[发明专利]一种无线传感器网络能耗控制方法

权利要求书

1.一种无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，包括：

S101、建立传感器节点能量模型，根据建立的传感器节点能量模型，建立评价网络；

S102、全局迭代：初始化评价网络的权值；

S103、局部迭代：利用自适应动态规划训练评价网络，所述评价网络用于近似系统最优性能指标函数，根据接收到的系统状态向量，选择使评价网络产生满足性能指标最低标准时的输出，当前的控制策略为初步确定的最优控制策略；

S104、判断局部迭代是否结束，若结束，则根据评价网络当前的输出值更新性能指标函数，根据初步确定的最优控制策略来更新最优控制策略，并判断当前的全局迭代是否结束，若结束，则将更新后的最优控制策略作为无线传感器网络能耗的最优控制策略。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，所述传感器节点能量模型表示为：

其中，Eⁱ表示传感器节点i的能量消耗，E₁表示传感器节点i由于监测目标和数据处理产生的能耗，表示传感器节点i向基站传输数据的功率消耗，E₂表示传感器节点i处于睡眠状态时自身定时器所消耗的能量，uⁱ[k]＝1表示传感器节点i处于激活状态，uⁱ[k]＝0表示传感器节点i处于睡眠状态。

3.根据权利要求2所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，所述根据建立的传感器节点能量模型，建立评价网络包括：

根据建立的传感器节点能量模型，利用三层误差反向传播神经网络作为评价网络；其中，所述评价网络包括：输入层、隐含层、输出层。

4.根据权利要求1所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，所述初始化评价网络的权值包括：

在预设范围内采用随机方式初始化评价网络的权值。

5.根据权利要求1所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，在S103之前，所述方法还包括：

利用遗传算法在预设的控制策略集合中选择某一控制策略u[k]，利用卡尔曼滤波算法求出根据选择的控制策略u[k]预测的目标位置与目标实际位置的系统跟踪误差e[k]。

6.根据权利要求1所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，所述利用自适应动态规划训练评价网络，所述评价网络用于近似系统最优性能指标函数，根据接收到的系统状态向量，选择使评价网络产生满足性能指标最低标准时的输出，当前的控制策略为初步确定的最优控制策略包括：

将得到的系统跟踪误差e[k]输入至评价网络，训练评价网络并修正评价网络的权值，直至评价网络输出的价值函数值收敛，得到控制策略u[k]的价值函数，所述价值函数用于近似系统最优性能指标函数；

将控制策略u[k]的价值函数值作为控制策略u[k]的适应度值，结合接收到的系统状态向量，进行遗传变异，产生子代；

选择所有代中适应度值最小的作为初步最优控制策略输出。

7.根据权利要求6所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，所述控制策略u[k]的价值函数表示为：

其中，V^[l+1][k]和V^[l][k+1]都表示价值函数，k表示时间步，l表示第l次迭代，U[k]表示效用函数，[]表示离散。

8.根据权利要求7所述的无线传感器网络能耗控制方法，其特征在于，所述效用函数U[k]表示为：

U[k]＝Q_JJ[k]+R_Je[k]

其中，Q_J和R_J都表示对称且正定的矩阵，J[k]表示性能指标函数。