合作和适应网络编码在无线传感器网络基于梯度的路由与多个水槽

文摘

尽管低计算成本,基于梯度的路由(GBR)感兴趣的广播信息在无线传感器网络(网络)造成重大数据包重复和不必要的数据包传输。这导致能源浪费,交通负荷不平衡,高网络流量和低吞吐量。由于快速和强大的处理器的出现,发展高效的网络编码策略将使高效数据包聚合,减少数据包重发。多个网络下沉的挑战包括有效地选择一个合适的网络编码方案。本文提出了一种合作和适应网络编码GBR (CoAdNC-GBR)技术认为网络密度是动态定义为邻近节点的平均数量,有效聚合感兴趣的消息。聚合是由随机系数的线性组合的一个有限的伽罗瓦域变量的大小在每个节点和执行解码通过高斯消元法。结果表明,利用合作的多个水槽,CoAdNC-GBR不仅提高了传输的可靠性链接和降低传输的数量和传播延迟,而且增强了网络的能源效率相比GBR-network编码(GBR-NC)技术。

1。介绍

网络被用于许多军用和民用应用程序如敌人在战场上发现,灾难检测和各种监控应用程序(健康、土木工程结构等)(1]。尽管高水平的重要性,网络仍然是能源资源方面的限制。因此,从一个传感器节点数据流量路由到水槽使用节能策略势在必行。最近,GBR已经应用在了网络作为一种基于查询的路由协议在水槽节点广播兴趣消息请求其他传感器节点以感觉到来自特定网络中传感器节点的信息(2]。广播消息服务来更新路由信息在网络初始化和校正阶段以及对象的跟踪和预测。成功接收消息,每个传感器节点洪水邻国的感觉信息。与路由相关概念是中继节点的网络编码技术结合包使用数学(数字或逻辑)操作,这样传输数据包的数量显著降低(3]。网络编码已广泛应用于有线网络的应用程序增加吞吐量。无线广播和多样性的本质联系最近吸引了网络编码在无线领域的研究,也就是说,网络(4]。GBR-GB和GBR-CB方法不考虑网络编码已被证明是节能2]。这些方法的特点是他们的能量平衡能力,导致网络寿命改善相比,通用GBR (GBR-G)和竞争GBR (GBR-C)与5]和[6),分别。

大多数以前开发的GBR协议的重点一直在朝着实现能源效率感知数据的路由水槽(7,8]。例如,一项研究在(GBR方法9)表明,传感器节点的平均能量水平大约减少了7%在洪水中每100个节点的消息感兴趣。因此,有必要开发一个更节能信息传播更关心的是有必要的节能技术,路由节点感知数据回水槽。智能包聚合(网络编码)带有一个额外的计算和能源成本相比,简单的洪水技术(10]。但是,最近的进步微控制器和微处理器的设计使它可能非常快但超低能耗的传感器节点。因此,介质复杂算法,如线性组合可以实现网络超低功率显著低处理能源成本。注意,处理器的处理速度越快,越短的状态转换,因此能耗越小,模型(11]。这意味着交易更多的智能计算复杂性数据包聚合(网络编码)值得研究的方面进行调查。这是因为网络编码方案在现代网络应用程序现在能够最小化整个网络的能量消耗,减少重复传输的数量。

本文提出CoAdNC-GBR方案。该计划适应聚合数据包的数量根据网络环境的水平,这样提高数据包传输的可靠性。此外,CoAdNC-GBR方法提高了网络的整体能源效率减少重传的次数相比传统的方法。受雇于CoAdNC-GBR方法的另一个关键特性是合作策略涉及不同的多个水槽节点扩散兴趣消息时整个网络。多个水槽节点之间的合作进而降低整体延迟消息扩散在整个传感器网络的兴趣。这些研究人员最好的知识,没有CoAdNC-GBR方案提出了在文献中已证明上面的属性。

本文的其余部分组织如下。部分2介绍了CoAdNC-GBR和部分的相关工作3一个详细的发展CoAdNC-GBR算法提供了。部分4介绍了绩效评估拟议的CoAdNC-GBR算法,分析和讨论了研究结果。部分5总结了纸。

2。相关工作

以前,共同向最小化了相当可观的研究成果在不同网络的能源消耗水平,通过使用不同的策略(14]。最小化能量消耗的一个关键策略是通过减少网络流量数据传播,网络编码和网络编程(15]。而有线网络专注于单播网络编码,无线网络被认为是一些信息的广播网络编码(例如,利息信息或网络重新配置)传播到所有节点(16]。概率广播(13,17)被用作替代方法所需的数据包数量最小化沉到洪水在网络查询。现有的多次反射路由网络编码技术在网络文学大致可以分为两种类型,即当地的或全球编码的解码取决于聚合包执行在每个传感器节点级别或只在目的地节点级别,分别为(18]。这些类型也可以被视为intrasession或intersession只取决于继电器传感器节点编码的数据包同一会话(源节点)或编码数据包不同的会话(来源)。通常,intrasession网络编码在网络协议旨在解决丢包问题而intersession网络编码协议的目的是为了减少传输的数据包数量。网络编码协议分为本地或全球可以进一步分类为二进制(XOR)或随机线性(RL) [4]。

一些最常见的已知的网络编码方法轮为讨论如下。

2.1。COPR方法

COPR是一个本地(分布式)intersession网络网络编码方法是基于著名的反压力的路由算法。未被开发,以提高能源效率的反压力的算法。未被证明达到了节电25%纯路由(19]。然而,COPR仍有较高的计算复杂度会话调度(20.]。

2.2。SenseCode方法

这个网络编码方法已经提出的凯勒et al。21)为了同时实现可靠和节能网络数据聚合。SenseCode,假设遥感任务是由传感器节点定期。凯勒et al。21)进一步认为,传统的基于树的集合树协议(CTP)最初提出的Gnawali et al。22)不提供可靠的通信。这是因为CTP要求每个中间节点接收到的数据包传输从其孩子节点的父节点。此外,当一个节点或一个链接失败,数据将无法到达汇聚节点。SenseCode方法,感觉到通过多条路径传输数据,而不是一个。当作为一个TinyOS模块实现和评估使用TOSSIM模拟,SenseCode证明减少端到端分组错误率90%在正常的网络环境。然而,它的可靠性下降到下一个值在60%和75%之间高度动态的网络环境。在这两种场景中,SenseCode保持平均能源效率比CTP(提高10%21]。SenseCode的一个缺点是,它遭受的WSN disconnectivity问题在高动态网络条件下(23]。

2.3。CodeDrip协议

CodeDrip是一种数据传播协议轮为它使用网络编码以提高能源效率、可靠性、和传播速度(24]。CodeDrip协议使用涓涓细流计时器,以确保消息传输到达网络中的所有节点。这是一个增强的滴协议修改滴包格式为了适应所需的控制字段解码过程。其优点包括其高弹性传播失败和快速传播。然而,CodeDrip不是合适的网络编码协议的应用程序需要大量的感知数据。

进一步研究的可能性与CodeDrip包括分析不同的拓扑类型和链接的影响对能效性能品质。另一个有趣的工作是开发新的政策结合消息少用复杂的运营商更少的复杂的操作意味着更少的计算简单意味着更少的加工能耗。

2.4。随机线性网络编码(RLNC)的概念

随机线性网络编码(RLNC)是一种技术,由一个独立的数据包数量的线性组合使用随机生成的系数选择从伽罗瓦域(GF),以生成一个单一的编码数据包的大小相同25]。在接收机端,解码过程由一个高斯消去法的技术。RLNC在一般应用于GBR特别是带有自己的多重挑战其中的编码信息解码由一个聚合的数据包使用高斯消去法需要一个接收至少尽可能多的数据包编码的。一个数据包的接收传感器网络是一个概率事件。这主要是由于无线通信信道的随机特性。试图通过编码实现能源效率(聚合)数据包不能保证解码它们会导致完全实现相反的(相当大的精力浪费)。因此,它是非常重要的,网络编码协议的设计考虑了可靠性方面为了实现网络编码的潜力。

称为GBR-NC RLNC方法提出了在6]。其主要缺点之一就是GBR-NC主要地址的问题如何选择一个可靠的网络编码方案。的研究(13]表明,适当的选择的网络编码方案通知网络连通性条件可以大大提高成功的概率解码,反过来又提高了网络的能量效率。这是前提的AdNC-GBR计划在我们的论文提出了。方法创建一个动态网络方案选择方法基于不同网络条件。当一个传感器节点需要传输积累的数据包( ),它首先随机选择随机系数 伽罗瓦域的顺序与是一个正整数。然后线性结合积累数据包一起随机生成系数如图1和计算如下:

接收机的一侧的解码过程是有条件接收的数据包的数量 。在接待数据包,解码过程是由高斯消去法的过程中积累的头数据分组形成(系数) 矩阵然后简化成阶梯型矩阵形式。的编码数据包从发射机传感器节点可以解码通过求解一组线性方程,获得了方程是线性独立于彼此。也就是说,他们的系数向量必须是线性无关的。的一个关键区别确定性线性网络编码技术(DLNC)和RLNC是RLNC编码系数增加的概率线性无关。这也是所示(12],伽罗瓦域越大,越高的概率线性无关的元素(编码系数)简明地概括在表1。

从表1它可以清楚的显示,伽罗瓦的领域秩序,实现线性独立是相当可靠的(99.6%)。这是其中一个主要原因为什么RLNC首选网络编码在网络这些通常是有限的存储容量26]。

快速推理表明,在网络编码的情况下,传感器节点发送一个消息,而不是编码感兴趣它接收到的消息保存带宽相比传统的存储转发的场景。在GBR场景中,网络编码可以大大减少整个传输(感兴趣的消息数量4]。

没有网络编码(i)兴趣消息广播。的基础上的传感器节点包括水槽节点,假设水槽节点拥有的感兴趣的消息,从案例的分析,一般公式来计算传输的总数可以推导出

(2)兴趣消息广播与网络编码使用 随着网络编码方案。从案例的分析、传输的总数的一般公式可以推导出 这意味着,网络编码方案 和共有31个传感器节点1到2树中的体系结构中,我们有一个总数的减少传输计算如下(感兴趣的消息4]:

2.5。网络编码方案、可靠性和网络密度

进行的一项研究[13)的重点分析网络编码和解码网络可靠性的定义的数据包数量结合实验,定义为编码方案,通过建立独立的组合和译码可靠性之间的关系。其结果是我们当前所使用的工作来实现自适应网络编码的GBR上下文。条件解码编码数据包在网络足够的和独立的的组合编码必须接收数据包。线性无关的概念分析了在前面的分段和分段解决随机方面收到足够的编码数据包。

三个重要的概念是定义在[6),包括以下。

(我)网络密度。这个概念在这种特殊情况下有关邻居的平均数量的基础上。不同能级的传感器节点和许多其他多个恶劣条件下,传感器节点的数量的一个特定的传感器节点连接可能明智地不同。这导致的邻居认为是传感器节点的变量。它也是如此,并不是所有的传感器节点在WSN拥有相同数量的一个邻居。因此(27)提出,每次每个传感器节点应该保持和更新一个邻国的平均数量的传感器节点总数接收数据包。

(2)网络编码方案。解码编码数据包在网络的可靠性的密度依赖于选择一个特定的组合也被称为网络的数据包数量编码方案。这项研究在28)提出了一个高效可靠的数据传输网络与网络编码方案。为了保证预期的可靠性与适当的开销,作者在28不仅得到一个分析模型估算出适量的冗余,还提出了基于集群和分布式方案动态调整冗余在每一跳。研究已进行了模拟不同邻居的平均数量从4到12每个传感器节点邻居。每个网络编码方案的可靠性为每个网络密度已经计算在每种情况下的部分传感器节点成功解码所有收到的编码信息。得到的结果如图2。

(3)最佳编码方案。最好的网络编码方案的结果描述和定义标记在图2随着网络编码方案的基础上在一个特定的网络密度达到最好的可靠性百分比。最好的编码方案,来自多个模拟操作,记录在表中2。

在这里,是邻居和的平均数最好是相应的编码方案。

GBR-network编码(GBR-NC)算法提出了在6]。它主要由控制机制,以迎合缺乏足够的数据包解码发生在接收传感器节点。技术由一个自动反馈机制接收传感器节点发送“纳“消息回到发送方节点来请求丢失的数据包解码的目的所必需的。这种校正方法的缺点是它变得nonfeasible变化的WSN连接。GBR-NC遭受缺乏适应编码方案的密度和缓慢的查询响应由于高延时感兴趣的广播消息。

基于所确定的缺点与现有的文献,目前介绍了合作的想法和自适应网络编码GBR (CoAdNC-GBR)技术,选择最好的网络编码方案是有效的基于节点(i)的适应性密度动力学和(2)消息传递邻近多个水槽之间的合作。取得的性能收益,即,(i)最小化扩散时间感兴趣的信息,(2)提高能源效率在全球基础上。

前期工作目前的工作是一个调查节能多次反射路由在无线传感器网络的网络编码(4]。这显然以前的工作标识和礼物的形式表总结的机会,可以利用通过网络编码以提高网络的整体性能。在下一节中,本文提出了一种算法,旨在利用的一个主要挑战中标识(4)的增强整体能源效率的基础上通过一个更可靠的网络编码。

3所示。提出CoAdNC-GBR算法

3.1。研究的假设

本研究是基于假设网络密度条件下可以定义邻居的平均数量。因此,通过智能结合变量基于网络感兴趣的消息数量密度条件下,网络流量可以大大减少,可以提高网络吞吐量,可以减少重传的次数,网络的能源效率可以提高。

3.2。CoAdNC-GBR算法

CoAdNC-GBR算法提出了部分关注如何提高能源效率在兴趣消息的传播。主要的目标是可靠地减少不必要的利息信息重复,这样它不仅进一步降低了传感器网络的整体能源消耗也降低了整个网络的延迟。

与GBR-NC协议不同,CoAdNC-GBR适应最好的编码方案通过传感每次活动的邻居的数量(自适应方法)。也利用了WSN multisinks的架构,以确保并发传输编码感兴趣的信息来降低整个过程的延迟(合作方式)。

图3清楚地说明了CoAdNC-GBR算法的流程图描述。它很明显可以看到,没有一个“纳”GBR-NC反馈控制机制。水槽的ID作为编码信息的开销。只有接收传感器节点保存成功的解码过程。因为所有四个水槽节点同时广播消息,接收传感器节点总是检查如果没有先前解码消息包感兴趣从其他水槽节点之前开始解码过程。这允许四个水槽节点合作减少传输重复编码感兴趣的消息在整个传感器网络扩散,因此缩短了时间感兴趣的消息。

此外,它可以清楚地看到在图3网络编码方案是通过选择最好的适应编码方案基于邻居的更新数量从邻居由每个传感器节点的列表。

在成功解码的情况下,应该限时器不会溢出,重复编码过程;否则编码消息丢弃。伪代码描述CoAdNC-GBR过程提供所示算法1。

4所示。绩效评估和结果

本节介绍了拟议中的CoAdNC-GBR算法的性能评估。进行了模拟通过OMNET + +离散事件模拟器使用MiXiM框架。CoAdNC-GBR算法是一个增强现有的GBR-NC协议。因此,这两个协议实现了OMNET + +模拟器为了评估和比较各自的交通负载(传输的数据包总数、重发和招待会)和他们的能源效率以及延迟演出。所得仿真结果将在以下小节中描述。

4.1。仿真参数

仿真参数值用来进行绩效评估的展示在表CoAdNC-GBR算法3。

根据本研究的目标,CoAdNC-GBR-network编码技术作为解决方案,进一步提出了提高能源效率的发达GBR-CB路由协议,它已经被证明是能源效率(2]。此外,CoAdNC-GBR算法是一个增强现有的GBR-NC协议因为CoAdNC-GBR与GBR-NC协议保证最大概率成功解码编码感兴趣的消息。这是因为,CoAdNC-GBR,网络编码方案总是适应最好的价值根据网络密度情况。GBR-NC和CoAdNC-GBR协议实现了OMNET + +模拟器为了评估和比较各自的交通负载(传输的数据包总数、重发和招待会)和他们的能源效率以及延迟演出。所得仿真结果将在以下小节中描述。

4.2。交通负载CoAdNC-GBR兴趣消息,GBR-NC,通用GBR

通过一个智能、可靠和不太复杂的数据包聚合策略减少不必要的数据包传输的总数和招待会,网络编码技术有助于实现了网络能量效率。因此,它是必要的,以评估网络内的网络流量活动作为一种评估CoAdNC-GBR的性能比现有的通用GBR和GBR-NC协议。

结果在图4得到一个1分钟的时间之间有一段100 ms的兴趣消息的广播(数据包)。他们充分证明一个较低的每个传感器节点发送的数据包数量当CoAdNC-GBR方法相比GBR-NC使用方法。同样的GBR-NC低得多比通用GBR交通负载。CoAdNC-GBR降低平均而言交通负荷61.8%对GBR-NC和81.37%对通用GBR。一个解释是,CoAdNC-GBR减少重传的次数作为兴趣消息被淹没了整个网络。如预期,明确规定在本研究的假设提出了部分3.1,这是由于CoAdNC-GBR方法提高了网络编码效率,同时也提高了解码过程的可靠性。

4.3。CoAdNC-GBR能源效率和可伸缩性的影响

从网络流量负荷结果如图4并讨论了在上一节中,可以预见,CoAdGBR-NC算法可以提高能源效率的GBR-CB协议。运行仿真后,结果在图5。

结果在图5表明随着传感器节点数量的增加平均能量消耗增加为通用GBR, GBR-NC, CoAdNC-GBR。然而,CoAdNC-GBR协议消耗更少的能源800年约26%的传感器节点比GBR-NC反过来比通用GBR少消耗24.69%的能量。此外,网络的能源消耗在执行GBR-NC协议时比CoAdNC-GBR增加得更快。这样的观测暗示CoAdNC-GBR协议将可能在大型网络部署规模比GBR-NC的节能性能。

4.4。延误分析CoAdNC-GBR

另一个非常重要的评价指标,提出CoAdNC-GBR编码技术是它的延迟。延迟或延迟在这种特定的情况下被定义为总时间感兴趣消息广播在整个传感器网络。模拟后,结果在图6。

结果在图6清楚地显示CoAdNC-GBR的方法大大地减少了兴趣消息的传播延迟整个网络相比GBR-NC协议。同样重要的是要注意,延迟或多或少的增加线性增加的网络中传感器节点的数量。结果的一个解释是,减少传播延迟感兴趣的广播消息再次由于减少重传的尝试。减少重传将试图提高传输可靠性的网络链接。同样重要的是观察,使用多个合作下沉无疑扮演了一个角色在减少利息消息扩散时间为它创建一个平行(同时)方法将整个网络感兴趣的消息。此外,重要的是要注意,在相同的网络条件下,通用GBR展览比GBR-NC和CoAdNC-GBR更长的延迟。

5。结论

简而言之,GBR-network编码(GBR-NC)算法提出的苗族et al。6]是一种矫正方法,成为nonfeasible变化的WSN连接。CoAdNC-GBR算法在本文开发的一种自适应方法,而不是纠正方法,因为它消除了“纳”反馈控制机制和适应最好的编码方案,它提供了更多的可靠性。CoAdNC-GBR也减少了数量的计算复杂性通过消除需要发送号码,计算在GBR-NC提出。此外,由于其多个水槽之间的协作方面,CoAdNC-GBR有助于缩短兴趣消息传播时间。总的来说,结果是,当CoAdNC-GBR GBR-NC和通用的GBR相比,更好的能源效率,降低交通负荷,降低扩散延迟性能。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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