Multi-WBANs共存环境下节能调度策略的研究

【摘要】：近年来随着人口老龄化现象日趋严重，远程医疗服务逐渐受到人们的关注。作为远程医疗服务的核心技术，无线体域网成为了无线通信领域的研究热点之一。无线体域网是附着在人体上的一种网络，它由一套具有通信功能的传感器节点和一个协调器组成。考虑到医疗行业的特殊性和应用的便利性，无线体域网对节点的小型化、低辐射和数据服务的及时性、可靠性具有严格要求。因此评价无线体域网性能的关键指标包括能量有效性、吞吐量、服务质量公平性等因素。 影响无线体域网性能的因素有很多，其中工作环境中的无线干扰是重要因素之一，而设计有效的接入策略能够大大减少干扰产生的影响。根据信道资源分配机制，无线体域网的接入策略划分为基于竞争的接入策略和基于调度的接入策略。根据干扰来源，工作环境中的干扰分为无线体域网系统间的干扰和来自其他无线系统的干扰。本文研究适应无线体域网间干扰的调度策略。 针对无线体域网的性能需求，本文调研了相关研究中的静态调度策略，静态调度策略易于在集中式网络实现且能够有效提升共存网络的整体性能。在最新的研究成果中，基于Horse Racing算法的静态调度策略具有算法复杂度低且易于应用于硬件系统的特点。本文在原有研究基础上深入挖掘Horse Racing算法在吞吐量、能量有效性和服务质量公平性三个方面的性能表现，并在Two-WBANs场景中与复杂度最高的遍历算法相比，通过对比可知Horse Racing算法在吞吐量和能量有效性方面能够达到遍历算法的80%以上。但是在服务质量公平性方面却有明显的不足。通过分析可知在服务质量公平性方面的不足是静态调度算法普遍存在的问题，其原因在于静态调度策略中一旦调度方案确定则每个节点被分配时隙资源的质量就确定不变，因此无法平衡节点服务质量的公平性。 针对静态调度策略在服务质量方面的不足，本文设计了动态调度策略以改善节点服务质量的公平性。为了研究方便，假设WBAN采用并行的方式接入信道，且每个节点在超帧中最多接入信道一次。根据以上假设建立通信模型，并分别研究了基于吞吐量最大化和基于能量有效性最大化的动态调度策略。在为他们设置优化问题时我们发现这些优化问题都属于0-1规划问题，这一类问题仅能通过遍历所有情况的方法找到最优解，但是在本文的优化问题中考虑了服务质量的公平性这个统计量，为了找到最优解，必须随着这个统计量的变化不断的采用遍历的方法才能找到最优解。因此本文设计了基于公平性的吞吐量最大化算法(FTMH)和基于公平性的能效最大化算法(FEEM)寻找次优解。分析算法的结果可知与静态调度策略相比动态调度策略在服务质量公平性方面表现更好，在干扰较强时与FTMH算法相比FEEM能够得到更优的性能。 本文研究的动态调度策略采用了迭代的优化方法解决涉及到的0-1规划问题，该方法的优势在于不仅仅能在理论上找到较为理想的次优解，而且在实际的应用中，每个WBAN系统只需在制定调度策略前通过控制中心了解对其产生干扰的WBAN的调度策略就可以制定出适合自己的策略。随着系统工作时间的延长，系统各个性能的统计值趋向于最优性能。 【关键词】：WBAN共存 调度策略 吞吐量 能量有效性 公平性
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 图录11-13
• 表录13-14
• 第1章 绪论14-20
• 1.1 研究背景14-17
• 1.2 研究目的及意义17-18
• 1.3 本文研究内容及论文结构：18-20
• 第2章 WBAN 结构特点及接入策略20-34
• 2.1 WBAN 结构特点20-22
• 2.1.1 节点分类20-21
• 2.1.2 网络拓扑21-22
• 2.2 WBAN 物理层特性22-25
• 2.2.1 频谱覆盖范围22
• 2.2.2 信道模型分类22-24
• 2.2.3 IEEE802.15.6 窄带传输特性24-25
• 2.3 WBAN 媒质接入层性能指标25-26
• 2.4 WBAN 节能接入策略26-31
• 2.4.1 影响 WBAN 能耗的因素26-27
• 2.4.2 基于竞争的接入策略27-28
• 2.4.3 基于调度的接入策略28-29
• 2.4.4 混合接入策略29-31
• 2.5 WBAN 中的干扰问题31-33
• 2.5.1 WBAN 与其他无线系统的干扰问题31-32
• 2.5.2 WBAN 间的干扰问题32-33
• 2.6 本章小结33-34
• 第3章 Multi-WBANs 环境下的静态调度策略34-47
• 3.1 研究问题34-36
• 3.2 接入策略及数学建模36-37
• 3.3 基于 Horse Racing 算法的调度策略37-42
• 3.4 算法性能评估42-46
• 3.4.1 仿真场景与参数设置42-44
• 3.4.2 仿真结果44-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第4章 Multi-WBANs 环境下的动态调度策略47-67
• 4.1 基于吞吐量最大化的调度策略47-51
• 4.2 基于能量有效性最大化的调度策略51-55
• 4.3 算法性能评估55-66
• 4.3.1 Two-WBANs 场景性能评估55-59
• 4.3.2 Eight-WBANs 场景性能评估59-66
• 4.4 本章小结66-67
• 第5章 总结与展望67-69
• 5.1 研究总结67-68
• 5.2 研究展望68-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-74
• 攻读硕士学位期间所著论文和专利74-75
• 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书75

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