梁利生,周國華,武蘭民,呂玉祥*

(1.太原理工大學物理與光電工程學院,太原 030024;2.山西省電力公司大同供電分公司,山西 大同 037008;3.國家電網(wǎng)公司,北京 100031)

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基于預(yù)警優(yōu)先級的ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)MAC層退避算法

梁利生1,周國華2,武蘭民3,呂玉祥1*

(1.太原理工大學物理與光電工程學院,太原 030024;2.山西省電力公司大同供電分公司,山西 大同 037008;3.國家電網(wǎng)公司,北京 100031)

摘要:針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有預(yù)警信息的高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包需要盡快傳輸,且IEEE 802.15.4協(xié)議本身不支持任何優(yōu)先級傳輸機制的情況,提出了一種基于預(yù)警優(yōu)先級的非時隙CSMA/CA自適應(yīng)調(diào)整階梯退避算法,并建立了離散時間馬爾可夫分析模型,比較分析了網(wǎng)絡(luò)中不同優(yōu)先級節(jié)點的信道接入概率、網(wǎng)絡(luò)吞吐量和傳輸延時,仿真結(jié)果表明,改進的自適應(yīng)調(diào)整階梯退避機制對提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包的實時傳輸性能具有積極的作用。

關(guān)鍵詞:IEEE 802.15.4;非時隙CSMA/CA;馬爾可夫鏈;退避算法;ZigBee

無線傳感網(wǎng)絡(luò)是一種綜合信息采集、信息處理和信息傳輸功能于一體的智能網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)[1]。2002年,IEEE開始研究制定低速個域網(wǎng)標準——IEEE 802.15.4。該標準針對低速無線個人區(qū)域網(wǎng)絡(luò)LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network)制定了物理層和MAC子層協(xié)議。MAC層使用沖突避免的載波多路偵聽技術(shù)CSMA-CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)機制解決多個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點同時訪問信道時的沖突。利用ZigBee技術(shù)組建的LR-WPAN應(yīng)用在很多場合,如大型電力設(shè)備運輸使用ZigBee傳感器網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測系統(tǒng),網(wǎng)絡(luò)中每個監(jiān)測節(jié)點實時發(fā)送監(jiān)測數(shù)據(jù),使駕駛?cè)藛T正確判斷設(shè)備的狀態(tài),可以避免發(fā)生嚴重事故。

在2000年,文獻[2]提出了到目前為止對IEEE 802.11分布式協(xié)調(diào)功能(DCF)研究相對深入的Bianchi模型,假定數(shù)據(jù)包傳輸?shù)呐鲎哺怕什蛔?但不考慮節(jié)點已經(jīng)碰撞的次數(shù),使無線網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點的狀態(tài)形成離散時間的馬爾可夫鏈。文獻[3]建立了單個節(jié)點在信道中的傳輸狀態(tài)模型,假設(shè)IEEE 802.15.4協(xié)議中時隙CSMA/CA在退避階段的等待時間服從均值相同的幾何分布,并用相關(guān)離散時間的馬爾可夫鏈分析了該節(jié)點的傳輸性能。文獻[4]中節(jié)點通過退避計數(shù)器遞減檢測信道來確定信道的狀態(tài),使用IEEE 802.15.4信道接入機制和IEEE 802.11中的二進制指數(shù)退避(BEB)機制相結(jié)合的混合信道接入機制,該機制訪問信道的概率較高,但所消耗的能量遠遠高于只采用IEEE 802.15.4信道接入機制。文獻[5]中對執(zhí)行一次和兩次CCA(Clear Channel Assessment)的情況建立不同的數(shù)學分析模型,分析了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的丟包率和吞吐量。文獻[6]將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)據(jù)分為不同的優(yōu)先級,按優(yōu)先級設(shè)置退避指數(shù)和CCA次數(shù),提高了數(shù)據(jù)包的延時性能。文獻[7]中雖然為IEEE 802.15.4協(xié)議建立了精確的數(shù)學分析模型,但無法分析優(yōu)先級的無線網(wǎng)絡(luò)性能。文獻[8]中采用OPNET仿真軟件分析了用優(yōu)先級處理數(shù)據(jù)的性能,對有優(yōu)先級的數(shù)據(jù),設(shè)置較小的EB值,而對沒有優(yōu)先級的數(shù)據(jù),設(shè)置較大的EB和LCW,該機制能較好地提高優(yōu)先級數(shù)據(jù)的實時性。雖然調(diào)整EB和LCW的值可以使高優(yōu)先級數(shù)據(jù)的及時發(fā)送,但不同的優(yōu)先級數(shù)據(jù)退避時間會有交叉,低優(yōu)先級數(shù)據(jù)有可能優(yōu)先發(fā)送,本文提出的階梯退避算法可以避免這種情況。文獻[9]使高優(yōu)先級數(shù)據(jù)節(jié)點只執(zhí)行一次CCA,以避免數(shù)據(jù)幀和ACK幀之間的沖突。文獻[10]研究了網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點數(shù)對網(wǎng)絡(luò)性能的影響。

基于以上分析,本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間數(shù)據(jù)通信的類型和屬性,將ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點分為正常、預(yù)警和報警3種級別。IEEE 802.15.4協(xié)議本身不支持任何優(yōu)先級傳輸機制,為保證ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)中有預(yù)警信息的高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包盡快傳輸,本文提出了一種基于預(yù)警優(yōu)先級的非時隙CSMA/CA信道接入機制和自適應(yīng)階梯退避算法,并對具有預(yù)警優(yōu)先級的非時隙CSMA/CA機制建立馬爾可夫分析模型。通過比較分析信道接入概率、網(wǎng)絡(luò)流量和接入延時,本文改進的機制對提高網(wǎng)絡(luò)中高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包的實時傳輸性能具有積極作用。

1　IEEE 802.15.4非時隙CSMA/CA算法

1.1非時隙CAMA/CA機制簡介

IEEE 802.15.4規(guī)定的MAC層協(xié)議中,無線信道同一時刻只能容納一個節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)中若有多節(jié)點需要同時發(fā)送數(shù)據(jù),為避免發(fā)生碰撞丟失數(shù)據(jù)[11],則各節(jié)點需要通過CSMA/CA機制競爭接入信道。在非時隙CSMA/CA機制中,當節(jié)點需要發(fā)送數(shù)據(jù)時,先執(zhí)行信道掃描(CCA)確定網(wǎng)絡(luò)中是否有其他節(jié)點占用該信道,如果有節(jié)點占用信道,則隨機產(chǎn)生一個一定范圍內(nèi)的退避周期,防止多個節(jié)點同時發(fā)送數(shù)據(jù)造成碰撞,節(jié)點到達退避周期后再執(zhí)行一次CCA監(jiān)測無線信道的使用情況,從而決定是否需要發(fā)送數(shù)據(jù)。

在CSMA/CA算法中,每個節(jié)點需要有3個變量去維護:NB、LCW和EB。NB(the Number of Back-offs)是在執(zhí)行當前發(fā)送任務(wù)時,實現(xiàn)CSMA/CA算法需要進行退避的次數(shù),在開始一次新的算法過程時被置為0。當節(jié)點隨機退避完成后,檢測到信道為忙時NB的值加1;若NB超過最大值,則發(fā)送失敗。LCWL(Content Window Length)是競爭窗口長度,以backs off為單位,是開始傳送信息之前連續(xù)檢測到信道空閑的次數(shù),每次CSMA/CA算法開始時被初始化為2。EB(the Back-off Exponent)是退避指數(shù),與節(jié)點在使用信道進行發(fā)送信息之前需要等待的退避周期有關(guān)。

通過研究IEEE 802.15.4的非時隙CSMA/CA機制[12],發(fā)現(xiàn)EB的初始設(shè)置將影響平均延時時間。當發(fā)生碰撞時,退避時間Time of Back-off為[0,2EB-1]范圍內(nèi)的隨機值。在對于碰撞頻繁的網(wǎng)絡(luò)增加BE的值可以減少碰撞,但各節(jié)點會增加相應(yīng)的傳輸延時,尤其在考慮用優(yōu)先級處理的應(yīng)用系統(tǒng)中,高優(yōu)先級的重要數(shù)據(jù)因長時間延遲不能及時發(fā)送。

1.2預(yù)警優(yōu)先級非時隙CSMA/CA機制退避算法

在ZigBee傳感器網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測系統(tǒng)中,有些監(jiān)測數(shù)據(jù)(如預(yù)警數(shù)據(jù))比較重要,預(yù)警信號可以預(yù)告危險信息,避免危險在不知情的情況下發(fā)生。為了滿足實時監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用需求,將監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)先級分類,預(yù)警數(shù)據(jù)對實時性和可靠性要求較高,所以預(yù)警數(shù)據(jù)用較高的優(yōu)先級,設(shè)置較短的退避時間。而對實時性和可靠性要求相對較低的正常數(shù)據(jù),將用低優(yōu)先級處理,設(shè)置較長的退避時間。

本文中,用EB[q]來表示EB的值,q表示優(yōu)先級級別。用q=0,1和2,分別表示優(yōu)先級由高到低的報警數(shù)據(jù),預(yù)警數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù),即正常數(shù)據(jù)的EB值為,EB=EB[2]。為了保證高優(yōu)先級的數(shù)據(jù)優(yōu)先傳輸,應(yīng)該使EB[0]

c(q)～(2EB[q]-1,2EB[q]-1),q∈N

(1)

式中各優(yōu)先級數(shù)據(jù)的退避周期c(q)服從均勻分布,q表示優(yōu)先級級別。令EB=EB[0]=1,則c(q)～(20,21-1);令EB=EB[1]=2,則c(q)～(21,22-1-1);由式(1)可知,不同優(yōu)先級EB值不同時,退避周期不會交叉,可降低不同優(yōu)先級數(shù)據(jù)之間的碰撞。

1.3具有優(yōu)先級的非時隙CSMA/CA機制算法流程

具有優(yōu)先級的CSMA/CA機制如圖1分為5步:

(1)首先網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點判斷是否有高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包存在,根據(jù)不同的優(yōu)先級來初始化節(jié)點MAC層的NB和EB參數(shù)。

(2)節(jié)點根據(jù)優(yōu)先級的不同根據(jù)EB參數(shù)在MAC層產(chǎn)生[2EB[q]-1,2EB[q]-1]范圍內(nèi)一個隨機的退避周期,完成退避后轉(zhuǎn)入第3步。

(3)執(zhí)行CCA檢測信道狀態(tài),CCA偵聽信道為忙,轉(zhuǎn)入第4步;CCA偵聽信道為空閑,轉(zhuǎn)入第5步。

(4)若信道不為空,則NB和EB的值各加1,如果NBmacMaxCSMABackoffs,則節(jié)點停止執(zhí)行CSMA/CA機制并將發(fā)送數(shù)據(jù)的失敗信息返回給上層,由上層指示是否重新傳輸該數(shù)據(jù)。若信道為空,則轉(zhuǎn)入第5步。

(5)節(jié)點檢測信道為空后,將在執(zhí)行完c(q)的下一個退避周期的邊界上開始傳輸數(shù)據(jù)。

圖1　CSMA/CA階梯退避算法流程

2　階梯退避算法馬爾可夫鏈分析模型

假設(shè)有n臺設(shè)備競爭信道,具有優(yōu)先級l的設(shè)備數(shù)為nl,每個節(jié)點通過非時隙CSMA/CA競爭信道,假設(shè)節(jié)點一次只有一個數(shù)據(jù)包要發(fā)送,且在這個數(shù)據(jù)包發(fā)送完成后短時間不再產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)包。在實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)包到達的服務(wù)時間是非常短的,所以這樣的假設(shè)的正確的。

圖2　CSMA/CA階梯退避算法節(jié)點馬爾可夫模型

為了有效分析本文提出的預(yù)警模型,引進基于優(yōu)先級的3個隨機變量,即n(q,t),s(q,t)和b(q,t)分別表示t時刻設(shè)備的NB,設(shè)備掃描信道的次數(shù)和設(shè)備后退計數(shù)器數(shù)值。其中0≤n(q,t)≤m,m=macMaxCSMABackoffs-1。具有優(yōu)先級設(shè)備的數(shù)量為Q+1,每個節(jié)點數(shù)據(jù)包在退避階段的狀態(tài){n(q,t),s(q,t),b(q,t)}組成一個如圖2的馬爾可夫過程,假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中具有優(yōu)先級的設(shè)備數(shù)不變,則n(q,t),s(q,t)和b(q,t)可以簡化為n(t),s(t)和b(t)。對應(yīng)的狀態(tài)空間可表示為:

Ω={n(t),s(t),b(t)|0≤n(t)≤m+1,0≤s(t)≤q,

0≤b(t)≤Wi-1,i=0,…,m}

(2)

其中W0=2BE[q],Wi=2iW0。

為了簡化運算符號,將每個節(jié)點的傳輸概率P(i,j,k-1|i,j,k)表示為:

(3)

由馬爾可夫過程可知,每個節(jié)點單步傳輸概率可用式(4)～式(8)表示:

(4)

(5)

P(i,q,k-1|i,q,k)=1,i∈[0,m],k∈[0,Wi-1]

(6)

P(i,j-1,0|i,j,0)=p,i∈[0,m],j∈[0,q]

(7)

(8)

定義每個節(jié)點在狀態(tài){n(t),s(t),b(t)}下的馬爾可夫穩(wěn)態(tài)概率為bi,j,k,則:

(9)

其中i∈[0,m+1],j∈[0,q],k∈[0,2BE-1]

則節(jié)點在各個狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率可表示為:

(10)

由節(jié)點的所有狀態(tài)和為1,可得公式:

(11)

由式(11)可推出節(jié)點穩(wěn)態(tài)概率b0,0,0

b0,0,0=2pq/{3-2(1-pq)m+1+3W0(1-pq)2(1-2m(1-

pq)m)/(2pq-1)+2(1-pq)m+2+

2pq(1-pq-1)/(1-p)}

(12)

將式(12)代入式(10)各個等式可求出{bi,j,k}。

若節(jié)點完成退避周期后檢測到信道為空,則表示該節(jié)點進入發(fā)送狀態(tài),節(jié)點進入發(fā)送狀態(tài)的概率為:

(13)

(14)

3　性能指標分析

在非時隙CSMA/CA算法中主要的性能指標有信道接入概率、信號的吞吐量、接入時延、退避次數(shù)、功耗、丟包率和網(wǎng)絡(luò)流量等。在這里只討論丟包率、平均接入時延和網(wǎng)絡(luò)吞吐量。分析了發(fā)送不同優(yōu)先級數(shù)據(jù)包節(jié)點的性能。

3.1網(wǎng)絡(luò)吞吐量

用ps表示任意一個設(shè)備成功發(fā)送數(shù)據(jù)的概率,用ps,q表示具有q優(yōu)先級的節(jié)點成功發(fā)送數(shù)據(jù)的概率,則:

(15)

q∈[0,Q]

(16)

用pb表示設(shè)備掃描信道忙的概率:

(17)

用pc,q表示網(wǎng)絡(luò)中q優(yōu)先級的節(jié)點發(fā)生碰撞的概率:

(18)

網(wǎng)絡(luò)中的吞吐量S定義為節(jié)點成功發(fā)送數(shù)據(jù)包的時間與消耗的總時間之比,可以得到不同優(yōu)先級節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)流量公式:

(19)

其中δ,L,TS,TC分別表示數(shù)據(jù)幀間隔,數(shù)據(jù)載荷長度,數(shù)據(jù)發(fā)送的時間和數(shù)據(jù)沖突占用的時間。其中,

式中TH,TE(L),SIFS,γ,tACK分別表示傳輸幀頭時間,傳輸幀載荷時間,SIFS時間,傳輸延時和傳輸ACK時間。

3.2平均延時

在本文中平均延時為節(jié)點產(chǎn)生數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)被接收或丟棄的時間。為了分析CSMA/CA機制中平均延時性能,用Di,j,k來表示數(shù)據(jù)包從狀態(tài)(i,j,k)開始成功傳輸或丟棄所需要的時間,Di,j,k是一個與優(yōu)先級q有關(guān)的隨機變量。可得到成功發(fā)送一個數(shù)據(jù)包的延時的公式如下:

E(Di,0,0)=ps,qTs+pc,qTc=d0,i∈[0,m]

(20)

E(Di,q,k)=kδ+E(Di,q,k),i∈[0,m]

k∈[1,Wm-1]

(21)

(22)

則可以得出設(shè)備的平均延時:

(23)

3.3數(shù)據(jù)丟包率

在本文中假設(shè),如果一個節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)發(fā)生碰撞時,就將數(shù)據(jù)包丟棄,因此,節(jié)點的丟包率等于該節(jié)點發(fā)生碰撞的概率。節(jié)點的丟包率pd,q表示為:

(24)

4　仿真的結(jié)果與分析

本文使用NS2仿真工具作為網(wǎng)絡(luò)仿真平臺[15],根據(jù)以上建立的馬爾可夫鏈模型,仿真并分析階梯退避算法的性能,一個由n個節(jié)點構(gòu)成的無線傳感網(wǎng)絡(luò),有3種優(yōu)先級設(shè)備,采用星型拓撲結(jié)構(gòu),節(jié)點范圍為50m×50m,節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)時間為10min,為了分析階梯退避算法對網(wǎng)絡(luò)性能的影響,設(shè)置每個節(jié)點的最大退避次數(shù)為2,仿真參數(shù)如表1,為了簡化仿真并方便分析數(shù)據(jù),假設(shè)數(shù)據(jù)包的長度固定,傳輸數(shù)據(jù)的時間為傳輸數(shù)據(jù)幀、2SIFS和ACK幀時間總和。

表1　NS2仿真參數(shù)

結(jié)合仿真參數(shù)在MATLAB中使用迭代法可以解得網(wǎng)絡(luò)吞吐量、網(wǎng)絡(luò)延時等參數(shù)。計算結(jié)果如表2和表3,仿真結(jié)果驗證了階梯退避算法模型的準確性。

表2　不同節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)吞吐量

表3　不同節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)延時

如圖3是不同優(yōu)先級節(jié)點的EB[q]值對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,橫坐標代表每種優(yōu)先級的節(jié)點數(shù),縱坐標對應(yīng)其網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,由圖可知,不同的優(yōu)先級節(jié)點的吞吐量隨著設(shè)備數(shù)的增多而減少,這是因為節(jié)點越多碰撞越頻繁,從而導(dǎo)致節(jié)點去執(zhí)行退避算法進行退避。報警數(shù)據(jù)有最高的優(yōu)先級和最小的EB值,EB的值越小,節(jié)點的退避周期就越短,占用信道的機率就越大,所以高優(yōu)先級網(wǎng)絡(luò)吞吐量是低優(yōu)先級網(wǎng)絡(luò)吞吐量的兩倍多。

圖3　不同節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)吞吐量

如圖4是不同優(yōu)先級節(jié)點對應(yīng)的節(jié)點接入概率,由圖可知節(jié)點的接入概率隨著節(jié)點數(shù)量的增加而逐漸減少,在節(jié)點數(shù)較少的情況下,高優(yōu)先級的節(jié)點接入概率明顯高于低優(yōu)先級的節(jié)點接入概率。節(jié)點接入概率變化趨勢與吞吐量的變化趨勢相同,是因為節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的概率決定了網(wǎng)絡(luò)中設(shè)備的吞吐量。

圖4　不同節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)接入概率

當節(jié)點接入信道成功時,只有一個節(jié)點在占用信道,如果有2個設(shè)備同時傳輸數(shù)據(jù),則其中一個設(shè)備就會出現(xiàn)丟包。如圖5是不同優(yōu)先級節(jié)點對應(yīng)的丟包率曲線,顯然節(jié)點的丟包率隨著節(jié)點數(shù)的增加而變大。因為高優(yōu)先級節(jié)點數(shù)據(jù)的EB值較小,所以在節(jié)點數(shù)一定的情況下,高優(yōu)先級節(jié)點發(fā)生的碰撞概率較大,丟包率隨之增大。而低優(yōu)先級節(jié)點在長時間的退避周期中發(fā)送碰撞的機率較小,所以丟包率降低。

圖5　不同節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)丟包率

如圖6是網(wǎng)絡(luò)中不同優(yōu)先級節(jié)點的平均延時,由圖可知,節(jié)點的平均延時隨著節(jié)點數(shù)的增加幾乎在線性增大。低優(yōu)先級節(jié)點的平均延時明顯大于高優(yōu)先級節(jié)點的平均延時。不同優(yōu)先級的EB是連續(xù)變化的,階梯退避算法保證了高優(yōu)先級數(shù)據(jù)的實時傳輸,所以正常數(shù)據(jù)的平均延時是預(yù)警數(shù)據(jù)的2倍,是報警數(shù)據(jù)平均延時的4倍。

圖6　不同節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)延時

5　總結(jié)

ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的預(yù)警和報警數(shù)據(jù)實時性要求較高,本文提出了基于IEEE 802.15.4無線傳感網(wǎng)絡(luò)非時隙CAMA/CA的階梯退避算法,針對不同數(shù)據(jù)設(shè)置不同的優(yōu)先級,選擇不同的退避周期,使高優(yōu)先級的數(shù)據(jù)可以及時傳輸,并用離散時間馬爾可夫鏈數(shù)學模型分析了階梯退避算法的性能。運用NS2仿真軟件對階梯退避算法進行了仿真,仿真結(jié)果表面具有高優(yōu)先級的報警數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點接入率和吞吐量要比低優(yōu)先級數(shù)據(jù)要高,但隨著節(jié)點數(shù)的增多,差異逐漸減小。階梯算法對不同優(yōu)先級節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的平均延時影響非常顯著,報警數(shù)據(jù)的延時遠小于正常數(shù)據(jù)的延時。雖然高優(yōu)先級數(shù)據(jù)節(jié)點的丟包率略高,但在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中報警數(shù)據(jù)通常少,所以丟包率對網(wǎng)絡(luò)性能沒有顯著影響。總體而言,階梯退避算法對提高無線傳感網(wǎng)絡(luò)的實時性是非常有效的,可以應(yīng)用于對有預(yù)警數(shù)據(jù)分析判斷的ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測系統(tǒng)。

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梁利生(1988-),男,漢族,山西省呂梁市人。太原理工大學碩士研究生,主要研究方向無線傳感網(wǎng)絡(luò),lianglisheng@foxmail.com;

呂玉祥(1964-),男,漢族,山西省呂梁市人。太原理工大學教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事電力電子設(shè)備的開發(fā)與研究,lyx823@126.com。

TheEarly-WarningPriority-BasedZigBeeSensorNetworkMACLayerBackoffAlgorithm

LIANGLisheng1,ZHOUGuohua2,WULanming3,LüYuxiang1*

(1.College of Physics and Optoelectronics,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;2.Shanxi Datong Electric Power Supply Company,Datong Shanxi 037008,China;3.State Grid Corporation of China,Beijing 100031,China)

Abstract:The early warning information of high priority packets in wireless sensor network needs to be transmitted quickly.And IEEE 802.15.4 protocol doesn’t sustain any priority transmission mechanism.Based on this situation,an unslotted CSMA/CA adaptive adjustment of step backoff algorithm is proposed on early warning priority,and model Discrete time Markov analysis.Meanwhile,the channel access probability,network throughput and transmission delay are compared and analysed for the different priority nodes in network.Adaptive adjustment of the improved step backoff probability mechanism has positive effects on improving real time transmission performance of high priority packets in wireless network.

Key words:IEEE 802.15.4;unslotted CSMA/CA;Markov chain;backoff algorithm;ZigBee

doi:EEACC:6150P;723010.3969/j.issn.1005-9490.2014.05.030

中圖分類號:TN915.01

文獻標識碼:A

文章編號:1005-9490(2014)05-0937-07

收稿日期:2013-09-26修改日期:2013-10-20