[发明专利]基于双向并行A星算法的体域网能量感知自适应优化方法

说明书

本发明公开了一种基于双向并行A星算法的体域网能量感知自适应优化方法，具体按照以下步骤进行：首先确定无线体域网即WBAN的应用场景；其次确定无线体域网中信号发送端、信号接收端和信号传输节点的位置以及所用信号传输节点的数量；最后当信号接收端监测到信号发送端异常时，信号接收端显示异常，由信号发送端和信号接收端同时进行信号传递，将异常信号发给相邻的信号传输节点；信号发送端和信号接收端进行路径的探索，寻找最优路径。本发明能够保证信号稳定传输并延长网络的生命周期，适合WBAN网络的路径传输优化。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别是涉及一种基于双向并行A星算法的体域网能量感知自适应优化方法。

背景技术

随着中国步入老龄化社会，疾患人数的上升和医疗资源相对紧张成为了人们日渐关注的热点问题，这不仅加重社会医疗健康系统的负担也严重的影响了国家经济的发展。无线体域网(WBAN)应运而生，它综合运用了无线通信、生物医学、人体健康管理、等一系列先进技术，通过诊断威胁生命的疾病和提供实时的生理参数监测改革未来的医疗健康监测系统，达到疾病监测和快速应急处理的目的，对于未来医疗健康系统的改革有着重要的研究意义和实用价值。

WBAN是一个小型无线传感器网络，包含多个监测生理参数的低功耗传感器节点，各节点是接近人体甚至植于体内的，一方面节点数的增多会大大降低佩戴者的健康和舒适度，另一方面现在的传感器大多采用电池供电，电量有限，尤其对于植入人体内部的传感器更换电池更为不易。因此在保证传感器正常通信的同时，减少传感器节点的数量同时减少能量消耗的优化方案的提出迫在眉睫。

WBAN的节点不适合处理复杂的运算和较大功率的数据发送，要求算法所占用的资源尽量小。蚁群算法、遗传算法和A星算法都属于启发式捜索算法，哈尔滨工业大学的毛圣歌从能量均衡角度提出了基于蚁群算法的无线体域网路由算法。申请号为20171118623.6，申请日为2017年11月23日，发明名称为“一种无线体域网共存的博弈论功率控制方法”，该专利从网络连通度角度提出了无线体域网共存的博弈论功率控制方法。A星算法是一种最佳优先算法，对可能的节点预设代价函数进行权衡，选择代价最小的节点直到目标点，但是由于其在节点数量过多时运行速度减慢，算法效率降低甚至演变成贪婪算法而在体域网中没有推广。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于双向并行A星算法的体域网能量感知自适应优化方法，解决了现有技术中存在的WBAN的节点不适合处理复杂的运算和较大功率的数据发送以及A星算法在体域网中由于其在节点数量过多时运行速度减慢，算法效率降低甚至演变成贪婪算法的问题。

本发明所采用的技术方案是，基于双向并行A星算法的体域网能量感知自适应优化方法，具体按照以下步骤进行：

步骤S1、确定无线体域网即WBAN的应用场景；

步骤S2、确定无线体域网中信号发送端、信号接收端和信号传输节点的位置以及所用信号传输节点的数量；

步骤S3、当信号接收端监测到信号发送端异常时，信号接收端显示异常，由信号发送端和信号接收端同时进行信号传递，将异常信号发给相邻的信号传输节点；信号发送端和信号接收端进行路径的探索，寻找最优路径。

进一步的，所述信号发送端为植入式心脏检测节点；

所述信号接收端为终端设备，采用智能手表、智能手机、智能平板、智能手环的任意一种；

所述信号传输节点为可穿戴式传感器，位于人体外表面，信号传输节点具备能量感知控制能力。

进一步的，所述信号发送端和信号接收端均设有路径选择线程和能量选择线程。

进一步的，所述步骤S3寻找最优路径具体按照以下步骤进行：