CN110417443A - 一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统。所述优化方法包括：获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；根据能量消耗以及最大传输距离确定最小合作节点数；构建目标函数；根据最小合作节点数以及目标函数确定合作节点集合；根据目标函数确定合作节点权重；判断节点数据是否传输至目标基站，若是，根据合作节点集合以及合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输节点数据；若否，获取节点数据的数据源节点；根据数据源节点确定中继簇；根据所述中继簇将节点数据传输至目标基站。采用本发明所提供的优化方法及系统能够提高节点数据的传输效率。

Description

一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统

技术领域

本发明涉及协作传输技术领域，特别是涉及一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统。

背景技术

协作传输以资源共享的方式实现数据传递，可有效提升网络资源利用率和延长网络生命周期。通常网络接入节点由于资源受限而制约其传输范围，需与网络中其他节点协作完成感知数据的远距离传输，如无线传感网，智能交通系统以及水声通信等。

在传统的多跳协作通信方式中，数据传输需经过非可信区域，一方面造成节点的能耗不均衡和增加通信时延，另一方面降低数据传输的可靠性；波束成形技术集成多天线信号实现定向远距离传输，数据源节点通过与一定数量的邻居节点借助波束成形技术进行协作传输，使得信号传输的稳定性得到保障，同时有效解决了上述多跳传输对数据传输性能的影响；基于波束成形技术的协作传输性能优化算法中，主要通过控制协作节点的位置、激励电流相位与振幅形成较低旁瓣的波束，降低传输干扰，从而使具有较强辐射能力的主瓣实现远距离传输，但随着节点智能化的提升，节点行为势必影响协作传输的性能，如当节点表现自私或者恶意行为时，将导致数据无法有效到达目标基站。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统，以解决节点行为影响协作传输的性能，导致数据无法有效到达目标基站的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于节点行为的协作传输性能优化方法，包括：

获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；所述能量消耗包括发射电路的能量损耗以及传输所述节点数据时的能量消耗；所述最大传输距离为节点以最大发射功率发射所述节点数据时所能传输的最大距离；

根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数；

获取传输预期方向的零陷角度以及目标零陷深度；

根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数；

根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合；

根据所述目标函数确定合作节点权重；

判断所述节点数据是否传输至目标基站，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述节点数据传输至目标基站，根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据；

若所述第一判断结果表示为所述节点数据未传输至目标基站，获取所述节点数据的数据源节点；

根据所述数据源节点确定中继簇；

根据所述中继簇将所述节点数据传输至目标基站。

可选的，所述根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数，具体包括：

根据公式确定在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；其中，N_{energy_best}为在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；E_transmit为传输所述节点数据时的能量消耗，E_transmit＝ε_fsd_t ²；E_elec为发射电路的能量损耗；ε_fs为自由空间模型功率放大所需要的能量；d_t为簇头到目标基站的距离；

根据公式确定最小参与合作的节点个数；其中，N_{dis_best}为最小参与合作的节点个数；E_{t_max}为节点以最大功率发射1比特数据时发射消耗的能量；d_max为节点以最大发射功率发射数据所能传输的最大距离；

根据所述阵列节点的最佳数量以及所述最小参与合作的节点个数确定最小合作节点数。

可选的，所述根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数，具体包括：

根据公式构建目标函数；其中，Fitness为目标函数；φ_NULL为预期方向的零陷角度；φ_SL为旁瓣方向角；φ_ML为主瓣方向角；NULL_obj为方向上的目标零陷深度；k₁和k₂为权重因子；AF为阵因子公式，N个节点组成的天线阵在x-y平面上的阵因子为其中，W为每个节点在波束图中所占的权重；w_k为节点k的权重值；(r_k,ψ_k)为节点k的极坐标；λ为载波的波长；φ₀为主瓣方向角；φ为波束到其他方向的角度φ∈[-π,π]；j为复数。

可选的，所述根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合，具体包括：

利用遗传算法，根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。

可选的，所述根据所述目标函数确定合作节点权重，具体包括：

利用鲸鱼优化算法，根据所述目标函数确定合作节点权重。

可选的，所述根据所述数据源节点确定中继簇，具体包括：

获取最小传播阈值；

根据所述数据源节点确定裁剪区域；

在所述裁剪区域内，当所述最大传输距离大于所述最小传播阈值时，在以所述最小传播阈值为内半径，所述最大传输距离为外半径的圆环内确定中继簇并选择中继的簇头；

在所述裁剪区域内，当所述最小传播阈值大于所述最大传输距离时，簇内节点数不足，在以所述最大传输距离为半径的圆内确定中继簇并选择中继的簇头。

一种基于节点行为的协作传输性能优化系统，包括：

传输参数获取模块，用于获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；所述能量消耗包括发射电路的能量损耗以及传输所述节点数据时的能量消耗；所述最大传输距离为节点以最大发射功率发射所述节点数据时所能传输的最大距离；

最小合作节点数确定模块，用于根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数；

零陷参数获取模块，用于获取传输预期方向的零陷角度以及目标零陷深度；

目标函数构建模块，用于根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数；

合作节点集合确定模块，用于根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合；

合作节点权重确定模块，用于根据所述目标函数确定合作节点权重；

第一判断模块，用于判断所述节点数据是否传输至目标基站，得到第一判断结果；

节点数据传输模块，用于若所述第一判断结果表示为所述节点数据传输至目标基站，根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据；

数据源节点确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述节点数据未传输至目标基站，获取所述节点数据的数据源节点；

中继簇确定模块，用于根据所述数据源节点确定中继簇；

中继传输模块，用于根据所述中继簇将所述节点数据传输至目标基站。

可选的，所述最小合作节点数确定模块具体包括：

阵列节点的最佳数量确定单元，用于根据公式确定在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；其中，N_{energy_best}为在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；E_transmit为传输所述节点数据时的能量消耗，E_transmit＝ε_fsd_t ²；E_elec为发射电路的能量损耗；ε_fs为自由空间模型功率放大所需要的能量；d_t为簇头到目标基站的距离；

最小参与合作的节点个数确定单元，用于根据公式确定最小参与合作的节点个数；其中，N_{dis_best}为最小参与合作的节点个数；E_{t_max}为节点以最大功率发射1比特数据时发射消耗的能量；d_max为节点以最大发射功率发射数据所能传输的最大距离；

最小合作节点数确定单元，用于根据所述阵列节点的最佳数量以及所述最小参与合作的节点个数确定最小合作节点数。

可选的，所述目标函数构建模块具体包括：

目标函数构建单元，用于根据公式构建目标函数；其中，Fitness为目标函数；φ_NULL为预期方向的零陷角度；φ_SL为旁瓣方向角；φ_ML为主瓣方向角；NULL_obj为方向上的目标零陷深度；k₁和k₂为权重因子；AF为阵因子公式，N个节点组成的天线阵在x-y平面上的阵因子为其中，W为每个节点在波束图中所占的权重；w_k为节点k的权重值；(r_k,ψ_k)为节点k的极坐标；λ为载波的波长；φ₀为主瓣方向角；φ为波束到其他方向的角度φ∈[-π,π]；j为复数。

可选的，所述合作节点集合确定模块具体包括：

合作节点集合确定单元，用于利用遗传算法，根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明所提供的一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统，根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据，利用波束成形技术进行协作传输数据，从而降低网络能量消耗，使网络能耗均衡，同时降低网络的通信时延，还能够降低波束的旁瓣电平，提高波束的传输性能。

针对节点不良行为导致合作节点数量不足的情况，提出基于区域裁剪的中继簇选取策略，通过中继节点的建立，完成数据远距离协作传输到目标基站，提高通信效率，提高数据包传输的成功率和链路的稳定性，从而提高节点数据的传输效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的考虑节点行为的协作传输性能优化算法的流程图；

图2为本发明所提供的基于节点行为的协作传输性能优化方法流程图；

图3为本发明所提供的中继簇选择示例图；

图4为本发明所提供的基于节点行为的协作传输性能优化系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。

本发明的目的是提供一种基于节点行为的协作传输性能优化方法及系统，能够提高数据包传输的成功率和链路的稳定性，从而提高节点数据的传输效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明涉及的节点行为模型和网络模型如下：

节点行为模型：

节点智能化将导致节点行为呈现多样化，因此需在协作传输的过程中考虑节点行为对传输性能的影响。本发明中将根据人类在社交行为过程中体现的属性特征，定义节点的行为属性集合为Attribute＝{cooperation，selfishness，malicious}，节点的行为集合可定义为Active＝{forward，quit，drop}，其中节点的行为不存在交叉现象，即每个节点每次交互仅体现一种行为特征。节点的行为集合与节点属性集合映射关系为：

(1)“cooperation-forward”表示节点具有合作属性，具有该属性的节点具有自主合作意愿，在合作过程中执行转发行为；

(2)“selfishness-quit”表示节点具有自私属性，即节点体现出自私行为，发现收益与预期不符即做出自动退出行为，该行为将造成协作传输的信号质量下降并影响信号传输的距离；

(3)“malicious-drop”表示节点具有恶意属性，即节点在合作过程中体现出直接丢包行为。

合作节点集合x_opt中的节点具备“cooperation”属性才能进行协作传输，具有其他行为属性的节点均被认为是不良节点，若被选为合作节点将无法保证数据的有效传输，即数据不能传输到目标基站。

网络模型：

假设所有节点随机分布在L×W监测区域内形成网络，并以簇半径r划分为若干非均匀簇，每一个簇内包含一个簇头，且簇头到目标基站的距离为d_t，本发明使用的网络模型如下所示：

(1)目标基站d_t>>r。

(2)所有节点具有相同的初始能量，相同的最大发射功率,并能够进行自适应调整。

(3)各个节点具有唯一的ID标识符。

(4)所有节点采用全向天线，且节点到目标基站之间的信道不存在散射和反射，故采用自由空间模型。

(5)数据源节点到目标节点的方向为数据的传输方向。

图1为本发明所提供的考虑节点行为的协作传输性能优化算法的流程图，如图1所示，当有数据源节点需要发送数据包时，通过基于改进遗传算法的优化合作节点选择算法(IGASN)确定优化合作节点集合；通过基于鲸鱼优化算法的合作节点权重优化算法(HybWOA)确定合作节点权重，从而降低波束旁瓣；由于节点自私恶意等行为，可导致所建立的波束无法到达目标基站，当确定波束后判断是否能够到达基站，如果可以则进行直接传输，否者则根据提出的中继簇选择方法进行中继转发。

图2为本发明所提供的基于节点行为的协作传输性能优化方法流程图，如图2所示，一种基于节点行为的协作传输性能优化方法，包括：

步骤201：获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；所述能量消耗包括发射电路的能量损耗以及传输所述节点数据时的能量消耗；所述最大传输距离为节点以最大发射功率发射所述节点数据时所能传输的最大距离。

步骤202：根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数。

网络中的簇成员节点将感知数据传输到簇头节点，当簇头节点将融合数据包发送给目标基站时，通过在簇成员中筛选节点构成合作节点集合进行协作传输数据，本方案中将以能量消耗和传输距离为参数确定最小合作节点数。

利用波束成形技术N个节点传输l_tbit数据消耗的总能量为：

其中，E_transmit为传输数据时的能量消耗，E_transmit＝ε_fsd_t ²，E_elec为发射电路能量的损耗，簇头节点将融合后的数据包分发给需要参与协作传输的簇成员时消耗的总能量为：

则传输阶段消耗的总能量为：

E_{total_beam}＝E_beam+E_{manage_T} (3)

在E_{total_beam}中，由于N是未知量，故对N进行求导，令导数为零，可得到N的最优值为：

其中，N_{energy_best}是基于在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量。但在实际网络中，需考虑源节点到目标基站的距离以及单个节点发射功率来确定所需要最小的参与合作的节点个数：

其中，E_{t_max}表示节点以最大功率发射1比特数据时发射消耗的能量，d_max表示节点以最大发射功率发射数据所能传输的最大距离。基于以上两种情况，节点进行远距离数据传输所需要的最小节点数为：

N_min＝max(N_{energy_best},N_{dis_best}) (6)

当N_c>N_min时，则通过下列的节点选择方法，确定合作节点集合.当N_c≤N_min时，节点无法通过协作传输方式将数据传输到目标基站，需要通过中继的方式进行数据转发，具体方法将在第三部分进行阐述.其中N_c是簇内成员节点的个数。

步骤203：获取传输预期方向的零陷角度以及目标零陷深度。

步骤204：根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数。

在进行波束性能优化时，一方面需在簇内通过寻找一组簇成员节点使得天线阵列波束图的旁瓣电平最小，另一方面需获得在期望方向上的零陷，因此，可构建一个簇内选择合作节点的目标函数Fitness：

其中，为预期方向的零陷角度，NULL_obj是方向上的目标零陷深度，k₁和k₂是权重因子。上述目标函数中的两部分中，第一部分用以控制旁瓣电平，第二部分用以获得最大干扰方向上的零陷。

步骤205：根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。

根据最小合作节点数量从簇内选择一组参与协作传输的合作节点，同时根据目标函数Fitness，将该目标函数的候选解转化为：

其中，N_co是天线的阵元数量，id是节点的编号，基于上述候选解的表达式，本发明提出的改进遗传算法中的种群pop₁表示为：

其中，NP是种群的规模。

1)基于排序的选择操作

群体中所有染色体将按照适应度进行排序，其中具有最低适应度的染色体直接删除，具有最高适应度的染色体直接保留至下一代，不对其进行交叉与变异操作.对剩余的染色体pop_f进行交叉与变异操作生成新一代的个体。其中目标函数Fitness值越小则适应度越高，Fitness值越大则适应度越小。

2)混合交叉操作

首先，按照染色体的适应度排序，由高到低进行两两组合，生成下一代的染色体；其次，将父本的两条染色体x_i与x_j中的所有基因全部混合，删除重复基因值，构成一个子基因库，即x_i-j:

其中，M是混合后子基因库x_i-j中基因的数量。

最后，从x_i-j中随机选取N_co个基因组成第一条染色体x*i，然后从x*i中随机选取2N_co-M个基因和x_i-j中剩余的M-N_co个基因组成第二条染色体x*j，其中M>N_co。

3)变异操作

在变异操作中，确定变异概率P_v后，根据变异概率P_v选择需要变异的染色体.需要变异的染色体的基因位上的基因将从簇内所有的节点基因中选取，但是选取的基因将不包括该条染色体上已存在的基因值，其中变异概率P_v的取值范围为[0.0001,0.1]。

在上述改进的遗传算法中将设定一个最大的终止进化代数，当进化至最大代数时，算法搜索解决的最优解不再更新，选取适应度最高的染色体作为最优解x_opt，最优解为通过遗传算法在簇内选取的最佳合作节点集合：

步骤206：根据所述目标函数确定合作节点权重。

在选取的合作节点集合的基础上，本发明提出一种混合改进的鲸鱼优化算法为每个合作节点选择一个优化的权重，根据确定的目标函数Fitness，将该目标函数的候选解转化为：

其中，N_co是合作节点数量，w是合作节点的权重，基于上述候选解的表达式，在本发明的算法中种群pop₂可以表示为：

其中，NP是种群的规模。

座头鲸的捕食行为是通过自制的泡泡网喂养鱼群进行捕食，该方法主要分为两个阶段：包围猎物和泡网攻击。

1)包围猎物(Encircling)

座头鲸识别猎物的位置并包围猎物，由于在座头鲸的猎物搜索空间中猎物所在的最佳位置无法提前预知，假设当前最优个体的位置是猎物所在的位置，群体中其它个体向最优个体的位置移动，利用如下公式更新位置：

其中，A和D表示包围步长，A的取值范围是[-1,1]，t是当前的迭代次数，r₁和r₂是一组随机数，其取值范围是[0,1]，a是随着迭代次数增加从2线性递减到0的收敛因子，表示为：

a＝(2-2t/T_max) (17)

其中，T_max是最大的迭代次数。

2)泡网攻击(Bubble-netattacking)

在泡网攻击的过程中，使用螺旋策略更新位置，座头鲸以螺旋的方式进行捕食，通过如下公式更新位置：

其中，D^*是最优解X_wb到其他解X_wi的距离，t是当前的迭代次数，b是用来限定对数螺旋形式的常量系数，在本方案中b取1，l表示[-1,1]之间的随机数。

在WOA算法中，座头鲸以螺旋形式包围猎物时，不断收缩包围圈，因此，当概率r₃大于0.5时，座头鲸收缩包围圈；当小于0.5时，座头鲸以螺旋形式包围猎物。具体公式如下：

其中，r₃表示[0,1]。当|A|≥1时，鲸鱼朝向随机产生位置进行更新，而不在选择当前最佳的参考位置，跳出局部最优解，增强全局搜索能力，更新收缩策略如下公式所示：

其中，X_rand表示随机选取的位置向量。

3)引入变异操作

将设置迭代阈值，判断算法陷入局部最优解的迭代次数T_h是否大于迭代阈值T_v，当T_h>T_v时，将引入遗传算法中的变异操作，通过变异操作来更新当前群体的位置，以便跳出局部最优解，变异操作步骤如下所示：

将群体中适应度最低的个体从群体中删除；

复制群体中适应度最高的个体，产生两个适应度最高的相同个体X_wb1和X_wb2；

保留X_wb1，对X_wb2及剩下的个体进行变异，确定每个个体中需要变异的节点位的数量，将随机选择0.2N个节点位进行变异操作，在每个需要变异的节点位上随机产生一个[0,1]之间的随机数来代替该节点位上的权重值w。

步骤207：判断所述节点数据是否传输至目标基站，若是，执行步骤208，如否，执行步骤209。

步骤208：根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据。

步骤209：获取所述节点数据的数据源节点。

步骤210：根据所述数据源节点确定中继簇。

通常利用波束成形技术进行协作传输直接将数据传输到目标节点或目标基站，选取一组参与协作传输的最佳合作节点集合及合作节点的权重，降低形成波束中的旁瓣电平，优化波束的传输性能，但利用波束成形技术进行协作传输时，存在以下两种情况导致数据无法直接传输到目标节点或目标基站。

(1)根据上述节点行为模型来判断智能节点的行为属性，如当节点具有合作属性时，节点确认合作并进行数据转发操作；当节点具有自私属性或恶意属性时，确认合作但不进行数据转发，将导致合作节点数量不足，数据无法直接传输到目标节点。

(2)当数据源节点的合作节点数量不足时，将导致协作传输无法直接传输到目标基站。

导致无法实现有效传输的根本原因是数据源节点的合作节点数量不足，可通过两种方式实现数据的有效传递：

1)借助中继簇进行中继传输完成数据传输任务。

2)增加簇内合作节点数量或直接将所有的簇成员节点全部参与协作传输。

针对第一种方案，不同于传统的多跳路由机制，基于波束成形的协作传输需明确传输方向，因此，提出一种基于区域裁剪的中继簇选择策略。

在选择中继簇的过程中，需要根据数据的传输方向确定中继簇，确定中继簇后，中继簇的簇头根据合作节点集合构成虚拟天线阵列，利用波束成形技术完成到目标基站数据转发任务。

如果在数据源附近寻找中继，则寻找的中继簇并不能保证将数据传输到目标基站，因此，需要为数据传输设定最小传播距离的阈值，如图3所示。

当数据源节点CH₁和CH₄确定合作节点集合后，需要确定中继簇的选择区域，首先确定阈值边界，阈值边界设定规则为选取CH₁和CH₄簇内50％的节点作为节点阈值，这些节点以最大的发射功率发送数据所传输的距离作为阈值边界d_nv1和d_nv2。而d_max1和d_max2是集合x_opt中所有的合作节点以最大发射功率发送数据的最大传输距离。

以数据源节点为圆心，分别以阈值边界和最大传输距离为半径对区域进行裁剪，下面对阈值裁剪进行分情况讨论，即d_max1>d_nv1和d_max2<d_nv2。

1)当d_max1>d_nv1时，即最小传播距离阈值小于最大传输距离，将在以d_nv1为内半径d_max1为外半径的圆环内选择中继的簇头，选择的规则如下：

A)根据d₁<d_max1，d₂<d_max1，可以确定候选簇头为CH₃和CH₂；

B)判断簇头CH₃和CH₂所在候选簇内的节点数量是否满足所需最小节点数N_min(公式6)，如果候选簇都满足上述条件，则执行步骤C)；

C)根据垂线h₁<h₂，即簇头CH₂比簇头CH₃更接近CH₁到目标基站的方向，将簇头CH₂所在的簇定为中继簇。

2)当d_max2<d_nv2时，即簇内节点数不足，最小传播阈值大于最大传输距离，将在以d_max2为半径的圆内选择中继的簇头，选择的规则如下：

A)根据d₄<d_max2，d₆<d_max2，可以确定候选簇头为CH₅和CH₆；

B)判断簇头CH₅和CH₆所在候选簇内的节点数量是否满足所需最小节点数N_min(公式6)，如果候选簇都满足上述条件，则执行步骤C)；

C)根据h₃<h₄，即簇头CH₅比簇头CH₆更接近CH₄到目标基站的方向，将簇头CH₅所在的簇定为中继簇。

其中，d₁-d₆为簇头之间的距离。

步骤211：根据所述中继簇将节点数据传输至目标基站。

在上述两种情况中，将选择CH₂和CH₅作为中继簇，CH₂和CH₅的簇头将分别接收CH₁和CH₄簇内合作节点发送的数据包，然后对数据进行处理，进一步根据本发明提出的算法选择合作节点，CH₂和CH₅簇头将处理后的数据发送给簇内合作节点，由这些合作节点把数据传输至目标基站。通过中继簇将无法直接传输到目标基站的数据传输到目标基站，提高数据包传输的成功率，多节点合作传输提高传输链路的稳定性。

图4为本发明所提供的基于节点行为的协作传输性能优化系统结构图，如图4所示，一种基于节点行为的协作传输性能优化系统，包括：

传输参数获取模块401，用于获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；所述能量消耗包括发射电路的能量损耗以及传输所述节点数据时的能量消耗；所述最大传输距离为节点以最大发射功率发射所述节点数据时所能传输的最大距离。

最小合作节点数确定模块402，用于根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数。

所述最小合作节点数确定模块402具体包括：阵列节点的最佳数量确定单元，用于根据公式确定在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；其中，N_{energy_best}为在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；E_transmit为传输所述节点数据时的能量消耗，E_transmit＝ε_fsd_t ²；E_elec为发射电路的能量损耗；ε_fs为自由空间模型功率放大所需要的能量；d_t为簇头到目标基站的距离；最小参与合作的节点个数确定单元，用于根据公式确定最小参与合作的节点个数；其中，N_{dis_best}为最小参与合作的节点个数；E_{t_max}为节点以最大功率发射1比特数据时发射消耗的能量；d_max为节点以最大发射功率发射数据所能传输的最大距离；最小合作节点数确定单元，用于根据所述阵列节点的最佳数量以及所述最小参与合作的节点个数确定最小合作节点数。

零陷参数获取模块403，用于获取传输预期方向的零陷角度以及目标零陷深度。

目标函数构建模块404，用于根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数。

所述目标函数构建模块404具体包括：目标函数构建单元，用于根据公式构建目标函数；其中，Fitness为目标函数；φ_NULL为预期方向的零陷角度；φ_SL为旁瓣方向角；φ_ML为主瓣方向角；NULL_obj为方向上的目标零陷深度；k₁和k₂为权重因子；AF为阵因子公式，N个节点组成的天线阵在x-y平面上的阵因子为其中，W为每个节点在波束图中所占的权重；w_k为节点k的权重值；(r_k,ψ_k)为节点k的极坐标；λ为载波的波长；φ₀为主瓣方向角；φ为波束到其他方向的角度φ∈[-π,π]；j为复数。

合作节点集合确定模块405，用于根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。

所述合作节点集合确定模块405具体包括：合作节点集合确定单元，用于利用遗传算法，根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。

合作节点权重确定模块406，用于根据所述目标函数确定合作节点权重。

第一判断模块407，用于判断所述节点数据是否传输至目标基站，得到第一判断结果。

节点数据传输模块408，用于若所述第一判断结果表示为所述节点数据传输至目标基站，根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据。

数据源节点确定模块409，用于若所述第一判断结果表示为所述节点数据未传输至目标基站，获取所述节点数据的数据源节点。

中继簇确定模块410，用于根据所述数据源节点确定中继簇。

中继传输模块411，用于根据所述中继簇将节点数据传输至目标基站。

本发明在进行协作传输性能优化时，考虑了节点行为对数据传输性能的影响，从而最大化网络资源的利用率；基于分簇结构提出一种考虑节点行为的协作传输性能优化算法。首先提出一种改进的遗传算法在真实节点集合中选取最佳协作节点组合集合，进一步提出一种混合改进的鲸鱼优化算法优化合作节点的权重，结合上述两步最大限度降低波束中旁瓣电平；

针对节点不良行为导致合作节点数量不足的情况，提出基于区域裁剪的中继簇选取策略，通过中继节点的建立，完成数据远距离协作传输到目标基站，提高通信效率；考虑节点行为对协作传输性能的影响，对单跳协作传输和中继协作传输进行性能分析，并给出单跳协作传输策略与中继协作传输策略的适用条件。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本发明中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于节点行为的协作传输性能优化方法，其特征在于，包括：

获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；所述能量消耗包括发射电路的能量损耗以及传输所述节点数据时的能量消耗；所述最大传输距离为节点以最大发射功率发射所述节点数据时所能传输的最大距离；

根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数；

获取传输预期方向的零陷角度以及目标零陷深度；

根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数；

根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合；

根据所述目标函数确定合作节点权重；

判断所述节点数据是否传输至目标基站，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述节点数据传输至目标基站，根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据；

若所述第一判断结果表示为所述节点数据未传输至目标基站，获取所述节点数据的数据源节点；

根据所述数据源节点确定中继簇；

根据所述中继簇将所述节点数据传输至目标基站。

2.根据权利要求1所述的基于节点行为的协作传输性能优化方法，其特征在于，所述根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数，具体包括：

根据公式确定在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；其中，N_{energy_best}为在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；E_transmit为传输所述节点数据时的能量消耗，E_transmit＝ε_fsd_t ²；E_elec为发射电路的能量损耗；ε_fs为自由空间模型功率放大所需要的能量；d_t为簇头到目标基站的距离；

根据公式确定最小参与合作的节点个数；其中，N_{dis_best}为最小参与合作的节点个数；E_{t_max}为节点以最大功率发射1比特数据时发射消耗的能量；d_max为节点以最大发射功率发射数据所能传输的最大距离；

根据所述阵列节点的最佳数量以及所述最小参与合作的节点个数确定最小合作节点数。

3.根据权利要求1所述的基于节点行为的协作传输性能优化方法，其特征在于，所述根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数，具体包括：

根据公式构建目标函数；其中，Fitness为目标函数；φ_NULL为预期方向的零陷角度；φ_SL为旁瓣方向角；φ_ML为主瓣方向角；NULL_obj为方向上的目标零陷深度；k₁和k₂为权重因子；AF为阵因子公式，N个节点组成的天线阵在x-y平面上的阵因子为其中，W为每个节点在波束图中所占的权重；w_k为节点k的权重值；(r_k,ψ_k)为节点k的极坐标；λ为载波的波长；φ₀为主瓣方向角；φ为波束到其他方向的角度φ∈[-π,π]；j为复数。

4.根据权利要求1所述的基于节点行为的协作传输性能优化方法，其特征在于，所述根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合，具体包括：

利用遗传算法，根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。

5.根据权利要求1所述的基于节点行为的协作传输性能优化方法，其特征在于，所述根据所述目标函数确定合作节点权重，具体包括：

利用鲸鱼优化算法，根据所述目标函数确定合作节点权重。

6.根据权利要求1所述的基于节点行为的协作传输性能优化方法，其特征在于，所述根据所述数据源节点确定中继簇，具体包括：

获取最小传播阈值；

根据所述数据源节点确定裁剪区域；

在所述裁剪区域内，当所述最大传输距离大于所述最小传播阈值时，在以所述最小传播阈值为内半径，所述最大传输距离为外半径的圆环内确定中继簇并选择中继的簇头；

在所述裁剪区域内，当所述最小传播阈值大于所述最大传输距离时，簇内节点数不足，在以所述最大传输距离为半径的圆内确定中继簇并选择中继的簇头。

7.一种基于节点行为的协作传输性能优化系统，其特征在于，包括：

传输参数获取模块，用于获取利用波束成形技术进行节点数据传输时所产生的能量消耗以及最大传输距离；所述能量消耗包括发射电路的能量损耗以及传输所述节点数据时的能量消耗；所述最大传输距离为节点以最大发射功率发射所述节点数据时所能传输的最大距离；

最小合作节点数确定模块，用于根据所述能量消耗以及所述最大传输距离确定最小合作节点数；

零陷参数获取模块，用于获取传输预期方向的零陷角度以及目标零陷深度；

目标函数构建模块，用于根据所述零陷角度以及所述目标零陷深度构建目标函数；

合作节点集合确定模块，用于根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合；

合作节点权重确定模块，用于根据所述目标函数确定合作节点权重；

第一判断模块，用于判断所述节点数据是否传输至目标基站，得到第一判断结果；

节点数据传输模块，用于若所述第一判断结果表示为所述节点数据传输至目标基站，根据所述合作节点集合以及所述合作节点权重优化所述波束成形技术，并利用优化的波束成形技术传输所述节点数据；

数据源节点确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述节点数据未传输至目标基站，获取所述节点数据的数据源节点；

中继簇确定模块，用于根据所述数据源节点确定中继簇；

中继传输模块，用于根据所述中继簇将所述节点数据传输至目标基站。

8.根据权利要求7所述的基于节点行为的协作传输性能优化系统，其特征在于，所述最小合作节点数确定模块具体包括：

阵列节点的最佳数量确定单元，用于根据公式确定在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；其中，N_{energy_best}为在最小能量消耗的情况下所需的阵列节点的最佳数量；E_transmit为传输所述节点数据时的能量消耗，E_transmit＝ε_fsd_t ²；E_elec为发射电路的能量损耗；ε_fs为自由空间模型功率放大所需要的能量；d_t为簇头到目标基站的距离；

最小参与合作的节点个数确定单元，用于根据公式确定最小参与合作的节点个数；其中，N_{dis_best}为最小参与合作的节点个数；E_{t_max}为节点以最大功率发射1比特数据时发射消耗的能量；d_max为节点以最大发射功率发射数据所能传输的最大距离；

最小合作节点数确定单元，用于根据所述阵列节点的最佳数量以及所述最小参与合作的节点个数确定最小合作节点数。

9.根据权利要求7所述的基于节点行为的协作传输性能优化系统，其特征在于，所述目标函数构建模块具体包括：

目标函数构建单元，用于根据公式构建目标函数；其中，Fitness为目标函数；φ_NULL为预期方向的零陷角度；φ_SL为旁瓣方向角；φ_ML为主瓣方向角；NULL_obj为方向上的目标零陷深度；k₁和k₂为权重因子；AF为阵因子公式，N个节点组成的天线阵在x-y平面上的阵因子为其中，W为每个节点在波束图中所占的权重；w_k为节点k的权重值；(r_k,ψ_k)为节点k的极坐标；λ为载波的波长；φ₀为主瓣方向角；φ为波束到其他方向的角度φ∈[-π,π]；j为复数。

10.根据权利要求7所述的基于节点行为的协作传输性能优化系统，其特征在于，所述合作节点集合确定模块具体包括：

合作节点集合确定单元，用于利用遗传算法，根据所述最小合作节点数以及所述目标函数确定合作节点集合。