吳婷

(陜西工業(yè)職業(yè)技術學院 信息工程學院, 陜西 咸陽 712000)

0 引言

隨著工業(yè)化4.0進程的不斷推進，移動無線傳感器網(wǎng)絡技術(Mobile Wireless Sensor Network，M-WSN)與第五代通信技術也呈現(xiàn)日益融合的部署態(tài)勢，在新基建推廣與轉(zhuǎn)型過程中起到重要推動作用[1]。特別是第五代通信技術具有的超寬帶及高拓撲移動特性，使得無線傳感器網(wǎng)絡也從傳統(tǒng)的固定式部署轉(zhuǎn)向移動式部署場景，在諸如特斯拉汽車、大疆無人機等產(chǎn)業(yè)領域極大地促進了生產(chǎn)力轉(zhuǎn)型及生產(chǎn)關系更迭[2]。不過，當前移動無線傳感器網(wǎng)絡技術多依托傳統(tǒng)固定式場景加以部署，使得實踐中難以兼顧超寬帶數(shù)據(jù)傳輸及網(wǎng)絡自恰兩方面特性，使得網(wǎng)絡鏈路抖動發(fā)生頻率較高，難以進一步穩(wěn)定網(wǎng)絡傳輸[3]。因此，采取一定的鏈路抖動抑制方案，逐步提高無線傳感器網(wǎng)絡技術對移動環(huán)境的適應能力，成為當前傳感領域內(nèi)研究熱點之一[4]。

為提高無線傳感器網(wǎng)絡在移動部署環(huán)境下的適應能力，提高網(wǎng)絡對鏈路抖動的抑制效果，人們提出了一些具有前瞻性的解決方案，在一定程度上改善了網(wǎng)絡在高拓撲更迭場景下的傳輸能力。如Amit等[5]提出了一種基于聚類鑒權機制的傳感網(wǎng)鏈路抖動抑制方案，方案利用傳感網(wǎng)絡特有的分區(qū)現(xiàn)象，采取特征鑒權模式對傳輸節(jié)點及簇頭節(jié)點匹配數(shù)據(jù)聚類并進行傳輸融合，可顯著降低網(wǎng)絡能量消耗水平并改善網(wǎng)絡鏈路抖動現(xiàn)象，數(shù)據(jù)超寬帶傳輸性能較好。但是，該算法在聚類生成過程中需要頻繁進行網(wǎng)絡節(jié)點遍歷，特別是出現(xiàn)鏈路抖動時將頻繁啟動鏈路切換流程，使得算法難以適應鏈路質(zhì)量較差的部署環(huán)境。Rashmi等[6]提出了一種基于帶寬-區(qū)域分割傳輸機制的傳感網(wǎng)鏈路抖動抑制方案。算法通過周期機制對網(wǎng)絡節(jié)點流量進行篩選，將過載狀態(tài)節(jié)點進行備份，部分降低超寬帶傳輸過程中出現(xiàn)的鏈路抖動現(xiàn)象，在車載網(wǎng)及無人機領域具有一定的應用價值。然而，該算法僅能適應固定或慢運動環(huán)境，在網(wǎng)絡噪聲干擾較為強烈時的流量擁塞較為嚴重，將出現(xiàn)嚴重的鏈路抖動現(xiàn)象，使得該算法無法進行大面積部署。Khalid等[7]基于定位機制并嘗試通過引入擁塞控制方案用以緩解鏈路抖動現(xiàn)象，提出了一種新的移動無線傳感器網(wǎng)絡鏈路抑制算法，通過采取預設區(qū)域核心控制節(jié)點的方式對傳輸帶寬進行分流，可顯著增強網(wǎng)絡擁塞控制能力，規(guī)避因流量過載而導致網(wǎng)絡出現(xiàn)抖動現(xiàn)象。但是，該算法對區(qū)域核心控制節(jié)點性能要求較高，網(wǎng)絡資源占用現(xiàn)象嚴重，使得算法在節(jié)點移動速度較高時的性能出現(xiàn)下降現(xiàn)象。

考慮到當前研究中存在的不足，提出了一種基于信號碰撞規(guī)避機制的移動無線傳感器網(wǎng)絡鏈路抖動抑制算法。首先，針對無線傳感器網(wǎng)絡信號傳輸易出現(xiàn)抑制現(xiàn)象，采取正交信道模式進行數(shù)據(jù)傳輸，降低因信道碰撞而出現(xiàn)的鏈路抖動，顯著增強網(wǎng)絡傳輸性能，提高節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸強度，減緩信道噪聲引發(fā)的信道碰撞。隨后，針對移動節(jié)點出現(xiàn)的拓撲更迭等現(xiàn)象，采取離散方案降低抖動系數(shù)，并結(jié)合周期采樣方式設計了功率閾值，穩(wěn)定網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定控制性能，改善傳輸過程中節(jié)點功率受限情形。最后通過MATLAB仿真環(huán)境，證明了本文算法的性能。

1 本文算法設計

鑒于當前研究中的難點、熱點，本文提出了一種基于信號碰撞規(guī)避機制的移動無線傳感器網(wǎng)絡鏈路抖動抑制算法?；谝苿訜o線傳感器網(wǎng)絡具有節(jié)點運動速度較高、拓撲更迭及節(jié)點受限等情況，設計了信號碰撞規(guī)避機制及鏈路抖動規(guī)避機制：通過信號碰撞規(guī)避機制，顯著提高節(jié)點超寬帶傳輸，改善算法對高抖動信道的適應能力，降低節(jié)點受限概率；通過鏈路抖動規(guī)避機制，動態(tài)更迭傳輸鏈路中的關鍵節(jié)點，妥善改進鏈路切換及數(shù)據(jù)擁塞質(zhì)量，提升算法的數(shù)據(jù)傳輸性能。

1.1 基于時序正交抑制的信道碰撞規(guī)避

由于無線傳感器網(wǎng)絡信號傳輸過程均采用無線信道進行數(shù)據(jù)通信，新一代無線通信技術信號制式同時存在超高頻特性，使得傳輸信道往往具有高抖動特點[8]。為提高傳輸信道的抗噪性能，本文采取正交信道模型進行數(shù)據(jù)傳輸，以便能夠?qū)崿F(xiàn)對信道抖動現(xiàn)象的有效抑制[9]。

首先，不妨令網(wǎng)絡中同時進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)男诺罈l數(shù)為n，則信號頻譜J(ω)滿足式(1)。

(1)

式中，ε(ω-ωk)表示第k條信道對應的頻譜初始化功率;μ(n)表示節(jié)點在進行第n次信號發(fā)射過程中與信道噪聲相對的增益系數(shù);ωk表示第k條信道對應的正交頻率，不同信道的正交頻率具有唯一性，若任意兩條信道對應的正交頻率相同或相似，則將發(fā)生嚴重的信道碰撞現(xiàn)象，導致網(wǎng)絡傳輸性能受到嚴重的影響。

針對式(1)進行傅里葉逆變換可得信號發(fā)射的時間表達式如式(2)。

(2)

式中,μi表示當前節(jié)點的發(fā)射功率;G(t)表示傅里葉變化系數(shù)，則有式(3)。

(3)

聯(lián)立式(1)、式(3)可得式(4)。

(4)

式(4)中參數(shù)同式(3)。

通過式(4)可得中繼節(jié)點按照時移順序獲取的信號表達式，對式(4)進一步進行離散化處理可得式(5)。

(5)

由于本文采取正交信道模式，即式(6)。

∮J(ω)J(ω-T)dωdT=0

(6)

數(shù)據(jù)傳輸時，按式(4)所示進行信號發(fā)射，中繼節(jié)點接收信號后按式(5)進行離散化處理后再將數(shù)據(jù)傳輸至下一跳節(jié)點，即可有效消除信道碰撞，如圖1所示。

圖1 信道碰撞規(guī)避機制

1.2 基于能量離散控制機制的鏈路抖動規(guī)避

由于無線傳感器網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)傳輸時均需要通過簇頭節(jié)點進行中繼傳輸[10]，傳輸過程中需要進一步考慮鏈路抖動問題，因此本文在完成信道碰撞規(guī)避機制后，為進一步提高鏈路切換質(zhì)量，采取能量控制方式并按時序進行數(shù)據(jù)優(yōu)化，以便對鏈路抖動進行抑制，詳細設計如下。

Step 1 ：按式(7)進行數(shù)據(jù)傳輸能量初始化。

E=λrHsendErev

(7)

式中，E表示節(jié)點初始賦能；Erev表示上一時刻節(jié)點的剩余能量；r表示節(jié)點最大通信半徑；Hsend表示當前冗余能量；λ表示能量補充系數(shù)。

Step 2 ：完成式(7)后，按式(1)獲取信號頻域表達式，并按式(8)進行離散化處理。

(8)

式中，δ表示離散系數(shù)，其余參數(shù)同式(2)。

Step 3 ：簇頭節(jié)點傳輸完畢后，對區(qū)域內(nèi)節(jié)點逐個進行遍歷，如圖2所示。

圖2 鏈路抖動規(guī)避機制

確定下一時刻發(fā)射能量ψ，如式(9)。

ψ=δλrHsendErev

(9)

式(9)中參數(shù)同式(7)、式(8)。

Step 4 ：當僅當ψ高于式(7)繼續(xù)進行數(shù)據(jù)傳輸，否則算法結(jié)束。

2 仿真與分析

為便于對比本文算法性能，采取MATLAB實驗平臺進行仿真實驗[11]。不失一般性，網(wǎng)絡節(jié)點分布為矩形區(qū)域(20 560 m×20 560 m)；節(jié)點采取5G信號，其中信號發(fā)射按128ASK模型進行數(shù)據(jù)調(diào)試[12]；節(jié)點采取移動模型，移動速度可調(diào)節(jié)。仿真對照組為移動無線傳感器網(wǎng)絡常用的基于能量-映射力穩(wěn)定傳輸算法[13](A New Transmission Strategy To Achieve Energy Balance And Efficiency In Wireless Sensor Networks，E-BE算法)和基于多元距離機制的傳輸穩(wěn)定算法[14](A Node Deployment Model With Variable Transmission Distance for Wireless Sensor Networks，VTD算法)。仿真指標為鏈路抖動率和鏈路抖動累計次數(shù)，詳細仿真參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)表

2.1 鏈路抖動率

本文算法、E-BE算法和VTD算法在不同節(jié)點速度下的鏈路抖動率測試結(jié)果，如圖3所示。

(a) 高斯信道

(b) 萊斯信道

(c) Rayleigh信道圖3 不同算法的鏈路抖動率測試結(jié)果

由圖可知，本文算法具有鏈路抖動率較低的特性，特別是在節(jié)點處于移動狀態(tài)時鏈路抖動率始終處于較低水平，體現(xiàn)了較好的鏈路抖動抑制效果。這是由于本文算法針對移動無線傳感器網(wǎng)絡信號易出現(xiàn)信道碰撞現(xiàn)象，設計了信道碰撞規(guī)避機制，機制采取正交信道模式進行數(shù)據(jù)傳輸，可顯著降低頻率受限而導致的信道抖動現(xiàn)象，因此具有較好的信道噪聲抑制效果。此外，本文算法鑒于無線移動傳感網(wǎng)易出現(xiàn)能量受限現(xiàn)象，設計了鏈路抖動規(guī)避機制，該機制主要從離散方面對信道抖動進行抑制，具備較高的鏈路抖動抑制能力，因此鏈路抖動率較低。E-BE算法主要采取能量均衡方式優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸，未從信道抑制及信號優(yōu)化方面對傳輸過程進行優(yōu)化處理，特別是該算法對信道沒有進行正交處理，因此傳輸鏈路易出現(xiàn)抖動。VTD算法基于鑒權機制，主要采取距離控制方式對傳輸拓撲進行優(yōu)化，雖然能在一定程度上降低鏈路抖動現(xiàn)象，然而該算法未對信道可能出現(xiàn)的碰撞現(xiàn)象進行規(guī)避，因此鏈路抖動率亦要高于本文方案。

2.2 鏈路抖動累計次數(shù)

本文算法、E-BE算法和VTD算法在不同運行時間下的鏈路抖動累計次數(shù)測試結(jié)果，如圖4所示。

由圖可知，本文算法鏈路抖動累計次數(shù)始終處于較低水平，說明本文算法在網(wǎng)絡運行時具有較好的鏈路穩(wěn)定能力。

(a) 高斯信道

(b) 萊斯信道

(c) Rayleigh信道圖4 不同算法的鏈路抖動累計次數(shù)測試結(jié)果

這是由于本文算法從信道正交化和信道抑制兩個層次，通過信號離散化及抽樣方式降低環(huán)境噪聲對傳輸過程的影響，因此具有較低的鏈路抖動率，使得鏈路抖動累計次數(shù)較低。E-BE算法僅從能量方面對傳輸過程進行均衡化處理，對傳輸信道及信號正交方面未做考慮，因此具有較高的鏈路抖動率，使得鏈路抖動累計次數(shù)較高。VTD算法僅從拓撲控制角度對傳輸鏈路進行距離優(yōu)化，未從信號即信道優(yōu)化層面進行抖動抑制，因此鏈路抖動率亦要高于本文算法，使得該算法鏈路抖動累計次數(shù)較高。

3 總結(jié)

針對當前移動無線傳感器網(wǎng)絡部署過程中存在的傳輸性能較差、鏈路抖動難以抑制等不足，提出了一種基于信號碰撞規(guī)避機制的移動無線傳感器網(wǎng)絡鏈路抖動抑制算法。算法由信號碰撞規(guī)避機制及鏈路抖動規(guī)避機制兩部分構成。通過信號碰撞規(guī)避機制，采取正交傳輸模式，有效抑制鏈路抖動，提高寬帶傳輸性能。采取鏈路抖動規(guī)避機制，依托離散化、周期采樣等模式，穩(wěn)定鏈路傳輸性能，降低節(jié)點受限概率。仿真實驗證明了本文算法的性能。

下一步，將針對本文算法對立體拓撲更迭適應能力較差的問題，擬引入球面映射機制，增強拓撲穩(wěn)定性并降低鏈路切換頻次，以便適應更為復雜的部署環(huán)境。