無線體域網(wǎng)中改進的聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法

郭 英， 武俊芳

(1. 南陽廣播電視大學 教務處，河南 南陽 473036；2. 河南理工大學 萬方科技學院，河南 鄭州 451400)

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無線體域網(wǎng)中改進的聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法

郭 英1， 武俊芳2

(1. 南陽廣播電視大學 教務處，河南 南陽 473036；2. 河南理工大學 萬方科技學院，河南 鄭州 451400)

無線體域網(wǎng)(WBANs)的運行面臨著來自其他WBANs的無線電信道干擾以及傳感器的電池容量和壽命兩大挑戰(zhàn)，然而現(xiàn)有的研究方案不能很好地解決這一問題，為了延長網(wǎng)絡壽命，提升WBAN通信的穩(wěn)健性，文中以多個WBANs的共存場景作為系統(tǒng)模型，提出一種聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法。該算法為WBANs向可直接到達集線器的鏈路增加兩個雙跳中繼鏈路，以便提供分集增益，并向傳感器和中繼節(jié)點集成了無線發(fā)射功率控制機制。仿真結果表明，當多個WBANs需要共存時，所提算法可顯著延長傳感器電池壽命，抑制干擾，即使與0 dBm恒定直接鏈路無線傳輸機制相比，所提算法也有優(yōu)異性能。此外，從SINR中斷概率來看，所提算法在維持較好可靠性的同時，可將電路功耗降低60%。

無線體域網(wǎng)； 干擾； 中繼選擇； 功率控制； 壽命； 中斷概率

0 引 言

鑒于半導體技術領域近期取得的巨大進步，出現(xiàn)了大量更加智能、體積更小的生物傳感器，這些傳感器既不會造成人體不適，也不會影響人們的日常生活，所以可安裝在人體的各個部位甚至在人體內部署，以便采集人體信息，監(jiān)測人體生理狀況。生物傳感器及無線通信技術領域取得的多種進步，使人們迎來了嶄新的人體局域網(wǎng)時代，即無線體域網(wǎng)(Wireless Body Area Networks, WBANs)[1-2]。

傳統(tǒng)的WBAN系統(tǒng)設計采取星型拓撲結構，由中央集線器進行協(xié)調，只有傳感器和集線器間可進行數(shù)據(jù)傳輸[3]。集線器還扮演網(wǎng)關角色，WBAN系統(tǒng)通過集線器與其他網(wǎng)絡相連。這種新一代網(wǎng)絡的靈活性更高，傳感和即時通知性能更強，且與位置無關。正是因為這些優(yōu)點，WBANs的應用已經(jīng)從醫(yī)護領域，拓展到應急服務、消費者健身、娛樂和軍事領域[4-5]。

然而，WBANs的運行面臨著兩大約束[6]：來自距離較近的其他WBANs的無線電信道干擾以及傳感器的電池容量和壽命。此外，WBANs的通信路徑損失較大，如何在電池性能有限所導致的發(fā)射功率約束下實現(xiàn)可靠傳輸也是一個巨大挑戰(zhàn)。對于同信道干擾，由于與距離較近的其他WBANs間缺乏協(xié)調，所以存在同信道干擾。能夠共存的WBANs數(shù)量隨著場景、應用及WBANs移動性的不同而不同，而且我們難以在動態(tài)的WBANs通信環(huán)境下選擇一個協(xié)調方[7]。

隨著WBANs應用不斷擴展，如何實現(xiàn)高效的干擾抑制以及延長網(wǎng)絡壽命，對于提升WBANs通信的穩(wěn)健性具有重要意義。為此，多篇文獻對WBANs通信中的干擾抑制和節(jié)能問題進行了研究，文獻[8]為減弱該干擾并確保整個網(wǎng)絡的通信質量，提出基于能量有效性的自適應動態(tài)調度策略。建立干擾環(huán)境下的數(shù)學模型，將動態(tài)調度策略轉化為最大化能量有效性并兼顧節(jié)點服務質量的非線性規(guī)劃問題，并設計了FEEM 啟發(fā)式算法對其進行求解。然而該算法的復雜度較高，通信開銷較大。文獻[9]針對WBANs中傳輸鏈路存在中斷情況從而消耗額外能量的問題，在多源多中繼系統(tǒng)模型中引入網(wǎng)絡編碼，提出一種基于網(wǎng)絡編碼多中繼協(xié)作算法，減少多源多中繼網(wǎng)絡的整體能耗，延長了網(wǎng)絡的生命周期。然而該算法無法始終保證將其他WBANs的信道干擾降低至可接受范圍之內。

另外，文獻[10]提出采用協(xié)作式通信策略來提高集線器接收到的報文的信噪比(SINR)，進而降低周圍其他WBANs的共信道干擾。文獻[11]則通過一種簡單的基于預測的功率控制機制，延長了傳感器電池的壽命，改進了WBANs的可靠性。盡量協(xié)作式通信和發(fā)射功率控制策略在窄帶和超寬帶WBAN系統(tǒng)中的優(yōu)點已經(jīng)得到證明[12-13]，然而目前還沒有研究可以指出如何綜合使用協(xié)作式通信及功率控制機制作為WBANs的潛在部署方案，為了彌補這一不足，本文提出一種聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法，通過選擇合并和基于預測的功率控制進行聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制。從“日?！背掷m(xù)多個小時的混合行為中測量了體上和體間信道增益大規(guī)模經(jīng)驗數(shù)據(jù)[14]，并利用這些數(shù)據(jù)驗證了本文算法在提升干擾抑制和降低能耗方面的有效性。

1 算法描述

本文研究的WBANs配置包括3個傳感器，兩個中繼器和1個集線器。集線器放于胸部，兩個中繼器分別放于左臀和右臀部，3個傳感器節(jié)點放于身體的其他7個部位。采用三分支選擇組合策略，一條鏈路直接將傳感器與集線器相連，另外兩條鏈路經(jīng)由中繼。假設集線器不受功率約束，因此可以0 dBm恒定發(fā)射功率進行廣播。在采用上述選擇組合策略的同時，在傳感器和中繼處采用一種簡單的基于預測的功率控制機制。假設這些節(jié)點處的發(fā)射功率范圍為?30 dBm至0 dBm，步進量為2dB。在數(shù)據(jù)傳輸之前，向活躍傳感器通知從其先前傳輸?shù)膱笪闹羞x擇出來的最優(yōu)鏈路，該條鏈路可由集線器在其信標內進行廣播。然后，傳感器根據(jù)接收器靈敏性及相關報文中最優(yōu)鏈路的先前信道增益樣本，調整其發(fā)射功率。如果最優(yōu)鏈路是基于中繼的雙跳傳輸，則對中繼鏈路的首跳傳輸(即在傳感器和中繼之間)進行信道預測和功率控制。通過這3條鏈路接收到信號后，集線器根據(jù)接收到的報文的SINR，選擇信號的最優(yōu)拷貝。算法1給出了關于發(fā)射功率控制的對本文算法的詳細描述；算法2給出了關于聯(lián)合中繼選擇和功率控制對本文算法的詳細描述。其中，在算法1中變量offset使得我們可以根據(jù)當前信道狀態(tài)及傳感器和中繼節(jié)點的剩余能量水平調整發(fā)射功率。在本文中針對不同的接收器靈敏度，使用不同的offset固定變量。

算法1：功率控制，根據(jù)先前的信道增益樣本進行信道預測。

Rxsens表示接收器靈敏度(中繼器或集線器)；Channel(T)表示當前信道增益樣本；Channel(T-1)表示先前的信道增益樣本。

TxRange=[-30,-28,-26,-24,…,-2,0] dBm

function POWER CONTROL(Channel,T)

C=Rxsens-Channel(T-1);

尋找索引k，以便TxRange(k-1)

Txout=TxRange(k)+offset;

ifTxout>max(TxRange) then

Txout=0 dBm;

else ifTxout

Txout=-30 dBm;

else if

end function

2 系統(tǒng)模型

在本文研究的WBANs應用中，采用圖1所示的多個WBANs的共存場景作為系統(tǒng)模型，其中目標WBANs采用文中提出的聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法進行工作?；诮?jīng)驗的大規(guī)模每日行為信道數(shù)據(jù)集用于模擬WBANs的現(xiàn)實應用環(huán)境，系統(tǒng)配置和經(jīng)驗信道數(shù)據(jù)的采集則參照文獻[15]。

圖1 多個WBANs的共存場景

2.1 WBAN網(wǎng)內和網(wǎng)間配置

本文假設與目標WBANs產(chǎn)生干擾的WBANs數(shù)量可在0～9間變化。這種配置使得我們既可仿真2-10個WBANs的共存情況，也可仿真單個WBAN情況。每個WBANs的配置見第1節(jié)，即胸部配置集線器，兩個中繼器位于右臀和左臀部，3個傳感器位于其他合適位置。所有可能的節(jié)點位置見表1。圖2給出了WBANs的配置示例，其中，傳感器分別位于右手腕，右腳踝和左上臂。在WBANs內，采用時分多址(TDMA)策略，傳感器在接收到來自集線器的信標信號后，按照預先確定的序列將采集到的信息傳輸給集線器。這一過程如圖3所示，該圖中的標簽表示節(jié)點序號。當每個傳感器在傳輸數(shù)據(jù)時，兩個中繼器按照第1節(jié)內容進行協(xié)助。本文將信標信號至網(wǎng)絡內的所有節(jié)點完成它們當前報文的傳輸任務這一段時間稱為一個超級幀。假設每個傳感器在單個超級幀間只傳輸一個報文。在超級幀結束時，當前WBANs進入空閑狀態(tài)，直至等到下一個信標周期。空閑時間長度取決于期望共存的WBANs數(shù)量及WBANs間接入機制。

圖2 WBANs的配置

考慮到共信道干擾抑制和功耗因素，采用TDMA作為所有WBANs的共信道訪問機制。在傳統(tǒng)的TDMA機制中，信道被平均分為多個時隙，且沒有重疊地分配給每個WBANs。然而對共存的WBANs進行全局協(xié)作是不可行的，所以WBANs間TDMA機制的部署有所不同。如圖3所示，假設共存的WBANs的數(shù)量為N，超級幀的長度為WTBXTd，則WBANs隨機選擇每個超級幀的開始時間，且服從[0,(N-1)×Td]上的均勻分布。當N=1時，目標WBAN為單個WBAN。

圖3 采用TDMA機制的多個WBANs共存

2.2 WBAN網(wǎng)間和網(wǎng)內信道模型

在仿真之前，利用NICTA公司開發(fā)、工作頻率為2.36 GHz的小型可穿戴信道發(fā)聲器[16]來全面測量WBANs的信道數(shù)據(jù)。在多種不同環(huán)境下展開實驗，包括研究對象進行多種完全不同的日常行為。其中，分別在胸部、左臀和右臀放置3個收發(fā)器，在其他多個典型傳感器位置上放置7個接收器(見表1)。在整個實驗期間，收發(fā)器采取循環(huán)模式，以0 dBm每5 ms廣播一次。在收發(fā)器傳輸數(shù)據(jù)期間，剩余的信道發(fā)聲器，包括空閑的收發(fā)器，如果成功檢測到報文，則記錄接收到的信號強度指示數(shù)據(jù)(RSSI)。對不同實驗對象重復上述實驗步驟。

表1 節(jié)點位置配置

利用發(fā)射機(Tx)/接收機(Rx)衡量的體上無線鏈路，x表示信道測量

實驗中涉及多個研究對象，以便采集體間信道數(shù)據(jù)。對于仿真中使用的數(shù)據(jù)集，有8名對象走進咖啡廳，在咖啡廳逗留一段時間，然后回到辦公室。每個對象在左臀穿戴一個收發(fā)器，在右上臂和左路手腕分別穿戴2個接收器。與體上信道實驗類似，每個收發(fā)器采取循環(huán)序列模式以0 dBm每5 ms廣播一次。體上和體間信道數(shù)據(jù)集的采樣率并不匹配，分別是每個樣本15 ms和每個樣本40 ms，原因是這些數(shù)據(jù)集中每個數(shù)據(jù)集的收發(fā)器數(shù)據(jù)不同。因此，在將它們用到本文系統(tǒng)仿真之前，需要進行時域同步和空域覆蓋[15]。因為體上和體下“每日”信道的相干時間大約為500 ms[17]，所以兩者采樣為每個樣本120 ms，完全在信道時域穩(wěn)定性周期內。此外，考慮到信道穩(wěn)定性，為目標WBAN或干擾WBAN內的每個發(fā)送報文采用塊衰落信道模型。

此外，如算法2所示，我們在進行功率控制和中繼選擇時考慮了集線器及兩個中繼器檢測到的干擾。所以，在單個干擾WBAN和目標WBAN間需要3個體間信道，即從干擾信號到目標WBAN的胸部、左臀和右臀部。然而，鑒于體間信道采集實驗中被選信道發(fā)聲器的布置，對部分干擾信道沒有明確的數(shù)據(jù)。于是，向可用信道數(shù)據(jù)中添加關于空間覆蓋的隨機補償，以便模擬所需要的干擾信道。

算法2：聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法。

Rxsens：集線器中的接收機靈敏度。5種信道：StoH, StoR1, StoR2, R1toH, R2toH。集線器、中繼器1和中繼器2處的總干擾和噪聲：INH,INR1,INR2。鏈路活躍性指示變量：a1=0,a2=0;%0表示不活躍。當前信道增益指數(shù)：τ。%傳感器處的功率控制。

if StoR1(τ-1)≥Rxsens-Txsensor(τ-1) then

使首個中繼鏈路處于活躍狀態(tài)；a1=1

end if

if StoR2(τ-1)≥Rxsens-Txsensor(τ-1) then

使第2個中繼鏈路處于活躍狀態(tài)；a2=1;

end if

確定指數(shù)k，以便：

(1)

Txsensor(τ)=PowerControl(Channel,τ)，其中：

k=1, Channel?StoH

k=2, Channel?StoR1

k=3, Channel?StoR2

%中繼器的功率控制

if 第i個中繼器活躍，i=1,2 then

TxithRelay(i)=PowerControl(RitoH,i)

end if

%集線器處的分支選擇

(2)

尋找最優(yōu)分支l，以便：

l=argmax[υdirect(i),a1×υR1(i),a2×υR2(i)]

(3)

3 實驗結果

在基于經(jīng)驗WBAN信道數(shù)據(jù)的全面仿真中，分析本文聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法的性能。與表2中的其他算法進行比較?！瓹oop’和‘No Coop’分別表示雙跳中繼輔助協(xié)作式通信和傳統(tǒng)的單鏈路通信。在下文分析中，算法分別表示為‘Coop/No Coop, 0/.5/.10dBm’，數(shù)值表示恒定的發(fā)射功率?！瓹oop, power control’表示本文聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法。使用4種接收器敏感度[-86,-90,-93,-95]dBm，對應于運行在2.4 GHz頻率上時支持BAN的不同數(shù)據(jù)率。對所有情況均假設加性恒定接收噪聲功率-100 dBm。另外，如第1節(jié)所示，有7種可能的傳感器位置可供選擇。因此，仿真了這3個傳感器位置的不同排列，對所有被測組合求取均值作為結果。最后，從集線器接收到報文的SINR值中斷概率和Tx模式下每個傳感器節(jié)點的平均電路功耗兩個角度，比較算法的性能。采用文獻[18]中的相關映射方法將傳感器發(fā)射功率的變化映射為電路功耗。根據(jù)IEEE 802.15.6 MedWin聯(lián)盟，-10 dBm發(fā)射功率Txout對應于2.4 GHz頻率時的2.9 mW電路功耗Txcons。因此，根據(jù)文獻[15]中的關系式，將-30～0 dBm間的Txout映射為1.76～5.97 mW的Txcons。算法1采用offset變量，于是每當進行功率控制時，以恒定的-5 dBm功率水平發(fā)射將會導致類似的功耗。

表2 仿真時用于性能分析的8種算法

X表示被仿真的算法

圖4比較了接收器敏感度不同時，表2中各種算法的中斷概率。此時，有5個WBANs需要共存?？梢园l(fā)現(xiàn)，對每種接收器敏感度，算法間的性能差異非常一致。因此，我們的分析重點是-90 dBm接收器靈敏度時的情況，如圖4所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，本文聯(lián)合‘Coop, power control’算法的性能分別名列第3(及‘Coop, -5 dBm’算法)和第2，此時中斷概率分別為10%，1%。在這兩個水平上，優(yōu)于本文算法的兩種算法需要以0 dBm恒定功率發(fā)射數(shù)據(jù)。中斷概率為1%時，本文算法的性能優(yōu)于‘No Coop, 0 dBm’算法，比‘No Coop, 0 dBm’算法高出2.7 dB。然而，如果我們考察傳感器在Tx模式時的平均電路功耗，如圖5所示，則會發(fā)現(xiàn)以0 dBm發(fā)射數(shù)據(jù)時功耗比本文聯(lián)合算法高出60%左右。此外，我們還會發(fā)現(xiàn)，以-5 dBm恒定發(fā)射數(shù)據(jù)時，采用發(fā)射功率控制機制會導致類似的電路功耗水平，但是當中斷概率為1%時性能提升4.1 dB。最后，如圖5所示，傳感器以-10 dBm恒定功率發(fā)射數(shù)據(jù)時可節(jié)約大量能量，但是可靠性顯著下降，如圖4所示。

圖4 5個WBANs共存條件下不同算法的中斷概率

圖5 Tx模式下傳感器的平均電路功耗

圖6給出了中斷概率為1%時，不同共存WBANs數(shù)量條件下的SINR閾值。當更多個WBANs進入其他WBANs的附近區(qū)域時，本文算法的性能始終優(yōu)于其他算法，只有一種情況例外。本文算法的性能優(yōu)于其他所有算法，比性能最優(yōu)的‘Coop, 0 dBm’平均要低3.4 dB，但‘Coop, 0 dBm’的功耗更大。此外，當共存WBAN數(shù)量從2個上升到7個時，所有被測算法的SINR性能均有下降，當共存WBAN數(shù)量從7個上升到10個時，算法性能基本恒定。

圖6 中斷概率為1%時不同WBANs數(shù)量下的SINR閾值

對于單個WBAN，圖7表明本文聯(lián)合算法的價值更高。雖然‘Coop, 0 dBm’算法的性能仍然最優(yōu)，但是當中斷概率分別為10%和1%時在SINR閾值方面與聯(lián)合算法的性能差異顯著下降。此外，當中斷概率為10%時，本文算法比‘Coop,.5 dBm’和‘No Coop, 0 dBm’算法高出4.2和2.9 dB，當中斷概率為1%時則分別高出5和12 dB。

圖7 單個WBAN的SNR中斷概率(無干擾)

最后，為了仿真實驗對象從事不同行為時的算法運行情況，我們在時域上將體上信道分割為多個更小的段。圖8給出仿真中使用一個實驗對象時的典型體上信道增益，此時將其分割為測量期間實驗對象的多種行為。信道穩(wěn)定性隨著采集到的信道增益數(shù)據(jù)的不同而有顯著波動。即使實驗對象從事不同的行為，均為-90 dBm接收器靈敏度時5種WBANs共存的仿真結果，但是應用于體上信道的本文聯(lián)合算法仍然具有穩(wěn)定的性能，如圖9所示。

圖8 典型信道測試情況

圖9 體上信道被分割的行為

4 結 語

本文針對運行于不同條件下的WBANs提出一種聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制算法。該聯(lián)合算法為WBANs向可直接到達集線器的鏈路增加兩個雙跳中繼鏈路，以便提供分集增益，并向傳感器和中繼節(jié)點集成了無線發(fā)射功率控制機制。采用TDMA作為網(wǎng)內和網(wǎng)間接入機制。利用全面的體上和體間信道經(jīng)驗數(shù)據(jù)驗證本文算法的性能，并仿真了共存WBAN網(wǎng)絡數(shù)量不同時的場景，在仿真時考慮了接收到的報文的SINR中斷概率及Tx模式下傳感器的電路功耗。經(jīng)證明，當多個WBANs需要共存時，本文聯(lián)合中繼選擇和發(fā)射功率控制機制可顯著延長傳感器電池壽命，抑制干擾，即使與0 dBm恒定直接鏈路無線傳輸機制相比，本文算法也有優(yōu)異性能。從SINR中斷概率角度來說，本文算法在維持較好可靠性的同時，可將電路功耗降低60%。此外，聯(lián)合算法的功耗與-5 dBm恒定發(fā)射時的功耗相當，但是SINR中斷概率的性能更優(yōu)。對單個WBAN，本文聯(lián)合算法在SNR中斷概率方面的性能提升幅度要大于多個WBANs共存時的SINR中斷概率提升幅度，同時電路功耗節(jié)約量與其相同。因此，本文算法適用于多種場景。

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Improved Joint Relay Selection and Transmit Power Control Algorithm in Wireless Body Area Networks

GUOYing1,WUJun-fang2

(1.Office of Academic Affairs, Nanyang Radio and TV University, Nanyang 473036, China;2. Wanfang College of Science & Technology, Henan Polytechnic University, Zhengzhou 451400, China)

The operation of wireless body area networks (WBANs) mainly face two challenges on operation: radio co-channel interference from closely located WBANs and sensor battery capacity and lifetime. However, the existing methods cannot solve this problem well. In order to prolong network lifetime and improve the robustness of WBAN communications, the scene of multiple WBANs coexistence is used for the establishment of system model in this paper. A joint relay selection and transmit power control algorithm is proposed. In this joint algorithm, two dual-hop relay links are added to the direct-link to hub for a WBAN to provide diversity gain, and radio transmit power control is integrated into sensor and relay nodes. Simulation results show that the proposed algorithm can signi?cantly prolong sensor battery lifetime and mitigate interference when multiple WBANs need to coexist, even when compared to 0 dBm constant direct-link radio transmission. In addition, there is a 60% circuit power consumption reduction at the same time as maintaining good reliability in terms of SINR outage probability.

wireless body area networks(WBANs); interference; relay selection; power control; lifetime; outage probability

2015-11-25

郭 英(1975-)，女，河南南陽人，碩士，講師，主要研究方向：無線體域網(wǎng)、網(wǎng)絡安全

武俊芳(1979-)，女，河南西平人，碩士，講師，主要研究方向：無線體域網(wǎng)、網(wǎng)絡安全。Tel.：13693847586；E-mail:3131481639@qq.com

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1006-7167(2016)04-0144-06