[发明专利]一种基于增强学习算法的无线体域网数据传输方法

摘要

本发明涉及一种基于增强学习算法的无线体域网数据传输方法，该方法针对无线体域网的特点，采用一种混合式的数据传输方法，具体包括：根据节点能量水平不同、数据业务不同的和工作量不同这一异构性特点，将节点划分为不同的等级；根据马尔可夫信道模型计算节点与汇聚节点的信道状态，以此判断数据传输时是否需要中继节点；若信道状态良好，则将节点的数据直接发送给汇聚节点，否则，在节点等级划分的基础上，利用增强学习算法寻找节点至汇聚节点的最优路径，并在数据传输的过程中不断地优化路径选择。本发明可以保障将无线体域网中涉及的生理数据高效且可靠地传输至汇聚节点，可以应用于多个领域，保障监控中心所收数据的准确性。

主权项

一种基于增强学习算法的无线体域网数据传输方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、针对无线体域网中传感节点的能量水平、数据业务和工作量不同这一异构性特点，将节点划分为不同的等级。根据传感节点的部署位置划分等级A，体表节点的等级较高，尽量使用体表节点转发数据；根据节点的重要性划分等级B，重要节点的等级较低，使重要节点少承担转发任务；根据节点的工作量划分等级C，很短时间即可完成采集任务的节点的等级较高，使这类节点多承担转发任务；步骤2、当前传感器节点采集到数据后，判断与汇聚节点之间的信道状态，若信道状态良好，则当前传感器节点直接将数据发送给汇聚节点，本次数据传输结束；否则，进入步骤3；步骤3、将当前传感器节点作为源节点；步骤4、利用增强学习算法为源节点选择通向汇聚节点的中继节点；步骤5、数据到达步骤4所选择的中继节点后，判断当前中继节点与汇聚节点之间的信道状态，若信道状态良好，则当前中继节点直接将数据发送给汇聚节点，本次数据传输结束；否则，将当前中继节点作为源节点，返回步骤4。