[发明专利]基于步态周期的功率控制，中继选择和时隙分配方法

说明书

本发明公开的基于步态周期的功率控制，中继选择和时隙分配方法，包含以下步骤：传感器节点检测出信道状况变化的周期性，计算出步态周期，对下一个周期的信道状况进行预测；将步态周期划分成两个以上的子帧，对于每个子帧，以平均信道路径损失代表信道状况，并根据信道状况为每个传感器节点筛选出候选中继，然后结合功率控制的算法，得到网络总能耗最小化的中继选择方案；对每个子帧，得到每个传感器的中继节点之后，为了保证时延不会超过一个子帧的时间长度，中继节点的时隙需要安排在源节点的时隙之后，在此约束下，结合功率控制算法，得到网络总能耗最小化的时隙分配方案。本发明能够实现整个网络的总能耗最小化，同时还能保证传输的稳定性。

技术领域

本发明涉及无线体域网通信，特别涉及基于步态周期的功率控制，中继选择和时隙分配方法。

背景技术

随着无线通信技术的发展，无线体域网技术近年来逐渐应用于多个领域，特别是可以实时监控病人的生理指标，这也为智慧医疗的发展提供了技术基础。无线体域网是一种近人体的无线传感器网络，由许多感知采集人体信息的传感器节点和一个作为协调器的中心节点组成。传感器节点在采集到人体的生理数据之后，便需要将数据无线传输到中心节点，然后中心节点将数据上传到云端。由于传感器节点的体型较小，电池的容量十分有限，并且更换电池十分麻烦，因此提高能量效率成为了体域网技术中首要考虑的问题。。

在过去的无线体域网的研究中，中继传输和功率控制等方法常被用于提高体域网的能量效率。中继传输主要用于改善某些传感器节点和中心节点之间的信道状况较差，不适合直接传输的情况。功率控制则是调整传感器节点的发送功率，使得在保证传输的可靠性的前提下，尽可能地降低传感器节点的能量消耗。Hussein Moosavi等人提出了一种基于博弈论的最佳中继选择和功率控制的算法，算法根据信道的统计特性给每个节点选择最好的中继节点，并且调整其发射功率，使得整个网络的能量效率最大化。但是算法忽略了信道的动态变化性，人体的运动会使得体域网中通信链路的信道状况频繁地发生改变，固定的中继和传输功率会不适应信道的动态变化性。因此，每个传感器节点的中继和功率需要随着信道的状况的变化而不断调整。

由于人体的运动大多是周期运动，例如：走路和跑步等，体域网中的信道状况也会随之发生周期性的变化。W.Zang等人提出了一种基于信道周期性的功率控制的方法，传感器节点在检测到了周期的峰值之后便立刻进行数据的发送，该方法存在以下缺陷，在传感器较多的网络中，难免会出现不同的传感器在同一时刻检测到峰值，同时发送则会发生碰撞。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供基于步态周期的功率控制，中继选择和时隙分配方法，该方法在检测到信道的周期性之后，根据前几个周期的信道的统计特性去对下一个周期的信道状况进行预测，并基于预测的信道状况，去为每个传感器节点选择最合适的中继节点，通过合理的时隙分配使得传感器节点在信道状况良好的时隙里进行数据的发送，并且调节每个传感器节点的发送功率，使得整个体域网在满足传输可靠性的要求的同时尽可能地提高能量效率。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

基于步态周期的功率控制，中继选择和时隙分配方法，包含以下顺序的步骤：

步骤1：传感器节点检测出信道状况变化的周期性，计算出步态周期，对下一个周期的信道状况进行预测；

步骤2：将步态周期划分成两个以上的子帧，对于每个子帧，以平均信道路径损失代表信道状况，并根据信道状况为每个传感器节点筛选出候选中继，然后结合功率控制的算法，得到网络总能耗最小化的中继选择方案；

步骤3：对每个子帧，得到每个传感器的中继节点之后，为了保证时延不会超过一个子帧的时间长度，中继节点的时隙需要安排在源节点的时隙之后，在此约束下，结合功率控制算法，得到网络总能耗最小化的时隙分配方案。

所述步骤1包括以下分步骤：