CN114389725B - 基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法及系统，其中方法，包括以下步骤：检测不同传感器节点之间的信道噪声并度量其产生的影响；量化导出的信道噪声影响并公式化平均AoI优化问题，得到重新计算的最优平均AoI情况下的工作和睡眠周期；执行能量调度策略，动态地确定各个传感器节点的能量和时间分配以决策进入工作模式或睡眠模式。本发明考虑了其他节点信道噪声的影响，提高了方案的适用性和现实利用率。同时，本发明不仅在不同参数的设置下都有着显著优越的AoI性能，而且有着附带的可观的吞吐量效益。

Description

基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法及系统
技术领域
本发明涉及无线供能通信网络领域、信道噪声领域、数据新鲜度领域、能量调度领域，特别是涉及基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提到了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
与传统的电池供电网络相比，无线供能通信网络(Wireless PoweredCommunication Networks,WPCNs)消除了因频繁的电池更换或充电而带来的不便、成本投入、危险性(例如，在有毒害或高海拔环境中)。能量收集(Energy Harvesting,EH)技术已被视为延长能量受限物联网设备寿命的替代方案。传统的EH技术从太阳能、风能、热能等环境资源中收集能量，而无线电力传输(Wireless Power Transfer,WPT)作为一种新兴的能量收集技术，传感器通过电磁辐射为电池供电。在WPT中，可以通过强耦合磁共振或射频信号来收集绿色能源。由于WPT具有可控性、稳定性、灵活性等明显优势，因此WPCNs引起了人们极大的兴趣，其中射频(Radio Frequency,RF)信号为用户终端提供能量，从而实现终端的通信。
关于WPCNs的大多数现有研究集中于能量和信息调度以提高系统性能，包括提高系统吞吐量、能量效率、实时性等性能。然而，这些研究共同的前提假设是能量传输是理想化的，且忽略了能量传输中其他节点的信道噪声。这种假设降低了这些研究所提出的解决方案的适用性和实际利用率。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法及系统；首先证明了在许多情况下其他节点的信道噪声是不可忽略的，基于此设计了一个信道噪声检测扫描器；然后提出了数据新鲜度的优化问题及其解决方案；最后通过发明的数据新鲜度感知的能量调度方案来明智地动态决策各个传感器节点的能量和时间分配；实验结果表明了此方案的正确性，此外，目标系统的平均数据新鲜度和吞吐量性能明显优于现有的解决方案。
第一方面，本发明提供了基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法；
基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法，包括：
对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点；对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；
基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；
基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；所述不同模式，包括：工作模式或睡眠模式。
第二方面，本发明提供了基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度系统；
基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度系统，包括：
噪声检测模块，其被配置为：对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点；对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；
周期确定模块，其被配置为：基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；
能量调度模块，其被配置为：基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；所述不同模式，包括：工作模式或睡眠模式。
第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：
存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及
处理器，用于运行所述计算机可读指令，
其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述第一方面所述的方法。
第四方面，本发明还提供了一种存储介质，非暂时性地存储计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行第一方面所述方法的指令。
第五方面，本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行的时候用于实现上述第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明所述的方案基于真实设备平台证明了在无线供能通信网络中，其他节点的信道噪声在很多情况下都是不可忽略的。而后基于此设计了一个信道噪声检测扫描器，由此可知本方案是在考虑节点信道噪声的影响下执行的，这提高了方案的适用性和现实利用率。
2、本发明所述的方案引入AoI来度量传感数据的新鲜度，并提出了数据新鲜度的优化问题和解决方案，根据导出的信道噪声影响重新计算工作和睡眠周期的节点模式公式化方法将在给定约束条件下得到最小的平均AoI，利用此优化方法可以显著提高目标系统的实时性。
3、本发明所述的方案提出一种数据新鲜度感知的能量调度方案来明智地动态决策各个传感器节点的能量和时间分配，在考虑信道噪声的影响下优化传感器节点的工作时间和次序，以提高传感器节点的数据新鲜度和系统吞吐量。
4、本发明所述的方案应用在一个多节点WPCN测试平台，实验结果不仅验证了所提出方案的功能正确性，而且表明该方案的性能明显优于其他最新的现有的解决方案。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例一提供的WPCNs总体架构和系统模型图；
图2为本发明实施例一提供的基于WPCNs的数据新鲜度感知的动态能量调度方案流程图；
图3为本发明实施例一提供的验证多种情况下传感器节点之间信道噪声是不可忽略的网络拓扑部署图；
图4(a)～图4(d)为本发明实施例一提供的产生不可忽略的信道噪声影响的具体方位角范围实验结果图；
图5为本发明实施例一提供的AoI示意图；
图6为本发明实施例一提供的混合接入点(Hybrid Access Point,HAP)和传感器节点被标为端点(End Points,EPs)内部结构示意图；
图7为本发明实施例一提供的在不同传感器节点设置下的平均AoI性能提升效果图；
图8为本发明实施例一提供的在不同传感器节点数量下的平均AoI性能提升效果图；
图9为本发明实施例一提供的在不同传输功率下的平均AoI性能提升效果图；
图10为本发明实施例一提供的在不同传感器节点数量下的平均吞吐量性能提升效果图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本实施例所有数据的获取都在符合法律法规和用户同意的基础上，对数据的合法应用。
本发明证实了在许多情况下，由其他节点的磁场引起的信道噪声是显著的。因此，如何在更现实的场景下进行能源调度仍需要更多的研究。
近年来，WPCNs普遍部署在民用和军用基础设施(如办公楼、身体健康监测和交通系统)中，以密切监测关键物理参数。在这样的系统中，一个需要考虑的关键因素是如何保证所收集的传感器数据的新鲜度。为了定量评估数据新鲜度(Data Freshness)，引入了信息年龄(Age of Information,AoI)的概念，表征了来自传感器节点的状态更新与被监测物理实体的当前状态之间的接近程度。具体而言，实时数据的AoI测量了从上次状态更新到新更新生成所经过的时间，AoI值越小，表示实时数据的质量越好。
本发明探讨在WPCNs中，如何调度能量以优化数据新鲜度，其中一个或多个具有恒定电源的混合接入点(Multiple Hybrid Access Points,HAPs)向一组分布式传感器节点进行无线能量传输并接收状态更新(如图1所示)。同时为了提高解决方案的适用性和实际利用率，需要考虑目标系统中其他节点的信道噪声。
实施例一
本实施例提供了基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法；
如图2所示，基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法，包括：
S101：对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点；
对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；
S102：基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；
S103：基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；所述不同模式，包括：工作模式或睡眠模式。
数据新鲜度感知的动态能量调度方案是指基于传感器节点之间不可忽略的信道噪声所带来的影响，以提升数据新鲜度为目标而设计的一种数据新鲜度感知的动态能量调度方案。
进一步地，所述无线供能通信网络，包括：混合接入点(Hybrid Access Point,HAP)；
所述混合接入点，包括：能量发射器和数据接入点；
所述能量发射器，与若干个传感器节点连接，所述能量发射器用于向所有工作的传感器节点广播无线能量；
所述传感器节点，通过天线收集能量，并支持与混合接入点的通信；
所述数据接入点，通过串行通信将接收到的数据从传感器节点中继到PC端。
进一步地，S101：对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点；包括：
S101a1：将每个传感器节点与混合接入点进行连线；
S101a2：判断第一传感器节点与混合接入点的连线L1与第二传感器节点与混合接入点的连线L2之间的方位角是否超过设定阈值；如果未超过设定阈值，就进入S101a3；如果超过设定阈值，就表示不存在不可忽略的信道噪声；
S101a3：判断方位角范围内是否存在除了第一传感器节点和第二传感器节点以外的其他节点；如果存在其他节点，就进入S101a4；如果不存在其他节点进入S101a5；
S101a4：测量第一传感器节点，第二传感器节点和其他节点的输出功率；
如果第一传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第一传感器节点的输出功率；且，
第二传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第二传感器节点的输出功率；且，
其他节点的输出功率，小于无节点干扰时其他传感器节点的输出功率；
则将第一传感器节点，第二传感器节点和其他传感器节点，作为待调度的传感器节点。
S101a5：测量第一传感器节点和第二传感器节点的输出功率；
如果第一传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第一传感器节点的输出功率；且，第二传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第二传感器节点的输出功率；
则将第一传感器节点和第二传感器节点，作为待调度的传感器节点。
示例性地，S101a2，第一传感器节点与混合接入点的连线L1与第二传感器节点与混合接入点的连线L2之间的方位角获取步骤，具体为：
实验中的网络拓扑，如图3所示，设置三个传感器节点分别放置在距HAP不同的距离下(传感器节点被标为端点(End Points,EPs))，设置EP2和EP3距离HAP距离相同，以每次间隔3°的方式增加EP2与EP1之间的方位角范围，从0°至15°；
测量并比较不同距离，不同方位角情况下EP2和EP3的输出功率；
得到不同传感器之间产生不可忽略的信道噪声影响的具体方位角范围在0°到9°之间，实验结果，如图4(a)～图4(d)所示。
进一步地，所述S101：对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；其中，信道噪声产生的影响参数信息，包括：
节点标识符集合S、各个节点对应的充电时间集合SC、输出功率集合SP、以及无节点干扰时的充电时间集合OC。
示例性地，获取无线供能通信网络中待调度的传感器节点和相关的影响参数信息，具体为：
假设无线供能通信网络中有n个传感器节点(表示为集合Q＝{EP1,EP2,…,EPn})，依次对EPi执行方位角扫描，即扫描EPi的9°方位角之内是否存在其他节点；
对扫描得到的节点执行进一步的检测以提高扫描精度，即测量这些节点的输出功率是否小于无节点干扰时的输出功率；
记录下通过上述双重检测后得到的对EPi产生信道噪声影响的参数信息，包括节点标识符集合S、各个节点对应的充电时间集合SC、输出功率集合SP、以及无节点干扰时的充电时间集合OC；同理得到集合Q中所有节点的检测结果。
进一步地，所述S101：对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；其中，进行量化处理，量化得到的结果包括：传感器节点充满电后的总能量w、发送一个数据包所消耗的能量w1、发送一个数据包所用的时间t1、睡眠时的功率ps和充电时间c。
进一步地，所述S102：基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；具体包括：
S1021：针对每个待调度的传感器节点，构建最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件；
S1022：基于量化处理后的信道噪声，对最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件进行求解，得到最优工作周期和睡眠周期。
进一步地，所述S1021：针对每个待调度的传感器节点，构建最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件；具体包括：
信息年龄AoI度量了数据新鲜度水平。AoI示例如图5所示，有Δ(ti)＝ti-U(ti)。
AoIΔ(ti)表示在U(ti)时刻生成的数据包在ti时刻完成服务并被接收。
平均AoI是在时间间隔(0,T)内，锯齿状函数AoIΔ(ti)下的面积，因此
Figure BDA0003468811620000071
成立。
Xi是数据包在系统中等待的时间，Yi是接收两个连续数据包之间的时间间隔，那么有Δ(ti)＝i+i。
得到平均AoI公式：
Figure BDA0003468811620000072
Xi由网络负载决定，Yi由工作周期x，睡眠周期y和充电时间决定，且充电时间随着EP和HAP之间距离的增加呈指数增长。
在ti处的AoI值被概括如下：
Figure BDA0003468811620000073
其中，
Figure BDA0003468811620000074
Figure BDA0003468811620000075
表示重新计算后得到的最优工作周期，
Figure BDA0003468811620000076
表示重新计算后得到的最优睡眠周期；
根据以上量化结果和公式推导，导出目标函数，带约束条件的目标问题如下：
Figure BDA0003468811620000077
minimizez(x,y)
Figure BDA0003468811620000078
这是一个凸优化问题，由凸优化技术解决，在条件约束下，找到有且只有一个点
Figure BDA0003468811620000079
满足最小的平均AoI。
进一步地，所述S1022：基于量化处理后的信道噪声，对最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件进行求解，得到最优工作周期和睡眠周期；具体包括：
根据量化结果和平均AoI公式推导，得到关于最小化平均AoI的目标函数。
所述目标函数是一个凸优化问题，由凸优化技术解决，在条件约束下，找到有且只有一个最优工作周期和睡眠周期的点
Figure BDA0003468811620000081
满足最小的平均AoI(表示为z)。
进一步地，所述S103：基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；具体包括：
S1031：获取检测到k个待调度的传感器节点EPi的最优工作周期
Figure BDA0003468811620000082
和睡眠周期
Figure BDA0003468811620000083
S1032：通过贪心算法，求解在一个时间单位T内分配待调度的传感器节点的工作次序，将时间单元划分为k个子时间片
Figure BDA0003468811620000084
(让
Figure BDA0003468811620000085
)，分配给k个传感器节点；ni是计算得到的调度轮数；
S1033：待调度的传感器节点判断数据包的到达时间，是否在前一个数据包的工作周期内并且是否在子时间片内并非执行第一次调度，满足这两个条件时，传感器节点进入睡眠模式，睡眠周期为上一个传感器节点完成任务的周期
Figure BDA0003468811620000086
这样做的目的是等待EPi-1完成任务。然后，直到唤醒后，方可进入工作模式，工作周期为
Figure BDA0003468811620000087
而任一项条件不满足时，传感器节点无需等待任务执行即可直接进入工作模式；
S1034：判断传感器节点工作周期是否超过它的时间片，实际调度轮数是否超过理论情况下调度轮数，当都不超过时，传感器节点进入睡眠模式，直到时间段
Figure BDA0003468811620000088
后被唤醒，然后更新传感器节点的时间片和实际调度轮数。而当都超过时，表明传感器节点需要为下一次调度充电，因此重置子时间片。
上述提及的睡眠与唤醒操作通过配置看门狗计时器(Watchdog Timer,WDT)使能传感器节点从睡眠模式中被唤醒，ClrWdt()用于重置WDT以正常执行进入睡眠模式的后一条语句；
示例性地，所述S1034：判断EPi工作周期是否超过它的时间片τiT，实际调度轮数Ni(初始化值为0)是否超过理论情况下调度轮数
Figure BDA0003468811620000089
当都不超过时，EPi进入睡眠模式，直到
Figure BDA00034688116200000810
后被唤醒；
更新EPi的时间片
Figure BDA00034688116200000811
和实际调度轮数Ni＝i+1；
条件满足，即都超过时，表明EPi需要为下一次调度充电，因此重置τiT＝Ri。
本发明以真实设备部署的WPCN测试平台作为实例，在不同参数的设置下验证方案的正确性和有效性，包括以下步骤：
Step1：建立实验测试台，如图6所示，主要包含两个主要组件，即HAP和EPs。详细的，HAP包括一个915MHz RF能量发射器和一个数据接入点，该HAP设计用于向所有工作的EPs广播无线能量，并通过一个在2.4GHz频带上工作的MRF24J40MA收发器与它们通信。EPs可以通过天线收集能量并支持与HAP的通信，这是因为其也配备了MRF24J40MA收发器。数据接入点通过串行通信将接收到的数据从EPs中继到PC。在本发明的测试平台上，信息传输是在ISM 2.4GHz频带上执行的，能量传输是在ISM 915MHz频带上执行的。通过这种方式，系统可以向EPs提供能量，并在干扰最小的情况下与EPs同时通信。传感器节点主要由能量收集板，可选容量的电容器和传感板组成。详细的，能量收集板负责将接收到的RF能量转换为稳定的直流能量输出，并将其存储在电容器中，用来为传感板供电。本发明利用一个大容量电容器以便EPs在充满电后可以发送尽可能多的非重复数据包。传感板通过低压差线性稳压器提供稳定的3V电压用于通信，此外，传感板采用PIC24F16KA102作为微控制单元，MRF24J40MA作为RF收发器。
Step2：在WPCN测试平台上实施了基于无线供能通信网络的数据新鲜度感知的动态能量调度方案(简称为FAES)，并将其性能与以下三个方案进行比较：
(1)任务循环能量分配方案(简称为DCES)：该方法利用设备的内部同步时钟周期性地从睡眠模式切换到工作模式以进行信息传输和接收。
(2)被动能量分配方案(简称为PEAS)：该方法根据数据包传输状态决定何时切换到睡眠模式来调度活动。
(3)能量检测能量分配方案(简称为EDES)：该方法利用阈值来调度活动，当设备消耗的能量小于此阈值时，它将切换到睡眠模式。
Step3：在WPCN测试平台中，提供不同的传感器节点设置，比较本发明提供方案与另外三个方案的平均AoI比较，具体为：
在这组实验中，设置系统发射功率为3W，将两个EPs放置在不同位置，用(l1，l2，a)来表示这两个EPs距HAP的距离分别为l1和l2，这两个EPs的方位角差为a；
利用本发明S101检测这两个EPs是否需要执行调度，如果确认需要执行调度，记录下有关信道噪声影响的参数信息。以(0.3m，0.5m，3°)为例，其满足了9°方位角之内存在其他节点这个条件，然后测量这两个节点的输出功率，结果都小于无节点干扰时的输出功率，那么扫描结果判定为这两个节点需要执行调度。因此记录下两个节点标识符集合S＝{1，2}、对应的充电时间集合SC＝{1.8s，2.7s}、输出功率集合SP＝{2.95mw，6.75mw}、以及无节点干扰时的充电时间集合OC＝{0.96s，1.8s}。反之，以(0.7m，0.9m，12°)为例，首先第一个方位角的检测就无法通过，为了提高检测精度，进一步检测输出功率，检测结果判定这两个节点不需要执行调度。这意味着节点之间的信道噪声影响可以忽略不计，因此其本身就处于性能相对好的状态之中；
利用S102算出待调度的节点以最小平均AoI为目标时的最优工作周期和睡眠周期。以(0.3m，0.5m，3°)为例,首先量化信道噪声影响的参数信息，然后进行平均AoI公式推导，本发明得到的0.3m处传感器节点式子如下：
Figure BDA0003468811620000101
0.5m处传感器节点式子如下：
Figure BDA0003468811620000102
带有约束条件的目标函数为：
minimize(x,y)
Figure BDA0003468811620000103
结合MATLAB工具，本发明通过凸优化技术得到目标函数的解，结果为0.3m处传感器节点最优工作周期为72ms，最优睡眠周期为129.8ms。0.5m处传感器节点最优工作周期为72ms，最优睡眠周期为292.9ms；
加载S103的数据新鲜度感知的能量调度策略的算法实现，动态地确定这两个待调度的节点的能量和时间分配以决策进入工作模式或睡眠模式的时间和次序；
在数据接入点处记录每个传感器节点发送的数据包到达时间信息，数据包到达间隔时间信息，计算每个节点给定时间下的平均AoI。实验测试结果如下：
表1：在不同传感器节点设置下，本发明方案和三个最先进基准方案的平均AoI性能比较。
Figure BDA0003468811620000104
Figure BDA0003468811620000111
根据对以上实验数据的分析，为了清晰的展示，绘制了上表的可视化效果展示如图7所示。可以清楚地看到本发明所提出的方案的平均AoI始终优于三个最先进的基准方案。当EPs距离发射机近时，三个基准方案的平均AoI曲线相对稳定一致。这是因为此时充电时间间隔仅在毫秒到几秒之间，工作和睡眠周期分配的影响主导了平均AoI。因此，提出的能量调度方案与其他解决方案之间存在着鲜明的对比。随着距离的增加，充电时间将急剧增加，为了弥补这一点，最佳睡眠周期会有一个增加的趋势，最终将导致平均AoI发生显著跃变，并且四个平均AoI之间的差距扩大。此外，本发明所提出的方案的曲线上的最后一点显著减小，主要原因是这两个EPs相距很远，因此调度后的AoI平均下来将会降低。虽然此时的方位角设置对这两个EPs的性能影响最为严重，但与其他三种方案不同，这种降低正显示了所提出方案的显著优势。可以推断，所提出方案的平均AoI将在远距离网络中显示出更优越的性能。
Step4：在WPCN测试平台中，提供不同的传感器节点数目，比较本发明提供方案与另外三个方案的平均AoI比较，具体为：
在这组实验中，设置系统发射功率为3W，固定EPs部署设置，改变网络拓扑中节点数量，从2个增加到10个；
利用S101检测EPs是否需要执行调度，初始状态为两个节点，与Step3中检测方式相同。每增加一个新的节点，都要重新对网络拓扑中的每个节点执行扫描器检测，从而得到每个节点的检测结果和有关信道噪声影响的参数信息；
利用S102算出不同节点数量的网络拓扑中待调度的节点以最小平均AoI为目标时的最优工作周期和睡眠周期。
加载S103的数据新鲜度感知的能量调度策略的算法实现，动态地确定这些不同节点数量的网络拓扑中待调度的节点的能量和时间分配以决策进入工作模式或睡眠模式的时间和次序；
在数据接入点处记录每个传感器节点发送的数据包到达时间信息，数据包到达间隔时间信息，计算每个节点给定时间下的平均AoI。实验测试结果如下：
表2：在不同传感器节点数目下，本发明方案和三个最先进基准方案的平均AoI性能比较
Figure BDA0003468811620000112
Figure BDA0003468811620000121
根据对以上实验数据的分析，为了清晰的展示，绘制了上表的可视化效果展示如图8所示。可以清楚地看到本发明所提出的方案优于其他三个最先进的解决方案，相比之下此方案的平均AoI减少了53％。这三个基准方案的性能与其对应的工作和睡眠周期的比率密切相关。此外，值得注意的是，该图显示了EPs数量为6时会达到最佳AoI。这种现象主要源于这样一个事实，即网络中部署的EPs的平均AoI恰好达到了这种效果，而不是因为网络中节点数目设置的原因。
Step5：在WPCN测试平台中，提供不同的发射功率，比较本发明提供方案与另外三个方案的平均AoI比较，具体为：
在这组实验中，固定EPs部署设置，设置网络拓扑中节点数量为2，改变发射功率，从1W增加到5.5W；
利用S101检测EPs是否需要执行调度，由于设置了节点数量为2，所以与Step3中检测方式相同；
利用S102提供的节点模式公式化方法算出待调度的节点以最小平均AoI为目标时的最优工作周期和睡眠周期。需要注意的是发射功率以0.5W间隔增加，量化的实验参数需要注意更改；
加载S103的数据新鲜度感知的能量调度策略的算法实现，动态地确定这两个待调度的节点的能量和时间分配以决策进入工作模式或睡眠模式的时间和次序；
在数据接入点处记录每个传感器节点发送的数据包到达时间信息，数据包到达间隔时间信息，计算每个节点给定时间下的平均AoI。实验测试结果如下：
表3：在不同发射功率下，本发明方案和三个最先进基准方案的平均AoI性能比较
Figure BDA0003468811620000122
Figure BDA0003468811620000131
根据对以上实验数据的分析，为了清晰的展示，绘制了上表的可视化效果展示如图9所示。可以清楚地看到本发明所提出的方案仍然表现最佳。随着发射功率的增加，三个基准解决方案逐渐拟合成一条直线，这是因为这三种方案在充电时间减少到一个类似的小值后达到了它们可以达到的最小平均AoI。相反，可以看到在重新计算导出的最优工作和睡眠周期后执行的能量调度可以进一步显著降低平均AoI，这证明了所提出的方案充分利用了系统的发射功率。
Step6：在WPCN测试平台中，提供不同的传感器节点数目，比较本发明提供方案与另外三个方案的平均吞吐量比较，具体为：
在这组实验中，设置系统发射功率为3W，固定EPs部署设置，改变网络拓扑中节点数量，从2个增加到10个；
利用S101检测EPs是否需要执行调度，初始状态为两个节点，与Step3中检测方式相同。每增加一个新的节点，都要重新对网络拓扑中的每个节点执行扫描器检测，从而得到每个节点的检测结果和有关信道噪声影响的参数信息；
利用S102算出不同节点数量的网络拓扑中待调度的节点以最小平均AoI为目标时的最优工作周期和睡眠周期。
加载S103提供的数据新鲜度感知的能量调度策略的算法实现，动态地确定这些不同节点数量的网络拓扑中待调度的节点的能量和时间分配以决策进入工作模式或睡眠模式的时间和次序；
在数据接入点处记录每个传感器节点发送的数据包到达时间信息，数据包数量信息，计算每个节点给定时间下的平均吞吐量。实验测试结果如下：
表4：在不同传感器节点数目下，本发明方案和三个最先进基准方案的平均吞吐量性能比较
节点数目 FAES(pcs/s) DCES(pcs/s) PEAS(pcs/s) EDES(pcs/s)
2 0.3292 0.4958 0.1208 0.4583
3 1.4611 0.6611 0.1333 0.7611
4 1.45 0.7292 0.1375 0.85
5 1.35 0.7467 0.14 0.8867
6 1.1833 0.7194 0.1403 0.8222
7 1.0298 0.6667 0.1357 0.7405
8 0.9146 0.6198 0.1313 0.6792
9 0.8741 0.6426 0.1333 0.6963
10 0.7942 0.5892 0.13 0.6383
根据对以上实验数据的分析，为了清晰的展示，绘制了上表的可视化效果展示如图10所示。在大多数情况下，本发明所提出的方案的吞吐量优于其他三个基准解决方案，并且性能平均提升了2.61倍。可以观察到，随着EPs数量的增加，柱状的整体高度逐渐降低，这是因为新的EPs部署在远处。最重要的一点是，提出的方案成功地缓解了在其它三种方案中显露的无法同时实现令人满意的AoI和吞吐量的问题。
综上所述，本发明提供的基于无线供能通信网络的数据新鲜度感知的动态能量调度方案不仅在不同参数(节点设置，节点数目，发射功率)的设置下都有着区别于最先进方案的显著优越的AoI性能，而且有着附带的可观的吞吐量效益。
实施例二
本实施例提供了基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度系统，包括：
基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度系统，包括：
噪声检测模块，其被配置为：对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点；对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；
周期确定模块，其被配置为：基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；
能量调度模块，其被配置为：基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；所述不同模式，包括：工作模式或睡眠模式。
此处需要说明的是，上述信道噪声扫描模块模块、节点模式公式化模块和新鲜度感知的能量调度模块对应于实施例一中的步骤S101至S103，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分可以参见其他实施例的相关描述。
所提出的系统，可以通过其他的方式实现。例如以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时，可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
实施例三
本实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述实施例一所述的方法。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
实施例四
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一所述的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法，其特征是，包括：
对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点；包括：
(1)：将每个传感器节点与混合接入点进行连线；
(2)：判断第一传感器节点与混合接入点的连线L1与第二传感器节点与混合接入点的连线L2之间的方位角是否超过设定阈值；如果未超过设定阈值，就进入(3)；如果超过设定阈值，就表示不存在不可忽略的信道噪声；
(3)：判断方位角范围内是否存在除了第一传感器节点和第二传感器节点以外的其他节点；如果存在其他节点，就进入(4)；如果不存在其他节点进入(5)；
(4)：测量第一传感器节点，第二传感器节点和其他节点的输出功率；
如果第一传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第一传感器节点的输出功率；且，
第二传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第二传感器节点的输出功率；且，
其他节点的输出功率，小于无节点干扰时其他传感器节点的输出功率；
则将第一传感器节点，第二传感器节点和其他传感器节点，作为待调度的传感器节点；
(5)：测量第一传感器节点和第二传感器节点的输出功率；
如果第一传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第一传感器节点的输出功率；且，
第二传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第二传感器节点的输出功率；
则将第一传感器节点和第二传感器节点，作为待调度的传感器节点；
对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；其中，信道噪声产生的影响参数信息，包括：
节点标识符集合S、各个节点对应的充电时间集合SC、输出功率集合SP、以及无节点干扰时的充电时间集合OC；
基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；具体包括：
针对每个待调度的传感器节点，构建最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件；
基于量化处理后的信道噪声，对最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件进行求解，得到最优工作周期和睡眠周期；
基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；所述不同模式，包括：工作模式或睡眠模式；具体包括：
(31)：获取检测到k个待调度的传感器节点EPi的最优工作周期和睡眠周期；
(32)：通过贪心算法，求解在一个时间单位T内分配待调度的传感器节点的工作次序，将时间单元划分为k个子时间片，分配给k个传感器节点；
(33)：待调度的传感器节点判断数据包的到达时间，是否在前一个数据包的工作周期内并且是否在子时间片内并非执行第一次调度，满足这两个条件时，传感器节点进入睡眠模式，睡眠周期为上一个传感器节点完成任务的周期
Figure FDA0003828427220000021
这样做的目的是等待EPi-1完成任务；然后，直到唤醒后，方可进入工作模式，工作周期为
Figure FDA0003828427220000022
而任一项条件不满足时，传感器节点无需等待任务执行即可直接进入工作模式；
(34)：判断传感器节点工作周期是否超过它的时间片，实际调度轮数是否超过理论情况下调度轮数，当都不超过时，传感器节点进入睡眠模式，直到时间段
Figure FDA0003828427220000023
后被唤醒，所述
Figure FDA0003828427220000024
表示重新计算后得到的最优睡眠周期，然后更新传感器节点的时间片和实际调度轮数；而当都超过时，表明传感器节点需要为下一次调度充电，因此重置子时间片。
2.如权利要求1所述的基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法，其特征是，所述无线供能通信网络，包括：混合接入点；
所述混合接入点，包括：能量发射器和数据接入点；
所述能量发射器，与若干个传感器节点连接，所述能量发射器用于向所有工
作的传感器节点广播无线能量；
所述传感器节点，通过天线收集能量，并支持与混合接入点的通信；
所述数据接入点，通过串行通信将接收到的数据从传感器节点中继到PC端。
3.如权利要求1所述的基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度方法，其特征是，
对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；其中，进行量化处理，量化得到的结果包括：传感器节点充满电后的总能量w、发送一个数据包所消耗的能量w1、发送一个数据包所用的时间t1、睡眠时的功率ps和充电时间c。
4.基于新鲜度感知的无线供能通信网络能量调度系统，其特征是，包括：
噪声检测模块，其被配置为：对无线供能通信网络不同传感器节点之间的信道噪声进行检测，将存在不可忽略的信道噪声的传感器节点作为待调度的传感器节点包括：
(1)：将每个传感器节点与混合接入点进行连线；
(2)：判断第一传感器节点与混合接入点的连线L1与第二传感器节点与混合接入点的连线L2之间的方位角是否超过设定阈值；如果未超过设定阈值，就进入(3)；如果超过设定阈值，就表示不存在不可忽略的信道噪声；
(3)：判断方位角范围内是否存在除了第一传感器节点和第二传感器节点以外的其他节点；如果存在其他节点，就进入(4)；如果不存在其他节点进入(5)；
(4)：测量第一传感器节点，第二传感器节点和其他节点的输出功率；
如果第一传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第一传感器节点的输出功率；且，
第二传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第二传感器节点的输出功率；且，
其他节点的输出功率，小于无节点干扰时其他传感器节点的输出功率；
则将第一传感器节点，第二传感器节点和其他传感器节点，作为待调度的传感器节点；
(5)：测量第一传感器节点和第二传感器节点的输出功率；
如果第一传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第一传感器节点的输出功率；且，
第二传感器节点的输出功率，小于无节点干扰时第二传感器节点的输出功率；
则将第一传感器节点和第二传感器节点，作为待调度的传感器节点；
对待调度的传感器节点，记录信道噪声产生的影响参数信息，将信道噪声影响参数进行量化处理；其中，信道噪声产生的影响参数信息，包括：
节点标识符集合S、各个节点对应的充电时间集合SC、输出功率集合SP、以及无节点干扰时的充电时间集合OC；
周期确定模块，其被配置为：基于量化处理后的信道噪声，确定每个待调度的传感器节点在最优平均信息年龄情况下的工作周期和睡眠周期；具体包括：
针对每个待调度的传感器节点，构建最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件；
基于量化处理后的信道噪声，对最小化平均信息年龄的目标函数和约束条件进行求解，得到最优工作周期和睡眠周期；
能量调度模块，其被配置为：基于每个待调度的传感器节点的工作周期和睡眠周期，对待调度的传感器节点进行能量调度，确定每个待调度的传感器节点的能量和时间分配，控制每个待调度的传感器节点进入不同模式的时间和次序；所述不同模式，包括：工作模式或睡眠模式；具体包括：
(31)：获取检测到k个待调度的传感器节点EPi的最优工作周期和睡眠周期；
(32)：通过贪心算法，求解在一个时间单位T内分配待调度的传感器节点的工作次序，将时间单元划分为k个子时间片，分配给k个传感器节点；
(33)：待调度的传感器节点判断数据包的到达时间，是否在前一个数据包的工作周期内并且是否在子时间片内并非执行第一次调度，满足这两个条件时，传感器节点进入睡眠模式，睡眠周期为上一个传感器节点完成任务的周期
Figure FDA0003828427220000041
这样做的目的是等待EPi-1完成任务；然后，直到唤醒后，方可进入工作模式，工作周期为
Figure FDA0003828427220000042
而任一项条件不满足时，传感器节点无需等待任务执行即可直接进入工作模式；
(34)：判断传感器节点工作周期是否超过它的时间片，实际调度轮数是否超过理论情况下调度轮数，当都不超过时，传感器节点进入睡眠模式，直到时间段
Figure FDA0003828427220000043
后被唤醒，所述
Figure FDA0003828427220000044
表示重新计算后得到的最优睡眠周期，然后更新传感器节点的时间片和实际调度轮数；而当都超过时，表明传感器节点需要为下一次调度充电，因此重置子时间片。
5.一种电子设备，其特征是，包括：
存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及
处理器，用于运行所述计算机可读指令，
其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述权利要求1-3任一项所述的方法。
6.一种存储介质，其特征是，非暂时性地存储计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行权利要求1-3任一项所述方法的指令。
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