CN108471624A - 无线体域网的通信模式切换方法及装置 - Google Patents
无线体域网的通信模式切换方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108471624A CN108471624A CN201810711200.6A CN201810711200A CN108471624A CN 108471624 A CN108471624 A CN 108471624A CN 201810711200 A CN201810711200 A CN 201810711200A CN 108471624 A CN108471624 A CN 108471624A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service
- communication pattern
- wbans
- business
- class
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
- H04W36/0005—Control or signalling for completing the hand-off
- H04W36/0011—Control or signalling for completing the hand-off for data sessions of end-to-end connection
- H04W36/0016—Hand-off preparation specially adapted for end-to-end data sessions
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种无线体域网的通信模式切换方法及装置,涉及无线体域网技术领域,该方法包括:获取当前WBANs的业务特征,业务特征包括业务参数信息和通信需求信息;将业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到当前WBANs的业务类别;根据业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定业务类别对应的最优通信模式;将当前WBANs的通信模式切换为最优通信模式。本发明实施例提供的无线体域网的通信模式切换方法及装置,可以根据通信需求自适应选择最优的通信模式,实现了低能耗和高传输质量的双重保障。
Description
技术领域
本发明涉及无线体域网技术领域,尤其是涉及一种无线体域网的通信模式切换方法及装置。
背景技术
在当今技术发展的驱动下,为解决社会对高质量、低成本医疗保健的需求而出现并迅速发展的无线体域网(Wireless body area networks,WBANs)有着广阔的应用前景。WBANs是生命信息采集与传输的重要技术手段,具有业务多样性和服务差异化的突出特点,同时WBANs中的节点也是典型的资源受限型设备,能耗成为其长期工作中最大的瓶颈,也是制约WBAN发展的关键因素之一。
无线体域网常用的通信手段包括新近发展起来的以人体作为通信媒介的人体通信(Human body communication,HBC)和传统的近人体无线通信,此两种通信方式的多种实现模式应用于不同通信需求的无线体域网业务时,能效有显著差异。然而由于缺少对通信模式与业务特征之间匹配关系的研究,当前WBANs仍采用单一通信模式来应对多种业务差异化的通信需求,无法对系统能耗和通信质量进行优化配置。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种无线体域网的通信模式切换方法及装置,可以实时切换通信模式,降低能耗并提高通信质量。
第一方面,本发明实施例提供了一种无线体域网的通信模式切换方法,方法应用于无线体域网WBANs的控制器,包括:获取当前WBANs的业务特征,业务特征包括业务参数信息和通信需求信息;将业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到当前WBANs的业务类别;根据业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定业务类别对应的最优通信模式;将当前WBANs的通信模式切换为最优通信模式。
进一步地,业务分类模型的建立过程包括:选择多个WBANs业务作为聚类样本;提取每个聚类样本的业务特征;通过聚类算法对业务特征进行聚类,建立业务分类模型。
进一步地,业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;根据能效目标函数建立满足约束条件的能效最优化方程组;对能效最优化方程组求解,确定能效最高的通信模式;将能效最高的通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
进一步地,业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;根据WBANs业务的关键指标信息,建立关键指标目标函数;根据能效目标函数和关键指标目标函数,建立多目标最优化方程组;对多目标最优化方程组求解,确定最优通信模式;将最优通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
进一步地,还包括建立人体通信能效模型的步骤,建立人体通信能效模型的步骤包括:通过级联电路分析建立电容耦合方式的人体信道传输模型;根据人体通信的要求选择调制与编码方式;由调制与编码方式和误码率公式计算射频能耗;根据射频电路架构和功率放大器信息,计算电路能耗;结合射频能耗和电路能耗确定人体通信能效模型。
进一步地,上述方法还包括建立近人体通信能效模型的步骤,建立近人体通信能效模型的步骤包括:通过有限元仿真建立近人体无线通信的信道传输模型;基于近人体通信的要求选择调制与编码方式;根据调制方式与编码方式及误码率公式计算射频能耗;根据射频电路架构和功率放大器信息,计算电路能耗;结合射频能耗和电路能耗确定人体通信能效模型。
进一步地,根据业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定业务类别对应的最优通信模式,包括:获取预先建立的业务类别与最优通信模式的映射表;在映射表中查找业务类别对应的最优通信模式;将最优通信模式确定为业务类别对应的最优通信模式。
第二方面,本发明实施例还提供了一种无线体域网的通信模式切换装置,装置应用于无线体域网WBANs的控制器,包括:业务特征获取模块,用于获取当前WBANs的业务特征,业务特征包括业务参数信息和通信需求信息;业务类别识别模块,用于将业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到当前WBANs的业务类别;通信模式确定模块,用于根据业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定业务类别对应的最优通信模式;通信模式切换模块,用于将当前WBANs的通信模式切换为最优通信模式。
进一步地,该装置还包括分类模块;该分类模块,用于选择多个WBANs业务作为聚类样本;提取每个聚类样本的业务特征;通过聚类算法对业务特征进行聚类,建立业务分类模型。
进一步地,该装置还包括关系建立模块;该关系建立模块用于:获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;根据能效目标函数建立满足约束条件的能效最优化方程组;对能效最优化方程组求解,确定能效最高的通信模式;将能效最高的通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
本发明实施例提供的无线体域网的通信模式切换方法及装置,在线监控当前WBANs的业务特征,通过业务特征确定当前WBANs的业务类别,并确定其对应的最优通信模式,将当前WBANs的通信模式切换至该最优通信模式,从而可以根据通信需求自适应选择最优的通信模式,实现了低能耗和高传输质量的双重保障。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,或者,部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定,或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种无线体域网的通信模式切换方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的WBANs业务分类及通信需求分析的流程图;
图3为本发明实施例提供的另一种无线体域网的通信模式切换方法的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的植入式设备混合通信结构示意图;
图5为本发明实施例提供的仿真实验结果的示意图;
图6为本发明实施例提供的一种无线体域网的通信模式切换装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
考虑到现有无线体域网的数据传输方式,存在无法适应无线体域网的多样化的业务特征及通信需求的问题,为改善此问题,本发明实施例提供的一种无线体域网数据传输方法及装置,下面结合附图,对本发明的具体实施方式作详细说明。
实施例一
本发明实施例一提供了一种无线体域网的通信模式切换方法,应用于无线体域网WBANs的控制器。参见图1所示的无线体域网的通信模式切换方法的流程示意图,该方法包括如下步骤:
步骤S102,获取当前WBANs的业务特征。该业务特征包括业务参数信息和通信需求信息。
其中,当前WBANs可以是任意一种WBANs业务,例如家庭老年人慢性病监测、心血管疾病实时监测、运动量监测、音视频传输等;业务参数信息可以包括数据传输距离、节点部署位置、数据量大小、数据发送周期等业务的宏观特征值;通信需求信息可以包括根据实际通信需求设定的业务对误码率、时延、抖动、带宽等指标的需求阈值。在WBANs业务运行时,可以通过实时在线监测WBANs业务,获取其业务特征。
步骤S104,将业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到当前WBANs的业务类别。
通过模式识别技术对多样性的WBANs业务的上述业务特征进行分类,可以采用现有的聚类分类方式,通过WBANs业务的训练样本训练业务分类模型,建立在线分类算法,可以实现对WBANs业务的实时分类。可以将上述当前WBANs的业务特征,输入上述业务分类模型,通过其中的分类算法进行在线业务分类。
步骤S106,根据业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定业务类别对应的最优通信模式。
根据无线体域网特定业务类型下的通信需求,建立以能效和/或其他优化目标为目标函数,以通信需求为约束条件的最优化方程,通过对方程进行求解,得到满足约束条件的最优化值及最优值情况下的通信系统相关参数值,从而确定最优通信模式。预先建立业务类别与最优通信模式的对应关系,在对当前WBANs进行通信模式判断时,可以通过上述对应关系查找到最优通信模式。
例如,可以按照以下方式确定业务类别对应的最优通信模式:获取预先建立的业务类别与最优通信模式的映射表,在映射表中查找业务类别对应的最优通信模式,将最优通信模式确定为业务类别对应的最优通信模式。
步骤S108,将当前WBANs的通信模式切换为最优通信模式。
当前WBANs可以按照该最优通信模式,控制采集终端、接收终端等装置的通信方式,进行数据传输,可以实现低能耗和高通信质量的双重保障。
本发明实施例提供的无线体域网的通信模式切换方法,在线监控当前WBANs的业务特征,通过业务特征确定当前WBANs的业务类别,并确定其对应的最优通信模式,将当前WBANs的通信模式切换至该最优通信模式,从而可以根据通信需求自适应选择最优的通信模式,实现了低能耗和高传输质量的双重保障。
上述业务分类模型的建立过程可以按照以下步骤执行:
(1)选择多个WBANs业务作为聚类样本。选取一定数量的典型WBANs业务,可以包括常见的家庭老年人慢性病监测、心血管疾病实时监测、运动量监测、音视频传输等作为聚类样本。
(2)提取每个聚类样本的业务特征。提取业务的数据传输距离、节点部署位置、数据量大小、数据发送周期等业务的宏观特征,并根据实际通信需求设定业务对误码率、时延、抖动、带宽等指标的通信需求阈值。
(3)通过聚类算法对业务特征进行聚类,建立业务分类模型。
根据业务的宏观特征和通信需求阈值,通过K-means聚类算法对业务特征和通信需求进行合理分类。可以理解的是,还可以采用其他适合上述数据的聚类算法进行分类,本实施例对此不作限定。建立在线分类模型,建立业务特征类型与通信需求之间的映射关系。在对新业务进行分类时,可以将新业务输入,通过决策树分类算法进行在线业务分类。
参见图2所示的WBANs业务分类及通信需求分析的流程图,其中示出了:首先通过典型业务样本,进行传输距离、周期性、数据量等特征的提取,以及误码率、时延、抖动等阈值分析;其次依次通过离线聚类算法和在线分类算法,对业务分类模型进行训练;在输入实时业务数据时,通过该在线分类算法对该实时业务进行在线分类,得到其业务类型和通信需求。
如果仅以能效为目标,上述业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:
(1)获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件。在对不同类型业务通信需求的基础上,建立满足通信服务质量QoS需求的约束条件。
(2)根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数。
(3)根据能效目标函数建立满足约束条件的能效最优化方程组。建立满足QoS约束条件的能效最优化方程组,QoS指标主要考虑时延Tdelay,误码率BER和抖动Jitter,对于不同的WBANs业务,设定满足应用需求的QoS指标阈值Tth,BERth和Jitterth,并在QoS约束条件下对不同通信模式下的能效模型Ei求解最小值Ei_min,Cmode为通信模式相关的通信参数;
Ei_min=minimize[Ei(Cmode)]
s.t.Tdelay<Tth&&BER<BERth&&Jitter<Jitterth
(4)对能效最优化方程组求解,确定能效最高的通信模式。对最优化方程组的求解,针对单目标优化和多目标优化分别采用不同的优化算法。如对能效单目标优化问题研究基于Hessian矩阵的优化算法;对于多元函数多目标优化,可以采用基于人工神经网络、遗传算法、进化规划及其混合算法的优化策略进行最优化问题求解。
(5)将能效最高的通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。确定相应业务特征对应的能效最优化通信模式的相关系统参数设置,建立业务特征与通信模式之间的映射关系。
在上述最优解的基础上,还可以对不同通信模式下的最优解及最优解下的系统参数进行再次优化,筛选出辐射功率小,电路实现复杂度低的方案。在上一步的优化算法中,针对不同的通信模式都有一个Ei_min的最优解,加入有N种通信模式,则
再次优化即对Ei_min求满足约束条件的最小值。
如果同时考虑能效和其他关键指标为目标,业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:
(1)获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件。
(2)根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数。
对于有关键指标(如时延要求尽可能小、误码率尽可能低)最优化需求的业务,建立关键指标目标函数,关键指标目标函数是指对通信关键指标的最优化的目标函数,如:minimize(Tdelay),minimize(BER)。
(3)根据WBANs业务的关键指标信息,建立关键指标目标函数。
(4)根据能效目标函数和关键指标目标函数,建立多目标最优化方程组。对于某些特殊应用场景,如在心血管疾病高危患者的心电信号传输系统中,除了对能耗最优化外,还需对心电数据传输实时性最优化,需要研究能耗和某项QoS指标的多目标优化问题,多目标最优化方程组如下:
Ei_min=mnimize[Ei(Cmode)&&minimize(Tdelay)
s.t.BER<BERth&&Jitter<Jitterth
(5)对上述多目标最优化方程组求解,确定最优通信模式。
(6)将最优通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
在进行上述建立能效最优化方程,并求解最优化问题之前,还需要建立混合通信模式的能效模型,包括人体通信系统级能效模型和近人体无线通信的系统级能效模型,建立过程具体描述如下:
(1)人体通信系统级能效模型。
通过级联电路分析建立电容耦合方式的人体通信信道传输模型。人体信道传输模型可表示为:
式中α0=371.2dB/m,α1=30.4dB/m,PL0,dB=35.4,Pt指通信系统的发射功率,Pr指通信系统的接收功率。
在现有的调制与纠错编码理论中筛选出适合人体通信的调制与编码方式,主要包括BPSK,FSK,OOK等调制方式。根据不同调制方式与纠错编码方式BER与Eb/N0之间的关系,计算Eb与BER和N0之间的函数关系。例如,对于BPSK,误码率与每比特能耗之间的关系式为:
例如,对于FSK和OOK误码率与每比特能耗之间的关系式为:
以人体信道模型为基础,由Eb1及信道传输特性,求收发机发射出去的信号Pt1:
Pt1=PLdb*Pr=PLdb*(Eb*Rb)
其中,式中的Rb为数据传输比特率。
建立与人体通信调制方式相关的射频电路基本架构,进而结合射频电路中功率放大器的特性与效率,建立综合的功率放大器能效模型PA1:
PA1=PDAC+PAF+Pmixer+PPA+PRFF
式中PDAC为模数转换器的功耗,PAF为模拟滤波器的功耗,Pmixer为混频器的功耗,PPA为射频功率放大器的功耗,PRFF为射频滤波器的功耗,上述参数在特定的电路系统中一般为常数或具有已知的功耗模型。
结合发射出去的射频信号能量Pt1和电路能耗PA1即为人体通信系统级能效模型:PHBC=Pt1+PA1。
(2)近人体无线通信的系统级能效模型。
通过有限元仿真建立近人体无线通信的信道传输模型。
在现有的调制与编码理论中筛选出适合近人体无线通信的调制与编码方式,主要包括OQPSK(偏移四相相移键控),GFSK(高斯频移键控),IR-UWB(脉冲无线电超宽带),MB-OFDM(多频带正交频分复用)等调制方式;
根据不同调制方式与纠错编码方式BER与Eb/N0之间的关系,计算Eb与BER和N0之间的函数关系。以近人体无线信道模型为基础,由Eb及信道传输特性,求收发机发射出去的信号Pt2。建立与近人体无线通信调制方式相关的射频电路基本架构,进而结合射频电路中功率放大器的特性与效率,建立综合的功率放大器能效模型PA2。具体可以参见上述人体无线通信的系统级能效模型的相应过程。
结合发射出去的射频信号能量Pt2和电路能耗PA2即为近人体无线通信系统级能效模型:PRF=Pt2+PA2。
本发明实施例提供的无线体域网的通信模式切换方法,首次研究WBANs业务特征与通信模式之间的关系:通过模式识别技术对WBANs的包括数据量大小、传输距离、传输周期等宏观业务特征及对时延、误码率等通信需求特征进行分类,并通过最优化方程求解建立业务WBANs业务特征与能效最优的通信模式之间的映射关系;提供了混合通信模式下的高能效通信方案:通过实时在线监测WBANs的业务特征和在线分类算法,确定WBANs的业务类型,在线查询WBANs业务类型与能效最优化通信模式之间的映射表,实时切换通信模式,针对无线体域网的多样性的业务特征及差异化的通信需求,可以自适应选择能效最优的通信模式,实现了低能耗和高传输质量的双重保障。
实施例二
本发明实施例二提供了一种无线体域网的高能效数据传输方法,参见图3所示的无线体域网的通信模式切换方法的流程示意图,其中示出了:
(1)通过WBANs业务的通信需求,建立约束函数和关键指标目标函数。
(2)通过能效模型建立目标函数。该能效模型指上述混合通信模式的能效模型。
(3)建立以QoS为约束条件,能效及关键指标为目标函数的最优化方程。
(4)分别通过能效最优的单目标优化算法和能效与某关键指标的多目标优化算法,进行最优化方程的求解。
(5)计算得到能效最优解及相应条件下的通信系统参数。
(6)确定WBAN业务特征与通信模式及QoS之间的映射关系。
本发明实施例还通过对植入式设备(可为植入式脑刺激器、心脏起搏器、人工耳蜗、肠道内窥镜等,本实施例中为肠道内窥镜)混合通信模式的低能耗数据传输方案进行了仿真。在验证实验中,植入式设备根据传输距离选择直接传输数据到目标节点或先将数据传输到中继节点,再由中继节点通过人体通信传输数据到目标节点。
参见图4所示的植入式设备混合通信结构示意图,其中示出了植入式设备、中级设备和接收设备。植入式节点或目标节点随着人体姿态的变化或检测位置变化而变化。
参见图5所示的仿真实验结果的示意图,横轴为传输距离(m),纵轴为每比特能耗(10-8J),其中下侧实线表示采用MICS+HBC混合通信模式下的能耗,上侧实线表示采用MICS(Mobile Information Service Center,移动信息服务中心)单一通信模式下的能耗。如图5所示,在数据速率、传输距离随时间随机变化的情况下采用MICS+HBC混合通信模式和采用MICS单一通信模式在能效方面的提升,仿真结果表明基于混合通信模式的数据传输方式相比于单一通信方式能效平均提升了21.3%。
实施例三
本发明实施例三提供了一种无线体域网的通信模式切换装置,该装置应用于无线体域网WBANs的控制器,参见图6所示的无线体域网的通信模式切换装置的示意图,包括:
业务特征获取模块602,用于获取当前WBANs的业务特征,业务特征包括业务参数信息和通信需求信息;
业务类别识别模块604,用于将业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到当前WBANs的业务类别;
通信模式确定模块606,用于根据业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定业务类别对应的最优通信模式;
通信模式切换模块608,用于将当前WBANs的通信模式切换为最优通信模式。
本发明实施例提供的无线体域网的通信模式切换纵轴,在线监控当前WBANs的业务特征,通过业务特征确定当前WBANs的业务类别,并确定其对应的最优通信模式,将当前WBANs的通信模式切换至该最优通信模式,从而可以根据通信需求自适应选择最优的通信模式,实现了低能耗和高传输质量的双重保障。
在一种实施方式中,上述装置还包括分类模块,该分类模块用于:选择多个WBANs业务作为聚类样本;提取每个聚类样本的业务特征;通过聚类算法对业务特征进行聚类,建立业务分类模型。
在另一种实施方式中,上述装置还包括关系建立模块,该关系建立模块用于:获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;根据能效目标函数建立满足约束条件的能效最优化方程组;对能效最优化方程组求解,确定能效最高的通信模式;将能效最高的通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
上述业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;根据WBANs业务的关键指标信息,建立关键指标目标函数;根据能效目标函数和关键指标目标函数,建立多目标最优化方程组;对多目标最优化方程组求解,确定最优通信模式;将最优通信模式作为WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
在另一种实施方式中,上述装置还包括第一能效模型模块,该第一能效模型模块用于:通过级联电路分析建立电容耦合方式的人体信道传输模型;根据人体通信的要求选择调制与编码方式;由调制与编码方式和误码率公式计算射频能耗;根据射频电路架构和功率放大器信息,计算电路能耗;结合射频能耗和电路能耗确定人体通信能效模型。
在另一种实施方式中,上述装置还包括第二能效模型模块,该第二能效模型模块用于:通过有限元仿真建立近人体无线通信的信道传输模型;基于近人体通信的要求选择调制与编码方式;根据调制方式与编码方式及误码率公式计算射频能耗;根据射频电路架构和功率放大器信息,计算电路能耗;结合射频能耗和电路能耗确定人体通信能效模型。
其中,上述通信模式确定模块606还用于:获取预先建立的业务类别与最优通信模式的映射表;在映射表中查找业务类别对应的最优通信模式;将最优通信模式确定为业务类别对应的最优通信模式。
本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器运行时执行上述实施例所提供的方法的步骤。
本实施例还提供了一种计算机程序,该计算机程序可以存储在云端或本地的存储介质上。在该计算机程序被计算机或处理器运行时用于执行上述实施例所提供的方法的相应步骤。
本发明实施例所提供的一种无线体域网的通信模式切换方法及装置的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种无线体域网的通信模式切换方法,其特征在于,所述方法应用于无线体域网WBANs的控制器,包括:
获取当前WBANs的业务特征,所述业务特征包括业务参数信息和通信需求信息;
将所述业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到所述当前WBANs的业务类别;
根据所述业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定所述业务类别对应的最优通信模式;
将所述当前WBANs的通信模式切换为所述最优通信模式。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务分类模型的建立过程包括:
选择多个WBANs业务作为聚类样本;
提取每个所述聚类样本的业务特征;
通过聚类算法对所述业务特征进行聚类,建立业务分类模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:
获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;
根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;
根据所述能效目标函数建立满足所述约束条件的能效最优化方程组;
对所述能效最优化方程组求解,确定能效最高的通信模式;
将所述能效最高的通信模式作为所述WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务类别与最优通信模式的对应关系通过以下方式建立:
获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;
根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;
根据所述WBANs业务的关键指标信息,建立关键指标目标函数;
根据所述能效目标函数和所述关键指标目标函数,建立多目标最优化方程组;
对所述多目标最优化方程组求解,确定最优通信模式;
将所述最优通信模式作为所述WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括建立人体通信能效模型的步骤,所述建立人体通信能效模型的步骤包括:
通过级联电路分析建立电容耦合方式的人体信道传输模型;
根据人体通信的要求选择调制与编码方式;
由所述调制与编码方式和误码率公式计算射频能耗;
根据射频电路架构和功率放大器信息,计算电路能耗;
结合所述射频能耗和电路能耗确定人体通信能效模型。
6.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括建立近人体通信能效模型的步骤,所述建立近人体通信能效模型的步骤包括:
通过有限元仿真建立近人体无线通信的信道传输模型;
基于近人体通信的要求选择调制与编码方式;
根据所述调制方式与编码方式及误码率公式计算射频能耗;
根据射频电路架构和功率放大器信息,计算电路能耗;
结合所述射频能耗和电路能耗确定人体通信能效模型。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定所述业务类别对应的最优通信模式,包括:
获取预先建立的业务类别与最优通信模式的映射表;
在所述映射表中查找所述业务类别对应的最优通信模式;
将所述最优通信模式确定为所述业务类别对应的最优通信模式。
8.一种无线体域网的通信模式切换装置,其特征在于,所述装置应用于无线体域网WBANs的控制器,包括:
业务特征获取模块,用于获取当前WBANs的业务特征,所述业务特征包括业务参数信息和通信需求信息;
业务类别识别模块,用于将所述业务特征输入至预先训练的业务分类模型,得到所述当前WBANs的业务类别;
通信模式确定模块,用于根据所述业务类别、预先建立的业务类别与最优通信模式的对应关系,确定所述业务类别对应的最优通信模式;
通信模式切换模块,用于将所述当前WBANs的通信模式切换为所述最优通信模式。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括分类模块;
所述分类模块,用于选择多个WBANs业务作为聚类样本;提取每个所述聚类样本的业务特征;通过聚类算法对所述业务特征进行聚类,建立业务分类模型。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括关系建立模块;所述关系建立模块用于:
获取WBANs业务的通信需求信息,建立满足通信服务质量需求的约束条件;
根据近人体无线通信能效模型和人体通信能效模型建立能效目标函数;
根据所述能效目标函数建立满足所述约束条件的能效最优化方程组;
对所述能效最优化方程组求解,确定能效最高的通信模式;
将所述能效最高的通信模式作为所述WBANs业务的业务类别对应的最优通信模式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810711200.6A CN108471624B (zh) | 2018-07-02 | 2018-07-02 | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810711200.6A CN108471624B (zh) | 2018-07-02 | 2018-07-02 | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108471624A true CN108471624A (zh) | 2018-08-31 |
CN108471624B CN108471624B (zh) | 2021-06-18 |
Family
ID=63260041
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810711200.6A Active CN108471624B (zh) | 2018-07-02 | 2018-07-02 | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108471624B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109889836A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-14 | 武汉随锐亿山科技有限公司 | 优化无线视频接收器能效的方法 |
WO2020006666A1 (zh) * | 2018-07-02 | 2020-01-09 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102340838A (zh) * | 2011-07-18 | 2012-02-01 | 西安电子科技大学 | 无线体域网中延长网络生存时间的媒体接入控制方法 |
CN103607786A (zh) * | 2013-11-01 | 2014-02-26 | 深圳先进技术研究院 | 一种无线体域网的能效传输方法及装置 |
US20140112315A1 (en) * | 2012-10-23 | 2014-04-24 | Fujitsu Limited | Radio communication device, method for controlling radio communication, and radio communication system |
US20150319766A1 (en) * | 2014-05-02 | 2015-11-05 | Google Inc. | Frequency agility for an ism band home area network |
CN105722102A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-06-29 | 吉林大学 | 人体行走姿态下无线体域网生存周期的汇聚节点放置方法 |
CN105813178A (zh) * | 2014-12-28 | 2016-07-27 | 深圳先进技术研究院 | 体域网中数据发送方法和系统 |
CN107302414A (zh) * | 2016-04-14 | 2017-10-27 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种传输模式自适应切换方法及装置 |
-
2018
- 2018-07-02 CN CN201810711200.6A patent/CN108471624B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102340838A (zh) * | 2011-07-18 | 2012-02-01 | 西安电子科技大学 | 无线体域网中延长网络生存时间的媒体接入控制方法 |
US20140112315A1 (en) * | 2012-10-23 | 2014-04-24 | Fujitsu Limited | Radio communication device, method for controlling radio communication, and radio communication system |
CN103607786A (zh) * | 2013-11-01 | 2014-02-26 | 深圳先进技术研究院 | 一种无线体域网的能效传输方法及装置 |
US20150319766A1 (en) * | 2014-05-02 | 2015-11-05 | Google Inc. | Frequency agility for an ism band home area network |
CN105813178A (zh) * | 2014-12-28 | 2016-07-27 | 深圳先进技术研究院 | 体域网中数据发送方法和系统 |
CN105722102A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-06-29 | 吉林大学 | 人体行走姿态下无线体域网生存周期的汇聚节点放置方法 |
CN107302414A (zh) * | 2016-04-14 | 2017-10-27 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种传输模式自适应切换方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
CHENFU YI; LILI WANG; YE LI: "Energy Efficient Transmission Approach for WBAN Based on Threshold Distance", 《 IEEE SENSORS JOURNAL》 * |
ZHIQIANG LIU; BIN LIU; CHANG WEN CHEN: "Buffer-aware and QoS-effective resource allocation scheme in WBANs", 《2016 IEEE 18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON E-HEALTH NETWORKING, APPLICATIONS AND SERVICES (HEALTHCOM)》 * |
ZHIQIANG LIU; BIN LIU; CHANG WEN CHEN: "Buffer-Aware Resource Allocation Scheme With Energy Efficiency and QoS Effectiveness in Wireless Body Area Networks", 《IEEE ACCESS》 * |
代鸿文: "人体通信信号传输方式与特性研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020006666A1 (zh) * | 2018-07-02 | 2020-01-09 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 |
CN109889836A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-14 | 武汉随锐亿山科技有限公司 | 优化无线视频接收器能效的方法 |
CN109889836B (zh) * | 2019-02-28 | 2020-09-25 | 武汉随锐亿山科技有限公司 | 优化无线视频接收器能效的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108471624B (zh) | 2021-06-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107846714A (zh) | 一种可见光通信与WiFi异构系统的切换方法及设备 | |
CN109643229A (zh) | 网络模型的应用开发方法及相关产品 | |
CN104123684B (zh) | 一种计及网损和可靠性的配电网经济性重构方法 | |
CN109729556A (zh) | 链路连接方法及相关装置 | |
CN108471624A (zh) | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 | |
CN112153617B (zh) | 一种基于集成神经网络的终端设备传输功率的控制方法 | |
CN110139325A (zh) | 一种网络参数调优方法及装置 | |
CN106845633A (zh) | 神经网络信息转换方法和系统 | |
CN111865474B (zh) | 基于边缘计算的无线通信抗干扰决策方法及系统 | |
CN110300218A (zh) | 性能调整方法及装置、终端、存储介质、电子装置 | |
CN108055701A (zh) | 一种资源调度方法及基站 | |
CN110378476A (zh) | 脉冲卷积神经网络的最大池化层的近似实现方法、系统及介质 | |
CN106502798A (zh) | 一种适用于移动医疗的任务调度系统及方法 | |
CN104796899A (zh) | 基于最优中继的自适应协作频谱感知方法和系统 | |
CN108430082B (zh) | 一种异构车联网环境下的车载网络切换方法 | |
CN108880909A (zh) | 一种基于强化学习的网络节能方法及装置 | |
CN106162634A (zh) | 一种网关之间的数据交互方法及装置 | |
CN108958205A (zh) | 一种集群网络工作方法与系统 | |
CN106741018B (zh) | 一种基于网络演化的列车开行控制方法与系统 | |
CN109241133A (zh) | 数据监测方法、装置、计算设备及存储介质 | |
CN108632943A (zh) | 5g超密集网络中基于小基站部署密度的分簇方法 | |
Cui et al. | Dynamic programmable optical transceiver configuration based on digital twin | |
WO2023159988A1 (zh) | 包络线跟踪电源中开关变换器控制信号生成方法、存储介质及电子装置 | |
CN115580885A (zh) | 一种无人机通信系统的智能决策方法及架构 | |
WO2020006666A1 (zh) | 无线体域网的通信模式切换方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |