[发明专利]一种适用于双向中继通信网络源节点的随机能量调度方法

摘要

本发明公开了一种适用于双向中继通信网络源节点的随机能量调度方法，包括以下步骤：1)基于随机EH模型建立随机EH TWR通信网络模型；2)建立随机EH TWR网络的MDP模型，再根据随机EH TWR网络的MDP模型求解随机EH TWR网络的最优能量调度策略；3)基于随机EH TWR网络的最优能量调度策略建立EH TWR网络的最优动态功率分配表；4)估计随机EH TWR网络状态，并利用EH TWR网络的最优动态功率分配表通过查表法动态确定源节点的最优发射功率，该方法能够有效解决随机EH TWR网络中源节点的最优能量调度及动态功率分配问题。

主权项

1.一种适用于双向中继通信网络源节点的随机能量调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基于随机EH模型建立随机EH TWR通信网络模型；2)建立随机EH TWR网络的MDP模型，再根据随机EH TWR网络的MDP模型求解随机EH TWR网络的最优能量调度策略；3)基于随机EH TWR网络的最优能量调度策略建立EH TWR网络的最优动态功率分配表；4)估计随机EH TWR网络状态，并利用EH TWR网络的最优动态功率分配表通过查表法动态确定源节点的最优发射功率，再根据源节点的最优发射功率完成源节点的随机能量调度；步骤1)的具体操作为：TWR无线通信网络包含源节点S₁、源节点S₂及中继节点R，且源节点S₁、源节点S₂以及中继节点R均配置一根天线，且使用半双工通信方式，其中，中继节点R由固定电源供电，且中继节点R采用译码转发协议协助源节点A及源节点B进行双向信息交互，源节点A及源节点B分别安装有面积相等的太阳能接收面板及容量相同的电池；使用随机EH模型对太阳能EH状况进行建模，该随机EH模型为具有N_e＝4个状态的混合高斯隐马尔可夫链，S_H表示太阳能EH状态，a_ij表示不同状态之间的转移概率；在随机EH TWR通信网络中，源节点S₁和源节点S₂均使用先收集‑再存储‑后使用的能量管理模型，在该能量管理模型中以E_U为基本能量单元，并以时间T_M为能量管理周期，在当前能量管理周期中，EH源节点收集太阳能，并以E_U进行量化后存储在电池中，以供在后续的能量管理周期中使用，源节点的能量收集存储模块和无线传输模块相对独立，能够在同一能量管理周期T_M中同时进行能量收集存储及无线发送，并且当电池处于充满电状态时，太阳能接收面板收集到的太阳能将会被丢弃；随机EH TWR通信网络采用双向中继协议及放大转发协议实现源节点S₁和源节点S₂之间的信息交互，其中，整个信息交互过程分为MA阶段及在BC阶段，其中，在MA阶段，两个源节点同时向中继节点R发送各自的信号；在BC阶段，中继节点R对接收到的信号使用DF协议转发给两个源节点，S₁‑R链路和S₂‑R链路的可达速率小于等于MA阶段和BC阶段互信息的最小值，同时，中继节点R需要对接收到的混叠信号进行译码，所以S₁‑R链路和S₂‑R链路的可达速率之和不能大于中继节点R在MA阶段接收到的互信息，当上述关系不满足时，TWR网络就会出现信息传输中断，则TWR网络的信息中断事件可定义为：其中，P₁、P₂及P_R分别表示源节点S₁、源节点S₂及中继节点R的发射功率；γ₁及γ₂分别表示链路S₁‑R及链路S₂‑R的信道增益；N₀表示接收机的加性白高斯噪声平均功率，R_th1及R_th2分别表示源节点S₁及源节点S₂的目标速率，由式(1)、式(2)及式(3)可知，当任一中断事件发生时，TWR网络就会发生信息中断，则TWR网络的中断概率为步骤2)的具体操作为：中继节点R采用固定电源供电，在信息传输过程中发射功率固定，源节点S₁和源节点S₂均为EH通信节点，源节点S₁和源节点S₂的发射功率与随机太阳能EH状态、电池电量及无线信道衰落情况相关，因此采用马尔科夫决策过程对EH TWR网络进行建模，以求解源节点S₁和源节点S₂的能量调度策略，使得EH TWR网络的长期平均中断概率性能最优，其中随机EH TWR网络的MDP模型包括行动空间、系统状态空间、系统状态转移概率及收益函数；步骤3)中，网络最优动态功率分配表用于表示网络状态与EH源节点最优功率行动之间的对应关系。