第15章-物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)(曾憲武)LXX2014.7_第1頁
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文檔簡介

第15章WSN的拓撲控制15.1功率控制15.2層次型拓撲結(jié)構(gòu)控制15.3啟發(fā)機制本章小結(jié)15.1功率控制

15.1.1基于節(jié)點度的算法

“度”是圖論中的一個概念,是指圖中的某個頂點與其相連接的邊的個數(shù)。WSN可以抽象為一個圖,WSN中的節(jié)點是所抽象的圖的一個頂點。因此,一個節(jié)點的度數(shù)是指所有距離該節(jié)點一跳的鄰居節(jié)點的數(shù)目。基于節(jié)點度的算法的核心思想是給定節(jié)點度的上限和下

限需求,動態(tài)調(diào)整節(jié)點的發(fā)射功率,使得節(jié)點的度數(shù)落在上限和下限之間?;诠?jié)點度的算法利用局部信息來調(diào)整相鄰節(jié)點間的連通性,從而保證整個網(wǎng)絡(luò)的連通性,同時保證節(jié)點間的鏈路具有一定的冗余性和可擴展性。1.本地平均算法

本地平均算法的步驟如下:

(1)開始時所有節(jié)點均具有相同的發(fā)射功率TransPower0,每個節(jié)點定期廣播一個包含自己ID的LifeMsg。

(2)如果節(jié)點接收到LifeMsg消息,則發(fā)送一個LifeAckMsg應(yīng)答消息。該消息中包含應(yīng)答的LifeMsg消息中的節(jié)點ID。(3)每個節(jié)點在下一次發(fā)送LifeMsg時,首先檢查已經(jīng)收到的LifeAckMsg消息,利用這些消息統(tǒng)計出自己的鄰居數(shù)NodeResp。

(4)如果NodeResp小于鄰居數(shù)下限NodeMinThresh,那么節(jié)點在這次發(fā)射時將增大發(fā)射功率,但發(fā)射功率不能超過初始發(fā)射功率的Bmax倍,其發(fā)射功率為TransPower={min[Bmax,Ainc×(ModeMinThresh-

NodeResp)]}×TransPower0(15.1.1)

同樣,如果NodeResp大于鄰居節(jié)點的上限NodeMaxThresh,則需要減小發(fā)射功率為

TransPower={min[Bmin,Adec×(1-(ModeMaxThresh-NodeResp))]}×TransPower0(15.1.2)

在上兩式中,Bmax、Bmin、Adec、Ainc為四個可調(diào)參數(shù),它們會影響功率調(diào)節(jié)的精度和范圍。2.本地鄰居平均算法

本地鄰居平均算法(LMN)與本地平均算法(LMA)類似,唯一的區(qū)別是在鄰居數(shù)NodeResp的計算方法上。在LMN算法中,每個節(jié)點發(fā)送LifeAckMsg消息時,將自己的鄰居數(shù)放入消息,發(fā)送LifeMsg消息的節(jié)點在收集完所有的LifeAckMsg消息后,將所有鄰居的鄰居數(shù)求平均值后作為自己的鄰居數(shù)。這兩種算法通過計算機仿真后,其結(jié)果為:兩種算法的收斂性和網(wǎng)絡(luò)的連通性是可以保證的,它們通過少量的局部信息達到了一定程度的優(yōu)化效果。這兩種算法對無線傳感

器節(jié)點的要求不高,不需要嚴格的時鐘同步。15.1.2基于鄰近圖的算法

1.鄰近圖

圖可用G=(V,E)來表示。式中,V表示圖中頂點的集合,E表示圖中邊的集合。E中的元素邊可表示為l=(u,v),其中u,v∈V。

由圖G=(V,E)導(dǎo)出的鄰近圖G‘=(V,E’)是指,對于任意

一個頂點v∈V,給定其鄰居判別條件q,E中滿足q的邊l∈E。典型的鄰近圖模型有RNG(RelativeNeighborGraph)、GG(GabrielGraph)、YG(YaoGraph)以及MST(MinimumSpanningTree)等?;卩徑鼒D的功率控制算法如下:

所有節(jié)點都采用最大功率發(fā)射時形成的拓撲圖為G,按照一定的規(guī)則q求出該圖的鄰近圖G′,G′中的每個節(jié)點以自己所鄰接的最遠通信節(jié)點來確定發(fā)射功率。

這是一種解決功率分配問題的近似解法。考慮到WSN中兩個節(jié)點形成的邊是有向的,為了避免形成單向邊,一般在運用鄰近圖的算法形成網(wǎng)絡(luò)拓撲之后,還需要對節(jié)點之間的邊給予增刪,以使最后得到的網(wǎng)絡(luò)拓撲是雙向連通的。2.DRNG和DLSS算法

DRNG(DirectedRelativeNeighborGraph)和DLSS(DirectedLocalSpanningSubgraph)算法是基于鄰近圖的兩種算法。它們最早是針對節(jié)點發(fā)射功率不一致問題而采用的解決方法。這兩種算法是以經(jīng)典鄰近圖RNG、LMST等理論為基礎(chǔ),全面考慮網(wǎng)絡(luò)的連通性和雙向連通性而提出的。以下先介紹一些基本定義。(1)有向邊:邊(u,v)和邊(v,u)是不同的,它們的方向不同。

(2)節(jié)點間的距離及通信半徑:用d(u,v)表示節(jié)點

u、v之間的距離,用ru表示u的通信半徑。

(3)可達鄰居集合及可達鄰居子圖:可達鄰居集合

NRu表示節(jié)點u以最大通信半徑可以到達的節(jié)點的集合。由節(jié)點u和NRu以及這些節(jié)點之間的邊構(gòu)成可達鄰居子圖GRu。(4)權(quán)重函數(shù)w(u,v):節(jié)點u和v構(gòu)成的權(quán)重函數(shù)w(u,v)滿足以下關(guān)系:

w(u1,v1)>w(u1,v1)→d(u1,v1)>d(u2,v2)

或者

d(u1,v1)=d(u2,v2)&max{id(u1),id(v1)}>max{id(u2),id(v2)}

或者

d(u1,v1)=d(u2,v2)&max{id(u1),id(v1)}=max{id(u2),id(v2)}

&min{id(u1).id(v1)}>min{id(u2),id(v2)}(15.1.3)在上述兩種算法的執(zhí)行過程中,節(jié)點都需要知道一些必要的信息,因此在拓撲形成之前要有一個信息獲得階段。在該階段中,每個節(jié)點以自己的最大發(fā)射功率廣播HELLO消息,該消息中至少應(yīng)包括自己的ID和自己所在的位置。獲得信息階段完成后,每個節(jié)點通過接收的HELLO消息確定自己可達的鄰居集合NRu。在圖15.1.1中,假設(shè)u、v滿足條件d(u,v)≤ru,且不存在另一個節(jié)點p同時滿足w(u,p)<w(u,v),w(p,v)<w(u,v)和d(p,v)≤rp時,節(jié)點v將被選擇為節(jié)點u的鄰居節(jié)點。因此,DRNG算法為節(jié)點u確定了鄰居集合。

上述算法意味著當節(jié)點p與u的通信半徑一定時,如果v到p和u的距離均小于它們各自的通信半徑,且在三角形△vpu中,uv邊的權(quán)最小,則v一定是u的鄰居。圖15.1.1DRNG算法在DLSS算法中,假設(shè)已知節(jié)點u以及它的可達鄰居子圖

GRu,將p到所有可達鄰居節(jié)點的邊以權(quán)重w(u,v)為標準按升

序排列,依次取出這些邊,直到u與所有可達鄰居節(jié)點直接相連或通過其他節(jié)點相連,最后與u直接相連的節(jié)點構(gòu)成u的鄰居節(jié)點集合。從圖論來看,DLSS算法等價于在GRu基礎(chǔ)上進行本地最小生成樹的計算。當節(jié)點u確定了自己的鄰居集合后,將調(diào)整發(fā)送功率,使其通信半徑達到最遠的鄰居節(jié)點。更進一步,可通過對所形成的拓撲進行邊的增刪,使網(wǎng)絡(luò)達到雙向連通。

DRNG和DLSS算法著重考慮網(wǎng)絡(luò)的連通性,充分利用鄰近圖的理論,考慮到傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點,它們是同類算法中的典型算法,以原始網(wǎng)絡(luò)拓撲雙向連通為前提,保證優(yōu)化后的拓撲也是雙向連通的。15.2層次型拓撲結(jié)構(gòu)控制

在WSN中,傳感器節(jié)點的無線通信模塊在空閑狀態(tài)時的能耗與在收發(fā)狀態(tài)時相當,所以只有使節(jié)點通信模塊休眠才能大幅度地降低無線通信模塊的能量開銷??紤]依據(jù)一定機制選擇某些節(jié)點作為骨干節(jié)點,激活通信模塊,并使非骨干節(jié)點的通信模塊休眠。由骨干節(jié)點建立一個連通網(wǎng)絡(luò)來負責數(shù)據(jù)的路由轉(zhuǎn)發(fā),這樣既能保證原有覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信,也能在很大程度上節(jié)省節(jié)點的能量。在這種拓撲管理機制下,可將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點劃分為骨干和非骨干節(jié)點兩類。骨干節(jié)點對周圍的非骨干節(jié)點進行管理。這類將整個網(wǎng)絡(luò)劃分為相連的區(qū)域的算法,一般又稱為分簇算法。骨干節(jié)點是簇頭節(jié)點,非骨干節(jié)點為簇內(nèi)節(jié)點。層次型的拓撲結(jié)構(gòu)具有較多優(yōu)點:簇頭節(jié)點負責數(shù)據(jù)融合,減少了數(shù)據(jù)通信量;分簇模式的拓撲結(jié)構(gòu)有利于分布式算法的應(yīng)用,適合大規(guī)模部署的網(wǎng)絡(luò);由于大部分節(jié)點在相當長的時間內(nèi)使通信模塊休眠,所以可顯著延長整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。15.2.1LEACH算法

LEACH(LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy)算法是一種自適應(yīng)分簇拓撲控制算法,它的執(zhí)行過程是周期性的,每輪循環(huán)分為簇的建立階段和穩(wěn)定的數(shù)據(jù)通信階段。LEACH

算法中的工作循環(huán)如圖15.2.1所示。在簇的建立階段,相鄰節(jié)點動態(tài)地形成簇,隨機產(chǎn)生簇頭。圖15.2.1LEACH算法中的工作循環(huán)1.簇頭選舉方法

LEACH算法選舉簇頭的過程如下:

節(jié)點產(chǎn)生一個0~1之間的隨機數(shù),若這個隨機數(shù)小于閾值T(n),則發(fā)布自己是簇頭的公告消息。在每輪循環(huán)中,如果節(jié)點已經(jīng)當選過簇頭,則將T(n)設(shè)置為0,這樣該節(jié)點不會再

次當選為簇頭。對于未當選過簇頭的節(jié)點,將以T(n)的概率當選;隨著當選過簇頭的節(jié)點的數(shù)量的增多,剩余節(jié)點當選簇頭的閾值T(n)也隨之增大,節(jié)點產(chǎn)生小于T(n)的隨機數(shù)的概率隨之增大,所以節(jié)點當選為簇頭的概率也增大,當只剩余一個節(jié)點未當選時,T(n)=1,表示這個節(jié)點一定當選。T(n)可表示為(15.2.1)式中,P是簇頭在所有節(jié)點中占的百分比,r是當選輪數(shù),rmod(1/P)表示這一輪循環(huán)中當選過簇頭的節(jié)點個數(shù),G是這輪循環(huán)中未當選過簇頭的節(jié)點的集合。節(jié)點當選簇頭后,發(fā)布通告消息告知其他節(jié)點自己是新簇頭。非簇頭節(jié)點根據(jù)自己與簇頭之間的距離來選擇加入哪個簇,并告知該簇頭。當簇頭接收到所有的加入信息后,就產(chǎn)生一個TDMA定時消息,通知該簇內(nèi)所有節(jié)點。為了避免附近簇的信號干擾,簇頭可以決定本簇中所有節(jié)點所用的CDMA編碼。這個用于當前階段的CDMA編碼連同TDMA定時一同發(fā)送。當簇內(nèi)節(jié)點收到此消息后,就會在各自的時隙內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)。經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)傳輸,簇頭收齊簇內(nèi)節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)后,運行數(shù)據(jù)融合算法來處理數(shù)據(jù),并將結(jié)果直接發(fā)送給匯聚節(jié)點。如圖15.2.2所示,經(jīng)過一輪選舉過程,可以看到整個網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域被劃分成5個簇,圖中黑色節(jié)點代表簇頭??梢悦黠@地看出經(jīng)LEACH算法選舉出的簇頭的分布并不均勻,這是需要改進的一個方面。圖15.2.2LEACH算法中的簇的劃分2.LEACH改進算法

WSN是由大量節(jié)點組成的大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò),離匯聚節(jié)點很遠的簇頭能量消耗很快,這樣將影響網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和生命周期。另外,LEACH提出的簇頭選舉機制沒有考慮節(jié)

點的具體地理位置,不能保證簇頭均勻地分布在整個網(wǎng)絡(luò)中。盡管LEACH算法存在一些問題,但是它仍然是一種經(jīng)典分簇算法用來作為分簇算法的基礎(chǔ)。HEED(HybridEnergy-EfficientDistributedClustering)算法針對LEACH算法簇頭分布不均勻的問題進行了改進,它以簇內(nèi)平均可達能量(AverageMinimumReachabilityPower,AMRP)作為衡量簇內(nèi)通信成本的標準。節(jié)點以不同的初始概率發(fā)送競爭消息,節(jié)點的初始化概率CHprob為(15.2.2)式中,CHprob和pmin是整個網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一的參量,它們影響算法

的收斂速度,通常取pmin=10-4,Cprob=5%,

表示節(jié)點剩余能量與初始化能量的百分比。簇頭競選成功后,其他節(jié)點根據(jù)在競爭階段搜集的信息選擇加入的簇。15.2.2GAF算法

GAF(GeographicalAdaptiveFidelity)算法是用地理位置為依據(jù)來進行分簇的算法。它將監(jiān)測區(qū)域劃分為虛擬單元格,將節(jié)點按照位置信息劃歸相應(yīng)的單元格。在每個單元格中定

期選舉出一個簇頭節(jié)點,若簇頭節(jié)點保持激活狀態(tài),其他節(jié)點則進入睡眠狀態(tài)。GAF算法中,節(jié)點的狀態(tài)標記為三種狀態(tài):睡眠、發(fā)現(xiàn)和激活。傳感器網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)是:所有的節(jié)點都處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài)。處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài)下的節(jié)點之間交換Discover消息,獲取

同一個虛擬單元格內(nèi)其他節(jié)點的信息。Discover消息包括以下幾個部分的信息:節(jié)點自身的ID、所在虛擬單元格的ID、節(jié)點狀態(tài)、節(jié)點激活時間的估值等。節(jié)點狀態(tài)的轉(zhuǎn)換如圖15.2.3所示。只要是節(jié)點處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài),都會對應(yīng)一個發(fā)現(xiàn)狀態(tài)計時器。如果節(jié)點處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài)的時間超過設(shè)定值Td,該節(jié)點就廣播發(fā)送Discover消息,并轉(zhuǎn)換到激活狀態(tài)。在沒有超過發(fā)現(xiàn)狀態(tài)計時器的設(shè)定值Td之前,如果收到了另外的節(jié)點已經(jīng)成為簇頭節(jié)點的消息后,發(fā)現(xiàn)狀態(tài)計時器將關(guān)閉,無線通信發(fā)射模塊也關(guān)閉,節(jié)點進入

睡眠狀態(tài)。圖15.2.3結(jié)點狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖當節(jié)點進入激活狀態(tài)后,激活狀態(tài)計時器啟動計時,設(shè)置一個Ta,若激活狀態(tài)的持續(xù)時間超過Ta,則轉(zhuǎn)入發(fā)現(xiàn)狀態(tài)。當節(jié)點處于睡眠狀態(tài)后,啟動一個睡眠狀態(tài)計時器,設(shè)置一個時間參數(shù)Ts,一旦睡眠狀態(tài)持續(xù)時間超過Ts,節(jié)點就轉(zhuǎn)入

發(fā)現(xiàn)狀態(tài)。處于激活狀態(tài)的節(jié)點在Ta超時之前,定時向外廣播消息通告自己處于活動狀態(tài),以使其他節(jié)點中處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài)的節(jié)點不要進入激活狀態(tài)。GAF算法在執(zhí)行中分為兩個階段:虛擬單元格的劃分和虛擬單元格中簇頭的選擇。在虛擬單元格的劃分階段,依據(jù)WSN節(jié)點的位置信息和通信覆蓋范圍,將節(jié)點的部署區(qū)域劃分為若干個虛擬單元格,劃分中要保證相鄰虛擬單元格中的所有節(jié)點都能夠相互及直接通信。對于WSN中的一個成員節(jié)點,已知整個監(jiān)測區(qū)域的位置信息和自身的位置信息,就可以根據(jù)這些信息通過計算來確定自己處于哪一個虛擬單元格中。假設(shè)所有的節(jié)點通信半徑是R,虛擬單元格是邊長為r的正方形區(qū)域,要使相鄰的兩個虛擬單元格內(nèi)任意兩個節(jié)點之間能夠直接通信,必須滿足以下關(guān)系:(15.2.3)每個虛擬單元格產(chǎn)生一個保持激活狀態(tài)的節(jié)點。如圖15.2.4所示,圖中有三個虛擬單元格,每個單元格內(nèi)分布有若干個WSN節(jié)點。在虛擬單元格中的簇頭選擇階段,剛開始的時候,所有的節(jié)點都處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài),通過彼此發(fā)送包含自身的ID、位置信息的消息,同一虛擬單元格中的所有節(jié)點都彼此知道對方的信息,然后依照上述算法順序地進行激活、睡眠和發(fā)現(xiàn)狀態(tài)運行。圖15.2.4虛擬單元格的劃分(黑色節(jié)點表示處于激活態(tài))在GAF算法的執(zhí)行過程中,簇頭的能量消耗越大,在本輪簇頭競爭中繼續(xù)成為簇頭節(jié)點的概率就越低。通過仿真實驗證明:GAF算法可以延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期,節(jié)點密度越大,即虛擬單元格中的平均節(jié)點數(shù)越大,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的效果越顯著。15.3啟發(fā)機制

15.3.1STEM算法

STEM(SparseTopologyandEnergyManagement)算法是較早提出的節(jié)點喚醒算法。在STEM算法中,節(jié)點需要采用一種簡單而迅速的喚醒方式,保證網(wǎng)絡(luò)通信的暢通和較小的時延。STEM算法有STEM-B(STEM-Beacon)和STEM-T(STEM-Tone)兩種不同的機制。1.STEM-B算法

當一個節(jié)點要給另一個節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)時,它作為主動節(jié)點先發(fā)送一串beacon包。目標節(jié)點在收到beacon包后,發(fā)送應(yīng)答信號并自動進入數(shù)據(jù)接收狀態(tài)。主動節(jié)點接收到應(yīng)答信號后,進入數(shù)據(jù)發(fā)送階段。為了避免喚醒信號和數(shù)據(jù)通信的沖突,STEM-B算法采用了偵聽信道與數(shù)據(jù)傳輸信道兩個分離信道。如圖15.3.1所示的是節(jié)點A在一段時間內(nèi)通信能量的消耗過程。節(jié)點A使用f1和f2兩個信道,f1信道為偵聽信道,f2為數(shù)據(jù)傳輸信道。節(jié)點A在偵聽信道周期性的偵聽,在t1到t5時間內(nèi),A分別與B和C通信。在t1時刻,節(jié)點A需要和相鄰節(jié)點B通信。于是,A節(jié)點首先在f1信道上發(fā)送一串beacon數(shù)據(jù)包,直到t2時刻收到來自節(jié)點B的響應(yīng)為止;然后,節(jié)點A在t2~t3時段內(nèi)通過f2信道發(fā)送數(shù)據(jù)給節(jié)點B,當完成通信后,暫時關(guān)閉f2信道。圖15.3.1STEM-B算法示意圖在t4時刻,節(jié)點A在f1信道上偵聽到節(jié)點C發(fā)送的beacon數(shù)據(jù)包,于是在t4~t5時段內(nèi)通過f2信道接收節(jié)點C發(fā)送的數(shù)據(jù),在t5之后,節(jié)點A關(guān)閉f2信道,并繼續(xù)保持在f1信道上的周期性偵聽,這樣便可以節(jié)省大量的能量。2.STEM-T算法

在STEM-T算法中,節(jié)點周期性地進行偵聽,探測相鄰節(jié)點是否有數(shù)據(jù)要發(fā)送。當一個節(jié)點想與某個相鄰節(jié)點進行通信時,首先發(fā)送一連串的喚醒數(shù)據(jù)包,發(fā)送喚醒數(shù)據(jù)包的時間長度必須大于偵聽的時間間隔,以確保相鄰節(jié)點能夠收到喚醒包,然后節(jié)點直接發(fā)送數(shù)據(jù)包,所有鄰居節(jié)點都能夠接收到喚醒包并進入接收狀態(tài)。如果在一定時間內(nèi)沒有收到發(fā)送給自己的數(shù)據(jù)包,就自動進入睡眠狀態(tài)。STEM算法使節(jié)點在整個生命周期中多數(shù)時間內(nèi)處于睡眠狀態(tài),適用于類似環(huán)境監(jiān)測或者突發(fā)事件監(jiān)測等應(yīng)用,這類應(yīng)用均由事件觸發(fā),不要求節(jié)點時刻保持在激活狀態(tài)。目前STEM算法可以與很多分簇類型的拓撲算法結(jié)合使用,如GAF算法等。值得注意的是,在STEM算法中,節(jié)點的睡眠周期、部署密度以及網(wǎng)絡(luò)的傳輸延遲之間有著密切的關(guān)系,針對具體的應(yīng)用要求應(yīng)進行調(diào)整。15.3.2ASCENT算法

ASENT(AdaptiveSelfConfiguringSensorNetworksTopologies)算法屬于節(jié)點喚醒機制算法,它著重于均衡網(wǎng)絡(luò)中骨干節(jié)點的數(shù)量,以保證數(shù)據(jù)通信路由的暢通。當節(jié)

點接收數(shù)據(jù)時后,發(fā)現(xiàn)丟包嚴重,就向數(shù)據(jù)源方向的相鄰節(jié)點發(fā)出求助消息,節(jié)點探測到周圍的通信節(jié)點丟包率很高或者收到相鄰節(jié)點發(fā)出的幫助請求時將被喚醒,并主動成為激活節(jié)點,以幫助相鄰節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。ASCENT算法包括觸發(fā)、建立和穩(wěn)定三個階段。如圖15.3.2所示,在觸發(fā)階段,匯聚節(jié)點與數(shù)據(jù)源節(jié)點不能正常

通信,此時,匯聚節(jié)點向它的相鄰節(jié)點發(fā)出求助信息。圖15.3.2ASCENT算法的三個階段在建立階段,節(jié)點收到相鄰節(jié)點的求助消息,通過一定的算法決定自己是否為激活節(jié)點,如果成為激活節(jié)點,則向相鄰節(jié)點發(fā)送通告消息,同時這個消息也是相鄰節(jié)點判斷自己是否成為激活節(jié)點的因素之一。

在穩(wěn)定階段,當數(shù)據(jù)源節(jié)點和匯聚節(jié)點間的通信恢復(fù)正常時,網(wǎng)絡(luò)中激活節(jié)點的個數(shù)保持穩(wěn)定。穩(wěn)定階段保持一定時間后,由于個別節(jié)點的能量耗盡或外界干擾等因素,網(wǎng)絡(luò)中會出現(xiàn)通信不暢問題,又需要進入觸發(fā)階段。在ASCENT算法中,節(jié)點處于四種狀態(tài):①睡眠狀態(tài),節(jié)點關(guān)閉通信模塊,能量消耗最?。虎趥陕牋顟B(tài),節(jié)點只對信息進行偵聽,不進行數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā);③測試狀態(tài),這是一個暫態(tài),參與數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā),并且進行一定的運算,判斷自己是否需要變?yōu)榧せ顮顟B(tài);④激活狀態(tài),節(jié)點負責數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā),能量消耗最大。這四種狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如圖15.3.3所示,其中NT表示節(jié)點的鄰居數(shù)上限,LT表示丟包上限,Ts表示睡眠態(tài)定時器,Tp表示偵聽態(tài)定時器,Tt表示測試態(tài)定時器,neighbors代表鄰居數(shù),loss代表丟包率,help代表求助消息。狀態(tài)間轉(zhuǎn)換關(guān)系如下:

(1)睡眠狀態(tài)與偵聽狀態(tài):處于睡眠態(tài)的節(jié)點設(shè)置定

時器Ts,當定時器超時后,節(jié)點由睡眠狀態(tài)進入偵聽狀態(tài);處于偵聽態(tài)的節(jié)點設(shè)置定時器Tp,當定時器超時后,節(jié)點由偵聽態(tài)進入睡眠狀態(tài)。(2)偵聽狀態(tài)與測試狀態(tài):處于偵聽狀態(tài)的節(jié)點偵聽信道,如果發(fā)現(xiàn)當鄰居數(shù)小于鄰居上限,并且信道的平均丟包率大于丟包上限,則節(jié)點進入測試狀態(tài);或者當平均丟包率小于丟包上限,但接收到來自

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