CN103298154B - 一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，所述方法包括：建立基于温差电池的无线传感器网络节点模型；记录并储存温差电池的采集电量和无线信道的信噪比；获取分时隙段的注水线ν_i；获取满足时间维度上的功率限制条件的分时隙段的注水线，并根据注水线求出每个时隙的分配功率。在本发明中采用温差电池给无线传感器网络节点供电，并对温差电池产生的电量进行优化分配以达到信息传输的最大吞吐量。根据本方法顺利地解决了在无线传感器网络节点中温差电池采集能量的分配问题。提高了能量的使用效率，同时该方案具有很高的可移植性，有很大的应用空间。

Description

一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法

技术领域

本发明涉及动态能源采集领域，特别涉及一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法。

背景技术

随着科技的发展，无线传感器网络技术已经渗透到人类生产和生活的方方面面。无线通信网已经逐步发展到能为任何人和物件之间随时、随地通信的物联网，网络的规模极速扩大，但与此同时物联网总体的稳定性和可持续发展问题也越来越突出。与此同时，为了满足人类生活的需要，越来越多的传感器需要被安放在人迹罕至或者环境恶劣的地区，这些地区恶劣的环境决定了人们无法使用化学电池为无线传感器节点供电，因为在这些地区更换化学电池往往是一件不太可能的事情。正因为这些原因，人们才想到采用可再生能源（动态能源）为无线通信节点供能来解决这些问题。可再生能源虽然总量很大，但是能被我们无线传感器节点采集和利用的却不多，因此如何设计无线传感器节点的功耗使其在满足工作需要的前提下尽量少消耗能量就显得格外重要。

相比较于其他的环境能量采集系统，温差电池是有着特殊的优势。温差电池是利用环境中的温度差异，将热能直接转化为电能的装置，相比较于太阳能电池等能量采集电池，温差电池对于环境的要求相对较弱，能基本上工作在世界的任何地区，受天气的影响不大，大约只要5摄氏度的温差就可以稳定驱动一个无线传感器网络节点；温差电池在一些特殊的环境中更是有着无可比拟的优势，而这些地区能利用的其他环境能量很小，例如，我们在日常生活中常用它来测量冶炼及热处理炉的高温；温差电池在体积上可以做到相对小、且输出功率降低不明显，非常适合在一些空间狭小且存在一定温差的区域工作，而太阳能电池的采集光能的电池板的表面积一般都比较大，无法在一些微型区域使用。

但是目前温差电池供给的功率还比较小，必须对无线传感器网络节点的功耗进行优化设计才能实现无线传感器节点的有效功能。当前无线传感器功耗设计多集中在两个方面，一是无线发射功率的分配和优化，二是信道传输的能量优化。第一种主要是研究在无线传感器网络节点功率一定的情况下如何合理权衡在何时刻发送多少能量；第二种是主要研究无线传感器网络节点在进行信号中继时的网络拓扑优化，主要研究节点间信息传递的最有路径问题。本发明研究无线发射端的功率分配优化。目前针对无线发射端的功率优化分配主要包括：

基于功率注水原理能量优化和分配方案。这个方案适用于信道和能量采集情况都已知的情况。它的目的是在一个固定的时间范围内，在给定的功率总和的条件下，按照对信噪比大的信道多分配能量，信噪比小的信道少分配能量的原则来分配能量以使信息传输吞吐量最大。传统的无线传感器网络节点的能量分配模型，类似于OFDM（正交频分复用）子信道能量分配模型，各个时隙可以看成是不同的OFDM子信道，然后利用该原理进行最优的能量分配。虽然在理论上这种能量分配方式可以实现信息吞吐量最大，但在无线传感器网络节点功耗的设计中却不完全适用。由于注水算法中处理的OFDM模型是一个并行模型，而无线传感器节点在时间维度上是一个串行模型，能量不能随意的分配，也就是说能量在时间维度上有因果性，因此在设计新方案时必须考虑这个因素。

发明内容

本发明提供了一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，本方法考虑了温差电池采集能量在时间维度上的因果性，实现了对温差电池采集能量进行时间维度上的最优分配，达到了信息吞吐量的最大化，详见下文描述：

一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，所述方法包括：

建立基于温差电池的无线传感器网络节点模型；

记录并储存温差电池的采集电量和无线信道的信噪比；获取分时隙段的注水线ν_i；

获取满足时间维度上的功率限制条件的分时隙段的注水线，并根据注水线求出每个时隙的分配功率。

所述无线传感器网络节点模型包括：热电采集模块、电源管理模块、能量收集模块和功能模块，

所述热电采集模块对环境中的温差能进行采集，并转换为相应的电能；所述电源管理模块根据电能确定是否给所述功能模块供电，

如果电能大于等于节点功耗阈值，则给所述功能模块供电；否则将电能存入所述能量收集模块中。

所述功能模块由传感器、微控制器、射频发射器组成。

所述分时隙段的注水线ν_i具体为：

第一时隙的注水线是ν₁；第一和第二时隙的注水线是ν₂；第一、第二和第三时隙的注水线是ν₃；依次类推，全部时隙的注水线是ν_N，N是分时隙的个数。

所述功率限制条件具体为：

$\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{T}_l{p}_i\≤\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i$

$\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i-\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{T}_l{p}_i\≤E_{\max }$

p_i≥0

其中，N为分时隙的个数，k∈N；E_max为温差电池中储存能量的上限；h_i为每个时隙采集到的能量；p_i为需要求解的每个时隙要分配的功率值；T_l为每个时隙的长度。

所述根据注水线求出每个时隙的分配功率的过程具体为：

1)首先对第一时隙s₁求解得到注水线ν₁；

2)依次计算v_k，判断k是否等于N，如果是，执行步骤6）；如果否，执行步骤3）；

3）存储注水线v_k，对注水线v_k进行功率限制条件判定，如果满足限制条件执行步骤4），如果否执行步骤5）；

4）k=k+1，重新执行步骤3）；

5）k时隙之前的时隙化为一个集合，并储存注水线v_k，重新定义k时隙，将k时隙作为下一集合的第一个时隙，重新执行步骤2）；

6）存储不同时隙构成的集合S_k，以及对应的注水线v_k；

7)最后根据注水线求出每个时隙的分配功率。

本发明提供的技术方案的有益效果是：在本发明中采用温差电池给无线传感器网络节点供电，并对温差电池产生的电量进行优化分配以达到信息传输的最大吞吐量。根据本方法顺利地解决了在无线传感器网络节点中温差电池采集能量的分配问题。提高了能量的使用效率，同时该方案具有很高的可移植性，有很大的应用空间。本方法针对温差电池采集能量的分配，为我国物联网的发展提供了电源优化技术上的支持，同时拓展了物联网无线传感器节点的使用地区并延长了传感器节点的使用寿命。本方法通过温差电池采集到的能量实现了信息传输吞吐量的最大化，有力地支持了国家绿色节能产业技术的发展，为建立“低碳”的通信行业做出了贡献。

附图说明

图1为温差电池无线传感器节点结构的示意图；

图2为温差电池供电的无线传输系统的示意图；

图3为时间长度为10s的分时隙图；

图4为温差电池供电的传感器节点能量分配算法结构流程图；

图5为初始化状态图；

图6为计算时隙s₁和s₂的注水线的示意图；

图7为满足功率限制条件后的注水线的示意图；

图8为满足功率限制条件的注水线的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

温差电池供电技术已经越来越广泛的应用于无线传感器网络节点的设计中，然而温差电池能量的采集很困难，因此就需要一种节约节点能耗的系统提出，用来使整个传感器网络稳定的工作下去。本发明基于温差电池技术建立了比较系统的无线传感器网络发射端功率优化分配方案，具有很高的实用性，详见下文描述：

101：建立基于温差电池的无线传感器网络节点模型；

该无线传感器网络节点模型包括：热电采集模块、电源管理模块、能量收集模块和功能模块，参见图1，热电采集模块首先对环境中的热能（温差能）进行采集，然后转换为相应的电能；电源管理模块根据电能的大小情况决定是否直接给后面的功能模块供电，如果电能大于等于节点功耗阈值则直接给功能模块供电；否则则将电能存入能量收集模块中，直到能量收集模块中的电能足够功能模块使用时，则开始供给后面的功能模块。

具体实现时，功能模块中的各器件通常由传感器、微控制器、射频发射器等组成，节点功耗阈值由功能模块中各器件的功耗参数确定，本发明实施例对此不做限制。

其中，本发明研究的不是一个整个模型，而只是对温差电池能量采集管理进行研究，因此无线传感器网络节点模型又转换为无线传感器无线传输模型,参见图2，该无线传输模型的工作过程是：将能量收集模块中采集的电能存储在一个容量为E_max的温差电池中；然后经过功能模块处理后，使用温差电池中的能量将功能模块采集来的数据发送出去；经过外部的无线信道，接收器接收数据，并同时通过无线信道反馈已知的信道信息给功能模块。为了简化研究过程，这里仅考虑传输能耗，忽略信号处理中的能耗。在无线传输模型中两个重要的参数是温差电池采集的能量H以及无线信道的信噪比γ。

102：记录并储存温差电池的采集电量和无线信道的信噪比；

假设知道所有无线信道信噪比和收集到的温差电池能量，首先确定一个固定的时间维度，然后在该时间维度内根据能量采集模块，可以得到各个时隙（将上述时间段若干等分）的能量采集状况h_i，然后根据无线信道反馈的信道信息，也可以得到每个时隙的传输信噪比γ_i，每个时隙的长度为T_l。例如：时间维度总共有N个时隙，分别标记为{s₁,..,s_i,..,s_N}，如图3所示，在这里假设每个时隙的时间长度是1s，设温差电池的初始电量为E₀，第一个时隙的信噪比是γ₁；第二个时隙的状态量是{h₁,γ₂}，依次类推，直到最后一个时隙，上述这些值是分时隙能量分配的已知条件，并保存已知条件。具体实现时，还可以根据实际情况的改变选择不同的时隙长度，本发明实施例对此不做限制。

103：求出分时隙段的注水线ν_i；

其中，s₁时隙的注水线是ν₁；s₁和s₂时隙的注水线是ν₂；s₁、s₂和s₃的注水线是ν₃；依次类推直到全部时隙的注水线是ν_N（N是分时隙的个数）。

有了各个时隙的温差电池能量情况以及无线信道传输信噪比，就可以得到各个时隙的能量最优化的分配方案。由于最终是要实现在功率限制的条件下获取到最大信息传输吞吐量，用数学表示出来即是一个凸优化的过程：

目标函数为： $\max \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{T_l}{2}\log (l+{\mathrm{\γ}}_i{p}_i)---\left(1\right)$

满足如下公式（2）-（4）的功率限制条件：

$\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{T}_l{p}_i\≤\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i---\left(2\right)$

$\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i-\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{T}_l{p}_i\≤E_{\max }---\left(3\right)$

p_i≥0（4）

其中，N是分时隙的个数；k∈N；E_max是温差电池中储存能量的上限；h_i(0≤i≤N-1)是每个时隙采集到的能量，h₀是温差电池的初始化能量，由于第N个时隙采集的能量不能够在第N个时隙使用，只能在之后的时隙使用，因此h_i最多取到h_N-1；p_i为需要求解的每个时隙要分配的功率值。利用采集到的能量数据和反馈得到的信道情况，建立拉格朗日函数Γ：

$\mathrm{\Γ}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{T_l}{2}\log (l+{\mathrm{\γ}}_i{p}_i)-\mathrm{\λ}(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i-E_{\max })---\left(5\right)$

其中λ是拉格朗日乘数；

求解得到

$p_i={\left[\begin{array}{c}v-\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_i}\end{array}\right]}^{+}=\left\{\begin{array}{c}v-\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_i};v>\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_i}\\ 0;v\≤\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_i}\end{array}\right.---\left(6\right)$

再利用

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i=\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i+h_0---\left(7\right)$

可以求解出指定时间段内的ν，然后带入公式（6）既可以得到在指定时间段内的每个时隙的功率分配值。

104：求出满足时间维度上的功率限制条件的分时隙段的注水线，并根据注水线求出每个时隙的分配功率。

由传统的注水原理，知道它的注水线是固定的，而对于无线传感器网络节点的能量分配来说，它的能量注水线是一个阶梯函数型的。求解阶梯函数的每个阶段的函数值是解决这个问题的关键。为了求解这个不同的注水线，参见图4，按照下面的步骤进行求解：

1）把时间分成N个时隙，{s₁,s₂,...,s_N}；参见图5，再定义一个注水线的集合，假设在所讨论的时间长度内阶梯函数有k个值，则v的集合V可表示为{v₁,v₂,...v_k}；一个注水线可能适用于多个时隙，其值及适用范围由具体的收集到的能量和信道的信噪比决定的。

2)初始化所有信道的信噪比和每个时隙采集到的能量值，首先对时隙s₁，参见图6，应用上述公式（6）求解得到注水线ν₁，由于只有一个时隙，因此一定满足公式（2）-（4）中的功率限制条件，k=2。

3)依次计算v_k，判断k是否等于N，如果是，执行步骤8）；如果否，执行步骤4）；

4）存储注水线v_k，对注水线v_k进行功率限制条件判定，如果满足限制条件执行步骤5），如果否执行步骤6）；

例如：k等于2，根据时隙s₁,s₂求解得到注水线ν₂，根据求出的ν₂进行判定，是否符合公式（2）-（4）中的功率限制条件，如果符合继续向下进行运算判定，同时ν₁失效，被ν₂替代，即时隙s₁和s₂使用ν₂作为新的注水线，参见图7。

5）k=k+1，重新执行步骤3）；

6）k时隙之前的时隙化为一个集合，并储存注水线v_k，重新定义k时隙，将k时隙作为下一集合的第一个时隙，重新执行步骤2）；

例如：k等于2，如果ν₂不满足公式（2）-（4）中的功率限制条件，则ν₂失效，把ν₁作为时隙s₁的注水线，并且是阶梯函数的一个函数值，这个函数值就填入集合V中作为v₁，参见图8。然后从时隙s₂开始继续进行运算，即把s₂当作新的s₁′（新的时间段的第一个时隙），重新开始计算，继续执行2)的步骤。只是注意变化注水线ν和时隙s的下标即可。

7）存储不同时隙构成的集合S_k，以及对应的注水线v_k；

8)按照上面的运算步骤，把得到的v的集合V表示出来，并表示出v_i(1≤i≤k)对哪些时隙适用，画出能量分配的分段阶梯函数，以时隙为横坐标，以得到的注水线为纵坐标，并显示出来。最后根据注水线求出每个时隙的分配功率。

下面以具体的实验来验证本发明提供的一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法的可行性，详见下文描述：

下面的系列图展示的是在10个时隙的情况下，前三个时隙优化算法的实施过程。

（1）初始化。如图5所示首先把要进行优化分配的时间段里的采集到的能量分时隙都记录下来，并对应好为H={h₁,h₂,...,h₁₀}。同时令S_i={s₁,s₂,...,s₁₀}是时隙的集合， ${C^i}_S=\{h_0,h_1,...,h_{i-1};{\mathrm{\γ}}_1,{\mathrm{\γ}}_2,...{\mathrm{\γ}}_i\}(1\≤i\≤10)$ 是决定S_i的全部的状态量。

（2）算法开始，计算时隙s₁和s₂的注水线。根据全部时隙的功率限制条件建立一个拉格朗日函数：

$\mathrm{\Γ}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{T_l}{2}\log (1+{\mathrm{\γ}}_i{p}_i)-\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i(\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{T}_l{p}_i-\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i)-\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\μ}}_i(\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i-\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{T}_l{p}_i-E_{\max })$

利用求p_i的偏导数得到不同的方程来求解仅满足时隙s₁条件下的注水线ν₁。时隙s₁和s₂综合条件下的注水线ν₂，需要验证ν₂满不满足注水条件，满足的话，继续向下运算，并用ν₂代替ν₁作为时隙{s₁,s₂}的总注水线，如图6和图7所示。然后计算S₃={s₁,s₂,s₃}的注水线ν₃，如果满足条件的话就继续运算后面的时隙，如果在后面的某个时隙求出的注水线不满足所有之前时隙的功率限制条件了，就到这个时隙暂停，然后把前面所有符合条件的时隙都统计起来，并存储起来，并使用上一个时隙的注水线作为已经算完的所有时隙的注水线，这个是最优的。

（3）如果ν₂不满足功率限制条件，将s₂时隙当作下一个阶段的第一个时隙，然后重复第一个时隙开始的计算步骤，然后在进行判定等步骤，直到最后遍历所有的时隙，程序结束，输出所有的注水线和这些注水线所对应的时隙，如图8所示。通过不断地循环迭代计算后面时隙的功率分配情况，进而就得出了在哪些时隙用的是同样的注水线以及注水线的大小是多少。最后把每个时隙的信噪比SNR_i和每个时隙分配的功率p_i相对应起来，再根据就可以得到最大的信息传输吞吐量。

通过上述方法实现了在每个时隙都有功率受限的情况下的无线传感器网络节点的能量有效分配，为温差电池供电的无线传感器网络的发展提供了支持，对物联网的发展起到了积极的推动作用。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，其特征在于，所述方法包括：

建立基于温差电池的无线传感器网络节点模型；

记录并储存温差电池的采集电量和无线信道的信噪比；获取分时隙段的注水线ν_i；

获取满足时间维度上的功率限制条件的分时隙段的注水线，并根据注水线求出每个时隙的分配功率；

其中，所述功率限制条件具体为：

$\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{T}_l{p}_i\≤\underset{i=1}{\overset{k-1}{\Σ}}{h}_i$

$\underset{i=0}{\overset{k-1}{\Σ}}{h}_i-\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{T}_l{p}_i\≤E_{max}$

p_i≥0

其中，N为分时隙的个数，k∈N；E_max为温差电池中储存能量的上限；h_i为每个时隙采集到的能量；p_i为需要求解的每个时隙要分配的功率值；T_l为每个时隙的长度；

所述根据注水线求出每个时隙的分配功率的过程具体为：

1)首先对第一时隙s₁求解得到注水线ν₁；

2)依次计算v_k，判断k是否等于N，如果是，执行步骤6)；如果否，执行步骤3)；

3)存储注水线v_k，对注水线v_k进行功率限制条件判定，如果满足限制条件执行步骤4)，如果否执行步骤5)；

4)k＝k+1，重新执行步骤3)；

5)k时隙之前的时隙化为一个集合，并储存注水线v_k，重新定义k时隙，将k时隙作为下一集合的第一个时隙，重新执行步骤2)；

6)存储不同时隙构成的集合S_k，以及对应的注水线v_k；

7)最后根据注水线求出每个时隙的分配功率。

2.根据权利要求1所述的一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，其特征在于，所述无线传感器网络节点模型包括：热电采集模块、电源管理模块、能量收集模块和功能模块，

所述热电采集模块对环境中的温差能进行采集，并转换为相应的电能；所述电源管理模块根据电能确定是否给所述功能模块供电，

如果电能大于等于节点功耗阈值，则给所述功能模块供电；否则将电能存入所述能量收集模块中。

3.根据权利要求2所述的一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，其特征在于，所述功能模块由传感器、微控制器、射频发射器组成。

4.根据权利要求1所述的一种基于温差电池的无线传感器网络动态能量分配方法，其特征在于，所述分时隙段的注水线ν_i具体为：

第一时隙的注水线是ν₁；第一和第二时隙的注水线是ν₂；第一、第二和第三时隙的注水线是ν₃；依次类推，全部时隙的注水线是ν_N，N是分时隙的个数。