CN112512007B - 无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法 - Google Patents

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Abstract

无线体域网中基于温度状态感知的节能路由协议,考虑满足不同数据类型的QoS需求,采用多跳传输均衡网络能量,并对节点的温度阈值设置进行改良,利用两个阈值(高温阈值和发热阈值)控制节点的温升,依据这两个阈值划分节点的温度状态为常温区间、发热区间、高温区间,计算节点在三个温度区间的不同数据接收概率,通过控制发热区间的数据接收概率以控制热节点的形成。该协议构造基于节点的剩余能量、与Sink的距离和数据接收概率等多个参数的效益函数,选择效益函数最大的节点作为路径的最佳转发节点传输数据。该方法可控制热节点的产生,并均衡网络的能量。

Description

无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法
技术领域
本发明涉及无线体域网技术领域,具体说的是无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法。
背景技术
无线体域网(WBAN)是无线传感器网络(WSN)的一个重要分支,WBAN主要应用在医疗健康领域,它能够对病人的潜在疾病通过远程医疗监测进行早期的识别和预防[1]。WBAN由植入人体体内或是穿戴在人体表面的微型传感器节点通过自组网的形式组成,这些传感器节点感知人体的各项生理数据,并将已感知的数据转发至Sink节点,Sink节点再将数据通过无线的方式进一步发送至医疗服务终端进行相应的处理。
WBAN具有传感器节点的体积小、电池容量低、植入型传感器不易更换电池等特点,因此WBAN的能源有限。为了保证WBAN能在有限的能源条件下有效传输数据,除了针对无线传感器节点的电路设计节约能耗外,高效的节能路由对于降低网络能耗起到至关重要的作用。此外,传感器节点间的数据传输不仅消耗节点的能量,还导致节点的温度升高。当节点的温度升高到破坏人体组织或器官时,它就被称之为热节点。热节点的产生使WBAN存在安全隐患,同时也不利于数据的正常传输,造成数据丢失或延迟。因此,节点的散热问题是WBAN路由协议面临的另一个重要的挑战。
在提高能效方面,节能路由协议采用多跳传输以降低能耗。文献[2]提出一种提高吞吐量和能量效率的路由协议(SIMPLE),该协议考虑了节点的剩余能量和到Sink的距离等参数,并利用这些参数构造的成本函数选择路径中的转发节点传输数据,实现网络能耗的降低。Javaid等人[3]提出的iM-SIMPLE协议是SIMPLE的拓展。该协议同样利用成本函数选择转发节点,但iM-SIMPLE与SIMPLE不同的是iM-SIMPLE考虑到WBAN的动态特性,节点的移动性可能导致吞吐量下降和高的路径损耗。因此,iM-SIMPLE将能耗最小化和吞吐量最大化问题归结为一个整数线性程序进行分析后,该协议实现网络寿命的延长和吞吐量的增加。Anwar等人[4]提出一种能量感知链路效率的路由协议(ELA-W),该协议综合考虑节点的剩余能量、链路效率、到协调器的距离以及跳数等参数构造路径成本模型,利用该模型选择合适的转发节点传输数据。该协议可有效延长网络的生存期,但并不适用于不同类型的数据传输以及多种服务质量(Quality of Service,QoS)需求。以上方法并未考虑热节点形成带来的问题,节点热量过高,影响数据的传输,同时,如不注意对热节点的应对,会降低网络寿命。
[1]刘怡.无线体域网关键技术的研究[D].北京:北京邮电大学,2017.(LiuYi.Research on key technology for wireless body area network[D].Beijing:Beijing University of Posts&Telecommunications,2017.)。
[2]Nadeem Q,Javaid N,Mohammad S N,et al.SIMPLE:Stable Increased-throughput Multi-hop Protocol for Link Efficiency in Wireless Body AreaNetworks[C].//2013 Eighth International Conference on Broadband and WirelessComputing,Communication and Applications.IEEE,2013。
[3]Javaid N,Ahmad A,Nadeem Q,et al.iM-SIMPLE:iMproved stableincreased-throughput multi-hop link efficient routing protocol for WirelessBody Area Networks[J].Computers in Human Behavior,2015,51(OCT.):1003-1011。
[4]Anwar M,Abdullah A,Altameem A,et al.Green Communication forWireless Body Area Networks:Energy Aware Link Efficient Routing Approach[J].Sensors,2018,18(10):Article ID 3237。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,构造基于节点的剩余能量、与Sink的距离和数据接收概率等多个参数的效益函数,选择效益函数最大的节点作为路径的最佳转发节点传输数据。该方法可控制热节点的产生,并均衡网络的能量。
为实现上述技术目的,所采用的技术方案是:无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,包括以下步骤:
步骤1、建立无线体域网网络模型
无线体域网由N个传感器节点和一个Sink节点组成,基于跳数最多为三跳的网络拓扑结构,Sink节点位于网络拓扑结构的中部;传感器节点之间相互交换Hello信息包,生成邻居表;
步骤2、传感器节点作为源节点有数据需要传输
判断该传感器节点能否直接传输数据至Sink节点;如传感器节点能直接传输至Sink节点,将紧急数据和普通数据组成的感应的生理数据直接传输至Sink节点;完成数据传输,如传感器节点不能直接传输至Sink节点,按下列步骤实现数据传输;
步骤2.1、先依据邻居表选择出所有邻居节点,邻居节点的温度状态分为常温区间、发热区间、高温区间;
步骤2.2、判断各邻居节点是否超过高温区间阈值,选择未超过高温区间阈值的邻居节点作为候选转发节点;
步骤2.3、分别计算步骤2.2得到的所有候选转发节点的紧急数据效益函数和普通数据效益函数,选择紧急数据效益函数和普通数据效益函数最大的候选转发节点作为最佳转发节点,分别转发紧急数据和普通数据;
步骤2.3.1、优先计算所有候选转发节点的紧急数据效益函数,再计算普通数据效益函数,紧急数据效益函数BF1(i)为
Figure GDA0003587031800000031
其中,BF1(i)表示节点i的紧急数据效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink节点之间的距离,P1表示节点接收紧急数据的概率;节点的当前温度在常温区间和发热区间内时,P1=1;
普通数据效益函数BF2(i)为
Figure GDA0003587031800000032
其中,BF2(i)表示节点i的普通数据效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink节点之间的距离,P2表示节点接收普通数据的概率;节点的当前温度在常温区间时,P2=1,节点的当前温度在发热区间内时,
Figure GDA0003587031800000033
Figure GDA0003587031800000034
t为当前温度值,Tl为发热区间的临界值,Tth为高温区间的临界值;步骤2.3.1、各候选转发节点经过效益函数的计算,选择具有效益函数最大值的节点作为路径的最佳转发节点,源节点根据数据类型选择相应的转发节点传输数据,最佳转发节点将数据接收、聚合再传递至Sink节点。
节点i到Sink节点之间的距离
Figure GDA0003587031800000041
其中,D(i,Sink)表示节点i与Sink节点的距离,Xi和Yi表示节点i的位置坐标,XSink和YSink表示Sink节点的位置坐标。
节点i剩余能量的计算表达式如下:
Eres(i)=Einitial(i)-∑[Etx(i)+Erx(i)+Eax(i)] (7)
其中,Einitial(i)表示节点i的初始能量,Etx(i)表示节点i发送数据的能耗,Erx(i)表示节点i接收数据的能耗,Eax(i)表示节点i聚合数据的能耗。
Etx(i)和Erx(i)的计算方法是:
Erx(i)=Erx-elec×N (2)
Etx(i)=Etx-elec×N+EAmp×N×c×l2 (3)
其中,Etx-elec和Erx-elec分别表示节点发送数据和接收数据时电路的能量消耗,EAmp代表放大电路所消耗的能量,N为数据包的大小,l是数据发送距离,c为路径损耗参数。
节点当前温度值t的获取方式为,将节点所处的网络空间离散为小网格,每个网格即节点i用一对坐标(Xii)表示,结果如下:
Figure GDA0003587031800000042
其中,Tm+1(Xii)是网格(Xii)在时间m+1时的温度,Tm(Xii)是网格(Xii)在时间m时的温度,δt表示离散时间步,δ为网格的大小,K为热导率,SAR为吸收率,b为血液灌注常数,ρ为质量密度,Ts表示人体组织的特定热量。
本发明有益效果是:该协议将数据类型分为紧急数据和普通数据,依据数据类型设计相应的路由路径。一方面,为了控制网络中的热节点形成,协议在节点达到高温阈值之前设置一个发热阈值,通过这两个阈值将节点的温度划分成不同温度区间,计算节点在不同温度区间的数据接收概率,通过控制发热区间的数据接收概率来延缓节点成为热节点。另一方面,为了平衡网络中的能量消耗,构造由节点的剩余能量、到Sink节点的距离和数据接收概率等参数的效益函数,源节点选择其邻居表中具有最大效益函数值的节点作为最佳转发节点用于数据的传递。仿真结果表明,TSAER对比现有的M-ATTEPMT和iM-SIMPLE,在满足网络的QoS需求、提高能量利用率和控制节点形成热节点等性能方面有所改善。
附图说明
图1为本发明的温度状态区间图;
图2为本发明的总流程图;
图3为本发明网络生存期和稳定期的分析图;
图4为本发明剩余能量的分析图;
图5为本发明呑吐量的分析图;
图6为本发明平均温升的分析图。
具体实施方式
无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,包括以下步骤:
步骤1、建立无线体域网网络模型
无线体域网由N个传感器节点和一个Sink节点组成,基于跳数最多为三跳的网络拓扑结构,Sink节点位于网络拓扑结构的中部;传感器节点之间相互交换Hello信息包,生成邻居表;传感器节点主要负责将采集到的数据转发到Sink节点。Sink节点主要负责转发数据。
模型假设:
(1)所有传感器节点放置在人体的不同位置,Sink节点位于腰部,采集相应的生理参数信息,且拥有特定的ID。
(2)所有传感器节点都具有相同的初始能量和传输范围。
(3)Sink节点具备较强的信息处理能力,它只接收来自传感器的数据,且不考虑Sink的能量。
传感器节点依据感应的生理数据重要程度不同,将其分为紧急数据和普通数据,并划分数据的优先级,紧急数据的优先级高于普通数据。对数据类型的描述如表1所示。
表1数据类型描述
Figure GDA0003587031800000061
步骤2、传感器节点作为源节点有数据需要传输
判断该传感器节点能否直接传输数据至Sink节点;如传感器节点能直接传输至Sink节点,将紧急数据和普通数据组成的感应的生理数据直接传输至Sink节点;完成数据传输,如传感器节点不能直接传输至Sink节点,按下列步骤实现数据传输;
步骤2.1、先依据邻居表选择出所有邻居节点,邻居节点的温度状态分为常温区间、发热区间、高温区间;
步骤2.2、判断各邻居节点是否超过高温区间阈值,选择未超过高温区间阈值的邻居节点作为候选转发节点;
步骤2.3、分别计算步骤2.2得到的所有候选转发节点的紧急数据效益函数和普通数据效益函数,选择紧急数据效益函数和普通数据效益函数最大的候选转发节点作为最佳转发节点,分别转发紧急数据和普通数据;
步骤2.3.1、优先计算所有候选转发节点的紧急数据效益函数,再计算普通数据效益函数,紧急数据效益函数BF1(i)为
Figure GDA0003587031800000062
其中,BF1(i)表示节点i的紧急数据效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink节点之间的距离,P 1表示节点接收紧急数据的概率;节点的当前温度在常温区间和发热区间内时,P1=1;
普通数据效益函数BF2(i)为
Figure GDA0003587031800000071
其中,BF2(i)表示节点i的普通数据效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink节点之间的距离,P2表示节点接收普通数据的概率;节点的当前温度在常温区间时,P2=1,节点的当前温度在发热区间内时,
Figure GDA0003587031800000072
Figure GDA0003587031800000073
t为当前温度值,Tl为发热区间的临界值,Tth为高温区间的临界值;步骤2.3.1、各候选转发节点经过效益函数的计算,选择具有效益函数最大值的节点作为路径的最佳转发节点,源节点根据数据类型选择相应的转发节点传输数据,最佳转发节点将数据接收、聚合再传递至Sink节点。
本发明(TSAER)作为源节点有数据需要合理传输方法,从参数的选择、效益函数的构造和其路由设计三个方面进行描述。
1、参数的选择
本发明主要考虑的参数有节点的温度、剩余能量以及与Sink节点的距离,详细描述如下。
温度T:利用热量计算模型估计节点i当前的温度。
为了感知节点的温度状态,通过潘尼斯生物热方程计算节点的温度上升速率[7],其计算公式如下:
Figure GDA0003587031800000074
其中,ρ表示质量密度,Ts表示人体组织的特定热量,K表示热导率,
Figure GDA0003587031800000075
表示为温度升高的速率,
Figure GDA0003587031800000076
表示由于人体组织热导率而引起的温度升高,b(T-Tb)表示人体中血液灌注而引起的热量,Pc是指由传感器电路引起的热量,考虑常规传感器电路的典型功耗。ρSAR表示天线辐射吸收,比吸收率(SAR)可以衡量人体吸收热量的速率[8],其计算公式如下:
Figure GDA0003587031800000077
其中,σ表示人体组织电导率,E描述诱导的电场,ρ'表示组织密度。
由于节点i处于空间中,对生物热方程进行一些处理。将有限差分时域(FDTD)用于加热应用中[9],FDTD对时间和空间进行离散化建模,将整个网络空间离散成小网格,每个网格即节点i用一对坐标(Xii)表示,结果如下:
Figure GDA0003587031800000081
其中,Tm+1(a,b)是网格(a,b)在时间m+1时的温度,同理,Tm(Xii)是网格(Xii)在时间m时的温度,其余Tm(Xi+1,Υi)、Tm(Xii+1)、Tm(Xi-1,Υi)、Tm(Xii-1)依次按此规律描述,δt表示离散时间步,δ是离散空间的一步,即网格的大小,b表示血液灌注常数,ρ为质量密度。
剩余能量Eres:剩余能量是指节点的初始能量与所消耗的能量之差,节点i剩余能量的计算表达式如下。
Eres(i)=Einitial(i)-∑[Etx(i)+Erx(i)+Eax(i)] (6)
其中,Einitial(i)表示节点i的初始能量,Etx(i)表示节点i发送数据的能耗,Erx(i)表示节点i接收数据的能耗,Eax(i)表示节点i聚合数据的能耗,Eax(i)为设定值,转发节点具备数据聚合的能力。
在WBAN中,每个传感器节点在数据感知、处理和传输等过程中都会产生能量的消耗,但数据传输过程消耗的能量所占比重最大,分析节点在数据传输过程中的能耗,采用一阶无线电模型[6]计算,在WBAN中,人体作为通信媒介会使传输信号衰减。因此,在计算节点消耗能量模型中加入了路径损耗参数c,其公式如下:
Figure GDA0003587031800000082
Erx(i)=Erx-elec×N (8)
其中,N为数据包的大小,l是数据发送距离,Etx-elec和Erx-elec分别表示节点发送数据和接收数据时电路的能量消耗,EAmp代表放大电路所消耗的能量。
节点与Sink节点之间的距离D:节点i与Sink节点之间的距离表达式如下。
Figure GDA0003587031800000091
其中,D(i,Sink)表示节点i与Sink的距离,Xi和Yi表示节点i的位置坐标,XSink和YSink表示Sink节点的位置坐标。
2、效益函数
效益函数由数据接收概率计算和构造效益函数两部分组成。效益函数的构造需要先计算数据接收概率以避免网络中出现热节点影响数据传输,然后将数据接收概率作为效益函数的其中一个参数进行构造,最后利用所构造的效益函数选择转发节点,所选节点具有剩余能量高,与Sink节点距离短,且节点温度满足数据传输的特点。
2.1数据接收概率计算
为了降低传感器节点之间因频繁的数据传输而造成的节点温升问题,本协议采用计算节点的数据接收概率来控制热节点形成。
将节点的温度状态分为常温区间、发热区间、高温区间。定义T为当前温度值,如图1所示为温度状态区间。其中,Tin表示温度初始值,Tl为发热区间的临界值,而Tth为高温区间的临界值。
节点可根据不同类型的数据和温度状态区间调整其接收概率,设节点的数据接收概率为P,其中,紧急数据的接收概率为P1,普通数据的接收概率为P2,详细描述如下:
当节点的温度状态处于常温区间时,该节点可以转发和接收任何类型的数据,因此,P1=P2=1。
当节点的温度状态处于发热区间时,为了不影响数据的传输,针对两种不同类型的数据,有不同的接收概率计算方法。对于紧急数据仍以概率1转发。然而,普通数据则以变化的概率转发。在发热区间内,为了使节点的温度上升实现较明显的平缓增长抑制效果,此时节点的数据接收概率P2应随着节点温度的升高而降低,因此,考虑二次函数f(t)作为描述P2的变化函数,最大值在Tl处,f(Tl)=1;最小值在Tth处,使得f(Tth)=0,其公式表达如下:
Figure GDA0003587031800000101
当节点的温度状态处于高温区间时,易使人体组织造成损伤,此时该节点则不再接收任何数据,因此,P1=P2=0。
Sink节点总是以概率1接收数据,节点在不同温度区间内的接收概率如表2所示。
表2节点在不同温度区间的数据接收概率
Figure GDA0003587031800000102
2.2构造效益函数
当源节点不能直接与Sink进行通信时,则需要利用邻居节点对数据进行传递。最佳转发节点的选择利用效益函数(BF)作为依据,效益函数由节点的剩余能量、到Sink的距离以及数据接收概率等参数组成,其计算公式如下。
Figure GDA0003587031800000103
其中,BF(i)表示节点i的效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink之间的距离,P表示节点接收数据的概率。
由于本文将数据分为两种类型,因此,对于紧急数据,其效益函数计算公式如下:
Figure GDA0003587031800000104
普通数据的效益函数计算公式如下:
Figure GDA0003587031800000105
选择具有效益函数最大值的候选转发节点作为路径的最佳转发节点,源节点根据数据类型选择相应的转发节点传输数据,最佳转发节点将数据接收、聚合再传递至Sink节点。
3、TSAER的路由设计
该协议主要分为初始化、路由选择、数据传输等三个阶段,图2为该协议的总流程图。
3.1初始化过程
在初始化阶段中,Sink节点向所有节点广播自己的位置信息,每个节点会与邻居节点定期交换Hello信息包(Hello Message,HM),HM中包括节点的ID、剩余能量、温度和到Sink节点的距离等信息。每个节点的内部都会根据HM中的信息建立或更新邻居表。
传感器节点之间的信息互通,有利于节点依据邻居表中的信息进行路由选择。
3.2路由选择过程
在节点i选择目的节点为Sink节点的路由路径时,节点i首先在路由表中选择目的节点为Sink的所有记录节点作为邻居节点,对这些节点的效益函数值进行计算,并且选择具有效益函数最大值的候选转发节点作为最佳转发节点,将数据包发送出去。
为了避免数据包丢失,节点的温度必须小于高温阈值。否则不转发任何数据包,直到该节点的温度恢复正常。
计算效益函数的过程:节点i根据邻居表中的信息,计算紧急数据或普通数据对应的数据接收概率,然后计算相应的效益函数值。
3.3数据传输过程
源节点将数据发送到已选定的转发节点进行传输,重复上述步骤,直到将数据包传输到Sink节点。
若紧急数据与普通数据所选择的转发节点相同,则基于优先级原则,先转发紧急数据。
4、仿真结果及分析
使用MATLAB来模拟本文所提出的协议,仿真参照Nordic nRF2401[10]和组织特性参数[11],参数值如表2所示。为了验证TSAER的性能,令其与现有的M-ATTMPT和iM-SIMPLE协议进行对比。在仿真中使用10个传感器节点放置在不同的身体部位,其中3个传感器分别采集心电图、脑电图、肌电图等紧急数据,1个sink节点部署在人体的腰处。实验主要分析这些协议在网络生存周期、稳定期、剩余能量、吞吐量和平均温升等方面的性能。
表3仿真参数
Figure GDA0003587031800000121
4.1网络生存周期和稳定期
网络生存周期利用节点在死亡之前的所执行的轮数来衡量,从图3可以看出,TSAER的第一个死亡节点出现在4100轮,最后一个节点死亡在7050轮。iM-SIMPLE的第一个死亡节点出现在3410轮,最后一个死亡节点出现在6160轮。
网络稳定期指从网络出现第一个节点死亡的时间间隔。M-ATTEMPT的第一个死亡节点出现在3070轮,最后一个死亡节点出现在5740轮。由于TSAER采用效益函数最大值选择转发节点及热节点休眠的方法有效节省能量消耗,与iM-SIMPLE和M-ATTEMPT相比,有着更长的网络生存周期和稳定周期。
4.2剩余能量
利用网络中节点的平均剩余能量来衡量网络能耗,图4所示为3种协议的剩余能量,其中,M-ATTEMPT更倾向于选择跳数少的路径进行数据的传输,并非依据节点的剩余能量选择数据传输路径,因此M-ATTEMPT的剩余能量比iM-SIMPLE低。TSAER在选择合适的转发节点时考虑了剩余能量参数,关注网络中各个节点的剩余能量情况,可有效均衡网络能量,TSAER相比其它两个协议展现出较好的能效。
4.3吞吐量
吞吐量指将数据包有效传输到目的节点处的数量,反映网络的整体性能,图5所示为吞吐量的分析。吞吐量的高低与网络稳定期相关,稳定期长就意味着活跃的节点多,这些节点持续的工作就会向Sink不断地发送数据。依据之前分析过的网络生存期和稳定期,TSAER采用的温度状态感知使网络中节点形成热节点的过程得到缓冲,提高可用节点的利用率,且具有相对更长的生存期和稳定期,因此与其它两个协议相比,TSAER具有较高的吞吐量。
4.4平均温升
每个传感器节点进行通信的过程都会导致节点温度上升,从而引起热节点的形成。图6所示所有节点在不同轮数下的平均温升表现,其中,iM-SIMPLE没有任何防止热节点形成的措施,导致节点温度不断升高,因此,其平均温升较高。由于TSAER采用温度感知和阈值控制的方法,其性能明显优于其他两个协议。
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Claims (5)

1.无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1、建立无线体域网网络模型
无线体域网由N个传感器节点和一个Sink节点组成,基于跳数最多为三跳的网络拓扑结构,Sink节点位于网络拓扑结构的中部;传感器节点之间相互交换Hello信息包,生成邻居表;
步骤2、传感器节点作为源节点有数据需要传输
判断该传感器节点能否直接传输数据至Sink节点;如传感器节点能直接传输至Sink节点,将紧急数据和普通数据组成的感应的生理数据直接传输至Sink节点;完成数据传输,如传感器节点不能直接传输至Sink节点,按下列步骤实现数据传输;
步骤2.1、先依据邻居表选择出所有邻居节点,邻居节点的温度状态分为常温区间、发热区间、高温区间,常温区间位于Tin和Tl之间,发热区间位于Tl和Tth之间,高温区间大于Tth,其中,Tin表示温度初始值,Tl表示发热区间的临界值,Tth表示高温区间的临界值;
步骤2.2、判断各邻居节点是否超过高温区间阈值,选择未超过高温区间阈值的邻居节点作为候选转发节点;
步骤2.3、分别计算步骤2.2得到的所有候选转发节点的紧急数据效益函数和普通数据效益函数,选择紧急数据效益函数和普通数据效益函数最大的候选转发节点作为最佳转发节点,分别转发紧急数据和普通数据;
步骤2.3.1、优先计算所有候选转发节点的紧急数据效益函数,再计算普通数据效益函数,紧急数据效益函数BF1(i)为
Figure FDA0003654264580000011
其中,BF1(i)表示节点i的紧急数据效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink节点之间的距离,P 1表示节点接收紧急数据的概率;节点的当前温度在常温区间和发热区间内时,P1=1;
普通数据效益函数BF2(i)为
Figure FDA0003654264580000021
其中,BF2(i)表示节点i的普通数据效益函数,Eres(i)表示节点i处的剩余能量,D(i,Sink)表示节点i到Sink节点之间的距离,P 2表示节点接收普通数据的概率;节点的当前温度在常温区间时,P2=1,节点的当前温度在发热区间内时,
Figure FDA0003654264580000022
Figure FDA0003654264580000023
t为当前温度值;
步骤2.3.2、各候选转发节点经过效益函数的计算,选择具有效益函数最大值的节点作为路径的最佳转发节点,源节点根据数据类型选择相应的转发节点传输数据,最佳转发节点将数据接收、聚合再传递至Sink节点。
2.如权利要求1所述的无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,其特征在于:节点i到Sink节点之间的距离
Figure FDA0003654264580000024
其中,D(i,Sink)表示节点i与Sink节点的距离,Xi和Yi表示节点i的位置坐标,XSink和YSink表示Sink节点的位置坐标。
3.如权利要求1所述的无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,其特征在于:节点i剩余能量的计算表达式如下
Eres(i)=Einitial(i)-∑[Etx(i)+Erx(i)+Eax(i)]
其中,Einitial(i)表示节点i的初始能量,Etx(i)表示节点i发送数据的能耗,Erx(i)表示节点i接收数据的能耗,Eax(i)表示节点i聚合数据的能耗。
4.如权利要求3所述的无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,其特征在于:
Erx(i)=Erx-elec×N
Etx(i)=Etx-elec×N+EAmp×N×c×l2
其中,Etx-elec和Erx-elec分别表示节点发送数据和接收数据时电路的能量消耗,EAmp代表放大电路所消耗的能量,N为数据包的大小,l是数据发送距离,c为路径损耗参数。
5.如权利要求1所述的无线体域网中基于温度状态感知的节能路由方法,其特征在于:节点当前温度值t的获取方式为,将节点所处的网络空间离散为小网格,每个网格即节点i用一对坐标(Xi,Yi)表示,结果如下:
Figure FDA0003654264580000031
其中,Tm+1(Xi,Yi)是网格(Xi,Yi)在时间m+1时的温度,Tm(Xi,Yi)是网格(Xi,Yi)在时间m时的温度,δt表示离散时间步,δ为网格的大小,K为热导率,SAR为吸收率,b为血液灌注常数,ρ为质量密度,Ts表示人体组织的特定热量,Tb表示固定血液温度,Pc表示传感器电路引起的热量。
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Application publication date: 20210316

Assignee: Zhengzhou Dongma Intelligent Technology Co.,Ltd.

Assignor: HENAN University OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

Contract record no.: X2022980028462

Denomination of invention: Energy-saving routing method based on temperature state awareness in wireless body area network

Granted publication date: 20220722

License type: Common License

Record date: 20230113