多个wban组成的分布式网络功率控制策略综述

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1、多个WBAN组成的分布式网络功率控制策略综述摘要：无线体域网(WBAN,WirelessBodyAreaNetwork)是当前一个重耍的技术热点。木文重点研究多个体域网组成的分布式网络功率控制策略，结合近年来对这一问题的研究成果，并根据体域网以人体作为网络环境这一特点提出了多个体域网之间的功率控制急需解决的问题以及面临的挑战。关键词：无线体域网(WBAN,W让elessBodyAreaNetwork)分布式功率控制中图分类号：TN925文献标识码：A文章编号：1007-9416(2013)10-0243-02无线体域网是一种为方便人体外的无线设备与贴在人体附近或者植入

2、人体内的无线设备进行通信的新兴无线通信技术，它不仅是一种新的适用于医疗保健、疾病监控和预防的解决方案，还是物联网的重要感知及组成部分，可广泛应用于公共安全、生态环保、环境检测、应急指挥和生物医学等领域。传感器技术在生物医学领域早有应用，但并没有达到人们预期的效果。这是由于传统的医疗监控使用有线或者其他直接交送数据的方式把传感器检测到的生理数据和其他信息递交到医疗中心，达到监控的效果，但是这种医疗监控系统限制了被监控对象的移动性，对于那些需要长期进行医疗监控和保健的对象而言，也影响了他们的止常生活。通过WBAN可以将人体变为通信网络的一部分，从而使得可穿戴的计算成为现实

3、并成为人们口常生活的基本特征。2012年4月，电气电子工程师协会(IEEE,InstituteofElectricalandElectronicsEngineers)工作组正式提出了应用现冇的工业、科学和医疗频段的针对人体内外的短距离通信的TEEE802.15.6标准［3］,标志着体域网的发展翻开了崭新的一页。日前，无线体域网的应用主要集中在医疗领域的人体健康监控和提供可穿戴的多媒体服务，如图1所示WBAN的典型应用场景文献［4］1WBANs分布式网络拓扑结构近年來针对多个体域网组成的网络多采用分布式网络拓扑结构，如图2所示。无线体域网以个体为单位，一个WBAN用户是

4、一个独立的网络结构。分布式网络山于没有集中控制器的统一管理，各个无线体域网用户相对来说具有比集中式更高的独立性。所以，分布式网络中的体域网可以采用各个体域网间相互协调来使用并分配资源。2研究现状研究远程医疗无线体域网环境下多个WBAN用户的功率控制尤为重耍。许多学者已经在这个方面做出了巨大的贡献。首先，文献［5］分析了共存WBAN之间的干扰，用前向集合概率的方法模拟了多个体域网用户之间干扰的可能性分布，并用简单的伽玛分布近似计算了体域网用户系统的整体干扰。文献［6］探讨了WBAN网间干扰问题，并制定了功率控制博弈模型，基于博弈论提出了一种分布式功率控制算法，这是笫一个

5、首次提岀用博弈论来解决多WBAN用户的网间干扰问题。文献［7］提出了一种带有反馈的快速融合模糊功率控制(FPC,fastconvergingfuzzypowercontroller),采用一种优化FPC的遗传算法来同时满足最大化系统的容量、最小的功率损耗和最小的延迟时间。文献［8］采用增强学习(RL,ReinforcementLearning)算法和相似算法来解决无线体域网网间干扰问题，用尽可能小的功率来降低干扰、最大化系统的吞吐量、确保QoS(QualityofService)。文献［9］针对体域网之间的干扰严重降低了系统吞吐量和造成能量损耗这一问题，利用低时间复杂

6、度和高空间复用提出了随机不完全图着色(RIC,randomincompletecoloring)功率控制策略。3存在的问题及未來研究总结分析当前对多个体域网组成的分布式网络功率控制策略的研究，其缺少结合体域网自身的特点来进行功率控制。WBA7网络中的资源是有限的，不仅可用的频谱有限，WBAN用户在某一频段上的发射功率也是有限的。为了更好地利用这些有限的资源，WBAN用户一方面要以合作的方式共享这些资源，另一方面还要以竞争的方式使自己获得最大的效益。因此，WBAN网络中的功率控制算法至少面临以下三个方面的耍求和挑战：第一，保护WBAN用户。这体现在降低WBANJJ］户的

7、发射功率，使在同一频段上的所有WBAN用户的发射功率之和不超过干扰限值。第二，保证高传输效率。要求WBAN用户应该尽可能地降低发射功率,才能较好地实现提高发送重要数据的WBAN用户的传输效率。第三，满足WBAN用户的QoS要求。信噪比(SINR,SignaltoInterferenceplusNoiseRatio)要求是最基本的服务质量要求，这些QoS要求在通常情况下都随着发射功率的增大而较好地被满足。但是，在可用频谱受限、可用最大功率受限的条件下，WBAN用户的发射功率并不能完全按照用户自己的意愿而增大；否则，很可能对发送重要信息数据的WBAN用户