一種集中式水下無線傳感器網(wǎng)跨層調(diào)度協(xié)議*

黃長斌，鄭興旺,2，高 玲，楊光松，鄭佳春

(1.集美大學 信息工程學院，福建 廈門 361021；2．集美大學 誠毅學院，福建 廈門 361021)

一種集中式水下無線傳感器網(wǎng)跨層調(diào)度協(xié)議*

黃長斌1，鄭興旺1,2，高 玲1，楊光松1，鄭佳春1

(1.集美大學 信息工程學院，福建 廈門 361021；2．集美大學 誠毅學院，福建 廈門 361021)

分析了水下無線傳感器網(wǎng)絡(WSNs)中單鏈路發(fā)射功率和距離與頻率的關(guān)系，提出一種跨層的集中式調(diào)度方法，AP(access point)在網(wǎng)絡中通過廣播信標的形式收集估計各節(jié)點的時延和距離信息，在MAC層考慮水下鏈路延遲特點，對各鏈路進行調(diào)度減少沖突；節(jié)點在物理層通過自適應地改變節(jié)點發(fā)射功率和發(fā)射頻率，減少能耗。仿真結(jié)果表明：所提方案在節(jié)省系統(tǒng)能量消耗的同時，能夠減少碰撞，提高系統(tǒng)吞吐量。

水下無線傳感網(wǎng)絡；集中調(diào)度；跨層；節(jié)能

0 引 言

水下無線傳感器網(wǎng)絡(underwater wireless sensor networks,UWSNs)[1]由大量廉價的、低數(shù)據(jù)率傳感器節(jié)點組成，這些節(jié)點被隨機地分布在感興趣的區(qū)域，用來感知、采集和處理網(wǎng)絡覆蓋區(qū)域中感知對象的信息，然后傳送給接收者。由于UWSNs應用的特殊性，使節(jié)點能量更換變得非常困難，因此,能耗問題一直是研究人員關(guān)注的焦點。

傳感器節(jié)點的能耗主要包括信息傳輸和數(shù)據(jù)處理，能耗與諸多因素相關(guān)，涉及通信協(xié)議設計的各個協(xié)議層。在物理層，需要增加發(fā)射功率來進行信息傳輸，以克服信道衰落、滿足通信的信噪比；在介質(zhì)訪問控制(MAC)層休眠機制和減少沖突也是提高能量效率的有效方法;在網(wǎng)絡層，可以查找能量最優(yōu)的路由來達到節(jié)能的目的[2]。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡協(xié)議主要通過改變單個協(xié)議層設計來減少系統(tǒng)的能耗問題。近年來，研究人員逐漸關(guān)注用跨層的方法來解決傳感網(wǎng)能耗問題[3,4]。

在無線通信MAC協(xié)議中，可采用固定分配的方式，也可以采用相互競爭的隨機接入的方式。Aloha是一種無線網(wǎng)絡中經(jīng)典的MAC協(xié)議，適用于低速率的稀疏網(wǎng)絡。在水下網(wǎng)絡中，由于高延遲和時變、多徑的信道影響，采用同步技術(shù)非常困難。文獻[2]基于 Aloha原理，使用最簡單的增加保護周期的方法鏈路信息來進行隨機退避，以減少沖突，避免隨機數(shù)據(jù)突發(fā)，僅從MAC層的角度，而沒有考慮物理層的功率控制。文獻[5]提出了基于載波偵聽多址(CSMA)的功率控制方法，采用了跨層的思想，但沒有考慮水聲鏈路的延遲因素。

本文主要針對UWSNs星形應用場景中，綜合考慮MAC因素和物理層功率、頻率、延遲參數(shù)，提出了一種新的跨層方案，從而達到節(jié)能的目的。

1 UWSNs中功耗分析

1.1 UWSNs中單鏈路的功率消耗

對于水下信道的一條點對點鏈路，可以用被動聲納方程來描述每一個水下發(fā)射信號到達接收機時的信噪比[6]

SNR=SL-TL-NL+DI.

(1)

其中，SL為聲源級，TL為傳輸損耗，NL為噪聲級，DI為指向性指數(shù)；所有工程量的單位為dB，如果使用全向性水聽器，可以將DI設為0。

一個頻率為f(kHz)的信號傳輸dm后，其傳輸損耗TL可以表示為

TL=10lgd+α(f)d×10-3.

(2)

其中，吸收系數(shù)α(f)可以利用索普方程得出(單位為dB/km)

(3)

一般情況，噪聲級包括4個來源：湍流、航運、波浪、熱噪聲，為了簡化分析，可以用下式近似表示

NL=50-18lgf.

(4)

因此，根據(jù)式(1)～式(4)，得到

SL=50+SNR+10lgd+α(f)d×10-3-18lgf.

(5)

式(5)即為得到的單鏈路中的聲源級，它直接影響著節(jié)點的傳送功率。

1.2 功耗最優(yōu)頻率

從第1.1節(jié)的分析得知，SL直接影響節(jié)點的傳送功率，而SL與頻率和節(jié)點之間的距離有關(guān)，通過改變節(jié)點之間的距離，可以得到不同距離時頻率和源級的關(guān)系，如圖1所示。

圖1 不同通信距離時頻率和源級的關(guān)系Fig 1 Relationship between frequency and source level with different communication distance

為了節(jié)省能量，可以通過以下過程獲得SL的最小值，首先將SL對f進行求導得

d(SL)/df=[2.2×10-4/(1+f2)2+360.8/(4100+f2)2+5.5×10-7]fd-18/fln10.

(6)

在UWSNs中，節(jié)點之間的通信距離d一般在0.1～100 km之間，因此，顯而易見

(7)

這意味著當d為0.1～100 km時，存在一個最優(yōu)的頻率，使dSL/df=0,此時使節(jié)點的傳送功率最小。根據(jù)式(1)～式(5)，可以得到，當要求的信噪比為20 dB時，距離、頻率和聲源功率的關(guān)系，如圖2。圖中可見，對于不同的距離，可以有相應的頻率使消耗的功率最小。

圖2 不同頻率時通信距離與源級的關(guān)系Fig 2 Relationship between communication distance and source level with different frequency

2 UWSNs跨層的中心調(diào)度方案

根據(jù)UWSNs的應用場景可分為集中式和分布式[7]，在如圖3所示的集中式場景中，節(jié)點以星形方式圍繞一個中心站接入點AP，傳感節(jié)點在采集數(shù)據(jù)后，發(fā)送到AP節(jié)點。如果需要擴大網(wǎng)絡規(guī)模，則可以用分簇的方式進行拓展連接。

圖3 網(wǎng)絡拓撲Fig 3 Network topology

根據(jù)第1節(jié)的分析得知，在水聲信道中，節(jié)點之間的能量消耗主要由節(jié)點之間的距離和頻率決定，在單鏈路中，當節(jié)點距離確定時，都會存在一個最優(yōu)的發(fā)射頻率，使系統(tǒng)消耗的能量最小。利用這個思路，設計了集中式跨層調(diào)度方案。在物理層，根據(jù)節(jié)點距離，利用式(6)選擇最優(yōu)的功率和頻率，在MAC層，通過信標信號控制傳送速率，減少沖突，達到節(jié)能的目的。其工作過程如下：

1)初始化階段

本階段主要實現(xiàn)延遲估計和距離估計，操作過程為:

(1)延遲估計

AP采用輪洵點名的方式，用最大功率Ptmax廣播一個信標(Beacon)消息，其中包含了傳感節(jié)點的ID號。收到這個信標的節(jié)點，對比自己的ID號與點名ID號，如果相同，則發(fā)回一個確認(ACK)信息。當AP收到此ACK信號后，通過傳播的時間差，可以獲得傳播延時tp的估算值[8]，如圖4所示。

圖4 延遲估計方法Fig 4 Method of delay estimation

(2)距離估計

傳感節(jié)點收到來自AP的Beacon信息后，根據(jù)接收信號強度指示(RSSI)獲得傳送功率級Pr，從而根據(jù)Ploss=PAP-sent-Pr計算路徑損耗。又因為距離d=g(Ploss,f)，所以,可以估計二者的距離和最佳通信門限值Rthreshold，然后根據(jù)Popt=PtmaxRthreshold/Pr決定到鄰居節(jié)點成功通信的最佳功率，為功率控制提供準備。

2)通信階段

2個節(jié)點的傳送功率受空時因素影響，空間因素包括節(jié)點間距離，時間因素包括由于外圍環(huán)境變化導致的延遲。 固定功率方案會導致性能惡化或者不必要的功率浪費。因此，每個節(jié)點要根據(jù)外部的空間因素來調(diào)整功率，根據(jù)時間因素來調(diào)整延遲。

(1)功率與頻率控制

根據(jù)第1節(jié)的分析得知，每個鏈路都存在一個最優(yōu)頻率fopt(d)使系統(tǒng)傳送功率最小，因此，根據(jù)這個原理，每條鏈路可以根據(jù)初始化階段獲得的距離和延遲估算值，采用fopt(d)和Popt(d)控制自己到AP信道的功率和頻率，從而使鏈路能耗達到最優(yōu)，使系統(tǒng)消耗的總能量最小。

(2)鏈路調(diào)度

水下環(huán)境中，于點到點鏈路的傳播延遲較長，由于每個節(jié)點到AP的端到端延遲也不相同，所以，為了避免沖突，通過合理調(diào)度，可以在時間上充分利用系統(tǒng)資源。以圖5所示的兩節(jié)點情況為例，當AP廣播一個調(diào)度包時，其到達節(jié)點A，B的延遲分別為tA和tB，由到這個調(diào)度包后，只要滿足2tB>2tA+TdataA，則當節(jié)點A，B同時向AP發(fā)送信號時，信號到達AP而不會發(fā)生沖突。根據(jù)發(fā)送數(shù)據(jù)分組長度Ddata來計算數(shù)據(jù)傳送時間Tdata=Ddata/Rate，Ddata為分組長度，Rate為發(fā)送速率。

圖5 鏈路調(diào)度過程Fig 5 Process of link scheduling

如果定義：delayj為AP到節(jié)點j的端到端延遲，Tdataj為節(jié)點j的數(shù)據(jù)包傳送時間，N為總節(jié)點數(shù)，Si為第i個調(diào)度分組，其中包含了可以同時發(fā)送的節(jié)點號ID的集合Vi：號，Gi為第i個保護時隙，SIi=delayi+Gi+Si+Tdatai,具體調(diào)度算法如下：

Input:delayj,Tdataj,j∈N

Output:Si,IDi∈Vi

Begin

SortSIjj∈NtoSIii∈Nin ascending order

fori=1 toN

{if 2delayi+1>2delayi+TdataiIDi∈Vi

Elsei=i++}

end

3 仿真與性能評估

圖6 吞吐量性能比較Fig 6 Comparison of throughput performance

圖6可見，隨著網(wǎng)絡負載的增加，CSMA與Aloha協(xié)議的吞吐量趨于減小，而所提協(xié)議吞吐量性能得到提高。這是因為通過調(diào)度，充分利用了水下信道的延遲特性，并且避免了沖突。當信道帶寬不能夠滿足需求時，才呈現(xiàn)下降趨勢。

圖7表示的是能耗比較圖，隨著網(wǎng)絡負載的增加，CSMA與Aloha協(xié)議的能耗逐漸增加，這是因為沖突增加，重發(fā)增加的緣故。而本文方案由于避免了沖突、并且節(jié)點選擇能量最優(yōu)的頻率和功率進行數(shù)值傳送，能耗性能得到進一步的提高。

圖7 能耗性能比較Fig 7 Comparison of energy consumption performance

4 結(jié) 論

本文提出一種UWSNs集中式跨層調(diào)度方案，綜合考慮物理層和MAC層因素減少能耗，提高吞吐量。在物理層通過改變節(jié)點發(fā)射功率和頻率，從而使系統(tǒng)的能耗達到最小。在MAC層，考慮水下信道的傳播延遲進行合理調(diào)度，充分利用水聲通信長傳播延遲的特點，實現(xiàn)了一個節(jié)點與多個節(jié)點合理無沖突的通信，增大了網(wǎng)絡的吞吐量。

本文方案實施簡單，不需要在節(jié)點間實施同步，對UWSNs的實用有一定的參考價值。

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A centralized cross-layer scheduling protocol in UWSNs*

HUANG Chang-bin1, ZHENG Xing-wang1,2, GAO Ling1, YANG Guang-song1, ZHENG Jia-chun1

(1.School of Information Engineering, Jimei University,Xiamen 361021,China;2.School of Chengyi,Jimei University,Xiamen 361021,China)

Relationships between distance, transmit power and frequency of single link in underwater wireless sensor networks(UWSNs)are analyzed,a centralized scheduling method based on cross-layer is proposed,access point(AP)through broadcasting beacon collect and estimate information of delay and distance of each node,in MAC layer,AP schedules every link by considering delay features of underwater link to avoid collision;in physics layer,transmitting power and frequency of nodes are changed adaptively to decrease energy consumption.Simulation results show that the proposed scheme can decrease collision and improve throughput as well as save energy consumption.

underwater wireless sensor networks(UWSNs); centralized scheduling; cross-layer; energy-saving

10.13873/J.1000—9787(2014)10—0121—04

2014—02—26

福建省自然科學基金資助項目(2013J01203，2011J01356)；廈門市科技計劃資助項目(201309250006)

TP 393; TP 311.56

A

1000—9787(2014)10—0121—04

黃長斌(1969-)，男，碩士，實驗師，研究方向為無線通信網(wǎng)絡。