ieee會(huì)議論文格式2017年
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本論是論文的主體，包括研究?jī)?nèi)容與方法、實(shí)驗(yàn)材料、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(討論)等。在本部分要運(yùn)用各方面的研究方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析問(wèn)題，論證觀點(diǎn)，盡量反映出自己的科研能力和學(xué)術(shù)水平。
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IEEE 802.15.4 MAC協(xié)議退避機(jī)制的改進(jìn)
摘 要：考慮節(jié)點(diǎn)移動(dòng)且數(shù)據(jù)傳輸率不斷變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，針對(duì)IEEE802.15.4提出了一種網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷和指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均(PJNL_EWMA) 的退避策略，在每次載波監(jiān)聽(tīng)多路訪問(wèn)/沖突避免(CSMA/CA)算法開(kāi)始時(shí)采用網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷思想判定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，然后通過(guò)指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均方法動(dòng)態(tài)地調(diào)整退避指數(shù)。通過(guò)NS2的仿真結(jié)果表明：與IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法及MBS+EWMA算法相比，PJNL_EWMA算法不僅提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量，同時(shí)還減小了數(shù)據(jù)包的丟包率和碰撞概率，提高了網(wǎng)絡(luò)性能。
關(guān)鍵詞：IEEE802.15.4; 載波監(jiān)聽(tīng)多路訪問(wèn)/沖突避免;指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均;吞吐量;碰撞概率
0 引言
隨著無(wú)線通信與傳感器等技術(shù)的飛速發(fā)展，集信息采集、處理和通信功能于一體的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)受到學(xué)術(shù)界的廣泛重視[1-2]。由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通常采用電池供電[3]，所以節(jié)點(diǎn)的能量非常有限，降低節(jié)點(diǎn)能耗與延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期成為傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)。能量損耗的一個(gè)主要來(lái)源是MAC層碰撞[4]。IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)[5]采用二進(jìn)制退避指數(shù)(Binary Exponent Backoff，BEB)算法解決碰撞沖突問(wèn)題。研究表明BEB算法在網(wǎng)絡(luò)活躍節(jié)點(diǎn)數(shù)較多和數(shù)據(jù)傳輸率高等情況下碰撞沖突增加從而能耗增加[6-7]。
目前，針對(duì)BEB算法的局限性，許多研究者根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際環(huán)境與要求提出新的改進(jìn)算法，主要分為以下兩類(lèi)[8]：
1)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的BE調(diào)整策略：通過(guò)改進(jìn)退避指數(shù)(Backoff Exponent，BE)更新規(guī)則，使之趨于合理的范圍，從而降低碰撞概率，提高網(wǎng)絡(luò)的性能。其中較早的有MILD(Multiplicative Increase Linear Decrease)算法[9]，此算法通過(guò)修改退避窗口，使其乘性增加線性減少。Pang等[10]提出了MBS+EWMA(Memorized Backoff Scheme with the Exponentially Weighted Moving Average)算法，主要是針對(duì)數(shù)據(jù)過(guò)去的傳輸狀況及EWMA[11]思想精確地計(jì)算BE值。此類(lèi)算法很好地提高了多活躍節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)性能，但是不能很好地適應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸率不斷變化的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。
2)基于網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)監(jiān)測(cè)的BE調(diào)整策略：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀況動(dòng)態(tài)地調(diào)整某些參數(shù)來(lái)優(yōu)化算法性能。文獻(xiàn)[12]提出了PMAC(Prioritybased MAC)算法，每個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀況和流量來(lái)動(dòng)態(tài)地調(diào)整BE值，使協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)性能方面得到提高。此類(lèi)算法具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，但需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)某些網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行參數(shù)，從而增加了算法的復(fù)雜度。
為了更合理地優(yōu)化BE值，本文針對(duì)文獻(xiàn)[10]提出的MBS+EWMA算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種將基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的BE調(diào)整策略與基于網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)監(jiān)測(cè)的BE調(diào)整策略相結(jié)合的改進(jìn)算法。
1 IEEE802.15.4 CSMA/CA
IEEE802.15.4 CSMA/CA算法需要維護(hù)三個(gè)變量：退避次數(shù)(Number of Backoff，NB)、競(jìng)爭(zhēng)窗口(Contention Window，CW)和退避指數(shù)(Backoff Exponent，BE)。當(dāng)有多個(gè)設(shè)備開(kāi)始向協(xié)調(diào)器發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，執(zhí)行以下步驟：
1) 協(xié)調(diào)器向設(shè)備發(fā)送信標(biāo)幀，設(shè)備根據(jù)媒體訪問(wèn)控制(Media Access Control，MAC)層對(duì)NB、CW和BE進(jìn)行初始化，然后MAC子層將在[0，2BE-1 ]范圍內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)定位退避周期邊界。
2) 退避該隨機(jī)數(shù)個(gè)退避時(shí)隙后，要求物理層執(zhí)行空閑信道檢測(cè)。
3) 如果檢測(cè)到信道為忙，在保證BE不超過(guò)算法設(shè)定的最大值基礎(chǔ)上，將BE和NB值增加1。如果NB的值小于或者等于設(shè)定的最大退避次數(shù)，將重復(fù)執(zhí)行步驟1)與步驟2)。如果NB的值大于最大退避次數(shù)，數(shù)據(jù)發(fā)送失敗，并將失敗信息返回給上層，由上層決定是否重新傳輸數(shù)據(jù)幀。
4) 如果檢測(cè)到信道為空閑時(shí)，MAC子層先將CW值減少1然后判斷CW是否為零，如果CW不等于0，算法重新檢測(cè)信道;如果CW=0，數(shù)據(jù)幀將在下一個(gè)退避時(shí)隙邊界上開(kāi)始傳輸。
2 PJNL_EWMA算法設(shè)計(jì)
針對(duì)IEEE802.15.4CSMA/CA算法下網(wǎng)絡(luò)中活躍節(jié)點(diǎn)數(shù)多、移動(dòng)節(jié)點(diǎn)位置與數(shù)據(jù)傳輸速率不斷變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生的影響，本文提出網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷和指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均(Probability Judgement to Network Load and Exponentially Weighted MovingAverage， PJNL_ EWMA)的退避策略。該算法設(shè)計(jì)思路如下：
1) 網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷。
基于對(duì)CSMA/CA算法的分析，在每一次數(shù)據(jù)包發(fā)送后，計(jì)算出檢測(cè)信道為忙的次數(shù)與檢測(cè)信道狀態(tài)總次數(shù)，將兩者的比值定義為信道競(jìng)爭(zhēng)程度：
DCC=Busy_Channel÷CCA_Channel(1)
其中：Busy_Channel為檢測(cè)信道為忙的次數(shù);CCA_Channel為檢測(cè)信道狀態(tài)總次數(shù)，包括檢測(cè)信道忙與檢測(cè)信道空閑的次數(shù)。在移動(dòng)節(jié)點(diǎn)傳輸速率、當(dāng)前活躍節(jié)點(diǎn)數(shù)、節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速率、節(jié)點(diǎn)間傳輸距離等不斷變化的情況下，信道檢測(cè)忙的次數(shù)是不斷變化的，因而當(dāng)前信道競(jìng)爭(zhēng)程度也是變化的。DCC越大，表明信道處于忙的次數(shù)相對(duì)越多，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況為高負(fù)荷的可能性越大;反之，DCC越小，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況為低負(fù)荷的可能性越大。仿真表明，95%以上的DCC落在區(qū)間[0，0.8]內(nèi)。本文引入概率機(jī)制來(lái)估測(cè)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，此方法思想如下：
考慮到節(jié)點(diǎn)移動(dòng)所導(dǎo)致的隨機(jī)性，在每次數(shù)據(jù)包發(fā)送后產(chǎn)生一個(gè)[0，0.8]內(nèi)的隨機(jī)數(shù)Random_Number，若Random_Number 2) 基于網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷的退避策略。
為獲得更大的退避調(diào)整空間，令BE的取值范圍為[1，8]。若節(jié)點(diǎn)有數(shù)據(jù)要發(fā)送，且所在時(shí)隙為競(jìng)爭(zhēng)階段，則開(kāi)始改進(jìn)算法，其中CW與NB根據(jù)IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法進(jìn)行初始化，BE初始值的取值方法為：
a)如果上一次數(shù)據(jù)傳輸成功，當(dāng)Random_Number BEi+1=RBEA+(1-R)BEi; R=1-BEi-BEAK(2)
b)如果上一次數(shù)據(jù)傳輸失敗，則說(shuō)明當(dāng)前BE值過(guò)小，在下一次數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)始將BE值增加為原來(lái)的1.5倍。
3 仿真結(jié)果及分析
為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性以及能適用于不同的拓?fù)洵h(huán)境，本文對(duì)比了三種算法：IEEE 802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法(簡(jiǎn)稱(chēng)原始算法)、MBS+EWMA算法[10]與PJNL_EWMA算法。在NS2仿真平臺(tái)上，對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)下的星型網(wǎng)絡(luò)和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(PeertoPeer，P2P)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、丟包率和碰撞概率進(jìn)行了仿真。仿真參數(shù)如表1，吞吐量、丟包率和碰撞概率的定義[13-16]如下：
吞吐量 即在不丟包的情況下單位時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)可以接受到的數(shù)據(jù)量。本文中的吞吐量為全網(wǎng)絡(luò)的平均吞吐量。
丟包率 是在特定時(shí)段內(nèi)丟失的數(shù)據(jù)包占傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包總量的比例。本文所統(tǒng)計(jì)的丟包率為全網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)丟包率的平均值。
碰撞概率 一次發(fā)送任務(wù)后的碰撞次數(shù)與總的退避次數(shù)的比值。
3.1 移動(dòng)節(jié)點(diǎn)星型網(wǎng)絡(luò)仿真
本文采用的星型網(wǎng)絡(luò)模型為一個(gè)矩形區(qū)域，網(wǎng)絡(luò)范圍為20m×20m，1個(gè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器，13個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)。其中網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器是靜止不動(dòng)的，位于網(wǎng)絡(luò)模擬區(qū)域的中心，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的初始位置是隨機(jī)地分布在模擬區(qū)域內(nèi)。在仿真模擬實(shí)驗(yàn)中，節(jié)點(diǎn)任意地選擇一個(gè)方向移動(dòng)，達(dá)到模擬區(qū)域邊界后，該節(jié)點(diǎn)重新選取一個(gè)方向進(jìn)行移動(dòng)。節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度(m/min)在[0，3]范圍內(nèi)隨機(jī)選取。本文假設(shè)所有移動(dòng)節(jié)點(diǎn)彼此都在通信范圍內(nèi)，故而不考慮隱藏終端的問(wèn)題。所得仿真結(jié)果都是取30組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的平均值。其余網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)如表1所示。
表格(有表名)
3.2 移動(dòng)節(jié)點(diǎn)P2P網(wǎng)絡(luò)仿真
該點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)采用14個(gè)節(jié)點(diǎn)組成移動(dòng)場(chǎng)景模型，模型設(shè)置同星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)均為全功能設(shè)備，節(jié)點(diǎn)的通信采用直接傳輸?shù)姆绞?。參?shù)設(shè)置如表1。
圖4反映了三種算法的吞吐量隨網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷變化的情況。由于移動(dòng)P2P網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)移動(dòng)會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜吐酚奢^頻繁地變化，此時(shí)，固定的信道利用率檢測(cè)方法不能很好地適應(yīng)此類(lèi)變化，如圖4顯示，隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷的增加，原始算法的吞吐量逐漸低于另外兩種算法。此外，如圖4顯示，PJNL_EWMA算法在吞吐量上獲得較優(yōu)的性能，其原因在于該算法引入了概率機(jī)制，可在一定程度上配合移動(dòng)P2P網(wǎng)絡(luò)的變化性。
4 結(jié)語(yǔ)
針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)節(jié)點(diǎn)帶來(lái)的不確定性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能的降低，本文提出了一種更為合理的BE值退避策略――PJNL_EWMA，該策略依據(jù)概率機(jī)制判定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，采用EWMA方法精確地計(jì)算BE值。為了驗(yàn)證PJNL_EWMA算法的有效性，在不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎峦ㄟ^(guò)NS2與IEEE802.15標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法及MBS+EWMA算法進(jìn)行了分析比較，結(jié)果表明：在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷比較高時(shí)該方法通過(guò)自適應(yīng)地調(diào)整BE值，從而降低丟包率和碰撞概率，同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。本文只針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層進(jìn)行了研究，今后的工作需要深入MAC層研究能耗問(wèn)題以及網(wǎng)絡(luò)跨層能量模型與能耗關(guān)系。
參考文獻(xiàn)：
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