CN104735756A - 一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，将无线传感器网络中距离基站节点最近的一个传感器节点分为近端节点，其他传感器节点分为远端节点；设定近端节点采用满足整个无线传感器网络数据传输要求的占空比工作，使远端节点工作的占空比大于近端节点的占空比，且远端节点的能量消耗小于等于近端节点的能量消耗。本发明可有效提高已有传感器网络的性能，减少数据路由在此节点上的延迟与丢包率，因而从整体上减少了网络延迟与丢包率，同时不会增大能量消耗最大节点的能量消耗，因而不会影响网络寿命。

Description

一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法

技术领域

本发明涉及一种同步无线传感器网络的介质访问控制(medium access control,MAC)方法，尤其涉及一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法。

背景技术

无线传感器网络是由大量的彼此之间通过多跳无线链路和通信的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络，而无线传感器的供能往往是通过电池作为其能源的，所以如何合理利用以及分配能耗显得至关重要。

在无线传感器网络中，为了减少节点的能量消耗通常采用一种方法是让节点周期性的工作(work)与睡眠(sleep)，在一个周期内节点处于工作状态的时间与周期时间的比值称为占空比(duty cycle)。由于传感器节点处于工作状态时的能量消耗是处于睡眠状态时的上100倍甚至上1000倍。因而为了节省能量，延长网络寿命，应该尽可能的让节点处于睡眠状态，也就是尽可能减少占空比。但是节点处于睡眠会影响其功能，因为节点在睡眠状态时不能对周围环境进行感知与监测，也不能进行数据传输。并且，占空比小时，会导致节点在数据传送时的延迟增大，丢包率增大，从而影响网络性能。因而如何设计合适的占空比是无线传感器网络中一个重要的研究课题。

已经有相当多的无线传感器网络占空比设计的方法。这些协议可以分为二大类：(1)整个网络采用相同的占空比。这种方法是大多数网络采用的方法，这种方法的难点是找到合适的占空比，使得网络性能满足应用的需求。由于节点承担的数据量越多，则需要更多的工作时间来处理数据传输，因而所需要占空比越大。因为在这种方法中整个网络只有一种占空比，显然，这个占空比就是要满足承担数据量最大节点所需的占空比。这种方法的优点是运用简单，具有广泛的普适性，但其不足是由于网络的占空比是采用的最大占空比，因而对于承担数据量较小的节点，其占空比大于实际需求，导致能量消耗有浪费。(2)依据节点的负载来分配相应的占空比。这类方法克服了第一种方法中当节点的负载较小时也分配较大的占空比的不足，因而能够节省能量。但是，不好的地方是：由于每个节点都采用仅满足应用最低需求的占空比，虽然能够节省能量，但是网络的性能不如第一类方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术存在的不足，提供一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，可使得网络性能得到提高，提高已有传感器网络调度协议的性能，减少网络延迟与丢包率。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，将无线传感器网络中距离基站节点最近的一个传感器节点分为近端节点，其他传感器节点分为远端节点；设定近端节点采用满足整个无线传感器网络数据传输要求的占空比工作，使远端节点工作的占空比大于近端节点的占空比，且远端节点的能量消耗小于等于近端节点的能量消耗。

上述的方法，优选的，距离基站节点x米处的远端节点的占空比τ_x按照下式计算得到：

${\mathrm{\τ}}_x=({\mathrm{\ϵ}}_t{t}_t^{x_0}+{\mathrm{\ϵ}}_r{t}_r^{x_0}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}(\mathrm{\τt}-t_t^{x_0}-t_r^{x_0})+{\mathrm{\ϵ}}_s(1-\mathrm{\τ})t-{\mathrm{\ϵ}}_t{x}_t^x-{\mathrm{\ϵ}}_r{t}_r^x+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}(t_t^x+t_r^x)-{\mathrm{\ϵ}}_{s}t)/\left(({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}-{\mathrm{\ϵ}}_s)t\right),$

其中

式中，τ为近端节点采用的占空比，为近端节点接收的数据量，为近端节点发送的数据量,为距离基站节点x米处的远端节点发送的数据量，为距离基站节点x米处的远端节点接收的数据量，t为一个周期的时间长度,h为数据包包头长度，l为数据包的有效数据长度，b为数据包帧尾的长度，则一个数据包长L_p＝h+l+b，υ为节点发送数据的速率，L_ACK为ACK的信息包长度，ε_t与ε_r分别表示节点发送与接收数据的能量消耗率，ε_s为节点睡眠时的功耗，ε_LPL为节点处于低功率监听状态下的能量消耗率，c为每个数据包平均重传的次数，为节点发送数据包的丢包率。

上述的方法，优选的，所述无线传感器网络中所有传感器节点部署于一个圆形区域，基站节点位于所述圆形区域的中心，所有传感器节点的分布符合节点密度为ρ的齐次泊松分布。

与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明依据无线传感器网络存在近基站节点(Sink)区域能量消耗紧张，而远Sink区域能量剩余的特点，因而在近Sink区域采用优化的占空比以满足数据转发的功能需求，而在远Sink区域采用大于节点数据传输所需要的占空比，因为节点的占空比越大，则网络延迟越小，因而可有效提高已有传感器网络的性能，这样充分利用了这些区域节点的剩余能量，减少了数据路由在此节点上的延迟与丢包率，因而从整体上减少了网络延迟与丢包率。本发明并没有增大能量消耗最大节点的能量消耗，而是充分利用了节点的剩余能量来增大节点的占空比，由于网络寿命取决于网络中能量消耗最大节点的寿命，因而不会影响网络寿命，理论分析与实验结果表明本发明能够在不降低网络寿命的情况下，相对于以往的固定占空比的方法，减少网络延迟10.1％～40.35％的情况下，并同时降低了丢包率7.7％～71.63％。

附图说明

图1为现有传感器网络采用相同占空比时各节点负载情况的示意图。

图2为现有传感器网络采用相同占空比时网络不同区域能量消耗情况的示意图。

图3为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的占空比分布情况的对比示意图。

图4为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的加权占空比的对比示意图。

图5为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的加权延迟的对比示意图。

图6为本发明应用的传感器网络采用不同占空比时端到端延迟情况的示意图。

图7为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的丢包率的对比示意图。

图8为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的加权丢包率的对比示意图。

图9为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的能量消耗情况对比示意图。

图10为本发明应用的传感器网络与现有传感器网络的能量有效利用情况的对比示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，现有采用相同占空比的无线传感器网络中，距离Sink不同距离处的节点承担的负载相差很大。这时，网络不同区域的能量消耗也相差很大，因而远Sink区域节点剩余大量的能量(参见图2)。

本发明基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，将无线传感器网络中距离基站节点(Sink)最近的一个传感器节点分为近端节点(其到基站节点的距离为x₀)，其他传感器节点分为远端节点；设定近端节点采用满足整个无线传感器网络数据传输要求的占空比(duty cycle)，也即该近端节点的占空比为满足承担数据量最大节点所需的占空比，其采用现有技术中的方法确定，远端节点的占空比大于近端节点的占空比，并使远端节点的能量消耗小于等于近端节点的能量消耗。

具体的，距离基站节点x米处的远端节点的占空比τ_x按照下式计算得到：

${\mathrm{\τ}}_x=({\mathrm{\ϵ}}_t{t}_t^{x_0}+{\mathrm{\ϵ}}_r{t}_r^{x_0}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}(\mathrm{\τt}-t_t^{x_0}-t_r^{x_0})+{\mathrm{\ϵ}}_s(1-\mathrm{\τ})t-{\mathrm{\ϵ}}_t{x}_t^x-{\mathrm{\ϵ}}_r{t}_r^x+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}(t_t^x+t_r^x)-{\mathrm{\ϵ}}_{s}t)/\left(({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}-{\mathrm{\ϵ}}_s)t\right),$

其中

式中，τ为近端节点采用的占空比，为近端节点接收的数据量，为近端节点发送的数据量,为距离基站节点x米处的远端节点发送的数据量，为距离基站节点x米处的远端节点接收的数据量，t为一个周期的时间长度,h为数据包包头长度，l为数据包的有效数据长度，b为数据包帧尾的长度，则一个数据包长L_p＝h+l+b，υ为节点发送数据的速率，L_ACK为ACK的信息包长度，ε_t与ε_r分别表示节点发送与接收数据的能量消耗率，ε_s为节点睡眠时的功耗，ε_LPL为节点处于低功率监听状态(Low-Power Listening，LPL)下的能量消耗率，c为每个数据包平均重传的次数，为节点发送数据包的丢包率。

本实施例中，所述无线传感器网络中所有传感器节点部署于一个圆形区域，基站节点位于所述圆形区域的中心，所有传感器节点的分布符合节点密度为ρ的齐次泊松分布。

本发明依据无线传感器网络存在近基站节点(Sink)区域能量消耗紧张，而远Sink区域能量剩余的特点，因而在近Sink区域采用优化的占空比以满足数据转发的功能需求，而在远Sink区域采用大于节点数据传输所需要的占空比，因为节点的占空比越大，则网络延迟越小，因而可有效提高已有传感器网络的性能，这样充分利用了这些区域节点的剩余能量，减少了数据路由在此节点上的延迟与丢包率，因而从整体上减少了网络延迟与丢包率。本发明充分利用了节点的剩余能量来增大节点的占空比，并没有增大能量消耗最大节点的能量消耗，由于网络寿命取决于网络中能量消耗最大节点的寿命，因而不会影响网络寿命，理论分析与实验结果表明本发明能够在不降低网络寿命的情况下，相对于以往的固定占空比的方法，减少网络延迟10.1％～40.35％的情况下，并同时降低了丢包率7.7％～71.63％。

图3示出了本发明基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法(以下简称READC策略)增加节点的占空比的分布情况，并与现有传感器网络的占空比分布情况进行对比，其中,SDC(same duty cycle)意思是整个网络采用相同占空比的策略，ADC是英语(adaptiveduty cycle)意思是节点的占空比依据其负载的数据量来分配，数据量多，则占空比大，数据量少，则占空比小。图4给出了READC策略与现有2种策略下整个网络加权占空比的对比实验结果，图4的实验结果表明，READC策略下整个网络加权占空比是SDC策略的1.89656到2.33093倍，是ADC策略的6.17714到12.58148倍。提高网络的占空比意味着提高了网络性能，因而间接的说明了本发明能够很好的提高网络性能。

图5到图10示出的实验结果验证了本发明方法的可行性与高效性。其中，图5给出的是READC策略与现有两种策略下整个网络的加权延迟对比实验结果，从图5可以看出，READC策略的加权延迟是最少的，是SDC策略加权延迟的60.235％到84.324％，是ADC策略加权延迟的91.996％到98.322％，说明了READC策略能够有效的降低网络延迟。图6给出了READC策略在不同占空比下的端到端延迟实验结果，从实验结果可以看出，当热区(称为初始占空比)的占空比越大时，网络的端到端延迟越小，由于远离Sink区域的节点承担的数据量小，从而在这些区域的延迟接近0，因而从图6的实验结果可以看出，在远离Sink的区域，其端到端延迟几乎为水平。这是因为，当初始占空比能够满足近Sink区域高数据量的转发时，对于远Sink区域的低数据量，几乎不发生碰撞和重传，当节点同步awake时，数据包可以立即发送出去，因而延迟没有什么明显的变化。

图7给出的是READC策略与现有两种策略下端到端丢包率的对比实验结果，由于端到端丢包率是路由路径上各节点丢包率的乘积，虽然离Sink越远，单节点的丢包率越小，但其端到端丢包率仍然会越来越高。从图7可以看出，READC策略的丢包率分别为其他两种策略的98.64％，95.17％。图8给出的是READC策略与现有两种策略下整个网络的加权端到端丢包率的实验结果,从实验结果可以看出，READC策略的加权端到端丢包率最低，分别是其它两种策略端到端丢包率的21.37％，92.3％。证实了本发明提出的READC策略在丢包率方面也有很好的性能。

图9给出的是READC策略与现有两种策略下的能量对比实验结果。从实验结果可以看出，ADC策略依据节点承担的数据来分配相应的占空比，在而当节点的数据量少时，其占空比也小，因而在图中表现为随着远离Sink，其节点的能量消耗随之下降。而SDC策略在整个网络中采用相同的占空比，但是，其远离Sink的区域其承担的数据量小，因而节点在工作状态时有更多的时间是处于低能耗监听(LPL)操作状态，因而其能量消耗也随距离Sink越远而越小。而READC策略充分利用远Sink区域的剩余能量增大占空比来降低延迟与丢包率，因而在整个网络不同区域的能量消耗基本均衡。同时从实验结果可见，由于网络寿命取胜决于能量消耗最高节点的寿命，而从图9可以看出，READC策略下的最大能量消耗与其它2个策略的最大能量消耗是基本相同的，也就是说，READC策略能够在不降低网络寿命的情况下，降低了网络延迟与丢包率。图10给出的是READC策略与现有两种策略下整个网络平均能量消耗实验结果。从图10可以看出，READC策略的能量消耗是ADC策略的3.11到3.5倍，是SDC策略能量消耗的1.69到1.71倍。结合这2个实验结果可知：本发明能够有效的利用网络能量，并降低网络的延迟与丢包率。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例。对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术构思前提下所得到的改进和变换也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，其特征在于：将无线传感器网络中距离基站节点最近的一个传感器节点分为近端节点，其他传感器节点分为远端节点；设定近端节点采用满足整个无线传感器网络数据传输要求的占空比工作，使远端节点工作的占空比大于近端节点的占空比，且远端节点的能量消耗小于等于近端节点的能量消耗。

2.根据权利要求1所述的基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，其特征在于：距离基站节点x米处的远端节点的占空比τ_x按照下式计算得到：

${\mathrm{\τ}}_x=({\mathrm{\ϵ}}_t{t}_t^{x_0}+{\mathrm{\ϵ}}_r{t}_r^{x_0}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}(\mathrm{\τt}-t_t^{x_0}-t_r^{x_0})+{\mathrm{\ϵ}}_s(1-\mathrm{\τ})t-{\mathrm{\ϵ}}_t{t}_t^x-{\mathrm{\ϵ}}_r{t}_r^x+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}(t_t^x+t_r^x)-{\mathrm{\ϵ}}_{s}t)/\left(({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{LPL}}-{\mathrm{\ϵ}}_s)t\right),$

其中

式中，τ为近端节点采用的占空比，为近端节点接收的数据量，为近端节点发送的数据量,为距离基站节点x米处的远端节点发送的数据量，为距离基站节点x米处的远端节点接收的数据量，t为一个周期的时间长度,h为数据包包头长度，l为数据包的有效数据长度，b为数据包帧尾的长度，则一个数据包长L_p＝h+l+b，υ为节点发送数据的速率，L_ACK为ACK的信息包长度，ε_t与ε_r分别表示节点发送与接收数据的能量消耗率，ε_s为节点睡眠时的功耗，ε_LPL为节点处于低功率监听状态下的能量消耗率，c为每个数据包平均重传的次数，为节点发送数据包的丢包率。

3.根据权利要求1所述的基于传感器网络中能量残余自适应调整占空比的方法，其特征在于：所述无线传感器网络中所有传感器节点部署于一个圆形区域，基站节点位于所述圆形区域的中心，所有传感器节点的分布符合节点密度为ρ的齐次泊松分布。