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        基于滑模變結(jié)構(gòu)的WSNs跨層擁塞控制算法*

        2014-09-20 09:00:50王夫棟
        傳感器與微系統(tǒng) 2014年11期
        關鍵詞:控制算法滑模信道

        陳 樹, 王夫棟

        (江南大學 物聯(lián)網(wǎng)工程學院,江蘇 無錫 214122)

        0 引 言

        無線傳感器網(wǎng)絡(WSNs)是一種無基礎設施的網(wǎng)絡, 由傳感器節(jié)點以自組織形式構(gòu)成,實現(xiàn)信號感知、數(shù)據(jù)采集和傳輸。由于WSNs節(jié)點分布密集、信道鏈路的的競爭和資源受限等特性,使得WSNs容易出現(xiàn)擁塞,嚴重影響網(wǎng)絡的服務質(zhì)量和生存周期,因此,擁塞控制成為WSNs的關鍵技術之一。WSNs擁塞可以分為多個層次,其中之一就是節(jié)點級的擁塞,即節(jié)點需要發(fā)送的分組流量超過節(jié)點的發(fā)送能力,導致緩存溢出造成數(shù)據(jù)分組的丟失和網(wǎng)絡排隊延遲的增加[1]。

        近年來, 研究人員針對WSNs應用提出了一些相關的解決節(jié)點擁塞的辦法。文獻[2~4] 提出的機制是基于緩沖區(qū)或信道使用情況,通過對節(jié)點發(fā)送速率或數(shù)據(jù)流量的調(diào)節(jié)對節(jié)點擁塞進行控制,但是這種基于速率的擁塞控制算法不能準確地分配速率。文獻[5]利用跨層擁塞控制的設計思想,采用滑模變結(jié)構(gòu)提出了對網(wǎng)絡層和鏈路層同時進行擁塞控制的算法。文獻[6] 提出利用擁塞算法與MAC層信道接入機制相結(jié)合,檢測緩存利用率以改變競爭窗口的大小來調(diào)整信道的接入優(yōu)先級。

        本文根據(jù)WSNs特性,充分利用無線信道物理特性中的信噪比(SNR),將其應用到節(jié)點傳輸層傳輸控制協(xié)議(TCP)模型中,不斷實時更新傳輸模型,實現(xiàn)了跨層控制,解決了傳統(tǒng)的單獨對各個層次進行優(yōu)化和設計的弊端;同時結(jié)合WSNs應用的特殊性,要求網(wǎng)絡延遲小、響應快、數(shù)據(jù)具有實時性等特點,本文采用滑??刂平Y(jié)構(gòu)作為傳輸模型的控制器,由于滑動模態(tài)可以進行設計且與對象參數(shù)變化和擾動無關,這就使得變結(jié)構(gòu)控制具有快速響應、對參數(shù)變化和擾動不靈敏、無需系統(tǒng)在線辨識等優(yōu)點[7],所以,本文設計的跨層方法能一定程度上防止WSNs擁塞的發(fā)生。

        1 網(wǎng)絡模型

        在文獻[8~10]中,通過對流體模型和微分方程分析,得到TCP動態(tài)傳輸模型。本文用一個忽略時間延遲機制的簡化上述的TCP動態(tài)傳輸模型,同時結(jié)合物理層SNR,得到一個非線性方程組,如公式(1)所示

        (1)

        該模型較好地表述了網(wǎng)絡傳輸窗口的關鍵變化。

        (2)

        在平衡點(W0,q0,Snr0)線性化方程(1)得

        (3)

        式中δW(t)=W(t)-W0;δq(t)=q(t)-qd;δSnr(t)=S(t)nr-Snr0。由公式(3)得傳遞函數(shù)

        (4)

        (5)

        其中

        考慮到WSNs應用的特殊性和不穩(wěn)定性,本文采用滑模控制結(jié)構(gòu)作為傳輸模型的控制器,由于滑模控制對不確定項具有良好的魯棒性, 因此,非常適合于該網(wǎng)絡系統(tǒng)的應用。

        2 模型動態(tài)特性

        本節(jié)的目的是分析網(wǎng)絡模型動態(tài)特性,而該網(wǎng)絡模型動態(tài)特性主要受TCP激活分組數(shù)N、往返時間R0和鏈路容量C影響。對該網(wǎng)絡模型傳遞函數(shù)公式(4),考慮當參數(shù)SNR(t)=19 dB,傳輸延遲Tp=0.05 s,鏈路容量C=750分組/s,激活分組數(shù)N=35時,得傳遞函數(shù)為

        其伯德圖如圖1所示。

        根據(jù)奈奎斯特定理可知,圖1的相位裕量和圖2的相位裕量均大于零,即圖1和圖2都是穩(wěn)定的。當SNR越小,同時Snr也越大,u(t)的取值范圍也會隨著變化,網(wǎng)絡系統(tǒng)的延遲、響應時間等都會變大,甚至出現(xiàn)網(wǎng)絡擁塞。SNR對WSNs有很大的影響,因此,本文提出結(jié)合SNR的傳輸模型具有一定得創(chuàng)新性和可行性。

        圖1 SNR=19 dB的伯德圖

        圖2 SNR=15 dB時伯德圖

        3 離散滑??刂破髟O計

        3.1 離散指數(shù)趨近律控制的抖振分析

        參照文獻[7],常用趨近律表示為

        s(k+1)=(1-λT)s(k)-εTsgn(s(k)),

        (6)

        (7)

        可見,s(k)的收斂程度受ε,λ和T的影響,尤其受ε,T的影響。只要當ε,T足夠小時,|s(k)|才能變得很小。

        3.2 自適應滑??刂破髟O計

        參照文獻[7,11],離散滑模面設計為

        s(k)=Ce(k).

        (8)

        其中,C=[c1],c>0,使其滿足霍爾維茲多項式,當系統(tǒng)為一階時,c=0;理想誤差e(k)=Xd-X(k),Xd為理想輸出;設二階離散系統(tǒng)狀態(tài)方程為X(k+1)=AX(k)+BU(k),因此,得

        s(k+1)=C(Xd-X(k+1))

        =Cxd-CAX(k)-CBU(k).

        (9)

        在離散趨近律式(6)中,參數(shù)ε的作用非常大,ε值減小,可降低系統(tǒng)的抖振。但ε值太小,影響系統(tǒng)到達切換面的趨近律,同時由于技術、設備等因素,采樣周期T也不可能取得很小。因此,理想的ε值應該是時變的,即系統(tǒng)運動開始時ε值應大一些,隨著時間的增加,ε值應該逐步減小。

        U(k)=(CB)-1[Cxd-CAX(k)-s(k)+λTs(k)+

        (10)

        由于基于指數(shù)的離散趨近律式滿足

        [s(k+1)-s(k)]sgn(s(k))

        =-λT|s(k)|-0.5T|s(k)|<0.

        同時,當采樣時間T很小時,2-λT?0,有

        [s(k+1)+s(k)]sgn(s(k))

        =(2-λT-0.5T)|s(k)|>0.

        可見,滑模趨近律式(10)滿足離散滑動模態(tài)的存在性和到達性條件,所以,設計的控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的。

        4 仿真研究

        X(k+1)=AX(k)+BU(k).

        (11)

        圖3 網(wǎng)絡模型

        圖4 節(jié)點隊列長度仿真曲線

        5 結(jié) 論

        本文利用物理層的信道信息的反饋,提出了一種新的WSNs跨層擁塞控制算法。本算法根據(jù)信道SNR的值調(diào)整傳輸層傳輸網(wǎng)絡模型,準確地反映WSNs的狀況,防止擁塞的發(fā)生,同時應用滑模變結(jié)構(gòu)自適應算法對該傳輸網(wǎng)絡模型進行控制。仿真結(jié)果表明:該算法較好地跟蹤目標,且無抖動,可以有效防止網(wǎng)絡的擁塞發(fā)生。

        圖5 滑模自適應律曲線

        參考文獻:

        [1] 李明維,井元偉,陳向勇.一種無線傳感器網(wǎng)絡跨層擁塞控制算法[J].東北大學學報,2012,33(1):10-20.

        [2] 孫利民,李 波,周新運.無線傳感器網(wǎng)絡的擁塞控制技術[J].計算機研究與發(fā)展,2008,45(1):63- 72.

        [3] Teo J Y,Ha Y J,Ham C K.Interference minimized multi-path routing with congestion control in wireless sensor networks for high-rate streaming[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2008,7(9):1124- 1137.

        [4] Yaakob N,Khalil I,Hu J K.Performance analysis of optimal pa-cket size for congest ion control in wireless sensor networks[C]∥The Ninth IEEE International Symposium on Network Computing and Applications,Cambridge,2010:210- 213.

        [5] 李明維,井元偉,陳向勇.基于滑模變結(jié)構(gòu)的無線傳感器網(wǎng)絡跨層擁塞控制[J].控制與決策,2012,27(3):11-20.

        [6] 張 巖.無線傳感器網(wǎng)絡中的逐跳跨層擁塞控制[D].大連:大連理工大學,2008.

        [7] 劉金琨.滑模變結(jié)構(gòu)控制[M].北京:清華大學出版社,2012.

        [8] Hollot C V,Misra Vishal Towsley,Donald.Analysis and design of controllers for AQM routers supporting TCP flows[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2002,47(6):945-959.

        [9] 王宏偉,井元偉.一類不確定離散網(wǎng)絡系統(tǒng)的全局滑模控制[J].系統(tǒng)工程與電子技術,2011,33(6):1367-1406.

        [10] 劉文霞.基于流體模型分析的網(wǎng)絡性能分析方法[D].成都:西南交通大學,2012.

        [11] 楊育榮,陳星陽,王保印,等.基于趨近律的離散滑模位置跟蹤控制[J].指揮控制與仿真,2008,30(2):42-44.

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