基于信息中继节点的能量和信息同传模型及协议

郝腾蛟， 王宏志

(长春工业大学 计算机科学与工程学院， 吉林 长春 130012)

0 引 言

无线体域网(Wireless Body Area Network, WBAN)[1]又称体域传感器网络，是一种由人体相关的人体网络元素组成的通信网络。它可以通过放置在人体周围或镶嵌在人体内部的各种传感器节点感知和收集人体的一些重要生理参数和人体周围的一些环境参数，然后无线传输到人体附近的基站或移动单元，最后通过交互将其上传到终端服务器进行分析和处理[2]。

WBAN涉及多学科的多种知识，结合了传感器、微机电系统、嵌入式计算和分布式信息处理等技术，它已广泛应用于军事、娱乐、消费电子、智能家居和公共服务，尤其是临床诊断和远程医疗，并受到更多关注。在无线生物医学应用中，节点通常植入人体。然而，由于WBAN不同于传统的无线网络，WBAN中节点的传输功率和功耗不仅受到人体外部环境的影响，而且更容易受人体组织衰减的影响。但网络需要可靠的通信，低功耗和长寿命，能量收集(EH)的出现有效地解决了这个问题[3]。EH技术收集并将来自周围环境的分布式能量转换为可由负载使用的电能。环境中包含的分布式能量有各种形式，如太阳能、热能、振动和射频能[4]。

因为易受环境影响，自然资源是随机和不稳定的，而射频信号易于控制和调节。因此，文献[5]提出了通过射频(RF)信号的无线电力传输(WPT);文献[6]研究了设备到设备的有效资源分配;文献[7]假设电池容量在无限或有限的情况下，由EH源提供的点对点通信的功率管理策略;文献[8]考虑了同时具有能量的无线供电中继系统分别在能量分割(PS)和时间切换(TS)协议下的能量和信息传输;文献[9]提出了一种具有双向信息和能量转发中继的新型无线电力通信(WPC)系统;文献[10]研究了具有协作中继的同步无线信息和能量传输,但是过多的中继节点提升了网络的复杂度;文献[11]提出一种中继选择方案,通过建立优化问题，使网络的总能量损失最小并且吞吐量最大。无线能量收集和信息传输的大多数研究都考虑了点对点通信系统。

文中提出一种将自身节点作为中继的传输模型和协议。不同于传统的中继模型，在该模型中自身节点既可以收集源节点传输的能量和把自身信息传回源节点，也可以用作中继来辅助源节点和目的节点之间的能量和信息传输。此模型减少了人体传感器节点的数量，降低了无线体域网的复杂性。通过非线性规划算法对系统进行优化，得到最优解来使系统吞吐量最优，并用仿真实验验证。

1 系统模型

传输模型如图1所示。

图1 传输模型

考虑一个源节点S，一个自身能采集信息的中继节点R和一个目的节点D。前半周期内，中继节点接收源节点的能量，并将自己的信息传输到源；后半周期内，中继节点作为中继来帮助目的节点向源节点传输信息。第三时隙中，源节点发送能量到中继节点，同时目的节点传输信息到中继节点。第四时隙，中继节点转发信息I2到源节点并将能量发送到目的节点，用于下一周期内目的节点发送信息时使用。我们忽略从源节点到目的节点的传输链路，并且所有节点都以半双工模式运行，同时中继节点和目的节点能量受限。假设源节点、目的节点和中继节点三者在一条直线上，且中继节点在二者之间，源节点到中继节点以及从中继节点到目的节点的距离分别为dsr，drd，信道状态系数分别表示为h和g，源节点与目的节点之间的距离固定且为

dsd=dsr+drd=40 cm

传输周期为T。此外，假设源节点具有稳定的能量提供，同时目的节点和中继节点的电池没有初始能量，并且传输信息时所需的能量全部由源节点提供。此外，中继执行信息解码和转发方案，传输协议如图2所示。

图2 传输协议模型

首先在α1T/2时隙内，源节点将射频能量信号发送到中继节点；在接着的(1-α1)T/2时隙内，中继利用从源节点接收的能量将信息发送到源；然后，源节点在α2T/2时隙内再次将能量信号发送到中继节点，与此同时，目的节点将信息信号发送到中继节点；最后在(1-α2)T/2时隙中，中继节点将信息发送到源节点，并将能量发送到目的节点为下一周期内目的节点传输信息时使用。

2 信道模型

由于无线体域网是人体周围的无线传感器网络，无线体域网的信道受人体组织形态和外部环境影响较大，导致无线体域网信道区别于无线传感器网络信道。无线体域网的信道[12]通常由通信距离和通信频率共同决定，并随着通信距离和通信频率的增大而增大。人体自身的姿态和周围的环境变化也会对路径损耗值产生阴影衰落，使得信道受影响，综合各方面的影响，无线体域网中的信道模型一般表示为：

(1)

式中:d0----参考距离;

PL(d0)----参考距离d0处对应的路径损耗;

n----路径损耗指数，与环境有关。

源节点与中继节点之间的信道增益可以表示为：

(2)

同理可得中继节点与目的节点之间的信道增益为：

(3)

3 能量和信息传输算法

在第一时隙中，源节点向中继节点传输能量信号，中继节点接收到的信号为：

(4)

式中:ps----源节点的发射功率;

h----源节点到中继节点的信道系数;

xs----源节点发送的能量信号;

则在能量分割协议下，中继处收集到的能量为：

(5)

式中:η----能量转化效率，0<η≤1;

ρ----功率分配因子，0<ρ<1。

中继节点接收的能量Er用于第二时隙内中继节点向源节点传输信息I1。假设接收的能量全部被利用，则第二时隙中，中继节点向源传输信息的发射功率为：

(6)

则源节点接收到信号的信噪比为：

(7)

根据香农定理，源节点接收信息I1的吞吐量为：

(8)

在第三时隙α2T/2中，源节点向中继节点发送能量信号E2的同时，目的节点向中继发送信息信号I2，则中继接收到的信号可表示为：

(9)

式中:g----中继节点到目的节点的信道系数;

xd----目的节点发送的信息信号;

pd----目的节点的发射功率。

由于pd≪ps，所以收集能量时忽略目的节点的发射功率，则此阶段中继节点收集的能量为：

(10)

假定收集的能量和消耗的能量相等，则中继节点的发送功率为：

(11)

根据能量分割协议，在中继处分离出来的信号为：

(12)

(13)

那么可以得到目的节点到中继节点的吞吐量为：

(14)

在第四时隙中，中继节点分别向目的节点和源节点发送能量和信息信号I2。目的节点接收的能量用于下一个周期内向中继节点发送信息时使用。则目的节点收集的能量为：

则目的节点的发射功率为：

(16)

与此同时，源节点接收到通过中继节点解码转发的信息信号I2，则在源节点处接收到信号的信噪比为：

(17)

源节点处接收到中继节点转发信息的吞吐量为：

(18)

4 优化方法

为了使模型的信息吞吐量最大，采用R1、R2和R3联合优化的方法，通过优化参数使三者最小值最大来达到系统整体信息吞吐量最大。当R1

(19)

从上述的约束条件可以看出，系统最大的信息吞吐量τ*与这些参数取值有关，通过使用MATLAB中的非线性规划算法对其进行编程，求出最优解。

5 仿真分析

系统吞吐量与ρ的关系如图3所示。

图3 系统吞吐量与ρ的关系

图中描述了在其他三点最优的情况下，系统吞吐量随功率分配因子的变化。从图中可以看出，R1和R3随ρ的增大而增大，并且基本重叠。R2随ρ的增大先增大后减小。当ρ趋近于1时，从目的节点发射的信号全部被用作能量的收集，所以图中R2在最后阶段有一个急速的下降，并在ρ=1时,吞吐量等于0。在交点前三者最小值单调递增，交点后三者的最小值单调递减，很清晰的看到信息吞吐量最优点为图中所示位置。

绘制了其他三点最优的情况下，系统吞吐量随距离dsr的变化，如图4所示。

图4 系统吞吐量与dsr的关系

从图中可以明显看到，R1和R3随源节点到中继节点的距离dsr的增大而减小，R2随dsr的增大而增大，且在交点前三者的最小值单调递增，交点后三者的最小值单调递减，可以找到最优距离dsr为图中所示位置。

描绘了三个参数ρ、α1和α2最佳时，优化的系统吞吐量与源节点和中继节点之间距离dsr的变化关系，如图5所示。

图5 最优参数下的系统吞吐量与dsr的关系

从图中可以看出，系统吞吐量随距离的增大先减小后增大再减小。参考图4，过了最优点之后，最小吞吐量为递减变化，所以图5中最后最优吞吐量有先增大后减小的趋势，并且在dsr=37 cm处达到最大，与前面求出的最优距离相吻合。

6 结 语

在传统无线体域网传输模型基础上提出一种新的能量和信息同时传输模型，该模型中的自身节点既可以传输自己的信息，又可以作为中继辅助其他节点的能量和信息传输，减少了无线体域网内的中继节点数量，降低了网络的复杂度，减轻了对人体舒适度的影响。用非线性规划方法对模型进行优化，确定5个参数ρ、α1、α2、dsr和drd的最优解，使系统吞吐量最优，仿真实验验证了结果的正确性。文中研究的是能量分割协议下信息中继节点的能量和信息同传的问题，后续工作可以考虑时间切换协议下信息中继节点的能量和信息同传的问题以及最优信息中继选择等。