CN106454863A - 一种无线网络的能量规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对无线网络能量利用效能低问题，提出一种无线网络的能量规划方法，采用基于网络损害和损害风险的优化建模，通过此方法对于任意业务的传输和处理获得了高效的能量利用效能，实现了无线网络能量利用效能提升。

Description

一种无线网络的能量规划方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及能量规划，以及流量控制。

背景技术

无线网络的出现并迅速增长为人类的日常生活提供了极大的方便。无线网络的广泛存在为一系列以人为中心的应用提供了可行性和应用性。随着硬件和软件的发展，无线设备的成本逐渐降低而电池容量的快速消耗却凸显出来。身体传感器网络和WiFi网络已经分别得到广泛研究，本章中我们考虑一个异构的无线网络系统，由一个BSN和一个WiFi网络构成，称之为两跳的BSN-WiFi网络。通常，BSN是由一系列较小的低能耗的传感器和一个资源丰富的聚合器设备构成，无线传感器节点示意图如图1所示。可佩戴的传感器可以采样、处理和传递重要的信号，聚合器能够接收节点上传感器收集的数据。由于有广阔的应用前景，BSN已经吸引了工业界和学术界的广泛地关注。WiFi网络通常由BSN中的聚合器和一个WiFi接入点(AP)构成。这个BSN-WiFi网络系统有很多应用场景。从传感器节点至AP的数据传递包括两跳：在BSN里，传感器节点将传感器产生的数据组合成BSN数据包并将其传递至聚合器；然后，在WiFi网络里，聚合器重新组合数据包为WiFi数据包并将其发送至AP。但是，无线网络中的设备通常以低容量的电池来支持，然而电池的容量是非常有限的，因此能量效率已经变成无线网络中一个非常重要的问题。

综上所述：为保证无线网络系统的能量高效利用，需建立高效的能量规划方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：解决无线网络中的能量利用效能较低问题。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

A、建立网络能量优化模型；

B、进行节点的负载均衡规划。

所述步骤A中，用户的能量消耗优化模型为：

min T_F

min E_D+E_jc

s.t. E0_j-E_jc≥α_j,j＝1,...,m+1,

T_F≤T0；

b_ij∈{0,1},i＝1,...,n,j＝1,...,m+1

其中n为子任务数目，m为移动资源提供者数目，R_j为第j个资源提供者，S_i为第i个子任务，t_ij为在R_j上运行S_i的时间，e_ij为在R_j上运行S_i每秒所需能量消耗，et_j为从R_j上转移单个数据单元所需能量，E0_j为R_j的初始能量值，Vin_i为S_i的输入值，Vout_i为S_i的输出值，credit_i为S_i的信任值，BW_j为会话发起移动终端与R_j之间的带宽，M0为移动设备的使用代价，T0为任务的截止时间，为完成时间，D_q为队列延迟，D_s为发送延迟，

在卸载过程中所有设备的能量消耗为

所述步骤B中，具体为：

(1).令inf o_i＝{<ctr_id,n_id,ld_id,c_id,FS_i>}；

(2).对于n_j∈Adj(n_i)，令mig(n_j)＝0；

(3).计算有效负载

(4).对于每个节点n_j∈Adj(n_i)，执行一下子步骤：

a.若节点n_i为主节点，则发送信息

b.若节点n_i为从节点，则发送信息<ctr_id,n_i,ld_i,c_i,FS_i,"T",[g,"F"]>；

(5).从步骤4中的信息队列中读取信息：

a.若T＝"B"，则inf o＝inf oU{<ctr_id,n_f,ld_f,c_f,FS_f>}，

b.对于每个节点n_j∈Adj(n_i)，若节点n_j为主节点，则发送信息反之则发送信息<ctr_id,n_i,ld_i+δ,c_i,FS_i,"T",[g,"G"]>；

(6).计算平均有效负载其中n_id为负载均衡调节节点，ctr_id为节点n_i所在的簇标识，c_i为节点n_i的处理容量，Adj(n_i)＝{<ctr_id,n_id>}为邻近节点集合，WL(n_i)＝{<wl_id,w,ctr_id,F_id>}为为节点n_i分配的负载集合，FS_ni为节点n_i的功能集合，w为被分配的负载权重，ld_id为节点n_id的负载，l_i为初始有效负载，T为信息类别，δ为迁移信息，迁移信息包含业务的迁移信息和处理迁移业务的功能开销信息，"G"为工作负载迁移信息，其含义为节点n_i将信息B发送给节点n_j用于告知节点n_j其将g个单元的信息迁移至节点n_j，c_f为发送节点容量，n_f为发送节点的标识，B为广播信息，其包括簇id、节点id、邻近节点的负载、容量以及功能集合信息，CL为簇间链路容量，ld_i为节点n_i的工作负载，N_lower为辅助节点集合，δ_i为节点n_i的多余工作负载，inf o为节点n_i的邻近节点的存储信息集合，mig为迁移工作负载的存储阵列，FS_f为发送节点的功能集合，ld_f为发送节点的负载。

本发明的有益效果为：提出了一种无线网络的能量规划方法，通过此方法对于任意业务的传输和处理获得了高效的能量利用效能。

附图说明

图1为无线传感器节点示意图

图2为簇间信息传输示意图，其中节点5、9、10、11为簇头节点

具体实施方式

下面根据附图和实施例对本发明作进一步详细说明:

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

第一步，建立网络能量优化模型，具体为：

min T_F

min E_D+E_jc

s.t. E0_j-E_jc≥α_j,j＝1,...,m+1,

T_F≤T0；

b_ij∈{0,1},i＝1,...,n,j＝1,...,m+1

其中n为子任务数目，m为移动资源提供者数目，R_j为第j个资源提供者，S_i为第i个子任务，t_ij为在R_j上运行S_i的时间，e_ij为在R_j上运行S_i每秒所需能量消耗，et_j为从R_j上转移单个数据单元所需能量，E0_j为R_j的初始能量值，Vin_i为S_i的输入值，Vout_i为S_i的输出值，credit_i为S_i的信任值，BW_j为会话发起移动终端与R_j之间的带宽，M0为移动设备的使用代价，T0为任务的截止时间，为完成时间，D_q为队列延迟，D_s为发送延迟，

在卸载过程中所有设备的能量消耗为

第二步，进行节点的负载均衡规划，具体为：

(1).令inf o_i＝{<ctr_id,n_id,ld_id,c_id,FS_i>}；

(2).对于n_j∈Adj(n_i)，令mig(n_j)＝0；

(3).计算有效负载

(4).对于每个节点n_j∈Adj(n_i)，执行一下子步骤：

a.若节点n_i为主节点，则发送信息

b.若节点n_i为从节点，则发送信息<ctr_id,n_i,ld_i,c_i,FS_i,"T",[g,"F"]>；

(5).从步骤4中的信息队列中读取信息：

a.若T＝"B"，则inf o＝inf oU{<ctr_id,n_f,ld_f,c_f,FS_f>}，

b.对于每个节点n_j∈Adj(n_i)，若节点n_j为主节点，则发送信息反之则发送信息<ctr_id,n_i,ld_i+δ,c_i,FS_i,"T",[g,"G"]>；

(6).计算平均有效负载其中n_id为负载均衡调节节点，ctr_id为节点n_i所在的簇标识，c_i为节点n_i的处理容量，Adj(n_i)＝{<ctr_id,n_id>}为邻近节点集合，WL(n_i)＝{<wl_id,w,ctr_id,F_id>}为为节点n_i分配的负载集合，FS_ni为节点n_i的功能集合，w为被分配的负载权重，ld_id为节点n_id的负载，l_i为初始有效负载，T为信息类别，δ为迁移信息，迁移信息包含业务的迁移信息和处理迁移业务的功能开销信息，"G"为工作负载迁移信息，其含义为节点n_i将信息B发送给节点n_j用于告知节点n_j其将g个单元的信息迁移至节点n_j，c_f为发送节点容量，n_f为发送节点的标识，B为广播信息，其包括簇id、节点id、邻近节点的负载、容量以及功能集合信息，CL为簇间链路容量，ld_i为节点n_i的工作负载，N_lower为辅助节点集合，δ_i为节点n_i的多余工作负载，inf o为节点n_i的邻近节点的存储信息集合，mig为迁移工作负载的存储阵列，FS_f为发送节点的功能集合，ld_f为发送节点的负载。

本发明提出了一种无线网络的能量规划方法，通过此方法对于任意业务的传输和处理获得了高效的能量利用效能。

Claims (5)

1.一种无线网络的能量规划方法，采用网络能量优化模型和节点的负载均衡规划，实现了无线网络资源的高效利用，包括如下步骤：

A、建立网络能量优化模型；

B、进行节点的负载均衡规划。

2.根据权利要求1的方法，对于所述步骤A其特征在于：具体为用户的能量消耗优化模型为：

min T_F

min E_D+E_jc

s.t.E0_j-E_jc≥α_j,j＝1,...,m+1,

T_F≤T0；

$\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\underset{j=1}{\overset{m+1}{\&Sigma;}}{b}_{ij}=n,$

b_ij∈{0,1},i＝1,...,n,j＝1,...,m+1

其中n为子任务数目，m为移动资源提供者数目，R_j为第j个资源提供者，S_i为第i个子任务，t_ij为在R_j上运行S_i的时间，e_ij为在R_j上运行S_i每秒所需能量消耗，et_j为从R_j上转移单个数据单元所需能量，E0_j为R_j的初始能量值，Vin_i为S_i的输入值，Vout_i为S_i的输出值，credit_i为S_i的信任值，BW_j为会话发起移动终端与R_j之间的带宽，M0为移动设备的使用代价，T0为任务的截止时间，为完成时间，D_q为队列延迟，D_s为发送延迟，b_ij为决策变量，若在R_j上运行S_i则b_ij＝1，反之则b_ij＝0，agloruntime为任务处理算法的运行时间，α_j为R_j的剩余能量门限，

3.根据权利要求1的方法，对于所述步骤A其特征在于：在任务卸载过程中所有设备的能量消耗为

$E_D=\underset{j=1}{\overset{m+1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{E_{jc}}{E{0}_j-E_{jc}},E_{jc}=\left\{\begin{array}{cc}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_{ij}*\left(t_{ij}*e_{ij}\right)+\underset{j=2}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_{ij}*\left({\mathrm{et}}_1*{\mathrm{Vin}}_i\right)+a\lg oE,& j=1\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_{ij}*\&lsqb;t_{ij}*e_{ij}+{\mathrm{et}}_j*{\mathrm{Vout}}_i\&rsqb;,& j>1\end{array}\right..$

4.根据权利要求1的方法，对于所述步骤B其特征在于：具体为：

(1).令info_i＝{<ctr_id,n_id,ld_id,c_id,FS_i>}；

(2).对于n_j∈Adj(n_i)，令mig(n_j)＝0；

(3).计算有效负载

(4).对于每个节点n_j∈Adj(n_i)，执行子步骤：

a.若节点n_i为主节点，则发送信息

b.若节点n_i为从节点，则发送信息<ctr_id,n_i,ld_i,c_i,FS_i,"T",[g,"F"]>；

(5).从步骤4中的信息队列中读取信息：

a.若T＝"B"，则

b.对于每个节点n_j∈Adj(n_i)，若节点n_j为主节点，则发送信息反之则发送信息<ctr_id,n_i,ld_i+δ,c_i,FS_i,"T",[g,"G"]>；

5.根据权利要求1的方法，对于所述步骤B其特征在于：具体为：计算平均有效负载其中n_id为负载均衡调节节点，ctr_id为节点n_i所在的簇标识，c_i为节点n_i的处理容量，Adj(n_i)＝{<ctr_id,n_id>}为邻近节点集合，WL(n_i)＝{<wl_id,w,ctr_id,F_id>}为节点n_i分配的负载集合，FS_i为节点n_i的功能集合，w为被分配的负载权重，ld_id为节点n_id的负载，l_i为初始有效负载，T为信息类别，δ为迁移信息，迁移信息包含业务的迁移信息和处理迁移业务的功能开销信息，"G"为工作负载迁移信息，其含义为节点n_i将信息B发送给节点n_j用于告知节点n_j其将g个单元的信息迁移至节点n_j，c_f为发送节点容量，n_f为发送节点的标识，B为广播信息，其包括簇id、节点id、邻近节点的负载、容量以及功能集合信息，CL为簇间链路容量，ld_i为节点n_i的工作负载，N_lower为辅助节点集合，δ_i为节点n_i的多余工作负载，info为节点n_i的邻近节点的存储信息集合，mig为迁移工作负载的存储阵列，FS_f为发送节点的功能集合，ld_f为发送节点的负载。