ieee會議論文格式2017年
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本論是論文的主體，包括研究內(nèi)容與方法、實驗材料、實驗結(jié)果與分析(討論)等。在本部分要運用各方面的研究方法和實驗結(jié)果，分析問題，論證觀點，盡量反映出自己的科研能力和學(xué)術(shù)水平。
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IEEE 802.15.4 MAC協(xié)議退避機制的改進
摘 要：考慮節(jié)點移動且數(shù)據(jù)傳輸率不斷變化對網(wǎng)絡(luò)性能的影響，針對IEEE802.15.4提出了一種網(wǎng)絡(luò)負荷概率判斷和指數(shù)加權(quán)滑動平均(PJNL_EWMA) 的退避策略，在每次載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免(CSMA/CA)算法開始時采用網(wǎng)絡(luò)負荷概率判斷思想判定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，然后通過指數(shù)加權(quán)滑動平均方法動態(tài)地調(diào)整退避指數(shù)。通過NS2的仿真結(jié)果表明：與IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法及MBS+EWMA算法相比，PJNL_EWMA算法不僅提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量，同時還減小了數(shù)據(jù)包的丟包率和碰撞概率，提高了網(wǎng)絡(luò)性能。
關(guān)鍵詞：IEEE802.15.4; 載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免;指數(shù)加權(quán)滑動平均;吞吐量;碰撞概率
0 引言
隨著無線通信與傳感器等技術(shù)的飛速發(fā)展，集信息采集、處理和通信功能于一體的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)受到學(xué)術(shù)界的廣泛重視[1-2]。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通常采用電池供電[3]，所以節(jié)點的能量非常有限，降低節(jié)點能耗與延長網(wǎng)絡(luò)生命周期成為傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的首要目標(biāo)。能量損耗的一個主要來源是MAC層碰撞[4]。IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)[5]采用二進制退避指數(shù)(Binary Exponent Backoff，BEB)算法解決碰撞沖突問題。研究表明BEB算法在網(wǎng)絡(luò)活躍節(jié)點數(shù)較多和數(shù)據(jù)傳輸率高等情況下碰撞沖突增加從而能耗增加[6-7]。
目前，針對BEB算法的局限性，許多研究者根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實際環(huán)境與要求提出新的改進算法，主要分為以下兩類[8]：
1)基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的BE調(diào)整策略：通過改進退避指數(shù)(Backoff Exponent，BE)更新規(guī)則，使之趨于合理的范圍，從而降低碰撞概率，提高網(wǎng)絡(luò)的性能。其中較早的有MILD(Multiplicative Increase Linear Decrease)算法[9]，此算法通過修改退避窗口，使其乘性增加線性減少。Pang等[10]提出了MBS+EWMA(Memorized Backoff Scheme with the Exponentially Weighted Moving Average)算法，主要是針對數(shù)據(jù)過去的傳輸狀況及EWMA[11]思想精確地計算BE值。此類算法很好地提高了多活躍節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)性能，但是不能很好地適應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸率不斷變化的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。
2)基于網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)監(jiān)測的BE調(diào)整策略：實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀況動態(tài)地調(diào)整某些參數(shù)來優(yōu)化算法性能。文獻[12]提出了PMAC(Prioritybased MAC)算法，每個節(jié)點實時監(jiān)測到當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀況和流量來動態(tài)地調(diào)整BE值，使協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)性能方面得到提高。此類算法具有較強的適應(yīng)能力，但需要實時監(jiān)測某些網(wǎng)絡(luò)的運行參數(shù)，從而增加了算法的復(fù)雜度。
為了更合理地優(yōu)化BE值，本文針對文獻[10]提出的MBS+EWMA算法進行了改進，提出了一種將基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的BE調(diào)整策略與基于網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)監(jiān)測的BE調(diào)整策略相結(jié)合的改進算法。
1 IEEE802.15.4 CSMA/CA
IEEE802.15.4 CSMA/CA算法需要維護三個變量：退避次數(shù)(Number of Backoff，NB)、競爭窗口(Contention Window，CW)和退避指數(shù)(Backoff Exponent，BE)。當(dāng)有多個設(shè)備開始向協(xié)調(diào)器發(fā)送數(shù)據(jù)時，執(zhí)行以下步驟：
1) 協(xié)調(diào)器向設(shè)備發(fā)送信標(biāo)幀，設(shè)備根據(jù)媒體訪問控制(Media Access Control，MAC)層對NB、CW和BE進行初始化，然后MAC子層將在[0，2BE-1 ]范圍內(nèi)產(chǎn)生一個隨機數(shù)定位退避周期邊界。
2) 退避該隨機數(shù)個退避時隙后，要求物理層執(zhí)行空閑信道檢測。
3) 如果檢測到信道為忙，在保證BE不超過算法設(shè)定的最大值基礎(chǔ)上，將BE和NB值增加1。如果NB的值小于或者等于設(shè)定的最大退避次數(shù)，將重復(fù)執(zhí)行步驟1)與步驟2)。如果NB的值大于最大退避次數(shù)，數(shù)據(jù)發(fā)送失敗，并將失敗信息返回給上層，由上層決定是否重新傳輸數(shù)據(jù)幀。
4) 如果檢測到信道為空閑時，MAC子層先將CW值減少1然后判斷CW是否為零，如果CW不等于0，算法重新檢測信道;如果CW=0，數(shù)據(jù)幀將在下一個退避時隙邊界上開始傳輸。
2 PJNL_EWMA算法設(shè)計
針對IEEE802.15.4CSMA/CA算法下網(wǎng)絡(luò)中活躍節(jié)點數(shù)多、移動節(jié)點位置與數(shù)據(jù)傳輸速率不斷變化對網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生的影響，本文提出網(wǎng)絡(luò)負荷概率判斷和指數(shù)加權(quán)滑動平均(Probability Judgement to Network Load and Exponentially Weighted MovingAverage， PJNL_ EWMA)的退避策略。該算法設(shè)計思路如下：
1) 網(wǎng)絡(luò)負荷概率判斷。
基于對CSMA/CA算法的分析，在每一次數(shù)據(jù)包發(fā)送后，計算出檢測信道為忙的次數(shù)與檢測信道狀態(tài)總次數(shù)，將兩者的比值定義為信道競爭程度：
DCC=Busy_Channel÷CCA_Channel(1)
其中：Busy_Channel為檢測信道為忙的次數(shù);CCA_Channel為檢測信道狀態(tài)總次數(shù)，包括檢測信道忙與檢測信道空閑的次數(shù)。在移動節(jié)點傳輸速率、當(dāng)前活躍節(jié)點數(shù)、節(jié)點的移動速率、節(jié)點間傳輸距離等不斷變化的情況下，信道檢測忙的次數(shù)是不斷變化的，因而當(dāng)前信道競爭程度也是變化的。DCC越大，表明信道處于忙的次數(shù)相對越多，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況為高負荷的可能性越大;反之，DCC越小，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況為低負荷的可能性越大。仿真表明，95%以上的DCC落在區(qū)間[0，0.8]內(nèi)。本文引入概率機制來估測當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，此方法思想如下：
考慮到節(jié)點移動所導(dǎo)致的隨機性，在每次數(shù)據(jù)包發(fā)送后產(chǎn)生一個[0，0.8]內(nèi)的隨機數(shù)Random_Number，若Random_Number 2) 基于網(wǎng)絡(luò)負荷概率判斷的退避策略。
為獲得更大的退避調(diào)整空間，令BE的取值范圍為[1，8]。若節(jié)點有數(shù)據(jù)要發(fā)送，且所在時隙為競爭階段，則開始改進算法，其中CW與NB根據(jù)IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法進行初始化，BE初始值的取值方法為：
a)如果上一次數(shù)據(jù)傳輸成功，當(dāng)Random_Number BEi+1=RBEA+(1-R)BEi; R=1-BEi-BEAK(2)
b)如果上一次數(shù)據(jù)傳輸失敗，則說明當(dāng)前BE值過小，在下一次數(shù)據(jù)傳輸開始將BE值增加為原來的1.5倍。
3 仿真結(jié)果及分析
為了驗證改進算法的有效性以及能適用于不同的拓撲環(huán)境，本文對比了三種算法：IEEE 802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法(簡稱原始算法)、MBS+EWMA算法[10]與PJNL_EWMA算法。在NS2仿真平臺上，對移動節(jié)點下的星型網(wǎng)絡(luò)和點對點(PeertoPeer，P2P)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、丟包率和碰撞概率進行了仿真。仿真參數(shù)如表1，吞吐量、丟包率和碰撞概率的定義[13-16]如下：
吞吐量 即在不丟包的情況下單位時間內(nèi)節(jié)點可以接受到的數(shù)據(jù)量。本文中的吞吐量為全網(wǎng)絡(luò)的平均吞吐量。
丟包率 是在特定時段內(nèi)丟失的數(shù)據(jù)包占傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包總量的比例。本文所統(tǒng)計的丟包率為全網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點丟包率的平均值。
碰撞概率 一次發(fā)送任務(wù)后的碰撞次數(shù)與總的退避次數(shù)的比值。
3.1 移動節(jié)點星型網(wǎng)絡(luò)仿真
本文采用的星型網(wǎng)絡(luò)模型為一個矩形區(qū)域，網(wǎng)絡(luò)范圍為20m×20m，1個網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器，13個移動節(jié)點。其中網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器是靜止不動的，位于網(wǎng)絡(luò)模擬區(qū)域的中心，移動節(jié)點的初始位置是隨機地分布在模擬區(qū)域內(nèi)。在仿真模擬實驗中，節(jié)點任意地選擇一個方向移動，達到模擬區(qū)域邊界后，該節(jié)點重新選取一個方向進行移動。節(jié)點的移動速度(m/min)在[0，3]范圍內(nèi)隨機選取。本文假設(shè)所有移動節(jié)點彼此都在通信范圍內(nèi)，故而不考慮隱藏終端的問題。所得仿真結(jié)果都是取30組實驗數(shù)據(jù)的平均值。其余網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)如表1所示。
表格(有表名)
3.2 移動節(jié)點P2P網(wǎng)絡(luò)仿真
該點對點網(wǎng)絡(luò)采用14個節(jié)點組成移動場景模型，模型設(shè)置同星型網(wǎng)絡(luò)拓撲，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點均為全功能設(shè)備，節(jié)點的通信采用直接傳輸?shù)姆绞?。參?shù)設(shè)置如表1。
圖4反映了三種算法的吞吐量隨網(wǎng)絡(luò)負荷變化的情況。由于移動P2P網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的隨機移動會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓撲和路由較頻繁地變化，此時，固定的信道利用率檢測方法不能很好地適應(yīng)此類變化，如圖4顯示，隨著網(wǎng)絡(luò)負荷的增加，原始算法的吞吐量逐漸低于另外兩種算法。此外，如圖4顯示，PJNL_EWMA算法在吞吐量上獲得較優(yōu)的性能，其原因在于該算法引入了概率機制，可在一定程度上配合移動P2P網(wǎng)絡(luò)的變化性。
4 結(jié)語
針對網(wǎng)絡(luò)中移動節(jié)點帶來的不確定性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能的降低，本文提出了一種更為合理的BE值退避策略――PJNL_EWMA，該策略依據(jù)概率機制判定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，采用EWMA方法精確地計算BE值。為了驗證PJNL_EWMA算法的有效性，在不同的網(wǎng)絡(luò)拓撲下通過NS2與IEEE802.15標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法及MBS+EWMA算法進行了分析比較，結(jié)果表明：在移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負荷比較高時該方法通過自適應(yīng)地調(diào)整BE值，從而降低丟包率和碰撞概率，同時提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。本文只針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層進行了研究，今后的工作需要深入MAC層研究能耗問題以及網(wǎng)絡(luò)跨層能量模型與能耗關(guān)系。
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