CN105722180B - 基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法。采用长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现方法。将时间轴划分为多个等长连续时隙，时隙长度为τ。由t个连续时隙构成一个周期,在每一个时隙周期中构建A和C两种苏醒时隙,A时隙有一个，位于每个周期的第0个时隙位置，C时隙分为IP和BP两部分，BP处于苏醒状态，IP处于空闲状态，且BP的苏醒持续时间只够发送一帧数据。用n个周期构成一个n行t列的矩阵M，在一个矩阵内总共有t/2个C时隙，t/2个C时隙平均分配到n行。A时隙和C时隙的末端都具有发送一帧数据的时隙溢出，各节点按照矩阵M所规定的模式工作，每隔T个时隙重复。本发明解决了现有技术难题，大幅提升邻居发现能效。适应各种不同场景。
Description
一、技术领域
本发明涉及无线传感网技术领域，尤其涉及传感网中的邻居发现，具体是一种基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法。
二、背景技术
无线传感网越来越广泛地得到应用。但是能耗问题一直困扰着无线传感网络技术的发展。因为，无线传感网中的节点是由电池供电的，且由于环境的复杂性，电池不易更换或者充电麻烦，因此节点能量十分有限。由于无线传感网络大多是自组织的，在组网前，节点缺乏周围邻居的信息，因此邻居发现是网络构建的第一步和路由的前提，尤其在移动网络中，由于节点间的邻居关系动态变化，邻居发现更是常规工作。因此邻居发现一直是无线传感器网络研究中的热点问题。但是以下两个因素增加了邻居发现的挑战。一是，由于低能耗的要求，节点一直处于苏醒状态去搜寻周围邻居是不太可行的。因此一般用低占空比技术来降低能量消耗，低占空比技术即节点大部分时间处于休眠状态，而只有少量时间处于苏醒状态。低占空比操作虽然降低了能耗，但是增加了邻居发现的难度。二是，无论是在静态网络还是在移动网络中，邻居发现要求发现延迟越小越好。因此，人们对邻居发现的研究，其核心就是要提高能效，要求能耗和延迟都越小越好。
低占空比模式一般将时间轴划分为多个连续等长时隙，其长度为τ，τ的大小由具体硬件决定，特别取决于无线模块从睡眠状态转换到苏醒状态的转换时间，在数值上等于多个发送或者接收一帧数据的时间δ。根据不同的算法，节点决定在某些时隙苏醒(叫做苏醒时隙)，而在其他时隙休眠(叫做休眠时隙)。由t个τ时隙构成一个周期，t的大小是由一个周期内节点的苏醒时间和给定的占空比共同决定的。一般，节点只在很少的时隙苏醒，所以增大了邻居发现难度。因为只有当节点苏醒时，它才可以发送或接收信号，而只有在两个物理邻居节点都同时苏醒时，且苏醒时隙具有部分重叠时，它们才能实现相互发现。由于各节点间提供额外的同步时钟需要增加硬件成本和能量消耗，所以现有低占空比传感网络中的流行邻居发现方法都是异步的。异步的邻居发现方法分成两类，分别是概率性邻居发现算法和确定性邻居发现算法。概率性邻居发现算法只能以一定的概率(或比例)实现两个物理邻居节点之间的相互发现，它的主要缺点是不能给出两个物理邻居节点间的发现延时的上限。概率性邻居发现主要包括基于生日悖论的Birthday Protocols算法(Michael,J.,andSteven,A.:“Birthday protocols for low energy deployment and flexible neighbordiscovery in ad hoc wireless networks”.ACM Intl.Symp.on Mobile ad hocnetworking&computing(MobiHoc),New York,NY,USA,October 2001)及其衍生算法，和基于素数集合的概率性算法(Liangyin Chen,Yecheng Li,Yanru Chen,Kai Liu,JingyuZhang,Yanhong Cheng,Hongyue You and Qian Luo:“Prime-set-based neighbourdiscovery algorithm for low duty-cycle dynamic WSNs.”ELECTRONICS LETTERS,2015,51(6):534–536)等。确定性邻居发现算法能够保证节点在给定时限内一定能够发现它的所有邻居。它们的主要优点是能够给出两个物理邻居之间的发现延时的上限。因此本发明主要关注确定性邻居发现方法。先前的算法是基于等时隙的，即所有时隙无论是苏醒时隙还是休眠时隙都要求等大小(比如Disco算法：Prabal Dutta and DavidCuller.Practical asynchronous neighbor discoveryand rendezvous for mobilesensing applications.In ACM SenSys,2008.),这一类型的算法在Non-Integer算法(S.Chen,A.Russell,R.Jin,Y.Qin,B.Wang and S.Vasudevan“Asynchronous NeighborDiscovery on Duty-cycled Mobile Devices:Integer and Non-Integer Schedules,”SMobiHoc’15Proceedings of the 16th ACM International Symposium on Mobile AdHoc Networking and Computing,pp.47-56.2015)中统称为Integer策略。2012年发表的Searchlight(M.Bakht and R.Kravets,“SearchLight:asynchronous neighbordiscovery using systematic probing,”ACM SIGMOBILE Mobile Computing andCommunications Review,vol.14,no.4,pp.31-33,2011)中的Striped Searchlight(Searchlight算法分为Nostriped Searchlight和Striped Searchlight两种)采用了苏醒时隙向临近休眠时隙“溢出”一小部分的策略从而获得了比当时最好的U-connect(A.Kandhalu,K.Lakshmanan and R.Rajkumar,“Neighbor discovery in mobile sensornetworks,”Technical report,Carnegie Mellon University.2010)大约50％的能效提升。受到Striped Searchlight的启发，Non-Integer算法提出将任何Integer策略转化为Non-Integer的方法。Non-Integer算法由于可将Nostriped Searchlight算法(NostripedSearchlight算法仍属于Integer策略)转化为Non-Integer策略，从而比以往最好的Striped Searchlight提升性能大约40.5％。
虽然现有方法大幅地提升了邻居发现能效，但是目前所有的方法中，苏醒时隙的大小都是等长的，我们的研究发现利用等长苏醒时隙的策略阻碍了邻居发现效能的进一步提升。之所以使用等长苏醒时隙策略是因为苏醒时隙的长度主要取决于从睡眠状态到苏醒状态的转换时间。但是最近的研究表明，RF模块除了苏醒和休眠两个状态，还包含一个空闲状态。这里的空闲状态与传统的空闲侦听状态不同。在这种空闲状态下，节点既不能发送信息也不能接收信息，但节点需要非常少的能量(约正常的10％)维持CPU的晶体振荡器工作，使节点可以快速切换到工作状态。从空闲状态转换到苏醒状态的时间远小于从休眠状态转换到苏醒状态的时间，并且在空闲状态消耗的能量远小于苏醒状态。结合苏醒，休眠和空闲状态使得在邻居发现中使用不等长的苏醒时隙可能带来更好的收益。除此之外，现有的所有方法都在一次苏醒时隙的重叠中保证双向发现，但是，由于节点无线信号的不规则性，对于部分邻居节点对，不存在双向链接，在这种情况下在一次苏醒时隙重叠中实现双向发现是没有必要的。因此可以考虑在一次苏醒时隙的重叠中只保证单向发现，这样可以将长度较小的苏醒时隙减小到只发送一帧数据的大小。在单向发现之后再实施双向发现，这样双向发现也很容易获得，因为当一个节点收到一帧数据时，它可以在发送节点的下一个苏醒时隙主动苏醒并发送一帧数据。这样的方法能够获得能效的提升。因此采用不等长的苏醒时隙和单向邻居发现的方法能够最大幅提升能量效率。
三、发明内容
本发明的目的在于解决现有异步邻居发现方法发现延迟大，能量消耗高，即能效不够高的问题。针对现有技术均采用等长苏醒时隙和保证在一次苏醒时隙的重叠中保证双向发现方法所遇到的难以继续提升能效的技术瓶颈，首次采用全新的长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现方法，最大幅度地提高邻居发现能效。
本发明的目的是这样达到的：
采用长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现方法，在每一个周期中构建两种苏醒时隙,A时隙和C时隙，C时隙分为IP和BP两部分，只有BP处于苏醒状态，IP处于空闲状态，且BP的苏醒持续时间只够发送一帧数据，其值为δ，A时隙和C时隙的末端都具有时隙溢出，溢出的长度为发送一帧数据的时间δ；
具体做法是：
预先将时间轴划分为多个等长连续时隙，其长度为τ，由t个连续时隙构成一个周期，用时隙的大小作为基本单位，每个周期内时隙从0到t-1编号，用n个周期构成一个n行c列的矩阵M，其大小用T表示，因为c在数值上等于t，则T＝nt；
每个周期内有一个A时隙，位于这个周期内的第0个时隙位置，有一个或者多个C时隙，其余时隙都为休眠时隙；
在一个矩阵内总共设置有t/2个C时隙，将这t/2个C时隙平均分配到n行；C时隙如果不能平均分配，即t/2不能被n整除时，则把余下的C时隙分配到最后一个周期，同时保证把每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙；
每个节点按照矩阵M所规定的模式工作，这种模式每隔T个时隙重复，T个时隙称作超级周期nt；由于A时隙和C时隙的末端都具有一帧数据的时间δ时隙溢出，对于任意两个邻居节点，一个节点的A时隙与另外一个节点的A时隙相对位移保持不变，在一个超级周期内一定能够保证至少一次重叠时间大于等于δ的A-A重叠,或者至少一次重叠时间等于δ的A-BP重叠,A-A重叠是指两个节点在A时隙重叠，A-BP重叠是指一个节点的A时隙与另一个节点BP重叠；
在实施中邻居发现的步骤是：开始，
第一步，在给定占空比的条件下，根据公式计算决定节点工作模式的矩阵M的行数n，以及最坏发现延迟w(n)；
第二步，在一个超级周期nt内将总共t/2个C时隙平均分配到每个周期且保证如果把矩阵M每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙；
第三步，根据w(n)＝(n+1)t和已经求得的n和w(n)，得到周期t的值；
第四步，每个节点都按照矩阵M所规定的苏醒模式工作，只在A时隙和C时隙的BP苏醒，在其他时隙保持休眠；
第五步，判断是否实现了双向发现，是，结束，否，返回第四步。
在给定占空比的条件下计算出一个能量最优化的n使得超级周期T最小的计算方法如下：
1)、设一个超级周期由n个周期组成，首先计算出在一个超级周期内总的苏醒时隙的长度为：n(1+δ)+(t/2)δ：其中，1代表一个基本时隙的长度，A时隙的长度为1+δ，C时隙的苏醒时间为δ；
2)、按照在(n+1)t时隙内保证双向发现的原则，在最后一个周期内增加苏醒时隙为原有的一个A时隙，(t/2)/n个BP和一个主动苏醒的C时隙；所以(n+1)t时隙内的占空比d为：
如果固定d，即把d当作常数，则最坏发现延迟w(n)为：
该函数中，除了n其他都是常量，n≥1且n≤(t/2)，对n求导，得到w(n)取得最小值的n的值nopt时，w(n)取得最小值。
所述预先将时间轴划分为多个等长连续时隙，其长度为τ，τ的大小由具体硬件决定，特别取决于无线模块从睡眠状态转换到苏醒状态的转换时间，在数值上等于多个发送或者接收一帧数据的时间δ。
本发明的积极效果是：
1、在邻居发现算法中首次使用了不等长的苏醒时隙：为了提高能效，C时隙被分成两部分，分别是IP(idle part)和BP(beaconing part)，只有BP处于苏醒状态。IP处于空闲状态。针对单向发现策略，BP的持续时间只够发送一帧数据，以最大幅度地提高邻居发现能效。另外，A时隙和C时隙的末端都具有时隙溢出，溢出的长度为δ，δ为发送一帧数据的时间。通过这种改进，在一个超级周期内，在一个超级周期内一定能够保证至少一次重叠时间大于等于δ的A-A重叠,或者至少一次重叠时间等于δ的A-BP重叠,最大幅度的提升了邻居发现能效。
2、因为移动场景中邻居发现成了常规操作，且对发现延迟要求苛刻，所以本发明特别适应于移动场景的邻居发现，有效解决了现有技术在移动场景中邻居发现能效不高的技术难题，满足了无线传感技术的发展需求。
3、本发明可以根据不同的场景，根据自己的需求灵活选择占空比，计算得到一个周期内有多少个C时隙。另一方面，在占空比固定的情况下可计算得到一个能量最优化的n，使得超级周期的大小T或者双向发现延迟的最坏发现延迟最小。
四、附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明中用n个周期构成一个n行c列的矩阵M，当n＝4，c＝t＝8时的A时隙、C时隙的分布图和C时隙投影到一行时的投影图，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙。
图3是本发明中用n个周期构成一个n行c列的矩阵M，当n＝2，c＝t＝8时的A时隙、C时隙的分布图和C时隙投影到一行时的投影图，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙。
图4是本发明的方法与其他经典邻居发现方法邻居发现比率的累积分布函数对比图。图中：
1代表的是在传感网中，节点以Disco方法进行邻居发现的曲线。
2代表的是在传感网中，节点以Birthday方法进行邻居发现的曲线，
3代表的是在传感网中，节点以SearchLight-Trim方法进行邻居发现的曲线，
4代表本发明的基于不等长苏醒时隙的高效确定性邻居发现方法的曲线。
五、具体实施方式
本发明采用长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现方法，在每一个时隙周期中构建两种苏醒时隙,A时隙和C时隙，C时隙分为IP和BP两部分，只有BP处于苏醒状态，IP处于空闲状态，且BP的苏醒持续时间只够发送一帧数据，其值为δ，A时隙和C时隙的末端都具有时隙溢出，溢出的长度为发送一帧数据的时间δ。
预先将时间轴划分为多个等长连续时隙，其长度为τ，τ的大小由具体硬件决定，特别取决于无线模块从睡眠状态转换到苏醒状态的转换时间，在数值上等于多个发送或者接收一帧数据的时间δ。由t个连续时隙构成一个周期，用时隙的大小作为基本单位，每个周期内时隙从0到t-1编号，用n个周期构成一个n行c列的矩阵M，其大小用T表示，因为c在数值上等于t，则T＝nt。
本发明采用的是在一个超级周期内只能保证一次A-A重叠或者A-BP重叠，在A-BP重叠时，只能够保证单向发现，所以还需要增加额外的一个周期，来保证双向发现。因为当一个节点x接收到一帧数据时，它能够根据这帧数据中携带的发送节点y在本周期内A时隙的起始时间到这帧数据发送时间的相对位移，在发送节点y的下个A时隙x主动苏醒并发送一帧数据给y，这样y也就发现了x。所以在(n+1)t时隙内能够保证双向发现，且在最后一个周期内需要增加的苏醒时隙为原有的一个A时隙，(t/2)/n个C时隙和额外需要一个主动苏醒的C时隙。
为了完整清晰地表述本发明所提出的邻居发现方法的实现步骤，先给出一个特定的应用场景，然后结合我们的邻居发现方法的过程，给出具体的实现步骤，并对我们的方法与以往的邻居发现方法的测试结果进行对比分析。
本实施例是在这样的移动场景中进行低占空比邻居发现：传感网中的节点密度为15，网络中的所有节点的占空比为2％、通信半径为100m、速度为10m/s，在500m×500m的场地中进行邻居发现，具体步骤是：
第一步，设置需求占空比为2％，根据公式通过求导算得使得w(n)取得最小值的n的值nopt以及对应的w(n)的值w(nopt)。nopt的值有可能不是整数，在这种情况下要将nopt四舍五入只保留整数部分。
第二步，因为单向发现延迟是nt，双向邻居发现需要额外的一个周期，所以w(nopt)＝(nopt+1)t。再根据已经求得的nopt和w(nopt)，得到周期t的值。
第三步，在一个超级周期noptt内将总共t/2个C时隙平均分配到每个周期，即每个周期分得的C时隙的个数为如果t/2不能被n整除，则将余数增加到最后一个周期。对于每个C时隙的位置分配要保证如果把矩阵M每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙。下一个周期的C时隙紧跟在上一个周期的C时隙后面。
第四步，每个节点都按照矩阵M所规定的苏醒模式周而复始地工作，只在A时隙和C时隙的BP苏醒。这种模式每隔T＝nt个时隙就会重复执行。具体做法是，把时间划分为等长时隙，每个时隙持续时间是10ms。但是考虑到A时隙和C时隙都要向后面的时隙溢出δ，并且BP的长度也为δ，且δ的持续时间为1ms(假定该时间就是发送一个数据包到对方所需要的时间)，所以节点中的定时器以1ms为计时单位进行记时。定时器每增加1就依据矩阵M判断当前时间节点应当处于A时隙，C时隙还是休眠时隙。如果处于A时隙，节点就在A时隙的开始和结束时间发送一个信标，以便该节点的邻居节点的A时隙能够接收到该信标。如果处于C时隙，节点还要判断它此时处于IP还是BP，如果处于BP时隙，则节点发送一个信标，以便该节点的邻居节点的A时隙能够接收到该信标。
第五步，当某个节点接收到一帧数据，即一个信标时，它根据这帧数据中携带的发送节点在本周期内A时隙的起始时间到这帧数据发送时间的相对位移，知道发送节点当前处于A时隙还是C时隙。如果是A时隙，则能够保证双向发现。如果是C时隙，则接收节点将在发送节点的下一个A时隙到来时主动苏醒，并发送一帧数据，以保证双向发现。
第六步、由于是在动态的传感网场景中，因为邻居关系不断动态变化，所以邻居发现应当一直不断进行，即每个节点都一直按照矩阵M所规定的模式周而复始地工作。但为了测试实验具有可对比性，我们限定当有30％的邻居发现本网络区域中的所有邻居时，测试结束。
图2、图3给出了在用n个周期构成一个n行c列的矩阵M中，当n＝4，c＝t＝8，当n＝2,c＝t＝8时的A时隙、C时隙的分布图和C时隙投影到一行时的投影图。从图中可知，每一个t周期的第0个时隙都是A时隙。t/2个C时隙平均分配到n行。如C时隙不能被整除，则把余下的C时隙分配到最后一个周期。放在最后一个t周期有可能只有1个或者多于2个C时隙。当n＝2,则第一个t周期的1和2时隙为C时隙，而第2个t周期的C时隙则为第3、4个时隙。总之保证全部C时隙正好为t/2个且保证了如果把每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙，如图2、图3中的投影行the projected row上所显示的投影图。
实验的仿真数据参见图4。这幅图是本发明方法与其他三种经典邻居发现方法的邻居发现比率的累积分布图，它代表本实施例场景中不同方法的首次实现相互发现的节点对与网络中总的节点对之间的比例随时间的累积分布曲线。从图4中明显的可以看到本发明方法的发现比率增加得更快，短时间内相互发现的节点数更多，即邻居发现的速度更快。
本发明就是采用长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现策略，将苏醒长度较小的苏醒时隙的长度缩小到只足够发送一帧数据的大小，从而最大幅度地提高邻居发现能效。
本方法降低了能耗、缩短了邻居发现延迟，不仅适用于各种静态环境，在移动场景下更能显示本发明的良好性能。
本发明的用户使用场景举例：
场景一：在无线辐射范围内，无线信号无法覆盖的区域，被称为无线信号盲区或弱区(简称为盲区)。在机场无线传感网络中，盲区是一个普遍现象。更由于飞机、廊桥、特种装备等大型移动物体的遮蔽效应，使得机场盲区动态变化，形成了动态盲区。盲区给机场服务保障作业、机场监管造成了通信障碍，成了机场不得不解决的一个问题。通过在机场部署具有动态特性的多跳移动无线自组网能有效地突破机场动态盲区，即及时建立盲区内外、盲区内节点之间的无线通信连接。邻居发现是搭建移动自组网的关键基础，高效的邻居发现算法是解决民航机场盲区问题的关键。网络能够在移动中快速构建，会消除或者减小通信盲区。因此本发明中的高效邻居发现技术成为解决机场盲区问题的技术关键。
场景二：在社交网络中，由于终端设备在不断移动，使得节点间的邻居关系也在动态变化。因此，这些节点需要不断地进行邻居发现以及时更新网络拓扑结构。故邻居发现是这类网络的常规化工作。在社交网络+场景下，利用本发明，可以在短时间内发现尽可能多的邻居，减少邻居发现延迟。
场景三：野生动物监测作为环境监测的一部分,业已引起了国内外越来越多的关注。在野生动物监测跟踪中，每个动物身上带有一个传感器节点，并以低占空比模式工作以节省能量。节点随动物自由移动而移动，所以节点间的邻居关系动态变化，此时邻居发现就成了常规工作。所以可利用本发明实现高效的邻居发现，进而加快组网进度，提高数据传输效率。
在上述场景中，本发明的方法都取得了好的效果。
Claims (4)
1.一种基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法，其特征在于：采用长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现方法，在每一个周期中构建两种苏醒时隙,A时隙和C时隙，C时隙分为IP和BP两部分，只有BP处于苏醒状态，IP处于空闲状态，且BP的苏醒持续时间只够发送一帧数据，其值为δ，A时隙和C时隙的末端都具有时隙溢出，溢出的长度为发送一帧数据的时间δ；
具体做法是：
预先将时间轴划分为多个等长连续时隙，其长度为τ，由t个连续时隙构成一个周期，用时隙的大小作为基本单位，每个周期内时隙从0到t-1编号，用n个周期构成一个n行c列的矩阵M，其大小用T表示，因为c在数值上等于t，则T＝nt；
每个周期内有一个A时隙，位于这个周期内的第0个时隙位置，有一个或者多个C时隙，其余时隙都为休眠时隙；
在一个矩阵内总共设置有t/2个C时隙，将这t/2个C时隙平均分配到n行；C时隙如果不能平均分配，即t/2不能被n整除时，则把余下的C时隙分配到最后一个周期，同时保证把每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙；
每个节点按照矩阵M所规定的模式工作，这种模式每隔T个时隙重复，T个时隙称作超级周期nt；由于A时隙和C时隙的末端都具有一帧数据的时间δ时隙溢出，对于任意两个邻居节点，一个节点的A时隙与另外一个节点的A时隙相对位移保持不变，在一个超级周期内一定能够保证至少一次重叠时间大于等于δ的A-A重叠,或者至少一次重叠时间等于δ的A-BP重叠,A-A重叠是指两个节点在A时隙重叠，A-BP重叠是指一个节点的A时隙与另一个节点BP重叠；
在实施中邻居发现的步骤是：开始，
第一步，在给定占空比的条件下，根据公式计算决定节点工作模式的矩阵M的行数n，以及最坏发现延迟w(n)；
第二步，在一个超级周期nt内将总共t/2个C时隙平均分配到每个周期且保证如果把矩阵M每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙；
第三步，根据w(n)＝(n+1)t和已经求得的n和w(n)，得到周期t的值；
第四步，每个节点都按照矩阵M所规定的苏醒模式工作，只在A时隙和C时隙的BP苏醒，在其他时隙保持休眠；
第五步，判断是否实现了双向发现，是，结束，否，返回第四步。
2.如权利要求1所述的基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法，其特征在于：传感网中的节点密度为15，网络中的所有节点的占空比为2％、通信半径为100m、速度为10m/s，在500m×500m的场地中进行邻居发现的具体步骤是：
第一步，设置需求占空比为2％，最坏发现延迟为w(n)，
按照通过求导算得使得w(n)取得最小值的n的值nopt以及对应的w(n)的值w(nopt)，若nopt的值不是整数，将nopt四舍五入只保留整数部分；
第二步，因为单向发现延迟是nt，双向邻居发现需要额外的一个周期，所以w(nopt)＝(nopt+1)t，再根据已经求得的nopt和w(nopt)，得到周期t的值；
第三步，在一个超级周期noptt内将总共t/2个C时隙平均分配到每个周期，即每个周期分得的C时隙的个数为如果t/2不能被n整除，则将余数增加到最后一个周期，对于每个C时隙的位置分配，要保证如果把矩阵M每行的C时隙都投影到某行时，这个投影行上从1到t/2的所有时隙都是C时隙；
第四步，每个节点都按照矩阵M所规定的苏醒模式周而复始地工作，只在A时隙和C时隙的BP苏醒，在其他时隙保持休眠，这种模式每隔T＝nt个时隙重复执行；
第五步，当某个节点接收到一帧数据，即一个信标时，节点根据这帧数据中携带的发送节点在本周期内A时隙的起始时间到这帧数据发送时间的相对位移，知道发送节点当前处于A时隙还是C时隙；如果是A时隙，则能够保证双向发现，如果是C时隙，则接收节点将在发送节点的下一个A时隙到来时主动苏醒，并发送一帧数据，以保证双向发现；
第六步、对于移动无线传感网节点，按照上述第四步、第五步过程循环反复进行；对于静态无线传感网，当节点工作时间达到所设定的时间界限后，邻居发现过程终止。
3.如权利要求1所述的基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法，其特征在于：在给定占空比的条件下计算出一个能量最优化的n使得超级周期T最小的计算方法如下：
1)、设一个超级周期由n个周期组成，首先计算出在一个超级周期内总的苏醒时隙的长度为：n(1+δ)+(t/2)δ：其中，1代表一个基本时隙的长度，A时隙的长度为1+δ，在C时隙只有BP在苏醒，其苏醒时间为δ；
2)、按照在(n+1)t时隙内保证双向发现的原则，在最后一个周期内增加苏醒时隙为原有的一个A时隙，(t/2)/n个BP和一个主动苏醒的C时隙；所以(n+1)t时隙内的占空比d为：
如果固定d，即把d当作常数，则最坏发现延迟w(n)为：
上式中，除了n其他都是常量，n≥1且n≤(t/2)，对n求导，得到w(n)取得最小值的n的值nopt时，w(n)取得最小值。
4.如权利要求1所述的基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法，其特征在于：所述预先将时间轴划分为多个等长连续时隙，其长度为τ，τ的大小由具体硬件决定，硬件包括无线模块从睡眠状态转换到苏醒状态的转换时间，在数值上等于多个发送或者接收一帧数据的时间δ。
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| 移动低占空比传感网邻居发现算法;陈良银等;《软件学报》;20140615;全文 |
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