[发明专利]基于随机自动学习机与模糊算法的高吞吐量中继选择方法

摘要

本发明公布了一种基于随机自动学习机与模糊算法的高吞吐量中继选择方法。主要解决在无线传感网中由于子节点和协调器之间链路损耗大使网络性能严重下降的问题。所述的方法包括：通过将无线传感网和随机自动学习机相结合，源节点可以通过学习的方式，找到最佳中继，使系统达到平衡稳定的状态。对于中继节点将接收到的数据进行AF转发，不同传感器数据拥有不同优先级。具有高优先级的节点在一帧内可以多次接入信道，发送成功的概率高。中继节点采用模糊算法，实现负载均衡。本发明的实施例，保证节点在运行期间内无需人为干预，可以自适应的达到稳定状态，使网络整体吞吐量最大化，具有广泛的应用价值。

主权项

1.基于随机自动学习机与模糊算法的高吞吐量中继选择方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第一步，根据无线传感器网络环境进行模型建立，将博弈论思想以及随机自动学习机方法应用到无线传感器网络的环境之中，将传感器网络环境模型用四个参数表示E＝{S,M,(A_i)_i∈S,(C_j)_j∈M}，其中S＝{1，2，，，N}代表N个不同的源节点；M＝{1，2，，，M}代表M个不同的中继节点；对于A_i代表第i个源节点选择的动作策略，即选择哪一个中继进行辅助传输；对于C_j(k)代表选择第j个中继节点进行传输的效用函数；k表示有k个节点选择该中继进行数据传输；/n第二步，发送节点生成特定的帧结构，本系统的发送节点中，一帧包含两个时隙：在第一个时隙中，源节点S将信息发送到目标节点D，由于广播的性质，中继节点R可以监听到该信息的传输；在第二个时隙内，中继节点R将信息进行放大转发，即以AF的方式将信息传输到目标节点D；第三步，节点初始化动作集合，动作选择概率集合以及反馈集合，其中，为了保证节点刚开始采用随机接入，动作选择概率集合初始化如下：/n /n式中，P_ik(t)代表源节点i在时间为t时选择动作策略k的概率，M代表中继节点的数量，可见概率值与中继节点的数量有关；/n第四步，源节点使用随机自动学习机(SLA)的方法和周围环境进行交互，源节点按照如下公式更新各自的概率选择集合：/nP_ik(t+1)＝p_ik(t)+βr_i(t)(1-p_ik(t)),k＝a_i(t) (2)/nP_ik(t+1)＝p_ik(t)-βr_i(t)p_ik(t),k≠a_i(t) (3)/n其中，P_ik(t)代表源节点i在时间为t时选择动作策略k的概率，公式(2)中的P_ik(t+1)代表源节点i在时间为t+1时仍然选择动作策略k的概率，公式(3)中的P_ik(t+1)代表源节点i在时间为t+1时不选择动作策略k的概率，β代表学习因子，r_i(t)代表环境奖励；/n第五步，按照动作选择集合进行相应的动作，同时，将收到环境的反馈，环境反馈对应本系统中的效用函数；/n随着时间t不断的增大，学习不断进行，概率选择概率集合趋向于集中化，此时应当调整学习因子β使其变小，由此可以在小范围内进行继续的学习探索，β和迭代次数存在关联，本发明中，将β定义如下：/n /n本发明中，源节点选择一个动作以后，会收到环境反馈的一个效用函数u_o(i)，然后源节点再选择另外一个动作与环境交互，得到最新的效用函数u_n(i)，定义Δu为效用函数的差值，当Δu增大时，环境奖励r_i(t)取值+1，反之，取-1，定义如下：/n /n第六步，在某个时隙开始时，基于概率选择集合选择相应中继进行动作，在某个时隙结束以后，当概率选择集合中存在趋近于1的概率时，停止学习，此时已经达到了NE点；当概率选择集合中不存在趋近于1的概率时，返回到第四步继续进行迭代；/n第七步，考虑传感器不同节点发送数据的紧急情况有所不同，本发明在中继节点转发源节点数据到目的节点时，考虑数据发送的差异，故而本发明中存在不同优先级的数据以及不同的优先队列，用于对不同优先级数据的传输；/n具体的，具有高优先级的数据比低优先级的数据拥有更多的传输机会，本发明中存在三种不同优先级的数据，优先级为1、2、3代表的优先级依次升高，优先级为1的数据在一帧内有一次数据接入信道，发送到目的节点的机会；优先级为2的数据在一帧内有两次机会；优先级为3的数据有4次数据传输机会；/n相应的，存在三种级别的优先级队列，中继节点将高优先级的数据放入高优先级队列中，将低优先级数据放入低优先级队列，因此，高优先级的数据有机会在任何时间内发送；/n第八步，考虑不同链路有不同的信道条件，信道条件好的链路被选择的概率大，负载严重，不利于平衡传输，本发明中采用模糊算法平衡负载；/n具体的，模糊系统的设计包含定义的输入信号和隶属函数，隶属函数用于量化模糊集输入值的隶属度，模糊系统的每个输出都对应一个标签，本系统中，”FIR_CH”，”SEC_CH”，”TH_CH”，”NO_CH”被用作模糊输出的标签，不同隶属函数可以确定输入空间中不同的粒度，同时保持少量状态减少控制规则的大小；/n系统存在两种模糊集：SNR模糊集和负载模糊集，将SNR模糊集分别定义为相对高集(RH),高集(H)和非常高(VH)集，利用信噪比SNR和负载两个输入集，通过各个中继的输出，选取FIR_CH、SEC_CH、TH_CH、NO_CH的最大者，不至于出现一个信道条件好的中继负载严重的情况。/n