[01157610]基于绿色通信的无线传感网中的负载均衡研究

课题来源与背景：项目立足于分布式移动计算环境中, 在无线信道时变的条件下, 研究无线传感网等短距离、能量受限网络的能耗资源优化管理,为在现实的无线环境下建立无线传网络, 使得网络实现数据自动化采集、传输与融合提供可行性理论研究与算法支持。 研究目的与意义：在信道时变环境下,各节点由于传输距离、信道统计参数的不同所导致的传输条件的差异性,会使得某些节点能量消耗过快而造成网络崩溃。而传统的负载均衡算法并未考虑到信道的时变特性以及节点传输条件的差异性。因此,在此环境下,如何调度网络资源,均衡负载使得节点能量得以均匀消耗,并延长网络生命期,实现绿色通信是一个亟待解决的问题。本项目中,我们以“绿色通信”为设计目标,以传感器网络节点负载均衡为研究对象,研究复杂环境下的节点能耗均衡机制及相关优化算法。 主要论点与论据：该项目中,研究的关键技术点包括如下几个方面。（1）时变信道衰落二维参数统计分布的获取是无线资源估计算法的基础,也是低能耗协议设计的关键点之一。它将是本课题首先需要突破的技术要点和难点;（2）能耗及网络资源管理中,节点需要根据信道状况、网络流量、节点负荷来决定介质的访问控制,因此针对不同结构网络的MAC 层带宽估计与预留机制也是需要解决的关键问题之一;（3）将信道自适应机制集成到访问控制协议中,根据不同时变无线网络环境,设计一种节能、自适应强、扩展性好,并能与上述MAC 层调度算法相融合的资源公平分配,涉及到机制的适应度、扩展性与收敛性研究。 研究创新点如下：（1）我们提出了无线时变环境下无线传感器节点的布置策略以及能量信息联合传输策略;（2）我们对于复杂环境下的移动无线射频识别系统的能耗管理也做了研究;（3）将无线传感网融入到蜂窝网络中,通过干扰控制及频率协调使得传感网络与传统蜂窝网络得以共存;（4）研究了分布式存储系统中为保证低复杂度解码而进行存储编码的设计;（5）在无线异构网络中,将利用凸优化方法分析了异构网络中的小区关联与资源分配的关系,并通过合适的松弛约束条件来获得提高网络吞吐量的最优解决方案。 社会效益：项目合同规定在国内外权威学术期刊和会议上发表论文10篇以上,申请专利2项,其中授权1项。截至2018年7月,在项目资助下,发表的学术论文12篇,其中SCI收录9篇,EI/ISTP收录3篇。申请发明专利4项,授权2项。课题组已经完成预定的研究工作,成果有望在未来5G网络中获得应用并产生经济效益。 存在问题：短距离网络的大规模应用是未来网络的发展趋势,同时5G以及物联网的标准及概念也在逐渐完善。在复杂、多模的工作环境下,本项目到结题的时候,也仅仅从有限的几个方面对能耗管理进行了研究,还远未覆盖整个体系架构。未来的研究方向可以从如下几个角度进行考虑;（1）业务在时空层面呈现出分布的动态性与多样性;（2）利用大数据手段在大尺度的时间与地理范围,对网络流量进行预测,对网络的基础设施进行动态管理,进一步降低能耗;（3）对业务在时间与空间的相关性上进行分析,并以此来构建数学模型对网络的资源进行更加有效的管理。 历年获奖情况：2015年12月,相关成果获深圳获深圳大学学术创新奖。 成果简介要：项目研究复杂环境下无线传感器网络的节点低能耗及网络资源分配公平性问题,并提交相关的算法及实现方案。其成果可推广至传感网、射频识别网以及传统蜂窝网的能耗管理及资源分配机制设计中。