欒桂芬

（江蘇聯(lián)合職業(yè)技術學院 泰州機電分院，江蘇 泰州 225300）

1 引言

多節(jié)點通信屬于一種新型的通信技術，具有較強的抗干擾性能，還可以從根本上降低路徑損耗，提高通信效率，達到綠色節(jié)能目的，因其具備諸多優(yōu)秀的特征，使得多節(jié)點通信系統(tǒng)設計成為國內(nèi)外相關學者備受矚目的課題。

例如國內(nèi)學者黃熙岱[1]在Web 網(wǎng)絡基礎上設計一種多節(jié)點通信系統(tǒng)。通過設置硬件網(wǎng)絡整體架構，確定硬件功能；通過對軟件中協(xié)調節(jié)點程序、終端節(jié)點程序的設計完成整個系統(tǒng)設置。洪灶根[2]等人設計基于現(xiàn)場可編程門列(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)的通信系統(tǒng)設計，利用前導序列符號同步算法，實現(xiàn)精準的符號同步，減少同步點靠后產(chǎn)生的符號之間干擾；使用導頻剩余相位補償方式，去除頻率同步后的殘留偏差，以獲得更好的通信效果。Centonza A[3]等人通過分析節(jié)點與移動通信設備之間的無線電鏈路，對于網(wǎng)絡節(jié)點通信路徑進行配置與優(yōu)化，特別對無線鏈路暫時不可用時情況下的節(jié)點通信方式進行優(yōu)化，以此提升通信效率。但是這幾種通信系統(tǒng)中沒有考慮通信節(jié)點任務分配問題，導致在多節(jié)點通信過程中數(shù)據(jù)接收靈敏度較低，增加能量消耗。

為此，本文在系統(tǒng)設計時利用人工智能算法對節(jié)點任務進行分配。人工智能是計算機發(fā)展的產(chǎn)物，利用機器代替人腦的部分工作是現(xiàn)階段科技發(fā)展的重要標志。其中神經(jīng)網(wǎng)絡[4]是人工智能的前沿交叉學科，模擬了生物神經(jīng)結構，將神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡當作模型，具備較強的自適應性和自學習能力，通過對節(jié)點通信任務的合理分配，使得系統(tǒng)能耗、通信質量和通信效率達到最優(yōu)。

2 基于人工智能的網(wǎng)絡多節(jié)點通信系統(tǒng)

2.1 目標函數(shù)

在對節(jié)點通信任務進行分配時，必須綜合分析能耗、傳輸質量等性能指標。

(1)能耗

網(wǎng)絡節(jié)點能耗可分為通信、計算與感應三種類型能耗，其中通信能耗[5]占比最高。針對通信聯(lián)盟Ωc，假設第n個節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)量為ln，第n個節(jié)點和第k個節(jié)點間距離描述為dnk，則通信能耗計算公式如下：

公式中，εamp表示每比特信號傳輸所需能耗，大約為0．0013PJ/(b m4)。εele是接收每比特信號所需能耗，約等于50nJ/b，sn表示通信鏈路數(shù)量。

分析上式能夠得出，第n個節(jié)點通信能耗En屬于dnk的函數(shù)，在其余參數(shù)已知情況下，En隨著dnk的減小而降低。所以，對于包含M個目標的通信系統(tǒng)而言，其能量模型可表示為：

(2)通信質量

節(jié)點和目標的距離越近，通信質量越高。因此在節(jié)點任務分配時，最大程度選取和目標距離最近的節(jié)點構成聯(lián)盟：

公式中，dmn表示第M個目標與第n個節(jié)點之間距離，amn表示第M個目標與第n個節(jié)點之間的通信信道。

綜合分析能耗與通信質量兩個方面，則節(jié)點通信任務分配目標函數(shù)可表示為：

2.2 系統(tǒng)節(jié)點任務分配模型構建

本文利用人工智能算法中多彈性子模神經(jīng)網(wǎng)絡來分配節(jié)點任務。該方法是在自組織映射(Self Organizing Mapping，SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡之上發(fā)展起來的，屬于競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡[7-10]，其記憶模型在解決優(yōu)化組合問題中受到廣泛使用，可通過構建記憶模型來獲取節(jié)點任務分配的最佳解。

根據(jù)上述可得，當目標為M時，所需的聯(lián)盟也為M個，假設每個聯(lián)盟包含三個節(jié)點，則此問題的記憶模型結構如圖1所示。

圖1 節(jié)點任務分配的記憶模型

記憶模型具有三個輸入層神經(jīng)元，任意一個輸入初始值均與一個節(jié)點的二維位置一一對應，競爭輸出層則包括M'個神經(jīng)元，其中每組由三個完全連接的神經(jīng)元構成彈性子模，從而鎖定一個節(jié)點通信聯(lián)盟。彈性子模中的神經(jīng)元屬于非相鄰神經(jīng)元，它們之間不存在連接關系。

任務分配模型中任意一個神經(jīng)元都存在一個動態(tài)感受域，則第i個神經(jīng)元的感受域半徑表示為：

公式中，pi是競爭神經(jīng)元分布信息，hi表示神經(jīng)元i的鎖定值，ei代表神經(jīng)元i的理想值，ξi屬于噪聲系數(shù)。這些參數(shù)都是通信系統(tǒng)中的重要參數(shù)，通過這些參數(shù)即可構建節(jié)點任務分配模型。

pi可以體現(xiàn)彈性子模與局部節(jié)點的信息變換情況，其中包括競爭神經(jīng)元現(xiàn)階段是否是理想目標函數(shù)最優(yōu)解的信息。鎖定值hi可以調整網(wǎng)絡狀態(tài)，預測出網(wǎng)絡是否已經(jīng)鎖定較好的解。若找出理想解，hi接近0，這時神經(jīng)元的感受域不會起到任何作用。hi融入了滯后機制，確保神經(jīng)網(wǎng)絡不會出現(xiàn)局部最小，其定義了單級型Sigmoid函數(shù)[11]：

公式中，γ為調整Sigmoid 函數(shù)的參數(shù)，li表示hi中的參數(shù)，S表示調節(jié)系數(shù)。在調節(jié)參與競爭的神經(jīng)元感受域ri時，僅針對獲勝的神經(jīng)元做更新處理，沒有獲勝的神經(jīng)元hi不發(fā)生變化中參數(shù)需遵循下述調節(jié)準則：

公式中，Y*描述獲勝神經(jīng)元位置是協(xié)助參數(shù)可以按照比例p=＞1 調節(jié)網(wǎng)絡滯后程度。若Y*隨著時間t變化的速度和泄漏參數(shù)對比較大，此時＞0，隨的增大而增大，與其對應的神經(jīng)元鎖定節(jié)點的可能性??；若Y*改變速度低于泄漏參數(shù)，則＜0，隨的減小而減小，此時神經(jīng)元鎖定對應節(jié)點的可能性較大。

期望值ei屬于hi的對抗平衡參量，在迭代過程中，若神經(jīng)元感受域中不存在目標，需擴大神經(jīng)元的ri，達到擴大搜索范圍目的。假定ei是一個單調上升函數(shù)，則有：

公式中，R是一個常數(shù)，針對獲勝神經(jīng)元ki=0 且ei不發(fā)生改變；針對非獲勝神經(jīng)元，ki=t同時ei逐漸增大，促使ri不斷擴大。

噪聲參數(shù)ξi屬于影響感受域ri最小值的噪聲常數(shù)，和節(jié)點定位誤差有關。

2.3 通信系統(tǒng)硬件結構設計

結合通信節(jié)點任務分配模型設計需求，對通信系統(tǒng)進行設計。首先需確定該系統(tǒng)整體架構，其包含控制器、數(shù)據(jù)采集設備、電源、通信終端等硬件模塊。其中通信終端是關鍵組成部分，關系到數(shù)據(jù)的完整性與真實性，而主控制器需確保通信系統(tǒng)功能模塊的協(xié)調運作。系統(tǒng)整體架構如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構示意圖

(1)主控制器

主控芯片選用C8051F020高速八位單片機，其具有八個外部輸入，可保證通信質量。數(shù)字I/O的端口共計64個，滿足節(jié)點傳輸最優(yōu)化要求。接口線的電壓為5V，利用可控裝置使定時設備與串行總線最優(yōu)化。

(2)數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集利用單電源四路放大器組成的運放電路，可任意調節(jié)采集模量。選用的電路包含四組運算放大器，具備通用電源，使用六個引腳，將節(jié)點信號出入段作為信息傳輸通道。

利用HCNR200 光電耦合器運放電路濾波同時達到電路調節(jié)目的，此耦合器包括三個光電元件。從技術角度來講，其存在的最高線性誤差為±0．03%，傳輸增益最高偏差是±10%，擁有絕緣電阻。其輸入和輸出回路之間分布0．3pF電容，耦合器具備良好的穩(wěn)定性，能夠符合信號傳輸要求。

(3)電源

該系統(tǒng)選取電源的宗旨是確保不同功能模塊和通信的正常運轉。在通信過程中所需電壓是5V，針對不同模塊進行供電時，可利用線性穩(wěn)壓器實現(xiàn)電源電壓轉換。但是穩(wěn)壓器在運行時會產(chǎn)生一定噪聲，所以還需分析噪聲和電流輸出問題，同時考慮電壓幅度。低壓差穩(wěn)壓器能夠實現(xiàn)輸入電壓的任意變換，在電壓輸入和輸出差值較小時，具有穩(wěn)定的直流輸出電壓，且噪聲和電源的抑制比較高。此種類型穩(wěn)壓器結構簡單，還擁有電壓基準源、啟動電路等設備。

(4)通信終端

通信終端屬于整個系統(tǒng)的基本單元，分為發(fā)送與接收端，二者硬件結構一致，對外接口是一對RS232 接口和一組網(wǎng)口。其中發(fā)送端的RS232接口和探測器連接，其余接口的作用都是對外網(wǎng)通信。收發(fā)端包括微控制器、通信單元以及其他輔助模塊，其硬件結構如圖3所示。

圖3 收發(fā)端硬件結構圖

2.4 通信系統(tǒng)軟件模塊設置

(1)通信協(xié)議定義

軟件中最為關鍵的就是通信協(xié)議與中間服務器的設計。所以系統(tǒng)自定義的通信協(xié)議如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)通信協(xié)議示意圖

協(xié)議的信息傳輸主要依靠的是Marvell 公司生產(chǎn)的芯片，同時采用狀態(tài)機對收到的幀做解析處理。接收幀單元是否能正常工作對系統(tǒng)的功能產(chǎn)生直接影響，所以將其當作整個協(xié)議的關鍵內(nèi)容。當接收幀可以準確解析出令牌幀時說明此節(jié)點能夠進行信息傳輸，應立即啟動發(fā)送幀，相反不會啟動。如果接收幀解析出的內(nèi)容不符合要求，則說明主機接收信息出現(xiàn)錯誤，此時應啟動重發(fā)單元。若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不是傳輸給節(jié)點的，則啟用轉發(fā)控制單元，將數(shù)據(jù)轉發(fā)到下一節(jié)點。

(2)中間服務器數(shù)據(jù)交換流程

由于受到運營商提供的接入環(huán)境限制，收發(fā)兩端均應該設置為傳輸控制協(xié)議(Transmission Control Protocol，TCP)類型的客戶端，但是此協(xié)議無法支持客戶端之間的直接通信，因此需構建一個TCP服務器數(shù)據(jù)交換平臺。

接收與發(fā)送端均屬于TCP 的客戶端，向服務器發(fā)出鏈接請求，在收發(fā)端相對的客戶端和服務器構建連接后，服務器充當中間方角色接收多個信息，并馬上通過接收端鏈接再次發(fā)送，間接完成接收與發(fā)送兩端的通信。

圖5 TCP服務器數(shù)據(jù)交換軟件流程

3 仿真實驗數(shù)據(jù)分析與研究

為了檢驗該系統(tǒng)的性能進行仿真測試。通過AVRMega16A 系統(tǒng)板模擬信息采集設備，該設備傳輸數(shù)據(jù)的波特率是8500bit/s，兩個節(jié)點之間的波特率為115000bit/s。其他參數(shù)折紙情況如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設置表

本次仿真實驗共分為三部分，首先模擬較為復雜的通信環(huán)境，在附近物體較多情況下，通信會受到環(huán)境干擾。此時將節(jié)點之間的傳輸距離控制在15 米范圍內(nèi)，對比本文系統(tǒng)、文獻[1]系統(tǒng)與文獻[2]系統(tǒng)的傳輸所需能耗，實驗結果如圖6所示。

圖6 傳輸能耗對比

其次，選擇較為空曠場所，將節(jié)點之間通信距離設置為20米，對比三種系統(tǒng)接收數(shù)據(jù)時間，即信息接收靈敏度，對比結果如圖7。

圖7 接收靈敏度對比圖

最后，比較三種系統(tǒng)的傳輸速率，該指標是通信系統(tǒng)設計的關鍵指標。傳輸速率高表明該系統(tǒng)的通信覆蓋性能較好。

通過上述三組實驗的對比可以得出，本文設計的系統(tǒng)在通信信息大小相同情況下，所需能耗最少；隨著信息量的增加，節(jié)點接收靈敏度始終較高，說明該系統(tǒng)的傳輸速率較高。這是因為本文設置的多節(jié)點通信目標函數(shù)較為合理，且多彈性子模神經(jīng)網(wǎng)絡可將通信任務合理分配到各節(jié)點，使該系統(tǒng)始終保持較高的信息傳輸速率，同時也能使每個節(jié)點負載均衡，提高接收靈敏度。

圖8 傳輸速率對比圖

4 結束語

為提高網(wǎng)絡多節(jié)點通信性能，利用人工智能方法中的神經(jīng)網(wǎng)絡算法對網(wǎng)絡多節(jié)點通信系統(tǒng)進行設計。通過目標函數(shù)的設置，完成節(jié)點通信任務的合理分配，在此基礎上確定系統(tǒng)整體架構與通信協(xié)議，降低通信能耗，提高接收靈敏度與傳輸效率，為整個系統(tǒng)的運行奠定堅實基礎。在今后研究中，應將人工智能算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡理論、遺傳算法有效結合，以神經(jīng)網(wǎng)絡為主，解決通信領域中的更多問題。