CN110769444B - 一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法 - Google Patents

Abstract

本公开实施例涉及一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其包括：按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分，确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合；采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式，所述最优的通信方式包括对应每个携能通信中继节点的传输时隙、传输功率和确定的时间分配占比和能量分配占比；按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输。本公开基于功率划分对携能通信传输中继参数利用遗传算法进行优化，配置簇内和簇间的最优通信方式，从而可以最大限度的利用携能传输中继的功能，大幅度降低物联网节点的传输功耗，提高传输速率。

Description

一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法。

背景技术

近年来，以移动互联网、云计算、大数据、物联网和人工智能等为代表的新一代信息技术与制造技术加速融合，推动着制造业向数字化、网络化、智能化、服务化方向发展，成为推动经济转型升级、新旧发展动能接续转换的强劲引擎。工业物联网技术可为企业的智能化生产、实现“互联网+”提供有力支持，吸引了广泛的关注。一般而言，工业物联网通过将带有感知能力的智能终端部署到工业生产的各个环节，并通过无线及有线通信的方式实现各个工业设备的互联互通，形成全网设备的智能监控，最终提高制造效率，把握产品质量，降低成本，减少污染。

与传统物联网技术不同，受制于工业应用环境的特殊性及工业通信所要求的实时性，工业物联网一般采用由感知节点(即sensor节点)直接向信号收集节点(即sink节点)直接通信的方式。然而，受制于感知设备的能量受限性及感知节点之间的同频传输干扰，当sink节点与sensor节点距离较远时，这种长距离传输容易导致节点能量的快速消耗，如何尽可能降低节点的传输能耗并提高传输速率，成为研究的关键性问题。

在感知节点和信号收集节点之间设置中继节点，但是在加入中继节点后如何能降低发射源节点的发射能耗，仍然是需要解决的问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本公开提供一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法，解决现有技术中加入中继节点后如何能降低发射源节点的发射能耗的问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本公开采用的主要技术方案包括：

本公开一实施例提供一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其包括：

按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分，确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合；

采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式，所述最优的通信方式包括对应每个携能通信中继节点的传输时隙、传输功率和确定的时间分配占比和能量分配占比；

按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输。

本公开的一个实施例中，所述按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分包括：

基于功率划分在每个所述携能通信中继节点覆盖范围内的多个感知节点分配通信时隙。

本公开的一个实施例中，所述基于功率划分在每个所述携能通信中继节点覆盖范围内的多个感知节点分配通信时隙包括：

采用时分复用的通信方式分配通信时隙，分配的通信时隙为：簇内节点通信时间为αT，簇首节点通信时间为(1-α)T，簇首节点收到属于所述簇首节点下的所有簇内节点的所有能量为P_r，ρP_r的部分能量用于解析数据，(1-ρ)P_r的部分能量用于储能，其中α为时间分配占比，T为数据传输周期。

本公开的一个实施例中，所述确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合包括：

获取所述工业物联网中部署的R个携能通信中继节点以及所述携能通信中继节点广播的自身的位置信息；

所述工业物联网中部署的S个感知节点接收所有携能通信中继节点广播的位置信息，计算每个感知节点与所述携能通信中继节点的距离，针对每个感知节点选取距离最小的携能通信中继节点作为所述感知节点的簇首节点；

选取的所述携能通信中继节点向属于簇首节点的感知节点发送相应消息；

通过遍历S个感知节点进行分簇的划分，构建属于每个簇首节点的感知节点组成的簇成员节点集合。

本公开的一个实施例中，所述采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式包括：

随机生成一包含M个个体的种群，所述种群中包含第一参数α和第二参数ρ，其中每个个体M_i∈M表示为M_i＝{α_i,ρ_i}(0<α_i,ρ_i<1)，其中α_i,ρ_i为0到1之间的随机数，分别表示第i个个体中簇首节点r的时间分配占比与能量分配占比；

针对种群中的每个个体计算得到相应的适应值；

采用遗传算法对所述种群中的M个个体进行优化，得到每个个体相应的适应值；

通过多个个体的适应值进行比较确定所述种群中适应值最高的个体，将适应值最高的个体的第一参数作为所述携能通信中继节点的时间分配占比，将适应值最高的个体的第二参数作为所述携能通信中继节点的能量分配占比；

基于所述最高的适应值根据所述簇首节点内各个簇成员节点的发射功率确定为所述传输功率。

本公开的一个实施例中，所述采用遗传算法对所述种群中的M个个体进行优化，得到每个个体相应的适应值包括：

在所述簇首节点内任选一簇成员节点；

根据所述时间分配占比与能量分配占比计算所述簇首节点内簇成员节点的传输速率约束条件；

根据所述传输速率约束条件计算簇成员节点的最小传输功率；

根据所述最小传输功率结合根据所述时间分配占比与能量分配占比，计算得到所述簇首节点的传输数据量；

判断所述簇首节点的传输数据量是否满足大于或等于所述簇首节点内全部簇成员节点数据量总和的条件，如果满足条件，则降低所述感知节点的初始功率；

判断选择的簇成员节点是否为所述感知节点集合中的最后一个节点，如果不是最后一个节点，则将所述簇成员节点从所述感知节点集合中删除，得到更新后的感知节点集合；

根据所述感知节点的初始功率和所述更新后的感知节点集合计算得到个体的适应值。

本公开的一个实施例中，所述传输速率约束条件为：

其中

表示簇成员节点u_r的传输速率，|U_r|为以携能通信中继节点r为簇首内簇成员节点的数量，

为簇成员节点的数据传输时间，R_m为最低传输速率，W为单位信道的带宽，

为簇成员节点u_r与接收节点之间的传输衰落参数，N₀为噪声功率，

为簇成员节点u_r的发射功率。

本公开的一个实施例中，所述计算簇成员节点的最小传输功率为：

计算得到所述簇首节点的传输数据量为：

其中λ为能量转化效率，

为携能通信中继节点的发射功率，H_r,s为携能通信中继节点与感知节点之间的传输衰落参数。

本公开的一个实施例中，所述计算得到个体的适应值为：

其中f_i为个体M_i的适应值，

为感知节点的初始功率。

本公开的一个实施例中，所述按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输包括：

簇成员节点基于所述传输功率在所述簇内节点通信时间得第|u_r|个时隙内向簇首节点发送数据；

所述簇首节点在所述簇首节点通信时间内接受所有簇成员节点的数据，使用

部分能量用于解析接收的簇成员的数据，并把

部分能量进行储能；

所述簇首节点使用发送功率

在所述簇首节点通信时间内向接收节点发送数据。

(三)有益效果

本公开的有益效果是：本公开实施例提供的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，基于功率划分对携能通信传输中继参数利用遗传算法进行优化，配置簇内和簇间的最优通信方式，从而可以最大限度的利用携能传输中继的功能，大幅度降低物联网节点的传输功耗，提高传输速率。

附图说明

图1为本公开一实施例提供的一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法的流程图；

图2为本公开一实施例中工业物联网中引入无线携能通信的网络模型图；

图3为本发明一实施例中基于功率划分携能通信中继的传输模型示意图；

图4为本发明一实施例图1中步骤S110的示意图；

图5为本发明一实施例图1中步骤S120的流程图；

图6为本发明一实施例图5中步骤S502的流程图；

图7为本发明一实施例图1中步骤S130的流程图。

具体实施方式

为了更好的解释本公开，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本公开作详细描述。

本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本公开的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本公开。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

在本公开相关实施例中，基于中继的协作通信通过将中继节点部署在发送节点与接收节点之间，能大大减少发送节点的发送功率，并降低对网络中其它链路的干扰，本公开实施例中通过在传统工业物联网中引入基于功率划分的携能传输中继，提出基于功率划分携能中继的传输优化方法，通过在中继节点上引入无线携能通信(Simultaneous WirelessInformation and Power Transfer，简称SWIPT)技术，中继节点能够在接收数据的同时获取能量，并基于获取的能量完成数据的下一跳转发，从而大幅度降低发射源节点的发射能耗。

图1为本公开一实施例提供的一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

如图1所示，在步骤S110中，按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分，确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合；

如图1所示，在步骤S120中，采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式，所述最优的通信方式包括对应每个携能通信中继节点的传输时隙、传输功率和确定的时间分配占比和能量分配占比；

如图1所示，在步骤S130中，按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输。

以下对图1所示实施例的各个步骤的具体实现进行详细阐述：

在步骤S110中，按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分，确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合。

在本公开的一个实施例中，该步骤中对部署区域物联网节点进行分簇划分，使每个物联网节点都选择一个中继节点，考虑在工业物联网系统中部署若干基于功率划分的携能通信中继节点，该中继节点将为覆盖范围内的节点分配通信时隙。

图2为本公开一实施例中工业物联网中引入无线携能通信的网络模型图，如图2所示，以该网络中包括4个sensor节点，1个relay节点以及1个sink节点为例。该步骤中基于功率划分在每个所述携能通信中继节点覆盖范围内的多个感知节点分配通信时隙。

本公开的一个实施例中，该步骤中所述基于功率划分在每个所述携能通信中继节点覆盖范围内的多个感知节点分配通信时隙具体包括：

在图2所示网络中，4个sensor节点选择relay节点作为簇首，并由簇首负责数据的转发。图3为本发明一实施例中基于功率划分携能通信中继的传输模型示意图，如图3所示，采用时分复用(Time division multiple access，简称TDMA)的通信方式分配通信时隙，分配的通信时隙为：簇内节点通信时间为αT，簇首节点通信时间为(1-α)T，簇首节点收到属于所述簇首节点下的所有簇内节点的所有能量为P_r，ρP_r的部分能量用于解析数据，(1-ρ)P_r的部分能量用于储能，其中α为时间分配占比，T为数据传输周期。

针对图3所示传输模型，本实施例将以图2中的中继节点relay为簇首节点，并为其簇成员节点选择发射功率，同时为簇首节点确定时间分配占比α与能量分配占比ρ。

本公开的一个实施例中，步骤S110在上述网络分簇过程，将基于部署的携能通信中继完成网络的分簇过程，确定各中继r所服务的sensor节点集U_r。

图4为本发明一实施例图1中步骤S110的示意图，该步骤中进一步确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合的具体包括以下步骤：

在步骤S401中，获取所述工业物联网中部署的R个携能通信中继节点以及所述携能通信中继节点广播的自身的位置信息。

例如，在工业物联网监控区域中部署R个具备携能通信功能的中继节点，在部署完成后，同时各中继节点r∈{1,2,…,R}广播自身的位置信息l_r。

在步骤S402中，所述工业物联网中部署的S个感知节点接收所有携能通信中继节点广播的位置信息，计算每个感知节点与所述携能通信中继节点的距离，针对每个感知节点选取距离最小的携能通信中继节点作为所述感知节点的簇首节点。

例如，传感器节点s∈{1,2,…,S}接收所有中继的位置广播消息，并计算与各中继r∈{1,2,…,R}的距离d_sr，每个节点s最终选择具有最小距离的中继点r作为簇首节点，即

在步骤S403中，选取的所述携能通信中继节点向属于簇首节点的感知节点发送相应消息。

在步骤S404中，通过遍历S个感知节点进行分簇的划分，构建属于每个簇首节点的感知节点组成的簇成员节点集合，如U_r＝{1,2,…,U_r}。

在步骤S120中，采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式。

本公开的一个实施例中，该步骤中基于遗传算法的参数优化过程，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置该簇的最优通信方式，这里的“最优的通信方式”包括对应每个携能通信中继节点的传输时隙、传输功率和确定的时间分配占比和能量分配占比。

图5为本发明一实施例图1中步骤S120的流程图，如图5所示，具体包括以下步骤：

在步骤S501中，随机生成一包含M个个体的种群。

所述种群中包含第一参数α和第二参数ρ，其中每个个体M_i∈M表示为M_i＝{α_i,ρ_i}(0<α_i,ρ_i<1)，其中α_i,ρ_i为0到1之间的随机数，分别表示第i个个体中簇首节点r的时间分配占比与能量分配占比。

在步骤S502中，针对种群中的每个个体计算得到相应的适应值，即该步骤基于个体M_i＝{α_i,ρ_i}的参数表示，计算每个个体的适应值。

在步骤S503中，采用遗传算法对所述种群中的M个个体进行优化，得到每个个体相应的适应值。

该步骤中按照标准实数遗传算法对种群中的个体进行进化，其中每个个体的适应值的计算方法与S502相同。

在步骤S504中，通过多个个体的适应值进行比较确定所述种群中适应值最高的个体，将适应值最高的个体的第一参数作为所述携能通信中继节点的时间分配占比，将适应值最高的个体的第二参数作为所述携能通信中继节点的能量分配占比。

例如，该步骤中在遗传算法进化完毕时，返回最终种群中具有最高适应值的个体M_i＝{α_i,ρ_i}，并将该个体的参数值α_i作为中继r的传输时间分配占比α，将该个体的参数值ρ_i作为中继r的能量分配占比ρ。

在步骤S505中，基于所述最高的适应值根据所述簇首节点内各个簇成员节点的发射功率确定为所述传输功率。即根据适应度得到的各簇成员节点u_r的发射功率作为其发射功率值

图6为本发明一实施例图5中步骤S502的流程图，如图6所示，具体包括以下步骤：

在步骤S601中，在所述簇首节点内任选一簇成员节点。例如，任意选择中继r中簇成员节点u_r。

在步骤S602中，根据所述时间分配占比与能量分配占比计算所述簇首节点内簇成员节点的传输速率约束条件。

所述传输速率约束条件为：

其中

表示簇成员节点u_r的传输速率，|U_r|为以携能通信中继节点r为簇首内簇成员节点的数量，

为簇成员节点的数据传输时间，R_m为最低传输速率，W为单位信道的带宽，

为簇成员节点u_r与接收节点之间的传输衰落参数，N₀为噪声功率，

为簇成员节点u_r的发射功率。

在步骤S603中，根据所述传输速率约束条件计算簇成员节点的最小传输功率。

例如，计算簇成员节点的最小传输功率为：

在步骤S604中，根据所述最小传输功率结合根据所述时间分配占比与能量分配占比，计算得到所述簇首节点的传输数据量。

例如，计算得到所述簇首节点的传输数据量为：

其中λ为能量转化效率，

为携能通信中继节点r的发射功率，H_r,s为携能通信中继节点与接收节点sink之间的传输衰落参数。

在步骤S605中，判断所述簇首节点的传输数据量是否满足大于或等于所述簇首节点内全部簇成员节点数据量总和的条件，如果满足条件，则降低所述感知节点的初始功率。

例如，判断是否满足

如是，则

否则

(P^max为远大于

的固定值)。

在步骤S606中，判断选择的簇成员节点是否为所述感知节点集合中的最后一个节点，如果不是最后一个节点，则将所述簇成员节点从所述感知节点集合中删除，得到更新后的感知节点集合。

例如，判断u_r是否为中继r簇成员U_r中的最后一个节点，如是则转至步骤S607，否则，U_r＝U_r-{u_r}，并返回步骤S601。

在步骤S607中，根据所述感知节点的初始功率和所述更新后的感知节点集合计算得到个体的适应值。

本公开的一个实施例中，所述计算得到个体的适应值为：

其中f_i为个体M_i的适应值，

为感知节点的初始功率。

至此，得到每个个体的返回值。

在步骤S130中，按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输。

图7为本发明一实施例图1中步骤S130的流程图，如图7所示，具体包括以下步骤：

在步骤S701中，簇成员节点基于所述传输功率在所述簇内节点通信时间得第|u_r|个时隙内向簇首节点发送数据。

在步骤S702中，所述簇首节点在所述簇首节点通信时间内接受所有簇成员节点的数据，使用

部分能量用于解析接收的簇成员的数据，并把

部分能量进行储能。

在步骤S703中，所述簇首节点使用发送功率

在所述簇首节点通信时间内向接收节点发送数据。

综上所述，采用本公开实施例提供的基于目标检测的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，基于功率划分对携能通信传输中继参数利用遗传算法进行优化，配置簇内和簇间的最优通信方式，从而可以最大限度的利用携能传输中继的功能，大幅度降低物联网节点的传输功耗，提高传输速率。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，包括：

按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分，确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合；

采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式，所述最优的通信方式包括对应每个携能通信中继节点的传输时隙、传输功率和确定的时间分配占比和能量分配占比；

按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输；

所述确定每个所述携能通信中继节点对应的感知节点集合包括：

获取所述工业物联网中部署的R个携能通信中继节点以及所述携能通信中继节点广播的自身的位置信息；

所述工业物联网中部署的S个感知节点接收所有携能通信中继节点广播的位置信息，计算每个感知节点与所述携能通信中继节点的距离，针对每个感知节点选取距离最小的携能通信中继节点作为所述感知节点的簇首节点；

选取的所述携能通信中继节点向属于簇首节点的感知节点发送相应消息；

通过遍历S个感知节点进行分簇的划分，构建属于每个簇首节点的感知节点组成的簇成员节点集合；

所述采用遗传算法的优化，针对所述携能通信中继节点及与其对应的多个感知节点集合配置最优的通信方式包括：

随机生成一包含M个个体的种群，所述种群中包含第一参数α和第二参数ρ，其中每个个体M_i∈M表示为M_i＝{α_i,ρ_i}(0＜α_i,ρ_i＜1)，其中α_i,ρ_i为0到1之间的随机数，分别表示第i个个体中簇首节点r的时间分配占比与能量分配占比；

针对种群中的每个个体计算得到相应的适应值；

采用遗传算法对所述种群中的M个个体进行优化，得到每个个体相应的适应值；

通过多个个体的适应值进行比较确定所述种群中适应值最高的个体，将适应值最高的个体的第一参数作为所述携能通信中继节点的时间分配占比，将适应值最高的个体的第二参数作为所述携能通信中继节点的能量分配占比；

基于最高的适应值根据所述簇首节点内各个簇成员节点的发射功率确定所述传输功率；

所述采用遗传算法对所述种群中的M个个体进行优化，得到每个个体相应的适应值包括：

在所述簇首节点内任选一簇成员节点；

根据所述时间分配占比与能量分配占比计算所述簇首节点内簇成员节点的传输速率约束条件；

根据所述传输速率约束条件计算簇成员节点的最小传输功率；

根据所述最小传输功率结合根据所述时间分配占比与能量分配占比，计算得到所述簇首节点的传输数据量；

判断所述簇首节点的传输数据量是否满足大于或等于所述簇首节点内全部簇成员节点数据量总和的条件，如果满足条件，则降低所述感知节点的初始功率；

判断选择的簇成员节点是否为所述感知节点集合中的最后一个节点，如果不是最后一个节点，则将所述簇成员节点从所述感知节点集合中删除，得到更新后的感知节点集合；

根据所述感知节点的初始功率和所述更新后的感知节点集合计算得到个体的适应值。

2.如权利要求1所述的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，所述按照工业物联网系统中的携能通信中继节点对多个感知节点进行分簇划分包括：

基于功率划分为每个所述携能通信中继节点覆盖范围内的多个感知节点分配通信时隙。

3.如权利要求2所述的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，所述基于功率划分为每个所述携能通信中继节点覆盖范围内的多个感知节点分配通信时隙包括：

采用时分复用的通信方式分配通信时隙，分配的通信时隙为：簇内节点通信时间为αT，簇首节点通信时间为(1-α)T，簇首节点收到属于所述簇首节点下的所有簇内节点的所有能量为P_r，ρP_r的部分能量用于解析数据，(1-ρ)P_r的部分能量用于储能，其中α为时间分配占比，T为数据传输周期。

4.如权利要求1所述的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，所述传输速率约束条件为：

其中

表示簇成员节点u_r的传输速率，|U_r|为以携能通信中继节点r为簇首内簇成员节点的数量，

为簇成员节点的数据传输时间，R_m为最低传输速率，W为单位信道的带宽，

为簇成员节点u_r与接收节点之间的传输衰落参数，N₀为噪声功率，

为簇成员节点u_r的发射功率。

5.如权利要求4所述的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，所述计算簇成员节点的最小传输功率为：

计算得到所述簇首节点的传输数据量为：

其中λ为能量转化效率，

为携能通信中继节点的发射功率，H_r,s为携能通信中继节点与感知节点之间的传输衰落参数；

U_r为以携能通信中继节点r为簇首内簇成员节点的集合。

6.如权利要求1所述的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，所述计算得到个体的适应值为：

其中f_i为个体M_i的适应值，

为感知节点的初始功率。

7.如权利要求3所述的基于功率分配的无线携能通信的传输方法，其特征在于，所述按照所述最优的通信方式在所述工业物联网系统中进行数据传输包括：

簇成员节点基于所述传输功率在所述簇内节点通信时间的第|u_r|个时隙内向簇首节点发送数据；

所述簇首节点在所述簇首节点通信时间内接收所有簇成员节点的数据，使用

部分能量用于解析接收的簇成员的数据，并把

部分能量进行储能；

所述簇首节点使用发送功率

在所述簇首节点通信时间内向接收节点发送数据。

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