CN111586614A - 联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法 - Google Patents

联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，属于无线信息传输、协作网络，无线能量收集领域。构建带有协作中继的多点信息能量传输网络模型，在中继的协助下实现源到所有目的节点的信息传输；建立系统节点间的通信模型，构建节点间信号的收发模型；联合目的传感器节点所采集的生理参数对人体产生的重要性，提出联合节点权重优化时隙分配协议；提出系统加权吞吐量的概念并进行优化，提高系统信息传输的有效性。本发明针对传统中继协作传输网络的时间分配协议，即仅对传输时隙进行单纯优化的现状，提出根据目的节点重要性进行分配传输资源和优化传输协议，并将所提出的优化方法应用在无线传输网络中。

Description

联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法
技术领域
本发明涉及无线信息传输、协作网络，无线能量收集领域，具体是联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法。
背景技术
近些年来，传感器，通信和计算机这三个方面的技术发展势头十分迅速，各种便携式无线通信设备开始大量涌现。在伴随着无线传感器网络的快速成长的同时，无线体域网(Wireless Body Area Networks,WBAN)作为它的一个延展也在近些年来成为人们研发和着重关注的一个领域。无线体域网通过传感器节点采集人体各种信号实时监控生理状况，因此传输网络中的信息和能量传输问题无疑会成为该技术研究的关键。
但是，无线体域网中的传感器节点的能量是非常受限的，由于传感器节点的位置进行更换电池也会带来很多不便。因此针对这一问题，能量收集技术(Energy Harvesting)成为了目前研究的一个热点。2015年X.Xu对于能量采集的原理和特点到实际应用作了较为全面的介绍。对于无线网络的信息和能量传输问题，2013年X.Zhou提出了两种接收机制：基于时间分配和基于功率分配的接收机制，实现了信息与能量的同时传输。此外，由于物理障碍和无线信道的衰减等问题，2017年Z.Liu研究了如何利用中继节点帮助源节点将功率或信息传输到目标节点。随着传输网络复杂度的提升，多点之间的通信协议也开始被广泛研究。2014年H.Ju研究了无线传输网络中，通过优化传输协议实现多点的通信，并提高系统传输的总吞吐量
基于上述收发模型以及通信传输协议，针对无线传输网络的资源分配优化问题，国内外学者做了大量的研究。然而。现有的无线传输通信协议的研究多忽略了节点的重要性的差异。事实上，如脑电、心电信号等一些采集关键生命体征的传感器节点，对人体健康起到了至关重要的作用。因此，在进行优化通信传输过程时，更有侧重性的分配通信资源是十分必要的。
目前国内外针对无线网络中信息与能量传输的研究未有考虑到结合传感器节点权重进行资源分配的问题。
发明内容
本发明提供一种联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，以解决针对无线网络中信息与能量传输未有考虑到结合传感器节点权重进行资源分配的问题。本发明联合目的节点权重进行优化网络信息和能量传输的方法，提高系统传输的有效性，更具有实际应用价值。
本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：
(一)构建带有协作中继的多点信息能量传输网络模型，包括源节点、中继节点和多个目的节点，在中继的协助下实现源到所有目的节点的信息传输；
(二)建立系统节点间的通信模型，根据无线网络传输特性确定适合的信道模型，构建节点间信号的收发模型；
(三)提出联合目的节点权重优化协作网络信息和能量传输的方法，确定目的传感器节点权重，提出联合节点权重优化时隙分配协议；
(四)优化系统加权吞吐量得出其最优解，进而得到系统的优化传输方法。
本发明所述步骤(一)中构建传输网络模型如下：
包含多个节点，分别为源节点(S)、以及K个不同类型的目的节点(D)和中继节点(R)，并且中继节点位于源节点与目的节点之间，在所建立的系统模型中，能量可以从源节点向中继节点和目的节点广播发送，所有节点进行能量收集之后利用其所接收到的能量进行信息的回传，信息流为目的节点通过中继协作回传给源节点。本发明所假设的场景具有实际的参考价值。
本发明所述步骤(二)中建立系统节点间的通信模型，具体如下：
(1)建立信道模型
1)路径衰减
忽略外部电磁环境的影响，路径衰减描述的是电波在空间传播所产生的损耗，在协作传输系统模型中，通信信道是独立的且满足无线体域网信道的路径损耗模型，所采用的路径衰减模型PL(di)的表达式如式(1)所示：
Figure BDA0002486936150000021
其中，α代表由多径引起的路径损耗指数，d'代表参考距离，PL'代表参考距离d'的路径损耗，di代表节点间的距离变量；
2)信道参数
假设所有信道都在准静态平坦衰落下，并且信道参数在一个时隙内信道系数保持不变，不同时隙内系数各不相同，我们用
Figure BDA0002486936150000022
和
Figure BDA0002486936150000023
分别表示从源节点到中继节点的下行和上行链路信道参数，
Figure BDA0002486936150000031
表示从源节点到目的节点之间的下行链路信道参数，
Figure BDA0002486936150000032
表示从中继节点到目的节点之间的上行链路信道参数，采用的无线体域网信道，其一般表达式如式(2)所示：
Figure BDA0002486936150000033
其中，|h|2表示信道参数，PL(di)为路径损耗，其数值单位采用分贝(dB)；
(2)建立信号的收发模型
1)中继节点接收能量模型
根据所述的信道模型以及路径衰减模型，中继节点接收源节点发送的能量信号形式如式(3)所示：
Figure BDA0002486936150000034
其中，yr代表中继节点接收的信号，xs为在一个时隙内S发射的基带信号，Ps为源节点发送功率，假设xs是一个任意的复高斯信号，满足E[|xs|]＝Ps，hsr表示从源节点到中继节点的下行链路信道参数，nr表示中继节点的噪声信号：
2)目的节点接收能量模型
目的节点接收源节点发送的能量信号形式如式(4)所示：
Figure BDA0002486936150000035
其中，
Figure BDA0002486936150000036
表示第i个目的节点的接收信号，
Figure BDA0002486936150000037
表示从源节点到目的节点之间的下行链路信道参数，ni表示第i个目的节点的噪声信号；
3)中继节点接收信号模型
目的节点在进行能量收集后要利用收集的能量进行上行链路的信息传递，中继节点所接收的信号具体形式如式(5)所示：
Figure BDA0002486936150000038
其中，
Figure BDA0002486936150000039
表示中继节点从第i个目的节点接收的信号，
Figure BDA00024869361500000310
表示从中继节点到目的节点之间的上行链路信道参数，xi表示第i个目的节点发射的基带信号，满足条件
Figure BDA00024869361500000311
nr表示中继节点处的噪声信号：
4)源节点接收信号模型
中继节点接收信息信号后，要将所接收的信号进行解码转发并最终传输给源节点，源节点处接收的信号可以表示为：
Figure BDA0002486936150000041
其中，
Figure BDA0002486936150000042
表示源节点接收到的从中继节点转发的来自第i个目的节点的信号，xr表示中继节点发射的基带信号，满足条件E[|xr|]＝Pr，
Figure BDA0002486936150000043
表示从源节点到中继节点的上行链路信道参数，ns表示源节点处的噪声信号；
(3)能量收集过程
由于硬件电路的限制，从同一信号同时完成能量的收集以及信息的获取难以实现，为了完成信息和能量同传，采用基于时间分配的先获取能量再转发方法，由式(3)，在t0内，中继节点进行能量收集如式(7)所示：
Er＝ηrt0Ps|hsr|2 (7)
其中，Er表示中继节点收集的能量，ηr表示中继节点的能量收集效率，且0<ηr<1。在信息传输阶段，中继节点在ti/2时间内用1/K的能量将第i个目的节点的信息转发至源节点，因此，中继转发信息的功率由式(8)所示：
Figure BDA0002486936150000044
Di收集的能量可以表示为：
Figure BDA0002486936150000045
其中，
Figure BDA0002486936150000046
表示第i个目的节点收集的能量，ηi表示第i个目的节点的能量收集效率，且0<ηi<1，在信息传输阶段，第i个目的节点在ti/2时间内用全部能量将信息转发至源节点，因此，Di发送信息的功率由式(10)所示：
Figure BDA0002486936150000047
本发明所述步骤(三)中提出联合节点权重优化时隙分配协议，具体如下：
(1)确定目的节点权重
对于生理权重的确值算法是基于层析分析法(B-AHP)，层次分析方法应用于人体健康评估：首先，明确相应的评价指标体系，将人体健康状况评估问题转化为一个合理有序的层次结构体系模型，将层次体系分为三层，分别是目标层A，准则层B和指标层C，其中，选取人体健康状况为目标层，准则层选取身体形态，实时机能，平均代谢三个方面，指标层C则是人体各种不同的生理参数指标；
目标层A为人体健康状况，设准则层B的参数有M个，每个准则层下的指标层C的参数个数设置为Ni,i＝1,2,…M，具体确定权重算法如下：
a.建立人体健康指标体系；
b.运用专家经验和先验知识分析某一层指标相对于其上一层的重要性大小，并根据分析结果建立判断矩阵；
c.通过计算此矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，得出该层指标相对于上一层指标的权重值，分别是：
1)计算传感器所在的准则层权重ω准则；
2)计算传感器所在的指标层权重ω指标；
3)计算该生理指标的绝对权重值ω绝对＝ω准则*ω指标；
4)根据当前选取的传感器类型和数量确定最终生理权重值ωi＝ω绝对/∑ω绝对；
通过以上所描述的算法，最终得到指标层生理参数的权重值，也就是采集该生理参数的目的节点的权重值ωi；
(2)传输过程
在无线体域网中，由附着在人体上的用来采集生理信号的传感器节点实现人体生理健康状况的检测和监控功能，不同类型传感器所采集的生理参数从现代医学角度分析，对人体健康产生的影响和重要性是不同的，每个传感器的重要性可以通过步骤(三)中(1)所述的方法定量得出其权重值；
所提出的联合节点权重优化时隙分配的传输协议(JWTA)，从整个传输过程来看主要被分成两个部分，一部分是能量收集阶段，另一部分是信息传输阶段，设定一个传输时隙时长为T，总共包含K+1个时隙，在第一个时隙t0内进行源节点的能量广播；在t1到tK时隙内采用TDMA的方式依次实现目的节点与源端的信息传输，首先，源在t0时隙内将能量广播给网络中的其他所有节点，中继节点以及传感器节点要先进行能量收集并将收集到的能量储存在节点电池中，在接下来的t1到tK时隙中每个传感器节点用收集的能量进行信息传递，采用中继协作传输网络，即传感器用ti/2先将信息发送给中继，再由中继在剩余ti/2将信息解码转发给源节点，整个传输协议的总传输时间限制为
Figure BDA0002486936150000061
与传统的时间分配协议不同的是，本发明所提出的JWTA协议考虑了不同类型传感器所采集的生理参数对于人体健康产生的重要性不同，因此我们在给传感器节点进行分配传输时间时，要根据当前传输网络节点类型和重要性的不同进行联合权重的时间分配。基于此，本发明所提出的传输协议以及通信过程更具有实际应用价值。
本发明所述步骤(四)中系统性能优化，具体如下：
(1)吞吐量分析
在此部分分析完成整个传输过程后，源节点所得到的由每个目的节点Di所发送的吞吐量的表达式，并得到系统加权吞吐量作为优化的目标函数，由式(5)可以进一步得出中继节点处的信噪比如式(11)所示：
Figure BDA0002486936150000062
其中，
Figure BDA0002486936150000063
表示目的节点到中继之间信息传输的信噪比，
Figure BDA0002486936150000064
表示中继节点的噪声功率，由式(6)可以进一步得出源节点处的信噪比如式(12)所示：
Figure BDA0002486936150000065
其中，
Figure BDA0002486936150000066
表示中继到源节点之间信息传输的信噪比，
Figure BDA0002486936150000067
表示源节点的噪声功率。为了能够使信息成功地从目的节点传输到源节点，源节点处的信噪比应该取
Figure BDA0002486936150000068
中较小者，记为
Figure BDA0002486936150000069
即：
Figure BDA00024869361500000610
因此，源节点处的信息吞吐量可以表示为：
Figure BDA0002486936150000071
其中，t＝[t1,t2…tK]，由于传感器节点所采集生理参数对于人体健康产生的重要性是不同的，在单纯优化系统吞吐量的基础上我们还要进行联合生理参数权重优化，因此这里对系统总加权吞吐量进行优化：
Figure BDA0002486936150000072
其中，
Figure BDA0002486936150000073
代表该传输系统的加权吞吐量，ωi代表该传感器节点的生理权重，当选取了传感器节点组成某一确定传输网络N后，每个传感器节点对应的权重数值ωi采用步骤(三)中(1)中所描述的算法(B-AHP)得到，该函数结合每个目的节点的权重系数，可以更好地反映系统传输的有效性；
(2)吞吐量优化
对所提出的联合节点权重优化时隙分配协议(JWTA)进行优化求解和仿真验证，所提出的加权吞吐量这一概念对比传统吞吐量更能表现无线体域网中信息传输的有效性，因此将系统总加权吞吐量作为新的目标函数，对传输系统进行优化，得到新的最优时间分配比，如式(16)所示。
Figure BDA0002486936150000074
式(16)中，优化的变量为分配时隙t＝[t1,t2…tK]，优化条件为所有传输时隙均为非负数，且所有传输时隙之和不超过总的系统传输时间以及节点权重之和等于1，在同时满足以上三个条件时对系统的加权吞吐量进行优化，求出满足限制条件下的最优解；
最优的时隙分配求解过程为：首先，根据凸优化判别方法得出
Figure BDA0002486936150000075
是一个关于t的凹函数，因此，其求和函数Rsum也是关于t的凹函数，结合生理参数权重ωi的系统总加权吞吐量
Figure BDA0002486936150000076
仍未改变该函数的凹凸性，证明了该优化问题存在一个最优解，使得系统总加权吞吐量达到最大。本发明采用了凸优化工具箱解决该最优解问题，并通过仿真实验证明了该最优解的存在性，实现了加权吞吐量的优化。
本发明的有益效果是：
本发明针对现有无线信息与能量协作传输协议中未考虑不同类型传感器节点所采集的生理参数对人体健康的影响程度不同的问题，联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，提出了联合节点权重优化时隙分配的中继传输协议(JWTA)。
本发明应用层次分析法定量确定人体生理参数的权重值，创造性地在传统优化吞吐量的基础上加入了权重系数。基于时间分配的单优化时隙中继传输协议将作为本发明方法的对比，即不考虑目的节点权重值大小，用单优化时间分配协议时隙来优化系统总传输吞吐量，使系统总吞吐量达到最大。通过仿真结果验证可以得出本发明所提出的传输协议相比传统方法更能有效提升系统的加权吞吐量，结合人体实际生理参数，更具有实际应用价值。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明无线协作传输的系统模型示意图；
图3是本发明人体健康评估层次结构框图；
图4是本发明的JWTA传输协议示意图。
具体实施方式
请参阅图1-4，图1是联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法的流程示意图，主要包括四部分：构建系统模型、建立通信模型、提出联合权重优化时隙协议JWTA以及系统性能的优化。
图2是本发明所构建的系统模型，模型包含多个节点，分别为源节点(S)、若干不同类型的目的节点(D)和中继节点(R)，并且中继节点位于源节点与目的节点之间。能量从源节点向中继节点和目的节点广播发送，所有节点进行能量收集之后利用其所接收到的能量进行信息的回传，信息流为目的节点通过中继协作回传给源。
图3是人体健康评估层次结构框图，层次体系分为三层，分别是目标层A，准则层B和指标层C。其中，选取人体健康状况为目标层，准则层选取身体形态，实时机能，平均代谢三个方面，指标层C则是人体各种不同的生理参数指标。
图4是联合节点权重优化时隙分配协议(JWTA)的示意图，此协议中，传输过程分成两个部分，一部分是能量收集，另一部分是信息传输。设定一个传输时隙时长为T，共有K+1个时隙。在t0内源节点能量广播；t1到tK时隙内依次实现目的节点与源端的信息传输。
联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，具体步骤如下：
(一)构建带有协作中继的多点信息能量传输网络模型，系统中包括了源节点、中继节点和多个目的节点，在中继的协助下实现源到所有目的节点的信息传输；
(二)建立系统节点间的通信模型，根据无线网络传输特性确定适合的信道模型，构建节点间信号的收发模型；
(三)提出联合节点权重优化时隙分配协议，确定目的传感器节点权重，提出联合目的节点权重优化协作网络信息和能量传输的方法；
(四)优化系统加权吞吐量得出其最优解，进而得到系统的优化传输方法。
所述步骤(一)中构建网络系统模型，包括：
本发明所构建系统模型(见图2)，包含多个节点，分别为源节点(S)、若干不同类型的目的节点(D)和中继节点(R)，并且中继节点位于源节点与目的节点之间。在本发明所建立的系统模型中，能量可以从源节点向中继节点和目的节点广播发送，所有节点进行能量收集之后利用其所接收到的能量进行信息的回传，信息流为目的节点通过中继协作回传给源节点，本发明所假设的场景具有实际的参考价值；
所述步骤(二)中建立系统节点间的通信模型，包括：
(1)建立信道模型
1)路径衰减
忽略外部电磁环境的影响，路径衰减描述的是电波在空间传播所产生的损耗，在协作传输系统模型中，通信信道是独立的且满足无线体域网信道的路径损耗模型，本发明所采用的路径衰减模型PL(di)的表达式如式(1)所示：
Figure BDA0002486936150000091
其中，α代表由多径引起的路径损耗指数，d'代表参考距离，PL'代表参考距离d'的路径损耗，di代表节点间的距离变量；
2)信道参数
假设所有信道都在准静态平坦衰落下，并且信道参数在一个时隙内信道系数保持不变，不同时隙内系数各不相同，我们用
Figure BDA0002486936150000092
和
Figure BDA0002486936150000093
分别表示从源节点到中继节点的下行和上行链路信道参数，
Figure BDA0002486936150000101
表示从源节点到目的节点之间的下行链路信道参数，
Figure BDA0002486936150000102
表示从中继节点到目的节点之间的上行链路信道参数。本发明采用的无线体域网信道，其一般表达式如式(2)所示：
Figure BDA0002486936150000103
其中，|h|2表示信道参数，PL(di)为路径损耗，其数值单位采用分贝(dB)；
(2)建立信号的收发模型
1)中继节点接收能量模型
根据上文所述的信道模型以及路径衰减模型，中继节点接收源节点发送的能量信号形式如式(3)所示：
Figure BDA0002486936150000104
其中，yr代表中继节点接收的信号，xs为在一个时隙内S发射的基带信号，Ps为源节点发送功率，假设xs是一个任意的复高斯信号，满足E[|xs|]＝Ps，hsr表示从源节点到中继节点的下行链路信道参数，nr表示中继节点的噪声信号；
2)目的节点接收能量模型
目的节点接收源节点发送的能量信号形式如式(4)所示：
Figure BDA0002486936150000105
其中，
Figure BDA0002486936150000106
表示第i个目的节点的接收信号，
Figure BDA0002486936150000107
表示从源节点到目的节点之间的下行链路信道参数，ni表示第i个目的节点的噪声信号。
3)中继节点接收信号模型
在本发明中目的节点在进行能量收集后要利用收集的能量进行上行链路的信息传递，中继节点所接收的信号具体形式如式(5)所示：
Figure BDA0002486936150000108
其中，
Figure BDA0002486936150000109
表示中继节点从第i个目的节点接收的信号，
Figure BDA00024869361500001010
表示从中继节点到目的节点之间的上行链路信道参数，xi表示第i个目的节点发射的基带信号，满足条件
Figure BDA00024869361500001011
nr表示中继节点处的噪声信号；
4)源节点接收信号模型
中继节点接收信息信号后，要将所接收的信号进行解码转发并最终传输给源节点，源节点处接收的信号可以表示为：
Figure BDA0002486936150000111
其中，
Figure BDA0002486936150000112
表示源节点接收到的从中继节点转发的来自第i个目的节点的信号，xr表示中继节点发射的基带信号，满足条件E[|xr|]＝Pr，
Figure BDA0002486936150000113
表示从源节点到中继节点的上行链路信道参数，ns表示源节点处的噪声信号；
(3)能量收集过程
由于硬件电路的限制，从同一信号同时完成能量的收集以及信息的获取难以实现，为了完成信息和能量同传，采用基于时间分配的先获取能量再转发方法；由式(3)，在t0内，中继节点进行能量收集如式(7)所示：
Er＝ηrt0Ps|hsr|2 (7)
其中，Er表示中继节点收集的能量，ηr表示中继节点的能量收集效率，且0<ηr<1，在信息传输阶段，中继节点在ti/2时间内用1/K的能量将第i个目的节点的信息转发至源节点。因此，中继转发信息的功率由式(8)所示：。
Figure BDA0002486936150000114
Di收集的能量可以表示为：
Figure BDA0002486936150000115
其中，
Figure BDA0002486936150000116
表示第i个目的节点收集的能量，ηi表示第i个目的节点的能量收集效率，且0<ηi<1。在信息传输阶段，第i个目的节点在ti/2时间内用全部能量将信息转发至源节点，因此，Di发送信息的功率由式(10)所示：
Figure BDA0002486936150000117
所述步骤(三)中提出结合直接链路的中继协作网络的信息与能量同传的方法，包括：
(1)确定目的节点权重
本发明对于生理权重的确值算法是基于层析分析法(B-AHP)，层次分析方法应用于人体健康评估的基本思路为：首先，明确相应的评价指标体系，将人体健康状况评估问题转化为一个合理有序的层次结构体系模型(见图3)，将层次体系分为三层，分别是目标层A，准则层B和指标层C，其中，选取人体健康状况为目标层，准则层选取身体形态，实时机能，平均代谢三个方面，指标层C则是人体各种不同的生理参数指标；
目标层A为人体健康状况，设准则层B的参数有M个，每个准则层下的指标层C的参数个数设置为Ni,i＝1,2,…M。具体确定权重算法如下：
a.建立人体健康指标体系
b.运用专家经验和先验知识分析某一层指标相对于其上一层的重要性大小，并根据分析结果建立判断矩阵；
c.通过计算此矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，得出该层指标相对于上一层指标的权重值，分别是：
1)计算传感器所在的准则层权重ω准则
2)计算传感器所在的指标层权重ω指标
3)计算该生理指标的绝对权重值ω绝对＝ω准则*ω指标
4)根据当前选取的传感器类型和数量确定最终生理权重值ωi＝ω绝对/∑ω绝对
通过以上所描述的算法，最终得到指标层生理参数的权重值，也就是采集该生理参数的目的节点的权重值ωi；
(2)传输过程
在无线体域网中，由附着在人体上的用来采集生理信号的传感器节点实现人体生理健康状况的检测和监控功能，不同类型传感器所采集的生理参数从现代医学角度分析，对人体健康产生的影响和重要性是不同的，每个传感器的重要性可以通过步骤(三)中(1)中所述的方法定量得出其权重值，传感器节点的安排与布置在不同应用场景中是相对随机的，在实际应用物理场景中，中继协作传输网络中的源节点与目的节点通常分别被置于中继节点两侧，此时，目的节点侧的位置通常会出现以下两种情况：
1)权重值大的目的节点和中继节点间距离较远；
2)权重值大的目的节点和中继节点间距离较近；
当出现第1)种情况时，如果不结合目的节点权重直接进行优化吞吐量，会导致重要性大的节点被分配到较少的资源，这与生理健康参数权重相违背，不利于人体健康管理，同样，当出现2)中情况时，本发明所用方法可以进一步加大更重要节点的资源分配。
本发明所提出的联合节点权重优化时隙分配的传输协议(JWTA)(见图4)，从整个传输过程来看主要被分成两个部分，一部分是能量收集阶段，另一部分是信息传输阶段。设定一个传输时隙时长为T，总共包含K+1个时隙。在第一个时隙t0内进行源节点的能量广播；在t1到tK时隙内采用TDMA的方式依次实现目的节点与源端的信息传输。首先，源在t0时隙内将能量广播给网络中的其他所有节点，中继节点以及传感器节点要先进行能量收集并将收集到的能量储存在节点电池中。在接下来的t1到tK时隙中每个传感器节点用收集的能量进行信息传递，本发明采用中继协作传输网络，即传感器用ti/2先将信息发送给中继，再由中继在剩余ti/2将信息解码转发给源节点，总的传输时间限制为
Figure BDA0002486936150000131
与传统的时间分配协议不同的是，本发明所提出的JWTA协议考虑了不同类型传感器所采集的生理参数对于人体健康产生的重要性不同，因此我们在给传感器节点进行分配传输时间时，要根据当前传输网络节点类型和重要性的不同进行联合权重的时间分配，基于此，本发明所提出的传输协议以及通信过程更具有实际应用价值；
所述步骤(四)中系统性能优化，包括：
(1)吞吐量分析
在此部分分析完成整个传输过程后，源节点所得到的由每个目的节点Di所发送的吞吐量的表达式，并得到系统加权吞吐量作为优化的目标函数，由式(5)可以进一步得出中继节点处的信噪比如式(11)所示：
Figure BDA0002486936150000132
其中，
Figure BDA0002486936150000133
表示目的节点到中继之间信息传输的信噪比，
Figure BDA0002486936150000134
表示中继节点的噪声功率。
由式(6)可以进一步得出源节点处的信噪比如式(12)所示：
Figure BDA0002486936150000141
其中，
Figure BDA0002486936150000142
表示中继到源节点之间信息传输的信噪比，
Figure BDA0002486936150000143
表示源节点的噪声功率。为了能够使信息成功地从目的节点传输到源节点，源节点处的信噪比应该取
Figure BDA0002486936150000144
中较小者，记为
Figure BDA0002486936150000145
即：
Figure BDA0002486936150000146
因此，源节点处的信息吞吐量可以表示为：
Figure BDA0002486936150000147
其中，t＝[t1,t2…tK]，由于传感器节点所采集生理参数对于人体健康产生的重要性是不同的，在单纯优化系统吞吐量的基础上我们还要进行联合生理参数权重优化，因此这里对系统总加权吞吐量进行优化：
Figure BDA0002486936150000148
其中，
Figure BDA0002486936150000149
代表该传输系统的加权吞吐量，ωi代表该传感器节点的生理权重，当选取了传感器节点组成某一确定传输网络N后，每个传感器节点对应的权重数值ωi采用步骤三(1)中所描述的算法(B-AHP)得到，该函数结合每个目的节点的权重系数，可以更好地反映系统传输的有效性；
(2)吞吐量优化
此部分对本发明所提出的联合节点权重优化时隙分配协议(JWTA)进行优化求解和仿真验证，本发明所提出的加权吞吐量这一概念对比传统吞吐量更能表现无线体域网中信息传输的有效性，因此将系统总加权吞吐量作为新的目标函数，对传输系统进行优化，得到新的最优时间分配比。如式(16)所示：
Figure BDA0002486936150000151
式(16)中，优化的变量为分配时隙t＝[t1,t2…tK]，优化条件为所有传输时隙均为非负数，且所有传输时隙之和不超过总的系统传输时间以及节点权重之和等于1，在同时满足以上三个条件时对系统的加权吞吐量进行优化，求出满足限制条件下的最优解；
最优的时隙分配求解过程为：首先，根据凸优化判别方法得出
Figure BDA0002486936150000152
是一个关于t的凹函数，因此，其求和函数Rsum也是关于t的凹函数，结合生理参数权重ωi的系统总加权吞吐量
Figure BDA0002486936150000153
仍未改变该函数的凹凸性。证明了该优化问题存在一个最优解，使得系统总加权吞吐量达到最大，本发明采用了凸优化工具箱解决该最优解问题，并通过仿真实验证明了该最优解的存在性，实现了加权吞吐量的优化。
本发明在无线信息与能量协作传输网络中，首次提出了联合节点权重优化时隙分配的中继传输协议(JWTA)，前人对于中继协作网络信息的传输，未考虑传感器节点的重要性是有差异的。在进行资源分配的时候，不仅仅要考虑单纯最大化系统传输吞吐量，还应该考虑节点做采集的生理参数对于人体的重要性，结合节点的生理权重值进行联合优化并分配系统资源。
对本发明采用的传输协议进行仿真验证，以选取两个不同类型目的节点为例，取K＝2，假设固定源端发射功率为1mw,噪声功率
Figure BDA0002486936150000154
能量转换效率因子η1＝η2＝1，距离d1＝44cm，d2＝60cm，在此系统参数下，本发明对协议中的总加权吞吐量与其他系统参数(源端发射功率、噪声功率、能量转换效率)的关系曲线进行仿真验证。仿真结果表明，无论重要传感器节点被放置的距离远或近，本发明所提出的JWTA协议的系统总加权吞吐量曲线要优于传统算法即单优化时间分配协议，系统加权吞吐量大幅度提升。

Claims (5)

1.一种联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，其特征在于，包括下列步骤：
(一)构建带有协作中继的多点信息能量传输网络模型，包括源节点、中继节点和多个目的节点，在中继的协助下实现源到所有目的节点的信息传输；
(二)建立系统节点间的通信模型，根据无线网络传输特性确定适合的信道模型，构建节点间信号的收发模型；
(三)提出联合目的节点权重优化协作网络信息和能量传输的方法，确定目的传感器节点权重，提出联合节点权重优化时隙分配协议；
(四)优化系统加权吞吐量得出其最优解，进而得到系统的优化传输方法。
2.根据权利要求1所述的联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，其特征在于，所述步骤(一)中构建传输网络模型如下：
包含多个节点，分别为源节点(S)、以及K个不同类型的目的节点(D)和中继节点(R)，并且中继节点位于源节点与目的节点之间，在所建立的系统模型中，能量可以从源节点向中继节点和目的节点广播发送，所有节点进行能量收集之后利用其所接收到的能量进行信息的回传，信息流为目的节点通过中继协作回传给源节点。
3.根据权利要求1所述的联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法其特征在于，所述步骤(二)中建立系统节点间的通信模型，具体如下：
(1)建立信道模型
1)路径衰减
忽略外部电磁环境的影响，路径衰减描述的是电波在空间传播所产生的损耗，在协作传输系统模型中，通信信道是独立的且满足无线体域网信道的路径损耗模型，所采用的路径衰减模型PL(di)的表达式如式(1)所示：
Figure FDA0002486936140000011
其中，α代表由多径引起的路径损耗指数，d'代表参考距离，PL'代表参考距离d'的路径损耗，di代表节点间的距离变量；
2)信道参数
假设所有信道都在准静态平坦衰落下，并且信道参数在一个时隙内信道系数保持不变，不同时隙内系数各不相同，我们用
Figure FDA0002486936140000012
和
Figure FDA0002486936140000013
分别表示从源节点到中继节点的下行和上行链路信道参数，
Figure FDA0002486936140000021
表示从源节点到目的节点之间的下行链路信道参数，
Figure FDA0002486936140000022
表示从中继节点到目的节点之间的上行链路信道参数，采用的无线体域网信道，其一般表达式如式(2)所示：
Figure FDA0002486936140000023
其中，|h|2表示信道参数，PL(di)为路径损耗，其数值单位采用分贝(dB)；
(2)建立信号的收发模型
1)中继节点接收能量模型
根据所述的信道模型以及路径衰减模型，中继节点接收源节点发送的能量信号形式如式(3)所示：
Figure FDA0002486936140000024
其中，yr代表中继节点接收的信号，xs为在一个时隙内S发射的基带信号，Ps为源节点发送功率，假设xs是一个任意的复高斯信号，满足E[|xs|]＝Ps，hsr表示从源节点到中继节点的下行链路信道参数，nr表示中继节点的噪声信号：
2)目的节点接收能量模型
目的节点接收源节点发送的能量信号形式如式(4)所示：
Figure FDA0002486936140000025
其中，
Figure FDA0002486936140000026
表示第i个目的节点的接收信号，
Figure FDA0002486936140000027
表示从源节点到目的节点之间的下行链路信道参数，ni表示第i个目的节点的噪声信号；
3)中继节点接收信号模型
目的节点在进行能量收集后要利用收集的能量进行上行链路的信息传递，中继节点所接收的信号具体形式如式(5)所示：
Figure FDA0002486936140000028
其中，
Figure FDA0002486936140000029
表示中继节点从第i个目的节点接收的信号，
Figure FDA00024869361400000210
表示从中继节点到目的节点之间的上行链路信道参数，xi表示第i个目的节点发射的基带信号，满足条件E[|xi|]＝Pi d，nr表示中继节点处的噪声信号：
4)源节点接收信号模型
中继节点接收信息信号后，要将所接收的信号进行解码转发并最终传输给源节点，源节点处接收的信号可以表示为：
Figure FDA0002486936140000031
其中，
Figure FDA0002486936140000032
表示源节点接收到的从中继节点转发的来自第i个目的节点的信号，xr表示中继节点发射的基带信号，满足条件E[|xr|]＝Pr，
Figure FDA0002486936140000033
表示从源节点到中继节点的上行链路信道参数，ns表示源节点处的噪声信号；
(3)能量收集过程
采用基于时间分配的先获取能量再转发方法，由式(3)，在t0内，中继节点进行能量收集如式(7)所示：
Er＝ηrt0Ps|hsr|2 (7)
其中，Er表示中继节点收集的能量，ηr表示中继节点的能量收集效率，且0<ηr<1；在信息传输阶段，中继节点在ti/2时间内用1/K的能量将第i个目的节点的信息转发至源节点，因此，中继转发信息的功率由式(8)所示：
Figure FDA0002486936140000034
Di收集的能量可以表示为：
Figure FDA0002486936140000035
其中，
Figure FDA0002486936140000036
表示第i个目的节点收集的能量，ηi表示第i个目的节点的能量收集效率，且0<ηi<1，在信息传输阶段，第i个目的节点在ti/2时间内用全部能量将信息转发至源节点，因此，Di发送信息的功率由式(10)所示：
Figure FDA0002486936140000037
4.根据权利要求1所述的联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法，其特征在于，所述步骤(三)中提出联合节点权重优化时隙分配协议，具体如下：
(1)确定目的节点权重
对于生理权重的确值算法是基于层析分析法(B-AHP)，层次分析方法应用于人体健康评估：首先，明确相应的评价指标体系，将人体健康状况评估问题转化为一个合理有序的层次结构体系模型，将层次体系分为三层，分别是目标层A，准则层B和指标层C，其中，选取人体健康状况为目标层，准则层选取身体形态，实时机能，平均代谢三个方面，指标层C则是人体各种不同的生理参数指标；
目标层A为人体健康状况，设准则层B的参数有M个，每个准则层下的指标层C的参数个数设置为Ni,i＝1,2,…M，具体确定权重算法如下：
a.建立人体健康指标体系；
b.运用专家经验和先验知识分析某一层指标相对于其上一层的重要性大小，并根据分析结果建立判断矩阵；
c.通过计算此矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，得出该层指标相对于上一层指标的权重值，分别是：
1)计算传感器所在的准则层权重ω准则；
2)计算传感器所在的指标层权重ω指标；
3)计算该生理指标的绝对权重值ω绝对＝ω准则*ω指标；
4)根据当前选取的传感器类型和数量确定最终生理权重值ωi＝ω绝对/∑ω绝对；
通过以上所描述的算法，最终得到指标层生理参数的权重值，也就是采集该生理参数的目的节点的权重值ωi；
(2)传输过程
在无线体域网中，由附着在人体上的用来采集生理信号的传感器节点实现人体生理健康状况的检测和监控功能，不同类型传感器所采集的生理参数从现代医学角度分析，对人体健康产生的影响和重要性是不同的，每个传感器的重要性可以通过步骤(三)中(1)所述的方法定量得出其权重值；
所提出的联合节点权重优化时隙分配的传输协议(JWTA)，从整个传输过程来看主要被分成两个部分，一部分是能量收集阶段，另一部分是信息传输阶段，设定一个传输时隙时长为T，总共包含K+1个时隙，在第一个时隙t0内进行源节点的能量广播；在t1到tK时隙内采用TDMA的方式依次实现目的节点与源端的信息传输，首先，源在t0时隙内将能量广播给网络中的其他所有节点，中继节点以及传感器节点要先进行能量收集并将收集到的能量储存在节点电池中，在接下来的t1到tK时隙中每个传感器节点用收集的能量进行信息传递，采用中继协作传输网络，即传感器用ti/2先将信息发送给中继，再由中继在剩余ti/2将信息解码转发给源节点，整个传输协议的总传输时间限制为
Figure FDA0002486936140000051
5.根据权利要求1所述的联合目的节点权重进行优化协作网络信息和能量传输的方法其特征在于，所述步骤(四)中系统性能优化，具体如下：
(1)吞吐量分析
在此部分分析完成整个传输过程后，源节点所得到的由每个目的节点Di所发送的吞吐量的表达式，并得到系统加权吞吐量作为优化的目标函数，由式(5)可以进一步得出中继节点处的信噪比如式(11)所示：
Figure FDA0002486936140000052
其中，ri r1表示目的节点到中继之间信息传输的信噪比，
Figure FDA0002486936140000053
表示中继节点的噪声功率，由式(6)可以进一步得出源节点处的信噪比如式(12)所示：
Figure FDA0002486936140000054
其中，ri r2表示中继到源节点之间信息传输的信噪比，
Figure FDA0002486936140000055
表示源节点的噪声功率，为了能够使信息成功地从目的节点传输到源节点，源节点处的信噪比应该取ri r1、ri r2中较小者，记为ri r，即：
ri r＝min(ri r1,ri r2) (13)
因此，源节点处的信息吞吐量可以表示为：
Figure FDA0002486936140000056
其中，t＝[t1,t2…tK]，由于传感器节点所采集生理参数对于人体健康产生的重要性是不同的，在单纯优化系统吞吐量的基础上我们还要进行联合生理参数权重优化，因此这里对系统总加权吞吐量进行优化：
Figure FDA0002486936140000061
其中，
Figure FDA0002486936140000062
代表该传输系统的加权吞吐量，ωi代表该传感器节点的生理权重，当选取了传感器节点组成某一确定传输网络N后，每个传感器节点对应的权重数值ωi采用步骤(三)中(1)中所描述的算法(B-AHP)得到，该函数结合每个目的节点的权重系数，可以更好地反映系统传输的有效性；
(2)吞吐量优化
将系统总加权吞吐量作为新的目标函数，对传输系统进行优化，得到新的最优时间分配比，如式(16)所示：
Figure FDA0002486936140000063
式(16)中，优化的变量为分配时隙t＝[t1,t2…tK]，优化条件为所有传输时隙均为非负数，且所有传输时隙之和不超过总的系统传输时间以及节点权重之和等于1，在同时满足以上三个条件时对系统的加权吞吐量进行优化，求出满足限制条件下的最优解；
最优的时隙分配求解过程为：首先，根据凸优化判别方法得出
Figure FDA0002486936140000064
是一个关于t的凹函数，因此，其求和函数Rsum也是关于t的凹函数，结合生理参数权重ωi的系统总加权吞吐量
Figure FDA0002486936140000065
仍未改变该函数的凹凸性，证明了该优化问题存在一个最优解，使得系统总加权吞吐量达到最大。
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