基于數(shù)據(jù)損耗模型的移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)通信性能瓶頸分析

舒小松，田 波，陳華君

(1.銅仁學(xué)院 大數(shù)據(jù)學(xué)院，貴州 銅仁 554300；2.廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，廣東 廣州 510006)

0 引 言

為實(shí)現(xiàn)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)中繼傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定，節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸一般均須采用多次重傳機(jī)制，且需要對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)使用性能瓶頸進(jìn)行研究，以便能夠進(jìn)一步改善網(wǎng)絡(luò)傳輸性能[1-3]。如Zhang等[4]重點(diǎn)研究了單點(diǎn)傳輸情形下網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膯未慰煽啃裕约盎跁r(shí)不變條件下故障時(shí)間收斂均值，使其能夠通過(guò)控制數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)來(lái)改善網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸，提高數(shù)據(jù)傳輸效率。但是，該方法沒(méi)有考慮移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸存在的路徑衰落現(xiàn)象。Li等[5]重點(diǎn)分析了節(jié)點(diǎn)可信度較低條件下移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)傳輸過(guò)程中的使用性能瓶頸，并研究了節(jié)點(diǎn)可用性受限條件下的網(wǎng)絡(luò)制約性能，主要用于解決移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸效率較低的問(wèn)題。然而，該方案只考慮了節(jié)點(diǎn)存在的隨機(jī)特性，未對(duì)鏈路進(jìn)行分析，難以解決實(shí)際過(guò)程中存在的使用性能瓶頸。Minh等[6]重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸受限條件下端到端的可用性進(jìn)行了分析，可有效改善移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)因難以實(shí)現(xiàn)壓縮感知而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)傳輸性能瓶頸。但是，該方法并未對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)中存在的鏈路受限問(wèn)題進(jìn)行研究。

針對(duì)現(xiàn)有研究中存在的不足，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)損耗模型的移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)通信性能瓶頸分析方法。該方法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于：①依據(jù)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)漂移特性，并考慮到路徑損耗及信號(hào)衰落等維度，構(gòu)建了一種數(shù)據(jù)損耗模型，可針對(duì)傳輸過(guò)程中傳輸能量、節(jié)點(diǎn)連通等多個(gè)瓶頸統(tǒng)一進(jìn)行單因素或多因素分析；②構(gòu)建了節(jié)點(diǎn)能量受限度、傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度評(píng)估方程的數(shù)學(xué)解析形式，使其可根據(jù)能量、傳輸、突發(fā)事件等瓶頸因素排除能量受限終端，降低中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)重傳次數(shù)。最后，測(cè)試了本文方法對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸分析的可靠性。

1 本文數(shù)據(jù)損耗模型設(shè)計(jì)與分析

為了降低物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際部署中因鏈路及能量受限對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠绊懀枰ㄟ^(guò)多次重傳及判決來(lái)確認(rèn)傳輸可靠性[7]：節(jié)點(diǎn)進(jìn)行單次傳輸時(shí)，需在一定時(shí)間內(nèi)對(duì)下一跳節(jié)點(diǎn)反饋的信息進(jìn)行分析，以便確認(rèn)數(shù)據(jù)是否傳輸成功。若出現(xiàn)傳輸失敗或性能無(wú)法滿(mǎn)足需求時(shí)，則應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)重傳，以便終端節(jié)點(diǎn)可穩(wěn)定地接收數(shù)據(jù)。

圖1顯示了移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際部署過(guò)程中的典型場(chǎng)景：各移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)隨機(jī)分布，較小圓圈為節(jié)點(diǎn)，虛線(xiàn)圈為中繼節(jié)點(diǎn)的覆蓋區(qū)域，某個(gè)節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)傳輸起始端，在接受到傳輸指令后，通過(guò)多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)來(lái)完成數(shù)據(jù)傳輸，而中繼節(jié)點(diǎn)間通過(guò)重傳及判決來(lái)確認(rèn)傳輸質(zhì)量。鑒于能量、節(jié)點(diǎn)、鏈路等環(huán)節(jié)均可能出現(xiàn)使用性能瓶頸，因此，本文的使用性能瓶頸分析主要圍繞節(jié)點(diǎn)能量受限度、傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度等指標(biāo)進(jìn)行分析，最終得到網(wǎng)絡(luò)無(wú)故障時(shí)間。

圖1 移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的部署

考慮移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸均需要通過(guò)無(wú)線(xiàn)射頻信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，而在信號(hào)傳輸中，因多種因素會(huì)導(dǎo)致信號(hào)出現(xiàn)衰落現(xiàn)象。若信號(hào)衰落強(qiáng)度低于一定程度，下一跳節(jié)點(diǎn)將無(wú)法接收到待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。鑒于5G信號(hào)具有的預(yù)發(fā)射強(qiáng)度高、信道抖動(dòng)快等特性[8]，本文數(shù)據(jù)損耗模型主要由數(shù)據(jù)路徑損耗、信道衰落損耗、點(diǎn)傳輸衰落損耗3個(gè)部分構(gòu)成。

1.1 數(shù)據(jù)路徑損耗

數(shù)據(jù)路徑損耗主要指節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)因節(jié)點(diǎn)間距離較遠(yuǎn)而導(dǎo)致出現(xiàn)功率衰減的現(xiàn)象，容易影響中繼節(jié)點(diǎn)對(duì)上一跳節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的接收。造成該現(xiàn)象的主要因素包括信道背景噪聲、節(jié)點(diǎn)間距離、物理環(huán)境等諸多要素[9]。不妨設(shè)傳輸節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的信號(hào)功率為Psend， 中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)接收時(shí)的接收信號(hào)功率為Precv， 則數(shù)據(jù)路徑損耗Lost可由如下方程直接確定

(1)

通過(guò)測(cè)量相鄰傳輸節(jié)點(diǎn)間的Psend和Precv， 即可得到數(shù)據(jù)路徑損耗，并將其用于評(píng)估單點(diǎn)傳輸?shù)馁|(zhì)量。為便于評(píng)估可將信號(hào)功率折算成分貝，由于實(shí)踐中移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域多依賴(lài)于5G技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，信噪比受鏈路抖動(dòng)影響較高，而采用自然對(duì)數(shù)能夠便于量化分割瓶頸參數(shù)，為了便于后續(xù)仿真實(shí)驗(yàn)分析并考慮計(jì)算的便捷性，本文采用自然對(duì)數(shù)作為信噪比的計(jì)算尺度。因此，模型(1)可進(jìn)一步改寫(xiě)為

(2)

式中：e表示自然指數(shù)；ln表示自然對(duì)數(shù)；dB為分貝。

對(duì)于式(2)而言，顯然[Lost]dB越大，說(shuō)明傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)路徑損耗越低，網(wǎng)絡(luò)傳輸因數(shù)據(jù)路徑損耗而出現(xiàn)性能瓶頸的可能性也就越低。不過(guò)，由于移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)具有很強(qiáng)的信道衰落特性，路徑損耗并不能量化分析鏈路瓶頸因素對(duì)傳輸過(guò)程的影響，因此尚需要進(jìn)一步針對(duì)信道衰落進(jìn)行分析，以便能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量。

1.2 信道衰落損耗

信道衰落損耗是指信號(hào)傳播過(guò)程中因信道噪聲而導(dǎo)致出現(xiàn)功率衰減的現(xiàn)象，其對(duì)數(shù)據(jù)全過(guò)程均有影響，能顯著削弱傳輸質(zhì)量。影響該現(xiàn)象的因素主要為信道噪聲。而移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)采用5G信號(hào)制式進(jìn)行信號(hào)發(fā)射時(shí)主要受拉普拉斯信道噪聲的影響[10]。此外，由于節(jié)點(diǎn)處于移動(dòng)狀態(tài)，隨著節(jié)點(diǎn)拓?fù)湮恢玫牟粩嘧儎?dòng)，信號(hào)發(fā)射強(qiáng)度也將呈現(xiàn)周期性變化，因此，一般采用高斯衰落模型[11]進(jìn)行評(píng)估。不妨設(shè)1.1節(jié)中Precv與Psend的比值為μ， 根據(jù)高斯衰落模型可知，μ的概率密度L(μ) 滿(mǎn)足

(3)

式中：E表示μ的統(tǒng)計(jì)均值；σ表示μ的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差。

一般而言，E可以通過(guò)設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的初始發(fā)射功率來(lái)調(diào)節(jié)，并用式(3)對(duì)σ進(jìn)行歸一化。因此，式(3)可改寫(xiě)為

(4)

顯然，對(duì)于不同的μ1，μ2，…，μn， 可以通過(guò)調(diào)節(jié)E對(duì)概率密度L(μ) 的峰值進(jìn)行捕捉，從而獲取滿(mǎn)足L(μ) 取最大峰值處的μm， 并將該處對(duì)應(yīng)的頻率設(shè)置為中心傳輸頻率，從而獲取最佳的信噪比，以最大限度降低處于不同發(fā)射功率狀態(tài)下節(jié)點(diǎn)之間的信道衰落損耗。

1.3 點(diǎn)傳輸衰落損耗

點(diǎn)傳輸衰落損耗主要指某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，其發(fā)射信號(hào)因通過(guò)多條傳輸路徑傳輸至中繼節(jié)點(diǎn)過(guò)程中所出現(xiàn)的損耗。雖然1.1節(jié)所示的數(shù)據(jù)路徑損耗也涵蓋了點(diǎn)傳輸衰落損耗，但由于點(diǎn)傳輸衰落損耗主要考慮相鄰節(jié)點(diǎn)間同時(shí)存在多徑傳輸?shù)那樾?，而在?jié)點(diǎn)間距離較遠(yuǎn)時(shí)的點(diǎn)傳輸衰落損耗可忽略不計(jì)[12]。因此需要對(duì)相鄰節(jié)點(diǎn)交互數(shù)據(jù)時(shí)的點(diǎn)傳輸衰落損耗進(jìn)行估計(jì)，以便改善該項(xiàng)損耗對(duì)傳輸性能所造成的網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸。

由于5G信號(hào)傳輸時(shí)存在同向信號(hào)分量和正交信號(hào)分量[13]，且均滿(mǎn)足同一統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差σ條件下的高斯分布[14]。為此，不妨設(shè)同向信號(hào)分量和正交信號(hào)分量分別為A和B， 接收信號(hào)C的均值P(c) 滿(mǎn)足瑞利分布[15]

(5)

式中：c表示接收信號(hào)C的隨機(jī)分布，exp表示自然指數(shù)，σ表示統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差；m表示正交信號(hào)分量B的統(tǒng)計(jì)均值。

由模型(5)可知，正交信號(hào)分量B的統(tǒng)計(jì)均值越高，則接收信號(hào)C的均值也就越高，此時(shí)點(diǎn)衰落傳輸損耗也就越低。實(shí)踐中可通過(guò)增加信號(hào)傳輸?shù)淖有诺纻€(gè)數(shù)，提高正交信號(hào)分量在信號(hào)中的比重，以降低點(diǎn)傳輸衰落損耗所造成的網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸。

2 移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸分析

由上文所述的數(shù)據(jù)損耗模型可知，移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)使用性能瓶頸與節(jié)點(diǎn)、鏈路、能量均存在一定的關(guān)系，當(dāng)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)能量受限、傳輸節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)鏈路不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)噪聲干擾等情況時(shí)，均有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)路徑損耗、信道衰落損耗、點(diǎn)傳輸衰落損耗顯著增加。因此，本文將圍繞傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度、節(jié)點(diǎn)能量受限度3個(gè)因素，對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸進(jìn)行詳細(xì)分析，以便能夠改善網(wǎng)絡(luò)傳輸性能。詳細(xì)步驟如下：

(1)待測(cè)試方法在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸或網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化時(shí)，需考慮到網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)因素，按周期逐個(gè)統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)的剩余能量、信道衰落、數(shù)據(jù)重傳次數(shù)等信息，sink節(jié)點(diǎn)在獲取上述信息后，再以廣播模式通知全網(wǎng)絡(luò)。

(2)逐個(gè)獲取待測(cè)試方法的中繼節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的接收信噪比，并引入高斯衰落模型來(lái)構(gòu)建峰值信噪比數(shù)據(jù)模型，按照所提的傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度(stability of transmission nodes，STN)，逐個(gè)與網(wǎng)絡(luò)平均接收信噪比(閾值)進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)且僅當(dāng)中繼節(jié)點(diǎn)接收信噪比低于該閾值時(shí)，判定網(wǎng)絡(luò)可能存在處于抖動(dòng)狀況，須按本文點(diǎn)傳輸衰落損耗模型來(lái)進(jìn)行分析，以查看節(jié)點(diǎn)正交信號(hào)分量的衰落程度是否難以承擔(dān)數(shù)據(jù)傳輸，如不能承擔(dān)，則更換該節(jié)點(diǎn)。反之，則保留該節(jié)點(diǎn)，執(zhí)行待測(cè)試方法的后續(xù)過(guò)程。

(3)當(dāng)待測(cè)試方法的中繼節(jié)點(diǎn)信噪比滿(mǎn)足穩(wěn)態(tài)傳輸條件時(shí)，按照本文的數(shù)據(jù)路徑損耗模型，根據(jù)當(dāng)前傳輸路徑逐點(diǎn)分析本周期內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)重傳次數(shù)，再根據(jù)所提的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度(network burst stability，NBS)來(lái)分析待測(cè)試方法，以列舉出其數(shù)據(jù)重傳次數(shù)較高的節(jié)點(diǎn)，如有擁塞或傳輸受限現(xiàn)象，則進(jìn)行節(jié)點(diǎn)更換操作。反之，則利用當(dāng)前節(jié)點(diǎn)來(lái)繼續(xù)執(zhí)行待測(cè)試方法的后續(xù)過(guò)程。

(4)針對(duì)待測(cè)試方法的節(jié)點(diǎn)同時(shí)滿(mǎn)足穩(wěn)態(tài)傳輸及數(shù)據(jù)低重發(fā)送的準(zhǔn)受限情形，按照本文信道衰落損耗模型，對(duì)于不滿(mǎn)足該模型的節(jié)點(diǎn)，按所提的節(jié)點(diǎn)能量受限度(energy limitation of nodes，ELN)的受限情況分析其對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)能量值，對(duì)低于某閾值的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先進(jìn)行預(yù)警，以對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行能量補(bǔ)充或更換處理，從而消除待測(cè)試方法的瓶頸。若節(jié)點(diǎn)未出現(xiàn)低于閾值的現(xiàn)象，則對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更換操作，以便節(jié)點(diǎn)能夠滿(mǎn)足信道衰落損耗模型。

2.1 基于傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度的移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸分析

考慮到數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中一般同時(shí)存在多個(gè)損耗因素，如節(jié)點(diǎn)處于傳輸抖動(dòng)狀態(tài)會(huì)出現(xiàn)點(diǎn)傳輸衰落和信道衰落交互影響的現(xiàn)象，這是由于節(jié)點(diǎn)傳輸處于抖動(dòng)狀態(tài)，因此接收信噪比出現(xiàn)下降，而信道噪聲則大幅上升。因此，需要在考慮增強(qiáng)接收信噪比的基礎(chǔ)上，降低信道噪聲信號(hào)的占比，以提升網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量。對(duì)圖1所示的典型移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)第n個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)的信號(hào)接收信噪比Ψn為

(6)

考慮到節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定傳輸時(shí)應(yīng)滿(mǎn)足式(2)的單點(diǎn)傳輸質(zhì)量要求，同時(shí)信號(hào)滿(mǎn)足式(5)所示的瑞利分布。因此可知，節(jié)點(diǎn)信號(hào)接收信噪比高于一定閾值α?xí)r，中繼節(jié)點(diǎn)將能穩(wěn)定接收數(shù)據(jù)，說(shuō)明此時(shí)的傳輸鏈路將處于穩(wěn)態(tài)

Ψn>α

(7)

一般而言，式(7)中所示的閾值α可以預(yù)先設(shè)定為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的平均接收信噪比，也可以通過(guò)多次測(cè)量而得到。

為便于判決，作如下的規(guī)定

(8)

考慮到信道噪聲的影響，第n個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)的信號(hào)接收信噪比Ψn也將處于正態(tài)分布狀態(tài)，當(dāng)且僅當(dāng)滿(mǎn)足式(7)時(shí)，傳輸鏈路將處于穩(wěn)態(tài)。因此，規(guī)定傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度P(Send) 如下

P(Send)=Φ(D)

(9)

P(Send)>0

(10)

當(dāng)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)信道噪聲滿(mǎn)足高斯分布時(shí)，按照式(10)可以確定穩(wěn)定度P(Send)， 并通過(guò)聯(lián)立式(10)、式(8)來(lái)確定接收信噪比閾值α。 若移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)信號(hào)傳輸過(guò)程的接收信噪比高于閾值α， 則可顯著提高傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定性能，改善因傳輸節(jié)點(diǎn)不穩(wěn)定而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)重傳現(xiàn)象。

2.2 基于網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度的移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸分析

對(duì)于移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)而言，接收信噪比較高時(shí)的單節(jié)點(diǎn)性能可得到一定程度的提高，但節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收發(fā)頻率會(huì)上升，使得節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)數(shù)據(jù)重傳的概率也會(huì)隨之上升，使得鏈路因擁塞而出現(xiàn)抖動(dòng)現(xiàn)象，降低了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性能。因此，單純依靠信噪比來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)鏈路質(zhì)量將會(huì)遇到傳輸瓶頸，故需要針對(duì)數(shù)據(jù)重傳現(xiàn)象進(jìn)行分析，以便提高網(wǎng)絡(luò)鏈路穩(wěn)定性能。

由2.1節(jié)可知，若模型(10)所確定的數(shù)據(jù)傳輸需求不被滿(mǎn)足時(shí)，則中繼節(jié)點(diǎn)將進(jìn)行數(shù)據(jù)重傳，本文規(guī)定網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度為網(wǎng)絡(luò)中繼節(jié)點(diǎn)重傳數(shù)據(jù)量處于最低的狀態(tài)。由文獻(xiàn)[15]可知，非互相獨(dú)立的數(shù)據(jù)源在發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)將滿(mǎn)足泊松分布[15]，因此，當(dāng)?shù)趎個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)在生命周期內(nèi)無(wú)法滿(mǎn)足式(10)所確定的需求時(shí)，Sn(t)也將滿(mǎn)足泊松分布

(11)

Δ(t)=∮bm(t)dt

(12)

其中，bm(t) 為標(biāo)準(zhǔn)泊松分布； Δ(t) 表示時(shí)間抽樣間隔；Sn(t) 代表最低重傳次數(shù)；t為傳輸時(shí)間。

若數(shù)據(jù)源發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)處于互相獨(dú)立狀態(tài)，不同數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)不存在先后順序，且滿(mǎn)足1.2節(jié)所示信道衰落損耗條件，此時(shí)信號(hào)功率滿(mǎn)足式(2)，即節(jié)點(diǎn)不存在功率受限的情形時(shí)，則式(11)可簡(jiǎn)化為

(13)

顯然，當(dāng)m=0的中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)重傳次數(shù)將處于最低狀態(tài)，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度將處于最佳狀態(tài)。由式(13)可知，若網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中因節(jié)點(diǎn)不穩(wěn)定而出現(xiàn)數(shù)據(jù)重傳現(xiàn)象時(shí)，可通過(guò)式(13)獲取中繼節(jié)點(diǎn)的最低重傳次數(shù)Sn(t)， 將中繼節(jié)點(diǎn)重傳次數(shù)設(shè)置成最低數(shù)值時(shí)，可有效降低網(wǎng)絡(luò)中繼節(jié)點(diǎn)重傳數(shù)據(jù)量，改善數(shù)據(jù)重傳瓶頸。

2.3 基于節(jié)點(diǎn)能量受限度的移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸分析

當(dāng)節(jié)點(diǎn)處于能量受限狀態(tài)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)將會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)路徑損耗和點(diǎn)傳輸衰落的現(xiàn)象，這是由于移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)能量受限時(shí)會(huì)啟動(dòng)休眠或更換機(jī)制，在此期間，網(wǎng)絡(luò)傳輸功率出現(xiàn)明顯下降，使得各節(jié)點(diǎn)發(fā)送和接收數(shù)據(jù)能力出現(xiàn)明顯下降。因此，本文根據(jù)節(jié)點(diǎn)的能量受限度來(lái)分析其性能瓶頸。

移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的能量消耗包括數(shù)據(jù)啟動(dòng)能耗、數(shù)據(jù)發(fā)送能耗、數(shù)據(jù)接收能耗。由于移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)一般處于休眠狀態(tài)，因此網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送前需對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行啟動(dòng)操作，本文規(guī)定節(jié)點(diǎn)能量受限度(energy limitation of nodes，ELN)為節(jié)點(diǎn)不能進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)母怕?，設(shè)第n個(gè)節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻的數(shù)據(jù)啟動(dòng)能耗En(t) 為

(14)

(15)

(16)

(17)

式中：E0(t) 表示數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)的初始能量，b表示該數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)接收到的反饋數(shù)據(jù)帶寬，η(t) 表示該數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)重傳次數(shù)。

(18)

不妨令P(E>0) 表示數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻能量不受限，聯(lián)立式(18)可得

(19)

令

(20)

當(dāng)?shù)趎+1個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)為傳輸節(jié)點(diǎn)時(shí)，其接收到的反饋數(shù)據(jù)帶寬也需要轉(zhuǎn)發(fā)，反饋次數(shù)為η(t)。η(t) 與數(shù)據(jù)重傳次數(shù)及兩者間的鏈路連通程度均存在一定的關(guān)系。由于數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)為第0個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)，η(t) 與各中繼節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度相關(guān)，根據(jù)式(13)、式(18)、式(19)可得數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻的能量受限度P(E0) 為

(21)

(22)

顯然，當(dāng)某節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)若滿(mǎn)足P(E0)>0， 則該節(jié)點(diǎn)方可順利實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)送。由式(22)可知，當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)送時(shí)的能量不低于E0時(shí)，則其不會(huì)因能量受限而出現(xiàn)數(shù)據(jù)收發(fā)失敗的現(xiàn)象，因此網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)需首先將初始能量低于E0的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行休眠處理，并給予能量補(bǔ)充。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為便于對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸分析效果進(jìn)行驗(yàn)證，本文網(wǎng)絡(luò)受限瓶頸為節(jié)點(diǎn)能量受限度、傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境部署如下：源節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)送過(guò)程滿(mǎn)足泊松分布(λ≥6)，節(jié)點(diǎn)分布區(qū)域?yàn)榫匦螀^(qū)域(12800 m×25600 m)，其中矩形區(qū)域邊界布撒源節(jié)點(diǎn)與最終數(shù)據(jù)接收節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)信號(hào)采用標(biāo)準(zhǔn)的正交頻分復(fù)用技術(shù)信號(hào)模式，子信道的個(gè)數(shù)不超過(guò)2048個(gè)；其中預(yù)留子載波個(gè)數(shù)均為隨機(jī)值；信號(hào)接收星座采取64正交振幅調(diào)制方式；信號(hào)采樣頻率為512 Hz；信號(hào)符號(hào)的總個(gè)數(shù)為1024個(gè)。其余參數(shù)見(jiàn)表1。

此外，為驗(yàn)證本文所提及的節(jié)點(diǎn)能量受限度、傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度在實(shí)際應(yīng)用中的效果，選取當(dāng)前移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中常用的基于時(shí)分多址(time division multiple access，TDMA)起伏追蹤機(jī)制的長(zhǎng)期演進(jìn)(long term evolution，LTE)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化算法[16](the data transmission optimization algorithm of LTE network based on TDMA fluctuation tracking mechanism，TDMA-FT算法)和基于休眠輪詢(xún)機(jī)制的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)節(jié)能傳輸算法[17](the energy saving transmission algorithm of wireless sensor network based on dorman polling mechanism，DP算法)為樣本，將所提方案根據(jù)瓶頸受限情況逐次改變ELN、STN及NBS，以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)試。另外，為進(jìn)一步突出本文方法的優(yōu)勢(shì)，將基于改進(jìn)的Steiner層次協(xié)議緩解無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的瓶頸分析方法(an enhanced steiner hierarchy protocol to mitigate the bottleneck in wireless sensor networks，E-SH)[18]視為對(duì)照組。

3.1 網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率測(cè)試

考慮到網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率指標(biāo)主要針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸量進(jìn)行測(cè)試，DP算法是采取休眠機(jī)制來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸，因此本文使用ELN進(jìn)行基于能量的瓶頸分析，實(shí)驗(yàn)中取ELN=0.2、0.4、0.6、0.8。而TDMA-FT算法主要基于信道轉(zhuǎn)移方式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，側(cè)重于節(jié)點(diǎn)層面優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)現(xiàn)象，因此本文使用STN對(duì)其傳輸質(zhì)量進(jìn)行量化分析，實(shí)驗(yàn)中取STN=0.3、0.6、0.9。針對(duì)未進(jìn)行算法優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，將直接用本文方案進(jìn)行量化分析并記錄網(wǎng)絡(luò)重傳信息，以便分析本文方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬傳輸性能的提升效果，實(shí)驗(yàn)中取ELN=0.2、0.4、0.6、0.8，整個(gè)測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率的測(cè)試

圖2(a)是按照表1生成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，記錄(ELN=0.2、0.4、0.6、0.8)4種情況時(shí)的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率。由圖可知，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間不斷增加，中繼節(jié)點(diǎn)的能耗水平也隨之提高，當(dāng)中繼節(jié)點(diǎn)能耗消耗到一定程度時(shí)，網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率也急劇降低，直到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)處于擁塞狀態(tài)。隨后，調(diào)整模型(21)所示的節(jié)點(diǎn)能量受限度(ELN=0.2、0.4、0.6、0.8)，顯然，推遲了網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率降低的時(shí)間。其中，本文算法在ELN=0.8時(shí)，運(yùn)行至120 min時(shí)才出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率下降的現(xiàn)象，較基準(zhǔn)情況延遲了30 min左右，在ELN=0.2時(shí)運(yùn)行210 min才出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬有效率下降的現(xiàn)象，較基準(zhǔn)情況延遲了120 min。這說(shuō)明節(jié)點(diǎn)能量狀況屬于網(wǎng)絡(luò)性能瓶頸，可通過(guò)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能耗來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)性能發(fā)生的概率。

圖2(b)為DP算法按照表1生成的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行測(cè)試所記錄的4種節(jié)點(diǎn)能量受限度(ELN=0.2、0.4，0.6、0.8)情況下的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率，亦給出了E-SH算法改進(jìn)下的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率。由圖發(fā)現(xiàn)，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間不斷增加，網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率與未設(shè)置節(jié)點(diǎn)能量受限度時(shí)相比，網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率出現(xiàn)下降的時(shí)間被顯著推遲，這是由于通過(guò)模型(21)調(diào)整節(jié)點(diǎn)能量受限度，降低了節(jié)點(diǎn)能耗水平，處于休眠狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)有效規(guī)避節(jié)點(diǎn)能量受限而導(dǎo)致難以激活的問(wèn)題，因此提高了DP算法的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率。但是，所提方法要優(yōu)于E-SH算法，例如，本文算法在ELN=0.2時(shí)，運(yùn)行至130 min才出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率下降現(xiàn)象，而E-SH算法運(yùn)行110 min后就出現(xiàn)該現(xiàn)象。相對(duì)于E-SH算法而言，所提方法延遲了20 min。此外，采用E-SH算法改進(jìn)后的DP算法與基準(zhǔn)情況相比有一定的改善，然而，E-SH算法改善程度依然要顯著小于本文算法在ELN=0.2、0.4情況下的對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率，說(shuō)明E-SH算法采用層次協(xié)議優(yōu)化拓?fù)鋮?shù)的方式僅能應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)受限程度較低的應(yīng)用場(chǎng)景，無(wú)法針對(duì)節(jié)點(diǎn)輪詢(xún)過(guò)程進(jìn)行有效優(yōu)化，而本文算法采用節(jié)點(diǎn)能量受限度分析節(jié)點(diǎn)能量受限現(xiàn)象，節(jié)點(diǎn)輪詢(xún)過(guò)程中的匹配效率較高，因此可提升節(jié)點(diǎn)更換效率，改善節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的有效使用。

圖2(c)為T(mén)DMA-FA算法按照表1生成的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行測(cè)試所記錄的3種傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度(STN=0.3、0.6、0.9)情況下的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率，亦給出了E-SH算法改進(jìn)下的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率結(jié)果。由圖可知，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間不斷增加，網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率與未設(shè)置節(jié)點(diǎn)能量受限度時(shí)相比，網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率出現(xiàn)下降的時(shí)間被顯著推遲，這是由于通過(guò)模型(10)調(diào)整節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度并確定節(jié)點(diǎn)接收信噪比閾值，當(dāng)該算法處于信道激活狀態(tài)時(shí)能有效降低因信道碰撞而導(dǎo)致傳輸受阻現(xiàn)象，數(shù)據(jù)重傳性能得到改善，因此提高了TDMA-FA算法的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率。與本文算法相比，E-SH算法的網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率要顯著低于本文算法在節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度STN=0.9的性能，例如，E-SH算法在運(yùn)行105 min后就出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬有效使用率下降的問(wèn)題，而所提方法則是在運(yùn)行135 min后才出現(xiàn)該現(xiàn)象。這說(shuō)明本文算法所采用的傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度及點(diǎn)衰落模型能夠?qū)鬏敼?jié)點(diǎn)抖動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行定量分析，對(duì)網(wǎng)絡(luò)受限瓶頸的分析能力要強(qiáng)于E-SH算法。

3.2 擁塞發(fā)生次數(shù)測(cè)試

考慮到移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)擁塞現(xiàn)象的發(fā)生主要由于鏈路及節(jié)點(diǎn)抖動(dòng)所致，DP算法在休眠過(guò)程中節(jié)點(diǎn)處于輪詢(xún)狀態(tài)，因此本文使用ELN進(jìn)行基于能量的瓶頸分析，參照3.1節(jié)，對(duì)ELN進(jìn)行梯度取值，實(shí)驗(yàn)中取ELN=0.2、0.4、0.6、0.8。TDMA-FT算法主要基于信道起伏特性，特別是側(cè)重于信道及相關(guān)節(jié)點(diǎn)本身抖動(dòng)來(lái)進(jìn)行傳輸優(yōu)化，因此本文使用STN對(duì)傳輸質(zhì)量進(jìn)行量化分析，實(shí)驗(yàn)中取STN=0.3、0.6、0.9。針對(duì)未進(jìn)行算法優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)中直接取STN=0.3、0.6、0.9，以便分析本文方案擁塞控制能力，測(cè)試結(jié)果如圖3所示。

圖3 擁塞發(fā)生次數(shù)的測(cè)試

圖3(a)是在網(wǎng)絡(luò)起始狀態(tài)下?lián)砣l(fā)生次數(shù)均為0，按照表1生成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境所記錄STN=0.3、0.6、0.9這3種情況下的網(wǎng)絡(luò)的擁塞發(fā)生次數(shù)測(cè)試結(jié)果。由圖可知，隨著信噪比閾值的不斷增加，擁塞發(fā)生次數(shù)也隨之增加，這是顯然的：隨著信噪比閾值的不斷增加，源節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)所消耗的能量也隨之增加，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目捎霉β剩菀装l(fā)生因功率受限而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞。調(diào)整模型(10)規(guī)定的傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度(STN=0.3、0.6、0.9)，顯然隨著穩(wěn)定度的增加，網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生次數(shù)隨之降低，節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定性能與網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸息息相關(guān)，實(shí)踐中可以通過(guò)穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)傳輸性能來(lái)改善網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸。說(shuō)明本文方法對(duì)于未優(yōu)化的移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，可顯著提升網(wǎng)絡(luò)傳輸性能。

圖3(b)中為DP算法在節(jié)點(diǎn)能量受限度為(ELN=0.2、0.4、0.6、0.8)4種情況時(shí)，按表1所示的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測(cè)試所獲取的測(cè)試結(jié)果，也給出了E-SH算法改進(jìn)下的網(wǎng)絡(luò)擁塞次數(shù)結(jié)果。由圖可知，通過(guò)借助節(jié)點(diǎn)能量受限度，有效減少了因節(jié)點(diǎn)能量受限而導(dǎo)致難以激活的問(wèn)題，從而降低了因節(jié)點(diǎn)能量受限而導(dǎo)致的擁塞發(fā)生次數(shù)。另外，在同一信道率閾值下，本文算法在網(wǎng)絡(luò)處于嚴(yán)重受限情況下(ELN=0.2、0.4)對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)擁塞次數(shù)始終低于1000次。而E-SH算法的網(wǎng)絡(luò)擁塞次數(shù)要顯著高于本文算法在ELN=0.2、0.4時(shí)的擁塞次數(shù)。這說(shuō)明本文算法在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)因能量受限而出現(xiàn)大面積癱瘓情況下可激活備用節(jié)點(diǎn)，有效適應(yīng)節(jié)點(diǎn)能量受限的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景。

圖3(c)為T(mén)DMA-FA算法在傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度(STN=0.3、0.6、0.9)3種情況時(shí)，按照表1所示的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行測(cè)試所獲取的結(jié)果，也給出了E-SH算法改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)擁塞次數(shù)。由圖可知，當(dāng)傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度不斷增高時(shí)，TDMA-FA算法網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生次數(shù)顯著下降，這是由于通過(guò)調(diào)整節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度并確定節(jié)點(diǎn)接收信噪比閾值，可以降低數(shù)據(jù)重傳次數(shù)，優(yōu)化對(duì)處于信道激活狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選，因此可有效改善TDMA-FA算法的性能。但是，相對(duì)于E-SH算法而言，所提方法呈現(xiàn)出更好的優(yōu)化效果。例如，在信道率閾值為36 dB時(shí)，本文算法在STN=0.9時(shí)網(wǎng)絡(luò)擁塞次數(shù)僅有4000次左右，而E-SH算法則超過(guò)了6000次，顯然要優(yōu)于E-SH算法。這是因?yàn)樵诠?jié)點(diǎn)處于較高不穩(wěn)定度的情況下，E-SH算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的改善程度較差，說(shuō)明單純改善拓?fù)鋮?shù)的方式難以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)大面積抖動(dòng)的實(shí)際場(chǎng)景。因此，E-SH算法應(yīng)對(duì)高強(qiáng)度突發(fā)抖動(dòng)的適應(yīng)能力要低于本文算法。

3.3 網(wǎng)絡(luò)重傳率測(cè)試

由于網(wǎng)絡(luò)重傳現(xiàn)象主要受網(wǎng)絡(luò)整體穩(wěn)定性能影響，DP算法的網(wǎng)絡(luò)整體穩(wěn)定性主要受區(qū)域節(jié)點(diǎn)輪詢(xún)因素影響，出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)能量受限的概率較低，主要影響因素為數(shù)據(jù)擁塞發(fā)生時(shí)出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)重傳現(xiàn)象，因此取NBS參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中取NBS=0.4、0.8兩種情況進(jìn)行仿真測(cè)試。TDMA-FT算法主要基于信道起伏特性，當(dāng)且僅當(dāng)鏈路發(fā)生抖動(dòng)時(shí)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重傳，因此本文使用STN對(duì)傳輸質(zhì)量進(jìn)行量化分析，實(shí)驗(yàn)中取STN=0.3、0.6、0.9。針對(duì)未進(jìn)行算法優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，將直接用本文方法進(jìn)行量化分析并記錄網(wǎng)絡(luò)重傳信息，結(jié)果如圖4所示。

圖4(a)是在網(wǎng)絡(luò)起始狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)重傳率均為0，按照表1生成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境所記錄NBS=0.2、0.4兩種情況下網(wǎng)絡(luò)的擁塞發(fā)生次數(shù)測(cè)試結(jié)果。由圖發(fā)現(xiàn)，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間不斷積累，網(wǎng)絡(luò)在首次出現(xiàn)重傳現(xiàn)象后將會(huì)持續(xù)發(fā)生數(shù)據(jù)重傳事件，時(shí)間累計(jì)到一定程度時(shí)，重傳現(xiàn)象的發(fā)生概率將趨向于100%。調(diào)整式(13)規(guī)定的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度，可顯著提高網(wǎng)絡(luò)性能，降低網(wǎng)絡(luò)重傳情況的發(fā)生，并改善網(wǎng)絡(luò)使用性能瓶頸。

圖4(b)是DP算法節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度為NBS=0.4、0.8兩種情況時(shí)，按表1所示的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測(cè)試的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，也給出了E-SH算法改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)重傳率結(jié)果?？梢?jiàn)，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間不斷增加時(shí)，節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)數(shù)據(jù)重傳的概率與未設(shè)置網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度時(shí)相比，數(shù)據(jù)重傳概率大幅度上升時(shí)出現(xiàn)的時(shí)間被顯著推遲，這是由于調(diào)整式(13)規(guī)定的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度時(shí)，可獲取中繼節(jié)點(diǎn)最佳重傳次數(shù)，顯著降低中繼鏈路因過(guò)載而導(dǎo)致傳輸抖動(dòng)的現(xiàn)象，因此通過(guò)改善網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度可有效降低數(shù)據(jù)重傳概率，提升DP算法的性能。另外，從圖中也可發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于E-SH算法而言，所提方法呈現(xiàn)出更好的優(yōu)化結(jié)果，例如，當(dāng)NBS=0.4時(shí)，本文方法最長(zhǎng)至105 min時(shí)才出現(xiàn)數(shù)據(jù)重傳概率上升的現(xiàn)象。而E-SH算法則在85 min后，其重傳率就開(kāi)始上升。

圖4 網(wǎng)絡(luò)重傳率的測(cè)試

圖4(c)為T(mén)DMA-FA算法在傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度為STN=0.3、0.6、0.9這3種情況時(shí)，按照表1所示的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，也給出了E-SH算法改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)重傳率結(jié)果。由圖可知，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間不斷增加，當(dāng)傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度不斷增高時(shí)，TDMA-FA算法網(wǎng)絡(luò)重傳上升現(xiàn)象被顯著推遲，這是由于通過(guò)調(diào)整節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度并確定節(jié)點(diǎn)接收信噪比閾值，可以降低數(shù)據(jù)重傳次數(shù)，規(guī)避因信道處于激活-非激活狀態(tài)而發(fā)生碰撞現(xiàn)象，提高數(shù)據(jù)傳輸能力，因此可有效改善TDMA-FA算法的性能。同樣地，相對(duì)于E-SH算法而言，所提方法具備更為理想的網(wǎng)絡(luò)重傳率，例如，在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行至100 min時(shí)，雖然二者的重傳率都開(kāi)始上升，但是，所提算法的重傳率始終低于E-SH算法。這是由于E-SH算法主要采用單一協(xié)議的方式優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量，存在區(qū)域分割速度較慢及區(qū)域覆蓋迭代速度較低的特點(diǎn)，難以對(duì)網(wǎng)絡(luò)受限瓶頸進(jìn)行定量分析，而本文算法不僅可通過(guò)調(diào)整突發(fā)穩(wěn)定度的方式降低數(shù)據(jù)重傳概率，且可調(diào)整節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度降低數(shù)據(jù)重傳次數(shù)并提高數(shù)據(jù)傳輸能力，因此本文算法在強(qiáng)干擾環(huán)境時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重傳的改善程度要高于E-SH算法。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于當(dāng)前移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)使用性能瓶頸難以滿(mǎn)足量化需求，且評(píng)估過(guò)程復(fù)雜等不足，提出了一種移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)使用性能瓶頸分析。依托數(shù)據(jù)路徑損耗、信道衰落損耗及點(diǎn)傳輸衰落損耗等維度設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)損耗模型，設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)能量受限度、傳輸節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)穩(wěn)定度等維度。實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)使用性能瓶頸的量化分析，可有效提升各種算法的性能，降低網(wǎng)絡(luò)瓶頸對(duì)現(xiàn)有方案的影響。

下一步，擬針對(duì)移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)涓吡鲃?dòng)性等瓶頸進(jìn)行分析，結(jié)合量化度分析指標(biāo)，強(qiáng)化對(duì)高速移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)使用性能瓶頸的解決力度，提高本文分析在實(shí)際環(huán)境中的適應(yīng)性能。