基于组合预测的自适应机会协作控制方法
【专利摘要】一种基于组合预测的自适应机会协作控制方法，属于无线通信传输控制【技术领域】。根据不同的感知决策级别定义不同的控制事件序列，判断分析其随机性特征，结合预测请求和感知需求通过加权移动平均法和指数平滑法的组合预测选择最佳预测值；发送端节点根据感知级别和预测值确定最佳机会协作控制方案；协作节点根据发送端节点确定的感知决策级别，判断是否适合继续加入机会协作过程，如果相应状态参数低于门限值则向发送端节点反馈，重新建立机会协作传输控制过程，机会式地建立多样化自适应中继协作传输路径。优点：能实时感知无线传感器网络状态，充分考虑网络状态的变化，自适应建立具有高可靠性、实时性、高带宽和低能耗的机会协作传输控制系统。
【专利说明】基于组合预测的自适应机会协作控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线通信传输控制【技术领域】，涉及一种基于组合预测的自适应机会协 作控制方法，具体涉及一种适用于无线传感器网络的基于多级感知组合预测的自适应机会 协作控制方法。
【背景技术】
[0002] 协作通信技术，是一种使得仅有单天线的移动终端也可以实现空间分集的新技 术。它通过系统中各个用户帮助其伙伴用户传输信息，共享彼此的天线和空间信道资源， 构成虚拟ΜΙΜΟ (英文全称为：Multiple Input Multiple Output,中文名称为：多输入多输 出）系统，从而获得空间分集增益。而在无线传感器网络中，每个节点的传输功率受电池能 量有限的约束，难以进行有效的长距离通信。利用协作通信技术，可以将多个传感器节点构 成虚拟天线阵列，通过多节点间的协作在多径衰落环境中进行可靠通信，降低由信号衰落 造成的误码引起的重传，提高节点能量的利用率，克服传感器节点能量受限的弱点。
[0003] 无线传感器网络中的协作通信相对于传统的直接传输方式有其特殊性，主要表现 为：其一，无线传感器网络依靠部署的高密度节点之间的协同合作方式实施数据感知、收集 以及处理，然而在协作传输过程中必须考虑传感器节点自身体积、能量、数据存储与处理能 力以及通信带宽等限制因数；其二，在无线传感器网络中，协作通信通过共享节点资源可以 有效提高系统资源利用率和改善网络性能，然而何时开始协作通信、选择哪些节点加入协 作过程、如何建立协作传输控制机制等问题是无线传感器网络协作通信的关键；其三，影响 传感器节点状态的因素主要包括发射功率、信道质量、距离、活动概率等，而传感器节点状 态又会直接影响协作通信性能，例如某节点发射功率较强可能导致能量耗尽，使其活动概 率下降，而无法继续作为协作节点进行协作传输，此时需要考虑重建协作传输过程，同时， 如果能够预测影响传感器状态的因素将对于建立协作传输提供重要依据，因此无线传感器 网络需要具备自适应机会协作传输控制功能；其四，机会协作方式中，探讨如何有效降低无 线传感器网络中每个终端设备的能耗、改善系统吞吐率和传输时延，同时提供高可靠性、满 足多样性服务质量藉以保障需求，成为无线传感器网络协作通信研究领域亟待解决的关键 问题之一。
[0004] 综上所述，由于传感器节点自身物理和电气属性的限制以及无线传感器网络动态 拓扑等的特殊性，使用直接传输或固定协作传输的控制方法，会难以满足实际应用业务和 多样性服务质量的保障需求。因此，提出一种基于多级感知预测的自适应机会协作控制方 法，既紧跟无线传感器网络未来发展趋势，又可以根据实际状态自适应建立最佳机会协作 传输控制方案。鉴于此，本 申请人:作了有益的设计，下面将要介绍的技术方案便是在这种背 景下产生的。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提供一种基于组合预测的自适应机会协作控制方法，通过多级 感知的组合预测，能实时感知无线传感器网络状态，协作节点自适应地建立机会协作传输， 建立多样化自适应中断协作传输路径，使无线传感器网络在满足多样性服务质量保障需求 的同时，提高了可靠性和实时性。
[0006] 本发明的目的是这样来达到的，一种基于组合预测的自适应机会协作控制方法， 其特征在于，包括如下步骤：
[0007] S01)发送端节点根据传感器节点物理和电气属性获取发射信号的能量E、节点近 地参考距离屯、发射信号速度R Mdi。、误码率Pb、噪声带宽^以及高斯白噪声方差σ2,并得 出信噪比SNR和中断概率;
[0008] S02)结合步骤SOI)中得到的信噪比SNR和中断概率，分别建立用于分析活动 概率ΑΡ门限值的函数ΤΗΑ(ΑΡ)、用于分析距离D门限值的函数THA(D)，用于分析发射功率 TP门限值的函数THA(TP)以及用于分析协作节点个数Μ门限值的函数THA(M);
[0009] S03)将发送端节点网络状态定义为包括活动概率集合APs、距离集合Ds、发射功 率集合TPs以及节点个数集合Ms，并发射该状态信号序列；
[0010] S04)进入I级感知决策，定义活动概率AP为控制事件序列X，对该控制事件序列 X作随机性验证和组合预测；
[0011] S05)调用THA(AP)，得到活动概率门限值APj(l〈j>N)，调用THA(M)，得到协作节点 个数门限值Mj(l〈j>N);
[0012] S06)进行I级感知决策，制定机会协作控制方案即选择％个活动概率AP大于门 限值AP^l〈j>N)的邻居节点进行协作传输；
[0013] S07)若I级感知收到接收端节点或协作节点反馈，则执行步骤S08)，否则执行步 骤 S06);
[0014] S08)进入II级感知决策，定义距离D为控制事件序列X，对该控制事件序列X作 随机性验证和组合预测；
[0015] S09)调用THA(D)，得到距离门限值0」（1〈」洲，调用THA(M)，得到协作节点个数门 限值 Mj(l〈j>N);
[0016] S10)进行II级感知决策，制定机会协作控制方案即选择％个距离D大于门限值 Dj(l〈j>N)的邻居节点进行协作传输；
[0017] S11)若II级感知收到接收端节点或协作节点反馈，则执行步骤S12)，否则执行 步骤S10 ;
[0018] S12)进入III级感知决策，定义发射功率TP为控制事件序列X，对该控制事件序 列X作随机性验证和组合预测；
[0019] S13)调用THA(TP)，得到发射功率门限值TPj(l〈j>N)，调用THA(M)，得到协作节点 个数门限值Mj(l〈j>N);
[0020] S14)进行III级感知决策，制定机会协作控制方案即选择Μ」个发射功率TP大于 门限值TP^l〈j>N)的邻居节点进行协作传输；
[0021] S15)将协作节点网络状态定义为包括活动概率集合APs、距离集合Ds以及发射功 率TPs，并发射该状态信号序列；
[0022] S16)若该协作节点是I级感知被选中则执行步骤S17)，是II级感知被选中则执 行步骤S18)，否则执行步骤S19);
[0023] S17)将协作节点的活动概率周期性与活动概率门限值进行比较，当活动概率周期 性小于活动概率门限值AP^l〈j>N)时向发送端节点反馈；
[0024] S18)将距离周期性与距离门限值进行比较，当距离周期性小于距离门限值 Dj(l〈j>N)时向发送端节点反馈；
[0025] S19)将发射功率周期性与发射功率门限值进行比较，当发射功率周期性小于发射 功率门限值TP」（1〈 j >N)时向发送端节点反馈。
[0026] 在本发明的一个具体的实施例中，所述的控制事件序列X作随机性验证和组合预 测，包括如下步骤：
[0027] S101)调用Randomness_Test(x)，得到用于检测控制事件序列X是否具有随机性 以及保持随机性的最佳自相关系数个数m和显著性水平a ;
[0028] S102)检测是否存储过去统计值，若是，则执行步骤S103)，若否，则检测通信设备 有无足够的存储空间，若无，则执行步骤S104)，否则执行步骤S103);
[0029] S103)采用加权移动平均法预测，调用WeightedMA(X)，根据预测请求和感知需求 分析得到最佳统计值个数η和加权权重w值，并得到预测值；
[0030] S104)采用指数平滑法预测，调用Exponentials (X)，根据预测请求分析得到多级 感知的最佳平滑权重Sw值，并得到预测值。
[0031] 本发明采用多级感知的组合预测，根据不同的感知决策级别定义不同的控制事件 序列，判断分析其随机性特征参数，结合预测请求和感知需求通过加权移动平均法和指数 平滑法的组合预测选择最佳预测值。发送端节点根据感知级别和预测值确定最佳机会协作 控制方案；协作节点根据发送端节点确定的感知决策级别，判断是否适合于继续加入机会 协作过程，如果相应状态参数低于门限值则向发送端节点反馈，重新建立机会协作传输控 制过程，机会式地建立多样化自适应中继协作传输路径。本发明与现有技术相比，具有的有 益效果是：能实时感知无线传感器网络状态，充分考虑网络状态的变化，自适应建立具有高 可靠性、实时性、高带宽和低能耗的机会协作传输控制系统。
【专利附图】
【附图说明】
[0032] 图1为本发明中自适应机会协作控制方法工作流程示意图。
[0033] 图2为本发明中发射功率和节点个数对信噪比影响变化规律示意图。
[0034] 图3为本发明中距离和节点个数对信噪比影响变化规律示意图。
[0035] 图4为本发明中发射功率和节点个数对中断概率影响变化规律示意图。
[0036] 图5为本发明中距离和节点个数对中断概率影响变化规律示意图。
[0037] 图6为本发明中活动概率和节点个数对中断概率影响变化规律示意图。
[0038] 图7为本发明中加权移动平均法预测参数设置对预测效果实时性影响示意图。
[0039] 图8为本发明中加权移动平均法预测参数设置对预测效果可靠性影响示意图。
[0040] 图9为本发明中指数平滑预测法可靠性和实时性变化示意图。
[0041] 图10为本发明中多级感知组合预测法工作流程示意图。
[0042] 图11为本发明中基于组合预测的自适应机会协作控制示意图。
【具体实施方式】
[0043] 为了使公众能充分了解本发明的技术实质和有益效果， 申请人:将在下面结合附图 对本发明的【具体实施方式】详细描述，但 申请人:对实施例的描述不是对技术方案的限制，任 何依据本发明构思作形式而非实质的变化都应当视为本发明的保护范围。
[0044] 请参阅图1，对自适应机会协作控制机制进行说明。无线传感器网络中，发送端节 点向接收端节点传输数据，假设发送端节点共有M-1个邻居节点，发送端节点通过无线广 播发送数据，邻居节点接收数据并加入协作传输过程，由此发送端节点与邻居节点采用协 作方式传输数据。在无线传感器网络协作通信中，可以从发送端节点的邻居节点中根据门 限值以一定概率实时选择最佳中继节点，从而构成自适应机会协作传输控制系统，包括如 下步骤：
[0045] S01)发送端节点根据传感器节点物理和电气属性获取发射信号的能量E、节点近 地参考距离屯、发射信号速度R Mdi。、误码率Pb、噪声带宽^以及高斯白噪声方差σ2,并得 出信噪比SNR和中断概率，接收端节点信噪比SNR的计算公式如下
【权利要求】
1. 一种基于组合预测的自适应机会协作控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 501) 发送端节点根据传感器节点物理和电气属性获取发射信号的能量E、节点近地参 考距离屯、发射信号速度Rradi。、误码率P b、噪声带宽BN以及高斯白噪声方差，并得出信噪比 SNR和中断概率Pwt ; 502) 结合步骤SOI)中得到的信噪比SNR和中断概率Ρ_，分别建立用于分析活动概率 ΑΡ门限值的函数ΤΗΑ(ΑΡ)、用于分析距离D门限值的函数ΤΗΑ⑶，用于分析发射功率ΤΡ门 限值的函数ΤΗΑ(ΤΡ)以及用于分析协作节点个数Μ门限值的函数ΤΗΑ(Μ); 503) 将发送端节点网络状态定义为包括活动概率集合APs、距离集合Ds、发射功率集 合TPs以及节点个数集合Ms，并发射该状态信号序列； 504) 进入I级感知决策，定义活动概率AP为控制事件序列X，对该控制事件序列X作 随机性验证和组合预测； 505) 调用ΤΗΑ (AP)，得到活动概率门限值AP」（l〈j>N)，调用ΤΗΑ (M)，得到协作节点 个数门限值Μ』（l〈j>N); 506) 进行I级感知决策，制定机会协作控制方案即选择％个活动概率AP大于门限值 APj (l〈j>N)的邻居节点进行协作传输； 507) 若I级感知收到接收端节点或协作节点反馈，则执行步骤S08)，否则执行步骤 S06)； 508) 进入II级感知决策，定义距离D为控制事件序列X，对该控制事件序列X作随机 性验证和组合预测； 509) 调用THA (D)，得到距离门限值Dj (l〈j>N)，调用ΤΗΑ (M)，得到协作节点个数门 限值M」（l〈j>N); 510) 进行II级感知决策，制定机会协作控制方案即选择％个距离D大于门限值Dj (l〈j>N)的邻居节点进行协作传输； 511) 若II级感知收到接收端节点或协作节点反馈，则执行步骤S12)，否则执行步骤 S10 ； 512) 进入III级感知决策，定义发射功率TP为控制事件序列X，对该控制事件序列X 作随机性验证和组合预测； 513) 调用ΤΗΑ (TP)，得到发射功率门限值TP」（l〈j>N)，调用ΤΗΑ (M)，得到协作节点 个数门限值Μ』（l〈j>N); 514) 进行III级感知决策，制定机会协作控制方案即选择％个发射功率TP大于门限 值TP」（l〈j>N)的邻居节点进行协作传输； 515) 将协作节点网络状态定义为包括活动概率集合APs、距离集合Ds以及发射功率 TPs，并发射该状态信号序列； 516) 若该协作节点是I级感知被选中则执行步骤S17)，是II级感知被选中则执行步 骤S18)，否则执行步骤S19); 517) 将协作节点的活动概率周期性与活动概率门限值进行比较，当活动概率周期性小 于活动概率门限值AP」（l〈j>N)时向发送端节点反馈； 518) 将距离周期性与距离门限值进行比较，当距离周期性小于距离门限值Dj (l〈j>N) 时向发送端节点反馈； S19)将发射功率周期性与发射功率门限值进行比较，当发射功率周期性小于发射功率 门限值TP」（l〈j>N)时向发送端节点反馈。
2.根据权利要求1所述的基于组合预测的自适应机会协作控制方法，其特征在于在所 述的控制事件序列X作随机性验证和组合预测，包括如下步骤： 5101) 调用Randomness_Test (X)，得到用于检测控制事件序列X是否具有随机性以及 保持随机性的最佳自相关系数个数m和显著性水平a ; 5102) 检测是否存储过去统计值，若是，则执行步骤S103)，若否，则检测通信设备有无 足够的存储空间，若无，则执行步骤S104)，否则执行步骤S103); 5103) 采用加权移动平均法预测，调用WeightedMA (X)，根据预测请求和感知需求分析 得到最佳统计值个数η和加权权重w值，并得到预测值； 5104) 采用指数平滑法预测，调用Exponentials (X)，根据预测请求分析得到多级感知 的最佳平滑权重Sw值，并得到预测值。
【文档编号】H04W40/02GK104301964SQ201410563398
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年10月21日 优先权日:2014年10月21日
【发明者】夏开建, 蔡健, 靳勇, 范红春, 任晓刚, 吴玥, 王宏伟, 曹智鹰, 吴储君 申请人:常熟市第一人民医院