CN102651898A - 异步传感器网络中时延受限且能量高效的在线路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开异步传感器网络中时延受限且能量高效的在线路由方法。本发明提供了一种有时延限制的事件驱动型无线传感器网络(WSN)中的高效路由协议，该协议在端到端时延限制的条件下优化节点的睡眠调度来最大化WSN寿命。使用在线转发技术从监测节点向基站传输数据报告。在异步WSN中可以用一个时延受限且能量效高的路由协议(DCEER)来最大化WSN寿命并同时满足网络最大时延要求。使用DCEER协议时，每个节点会维护从自己向基站转发数据时的历史能耗作为虚拟坐标，数据转发沿着坐标递减方向进行。基于能耗坐标会随着时变的信道和拓扑而动态更新。节点使用转发选择机制从多个潜在转发候选节点集中选择下一跳转发节点，并注意平衡转发能耗和等待能耗。

Description

异步传感器网络中时延受限且能量高效的在线路由方法

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及无线传感器网络中的在线路由方法。

背景技术

由于传感器节点通常都是靠电池供能但工作时间却可能很长，在为无线传感网络(WSN)设计协议时，能量高效至关重要。同时，端到端时延对于时效性强的网络也十分重要。例如，在火警报警器或入侵检测系统中，过时的信息不仅没有用处而且甚至可能还会造成严重后果。因此，在为时效性强的无线传感器网络设计协议时，应综合考虑能量效率和端到端时延[1](见下面表1，用于全文引用)。

根据采用的睡眠调度方式的不同，传统的具有睡眠/醒来调度的介质访问控制(MAC)协议大至可以分为同步协议和异步协议两类。在同步协议中[2]和[3]，相邻的节点周期性地相互交换同步信息，使它们以相同的节拍进行睡眠调度。然而，定期地交换信息会产生额外的通信负担，消耗大量能量。如果传感器节点在大部分时间内没有数据发送，那么让它们随时都保持同步的做法效率很低。在异步协议中，除了基站，所有节点独立地进行睡眠调度。由于节点之间互相都不知道对方的睡眠调度，所以发送节点必须等到接收节点醒来后才能向它传输数据包。

在B-MAC[4]协议中，发送节点在发送数据包之前先发送一个持续时间比接收节点的睡眠时间稍长的前同步码。当节点醒来并检测到前同步码，如果其是目的地的话就等待前同步码结束并准备接收随后到来的数据包。在X-MAC[5]协议中，发送节点有时间间隔的发送一系列较短的前同步码，这些前同步码含接收节点的地址，目的在于唤醒目标接收节点。当接收节点醒来并接收到前同步码，它利用前同步码的时隙间隔向发送节点回复信息告诉发送节点它已经醒来，并准备接收数据包。在RI-MAC[6]协议中，发送节点不发送前同步码来唤醒接收节点，而是静默地等待接收方醒来时发送的通知，因而占用信道的时间更短。

在地理路由中，发送节点根据自己、邻居节点以及目的地的地理位置选择下一跳转发节点。在一个早期的系统[7]中，发送节点选择距离目的节点最近的邻居节点作为转发节点，然而在另一个早期的系统中[8]，发送节点会选择投影距离最短的邻居节点作为转发节点。由于不建立任何端到端的传输路径且每跳节点仅决定下跳的转发节点，地理路由也被称为在线转发协议。最近提出的一些其它路由协议为每个节点分配一个基于跳数的坐标，以便在不知道地理位置的情况下利用在线转发机制。在传感器网络的GLIDER(GradientLandmark-based Distributed Routing)[9]协议中，某些节点被选为锚节点，其它节点维护一个自身到所有锚节点跳数距离的向量。发送节点将数据包转发给离目的节点有着最小海明距离的邻居节点。GLIDER协议的效率取决于锚节点的选取质量。VCap[10]协议也为每个节点分配一个基于跳数向量的虚拟坐标，并证明了当节点密度足够高时，使用虚拟坐标系统的在线转发机制的性能仅比使用地理位置坐标的性能稍差。这些系统都是希望利用地理位置或者跳数坐标找到端到端的最短转发路径，最短转发路径在单位圆传播模型(unit diskmodel)的前提下也通常被认为是最低能耗路径。然而，最近的实验研究[11]则表明单位圆传播模型并不切合实际，传输数据所消耗的能量不仅取决于发送节点和接收节点之间的距离，还取决于一些随机的环境因素。

现有的跨层解决方案并没有很好地平衡异步网络中的能耗和时延问题。例如在一个MAC和Routing的集成协议(MACRO)[12]中，发送节点尝试用不同的发射功率去寻找每单位能耗获得最大地理前进的邻居节点作为转发节点。这种方法虽能降低传输能耗，但转发节点的搜索则可能会导致较高的端到端传输时延和消耗较多的能量，尤其是在低占空比的节点很少醒来的网络中。一些研究[13]采用选播策略，即发送节点选择最先醒来的邻居节点作为转发节点，来降低每跳传输的等待时延。在文献[13]中，研究人员指出使用选播转发策略并不能最小化端到端时延，因为端到端时延并不仅仅取决于单跳时延，还取决于转发路径。在文献[13]中，提出了最优的选播策略和睡眠调度策略来最小化端到端时延，但是它并没有考虑异步睡眠调度对能效的影响。

文献[14]研究了在端到端时延受限的条件下如何通过优化管理睡眠调度，选播协议中的选择候选节点集和使用优先级以最大化事件驱动型网络的寿命。然而，由于多个候选节点在相同时间间隔内醒来的概率很低，尤其在低空占比(low duty-cycle)的网络中，所以文献[14]中给候选节点分配的优先级矩阵此时并不起作用，发送节点仍是选择最先醒来的候选节点。

最近为事件驱动和时延受限的异步网络提出的跨层协议[13]，[14]，[15]通常假设数据报告的次数很少且数据包很小，因而忽略了转发数据包的传输能耗，并主要考虑如何控制睡眠调度来较好地平衡睡眠调度的能耗和转发时延。然而，即使在事件驱动型网络中，尤其当数据包较大时，数据包的转发也会消耗大量的能量。

在为WSN设计的MAC协议中，通常采用睡眠调度来减少空闲监听和降低能耗。在异步睡眠调度协议[4]、[5]和[6]中，每个节点的睡眠调度相互独立。非发送节点仅仅周期地醒来一段较短的时间以检测是否有其它节点正准备向它发送数据包。然而，发送节点由于不知道接收节点(或者多个接收节点)的睡眠调度，必须一直醒着等待接收节点(或多个接收节点)醒来。对于事件驱动型网络，已有研究表明异步睡眠调度协议会比同步调度消耗更少的能量。此外，异步睡眠调度比同步睡眠调度更简单和易于实现。

在线转发技术可以被用来将数据报告从监测节点动态地转发给基站。在线转发协议[10]、[15]、[16]和[17]中，转发路径的确定只需用到局部信息而不需要使用大规模的路由表。

下表是在背景中引用的参考文献，其全部内容以引文方式整体并入本文。

表1：参考文献目录

发明内容

本发明提供了用于实现异步无线传感器网络(WSN)中的路由协议的高效系统及方法，该系统及方法在满足端到端时延受限的条件下优化节点的睡眠调度来最大化WSN的寿命。可以使用类似于RI-MAC路由协议的集合机制，并且和以前的协议相反，本发明中不将数据包尺寸设定得很小，从而提供了一个更实际的能耗模型，此模型不仅优化了转发节点的选择过程和还优化了节点的睡眠调度。

在一个优选实施例中，WSN是有时延限制的事件驱动型网络，其中传感器节点在大部分时间内是空闲的，且必须在检测到关键事件后在最大可接受的时延内将数据报告转发给基站。在线转发技术可以用于将数据报告从监测节点转发给基站。在线转发机制的优势在于它能减少路由发现的能耗和维护大规模路由表的负担。此外，在线转发协议能很好地自适应动态变化的环境(如时变信道，异步睡眠调度，节点移动等)。

可以为异步WSN设计时延受限且能量高效的路由(DCEER)协议，它能在保证网络时延的条件下最大化WSN的寿命。使用DCEER协议，每个节点统计从自身向基站转发数据包的历史能耗作为自己的虚拟坐标，并沿着坐标递减的方向转发数据包(即向节点至基站转发的历史能耗较低的节点转发数据包)。该基于能耗的坐标会随着时变的信道或拓扑而动态更新。

当节点有数据包要发送时，就会等待转发候选节点(能耗坐标更低的一跳邻居节点)醒来，并综合考虑节点坐标和等待代价来选择最优的转发节点。在发送节点和其转发候选节点之间建立集合时，可以采用候选节点发起的机制。在该机制中，每个非发送节点在醒来后会立即广播短报文，向周围邻居发送节点通知它当前的能耗坐标，而发送节点则安静地等待通知。在收到一个候选节点的通知后，发送节点可以估计通过该候选节点转发数据到基站的总的转发能耗(FEC)。如果发送节点继续等待更多通知，一方面有可能等到一个转发能耗更低的候选节点，但是另一方面在等待过程中会产生额外的等待时延和等待能耗(统称为等待代价)。因此，转发节点的选择协议应同时考虑如何平衡已知FEC和潜在的等待代价。由于其它未醒候选节点的醒来时间和能耗坐标(能耗坐标会动态变化)未知，继续等待产生的潜在代价和收益将难以预知。在其它实施例中，路由协议可以包括提供更可靠的转发(例如处理超时或路由发现问题)并且处理可能的数据包丢失的过程。

在一个实施例中，将最优转发节点的动态选择过程建模为Markov判决问题，DCEER协议可以在时延限制条件下找到该过程的最优停止时间以最小化路径总能耗，即FEC与等待能耗的和。根据DCEER协议转发的数据包的大小可能会影响转发节点的选择过程。如果数据包较大，让发送节点等待时间稍长以找到一个FEC较低的转发候选节点会更有效。如果数据包较小，那么尽可能减少等待时延会更有效。

跟其它异步网络一样，节点的睡眠时间会极大地影响网络的能量效率和传输时延。睡眠时间越长，节点醒来的频率越低，调度消耗的能量也就越少，但是会让有数据要发送的节点等待更长时间，导致更高的等待能耗。在进一步的实施例中，在使用DCEER协议的异步WSN中，根据每个节点特有的数据流量和端到端的时延限制来优化睡眠调度，以最小化节点能耗和最大化网络寿命。

附图说明

图1是一个典型的根据本发明实施例的WSN的有代表性的一部分的示意图。

图2是一个典型的根据本发明实施例的WSN中的传感器节点的示意图。

图3是一个表示根据本发明实施例平衡可能的转发候选节点的FEC和等待代价的例子的视图。

图4是描述在根据本发明实施例的WSN中数据包转发过程的流程图。

图5是根据本发明实施例的在转发节点选择过程中发送节点和可能的转发节点间交互的时间轴(timeline)。

图6是仿真的本发明中基于跳数的

分布图。

图7是仿真的本发明中最优停止时间分布图。

图8是仿真的本发明中在没有睡眠调度情况下，数据包较大时和数据包较小时不同路由协议的转发能耗性能。

图9是仿真的本发明中当有步睡眠调度时(节点大约平均1秒钟醒一次)，数据包较大时和数据包较小时不同路由协议的转发能耗性能。

图10是仿真的数据包较大时和数据包较小时使用不同路由协议时的网络寿命。

具体实施方式

目录

I.系统模型

A.链路模型

B.转发代价和虚拟坐标

II.跨层路由

A.集合机制和转发节点选择

B.可靠转发

C.丢包恢复

III.最优停止时间

IV.最优睡眠调度

V.仿真

A.参数设定

B.仿真结果

VI.结论

I.系统模型

图1描述了一个实施例中典型的WSN 100的一部分，其中该WSN可能是一个有时延限制的事件驱动型网络，且网络中由随机事件引发数据包产生并且优选地应当在最大允许时延之内转发到基站102。例如，如果传感器节点108检测到有事件发生，就产生一个数据包，则这个数据包从传感器节点108经由节点106转发给基站，或者直接转发给基站，或者像图1描述的经过节点110转发给基站。传感器节点104，106，108，110，112，114，116可能分布在整个监测区域，也许不像图1那样分布，而是以λ_n的节点密度均匀分布的。这些节点既能够相互传输数据，也能向基站传输数据，应当理解图1的曲线仅仅是典型的例子，没有给出对转发数据包的无线信道的限制。

为了重点关注路由问题，可以假设在邻居节点之间存在冗余事件的消除机制，它能避免因事件引起的大规模数据爆炸。具体来说，每个节点每隔t_event时间就产生一个数据包，t_event是以参数λ_e随机指数分布的。除了基站，每个节点都是由电池提供能量，并采用独立的睡眠调度来节省能量。具体地讲，当节点没有数据包要发送时，它会醒来t_check时间检测是否有节点正准备向它发送数据，然后睡眠t_sleep时间，如此交替进行。t_check可以是一个固定的较短时段，t_sleep可以是以参数λ_s随机指数分布的。为了使每个节点以最少的能耗维持较长时间的监听状态，t_sleep可能远比t_check更长。

图2是一个实施例中的WSN中典型传感器节点的部件的示意图200。传感器节点201可以包括一个或多个传感器202和例如通过系统总线204与内存210和处理器211进行通信的一个收发器203。内存210可能是个有形的、非暂态的计算机可读存储器，其上存储有计算机可执行指令和用于执行这些指令的适当应用程序，如RAM，ROM，PROM，易失的，非易失的或其它电子内存。例如，这些指令可以包括根据传感器节点睡眠调度操作节点的指令，和根据路由协议转发传感器节点检测到事件所产生的数据包的指令。处理器211适当时可以执行上述应用程序并运行内存210上存储的指令，从而如当传感器202检测到有事件发生时，就会产生数据包并且经过收发器203转发给基站；又如当收发器203从其它节点收到一个转发数据包，传感器节点201就会用一个相应的路由协议将其转发给基站。收发器203可以和其它节点或基站的收发器通信，也可能按处理器211执行的内存210上的指令接收或发送数据包。

应当理解，图1的WSN和图2的传感器节点部件仅仅是例子，而这项发明并不局限在图1和图2所示的例子上。例如，WSN的其它实施例也可以包括不具有传感器而只有转发数据包功能部件的节点。又例如，WSN的其它实施例也可能包括这样的传感器节点，其中传感器连接至其他硬件以与处理器和收发器进行无线通信而不是通过系统总线与处理器和收发器进行通信。还应当理解，WSN中的典型基站可以包含类似于图2所示的部件中的处理器、内存和收发器，并且可以接收和存储从传感器节点转发到基站的数据包。

A.链路模型

在Theodore S.Rappapport写的“Wireless Communications：Principles and Practice，”，Prentice Hall一书(该书以引文方式整体并入)中，详细描述了一个对数正态分布的阴影路径损耗模型，该模型描述了无线信号衰减的两个重要特征。首先，随着距离的增加信号强度以指数形式衰减。另外，信号强度随平均距离相关值呈高斯随机分布。这个信号传播模型由下式给出，

PL(d)＝PL(d₀)+10nlog₁₀(d/d₀)+X_σ，d≥d₀，

其中，d是发送节点和接收节点之间的距离，d₀是参考距离，n是路径衰减指数，X_σ是均值为零的Guassian随机变量(单位dB)，标准差为σ。接收节点的接收信号强度是发送节点的输出功率减去PL(d)。为了模拟实际信道的时变特性，假设X_σ仅在t_link期间保持不变，t_link是服从参数为λ_σ的指数分布的时间间隔。

数据包成功接收率取决于接收节点的信干噪比(SINR)。以下本发明中用到的数据包成功接收率模型，它是IEEE 802.15.42006标准给出的一个实验模型，其以引文方式整体并入。由于在事件驱动型网络中，多数据流发生碰撞的概率很低，所以可以忽略邻居干扰对数据包接收的影响。

$\mathrm{PRR}={[1-\frac{8}{15}\×\frac{1}{16}\×\underset{k=2}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{(-1)}^k{C}_k^{16}{e}^{20\×\mathrm{\γ}\left(d\right)\×(\frac{1}{k}-1)}]}^{8F},$

其中γ(d)是信噪比(单位dB)，F是数据包的帧长(单位字节)。

由于异步睡眠调度会导致额外的时延，链路时延可以定义为：

$T^l=t_{\mathrm{wait}}^l+N_{\mathrm{tx}}^l(t_l+t_b+t_c+t_{\mathrm{data}}+t_{\mathrm{ack}}),$

其中

是等待合适的接收节点醒来所用的时延，

是发送次数，估计为

t_l是监听信道是否为忙或空闲所用的时间，t_b是在发现信道空闲时防止节点试图同时发送(数据包冲突)的退避时间(back-off time)，t_c是传输控制数据包的时间，t_data是数据传输时延，t_ack是回复ACK(确认，acknowledgement)数据包的时间。通常情况下，期望

和t_data远远长于t_l，t_b，t_c和t_ack。

因此，链路时延可估计为

$T^l\≈t_{\mathrm{wait}}^l+N_{\mathrm{tx}}^l{t}_{\mathrm{data}}.$

当数据包的大小小于某个门限值(如60字节)时，可以像文献[13]，[14]，[15]中那样进一步省略

类似地，节点集合建立和数据包传输消耗了主要部分的能量，链路能耗可以用下式估计，

$E^l\≈E_{\mathrm{wait}}^l+E_{\mathrm{tx}-\mathrm{rx}}^l,$

其中

是在发送节点和接收节点之间建立集合的时间的能量部分，可以近似为P_wait是单位时间的等待能耗。

是发送数据和接收数据所消耗和能量，近似等于

可以用下式表示

$P_{\mathrm{tx}-\mathrm{rx}}^l=N_{\mathrm{tx}}^l\·(\frac{P_{\mathrm{tx}}}{\mathrm{\η}\left(P_{\mathrm{tx}}\right)}+P_{\mathrm{rx}}),---\left(1\right)$

其中P_tx是发送节点的输出功率，η是功率放大器的功率转换效率，P_rx是接收模式的功率。如果接收节点是基站，由于有足够的能量，可以不考虑P_rx。

大多数低成本、低功耗的无线射频芯片已支持节点动态调整发射功率，我们假设每个节点从可用的功率中{P₁，P₂，...，P_mg}动态地选择传输功率P_tx。另外，传输功率在不同能耗等级之间切换所消耗的能量和时延忽略不计。为了最小化

每个发送节点在收集了最近时间的接收节点的信号强度后，获得当前的链路质量，并据此动态调整发射功率。

B.转发代价和虚拟坐标

除了维护到基站的最小跳数，每个节点还维护一个转发代价的三元组，其中包含从节点自己到基站的转发路径上的总的期望传输次数、总的期望传输接收功耗和总的期望等待延时，表示为

上标‘p’用来表明从节点到基站转发数据包时的期望路径代价，而上标‘l’用来表示节点到下一跳的链路代价。

这些转发路径代价会随着时变的链路质量而随时更新。为了避免引入额外的通信开销，可以使用逐跳转发的更新机制。为了方便描述，C^p用来统一表示

和

另外，节点s表示产生数据的发送节点。在将数据包转发给下一跳转发节点r后，发送节点s就根据下式更新它的转发代价：

C^p(s)＝α(C^d(s，r)+C^p(r))+(1-α)C^p(s)，(2)

其中C^l(s，r)表示

即s到r相应的链路代价，C^l(s，r)+C^p(r)被认为是最近时间内通过节点r向基站转发数据的路径代价，其中α是更新速度因子，取决于网络动态变化的方式和转发数据包的频率。C^p(r)是在s与r集合时交换的控制包中捎带获取的。详细的集中机制会在下面讨论。

节点可以估计自己到基站的转发能耗并将其作为自己的坐标，由下式给出：

$E^p=P_{\mathrm{wait}}{T}_{\mathrm{wait}}^p+P_{\mathrm{tx}-\mathrm{rx}}^p{t}_{\mathrm{data}}.$

坐标取决于数据包大小和在线转发技术可以利用节点的能耗坐标选择转发节点，即选择跳数和能耗坐标更小的邻居节点。如此反复转发，直到数据包到达基站。在收到节点r当前的C^p后，发送节点s就计算期望能耗E^p(r)，然后做出路由决策。

节点s的转发候选节点集可定义为：

$F_s=\{r\&Element;N_s|h\left(r\right)=h\left(s\right)-1\mathrm{and}{E}^p\left(r\right)<E^p\left(s\right)\},$

其中N_s表示节点s的邻居节点集。

节点s会通过比较下面FEC从所有醒着的候选节点中选择最优的转发节点

$E_r^p\left(s\right)=E_{\mathrm{tr}-\mathrm{rr}}^l\left(s_{t}r\right)+E^p\left(r\right)\&CenterDot;---\left(3\right)$

是假设节点r被选为下一跳转发节点后，当前数据包从节点s向基站转发时的总的期望能耗。由于这时节点r已经醒了，所以

不包括等待r醒来所需要的能耗。在线转发协议中，数据包是逐跳转发的，且每跳的转发节点是动态决定的。当发送节点s选择下一跳转发节点时，它并不知道它选择的转发节点又会选择哪个节点来转发当前的数据包。因此，当估计通过节点r转发数据到基站时，发送节点s可以使用E^p(r)来估计从节点r到基站的能耗。

然而，在做路由选择时，等待节点r醒来所消耗的能量也应该考虑在内。因此，候选节点的醒来时间是路由选择的另一个影响因素。图3的图表300给出了综合考虑FEC和等待能耗的一个例子，潜在转发候选节点r_i，r_j，r_k，和r_l具有不同的FEC和等待能耗，节点s应选择两者之和最小的节点作为转发节点。在该例中，r_k可能是最好的候选节点(FEC与等待能耗之和最小)，但在r_k醒来之前，发送节点s并不知道r_k是最好的候选节点。这表明在最优转发节点的选择过程中，发送节点在做决定时必须考虑选择已知最好的节点还是继续等待FEC可能会更低的其它节点。由于不知道其他节点醒来的具体时间，后种选择会带来未知的等待能耗。另外，路由选择时还要考虑总的端到端时延的限制问题，路径代价三元组

将会被用来估计端到端时延，并控制每跳选择转发节点时的等待时间以满足时延限制，这点会在下面介绍。

II.跨层路由

当MAC协议采用异步的睡眠调度时，可以通过跨层的转发节点选择来提高在线转发的性能。具体来说，在上述虚拟坐标的基础上提出一种在线转发和异步MAC的集成跨层解决方案。每个发送节点在等待转发候选节点醒来的期间动态决定下一跳的转发节点，路由决策会综合考虑等待代价和FEC，以在满足时延限制的条件下最小化从节点到基站转发数据包的总能耗。所属领域的技术人员将理解如果下层MAC协议只要采用异步睡眠调度，这里描述的跨层方法可以轻易地移植到其它在线路由协议。例如，一个地理跨层协议可以在选择转发节点时综合考虑等待代价和每一跳的地理前进。

具体地讲，异步WSN中的DCEER协议就是在有最大时延限制要求的网络中最大化WSN寿命的跨层方案。接下来是关于DCEER协议的描述，将包括以下几方面：高效地建立发送节点和它的候选节点之间的集合机制；高效地完成转发节点的选择和恢复潜在存在的错误；以及评估和处理丢包现象的可能影响。

A.集合机制和转发节点选择

图4描述了在一个实施例中的WSN中的节点转发数据包的流程。节点的行为取决于该节点是否有数据包(DA TA)要发送401。如果没有数据包要发送，它可能会睡t_sleep时间，再醒来t_check时间，如此交替进行403。这个睡眠调度403可以用下述方法进行优化。节点醒来后立即评估信道状态405。如果信道空闲，就广播一个短的NOT包407，其中可以包括它当前的

和

通知邻居潜在发送节点它已经醒了，然后它等待邻居发送节点的转发请求(RR)409。由于事件驱动型网络大部分时间不产生数据包，t_check仅比发送NOT包和从邻近发送节点接收转发请求所需的最短时间稍长，以减少非发送节点的能耗(空闲侦听)。如果在t_check时间内没有收到转发请求409，非发送节点就立即进行睡眠状态。如果信道在t_check内比较忙，则在t_check时间内节点不广播NOT包并切回到睡眠状态405。

发送节点可以保持监听状态，安静地等待邻居节点广播NOT包411。在收到NOT包413后，发送节点通过比较它的E_p和到邻居的跳数来判断发送NOT包的邻居节点是不是够资格的候选节点。如果是，发送节点在接收到NOT之后发送转发请求，当邻居节点t_check较短时，立即向该候选节点发送一个转发请求。如此一来，发送节点和候选节点能建立集合时间点。这个候选者发起的集合机制比发送节点发起的异步集合机制更高效，因为该机制占用信道的时间更少。

在继续等待下一个候选节点醒来之前，发送节点会在当前所有醒来的候选节点中选择一个最优的节点作为当前最优节点。当收到候选节点r发送的NOT数据包后，如果节点r是最先醒来的或比之前所有醒来的节点417更优，发送节点s会选择r作为当前最优的转发候选节点425。如果发送节点s决定节点r作为当前最优的转发候选节点417，发送节点s会立即广播一个RR数据包415，这个RR数据包包括节点r的节点ID(识别符)，以方便节点r来确认它接到的RR包是发给自己的。当收到RR包后，节点r会向发送节点s回复一个ARR包(转发请求的确认包)419，432，其中包含s的节点ID。然后，节点r会一直处于监听状态，直到发送节点s找到一个更好的转发候选节点或停止转发节点选择421。如果上一个当前最优的候选节点听到了新的从节点s广播的RR包(或者它听到一个从包括节点s的节点ID的其它转发候选节点广播的ARR包，——参考下面关于丢包的讨论)，它会退出转发候选节点的选择过程并转入睡眠，这就是告诉前一个最优的候选节点，节点s已经找到了一个新的当前最优的候选节点421，425。如果发送节点s发现发送NOT包的节点比当前的最优候选节点差，它会保持静默(即不发送包含其它候选节点的ID的RR包)，该其它候选节点则会在t_check时间409结束后转入睡眠。通常情况下，只有一个节点会被选为当前最优的候选节点而且在转发节点的选择过程中这个节点处于监听状态。当发送节点s停止转发选择过程时，转发节点选择结束时的当前最优的候选节点则“赢得”该轮转发节点选择并且被选择作为下一跳转发节点。

图5描述了一个简单的转发节点选择过程的例子500。节点r_i首先醒来并被要求在一个更好的候选节点r_k醒来前要一直保持监听状态。在r_k醒来前，发送节点s收到r_j广播的NOT包，但由于r_j比当前最优的候选节点r_i差，所以s并不发送转发请求。发送节点s在t_wait时决定停止等待，而这个时间t_wait就是最优停止时间(以下会讨论最优停止时间的选取)，而此时r_k赢得了这轮转发节点选择。节点r_l醒来但并不广播NOT包，因为它醒来时信道正忙。

B.可靠转发

回到图4，发送节点一旦决定停止转发节点选择，即下面将要讨论到的最优停止时间425，它就会在信道空闲时直接向所选择的转发节点发送数据包427，429。然后，转发节点回复相应的ACK包431，433，其中包括收到数据包时的平均信号强度，该信号强度将被发送节点用来估计在成功收到ACK包433后，发送节点s根据上面的式(2)更新自己的虚拟坐标435，然后转入睡眠。与此同时，该转发节点成为下一跳的发送节点，可以继续向前转发收到的数据包。这个过程会不断重复直到数据包成功传输到基站。

由于坐标错误或丢包437，439的影响，一些发送节点可能在T_route时间内不能找到合适的候选节点，其中T_route是最大的等待时间，并且期望候选节点以极高概率在T_route时间内至少醒来一次。在另一个的实施例中，这种路由失败会根据数据包的发送节点441来进行处理。如果数据包是由传感器节点自己产生的441，发送节点会在路由重发现时选择最先醒来的邻居作为转发节点，而不考虑它的坐标443。否则，发送节点将数据包发回给前一跳节点445。路由重发现成功之后，发送节点会用α＝1来更新它自己的坐标445。通过这种方法，这个发送节点就会获得一个比所选的转发节点(即，前一跳节点)更高的坐标和跳数，这会有助于防止接下来的数据包在短期内由这个前一跳节点继续流向这个发送节点(发生路由失败的节点)。

C.回收丢包

由于信道错误或者多跳碰撞，数据包可能会在传输过程中会丢失。在本发明的具体实实施例中，DCEER协议可以包括丢包的处理程序。总体来说，丢包对DCEER的性能影响较小。

数据包或ACK包的丢失直接引起重传未被确认的数据包。如果数据包的重传失败(即，未确认传输)次数达到最大值Nretry，则发送节点会发起新一轮的路由发现来寻找其它的转发节点。

NOT数据包的丢失会让发送节点错过选择该候选节点转发数据包的机会，但这不会明显影响DCEER的性能，因为错过的转发候选节点不一定会赢得该转发节点选择。因此，虽然可以增加NOT包丢失的检测和恢复机制，但是没有必要，这是因为NOT包很少影响转发性能。

RR包或ARR包的丢失会导致发送节点不能在发送RR包之后的期望时间内收到ARR包。如果请求的转发节点之前已经答应其它发送节点的转发请求，那么它也不会回复ARR包。因此，发送节点不能判断ARR数据包的超时到底是因为RR包或ARR包的丢失引起的，还是因为请求的转发节点已被其它请求预先占有。发送节点需要通过重传RR包来试图处理这种状况。如果请求的转发节点已经转入睡眠(由于第一个RR包的丢失)或先被其它节点预先占有，那么即使重传了RR包，发送节点也不会从请求的转发节点收到相应的ARR包。因此，在一个具体实施例时，发送节点在继续转发节点选择过程之前，只重复广播一次相同的RR包。如果两个连续的ARR包都丢失，那么会有被请求的转发节点会误认为自己是当前最优的候选节点，而发送节点会继续转发节点的选择过程，但是处于错误状态的候选节点会在监听到发送节点(或真正的当前最优的候选节点)发送的RR(或ARR包)包后会转入睡眠。

在另一个具体实施例中，前面的最优候选节点仅当监听到包含发送节点的节点ID的ARR包后才会转入睡觉，而不是当它监听到发送节点s广播的新的RR包时(看图4的421)。这能避免如下情况：发送节点向可能正忙的新候选节点发送RR包，而前面的最优候选节点在监听到RR包后转入睡眠，发送节点则没有选中任何前面的最优候选节点。

III.最优停止时间

在一个具体实施例中，转发节点选择过程的最优停止时间可以按照下面的描述进行确定。假设发送节点s在t＝0时开始转发节点的选择，且需要决定何时停止转发节点的选择。发送节点s总共有N个转发候选节点而且这些候选节点有相同的睡眠间隔参数λ_s。两个候选节点相继醒来的时间间隔服从参数为Nλ_s的指数分布。另外，假设通过不同候选节点转发数据的能耗(FEC)是独立同分布的随机变量，分布函数记为F(.)。这个随机过程X(t)指截止到时间t，通过当前最优的转发候选节点向基站转发数据包的能耗，其中X(t)的数学表示由下式给出

$X\left(t\right)=\min \{E_{r_i}^p\left(s\right);i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,N\left(t\right)\},$

其中N(t)是在时间[0，t]内醒来的候选节点数目。{X(t)，t≥0}是强马尔科夫过程(strong Markov process)。停止时间t的返回值(即在时刻t停止的总能耗)等于X(t)+P_wait。P_wait是单位事件的等待能耗，且近似等于2P_idle，即在继续等待下一个转发候选节点醒来期间，发送节点和当前最优的转发候选节点处于监听状态的能耗。

在继续优化能耗之前，先给出X(0)定义。如果转发节点的选择在时刻0停止，即还没找到任何候选节点，则发送节点必须将数据直接发送到基站。因此，可以假定X(0)的值很大以至于发送节点必须等待至少一个候选节点醒来。

因此，为了找到转发节点选择的最优停止时间以便最小化总能耗，可以使用下式，

ψ_T＝E[X(T)+P_waitT]，(4)

其中T是停止时间。在停止时间T的期望FEC由下式给出：

$E\left[X\left(T\right)\right]=X\left(0\right)+{\mathrm{N\&lambda;}}_{s}E\left[{\&Integral;}_0^{T}G\left(X\left(t\right)\right)\mathrm{dt}\right],$

其中

$G\left(x\right)={\&Integral;}_0^x(y-x)\mathrm{dF}\left(y\right).$

因此，在停止时间T的期望总能耗为：

${\mathrm{\&Psi;}}_T=X\left(0\right)+E\left[{\&Integral;}_0^T\right[{\mathrm{N\&lambda;}}_{s}G\left(X\left(t\right)\right)+P_{\mathrm{wait}}\left]\mathrm{dt}\right].---\left(5\right)$

G是非正的，连续和严格递减的凸函数。则，如果G(X(0))≤-P_wait/Nλ_s，则可知等式Nλ_sG(x)+P_wait＝0(6)有唯一解。注意如果假定X(0)的值比所有FEC都大很多，则G(X(0))＞-P_wait/Nλ_s的情况则不可能发生，因为G(X(0))＞-P_wait/Nλ_s就意味着等待第一个转发候选节点醒来的能耗比通过它转发数据到基站节省的期望能耗还高。

最小化ψ_T的最优停止时间由下式给出：

$T_{\mathrm{wait}}^{\mathrm{opt}}=\inf \{t\&GreaterEqual;0;X\left(t\right)\&le;\mathrm{\&xi;}\},---\left(7\right)$

其中ξ是式(6)的唯一解。

因为Nλ_sG(x)+P_wait随着x严格递减且X(t)是随t非增，所以对任何正数Δt都满足下式：

Nλ_sG(X(t))+P_wait≤Nλ_sG(X(t+Δt))+P_wait

用的定义，就能得到下面的不等式，

Nλ_sG(X(t))+P_wait＜0，当且仅当

此式和式(5)一起就能证明

的最优性。

由于两个连续NOT包的期望间隔时间为1/Nλ_s，所以达到X(t)≤ξ前接收到的NOT包的数量服从参数为F(ξ)的几何分布，因此可以得到

$E\left[T_{\mathrm{wait}}^{\mathrm{opt}}\right]=\frac{1}{{\mathrm{N\&lambda;}}_{s}F\left(\mathrm{\&xi;}\right)},---\left(8\right)$

和

${\mathrm{\&Psi;}}_{T_{\mathrm{wait}}^{\mathrm{opt}}}={\&Integral;}_0^{\mathrm{\&xi;}}\frac{x}{F\left(\mathrm{\&xi;}\right)}\mathrm{dF}\left(x\right)+\frac{P_{\mathrm{wait}}}{{\mathrm{N\&lambda;}}_{s}F\left(\mathrm{\&xi;}\right)}$

$=\frac{G\left(\mathrm{\&xi;}\right)+P_{\mathrm{wait}}/{\mathrm{N\&lambda;}}_s}{F\left(\mathrm{\&xi;}\right)}+{\&Integral;}_0^{\mathrm{\&xi;}}\frac{\mathrm{\&xi;}}{F\left(\mathrm{\&xi;}\right)}\mathrm{dF}\left(x\right)$

$=\mathrm{\&xi;}.---\left(9\right)$

最优停止规则

有简单的物理意义。可以重写最优停止规则为，

${\&Integral;}_0^{X\left(T_{\mathrm{wait}}^{\mathrm{opt}}\right)}[X\left(T_{\mathrm{wait}}^{\mathrm{opt}}\right)-x]\mathrm{dF}\left(x\right)\&le;\frac{P_{\mathrm{wait}}}{{\mathrm{N\&lambda;}}_s},$

不等式左边表示由下个候选节点引起的X(T)期望值的减少量，右边表示等待下个候选节点醒来的期望能耗。当期望的转发能量减少小于等待能耗时，则可以确定停止继续等待下个候选节点醒来的时间。

此外，转发节点选择的停止时间可能会受制于期望的端到端时延不应当超过最大允许值的要求。发送节点s的路由发现时间上限可以用下式表示：

T_wait(s)＝τ-t^p(src，s)-t^p(s)，

其中τ是源节点到基站的时延上限，t^p(src，s)是事件源节点到当前发送节点s沿路径所消耗的时间，它逐跳累加并记录在数据包包头的一个域中，t^p(s)是节点s到基站的期望时延，可以估计为

考虑时延限制之后，每个发送节点的路由发现时间由下式给出，

$T_{\mathrm{wait}}=\min \{T_{\mathrm{wait}},T_{\mathrm{wait}}^{\mathrm{opt}}\}.---\left(10\right)$

如果有可用转发候选节点，则发送节点会优先在T_wait时刻停止继续等待。如果没有找到可用的转发候选节点，发送节点会继续等待直到第一个候选节点醒来或T_route时间结束，其中T_route是发送节点声明路由发现失败的时间。

由于取决于如此多的独立随机变量，例如等待时延、传输功率、链路质量、转发节点选择结果等等，由此可以推测它可能服从正态分布N(μ，σ²).这个推测是启发于Lyapunov的中心极限理论而且由下面的仿真结论证实。

的分布可以由极大似然法来估计。如果有一个观察样本

其中n是样本大小，F(.)的分布参数则可由下式估计：

$\left\{\begin{array}{c}\widehat{\mathrm{\&mu;}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}_r^p{\left(s\right)}_i,\\ {\widehat{\mathrm{\&sigma;}}}^2=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(e_r^p{\left(s\right)}_i-\widehat{\mathrm{\&mu;}})}^2.\end{array}\right.$

IV.最优睡眠调度

上面描述的每个发送节点的最优停止时间由其转发候选节点的已知睡眠时间间隔参数决定。因为t_check是一段固定长度的时间，所以λ_s决定节点的占空比(调度比例)，应该谨慎选择。如果节点的睡眠间隔越长，则节点醒来的频率就会越低，睡眠调度消耗的能量也较少，但是其它节点选择它作为转发节点时的等待时间和等待能耗也越高。此外，接近静态基站的节点会转发更多的数据包，能量消耗也会更快。节点之间能量的不平衡会加速网络分割(network partition)，缩短网络寿命。最后，每个节点选择睡眠间隔时还应考虑全局的时延限制。鉴于以上考虑，在端到端时延受限条件下，根据每个节点自己独特的数据流量来设定它们的最优睡眠时间间隔以平衡网络能耗，最大化网络寿命。

在一个具体实施例中，假设所有节点均匀分布在整个监测区并以相同的平均时间间隔随机产生数据报告。因此，每个节点的数据负载主要取决于它到基站的距离。每个节点的睡眠间隔可以根据它们到基站的跳数来设置。为简单起见且不失一般性，在该实施例中，假设静态基站位于环形监测区的中心。节点的睡眠间隔的参数由λs_h表示，其中h是节点的跳数，1≤h≤H。通常，内部节点醒来的频率应小于外部的节点，记为λ_s1＜λ_s2＜...＜λ_sN.。因此，在满足端到端时延限制的前提下，数据在外部节点之间的转发比在内部节点之间转发快。

当没有数据包传输时，节点可以交替处于睡眠和监听状态。由睡眠调度消耗的能量可以用下式表示：

$P_{\mathrm{schedule}}\left(h\right)=\frac{P_{\mathrm{check}}^{\mathrm{acg}}{t}_{\mathrm{check}}+P_{\mathrm{sleep}}{{\mathrm{\&lambda;}}_{s_h}}^{-1}}{t_{\mathrm{check}}+{{\mathrm{\&lambda;}}_{s_h}}^{-1}},$

其中

是监听期间的平均功率，P_sleep是睡眠期间的功率。通常，

比t_check要长很多，则可得到下面的近似估计值：

$P_{\mathrm{schedule}}\left(h\right)\&ap;P_{\mathrm{check}}^{\mathrm{avg}}{t}_{\mathrm{check}}{\mathrm{\&lambda;}}_{s_h}+P_{\mathrm{sleep}}.$

为简单起见，非发送节点能在每个监听期间内成功广播NOT数据包。而近似等于(P_NOTt_NOT+P_idle(t_check-t_NOT))/t_check，其中P_NOT和t_NOT分别是传输NOT包所需的功率级和时间。为了建立相对稳定的网络拓扑结构，可以固定P_NOT。

每个节点可以以相同的平均时间间隔λ_e ^-1产生数据包。由于转发节点选择的结果基本上取决于候选节点的随机醒来顺序，则可以假设跳数相同的节点平均分摊了转发由外部节点产生的数据包的任务。另外，假设有相同跳数的发送节点的F(.)服从相似的分布，其中分布函数由Fh(.)表示。以下的仿真实验也验证了这个假设的合理性。整个网络中跳数为h的节点的总数记为N_h。因此，每个节点在平均单位时间内转发数据包的数量为

假设当传输和接收数据包时，每个节点消耗相同的功率

这个功率可由式(1)中的平均传输功率和平均传输时间

来估计，其中

和

都只取决于节点密度。因此，向下一跳转发数据包引起的节点的功率消耗可由P_forward(h)表示，并近似为，

$\left\{\begin{array}{cc}{P}_{\mathrm{tx}-\mathrm{rx}}^{\mathrm{acg}}{t}_{\mathrm{data}}\&CenterDot;{\mathrm{\&lambda;}}_e\&CenterDot;\underset{i=h}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{N_i}{N_h}& h=1\\ (\frac{P_{\mathrm{wait}}}{{\mathrm{N\&lambda;}}_{s_{h-1}}{F}_h\left(\mathrm{\&xi;}\right)}+P_{\mathrm{tx}-\mathrm{rx}}^{\mathrm{avg}}{t}_{\mathrm{data}})\&CenterDot;{\mathrm{\&lambda;}}_e\&CenterDot;\underset{i=h}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{N_i}{N_h}& 1<h<H\\ (\frac{P_{\mathrm{wait}}}{{\mathrm{N\&lambda;}}_{s_{h-1}}{F}_h\left(\mathrm{\&xi;}\right)}+P_{\mathrm{tx}}^{\mathrm{avg}}{t}_{\mathrm{data}})\&CenterDot;{\mathrm{\&lambda;}}_e& h=H\end{array}\right.$

在该具体实施例中，如上所述，并没有考虑由于信道竞争和排列引起的等待代价。而且，由于基站节点一直都是醒着的，所以它的邻居节点(h＝1)没有等待能耗且最远节点(h＝H)通常没有接收能耗。另外，虽然当传输缓存中有多个未发送数据包时，可以将他们合并发送，能减少等待能耗，但忽略了这样的能量节省。最后，可以合理地假设数据包只有少数几种固定的大小，而且事先知道数据包大小的分布，在这种条件下，下面的优化就可能用到t_data的平均值。

在时延上限受限的条件下，睡眠时间间隔的优化问题可以表述为：

$\left(P1\right)\min \underset{h}{\max }{P}_{\mathrm{total}}\left(h\right)$

满足：

$\underset{h=2}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{{\mathrm{N\&lambda;}}_{s_{h-1}}{F}_h\left(\mathrm{\&xi;}\right)}+H\&CenterDot;N_{\mathrm{tx}}^{\mathrm{avr}}\&CenterDot;t_{\mathrm{data}}\&le;\mathrm{\&tau;},$

P_total(h)＝P_schedale(h)+P_forward(h)，

h∈N，1≤h≤H.

如果

是问题(P1)的解，其中

则总存在另一个解

其中

{1≤h≤H}。增大

(除了

)可得到

使得

由于

如果满足时延限制，

同样也满足。因此，

也是问题(P1)的一个解。

问题(P1)可以进一步被简化为下面的问题：

(P2)min P_total

满足：

$\underset{h=2}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{{\mathrm{N\&lambda;}}_{s_{h-1}}{F}_h\left(\mathrm{\&xi;}\right)}+H\&CenterDot;N_{\mathrm{tx}}^{\mathrm{avr}}\&CenterDot;t_{\mathrm{data}}\&le;\mathrm{\&tau;},$

P_total(h)＝P_total，

h∈N，1≤h≤H.

最终，可以开发一个有效的搜索算法来解决问题(P2)。迭代从

开始。其它节点在P_total(h)＝P_total的条件下相继计算出相应的睡眠参数λs_h。然后，验证是否满足时延限制条件。如果期望的时延超过上限太多(如50％)，算法就增加λs₁后继续迭代。如果上限超过期望时延太多(如50％)，算法就减少λs₁后继续迭代。否则，迭代结束后，搜索算法返回最优的睡眠间隔参数。

V.仿真

运用基于仿真实验来验证本发明的具体实施例的性能。首先验证转发能耗的分布情况以及具有相同跳数节点的F(.)服从相似的正态分布。其次，证实转发节点选择过程的最优停止时间的有效性。然后，通过比较使用DCEER协议转发数据包所消耗的能量和使用AIMRP[15]协议和GPSR[7]与X-MAC[5]结合的方式转发数据所消耗的能量，验证虚拟坐标和跨层转发策略的优越性。最后，比较了采用这三种不同的路由协议的网络在时延限制条件下的寿命。

A.参数设置

仿真实验是基于NS-2(网络仿真器2)平台的。在实验中，所有节点均匀分布在半径为103m的圆形监测区中，基站位于监测区的中心。节点的密度等于2*10^-3node/m²。假设节点有26个可用的发射功率等级，其范围是从-25dBm到5dBm。节点具体的输出功率等级和相应的实际功耗是从Chipcon公司网站(http://www.chipcon.com)上的CC1000数据表获得，其以引文方式整体并入本文中。其它的参数设置为：d0＝1m，PL(d0)＝-35dB，n＝6.4，σ＝4，λ_σ ^-1＝7200s，PN＝-95dBm(参考[11])。

其它无线设备和网络的参数由表2给出。

表2

无线设备和网络参数

B.仿真结果

第一个实验验证

服从正态分布，以及比较有相同跳数的节点的传输负载和它们的

分布。实验中每个节点以λ_e＝10^-3s^-1的速度产生1000个数据报告且每个数据报告的大小为F_DATA＝10⁴bytes。坐标的更新因子设置为α＝0.2。暂时不考虑时延限制和能量平衡。当没有数据传输时，每个节点大约以平均每秒醒来一次的频率进行睡眠调度(λs＝ls^-1)。随机选取每一跳的一些节点作为监测节点，在转发节点选择期间，每个监测节点记录所有收到NOT包的样本。每个节点都用这100个样本值来估计F(.)的分布参数。图示给出了h＝5和h＝10时的结果。

在图6中，图表600描述了基于跳数的

的分布，曲线是估计的有100个样本值的

的概率密度函数，直方图是10000个监测值的实际分布。仿真结果表明

近似服从估计的正态分布。图中还表明随着跳数的增加分布估计错误会减少。然后随机选择了5个有相同跳数(h＝5)的节点。表3中的结果表明这些节点转发的数据包的数目几乎相同且它们的

正态分布也十分近似。这些结果支持了基于跳数优化节点的最优睡眠间隔的理论。

表3

位于第5跳的流量和分布估计

下面论证转发节点选择过程中的最优停止时间的有效性。考虑两种场景：它们的

分别服从N(231.16，324.25)和(2.32，0.26)。这两个分布是位于第10跳的节点的样本，其中F_DATA分别为10⁴bytes，10²bytes。图7描述的图表700显示了节点的最优停止时间，其中x轴表示转发节点选择的持续时间，单位是已醒来的候选节点数目，y轴是100次仿真的平均总能耗。每条曲线的最低点即为最优停止时间。在数据包较大的情况下，最优停止时间是第五个候选节点醒来的时间，最小总能耗是220.50mJ。刚开始，X(t)不够低而ψ_T随着更多的候选节点醒来而降低，在X(t)足够低(低于ξ)后，由于X(t)的速降ψ_T开始增加且等待能耗也增加。这两种结果跟式8和式9的理论结果非常接近(1/F(ξ)＝4.64，ξ＝220.06mJ)。在数据包较小的情况下，最优停止时间为第一个候选节点醒来的时间，最小总能耗为3.7816mJ。由于下一个候选节点引起的X(t)的减小幅度显著低于相应的等待能耗，所以应该尽早结束转发节点的选择过程。仿真的结果也和式8和式9的理论结果相符合(1/F(ξ)＝1.00，ξ＝3.87mJ)。

接着，展示基于功耗的虚拟坐标和跨层转发协议的优点。在这里比较了使用DCEER协议将数据包转发到基站的总能耗和使用AIMRP协议和GPSR协议时所消耗的总能耗，同样暂时不考虑时延限制和能量平衡问题。在AIMRP协议中，发送节点选择第一个候选节点作为下一跳转发节点。在GPSR协议中，发送节点选择离基站地理位置最近的节点作为候选节点。AIMRP协议的目标是减少等待能耗，而GPSR协议的目标是在知道地理位置的情况下减少转发能耗。AIMRP协议和GPSR协议中的发送节点采用与PNOT相同的发射功率。在第一个子实验中，每个节点都没有采用睡眠调度，所以没有等待能耗。如图8描述了在数据包较大和较小时不同路由协议的性能，由图表800可知，DCEER协议消耗的能量比AIMRP协议和GPSR协议要少。由于AIRMP协议的目的是减少等待能耗而忽略了转发能耗，它的能耗最大。虽然GPSR协议选择离基站最近的节点作为候选节点，但是这样的局部贪婪策略在多跳网络和不规律的通信环境中并不是总能找到最优转发路径(最低能耗路径)。DCEER协议的节能还在于每跳的数据发送均使用最优传输功率。此外，虚拟坐标提供了网络的全局拓扑视图，有助于避免链路损耗。

在第二个子实验中，每个节点大约平均每秒醒一次。GPSR协议使用X-MAC进行异步睡眠调度。图9的图表900描述了在数据包较大和较小时不同路由协议的性能，且考虑了由于睡眠调度引起的转发能耗。该图表明，在使用异步睡眠调度时，AIMRP协议的性能在两种情况下都优于GPSR协议和X-MAC协议的组合。在GPSR协议与X-MAC协议结合的方式下，每个发送节点必须平均等待0.5秒，而这个等待过程消耗了大量能量。然而，当网络传输的数据包更大或节点醒来的频率更高时，GPSR协议和X-MAC协议的组合可能优于AIMRP的性能。此外，如图9所示，除了图8所示的优势外，最优的跨层转发节点选择机制有助于DCEER协议减少总能耗。在数据包较大时，DCEER协议的性能优于AIMRP协议和GPSR协议与X-MAC协议的结合，且在数据包较小式可获得与AIMRP协议相同的性能。

最后，在给定时延限制上限的条件下比较这三种协议(DCEER协议，AIMRP协议和GPSR协议与X-MAC协议结合)的网络寿命。网络寿命的定义为当第一个节点耗尽能量的时间。在本实验中，考虑两种情况，其中F_DATA＝10⁴bytes，10²bytes。在数据包较大时，每个节点的初始能量为10J，时延上限设定为5s。在数据包较小时，每个节点的初始能量为1J，时延上限设定为1s。为了保证性能，协议须在最大容许时延之前能够转发数据包的前提下设置睡眠时间间隔。AIMRP协议中的睡眠间隔最大，因为它只关心由于睡眠调度而消耗的能量。因此，在这两种场景中，每个节点的λ_s ^-1分别是2.581s和1.388s。在GPSR协议与X-MAC协议组合中，睡眠间隔最多是链路允许时延的2倍。因此，每个节点的λ_s ^-1分别为0.20s和0.36s。在DCEER协议中，节点的睡眠间隔由算法1计算得到。表4和表5是这两种场景的仿真结果。

算法1：计算最优睡眠间隔

表4：数据包较大场景的理论结果

表5：数据包较小场景的理论结果

在数据包较大的场景中，由于P_forward(h)的权重大，为了平衡能量，内部节点醒来的频率比外部节点醒来的频率低。每个节点的估计总功耗为2.63mW。在数据包较小的场景中，每个节点的估计总功耗为0.40mW。图10是网络寿命的仿真结果，其中λe的变化是从0.5*10^-3到2*10^-3。图表1000描述了在数据包较大或较小的情况下，不同路由协议下的网络寿命。在数据包较大的情况下，三种网络的寿命随着传输负载的增加而急速降低。但在数据包较小的情况下，网络寿命减小的速度较慢。通常，在相同时延限制的条件下，在这两种场景中，DCEER协议比AIMRP协议和GPSR协议与X-MAC协议的组合寿命要长。

VI.结论

根据前面的描述，可以理解本发明提供了运用跨层技术改善使用异步MAC协议时在线转发性能的系统和方法。每一跳的下一跳转发节点都是在等待邻居节点醒来时动态选择的。通过在最优停止时间停止转发节点选择过程，可以最小化选择合理的转发节点时产生的等待代价。此外，根据每个节点的数据流量负载可以对每个节点的睡眠间隔进行了优化以最小化功耗。所公开的DCEER协议很好地平衡了异步睡眠调度情况下的能耗和时延。此外，理论研究和大量仿真都表明在相同的时延限制条件下，DCEER协议消耗的能量比现存的其它方案要少。

然而，同样应该理解所描述的系统、方法和实施例仅仅是本发明的一些例子，它们只是描述了优选的技术。可以推测本发明的其它实施例和前面描述的例子可能会有细节上的差别。因此，本发明的所有参考都会参照已经讨论过的实例，但不仅仅局限于这些实例。所有语言上对某些特征的差异和轻视可视为缺少对这些特性的优选，但除非事先有说明，否则它们应在本发明的范围之中。

在这里引用的所有参考文献，包括出版物、专利申请文件和专利文件，以与单独和特别指出每个参考文献以引文方式并入的相同程度，以引文方式整体并入本文。

申请文件中(尤其是权利要求中)术语“一个”、“一种”、“所述”和类似描述的使用，若非特别指出，都包含单数和复数。除非特别说明，术语“包括”、“包含”、“具有”和“含有”应当被理解为开放式表述(即，意思是“包括，但不局限于此”)。除非有特别说明，这里值的列举范围只是一种为了单独引用每个落在这个范围内的数据的便利方法，并且每个单独的值就如被单独引用一样并入本说明书中。除非有特别声明或者明显与上下文矛盾，在此描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行。除非另外指出，在此所用的任何例子或者示例性语言(例如，“如”或“诸如”)只是为了更好的描述这项发明，并不是限制本项发明的范围。不应当将说明书中的任何语言理解为将任何没有要求的要素视为是实现本发明时必不可少的。

在这里描述了本项发明的优选实施例，包括发明人已知的实现本发明的最佳方式。根据前面的描述，这些最佳实施例的变型对于所属领域的技术人员来说将是显而易见的。发明者希望有能力的使用者正确使用这些变型，也希望它能应用于实践，而不仅仅只是说说而已。相应地，这项发明包含权利要求书中论述的主题的各种可能的变型和等价物。而且，除非特别声明或者明显与上下文矛盾，上面描述的各种可能变型中所述要素的任何结合方式也包含在本发明中。

Claims (20)

1.一种在事件驱动和有时延限制的包含多个节点的无线传感器网络中路由数据包的方法，包括：

在第一节点处接收数据包；

等待至少一个潜在下一跳转发节点醒来；

决定醒来的潜在下一跳转发节点是不是当前最优的下一跳候选节点；以及

在转发选择停止时间之后，向当前最优的下一跳候选节点转发数据包，其中转发选择停止时间根据转发能耗和期望等待代价的估计得到，所述转发能耗是通过当前最优的下一跳候选节点转发数据包所消耗的，而所述期望等待代价是指等待至少一个其它潜在下一跳转发节点醒来所消耗的。

2.根据权利要求1所述的方法，其中下一跳转发节点与虚拟坐标相关，其中所述虚拟坐标包括与第一节点的转发能耗有关的信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中与第一节点的转发能耗有关的信息包括总的期望传输次数、总的期望传输接收功耗和总的期望等待时延。

4.根据权利要求3所述的方法，其中与第一个节点有关的虚拟坐标是在将数据包转发给下一跳转发节点后被更新的，从而包括与转发数据所消耗的能量相关的信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其中转发选择停止时间是基于端到端时延限制的。

6.根据权利要求1所述的方法，其中等待至少一个潜在下一跳转发节点醒来的步骤还包括：

当至少一个潜在下一跳转发节点醒来时，至少监听一个从所述至少一个潜在下一跳转发节点发来的通知包。

7.根据权利要求1所述的方法，其中决定醒来的潜在下一跳转发节点是不是当前最优的下一跳候选节点的步骤还包括：

将潜在下一跳转发节点的估计转发能耗和之前决定的当前最优的下一跳候选节点的估计转发能耗进行比较；

如果所述至少一个潜在下一跳转发节点的估计转发能耗比之前决定的当前最优的下一跳候选节点的估计转发能耗低，则传输至少一个转发请求包，其中所述至少一个转发请求包包括潜在下一跳转发节点的节点识别符。

8.根据权利要求1所述的方法，在转发选择停止时间之后向当前最优的下一跳候选节点转发数据包的步骤还包括：

向当前最优的下一跳候选节点发送数据包；以及

在数据包已被发送之后从当前最优的下一跳候选节点接收确认包。

9.根据权利要求1所述的方法，其中转发选择停止时间是在有端到端时延的限制条件下，通过对当前最优的下一跳候选节点的估计转发能耗和至少一个其它潜在下一跳转发节点的期望转发能耗之间的差值与等待至少一个其它潜在下一跳转发节点醒来所导致的期望等待代价进行比较来决定。

10.根据权利要求1所述的方法，其中在一个数据包丢失时，第一节点重新发送数据包。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：

如果在转发选择停止时间之前，还没有决定当前最优的下一跳候选节点，则将数据包转发给第一个醒来的潜在下一跳转发节点。

12.根据权利要求4所述的方法，还包括：

如果在预定时间之前没有潜在下一跳转发节点醒来，则将数据包转发给之前已将该数据包转发给第一节点的节点。

13.根据权利要求1所述的方法，其中至少一个潜在下一跳转发节点根据预定的睡眠调度睡觉和醒来，其中预定的睡眠调度根据该节点的跳数设置。

14.一种非暂态的有形计算机可读介质，其为无线传感器网络中的一个传感器节点的一部分，该无线传感器网络包括多个传感器节点，该计算机可读介质包括：

当传感器节点有数据包要发送时等待至少一个潜在下一跳转发节点醒来的指令；

判断醒来的潜在下一跳转发节点是不是当前最优的下一跳候选节点的指令；

在转发选择停止时间之后向当前最优的下一跳候选节点转发数据包的指令，其中转发选择停止时间是由转发能耗和期望等待代价的估计决定的，所述转发能耗是由通过当前最优的下一跳候选节点转发数据包时产生的，而所述期望等待代价是由等待至少一个其它潜在下一跳转发节点醒来所产生的。

15.根据权利要求14所述的计算机可读介质，还包括：

在转发数据包之后更新与传感器节点相关的虚拟坐标的指令，其中，虚拟坐标包括有关总的期望传输次数、总的期望传输接收功耗和总的期望等待时延的信息。

16.根据权利要求14所述的计算机可读介质，还包含：

对潜在下一跳转发节点和之前决定的当前最优的下一跳候选节点的估计转发能耗进行比较的指令；以及

如果潜在下一跳转发节点的估计转发能耗比之前决定的当前最优的下一跳候选节点的估计转发能耗低，则传输至少一个转发请求包的指令，其中所述至少一个转发请求包包括潜在下一跳转发节点的节点识别符。

17.根据权利要求14所述的计算机可读介质，还包括：

当节点没有数据包要发送时节点根据睡眠调度睡觉或醒来的指令，其中睡眠调度根据节点的跳数来设置。

18.一种在有时延限制的事件驱动型的包括多个节点的无线传感器网络中操作节点的方法，该方法包括：

睡第一段时间，其中第一段时间由节点的跳数决定；

醒来第二段时间，其中第二段时间由节点传输通知包和从发送节点接收转发请求包所需的时间决定；以及

在第二段时间期间通过信道传输一个通知包。

19.根据权利要求18所述的方法，其中如果在第二段时间期间信道处于忙时，则节点在第二段时间期间不通过该信道传输通知包而是转入睡第一段时间。

20.根据权利要求19所述的方法，还包括：

醒来第二段时间之后，如果在第二段时间期间没有收到从发送节点传来的转发请求包，则睡第一段时间；

如果在第二段时间期间收到从发送节点传来的转发请求包，节点就一直处于醒来状态，所述转发请求包包括节点的节点识别符，直到下面的情况中至少有一个发生：

监听到包括其它节点的节点识别符的转发请求包；

监听到包括发送节点的节点识别符的转发请求确认包；以及

从发送节点收到数据包。

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