CN115226056A - 一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，该方法包括以下几个步骤：步骤1：初始化***参数，步骤2：在远程状态估计***运行的每个时隙初，调度器确定出***中当前处于活跃模式的传感器集合；步骤3：调度器在活跃传感器集合中选择Max‑Weight值最大的传感器进行调度；步骤4：调度器通过模拟***运行确定出被调度传感器在下个周期需要休眠的时长；步骤5：若被调度传感器的数据发送成功，调度器返回传感器的ACK会携带步骤4中计算出的休眠时长；步骤6：传感器根据该休眠时长设定休眠时间，切换至休眠模式，待休眠结束后切换回活跃模式。本方法在状态估计误差的表现上远优于休眠时间固定方法，并且能耗低。

Description

一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法

技术领域

本发明涉及一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，属于工业互联网、传感器调度领域。

背景技术

对于工业互联网中常见的远程状态估计***：其中包含多个子闭环***，每个子闭环***由被控对象、传感器、控制器、状态估计器等环节组成，所有传感器的数据通过一个共享的通信网络发送。***中的状态估计过程依赖于传感器提供的数据，当传感器的采样数据提供间隔变大时，可能会增加估计器的估计误差，因此状态估计误差与信息年龄之间是存在关联的。由于信道冲突等限制，不是所有的传感器都能在任何时隙同时发送数据，需要制定合理的调度方法使得网络中的传感器有秩序的工作，然而这会导致传感器可能处于无效活跃状态，即处于活跃状态但是调度方法并没有安排其发送数据，造成能量的浪费。在这样的背景，我们同样可以为传感器引入休眠模式，期望能够在一定程度上削弱信道冲突等问题导致传感器处于无效活跃状态带来的能耗。考虑到刚收到数据时信息年龄很小，因此可以让传感器成功发送出数据后暂停运行一段时间，这种方式不会对信息年龄造成过大的影响。为了均衡能耗和基于信息年龄的状态估计误差，需要考虑有效的传感器休眠调度方法。

***中包含M个相互独立运行的线性时不变控制子***。将时间离散化并划分为等长的间隔，用k∈{1,2,…,K}表示当前时隙序号。对于任意一个子***i∈{1,2,…,M}，包含被控对象

传感器

执行器

估计器∈_i以及控制器

每个时隙最多允许一个传感器进行数据的发送每次数据发送成功的概率为p_i，每个子***i的状态方程为：

x_k+1,i＝A_ix_k,i+B_iu_k,i+w_k,i,

y_k,i＝x_k,i.

其中

是时隙k时的***i的状态、

是时隙k时的***i的输入，w_k,i为时隙k时的***i的***噪声，***i的***矩阵为

***i的输入矩阵为

假设w_k,i为独立同分布的、均值为0、方差为

的高斯分布，y_k,i为时隙k时的***i的输出，即传感器可直接采样到***状态。

至今，工业互联网中通过合理调度传感器来优化***的信息年龄已经取得了很多研究成果。然而还存在以下的问题：1)大多研究考虑的是优化信息年龄本身，但存在许多与信息年龄耦合的关键指标也可以以信息年龄的视角来进行优化；2)为了提高信息的新鲜程度，往往忽略了传感器的能耗问题，让传感器持续保持活跃模式以等待调度，造成能量的浪费；3)即使有研究为传感器引入休眠模式来节约能量，但是这种休眠时间是预先设定且固定不变的，并没有让传感器根据网络状况调节其休眠时间，当休眠时间过大时可能会影响信息年龄，当休眠时间过小时可能会增加能耗。

发明内容

本发明所要解决的问题是针对工业互联网中的远程状态估计***，考虑网络中的丢包率、信道冲突等因素，提供有效的传感器休眠调度方法，以综合优化***中的能耗和基于信息年龄的状态估计误差。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，初始化***参数，包括***i的***矩阵A_i、输入矩阵B_i、***噪声的方差Σ_i、传感器发送数据的能耗E_tran、传感器在一个时隙内保持活跃模式的能耗E_on、传感器在一个时隙内保持活跃模式的能耗E_off以及收包率p_i，同时为***中的传感器引入休眠模式，传感器休眠时停止采样、发送数据以节约能量。

步骤2，在远程状态估计***运行的每个时隙初，调度器确定出***中当前处于活跃模式的传感器集合：

其中U_i(k)为第k个时隙初之前估计器∈_i收到的最近的来自传感器

发送的数据的产生时间，T_i为传感器

当前设置的休眠时长。

步骤3，调度器在活跃传感器集合中选择Max-Weight值最大的传感器进行调度。估计器∈_i可以根据上次收到的***状态估计出当前的***状态，这取决于估计器∈_i当前的信息年龄大小：

其中x_k,i表示***i在时隙k时的***状态，

表示估计器估计的***i在时隙k时的***状态，u_k,i表示***i在时隙k时的***输入，w_k,i表示***i在时隙k时的***噪声，Δ_i(k)表示***i在时隙k时的信息年龄大小。***i的状态估计均方误差可以从信息年龄的视角来描述：

其中tr(·)为矩阵的迹。***主要以优化状态估计均方误差为目标：

其中K为***时域，M为子***数量。对于每个时隙，***的状态为：

定义如下正定Lyapunov函数：

Lyapunov漂移为：

将Lyapunov函数代入上式可以得到：

因为有：

所以可以得到：

因此，为了降低***中基于信息年龄的状态估计均方误差，每个时隙都需要最小化上式，由于信道冲突约束，每个时隙最多调度一个传感器发送数据，因此可以挑选Max-Weight值最大的传感器进行调度：

步骤4，调度器通过模拟***运行确定出被调度传感器在下个周期需要休眠的时长：通过模拟后续时隙中传感器的运行情况，预测出当前被调度传感器下一次MW_i(k)值何时会超过所有活跃传感器的MW_i(k)值，令当前传感器正好休眠至该时刻，也就是期望需要调度该传感器时该传感器刚好苏醒，其过程如下：

1)当前被调度传感器的序号记作idx；

2)初始化模拟运行参数，令T′_i＝T_i、T′_idx＝0、U′_i(k+1)＝U_i(k)、U′_idx(k+1)＝k以及t＝0；

3)开启模拟运行循环，每次循环开始时令t＝t+1；

4)若t>1：令U′_i(k+t)＝U′_i(k+t-1)，生成一个值属于[0,1]的随机数r，若r≤ηp_tempIdx，则令U′_tempIdx(k+t)＝k+t-1；

5)更新信息年龄大小：Δ′_i(k+t)＝k+t-U′_i(k+t)，获取此时处于活跃模式的传感器集合：

获取此时Max-Weight值最大的传感器序号：

其中用模拟值Δ′_i(k+t)替代Δ_i(k+t)；

6)当idx与tempIdx相等时，结束模拟运行过程，退出循环，被调度传感器在下个周期需要休眠的时长为t-1。

步骤5，若被调度传感器的数据发送成功，调度器返回传感器的ACK会携带步骤4中计算出的休眠时长。

步骤6，传感器根据该休眠时长设定休眠时间，切换至休眠模式，待休眠结束后切换回活跃模式。

有益效果：本发明提出了一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，与现有技术相比，本发明既考虑到远程状态估计***中信道冲突等因素会导致传感器处于无效活跃状态而浪费能量，还考虑到***为传感器引入休眠模式后不应对状态估计误差产生较大的影响，因此本发明通过预测传感器下一次的最佳苏醒时刻，动态调节传感器的休眠时间，使得各传感器错峰活跃，避免信道冲突，以此降低***状态估计误差的同时节约能量。实验表明本发明的方法在状态估计误差的表现上远优于休眠时间固定方法，与无休眠方法几乎一样，但是能耗比无休眠方法低得多。

附图说明

图1是本发明实施例使用的远程状态估计***示意图。

图2为本发明专利所提出方法与休眠时间固定方法、无休眠方法在***状态估计均方误差方面的表现。

图3为本发明专利所提出方法与休眠时间固定方法、无休眠方法在能耗方面的表现。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

实施例1：一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，所述方法包括以下步骤：

图1是本发明实施例使用的远程状态估计***示意图，下面参照图1，详细说明各个步骤。

步骤1，初始化***参数，包括***i的***矩阵A_i、输入矩阵B_i、***噪声的方差Σ_i、传感器发送数据的能耗E_tran、传感器在一个时隙内保持活跃模式的能耗E_on、传感器在一个时隙内保持活跃模式的能耗E_off以及收包率p_i，同时为***中的传感器引入休眠模式，传感器休眠时停止采样、发送数据以节约能量。

步骤2，在远程状态估计***运行的每个时隙初，调度器确定出***中当前处于活跃模式的传感器集合：

其中U_i(k)为第k个时隙初之前估计器∈_i收到的最近的来自传感器

发送的数据的产生时间，T_i为传感器

当前设置的休眠时长。

步骤3，调度器在活跃传感器集合中选择Max-Weight值最大的传感器进行调度。估计器∈_i可以根据上次收到的***状态估计出当前的***状态，这取决于估计器∈_i当前的信息年龄大小：

其中x_k,i表示***i在时隙k时的***状态，

表示估计器估计的***i在时隙k时的***状态，u_k,i表示***i在时隙k时的***输入，w_k,i表示***i在时隙k时的***噪声，Δ_i(k)表示***i在时隙k时的信息年龄大小。***i的状态估计均方误差可以从信息年龄的视角来描述：

其中tr(·)为矩阵的迹。***主要以优化状态估计均方误差为目标：

其中K为***时域，M为子***数量。对于每个时隙，***的状态为：

定义如下正定Lyapunov函数：

Lyapunov漂移为：

将Lyapunov函数代入上式可以得到：

因为有：

所以可以得到：

因此，为了降低***中基于信息年龄的状态估计均方误差，每个时隙都需要最小化上式，由于信道冲突约束，每个时隙最多调度一个传感器发送数据，因此可以挑选Max-Weight值最大的传感器进行调度：

步骤4，调度器通过模拟***运行确定出被调度传感器在下个周期需要休眠的时长：通过模拟后续时隙中传感器的运行情况，预测出当前被调度传感器下一次MW_i(k)值何时会超过所有活跃传感器的MW_i(k)值，令当前传感器正好休眠至该时刻，也就是期望需要调度该传感器时该传感器刚好苏醒，其过程如下：

1)当前被调度传感器的序号记作idx；

2)初始化模拟运行参数，令T′_i＝T_i、T′_idx＝0、U′_i(k+1)＝U_i(k)、U′_idx(k+1)＝k以及t＝0；

3)开启模拟运行循环，每次循环开始时令t＝t+1；

4)若t>1：令U′_i(k+t)＝U′_i(k+t-1)，生成一个值属于[0,1]的随机数r，若r≤ηp_tempIdx，则令U′_tempIdx(k+t)＝k+t-1；

5)更新信息年龄大小：Δ′_i(k+t)＝k+t-U′_i(k+t)，获取此时处于活跃模式的传感器集合：

获取此时Max-Weight值最大的传感器序号：

其中用模拟值Δ′_i(k+t)替代Δ_i(k+t)；

6)当idx与tempIdx相等时，结束模拟运行过程，退出循环，被调度传感器在下个周期需要休眠的时长为t-1。

步骤5，若被调度传感器的数据发送成功，调度器返回传感器的ACK会携带步骤4中计算出的休眠时长。

步骤6，传感器根据该休眠时长设定休眠时间，切换至休眠模式，待休眠结束后切换回活跃模式。

实施例2：

本发明实例2考虑参数如下的***

处于休眠时的能耗1.5×10^-3、处于活跃时的能耗1.35以及发送数据时的能耗2.475，能耗单位均为10^-4J，收包率p_i＝i/M，每个仿真取2000次结果求平均。使用本发明提出的一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法与休眠时间固定方法、无休眠方法进行比较。

图2为本发明专利所提出方法与休眠时间固定方法、无休眠方法在K∈{5×10⁴,8×10⁴,10⁵,3×10⁵}时***状态估计均方误差的表现。

图3为本发明专利所提出方法与休眠时间固定方法、无休眠方法在K∈{5×10⁴,8×10⁴,10⁵,3×10⁵}时***能耗的表现。

如图2和图3所示，本发明专利所提出方法的状态估计均方误差非常接近无休眠方法的表现，而休眠时间固定方法的状态估计均方误差接近无休眠方法的2.5倍，这主要因为状态估计均方误差是随着信息年龄指数上升的，当传感器由于休眠时间不合理导致其较长时间未提供信息数据时，状态估计误差会比较大。同时可以发现无休眠方法的能耗最高，因为这种传感器一直处于活跃模式，而本发明专利所提出方法的能耗介于无休眠方法和固定休眠时间方法之间。本发明专利所提出方法大幅度降低引入的传感器休眠模式对***状态估计误差的影响，***中状态估计误差表现远优于休眠时间固定方法，与无休眠方法的表现几乎一样，但产生的能耗比于无休眠方法低得多

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (5)

1.一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，初始化***参数，为***中的传感器引入休眠模式，传感器休眠时停止采样、发送数据以节约能量；

步骤2，在远程状态估计***运行的每个时隙初，调度器确定出***中当前处于活跃模式的传感器集合；

步骤3，调度器在活跃传感器集合中选择Max-Weight值最大的传感器进行调度；

步骤4，调度器通过模拟***运行确定出被调度传感器在下个周期需要休眠的时长；

步骤5，若被调度传感器的数据发送成功，调度器返回传感器的ACK会携带步骤4中计算出的休眠时长；

步骤6，传感器根据该休眠时长设定休眠时间，切换至休眠模式，待休眠结束后切换回活跃模式。

2.根据权利要求1所述的一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，其特征在于，步骤1中，初始化***参数，包括***i的***矩阵A_i、输入矩阵B_i、***噪声的方差Σ_i、传感器发送数据的能耗E_tran、传感器在一个时隙内保持活跃模式的能耗E_on、传感器在一个时隙内保持休眠模式的能耗E_off以及收包率p_i，同时为***中的传感器引入休眠模式，传感器休眠时停止采样、发送数据以节约能量。

3.根据权利要求1所述的一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，其特征在于，步骤2中***运行的每个时隙初，调度器确定出***中当前处于活跃模式的传感器集合：

其中U_i(k)为第k个时隙初之前估计器∈_i收到的最近的来自传感器

发送的数据的产生时间，T_i为传感器

当前设置的休眠时长。

4.根据权利要求1所述的一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，其特征在于，步骤3中调度器在活跃传感器集合中选择Max-Weight值最大的传感器进行调度：

估计器∈_i可以根据上次收到的***状态估计出当前的***状态，这取决于估计器∈_i当前的信息年龄大小：

其中x_k,i表示***i在时隙k时的***状态，

表示估计器估计的***i在时隙k时的***状态，u_k,i表示***i在时隙k时的***输入，w_k,i表示***i在时隙k时的***噪声，Δ_i(k)表示***i在时隙k时的信息年龄大小，***i的状态估计均方误差可以从信息年龄的视角来描述：

其中tr(·)为矩阵的迹，***主要以优化状态估计均方误差为目标：

其中K为***时域，M为子***数量，对于每个时隙，***的状态为：

定义如下正定Lyapunov函数：

Lyapunov漂移为：

将Lyapunov函数代入上式可以得到：

因为有：

所以可以得到：

因此，为了降低***中基于信息年龄的状态估计均方误差，每个时隙都需要最小化上式，由于信道冲突约束，每个时隙最多调度一个传感器发送数据，挑选Max-Weight值最大的传感器进行调度：

5.根据权利要求1所述的一种远程状态估计***中能量有效的传感器休眠调度方法，其特征在于，步骤4中调度器通过模拟***运行确定出被调度传感器在下个周期需要休眠的时长：通过模拟后续时隙中传感器的运行情况，预测出当前被调度传感器下一次MW_i(k)值何时会超过所有活跃传感器的MW_i(k)值，令当前传感器正好休眠至该时刻，也就是期望需要调度该传感器时该传感器刚好苏醒，其过程如下：

1)当前被调度传感器的序号记作idx；

2)初始化模拟运行参数，令T′_i＝T_i、T′_idx＝0、U′_i(k+1)＝U_i(k)、U′_idx(k+1)＝k以及t＝0；

3)开启模拟运行循环，每次循环开始时令t＝t+1；

4)若t>1：令U′_i(k+t)＝U′_i(k+t-1)，生成一个值属于[0,1]的随机数r，若r≤ηp_tempIdx，则令U′_tempIdx(k+t)＝k+t-1；

5)更新信息年龄大小：Δ′_i(k+t)＝k+t-U′_i(k+t)，获取此时处于活跃模式的传感器集合：

获取此时Max-Weight值最大的传感器序号：

其中用模拟值Δ′_i(k+t)替代Δ_i(k+t)；

6)当idx与tempIdx相等时，结束模拟运行过程，退出循环，被调度传感器在下个周期需要休眠的时长为t-1。

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