陳曙光,馬志超

(1.阜陽師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院,安徽阜陽236041;2.上海交通大學(xué)電子工程系,上海200240)

無線體域網(wǎng)中基于能量有效性的動態(tài)調(diào)度策略

陳曙光1,馬志超2

(1.阜陽師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院,安徽阜陽236041;2.上海交通大學(xué)電子工程系,上海200240)

無線體域網(wǎng)(WBAN)是一種布置于人體(體表或體內(nèi))的傳感器網(wǎng)絡(luò),它能夠連續(xù)監(jiān)控人體體征信號,及時傳輸?shù)竭h(yuǎn)程醫(yī)療中心,輔助醫(yī)生做出診斷。由于人的活動性,經(jīng)常會有一群WBAN聚集在一起,WBAN相互間的干擾會對單個WBAN內(nèi)的通信造成影響。為減弱該干擾并確保整個網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量,提出基于能量有效性的自適應(yīng)動態(tài)調(diào)度策略。建立干擾環(huán)境下的數(shù)學(xué)模型,將動態(tài)調(diào)度策略轉(zhuǎn)化為最大化能量有效性并兼顧節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量的非線性整數(shù)規(guī)劃問題,并設(shè)計(jì)FEEM啟發(fā)式算法對其進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,采用FEEM算法的動態(tài)調(diào)度策略在吞吐量、能量有效性和服務(wù)質(zhì)量公平性方面均優(yōu)于采用Horse Racing算法的靜態(tài)調(diào)度策略。

無線體域網(wǎng);調(diào)度策略;吞吐量;能量有效性;公平性;服務(wù)質(zhì)量

1 概述

隨著硬件制造技術(shù)的發(fā)展,可穿戴的醫(yī)療傳感器越來越普及。這些醫(yī)療傳感器可以監(jiān)測人的脈搏、血壓、心跳等信息。若將這些每時每刻產(chǎn)生的實(shí)時健康信息同醫(yī)院健康檔案的信息綜合在一起并加以分析,將會給醫(yī)療領(lǐng)域帶來全新的應(yīng)用[1-2]。從小方向上看,可以知道每個人現(xiàn)在的健康狀況,提供及時的醫(yī)療救護(hù)。從大方向上講,可以預(yù)測整個一代人的健康狀況,從而倡導(dǎo)新的健康行為,從而帶來飲食、生活習(xí)慣等各方面的變化。

無線體域網(wǎng)(Wireless Body Area Network, WBAN)是將這些可穿戴醫(yī)療設(shè)備在人體上組成的網(wǎng)絡(luò)[3]。WBAN通常由一些傳感器節(jié)點(diǎn)和一個中心管理者(Coordinator)組成。Coordinator接收傳感器節(jié)點(diǎn)采集的醫(yī)療數(shù)據(jù)并進(jìn)行匯聚,接著通過外部通信網(wǎng)絡(luò),如WiFi,3G和4G,傳輸至數(shù)據(jù)中心做進(jìn)一步分析處理。

WBAN目前主要工作在無需牌照的ISM頻段。但是當(dāng)前已有部分無線設(shè)備工作在該頻段上,如WiFi設(shè)備、Bluetooth設(shè)備、Zigbee設(shè)備等,因此WBAN無疑會受到它們的干擾。另外,鑒于WBAN主要應(yīng)用于醫(yī)療、養(yǎng)老等領(lǐng)域,因此在醫(yī)院、養(yǎng)老院等人員聚集地會出現(xiàn)優(yōu)先區(qū)域內(nèi)存在Multi-WBANs的情況,雖然WBAN的通信范圍僅有2 m～3 m,但是考慮到其干擾范圍一般大于通信范圍,因此會出現(xiàn)WBAN相互干擾的情況。無論是上述哪一類干擾都會使WBAN傳感器節(jié)點(diǎn)的丟包率上升、重傳次數(shù)增加,進(jìn)而造成因重傳和信道偵聽消耗的能量增加導(dǎo)致通信質(zhì)量下降的現(xiàn)象。因此,在制定WBAN接入策略時,需要根據(jù)實(shí)際環(huán)境中干擾信號的特點(diǎn)設(shè)計(jì)高效的接入機(jī)制以提高WBAN應(yīng)對干擾的能力,最終使WBAN的性能不會因干擾而顯著下降。因此,WBAN節(jié)能接入策略時還需考慮WBAN間的干擾問題?？紤]到外界的無線信號會對WBAN的通信過程產(chǎn)生干擾并影響WBAN的性能,而根據(jù)干擾的來源WBAN中的干擾問題可以分為以下2類: WBAN與其他無線系統(tǒng)的干擾問題和WBAN間的干擾問題。因此,當(dāng)前WBAN中的干擾問題的研究主要從以上2個方面展開。本文以能力有效性最大化為目標(biāo),設(shè)計(jì)了保證節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量公平性的動態(tài)調(diào)度策略。在調(diào)度策略的制定中涉及了非線性整數(shù)規(guī)劃問題,該問題只能通過遍歷所有可能情況的方法才能找到問題最優(yōu)解,并設(shè)計(jì)了FEEM(Fairnessbased Energy Efficiency Maximization)啟發(fā)式算法減少計(jì)算量。

2 相關(guān)研究

整個遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)如圖1所示。目前,對該遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)尚有許多亟待解決的問題:(1)生命指征等信息如何可靠迅速地傳遞到監(jiān)控中心是整個網(wǎng)絡(luò)有效工作的基礎(chǔ),因此有效可靠的通信機(jī)制是該網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)作的保障;(2)可穿戴設(shè)備攜帶大量私人信息,用戶走到哪里就能追蹤到哪里;(3)隨著可穿戴設(shè)備的用戶量和用戶業(yè)務(wù)的迅速增加,如何通過大數(shù)據(jù)技術(shù)處理可穿戴設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)讓消費(fèi)者獲得更好的體驗(yàn),對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了挑戰(zhàn)。本文著重對第(1)個問題進(jìn)行研究,即在WBAN子系統(tǒng)中,如何將傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)傳送給中心管理者。

圖1 遠(yuǎn)程醫(yī)療體系結(jié)構(gòu)

在減少WBAN與其他無線系統(tǒng)干擾的研究中。文獻(xiàn)[4]針對IEEE 802.15.4與IEEE802.15.6在ISM頻段上的共存干擾問題進(jìn)行研究,并指出干擾對其影響與IEEE 802.15.6中節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)率的選擇無關(guān),僅與節(jié)點(diǎn)之間的距離有關(guān)。另外,文獻(xiàn)[5-6]中研究了WiFi與WBAN的共存問題。為了減小WiFi信號對WBAN的干擾,文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的動態(tài)接入策略,該策略通過分析WiFi對信道占用情況的歷史數(shù)據(jù)尋找信道的空閑時隙,使得WBAN能夠利用空閑時隙接入信道并達(dá)到減小沖突的效果。文獻(xiàn)[6]設(shè)計(jì)了動態(tài)的功率控制策略,在功率控制算法中,網(wǎng)絡(luò)中心控制器根據(jù)環(huán)境中WiFi的干擾信號強(qiáng)度靈活地設(shè)置每個WBAN工作時的發(fā)射功率,以達(dá)到最佳的接入效果。

在針對WBAN間干擾問題的研究中,文獻(xiàn)[7-8]針對網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計(jì)了機(jī)會路由技術(shù),通過使用協(xié)作技術(shù)有效降低業(yè)務(wù)傳輸時的誤碼率,進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)工作效率。在物理層方面,為了減少WBAN間干擾對其性能的影響,文獻(xiàn)[9]設(shè)計(jì)了分布式的動態(tài)管理策略,一旦WBAN在運(yùn)動中遇到系統(tǒng)間干擾問題就采用該策略調(diào)整beacon廣播時隙以避免beacon幀的丟失,同時切換至合適的信道上以避免干擾。文獻(xiàn)[10]對WBAN共存時beacon沖突的先驗(yàn)概率設(shè)計(jì)了數(shù)學(xué)模型,如果WBAN判斷即將發(fā)生嚴(yán)重的沖突則切換至其他信道。文獻(xiàn)[11]采用調(diào)整調(diào)制、解調(diào)技術(shù),調(diào)整數(shù)據(jù)率和收發(fā)機(jī)工作時的占空比等方法達(dá)到降低干擾影響的效果。在MAC層方面,基于調(diào)度的接入策略是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)?；谡{(diào)度的接入策略可分為非并行接入和并行接入2種方式。非并行接入的特點(diǎn)為任意一個時隙只能被一個節(jié)點(diǎn)使用,其優(yōu)點(diǎn)是能夠保證WBAN無干擾工作,但所涉及的時隙分配算法復(fù)雜度高且不便于實(shí)現(xiàn)。考慮到WBAN通信距離較短,WBAN間的干擾較弱,因此,WBAN中可以采用并行接入的方法。并行接入方法具有算法復(fù)雜度低、資源利用效率高等特點(diǎn)。文獻(xiàn)[12]采用并行接入方法針對WBAN的共存問題設(shè)計(jì)了靜態(tài)調(diào)度策略,該策略使用Horse Racing算法解決調(diào)度問題,該算法的復(fù)雜度低而且能夠在吞吐量和能量有效性方面逼近遍歷算法得到的上界,但是Horse Racing算法制定的靜態(tài)調(diào)度策略在服務(wù)質(zhì)量公平性方面存在不足。因此,本文以此為基礎(chǔ),以能力有效性最大化為目標(biāo),設(shè)計(jì)了保證節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量公平性的動態(tài)調(diào)度策略。在調(diào)度策略的制定中涉及了非線性整數(shù)規(guī)劃問題,該問題只能通過遍歷所有可能情況的方法才能找到問題最優(yōu)解。為減少計(jì)算量,設(shè)計(jì)了FEEM啟發(fā)式算法,并分別在Two-WBANs和Eight-WBANs 2個場景[13]中進(jìn)行仿真。

3 系統(tǒng)模型

當(dāng)前WBAN主要應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域和老年人服務(wù)領(lǐng)域,在醫(yī)院或老年人服務(wù)機(jī)構(gòu)等人員密集場所中可能存在多個WBAN同時工作的情況,考慮到人員的密集性和流動性,為每個WBAN分配完全不同的工作頻段將十分困難,因此如圖2所示,存在多個WBANs工作在同一頻段的情況。此時WBAN傳感器與協(xié)調(diào)器交換數(shù)據(jù)時會受到臨近WBAN的干擾,使得鏈路質(zhì)量下降并出現(xiàn)沖突、丟包等現(xiàn)象。

圖2 WBAN間的干擾示意圖

為減少WBAN間干擾對系統(tǒng)性能的影響并提高時隙資源的利用效率,本文所有WBAN采用并行接入策略。在并行接入策略中,隸屬于同一個WBAN的傳感器節(jié)點(diǎn)被分配不同的時隙資源,而隸屬于不同WBAN的節(jié)點(diǎn)以并行的方式接入信道并與其他WBAN的節(jié)點(diǎn)共享時隙資源。為了簡化問題的復(fù)雜度,在分析中假設(shè)每個WBAN的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎嗤彝ㄟ^集中控制方法同步每個WBAN的時鐘使得超幀的起始、截止時間相同。

針對Multi-WBANs共存環(huán)境建立以下數(shù)學(xué)模型。假設(shè)環(huán)境中存在M個WBAN,用集合{Bk|k=1,2,…,M}表示,其中,Bk代表第k個WBAN;M為網(wǎng)絡(luò)中WBAN的總數(shù)。每個WBAN中都包含一個協(xié)調(diào)器和N個傳感器,Bk中的傳感器節(jié)點(diǎn)表示為,其中,代表Bk中第n個傳感器。每個超幀中用于調(diào)度的時隙資源數(shù)量相同,有T個。Bk中各個傳感器節(jié)點(diǎn)在超幀中對時隙占用情況用集合表示,其中,代表對超幀中第t個時隙的占用情況,如果時隙被占用則;否則由于WBAN采用并行接入方式共享時隙資源,因此對每個WBAN而言,超幀中每個時隙都有可能存在干擾信號,干擾信號的強(qiáng)度用集合表示,其中,代表Bk超幀中第t個時隙中干擾信號的強(qiáng)度。Bk協(xié)調(diào)器接收到傳感器信號的信號功率用集合表示,其中,代表Bk協(xié)調(diào)器接收信號的功率。根據(jù)和可以得到在時,即第k個WBAN中第n個傳感器占用超幀中第t個時隙時的丟包率

為確定丟包率與信號干擾比之間的關(guān)系f(x),本文采用IEEE802.15.6標(biāo)準(zhǔn)中窄帶物理層模型。假設(shè)WBAN工作在2.4 GHz的ISM頻段上。根據(jù)文獻(xiàn)[14-15]可以得到傳感器節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)器工作時其路徑損耗模型為:

其中,N是期望為0、方差為3.80的正態(tài)分布函數(shù)。

根據(jù)IEEE802.15.6標(biāo)準(zhǔn),本文研究中PSDU的數(shù)據(jù)率為121.4 Kb/s,調(diào)制方式為π/2-DBPSK,該調(diào)制方式中信道的信號干擾比SIR與誤比特率pb的關(guān)系為:

考慮到源編碼方式為BCH(63,51),接收端解碼方式選擇硬判決方式,因此誤碼率pw為:

其中,N=63為一個碼字的長度;t=2為硬判決方式下的糾錯位數(shù)。丟包率(PER)與誤碼率pw之間的關(guān)系為:

其中,Nc是一個數(shù)據(jù)包中包含碼字的數(shù)量,例如一個數(shù)據(jù)包長度為200 Byte,則該數(shù)據(jù)包包含的碼字?jǐn)?shù)量為:

4 基于能量有效性的動態(tài)調(diào)度策略

文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了基于Horse Racing算法的靜態(tài)調(diào)度策略,該策略雖然能夠保證WBAN系統(tǒng)的吞吐量,但是系統(tǒng)的能量有效性較低而且各個節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量相差很大,因此本文在制定調(diào)度策略時考慮在保證節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量公平性及系統(tǒng)吞吐量的基礎(chǔ)上最大化WBAN的能量有效性。

假設(shè)WBAN傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包長度為固定值LDATA,且傳感器每次上傳數(shù)據(jù)至協(xié)調(diào)器時消耗的能量為E。根據(jù)上文中的數(shù)學(xué)模型可知,在一個超幀的時間內(nèi)Bk的吞吐量ck和能量有效性efk分別為:

在Multi-WBANs共存環(huán)境中,WBAN的總吞吐量C及能量有效性EF為:

每個傳感器節(jié)點(diǎn)在每個超幀中最多接入信道一次,各節(jié)點(diǎn)被分配時隙資源的數(shù)量不等,因此Bk中各個傳感器節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量指數(shù)由協(xié)調(diào)器為傳感器節(jié)點(diǎn)提供資源的質(zhì)量和資源的數(shù)量2個方面來表征。

其中,access_sucess代表傳感器與協(xié)調(diào)器成功通信的次數(shù);access_total代表傳感器接入信道的次數(shù);superframe_total代表可用超幀數(shù)量;和代表它們對于傳感器服務(wù)質(zhì)量的影響程度。

調(diào)度策略的設(shè)計(jì)以能量有效性最大化為目標(biāo)、以吞吐量為約束條件,見式(14)。如果忽略分子、分母中的懲罰因子和則目標(biāo)函數(shù)恰好為能量有效性的表達(dá)式。懲罰因子平衡了每個傳感器節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量,如果傳感器節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量越好,即越接近1,則該節(jié)點(diǎn)的能量有效性對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)越小。此時優(yōu)化問題制定的調(diào)度策略傾向于把干擾小的時隙資源分配給服務(wù)質(zhì)量差的節(jié)點(diǎn),進(jìn)而達(dá)到提高這些節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量的目的。

FEEM算法采用迭代的方法,即按順序輪流優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中每個WBAN的調(diào)度策略,此時式(14)中的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為式(15)的形式:

式(15)中的目標(biāo)函數(shù)是多項(xiàng)式分式的形式,如果放寬約束條件使得為連續(xù)變量,則只需通過式(16)和式(17)就可轉(zhuǎn)化為式(18)的標(biāo)準(zhǔn)的凸規(guī)劃問題。

通過CVX等計(jì)算工具可以求得凸規(guī)劃問題式(18)的最優(yōu)解,并通過式(16)和式(17)確定的值。注意到此時的值是0～1之間的小數(shù),為了確定最終的調(diào)度策略,通過簡單的規(guī)劃方法確定的最終值。FEEM算法流程如下:

雖然該優(yōu)化問題具有一定復(fù)雜性并需要適量計(jì)算,但是因?yàn)樵搩?yōu)化問題是在Coordinator端進(jìn)行計(jì)算,而Coordinator具有較強(qiáng)的計(jì)算能力,所以能夠很快求解該問題。此外,在能耗度量上,考察的是Sensor的能耗,并不包括Coordinator計(jì)算能耗(因?yàn)镃oordinator電量較強(qiáng)、更換方便且對能耗敏感,而Sensor電量小、更換不方便且對能耗更敏感)。

5 性能分析

本節(jié)將在Two-WBANs和Eight-WBANs 2個場景[13]中進(jìn)行仿真,并在能量有效性、吞吐量和服務(wù)質(zhì)量公平性3個方面比較基于FEEM算法的動態(tài)調(diào)度策略和基于Horse Racing算法靜態(tài)調(diào)度策略,參數(shù)設(shè)置如表1所示。傳感器節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)器之間的距離如表2所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

表2 傳感器節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)器之間的距離 cm

5.1 Two-WBANs場景性能評估

圖3給出了Two-WBANs場景。圖4和圖5分別給出2個WBAN間距離D=0.7 m時吞吐量、能量有效性及超幀時隙數(shù)量的關(guān)系。在吞吐量方面2種算法結(jié)果十分接近,而在能量有效性方面FEEM算法明顯優(yōu)于Horse Racing算法。因此FEEM算法能夠在保證吞吐量的基礎(chǔ)上提高WBAN的能量有效性。圖6給出了超幀可用時隙數(shù)量T=12時各節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量。結(jié)果表明,隨著WBAN間距離的增加,節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量不斷提高。

圖3 2個WBAN共存環(huán)境示意圖

圖4 吞吐量與超幀時隙數(shù)量的關(guān)系(D=0.7 m)

圖5 能量有效性與超幀時隙數(shù)量的關(guān)系(D=0.7 m)

圖6 WBAN各節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量

另外,與FEEM算法相比,Horse Racing算法在服務(wù)質(zhì)量公平性方面表現(xiàn)較差。例如,當(dāng)D=0.8 m時,節(jié)點(diǎn)10和節(jié)點(diǎn)12在Horse Racing算法中成功服務(wù)的概率都低于20%,節(jié)點(diǎn)9成功服務(wù)的概率卻超過60%,但是FEEM算法中節(jié)點(diǎn)9～節(jié)點(diǎn)12成功服務(wù)概率都超過60%。因此,FEEM算法中節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量不僅高于Horse Racing算法中的結(jié)果,而且各節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量沒有出現(xiàn)Horse Racing算法中的大幅抖動,因此FEEM算法能夠更好地保證節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量的公平性。

基于FEEM算法的動態(tài)調(diào)度策略在吞吐量、能量有效性和公平性方面都優(yōu)于基于Horse Racing算法的靜態(tài)調(diào)度。其原因有以下兩方面,在 Horse Racing算法中調(diào)度方案一旦確定則保持不變,而FEEM算法可以根據(jù)每個傳感器的服務(wù)質(zhì)量對調(diào)度策略進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,因此FEEM算法中距離協(xié)調(diào)器遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)能以較高的概率成功接入信道。另外,與Horse Racing算法不同,FEEM算法禁止節(jié)點(diǎn)在信道質(zhì)量差的時隙接入信道,因此,FEEM算法能夠減少沖突引起的能量消耗,進(jìn)而提高系統(tǒng)的能量有效性。

5.2 Eight-WBANs場景性能評估

在Eight-WBANs場景中各WBAN之間的位置關(guān)系如圖7所示。

圖7 Eight-WBANs共存環(huán)境示意圖

根據(jù)圖7可知,編號為4的WBAB(簡記為B4,下同)受到外界干擾最強(qiáng),而除B1外,B6受到的干擾最弱,因此將B4,B6作為研究對象,研究干擾強(qiáng)弱對各算法性能的影響。

在B4和B6中,吞吐量隨時隙資源數(shù)量的變化情況如圖8所示,在干擾較強(qiáng)的B4中FEEM算法的吞吐量明顯高于Horse Racing算法,在可用時隙為T=12時Horse Racing算法的吞吐量基本為0,而FEEM算法的歸一化吞吐量能夠到達(dá)32%,在可用時隙為20時Horse Racing算法的吞吐量只有25%,而FEEM算法的吞吐量達(dá)到了65%。在干擾較弱的B6中,2種算法吞吐量接近,FEEM算法的結(jié)果略高于Horse Racing算法的結(jié)果。

圖8 吞吐量與超幀時隙數(shù)量的關(guān)系(T=12)

在B4和B6中,能量有效性隨時隙資源數(shù)量的變化情況如圖9所示,結(jié)果表明,無論在干擾較強(qiáng)的B4中、還是在干擾較弱的B6中,FEEM算法都能達(dá)到90%以上的能量有效性,而Horse Racing算法只能在干擾較弱的B6中有良好的表現(xiàn)。

圖9 能量有效性與超幀時隙數(shù)量的關(guān)系(T=12)

在超幀時隙資源數(shù)量T=20時,B4和B6中每個傳感器節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量如圖10所示。結(jié)果表明,在服務(wù)質(zhì)量方面FEEM算法優(yōu)于Horse Racing算法,尤其在干擾較強(qiáng)的B4中。另外,Horse Racing算法在B6中的結(jié)果明顯優(yōu)于B4中的結(jié)果,因此與FEEM算法相比,Horse Racing算法在服務(wù)質(zhì)量公平性方面更易受干擾的影響。

圖10 傳感器節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量(T=20)

6 結(jié)束語

本文針對 Multi-WBANs共存環(huán)境中存在的WBAN干擾問題展開研究,分析基于Horse Racing算法的靜態(tài)調(diào)度策略在服務(wù)質(zhì)量公平性方面的不足,以最大化能量有效性為目標(biāo),設(shè)計(jì)基于FEEM啟發(fā)式算法的動態(tài)調(diào)度策略。仿真結(jié)果表明,與靜態(tài)調(diào)度策略相比,基于FEEM算法的動態(tài)調(diào)度策略在吞吐量、能量有效性和公平性方面的性能都有所提升。另外,Eight-WBANs仿真場景的結(jié)果證明,在不同干擾環(huán)境下與Horse Racing算法相比,FEEM算法不容易受到干擾的影響。

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編輯 陸燕菲

Dynamic Scheduling Strategy Based on Energy Efficiency in Wireless Body Area Network

CHEN Shuguang1,MA Zhichao2
(1.School of Physics and Electronics Engineering,Fuyang Teachers College,Fuyang 236041,China; 2.Department of Electronic Engineering,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)

Wireless Body Area Network(WBAN)is a kind of sensor network which is placed around human body(on body or in body).WBAN can continuously monitor vital life signals,promptly transmit to a remote medical center and assist the doctor to make a diagnosis.Due to human activity,a bunch of WBAN may stick together.In such a case,the inter-BAN interference causes severe influence to intra-BAN communication.Aiming at the problem,this paper designs an adaptive dynamic scheduling strategy to reduce this kind of interference,thus ensures the communication quality among WBAN.It establishes the interference model.Then,the adaptive access strategy is formulated as an optimization problem to maximize the energy efficiency,taking into account the Quality of Service(QoS)of sensor.This optimization problem belongs to a non-linear integer programming problem.It designs a heuristic algorithm named FEEM to solve it.By running Fairness-based Energy Efficiency Maximization(FEEM)algorithm,it can get the adaptive dynamic scheduling strategy.Compared with the current static access strategy based on Horse Racing algorithm,the dynamic scheduling strategy based on FEEM algorithm performs better in terms of throughput,energy efficiency and QoS.

Wireless Body Area Network(WBAN);scheduling strategy;throughput;energy efficiency;fairness; Quality of Service(QoS)

1000-3428(2015)01-0103-07

A

TN929.5

10.3969/j.issn.1000-3428.2015.01.019

安徽省科技攻關(guān)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(12010302080)。

陳曙光(1966-),男,副教授,主研方向:無線通信,物聯(lián)網(wǎng);馬志超,碩士研究生。

2014-05-13

2014-06-23 E-mail:fynccsg@yahoo.com

中文引用格式:陳曙光,馬志超.無線體域網(wǎng)中基于能量有效性的動態(tài)調(diào)度策略[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(1):103-109.

英文引用格式:Chen Shuguang,Ma Zhichao.Dynamic Scheduling Strategy Based on Energy Efficiency in Wireless Body Area Network[J].Computer Engineering,2015,41(1):103-109.