ZigBee无线传感器网络(IEEE 802.15.4)使用移动传感器节点的QoS评估外文翻译资料

 2021-11-06 07:11

英语原文共 9 页

ZigBee无线传感器网络(IEEE 802.15.4)使用移动传感器节点的QoS评估

  1. 引言

无线传感器网络(WSN)节点能够感知环境中的数据,从感知中删除冗余数据并通过无线媒体传输到基站。通常,很难在无线节点之间建立连接由于电池电量不足或其他无线故障,提交无线多媒体实时多路径路由协议传感器网络(WMSNS)及其设计影响战略多径路由发展的问题支持WMSN中多媒体数据的协议。无线传感器网络可分为两类:1类WSN和2类WSN。1类无线传感器网络(C1WSN)合并使用网格彼此连接的节点通过动态路由的拓扑。这种类型的网络用于具有大量数据流的大型系统,如公路监控,军事应用、栖息地监测和环境监控。然而,PGA类2型网络(c2wsn)辨别和静态路由是基于点或两个点。两个点的多点连接的系统的两种不同的遥感内部的网络节点。主要的,这样的网络用于冰短距离系统如一家工业自动化控制;和医疗系统等。在此之前,有许多无线Wi-Fi、红外线和蓝牙等系统高数据速率。Wi-Fi(IEEE 802.11b)过于复杂,需要更多的带宽,因此,不能在传感器网络中实现。在同一方面,红外线必须因此,几乎不可行的视线不能用于这种情况。另外,蓝牙(IEEE802.15.1)被认为是一种可能的解决方案,但它支持一个piconet中的少量设备,缺乏自我修复技术,而且它也很昂贵(关于功耗)。因此,蓝牙技术被发现该技术在传感器网络的实际应用中缺乏灵活性。

2003年,一项新技术802.15.4与ZigBee一起被发现,并成为c2wsn网络的标准。IEEE802.15.4工作在2.4GHz频段,目前,它可以支持从4.8kbps到800kbps的数据传输,传输范围为10 m到20 km。近年来,ZigBee技术的一些研究在XBee-ZigBee、智能无线照明太阳能电力公司、清洁手安全手无线系统和美国宇航局太空计划等各个领域都得到了广泛的应用。此外,随着此类网络的出现,对有效的MAC协议的需求非常重要,并且在提高无线传感器网络的性能方面越来越重要。为了满足这一需求,人们做了大量的工作,例如为无线传感器网络引入低占空比、节能和基于移动的边界节点介质访问控制(BNMAC)混合协议,通过在无线传感器网络上保留能量来控制过听、空闲监听和拥塞问题。低数据传输率和更长的电池无线应用需要一个新的标准,这些应用可以在未经许可的国际频率下运行。因此,ZigBee联盟采用的ZigBee/802.15.4标准是一个很有前途的候选标准,可以满足无线传感器网络的挑战性问题。但是,硬件限制限制限制了它们的应用程序,实际部署表明,除了应用程序相关的杂务外,WSN在管理复杂的通信任务(如移动性)方面也很吃力。无线传感器网络中的移动设备对于大量的应用场景至关重要,例如物联网(IOT)、医疗保健、水下监测、站点/对象跟踪和入侵者的定位。由于移动性是预期的和不可避免的,因此适当的移动性规定对于确保与移动节点之间的无处不在的连接至关重要。因此,评估基于ZigBee网络的移动传感器节点的性能对于确定许多应用的适用性具有重要意义。因此,识别无线传感器网络中当前的移动解决方案,识别其关键特性和边界是非常重要的。在此基础上,对不同节点密度和网络规模下的移动无线传感器网络的吞吐量、网络负载、误码率(BER)、接收功率、信噪比(SNR)和端到端延迟等服务质量指标进行了评估。本文的主要贡献如下。1)本文提出了一种基于移动节点的ZigBee网络分析模型,该模型采用IEEE802.15.4定义的物理层和MAC层。2)本文通过对802.15.4/ZigBee集成无线传感器网络采用OQPSK调制技术,研究了在不同拓扑结构中常用的随机路径点移动模型对节点移动的影响。3)通过随机移动模型,提出了在节点移动性、网络密度和网络规模的影响下,计算QoS服务的方法。此外,这项工作是在2.4GHz频段进行的,因为它提供了更好的吞吐量和移动节点的可靠性。4)在报告结果的基础上,作者建议以集群树的方式实现移动传感器节点,以提供最佳的QoS服务。

本文的组织结构如下:第2节概述了ZigBee/IEEE 802.15.4标准中信标和非信标模式的早期工作,并详细描述了所报告工作中使用的分析模型。在第3节中,写了实验设置和结果。在第4节和第5节中分别说明了结论和未来范围。

  1. 分析模型

为了适应周期性、间歇性和重复性的低延迟数据,IEEE 802.15.4 MAC层同意信标和非信标两种信道访问模式。在信标模式下,这些设备使用时隙CSMA/CA竞争信道访问,仅在周期性或间歇性通信情况下使用。这种模式提供了能源效率,但不建议在零星数据传输的情况下使用。或者,在非信标模式下,设备保持通电,并使用非时隙CSMA/CA机制非周期地传输数据。

到目前为止,早期的工作要么集中于信标网络,要么集中于静态/星型拓扑非信标网络。然而,这些模型在计算节点移动性对此类环境的影响方面能力有限。因此,有必要在考虑节点可移动性、节点拓扑、确认帧和重试限制的可能情况下,对一个非信标的IEEE802.15.4网络进行建模。利用马尔可夫链模型研究了簇树拓扑中信标模式下的无线传感器网络,通过调整超帧和信标顺序来减少冲突次数、降低功耗和提高吞吐量。过去,作者仅在考虑静态节点的基础上,基于可伸缩性分析了无线传感器网络中不同路由协议的性能。然而,报告的工作使用的分析模型考虑了移动传感器节点。

此外,本文还研究了移动无线传感器网络的吞吐量、网络负载、误码率(BER)、接收功率、信噪比(SNR)和端到端延迟等不同服务质量指标的性能。这项工作考虑了n个传感器节点,这些节点发送一个D字节的数据包,并且它在定义的退避周期内占据信道。每个节点都能听到彼此回避隐藏节点的声音。数据帧根据泊松到达率到达传感器节点。在数据包冲突的情况下,实现了应答应答和重传机制。在以下情况下,数据包可能会发生碰撞并被丢弃:

  • 当节点检测到信道空闲时,数据包与ACK帧冲突,而信道实际上正在等待ACK帧。
  • 多个节点同时感知信道空闲并发送其数据包。
  • 重传失败超过重传限制。
  • 清除通道评估超出CSMA退避限制。

本文采用无槽CSMA/CA算法,利用马尔可夫模型分析了节点的行为。每个节点状态定义为随机过程{a(t);b(t);c(t);m(t)},其中t是整数。在处理当前数据包的过程中,节点将不接受新的数据包。此外,在传输数据包后,节点将迁移到空闲状态,概率为“1”。任何传感器节点处于空闲状态的概率为“1–p”,在第一个后退阶段为“p”。在第一个退避阶段,退避周期数(nb)为0,退避指数(be)为3。在退避期间,节点将等待随机时间,随机值的范围为frac12;0;2be 1。延迟后,节点将转到f0;0;0;mg状态以感测通道。如果通道繁忙,节点必须进入下一个后退阶段,NB和BE的值将增加1。当nb超过4时,节点将丢弃数据包,因为发生了五次连续的CCA故障。

如果节点检测到信道空闲,它将从接收状态变为发送状态。然后将数据包发送到接收节点。当至少两个节点同时传输数据包时,或者ACK帧与数据包之间发生冲突时,就会发生故障。根据M/M/1/k排队理论,用数学方法计算出MAC缓冲区变空的概率为:P_0=(1-P)/[1-P^(M 1)]。

此外,队列“p”的利用率定义为到达率与数据包的服务率之比,即传入数据包的数量与传出数据包的数量之比。在t时,当plt;1时,队列的空闲概率为p0。

3.实验设置与讨论

所提议的工作使用上述分析模型,其参数值适用于图1中给出的不同拓扑结构,并计算2.4 GHz频段5分钟模拟间隔的QoS指标,如吞吐量、端到端延迟、误码率、接收功率和信噪比。在节点移动性的影响下,通过改变节点密度在[20、40、60]范围内(网络大小分别为[500*500 m^2、1000*1000 m^2和1500*1500 m^2]),使用其不同的拓扑结构(例如星型、网状和簇树)来检查启用ZigBee的WSN网络。在所有报告的拓扑结构中,都创建了一个专门设计的全功能节点,称为协调器,负责网络创建和控制。在星形拓扑中,终端设备直接与网络协调器通信;因此,不需要任何中间设备,如路由器。但是,在网格和集群树中,终端设备通过路由器与协调器通信,其数量取决于网络中终端设备的数量。根据李等给出的分析模型,计算了簇树拓扑和网格拓扑中的路由器数量和子节点数量。因此,建议的工作使用7,13和20个路由器,分别为20,40和60个节点组成的示范网络。这项工作限制了星型拓扑中最多255个子级的数量,而在簇树和网格拓扑中,每个深度级别最多可以有7个子级,最大深度级别为5个子级。在传输功率为0.05 W的每1秒后,在应用层传输大小为1024位的数据包。在应用层启动碎片处理以生成多个数据包,因为它只支持[712–744]位范围内的数据大小。在物理层,为点对点传输的每个分段包生成1016位(最大)的有效负载。

为了使演示的网络成为一个可扩展和自组织的网络,并结合最佳的QoS服务,非信标模式使用非时隙、非持久的CSMA/CA机制,在任何时刻将数据传输给协调器。因此,网络协调器始终处于活动状态,并查找来自传感器节点的通信。根据前一节建模的分析模型,退避时间考虑在3-4 s的范围内,信道感知时间为0.1 s,最大5次重传,但在这种模式下,数据包的传递没有时间保证。此外,使用个人区域网络标识(PAN-ID)定义网络协调器和传感器节点。我们建议的工作方法如图1所示。

基于IEEE802.15.4/ZigBee网络,研究了节点移动性对不同拓扑结构性能的影响,测量了MAC延迟、吞吐量、端到端延迟、负载、误码率、接收功率和信噪比等各种QoS参数。MAC延迟包括MAC竞争和传输延迟。此外,它还包括三个要素:一个特定数据包的成功传输时间、退避时间和总重传时间。观察结果表明,在所有报告的轻型交通拓扑结构中,即在网络密度为20个节点的情况下,网络面积为500*500 m^2的静态和移动节点的MAC延迟保持不变。此外,由于竞争周期(访问介质)和冲突次数的增加,随着节点数量和网络大小的增加,模拟网络的所有拓扑中的MAC延迟都会增加。对于密集的流量,这种情况在集群树拓扑中最糟糕,因此,与其他模拟拓扑相比,报告的延迟增加最多。

定时间隔2.4GHz产生的传输功率为0.05W的数据包

拓扑

星状

最大子级=255

最大路由器数=0

最大深度=1

网状

最大子级=7

最大路由器数=5

最大深度=5

聚类树

最大子级=7

最大路由器数=5

最大深度=5

星状

由移动节点(速度变化为0-1.6 m/s)以恒定速率产生的流量,包大小为1024位,数据在其自身的PAN内发送到随机目的地。

评估QoS参数,即吞吐量、端到端延迟、负载、误码率、误码率、接收功率、信噪比和延迟

图1 拟议工作的方法

在静态情况下,网格拓扑在密集流量条件下优于其他拓扑,因为它使用计数器机制检测路由器故障。如果计数器超过阈值,路由器将根据目标地址,通过广播或将请求数据包单播给父级来启动路由维护过程。另一方面,集群树拓扑使用广播机制而不是定位旧的父节点,并试图找到导致低吞吐量的新的父节点/网络地址。

在移动性场景中,随着移动节点在所有已演示的拓扑结构中聚集,节点之间成功传输数据包的概率增加,因此导致比静态条件下的吞吐量高。星型拓扑在从静态节点到移动节点的转换速度达到0.2 m/s时,吞吐量急剧增加。超过此移动范围,在模拟场景中,由于链路故障的增加以及节点移动的增加,吞吐量降低到其最小值。这些链路故障迫使发现新的路由,从而导致吞吐量降低。此外,据观察,由于基于路由器的通信导致较少的链路故障,其余拓扑提供更高的吞吐量。此外,还发现,在移动范围[1.2-1.4]m/s时,网格树和簇树提供了最高的吞吐量,当吞吐量达到其最大值时,由于等待发送的数据包更多,数据包碰撞概率增加,因此吞吐量降低。

此外,这项工作还进一步扩展到研究ZigBee支持的不同节点密度的无线传感器网络,即在500*500 m^2、1000*1000 m^2的网络上分别有20个和40个节点,观察到,当节点密度从20增加到40时,随着网络面积从500*500 m^2增加到1000*1000 m^2,拓扑的吞吐量增加了两倍以上。在节点密度从40增加到60的情况下,随着网络面积从1000*1000 m^2增加到1500*1500 m^2,吞吐量以网格和星型拓扑的1.5倍的速度增加。描述了节点移动性对500*500 m^2网络中由20个节点组成的不同星型网络、网格网络和簇树网络中每个传输包的平均端到端延迟的影响。测量的平均端到端延迟是数据包传输中出现的传播延迟、拥塞延迟、访问延迟、排队延迟、打包/缓冲延迟和传输延迟的总和。在网格拓扑和簇树拓扑中,静态节点表现出最大的端到端延迟。此外,在静态和移动场景中,网格拓扑在低流量条件下表现出色。研究表明,由于节点移动量的增加,交通量在非自愿状态下得到均匀分布,因此测量的延误随移动量的增加而减小。本工作进一步扩展到网络规模分别为1000*1000 m^2和1500*1500 m^2的40个节点密度的变化。研究发现,随着节点密度的增加,所有拓扑结构的平均端到端延迟都会增加。这是由于路由到期的增加,导致进一步的路由失效和数据包丢失。此外,由于发现新的父代和获得新的地址过程中产生的延迟,集群树的平均延迟呈指数级增加。研究还发现,在所有模拟拓扑中,节点数从40个增加到60个,网络面积从1000*1000 m^2增加到1500*1500 m^2,端到端延迟增加10倍。

研究还发现,总体平均网络负载随着节点密度的增加而增加。这一观察背后有两个主要原因。首先,节点数量的增加会增大网络内拥塞的可能性。其次,ZigBee网络内置AODV协议,在源

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