【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机网络及通信，尤其是一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法。
技术介绍
1、近年来，由于mems（micro electro mechanical systems）制造技术及射频器件小型化的持续改进革新，以无线传感器网络、无线体域网、高拟真动作追踪网络及单兵战场作战网络等为代表的一批新型无线局域网络技术发展迅速。新型无线局域网往往面临着复杂多变的部署环境、无线节点数量较多且位置多变，无线节点的传输功耗受限、无线网络整体续航要求高、多维度qos需求等方面的挑战，且由于传输过程中大量消耗节点的能量，叶子节点的续航寿命难以满足需求。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种多参数联动自适应传输方法，通过挖掘无线信道的相关性，动态控制节点的无线发送功率和传输时隙，实现新型无线局域网在传输可靠性和网络续航寿命之间更好的平衡。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，局域网内包含中心节点和叶子节点，叶子节点用于数据采集并将其上传到中心节点；中心节点用于收集叶子节点的数据，统筹通信信道资源；所述方法包括以下步骤：
3、s1.信道信息收集；使得中心节点持续记录其在超帧内与所有叶子节点的信道增益信息；
4、s2.信道增益预测；基于每次超帧结束后更新的各个节点与中心节点的信道增益信息，中心节点持续更新计算超帧范围内所有叶子节点的时间自相关系数；
5、s3
6、s4.发送功率优化。采用信道增益预测公式，并将信道数据的统计标准差和时隙调度序列纳入算法输入，动态调整每个叶子节点在其独占上传时隙的无线发送功率。
7、进一步，步骤s1包括：
8、s1.1. 将时间资源分割为重复的间隔相同的超帧，每个超帧被分割为配置广播阶段和管理访问阶段，管理访问阶段由数量相等的数据时隙和样本时隙组成；
9、s1.2. 管理访问阶段内数据时隙资源被分配给叶子节点，叶子节点在其独占数据时隙内向中心节点发送其数据报文；
10、s1.3. 在配置广播阶段和样本时隙，所有叶子节点处于接收状态，接收来自中心节点的广播报文，叶子节点在接收到广播报文后，按接收先后顺序，记录下报文的rssi值；
11、s1.4. 在管理访问阶段的独占上传时隙，对应叶子节点不仅上传其采集的数据信息，还负责将其在上个超帧中记录的所有广播报文的rssi值一并打包反馈到中心节点；
12、s1.5.根据网络部署环境和中心节点的存储和计算能力，中心节点设定一个历史超帧数阈值，早于个超帧以前的信道增益信息会被删除；基于过去最新的个超帧时间内的信道增益信息，中心节点利用皮尔逊乘积矩相关系数来量化分析信道增益的时间自相关系数；
13、s1.6.在每个超帧最后一个独占上传时隙后，中心节点更新本地的信道增益数据集，并同步计算更新每个信道的自相关系数，用于预测下个超帧阶段不同时隙的数据传输丢包率。
14、进一步，步骤s1.5中，利用皮尔逊乘积矩相关系数来量化分析信道增益的时间自相关系数公式如下：
15、
16、其中是个信道增益值的统计均值，记录序列中的数据点的移动幅度，用以调整时间滞后的幅度。
17、进一步，步骤s2包括：
18、s2.1. 将中心节点与叶子节点之间的信道增益用高斯随机变量（r.v.）来描述：
19、
20、其中和分别是信道增益的平均值和标准差，和值受到无线网络部署环境及节点拓扑因数影响；
21、s2.2. 中心节点和叶子节点i之间的信道增益和在一定的时间范围内保持不变，这段时间内的信道增益符合相同的概率分布描述：
22、
23、其中，和分别是时刻和的信道增益；
24、s2.3. 在不同时刻记录的两个信道增益的联合概率分布可以表示为：
25、其中表示time lag为时的自相关系数；此外，的条件概率分布可以推导为：
26、
27、采用的数学期望，即作为时间后上行信道增益的预测值，上行信道增益的预测值是后续的时隙调度和发送功率调整的核心依赖变量；
28、s2.4.计算信道增益预测值： 。
29、进一步，步骤s2.4中，为了计算信道增益预测值，中心节点端需要以下参数：，和；将前一个超帧中的最新信道增益值选为；基于中心节点采集的历史信道增益数据更新计算；通过中心节点中记录的历史信道增益均值（）估算，标准差也可以通过历史信道增益标准差（）估算；因此将信道增益预测值记为。
30、进一步，步骤s3包括：
31、s3.1. 在每个超帧开始时，当前超帧map中所有独占上传时隙的调度基于以下标准进行优化：
32、
33、其中为当前超帧map中可用的数据时隙总数，为当前网络拓扑中所有申请独占上传时隙的叶子节点总数，表示为分配给节点i的独占上传时隙序列号；为向下取整符号；表示 数据时隙内叶子节点到中心节点信道的平均信道增益预测值，该值基于公式估算；向量表示一个map中的所有独占上传时隙的调度顺序，于是时隙调度优化问题可以等价位寻找最优化的调度向量；
34、s3.2. 将寻找最优的过程转换为典型的二部图中的最小代价匹配问题；二部图表示为，其中和分别表示叶子节点集和数据时隙集，表示两个子集之间的边；中某个叶子节点到中某个数据时隙之间的边长值为该叶子节点在该数据时隙的信道增益预测值；
35、s3.3. 使用信道增益预测算法，建立大小为邻接矩阵来表示该二部图，矩阵内元素是预测的信道增益值；和分别表示集合和的大小，通过匈牙利算法得出最优的时隙调度向量，以最小化所有信道的 plr 的总和。
36、进一步，得出最优的调度向量之后，将最优的调度向量和下一步的发送功率调整信息一起作为负载加入在配置报文中，配置报文在下个超帧的配置广播阶段广播到所有叶子节点，叶子节点按该广播报文的时隙调度，只在其对应的独占上传时隙发送数据报文。
37、进一步，发送功率优化阶段，在信道深度衰落时，通过提升无线发送功率来降低报文丢失率。
38、进一步，在信道质量较高时，通过降低发送功率可以有效的减少叶子节点的能量消耗。
39、进一步，叶子节点和中心节点之间的通信只采用单跳传输。
40、有益效果：
41、本专利技术通过挖掘无线信道的相关性，动态控制节点的无线发送功率和传输时隙，实现新型无线局域网在传输可靠性和网络续航寿命之间更好的平衡。
42、本专利技术聚焦于通过动态调整叶子节点无线发送功率和上传时隙，在保证一定传输可靠性的同时有效降低叶子节点能量消耗，达到更长的续航寿命。
43、本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，局域网内包含中心节点和叶子节点，叶子节点用于数据采集并将其上传到中心节点；中心节点用于收集叶子节点的数据，统筹通信信道资源；所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤S1包括：
3.根据权利要求2所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤S1.5中，利用皮尔逊乘积矩相关系数来量化分析信道增益的时间自相关系数公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤S2包括：
5.根据权利要求4所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤S2.4中，为了计算信道增益预测值，中心节点端需要以下参数：，和；将前一个超帧中的最新信道增益值选为；基于中心节点采集的历史信道增益数据更新计算；通过中心节点中记录的历史信道增益均值（）估算，标准差通过历史信道增益标准差（）估算；因此将信道增益预测值记为：
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1.一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，局域网内包含中心节点和叶子节点，叶子节点用于数据采集并将其上传到中心节点；中心节点用于收集叶子节点的数据，统筹通信信道资源；所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤s1包括：
3.根据权利要求2所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤s1.5中，利用皮尔逊乘积矩相关系数来量化分析信道增益的时间自相关系数公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤s2包括：
5.根据权利要求4所述的一种面向新型无线局域网的多参数联动自适应传输方法，其特征在于，步骤s2.4中，为了计算信道增益预测值，中心节点端需要以下参数：，和；将前一个超帧中的最新信道增益值选为；基于中心节点采集的历史信道增益数据更新计算；通过中心节点中记录的历史信道增益均值（）估算，标准差通过历史信道增益标准差（）估...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鸿云，孙懿淳，刘新群，李泽润，喻瑛，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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