一種新的WSN隨機多址MAC協(xié)議設(shè)計與性能分析_圖文

1、 第1 期 佘明輝毛等：一種新的 WSN 隨機多址 MAC 協(xié)議設(shè)計與性能分析 23 圖6 時隙式 p 檢測和概率檢測與 1 堅持聯(lián)合控制 吞吐量比較（ p = 0. 001 ） 圖7 時隙式 p 檢測和概率檢測與 1 堅持聯(lián)合控制 時延比較 Fig. 6 Comparison of throughput between slotted p detection and joint control with probability detection and 1 persistent （ p = 0. 001 ） Fig. 7 Comparison of delay between slotte

2、d p detection and joint control with probability detection and 1 persistent 時延的對比圖. 圖 8 給出了改進型 PDPRM 與 PDPRM 的能量有效性的分析結(jié)果圖. 對改進型， 非堅持 11 ， 1 堅持協(xié)議在實際無 線傳感器網(wǎng)絡中的運行情況進行實驗 ， 分別記錄下 相應的發(fā)送包數(shù)， 壞包數(shù)， 丟包數(shù). 結(jié)果如表 1 和 2 所示. 表1 到達率為 20 ms 時發(fā)送情況表 Tab. 1 Send state when reach rate is 20 ms 到達率為 20 ms 圖8 改進型和概率檢測與 1 堅持

3、聯(lián)合控制的節(jié)點 生命周期比較 Fig. 8 Comparison of node life time between improved and joint control with probability detection and 1 persistent 表2 到達率為 50 ms 時發(fā)送情況表 改進型（ p 值為 0. 1 ） 非堅持 1 堅持 接收包數(shù) 134 621 134 222 134 512 bad 包數(shù) 176 342 141 Tab. 2 Send state when reach rate is 50 ms 4 計算機仿真實驗與結(jié)果分析 在以上分析結(jié)果的基礎(chǔ)上， 對 PD

4、PRM 協(xié)議性 到達率為 50 ms 改進型（ p 值為 0. 1 ） 非堅持 1 堅持 接收包數(shù) 98 867 97 715 95 478 bad 包數(shù) 68 70 61 能進行了仿真. 仿真實驗采用 Matlab7. 0 ， 仿真環(huán)境 為：假定通道為理想狀態(tài)通道， 同時設(shè)通道到達率 取延時 a = 0. 1 ， 分組長度為 1. 為 G， 對時隙式 p 檢測 CSMA 和概率檢測與 1 堅 持聯(lián)合控制的吞吐量進行了比較， 結(jié)果如圖 6 所 示. 圖 7 給出了 p = 0 . 001 時時隙式 p 檢測 CSMA 和概率檢測與 1 堅持聯(lián)合控制的信息分組發(fā)送 從給出的圖表可以看出： 首先對

5、于 PDPRM 協(xié)議， 從圖中可以看出： （ 1 ） 當 p 取 0. 001 時， 概率檢測與 1 堅持聯(lián) 合控制協(xié)議， 可以取得最大的吞吐量值 0. 624 5 ， 此 24 云南大學學報（ 自然科學版） 第 32 卷 時時隙式概率 p 檢測不能取到最大值， 從圖 3 中我 輕負載時， 概率檢測與 1 堅持聯(lián)合 們可以看到， 控制協(xié)議性能優(yōu)于時隙式概率 p 檢測. 這也與實際 相符， 當輕負載時， 引入 PDPRM 可以減小信道的 增加分組發(fā)送的成功率. 因而具有較優(yōu)的信 浪費， 道利用率. （ 2 ） 從圖 7 可以看出， 如圖所示情況下， 概率 檢測與 1 堅持聯(lián)合控制在輕負載時時延比

6、時隙 式 p 檢測的時延小. 結(jié)合圖 3 知， 當負載輕時無論 是在時延還是吞吐量上， 前者都具有較優(yōu)的性能. （ 3 ） 從表 1 和表 2 可以看出， p 當在輕負載， 取較小值時， 改進型都具有較優(yōu)的吞吐量. 但是隨 著到達率的增加， 會存在丟包的問題， 主要原因是 串口的接收速率太小的原因. 在實際的網(wǎng)絡當中到 因此改進型協(xié)議是一種適應于 達率也是比較小的， 無線傳感器網(wǎng)絡的協(xié)議. 其次， 對于改進型 PDPRM 無線傳感器網(wǎng)絡協(xié) 從理論分析和仿真實驗可以看出 ： 議， 改進型 PDPRM 和 PDMRM 協(xié)議相比較， 改進 型接入時節(jié)點的生命周期較長. 最長使用年限分別 為 4. 3

7、84 a 和 0. 663 a. PDPRM 的節(jié)點生命周期隨 著負載的加重而逐漸減小， 這是因為隨著負載的增 加， 系統(tǒng)中的碰撞也隨之增大， 所耗費的能量也逐 漸增加， 因此， 生命周期減小. 改進型的生命周期是 隨著負載的加重逐漸減小， 原因是隨著負載的加 ， ， 重 空閑期減小 休眠的時間相應減小， 因此生命周 期減小. 從圖中可以清晰地看到， 改進型 PDPRM 協(xié)議下， 節(jié)點的最長生命周期比時隙式概率檢測下 的節(jié)點最長生命周期長 3. 721 a. 這對于能量難以 補充的無線傳感器網(wǎng)絡來說， 是極其有利的. 解決了無線傳感器網(wǎng)絡能量問題 . 仿真實驗分析也 改進型 PDPRM 進一步

8、驗證了理論分析的正確性， 是一種更適用于無線傳感器網(wǎng)絡的協(xié)議 10 11 . 參考文獻： 1 劉阿娜， 于宏毅， 李宏. 無線傳感器 MAC 協(xié)議研究 J . 電信科學， 2008 ， 24 （ 2 ） ：6065. 2 SHIH E， CHO S， ICKES N， et al. Physical layer driven protocol and algorithm design for energyefficient wireC / / Proceedings of the ACM Moless sensor networks 2001 ：272286. biCom 2001. Rome

9、：ACM Press， 3 SOHRABI K， POTTIE G J. Performance of a novel selforganization protocol for wireless Ad hoc sensor networksC / / Proceedings of the IEEE 50th Vehicular Technology Conference. Amsterdam， 1999 ：1 2221 226. 4 YE W， HEIDEMANN J， ESTRIN D. An energy effi/ cient MAC protocol for wireless sen

10、sor networkC Proceedings of the INFOCOM 2002. San Francisco： IEEE Computer Society， 2002 ：1 5671 576. 5 劉彬彬， 趙東風， 丁洪偉. 基于概率檢測的時隙式多 . 通信學 通道隨機多址無線通信網(wǎng)絡協(xié)議分析J 2006 ， 27 （ 12 ） ：7075. 報， 6 趙 東 風. 時 隙 式 隨 機 爭 用 多 址 系 統(tǒng) 分 析 方 法 研 究 J . 通信學報， 1999 ， 20 （ 8 ） ：8085. 7 趙東風， 等. 一種新的時間連續(xù)隨機多址系統(tǒng)分析方 J . 電子科學學刊， 19

11、99 ， 20 （ 1 ） ：3741. 法研究 8 ElHoiydi A. ALOHA with preamble sampling for sporadic traffic in ad hoc wireless sensor networksC / IEEE International Conference on Communications （ ICC） ， New York， 2002. 9 佘明輝， 林琳， 趙東風. 自適應多通道二維概率型時 . 云南大 隙式隨機多址開線通信網(wǎng)絡協(xié)議分析J 2009 ， 31 （ 3 ） ：232237. 學學報：自然科學版， 10 Pelin C

12、Nar， Erdal Cayirci， PCSMAC. A power controlledsensor MAC protocol for wireless sensor networks C / / Proceedings of the second European Workshop on Wireless Sensor Networks， 2005 ：8192 . 11 蹇強， 龔正虎， 朱培棟， 等. 無線傳感器網(wǎng)絡 MAC 協(xié) J . 軟件學報， 2008 ， 19 （ 2 ） ：389-403. 議研究進展 5 結(jié)束語 通過以上分析， 本文提出的改進型 PDPRM 無 通過 p 值

13、的選取， 保證了系統(tǒng) 線傳感器網(wǎng)絡協(xié)議， 的吞吐量， 在分組偵聽到信道忙時， 適時地進入休 眠；空閑時， 讓系統(tǒng)進入休眠， 起到節(jié)能的作用. 改 進型 PDPRM 與 PDPRM 相比， 大大地節(jié)省了能量， Design of a new WSN random multi access MAC protocol and analysis its performance 2 SHE Minghui1， ，HUANG Maomao1 ，ZHAO Dongfeng1 ，DING Hongwei1 第1 期 佘明輝毛等：一種新的 WSN 隨機多址 MAC 協(xié)議設(shè)計與性能分析 （ 1. Departme

14、nt of Communication Engineering， Yunnan University， Kunming 650091 ， China； 2. Meizhouwang College of Technology， Putian 351254 ， China） 25 Abstract：This paper presented a new random multi access MAC protocol for WSN， through dividing the 1 + a of packet transmit， using probability detection and 1 p

15、ersistent control， gave the flow chart and part of program code， realized protocol on GAINZ hardware platform. We analyzed multi channel random multi access WSN in terms of theory， then gave some import system parameters include throughput of system， delay of packet transmit and analyzed the energy

16、efficiency. Then， we proved theoretical analysis was true through computer simulation experiment. Key words：Wireless Sensor Networks； random multi access； probability detection；1 persistent CSMA； protocol designing （ 上接第 17 頁） 4 CHEN Z， ZHAO D H， RUAN J. Dynamical analysis of high order Cohen Grossb

17、erg neural networks with time delay J . 2007 ， 32 ：1 5381 546. Chaos Solitons and Fractals， 5 LIAO X F， LI C G， WONG K W. Criteria for exponentialstability of Cohen Grossberg neural networks J . Neural Networks， 2004 ， 17 ：1 4011 414. 6 MAO Z， ZHAO H Y. Dynamical analysis of Cohen Grossberg neural n

18、etworks with distributed delays J . Physics Letters A， 2007 ， 364 ：38-47. 7 WAN A H， QIAOJIU H， PENG J G， et al. Delay independent Criteria for exponential stability of generalized Cohen GrossJ . Physics Letters A， 2007 ， 353 ：151157. berg neural networks with discrete delays 8 周冬明. 具有變時滯的細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的全局指

19、數(shù)穩(wěn)定 J . 云南大學學報：自然科學版， 2002 ， 24 （ 2 ） ：9395. 9 周冬明， J . 云南大學學報：自然科學版， 2000 ， 22 （ 1 ） ：2628. 曹進德. Hopfield 型連續(xù)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的全局指數(shù)穩(wěn)定 10 WANG B X， JIAN J G， GUO C D. Global exponential stability of a class of BAM networks with time varying delays andcontinuously distributed delays J . Neurocomputing， 2008 ， 7

20、1 （ 5 ） ：495501. 11 WANG L. Stability of Cohen Grossberg neural networks with distributed delays J . Applied Mathematics and Computation， 2005 ， 160 ：93110. 12 WAN A H， WANG M S， PENGJ G， et al. Exponential stability of Cohen Grossberg neural networks with a general class of activation functions J .

21、 Physics Letters A， 2006 ， 350 （ 1 ） ：96102. 13 LI T， FEI S M. Stability analysis of Cohen Grossberg neural networks with time varying and distributed delays J . Neuro2008 ， 71 （ 10 ） ：1 0691 081. computing， Exponential stability of generalized Cohen Grossberg neural networks with distributed delays HUA Yuchun1 ，LIU Xingui2 ，LI Yongkun1 （ 1. Department of Mathematics，Yunnan University， Kunming 650091 ， China；