基于生存期优化的无线体域网中继选择研究

管张均,顾肖凌

(上海海事大学 电子工程系,上海 201306)

0 概述

随着无线通信技术和现代医疗健康的快速发展,近年来在医疗健康领域涌现出一项新兴技术——无线体域网(Wireless Body Area Network,WBAN)。在相关研究中,文献[1-2]关注了无线体域网的服务质量(Quality of Service,QoS)、能效以及网络鲁棒性,文献[3-4]研究了采用协作方式的无线体域网传输机制,文献[5]提出了优化无线体域网能效的调度策略。无线体域网属于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN),其基本结构由一个中心节点和若干传感器节点组成。传感器节点对人体生理信号进行采样、处理,然后将其发送到中心节点,并由中心节点转发到远程的数据中心或医疗机构。基于无线体域网的电子健康应用能够以实时、低成本、便捷的方式解决健康问题,缓解公共医疗系统的压力,使得医疗资源能合理分配[6]。但是,无线体域网的实际应用也存在着诸多问题,例如:无线体域网是能量受限网络,其中传感器节点由电池供电,对于植入人体的节点,更换电池是不方便的。2012年2月,IEEE 802.15.6工作组发布了无线体域网标准[7],涵盖了无线体域网的各个方面,包括物理层、媒体接入控制层和安全模式等,制定了人体内和人体附近的无线短距离通信标准[8]。近年来,无线体域网已成为无线通信特别是无线传感器领域的研究热点之一,相关研究成果不断涌现。

文献[9]介绍了体表通信的信道特性并设计了无线体域网的能效拓扑结构,从拓扑结构的角度对无线体域网的能效问题进行探讨[10]。近年来,协作通信的概念被引入到无线体域网中,研究者通过中继转发来提高网络的能效和可靠性,同时降低网络干扰。文献[11]利用基于IEEE802.15.4射频标准的最优数据转发和协作通信技术以及人体耦合通信技术减少了无线体域网的能耗[10]。文献[12]通过基于IEEE P802.15的信道模型对医疗植入系统协作机制下的无线体域网进行了详细分析,其中传感器节点在美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission,FCC)规定的安全功率范围内工作,有效降低了网络的中断概率和数据传输的误码率,减少了无线体域网的能耗[10]。文献[13]引入博弈论中的纳什均衡理论,用于解决无线体域网的中继选择和功率分配问题中,在系统服务质量的限制下,每个传感器节点寻求自己的最优节能策略,并提供端到端延时的上界,该理论提高了严重衰落下的移动无线体域网系统性能。

由于无线体域网的能量受限特性,网络生存期的优化是其实际应用的关键技术之一[14],而该项技术的研究最早在无线传感器网络领域就已开展[15]。针对该问题,本文建立两跳无线体域网模型,给出2种网络生存期的定义并提出4种中继选择策略。

1 无线体域网模型

本文中考虑的无线体域网,包括N个具有初始能量ε0的传感器节点和一个中心节点AP。网络的拓扑结构为树状结构,传感器节点与中心节点间可以通过直传或者中继转发的方式进行通信。信道模型采用块衰落信道,在每个时隙信道增益保持不变。如图1所示,传感器采集信息传输给中心节点,再由中心节点传输到外部网络。一些节点平时负责监测信号,但数据量较低,长时间处于休眠状态。在信道严重衰落时,这些节点能被动态选择为中继节点,帮助其他节点传输数据以保障传输可靠性[6]。

图1 无线体域网模型

2 网络生存期定义与中继选择策略

假定任意两节点之间的信道服从块衰落模型,即信道状况在每一次数据传输期间保持不变。在本文的无线体域网模型中,假设C是任意2个节点在某个传输时隙间的信道增益,根据小尺度衰落模型,C是一个随机变量,其均值由两节点间的路径损耗决定。因此,由一个节点成功传输数据到另一个节点所需的能量可表示为:

(1)

其中,εc是传输电路损耗。由于用达到目标信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)所需的最小接收信号能量进行归一化处理,因此信道增益越大,传输数据所需的能量就越小。

假设每个传感器节点的初始能量为ε0,那么每个传感器的剩余能量为一随机变量,其值由前一次数据传输的信道增益决定。下面对数据传输过程中传感器的状态做以下说明:

1)当某个传感器节点的剩余能量无法完成下一次数据传输时,认为该节点是不“活跃”的。

2)当某个中继节点完成了到中心节点的数据传输,那么下一次该节点将不作为候选节点。

假设网络中有一节点为主节点,该节点对数据传输的可靠性要求较高,可以通过直传或者中继的方式传输数据到中心节点。以主节点是否能完成数据传输为标准来定义无线体域网的网络生存期为:当某一时刻,主节点无法传输数据到任一中继节点,或者没有中继节点能转发主节点的数据到中心节点,或者主节点无法直传数据到中心节点,此时网络“死亡”,在此之前到中心节点的数据传输次数即为网络生存期。当网络“死亡”时,所有节点的剩余能量都被浪费了,定义网络的损失能量为:

(2)

其中,N是传感器节点数,L是网络“死亡”时完成的数据传输次数,Ei(L)是节点i的剩余能量。因为每个节点会经历不同的信道衰落,有不同的剩余能量,所以怎样选择中继节点可以使网络生存期最大化,即是本文要解决的问题。

文献[11]给出了网络生存期期望的通用模型,该模型不涉及具体的网络架构、数据传输方式、生存期定义、信道衰落特征和能量消耗模型,其定义式为:

(3)

从之前的网络生存期定义可以看到,无论采取何种中继选择策略,当网络“死亡”时,势必大部分中继节点还有充足的剩余能量,完全可以用来传输自己的数据。可见从整个网络的角度考虑,第1种网络生存期的定义造成了资源的极大浪费,并不适合现实应用。因此,可以给出第2种网络生存期的定义为:当某一时刻,网络中没有任何节点能传输数据至中心节点时,网络“死亡”,在此之前到中心节点的数据传输次数即为网络生存期。具体执行过程如下:

1)当至少有一个中继节点是“活跃”的,并且主节点至少能传输数据到一个中继节点时,先按照某种策略选择中继节点,判断此时主节点到选择的中继节点能否完成数据传输,如能,则进行主节点到中心节点的两跳传输;否则选择的中继节点直传自己的数据到中心节点。

2)当至少有一个中继节点是“活跃”的,并且主节点不能传输数据至中继节点时,中继节点采取相应的中继选择策略直传自己的数据到中心节点。

3)当没有中继节点是“活跃”的,并且主节点至少能传输数据到一个中继节点时,判断主节点能否直传,如能,则进行直传;否则宣告网络“死亡”。

3 仿真结果与分析

在本文仿真中,两跳之间均为瑞利衰落信道,蒙特卡洛仿真次数为104次。每个传感器节点的初始能量ε0=5 J,传输电路损耗εc=0.01 J,信道估计损耗εs=0.001 J。图2给出了第1种网络生存期定义下网络生存期随传感器初始能量的变化曲线。此时中继节点数为5,所有需要获知信道增益的选择策略均考虑了信道估计所消耗的能量。

图2 网络生存期与传感器初始能量的关系曲线1

从图2可以看出,随着传感器初始能量的增加,在所有传输策略下,网络生存期都呈现线性增长趋势。比较不同的传输策略可知:直传策略下网络生存期最小;任意选择中继节点和选择剩余能量最大的中继节点策略,相较直传策略略有提升,但是提升幅度不大;选择两跳信道增益之和最大的传输策略,相较前三种传输策略,网络生存期有了较大提升;选择前一跳传输信道增益最大的传输策略是所有传输策略中网络生存期最大的。原因在于:在第1种网络生存期定义下,网络生存期主要取决于主节点的能耗情况;直传、任意选择中继节点和选择剩余能量最大的中继节点都没有考虑信道状况,不能减小主节点每一次传输的能耗,因此这三种传输策略下的网络生存期最小,而且近乎一致;选择两跳信道增益之和最大,在某种程度上减小了主节点每一次传输的能耗,因此网络生存期有了很大提升;但是该策略并不能保证主节点的能耗最小,因此其网络生存期并不是最大的,只有选择前一跳传输信道增益最大的传输策略才能使第一种网络生存期定义下的网络生存期最大化。但是,在第一种网络生存期定义下,网络“死亡”时,大部分中继节点仍有充足的能量去传输数据,因此从整个网络性能的角度考虑,第一种网络生存期的定义造成了资源的极大浪费,并不适合现实应用。

图3给出了第1种网络生存期定义下网络生存期随中继节点数量的变化曲线,此时每个传感器节点的初始能量ε0=5 J。

图3 网络生存期与中继节点数的关系曲线1

从图3可以看出,任意选择中继节点和选择剩余能量最大的中继节点策略并不能随着中继节点的增加带来网络生存期的提升,因为这两种策略并不能随着中继节点的增加选择到信道状况更好的中继节点,从而减小主节点的能耗。选择两跳信道增益之和最大和选择前一跳传输信道增益最大的传输策略,都偏向选择信道状况更好的中继节点,因此其网络生存期相比前两种策略都有了很大提升。其中前一跳传输信道增益最大的传输策略,更是直接关注主节点的能耗,因此其网络生存期随中继节点的增加提升最大。但是由于主节点的初始能量是有限的,在第一种网络生存期定义下,这种提升会随着中继节点的增加达到某个极限。也就是说,当中继节点数量足够大时,节点的增加带来网络生存期的提升非常有限。

图4给出了平均损失能量随中继节点数量的变化曲线。根据第1种网络生存期的定义,网络“死亡”时,大部分中继节点仍有充足的能量去传输数据,因此,网络平均损失能量近似为中继节点数减一个传感器初始能量之和。即使是选择前一跳传输信道增益最大的传输策略,其平均损失能量减小的幅度也很有限。这造成了资源的极大浪费,从而引出了第2种网络生存期的定义。

图4 平均损失能量与中继节点数的关系曲线1

图5给出了第2种网络生存期定义下网络生存期随传感器初始能量的变化曲线。同样地,随着传感器初始能量的增加,在所有传输策略下,网络生存期都呈现线性增长趋势,而且比第1种网络生存期定义都有了极大提升。比较不同的传输策略可知:任意选择中继节点和选择剩余能量最大的中继节点策略,未考虑信道状况,获得了最小的网络生存期;选择两跳信道增益之和最大的传输策略,综合考虑了两跳的信道状况,在第2种网络生存期定义下获得了最大的网络生存期。原因在于:在第2种网络生存期定义下,网络生存期取决于每一跳的能耗情况,此时所有节点的能量被充分利用,因此,网络资源利用率极高。

图5 网络生存期与传感器初始能量的关系曲线2

图6给出了第2种网络生存期定义下网络生存期随中继节点数量的变化曲线。不同于图3,第2种网络生存期的定义充分利用了每一节点的能量,因此任意选择中继节点和选择剩余能量最大的中继节点策略随着中继节点的增加也带来了网络生存期的提升,但是由于未考虑信道状况,两者的网络生存期相较其他策略最小。而此时选择两跳信道增益之和最大的传输策略,充分考虑了两跳的信道状况,因此其网络生存期最大。在第2种网络生存期定义下,网络生存期会随着中继节点的增加近似线性增长,大幅提高了网络性能。

图6 网络生存期与中继节点数的关系曲线2

图7给出了平均损失能量随中继节点数量的变化曲线。从中可以看到,根据第2种网络生存期的定义,网络“死亡”时,所有传感器节点的能量得到了充分利用,因此网络平均损失能量小于单节点初始能量的一半。在所有策略下,该曲线都有随中继节点数量的增加略有下降又略有上升的趋势,而且当中继节点数较小时,选择剩余能量最大的中继节点策略的平均损失能量在所有策略下最小。

图7 平均损失能量与中继节点数的关系曲线2

4 结束语

本文分别从主节点和整个网络的角度给出2种无线体域网网络生存期的定义,并结合两跳的信道状况以及节点的剩余能量,提出4种中继选择策略。仿真结果表明,第2种网络生存期的定义充分利用了网络中传感器节点的能量资源,并且选择两跳信道增益之和最大的传输策略可以使网络生存期达到全局最优。本文的分析结果对无线体域网的系统设计和节点布局具有一定的参考意义。下一步工作是将中继协议纳入到网络生存期优化中,考察不同的中继协议对网络生存期的影响。