一种多中继协作传输方法及装置
技术领域
本发明涉及无线传感器网络协作传输技术领域，特别是一种多中继协作传输方法及装置。
背景技术
随着电子通信技术的高速发展，无线通信基本上替代了传统的有线通信，占据几乎整个现代通信市场。而WSN(wireless Sensor Network)无线传感器网络更是加速了无线通信技术在各方面的应用，如可穿戴设备上集成了十几甚至几十种传感器，如加速度传感器、温湿度传感器、血压传感器等。在医疗设备上，WSN可以将人体部位的各参数信息通过无线接口传输，发送至终端处理设备，进行实施监测、处理。准确、高效监测数据的同时也节省了更多的人力。
然而，在无线传感器网络中，发射节点、中继以及终端接收设备等各节点之间的通信模式相当复杂，有P2P直接通信，有单中继协作通信，也有多中继之间协作通信。在多节点、中继的传感器网络中，发射节点、接收节点、传输路径、节点位置信息等均会制约甚至影响WSN的传输效率。因此，如何使得发射节点、中继之间协作通信，使传输能耗降低，提升传输效率一直是业界关注和研究热点。
在多节点无线传感器网络协作传输中，目前多数采用多中继跳频(多跳协作)传输方式来延长的寿命和提高网络传输质量。即考虑目标节点的需求、信道质量等情况，以能效为优化目标，建立优化频谱规划模型，采用优化理论的规划对模型优化分析，对目标节点需求而言，提高了能量使用效率比。
多跳协作传输方式在一定程度上增加了数据传输效率，但没有综合考虑在传输过程中中继自身能耗会受到限制，尤其是在如今智能接收终端在业务、数据等需求量增大的情况下，节点自身能耗受到挑战。另，该方案在多数情况下考虑到的是中继固定不可移动的情况，情形单一，实际中，中继移动的情况确实存在的(如在BWSN，Body Wireless SensorNet，人体无线传感器网络)。
由于收、发端功率以及传输过程中的路径损耗在网络传输链路中的部分占有很大比例，在中继协作传输时，为了节省电能，故需要对各节点进行功率传输进行综合分配。另，需要考虑中继节点移动传输的情况，即考虑WSN工作时在路径上的动态最优分配传输。
发明内容
本发明的目的是提供一种多中继协作传输方法及装置，以解决现有技术中的不足，它能够在WSN工作时在路径上进行动态最优分配传输。
本发明提出了一种多中继协作传输方法，其中，包括，
将中断概率低于设定阈值的中继节点确定为待选中继节点；
判断当前传输的中继节点是否移动；
如果是，从待选中继节点中选取最佳中继节点，并向该最佳中继节点传输数据；
如果否，按当前传输路径传输数据；
中继节点的中断概率为中继节点没有收到数据或中继节点虽然收到数据但没成功传出该数据的概率。
如上所述的多中继协作传输方法，其中，可选的是，所述从待选中继节点中选取最佳中继节点包括：当一待选中继节点所在的传输路径上的能量消耗最小，则选取该待选中继节点为最佳中继节点。
如上所述的多中继协作传输方法，其中，可选的是，数据在传输路径上的能量消耗包括以下一种或多种：发射节点能量消耗、接收节点能量消耗和传输路径能量消耗；
其中，该传输路径能量消耗包括噪声和/或衰落所消耗的能量。
如上所述的多中继协作传输方法，其中，可选的是，用于计算衰落消耗的能量的概率密度函数为对数正态分布模型。
如上所述的多中继协作传输方法，其中，可选的是，所述能量消耗中的能量包括：
从发射节点到的接收节点传输成功所消耗的能量；
从发射节点到中继节点和接收节点均传输失败所消耗的能量；及
从发射节点到接收节点传输失败，但是发射节点到中继节点传输成功所消耗的能量。
如上所述的多中继协作传输方法，其中，可选的是，所述能量消耗最小通过最小传输消耗功率来表征；
所述选取该待选中继节点为最佳中继节点包括：以最小传输消耗功率为期望，从待选中继节点中选取最佳中继节点。
如上所述的多中继协作传输方法，其中，可选的是，当前传输的中继节点在移动的状态下，判断当前传输的中继节点所在的传输路径上的能量消耗是否大于设定值，若是，从待选中继节点中选取最佳中继节点，并向该最佳中继节点传输数据；如果否，按当前传输路径传输数据。
本发明还提出了一种多中继协作传输装置，其中，包括，
数据发射模块，用于从无线传感器网络中获取待发射的传输数据，并无线发射该传输数据；
中断选取模块，用于将从所述数据发射模块覆盖区域内选取中断概率低于设定阈值的中继节点确定为待选中继节点；
传输路径选择模块，用于根据当前传输路径中的中继节点的移动状态从所述待选中继节点中选取最佳中继节点，并利用该最佳中继节点建立数据传输路径。
如上所述的多中继协作传输装置，其中，可选的是，所述中断选取模块包括，
中断计算单元，用于计算所述数据发射模块覆盖范围内的各个中继节点的中断概率；
中断比较单元，用于将各个中继节点的中断概率与设定阈值比较，并将中断概率低于所述设定阈值的中继节点确定为待选中继节点。
如上所述的多中继协作传输装置，其中，可选的是，所述路径选择模块包括，
状态预测单元，用于预测各中继节点在下一时刻的运动状态；
能量消耗计算单元，用于以各待选中继节点在下一时刻的运动状态为变量，以最小能量消耗为期望进行优化求解，以确定最佳中继节点。
与现有技术相比，本发明在数据传输时，首先通过中断概率来选取符合条件的中继节点为待选中继节点，然后在中继节点移动时，从待选中继节点中选取最佳中继节点，通过最佳中继节点传输数据。通过这种方式，充分考虑了由于中继移动造成的路径衰落，能够在WSN工作时在传输路径上的动态最优分配传输。
附图说明
图1是本发明提出的多中继协作传输方法对应的传输模型结构示意图；
图2是多中继协作传输方法对应的传输模型图；
图3是本发明提出的多中继协作传输方法的步骤流程图；
图4是本发明实例中公开不同传输方法在某状态下的传输能耗降低率对比图；
图5是本发明实施例3中公开的多中继协作传输方法的步骤流程图；
图6是本发明实施例4中公开的多中继协作传输装置的结构框图。
具体实施方式
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
请参照图1和图2，本实施例提出了一种多中继协作传输方法，应用于WSN网络中，尤其是应用于BWSN(Body Wireless Sensor Net，人体无线传感器网络)。现有的多跳协作传输方式，虽然能够在一定程度上增加数据传输效率，但其中并未考虑由于中继节点移动，而导致的传输衰落。
基于以上由于中继节点移动而导致的传输衰落的情况，本实施例所提出的多中继协作传输方法，通过以下方式进行传输：
S1，在传输时，将中断概率低于设定阈值的中继节点确定为待选中继节点。然后执行步骤S2，即，判断当前传输的中继节点是否移动；如果是，执行步骤S3，即，从待选中继节点中选取最佳中继节点，并向该最佳中继节点传输数据；如果否，执行步骤S4，即，按当前传输路径传输数据。
具体地，中继节点是作为数据上行和下行的桥梁，其作用是接收发射节点传输的数据后，将数据通过无线通信接口传输到终端接收节点。本实施例中，为了减少待选的中继节点的数量，以中继节点的接收低于某个阈值时为中断，通过中断产生的概率来衡量中继节点传输QoS。更具体地，定义中继节点接收SNR(γ)低于某个设定阈值SNR(β)的概率为中断概率Po＝Pr(γ＜β),其中，Po为中继节点接收SNR(γ)低于设定阈值SNR(β)的概率。Pr(γ＜β)用于表示中继节点的中断概率。即，中继节点能接收发射节点的数据并能完成数据传输的必要条件是SNR(γ)＞SNR(β)。具体地说，中继节点接收SNR(γ)低于设定阈值SNR(β)时，说明信噪比过低，难以保证数据传输的正常进行；通过定义中断概率，在选取最佳中继节点时，首先将中断概率大于或等于设定阈值的中继节点排除。通过中断概率与设定阈值的比较，能够在较大程度上筛除掉中断概率过大的中继节点，一方面能够保证数据传输的可靠性，另一方面还能够减少最佳中继节点的选取数量，有利于减少计算量。
更进一步地，对于多中继协作，中断概率是与中继节点选择策略紧密相关的。考虑与l个潜在中继节点的协作传输。令Dl表示具有l个中继节点的解码区域。Dl中的中继节点必须在第一时隙中成功地从源接收数据分组。然后，最佳中继节点被定义为Dl中的最佳中继节点并且具有与目的地的最佳信道条件，即有
不难看出，整个中断概率产生的来源于两个部分，一部分是中继节点没有收到发射节点的数据，第二部分为中继节点接收到了发射节点数据，但没有成功传送数据至接收节点。换句话说，只有中继节点成功接收了发射节点数据，并成功传送数据到接收节点，才认为没有中断；否则就认为中断，而中断产生的概率，即为中断概率。
在本实施例中，充分考虑了中继节点存在移动的情况下，会产生衰落。在中继节点存在移动的情况下，中继协作传输路径是动态变化的，即上一时刻中继协作传输最优路径是s1，下一时刻协作传输最优路径可能变为si,i是中继节点的当前位置状态。因此,中继节点通过无线接口向终端接收节点发送数据时应考虑路径动态规划，故，本发明对中继节点的移动作了充分的考虑。具体地，在选择最优路径前，首先对中继节点是否移动作了判断，然后根据中继节点的移动状态，在考虑衰落的情况下，重新规划最佳的传输路径。
进一步地，对于中继节点是否移动的判断，可以是直接将当前的移动状态对等判断，也可以是根据历史及当前的状态，利用马尔科夫模型进行预测,即,通过历史状态及当前状态对中继节点下一时刻是否移动。具体地，满足中断概率需求的中继节点在上一时刻接收到发射节点传输的数据包，利用马尔科夫模型判断当前传输的中继节点是否移动，如果不移动，按照原路径打包发送至终端接收设备；若中继节点移动，则将数据存入寄存器内，与此同时，选取最优中继节点，然后再将当前数据传输到最佳中继节点上进行传输。在中继节点移动状态下，选择最佳中继节点的策略为在中断概率满足设定条件的情况下，选取对应传输路径的传输功率最大或消耗能量最小的中继节点作为最佳中继节点。即，所述从待选中继节点中选取最佳中继节点包括：当一待选中继节点所在的传输路径上的能量消耗最小，则选取该待选中继节点为最佳中继节点。
具体地，在选择最佳中继节点的过程中，由于中继节点的移动必然会导致一定的传输衰落，且这种衰落通常由阴影衰落、反射等组成，本发明中利用对数正态分布描述这种衰落，中继节点的能量衰落的概率密度函数可由下式表达：
其中，Ds是中继节点接收数据所覆盖的区域面积，σs为衰减统计标准偏差，μ为衰落均值。在路径(或一定的区域下)上对中继节点的能量衰落的概率密度函数进行积分可得到衰落功率，记衰落功率为Xδi。在一定的发射功率下，i状态下的中继节点接收功率Psd|i为：
Psd|i＝Psi-Pwi-Xδi-N0；
其中，i为中继节点所处当前状态，Psd|i为当前状态下中继节点的接收功率，Psi是发射节点的发射功率，Pwi是发射节点和中继节点之间的路径损耗，N0是加性高斯噪声功率，Xδi是对数正态分布衰落模型下对应的衰落功率。对于多中继协作，期望选择的是具有最优功率(节能)传输至终端接收节点的中继为最佳中继节点，以确保能源效率最优。也就是说，以最优功率为期望时，能够使整个传输路径上的能量消耗最小。如此，也就能够保证了，在中继节点移动的情况下，能够动态地选择最佳的传输路径，有利于提高传输效率，减少在传动过程中的能量消耗。当然，也可以以能量消耗最小为期望来选取最佳的传输路径。
具体地，在数据传输的过程中，每比特所消耗能量包括三个部分：发射节点能量消耗(包括中继节点发射所消耗的能量)，接收节点能量消耗(包括中继节点接收所消耗的能量)以及传输路径上的能量消耗(在这里由于上行应答相应Ack功耗很小，在上行链路当作感知触发信号，功率微弱可以忽略不计)。发射节点能量消耗对应发射功率，发射节点能量消耗用Ect表示；接收节点能量消耗对应接收功率，接收节点能量消耗用Ecr表示，传输路径上的能量消耗用Et表示，传输路径上的能量消耗主要由噪声和衰落构成，当然，也可以仅考虑衰落。为了不失一般性，WSN中的所有节点消耗相同的Ect和Ec，如发射节点传输速率是Rbbit/s,那么每比特的发送在传输路径上的能量消耗为：
其中，Pt表示发送一个脉冲所消耗的能量。
在本实施例中，考虑以下三种实际存在的情况：①从发射节点到接收节点传输成功；②从发射节点到中继和接收节点均传输失败；③发射节点到接收节点传输失败，但是发射节点到中继传输成功。结合如上每比特的发送在传输路径上的能量消耗公式，则有如下能量消耗关系式：
Etot|i＝(Es|i+Ect+2Ecr)Pr(γsd|i≥β)
+(Es|i+Ect+2Ecr)Pr(γsd|i≥β)Pr(γsr|i≥β)
+(Es|i+Ect+Ect+3Ecr)Pr(γsd|i≥β)Pr(γsr|i≥β)
Etot|i为总的传输消耗能量，对于上述中继协作传输，通过在不同状态下向发送节点分配不同的功率来实现能量消耗最小化。对于每种状态下，目标为最小化能量消耗，即等同于该路径下传输效率最高。通过解决以下优化问题来导出最佳传输效率：
Minimize Etot|i：目的是在当前i状态下，得到WSN中最小能量消耗。
Subject to Po＜P*；Psi＝Ps；Pri＝Pr；i＝1,...,N r＝1,...,K；限制条件为：只有节点接收中断概率Po小于阈值P*才能传输成功，并以此作为当前状态下最优中继的选择选件。
Variable Ps,Pr r＝1,...,i...；其中，Ps表示中继协作传输时，所有状态下的发射节点的发射功率；Pr是中继协作传输时，所有状态下中继节点的发射功率。
可变量为r，即，中继节点的下一状态是变化的，由于中继节点在一定路径限制条件下，下一状态服从马尔科夫模型。因此，可以通过马尔科夫模型对中继节点为是否移动进行判断。
然后，通过将相应的最佳发射功率、路径损耗、噪声功耗等代入能量消耗关系中，计算出总的传输消耗能量Etot|i，进而可以导出每个传输方案的最小能量消耗。
实施例2
本实施例是在实施例1上所作的改进，相同之处不再赘述，区别在于，本实施例中，传输的数据是经以下步骤获得的：
无线传感器采集数据后，在发射节点上将数据打包后传输到中继节点上。
具体地，在无线传感器网络中，发射节点上由传感器件感知环境中某些物理参数(温度、浓度等)，将感知到的物理量转换成模拟电信号后，再由ADC转换成易于传输的数字信号，然后通过主控将数字信号在底层硬件上打包，最后，在链路上通过发射节点中的无线通信接口(如蓝牙、WiFi、NFC等)将数据无线传输至发射节点。
示例
设SNR阈值β＝10dB。每个比特的发射电路能量消耗值和每比特的接收机电路能量消耗分别为Ect＝20nJ/bit，Ecr＝40nJ/bit。传输速率设置为Rb＝200kbit/s，小尺度衰落的方差为δ＝0.6，中断阈值设置为P*＝10-4。
比较本发明所提出的多中继协作传输方法与多跳协作传输的能耗降低率请参照图4。
从图中可以看出，某状态下，与多跳协作传输相比，当路径损耗量大于一定的值时，实施例1和2中所提出的中继协作传输方法，所产生的能耗降低率，要大于现有技术中的多跳协作传输。
基于实施例1和实施例2，以及其对应的实例可以看出，在路径损耗较大的情况下，实施例1和实施例2中所提出的中继协作传输方法具有高的传输效率，较小的能耗。这非常适用于中继节点移动的情况，尤其适用于在人体无线传感器网络上。同时，由于是考虑了移动而造成的衰落，实施例1和实施2的效果的好坏，也是由衰落而导致的损耗所决定的，即，衰落越大，路径损耗量也越大，由于考虑衰落而减少的能量消耗也越大。这与上述实例中所反应的结果也是一致的。
实施例3
本实施例是在实施例1或实施例2的基础上所进行的改进。相同之处不再赘述，区别点主要在于：实施例1和实施例2中，是否对传输路径进行动态规划，仅仅是根据中继节点是否移动，本实施例中，主要对选取最佳中继节点的判断条件作了改进。
具体地，请参照图5，当前传输的中继节点在移动的状态下，即，执行步骤S2，且判断结果为是时，执行步骤S20，即，判断当前传输的中继节点所在的传输路径上的能量消耗是否大于设定值，若是，执行步骤S3，即，从待选中继节点中选取最佳中继节点，并向该最佳中继节点传输数据；如果否，执行步骤S4，即，按当前传输路径传输数据。
需要指出的是，本实施例中所指的按当前传输路径传输数据，可以是由实施例1或2中的方法所述确定的传输路径，也可以是按现有技术中的多跳协作传输方式所确定的传输路径。
通过进一步对传输路径的能量消耗的多少进行判断，能够使得传输路径的能量消耗大于一定量的时候，才对传输路径进行动态优化。具体地，传输路径上的能量消耗大于设定值，就意味着由于衰落而产生的能量消耗较大，在这种情况下对传输路径进行优化，能够大幅减少能量消耗。而在衰落较小的情况下，就不需要进行动态地选取最佳中继节点，从而能够避免由于衰落较小，衰落所消耗的能量小于由于动态地选取最佳中继节点所消耗的能量。
需要指出的是，可以通过如上述对传输路径的能量消耗的多少进行判断来表征对于衰落的判断，也可以是通过诸如中继节点的移动速度等参数来表征对于衰落的判断。
实施例4
本实施例提出了一种多中继协作传输装置，该传输装置用于实现实施例1-3中所说的方法。
具体地，请参照图6，本实施例中的装置包括数据发射模块和中断选取模块。数据发射模块用于从无线传感器网络中获取待发射的传输数据，并无线发射该传输数据。具体地，所述数据发射模块所发射的数据来源于无线传感器网络，具体可以参照实施例2。此处不再赘述。
中断选取模块用于将从所述数据发射模块覆盖区域内选取中断概率低于设定阈值的中继节点确定为待选中继节点。即，所述中断选取模块用于实现实施例1-3中所述的确定待选中继节点的功能。
具体地，所述中断选取模块包括中断计算单元和中断比较单元。
中断计算单元用于计算所述数据发射模块覆盖范围内的各个中继节点的中断概率；关于中断概率的计算，具体地，中继节点接收SNR(γ)低于设定阈值SNR(β)的概率为中断概率，具体可以参照实施例1。在此不再赘述。
中断比较单元用于将各个中继节点的中断概率与设定阈值比较，并将中断概率低于所述设定阈值的中继节点确定为待选中继节点。即，通过中断计算单元与中断比较单元，实现了确定待选中继节点的功能。将中断概率大于或等于设定阈值的中继节点排除。通过中断概率与设定阈值的比较，能够在较大程度上筛除掉中断概率过大的中继节点，一方面能够保证数据传输的可靠性，另一方面还能够减少最佳中继节点的选取数量，有利于减少计算量。
传输路径选择模块，用于根据当前传输路径中的中继节点的移动状态从所述待选中继节点中选取最佳中继节点，并利用该最佳中继节点建立数据传输路径。传输路径选择模块用于根据中继点的移动状态来实时选取最佳中继节点，在选取时，要先对当前传输路径中的中继节点的移动状态进行预测及判断，然后再以路径上的能量消耗最小为期望，从待选的中继节点中选取最佳中继节点。此功能的实现，可以才参照实施例1、2或3。
具体地，所述路径选择模块包括状态预测单元和能量消耗计算单元。
状态预测单元用于预测各中继节点在下一时刻的运动状态；具体地，由于中继节点在下一时刻的运动状态符合马尔科夫模型，因此，可以通过马尔科夫模型对中继节点的运行状态进行预测，并将预测结果作为能量消耗计算的基础。具体实现过各可参照实施例1、2或3。关于使用马尔科夫模型来预测中继节点的运动状态，属于现有技术，本领域技术人员能够实现，在此不再赘述。
能量消耗计算单元用于以各待选中继节点在下一时刻的运动状态为变量，以最小能量消耗为期望进行优化求解，以确定最佳中继节点。具体地，能量消耗的计算，在实施例1中已经详细公开，本实施例中的计算过程与实施例1中相同，本领域技术人员能够实现，在此不再赘述。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元及模块可以是或者也可以不是物理上分开的。另外，还可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元和模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
