认知无线传感器网络中基于流量的多路径路由_张涌逸.pdf

2023.7电脑编程技巧与维护1概述随着无线传感器网络应用日益广泛，仅使用一些固定的频谱已经满足不了应用对频谱的需求。在此主要从认知网络流量分配的角度来讨论无线传感器网络多路径路由问题，同时也考虑路径的稳定性及经济效益。认知无线传感器网络从流量分配的角度转发数据，也就是在一个n人的非合作性微分博弈下进行流量分配，该问题的反馈纳什均衡的解就是一个稳定的流量路径分配方法。下面先给出认知无线传感器网络多路径路由，再给出流量的分配，最后给出满足服务质量（QoS）需求的、经济的无线传感器网络多路径路由。2动态流量管理的形式模型微分博弈中的玩家是参与决策的实体。动态流量管理的参与者是认知无线电。参与者（链路）的集合记为N，|N|=n，j为第j条链路。因为要讨论无线传感器网络不知道何时结束，所以把时域区间设为t0,。在n条链路组成微分博弈中，采用了无穷时域的微分博弈模型3，j的目标函数如公式（1）所示：,j=1,2,n（1）约束条件是一个确定性的方程，如公式（2）所示：（2）其中，E（t）为时间t的单位收益，有时为方便直接记为E。3建立源节点到目的节点的 n 条路经在认知无线传感器网络建立源节点到目的节点的n条路经中，采用和定向扩散路由4类似的方法，首先，在认知无线传感器网络中扩散兴趣，然后建立梯度，最后选出n条路径。在认知无线传感器网络中建立节点源到目的节点的n条路径的算法如下：（1）扩散兴趣。认知无线传感器网络源节点开始的周期，按照自己发送的频率在认知无线传感器网络中通过频谱经纪人向主用户租用相关的频谱以向邻居节点广播兴趣消息。兴趣消息包括兴趣、频率、转发率、目的区域及从频谱经纪人那里获得的主用户的使用概率等内容。接收到兴趣消息的邻居节点需要建立数据表记录这些兴趣消息、时间戳及邻居节点，之后接收到兴趣消息的节点，类似地在认知网络中向主用户租用相关的频谱以向邻居节点广播兴趣消息。在广播兴趣消息时发送频率要和接收到的兴趣消息一致，发送兴趣消息中主用户使用的概率要每次取主用户使用概率的最大值，发送兴趣消息中转发率要每次取转发率的最小值。在广播兴趣消息时发送频率要和接收到的兴趣消息一致，此过程一直继续，直到兴趣消息转发到目的节点。为了路径不出现环路，如果已经收到过兴趣消息，且对应的发送节点是这个邻居节点，或时间超过有效时间，则不再向邻居节点转发兴趣消息。（2）建立梯度。目的节点收到使兴趣消息和自己一致后，把兴趣消息在认知网络中通过频谱经纪人租用相关的频谱向邻居节点广播，邻居节点收到消息后要检查数据表是否和前面发送的消息一致（不检查主用户使用的概率和此链路的转发率，主用户使用的概率与目的节点收到兴趣消息中的主用户使用的概率一致，转发率目的节点收到兴趣消息中的转发率，因为目的节点收到兴趣消息中的主用户使用的概率和转发率才是这条链路主用户使用的概率和转发率）。如果不一致；则抛弃；如果一致，则检查数据缓存中是否有该兴趣消息，有就说作者简介：张涌逸（1968），男，副教授，硕士，研究方向为无线传感器网络及多智能体强化学习等。认知无线传感器网络中基于流量的多路径路由张涌逸（太原师范学院计算机科学与技术学院，山西 晋中030619）摘要：人们对无线传感器网络多路径路由问题的讨论很多，但从流量分配的角度来讨论路由问题相对较少。主要讨论无线传感器网络通过认知无线电租赁有限的频谱资源，从网络流量分配的角度，利用微分博弈模型来解决无线传感器网络多路径路由问题，同时也考虑了多路径路由的稳定性及经济效益问题。通过求微分博弈反馈纳什均衡的解对 n 条路径进行了动态流量分配，给出了可以提高认知无线传感器网络有效性、稳定性、可靠性及经济效益的多路径路由算法。关键词：认知无线电；无线传感器网络；流量；微分博弈；路由71DOI:10.16184/prg.2023.07.0082023.7电脑编程技巧与维护明已发送过，不再发送，否则就转发给邻居该兴趣消息，并把转发的数据放入数据缓存。此过程一直继续，源节点就会收集到若干条路径，这样就建立了源节点到目的节点的梯度。（3）选路。源节点从返回的路径中选择转发率最大的n条路径。通过上述路由，不仅可以在认知无线传感器网络中选择出n条转发率较高路径，还能获得每条路径的转发率、主用户使用的概率。4认知无线传感器网络多路径路由的流量分配认知无线电技术是一个可以根据其运行环境改变发射器参数的无线电系统。博弈论是一种处理双方或多方竞争、合作问题很好的解决方案。在认知无线传感器网络中，对于一个给定的n条多路径路由，如何激励多路径上的无线传感器节点进行数据转发，同时考虑路径的稳定性？下面在博弈论框架下把该问题转换为n人的非合作性微分博弈问题。通过对n人的非合作性微分博弈求解，给出一个稳定感知的n条路径的流量分配。4.1流量分配微分博弈模型随着认知无线技术的发展，没有被分配到频谱使用权的次用户可以利用主用户拥有的暂时未使用的许可频段。如果若干个用户共享一个共同的频谱带，则他们的频谱使用可以由一个中央网络实体协调，该实体被称为频谱经纪人。频谱经纪人从每个次用户收集操作信息，并分配频谱资源，以实现有效和公平的频谱共享。一个主网络由一组主用户和一个或多个主基站组成。无线传感器节点被授权在基站的协调下使用某些许可的频带。基站起频谱经纪人的作用。主用户的传输不受无线传感器节点的干扰。由于认知通信能够感知、检测和监测周围的射频环境，例如，干扰和接入的可用性，并重新配置自己的工作特性以匹配外部情况，所以认知通信可以提高频谱效率并支持更高的带宽服务。此外，实时自主决策以实现有效的频谱共享能力，也减少了集中式频谱管理的负担。在认知无线传感器网络中，无线传感器节点需要从频谱经纪人那里购买空闲的频谱作为其可用的频谱（或带宽）。这里假设有一个频谱经纪人为无线传感器节点提供可用的频段，将按欠费率定价，而且定价还考虑QoS指标。因此，假设单位欠费率的价格与带宽成正比。那么根据Shannon-Hartley理论5，无线传感器用户想获得一个转发率r，应该至少购买如公式（3）所示：（3）带宽用于接收和转发，其中，S/N是信道的信噪比。另一个假设是关于n条路径路由。选择n条路径路由的算法前文已经给出。对无线传感器网络中的一对给定节点，假设它们之间存在从源节点到目的节点相接的n条路径，把这n条路径称为“转发路径”，用1，2，n分别表示（其中n2）。为了简单，还假设路径上的转发节点在转发数据包时具有一致性。此处的一致性是指它们可以同步调整其转发率并在任何时候保持一致，上一节多路径路由算法已经提供了同一条链路上的一致转发率、主用户使用链路的概率，假设调整链路流量引起的延迟可以被忽略。无线传感器网络n条路径的流量分配可以被看作是一个非合作性的n人的微分博弈。n条转发路径与博弈模型中的n个玩家相对应。玩家j需要支付的单位频带的价格如公式（4）所示：arj（t）（4）其中，rj（t）为第j条路径的转发率，为了方便简记为rj6。除此之外，每个转发路径为了提高其稳定性需要额外支付费用。由于每个转发路径的断开可能发生在任何一条链路上，而一条链路的断开取决于该链路的主用户使用的概率。那么就把转发路径的额外费用定义为一个与流量成正比的函数。另外，额外费用和主用户的使用概率有关，为了鼓励主用户尽可能让出频谱，主用户出现的概率越小支付的额外费用越大。用pj表示主要用户出现在路径j上的概率。若qj=1-pj，则无线传感器网络每条链路额外支付的费用如公式（5）所示：mqjrj（5）其中，m为常数。在模型中，目的节点将根据从源节点接收的信息量为转发路径的流量付费，每条链路费用如公式（6）所示：（6）套入无穷时域的微分博弈模型，为方便取t0=0。博弈模型采用类似于动态双头竞争无穷时域的微分博弈模型7，则玩家j的支付函数套用公式（1），如公式（7）所示：（7）其中，为贴现率。单位收益E（t）的变动受以下方程的约束，如公式（8）所示：722023.7电脑编程技巧与维护（8）其中，s为价格调整速度；c为反向需求参数，都是正常数。4.2流量分配微分博弈的解因为微分博弈反馈纳什均衡解避免了纳什均衡推导中的信息非唯一性问题，同时正是需要的稳定感知的路径流量分配方案，所以求微分博弈的反馈纳什均衡解。这里使用文献3中的定理9.4来求解，如公式（9）所示：（9）其中，为常数对公式（9）进行最大化，也就是分别对rj求导，如公式（10）所示：（10）把公式（10）代入公式（9）得出公式（11）：（11）其中，（12），（13）其中，ej为单位向量；V为n维向量，具体如公式（14）所示：（14）矩阵A为nn矩阵，主对角线元素为ns（1-sX）+2ks+2k/2k，其余元素为-s2X/2k，具体如公式（15）所示：（15）可以证明|A|0，即A可逆，如公式（16）所示：（16）博弈的最优对策为如公式（17）所示：（17）把公式（17）代入公式（8），得公式（18）公式（20）：（18）（19）（20）则微分博弈的反馈纳什均衡解如公式（21）所示：（21）这就给出了认知无线传感器网络n条路径的流量分配方法。通过微分博弈模型，提出了一种稳定感知的认知无线传感器网络n条路径的流量分配方案。稳定感知意味着在分配流量时考虑了路径的稳定性，同时考虑了在n条路径上负载和参数对流量分配的影响。5认知无线传感器网络中基于流量的多路径路由前文给出的反馈纳什均衡解是在非合作的基础上给出的，通过相互之间的竞争使各自利益最大化，有些路径可能流量较小，不能满足实际应用中QoS传输的需要和支付费用要求最小的条件。为了使给出的链路利益最大化，可从这n条链路中选出流量更符合QoS传输需要及经济效益较高的链路进行路由。下面是认知无线传感器网络中基于流量和QoS传输需要的多路径路由算法：假设满足QoS需求的最大时延值为D，从经济效益考虑流量的最小门限值为f，则在路由时应该选择那些流量大于门限值且满足QoS时延的链路。（1）根据认知无线传感器网络多路径路由算法建立从源节点到目的节点 的n条路径。（2）在t0=0时刻，根据第1步得到信息初始化第3节流量分配的微分博弈模型，并求它的反馈纳什均衡解。（3）选择流量大于门限值f的多条路径，如果没找到，则返回到（2）。（4）判断数据传输到目的节点的时延是否超过了规定值D，若时延超过规定值，则返回到（1），否则到下一步。（5）路由结束。认知无线传感器网络中基于流量和QoS传输需要的多路径路由算法根据认知无线传感器网络中多路径路由的基本特征，先给出了源节点到目的节点的n条路经，接下来由无线传感器网络流量的竞争性，构造了微分博弈模型，再给出了微分博弈的反馈纳什均衡解并利用反馈纳什均衡解的唯一性给出了n条路径的动态流量分配，最后从QoS需求及经济效益的角度给出了动态QoS多路径路由算法。6结语在认知无线传感器网络中，首先给出了源节点到目的节点的n条路径路由，在此基础上，建立微分博弈模732023.7电脑编程技巧与维护状态评价模型得出的结果符合实际仿真工况的状态，比如组串在阴影工况下工作时，模型将其评价为“注意”，而运行中存在短路故障的工况时，模型评价为“故障”，符合实际运行中的评价标准。图3中，局部阴影工况通过评价模型评估，将其等级划分在“注意”等级范围，进一步证明了构建的评估模型的合理性与准确性。4结语（1）根据光伏电站日常工作特性与影响工作状态的实际情况，选取了环境因素、巡视因素与出力因素3个级指标，在此基础上继续划分了9个级指标，从而构建了基于光伏组串健康状态的评价指标体系。（2）基于AHP-熵权法的组合赋权方法与云模型评价方法，针对评估光伏组串实时工作状态的问题构建了评价模型。通过组合赋权确定最优权重，运用云模型对工作状态进行评价，避免人为因素的主观性与常用隶属度方式的模糊性问题，进一步保障评价结果的精准性。（3）最后使用仿真模型模拟不同工况下的光伏组串输出情况，并使用方法评价各工况下的组串工作状态，所得结果与仿真工况相同，验证了评价模型的有效性。参考文献1王喜炜,白建波,宋昊,等.光伏组件加速老化试验可靠性及其寿命分布研究J.可再生能源,2017,35(5):675-680.2姜萍,王天亮,栾艳军.基于改进SSD的光伏组件故 障定位 检 测J.激 光 杂 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