基于信息新鲜度的无线感知网络随机接入选择策略优化研究

胡封晔, 金 驰, 郑嘉宁

(吉林大学 通信工程学院， 吉林 长春 130012)

0 引 言

时效性是信息的重要属性，尤其在智能制造、自动驾驶、实时监测等领域，信息的重要性通常随着时间的推移而急剧下降[1-2]。为衡量信息的时效性，信息年龄的概念被提出，其含义是指从信息生成到当前时刻的时间差。对于任意时刻而言，信息年龄越小，其信息新鲜度越高[3]，对于物联网实时监测系统与状态更新系统而言，信息新鲜度是保障实时决策可靠性与准确性的关键因素[4]。不同于传统数据通信的端到端时延，实时更新类应用更加关注信息随时间老化而导致的信息量降低，因此，如何保证数据的高效可靠传输是亟待解决的问题。

在无线感知网络中，由于传感器设备通常只能在单一频段进行工作，多个传感器需采用分时技术进行接入，因此每个传输时隙内仅支持单个传感器进行数据回传。与此同时，为提高信息新鲜度，通常期望所有信息采集节点能够在完成数据感知后立刻进行数据回传，任意传感器占用当前时隙进行数据回传，必然会导致其他传感器信息年龄的增加[5]。因此，通过调度各传感器的接入行为可获得最优的接入策略，使得无线感知网络在满足各传感器吞吐量需求的前提下提升信息新鲜度。

能量受限是无线感知网络面临的另一关键难题[6-7]，为延长无线感知网络生命周期，无线能量传输技术被提出，并被视作解决无线传感器能量受限问题最具潜力的方案之一[8]。无线能量传输技术以射频信号为载体实现电能传输，可消除电池更换与电线缠绕带来的不便，甚至替代传统电池，进而提升电子设备的移动性、便携性与安全性，为处于危险区域或不便进行有线连接的无线传感器进行持续稳定的能量供应[9-10]。

目前,无线感知网络信息新鲜度优化相关研究逐渐增加，但存在两个问题：首先，少有结合无线能量传输技术与信息新鲜度优化的传输方案；其次，信息新鲜度优化调度复杂度较高，尤其是实时调度类方案,通常需要耗费大量算力与时间成本。

因此，我们设计了基于信息新鲜度的随机接入传输策略，在已知信道增益概率密度分布特性条件下，仅需进行单次计算，即可保证较长时间内的信息新鲜度优化。

1 基于SWIPT的中继协作传输模型

无线供能感知网络系统如图1所示。

系统包括一个混合接入节点HAP(Hybrid Access Point)与M个无线供能传感器。假设HAP节点配有单个天线并连接至稳定的能量源，负责传感器节点的下行能量传输与上行数据汇聚；传感器节点由于成本与尺寸限制，均只配备单个天线，负责环境数据感知，并利用从HAP处收集到的能量进行数据回传。HAP与传感器节点之间的下行信道表示为G，上行信道表示为H。假设信道为准静态衰落信道，即在任意时隙内信道增益保持不变，而各时隙间信道增益随机变化。

基于信息新鲜度的单无线感知网络传输协议时隙分配如图2所示。

图2 时隙结构

其中每个传输帧分为三个阶段：接入指令传输阶段、能量收集阶段与数据传输阶段。传感器与HAP之间基于随机选择策略建立传输链路在每个传输帧的起始时刻，HAP基于概率向量μ=[μ1,μ2,…,μM]从M个传感器节点中随机选取一个节点，并在接入指令传输阶段向该节点发送接入回传指令，指定该节点在当前传输帧的数据传输阶段进行感知数据回传。

在能量收集阶段，HAP向各个传感器广播能量信号，以实现传感器无线能量供应。对于传感器而言，假设其电池容量表示为B=[B1,B2,…,BM]，令各传感器在电量充满后进行环境感知，并进入等待状态，传感器仅在等待状态下接收到回传指令时，才进行数据回传。

2 公式推导

2.1 接入指令传输阶段

因此，传感器Si处接收接入指令信号的速率可达

(1)

假设接入指令数据量为CAO，传输带宽为W，为实现接入指令成功传输，则需保证

(2)

Ui。

(3)

2.2 能量收集阶段

E(i,t)=PEHgEH(i,t)ητ2。

(4)

(5)

(6)

(7)

求得传感器Si充电所需时长Ki的均值为

(8)

2.3 数据传输阶段

假设数据传输阶段持续时长为τ3T，因此传感器Si进行数据传输时的发射功率为

(9)

(10)

假设传感器Si每次感知的回传数据量为CDT(i)，传输带宽为W，为实现数据的成功回传，则需保证

(11)

令使得上式成立的h(i,t)的阈值为hth(i,t)，信道概率密度分布为fH(θDT,x)，其中θDT为信道参数。则有传感器节点Si与HAP之间数据传输成功的概率为

P[h(i,t)≥hth(i,t)]=

Ji。

(12)

2.4 随机接入性能分析

假设各个传输帧初始时刻均按照μ=[μ1,μ2,…,μM]对接入传感器进行随机选择，则传感器Si在电量充满后任一时刻，被激活的概率为Uiμi。由于任意时刻的接入选择彼此独立，因此传感器Si电量充满后等待数据回传指令时长δi的概率分布为

P(δi=a)=Uiμi(1-Uiμi)a-1。

(13)

等待时长δi的统计特性为

另一方面，随着非洲猪瘟的蔓延，民间的非理性担忧带来了影响，部分消费者减少了猪肉的购买量，江西省内有多个区县的防治重大动物疫情指挥部办公室在11月17、18、20日接连发布通知，禁售包括双汇、博莱、吉安正邦等企业冷鲜（冷冻）猪肉及其产品。

(14)

(15)

传感器Si的单次回传信息年龄表达式为

(16)

关注单次回传信息年龄在整个传输时段内的整体表现，可求得其均值为

(17)

对于任一传感器而言，其工作状态转换过程为交错更新过程，根据交错更新过程理论，传感器节点Si处于等待状态的概率可表述为

(18)

综上，传感器节点Si在数据传输阶段的平均有效回传频率可表述为

fe(i)=μiUiPBF(i)Ji。

(19)

基于上述系统模型与数学描述形成并求解优化问题。本策略的优化目标为在保证各传感器单次回传有效吞吐量均值的基础上，最小化单次回传信息年龄均值的加权和。以指数分布f(λ,x)=λe-λx(x>0)表征信道概率分布进行问题构建与优化，将各阶段HAP与传感器Si之间的信道参数分别设置为λAO(i),λEH(i)与λDT(i)，代入相关算式可知

(20)

[λEH(i)yi]Ki-1e-λEH(i)yi=

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

因此，在指数信道条件下，优化问题转换为

(26)

其中,目标函数为各传感器单次回传信息年龄均值的加权和，wi为传感器Si的权重因子。C1保证平均有效回传频率需超过系统所需最低频率αi。C2限制各传感器随机接入频率总和不超过1，若总和小于1，则将差值设置为μidle，表示该时刻不进行节点选择。

通过求解KKT条件，可求得最优接入概率表达式为

(27)

3 仿 真

100个传输帧内随机策略与优化策略下,各传感器节点的信息年龄变化情况对比如图3所示。

(a) 优化策略 (b) 随机策略

从图3可以看出，随着时间的增加，电池电量已满但未成功回传数据的传感器节点信息年龄不断增加，成功传输的传感器节点信息年龄恢复为0。

由图3可知，在该传输时段内，优化后的策略在峰值信息年龄与成功回传次数方面均表现更优。

随机接入概率优化前后系统性能对比分别如图4和图5所示。

设置接入控制指令数据量为5 KB，传输帧时长T=1 s，各时间段时长按照τ1=0.1 s，τ2=0.4 s，τ3=0.5 s进行分配。假设网络中包含N=8个传感器节点，传感器能量转化效率η=0.7，回传频率需求αi=0.1。

图4 加权信息年龄

从图4可以看出，100次试验中随机接入概率与优化接入概率条件下的加权信息年龄及其均值表现，相比之下，优化后的加权信息年龄整体低于随机情况，且极差更小，整体性能表现更为稳定。其中优化前后的加权信息年龄均值分别为42.28与86.09，平均信息年龄降低率达50.89%。

图5 实时加权信息年龄

从图5可以看出，200个传输帧内各传感器节点实时信息年龄的变化情况。在初始时刻，各传感器实时信息年龄从0逐渐增加,并达到相对稳定状态。可知，优化后的传输策略在整体性能上大幅提升，且在实时信息年龄方面有所改进。

4 结 语

针对无线感知网络能量受限问题与信息时效性需求，开展了基于信息新鲜度的无线感知网络随机接入选择策略优化研究。首先应用无线能量信息传输技术为无线感知网络提供持续、稳定、可控的无线能量供应。为保证信息时效性，引入信息年龄作为衡量指标，在数据信息回传频率约束下，以最小化长期信息年龄均值为优化目标构建优化问题，采用拉格朗日乘子法求得最佳随机接入选择概率。仿真结果表明，本策略可有效降低实时信息年龄与加权信息年龄均值，提升回传信息时效性，在已知信道概率分布条件下，可有效降低算力成本。