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    代碼分發(fā)協(xié)議中的自適應機制研究

    2024-01-02 08:35:44顧俊卿施偉斌余俊男榮佳樂
    軟件導刊 2023年12期
    關鍵詞:包率解碼信道

    顧俊卿,施偉斌,余俊男,榮佳樂

    (上海理工大學 光電信息與計算機工程學院,上海 200093)

    0 引言

    無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks,WSN)末梢擁有數(shù)以萬計可以感知和檢查外部世界的傳感器,可通過無線通信的方式形成自組織網(wǎng)絡,現(xiàn)已廣泛應用于智能電網(wǎng)、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療護理等領域[1-4]。近年來,傳統(tǒng)WSN技術與云計算技術的結合[5]使其應用場景更加豐富。為應對現(xiàn)實場景中多變的需求,通過多跳自組織網(wǎng)絡遠程將新版本代碼從源節(jié)點分發(fā)到其他節(jié)點成為WSN 領域的一個重要課題。由于大規(guī)模部署的節(jié)點依靠干電池供電,為提高能量效率和延長網(wǎng)絡壽命,需研究如何以最小的能量及時間消耗實現(xiàn)可靠的代碼分發(fā)。

    1 相關研究

    數(shù)字噴泉碼是一種前向糾錯碼,因其具有輕量化的編解碼算法,現(xiàn)已被廣泛應用于WSN 中的批量數(shù)據(jù)傳輸[6]。例如,文獻[7]提出的SYNAPSE++是一種基于噴泉碼的代碼分發(fā)協(xié)議,采用混合自動重傳請求機制;文獻[8]在噴泉碼的基礎上提出一種加權在線噴泉碼,結合緩存占有率和已發(fā)送的編碼符號來估計恢復率,以此調整后續(xù)編碼符號的度;文獻[9]提出一種基于在線噴泉碼的無線廣播方案,通過接收節(jié)點的反饋信息更新編碼符號度;文獻[10-11]分別通過生成最小化差異補丁和使用網(wǎng)絡編碼的方式減少重編程過程中耗費的能量;文獻[12-13]分別提出基于自適應廣播半徑和鏈路質量的自適應代碼分發(fā)機制;文獻[14]設計了一種提前喚醒路由協(xié)議,路由路徑中的節(jié)點可以在節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)包之前被喚醒。

    WSN 所處的環(huán)境中通常存在與其共享2.4 GHz 頻段的其他無線設備,這種共存會導致WSN 中的數(shù)據(jù)傳輸受到干擾,因此當信道飽和導致系統(tǒng)性能下降時,通常采用跳頻或擴頻抗干擾技術改善。例如,文獻[15]提出一種基于接收信號強度的無線傳感器網(wǎng)絡跳頻通信機制;文獻[16]將傳感器節(jié)點與認知無線電節(jié)點結合起來,利用許可信道將傳感器數(shù)據(jù)路由到匯點,提高了網(wǎng)絡吞吐量;文獻[17]提出的HM-MAC 協(xié)議在鄰居節(jié)點間根據(jù)信號與干擾加噪聲比建立空閑信道表,并篩選出最優(yōu)數(shù)據(jù)信道集合以供選擇;文獻[18]將通信信道分為普通信道和數(shù)據(jù)信道,節(jié)點通過在普通信道偵聽鄰居節(jié)點所發(fā)送的清除消息中包含的信道信息確定空閑的數(shù)據(jù)信道編號。然而,上述方法應用于代碼分發(fā)會產(chǎn)生大量與鄰居節(jié)點的通信開銷,且會增加原有代碼分發(fā)協(xié)議的復雜度。

    為提高抗信道干擾能力,本文提出一種基于噴泉碼的代碼分發(fā)協(xié)議自適應機制。在文獻[19]方法的基礎上對動態(tài)冗余機制進行改進,并添加多信道機制。實驗結果表明,在存在干擾的環(huán)境中,通過增加自適應機制可使通信量以及分發(fā)時間明顯減少。

    2 冗余長度自適應調整

    SYNAPSE++中的噴泉碼編碼包冗余長度為固定值,只有在特定信道條件下(對應丟包率為q)才具有最小通信量。當信道質量下降,丟包率明顯高于q時,接收節(jié)點解碼成功率顯著降低,需要通過大量增量傳輸(重新發(fā)送數(shù)據(jù)分塊)實現(xiàn)成功解碼,導致通信量上升、節(jié)點能耗增加。因此,以下將分析動態(tài)冗余長度條件下的數(shù)據(jù)通信量,并給出根據(jù)丟包率選取最佳冗余長度的方法。

    2.1 動態(tài)冗余長度條件下的數(shù)據(jù)通信量分析

    為適應動態(tài)變化的信道條件,每輪分發(fā)前接收節(jié)點計算上一輪分發(fā)的丟包率,據(jù)此選取最佳編碼包冗余長度δo以獲得最小通信量,并將δo反饋給sink 節(jié)點,sink 節(jié)點選取δo中的最大值作為下一輪分發(fā)的冗余長度,以此增加鏈路質量較差節(jié)點的解碼成功率。不同丟包率q對應的最佳冗余長度將通過以下公式推導以及仿真得到。

    2.1.1 首輪分發(fā)傳輸數(shù)據(jù)量的期望值

    設一輪分發(fā)中數(shù)據(jù)分塊的源數(shù)據(jù)包數(shù)量為K個,δ為可變的冗余長度,F(xiàn)(1)為首輪解碼成功的概率均值估計。P{X=i}=C(K+R,i)(1-q)iqK+R-i為接收到i個編碼包的概率,q為丟包率,Ψ(i)為首輪接收到i個編碼包后解碼成功的概率,此處的Ψ(i)以及以下部分的Ψ 函數(shù)均按照SYNAPSE++協(xié)議的編解碼算法[7]通過仿真得到近似值。

    E(C1)為傳輸數(shù)據(jù)量的期望值,其中NB為分塊數(shù)量,編碼包中的數(shù)據(jù)量為X字節(jié)。

    2.1.2 增量傳輸后傳輸數(shù)據(jù)量的期望值

    當首輪分發(fā)解碼失敗后,需要增量傳輸使得節(jié)點接收到足夠數(shù)量的編碼包后才能解碼成功。兩輪內(nèi)成功解碼的概率均值為:

    增量傳輸后,接收的數(shù)據(jù)量超出數(shù)據(jù)緩存大小B,超出的數(shù)據(jù)會覆蓋緩存內(nèi)的數(shù)據(jù),意味著冗余長度的錯誤估計會導致非必要的通信開銷。為此,本文采用按需分發(fā)策略,發(fā)送節(jié)點根據(jù)丟包率和緩存空間容量確定每次分發(fā)的數(shù)據(jù)包長度。Θ(x)為丟包率q條件下增量編碼包長度的估計。表示為:

    式(5)、式(6)分別為增量傳輸?shù)木幋a包數(shù)量期望值以及兩輪傳輸數(shù)據(jù)量的期望值。表示為:

    當產(chǎn)生第二輪增量傳輸后,3 輪傳輸內(nèi)解碼成功的概率均值估計為:

    式(8)、式(9)分別為第二輪增量傳輸?shù)木幋a包數(shù)量期望值以及3輪傳輸數(shù)據(jù)量的期望值。表示為:

    當存在n個節(jié)點時,經(jīng)過r輪分發(fā)能夠成功解碼的概率為F(r)n,則在第r輪成功解碼的概率為F(r)n-F(r-1)n,r≥1。令F(0)=0,在整個分發(fā)過程中,傳輸數(shù)據(jù)量C的期望值近似為:

    2.2 最佳冗余長度選取

    為得到不同冗余長度通信量隨丟包率變化的規(guī)律,并確定特定信道條件下使數(shù)據(jù)通信量最小的最佳冗余長度,本文利用上述公式進行了仿真,結果見圖1??梢钥闯?,不同冗余長度δ在不同信道條件下的性能有所差異,當丟包率由0 開始逐漸增大時,較小的δ對應的數(shù)據(jù)通信量快速增加,而較大的δ對應的數(shù)據(jù)通信量隨丟包率變化得比較緩慢。當丟包率增大到一定程度時,較小的δ對應的數(shù)據(jù)通信量隨著丟包率的增加逐漸趨于近似線性變化,而較大的δ對應的數(shù)據(jù)通信量隨丟包率變化的斜率逐漸增大。

    Fig.1 Simulation result圖1 仿真結果

    圖2 為丟包率p∈(0,0.3]時的最佳冗余長度δo,當p∈(0.2,0.3],δo不再上升,維持在18 后又快速下降至2。這是由于受到緩存空間大小的限制,無法再提供更大的冗余長度,若不考慮緩存空間,則δo應有持續(xù)上升的趨勢。

    Fig.2 The optimal redundancy length圖2 最佳冗余長度

    2.3 動態(tài)冗余長度機制實現(xiàn)

    現(xiàn)有代碼分發(fā)協(xié)議SYNAPSE++采用ADV、REQ、DATA 3 種消息類型,一輪分發(fā)的時間被分為3 個固定時隙分別收發(fā)這3 種消息。發(fā)送節(jié)點通過廣播ADV 消息告知鄰居節(jié)點當前已有的數(shù)據(jù)分塊信息,鄰居節(jié)點接收到ADV消息后向其申請某一數(shù)據(jù)分塊,發(fā)送節(jié)點將數(shù)據(jù)分塊編碼后發(fā)出。為能根據(jù)當前信道質量自適應調整冗余長度,接收節(jié)點將根據(jù)上一輪傳輸計算實時丟包率,據(jù)此選取最佳冗余長度δo,并添加于REQ 消息中反饋給發(fā)送節(jié)點。發(fā)送節(jié)點統(tǒng)計所有鄰居節(jié)點REQ 消息中的δo,取其中的最大值以提高鏈路質量較差節(jié)點的解碼成功率,進而減少增量傳輸,提高分發(fā)效率。

    3 多信道機制

    當WSN 遭受嚴重信道干擾,例如丟包率大于15%時,采用冗余長度的自適應調整機制仍然會產(chǎn)生大量冗余編碼包的傳輸,并且分發(fā)時間也會顯著增加,因此在抗干擾能力上具有一定的局限性。為此,本文進一步提出代碼分發(fā)的多信道機制,將通信信道分為控制信道和數(shù)據(jù)信道,當受到嚴重干擾時,通過更換數(shù)據(jù)信道避免持續(xù)的增量傳輸。

    3.1 外部干擾與WSN信道配置

    由于WSN 與其他無線設備共同工作于2.4 GHz 頻段,該頻段下存在ZigBee、WIFI、Bluetooth 等多個標準,因此WSN 易受到采用這些標準的無線設備的干擾,其中最為典型的干擾來自WLAN 設備[20]。本節(jié)主要討論WSN 如何有效避免來自WLAN 的干擾。

    圖3為WSN信道與WLAN信道示意圖。WSN信道的帶寬為2 MHz,中心頻率間隔為5 MHz;參照IEEE802.11n[21]標準,WLAN 信道常用帶寬為20 MHz。在2.4~2.483 5 GHz 頻率范圍內(nèi),WSN 的11-25 信道與WLAN 的1-13 信道重疊,WLAN 的14 信道在中國并未授權使用,且WLAN 的13 信道中心頻率為2 472 MHz,對中心頻率為2 480 MHz 的26信道干擾較?。?2],因此WSN 的26信道具有較高的可靠性。

    Fig.3 WSN channels and WLAN channels圖3 WSN信道與WLAN信道示意圖

    分發(fā)協(xié)議的多信道機制采用固定控制信道結合可切換數(shù)據(jù)信道的方式,將26 信道作為控制信道,用于傳輸ADV、REQ 信息;11-25 信道作為可用的數(shù)據(jù)收發(fā)信道,數(shù)據(jù)收發(fā)階段結束后從數(shù)據(jù)信道切換回控制信道。假設當前WSN 的數(shù)據(jù)信道為n,受到工作于同一頻段的WLAN 設備Xs 的干擾,導致傳輸效率顯著下降時,則切換至n+4,跳出Xs 當前信道的頻率覆蓋范圍。為提高信道利用率并降低多信道協(xié)議的復雜度,數(shù)據(jù)信道將以WLAN 信道的帶寬為間隔在11-25 信道循環(huán)切換。例如,當數(shù)據(jù)信道為11 信道,數(shù)據(jù)的收發(fā)受到工作于信道1 的WLAN 設備干擾時,則數(shù)據(jù)信道切換至15 信道避免干擾;若依舊存在較強干擾,則繼續(xù)更換數(shù)據(jù)信道。以上針對WLAN 信道所設計的多信道機制可使WSN 有效避開WLAN 干擾。

    3.2 更換數(shù)據(jù)信道的條件

    確定更換信道的條件需綜合考慮通信量、分發(fā)時間和系統(tǒng)存儲空間的限制。隨著丟包率的上升,通信量和分發(fā)時間相應增加。圖4 為分發(fā)時間隨丟包率變化的情況,可以看出當丟包率大于10%時,分發(fā)時間隨丟包率上升的斜率明顯增大。系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲器的空間限制了冗余包數(shù)量的最大值,因此本文將更換數(shù)據(jù)信道的條件設置為丟包率p≥0.14,對應于通信量增加超過50%(相對于p=0 時),即當連續(xù)兩輪傳輸?shù)膩G包率皆超過閾值(14%)且后一輪的丟包率高于前一輪時,則切換數(shù)據(jù)信道。例如,設某一接收節(jié)點第n輪分發(fā)的丟包率為PLRn(n≥1),n+1 輪分發(fā)的丟包率為PLRn+1,當PLRn+1>PLRn>14%時,接收節(jié)點將REQ 消息負載中的信道切換標志位,sink 節(jié)點接收到REQ 消息后將廣播新的數(shù)據(jù)信道編號,并切換至該信道進行第n+2 輪的分發(fā)。

    Fig.4 Mean of dissemination time corresponding to packet lost rate圖4 分發(fā)時間均值隨丟包率變化的情況

    3.3 多信道分發(fā)協(xié)議

    基于上述原理,本文設計了一種多信道代碼分發(fā)協(xié)議(Dynamic Redundancy and Multi-channel,DRD&MCN),并在TinyOS 中實現(xiàn)了該協(xié)議。為實現(xiàn)網(wǎng)絡在控制信道與數(shù)據(jù)信道間的切換,增加消息類型SW,該消息負載的內(nèi)容為需切換的信道編號。多信道的代碼分發(fā)過程如圖5所示。

    Fig.5 Multi-channel code distribution process圖5 多信道代碼分發(fā)過程

    接收節(jié)點完成編碼包的接收后,計算上一輪圖5 分發(fā)的丟包率并完成信道決策,置位或復位REQ 消息的信道切換標志位,sink 節(jié)點統(tǒng)計收到的REQ 消息后,廣播SW 消息使接收節(jié)點切換至指定數(shù)據(jù)信道接收DATA 包。為保證接收節(jié)點能及時切換回控制信道接收ADV 消息,獲取其中的時間戳,完成與sink 節(jié)點的時間同步。傳輸完成后,sink 節(jié)點再次廣播SW 消息切換回控制信道,若未收到SW消息,則會在數(shù)據(jù)傳輸階段結束后切換回控制信道。

    4 實驗結果與分析

    4.1 動態(tài)冗余機制在實際環(huán)境中的性能

    實驗采用以CC2430 為核心的硬件平臺運行SYNAPSE++以及改進后的代碼分發(fā)協(xié)議,CC2531 作為偵聽節(jié)點偵聽WSN 信道中的消息包。實驗環(huán)境為上海理工大學光電大樓9 樓的辦公區(qū)域,平面示意見圖6。分別將sink節(jié)點、偵聽節(jié)點以及5 個接收節(jié)點布置于該環(huán)境中,由一臺路由器以及兩臺PC 機組成WLAN。

    Fig.6 Sketch map of experimental environment圖6 實驗環(huán)境平面示意圖

    為驗證“2.3”節(jié)仿真的可靠性,在實驗室隨機的信道環(huán)境中進行實驗,分別選取不同冗余長度進行3 次實驗,實測值與仿真值比較見圖7,其中曲線圖與柱狀圖分別為不同分塊冗余長度對應的平均傳輸數(shù)據(jù)量和丟包率。可以看出,實測數(shù)值與仿真值較為接近,驗證了理論分析的正確性。

    Fig.7 Comparison of experiment and simulation results圖7 實測值與仿真值比較

    設置代碼分發(fā)協(xié)議工作在與WLAN 信道頻段重疊的WSN 信道上進行,通過iperf[23]控 制WLAN 中UDP(User Datagram Protocol)流的帶寬以對WSN 產(chǎn)生不同程度干擾。在相同實驗條件下分別測試SYNAPSE++協(xié)議以及添加自適應動態(tài)冗余長度機制的代碼分發(fā)協(xié)議(Dynamic Redundancy,DRD),從總通信量大小以及分發(fā)時間兩個方面考察兩者在不同強度信道干擾下的性能,將分發(fā)過程的平均丟包率作為信道干擾強度的度量值。圖8、圖9 分別為總通信量和分發(fā)時間的比較結果??梢钥闯?,隨著丟包率的上升,動態(tài)冗余機制使通信量與分發(fā)時間顯著減少,當丟包率p∈(0.10,0.15]時,通信量與分發(fā)時間分別平均減少了20.45%和37.39%。DRD 協(xié)議根據(jù)實時計算的丟包率以及剩余緩存容量選擇最佳編碼包冗余長度,因此即使存在信道干擾也能以相對較少的冗余開銷提升接收節(jié)點的解碼成功率,避免過多的增量傳輸,提升了分發(fā)效率。

    Fig.8 Comparison of traffic圖8 總通信量比較

    Fig.9 Comparison of dissemation time圖9 分發(fā)時間比較

    當信道環(huán)境惡劣時,DRD 協(xié)議會通過使接收節(jié)點向發(fā)送節(jié)點申請更多冗余編碼包的方式抵抗信道干擾,但這同樣會導致通信量大幅上升,分發(fā)效率降低。如圖9 和圖10所示,當丟包率p∈(0.15,0.20]時,DRD 協(xié)議相比SYNAPSE++減少了14.78%的通信量,分發(fā)時間減少了6.39%,但相比丟包率p∈(0,0.03]的情況,通信量增加了84.09%,分發(fā)時間增加了189.88%??梢娫趤G包率過高時,動態(tài)冗余機制性能有所下降。

    Fig.10 Comparison of code dissemination traffic圖10 總通信量比較

    4.2 多信道機制在實際環(huán)境中的性能

    為考察結合動態(tài)冗余與多信道機制的代碼分發(fā)協(xié)議DRD&MCN 的性能,在圖6 實驗環(huán)境中進行測試。使用4臺PC 與兩臺路由器組成兩個WLAN,以此對WSN 的11-22 信道形成干擾。如圖10 和圖11 所示,當丟包率p∈(0,0.10]時,DRD&MCN 與DRD 的總通信量相差不超過6.98%,分發(fā)時間相差不超過16.09%。由于分發(fā)過程平均丟包率未超過設定閾值,引起信道切換的次數(shù)較少,動態(tài)冗余機制在抵抗信道干擾中起主要作用,兩者總通信量與分發(fā)時間差距較小。當丟包率p∈(0.10,0.25]時,此時超過了預設閾值,因此數(shù)據(jù)信道通過3 次更換從11 信道切換至空閑的23 信道,DRD&MCN 相較DRD 和SYNAPSE++總通信量平均分別減少了42.58%和53.08%,分發(fā)時間平均分別減少了59.89%和64.05%。由于23 信道未受到干擾,因此切換至該信道后,總通信量和分發(fā)時間較為穩(wěn)定,且顯著少于另外兩種協(xié)議,說明多信道機制可有效避免在受干擾嚴重的信道中持續(xù)進行數(shù)據(jù)分發(fā)的情況。

    Fig.11 Comparison of dissemation time圖11 分發(fā)時間比較

    5 結語

    本文對代碼分發(fā)協(xié)議的自適應機制進行研究,提出一種動態(tài)冗余長度與多信道機制相結合的方法,根據(jù)受干擾程度分別采用動態(tài)冗余機制和多信道機制減小干擾影響。實驗結果表明,在存在干擾的條件下,與現(xiàn)有分發(fā)協(xié)議相比,本文方法可使通信量與分發(fā)時間顯著減少,有效提高了分發(fā)效率,有利于延長WSN 的生存時間。

    動態(tài)冗余機制的原理是通過計算上一輪傳輸?shù)膩G包率選取最佳編碼包冗余長度,雖然當前節(jié)點成功解碼該輪傳輸?shù)木幋a包,但是之后發(fā)送節(jié)點還為其他節(jié)點提供了數(shù)輪增量傳輸,即當前節(jié)點計算的丟包率反映的并不是當前時刻的信道狀況,這會導致選擇的冗余長度并不匹配當前鏈路質量,進而造成不必要的增量傳輸。后續(xù)可考慮建立不同丟包率下的通信參數(shù)數(shù)據(jù)集,通過機器學習算法建立模型估計鏈路質量。該方法不需要探測包,具有更高的實時性。

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