpj(tsk)]]>和▿ηc(tsk)=Σi∈Ωπi(tsk)Σj∈Ω▿Qij(tsk)gcj(tsk)]]>求得对应的梯度信息和

步骤4，更新睡眠时间：

如果or η_g≥P_{collision-threhold}

根据公式

tsk+1=(tsk+κk▿ηc(tsk))+(Pcollision-threhold-ηp)▿ηp(tsk)]]>

更新睡眠时间，其中，κ_k为步长调整因子，其中，

0<a₁,a₂<1，b>0是任意正数，转到步骤3，

否则

将赋值给t_s，输出最优睡眠时间。