一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法与流程

1.本发明涉及无线体域网接入及网络资源分配技术领域，更具体的说是涉 及一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法。


背景技术：

2.无线体域网是一种新兴的通信类技术，可以实现全天候全地形救援和军 事活动，也可以应用于无处不在的医疗保健服务。由于能量收集和传感器硬 件的进步，无线体域网及其相关应用已变得可行。在救援活动和军事活动方 面，近年来地球生态环境的不断恶化，也使得因自然灾害频繁发生的救援活 动更加困难。就其在医疗保健方面的应用而言，新型冠状病毒具有高度传染 性，与它直接接触的医护人员容易受到感染，从而导致交叉感染。迄今为止， 新型冠状病毒尚未消除。可见，我们需要基于无线体域网的智能可穿戴设备 等远程智能医疗设备来提高入院率和治愈率，从而降低感染率和死亡率。
3.传感器节点感知各种生理信息，包括体温、心率、血压、血糖、排汗量、 心电图和脑电图。然后将收集到的生理数据传送到汇聚节点进行进一步处理。 汇聚节点通过互联网将接收到的信息转发到远程数据库服务器或“医疗云
”ꢀ
平台，从而使医生和各类作战指挥员在不中断正常活动的情况下获取实时和 过去的生理信息。
4.目前，在多传感器多人体模型或多网络系统等复杂场景中面临以下挑战 和困难：
5.1)在多点、多人组成的传感器网络的复杂场景中，无线体域网具有独特 的特点：(1)传感器节点数量多，形成方式自由。无线网络传感器的构建不 受任何外部条件的限制。一旦建设完成，就是一个功能齐全的无线网络传感 器网络；(2)网络拓扑结构不确定。从网络层次来看，由于人类活动和人体 姿态的特殊性，无线传感器的网络拓扑结构是多变的。然而，多人多点无线 体域网的独特功能尚未得到全面研究。因此，有必要根据多人多点无线体域 网的独特特征设计多人多点无线体域网模型。
6.2)建模量化的能耗控制机制：无线体域网是无线传感器网络的一种，系 统的整体能耗决定了系统的生命周期。在无线体域网中，传感器节点由人佩 戴或植入人体，这意味着传感器节点必须尽可能小，因此它们的电池尺寸是 有限的。在大多数情况下，充电或更换电池是不方便的。因此，能源效率是 延长无线体域网系统生命周期的关键问题。
7.除此之外，国内外针对无线体域网整个传输过程中的接入问题，缺乏利 用博弈论来解决该问题的相关研究。
8.因此，如何提供一种在利用博弈论相关知识的同时，结合不同传感器获 取信息量的不同权重进行资源分配，且能降低整个系统的能量消耗，延长系 统的生命周期的基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法是本领域技术 人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

9.有鉴于此，本发明提供了一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配 方法，利用博弈论相关知识的同时，结合不同传感器获取信息量的不同权重 进行资源分配，能够降
低整个系统的能量消耗，延长系统的生命周期。
10.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
11.一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法，包括以下步骤：
12.构建无线体域网系统模型，基于所述无线体域网系统模型及相应信道环 境参数，构建路径衰减模型；所述路径衰减模型用于模拟所述无线体域网系 统模型中从传感器采集信息到接入节点，从接入节点到用户的信息传输过程；
13.基于博弈论的接入策略，计算所述无线体域网系统模型中各节点间接入 过程的系统能耗；
14.基于各节点接入过程的系统能耗，确定所述无线体域网系统模型的能耗 函数，并利用所述能耗函数确定所述无线体域网系统的接入资源分配策略；
15.在接入节点连接状态处于固定状态时，采用凸优化方法对所述无线体域 网系统的接入资源分配策略进行优化；在接入节点关联传感器节点和用户， 且形成联盟博弈状态时，采用博弈论方法对所述无线体域网系统模型的接入 资源分配策略进行优化。
16.优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 所述路径衰减模型pl(d
i
)的表达式为：
[0017][0018]
其中，α表示由多径效应引起的路径损耗指数，d'表示参考距离，pl'表 示参考距离d'的路径损耗，d
i
表示节点间的距离变量，假设所有信道都在准静 态平坦衰落下，并且信道参数在一个时隙内信道系数保持不变，不同时隙内 系数相同；发射功率p
t
与接收功率p
r
的关系为：
[0019][0020]
其中，g
t
和g
r
表示发射天线和接收天线的增益，λ表示波长。
[0021]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 利用下式计算接入节点与传感器之间的信道增益：
[0022][0023]
其中，表示接入节点与传感器之间的参考距离，表示从传感器m
a
到接入节点n的体表通道增益；
[0024]
利用下式计算接入节点与用户之间的信道增益：
[0025][0026]
其中，表示接入与用户间的通信频率，表示接入节点与用户间的 参考距
离，这两个参数可以根据用户的类型来设定；表示来自用户m
b
与 接入节点n间的信道增益。
[0027]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 所述无线体域网系统模型包含多个类型的节点，分别为若干不同类型的传感 器节点m
a
、接入节点n和用户m
b
，对应的集合分别表示为m
a
＝{1,2，...,m
a
}、 m
b
＝{1,2，...,m
b
}、n＝{1,2,...,n}。
[0028]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 所述无线体域网系统模型中各节点间接入过程的系统能耗的计算过程为：
[0029]
利用下式计算传感器节点与接入节点接入过程的信息量；
[0030][0031]
其中，表示接入节点和传感器之间的信道容量，表示特定传感器 向特定接入节点发送数据所需的时间；
[0032]
利用下式计算接入节点与用户接入过程的信息量；
[0033][0034]
其中，表示接入节点和用户之间的信道容量，表示接入节点向目 标用户发送数据所需的时间；为二元变量，当时，表示某用户m
b
占 用某个接入节点n；
[0035]
利用下式计算与某个传感器相连的接入节点的信噪比
[0036][0037]
其中，表示环境的噪声，表示对于给定分配的频谱资源，传感器与 接入节点传输信息的发射功率；
[0038]
基于香农定理描述信道传输速率r
mn
、带宽w和信噪比γ
mn
之间的关系， 如下式所示：
[0039]
r
mn
＝wlog2(1 γ
mn
)；
[0040]
利用下式计算某一周期内传感器与接入节点传输信息的发射功率
[0041][0042]
其中，为传输带宽，为传输时间；
[0043]
确定各接入节点所关联、访问、接入的相应传感器，得到传感器与接入 节点的下行接入过程总能耗的计算公式为：
[0044][0045]
其中，为二进制变量，当时，表示某个接入节点接入某个或某 些特定传感器；表示该阶段的系统总功率，表示该阶段的总传输时间；
[0046]
利用下式计算接入节点到用户的发射功率的计算公式为：
[0047][0048]
其中，表示传输带宽，表示传输时间；
[0049]
确定各接入节点关联、访问、接入的相应传感器，以及用户关联和访问 的相应接入节点，得到接入节点与用户的上行接入过程的系统能耗的 计算公式为：
[0050][0051]
其中，表示该阶段的系统总功率，表示该阶段的总传输时间。
[0052]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 所述无线体域网系统模型的能耗函数的确定过程为：
[0053]
根据传感器与接入节点的下行接入过程总能耗和接入节点与用户的 上行接入过程的系统能耗计算所述无线体域网系统模型的总能耗e
c
；e
c
的计算公式如下：
[0054][0055]
利用下式计算所述无线体域网系统模型某一周期的总能量
[0056][0057]
其中，表示前一周期的剩余能量；表示本周期消耗的能量；
[0058]
根据所述无线体域网系统模型某一周期的总能量，确定所述无线体域网 系统模型的能耗函数；所述能耗函数的表达式为：
[0059][0060]
s.t.
[0061]
(a)
[0062]
(b)
[0063]
(c)
[0064]
(d)
[0065]
(e)
[0066]
(f)
[0067]
(g)
[0068]
(h)
[0069]
其中，约束(a)表示系统总剩余能量至少大于或等于最小剩余能量阈值； 约束(b)表示在接入节点和传感器访问阶段，有限接入接传感器的最大能量损 失；约束(c)表示在接入节点与用户之间的接入阶段，接入节点接收到的信息 量是有限制的，在保证接入的前提下，接入的接入节点数量尽可能少，确保 信息量满足最低标准；约束(d)和约束(e)表示引入的两个变量(和) 为0
‑
1整数变量；约束(f)表示传感器与接入节点的总接入个数不大于接入 节点与传感器节点乘积的个数；约束(g)表示接入节点与用户的总接入个数 不大于接入节点与用户乘积的个数；约束(h)表示两个阶段的时长和不大于 整个阶段的总时长。
[0070]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 在接入节点连接状态处于固定状态时，得到路径损耗与传输信息所需能量的 闭式表达式，并将每个接入节点分别作为一个独立的个体进行凸优化。
[0071]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 在接入节点关联传感器节点和用户，且形成联盟博弈状态时，采用博弈论方 法对所述无线体域网系统模型的接入资源分配策略进行优化后的能耗函数表 达式为：
[0072][0073]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中，在 接入节点关联传感器节点和用户，且形成联盟博弈状态时，采用博弈论方法 对所述无线体域网系统模型的接入资源分配策略进行优化，包括：
[0074]
确定各接入节点与相应传感器的匹配状态；
[0075]
根据接入节点自身的能耗，同时评估提供上传服务的传感器的实时状态 和该传感器一次采集的信息量，并按降序形成接入节点自身的资源使用偏好 列表；
[0076]
根据接入节点与传感器节点之间上下行接入时的传输信息所需的能耗、 路径损耗能耗和联盟博弈状态下传输的信息量的大小，对传感器建立相应的 优先级顺序；
[0077]
在能耗函数的约束下，根据不同应用场景对能耗、路径损耗能耗和传输 的信息量分配不同的加权因子；将加权因子引入能耗函数，在纳什均衡下， 利用引入后的加权因子最大化能耗函数的效用。
[0078]
优选的，在上述一种基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法中， 还包括：
[0079]
对所述无线体域网系统模型消耗的能量强度与传感器数量、接入节点数 量和迭代周期之间的相关性进行量化描述，并评估优化后的接入资源分配策 略在所述无线体域网系统模型中的性能。
[0080]
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基 于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法，针对现有无线体域网信息传输 过程中、不同类型传感器节点所采集的信息传输到接入节点，再由接入节点 传输到用户的接入问题引发的能量消耗问题，利用博弈论相关知识的同时， 结合不同传感器获取信息量的不同权重进行资源分配，同时适应未来5g、6g 乃至更高的网络环境以及复杂环境下的多人多点系统问题。
[0081]
本发明应用博弈论理论，考虑到多种不同传感器采集信息量和距离接入 节点的远近的不同，在传统接入问题的基础上引入联盟博弈机制。同时，采 用全接入、随机接入、信息最大化接入。信息最大化接入是指不考虑系统能 耗的前提下，每个传感器不重复地选择联合博弈的偏好列表中信息量大的前 几项。通过仿真结果验证可以得出本发明所提出的接入策略相比传统方法更 能有效降低系统的系统能耗，同时满足不同用户对信息量的不同敏感度，更 具有实际应用价值。
附图说明
[0082]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面 描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不 付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0083]
图1附图为本发明提供的基于联盟博弈的无线体域网接入资源分配方法 流程图；
[0084]
图2附图为本发明提供的无线体域网系统模型的结构示意图；
[0085]
图3附图为本发明提供的基于博弈论的无线体域网系统模型接入资源分 配方法。
具体实施方式
[0086]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0087]
如图1所示，本发明实施例公开了一种基于联盟博弈的无线体域网接入 资源分配方法，包括以下步骤：
[0088]
s1、构建无线体域网系统模型，基于无线体域网系统模型及相应信道环 境参数，构建路径衰减模型；路径衰减模型用于模拟无线体域网系统模型中 从传感器采集信息到
接入节点，从接入节点到用户的信息传输过程；
[0089]
s2、基于博弈论的接入策略，计算无线体域网系统模型中各节点间接入 过程的系统能耗；
[0090]
s3、基于各节点接入过程的系统能耗，确定无线体域网系统模型的能耗 函数，并利用能耗函数确定无线体域网系统的接入资源分配策略；
[0091]
s4、在接入节点连接状态处于固定状态时，采用凸优化方法对无线体域 网系统的接入资源分配策略进行优化；在接入节点关联传感器节点和用户， 且形成联盟博弈状态时，采用博弈论方法对无线体域网系统模型的接入资源 分配策略进行优化。
[0092]
在其他实施例中，还包括：
[0093]
s5、对无线体域网系统模型消耗的能量强度与传感器数量、接入节点数 量和迭代周期之间的相关性进行量化描述，并评估优化后的接入资源分配策 略在所述无线体域网系统模型中的性能。
[0094]
如图2所示，本发明所构建的无线体域网系统模型包含多个节点，分别 为若干不同类型的传感器节点(m
a
)、接入节点(n)和用户节点(m
b
)，并且接入 节点位于传感器与用户之间。传感器节点采集信息后，接入节点关联相关传 感器节点传输信息。接入节点接受到传感器节点传输的全部信息后向用户发 送信息，所有节点均具有能量收集功能，以防止特殊情况的发生。
[0095]
如图3所示，为本发明实施例提供的基于博弈论接入策略的信息传输协 议示意图，此协议中，传输过程分成两个阶段，第一个阶段接入节点与传感 器节点间的信息传输，第二部分是接入节点与用户的信息传输。设定一个传 输时隙时长为t，总共包含n个时隙。在第一个时隙内进行第一阶段的传 输；在第二个时隙内进行第二阶段的传输。本发明采用tdma的方式，依次 实现接入节点到目的节点的信息传输。
[0096]
下面，对上述各个步骤进行进一步描述。
[0097]
s1、构建无线体域网系统模型，基于无线体域网系统模型及相应信道环 境参数，构建路径衰减模型；路径衰减模型用于模拟无线体域网系统模型中 从传感器采集信息到接入节点，从接入节点到用户的信息传输过程。
[0098]
在无线体域网系统模型及相应信道环境等相应参数下，研究从传感器采 集信息传输到接入节点，从接入节点到用户的信息传输过程，构建路径衰减 模型，路径衰减模型pl(d
i
)的表达式为：
[0099][0100]
其中，α表示由多径效应引起的路径损耗指数，d'表示参考距离，pl'表示 参考距离d'的路径损耗，d
i
表示节点间的距离变量，假设所有信道都在准静态 平坦衰落下，并且信道参数在一个时隙内信道系数保持不变，不同时隙内系 数相同。本发明采用的无线体域网信道如下所示：
[0101]
1)接入节点与传感器之间的信道增益计算公式如下：
[0102][0103]
其中，表示接入节点与传感器之间的参考距离，表示从传感器m
a
到 接入节点n的体表通道增益。
[0104]
2)接入节点与用户之间的信道增益计算过程如下：
[0105]
接入节点与用户传输阶段的信息量组成，由接入的接入节点数量决定。 每个用户与接入节点之间的信道相互独立，符合无线体域网信道路径损耗模 型。其信道模型是：
[0106][0107]
其中，表示接入与用户间的通信频率，表示接入节点与用户间的参 考距离，这两个参数可以根据用户的类型来设定。此阶段的信道模型针对特 定环境有许多不同的应用。为了本发明的普遍适用性和实用性，选择自由空 间路径损耗模型。利用下式计算接入节点与用户之间的信道增益：
[0108][0109]
其中，表示来自用户m
b
与接入节点n间的信道增益。
[0110]
发射功率p
t
与接收功率p
r
的关系为：
[0111][0112]
其中，g
t
和g
r
分别表示发射天线和接收天线的增益，λ表示波长。
[0113]
s2、基于博弈论的接入策略，计算无线体域网系统模型中各节点间接入 过程的系统能耗。
[0114]
如图2所示，本发明所构建无线体域网系统模型包含多个类型的节点， 分别为若干不同类型的传感器节点(m
a
)、接入节点(n)和用户(m
b
)，对应的集 合分别表示为m
a
＝{1,2，...,m
a
}、m
b
＝{1,2，...,m
b
}、n＝{1,2,...,n}。同时，设a
i
为第i个 传感器，n
k
为第k个接入节点，b
j
为第j个用户，每个接入节点可以任意接入 所有节点，这些节点具有独立且分布相同的子信道。
[0115]
考虑到具有能量限制的多人多点系统和无线体域网的特点，本发明用两 个关键参数来表征某个传感器d
i
是某个传感器和某个接入节点之间的 距离，以及是指某个传感器收集的数据位。为不失一般性，该无线体域网 系统模型的接入问题一是在能耗有限的情况下，接入节点选择不同的传感器； 第二，在满足不同用户的最小信息量的情况下，用户访问不同的接入节点。
[0116]
1)确定计算接入节点与传感器接入过程的信息量，此过程的表达式为：
[0117]
[0118]
其中，表示接入节点和传感器之间的信道容量，表示特定传感器 向特定接入节点发送数据所需的时间。
[0119]
2)确定接入节点与用户接入过程的信息量，此过程的表达式为：
[0120][0121]
其中，表示接入节点和用户之间的信道容量，表示接入节点向目 标用户发送数据所需的时间；为便于记号，为定义的二元变量，当时， 表示某用户m
b
占用某个接入节点n。
[0122]
3)计算传感器与接入节点的下行接入过程的总能耗。
[0123]
利用下式计算与某个传感器相连的接入节点的信噪比
[0124][0125]
其中，表示环境的噪声，表示对于给定分配的频谱资源，传感器与 接入节点传输信息的发射功率。
[0126]
基于香农定理描述信道传输速率r
mn
、带宽w和信噪比γ
mn
之间的关系， 如下式所示：
[0127]
r
mn
＝wlog2(1 γ
mn
)。
[0128]
利用下式计算某一周期内传感器与接入节点传输信息的发射功率
[0129][0130]
其中，为传输带宽，为传输时间。
[0131]
确定各接入节点所关联、访问、接入的相应传感器，得到传感器与接入 节点的下行接入过程总能耗的计算公式为：
[0132][0133]
其中，为定义的二进制变量，当时，表示某个接入节点接入某 个或某些特定传感器；表示该阶段的系统总功率，表示该阶段的总传 输时间。
[0134]
4)接入节点与用户的上行接入过程的系统能耗
[0135]
利用下式计算接入节点到用户的发射功率的计算公式为：
[0136][0137]
其中，表示传输带宽，表示传输时间。
[0138]
确定各接入节点关联、访问、接入的相应传感器，以及用户关联和访问 的相应接入节点，得到接入节点与用户的上行接入过程的系统能耗的 计算公式为：
[0139][0140]
其中，表示该阶段的系统总功率，表示该阶段的总传输时间。
[0141]
s3、基于各节点接入过程的系统能耗，确定无线体域网系统模型的能耗 函数，并利用能耗函数确定无线体域网系统的接入资源分配策略。
[0142]
根据s2的推导过程，计算整个无线体域网系统模型的能量消耗e
c
，计算 公式为：
[0143][0144]
整个系统某一周期总能量为前一周期的剩余能量减去本周期消耗 的能量具体如下：
[0145][0146]
根据无线体域网系统模型某一周期的总能量，确定无线体域网系统模型 的能耗函数；能耗函数的表达式为：
[0147][0148]
s.t.
[0149]
(a)
[0150]
(b)
[0151]
(c)
[0152]
(d)
[0153]
(e)
[0154]
(f)
[0155]
(g)
[0156]
(h)
[0157]
其中，约束(a)表示系统总剩余能量至少大于或等于最小剩余能量阈值； 约束(b)表示在接入节点和传感器访问阶段，有限接入接传感器的最大能量损 失；约束(c)表示在接入节点与用户之间的接入阶段，接入节点接收到的信息 量是有限制的，在保证接入的前提下，接入的接入节点数量尽可能少，确保 信息量满足最低标准；约束(d)和约束(e)表示引入的两个变量(和) 为0
‑
1整数变量；约束(f)表示传感器与接入节点的总接入个数不大于接入 节点与传感器节点乘积的个数；约束(g)表示接入节点与用户的总接入个数 不大于接入节点与用户乘积的个数；约束(h)表示两个阶段的时长和不大于 整个阶段的总时长。约束(d)
‑
(h)用于在频谱资源有限的条件下，保证通 信的可靠性，合理解决接入问题，使得系统的接入问题以及能耗问题更加普 遍。
[0158]
通信过程中的干扰应该在一定范围内，具体来说，可以在有限的接入节 点上分配用户，并且接入节点向有限的用户提供远程服务。接入节点可以在 上述受限条件下访问尽可能多的传感器，以保留尽可能多的数据。所有额外 的约束都使得系统的接入问题以及能耗问题更加普遍。
[0159]
s4、在接入节点连接状态处于固定状态时，采用凸优化方法对无线体域 网系统的接入资源分配策略进行优化；在接入节点关联传感器节点和用户， 且形成联盟博弈状态时，采用博弈论方法对无线体域网系统模型的接入资源 分配策略进行优化。
[0160]
由s3所得到的能耗函数，将传感器与接入节点的传输过程分为两个子问 题，在这两个子问题之间使用交替最小化，其中一个子问题是在接入节点连 接状态固定的情况下，得到信息传输时间和系统能耗(路径损耗与出传输信 息所需能量)的闭式表达式，每个接入节点都可以作为一个独立的个体进行 优化；另一个子问题是优化接入节点关联传感器节点与用户资源分配，同时 保持上述连续变量不变，将复杂问题简化达到最终的优化目的。
[0161]
在无线体域网中，由附着在人体上的用来采集生理信号的传感器节点实 现人体生理健康状况的检测和监控功能。不同类型传感器所采集的生理参数 从现代医学角度分析，对人体健康产生的影响和重要性是不同的，每个传感 器的采集信息的重要性可以通过s2的方法进行参数的设定，以满足不同应用 场景与通信需求，通过权值的设定来增加该信息量的大小，使其被有优先选 择，会出现两种情况：
[0162]
1)采集的信息量大的传感器与接入节点间距离较近；
[0163]
2)采集的信息量大的传感器与接入节点间距离较远。
[0164]
对于第一个子问题，本发明得到一个变量以为变量的函数方程是超越 方程，在实际应用和仿真中，将最优解或近似最优解记为这对于整个问 题来说是合理的。
[0165]
对于第二个子问题，这是一个涉及两个以上的参与者资源分配问题，并 且决策计划将影响系统整体的能源消耗，接入节点和传感器的相互选择是一 个匹配问题，本发明联盟博弈论机制，传感器m
a
和接入节点n基于自身的利 益，做出独立和理性的战略决策。
[0166]
采用博弈论方法对无线体域网系统模型的接入资源分配策略进行优化的 过程如
下：
[0167]
1)确定各接入节点与相应传感器的匹配状态；
[0168]
2)根据接入节点自身的能耗，同时评估提供上传服务的传感器的实时状 态和该传感器一次采集的信息量，并按降序形成接入节点自身的资源使用偏 好列表；
[0169]
3)根据接入节点与传感器节点之间上下行接入时的传输信息所需的能耗、 路径损耗能耗和联盟博弈状态下传输的信息量的大小，对传感器建立相应的 优先级顺序；
[0170]
4)在能耗函数的约束下，根据不同应用场景对能耗、路径损耗能耗和传 输的信息量分配不同的加权因子；将加权因子引入能耗函数，在纳什均衡下， 利用引入后的加权因子最大化能耗函数的效用。
[0171]
假设每个部署的接入节点都知道所有传感器的信道状态信息，同时每个 传感器知道与接入节点的传输距离和总传输功耗(传输信息的能量消耗和路 径损耗)并做出分配决策。如果则接入节点n和传感器m
a
相互匹配， 并形成匹配对(n,m
a
)。
[0172]
可以进行以下定义，以实现接入资源的合理分配。
[0173]
定义1：存在两个不同的集合m
a
＝{1,2，...,m
a
}，n＝{1,2,...,n}，接入节点
‑
传感 器匹配状态φ从m
a
∈m
a
到n∈n和n∈n到m
a
∈m
a
的一个映射。换句话说，它在一 个循环过程中保存所有已建立的匹配对。细节如下：
[0174]
1)
[0175]
2)
[0176]
3)|φ(m
a
)|≤1,
[0177]
4)|φ(n)|≤1,
[0178]
5)
[0179]
以上显示了接入节点和传感器节点即使在部分访问被执行的状态下(部 分接入)，传感器也是一对多的。当然，也包括接入节点没有连接到下行链 路的传感器以及传感器没有连接到上行链路中的接入节点的情，在这两种情 况下，都没有相应的匹配对。
[0180]
接下来，确定接入节点n∈n的优先顺序接入节点会根据自身的能耗， 同时评估可以提供上传服务的传感器的实时状态和传感器一次采集的信息量， 并按降序形成自己的资源使用偏好列表。
[0181]
定义2：对于n，n
′
∈n，n≠n
′
a
，如果φ(m
a
)＝n,φ
′
(m
a
)＝n
′
，有：
[0182][0183]
类似地，传感器的优先顺序定义为：
[0184]
定义3：对于m
a
，m
′
a
∈m
a
，m
a
≠m
′
a
，如果φ(n)＝m
a
，φ
′
(n)＝m
a
′
(φ和φ
′
是两 个匹配对)，有：
[0185][0186]
需要注意的是，除了考虑接入节点与传感器节点之间上下行接入时的能 耗(能耗分为传输信息所需的能耗和路径损耗)，还应考虑传输的信息量的 大小。如果传输的信息
量不能满足要求，即使能耗很小，也没有实际意义。 因此，需要对整个合作联盟中的信息量指标建立相应的优先顺序。
[0187]
定义4：对于有：
[0188][0189]
有关能耗、路径损耗、传感器传输信息所获取的信息量，在s3中能耗函 数的总体约束下，根据现实生活中的不同应用场景分配不同的加权因子，引 入后的加权因子的偏好顺序，在纳什均衡下它将最大化能耗函数的效用。
[0190]
对于第二个子问题，针对不同目标用户提供个性化的解决方案，将整个 系统问题简化为：
[0191][0192]
最终优化无线体域网整个传输过程中的接入问题及资源分配。
[0193]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都 是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述 的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0194]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下， 在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例， 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。