CN109842888A - 水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，包括：初始化步骤水下传感网节点接收初始数据包，以获得邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值方差并建立包括邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和方差的向量表；主动发包步骤，进入主动发包状态的节点根据其邻居信道质量评估值，确认下一跳的转发节点，将该转发节点的标识加入数据包，并广播该评估数据包；被动接收步骤，处于被动接收状态的节点接收到该数据包后，更新向量表，并通过比对标识，判断自身是否为该转发节点。本发明通过计算与邻居节点的信噪比协方差等统计参数，将算法扩展为多跳信道质量评估算法，便于从找到信道质量最优的全局路由。

Description

水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法及系统

技术领域

本发明属于信息技术领域，具体涉及一种水下传感网的水下声通信的信道质量评估和预测方法及系统。

背景技术

地球超过70％的面积被海洋覆盖，人类从未停止过探索海洋的脚步。自 20世纪中期，长期连续的海洋数据采集技术被各国广泛重视，它可为海洋科学提供基础数据，预报海洋自然灾害，也可为近海防御等军事需求提供保障，预警海上军事威胁。然而，传统的科考船等单传感设备在值守周期和采集规模上已经无法满足需求，随着世界各国对海洋权益的日益重视、发展海洋经济热潮的兴起和陆地无线传感器网络(Terrestrial WirelessSensor Networks，TWSNs) 技术的成熟发展，水下传感网(Underwater Sensor Networks，UWSNs)的研究为长期、大范围、连续的海洋数据采集带来了变革。近十年间，水下传感网得到了世界各国政府部门、工业界、学术界和科研机构的极大关注。水下传感网指将能耗低、具有短距通信能力的水下传感器节点部署到指定海域中，利用节点的自组织能力建立起的多跳数据传输网络。早期的水下传感网主要有美国海军在1950年左右部署的SOSUS水下监听系统；1993年，以美国麻省理工大学为代表的研究机构展开了民用级别的水下传感器网络研究，代表性的系统原形包括海洋信息自动采样网络(AOSN)；2000年，美国海军面向水下声呐感知和数据收集开展了Seaweb项目。2010年来，美国海军对通过水下传感网，水下无人潜器等手段探测海洋非常重视，并预测水下传感设备采集的数据将呈现指数级别增长。

UWSN采用声波作为信号载体.声波在水中的传播特性受环境干扰明显，水生生物，水温，盐度，深度等均会对声波通信质量产生时变影响。对声波信道质量进行评估和预测，是水下传感网MAC层，路由层等上层协议高效运行的基础技术之一。

为实现水声信道质量的评估和预测，可采用节点间历史点对点数据包传输成功率结合指数平均滑动等方法，主要以信噪比作为信道质量优劣的主要参考值。然而，类似的线性统计方法并不能很好的对信道质量进行评估，只能作为粗略的启发值，作为上层协议的参考。基于全量历史数据的统计可以完整刻画信道质量的变化和统计规律，但记录全量数据的存储空间和基于全量数据的计算时间，都是水下传感网节点无法难以接收的。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种水下传感网的水下声通信的信道质量评估和预测方法，包括：

初始化步骤，水下传感网中的任一节点A进入初始化状态，广播包含自身标识和剩余能耗的握手数据包；当该节点A的至少一个可通信的节点B接收到该握手数据包后，广播包含该节点B自身标识和剩余能耗的初始数据包，该节点A接收该初始数据包并获得该节点B的标识和剩余能耗，解析获得该节点B所发送该初始数据包的信噪比均值和信噪比方差，并建立包括所有该节点B的向量表，该向量表包括所有该节点B的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，该节点A进入被动接收状态；反之则该节点A持续广播该握手数据包；

主动发包步骤，当该节点A进入主动发包状态后广播握手报文，至少一个可通信的该节点B接收到该握手报文并回复确认报文，该节点A接收到该确认报文后，通过该节点A的向量表获得该些节点B的信道质量评估值，以该信道质量评估值中最大值对应的该节点B为下一跳的转发节点，将该转发节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和信噪比方差加入评估数据包，广播该评估数据包后，该节点A进入被动接收状态；

被动接收步骤，处于被动接收状态的节点C接收到该评估数据包后，获得该转发节点的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，更新该向量表中对应标识的信噪比均值、信噪比方差及剩余能耗；该节点C比较自身标识与该转发节点标识是否相同，如相同则该节点C进入主动发包状态，反之则丢弃该评估数据包。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测方法，采用递推方法获得该节点B的信噪比均值和信噪比方差，具体包括：

当该节点A进行广播初始化步骤时，k＝1，则M₁＝x₁，S₁＝0，V₁＝0；

当该节点A进行主动发包步骤时，k≥2，则 S_k＝S_k-1+(x_k-M_k)(x_k-M_k-1)，

其中，M为该节点B的信噪比均值，S为该节点B的所有信噪比与信噪比均值之差的平方和，V为该节点B的信噪比方差，x为该节点B的信噪比， k为该节点A的向量表中该节点B的更新次数，k为正整数。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测方法，其中所述主动发包步骤通过公式获得该节点的信道质量评估值，其中P为信道质量评估值， M为信噪比均值，V为方差，E为剩余能耗

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测方法，其中当处于下列情况之一时该节点A进入该初始化状态：该节点A首次部署后第一次启动；或者该节点A完成复位操作后第一次启动。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测方法，由外部事件触发使该节点A进入主动发包状态，该外部事件包括水下磁场信息变化、上传海洋数据。

本发明还涉及一种水声信道质量动态评估和预测系统，包括：

初始化模块，用于水下传感网中的任一节点A初始化其向量表；即当该节点A进入初始化状态后，广播包含自身标识和剩余能耗的握手数据包；当该节点A的至少一个可通信的节点B接收到该握手数据包后，广播包含该节点B自身标识和剩余能耗的初始数据包，该节点A接收该初始数据包并获得该节点B的标识和剩余能耗，解析获得该节点B所发送该初始数据包的信噪比均值和信噪比方差，建立该向量表，该向量表包括所有该节点B的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，该节点A进入被动接收状态；反之则该节点A持续广播该握手数据包；

主动发包模块，用于该节点A进入主动发包状态后，评估获得下一跳的转发节点；即该节点A进入主动发包状态后广播握手报文，至少一个可通信的该节点B接收到该握手报文并回复确认报文，该节点A接收到该确认报文后，通过该节点A的向量表获得该些节点B的信道质量评估值，以该信道质量评估值中最大值对应的该节点B为下一跳的转发节点，将该转发节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和信噪比方差加入评估数据包，广播该评估数据包后，该节点A进入被动接收状态；

被动接收模块，用于处于被动接收状态的节点C接收到该评估数据包后，获得该转发节点的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，更新该向量表中对应标识的信噪比均值、信噪比方差及剩余能耗；该节点C比较自身标识与该转发节点标识是否相同，如相同则该节点C进入主动发包状态，反之则丢弃该评估数据包。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测系统，其中还包括信噪比均值和方差获取模块，用于获取信噪比均值和方差，具体包括：

当该节点A处于广播初始化状态时，k＝1，则M₁＝x₁，S₁＝0，V₁＝0；

当该节点A处于主动发包状态时，k≥2，则 S_k＝S_k-1+(x_k-M_k)(x_k-M_k-1)，

其中，M为该节点B的信噪比均值，S为该节点B的所有信噪比与信噪比均值之差的平方和，V为该节点B的信噪比方差，x为该节点B的信噪比， k为该节点A的向量表中该节点B的更新次数，k为正整数。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测系统，其中所述主动发包模块还包括信道质量评估模块，用于获得信道质量评估值，具体包括：

通过公式获得该节点B的信道质量评估值，其中P为信道质量评估值，M为该节点B的信噪比均值，V为该节点B的信噪比方差，E为该节点B的剩余能耗。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测系统，当处于下列情况之一时该节点A调用一次该初始化模块：该节点A首次部署后第一次启动；或者该节点A完成复位操作后第一次启动。

本发明所述的水声信道质量动态评估和预测方法，当由外部事件触发该节点A进入主动发包状态时，该节点A调用该主动发包模块，该外部事件包括水下磁场信息变化、上传海洋数据。

本发明提出的动态的水下声通信的信道质量评估和预测方法，对全量历史信噪比统计规律的计算，不需要存储历史数据，即可计算信道信噪比的均值和方差，能够扩展到多跳的信道质量计算，通过计算与邻居节点的信噪比协方差等统计参数，将算法扩展为多跳信道质量评估算法，便于从找到信道质量最优的全局路由。

附图说明

图1是水下传感网节点组网通信网络拓扑示意图

图2是本发明节点状态转换图

图3A是本发明具体实施方式的初始化步骤流程图

图3B是本发明具体实施方式的主动发包步骤流程图

图3C是本发明具体实施方式的被动接收步骤流程图

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明提出的水下传感网的水下声通信的信道质量评估和预测方法及系统进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方法仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提出的一种动态的水下信道质评估和预测方法，基于节点间通信的最新一次信噪比(SNR值)，采用递推的方式对信道质量进行准确的历史统计规律计算，并基于全量历史统计规律的均值和方差，结合节点剩余能耗等，综合预测节点信道质量。

在水下无线传感网中，物理层信道质量对节点间数据传输的可靠性有直接影响，进而间接影响上层数据传输协议的性能。信噪比SNR(Signal to Nosie Ratio)是OFDM水声通信信道质量的主要参考值。例如在如图1所示的网络拓扑环境下，通过长期主动通信和被动接收，节点1会记录接收到节点2和节点3数据包的SNR值，通过计算不同节点的SNR统计规律，节点1可以判断与其邻居节点(节点2，节点3)通信信道的信道质量。节点2主动发送数据包给节点3，节点1被动接收到了此数据包，节点1和节点3都会对数据包中的SNR值进行解析，并计算节点2的SNR统计规律，用于后期的信道质量评估和预测；节点4为节点2的下一跳转发节点，形成节点1→节点2→节点4……的最佳通信路径。

SNR统计规律主要包括全部历史数据的SNR均值和方差。在长期部署的水下传感网络中，记录全量历史SNR数据会消耗大量的存储空间，每次计算均值方差的计算量也是水下通信节点的计算硬件无法承受的，因此，本发明首先提出基于递推的快速加权SNR均值方差计算方法，使得在每次接收到新的 SNR值后，通过简单的计算即可递推得到最新的均值和方差，且可设定响应的权值，来设定最新一次SNR值对全局均值和方差的影响。下面将详细说明不加权情况下，每次更新SNR均和方差的方法，具体方法如下所示：

用M表示当前最新均值，用S表示当前所有历史值与均值差的平方和，初始化M等于第一次接收到的SNR值，S为0。所有节点在网络初始化阶段，可以获取到邻居节点首次通信的SNR值，即可简历邻居节点的SNR均值和方差向量表。

当k＝1时，即与邻居节点第一次通信时：

M₁＝x₁，S₁＝0，V₁＝0；

当k≥2时，即与邻居节点进行多次通信时：

S_k＝S_k-1+(x_k-M_k)(x_k-M_k-1) (2)

其中，V为方差。这样，每次接收到邻居节点的SNR值时，只需要常数次四则运算就可以计算得到最新的均值和方差。因此，接收n个SNR值，计算均值方差的复杂度是O(n)，空间复杂度为O(1)，而通过传统计算时序到达数据的方差的方法，需要在每次接收新数据重新计算所有数据与均值的平方和，时间复杂度(即程序运行时间与输入数据规模n的函数关系)为O(n^2)，空间复杂度O(n)，这种快速计算方法不仅可以根据实际情况调整最新一次SNR 值对全局均值的影响，也能快速获取最新的均值和方差，用以评价信道质量的优劣。并且，可以扩展到多跳信道质量评估的场景。

下面对上述算法的正确性进行证明。

设第k次计算SNR均值结果为M_k，第k-1次计算均值结果为M_k-1，则有以下结论：

由以上两式可得：

kM_k-(k-1)M_k-1＝x_n

整理后得：

在不考虑加权的情况下，均值递推公式证明完毕。下面进行方差递推公式的证明

至此，方差递推公式证明完毕。

综上，基于递推公式的快速SNR加权均值和方差计算方法的正确性证明完毕。

在无线自组织水下传感网中，节点之间的组网通信是完全自适应的情况下实现的。为平衡网络生命周期和网络通信性能，需要在保证通信质量的同时，考虑通信能耗和全网生命周期，即要在选择最优信道质量的同时，考虑最优信道节点所在路径的节点能耗，防止某一关键路径上的节点过早失效，过早造成路由空洞等问题。下面，将基于SNR的均值，方差等统计规律，结合节点的剩余能耗，对全局信道质量进行评估和预测，具体方法如下：

其中，P为信道质量评估值，考虑全局均值M和方差V的商，该值可有效将信道质量最优、最稳定的节点选择出来，同时为确保该节点不会过早因耗尽能量而失效，还需要同时考虑剩余能耗，E_L为节点剩余能耗，以毫瓦时 (mWh)为单位。下一次通信的SNR值x_n+1预测，为以均值M为中心，加减一倍标准差的数值区间。

在正常通信的情况下，P值可作为选择下一跳节点的重要依据，在特殊情况下，需要节点以较高的可靠性进行传输时，需要选择预测SNR下限最大的节点进行通信。在对数据传输可靠性要求非常高的情况下，例如传输重要的预警信息等场景，无需考虑能耗，需要直接选择信道质量最优的路径进行传输，这是，主要通过公式(5)，信道质量评估最优的节点作为下一跳转发节点；当传输可靠性要求不高，而网络生命周期要求较高的场景，如长期连续水下数据采集的场景，则可通过公式(4)进行信道质量的评估。

在水下传感网组网通信中，本发明提出的水下信道质量评估和预测方法，主要通过获取物理层SNR值进行计算，计算过程可在介质访问层(MAC Layer)，也可以在路由层(Routing Layer)实现。具体实现分为三个阶段，广播初始化阶段，被动接收阶段和主动发包阶段。在网络初始化时，所有节点同时执行广播初始化阶段。在网络进入正常工作时，当节点不需要主动发包时，则会进入被动接收阶段，如果需要主动发包时，则会进入主动发包阶段，数据包发送完毕后，则会进入被动接收阶段，状态转换图如图2所示。

如图3A至3C所示，本发明具体实施方式的主要流程如下：

1、广播初始化阶段，参照图3A：

步骤101，节点A广播握手报文；

步骤102，节点B收到握手报文后，广播包括自身标识、剩余能量的初始数据包；

步骤103，如节点A收到该初始数据包，开始建立向量表；如未收到该初始数据包，转入步骤101；

步骤104，节点A将接收到的初始数据包中节点B的标识、初始能耗，和接收端的SNR值，进行第一次均值、方差计算，计算公式如下：

M(B)₁＝x₁，S(B)₁＝0，V(B)₁＝0

其中，M(B)为节点B的SNR均值，S(B)为节点B所有信噪比值与信噪比均值之差的平方和，V(B)为节点B的SNR方差，节点A的所有可通信节点信噪比的均值、方差和剩余能耗向量表如表1所示，

表1：

步骤105：第一节点进入被动接收状态。

2、主动发包阶段，参照图3B：

步骤201，节点A广播握手报文；

步骤202，节点B_i收到握手报文后，广播回复报文；

步骤203，节点A收到回复报文后，根据向量表，计算节点B_i的信道质量评估值，并选取节点B_i中信道质量评估值中的最大值对应的节点B_j为下一跳转发节点；信道质量评估值的计算公式为：

步骤204，将节点B_I对应标识、剩余能耗和SNR均值、方差写入评估数据包，节点A广播该评估数据包；

步骤205，节点A进入被动接受状态。

3、被动接收阶段，参照图3C：

步骤301，节点C接收节点A发送的评估数据包；

步骤302，节点C根据评估数据包更新向量表；节点B_I的SNR均值更新公式为节点B_I的SNR方差更新公式为其中S(B_I)_k＝S(B_I)_k-1+(x_k-M(B_I)_k)(x_k-M(B_I)_k-1)，k为更新次数；

步骤303，将节点C与节点B_I的标识进行比较；

步骤304，如相等，则节点C为转发节点，进入主动发包状态；

步骤305，如不相等，则节点C丢弃评估数据包。

综上所述，本发明提出一种动态的水下信道质评估和预测方法，是基于节点间通信的最新一次信噪比(SNR值)，采用递推的方式对信道质量进行准确的历史统计规律计算，并基于全量历史统计规律的均值和方差，结合节点剩余能耗等，综合预测节点信道质量。具体优点如下：

1.对全量历史SNR统计规律的计算，不需要存储历史数据，即可计算信道SNR的均值和方差

2.对全量SNR统计规律的计算复杂度为O(n)，实现快速计算，每次不需要大量计算平方，开方计算

3.该方法能够扩展到多跳的信道质量计算，通过计算与邻居节点的SNR 协方差等统计参数，将算法扩展为多跳信道质量评估算法，便于从找到信道质量最优的全局路由。

Claims (10)

1.一种水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，其特征在于，包括：

初始化步骤，水下传感网中的任一节点A进入初始化状态，广播包含自身标识和剩余能耗的握手数据包；当该节点A的至少一个可通信的节点B接收到该握手数据包后，广播包含该节点B自身标识和剩余能耗的初始数据包，该节点A接收该初始数据包并获得该节点B的标识和剩余能耗，解析获得该节点B所发送该初始数据包的信噪比均值和信噪比方差，并建立包括所有该节点B的向量表，该向量表包括所有该节点B的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，该节点A进入被动接收状态；反之则该节点A持续广播该握手数据包；

主动发包步骤，当该节点A进入主动发包状态后广播握手报文，至少一个可通信的该节点B接收到该握手报文并回复确认报文，该节点A接收到该确认报文后，通过该节点A的向量表获得该些节点B的信道质量评估值，以该信道质量评估值中最大值对应的该节点B为下一跳的转发节点，将该转发节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和信噪比方差加入评估数据包，广播该评估数据包后，该节点A进入被动接收状态；

被动接收步骤，处于被动接收状态的节点C接收到该评估数据包后，获得该转发节点的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，更新该向量表中对应标识的信噪比均值、信噪比方差及剩余能耗；该节点C比较自身标识与该转发节点标识是否相同，如相同则该节点C进入主动发包状态，反之则丢弃该评估数据包。

2.如权利要求1所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，其特征在于，采用递推方法获得该节点B的信噪比均值和信噪比方差，具体包括：

当该节点A处于广播初始化状态时，k＝1，则M₁＝x₁，S₁＝0，V₁＝0；

当该节点A处于主动发包状态时，k≥2，则S_k＝S_k-1+(x_k-M_k)(x_k-M_k-1)，

其中，M为该节点B的信噪比均值，S为该节点B的所有信噪比与信噪比均值之差的平方和，V为该节点B的信噪比方差，x为该节点B的信噪比，k为该节点A的向量表中该节点B的更新次数，k为正整数。

3.如权利要求1所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，其特征在于，所述主动发包步骤还包括：

通过公式获得信道质量评估值，其中P为信道质量评估值，M为信噪比均值，V为信噪比方差，E为剩余能耗。

4.如权利要求1所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，其特征在于，当处于下列情况之一时该节点A进入该初始化状态：该节点A首次部署后第一次启动；或者该节点A完成复位操作后第一次启动。

5.如权利要求1所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，其特征在于，由外部事件触发使该节点A进入主动发包状态，该外部事件包括水下磁场信息变化、上传海洋数据。

6.一种水下传感网的水声信道质量动态评估和预测系统，其特征在于，包括：

初始化模块，用于水下传感网中的任一节点A初始化其向量表；即当该节点A进入初始化状态后，广播包含自身标识和剩余能耗的握手数据包；当该节点A的至少一个可通信的节点B接收到该握手数据包后，广播包含该节点B自身标识和剩余能耗的初始数据包，该节点A接收该初始数据包并获得该节点B的标识和剩余能耗，解析获得该节点B所发送该初始数据包的信噪比均值和信噪比方差，建立该向量表，该向量表包括所有该节点B的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，该节点A进入被动接收状态；反之则该节点A持续广播该握手数据包；

主动发包模块，用于该节点A进入主动发包状态后，评估获得下一跳的转发节点；即该节点A进入主动发包状态后广播握手报文，至少一个可通信的该节点B接收到该握手报文并回复确认报文，该节点A接收到该确认报文后，通过该节点A的向量表获得该些节点B的信道质量评估值，以该信道质量评估值中最大值对应的该节点B为下一跳的转发节点，将该转发节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和信噪比方差加入评估数据包，广播该评估数据包后，该节点A进入被动接收状态；

被动接收模块，用于处于被动接收状态的节点C接收到该评估数据包后，获得该转发节点的标识、剩余能耗、信噪比均值和信噪比方差，更新该向量表中对应标识的信噪比均值、信噪比方差及剩余能耗；该节点C比较自身标识与该转发节点标识是否相同，如相同则该节点C进入主动发包状态，反之则丢弃该评估数据包。

7.如权利要求6所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测系统，其特征在于，还包括信噪比均值和方差获取模块，用于获取信噪比均值和方差，具体包括：

当该节点A处于广播初始化状态时，k＝1，则M₁＝x₁，S₁＝0，V₁＝0；

当该节点A处于主动发包状态时，k≥2，则S_k＝S_k-1+(x_k-M_k)(x_k-M_k-1)，

其中，M为该节点B的信噪比均值，S为该节点B的所有信噪比与信噪比均值之差的平方和，V为该节点B的信噪比方差，x为该节点B的信噪比，k为该节点A的向量表中该节点B的更新次数，k为正整数。

8.如权利要求6所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测系统，其特征在于，所述主动发包模块还包括信道质量评估模块，用于获得信道质量评估值，具体包括：

通过公式获得该节点B的信道质量评估值，其中P为信道质量评估值，M为该节点B的信噪比均值，V为该节点B的信噪比方差，E为该节点B的剩余能耗。

9.如权利要求6所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测系统，其特征在于，当处于下列情况之一时该节点A调用一次该初始化模块：该节点A首次部署后第一次启动；或者该节点A完成复位操作后第一次启动。

10.如权利要求6所述的水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，其特征在于，当由外部事件触发该节点A进入主动发包状态时，该节点A调用该主动发包模块，该外部事件包括水下磁场信息变化、上传海洋数据。