可穿戴无线传感器网路信道分配

王嘉星

（沈阳理工大学，辽宁 沈阳110000）

无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽而准确的信息，传送到需要这些信息的用户[1]。

1 信道分配问题

可穿戴无线传感器网络因为其有限的体积，和受到限制的能量。有限的通信等限制，使其网络数据传输及通信收到很大的影响，如果不能有效的处理和调度网络问题，节点之间的互相干扰会更加严重，从而影响到数据的成功传输，增大数据传输的延迟，使一些早些时候发送的数据丢失，重传会浪费更多的信道资源，能耗增加，生命期较小的节点过于早的失去作用，并会使网络的工作寿命降低，所以，对于可穿戴无线传感器网络的有效利用才是解决问题的关键话题，主要是从三个方面：时隙、信道、时隙与信道的多元结合。本文从信道方面研究可穿戴无线传感器网络的资源利用问题。

2 网络运行环境

本文的场景为一个多跳网络，在整个网络中仅有一个主节点。我们将传感器节点的干扰半径R 定位125m，设定存在一个节点对信道进行占用发送信息时，在半径为125m 的干扰范围内其他节点都不允许使用这个信道。本文假设整个工作过程中每个节点都只有唯一的一个下一跳节点。

另外，假设监测区域是一个长方形，其大小是300*400m2。本文要研究的可穿戴无线传感器网络中包括10 个人体（每个人体携带一个可穿戴设备即一个传感器节点），一个汇聚节点以及一个主节点。人体携带的可穿戴设备上的传感器节点接收数据，并把接收到的数据传给汇聚节点。汇聚节点再把接收到的数据传给主节点。为了使研究的算法更具一般性，假设在整个可穿戴无线传感器网络中存在三条可选信道。

3 基于博弈论的多信道算法模型

本文提出基于博弈论的多信道分配算法模型，用Xik表示传感器节点i 竞争信道k 的能力，本章将Xik定义为信道的最大传输速率与的li平方的乘积。

其中li是该节点数据拥塞量或者是一个关于数据拥塞的函数，用来防止数据在网络中的拥塞，让数据积累多的节点有更高的优先级传输数据[2]。

图1 基于博弈论的多信道分配算法流程图

网络容量C 表示为信道总数量（Nc）的累加以及共享信道链路数量（Ncj）的累积的乘积，同时，乘以链路质量（Qi）乘以一个时间间隙T。式中Qi表示链路集合L 中的链路li的链路质量，T 表示一个时隙的时间，Nc表示信道的数量，Ncj表示共享信道j 的链路数量。根据上述C 的定义可知如果传感器节点i 有更多的信道带宽或者有更大的缓存，它就有更大的机会来竞争信道传输数据[3]。这对于本文设计的博弈论算法完全适用，因为网络的主要目标是最大化多跳网络的吞吐量。

4 基于博弈论的多信道分配算法设计

引入效用函数，使网络在相当短的时间内保持稳定。假定效用函数值为Uik，定义为该节点自己在该信道上的传输收益与该节点选择这条信道对其它节点的伤害，即惩罚因子的差值。

其中Ti是节点i 周围干扰i 的节点集合，每个节点根据自己的环境选择自己受益最大的信道进行传输， 为该节点的惩罚因子。Xik为该节点在该信道上的传输收益。

5 验证及仿真结果

仿真中，采用了四种不同的场景。每个场景中包含10 个无线传感器节点，每个传感器节点有3 条可选的传输信道，且在仿真过程中预先设定每条信道的数据传输速率（分别为100bit/s、200bit/s、300bit/s），但是每个节点到达汇聚节点的总跳数有所不同，因此仿真中比较了四种不同场景中网络吞吐量的不同变化。四种不同场景分别如图2、图3、图4、图5。

图2 场景一

图3 场景二

图4 场景三

图5 场景四

我们定义了10 个传感器节点在网络环境中，同时每个环境中有一个汇聚节点和一个主节点。整个仿真过程为1000 个时隙，即一共有1000 次传输机会。不同的传感器节点在三条信道中的信噪比都是各不相同的，信噪比是自己设置的（在0～1 之间），每条信道的数据传输速率和上文设置的一样（分别为100bit/s、200bit/s、300bit/s）。同时为了满足能够信道的合理使用，规定了所有节点的传输半径都要与干扰半径的值设定为相同的值。当一个节点进行数据传输时，在这个节点的范围内其他节点都不允许接受数据。当一个节点进行数据的接收时，在网络环境中干扰半径内的其他节点不允许同时发送信息。

四个网络场景中相同的是都含10 个传感器节点，1 个汇聚节点和1 个主节点，不同的是每个节点到汇聚节点的总跳数不同。四个场景中每个节点到汇聚节点的总跳数分别为12，13，18，14。从图6 中可以看出每个节点到汇聚节点的总跳数越多，网络的吞吐量越大。但是，也不能为了增大网络的吞吐量而一味地追求增加网络环境中每个节点到汇聚节点的总跳数，因为，在网络环境中传感器节点、汇聚节点和主节点个数相同的情况下，每个节点到汇聚节点的总跳数越多，说明在网络中受到干扰的可能性越大，网络环境就相对的不稳定，传感器节点的能量越易损耗，那么，维护网络环境稳定、延长网络工作寿

图6 不同网络场景的吞吐量仿真图

结束语

本文是可穿戴无线传感器网络信道分配算法设计与实现。主要是从三个方面：时隙、信道、时隙与信道的多元结合。本文主要从信道方面研究可穿戴无线传感器网络的资源利用问题。对于网络环境中的信道进行合理分配。让各传感器节点间的干扰都减少，从而使各节点间的不良相互作用也跟着减少。到目前为止，博弈论的理念被应用在各种技术方向上，因为其优秀解决问题能力，使得更多的专家开始考虑将博弈论应用在信道分配问题上来。本文的主要研究方向也是将博弈论怎样应用到网络环境中，对于信道分配问题得出更加优化解。根据最后的仿真结果也可以看出，基于博弈论的信道分配方式很好的提高了正各信道的利用率和网络的吞吐量，让网络环境实现了优化。