无线传感器网络中基于信息年龄的状态更新策略

发布时间：2025-07-18 22:44

　　 针对具有能量收集的无线传感器网络(WSN)场景,传感器定期向基站发送状态更新信息,但受频谱资源限制,在给定时隙仅允许有限数量传感器进行发送。同时,发射功率受限于剩余能量的约束。围绕上述问题,提出了基于信息年龄(AoI)的马尔可夫决策过程(MDP)来构建状态的更新策略方案。模型刻画了WSN中频谱、能量及发送时隙三者之间的内在关系,同时,针对大规模传感网络下高计算复杂度问题,提出了基于Whittle Index的调度算法。该算法通过迭代得到了渐近最优性能,计算复杂度较之大规模MDP求解显著降低,兼顾了调度的实时性和准确性。

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【部分图文】：

图1 能量收集的无线传感器网络

假设一个带有能量收集的无线传感器网络,一个中央控制器接收来自多个终端的状态更新信息.如图1所示,N个传感器节点s1,s2,…,sN向基站(接收端)发送状态更新信息.时间按等时隙划分,并假定传感器采样并发送一个包到达基站的时间为一个时隙.受频谱资源和电量限制,每个时隙仅允许一个或M....

图2 固定用户数量的两种方法对比

图2表示在固定用户数量下两种方法的收敛速度及效果.在用户数量为50时,设定当前能量的到达率为0.7,每个传感器对应的初始信息年龄为200,运行时隙总数为800,设定传感器的传输成功概率在0.3～0.7区间不等.在前200时隙内两种方法的平均AoI均快速下降并在第400时隙后逐渐趋....

图3 固定电量到达率的两种方法对比

图3表示固定电量的到达率为0.7时,以用户数量为变量得到的两种方法的平均信息年龄对比.如果采用值迭代算法会因为状态空间过大而运行缓慢,而WI方法较为迅速.可以看到两种方法分别得到的平均信息年龄随用户数量增加呈线性增长,这是因为每个时隙可以调度的用户数量有限,用户数越多,总体的加权....

图4 不同用户数量的两种方法对比

图4对比了在固定用户数为10和50时,改变不同电量到达率下两种方法的平均信息年龄,传感器的传输成功概率在0.3～0.7区间不等,时隙数设定为800.对于两种方法,电量到达率越低,在每个时隙能够传输的候选传感器数量越低,基站能够做出的选择越少.状态信息更新效率越低,例如信息年龄较高....

本文编号：4057546