[發明專利]基于隨機自動學習機與模糊算法的高吞吐量中繼選擇方法有效
| 申請號: | 201810271027.2 | 申請日: | 2018-03-29 |
| 公開(公告)號: | CN108712760B | 公開(公告)日: | 2019-11-19 |
| 發明(設計)人: | 張洪光;劉元安;吳帆;范文浩;張麗彪 | 申請(專利權)人: | 北京郵電大學 |
| 主分類號: | H04W28/08 | 分類號: | H04W28/08;H04W40/22;H04W84/18 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 100876 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 模糊算法 自動學習 無線傳感網 高吞吐量 中繼節點 中繼選擇 吞吐量最大化 傳感器數據 發送成功 負載均衡 接入信道 鏈路損耗 平衡穩定 人為干預 網絡性能 網絡整體 最佳中繼 協調器 源節點 子節點 自適應 機相 幀內 轉發 概率 應用 保證 學習 | ||
1.基于隨機自動學習機與模糊算法的高吞吐量中繼選擇方法,其特征在于,包括以下步驟:
第一步,根據無線傳感器網絡環境進行模型建立,將博弈論思想以及隨機自動學習機方法應用到無線傳感器網絡的環境之中,將傳感器網絡環境模型用四個參數表示E={S,M,(Ai)i∈S,(Cj)j∈M},其中S={1,2,,,N}代表N個不同的源節點;M={1,2,,,M}代表M個不同的中繼節點;對于Ai代表第i個源節點選擇的動作策略,即選擇哪一個中繼進行輔助傳輸;對于Cj(k)代表選擇第j個中繼節點進行傳輸的效用函數;k表示有k個節點選擇該中繼進行數據傳輸;
第二步,發送節點生成特定的幀結構,本系統的發送節點中,一幀包含兩個時隙:在第一個時隙中,源節點S將信息發送到目標節點D,由于廣播的性質,中繼節點R可以監聽到該信息的傳輸;在第二個時隙內,中繼節點R將信息進行放大轉發,即以AF的方式將信息傳輸到目標節點D;第三步,節點初始化動作集合,動作選擇概率集合以及反饋集合,其中,為了保證節點剛開始采用隨機接入,動作選擇概率集合初始化如下:
式中,Pik(t)代表源節點i在時間為t時選擇動作策略k的概率,M代表中繼節點的數量,可見概率值與中繼節點的數量有關;
第四步,源節點使用隨機自動學習機(SLA)的方法和周圍環境進行交互,源節點按照如下公式更新各自的概率選擇集合:
Pik(t+1)=pik(t)+βri(t)(1-pik(t)),k=ai(t) (2)
Pik(t+1)=pik(t)-βri(t)pik(t),k≠ai(t) (3)
其中,Pik(t)代表源節點i在時間為t時選擇動作策略k的概率,公式(2)中的Pik(t+1)代表源節點i在時間為t+1時仍然選擇動作策略k的概率,公式(3)中的Pik(t+1)代表源節點i在時間為t+1時不選擇動作策略k的概率,β代表學習因子,ri(t)代表環境獎勵;
第五步,按照動作選擇集合進行相應的動作,同時,將收到環境的反饋,環境反饋對應本系統中的效用函數;
隨著時間t不斷的增大,學習不斷進行,概率選擇概率集合趨向于集中化,此時應當調整學習因子β使其變小,由此可以在小范圍內進行繼續的學習探索,β和迭代次數存在關聯,本發明中,將β定義如下:
本發明中,源節點選擇一個動作以后,會收到環境反饋的一個效用函數uo(i),然后源節點再選擇另外一個動作與環境交互,得到最新的效用函數un(i),定義Δu為效用函數的差值,當Δu增大時,環境獎勵ri(t)取值+1,反之,取-1,定義如下:
第六步,在某個時隙開始時,基于概率選擇集合選擇相應中繼進行動作,在某個時隙結束以后,當概率選擇集合中存在趨近于1的概率時,停止學習,此時已經達到了NE點;當概率選擇集合中不存在趨近于1的概率時,返回到第四步繼續進行迭代;
第七步,考慮傳感器不同節點發送數據的緊急情況有所不同,本發明在中繼節點轉發源節點數據到目的節點時,考慮數據發送的差異,故而本發明中存在不同優先級的數據以及不同的優先隊列,用于對不同優先級數據的傳輸;
具體的,具有高優先級的數據比低優先級的數據擁有更多的傳輸機會,本發明中存在三種不同優先級的數據,優先級為1、2、3代表的優先級依次升高,優先級為1的數據在一幀內有一次數據接入信道,發送到目的節點的機會;優先級為2的數據在一幀內有兩次機會;優先級為3的數據有4次數據傳輸機會;
相應的,存在三種級別的優先級隊列,中繼節點將高優先級的數據放入高優先級隊列中,將低優先級數據放入低優先級隊列,因此,高優先級的數據有機會在任何時間內發送;
第八步,考慮不同鏈路有不同的信道條件,信道條件好的鏈路被選擇的概率大,負載嚴重,不利于平衡傳輸,本發明中采用模糊算法平衡負載;
具體的,模糊系統的設計包含定義的輸入信號和隸屬函數,隸屬函數用于量化模糊集輸入值的隸屬度,模糊系統的每個輸出都對應一個標簽,本系統中,”FIR_CH”,”SEC_CH”,”TH_CH”,”NO_CH”被用作模糊輸出的標簽,不同隸屬函數可以確定輸入空間中不同的粒度,同時保持少量狀態減少控制規則的大小;
系統存在兩種模糊集:SNR模糊集和負載模糊集,將SNR模糊集分別定義為相對高集(RH),高集(H)和非常高(VH)集,利用信噪比SNR和負載兩個輸入集,通過各個中繼的輸出,選取FIR_CH、SEC_CH、TH_CH、NO_CH的最大者,不至于出現一個信道條件好的中繼負載嚴重的情況。
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