Delay-Aware程序代码在互联网的传播方案

文摘

由于大数据的最近的进步、连接技术和智能设备,我们的环境正在改变成一个“互联网”(埃克斯波特学院)环境。这些智能设备可以获得新的或特殊功能的重组:升级他们的软系统通过接收新版本的程序代码。然而,大部分代码传播遭受大的延迟,发送的能源消耗,因为不可靠的无线链接。本文delay-aware程序传播(DAPD)计划提出了传播程序代码与快速,可靠和节能的风格。我们注意到,虽然在无线传感器网络总能量是有限的,存在残余能量节点远离基站的部署。因此,DAPD计划改善性能的大部分代码传播通过以下两个方面。由于高发射功率可以显著提高无线链接的质量,与更多的剩余能量传输的传感器是提高质量的链接。因为性能相关的传播往往会降低在高度动态的环境中,在DAPD链接相关性自动更新代码维护改进传播带来的传播相关。理论分析和实验结果表明,与以前的工作相比,DAPD方案提高了传播性能的完成时间,传输成本和能源利用的效率。

1。介绍

由于大数据的最近的进步、连接技术和智能设备,连接设备的数量已经超过了地球上的人数自2011年以来。连接智能设备已达到90亿,预计将增长更迅速,到2020年达到240亿(1]。我们的环境正在改变成一个“互联网”(埃克斯波特学院)环境。2012年,全球商业化IoT-based生成应用程序系统营收为4.8万亿美元(2]。思科估计,由于物联网,全球企业利润也会增加大约21% (3]。由于极低成本的传感器和致动器,他们肯定能找到地方广泛应用在智能工厂、智能城市、智能生活,导致“网络”(埃克斯波特学院)4- - - - - -8]。

例如,许多智能无线传感器已经部署在智能监控工厂的机器,传感温度、湿度、和声音9,10]。无线传感器非常适合复杂工业环境,因为部署不需要布线,所以他们已经广泛应用于工业生产领域。智能工厂,由智能无线传感器,收集各种数据可以从这些收集的数据(即机器和我。、工业大数据)为工厂操作来获取有价值的信息11]。机器自动控制通过获得的信息进行一个有效的生产线(即。,足够的生产速度、低功耗和故障预测)。因此,智能无线传感器能够优化工厂操作没有人力资源。

传感器将工作几个月或几年一旦部署(12]。然而,为了获得新的功能,工业生产线的升级需要传感器同时升级。一个方法称为重组被认为是经济和方便操作13- - - - - -16]。此外,有时甚至没有生产设施的升级,这些传感器还需要升级到适应生产需求变化。因此,在“网络”(埃克斯波特学院)环境(如智能工厂、智能城市、智能生活),是很常见的传播新程序代码都通过无线通信无线传感器。在这篇文章中,这样的操作被称为代码传播。码传播是一个重要的和关键的技术在传感器部署在环境中物理操作和重组困难或不可行的。作为一个基本操作,使无线重新编程,它吸引了许多研究近年来关注。然而,代码传播面临着许多挑战。首先,程序代码的长度超过长度的代码包和网络可能包括成千上万的传感器节点。因此,传播大尺寸代码正确大量的传感器节点是一个具有挑战性的问题。另一个问题是传播延迟(即。, dissemination completion time, DCT), which refers to the required time for disseminating codes to all sensor nodes. It is better to obtain less dissemination completion time because large dissemination completion time may cause codes of different nodes to be inconsistent, resulting in loss of application due to the chaos about communication and signal transmission. Third, it is important to ensure complete reliability, which means that each active node in the network should receive program codes completely and correctly. Thus, large-scale programming codes dissemination for “Internet of Everything” (IoE) environment is a challenging task.

主要有三种规范传播方案。第一个是一个新的方案叫做"洪水(17];该方案使用谈判来提高性能的可靠性。这个方案中使用的方法可分为三个阶段:广播,请求,并发送。因为它需要为每个传输三个操作,这计划成本,确保可靠性和传输延迟。第二个方案是基于洪泛的传播方案(18];这个计划删除请求阶段,从而使传播程序代码的速度更快。然而,缺点是造成广播风暴问题。第三个方案是链接correlation-aware数据传播方案,提出了在(19]。相关传播(CD)的主要思想是传播规范整个网络,传感器节点的广播;因此,在不可靠的无线网络是一个一对多的操作。节点开始广播被称为父节点和节点的接收准则被称为子节点。在CD的方案中,每个节点只能选择一个节点作为它的父节点和父节点将负责广播规范它的所有子节点。链接相关性是指比例成功(或失败)的数据包广播期间收到的所有子节点。分配传感器节点具有高相关性链接到同一个父节点可以使重传数据包更可能需要不止一个的子节点,因此,传播完成时间和能源消耗是降低。CD的主要创意方案成功地建立一个模型来估计显示链接的相关性,减少它。

尽管许多研究已经完成,一些问题值得进一步研究[20.]。第一个问题是提高无线链路的可靠性问题。先前的研究通常确保代码的可靠性通过多种传播在网络层重发。然而,这样的解决方案也带来问题增加代码传播的延迟和能源消费,尤其是在网络丢包率高。因此,如何保证连接的可靠性,同时保持低延迟是一个重要的和具有挑战性的问题。虽然相关传播(CD)能够减少重传数据包,它面临的问题发送额外的包来获得链接的相关性,消耗更多的能量的传感器和缩短网络的生命周期。此外,链接相关性往往在实际代码传播动态变化。因此,如何克服的额外能量消耗传感器和获得最新的链接相关性同时是另一个大问题。

基于上面的分析中,delay-aware程序传播(DAPD)计划提出了传播程序代码与快速,可靠和节能的风格。DAPD的改善编码性能的传播是建立在无线传感器网络中两个事实。链接质量直接相关的传感器节点的传输功率。前一个将会大大提高提高发射功率,从而导致的减少和DCT。此外,电源代码也可以减少能源消耗。另一方面,尽管总能量的传感器是有限的,在传感机器状态传感器实际上是大部分时间,通过多次反射收集的数据传输到基站。多对一的操作,传感器在基站不仅需要将自己的数据,也负责转发数据来自传感器远离基站(节点)。因此,这些传感器的能耗远远大于远节点和残余能量将积聚在节点在此期间。如果这样可以利用残余能量传播代码时,性能将大大提高。相关传播的前提是使用额外的数据包获取链接相关性之前传播代码。如果这些数据包的数量太小,无法正确和充分获取链接相关性。另一方面,如果太大,网络的生命周期将缩短由于额外的能源消耗。所以传感器节点远离基站和多余的能量(也)都能获得充分链接相关性与我们的计划来实现目标,网络的生命周期不会影响而传播性能得到了改进。的主要贡献DAPD方案如下。

DAPD计划提高传输功率传感器与多余的能量提高链路质量和减少传播完成时间的前提下缩短网络的生命周期。

DAPD方案充分利用残余能量获取链接相关性代码传播之前正确和充分。除此之外,它还提出了一个动态的父节点选择算法在码传播快速适应最新的环境和更有效地利用链接相关性。

通过理论分析和仿真研究中,我们表明,DAPD方案,规范传播完成时间可以减少和能源利用效率可以同时得到加强。与原计划相比,代码传播完成时间可以减少高达19.05%(大当环境是高度动态的)。更重要的是,该方案提高了表演而不损害网络生命周期,这是在之前的计划难以实现。

本文的其余部分组织如下:部分2评审相关工作。介绍了系统模型和问题陈述部分3。节4,小说DAPD方案提出了传播程序代码与快速,可靠和节能的风格。性能分析提供了DAPD计划部分5。给出了实验结果和比较6。部分7总结了纸。

2。相关工作

提出了许多程序代码传播方案(21- - - - - -28),每个人都专注于一个或两个特定挑战码传播阶段(例如,延迟、能源消耗和可靠性)。一般来说,这些计划可以分为以下类型基于他们的设计目的和要求。

第一种方案专注于减少延迟。这些计划的目的是确保代码的可靠性同时传播,减少传播完成时间。洪水可以被看作是一个例子,这样的计划(17]。采用三方握手和ACK-based协议泛滥的可靠性。此外,传输延迟可以提高通过将代码分成固定大小的页。在洪水中,每个节点将对当地广告页面。当一个节点(接收器)了解到另一个节点(发送方)页面没有成功收到本身,它将发送一个请求的发送者和准备接收页面。许多其他的方案是基于泛滥。例如,rateless洪水减少延迟进一步利用随机线性码编码数据包(21]。

郑等人提出了适者生存(冲浪)来解决这个问题,传感器节点之间的谈判往往招致长传播完成时间(23]。这个方案实现了谈判和洪水之间的权衡,这是另一个传播计划,但被认为是能源消耗。冲浪有选择地采用两种方案(谈判和洪水),以减少传播完成时间。

第二种类型是计划专注于降低能源消耗。这些计划的目的是延长无线传感器网络的生命周期。在许多节能方案,传感器节点之间交替活动状态和休眠状态,以减少能源消耗24,25,28,29日]。Kulkarni和王提出了一个名为MNP的计划后发现一个主要的能源消费在洪水从高度的消息碰撞的结果(26]。MNP的消息发送者选择算法是用来解决碰撞问题。除此之外,一个节点将进入休眠状态,如果其邻居节点发送数据包本身已经拥有。由于活跃的广播时间,减少能源消耗明显降低。此外,经验表明,单跳重组可能实现更好的性能在传播完成时间比改变在一定条件下多次反射和能源消耗。因此,提出了一种方案DStream [27),单跳和多次反射传播能力。

另一种特殊的传播方案提出最近被称为链接correlation-aware数据传播方案(19]。因为代码是一种无线广播的传播在这个方案中,传播代码将由多个传感器在收到广播域。基本上,传感器具有高链接相关性更容易成功(或失败)接收数据包相同的包ID。另一方面,丢失数据包的传感器链接相关性较低的往往是不同的。因此,该方案结合了传感器和高联系在一起,使得有更多的可能性需要重新传输数据包由多个传感器。相关传播表现良好的延迟,能源消耗和可靠性时,网络环境是稳定的。

3所示。系统模型和问题陈述

3.1。网络模型

我们采用的网络模型如图1也可以发现,在9]。整个网络由一个基站和许多网络中传感器节点均匀分布。基站的能量被认为是无限的。相比之下,传感器节点是由电池供电和总能量是有限的。

两个网络的主要功能包括数据收集和代码传播。在第一次操作,所有传感器节点收集的数据需要传输回基站通过多次反射和单播方式。由于不可靠的连接,传感器可能要多次传输数据。数据包传输在第一次操作被称为数据包在我们的计划。基站将传输代码包中所有传感器节点和传感器节点也将参与第二阶段传输这些代码通过广播数据包风格,因为有限的基站的传输半径。

3.2。链接质量模型

在本节中,链接质量之间的关系和传输功率介绍了。具体来说,链接质量是衡量包接收率(PRR)。

在[30.],祖尼加和Krishnamachari分析参数对信道,提出一个数学公式来计算数据包接收率(PRR): 在哪里在比特数据速率,是噪声带宽,是帧大小。信噪比(信噪比)可以通过计算(2)如果有特定的传输功率和发射机和接收机之间的距离。 在哪里是一个参考距离和路径损耗指数。它的值可以设置为2 - 4如果传输大约自由空间模型。和表明采用对数正态分布所造成的衰减跟踪路径损耗模型(31日,32]。详细路径损耗是影响信号通道的扩散和特点而阴影效应是由发射机和接收机之间的障碍33]。是一个零均值高斯和标准推导房车吗和是噪音。他们的价值可以通过实证测量。曲线在图2显示数据包接收率和之间的关系在不同的传输功率在一个静态环境()。

3.3。链接相关性模型

链接相关性模型用于获取链接相关性代码之前传播阶段。在这个模型中,链接相关性是通过广播你好消息和接收向量是用来保持招待会的信息。一个简单的例子如图3用于展示接待向量的构造和计算相关的链接。

首先,A和B节点广播10你好消息单下游传感器在广播域分别(C, D, E)。成功接收后其中一个你好消息,C, D, E将回复ACK(接收器发送的确认来确认数据已经收到成功)。第二,A和B构造信号向量C, D, E和根据这些ACK:如果收到的应答th你好消息从C,那么元素接收向量的构造C将1。否则,元素将是0,因为你好消息或ACK在传输过程中丢失。链路可靠性并不能保证这两个步骤以正确反映链接相关性(链路可靠性表明所有可以接收数据包成功通过重传等计划)。第三,A和B将广播数据包包含这些信息接收向量到C, D, E .接到这些数据包,C, D, E将使用(3)计算链接相关性自己和A和B之间。 在哪里的长度是接待向量(也你好消息的数量),是接待向量的元素节点,是节点广播的ID你好消息。特别是,表示的和结果接待向量的元素中的所有单下游节点广播域,这表明只有当你好消息收到的所有单下游节点链接相关性会增加。例如,在A和B构建接待向量分别为C和D和D和E和广播,D将收到的信号向量C, D, E,它的位置是同时由A和B的广播域。然后使用(3)计算链接相关性和。具体地说,是,而是。

3.4。能源消耗模型

两个重要的能源消费传送和接收数据。他们的能源成本和可以估计如下: 在哪里和分别发射功率和接收功率。和表示需要发送和接收的数据大小,和数据速率。

3.5。问题陈述

Delay-aware程序传播(DAPD)关注减少传输延迟期间传播规范的前提下不会影响网络的一生。因此,传播完成时间(DCT)和剩余能量传感器是两个主要的问题。问题陈述如下。

(1)传播完成时间最小化。码传播阶段从基站广播的代码包和结束,直到所有活跃的传感器网络接收正确编码。DAPD的一个目标是最小化这两个时间点之间的时间。

(2)为了避免影响网络的生命周期。DAPD由于一个重要的操作是提高传输功率利用多余的能量,过度使用会降低网络的生命周期。因此,DAPD设计基于两个原则。可用的剩余能量在代码传播阶段传感器之间的区别是残余能量网络和最小残余能量在这一阶段开始之前。剩余能量分布代码后应尽可能均匀传播阶段。上面两个语句可以表示如下: 在哪里传感器节点的剩余能量吗,最小剩余能量在网络传播代码之前,主动传感器的总数,是左传感器节点的能量码后传播阶段。

4所示。方案设计

4.1。动机

以下4.4.1。不平衡的能量分布

当无线传感器网络在数据收集阶段,邻居传感器基站需要转发的数据来自传感器远离基站除了传送回自己的数据,导致数据加载和能源消耗的不平衡分布。图4显示残余能量的不平衡分布在不同基站的距离传感器数据收集阶段。此外,无线传感器网络的生命周期可以被定义为网络经过直到任何传感器耗尽其能量(第一个失败)34]。因此,节点往往有很多未被充分利用的能源在无线传感器网络的生命周期期间,如果没有额外的计划。

研究表明,这样的残余能量可以占用网络中超过一半的总能量(34- - - - - -36]。因此,我们考虑利用残余能量节点在编码传播,提高传输能力等提高将导致更好的链接质量。图5提出了改善链接质量提高传输功率后,时,链接质量大大提高传输功率增强−4 (dBm)到4 (dBm);因此规范传播的性能可以得到改善。

更可靠的链接,可以减少重传和传输延迟。图6预计的完成时间传播(DCT)一个传感器节点传输代码包与不同的子节点传输功率。

基于上面的分析,我们可以得出这样的结论:残余能量在远离基站的传感器可用于代码传播期间提高传输能力,从而可以提高编码性能的传播。

4.1.2。变化对链接的相关性

利用链接相关性在代码传播已经被证明是快速和节能。然而,实验也表明,传播相关的性能会降低,不会比洪水在一个高度动态的环境。详细,之前选择父节点成为过时,因为链接相关性会随着环境改变。图中的例子7是用来说明变化的影响链接相关性和重新选择父节点上的必要性。

最初,C, D, E已经选择了一个是他们的父节点根据链接的相关性,而B已经被选为F和g之后,A和B开始播放代码包(10包一次)和不会广播数据包后,直到这些数据包正确接收到所有的子节点。招待会在这些数据包所示正确的图的一部分7。结论链接相关性C, D, E(或F和G)高可以从招待会的结论。简化说明,我们假设所有的数据包传送的报文由A和B将成功地接收到C, D, E, F, G .因此,需要重新发送5包(ID: 1、3、5、7、10)到C, D和E,而B需要重新发送6包(ID: 2、4、5、7、8和9)F和G。

传播在未来10包将类似于图7如果环境是稳定的。然而,这并不是在现实世界中。实际的情况下完成传输后第一个10包如图8。

环境的变化和相关链接现在是高于可以看到,从招待会在接下来10代码包。如果父节点的C、D和E仍然是一个,那么需要重新发送9包(ID: 11、12、13、14、15、16、17日,19日和20)。然而,性能将得到改善,如果重新选择B作为它的父节点。具体来说,需要重新发送5包(ID: 11日,15日,17日,19日和20)它的子节点(C和D),而B需要重新发送5包(ID: 12、13、14、16、20)。因此,重新选择父节点的操作将导致一个更好的在现实世界中利用链接相关性。此外,选择父节点与传播代码相比,成本相对较小。因此,它可以更好地利用链接相关的经历的另一个阶段重新选择父节点时,环境是高度动态的。

4.2。设计提高传输功率

为了提高传输功率没有降低无线传感器网络的生命周期,我们首先需要在传感器正确估计残余能量传播代码。

首先,我们分析数据加载在每个传感器在数据收集阶段。超时重传机制是采用我们的网络模型,以确保所有收集的数据可以正确发送回基站。必要的符号给出如下:⁡ ,,:传感器节点ID⁡ :节点的跳数⁡ :传输的力量⁡ :接待的力量⁡ :链接质量之间(发射机)和(接收方)⁡ :的数据包数量需要传输的单上游节点⁡ :数据包的大小⁡ :ack的大小

此外,如图9,,,3个邻居传感器不同跳数(;)。

例如,需要接收数据包从和传输返回ack,。预期的数量的传输因为不可靠的链接。另一方面,需要传输包和接收ack从和预期的传输。因此,我们可以获得的数据量需要传输和接收的前提下和众所周知,所示(6)和(7分别)。除此之外,和可以通过计算(8)[37]。方程(8)成功地估计数据负载传感器节点具有不同的基站距离Send-Wait风格ACK协议,没有包丢失。 在哪里之间的距离是和基站,是传输半径,是最大的整数满足吗(网络)的半径。图10显示数据加载在传感器上在无线传感器网络中。

其次,剩余能量传感器估计可以根据上面的数据加载,加上部分的能耗模型3.4。 在哪里传感器和初始能量是数据收集。图11显示剩余能量传感器收集数据50后,100年,500次。

避免网络的生命周期是影响发射功率的提高,应该设置一个上限根据传感器数据收集阶段后,剩下最小能量。从图11,我们可以观察到这种传感器往往是在基站部署。因此,剩余能量可以用来提高传输功率可以通过以下公式计算: 在哪里剩余能量传感器吗和网络中最小剩余能量。将用于提高发射功率在阶段传播代码和重新选择父节点的阶段。因此,一个额外的变量介绍了为了分配这两个阶段。例如,提高传输功率传感器的在代码传播计算根据以下方程: 在哪里是总数据大小代码包,是初始发射功率,在最初的链接质量吗。因为需要传输的数据量的阶段,重新选择父节点小于规范的传播阶段,应大于0.5。图12显示了增强的传输功率传感器的情况是500个字节和代码传播为50倍后开始收集数据。

4.3。我们的方法

在本节中,我们将展示设计细节delay-aware程序传播(DAPD)。

4.3.1。概述

Delay-aware程序传播(DAPD)是一种批量数据传播和它有三个突出的特点。它利用多余的能量的传感器在代码传播提高传输能力。它利用链接相关性减少传播完成时间。它选择性地穿过快父节点重新选择阶段快速适应环境变化和恢复链接相关性带来的改善。DAPD由三个阶段组成:初始父节点选择阶段,代码传播阶段,阶段和快速父节点重新选择。以下部分将显示详细信息这三个阶段。

4.3.2。最初的父节点选择阶段

这个阶段是用来获取链接相关性,选择父节点传播代码之前根据链接的相关性。

首先,基站将发起一个洪水使每个传感器节点获取它的跳数。第二,每个节点广播你好消息所有单下游节点的广播域,包含自己的ID和跳数。这些单下游节点将回复ack成功接收你好消息。这里不保证链路可靠性以正确反映链接相关性。第三,广播你好消息的节点构造接待单下游节点的向量。详细信息建设的接待向量部分所示3.3。最后,这些信号向量将广播单下游节点和在接收数据包包含信息接收向量,这些单下游节点计算链接显示自己和发射机之间的相关性(3)。

因为这些单下游节点的位置可能是由多个发射机的广播域,他们可能从许多发射机接收信号向量。他们会选择器链接相关性最高的是他们的父节点,选择发送消息通知这个节点。以确保链路可靠性、超时重传机制在传输过程中采用接收向量和选择信息。

例如,C将接收信号向量图本身和D3。因此,C只需要计算一次链接相关性。(),它必须选择一个作为它的父节点无论因为链接相关性只有广播域覆盖的a .然而,D将接收信号向量的单下游节点(C, D, E)。使用后(3)计算链接本身和A和B之间的相关性,它的父节点,因为它选择B远远大于。

4.3.3。码传播阶段

最初的父节点选择阶段后,网络中每个传感器节点将获得它的父节点ID及其所有子节点ID。接下来,代码传播阶段是由基站广播包的代码。传感器节点也开始播放代码包所有数据包成功接收后的子节点。在广播中,节点将连续播出包一次,不会广播数据包后,直到所有子节点收到这些包的ack。

此外,一个节点可以接收来自其他单上游节点的数据包除了它的父节点。在这种情况下,它将比较包ID包id,它现在可以收到它的父节点。包不是其中之一或者已经成功接收数据包;然后它会丢弃这个包。包就是其中之一包还没有收到;然后将收到这个包和回复ACK包自己的父节点。这样的机制将进一步减少传播完成时间。代码显示数据包传输操作上面跳了跳,直到所有传感器节点接收码成功。

4.3.4。快速的父节点重新选择阶段

部分4.1.2显示在代码传播阶段变化对环境将导致性能退化的传播相关。当前链接相关性可能非常不同于之前的链接相关性计算传播。因此,以前的选择父节点可以过时了。重用链接相关性,另一个父节点选择阶段是必要的。但是,与节4.3。2从基站发起,一个父节点选择阶段,下游节点及其单节点之间只发生是必要的。在细节,一个传感器节点将重播你好消息之前所有单下游节点的广播域数据包传输代码。然后,再一次,这些单下游节点将为每个你好消息回复ack。下面的步骤是相同的初始父节点选择阶段。图13显示了单下游节点的数据传输()选择父节点(),表明数据包包含信息接收向量;额外的时间,以确保所有潜在的ack可以到达。

自激励阶段经历这重新选择重用链接的相关性,因此,有必要对传感器节点将监测链接相关性代码传播阶段。当链接相关性低于一个预定义的阈值,一个传感器节点可以假设周围环境本身发生了变化和快速阶段是父节点重新选择需要的代码包发送给子节点之前。然而,它可能是耗时的,并且不合理获取链接相关性通过部分中描述的一样4.3。2(需要父节点的参与)。我们采用的方法来进行快速估计链接相关性收集统计信息的百分比不必要的转播的代码包。在细节,完成一轮传播或重传后,(12)是用来估计相关链接: 在哪里是不必要的转播的代码包的数量,是收到的代码包的总数,表示百分比有用的转播的代码一个传感器节点的数据包。当低于一个预定义的阈值,一个传感器节点将经历一个快速的父节点重新选择阶段之前传播代码包它的子节点。取数据7和8作为一个例子:在第一轮重新传输,节点E将使用(12)来估计链接相关性。的价值在图7是,而在图8是。因此,它更有可能为节点图8通过重新选择阶段比节点图7。

显然,这只会延长传播阶段完成时间如果链接相关性代码传播期间保持稳定。然而,这一阶段将提高性能时,环境是高度动态的。因此,有必要实现之间的平衡这一阶段带来的改善和额外的延迟这一阶段的结果。详细分析延迟部分所示5.2和它的影响在我们的实验中部分所示6.4.1。

4.3.5。Delay-Aware程序传播算法

看到计划1。

5。分析延迟

5.1。分析代码传播延迟

首先,我们分析一个节点广播传输延迟代码包它的子节点。变化在链接相关性代码传播被忽略和必要的符号如下:⁡ ⁡:父节点⁡ ⁡:子节点的数量⁡ :子节点ID (⁡ :链接质量时传输数据包⁡ :链接质量时回复ack⁡ ⁡:代码的数据包数量传输⁡ :链接相关性和

根据(3),我们可以获得数量的代码包成功收到的所有子节点在第一个传播。 在哪里接待的吗包的子节点。左边的部分(13)表示不需要传送的报文的数量。

根据(14),我们也有

因此,的价值无关成功接收到的数据包数量的所有子节点(13),这是一个变量共享的所有子节点。

在第一次需要发送所有代码包。

在第二次,数量是多少

在第三次,数量是多少

此外,预期数量的传输是。因此,父节点的代码包总数需要传输可以通过以下方程:

然而,计算需要传输的数据包数量上面可以不精确的在现实世界中,由于链接相关代码期间会改变传播和链接质量并不总是相同的链路质量估计(1)。

在获得,传输延迟也可以计算出来。一个完整的传播过程描述如下。首先,父节点广播不断的代码包,开始从它的子节点收到ack。在接收部分或所有这些包,一个孩子节点将回复ack包含成功接收数据包的信息。后收到ack保持很长一段时间,确保所有潜在的ack可以到达父节点,将广播数据包没有成功收到的所有子节点。上述过程将循环直到所有的子节点代码包;然后父节点将开始播放下一个吗包。图14是一个序列图的传播。

是时间花在传输代码包,是时间回复ack,是一个额外的时间来确保所有潜在的ack可以到达。因此,一个节点的延迟它的子节点是代码包 在哪里是数量的代码需要传输的数据包时间,和分别是代码包的大小和ACK,数据传输速率。图15显示了一个节点传输传输延迟10代码包所有的单下游节点在一些情况下,这些节点之间链接相关性设置为20%,40%,60%,和80%手工。图中的节点传输功率15绿色曲线在图是一样的12,而,,是相同的部分6.1。与基站之间的距离增加,传输延迟开始减少之间的差距,因为一个更可靠的链接往往削弱链接相关性带来的好处。

5.2。分析延迟的父节点重新选择

由于环境的无线传感器网络可以是高度动态的,链接相关性获得最初的父节点选择阶段往往会改变代码传播阶段。一个例子中4.1.2表明采用链接的相关性可以带来的改善更大后重新选择父节点在代码传播。然而,这种新的父节点选择阶段也会带来额外的延迟代码传播。因此,快速带来的延迟相父节点重新选择在本节进行了分析。

数据传输阶段如图13。在此阶段,你好消息的可靠性和ack是没有保证的,而(包包含的信息接收向量)和选择信息通过超时重传机制保证。

首先,传感器节点不断广播你好消息单下游传感器广播域。其次,他们开始接受单下游节点发送的ack。一个额外的时间这里还以确保ack的到来。然后,他们构建接待向量根据这些ack和广播由数据包,包含的信息接收向量。在收到,单下游节点将为每个节点计算链接相关性,广播并选择他们链接相关性最高的节点的父节点。最后,选择一个消息发送到通知这个节点,选择。

根据上面的描述中,预期的延迟带来的快速阶段显示在父节点重新选择以下方程: 在哪里数据大小相应的数据包和吗是预期的数量的传输。图16显示了节点传输延迟阶段通过快速父节点重新选择你好消息;带来的额外延迟阶段降低基站的距离增加,因为更高的发射功率也好处这个阶段。

6。实验评价

在本节中,给出了仿真实验评估delay-aware程序传播(DAPD)。首先,介绍了网络和传感器节点的参数。其次,我们根据以上参数进行实验,实验结果与洪水和Link-Correlation-Aware数据传播(CD)。第三,我们分析网络参数变化的影响。

6.1。参数设置

无线传感器网络是由一个基站,三十个传感器节点。每个节点可以有1到4的链接(用黑色线)与单下游节点和网络中的最大跳数设置为5。网络的拓扑生成随机参数,最后的结果显示在图17。

基站的能量被认为是无限的;因此它的发射功率足够高。初始能量的传感器网络是0.5 J和传输半径的传感器是20米。总数据大小码40 kB,而数据大小在每个代码包和ACK分别20字节和5字节。除此之外,被指定为5 (ms)。在传感器参数设置如表所示1。

确保所有的传感器节点可以通过编码,成功更新每个传感器将连续播出16包,然后后开始收到ack。后不会发送的数据包,直到它接收所有子节点的这些16 ack包。此外,改变在链接相关性代码传播被忽略,在部分独立分析6.4.1。

泛滥的传播力量和CD表所示2和DAPD增强后没有减少网络的寿命如表所示3。在重组之前,他们都已经为100次,收集数据包传输给基站。

跳数,发射功率,通过(质量计算理论联系1)。

6.2。选择父节点

首先,每个传感器节点将选择它的父节点在初始父节点选择阶段中所描述的部分4.3。2。

例如,接收向量由节点跳数1如表所示4。

发射机的ID,接收机的ID,是接待向量中的元素(1表示成功地收到你好消息,0表示失败)。图18这一阶段后显示选中父节点。红线表示选中节点的父母。灰色线表明,尽管这些单上游传感器没有父节点,数据包广播的代码还可能受到节点连接底部的灰色线条。

6.3。洪水与CD

6.3.1。评价延迟

平均传输延迟的泛滥、CD和DAPD图所示19。在从传感器设在表明代码传播跳计数传感器与跳数。根据图19,平均传输延迟DAPD分别小于19.05%和16.65%洪流和CD。两个原因可以解释这种改进:DAPD采用链接相关性与泛滥;DAPD智能提高传输能力进一步降低延迟而CD。图20.礼物链接相关性和链接的分布质量收集来自所有接待向量,从中我们可以观察到,虽然链接相关性不存在任何正则分布,链接质量DAPD明显高于CD由于传输能力的增强。

再。评价能源消耗

两个主要的能源消费来自传输和接收代码包,ack。因此,我们对这两个来源的和作比较。结果如图21。因为不需要传感器与跳数5传输代码包,其能源消耗远小于上游节点,因此忽略了。从图21,我们可以看到,一方面DAPD能源消费将成为更大的跳跃数增加,这符合我们的方案,利用多余的能量远节点来提高传输能力;另一方面,能源消耗的CD和海量DAPD小于传感器与跳数小于4,在链接相关性扮演更重要的角色。因此,采用链接的相关性可以同时减少延迟和能量消耗。此外,图22显示分布的残余能量传播代码后,三次;DAPD略缓解不平衡剩余能量分布的传感器。

6.4。网络参数的影响

6.4.1。环境的波动

当无线传感器网络的环境是高度动态的,父节点选择在最初的父节点选择阶段可能是过时的,无法充分利用链接相关性代码传播阶段。例如,图23显示了一种可能的情况下平均跳数3和4连接传感器之间的相关性和传感器与跳数4和5是手动修改从62.47%和74.63%到20%。平均传输延迟的CD和DAPD增加对洪水后手动改变链接的相关性。

通过使用(12)来估计链接相关性,传感器节点跳数3和4的假设必须经历一个快速父节点重新选择阶段。数据大小你好消息,ACK,和选择的消息都是5个字节,而包是一样的为了方便。与时间用于传输相比,时间花在构建接待向量和计算链接相关性小得多;因此在测量时将忽略它们。图24显示了延迟之前和之后采用快速父节点重新选择阶段,从中我们可以看到,虽然传输延迟不能恢复到以前的水平不变,它改善了很多与链接相关性变化时采取任何行动。此外,传输距离基站传感器变得更高的功率增加,这导致了较低的延迟,这也有利于快速改善父节点重新选择阶段。因此,这一阶段将减少带来的延迟当它发生在传感器有一个很大的跳数。

6.4.2。数据大小和包的大小

图25显示传播完成时间(DCT)的代码传播不同的数据包大小,而图26显示传播完成时间(DCT)与不同的总大小的数据。

6.4.3。跳数和节点的数量

无线传感器网络的规模主要取决于跳数和节点的数量,往往有很大的影响。一方面,跳数的增加将直接增加传感器节点传输的次数和重新发送数据包。另一方面,在数据收集阶段产生的数据量也会随着节点数量增加越来越大,从而导致更多的能源消耗和剩余能量分布不平衡。因此,它是有意义的分析网络对我们计划的规模的影响。因为链接相关性的分布是不规则的图20.,专注于增强传输功率的影响。首先,图27显示数据负载节点具有不同距离基站在数据收集阶段(是原始的节点密度);节点和节点之间的差距离基站成为更广泛的跳数和节点数量的增加。

具有不同的分布数据加载网络的规模变化后,发射功率在代码传播阶段也会不同于表3,如图28。

6.4.4。的代码传播

除了跳数和节点数,码传播的频率也会影响我们的计划。一般来说,传输能力的增强将较小的频率更高。这段时间定义如下: 在哪里是乘以收集数据而不是发送的数据包,因为后者是影响链接时可以无说服力的质量和测量周期和是次代码传播。不同时期对传播力量的增强的影响如图所示29日。

7所示。结论

在本文中,我们提出一个新颖的代码传播计划专注于减少延迟和自适应高度动态的环境。一般来说,它有三个突出的特点:利用链接相关无线传感器网络,以减少传输的数量,提高发射功率在代码传播提高链路质量,和经历一个阶段,当环境变化快速的父节点重新选择为了重用链接相关性。仿真实验表明,与洪水和另一个代码传播方案CD相比,我们的计划在静态和动态环境中实现更好的性能。

然而,随着中提到的部分再DAPD一个缺点是,在传感器节点剩余能量最大跳数不是剥削,因为没有代码需要这些节点广播数据包在代码传播阶段,这是一个能源消耗的重要来源网络中其他节点。

我们未来的工作包括集成代码相同传感器节点之间的数据包传输跳数DAPD进一步提高性能和综合研究之间的关系链接的质量和链接相关性。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版这篇文章。

确认

这项工作是支持部分由中国国家自然科学基金(61379110,61379110,61305144),中国的国家基础研究计划(973计划)(2014 cb046305),中国国家关键技术研发项目(2014 bah28f02),和广东省科技项目(2014 b010103004 2014 b010117007 2015 a030401087 2015 b010110002 2015 b010109003,和2016 b010109008)。

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