基于能效分析的无线传感器网络包长度自适应算法研究.doc

级：连彬 工学硕士学位论文 ： 独创性声明签字日期学位论文版权使用授权书艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌得各边彬蓉冬签字目期：趂千年了月日 摘求解过程。把影响能效的网络参数分为两类：依赖于传输协议的性能参数和独立于传输协议的状态参数。通过仿真验证，分析了数据包长度、节点数、最大重传次数限制、重传机制等对网络能效的影响。 甋琱 ， ，瑃琲瑃瑃 甌琧琤 一信道模型本章小结 交通、医疗卫生、工业监测等方面的市场规模高达多亿。期刊、期刊、究的学者集聚在一起探讨的最新发展和研究成果。虽然国外对物联网的研究起步要早，但国内物联网研究速度并不比国外慢。年，无线传感器网络专家委员会由中国计算机学会成立，我国的计划中也将列为支持项目。各个国家政府、厂商及高校对的关注、重视、支持和推动无疑反映了无线传感器网络对信息产业发展的必要性和迫切性。岬竺甶嵊萃蛙阉躩 国家发展规划战略，上升到关乎国家兴旺、民族富强的高度，作为支撑物联网的关键技术，技术的研究和探索将是物联网进一步扩大应用领域和满足用户需求的必要途径。无线传感器网络是综合了传感器技术、无线通信技术、嵌入式与微电子技术、计算机技术等多学科技术。它是一种自组织、多跳的、以数据为中心、能适应恶劣环境的新型网络【魑R恢质侗稹兄:屯妒侄卧趌信息获取和数据处理方面发挥出得天独厚的优势。的众多特点和优势使它在军事领域、医疗卫生、工业生产、只能家居、环境监测等多方面具有广阔的应用前景。综上所述，对无线传感器网络相关技术开展研究具有重大科学意义和社会价值。无线传感器网络是一门综合了传感器技术、无线通信技术、嵌入式与微电子技术、计算机技术等多学科技术。虽然它不是一门新的技术，但由于涉及领域宽泛，所以与传统无线网络相比，有许多需要重新考虑和研究的挑战。这些独特之处令无线传感器网络在某些领域具备一般网络不具备的显著优势，但另一方面，它也有自身的局限性。节点数目多，覆盖面积广 由于传感器的通信范围有限，所以节点采集的感知数据要经过多个节点的转发才能最终到达汇聚节点。一个节点采集的信息分割成多个数据包经不同的节点多条路径传送到达汇聚节点，这样既降低了数据包传输延时，又实现了网络负载均衡分配、延长网络寿命的目的。假如数据包传输过程中，一个传输路径中的其中一个节点发生了异常，那么数据包传输的下一跳则会选择通信范围内其他正常的节点，多路径传输保证了网络的可靠性。无线传感器网络还有一点与传统基于寻址的网络不同，那就是它是以数据为中心的。多个节点可以感知一条相同的信息，一个节点也可以感知多条信息，当有数据上传到服务管理终端时，人们的关注点在于数据本身的含义，通过对这些感知数据进行分析、梳理和处理，便可以得到人们想要的结果，而对于是一个节点感知到的信息还是多个节点感知到的信息或者具体是哪些传感器节点收集到的这些数据，人们则并不关心。基于无线传感器网络节点数据庞大，想要把每个节点的位置都记录下来是非常困难的，所以无线传感器网络以数据为中心的特点可以省略对节点具体地理位进行标记这项工作。无线传感器网络的自身局限性： 应用相关无线传感器网络作为物联网底层支撑技术，在医疗卫生、军事侦察、环境监测、工业建筑物监测、生产监控、智能家居等方面都有十分广阔的应用前景。然而无线传感器网络是一种面向应用的网络，不可能设计出一种完全适应任何应用环境的无线传感器网络。因为不同应用情况下对网络能耗、延时、吞吐量等性能指标的要求不同，比如在监测农作物生长的应用环境中，延时要求并不高，因为室内的温度、土壤的湿度等参数不是瞬变的，而在目标跟踪、火灾监测的应用环境对延时要求非常高，观测者要时刻掌握目标的动态变化以便随时制定即时有效的应对措施。所以针对不同的应用条件，研究者都要根据实际情况设计合适的网络结构和节点的软硬件。无线传感器网络与应用高度相关性的特点决定了每一种无线传感器网络只有在合适的应用环境下才能最大的发挥其作用。能量有限协议栈结构 应用支撑平台 匝塑圃商田晕匝蟹圜应用层!R籐一传输层!狻纭舏物理层!网络通信协议网络管理平台图无线传感器网络协议栈结构及功能 无线传感器网络能效研究的重要性中所占的百分比。综上所述，无线传感器网路的能效是评估网络整体性能与质量的重要指标，如何提高无线传感器网络的能效一直是研究者们关注的焦点，对的节能关键技术进行探索和研究具有重大意义。效调度一直是人们研究的热点。一般情况，发送和接收状态下的能量消耗比空 合包括简单的选择、丢弃、合并等。预测算法和智能仿生学算法是数据融合技术中经常使用的方法，前者一般首先根据历史数据预测下一时刻的数值，等待下一时刻采集到的真实值，预测值与真实值比较，如果在规定的预测误差里的话，就不上传真实值，仍然采用已经在服务端的预测值，这样避免了多次上传数据造成的能量消耗；后者一般根据粒子群、鱼群、蚁群、神经算法等智能算法对采集数据的属性进行相关性评估，选出适应度最好的不同属性的数据值，剔除属性相关、重复冗余的数据。无损的数据融合包括数据压缩、信源编码、压缩感知等。其中，压缩感知是一种新颖的数据融合收集技术，依据采集数据存在较大的冗余，并表现出的稀疏特性，将压缩过程转换成数据收集的过程，有效降低数据收集复杂度，进而降低能耗。因此，数据融合能够有效避免节点之间通信的次数和传输的信息量，大大节省了网络能量消耗，能效性能也得到改善。 俊谖尴叽衅魍缃谀芑粕杓乒讨斜囟I婕癕这一完整过程，其中许多参数直接或间接的影响着网络能效、延时、吞吐量等性实验室的瓼 刁。，弧恢回一种包长度自适应算法。根据现象无法判断丢包是由于信道差错所致还是碰撞引和 提出解决方案实现步骤 综上所述，无线传感器网络能效性能的分析和优化已经引起了国内外研究人本文工作、贡献及结构安排 控制开销，但是受信道状态影响而出错的概率会增加；降低数据包长度，可以降低误码对其的影响程度，但是开销会增加，无用信息的能耗增加。所以提出数据包长度优化方法有利于网络性能的提高。对于单目标优化问题，最优数据分组长度是使单个性能最好这一时刻的长度。设计过程中要考虑寻优算法的快速性和准确度，最终目标是提高的能效。为求解与能效指标直接相关的网络丢包率，需要了解重传机制下造成丢包的 该算法是在基于固定梯度的包长度自适应惴暇慕玫降模琕甈能够跟随能在使用该算法的仿真时间内，网络能效得到了明显提高。选取、负载长度自适应算法甈。 确定因素，提供了一种最常用和符合实际的通信信号衰落模型一对数正态分布值。在这一信道模型中，接收功率表达式如式：、引一只， 标准为无线个域隔，使用低速率、低功耗、低复杂度和短距离通信模块的设备定义了一种通信协议和网琍徒橹史梦士刂撇一个网络有两种运行模式：信标使能模式和非信标使能模式。信标用来同步网络中所有的设备，并且可以划分超帧。一个超帧包含节点活跃部，。在锥危诘悴捎肅瓹平尤胄诺馈鳦阶段被均匀的划分为若干个保证时隙， 一!猳的算法的取值依赖于包传输失败的次数。第一次尝试传输时。，即最小竞争窗。： 的算法流程图 载波监测到信道时空闲的，节点在下一个时隙就开始发送信息，否则闹翟黾，隐藏终端问题在可避免的问题，因为他们都采用基于竞争的方式接入信道，而且节点的通信范围痶图隐藏终端示意图就针对丢包率的这三种成因进行分析。 妇马尔科夫链是数学中具有马尔科夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，只用当前的状态来预测将来。过去状态对于预测将来是无关的。在马尔科夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态，也可以保持当前状态。状态的改变叫做过渡，与不同的状态改变相关的概率叫做过渡概率。 表一种延时情况。马尔科夫链中的状态定义为琧，代表退避次数的随个退避周期，根据文献最终计算出状态转移概率为：琸，包，。 同样的，第蜟阶段感知到信道忙的概率是固定点方法求解出来了。、三苓籩籔一 本章研究了影响无线传感器网络能效的关键参数，对引起误码率的信道模型进行了选取和分析，介绍了造成碰撞率的的竞争接入信道算法和隐藏终端问题。根据对数正态分布路径损耗信道模型，计算了误码率造成的误包率；利用马尔科夫链建立了退避过程的数学模型，求解出直接碰撞率；参考 模型建立的背景与基本思路就是在这个基础上进一步求解网络能效性能与这些参数的关系式，建立能琩。为了接收这个消息，接收器无线电能量消耗为调制和信号滤波等因素，一个节点的总共能耗棠淌峭夭共问齞和数据包长度瓦。濉正把叩 在发送阶段，要考虑节点状态切换到发送模式的零部件能耗，这部分能耗很小，最主要的是不能忽略接入信道数据包冲突对能量的消耗；传输阶段，信道噪声、干扰造成数据包出错，错误的包将被丢弃，然后重传上一个数据包，重传次数越多造成越多的能量损耗；在接收阶段，数据包尾部携带的判错纠错编码会将在发送端发出的原数据信息与经过竞争和信道传输的信息进行对比，由文献【可知影响一个数据包传输能效的主要因素有控制开销、丢包 包长上删尉，。那么发送能耗和接收能耗分别为：一；隟。！，栅棚栅，：发送端接受端的发送和接受部件启动功率；打姗艘，卅，：发送部件辏弧！最。，。荆一代况下，瑚却也可以叫做丢包率。 璵 通过前面对影响网络能效的因素进行分析以及对能效模型的具体推导，网络能效性能与众多参数之间的关系更加清晰。为了更加透彻的理解能效分析模型中上层网络性能指标与各个参数之间的逻辑关系，体现本文分析模型的全面性和准确性，需要建立性能指标与网络参数之间的分层架构。不仅网络能效这一指标，其他网络性能指标与网络参数之间的关系也可以用图来描述。还有的环境要求有较高的吞吐量，有的有的应用环境要考虑两种或几种性能指第一层网络性能参数图网络性能分析模型的分层结构 能效指标与网络参数之间关系的仿真与分析括：分层嵌入式模块、模块之间采用消息通过信道进行通信、灵活的模块参数、系统模块由子模块组成，这些子模块同样拥有自己的子模块。模块嵌套深度没有限制，允许用户在模型构造中反映实际系统的逻辑结构。包含子模块的模块被定义为复合模块，相反的简单模块就是那些处于分层结构最底层的模块。简单模块包含模型中的算法。用户要使用模拟库中的类来实现简单模块的算法。个绦蚩J贾葱惺笔紫榷寥渲梦募凶鰋甶文 图加入碰撞率与仅考虑误码的网络能效对比 甀算法提出的背景与假设错纠错编码。其中帧头和帧尾长度是有最小和最大限制的，而一个帧携带的有用吞吐量等性能的优劣。包长度优化，如何设计高效稳定的包长度自适应，感器网络意义重大。 年，近几年，众多研究者都曾通过调节数据包长度来提高无线移动网络的吞吐量提高，如果性能有所上升，保持包长度原来增长或降低状态不变，至到进入状态；如果性能开始下降，这一时刻的包长度值被保存起来，并且重返回状态。该算法获得的性能相比固定包长有明显提高，但是固定的梯度使算法的收敛性不高，并且仅考虑了性能变大或变小这两种情况下包长自适应过程，没有分析能效不变时包长度不易跳出局部最优的情况。一种动态梯度包长度自适应算法来提高网络吞吐量一只一珞，籎恢 上尺该算法根据吞吐量对包负载长度的偏导值变化趋势来调节包长度，收敛到最，这里，硪蛔榻诘悖珽表通过这些信息来预测网络状态，然后通过本文建立的能效分析模型得到网络能效自适应算法设计 第耉甈：一种高能效数据包负载长度自适应算法计才刚刚起步，一方面是碍于过去传感器节点成本低、各方面功能不够强大的原因，另一方面是因为无线传感器网络有许多不同于其他网络的特点，节省能量是首要目标，为了避免节点能量快速消耗，无线传感器网络协议设计、传输控制、算法设计等都尽可能简单节能。然而随着如今应用领域越来越广，无线传感器网络相关技术越来越受到重视和关注，有的应用环境已经可以通过收集太阳能、风能、水能等为传感器电源模块补充能量；有的应用坏境中，传感器节点是可以移动的；有的应用环境中，传感器节点具备海量信息融合压缩处理等技下面就来看本文惴木咛迳杓剖迪止蹋篤甈算法实施的首要步 负载长度根据下列机制自动进行调节：包长最终收敛到一个精准的最优值，包长变化梯度绝对值被设为逐步减小。体实施流程。把莅涸爻扔呕算法分为三种：固定数据包长度优化算法、 第耉甈：一种高能效数据包负载长度自适应算法算法诳杀涮荻鹊氖莅涸爻茸允视惴憾卜尚叫；表籰三种包长度优化算法特点比较現狿 第耉甈：一种高能效数据包负载长度自适应算法图误比特率变化情况加或减小的幅度都是相等的，所以造成它的整条曲线的跨度比较大，因为变化梯 第耉狿：一种高能效数据包负载长度自适应算法时，梯度的绝对值会变小，令数据包负载长度以越来越小的步长逼近最优数据包文提出的惴氩捎霉潭呕惴虵甈算法相比，能效分别提高了甈算法的优势在于当能效不断增加时，包长变化梯度逐渐减小，从而使包长度变化幅度越来越小最后精确的接近最优包长值；当能效不