ieee會議論文格式2017年
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IEEE 802.15.4 MAC協議退避機制的改進
摘 要：考慮節點移動且數據傳輸率不斷變化對網絡性能的影響，針對IEEE802.15.4提出了一種網絡負荷概率判斷和指數加權滑動平均(PJNL_EWMA) 的退避策略，在每次載波監聽多路訪問/沖突避免(CSMA/CA)算法開始時采用網絡負荷概率判斷思想判定當前網絡狀況，然后通過指數加權滑動平均方法動態地調整退避指數。通過NS2的仿真結果表明：與IEEE802.15.4標準協議算法及MBS+EWMA算法相比，PJNL_EWMA算法不僅提高了網絡吞吐量，同時還減小了數據包的丟包率和碰撞概率，提高了網絡性能。
關鍵詞：IEEE802.15.4; 載波監聽多路訪問/沖突避免;指數加權滑動平均;吞吐量;碰撞概率
0 引言
隨著無線通信與傳感器等技術的飛速發展，集信息采集、處理和通信功能于一體的無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network，WSN)受到學術界的廣泛重視[1-2]。由于無線傳感器網絡節點通常采用電池供電[3]，所以節點的能量非常有限，降低節點能耗與延長網絡生命周期成為傳感器網絡設計的首要目標。能量損耗的一個主要來源是MAC層碰撞[4]。IEEE802.15.4標準[5]采用二進制退避指數(Binary Exponent Backoff，BEB)算法解決碰撞沖突問題。研究表明BEB算法在網絡活躍節點數較多和數據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，許多研究者根據網絡的實際環境與要求提出新的改進算法，主要分為以下兩類[8]：
1)基于統計學習的BE調整策略：通過改進退避指數(Backoff Exponent，BE)更新規則，使之趨于合理的范圍，從而降低碰撞概率，提高網絡的性能。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，主要是針對數據過去的傳輸狀況及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點的網絡性能，但是不能很好地適應數據傳輸率不斷變化的動態網絡。
2)基于網絡性能參數監測的BE調整策略：實時監測網絡狀況動態地調整某些參數來優化算法性能。文獻[12]提出了PMAC(Prioritybased MAC)算法，每個節點實時監測到當前的網絡狀況和流量來動態地調整BE值，使協議在網絡性能方面得到提高。此類算法具有較強的適應能力，但需要實時監測某些網絡的運行參數，從而增加了算法的復雜度。
為了更合理地優化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計學習的BE調整策略與基于網絡性能參數監測的BE調整策略相結合的改進算法。
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(Number of Backoff，NB)、競爭窗口(Contention Window，CW)和退避指數(Backoff Exponent，BE)。當有多個設備開始向協調器發送數據時，執行以下步驟：
1) 協調器向設備發送信標幀，設備根據媒體訪問控制(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 ]范圍內產生一個隨機數定位退避周期邊界。
2) 退避該隨機數個退避時隙后，要求物理層執行空閑信道檢測。
3) 如果檢測到信道為忙，在保證BE不超過算法設定的最大值基礎上，將BE和NB值增加1。如果NB的值小于或者等于設定的最大退避次數，將重復執行步驟1)與步驟2)。如果NB的值大于最大退避次數，數據發送失敗，并將失敗信息返回給上層，由上層決定是否重新傳輸數據幀。
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，數據幀將在下一個退避時隙邊界上開始傳輸。
2 PJNL_EWMA算法設計
針對IEEE802.15.4CSMA/CA算法下網絡中活躍節點數多、移動節點位置與數據傳輸速率不斷變化對網絡性能產生的影響，本文提出網絡負荷概率判斷和指數加權滑動平均(Probability Judgement to Network Load and Exponentially Weighted MovingAverage， PJNL_ EWMA)的退避策略。該算法設計思路如下：
1) 網絡負荷概率判斷。
基于對CSMA/CA算法的分析，在每一次數據包發送后，計算出檢測信道為忙的次數與檢測信道狀態總次數，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;CCA_Channel為檢測信道狀態總次數，包括檢測信道忙與檢測信道空閑的次數。在移動節點傳輸速率、當前活躍節點數、節點的移動速率、節點間傳輸距離等不斷變化的情況下，信道檢測忙的次數是不斷變化的，因而當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相對越多，當前網絡狀況為高負荷的可能性越大;反之，DCC越小，當前網絡狀況為低負荷的可能性越大。仿真表明，95%以上的DCC落在區間[0，0.8]內。本文引入概率機制來估測當前網絡狀況，此方法思想如下：
考慮到節點移動所導致的隨機性，在每次數據包發送后產生一個[0，0.8]內的隨機數Random_Number，若Random_Number 2) 基于網絡負荷概率判斷的退避策略。
為獲得更大的退避調整空間，令BE的取值范圍為[1，8]。若節點有數據要發送，且所在時隙為競爭階段，則開始改進算法，其中CW與NB根據IEEE802.15.4標準協議算法進行初始化，BE初始值的取值方法為：
a)如果上一次數據傳輸成功，當Random_Number BEi+1=RBEA+(1-R)BEi; R=1-BEi-BEAK(2)
b)如果上一次數據傳輸失敗，則說明當前BE值過小，在下一次數據傳輸開始將BE值增加為原來的1.5倍。
3 仿真結果及分析
為了驗證改進算法的有效性以及能適用于不同的拓撲環境，本文對比了三種算法：IEEE 802.15.4標準協議算法(簡稱原始算法)、MBS+EWMA算法[10]與PJNL_EWMA算法。在NS2仿真平臺上，對移動節點下的星型網絡和點對點(PeertoPeer，P2P)網絡的吞吐量、丟包率和碰撞概率進行了仿真。仿真參數如表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節點可以接受到的數據量。本文中的吞吐量為全網絡的平均吞吐量。
丟包率 是在特定時段內丟失的數據包占傳輸的數據包總量的比例。本文所統計的丟包率為全網絡所有節點丟包率的平均值。
碰撞概率 一次發送任務后的碰撞次數與總的退避次數的比值。
3.1 移動節點星型網絡仿真
本文采用的星型網絡模型為一個矩形區域，網絡范圍為20m×20m，1個網絡協調器，13個移動節點。其中網絡協調器是靜止不動的，位于網絡模擬區域的中心，移動節點的初始位置是隨機地分布在模擬區域內。在仿真模擬實驗中，節點任意地選擇一個方向移動，達到模擬區域邊界后，該節點重新選取一個方向進行移動。節點的移動速度(m/min)在[0，3]范圍內隨機選取。本文假設所有移動節點彼此都在通信范圍內，故而不考慮隱藏終端的問題。所得仿真結果都是取30組實驗數據的平均值。其余網絡仿真參數如表1所示。
表格(有表名)
3.2 移動節點P2P網絡仿真
該點對點網絡采用14個節點組成移動場景模型，模型設置同星型網絡拓撲，網絡中所有節點均為全功能設備，節點的通信采用直接傳輸的方式。參數設置如表1。
圖4反映了三種算法的吞吐量隨網絡負荷變化的情況。由于移動P2P網絡中，節點的隨機移動會導致網絡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此類變化，如圖4顯示，隨著網絡負荷的增加，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網絡的變化性。
4 結語
針對網絡中移動節點帶來的不確定性，導致網絡性能的降低，本文提出了一種更為合理的BE值退避策略――PJNL_EWMA，該策略依據概率機制判定當前網絡狀況，采用EWMA方法精確地計算BE值。為了驗證PJNL_EWMA算法的有效性，在不同的網絡拓撲下通過NS2與IEEE802.15標準協議算法及MBS+EWMA算法進行了分析比較，結果表明：在移動網絡環境中，當網絡負荷比較高時該方法通過自適應地調整BE值，從而降低丟包率和碰撞概率，同時提高網絡吞吐量。本文只針對無線傳感器網絡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絡跨層能量模型與能耗關系。
參考文獻：
[1] BURATTI C， MARTALO M， VERDONE R. Sensor networks with IEEE 802.15.4 systems： distributed processing MAC， and connectivity[M]. 北京：科學出版社，2012： 3-23.
[2] 王殊，閻毓杰，胡富平，等.無線傳感器網絡的理論及應用[M]. 北京：北京航空航天大學出版社，2007.
[3] ZHANG L. Knowledge graph theory and strudural parsing[M]. Ensched， The Netherlands： Twente University Press， 2002： 23-45.
[4] 吉誠，徐友云，鄭寶玉.基于IEEE802.15.4退避算法的改進機制[J].信息技術，2008(8)： 8-12.
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