CN104301983B - 一种基于分步式信道状态估计的功率控制方法 - Google Patents

Abstract

基于局部信道状态估计的功率控制方法,本发明旨在提出适用于传感器网络的能感知链路状态变化的实用化无线传感网功率控制算法；本发明包括以下三个方面内容，1)基于训练序列的分布式信道估计算法；2)功率控制技术对主要网络性能指标的影响机理；3)基于非合作博弈模型的功率控制算法。

Description

一种基于分步式信道状态估计的功率控制方法

技术领域

本发明属于无线传感领域，具体涉及基于局部信道状态估计的功率控制领域。

背景技术

随着集成电路技术的发展和无线传感器网络相关技术研究的不断深入，大规模部署传感器网络应用于军事、环境监测和预报、城市交通以及工业安全监测等领域已经初现端倪。无线传感器网络大规模、自组织、随机部署、应用环境复杂、节点资源有限、网络拓扑多变的特点决定了功率控制技术在无线传感器网络关键技术研究中的重要意义。为了保证网络对监控区域的覆盖性和网络的连通性，增大网络吞吐量，降低通信延迟，延长网络的生命周期，采用功率控制技术对传感器节点的发射功率进行动态调节具有重要的研究价值。

针对无线传感器网络的功率控制技术，近年来国内外的研究人员开展了大量的研究工作，并取得了大量研究成果，但这些研究成果在实际应用中还存在较大的局限性。目前，实用化的无线传感器网络功率控制技术研究还处于初步的探索阶段，要形成最终成熟的可应用于复杂环境的功率控制技术，还存在以下基础性问题和关键技术需要进一步的研究和完善：

1)实时、准确的对节点间的无线链路状态进行刻画。

无线传感器网络进行功率控制，需以实时的信道状态信息作为基础。然而，无线传感器网络通常应用于复杂的环境中，无线信号不仅会随着传播距离的增加产生路径损耗，还会受到地形、障碍物的遮掩而产生阴影效应。总之，无线链路会受到时空域各种因素的干扰，这使得网络节点间的信道状态具有不稳定性。此外，传感器网络中节点的移动、加入、失效均会造成网络拓扑结构的动态变化，从而使网络节点间的链路状态发生改变。当前对功率控制的研究，广泛采用的无线信道模型是对数距离路径损耗模型，并且假设全网具有理想化的、统一的路径损耗指数，与节点间的真实链路状况差距较大。因此，如何在复杂环境应用背景下，快速、准确、实时地对局部节点间无线链路状态特征进行刻画，是建立能感知环境与网络拓扑动态变化的自适应功率控制策略需要解决的首要问题。

2)适用于特定应用背景的实用化功率控制方法设计。

传感器网络通常都有其独特的应用背景，不同的应用背景所追求的网络性能也会存在差异。然而，功率控制技术对传感器网络多项性能指标均有影响，属于多目标优化问题，很难设计一种方法能够兼顾网络的所有性能指标。此外，传感器节点通常能量受限，计算、通信能力受限，要求功率控制方法具有较低的复杂度。

文献“一种基于节点度数的无线传感器网络功率控制方法”(申请号：CN201310195035)提出一种基于节点度的无线传感器网络功率控制方法，通过节点度数来进行发射功率的控制。并提出了剩余电量分级调整的概念，针对不同时间段内，节点电量的剩余情况，确定合理的期望节点度，不同于采用传统基于节点度的算法，能够更好地确保在网络连通的情况下尽可能延长节点生存寿命。同时又将控制理论中的PID闭环控制算法引入功率控制，将确定好的期望节点度作为闭环控制系统输入量来动态调节节点的一跳邻居数，这样做的优点是可以更加迅速地调整至期望节点度数，以达到功率控制的目标，同时，响应时间快，振荡小，稳定性好。功率控制流程图如图1所示。

该技术的不足主要是并未考虑复杂环境节点间链路状态情况对功率控制的影响。无线传感器网络通常部署在复杂的网络环境中，对网络节点进行功率控制，需以实时的信道状态信息作为基础。然而，传感器节点本身的移动性和复杂网络环境中各种障碍物的存在，导致网络节点间的无线信道是多变且难以控制的，信号通过无线信道时，就会受到各种衰落的影响。

发明内容

发明目的：1)分析复杂环境下时空域因素对无线链路传输质量的影响机理，使用基于训练序列的分布式信道估计方法确定网络节点间的信道链路增益，以准确、实时地刻画网络中局部区域节点对间的无线链路状态。2)建立功率控制非合作博弈模型，结合上述信道模型参数估计结果，提出一种能感知环境与网络动态变化的满足应用场景需求的分布式功率控制方法，优化网络性能，为复杂环境下寻求优化网络性能的手段开辟新途径，并为功率控制技术实用化提供关键技术支撑。

技术方案：提出适用于传感器网络的能感知链路状态变化的实用化无线传感网功率控制方法。本发明包括以下三个方面内容，如图2所示：1)基于训练序列的分布式信道估计方法；2)功率控制技术对主要网络性能指标的影响机理；3)基于非合作博弈模型的功率控制方法。

图2中内容1：基于训练序列的分布式信道估计方法。

1)研究了复杂环境下时空域因素对无线链路传输质量的影响机理，分析影响无线传感器网络链路增益的主要因素，确定网络节点间信道增益先验模型；

2)研究了基于训练序列的分布式信道估计方法，利用信道的先验信息和训练序列探测技术来估计信道链路增益，对节点间的无线信道特性进行了实时、准确的描述。

图2中内容2：功率控制技术对主要网络性能指标的影响机理。

分析了功率控制技术对无线传感器网络主要性能指标(生存时间、吞吐量、网络延迟)的影响机制，建立了相应的数学模型，为设计博弈模型的效益函数奠定基础。

图2中内容3：提出基于非合作博弈模型的功率控制方法。

1)依据特定网络优化目标，结合实时信道状态估计信息，设计了功率控制的非合作博弈模型，并确定模型的效益函数及代价函数；

2)基于非合作博弈模型，提出了能感知链路状态变化的满足应用场景需求的分布式功率控制方法。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案，该技术方案包括两个阶段：阶段一主要任务是分析复杂环境下时空域因素对无线链路传输质量的影响机理，确定网络节点间信道增益先验模型，研究基于训练序列的分布式信道估计方法，实现对节点间无线信道特性实时、准确的刻画，为设计能感知链路状态变化的功率控制方法奠定基础；阶段二主要任务是分析功率控制技术对无线传感器网络主要性能指标的影响机理，设计功率控制的非合作博弈模型，提出轻量级的能感知链路状态变化的满足应用场景需求的分布式功率控制方法。

有益效果：本专利使无线传感器网络功率控制技术与复杂网络环境下的节点间的无线链路状态紧密耦合，可为无线传感器网络功率控制技术走向实际应用提供关键技术支撑，进一步促进无线传感器网络的实用化。

附图说明

图1基于训练序列的分布式信道估计方法

图2项目研究方案

具体实施方式

原理：分析功率控制策略对主要网络性能指标的影响机制，寻求轻量级的智能优化方法，针对具体的应用背景与节点能力，使网络在满足特定应用目标的前提下追求理想的性能效果，是设计实用化功率控制策略的核心问题。针对背景技术中的相关问题，本专利将首先分析复杂环境下时空域因素对路径损耗与链路传输质量的影响机理，使用基于训练序列的分布式信道估计方法预测网络节点间的信道链路增益，快速、准确地实现对网络节点间无线链路特征的刻画；接下来，在上述研究的基础上，分析功率控制技术对无线传感器网络主要性能指标的影响机制，设计相应的数学模型，并结合实时链路状态信息建立面向多目标优化的功率控制的非合作博弈模型，提出一种基于实时链路状态信息的分布式自适应功率控制方法。本专利可为无线传感器网络功率控制技术走向实际应用提供关键技术支撑，进一步促进无线传感器网络的实用化。针对“一种基于节点度数的无线传感器网络功率控制方法”(申请号：CN201310195035)，研究复杂环境下时空域因素对无线链路传输质量的影响机理，准确刻画网络中任意节点对间的无线链路状态，对设计实用化的自适应功率控制方法至关重要。基于分步式信道状态估计的功率控制方法，其特征在于，包括三个步骤：

1)基于训练序列的分步式信道估计方法；

步骤1确定网络节点间信道增益的先验模型，可表示为P(d)＝d^-nS(d)，其中d表示接收端与发送端的距离，d^-n表示自由空间的路径损耗，n为路径损耗指数,S(d)表示阴影衰落；

步骤2：在网络中设置N个锚节点，并假设h:＝[hi,j|i,j∈{1,2,…,N},i<j]是所部署锚节点间信道链路增益的集合，其中hi,j是锚节点i和锚节点j之间的信道链路增益；

步骤3：通过概率图模型中的因子图上的消息传递来模拟实际无线传感器网络中节点间的训练序列发送，即在每一个离散时刻中，每一个锚节点依次轮流发送预定的训练序列，网络中其他锚节点则在此时接收训练序列；

步骤4：锚节点之间通过轮流发送训练序列并应用期望传播方法来估计网络中锚节点间的信道增益；

2)基于非合作博弈模型的功率控制方法；

步骤5：结合实时的链路状态信息，针对网络性能指标：网络生存时间、网络吞吐量和网络延迟，构建博弈模型Γ＝〈N,{p_i},U_i(p_i),C_i(p_i)〉，其中N表示网络中的节点集合，{p_i}表示每个节点的策略空间，p_i属于区间[0,p_max],p_max节点的最大发射功率，U_i(p_i)表示效益函数，C_i(p_i)表示代价函数；

步骤6：每个节点将根据效益函数和代价函数确定使自己收益最大的策略即发射功率；具体说来，操作如下：

(a)每一个节点初始化节点发射功率p；

(b)与其邻节点进行信息交互，并根据步骤2所构建博弈模型，计算效益函数值U(p)；

(c)节点遍历其发射功率集合，并计算效益函数值U(p)，调整节点发射功率，使效益函数值最大。

Claims (1)

1.一种基于分步式信道状态估计的功率控制方法，其特征在于，包括三个步骤：

1)基于训练序列的分步式信道估计方法；

步骤1确定网络节点间信道增益的先验模型，可表示为P(d)＝d^-nS(d)，其中d表示接收端与发送端的距离，d^-n表示自由空间的路径损耗，n为路径损耗指数,S(d)表示阴影衰落；

步骤2：在网络中设置N个锚节点，并假设h:＝[hi,j|i,j∈{1,2,…,N},i<j]是所部署锚节点间信道链路增益的集合，其中hi,j是锚节点i和锚节点j之间的信道链路增益；

步骤3：通过概率图模型中的因子图上的消息传递来模拟实际无线传感器网络中节点间的训练序列发送，即在每一个离散时刻中，每一个锚节点依次轮流发送预定的训练序列，网络中其他锚节点则在此时接收训练序列；

步骤4：锚节点之间通过轮流发送训练序列并应用期望传播方法来估计网络中锚节点间的信道增益；

2)基于非合作博弈模型的功率控制方法；

步骤5：结合实时的链路状态信息，针对网络性能指标：网络生存时间、网络吞吐量和网络延迟，构建博弈模型Γ＝〈N,{p_i},U_i(p_i),C_i(p_i)〉，其中N表示网络中的节点集合，{p_i}表示每个节点的策略空间，p_i属于区间[0,p_max],p_max节点的最大发射功率，U_i(p_i)表示效益函数，C_i(p_i)表示代价函数；

步骤6：每个节点将根据效益函数和代价函数确定使自己收益最大的策略即发射功率；具体说来，操作如下：

(a)每一个节点初始化节点发射功率p；

(b)与其邻节点进行信息交互，并根据步骤2所构建博弈模型，计算效益函数值U(p)；

(c)节点遍历其发射功率集合，并计算效益函数值U(p)，调整节点发射功率，使效益函数值最大。