認知無線傳感器網(wǎng)絡的廣播策略研究①

(安徽廣播電視大學信息工程學院，安徽 合肥 230022)

0 引 言

廣播技術在認知無線傳感器網(wǎng)絡(Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN)[1]中起著重要的作用。對于許多網(wǎng)絡協(xié)議[2]來說，傳輸控制是一個重要的功能(如路由發(fā)現(xiàn))。控制消息需要通過廣播協(xié)議發(fā)送到網(wǎng)絡中的所有節(jié)點，因此廣播協(xié)議的優(yōu)劣會影響網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅堋Ｔ谡J知無線傳感器網(wǎng)絡中，當主用戶需要進行數(shù)據(jù)傳輸時，次用戶必須無條件讓出信道資源；此時次用戶的傳輸效率會受到嚴重影響。因此，本文在設計新的廣播算法時利用馬爾科夫過程對主用戶行為進行建模，分析信道的空閑時間，以實現(xiàn)低延遲和低信息冗余。利用了潛博弈的相關理論，設計新的效用函數(shù)，建立廣播重傳的潛博弈模型，設計有效的重傳策略。

1 基于主用戶行為的廣播策略

1.1 主用戶行為分析

在CRSN中，當且僅當主用戶不活動時，次用戶才使用該通道傳輸數(shù)據(jù)。因此，對主用戶行為進行建模有助于設計廣播策略。假設每個信道只有一個主用戶，并使用兩狀態(tài)的馬爾科夫過程[3]對主用戶行為進行建模。當主用戶使用該信道進行數(shù)據(jù)傳輸時，信道處于“占用”狀態(tài)；當主用戶沒有使用該信道時，信道則是處于“空閑”狀態(tài)，此時次用戶可以使用該信道。這兩個狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移關系如圖1所示。

圖1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程

假設數(shù)據(jù)包到達主用戶的過程是服從泊松分布，數(shù)據(jù)包到達主用戶的時間間隔服從負指數(shù)分布，并且當主用戶接收到數(shù)據(jù)包后會立刻占用信道來進行轉(zhuǎn)發(fā)。因此，主用戶使用信道的過程也服從泊松分布，該過程如圖2所示。由于每個主用戶的行為是相互獨立的，因此本文假設處于“占用”狀態(tài)和“空閑”狀態(tài)的時間分別是Toccupy和Tempty，Toccupy和Tempty均服從負指數(shù)分布，其概率密度函數(shù)分別是f(t,λoccupy)=λoccupye-λoccupyt和f(t,λempty)=λemptye-λemptyt，其中λoccupy和λempty是參數(shù)。信道被主用戶占用的概率是：

(1)

其中，E[Toccupy]、E[Tempty]分別是信道被占用和空閑時間的期望值。

圖2 信道被占用和空閑的過程

(2)

(3)

1.2 廣播策略的算法設計

廣播策略由兩部分組成：信道選擇和廣播策略。

信道選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)包的大小和傳輸速度計算廣播該數(shù)據(jù)包所需的時間tB，估計可用信道集合中的每個信道的空閑時間tE。然后，選擇tE≥tB的信道并將其添加到候選信道集合C中，并利用公式(3)計算候選信道集合C中每個信道的概率。最后，將選擇集合C中具有最大空閑概率的信道作為傳輸信道。

廣播策略：將上一個時刻廣播結(jié)束后接收到廣播信息的節(jié)點集合定義為Ai，將集合Ai節(jié)點的鄰居節(jié)點中沒有接收到廣播信息的節(jié)點集合定義為Bi，Ti是在時刻i傳輸數(shù)據(jù)的節(jié)點集合，Ri是在時刻i接收數(shù)據(jù)的節(jié)點集合。廣播過程描述如下：根據(jù)信道選擇規(guī)則，對于集合Ai中的每個節(jié)點，計算其鄰居節(jié)點的數(shù)量，記為NumNei，將鄰居數(shù)量為NumNei的節(jié)點加入集合Ti，將其鄰居節(jié)點加入集合Ri；繼續(xù)找到傳輸節(jié)點，即集合Ai-Ti中的元素，使Bi-Ri中的接收節(jié)點最大并且不發(fā)生沖突，直到集合Bi為空，則廣播結(jié)束。以下是廣播策略的算法描述。

算法1 廣播策略輸入:網(wǎng)絡節(jié)點集合, 集合Ai, 集合Bi輸出:廣播策略1:Initialize2: Ti={},Ri={} //初始化3:while Bi 不為空 4: while Ai 不為空 5: for each i in Ai do 6: tc = SelectChannel() //產(chǎn)生合適的信道 7: if no collision then //沒發(fā)生沖突 8: c = tc //選擇該信道9: else 10: continue; 11: end for 12: Update(Ti) // 更新集合Ti 13: Update(Ri) // 更新集合Ri 14: end while15:end while

2 基于潛博弈的廣播重傳策略

廣播重傳策略是廣播過程中必須考慮的問題，重傳的目的是實現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸。當重傳發(fā)生時，用戶需要選擇合適的重傳信道以保證廣播的效率。

2.1 廣播重傳沖突

圖3是一種廣播過程的沖突場景。節(jié)點A向其廣播半徑r內(nèi)的節(jié)點B、C廣播數(shù)據(jù)包p。當節(jié)點B接收到數(shù)據(jù)包p時，會向節(jié)點A發(fā)送確認信息ACK。假設節(jié)點C沒有收到廣播包p，它會向節(jié)點A發(fā)送NACK；但由于節(jié)點B也是處于節(jié)點C的傳輸半徑r內(nèi)，節(jié)點B也可以接收該NACK。此時，廣播重傳沖突就會發(fā)生：節(jié)點A可能會向節(jié)點C重傳廣播包p，而節(jié)點B也可能會向節(jié)點C發(fā)送廣播包p，或者時節(jié)點A、B均向C發(fā)送數(shù)據(jù)包p。廣播重傳沖突會浪費網(wǎng)絡資源，影響廣播的效率。為此，需要設計一個廣播重傳機制來解決這個問題。

圖3 廣播重傳沖突

2.2 廣播重傳的潛博弈模型

潛博弈模型[4]所使用的效用函數(shù)和潛函數(shù)分別如下所示：

(5)

效用函數(shù)(即式(4))的第一項是用戶i在信道k上的能量消耗，第二項是用戶i通過信道k發(fā)送數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的干擾值總和。本文建立的潛博弈模型是一個嚴格潛博弈模型[5]，即滿足

Ui(si,s-i)-Ui(si′,s-i)=F(si,s-i)-F(si′,s-i)

(6)

(7)

(8)

潛博弈的目標是使效用函數(shù)最大化，同時滿足一定的約束條件。第一個約束條件保證了節(jié)點i使用信道k所受到的干擾值小于給定的閾值ω，第二個約束條件是功率約束，節(jié)點i在其所有信道的發(fā)送功率總和不能大于節(jié)點的最大功率，第三個約束條件是非零約束。

2.3 廣播重傳策略的算法描述

為了解決廣播重傳沖突問題，結(jié)合潛博弈模型(8)，提出了一種基于潛博弈的廣播重傳算法，算法的詳細描述如下所示。

算法2 廣播重傳策略 輸入:網(wǎng)絡節(jié)點集合N, 信道集合K輸出:廣播重傳策略 1: Initialization //初始化2: for each node i do 3: InitChannel(); //初始化每個節(jié)點的信道 4: CalPower(); //使用式(7)計算傳輸功率5: end for 6: for each node i do 7: if isBroadcast(i) then //如果節(jié)點i需要進行廣播 8: Broadcast(); //廣播數(shù)據(jù)包至其鄰居節(jié)點9: end if 10: if GetNACK then //接收到NACK,則進行廣播重傳 11: BroadcastRetransmit();12:end if13: end if 14: while !terminal do // 博弈未結(jié)束 15: for each user i do 16: n(t) = GetNodes (t); //返回在t時刻使用信道的節(jié)點集合 17: CalUtility(); //使用公式(4)計算效用 18: CalPotF(); //使用公式(5)計算潛函數(shù) 19: GetBestStrategy(); //求解(8)得到最佳重傳策略 20: end for 21:Output: Retransmission strategy

3 性能評估

3.1 廣播策略性能評估

通過仿真實驗，將廣播策略與現(xiàn)有的兩種廣播策略進行對比，考察策略在廣播延遲和信息冗余方面的性能。廣播延遲是指數(shù)據(jù)包從源傳輸?shù)侥康牡厮玫臅r間。信息冗余度是次用戶收到的冗余廣播信息的數(shù)量。第一個對比的廣播策略是完全廣播戰(zhàn)略(CBS)，次用戶會選擇所有可用頻道來進行廣播；第二個對比的策略是選擇性廣播策略(SBS)[6]。仿真實驗使用了隨機生成的拓撲，每個節(jié)點的信道是隨機分配的，傳輸速率為1Mbps，廣播數(shù)據(jù)包的大小是1字節(jié)，每組仿真重復20次，結(jié)果取平均值。

圖4是三種廣播策略的廣播時延與網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)量的關系。仿真結(jié)果表明，CBS的廣播延遲是所有策略中最高的。這是因為CBS會選擇所有可用信道進行廣播，而這些信道并不全是最佳的信道，因此會導致較高的平均廣播延遲。SBS策略是基于最小鄰居圖來選擇廣播信道，因此SBS的延遲會低于CBS。文中算法選擇了合適的節(jié)點和信道進行廣播，使不能接收到廣播數(shù)據(jù)包的節(jié)點數(shù)量最小化；而且，算法還考慮了主用戶的行為，會傾向于選擇空閑概率較大的信道。綜上所述，算法可以減少次用戶在廣播時被主用戶中斷的概率，降低了廣播時延。

圖4 廣播時延與節(jié)點數(shù)量的關系

圖5顯示了網(wǎng)絡冗余度和節(jié)點數(shù)量之間的關系。當節(jié)點重復接收到相同的廣播數(shù)據(jù)包時，就會產(chǎn)生冗余，從而增加了網(wǎng)絡冗余度。如圖5所示，當節(jié)點數(shù)量增加時，三種廣播策略都會產(chǎn)生較多的冗余數(shù)據(jù)包，網(wǎng)絡冗余度也隨之增加。但是，與CBS和SBS相比，本文算法的網(wǎng)絡冗余度增加得相對較慢。

圖5 網(wǎng)絡冗余度和節(jié)點數(shù)量的關系

3.2 廣播重傳策略性能評估

將算法與兩種現(xiàn)有的廣播重傳策略進行比較，考察三種策略在網(wǎng)絡平均吞吐量、平均時延和傳輸功率方面的性能。第一種是隨機策略，節(jié)點會隨機選擇一個可用信道用于廣播重傳。第二種是基于網(wǎng)絡編碼的重傳策略[7]，該策略將網(wǎng)絡編碼技術應用于廣播重傳中，以提高廣播的性能。仿真實驗的參數(shù)設置如下：每個節(jié)點的信道數(shù)量是10，節(jié)點的廣播半徑是150米，廣播數(shù)據(jù)包大小是1字節(jié)，高斯白噪聲σ2是10-3瓦特，信噪比ri*是10分貝，干擾邊緣μi是5分貝，干擾閾值ω是0.4，最大傳輸功率是5瓦特。圖6、圖7和圖8分別是網(wǎng)絡吞吐量、平均時延和傳輸功率隨著節(jié)點數(shù)量變化的實驗結(jié)果。隨機策略沒有考慮廣播信道的傳輸速率和能量消耗，導致重傳次數(shù)的增加?；诰W(wǎng)絡編碼的策略采用了系數(shù)較大的隨機網(wǎng)絡編碼方法，導致了算法復雜度高，系統(tǒng)的能耗大。在策略中，節(jié)點不是隨機選擇信道進行重傳，而是選擇干擾值小、能耗低的信道進行重傳。這就保證了所選信道的質(zhì)量，可以有效降低重傳的概率。

圖6 吞吐量與節(jié)點數(shù)量的關系

圖7 平均時延與節(jié)點數(shù)量的關系

圖8 傳輸功率與節(jié)點數(shù)量的關系

4 結(jié) 論

針對認知無線傳感器網(wǎng)絡中的廣播問題，分別提出了廣播策略以及廣播重傳策略。對于廣播策略，在分析主用戶行為的基礎上，通過選擇合適的廣播信道，設計基于主用戶行為的廣播策略。對于廣播重傳及沖突問題，設計了新的效用函數(shù)，建立廣播重傳的潛博弈模型，設計基于潛博弈的重傳策略。仿真實驗驗證了提出的廣播以及廣播重傳策略具有較好的性能。未來的研究工作集中在優(yōu)化廣播候選節(jié)點和候選信道的選擇，從而進一步優(yōu)化廣播過程。