[发明专利]一种无线传感网络占空比自适应调整方法

权利要求书

1.一种无线传感网络占空比自适应调整方法，其特征在于，

通过网络分簇算法将网络中各局部的节点分簇，使得整个网络形成由一个或者一个以上簇组成的树形拓扑，所述网络中的各簇是一个周边局域网络(PAN)；

其中，所述方法按照周期性方式进行，所述各簇的周期长度固定；

每个PAN子网由一个作为簇头节点的网络协调器负责管理，各簇之间的数据流量由各簇的簇头节点负责传递；

各簇内其他传感器节点为普通节点，所述普通节点采用基于强化学习的预测方法，预测下一周期实现节点自身性能最佳的占空比；

所述簇头节点还用于收集对应簇内普通节点采集的数据并上传网络，同时维持网内节点同步。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述普通节点的一个周期分为预测、同步、数据和睡眠四个阶段，其中所述预测和同步阶段的时间长度固定，所述数据和睡眠阶段的长度可调整。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述普通节点根据所述基于强化学习的预测方法预测得到的最佳占空比决定各个数据阶段的时间长度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述普通节点的一个周期分为预测、同步、数据和睡眠四个阶段，具体为：

在预测阶段，普通节点分别采用基于强化学习的预测方法预测得到各自在数据阶段的最佳发送数据包个数f；

在同步阶段，普通节点接收簇头节点广播的信标帧(beacon)以更新本地时间，保持同步；

在数据阶段，普通节点采用CSMA/CA方式竞争接入信道与簇头节点通信，各个普通节点与簇头节点间的通信时间分别由各自在预测阶段得到的最佳发送数据包的个数决定；

在睡眠阶段，普通节点进入睡眠状态以降低功耗。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预测方法为与模型无关的算法Q-learning算法。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述普通节点在数据阶段采用CSMA/CA方式竞争接入信道与所述簇头节点通信，竞争成功的普通节点与所述簇头节点间的通信时间由其在预测阶段采用Q-learning算法预测得到的最佳发送数据包的个数决定。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在一个周期内所述簇头节点的运行包括：

同步阶段，所述簇头节点广播信标帧以维持簇内节点同步；

数据阶段，所述簇头节点与普通节点进行数据通信，并将汇聚的簇内普通节点发送的数据包在由簇头节点组成的骨干网内作进一步上传。