基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換研究

孫握瑜

基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換研究

孫握瑜

（安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

為了提高物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的穩(wěn)定性，提出基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)。在構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)路由節(jié)點定位模型的基礎(chǔ)上，采用高效可靠的機會網(wǎng)絡(luò)路由分布設(shè)計方法，設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議傳輸?shù)泥忞A均衡控制模型。然后進行網(wǎng)關(guān)多協(xié)議調(diào)節(jié)，通過節(jié)點自適應(yīng)定位構(gòu)建分簇節(jié)點部署模型規(guī)則?；诖?，采用NB-IoT技術(shù)實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換過程中的多層次路由規(guī)劃和算法的設(shè)計，提高轉(zhuǎn)換過程的可靠性和自適應(yīng)。仿真結(jié)果表明，該轉(zhuǎn)換技術(shù)的輸出均衡性較好、傳輸正確率較高，提高了物聯(lián)網(wǎng)的輸出穩(wěn)定性。

NB-IoT技術(shù)；物聯(lián)網(wǎng)；灰度融合；多協(xié)議；轉(zhuǎn)換協(xié)議

隨著物聯(lián)網(wǎng)和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，簡稱WSNs）技術(shù)的發(fā)展，采用物聯(lián)網(wǎng)和傳感節(jié)點的優(yōu)化部署方法，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)傳輸協(xié)議轉(zhuǎn)換模型，提高物聯(lián)網(wǎng)輸出的穩(wěn)定性和可靠性，在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計中，受到傳感器節(jié)點的多空間定位隨機性的影響，導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換控制能力不好，需要構(gòu)建優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換控制模型，通過節(jié)點分簇轉(zhuǎn)換和自適應(yīng)收發(fā)控制，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換和控制，研究物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換，在物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計中具有重要的應(yīng)用價值，相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換控制方法研究受到人們的極大關(guān)注[1]。

目前，常用的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)計方法主要是結(jié)合信息收集節(jié)點的組合控制方法，通過對Sink結(jié)合Source節(jié)點的聯(lián)合定位控制，采用時隙均衡調(diào)度的方法，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換。此外，相關(guān)學(xué)者還設(shè)計了基于分簇融合的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換方法、基于簇頭節(jié)點融合的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換方法和基于分組交換協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換方法等方法[2-4]。但應(yīng)用上述傳統(tǒng)方法進行物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的自適應(yīng)性不好，時延較大。

針對上述問題，本文提出基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)。首先構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議控制過程的路由節(jié)點定位模型，結(jié)合節(jié)點分布式融合定位和自適應(yīng)控制方法，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的路由轉(zhuǎn)換協(xié)議，然后通過模糊度辨識和多維參數(shù)識別的方法，實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換控制參數(shù)估計，通過灰度融合特征提取方法，實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換過程中的路由轉(zhuǎn)發(fā)的自適應(yīng)控制，采用NB-IoT技術(shù)實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換過程中的多層次路由規(guī)劃和算法設(shè)計，提高物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的可靠性和自適應(yīng)。最后進行仿真測試分析，展示了本文方法在提高物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換和自適應(yīng)控制能力方面的優(yōu)越性能。

1 物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)的分簇節(jié)點部署模型和參數(shù)尋優(yōu)

1.1 物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)的分簇節(jié)點部署模型

為了實現(xiàn)基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換，構(gòu)建多協(xié)議控制過程的路由節(jié)點定位模型，采用分組交換協(xié)議，實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)格的生存時間值（Time To Live，TTL）參數(shù)融合，將剩余的TTL參數(shù)融合到數(shù)據(jù)分組模型中，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)的分簇融合交換模型，實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換，總體實現(xiàn)流程如圖1所示。

根據(jù)圖1所示的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)框圖，通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和傳感節(jié)點融合跟蹤方法，得到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的最短路徑尋優(yōu)控制模型，采用Sink節(jié)點作為根節(jié)點[5-7]，得到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的鄰居節(jié)點集合為

式中，表示物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)的預(yù)測值，表示數(shù)據(jù)分布維數(shù)，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議控制的參數(shù)尋優(yōu)模型。

1.2 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議控制參數(shù)尋優(yōu)

圖2 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的消息結(jié)構(gòu)傳輸模型

根據(jù)圖2所示的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的消息結(jié)構(gòu)傳輸模型，采用多模狀態(tài)參數(shù)識別的方法，得到網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議節(jié)點傳輸開銷構(gòu)成如下式所示：

2 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換優(yōu)化

2.1 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換自適應(yīng)控制

構(gòu)建混合匯聚協(xié)議，得到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的自適應(yīng)控制模型，為

根據(jù)上述對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的自適應(yīng)控制結(jié)果，進行轉(zhuǎn)換協(xié)議的優(yōu)化設(shè)計。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換路由自適應(yīng)控制

通過灰度融合特征提取方法，實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換過程中的路由轉(zhuǎn)發(fā)的自適應(yīng)控制，采用NB-IoT技術(shù)實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換過程中的多層次路由規(guī)劃和算法設(shè)計，得到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的混合匯聚節(jié)點的輸出碼元誤差為

根據(jù)上述分析，采用NB-IoT技術(shù)，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的聯(lián)合控制開銷，得到多網(wǎng)關(guān)傳輸協(xié)議自適應(yīng)控制參數(shù)為

式中，表示自適應(yīng)向量，表示物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換節(jié)點。根據(jù)過程中的多層次路由規(guī)劃和算法設(shè)計，提高物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的可靠性和自適應(yīng)。實現(xiàn)流程如圖3所示。

3 仿真測試與性能分析

為了驗證本文方法在實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換控制的應(yīng)用性能，設(shè)計如下仿真實驗。

實驗環(huán)境如下：采用MATLAB構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的控制算法，設(shè)定物聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點數(shù)為1200，搜集環(huán)境信息的Sink節(jié)點數(shù)為24，每個節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的迭代次數(shù)為100，誤碼率設(shè)定為0.014。為避免實驗結(jié)果的單一性，將傳統(tǒng)的基于分組交換協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換方法作為對比，與本文方法共同完成性能驗證。

根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，得到不同方法的控制開銷測試結(jié)果如圖4所示。

分析圖4得知，本文方法與傳統(tǒng)方法相比，應(yīng)用本文方法進行物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的控制開銷較小，求最大控制開銷僅為40×106bits，明顯少于傳統(tǒng)方法。

測試不同方法數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)和數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β?，如圖5所示。

分析圖5得知，與傳統(tǒng)方法相比，應(yīng)用本文方法進行物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)計，其數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)明顯小于傳統(tǒng)方法，最大的數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)處于4000次一下，證明其有效提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β省?/p>

圖4 不同方法的控制開銷對比

圖5 數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)測試

4 結(jié)束語

本研究提出了基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)。在構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)的分簇融合交換模型的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換。然后采用融合度評價的方法構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議控制的參數(shù)尋優(yōu)模型，再采用NB-IoT技術(shù)實現(xiàn)對網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換過程中的多層次路由規(guī)劃和算法設(shè)計，提高物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換的可靠性和自適應(yīng)。經(jīng)實驗研究得知，應(yīng)用該方法進行物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)多協(xié)議轉(zhuǎn)換時，數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)和轉(zhuǎn)換的控制開銷均較小，使得數(shù)據(jù)傳輸?shù)男蚀蟠筇岣摺?/p>

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Research on multi-protocol conversion of internet of things gateway based on NB-IoT technology

SUN Wo-yu

(Anhui Business College of Vocational Technology, Anhui Wuhu 241000, China)

In order to improve the stability of multi-protocol conversion of Internet of Things gateway, the multi-protocol conversion technology of Internet of Things gateway based on NB-IoT technology is proposed. Based on the routing node location model of the Internet of Things (IoT), an efficient and reliable routing distribution design method of opportunistic network is adopted to design a neighborhood equalization control model for multi-protocol transmission of IoT gateway. Then the gateway multi-protocol adjustment is carried out and the cluster node deployment model rules are constructed by adaptive node positioning. Based on this, NB-IoT technology is used to realize the multi-level routing planning and algorithm design in the process of multi-protocol conversion of Internet of Things gateway, so as to improve the reliability and adaptability of the conversion process. The simulation results show that the conversion technology has good output balance and high transmission accuracy, which improves the output stability of the Internet of Things.

NB-IoT technology；Internet of Things；gray level fusion；multi-protocol；conversion protocol

2020-12-08

安徽省自然科學(xué)研究重點項目“基于云計算和仿真技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)開放平臺研究和設(shè)計”（KJ2017A589）

孫握瑜（1983-），男，安徽壽縣人，碩士，講師，主要從事物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)研究，sunjingtg@126.com。

TP393;N929.5

A

1007-984X(2021)04-0049-05