CN110139344A - 一种基于时间准同步的分布式网络功率控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时间准同步的分布式网格的功率控制技术，具备以下两种方法：基于RSSI的功率动态控制算法；双休眠周期异步唤醒机制；双管齐下，共同管控分布式网格的功率控制的手段及措施。
Description
技术领域：
本发明基于时间准同步的分布式网络的功率控制技术，属于通信技术领域。
背景技术：
LoRa是semtech公司创建的低功耗局域网无线标准，是一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案，它采用线性调频扩频调制技术，既具有和FSK(频移键控)调制相同的低功耗特性，又明显地增加了通信距离，同时提高了网络效率并消除了干扰。
SX1278属于LoRa TM扩频调制技术，它的远距离优势得益于调制增益，不是靠增大发射功率(那将消耗更多电能)。该射频芯片的电流消耗如下：休眠<0.2uA，空闲＝1.6mA，接收＝12mA，发射(最大功率)＝120mA。如表1所示：
表1功耗规格表
鉴于其低功耗，长距离的特点，其在水电气暖四表集抄、智能停车场管理系统、智慧农业、智慧城市、工业远程数据采集等物联网应用领域得到了广泛的应用。
本方案旨在对于LoRa分布式网络的功率进行加以控制，在不影响通讯质量及网络稳定的前提下，根据实时的环境参数，对LoRa的功率进行动态的调整。
发明内容：
LoRa分布式网络是一种自组织的无线通讯网络系统，由于其能量由电池提供，并且更换不便，维护成本较高，所以LoRa网络的功率控制是一个重要的研究课题，到目前为止，人们做了大量的研究工作，拓扑控制便是最有效的策略之一。
拓扑控制是指构造一个优化的拓扑环境，使网络具有最优的能耗效率，并且保持网络在所检测区域的覆盖性及连续性，兼顾通信干扰、网络延迟，鲁棒性等其它性能。
目前，拓扑控制可策略可以分为三类：
基于节点功率控制的拓扑控制策略；
层次型拓扑控制策略；
基于启发机制的拓扑控制策略；
在功率控制方面，已经提出的有COMPOW等统一功率分配算法、RNG基于临近图的功率控制算法、LMN/LMA等基于节点度数的功率控制算法和XTC等基于邻节点信息交互的功率控制算法等，但是，目前的功率控制算法，或者需要节点的精确位置信息，或者邻近节点信息交互量大，或者未考虑网络的鲁棒性，大部分只是针对网络拓扑的某一方面进行了优化，更有甚者，几乎所有的拓扑控制算法为了追求网一个更为优化的目标拓扑，使得网络节点的分布更为稀疏，节点的发射半径更小，而未考虑网络在运行和使用过程中，随着网络环境的变化，以及节点能量的消耗，如何保持LoRa网络的连通性，使其能够长时间正常、稳定的工作。
基于上述分析，本方案提出一种基于LoRa分布式网络的自适应功率控制策略，该策略是分布式的，只需要局部网络信息，通过调整路径损耗指数和功率控制参数，可以获得RNG，GG等性能极佳的目标拓扑，并能满足实时性和容错能力要求较高的应用场景，更重要的是，该算法允许节点在网络运行过程中动态调整功率控制参数以保持网络连通，延长网络的生命周期，降低网络节点功耗。
在分布式网络当中，网络节点是不等距离分布的，对于相距较远的采集结点，由于无线信号中间的路径损耗比较大，为了数据传输的稳定性与可靠性，因此，该节点需要较高的发射功率；而对于相距较近的节点，由于无线信号无需经过更多的绕射便可以将数据传输给对方，所以该节点的发射功率不需要很高；同时，如果节点的功率都相对较高，还会影响其它节点的数据传输，而在实际应用中， LoRa网络节点的网络参数一般设置相同，这些预先设定的网络参数一般随着程序一起烧录到各个节点当中，虽然这些参数后期可以通过上位机软件进行修改，但手动修改各项参数无疑是一项繁重的工作，调控的准确性与自由性也难以保证，基于此种情形，本文提出一种节点功率控制算法，根据节点间的路径损耗调节各个节点的发射功率，从而降低网络损耗。
分布式网络功率控制算法是根据链路情况，动态调节网络节点的发射功率，从而降低网络节点的功耗，正确评估无线链路上的信号衰减是功率控制的前提，经大量的实验证明，RSSI值能很好的反映无线信道的链路质量，分布式网络当中，当某两个节点的距离相距较近时，链路质量好的情况下，接收到的RSSI值较大，而距离较远，链路质量较差的节点，接收到的RSSI的值较小，在保证无线信号质量的情况下，通过降低网络中采集节点的发射功率，使得各节点的信号强度大致相同，也即接收到的RSSI值大致相同，从而降低了网络功耗，延长了节点的使用寿命。
无线信号中的发射功率，接收功率，以及通信距离的关系可用公式(1)表示：
pr(mW)＝pt(mW)/rn (1)
式中pr为接收功率，pt为发送功率，r为距离，n传播因子，n的值受环境因素的影响；
对公式(1)进行运算，将单位换算为dBm，得到以下公式(2)：
pr(dBm)＝pt(dBm)-10*n*lg(r) (2)
对于LoRa分布式网络，采集节点采集数据并发送给传输节点，传输节点接收采集点数据，假设采集节点的发设功率为pT(dBm)，接收功率为p'R(dBm)；传输节点发设功率为p'T(dBm)，接收功率为pR(dBm)，根据公式2可得：
pT(dBm)-p'R(dBm)＝p'T(dBm)-pR(dBm)＝10*n*lg(r) (3)
假设采集节点的接收功率为RSSI，传输节点的接收功率为RSSI',代入式(3) 可得：
RSSI'＝pT(dBm)-p'T(dBm)+RSSI (4)
在具体实施部分，将采用与SX1278芯片自身所具有的接收信号强度RSSI这一参数，设计了一套功率控制算法来进一步的控制LoRa网络的功率。
正确评估无线链路上的衰减情况是功率控制技术的前提，因此，当分布式网络拓扑不变时，整个网络的功率要趋于最优，即从休眠和唤醒的角度考虑，进一步降低整个网络的功耗。
附图说明
图1.是分布式网络功率控制方法实施图；
图2.为同步唤醒时序图，即各个节点同时被唤醒；
图3.为异步唤醒时序图，即各个节点在地址确认之后方可被唤醒，其它节点仍然保持休眠状态；
图4.双休眠周期异步唤醒机制图，即在数据传输周期内与数据传输周期外拥有不同的休眠周期的异步传输机制；
具体实施：
如说明书附图1所示：本文的实施主要从两个方面着手，1、基于RSSI的功率控制算法的设计；2、双休眠周期异步唤醒机制。
1、基于RSSI的功率控制算法：
在分布式网络中，采集节点向传输节点传输采集数据，为降低采集节点功耗同时保证传输数据的可靠性，需要将传输节点的接收功率RSSI’控制在一定的范围内，公式(4)中p'T(dBm)是传输节点的发送功率，在网络中为定值，所以当采集节点接收信号的RSSI偏大时，可以通过降低采集点发射功率pT(dBm)，来调节RSSI’在一定的范围内，反之，将接收到的RSSI’偏小时，增加采集节点的发射功率，通过采集节点接收到信号RSSI调节传输节点的发射功率，从而使RSSI’维持在一定的范围。
正是基于的这一特性，本案将使用查表法，根据测试结果建立采集节点接收信号强度RSSI与发射功率对应表。为确保能在较大范围内调节节点的发射功率，将采集节点的功率控制分为八级，每级对应节点接收到的RSSI 值。但基于SX1278射频输出模块的输出功率调节范围只有0～20dBm,而接收信号RSSI的覆盖范围为-30dBm～-90dBm,所以节点发射功率与接收信号强度 RSSI并不是一一对应的，而是节点每一级发射功率对应一定范围的RSSI值，同时因为采集节点的RSSI值在距离传输节点较近时变化程度越大，较远时变化程度越小。所以RSSI的范围划分并非均匀，而是随着节点功率等级的增加,RSSI的划分范围越来越小，评估节点输出功率与RSSI值对应关系通过节点丢包率，如果节点间的数据传输丢包率大于1％，则节点控制功率等级增加一级，通过上述算法，使得LoRa分布式网络中的节点输出功率按照采集节点与传输节点的链路质量等级分布，从而降低网络的功耗。
2、双休眠周期异步唤醒机制：
典型的休眠唤醒机制有：同步唤醒机制和异步唤醒机制。
(1)同步唤醒机制：
同步唤醒机制网络中所有节点是严格时钟同步的，节点通过同步技术进行同时休眠，或者同时进入工作状态，如说明书附图2所示，同步唤醒机制中工作时隙与休眠时隙的时间长度是固定的，所有的数据传输业务都在工作时隙当中进行，工作时隙结束后，网络中所有的节点保持休眠状态，等待再次被唤醒。同步唤醒机制对同步要求较高，在网络节点中需要严格的网络同步和时隙同步，为了保证网络时钟同步，需要在网络运行期间周期性的发送网络同步时钟信号，维护过程较为繁琐，同时节点进行工作状态后，需要进行无线传输节点通过竞争或者预约点用信道，其余节点则处于监听状态下，这种竞争冲突也会造成一定的功率损耗和网络延迟。
(2)异步唤醒机制：
异步唤醒机制当中，每个网络节点维持自己的工作和休眠周期，需要发送的节点持续发送一段前导码唤醒信号，接收节点周期性醒来检测是否接收到前导码唤醒信号，如果接收到唤醒信号，接着进行地址确认，确认无误后与发送节点进行数据传输。
数据传输过程如说明书附图3所示，其中Twakeup是发送节点唤醒信号的时长， Tdata是数据传输过程的时长，T是接收点周期性醒来接收唤醒信号的时长，Tsleep是接收点的休眠间隔，为保证接收节点能够被发送节点的唤醒信号唤醒，发送节点的唤醒时长须满足：Twakeup>＝Tsleep+2T。
同步唤醒机制为保持严格网络同步，需要周期性的发送时钟同步信号，这不仅繁琐还会影响节点的功耗，相比之下，异步唤醒机制要简单的多，只需要唤醒待数据处理的节点，其余节点在地址确认后进入休眠模式，降低了网络功耗，然而，LoRa网络并非一直处于空闲状态中，采集节点直接使用固定周期的异步唤醒机制接收前导码，无疑增加了功耗，本文采用双休眠周期的异步唤醒机制。
在LoRa分布式网络当中，传统的异步唤醒机制中，采集节点维持固定的休眠时间Tsleep，休眠周期结束后监听信道一旦检测到前导码唤醒信号则进入接收模式，本案当中采集节点维持两个休眠周期Tsleep和T’sleep，其中Tsleep是数据传输周期内的休眠时间，T’sleep是数据传输周期外的休眠时间，为降低节点功耗，T’sleep设置为Tsleep的三倍，在数据传输周期内节点通讯频率较高，Tsleep设置较小保证了数据传输的及时性，降低了系统延时，数据传输任务结束后，增加采集结点的休眠时间，即保证了采集节点能接收到传输节点的突发命令，同时又降低了节点功耗。
如说明书附图4所示：双休眠周期异步唤醒机制过程如下：在数据传输任务开始之前，持续性的发送前导吗唤醒信号，唤醒网络中所有的采集节点，为保证网络中所有节点都能够被唤醒，前导码发送的持续时间大于3Tsleep+2T。接着发送Data_Exchange_Start指令，采集节点接收到Data_Exchange_Start指令后将休眠周期改为：Tsleep，进入数据传输周期，采集节点在数据传输周期内周期性进入监听模式，监听是否有前导码唤醒信号，如果检测到前导码信号，则与自身地址对比判断自己是否为目标节点，
如果是则进入接收状态，否则进入休眠状态，数据传输周期结束后，网络中各节点再次被唤醒，发送Data_Exchange_End指令，当各个采集节点接收到 Data_Exchange_End指令后，将网络休眠周期修改为：3*Tsleep，然后进入休眠状态。
综上所述，通过RSSI功率自适应控制算法及双休眠周期异步唤醒机制，能够使得分布式网络的功率控制更合理，更优化。
Claims (4)
1.一种基于时间准同步的分布式网络功率控制方法，其特征在于：在分布式网络的数据传输阶段(数据传输周期内)，由于网络中各节点所处的环境参数不尽相同，让所在网络中的每一个节点，基于RSSI值的大小，动态调整分布式网络中每一个网络节点的功率，使得RSSI值保持在一个范围之内，最大限度的保证网络链路的质量，也就是说在保证网络链路质量的前提下，进行功率动态的调整与控制；同时在数据传输阶段(数据传输周期内)，使得各节点的休眠周期相对较短；在分布式网络的空闲阶段(数据传输周期外)，使得网络中的各个节点的休眠周期加长，以降低功耗，实现整个分布式网络的功率控制目的。
2.根据权利1的要求，其特征在于：根据测试结果建立采集节点接收信号强度RSSI与发射功率对应表，然后根据各个节点的RSSI’值大小，来动态调节节点的发射功率。
3.根据权利1的要求，其特征在于：双休眠周期异步唤醒机制：其根本是数据传输周期内与数据传输周期外的休眠时间不相同；数据传输周期内的休眠时间相对较短，数据传输周期外的休眠时间设置较长，以保证网络在空闲时更多时间的处于休眠状态。
4.根据权利3的要求，本案当中采集节点维持两个休眠周期Tsleep和T’sleep，其中Tsleep是数据传输周期内的休眠时间，T’sleep是数据传输周期外的休眠时间，为降低节点功耗，T’sleep设置为Tsleep的三倍，在数据传输周期内节点通讯频率较高，Tsleep设置较小保证了数据传输的及时性，降低了系统延时，数据传输任务结束后，增加采集结点的休眠时间，即保证了采集节点能接收到传输节点的突发命令，同时又降低了节点功耗，从而达到降低整个分布式网络功耗的目的。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190816 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |