CN106788781B - 适用于水声传感器网络的基于cdma功率控制的mac方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，即将CDMA与无重传的ALOHA协议结合，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算各个传感器节点的最优发射功率，从而控制发射端的发射功率，克服“远近效应”的方法。同时，本发明改进了接收端信号信干噪比的计算方法，以得到更精确的仿真结果。本发明可以允许接收端同时接收多个由不同传感器节点发送的数据包，并通过控制发送功率克服“远近效应”，使得信道资源能够被充分利用，特别是在传感器节点较多、业务量较大的场景下，相对其它协议具有更高的网络吞吐量以及更高的发送成功率。

Description

适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法
技术领域
本发明涉及水声传感器网络领域，具体涉及一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法。
背景技术
海洋蕴藏着极其丰富的油气、矿产和生物资源，同时也是全球运输的主要通道，近一个多世纪以来，各个国家都逐渐加大了对海洋研究的力度。随着人类开发海洋的步伐逐渐加快，水声传感器网络的应用也变得日益广泛，在环境监测、预警系统、分布式战术监视和侦察、辅助导航、海上勘探、海洋数据采样和宝贵的水下矿物勘探等方面发挥着重大作用。但由于水声信道是一个极其复杂的随机时-空-频变信道，因此，在复杂的水声信道中实现通信，要面对信道通带窄、多途干扰强、传播时延长、信号衰减大以及多普勒频移等主要问题。所以，构建一个抗干扰能力强、保密性好、高吞吐量和低时延的水声传感器网络协议很有必要。
CDMA对频率选择性衰落有较强的稳定性、能有效克服多径干扰、允许接收器区分由多个发射器同时传输的信号。所以，对于水声传感器网络，码分多址(CDMA)是最有前途的物理层和多址接入技术。将CDMA与竞争类协议结合，形成一种改进型的MAC方法，可以有效提高网络吞吐量、降低信道时延。例如，在文献《H.X.Tan and W.K.G.Seah,”Distributedcdma-based mac protocol for underwater sensor networks”,LCN,pp.26-36,2007》中所提出的PLAN协议，它是将CDMA与MACA协议结合，在变化的通信负载和节点数量下，实现了良好的吞吐量性能。
又如文献《D.Pompili,T.Melodia,and I.F.Akyildiz,”A CDMA-Based MediumAccess Control for Underwater Acoustic Sensor Networks”to appear,IEEETrans.Wireless Commun》中提出的UW-MAC方法，将CDMA与可重传的ALOHA协议结合，在深水区通信中实现了高网络吞吐量、低时延以及低能量损耗等优良特性。
在无线通信系统中，传输信号的强度随着传输距离变大而成指数衰减，假定不同的发送端具有相同的发送功率，则接收端收到来自距离它较近的用户的信号比来自较远处用户的信号要强。这种情况下，远处用户的信号会被近处用户的信号淹没而不能被接收端正确解调，这种现象称为“远近效应”。在水声传感器网络，随着传感器节点数量的增加，CDMA伴随的“远近效应”会严重降低通信质量。为了克服这种“远近效应”，有必要对传感器节点发送功率水平进行控制。
综上所述，对于水声传感器网络，有必要考虑一种基于CDMA的分布式功率控制的MAC方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，用于水底存在多个待发送数据包的传感器节点和一个汇聚节点构成星形汇聚网络拓扑结构，所述MAC方法包括：
S1、传感器节点随机访问信道；
S2、在信道空闲时所述汇聚节点测量出背景噪声，然后根据水底全部传感器节点的个数以及初始发射功率，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算出传感器节点的最优接收功率；
S3、所述汇聚节点根据各个传感器节点距离所述汇聚节点的距离，通过Urick路径损耗公式计算各传感器节点的最优发送功率；
S4、所述汇聚节点将各个传感器节点最优发送功率的信息以广播的形式告知各个传感器节点，各个传感器节点设置最优发送功率，在发送数据包前未能收到最优发送功率信号的传感器节点以原有初始功率发送数据包。
进一步地，所述步骤S2中在信道空闲时所述汇聚节点测量出背景噪声具体为：
仿真时假设信道引入均值为0，方差为σ2的高斯白噪声，然后根据水底全部传感器节点的个数以及初始发送功率，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算出传感器节点的最优接收功率，计算公式如下：
Figure GDA0002361988460000031
其中，Pi(m)表示传感器节点i经过m步迭代后所得的功率值，Star是目标信干噪比，Si(m)是经过m步迭代后实际的信干噪比。
进一步地，所述步骤S2中迭代方法的实现流程如下：
S21、传感器节点的初始发射功率矢量
Figure GDA0002361988460000032
其中Pi∈[Pmin,Pmax]是传感器节点i可以选择的功率空间，这里Pmin、Pmax分别取5w、10w，传感器节点i在最小最大可选功率之间随机选取一个作为初始发射功率；
S22、利用Urick路径损耗公式计算各个传感器节点的初始接收功率，即迭代功率的初始值
Figure GDA0002361988460000041
记初始迭代功率矢量为
Figure GDA0002361988460000042
S23、利用迭代公式，计算进一步迭代后各个传感器节点所得到的功率；
S24、如果对所有的i，Pi(m+1)＝Pi(m)，则迭代结束，否则重复步骤S23。
因为该算法的收敛性与系统内的传感器节点总数量、目标信干噪比以及系统的扩频增益大小等因素都有关，故，在利用该算法时需尤其注意其收敛性。
进一步地，所述Urick路径损耗公式为：
TL(d,f)＝χ·log(d)+α(f)·d+A
α(f)＝5f1.4×10-5
其中，TL(d,f)表示传播损失，d是发送节点距离接收端的距离，f是带宽中心频率，χ是几何传播系数，随水深变化，α(f)是介质吸收系数，A表示传输异常。
进一步地，所述传感器节点的最优发送功率为：
Pi s＝TL(di,f)·Pi r
其中，Pi r是计算出的传感器节点i的最优接收功率，TL(di,f)是传感器节点i的宽带传播损失。
进一步地，所述步骤S2中仿真时汇聚节点通过将接收信号的信干噪比与目标信干噪比比较来判断是否数据包能够被成功接收，所述接收信号的信干噪比的计算公式如下：
Figure GDA0002361988460000051
Figure GDA0002361988460000052
Paim表示目标信号的接收功率，σ2是噪声方差，G为扩频增益，I为总干扰功率，即所有干扰信号的干扰功率求和，Pj为某一干扰信号的功率，Loverlap为该干扰信号与目标信号的重叠部分所占时隙数，Lj为该干扰信号所占时隙数，若接收信号的信干噪比大于目标信干噪比，则数据包被成功接收，反之，则接收失败。
进一步地，所述步骤S4中每个传感器节点发送数据包前均用基于发送器的直接序列扩频方式扩频，且都采用无重传的ALOHA协议发送数据包。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
1、本发明可以允许接收端同时接收多个由不同传感器节点发送的数据包，并通过控制发送功率克服“远近效应”，使得信道资源能够被充分利用。
2、本发明在传感器节点较多的场景下，相对其它协议具有更高的网络吞吐量以及更高的发送成功率。
附图说明
图1为本发明公开的一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法的星形网络拓扑图；
图2为本发明公开的一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法的仿真步骤流程图；
图3为本发明公开的一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法的接收端干扰信号示意图；
图4为本发明公开的一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法在不同节点数量下与其它协议的吞吐量仿真结果比较。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本发明提供一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，步骤如下：
S1、传感器节点随机访问信道；
本发明采用的是星形汇聚网络拓扑结构，即水底存在多个待发送数据包的传感器节点和一个汇聚节点，如图1所示，汇聚节点位于网络分布区域中心，网络中的传感器节点随机分布在汇聚节点周围，传感器节点数据包的产生满足泊松分布；
S2、在信道空闲时汇聚节点测量出背景噪声，然后根据水底全部传感器节点个数以及它们的初始发送功率，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算出传感器节点的最优接收功率；
具体应用中，在实际通信过程中汇聚节点在信道空闲时测出背景噪声，这里仿真假设信道引入均值为0，方差为σ2的高斯白噪声，然后根据水底全部传感器节点个数以及它们的初始发送功率，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算出传感器节点的最优接收功率，计算公式如下：
Figure GDA0002361988460000071
Pi(m)表示发送节点i经过m步迭代后所得的功率值，Star是目标信干噪比，Si(m)是经过m步迭代后实际的信干噪比，传感器节点的初始发送功率矢量
Figure GDA0002361988460000072
其中Pi∈[Pmin,Pmax]是传感器节点i可以选择的功率空间，这里Pmin、Pmax分别取5w、10w，传感器节点i在最小最大可选功率之间随机选取一个作为初始发送功率，利用Urick路径损耗公式计算各个传感器节点的初始接收功率，即迭代功率的初始值
Figure GDA0002361988460000073
记初始迭代功率矢量
Figure GDA0002361988460000074
利用迭代公式，计算进一步迭代后各个传感器节点所得到的功率，如果对所有的i，Pi(m+1)＝Pi(m)，则迭代结束。
仿真时汇聚节点通过将接收信号的信干噪比与目标信干噪比比较来判断是否数据包能够被成功接收，这里接收信号的信干噪比计算方法有所改进，计算公式如下：
Figure GDA0002361988460000075
Figure GDA0002361988460000076
Paim表示目标信号的接收功率，σ2是噪声方差，G为扩频增益，I为总干扰功率，其中总干扰功率的计算如图3所示，Pj为某一干扰信号的功率，Loverlap为该干扰信号与目标信号的重叠部分所占时隙数，Lj为该干扰信号所占时隙数，总干扰功率是所有干扰信号的干扰功率求和，干扰信号的干扰功率只计算信号重叠部分功率，以使信干噪比的计算结果更准确，若接收信号的信干噪比大于目标信干噪比，则数据包被成功接收，反之，则接收失败。
S3、计算出各个传感器节点的最优接收功率后，汇聚节点根据各个传感器节点距离汇聚节点的距离，通过Urick路径损耗公式计算各传感器节点的最优发送功率；
其中，Urick路径损耗的计算公式如下：
TL(d,f)＝χ·log(d)+α(f)·d+A；
其中，TL(d,f)表示传播损失，d是发送节点距离接收端的距离，f是带宽中心频率，χ是几何传播系数，随水深变化，本实施例中在深水区为20，α(f)＝5f1.4×10-5是介质吸收系数，A表示传输异常，在本实施例中取0，传感器节点i的最优发送功率Pi s＝TL(di,f)·Pi r，di是节点i距离汇聚节点的距离，Pi r是步骤S2中计算出的传感器节点i的最优接收功率；
S4、计算出各个传感器节点的最优发送功率后，汇聚节点将各个传感器节点最优发送功率的信息以广播的形式告知各个传感器节点，传感器节点设置最优发送功率，在发送数据包前未能收到最优发送功率信号的传感器节点以原有初始功率发送数据包；
具体应用中，每个传感器节点发送数据包前均用基于发送器的直接序列扩频方式扩频，且都采用无重传的ALOHA协议发送数据包，即传感器节点缓存区有数据包就即刻发送，且成功接收与否接收端都无需回复和重传。
综上所述，本发明将CDMA与无重传的ALOHA协议结合，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算各个传感器节点的最优发射功率，从而控制发射端的发射功率，克服“远近效应”的方法。同时，本发明改进了接收端信号信干噪比的计算方法，以得到更精确的仿真结果。本发明可以允许接收端同时接收多个由不同传感器节点发送的数据包，并通过控制发送功率克服“远近效应”，使得信道资源能够被充分利用，特别是在传感器节点较多、业务量较大的场景下，相对其它协议具有更高的网络吞吐量以及更高的发送成功率。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，用于水底存在多个待发送数据包的传感器节点和一个汇聚节点构成星形汇聚网络拓扑结构，其特征在于，所述MAC方法包括：
S1、传感器节点随机访问信道；
S2、在信道空闲时所述汇聚节点测量出背景噪声，然后根据水底全部传感器节点的个数以及初始发射功率，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算出传感器节点的最优接收功率；
其中，在信道空闲时所述汇聚节点测量出背景噪声具体为：
仿真时假设信道引入均值为0，方差为σ2的高斯白噪声，然后根据水底全部传感器节点的个数以及初始发送功率，利用分布式基于信干噪比平衡的功率控制算法，并采用迭代方法计算出传感器节点的最优接收功率，计算公式如下：
Figure FDA0002361988450000011
其中，Pi(m)表示传感器节点i经过m步迭代后所得的功率值，Star是目标信干噪比，Si(m)是经过m步迭代后实际的信干噪比；
所述步骤S2中迭代方法的实现流程如下：
S21、传感器节点的初始发射功率矢量
Figure FDA0002361988450000012
其中Pi∈[Pmin,Pmax]是传感器节点i可以选择的功率空间，传感器节点i在最小最大可选功率之间随机选取一个作为初始发射功率；
S22、利用Urick路径损耗公式计算各个传感器节点的初始接收功率，即迭代功率的初始值
Figure FDA0002361988450000021
记初始迭代功率矢量为
Figure FDA0002361988450000022
S23、利用迭代公式，计算进一步迭代后各个传感器节点所得到的功率；
S24、如果对所有的i，Pi(m+1)＝Pi(m)，则迭代结束，否则重复步骤S23；
S3、所述汇聚节点根据各个传感器节点距离所述汇聚节点的距离，通过Urick路径损耗公式计算各传感器节点的最优发送功率；
其中，所述Urick路径损耗公式为：
TL(d,f)＝χ·log(d)+α(f)·d+A
α(f)＝5f1.4×10-5
其中，TL(d,f)表示传播损失，d是发送节点距离接收端的距离，f是带宽中心频率，χ是几何传播系数，随水深变化，α(f)是介质吸收系数，A表示传输异常；
所述传感器节点的最优发送功率为：
Pi s＝TL(di,f)·Pi r
其中，Pi r是计算出的传感器节点i的最优接收功率，TL(di,f)是传感器节点i的宽带传播损失；
S4、所述汇聚节点将各个传感器节点最优发送功率的信息以广播的形式告知各个传感器节点，各个传感器节点设置最优发送功率，在发送数据包前未能收到最优发送功率信号的传感器节点以原有初始功率发送数据包。
2.根据权利要求1所述的适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，其特征在于，
所述步骤S2中仿真时汇聚节点通过将接收信号的信干噪比与目标信干噪比比较来判断是否数据包能够被成功接收，所述接收信号的信干噪比的计算公式如下：
Figure FDA0002361988450000031
Figure FDA0002361988450000032
其中，Paim表示目标信号的接收功率，σ2是噪声方差，G为扩频增益，I为总干扰功率，即所有干扰信号的干扰功率求和，Pj为某一干扰信号的功率，Loverlap为该干扰信号与目标信号的重叠部分所占时隙数，Lj为该干扰信号所占时隙数，若接收信号的信干噪比大于目标信干噪比，则数据包被成功接收，反之，则接收失败。
3.根据权利要求1所述的适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，其特征在于，
所述步骤S4中每个传感器节点发送数据包前均用基于发送器的直接序列扩频方式扩频，且都采用无重传的ALOHA协议发送数据包。
4.根据权利要求1所述的适用于水声传感器网络的基于CDMA功率控制的MAC方法，其特征在于，
所述Pmin取值5w，所述Pmax取值10w。
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