能量收集型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的功率分配算法

康亞威 姚彥鑫

摘要：近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)獲得了蓬勃發(fā)展，極大地方便了人們的生產(chǎn)生活，能量收集系統(tǒng)大大提升了其工作壽命。首先總結(jié)了通過考慮幾種常見的能量收集系統(tǒng)，用來確定能量收集通信的信息理論極限。其次考慮能量收集時間和數(shù)量的離線以及在線優(yōu)化，最后，列出了能量收集通信廣泛領(lǐng)域的一些未來方向。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò);能量收集;能量調(diào)度;最優(yōu)分配

中圖分類號：TN919.72? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）19-0037-03

Abstract： In recent years， wireless sensor networks have been booming， greatly facilitating people's production and life， and energy harvesting systems have greatly improved their working life. First， an energy harvesting system that considers channel usage levels is used to determine the theoretical limits of information for energy harvesting communications. Secondly， consider the offline and online optimization of energy collection time and quantity. Finally， some future directions for a wide range of energy collection communication are listed.

Key words：wireless sensor network; energy harvesting; energy scheduling; optimal allocation

1 引言

目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network ，WSN）面臨的最大問題是能量問題。由于受到能量方面的制約，并且對于通信的各個參數(shù)的調(diào)優(yōu)也不能完全考慮到，并且當(dāng)傳感器節(jié)點的電池壽命用盡，只能進(jìn)行更換電池，否則節(jié)點不能繼續(xù)進(jìn)行使用。于是一般將傳感器節(jié)點的電池能量用盡的時間節(jié)點認(rèn)為是傳感器壽命。若這個傳感器節(jié)點使用到期了，更換電池又需要耗費大量的人力物力，所以這點成為阻礙WSN的普遍應(yīng)用和發(fā)展的一個重要方面。能量收集無線網(wǎng)絡(luò)預(yù)計將在無線網(wǎng)絡(luò)中引入若干變革：除了能量自給自足和永久運營之外，預(yù)期的好處還包括減少傳統(tǒng)能量的使用和伴隨的碳足跡，通過脫離傳統(tǒng)的不受限制的移動性電池充電，以及在難以到達(dá)的地方（如偏遠(yuǎn)的農(nóng)村地區(qū)，混凝土結(jié)構(gòu)內(nèi)和人體內(nèi)）部署無線網(wǎng)絡(luò)的能力。因此，能量收集無線網(wǎng)絡(luò)將使開發(fā)新的醫(yī)療，環(huán)境，監(jiān)視/監(jiān)視和安全應(yīng)用成為可能，而這些應(yīng)用在傳統(tǒng)的電池供電操作中是不可能的。

能量收集有幾種不同的天然來源和相關(guān)技術(shù)：太陽能，室內(nèi)照明，振動，熱，生物，化學(xué)，電磁等[1]。此外，可以通過無線能量傳遞從人造源收集能量，其中能量以受控方式從一個節(jié)點傳遞到另一個節(jié)點。這些技術(shù)具有不同程度的收獲能力和效率。雖然工程的設(shè)備以及電路方面一直在努力改進(jìn)能量收集機(jī)制和設(shè)備及其效率，但是工程的信號與系統(tǒng)方面為能量收集節(jié)點組成的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)通信方案的努力已經(jīng)非常新穎[2]。本綜述文章的目的是從通信理論，信號處理，信息理論和無線網(wǎng)絡(luò)的角度總結(jié)能量收集無線通信和無線能量傳輸?shù)淖钚鲁晒?。能量收集以可用能量的間歇性和隨機(jī)性的形式為無線通信問題帶來新的維度，以及通過無線能量傳輸離線以及在線傳輸?shù)淖顑?yōu)策略。在本文中，總結(jié)了過去幾年在這個新研究領(lǐng)域采取的這些方法。

2 常見的能量收集系統(tǒng)

考慮具有輸入X，加性零均值單位方差高斯噪聲N和輸出Y = X + N的經(jīng)典AWGN信道。該信道的容量為[C=12log （1+P）]。在Shannon的經(jīng)典結(jié)果中，碼文是以下列方式約束的平均功率：

對于n非常大的情況，其中[Xi]表示被發(fā)送碼文的第i個元素?，F(xiàn)在考慮能量隨機(jī)地在發(fā)射機(jī)處作為靜止和遍歷隨機(jī)過程[Ei]到達(dá)（被收集），如圖1所示。因此，論文中引入能量收集系統(tǒng)的規(guī)范模型作為增加能量收集電池（能量隊列）的通信信道。在這個初始模型中，假設(shè)電池具有無界容量，如圖1（a）所示。在每個通道使用時，[X2i]單位的能量從電池耗盡，并且[Ei]單位的能量進(jìn)入電池。對于在沒有任何能量中斷的情況下傳輸?shù)拇a文，則需要在每個信道使用時滿足能量因果關(guān)系約束。也就是說，在每個時隙使用時，消耗的累積能量不能超過所收集的累積能量。當(dāng)有一個有限尺寸的電池（最大尺寸[Emax]），如圖1（a）所示，電池使用時的電池尺寸（即電池中的可用電量），表示為[Bi]，表示如下：

這式子表示，首先用掉電池中[X2i]能量，然后[Ei]量的能量被收集到電池中。因此，傳輸?shù)膬?nèi)容所需的能量[X2i]，影響下一次使用中的電池中的能量。當(dāng)前電池中有多少能量用[Bi]表示。這里需要注意到：即使收獲過程[Ei]服從獨立同分布，電池狀態(tài)[Bi]也將是一個高度相關(guān)的隨機(jī)過程。發(fā)射機(jī)的動作（即發(fā)送的內(nèi)容）會影響電池狀態(tài)的下一步的狀態(tài)。

能量收集通道的容量僅在無限大電池（[Emax=∞]）[3]、無電池（[Emax=0]）[4]的情況下得到無噪聲鏈路的最優(yōu)傳輸[5]。但是對于高斯信道，[Emax=∞]和[Emax=0]的信道容量是不同的，并且它們通過截然不同的策略來實現(xiàn)。特別地，當(dāng)[Emax=∞]時，對于高斯信道實現(xiàn)了最優(yōu)的信道容量傳輸，而當(dāng)[Emax=0]時，在數(shù)值上觀察到離散傳輸是最佳的。具有有限容量的一般噪聲信道（對于任何[Emax]）的容量是一個重要的開放研究問題。近期，在傳輸能力的下限和上限方面，[6]在這方面取得了很大進(jìn)展。

3 離線與在線的傳輸策略

3.1 離線傳輸策略

考慮具有加性高斯噪聲的單用戶衰落信道，如圖2所示。發(fā)送器具有兩個隊列，即存儲數(shù)據(jù)分組的數(shù)據(jù)隊列，以及存儲到達(dá)能量的能量隊列。這里的目標(biāo)是使用電池中的能量來調(diào)度數(shù)據(jù)隊列中的數(shù)據(jù)分組的傳輸?？赏ㄟ^單調(diào)增加凹函數(shù)來關(guān)聯(lián)瞬時功率和速率。雖然可以使用任意單調(diào)凹面關(guān)系，但為了簡單和方便，一般假設(shè)的功率關(guān)系為：[R=12log （1+hP）]。因此，每當(dāng)發(fā)射機(jī)在一個時隙中發(fā)送具有功率P的信號時持續(xù)時間L，則系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量為[R=L2log （1+hP）]?？紤]到這種模型，可以根據(jù)能量到達(dá)情況，數(shù)據(jù)緩存情況和信道衰落情況，及時求出最佳功率控制策略P，以便最大限度地縮短所有時間以及最大化信道的吞吐量。優(yōu)化問題受到收獲能量的能量因果關(guān)系約束以及可充電電池的有限存儲容量約束。特別是，能量因果關(guān)系約束要求尚未使用尚未到達(dá)的能量（尚未收獲）。另一方面，有限存儲約束要求在能量到達(dá)時由于電池充滿而不浪費能量，還將此約束稱為無能量溢出約束。

為解決上面提到的離線約束問題，[7]提出了離線通道算法，該解決方案旨在保持最長的恒定功率周期，因為恒定功率下信息吞吐量最大。[8]中提出的定向注水算法。定向注水算法旨在隨著時間的推移平均分配水（能量），受能量因果關(guān)系約束，這引入了水（能量）流的方向性。這實現(xiàn)了能量因果關(guān)系約束，能量可以保存和使用，但是將來到達(dá)的能量在它到達(dá)之前不能使用。[8]中還找到了的KKT最優(yōu)性條件，采用拉格朗日算法求出最優(yōu)解的點。

3.2 在線傳輸策略

假如考慮具有能量收集能力的設(shè)備根據(jù)某種傳輸策略將數(shù)據(jù)包發(fā)送到接收器的情況。具體地說，時間是時隙，并且在每個時隙中產(chǎn)生數(shù)據(jù)分組，該數(shù)據(jù)分組可以在相同的時隙中發(fā)送或丟棄（即不考慮排隊）。數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)收益，并且尋求每個時隙的長期平均收益的最大化。在這種情況下，設(shè)備必須根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)做出關(guān)于是否傳輸?shù)闹悄軟Q策，系統(tǒng)狀態(tài)包括存儲在電池中的能量，以及可能的收獲過程的某些狀態(tài)。

馬爾可夫決策過程提供了研究這些類型問題的有用框架[9]。為簡單起見，假設(shè)收獲過程服從獨立同分布，以便系統(tǒng)的狀態(tài)限于電池的當(dāng)前內(nèi)容。為每個系統(tǒng)狀態(tài)分配一組可能的動作（例如，空閑和發(fā)送），使得從某個狀態(tài)的轉(zhuǎn)換取決于外部事件（例如，是否收獲某些能量）以及做出的決定（例如，是否發(fā)送了數(shù)據(jù)包）。由于每個傳輸策略將導(dǎo)致基礎(chǔ)馬爾可夫鏈的不同演變以及相應(yīng)地總體收益的不同值，目標(biāo)是出現(xiàn)與收益最大化的策略。

4 結(jié)束語

在本文中，總結(jié)了在能量收集無線通信網(wǎng)絡(luò)的廣泛領(lǐng)域中取得的最新進(jìn)展。涵蓋了此類網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸相加或同時發(fā)生的新興能量調(diào)度和協(xié)作范例。已經(jīng)解決了在簡單網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的模型和結(jié)果，具有單跳以及小規(guī)模的模型。

值得注意的是，能量收集無線網(wǎng)絡(luò)同時提出了新的理論挑戰(zhàn)以及源于物理現(xiàn)象和實際問題的挑戰(zhàn)。因此，該領(lǐng)域為從實際考慮因素中的數(shù)學(xué)公式獲得設(shè)計見解提供了豐富的可能性。這些考慮因素包括諸如存儲缺陷，消耗模型，處理成本等物理特性，以及諸如因果能量收集概況的實際建模。此外，能量和信息傳輸領(lǐng)域為進(jìn)一步調(diào)整網(wǎng)絡(luò)運營和改善其性能提供了令人興奮的可能性。其中改進(jìn)與能量傳遞的效率密切相關(guān)，因此與設(shè)備和電路技術(shù)密切相關(guān)，將理論再次與現(xiàn)實世界聯(lián)系起來。為此，本文最后指出，能量收集無線網(wǎng)絡(luò)的未來挑戰(zhàn)不僅在于從信號處理和通信物理層一直到網(wǎng)絡(luò)層的各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計層面的進(jìn)步，而且還在于涉足真正的網(wǎng)絡(luò)層。使得能量收集無線網(wǎng)絡(luò)的跨學(xué)科性質(zhì)與收集和傳輸能量的電路和設(shè)備的進(jìn)步相結(jié)合。

參考文獻(xiàn)：

[1] Paradiso J A. Energy scavenging for Mobile and Wireless Electronics[J]. Pervasive Computing， 2005， 4 （1）：18-27.

[2] 陳志強. 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于能量收割的無線資源分配研究[D] .北京：北京郵電大學(xué)，2017.

[3] Ozel O ， Ulukus S . Achieving AWGN Capacity Under Stochastic Energy Harvesting[J]. IEEE Transactions on Information Theory， 2012， 58（10）：6471-6483.

[4] Ozel O ， Ulukus S . AWGN Channel under Time-Varying Amplitude Constraints with Causal Information at the Transmitter[J]. in Proc. Asilomar Conf.， Nov. 2011：1-5.

[5] Tutuncuoglu K ， Ozel O ， Yener A ， et al. Binary energy harvesting channel with finite energy storage[C]. Istanbul：Proc. IEEE ISIT，Jul. 2013：1591-1595.

[6] Jog V ， Anantharam V . An energy harvesting AWGN channel with a finite battery[C]. Honolulu： IEEE International Symposium on Information Theory. IEEE， 2014：806–810.

[7] Tutuncuoglu K ， Yener A . Optimum Transmission Policies for Battery Limited Energy Harvesting Nodes[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications， 2012， 11（3）：1180-1189.

[8] Ozel O ， Tutuncuoglu K ， Yang J ， et al. Transmission with Energy Harvesting Nodes in Fading Wireless Channels： Optimal Policies[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2011， 29（8）：1732-1743.

[9] Michelusi N ， Stamatiou K ， Zorzi M . Transmission Policies for Energy Harvesting Sensors with Time-Correlated Energy Supply[J]. IEEE Transactions on Communications， 2013， 61（7）：2988-3001.

【通聯(lián)編輯：代影】