CN114666013A - 一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，采用传感器、中继和服务器端两段三点架构，多个传感器每个都具有独立的检测与发送能力，将数据经过中继转发至服务器端进行接收。本发明提供的乘积编码与发送方法利用了乘积编码可以单独解码合并解码的两次解码特性，让中继对单个数据进行直接转发后，再对多个数据进行乘积编码并转发编码冗余，使得服务器端能够先后进行两次解码，降低了处理延时，提升了物联网状态更新系统的信息新鲜度性能。

Description

一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送 方法

技术领域

本发明涉及一种乘积编包的编码技术，特别是涉及物联网状态更新系统下的低信息新鲜度短包通信编码方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

一、信息新鲜度

实现物联网等新一代移动通信应用时，信息新鲜度是十分重要的关键性能指标。一方面，新鲜准确的信息可以有效地帮助决策端快速准确地响应远程监视。未来的物联网应用的领域将会十分广泛，许多领域如无人驾驶汽车和智能医疗等涉及到人的生命财产安全的都会对信息新鲜度有极高的要求，因而获得较低的信息新鲜度也就成了实现这些应用的关键所在。

信息新鲜度的基本定义是自最近一次接收更新的时间戳记起经过的时间。与目前较常用于评估信道状态的参量如延迟、吞吐量等等侧重于发送端不同，信息新鲜度关注于接收端接收的信息的新鲜程度。

假设第i个更新是在时刻t_i生成的，并且在时刻t_i’被目标接收到。设系统的起始观察时间为t＝0，此时队列为空，且此时接收端处的信息新鲜度的值为Δ(0)＝Δ0。对于任意的时刻t，最后收到的状态更新的角标表示为：

N(t)＝max{i|t′_i≤t},

而最近一次收到的更新数据的时间戳可以表示为：

U(t)＝t_N(t).

因此，U(t)就是最新的数据更新的生成时刻。信息新鲜度的定义如下所示：

定义一(信息新鲜度--AoI):目的地处源的信息新鲜度定义为随机过程：

Δ(t)＝t-U(t)

此处U(t)为最近一次收到的更新数据的时间戳。显然，Δ(t)是时刻t的瞬时信息新鲜度。在时间间隔(0,T)中观察信息新鲜度，可以引入以下定义：

定义二(平均信息新鲜度—平均AoI):在时间间隔(0,T)中，实时状态更新系统的平均信息新鲜度为

如图1所示，ΔT可以被看作是时间间隔(0,T)中Δ(t)曲线下的面积的平均值。当T→∞时，可得：

二、乘积编码

乘积编码是并行级联编码，其解码过程可以很容易地并行化。现有的研究已经可以使用两次系统极化码进行乘积编码，其具有良好的纠错性能。

乘积码具体的编解码过程如下：

给定两个系统线性分组码C_r和C_c,它们的码长和维数分别为(N_r,K_r)和(N_c,K_c)。利用乘积编码构造一个码字P＝C_c×C_r，它的码长为N＝N_rN_c，维数为K＝K_rK_c。从包含K个信息位的K_c×K_r矩阵U开始执行编码。行最初使用C_r独立编码，然后生成的K_c×N_r矩阵U_r的列使用C_c进行编码。结果是N_c×N_r码字矩阵X，其中行是码C_r的码字，列是码C_c的码字。值得注意的是，颠倒编码顺序并不会改变得到的码字矩阵。该编码过程在数学上可以描述为

其中G_r和G_c分别是代码C_r和C_c的生成矩阵。P的生成矩阵可以通过两个分量代码的生成矩阵的Kronecker积计算为

通过在两个解码器之间交换信息的同时顺序地解码行和列分量代码来执行解码。由于行(列)之间没有直接交换信息，因此可以同时执行行(列)组件代码解码。软输入/软输出算法可以通过交换软信息来提高解码性能。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于物联网多传感器状态更新系统的传输与编码方法，以提高该系统下的信息新鲜度指标的性能。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

检测端按每M(设M可整除N)个传感器分为一组，共分为N/M组，记组号为g＝1,2,…,N/M。检测端以时分的方式依次执行第g组(g＝1,2,…,N/M)组内M个传感器状态更新、数据编码和向中继的传输，以及中继对接收到的组内M个传感器数据的乘积编包和向服务器端的传输。

对于第g组(g＝1,2,…,N/M)，组内的M个传感器状态更新，编码传输和中继编包传输也采用时分复用方式，即当检测端该组中的一个传感器在状态更新、编码和发送数据给中继时，该传感器占有系统全部频带资源，其他传感器和中继均进行等待，不进行发送；当中继在发送编包数据给服务器端时，中继占有全部频带资源，检测端的所有传感器均进行等待，不进行发送。

检测端与中继、中继与服务器端之间的传输信道均为AWGN信道。各检测端发送数据到中继的接收信噪比为SNR₁，中继发送数据到服务器端的接收信噪比为SNR₂。中继接收各检测端发送数据的误包率为PER₁，服务器端接收中继转发单个终端编码数据的误包率为PER₂，服务器端接收中继的M个检测端数据整体编包的误包率为PER₃。

第g组(g＝1,2,…,N/M)组内M个传感器的数据更新编码传输和中继对M个传感器数据的编包处理传输具体步骤如下，假定从该组第i＝1个传感器开始检测：

步骤A，第g组的第i个传感器进行检测，得到一个长度为L₁的状态更新数据。传感器将该数据以达到或接近有限长度编码极限误包率公式的编码方式(例如：极化码，咬尾卷积码，BCH码等)进行编码得到长度为m₁的码字m_i1，其中有限长度编码极限误包率公式为：

其中p_packet为误包率，此处设定p_packet＝PER₁；P为信噪比，此处设定P＝SNR₁；L为信息位长度，此处设定L＝L₁；T为包长，此处取T＝m₁。随后传感器将长度为m₁的终端编码m_i1发送至中继。

步骤B，中继在接收到终端编码m_i1经过信道的接收信号y_i1后进行解码以(1-PER₁)的概率恢复出长度为L₁的第g组第i个终端状态更新数据。随后中继将该数据继续以达到或接近有限长度编码极限误包率公式的编码方式进行编码，得到长度为m₂的码字m_i2。其中p_packet＝PER₂；P＝SNR₂；T＝m₂。中继将该终端的编码数据m_i2发送到服务器端，同时也将m_i2保存在中继缓存中。

步骤C，服务器端接收到中继转发的第g组中第i个终端编码m_i2经过信道的接收信号y_i2后进行解码，以(1-PER₂)的概率恢复成第i个终端的状态更新数据,同时也将y_i2存在服务器端的缓存。

步骤D，若i<M，则对第g组传感器的处理序号i＝i+1跳转执行步骤A，否则执行步骤E。

步骤E，此时中继端的寄存器中存有M’(M’<＝M)个编码数据(m₁₂、m₂₂、m₃₂…、m_M’2)，中继将这M’个编码数据按行存储，并以达到或接近有限长度编码极限误包率公式的编码方式进行列向编码，得到一个系统形式的乘积码长度为m₃的码字m_s,其中p_packet＝PER₃；P＝SNR₂；L＝M’*L₁；T＝m₃。随后中继将长度为m₃的乘积编码在原M’行数据后新增长度为m₄＝m₃-m₂*M’冗余数据m_k，以长度为m₂的数据块逐行经过信道发送给服务器端。该乘积编码码字m_s结构如图2所示，根据乘积编码规则，其中新增编码数据长度m₄为m₂的整数倍，新增数据共按行发送m₄/m₂次。

步骤F，此时服务器端的缓存中存有前M’个编码的接收信号(y₁₂、y₂₂、y₃₂…、m_M’2)，服务器端在收到后续长度为m₄的冗余信号y_k后，将(y₁₂、y₂₂、y₃₂…、y_M’2，y_k)进行联合解码，得到M”(M”≤M’)个状态更新数据。随后中继和服务器端将寄存器清空。

步骤G，将第g＝1,2,…,N/M组依次循环进行步骤A～F，即实现本状态更新系统的编码与发送。

附图说明

图1为信息新鲜度变化示意图；

图2乘积编码m_s的矩阵示意图；

图3为系统流程图，其中S_g,i表示第g组中的第i个传感器；

图4为本方案时分传输示意图；

图5为信息新鲜度计算情况1示意图；

图6为信息新鲜度计算情况2示意图；

图7为信息新鲜度计算情况3示意图；

图8为信息新鲜度计算情况4示意图；

图9为仿真结果示意图；

图10为仿真结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做更进一步的解释。

一、模型分析：

本发明提供的乘积编码与发送方法利用了乘积编码可以单独解码合并解码的两次解码特性，让中继对单个数据进行直接转发后，再对多个数据进行乘积编码并转发编码冗余，使得服务器端能够先后进行两次解码，降低了处理延时，提升了物联网状态更新系统的信息新鲜度性能。以下是该系统的信息新鲜度指标推导：

图4为分组传输的示意图，t₁为检测端将终端编码发送至中继所用时间，t₂为中继将单个终端编码数据发送至接收端所用时间。T₁为终端编码传输的总用时。T₂为中继节点将M个终端的整体编码的冗余部分发送至接收端所用时间。T₃为其他分组传输的总用时。

t_s＝t₁+t₂ (1.1)

T₁＝M×t_s (1.2)

二、AoI分析：

1.AoI分块分析：

对于一次从检测端发出的状态更新，接收端共能进行两次接收与译码，分别是：

1)接收端收到中继转发的终端编码

2)接收端收到中继转发的M个终端的整体编码

因为每次成功译码都会使AoI的值重置，所以该模型的AoI分析可根据两次成功译码之间的情形共可分为四种情况讨论：

1)终端编码成功译码，终端编码成功译码

该情形下的信息新鲜度变化如图5示，由此可得阴影部分面积为：

S_阴影1＝t_s*n*(T₁+T₂+T₃)+0.5*(n*(T₁+T₂+T₃))² (2.1)

底边长为：

l_底边1＝n*(T₁+T₂+T₃) (2.2)

其中n为终端编码、M个终端的整体编码均未能成功译码的次数加1，下文中n的意义相同。

2)终端编码成功译码，M个终端的整体编码成功译码

该情形下的信息新鲜度变化如图6示，阴影部分面积为：

S_阴影2＝t_s*(n(T₁+T₂+T₃)-(T₃+kt_s))+0.5*(n(T₁+T₂+T₃)-(T₃+kt_s))²

(2.3)

底边长为：

l_底边2＝n(T₁+T₂+T₃)-(T₃+kt_s) (2.4)

3)M个终端的整体编码成功译码，终端编码成功译码

该情形下的信息新鲜度变化如图7示，阴影部分面积为：

S_阴影3＝(T₁+T₂-(k-1)t_s)*(n(T₁+T₂+T₃)+(kt_s-T₁-T₂))

+0.5*(n(T₁+T₂+T₃)+(kt_s-T₁-T₂))² (2.5)

底边长为：

l_底边3＝n(T₁+T₂+T₃)+(kt_s-T₁-T₂) (2.6)

4)M个终端的整体编码成功译码，M个终端的整体编码成功译码

该情形下的信息新鲜度变化如图8示，阴影部分面积为：

S_阴影4＝(T₁+T₂-(k-1)t_s)*(n(T₁+T₂+T₃))

+0.5*(n(T₁+T₂+T₃))² (2.7)

底边长为：

l_底边4＝n(T₁+T₂+T₃) (2.8)

5)四种情况概率分布：

设四种情况的分布概率分别为q₁、q₂、q₃、q₄。设终端编码成功译码的概率为p₁,M

个终端的整体编码成功译码的概率为p₂。设检测端到中继的误包率为PER₁，中继到接收端M个终端的整体编码的误包率为PER₂，中继到接收端M个终端的整体编码的误包率为PER₃。

p₁＝(1-PER₁)*(1-PER₃) (2.9)

p₂＝(1-PER₁)*(1-PER₂) (2.10)

由四种情况的相互关系可得下列四个方程：

由2.11-2.14解得：

n的期望与二阶矩为：

2.平均AoI计算

第k个检测器的平均AoI计算如下：

其中：

E{S_阴影1}＝t_s*E{n}*(T₁+T₂+T₃)+0.5*E{n²}*(T₁+T₂+T₃)²

E{S_阴影2}＝0.5[E{n²}*(T₁+T₂+T₃)²+(T₃+kt_s)²-2E{n}*(T₁+T₂+T₃)*(T₃+kt_s)]+t_s*(E{n}*(T₁+T₂+T₃)-(T₃+kt_s))

E{S_阴影3}＝0.5[E{n²}*(T₁+T₂+T₃)²+(kt_s-T₁-T₂)²+2E{n}*(T₁+T₂+T₃)*(kt_s-T₁-T₂)]+(T₁+T₂-(k-1)t_s)*(E{n}(T₁+T₂+T₃)+(kt_s-T₁-T₂))

E{S_阴影4}＝(T₁+T₂-(k-1)t_s)*E{n}*(T₁+T₂+T₃)+0.5*E{n²}*(T₁+T₂+T₃)²E{l_底边1}＝E{n}*(T₁+T₂+T₃)

E{l_底边2}＝E{n}*(T₁+T₂+T₃)-(T₃+kt_s)

E{l_底边3}＝E{n}(T₁+T₂+T₃)+(kt_s-T₁-T₂)

E{l_底边4}＝E{n}*(T₁+T₂+T₃)

故系统的平均AoI为：

三、仿真分析

接下来针对本发明所设计的基于最小化均方误差准则的上行多用户MIMO预编码方法，结合仿真进行说明如下：

仿真示例一：仿真条件如下表1所示：

表1仿真条件

图9所示给出了基于以上条件，使用与不使用乘积编包时信息新鲜度与状态更新数据长度关系的性能仿真对比。其中为了控制变量，服务器接收中继终端编码的误包率PER₂通过有限长度编码极限误包率公式推出，此处设定p_packet＝PER₂；P＝SNR₂；T＝m₂；L为信息位长度；并且

可以发现使用乘积编包后信息新鲜度性能有显著下降，最大处降低约1000，可见使用乘积编包发送方法的优越性。

仿真示例二：仿真条件如下表2所示：

表2仿真条件

图10所示给出了基于以上条件，使用与不使用乘积编包时信息新鲜度与状态更新数据长度关系的性能仿真对比。其中为了控制变量，服务器接收中继终端编码的误包率PER₂通过有限长度编码极限误包率公式推出，此处设定p_packet＝PER₂；P＝SNR₂；T＝m₂；L为信息位长度；并且

可以发现使用乘积编包后信息新鲜度性能有显著下降，最大处降低约1000，可见使用乘积编包发送方法的优越性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，所述的状态更新系统由N个传感器组成的检测端、一个中继和一个服务器端组成，其乘积编包发送方法的特征在于：

检测端按每M个传感器分为一组，M可整除N，共分为N/M组，记组号为g＝1,2,…,N/M；

各检测端发送数据到中继的接收信噪比为SNR₁，中继发送数据到服务器端的接收信噪比为SNR₂；中继接收各检测端发送数据的误包率为PER₁，服务器端接收中继转发单个终端编码数据的误包率为PER₂，服务器端接收中继的M个检测端数据整体编包的误包率为PER₃；

第g组组内M个传感器的数据更新编码传输和中继对M个传感器数据的编包处理传输具体步骤如下，假定从该组第i＝1个传感器开始检测：

步骤A，第g组的第i个传感器进行检测，得到一个长度为L₁的状态更新数据；传感器将该数据以达到或接近有限长度编码极限误包率公式的编码方式进行编码，此处设定p_packet＝PER₁，P＝SNR₁，L＝L₁，T＝m₁，得到长度为m₁的码字m_i1；

随后传感器将长度为m₁的终端编码m_i1发送至中继；

步骤B，中继在接收到终端编码m_i1经过信道的接收信号y_i1后进行解码以(1-PER₁)的概率恢复出长度为L₁的第g组第i个终端状态更新数据；随后中继将该数据继续以达到或接近有限长度编码极限误包率公式的编码方式进行编码，得到长度为m₂的码字m_i2；其中p_packet＝PER₂；P＝SNR₂；T＝m₂；中继将该终端的编码数据m_i2发送到服务器端，同时也将m_i2保存在中继缓存中；

步骤C，服务器端接收到中继转发的第g组中第i个终端编码m_i2经过信道的接收信号y_i2后进行解码，以(1-PER₂)的概率恢复成第i个终端的状态更新数据，同时也将y_i2存在服务器端的缓存；

步骤D，若i<M，则对第g组传感器的处理序号i＝i+1跳转执行步骤A，否则执行步骤E；

步骤E，此时中继端的寄存器中存有M’个编码数据m₁₂、m₂₂、m₃₂…、m_M’2，中继将这M’个编码数据按行存储，M’<＝M，并以达到或接近有限长度编码极限误包率公式的编码方式进行列向编码，得到一个系统形式的乘积码长度为m₃的码字m_s，其中p_packet＝PER₃；P＝SNR₂；L＝M’*L₁；T＝m₃；随后中继将长度为m₃的乘积编码在原M’行数据后新增长度为m₄＝m₃-m₂*M’冗余数据m_k，以长度为m₂的数据块逐行经过信道发送给服务器端；根据乘积编码规则，其中新增编码数据长度m₄为m₂的整数倍，新增数据块共按行发送m₄/m₂次；

步骤F，此时服务器端的缓存中存有前M’个编码的接收信号y₁₂、y₂₂、y₃₂…、m_M’2，服务器端在收到后续长度为m₄的冗余信号y_k后，将y₁₂、y₂₂、y₃₂…、y_M’2，y_k进行联合解码，得到M”个状态更新数据；随后中继和服务器端将寄存器清空，M”<＝M’；

步骤G，将第g＝1,2,…,N/M组依次循环进行步骤A～F，即实现本状态更新系统的编码与发送。

2.根据权利要求1所述的一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，其特征在于，检测端以时分的方式依次执行第g组内M个传感器状态更新、数据编码和向中继的传输，以及中继对接收到的组内M个传感器数据的乘积编包和向服务器端的传输。

3.根据权利要求1所述的一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，其特征在于，对于第g组内的M个传感器状态更新，编码传输和中继编包传输采用时分复用方式，即当检测端该组中的一个传感器在状态更新、编码和发送数据给中继时，该传感器占有系统全部频带资源，其他传感器和中继均进行等待，不进行发送；当中继在发送编包数据给服务器端时，中继占有全部频带资源，检测端的所有传感器均进行等待，不进行发送。

4.根据权利要求1所述的一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，其特征在于，检测端与中继、中继与服务器端之间的传输信道均为AWGN信道。

5.根据权利要求1所述的一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，其特征在于，所述有限长度编码极限误包率公式为：

其中p_packet为误包率；P为信噪比；L为信息位长度；T为包长。

6.根据权利要求1所述的一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，其特征在于，所述编码方式为极化码，咬尾卷积码或BCH码。

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