CN113194491B - 一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法，其中，多跳无线网络的节点通过多跳转发的方式实现与汇聚节点的远距离通信，该方法以各节点传输距离为优化变量，以多跳无线网络端到端延时需求为约束，以最小化多跳无线网络传输延时和多跳无线网络传输功耗为目标，采用多目标粒子群算法，获取各个节点最优的传输距离，进而得到最优的微网分布式多跳无线网络拓扑。

Description

一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法

技术领域

本发明涉及多跳无线网络通信领域，是一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法。

背景技术

多跳无线网络具有无需布线、安装维护成本低的优点，同时具有无中心性和自组织性，使得其可以在任意位置和任何时刻快速实现自组织通信，可以在一定程度上摆脱地理位置的约束，适用于分布式通信的极端环境。

由于多跳无线网络节点在地理上的分布性，当节点采集到数据信息后，往往需要经过多跳转发的方式，经过多个中间节点，将数据信息转发至汇聚节点。而不同的通信路径，对数据传输的实时性有较大的影响，因此，多跳无线网络的拓扑结构会对无线通信的实时性有较大影响。与此同时，由于节点的能耗严重影响多跳无线网络的使用寿命，不同的网络拓扑影响节点的数据传输距离，进而影响节点的发射功耗。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法，以期能在保证多跳无线网络数据传输实时性的同时降低各个节点的发射功耗，从而提高多跳无线网络的稳定性和使用寿命。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案。

本发明一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法的特点在于，包括如下步骤：

步骤1，设多跳无线网络有N个节点，并利用式(1)建立图论模型G：

式(1)中，A表示多跳无线网络的节点集合；a_n表示第n个节点；E表示图论模型G的邻接矩阵，e_n,m表示第n个节点a_n与第m个节点a_m形成的邻接矩阵E的边，其中第n个节点a_n为发送节点，第m个节点a_m为接收节点，若e_n,m＝1，则表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间形成通信链路，若e_n,m＝0，则表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间无通信链路；

表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间的欧式距离；d_n表示第n个节点a_n的传输距离；

步骤2，建立多跳无线网络的传输延时函数T_net：

步骤2.1，利用式(2)建立节点信道竞争过程的马尔科夫链转移概率函数：

式(2)中，λ表示数据包的到达率；T_slot表示一个时隙间隔；P_g表示当前节点的缓存区为空时有数据包产生的概率；β表示当前节点信道检测为忙的概率；Ng表示当前节点的邻节点个数；P_f表示当前节点发送数据包失败的概率；

步骤2.2，利用式(3)建立节点信道竞争过程的马尔科夫链稳态概率分布方程：

式(3)中，π_idle表示当前节点处于空闲状态的稳态概率；π_(i,j)表示当前节点处在第i次退避阶段且退避计数器值为j状态的稳态概率；W_i表示第i次退避阶段的退避竞争窗口值；R表示退避阶段最大值；i∈[0,R]；j∈[0,W_i+1]；

步骤2.3，利用式(4)得到当前节点的第i次退避阶段平均退避时间T_bi和邻节点间的信道竞争访问延时T_mac：

式(4)中，t_s表示节点在第i次退避阶段，退避计数器值由j减到j-1所用的时间；

步骤2.4，利用式(5)得到数据包的平均传输时间T_tr：

T_tr＝T_mac+(1-P_f)T_tx (5)

式(5)中，T_tx＝L/v，表示数据包在节点竞争信道成功后的传输时间，L表示数据包的大小；v表示网络带宽；

步骤2.5，假设当前节点服从数据包处理率为μ＝1/T_tr，且数据包到达率为λ的泊松过程，依据M/M/1队列理论，利用式(6)得到数据包的平均队列延时T_q：

步骤2.6，定义节点单跳延时T_node为数据包的平均传输时间T_tr和平均队列延时T_q之和；定义端到端延时T_ete为通信路径各节点单跳延时之和；定义多跳无线网络传输延时T_net为多跳无线网络中所有节点至汇聚节点的端到端延时之和，其中，第n个节点a_n至汇聚节点的端到端延时记为

步骤3，建立多跳无线网络传输功耗函数E_net：

步骤3.1，设每个节点的接收信号强度为常数且均相等，依据对数路径损耗模型，利用式(7)建立节点传输距离和节点发射功耗的函数：

P_t＝10klog₁₀(d)+P_r+P_L(d₀)-X_σ (7)

式(7)中，P_r为接收节点接收信号的强度；P_t为发送节点的发射功耗；P_L(d₀)为路径损耗参考值，参考距离为d₀；d为发送节点与接收节点之间的欧式距离；k为路径损耗指数；X_σ为多径效应对接收信号的影响，且服从均值为0，方差为

的高斯分布；

步骤3.2，定义多跳无线网络传输功耗E_net为所有节点的发射功耗之和，即

其中，第n个节点a_n的发射功耗记为P_t ⁿ；

步骤4，建立多目标粒子群算法的目标函数min{T_net,E_net}，并设置约束条件；

步骤5、初始化多目标粒子群的参数，优化各节点的传输距离，从而得到最优的拓扑结构。

本发明所述的基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法的特点也在于：所述步骤4中的约束条件为多跳无线网络端到端延时需求约束和使多跳无线网络不存在孤点的传输距离约束，并分别利用式(9)和式(10)得到：

d_min＜D＜d_max,D＝{d₁,d₂,…,d_n,…,d_N-1} (10)

式(9)和式(10)中，T_st表示多跳无线网络端到端延时需求；d_min表示多跳无线网络不存在孤点时节点最短的传输距离；d_max表示节点最大发射功耗时的传输距离；D表示所有节点的传输距离的集合。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.本发明通过对节点信道竞争过程建立马尔科夫链模型；对节点通信路径建立队列模型；对节点的数据传输建发射功耗模型，可以更加准确的分析多跳无线网络的数据传输延时和数据传输功耗，从而提高了多跳无线网络拓扑优化的可靠度。

2.本发明以多跳无线网络的延时和能耗为目标，建立了多目标优化函数，可以在提高多跳无线网络通信实时性的同时，使多跳无线网络以较低的能耗运行，延长了多跳无线网络的使用寿命。

附图说明

图1为本发明的基本方法流程图；

图2为节点信道竞争过程马尔科夫链模型图；

图3本发明方法拓扑优化后的各个节点传输路径图。

具体实施方式

本实施例中，一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法的主要目的是针对现有的多跳无线网络拓扑对通信实时性时和能耗影响，以各节点传输距离为优化变量，以多跳无线网络端到端延时需求为约束，以最小化多跳无线网络传输延时和多跳无线网络传输功耗为目标，对多跳无线网络的拓扑进行优化。以期能在保证多跳无线网络数据传输实时性的同时降低各个节点的发射功耗，从而提高多跳无线网络的稳定性和使用寿命。具体的说，如图1所示，该方法是按如下过程进行：

步骤1，设多跳无线网络有N＝12个节点，并利用式(1)建立图论模型G：

式(1)中，A表示多跳无线网络的节点集合；a_n表示第n个节点；E表示图论模型G的邻接矩阵，e_n,m表示第n个节点a_n与节点a_m形成的邻接矩阵E的边，其中第n个节点a_n为发送节点，第m个节点a_m为接收节点，若e_n,m＝1，则表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间形成通信链路，且第n个节点a_m为第m个节点a_n的邻节点，若e_n,m＝0，则表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间无通信链路；

表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间的欧式距离；d_n表示第n个节点a_n的传输距离；

步骤2，建立多跳无线网络的传输延时函数T_net：

步骤2.1，如图2所示，利用式(2)建立节点信道竞争过程的马尔科夫链转移概率函数：

式(2)中，λ＝10，表示数据包的到达率，且所有节点的到达率均为λ；T_slot＝50ms,表示一个时隙间隔；P_g表示当前节点的缓存区为空时有数据包产生的概率；β表示当前节点信道检测为忙的概率；Ng表示当前节点的邻节点个数，由邻接矩阵确定；P_f表示当前节点发送数据包失败的概率；

步骤2.2，如图2所示，利用式(3)建立节点信道竞争过程的马尔科夫链稳态概率分布方程：

式(3)中，π_idle表示当前节点处于空闲状态的稳态概率；π_(i,j),i∈[0,R],j∈[0,W_i+1]表示当前节点处在第i次退避阶段且退避计数器值为j状态的稳态概率；W_i表示第i次退避阶段的退避竞争窗口值，W_i＝min{2ⁱ⁺³,32}；R＝4，表示退避阶段最大值；

步骤2.3，利用式(4)得到当前节点的第i次退避阶段平均退避时间T_bi和邻节点间的信道竞争访问延时T_mac：

式(4)中，t_s＝320us表示节点在第i次退避阶段，退避计数器值由j减到j-1所用的时间；步骤2.4，利用式(5)得到数据包的平均传输时间T_tr：

T_tr＝T_mac+(1-P_f)T_tx (5)

式(5)中，T_tx＝L/v，表示数据包在节点竞争信道成功后的传输时间，L＝8bits表示数据包的大小；v＝250kbps表示网络带宽；

步骤2.5，假设当前节点服从数据包处理率为μ＝1/T_tr，且数据包到达率为λ的泊松过程，依据M/M/1队列理论，利用式(6)得到数据包的平均队列延时T_q：

步骤2.6，定义节点单跳延时T_node为数据包的平均传输时间T_tr和平均队列延时T_q之和，即T_node＝T_tr+T_q；定义端到端延时T_ete为通信路径各节点单跳延时之和，即

其中，

表示通信路径上节点a_n的单跳延时；定义多跳无线网络传输延时T_net为多跳无线网络中所有节点至汇聚节点的端到端延时之和

其中，

表示第n个节点a_n至汇聚节点的端到端延时；

步骤3，建立多跳无线网络传输功耗函数E_net：

步骤3.1，设每个节点的接收信号强度为常数且均相等，依据对数路径损耗模型，利用式(7)建立节点传输距离和节点发射功耗的函数：

P_t＝10klog₁₀(d)+P_r+P_L(d₀)-X_σ (7)

式(7)中，P_r＝75dBm为接收节点接收信号的强度；P_t为发送节点的发射功耗；P_L(d₀)＝25dBm为路径损耗参考值，参考距离为d₀(一般为1米)；d为发送节点与接收节点之间的欧式距离；k＝2.32为路径损耗指数；X_σ＝3dBm，为多径效应对接收信号的影响，且服从均值为0，方差为

的高斯分布；

步骤3.2，定义多跳无线网络传输功耗E_net为所有节点的发射功耗之和，即

其中，第n个节点a_n的发射功耗记为P_t ⁿ；

步骤4，步骤4，建立多目标粒子群算法的目标函数min{T_net,E_net}，设置约束条件：

d_min＜D＜d_max,D＝{d₁,d₂,…,d_n,…,d₁₂} (10)

其中，T_st＝60ms表示多跳无线网络端到端延时需求；d_min＝60m表示多跳无线网络不存在孤点时节点最短的传输距离；d_max＝250m表示节点最大发射功耗时的传输距离；D表示所有节点的最优传输距离的集合；d_n表示节点a_n的最优传输距离。

步骤5、初始化多目标粒子群参数：设置粒子群种群规模M＝300；粒子搜索空间维度为网络节点个数，即dim＝N＝12；设置个体学习率c₁＝2，群体学习率c₂＝2；设置自适应权重因子

其中w_max＝0.8为最大惯性权重，w_min＝0.2为最小惯性权重。

最后通过多目标粒子群算法，可以得到各个节点的最优传输距离集合D＝{80.4,115.4,153.8,80.2,75.9,99.2,115.1,108.9,76.6,142.5,75，110.9}，进而可以得到图论G的邻接矩阵

和最优的多跳无线网络拓扑结构。图3是在本方法优化后的拓扑结构下，各个节点到汇聚节点的通信路径。

Claims (1)

1.一种基于多目标的多跳无线网络拓扑优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，设多跳无线网络有N个节点，并利用式(1)建立图论模型G：

式(1)中，A表示多跳无线网络的节点集合；a_n表示第n个节点；E表示图论模型G的邻接矩阵，e_n,m表示第n个节点a_n与第m个节点a_m形成的邻接矩阵E的边，其中第n个节点a_n为发送节点，第m个节点a_m为接收节点，若e_n,m＝1，则表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间形成通信链路，若e_n,m＝0，则表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间无通信链路；

表示第n个节点a_n与第m个节点a_m间的欧式距离；d_n表示第n个节点a_n的传输距离；

步骤2，建立多跳无线网络的传输延时函数T_net：

步骤2.1，利用式(2)建立节点信道竞争过程的马尔科夫链转移概率函数：

式(2)中，λ表示数据包的到达率；T_slot表示一个时隙间隔；P_g表示当前节点的缓存区为空时有数据包产生的概率；β表示当前节点信道检测为忙的概率；Ng表示当前节点的邻节点个数；P_f表示当前节点发送数据包失败的概率；

步骤2.2，利用式(3)建立节点信道竞争过程的马尔科夫链稳态概率分布方程：

式(3)中，π_idle表示当前节点处于空闲状态的稳态概率；π_(i,j)表示当前节点处在第i次退避阶段且退避计数器值为j状态的稳态概率；W_i表示第i次退避阶段的退避竞争窗口值；R表示退避阶段最大值；i∈[0,R]；j∈[0,W_i+1]；

步骤2.3，利用式(4)得到当前节点的第i次退避阶段平均退避时间T_bi和邻节点间的信道竞争访问延时T_mac：

式(4)中，t_s表示节点在第i次退避阶段，退避计数器值由j减到j-1所用的时间；

步骤2.4，利用式(5)得到数据包的平均传输时间T_tr：

T_tr＝T_mac+(1-P_f)T_tx (5)

式(5)中，T_tx＝L/v，表示数据包在节点竞争信道成功后的传输时间，L表示数据包的大小；v表示网络带宽；

步骤2.5，假设当前节点服从数据包处理率为μ＝1/T_tr，且数据包到达率为λ的泊松过程，依据M/M/1队列理论，利用式(6)得到数据包的平均队列延时T_q：

步骤2.6，定义节点单跳延时T_node为数据包的平均传输时间T_tr和平均队列延时T_q之和；定义端到端延时T_ete为通信路径各节点单跳延时之和；定义多跳无线网络传输延时T_net为多跳无线网络中所有节点至汇聚节点的端到端延时之和，其中，第n个节点a_n至汇聚节点的端到端延时记为

步骤3，建立多跳无线网络传输功耗函数E_net：

步骤3.1，设每个节点的接收信号强度为常数且均相等，依据对数路径损耗模型，利用式(7)建立节点传输距离和节点发射功耗的函数：

P_t＝10k log₁₀(d)+P_r+P_L(d₀)-X_σ (7)

式(7)中，P_r为接收节点接收信号的强度；P_t为发送节点的发射功耗；P_L(d₀)为路径损耗参考值，参考距离为d₀；d为发送节点与接收节点之间的欧式距离；k为路径损耗指数；X_σ为多径效应对接收信号的影响，且服从均值为0，方差为

的高斯分布；

步骤3.2，定义多跳无线网络传输功耗E_net为所有节点的发射功耗之和，即

其中，第n个节点a_n的发射功耗记为P_t ⁿ；

步骤4，建立多目标粒子群算法的目标函数min{T_net,E_net}，并设置约束条件；

所述约束条件为多跳无线网络端到端延时需求约束和使多跳无线网络不存在孤点的传输距离约束，并分别利用式(9)和式(10)得到：

d_min＜D＜d_max,D＝{d₁,d₂,…,d_n,…,d_N-1} (10)

式(9)和式(10)中，T_st表示多跳无线网络端到端延时需求；d_min表示多跳无线网络不存在孤点时节点最短的传输距离；d_max表示节点最大发射功耗时的传输距离；D表示所有节点的传输距离的集合；

步骤5、初始化多目标粒子群的参数，优化各节点的传输距离，从而得到最优的拓扑结构。

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