摘要：随着能量收集无线传感器网络在环境监测、工业自动化、战场侦察等实时通信场景的广泛应用,多址接入需要同时考虑数据分组严格的传输时限特性以及传感器节点的能量收集特性。由于节点互干扰、传输紧迫性及能量储存度等因素的固有耦合,此多址接入的设计和优化相比于仅需考虑数据分组到达特性的传统多址接入具有更大挑战性。首先,设计各节点接入行为依赖于全局传输紧迫性和剩余能量的集中式接入协议;然后,考虑集中式接入具有难以承受的控制开销,设计各节点接入概率仅依赖于本地传输紧迫性和剩余能量的分布式接入协议。以最大化网络吞吐率为优化目标,使用马尔可夫决策过程对集中式接入分别进行考虑所有数据分组信息的完整建模和仅考虑队首数据分组信息的简化建模,并基于逆向归纳算法求解两种建模的最优集中式策略;最后,使用分布式马尔可夫决策过程对分布式接入协议进行简化建模,并基于马尔可夫策略搜索方法提出ε-最优分布式策略。仿真结果验证了简化建模的有效性和所提出策略相较于其他策略的性能优越性。

摘要：时限约束无线下行传输广泛应用于各类关系国计民生的实时通信业务,要求每个数据分组在严格传输时限内进行高可靠性传输。尽管如此,基站往往不能完全观测自身与各设备之间的信道状态,而需要借助反馈所携的信息对信道状态进行观测,从而增加了下行调度策略的设计难度。文章基于此实际信道观测环境设计时限约束下行调度策略,允许基站根据当前数据分组信息以及部分观测的各信道状态决定传输优先级。首先仅考虑队首数据分组信息对下行传输进行无限时域部分观测马尔可夫决策过程简化建模,但求解此建模的最优或近优策略在计算上不可行。鉴于此,文章应用有限时域Q函数马尔可夫决策过程算法,提出了一种低复杂度次优策略,并进一步提出一种更简单的启发式策略。仿真结果验证了所提策略相比对照策略在各种网络场景下的网络吞吐率优势,并且表明了信道的部分观测特性对吞吐率性能有较大影响。