CN104601306A - 无线传感器网络中链路重传方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种无线传感器网络中链路重传方法，该方法采用条件概率模型获取无线传感器网络中数据链路在时间和空间上的属性，当发送节点连续发送数据包失败时，预测再连续重传成功的概率，选择一个连续重传中止点停止往链路质量低于链路质量衡量指标的链路进行继续重传，然后选取其它链路中具有最高成功传递概率的链路重传数据。具体地，该链路重传方法包括以下步骤：步骤一，建立链路突发性模型；步骤二，建立链路关联性模型；步骤三，发送节点数据包重传决策算法的实现。本发明能够高效的实现数据包的重传，降低数据包丢失的机率。

Description

无线传感器网络中链路重传方法

技术领域

本发明涉及无线传感网络，尤其是一种无线传感器网络中的数据包重传方法。

背景技术

随着通信、传感器制造、嵌入式计算的日益成熟，大规模无线传感器网络技术迅速发展并被广泛应用到环境、国防、医疗、城市管理等诸多领域。典型的无线传感器网络由大量微型传感器节点组成，它们能够在恶劣及危险环境中迅速展开，并通过无线自组成网，不受现有有线网络基础设施的限制。感知数据通过无线通信以多跳中继方式汇集到数据处理中心。无线传感器网络使人们在任何时间、地点和环境条件下实时获取大量详实而可靠的信息，体现“计算无处不在”理念。

由于无线网络中传输链路的不稳定性，导致在数据收集阶段易丢失，以至于网络可靠性下降。但是，现有的数据传输协议往往过度利用已选链路进行重复重传，当链路质量大大降低之后再利用链路的历史性能来重新选择链路进行重传。这种重传策略不仅传输效率低，而且会大大增加数据包丢失的机率。因此，无线传感器网络需要采用一种新的重传策略来预测链路变化、以及链路之间的相关性，进而增强网络可靠性。为实现这一目的，首先需要知道网络中节点间链路状态，例如链路突发性、链路关联度等。再根据链路状态选择数据转发路径。已有的重传策略通过端到端确认、跳与跳间确认等方法实现数据重传，但是这些策略没有在时间和空间上同时考虑链路属性，无法取得满意的数据重传效果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种无线传感器网络中链路重传方法，能够高效的实现数据包的重传，降低数据包丢失的机率，本发明采用的技术方案是：

一种无线传感器网络中链路重传方法，该方法采用条件概率模型获取无线传感器网络中数据链路在时间和空间上的属性，当发送节点连续发送数据包失败时，预测再连续重传成功的概率，选择一个连续重传中止点停止往链路质量低于链路质量衡量指标的链路进行继续重传，然后选取其它链路中具有最高成功传递概率的链路重传数据。

具体地，该链路重传方法包括以下步骤：

步骤一，建立链路突发性模型：

步骤(1-1)，建立概率表：每一个节点维护一个概率表用于记录节点重传成功的概率，概率表中每一个条目的条件概率P_k表示一个数据包在连续k次重传失败后再次重传成功的概率；

步骤(1-2)，概率表更新：当发送节点成功将数据包发送给下一节点时，概率表中相关条目的条件概率P_k增大，若数据包发送失败则相关条目的条件概率P_k降低；

步骤二，建立链路关联性模型：

步骤(2-1)，设立链路关联度，链路关联度用ω(S,i,j)表示，S表示数据包发送节点，i和j分别表示接收节点i和接收节点j；

其中，表示节点S向节点i发送失败时，可以成功向节点j发送数据包的概率；表示链路S→i上数据包发送失败的比例，PRR(j)表示链路S→j上节点j的收包率；

步骤(2-2)，链路关联度的计算：通过记录和交换邻居节点广播序列号的位图，每一个节点可以获取不同链路对的关联度ω；

步骤(2-3)，链路关联度的更新：每个节点定期地更新链路关联度；

步骤三，发送节点数据包重传方法如下所述：

涉及的参数为：

P_t：条件概率的阈值；

RXT：最大重传次数阈值；

当前使用链路的重传次数k；

RxRXT：预设的替代链路最大重传次数；

Sum：发送节点总的重传次数；

Threshhold：发送节点的一条链路上重传次数门限；

步骤(3-0)，预设P_t，RXT和RxRXT，将RXT赋值给Threshhold，k初始化为0，Sum初始化为0；

步骤(3-1)，判断是否满足条件P_k>P_t，且k<Threshhold，且Sum<RXT；若是则进行步骤(3-2)，若否则进行步骤(3-6)；

步骤(3-2)，发送节点向当前使用链路的接收节点发送数据包，判断是否接收到确认消息；若接收到确认消息则进行步骤(3-3)，否则进行步骤(3-4)；

步骤(3-3)，发送节点更新当前链路质量，即增大条件概率P_k；退出进程，结束；

步骤(3-4)，发送节点更新当前链路质量，即降低条件概率P_k；然后k累加1，Sum累加1；

步骤(3-5)，返回步骤(3-1)；

步骤(3-6)，判断是否Sum＝RXT，若是则进行步骤(3-7)，若否则进行步骤(3-8)；

步骤(3-7)，丢弃要发送的数据包，退出进程，结束；

步骤(3-8)，发送节点选择链路关联度ω最大的那条链路作为替代链路；

步骤(3-9)，将RxRXT赋值给Threshhold，k再次初始化为0；然后返回步骤(3-1)。

进一步地，步骤(1-2)中，按照式(1)所示采用滑动平均法更新条件概率P_k的值：

其中，表示更新前的条件概率，表示更新后的条件概率，α是取值为0.01～0.3；

步骤(3-3)或步骤(3-4)中，也利用式(1)来增大或降低条件概率P_k；

进一步地，步骤(2-3)中，具体采用滑动平均法来更新链路关联度，如式(3)所示，

ω(S,i,j)＝(1-θ)*ω^old(S,i,j)+θ*ω^new(S,i,j)          (3)

其中，ω^old(S,i,j)表示链路S→i和S→j间原关联度，ω^new(S,i,j)表示根据最新的广播序列号值计算的链路S→i和S→j间关联度；θ为更新因子，0<θ<1；

更进一步地，更新因子θ值的确定：

为获取合适的θ值，对收集到的数据利用统计方法和式(3)所示的滑动平均法分别计算链路关联度，假定统计方法得到的结果为最优值，通过计算滑动平均法结果与最优结果的链路关联度间隔，选择间隔最小值对应的θ，间隔gap计算方法如式(4)所示，

$\mathrm{gap}=\sqrt{\frac{\mathrm{\&Sigma;}{({\mathrm{\&omega;}}_m-M_m)}^2}{n}}---\left(4\right)$

其中，M_m表示利用统计方法计算的链路关联度，ω_m表示发送节点广播第m个广播包之后利用滑动平均法计算的链路关联度值，n表示计算时的总次数。

本发明的优点在于：本发明提出的是一种高效通用的链路重传方法，其综合考虑了数据链路在时间和空间上的质量评价，能够取得满意的数据重传效果。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明的重传策略算法流程图。

图3为本发明应用于协议栈中的位置示意图。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。

本发明所提出的无线传感器网络中链路重传方法，涉及链路突发性建模、链路关联度建模、重传决策等，用于实现对无线传感网络中转发协议通用的重传策略，进一步提高网络的可靠性和效率。

该方法采用条件概率模型获取无线传感器网络中数据链路在时间和空间上的属性，当发送节点连续发送数据包失败时，预测再连续重传成功的概率，选择一个连续重传中止点停止往链路质量已经大大降低的链路(低于链路质量衡量指标的链路)进行继续重传，然后选取其它链路中具有最高成功传递概率的链路重传数据。

1)数据链路在时间上的属性可用链路突发性模型来衡量。发送者利用链路突发性模型监测当前使用链路的链路质量退化程度，获取适当的连续重传中止点，该链路突发性模型实现包括如下步骤：

步骤(1-1)，建立概率表：每一个节点维护一个概率表用于记录节点重传成功的概率，概率表中每一个条目的条件概率P_k表示一个数据包在连续k次重传失败后再次重传成功的概率；

步骤(1-2)，概率表更新：当发送节点成功将数据包发送给下一节点或发送失败时，需要对概率表中相关条目的条件概率P_k进行更新，如式(1)所示采用滑动平均法更新条件概率P_k的值：

其中，表示更新前的条件概率，表示更新后的条件概率，α是在动态无线传感器网络中可用于结果准确性之间进行权衡的参数，通常取值为0.01～0.3，实验较佳值为0.05；

步骤1-3，确定连续重传中止点：通过实时更新上述概率表，就建立了一个快速预测模型，当发送节点发送数据包时，调取概率表中相关条目的条件概率P_k值，如果P_k值小于预先定义的阈值，则发送节点暂停向当前接收节点发送数据包，而选择一个当前期望链路质量最高的替代链路转发数据包。

2)当发送节点暂停重传时，需要选择另一个链路(涉及空间上的链路选择)来发送数据包，这另一个选择的链路就是当前期望链路质量最高的替代链路。为此需要建立链路关联性模型；链路关联性模型的目的是获取网络中链路之间的关联性：即当某一条链路的链路质量急剧降低的情况下，其它链路的质量情况。链路关联性模型的具体实现包括如下步骤：

步骤(2-1)，设立链路关联度：在链路关联性模型中，链路关联度用来测量在一条链路上传送失败，而在另一条链路传送成功的概率。链路关联度用ω(S,i,j)表示，S表示数据包发送节点，接收节点i和j可以接收到节点S发送数据包；

其中，表示节点S向节点i发送失败时，可以成功向节点j发送数据包的概率；表示链路S→i上数据包发送失败的比例，PRR(j)表示链路S→j上节点j的收包率；

步骤(2-2)，链路关联度的计算：为获取链路对的关联度ω，采用统一的广播序列号(BSN)区分数据包和广播包。通过记录和交换邻居节点广播序列号的位图(bitmap)，每一个节点可以获取不同链路对的关联度ω；

步骤(2-3)，链路关联度的更新：每个节点定期地更新链路关联度，为全面显示链路对的关联，利用滑动平均法来更新关联度，如式(3)所示，

ω(S,i,j)＝(1-θ)*ω^old(S,i,j)+θ*ω^new(S,i,j)     (3)

其中，ω^old(S,i,j)表示链路S→i和S→j间原关联度，ω^new(S,i,j)表示根据最新的广播序列号BSN值计算的链路S→i和S→j间关联度；θ为更新因子，0<θ<1；

更新因子θ值的确定：

为获取合适的θ值，对收集到的数据利用统计方法和式(3)所示的滑动平均法分别计算链路关联度，假定统计方法得到的结果为最优值，通过计算滑动平均法结果与最优结果的链路关联度间隔，选择间隔最小值对应的θ。间隔gap计算方法如式(4)所示，

$\mathrm{gap}=\sqrt{\frac{\mathrm{\&Sigma;}{({\mathrm{\&omega;}}_m-M_m)}^2}{n}}---\left(4\right)$

其中，M_m表示利用统计方法计算的链路关联度，ω_m表示发送节点广播第m个广播包之后利用滑动平均法计算的链路关联度值，n表示计算时的总次数。一个典型的θ值为0.06。

3)发送节点数据包重传方法(即重传决策算法)如下所述：

涉及的参数为：

P_t：条件概率的阈值；

RXT：最大重传次数阈值；

当前使用链路的重传次数k；

RxRXT：预设的替代链路最大重传次数；

Sum：发送节点总的重传次数；

Threshhold：发送节点的一条链路上重传次数门限；

步骤(3-0)，预设P_t，比如设为0.45，预设RXT和RxRXT(比如都可以设为15次或者20次)，将RXT赋值给Threshhold，k初始化为0，Sum初始化为0；

步骤(3-1)，判断是否满足条件P_k>P_t，且k<Threshhold，且Sum<RXT；若是则进行步骤(3-2)，若否则进行步骤(3-6)；

步骤(3-2)，发送节点向当前使用链路的接收节点发送数据包，判断是否接收到确认消息(接收节点发送确认消息)；若接收到确认消息则进行步骤(3-3)，否则进行步骤(3-4)；

步骤(3-3)，发送节点更新当前链路质量，即利用式(1)来增大条件概率P_k；退出进程，结束；

步骤(3-4)，发送节点更新当前链路质量，即利用式(1)来降低条件概率P_k；然后k累加1，Sum累加1；

步骤(3-5)，返回步骤(3-1)；

步骤(3-6)，判断是否Sum＝RXT，若是则进行步骤(3-7)，若否则进行步骤(3-8)；

步骤(3-7)，丢弃要发送的数据包，退出进程，结束；

步骤(3-8)，发送节点选择链路关联度ω最大的那条链路作为替代链路；

步骤(3-9)，将RxRXT赋值给Threshhold，k再次初始化为0；然后返回步骤(3-1)。

需要说明的是，发送节点可能在一开始有丢包的现象，但是随着条件概率P_k被调低，后续发送时发送节点就会进行步骤(3-8)，使用替代链路来发送数据包。

本发明提出的方法可应用于路由协议中，实现一个通用的中间件Rxlayer，如图3所示。该中间件与其他高效节能的MAC层(如低功耗监听LPL和低功耗探测LPP)相兼容。该中间件RxLayer嵌入在网络层和MAC子层之间。

Claims (5)

1.一种无线传感器网络中链路重传方法，其特征在于：

该方法采用条件概率模型获取无线传感器网络中数据链路在时间和空间上的属性，当发送节点连续发送数据包失败时，预测再连续重传成功的概率，选择一个连续重传中止点停止往链路质量低于链路质量衡量指标的链路进行继续重传，然后选取其它链路中具有最高成功传递概率的链路重传数据。

2.如权利要求1所述的无线传感器网络中链路重传方法，其特征在于：该链路重传方法具体包括：

步骤一，建立链路突发性模型：

步骤(1-1)，建立概率表：每一个节点维护一个概率表用于记录节点重传成功的概率，概率表中每一个条目的条件概率P_k表示一个数据包在连续k次重传失败后再次重传成功的概率；

步骤(1-2)，概率表更新：当发送节点成功将数据包发送给下一节点时，概率表中相关条目的条件概率P_k增大，若数据包发送失败则相关条目的条件概率P_k降低；

步骤二，建立链路关联性模型：

步骤(2-1)，设立链路关联度，链路关联度用ω(S,i,j)表示，S表示数据包发送节点，i和j分别表示接收节点i和接收节点j；

其中，表示节点S向节点i发送失败时，可以成功向节点j发送数据包的概率；表示链路S→i上数据包发送失败的比例，PRR(j)表示链路S→j上节点j的收包率；

步骤(2-2)，链路关联度的计算：通过记录和交换邻居节点广播序列号的位图，每一个节点可以获取不同链路对的关联度ω；

步骤(2-3)，链路关联度的更新：每个节点定期地更新链路关联度；

步骤三，发送节点数据包重传方法如下所述：

涉及的参数为：

P_t：条件概率的阈值；

RXT：最大重传次数阈值；

当前使用链路的重传次数k；

RxRXT：预设的替代链路最大重传次数；

Sum：发送节点总的重传次数；

Threshhold：发送节点的一条链路上重传次数门限；

步骤(3-0)，预设P_t，RXT和RxRXT，将RXT赋值给Threshhold，k初始化为0，Sum初始化为0；

步骤(3-1)，判断是否满足条件P_k>P_t，且k<Threshhold，且Sum<RXT；若是 则进行步骤(3-2)，若否则进行步骤(3-6)；

步骤(3-2)，发送节点向当前使用链路的接收节点发送数据包，判断是否接收到确认消息；若接收到确认消息则进行步骤(3-3)，否则进行步骤(3-4)；

步骤(3-3)，发送节点更新当前链路质量，即增大条件概率P_k；退出进程，结束；

步骤(3-4)，发送节点更新当前链路质量，即降低条件概率P_k；然后k累加1，Sum累加1；

步骤(3-5)，返回步骤(3-1)；

步骤(3-6)，判断是否Sum＝RXT，若是则进行步骤(3-7)，若否则进行步骤(3-8)；

步骤(3-7)，丢弃要发送的数据包，退出进程，结束；

步骤(3-8)，发送节点选择链路关联度ω最大的那条链路作为替代链路；

步骤(3-9)，将RxRXT赋值给Threshhold，k再次初始化为0；然后返回步骤(3-1)。

3.如权利要求2所述的无线传感器网络中链路重传方法，其特征在于：

步骤(1-2)中，按照式(1)所示采用滑动平均法更新条件概率P_k的值：

其中，表示更新前的条件概率，表示更新后的条件概率，α是取值为0.01～0.3；

步骤(3-3)或步骤(3-4)中，也利用式(1)来增大或降低条件概率P_k。

4.如权利要求2所述的无线传感器网络中链路重传方法，其特征在于：

步骤(2-3)中，具体采用滑动平均法来更新链路关联度，如式(3)所示，

ω(S,i,j)＝(1-θ)*ω^old(S,i,j)+θ*ω^new(S,i,j)         (3)

其中，ω^old(S,i,j)表示链路S→i和S→j间原关联度，ω^new(S,i,j)表示根据最新的广播序列号值计算的链路S→i和S→j间关联度；θ为更新因子，0<θ<1。

5.如权利要求4所述的无线传感器网络中链路重传方法，其特征在于：

更新因子θ值的确定：

为获取合适的θ值，对收集到的数据利用统计方法和式(3)所示的滑动平均法分别计算链路关联度，假定统计方法得到的结果为最优值，通过计算滑动平均法结果与最优结果的链路关联度间隔，选择间隔最小值对应的θ，间隔gap计算方法如式(4)所示，

其中，M_m表示利用统计方法计算的链路关联度，ω_m表示发送节点广播第m个广播包之后利用滑动平均法计算的链路关联度值，n表示计算时的总次数。