CN105517135A - 一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其先确定排队论模型；然后确定工作周期内中继路由服务的数据包的总数和中继路由服务一个数据包的时间；接着计算排队论模型中的平均到达率、平均服务率和服务强度；再计算排队论模型中的服务台没有顾客可以服务的概率、平均顾客数、顾客有效到达率、顾客的平均逗留时间；最后根据顾客的平均逗留时间、工作周期内中继路由的工作时间以及终端节点初始化时间得到中继路由和终端节点的最佳休眠时间；优点是由排队论模型确定中继路由和终端节点的最佳休眠时间来降低无线传感器网络的能耗，不但比现有的低功耗技术更加简单和稳定，而且能极大地降低中继路由和终端节点的能耗来延长系统的寿命。

Description

一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法

技术领域

本发明涉及一种中继路由休眠时间预估技术，尤其是涉及一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法。

背景技术

无线传感器网络具有数据采集、数据处理以及数据传输等方面的功能，目前在医疗、交通、监控、军事等领域应用广泛。但在实际的应用中，无线传感器网络的组成都需要部署大量的传感器节点，且希望无线传感器网络能够有几个月甚至是几年的寿命。通常无线传感器网络中的传感器节点是通过电池对其进行供电的，然而在野外环境和传感器节点多的情况下，实时的对电池进行更换不是一个可行的方法，这时就需要引入低功耗技术来降低无线传感器网络的功耗，从而延长无线传感器网络的寿命。现有的低功耗技术主要有改进介质访问控制层协议、路由路径最优算法、使用超低功耗的硬件、合理部署传感器节点等。由于无线传感器网络的繁杂多样，且上述介绍的几种低功耗技术在实际的应用中都没有确定中继路由节点的最大休眠时间，因此使得中继路由节点没有采取最佳的休眠时间进行休眠，从而未能在极大的程度上降低无线传感器网络的能耗。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其在单中继路由的情况下可以准确地预估出中继路由的最大休眠时间，使中继路由可以采取最大休眠时间进行休眠，增强中继路由的低功耗性能，从而在最大程度上降低无线传感器网络的能耗。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其特征在于包括以下步骤：

①设定无线传感器网络中分布有n个终端节点、一个中继路由及一个协调器，并要求终端节点和中继路由采用ZigBee模块，要求中继路由的容量已知，其中，n≥2；然后根据无线传感器网络的结构、终端节点和中继路由所采用的模块、中继路由的容量，确定排队论模型；

②在无线传感器网络中，要求中继路由和所有终端节点同步工作，并设置中继路由的工作周期为t分钟，假设中继路由的休眠时间为X秒，则在t分钟内中继路由的工作时间为60t-X秒，并假设每个终端节点在t分钟内发送一个数据包，则中继路由在60t-X秒内共服务了n个数据包；

③在无线传感器网络中，任意选取一个终端节点，并仅仅使选取的终端节点、中继路由以及协调器之间能够正常的通信；然后在正常通信后进行实验，在t分钟内选取的终端节点只发送一个数据包的情况下，记录协调器在t分钟内接收到数据包的时间，进行多次实验后计算所记录的所有时间的平均值，并将该平均值作为中继路由服务一个数据包所需的时间，记为T，单位为秒；

④令λ表示所采用的排队论模型中的平均到达率，令μ表示所采用的排队论模型中的平均服务率，令ρ表示所采用的排队论模型中的服务强度， $\mathrm{\ρ}=\frac{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\μ}}=\frac{n\×T}{60t-X};$

⑤计算所采用的排队论模型中的服务台没有顾客可以服务的概率、平均顾客数、顾客有效到达率、顾客的平均逗留时间，对应记为P₀、L_S、λ_e、W_S， $L_S=\frac{\mathrm{\ρ}}{1-\mathrm{\ρ}}-\frac{(N+1){\mathrm{\ρ}}^{N+1}}{1-{\mathrm{\ρ}}^{N+1}},$ λ_e＝μ(1-P₀)， $W_S=\frac{L_S}{{\mathrm{\λ}}_e},$ W_S的单位为秒；

⑥在无线传感器网络中，要求每个终端节点采集的数据包在中继路由中的逗留时间要小于中继路由的工作时间，使得W_S≤60t-X；然后转换W_S≤60t-X得到X≤60t-W_S，即预估得到中继路由的最大休眠时间为60t-W_S秒；再设置终端节点初始化时间，将中继路由的最大休眠时间减去终端节点初始化时间得到的差值作为中继路由和终端节点的最佳休眠时间，其中，终端节点初始化时间自行设定。

所述的步骤①中的中继路由的容量的确定过程为：令N表示中继路由的容量，其中，F表示终端节点和中继路由所采用的模块即ZigBee模块的FLASH空间的缓冲区大小，B表示一个终端节点采集的一个数据包的大小，F和B的单位均为字节。

所述的步骤⑥中终端节点初始化时间的取值大于或等于1秒且小于或等于预估得到的中继路由的最大休眠时间。

与现有技术相比，本发明的优点在于：针对单中继路由的情况，引入了排队论模型预估中继路由的最大休眠时间，再设置终端节点初始化时间，将中继路由的最大休眠时间减去终端节点初始化时间得到的差值作为中继路由和终端节点(也即传感器节点)的最佳休眠时间，从而使得中继路由和终端节点采用最佳休眠时间进行休眠，进一步的降低了无线传感网络的能耗；由排队论模型确定中继路由和终端节点的最佳休眠时间来降低无线传感器网络系统的能耗，不但比现有的低功耗技术更加简单、更加稳定，而且能够极大地降低中继路由和终端节点的能耗来延长系统的寿命，具有很好的应用价值。

附图说明

图1为本发明方法的流程框图；

图2为本发明方法采用的ZigBee无线传感器网络的组成结构图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本发明提出的一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其流程框图如图1所示，其包括以下步骤：

①设定无线传感器网络中分布有n个终端节点、一个中继路由及一个协调器，并要求终端节点和中继路由采用ZigBee模块，要求中继路由的容量已知，其中，n≥2，在本实施例中取n＝2；然后根据无线传感器网络的结构、终端节点和中继路由所采用的模块、中继路由的容量，确定排队论模型。

图2给出了本实施例采用的ZigBee无线传感器网络的组成结构图，该ZigBee无线传感器网络分布有两个终端节点、一个中继路由及一个协调器。

在本实施例中，中继路由的服务规则为先到先服务；ZigBee模块可以选用型号为DRF1605的ZigBee模块，ZigBee模块具有256K(即256×1024＝262144字节)的FLASH空间。

在本实施例中，步骤①中的中继路由的容量的确定过程为：令N表示中继路由的容量，其中，F表示终端节点和中继路由所采用的模块即ZigBee模块的FLASH空间的缓冲区大小，B表示一个终端节点采集的一个数据包的大小，F和B的单位均为字节。在本实施例中，用户根据需要采集的数据内容自行确定一个终端节点采集的一个数据包的大小，假设一个终端节点采集的一个数据包的大小为33个字节(B＝33字节)，即中继路由服务的一个数据包的大小为33个字节，而ZigBee模块的FLASH空间的缓冲区大小为256×1024＝262144字节(F＝262144字节)，因此可计算得到中继路由的容量为 $N=\frac{F}{B}=\frac{262144}{33}\≈7943$ 字节。

在本实施例中，根据无线传感器网络的结构、终端节点和中继路由所采用的模块、中继路由的容量，确定的排队论模型为M/M/1/N/∞模型，其中，M表示负指数分布，1表示单服务台，N表示中继路由的容量，∞表示顾客源的顾客数目。M/M/1/N/∞模型为经典的排队论模型，其描述为：排队论符号的标准化为X/Y/Z/A/B/C，其中，X表示顾客相继到达的间隔时间分布，Y表示服务时间的分布，Z表示并列的服务台个数，A表示系统容量限制，B表示顾客源中的顾客数目，C表示服务规则，系统中的服务规则是先到先服务的FCFS情形，因此经典的M/M/1/N/∞模型表明系统中顾客相继到达的间隔时间和服务时间服从负指数分布，服务台数目为1，系统的容量有限制以及顾客源中的顾客数目没有限制。

②在无线传感器网络中，要求中继路由和所有终端节点同步工作，并设置中继路由的工作周期为t分钟，假设中继路由的休眠时间为X秒，则在t分钟内中继路由的工作时间为60t-X秒，并假设每个终端节点在t分钟内发送一个数据包，则中继路由在60t-X秒内共服务了n个数据包，即中继路由在t分钟内服务数据包的总个数为n个。

在本实施例中取t＝1。

③在无线传感器网络中，任意选取一个终端节点，并仅仅使选取的终端节点、中继路由以及协调器之间能够正常的通信；然后在正常通信后进行实验，在t分钟内选取的终端节点只发送一个数据包的情况下，记录协调器在t分钟内接收到数据包的时间，进行多次实验后计算所记录的所有时间的平均值，并将该平均值作为中继路由服务一个数据包所需的时间，记为T，单位为秒，中继路由在t分钟内总的服务时间为n×T秒。

④令λ表示所采用的排队论模型中的平均到达率，它表示在t分钟内到达顾客总数与工作时间之比，令μ表示所采用的排队论模型中的平均服务率，它表示在t分钟内顾客总数与服务时间总和之比，令ρ表示所采用的排队论模型中的服务强度，它表示平均到达率与平均服务率之比，

⑤计算所采用的排队论模型中的服务台没有顾客可以服务的概率(即中继路由没有数据包可以服务的概率)、平均顾客数(即所有终端节点采集的数据包的平均数量)、顾客有效到达率(即所有终端节点采集的数据包的有效到达率)、顾客的平均逗留时间(即所有终端节点采集的数据包在中继路由中的平均逗留时间)，对应记为P₀、L_S、λ_e、W_S， $\begin{array}{cc}{P}_0=\frac{1-\mathrm{\ρ}}{1-{\mathrm{\ρ}}^{N+1}},& L_S=\frac{\mathrm{\ρ}}{1-\mathrm{\ρ}}-\frac{(N+1){\mathrm{\ρ}}^{N+1}}{1-{\mathrm{\ρ}}^{N+1}},\end{array}$ λ_e＝μ(1-P₀)， $W_S=\frac{L_S}{{\mathrm{\λ}}_e},$ W_S的单位为秒。

⑥在无线传感器网络中，要求每个终端节点采集的数据包在中继路由中的逗留时间要小于中继路由的工作时间，使得W_S≤60t-X；然后转换W_S≤60t-X得到X≤60t-W_S，即预估得到中继路由的最大休眠时间为60t-W_S秒；再设置终端节点初始化时间，将中继路由的最大休眠时间减去终端节点初始化时间得到的差值作为中继路由和终端节点的最佳休眠时间，其中，终端节点初始化时间自行设定，终端节点初始化时间的取值大于或等于1秒且小于或等于预估得到的中继路由的最大休眠时间，在本实施例中取终端节点初始化时间为4秒。

本发明方法采用排队论模型预估中继路由的最大休眠时间的依据为：排队论模型的工作流程是顾客先到达服务台，然后服务台为顾客服务，服务结束后顾客离去，而图2给出了Zigbee无线传感器网络的工作流程是每个终端节点采集数据包发送给中继路由，中继路由接收到数据包后转发给协调器，这与排队论模型的工作流程相一致，中继路由相当于服务台，终端节点采集的数据包相当于顾客，中继路由为终端节点采集的数据包服务，终端节点采集的数据包在中继路由的逗留时间可以根据排队论模型得出，而中继路由的工作时间不小于逗留时间即可，因此可以采用排队论模型预估中继路由的工作时间，从而确定一个工作周期内中继路由的最大休眠时间。

为进一步说明本发明方法的可行性和有效性，对本发明方法进行试验。

试验的目的是测试中继路由采用排队论模型估算出的休眠时间进行休眠的可行性和不同休眠时间下中继路由的功耗。无线传感器网络采用树形网络，无线传感器网络分布有一个协调器、一个中继路由以及两个终端节点，协调器与中继路由、中继路由与终端节点之间的距离都约为75米，且节点与节点之间有墙壁等遮挡物。

首先对中继路由采用排队论模型估算出的最大休眠时间进行休眠的可行性进行测试。排队论模型估算出的中继路由的最大休眠时间约为56秒，由于设置了终端节点初始化时间为4秒(终端节点初始化时间包括终端节点中电路初始化的延时时间和终端节点采集数据的延时时间)，因此将中继路由和终端节点的最佳休眠时间都设置为52秒，中断时间设置为1分钟，并对节点依次进行上电。实验结果表明，无线传感器网络同步后协调器在1分钟内接收到第1个终端节点采集的数据包的时间分别在6～7秒之间、协调器在1分钟内接收到第2个终端节点采集的数据包的时间在7～8秒之间，这说明了中继路由只需工作8秒就可以休眠了，同时也证明了中继路由采用排队论模型估算出的最大休眠时间进行休眠的可行性。然后对中继路由的功耗进行测试，根据上面计算出的最大休眠时间，设置中继路由的休眠时间为52秒、40秒、30秒、20秒、10秒、不休眠这六组情况和两个终端节点的休眠时间都为52秒，在同样的条件下，对这六组情况进行9个小时的实验，9个小时后计算出各组情况下中继路由的功耗和终端节点的丢包率。实验结果如表1所列。

表1保持终端节点的休眠时间不变而中继路由的休眠时间不同的情况下，

中继路由的功耗和终端节点的丢包率情况

休眠时长，单位：秒	功耗，单位：伏	丢包率
			0	0.4	0
10	0.37	0.001
			20	0.35	0.005
30	0.32	0.017
			40	0.29	0.04
52	0.23	0.094

从表1所列的数据可知，随着中继路由的休眠时间的增加，9个小时后中继路由的功耗会越来越低，而终端节点的丢包率会有所增加。在一些对丢包率要求不高的监控中，可以使用上述的中继路由休眠的方式。在休眠52秒和1分钟中断的条件下，中继路由工作9个小时后的功耗为0.23伏，锂电池的初始电压为12伏，给中继路由供电的最低电压需6伏，因此中继路由能够连续使用约10天。若在1小时中断的条件下，理论上中继路由能够连续使用约600天。实验结果表明，在保证无线传感器网络稳定性、数据可靠性的前提下，中继路由采用排队论模型计算出的最大休眠时间进行休眠，能够很好的延长无线传感器网络的寿命。

Claims (3)

1.一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其特征在于包括以下步骤：

①设定无线传感器网络中分布有n个终端节点、一个中继路由及一个协调器，并要求终端节点和中继路由采用ZigBee模块，要求中继路由的容量已知，其中，n≥2；然后根据无线传感器网络的结构、终端节点和中继路由所采用的模块、中继路由的容量，确定排队论模型；

②在无线传感器网络中，要求中继路由和所有终端节点同步工作，并设置中继路由的工作周期为t分钟，假设中继路由的休眠时间为X秒，则在t分钟内中继路由的工作时间为60t-X秒，并假设每个终端节点在t分钟内发送一个数据包，则中继路由在60t-X秒内共服务了n个数据包；

③在无线传感器网络中，任意选取一个终端节点，并仅仅使选取的终端节点、中继路由以及协调器之间能够正常的通信；然后在正常通信后进行实验，在t分钟内选取的终端节点只发送一个数据包的情况下，记录协调器在t分钟内接收到数据包的时间，进行多次实验后计算所记录的所有时间的平均值，并将该平均值作为中继路由服务一个数据包所需的时间，记为T，单位为秒；

④令λ表示所采用的排队论模型中的平均到达率，令μ表示所采用的排队论模型中的平均服务率，令ρ表示所采用的排队论模型中的服务强度， $\mathrm{\ρ}=\frac{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\μ}}=\frac{n\×T}{60t-X};$

⑤计算所采用的排队论模型中的服务台没有顾客可以服务的概率、平均顾客数、顾客有效到达率、顾客的平均逗留时间，对应记为P₀、L_S、λ_e、W_S， $L_S=\frac{\mathrm{\ρ}}{1-\mathrm{\ρ}}-\frac{(N+1){\mathrm{\ρ}}^{N+1}}{1-{\mathrm{\ρ}}^{N+1}},$ λ_e＝μ(1-P₀)， $W_S=\frac{L_S}{{\mathrm{\λ}}_e},$ W_S的单位为秒；

⑥在无线传感器网络中，要求每个终端节点采集的数据包在中继路由中的逗留时间要小于中继路由的工作时间，使得W_S≤60t-X；然后转换W_S≤60t-X得到X≤60t-W_S，即预估得到中继路由的最大休眠时间为60t-W_S秒；再设置终端节点初始化时间，将中继路由的最大休眠时间减去终端节点初始化时间得到的差值作为中继路由和终端节点的最佳休眠时间，其中，终端节点初始化时间自行设定。

2.根据权利要求1所述的一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其特征在于所述的步骤①中的中继路由的容量的确定过程为：令N表示中继路由的容量，其中，F表示终端节点和中继路由所采用的模块即ZigBee模块的FLASH空间的缓冲区大小，B表示一个终端节点采集的一个数据包的大小，F和B的单位均为字节。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于排队论的中继路由休眠时间预估方法，其特征在于所述的步骤⑥中终端节点初始化时间的取值大于或等于1秒且小于或等于预估得到的中继路由的最大休眠时间。