【基于MATLAB的蓝牙Mesh网络仿真系统研究的国内外文献综述3000字】

基于MATLAB的蓝牙Mesh网络仿真系统研究的国内外文献综述1.1针对蓝牙Mesh网络泛洪算法的研究2017年，蓝牙兴趣小组(SIG)公布了蓝牙Mesh标准规范，标志着蓝牙Mesh技术正式诞生。蓝牙Mesh标准规范中实施的泛洪协议中采用了管理泛洪(managedflooding)ADDINNE.Ref.{5C3FE478-C440-4D6B-ADE5-AC126ADC202F}[4]算法作为蓝牙Mesh网络的路由算法，主要采用下面两个手段约束泛洪算法中的问题。采用TTL(TimeToLive)机制约束数据包跳数，防止无限泛洪。采用缓存机制记录曾经转发过的数据包，防止多次转发同一个数据包。上述两种约束泛洪问题的方法对蓝牙Mesh网络泛洪优化的程度有限。为了确保蓝牙Mesh网络中源节点的数据包可以传递给网络中的任意一个目标节点，TTL值在实际操作中往往设置的很大，因此TTL机制对网络中转发约束作用有限。缓存机制则是确保节点不转发重复数据，但所有具有中继作用的节点仍然会在符合要求时进行一次转发。基于此，管理泛洪算法没有从本质上减少蓝牙Mesh网络中的冗余数据包数量。在蓝牙Mesh标准规范提出的管理泛洪算法之外，也有研究从其他方面对蓝牙Mesh技术的泛洪算法进行优化ADDINNE.Ref.{F8575035-0110-4B0F-98EA-C290640D3643}[7]。2015年，KimH等人提出了一种称为BLEmeshADDINNE.Ref.{4B7EA1B3-CF47-4628-9062-27F1E834971D}[8]的协议，将机会路由的概念引入蓝牙Mesh网络，以此来减少蓝牙Mesh网络的冗余数据。主要的思想是按照一定概率主动选择一些邻居节点作为转发节点，未被选中的邻居节点则不参与转发，从而极大地减少了广播冗余。但是这种方式需要将被选中的转发节点信息封装在数据包中，由于广播信道包长度的限制，难以应用在密度高的场景中。2017年，MurilloY等人提出了一种称为BluetoothNowADDINNE.Ref.{9BF74EAD-A6FE-435B-B0D1-E37CAF7E8775}[9]的协议对蓝牙Mesh网络中的数据包碰撞问题进行优化。主要思想是根据消息的不同优先级，在基于连接和基于广播两种不同模式下，切换不同的信道进行节点间的通信。基于广播的方式采用37、38、39三个广播信道通信，基于连接的方式使用剩余的37个信道通信，从扩展通信信道的层次上减少了消息的碰撞。但这种方式在高密度的网络中会造成频繁的模式切换，消耗系统资源。2019年NgPC等人提出了一种将Mesh功能应用在Beacon网络中的方法BOMADDINNE.Ref.{BB62B714-0000-4956-9752-DF01BA0B16C9}[10]，扩展Beacon的传输范围。采用基于RSSI(信号强度)的有界泛洪算法抑制广播冗余，主要思路是根据侦听到的信号强度以及四个过滤系数来决定转发概率。BOM在将Mesh网络引入Beacon网络的扩展通信范围的同时，也抑制了泛洪方式的冗余转发。但由于环境的复杂性，基于RSSI的方式不能精确的获得节点距离，在不同的环境下网络性能表现的差距较大。2020年，RondónR等人对蓝牙Mesh网络进行了仿真验证ADDINNE.Ref.{BB2926BC-BF22-4086-ACA1-87121DB403C2}[11]。采用随机化广播信道的顺序，随机化广播信道间隔的方式解决蓝牙Mesh网络的数据包碰撞问题。信道的随机化降低了节点间发生信道争用的可能性，在一定程度上降低了广播冲突。但此种方法在高密度的网络中仍然存在冗余广播过多的问题和广播冲突问题。总体而言，当前针对蓝牙Mesh技术的许多研究中，没有从本质上减少网络中冗余广播，在高密度的网络中仍会暴露出冗余广播过多的问题和广播冲突严重的问题。为了使蓝牙Mesh网络适用于高密度的应用场景，对蓝牙Mesh网络的管理泛洪算法进行优化具有一定的应用价值。1.2其他MANNET网络中泛洪算法的研究蓝牙Mesh技术和VANET(车辆自组网)、FANET(飞行自组网)、DTN(容忍延迟网络)、OP(机会路由)等很无线通信技术一样，都属于多跳网络，是移动自组织网络(MANET)的一种特例。MANNET中的泛洪算法优化研究对改进蓝牙Mesh技术的管理泛洪算法有一定的借鉴意义。MANET中广播算法可以分为四种基础的方法ADDINNE.Ref.{B0567B0B-438A-44BB-88CB-31421499790E}[12]:简单洪泛法、基于概率的方法ADDINNE.Ref.{3D922B1C-2753-4E31-893D-7D2DBFD53A7F}[13-16]、基于区域的方法ADDINNE.Ref.{A97B825A-97EE-4708-8252-8375F637C4DF}[17-20]和基于邻居信息的方法ADDINNE.Ref.{5FDE37BF-EFD9-4F47-878A-DC2A6936E5C2}[21-23]。这四种基础的方法是后续广播算法的基础。简单泛洪(SimpleFlooding)中所有中继节点需要参与一次消息转发。基于概率的方法以预定的概率转发消息。基于区域的方法在考虑附加覆盖区域的情况下转发消息。基于邻居信息的方法利用邻居节点的信息来决定是否转发消息。除了以上四种基本的分类方法外，也有研究从其他方面对MANNET中的广播算法进行分类。文献ADDINNE.Ref.{9C6378B7-30F1-4803-983C-91A06A672A68}[24]中根据基于拓扑和非基于拓扑的方式对MANET中的广播算法优化的相关研究做了较为详细的分类。基于拓扑的广播算法依赖网络整体拓扑，消息通过路由表的方式传递。非基于拓扑的方式不需要网络整体的拓扑信息，而是根据计数器、信号强度、邻居信息等做出转发决策。文献[13]中对基于概率的自适应广播算法又做了较为详细的分类，根据网络的不同需求，可以分为基于密度、基于速度、基于距离、基于能量、基于邻居信息的、自修剪的、基于人工智能ADDINNE.Ref.{AC9FCA01-B975-459C-9F1C-59AF8B038971}[25-28]等优化方式。下面介绍一些具体研究。2005年，ShengM等人提出了一种基于相关节点度的自适应泛洪广播算法RADBADDINNE.Ref.{9ED5E43D-F891-4462-B045-90A44AB8B7CC}[29]，用于减少网络中冗余数据的数量。主要引入了两种方式来决定转发策略：一是仅选择邻居节点中的一部分作为转发节点，二是根据节点密度选择转发节点，共有的邻居节点越多，绝对度(共有邻居节点数)越大，相对度(非共有邻居节点)越小，如果选择转发就会带来不必要的开销。但此类方法需要在自组织包SOP(SelfOrganizationPacket)中携带所有的邻居节点列表，所以适用于数据包较长通信技术中。2013年ZhangXM等人针对移动自组织网络提出了一种基于邻居覆盖的概率广播协议NCPRADDINNE.Ref.{5B49C1A1-C515-4D53-BFC6-CBA4B977D49B}[23]，用于减少MANET中的路由开销。为了有效地利用邻居覆盖信息，作者提出了一种根据额外覆盖率来确定转发延迟的时间的方法，额外覆盖率越低，转发延迟越小。此外还定义了一个连通性因子适应不同的网络密度。通过结合额外的覆盖率和连接因子，确定转发概率，使用其乘积作为转发概率。结合了邻居覆盖知识和概率机制的优点，可以显着减少重传次数，从而减少路由开销，还可以提高路由性能。但NCPR协议需要获取网络中所有节点数量来计算转发概率和转发延迟，并且需要将邻居节点集封装到数据包当中。2018年WeiLiu等人提出了一种基于邻居信息的概率广播协议NBPADDINNE.Ref.{ED8E74AA-5BB3-4C12-953E-AA50F926E600}[22]。和NCPR类似，WeiLiu等人同样通过额外覆盖率确定转发延迟，但不同的是作者认为额外覆盖率越高，节点转发的收益越大，因此额外覆盖率较高的节点将会以一个较小的延迟进行转发，作者采用一个截断线性函数来确定转发延迟，使用额外覆盖率和自适应联通因子的乘积作为转发概率。2018年，TianD等人在中针对车辆自组织网络提出了一种基于分布式的基于位置的紧急消息广播算法ADDINNE.Ref.{7F47195B-5A80-4991-9405-E21BD8E5235A}[19]，用于减少泛洪过程中的广播冗余。主要的思想是给消息划分种类，不同类型的消息具有不同的跳数。同时利用GPS装置获取车辆的位置坐标，将位置坐标封装到数据包中，以此来实现只有特定位置的车辆才能参与转发。此种方式的缺点是需要额外设备获取节点位置。2018年AsakuraK等人提出了一种基于六边形覆盖的广播算法ADDINNE.Ref.{B1846EAB-9938-4A69-8A7B-812A3C579746}[20]，为了减少冗余数据的转发，只有位于六边形顶点位置的节点被允许转发数据包，在数据包中嵌入节点的位置信息，节点根据源节点和自身的位置信息决定是否参与转发。但是作者没有给出如何获取位置信息的方法，并且适用场景有限。2019年，HawbaniA等人针对无线传感网络(WirelessSensorNetwork,WSN)提出了一种基于区域的概率路由算法ZPRADDINNE.Ref.{7CF2579E-B3DE-4CA1-8D61-5CD954B0BD3B}[18]。ZPR算法的转发概率是由四个概率分布相乘定义的，即：方向，传输距离，垂直距离，剩余能量。ZPR的主要思想是划分转发区域，不过与传统划分转发区域的方式不同，ZPR由于拥有位置信息，在划分区域时具有一定的方向性，在源节点和目标节点之间划分一个矩形区域，矩形区域内的节点才能参与概率转发。而矩形区域的宽度则是由节点密度