在无线传感器网络功率控制变量的干扰

文摘

介绍了自适应传输功率控制方案在无线传感器网络在不同网络条件下调整能源消耗。这是一个至关重要的目标,受到种种约束,传感器通信运营。功率降低然而可能适得其反影响网络性能。然而,无差别的力量推动可能不利地影响干扰。我们感兴趣的是了解协调功率降低的条件可能会导致更好的频谱效率和缓解和干扰,因此,对网络性能有有益的影响。通过模拟,我们分析传感器节点的性能在一个环境变量的干扰。然后我们研究传动功率之间的关系和沟通效率,尤其是在的环境适应性和健壮的拓扑(ART)控制,显示适当的功率降低可以造福两能量和频谱效率。我们还确定关键限制艺术,讨论合作功率控制方法的潜力。

1。介绍

无线传感器网络(网络)是获得重要的注意力从机构、企业家,和研究人员,由于承诺和创新应用的物联网(物联网),由于组件的成本降低,使广泛的部署。实际场景可以分成三类:农村,城市和室内。在农村环境中,传感器节点分布不连续地在广阔的领域如战场,自然网站,和农田,为目的的监测、调查和管理。传感器网络部署在城市场景表示更高效的城市,日益增加的需求,越来越多地将为市民提供高科技服务(通常称为智能城市)。去年范畴理解室内场景和拥抱无线网络安装在建筑物(例如,家里,办公室,购物中心)(1]。等领域可能小于在前面的情况下,但是,另一方面,传感器节点的密度可能会高得多。至于智能城市,也在这里是非常重要的准确监测能源消耗,这既有助于消费者(实时了解费用)和服务提供者(估计和预测资源提供的数量,例如,智能电网(2])。家庭和楼宇自动化(傻瓜),如[3),将影响当前房屋建筑和设计,甚至改变人们的习惯。未来建筑的骨架会看到许多电线被无线设备所取代。电器家用电器可以集体管理通过一个远程控制或智能手机。百叶窗、加热器和冷却器可以自动适应物理指标(如温度、光级和湿度)和可预测的人类的存在对未来智能应用程序(4]。

无线个域网的实例,试图标准化室内连接,合作系统。其他的例子是WiFi HaLow、WirelessHART和6 lowpan,更不用说。传感器节点是受限的设备,传动功率低,电池,内存和计算能力(5,6]。网络可以组成一个大的和越来越多的设备,在某些情况下变得高度密集的傻瓜场景。节点可以假设路由器的作用,聚合器和协调员。此外,在城市和室内领域,传感器节点通常与执行机构相结合,与具体行动反应的对象时触发(7]。我们的研究的重点在于研究室内场景包括傻瓜基于ZigBee规范的应用程序。

轮继承其他无线技术的典型问题,同时也拥有自己的并发症。无线信道是不可靠的和变量在空间,时间和频率,提供不确定性信号强度(8,9]。传感器节点,在傻瓜的背景下,在大多数情况下静态或者,最多勉强移动到不同的位置。目前,室内环境包含许多无线网络的力量远高于内部使用的权力802.15.4蓝牙通讯设备和提供服务。

除了外部干扰的影响,由于传感器节点可能运行在非常密集的网络,内部干扰也是一个重要因素。当设备传输的传动功率最高,竞争会严重影响整个网络的性能,根据QoS和能源消耗10]。同时在重要的传动功率引起数据包碰撞附近的通信;然后重发,Clear Channel评估(CCA)失败,和越来越多的访问尝试补偿时间11]。因此,收发器是过度使用,导致进一步的电池耗尽,封包延迟、数据包损失。这是功率控制可以发挥至关重要的作用。

工作提出了以下初步结果的基础上再引入[12]。我们已经大大扩展我们的分析,研究更广泛的情况下,节点密度和细粒度的影响传动功率变化。较低的情况下,中间,和高干扰研究了结合小,介质,和强大的传动功率水平。我们表明,增加传动功率最大值并不总是明智的解决方案。同时,减少了传动功率降到最低并不是一个正确的解决方案。根据网络状况,一个中间传动功率应该平衡每个链接的通信质量。我们比较的性能均匀传输功率控制(TPC)适应性和健壮的拓扑(ART)控制,介绍了(13和进一步评估14),在同等条件下。我们发现艺术减少争用,同时尊重数据包接收率(PRR)约束。然而,我们的分析揭示,在当前配方和由于缺乏之间的协作节点,艺术仍然未能满足的需求功率效率和频谱效率。因为大量的节点和网络的复杂性,一个灵活的、分布式的、和协作方法应该是更可取的,正如我们先前暗示(15,16]。

2。传输功率控制协议

多年来,研究人员一直在针对TPC协议来解决能源问题与良好的链接质量(13,14,17- - - - - -26]。的作者(10]认为作品的集合分为同构和异构传动功率配置的网络组件,强调为什么是很重要的节点在不同的功率传输,根据特定条件和环境。然而,多次反射通信允许信号在一系列短距离旅行,采用传动功率低于直接通信。这有助于降低总能耗和整体网络争用。下面,我们就来展示一些最重要的方法的概述和精致的艺术,这是在我们的研究中使用。

功率控制与黑名单(PCBL)需要一个初始报警阶段所有节点广播信息在每一个序列传输功率,而他们的邻居记录PRR [18]。根据所需的功率选择PRR为每个链接。不可靠的链接,那些不能达到所需的PRR传动功率,随后被列入黑名单,不用于通信。

自适应传输功率控制(ATPC)作者使用一个线性回归模型得到的系数的线性关系和预测合适的传动功率,根据所需的接收信号强度指示(RSSI)的阈值(17]。他们的目标是获得最低杰出的传动功率/邻居基地,同时保持良好的链接质量。最终,一个路由表,包含适当的传动功率/链接,是建立。

随需应变的TPC (ODTPC)旨在消除算法所需的引导阶段如PCBL和ATPC,同时减少能源消耗和提供良好的链接质量19]。ODTPC基于RSSI的假设有一个阈值分割好的链接从中间或坏的链接(27]。

自适应按需传输功率控制(AODTPC) [20.)是为了提高ODTPC信道衰落下的性能。虽然ODTPC对信号强度的变化,AODTPC使用卡尔曼滤波器来估计未来的RSSI值根据过去的测量。卡尔曼滤波器的优点超过其他预测技术是它的低数量的内存和计算所需的存储和分析变量的变化过程。作者表明,通过模拟算法提高了节能和节点终生ODTPC相比。

Hackmann等人提出艺术来减少网络能耗和信道争用(13]。作者选择依赖包接收率(PRR)链路质量估计量,因为RSSI和链路质量指标(LQI)被证明是太敏感的环境。研究还提供了一个案例的TPC per-link基础上以减少网络争用密集的网络,证明降低传动功率在高争用的情况下可以减少干扰,从而提高平均PRR。

在[21),两个当地的分布式算法,LMA和LMN,进行了讨论。传动功率选择是基于“生活”承认信息,定义在[21收到邻居),这是与两个阈值。我们的目标是提高网络的生命周期,同时保持节点连接。

另一个算法来提高网络的生命周期是描述(22]。在这种情况下,使用技术来构建一个地理拓扑。视线外链接排除在外,传动功率计算基于Signal-to-Interference-and-Noise比(SINR)和接收信号强度(RSS)目标。

同样,在23的传动功率由RSSI测量,以确保良好的链接质量控制基于估计和参考SINR值。此外作者确定了一个自适应黄金接收功率范围(GRPR)保存衰落的性能变化。再次,比较RSSI和两个阈值(低和高)设置在GRPR,传动功率是相应增加或减少。

能源效率是解决也在24)的技术,混合了网络提出AEWMA专门为。第一,通过一个封闭的控制回路,迭代可用传输能力,第二,通过计算使用传动功率、接收功率和平均噪声,确定传输功率用于通信。结果显示改进相比,节能高达57%的情况下使用一个固定的功率。

的影响,在能源消耗方面,研究了整个网络的一个节点(25),建议整个网络的能量消耗是更重要的比一个节点的能量消耗。

作者在26)引入一个基于PRR TPC算法以减少传输能力和提供足够的数据包交付,频繁开销为代价的网络中注入。得出结论强调工作的重要性,定期更新PRR-based PRR估计的算法,虽然他们需要更高的能源消耗与更新的频率成正比。

执行分类而不是在28),传输功率控制算法用于能源效率技术分为主动和被动。前考虑的协议可能在一个确定的MAC,网络或传输层。每个协议旨在改善能耗通过调整传输功率。被动技术操作硬件组件(即。,the radio transceiver) while a sensor node is supposed to either transmit, receive, or stay idle [29日]。作者强调的重要性在TPC QoS的应用算法。

之前工作相比,我们的主要贡献是在网络调查TPC的适用性来减轻干扰,从而导致沟通改进,因此,能量也减少。我们改变传动功率随着时间的推移,瞄准尽可能最小,通过考虑PRR需求。

3所示。艺术的描述

在上面的讨论,我们选择分析艺术是出于不同的原因。首先,因为它是断言(13,30.,31日),只有当PRR RSSI是一个很好的指标非常高。否则,RSSI本身并不能提供可靠的信息。由于这个原因,我们更喜欢使用PRR(艺术)直接联系质量估计量(LQE)。其次,艺术认为减少争用和能源效率,尽管只有PRR分析网络性能指标。最终,避免额外的控制消息的开销计算PRR在发射机端,利用确认(ack)接待。

艺术是一个PRR-based TPC算法在发射机实现,可以用来降低能源消耗和争用。它基于per-link工作。考虑节点对,一个发射器和一个接收器,一个流的数据传输。包有固定大小和定期在interarrival生成时间。传动功率,,可以假定不同的值分布离散水平提供的无线收发器。包时正确地收到ACK返回确认。PRR的比率计算收到的数据包在传输数据包的数量,在一个窗口的数据包传输。在这种情况下,收到的数据包的数量被认为是等于收到ack的数量。然后,PRR和两个阈值相比,和,为了保持在指定范围的值。在[13]随着窗口大小的乘积计算和PRR目标()。类似的,在那里代表PRR上界的最大可接受的性能的系统。调优最低的权力,失败应该保持在阈值。作者在实验后13),因为双峰PRR和之间的关系,减少权力可能导致PRR低于。出于这个原因,作者介绍了试验状态,减少功率后,评估对PRR的影响。在这种情况下,如果失败的数量高于计算PRR停止,前面的恢复,是刷新。否则,如果试验成功,确认新势力。此外,艺术基于协议提供了一个梯度机制来监控争用一个链接,这是PRR低于时启用。因此,如果竞争较低,增加;否则却降低了。在我们的实现中,我们有残疾这一机制,为了分析结果倾向于高传播力量。图1显示了我们的有限状态机(FSM)检查艺术版本。如果PRR大于,下降了一个级别;否则,如果PRR低于,是提高了一层。在任何其他情况下,保持不变。比较后,刷新,重新开始计算。算法1提供了一个伪代码规范的艺术。

4所示。评价

4.1。实验装置

模拟被用来研究广泛的场景来实现统计显著性和可重复性,同时拥有更多控制网络的行为。在我们的设置中,我们监控一对传感器节点的性能(用作探针)放置在其他传感器节点的网格中心的一个变量,用作陷(图2)。网格的每一个细胞都包含一个点对点通信之间一个发射器和一个接收器。相邻的发射器之间的相对距离作为表示和,分别。在收发两用机对的相对距离,设置为5米,整体实验提供了一个良好的折衷。实验(模拟)的参数和设置在表中做了总结1。

我们建模的接收机灵敏度−95 dBm和22个不同的传动功率水平(10−35 dBm和dBm之间)组成。默认的传动功率是0 dBm。ACK数据包的传输没有参与TPC的过程,所以他们的传动功率设置为指定的值在那一瞬间。PHY和MAC内部基于IEEE 802.15.4标准提供服务和无线收发器运行在2.45 GHz频率,采用直接序列扩频(DSSS)和O-QPSK调制。使用NS3模拟器进行模拟:一个开放源码的、可扩展的、模块化的,和事件驱动的仿真器,使用该模块低Rate-Wireless个人区域网络(LR-WPAN)释放ns - 3.23。有一个完全实现可靠的网络模型,几个模型(即多个方面。,path loss, fading, WiFi interference, and energy), and an active community, among the other features described above, NS3 simulator has been our favorite choice. In this study we have used exclusively the 802.15.4 module, which follows the 2006 version of the standard [11]。我们采用了site-general ITU-R P.1238-7模型在办公室环境大规模路径损耗和小规模衰落的Nakagami模型(32]。理想情况下,天线被假定为各向同性。我们认为是无槽的载波监听多路访问/冲突避免(CSMA / CA)信道访问技术和CCA模式1,也就是说,能量高于阈值。重试和CCA企图的最大数量设置为默认显示的内部标准802.15.4,提供服务分别等于3和4。生成的数据包的发送缓冲区大小设置为无限只为了捕捉数据包发生亏损,CCA失败和碰撞。

我们认为两套模拟。在第一组中,我们探究三种不同的情景:LowDense, MidDense, HighDense,即网格中的双的数量等于2,16日分别和36。计数也监控,网络包含6,34岁和74个节点,相应地(一个模范网格如图16夫妇2)。为每一个场景中,只有一个齐次传动功率用于网络:最低(MinPow),中间(IntPow−18.42 dBm)和默认的传动功率(DefPow)。在第二盘的模拟,对固定的数量到16和比较两种情况:当艺术常数时启用和使用缺省传输功率。在前者情况下,最初的传动功率等于0 dBm。所有发射机产生流量与平均interarrival时间遵循泊松分布μ100 ms和有效载荷的大小50个字节。和从5到300米是多种多样的;因此,网格可以拉伸或者压缩。在这组模拟,干扰强度修改通过改变传动功率和发射器的距离从探针对网格。

伪随机数的生成和独立的流NS3可以通过两种不同的方式,通过种子或运行。在第一种情况下,可以生成独立的溪流,而在第二个,独立substreams可以提取使用相同的种子。我们使用substreams随机独立测试每个场景的输入。在这种情况下,必须短于模拟的周期随机数,周期伪随机子序列。在每个场景中,生成大约10000包的数量。的随机性Nakagami衰落模型(32),它提供了一个添加剂通道信号损失和数据包的一代。由于随机数序列是低于子序列期间,我们使用的数量作为变量运行。为一个特定的场景中,我们收集来自10个不同数量的模拟运行的结果和平均统计显著性。

假设没有任何外部干扰,我们分析PRR、延迟、CCA的尝试,重发的调查。PRR计算的数量收到ACK消息的数量除以传输数据包之间的时间间隔和延迟的消息的传输和接收相关ACK。延迟是只计算成功传输,只有当消息传递是有道理的。PRR计算100包的一个窗口。

4.2。结果使用齐次传动功率

这里我们讨论不同的传输功率的影响,网络中的节点数量。我们使用探针对来衡量这种影响如上所述。传动功率保持不变在每个仿真场景和是相同的所有节点。我们比较的性能参考几个场景LowDense, MidDense, HighDense,上面所描述的那样,在这三个案例中不同的传动功率MinPow, InterPow和DefPow,而不同和(网格中的发射器之间的距离)。

在数据3- - - - - -6我们现在的结果,每个点是一个结合前面提到的一些变量参数。因此,干扰变量的水平。例如,我们最低的干扰结合LowDense, MinPow和长途和,虽然我们有最高的干扰当HighDense和DefPow使用小和。干扰是指调查对放置在中间的网格。主要的思想是评估传动功率的影响在三个不同的场景不同的距离。例如,使用非常低的传输功率,干扰可能不利于监控节点。事实上在图6CCA的次数很低的MinPow,低于0.5,等于0从15米,无论节点的密度。与此同时,重发图的数量5非常高,约为2.5,MidDense HighDense,和低LowDense的情况。效果是,在前者情况下,PRR显著低约30%从10米,和延迟高,接近12 ms。在第二个情况,在5米的距离是6.5毫秒的延迟压扁5 ms和PRR超过99.5%。因此,MinPow干扰疲软时是一个很好的选择;否则通讯遭受大规模的争用。

DefPow的情况下(例如,= 0 dBm)是不同的。最坏的情况发生在许多节点在密集网络中传输(HighDense) CCA的尝试(图的数量6)高达2.3时和等于最小,减少渐近,直到达到没有争用200米。相反,当网格填充节点少,CCA尝试的数量,缩小网格时,比在前面的小案例超过一个单位在LowDense MidDense和两个以上单位。所有的三条曲线满足零CCA尝试从200米的距离。正如所料,重发的数量是最高的HighDense但低于0.5。相反,看距离的一个值和在图5重发的数量减少,减少网格中的节点。所示的性能数据3和4提供的答案我们的索赔要求。延迟的最大值为37.5在HighDense女士,这是减少到10和其他两个场景5 ms MidDense LowDense。这对夫妇之间的距离增加,因而延迟衰减。同样PRR是63.1%,94.94%,99.98%,HighDense, MidDense, LowDense,分别和等于最低,增加100%在100米的曲线。

最后,使用中间传动功率,我们比在前面的情况下获得更好的结果。DefPow相比,延迟和重发的数量和CCA尝试较低且PRR更高,20%和25%的从差异开始HighDense场景5和10米的距离。尽管MidDense相比,PRR较高,高达2%开始,直到值在两个场景都是一样的等于80米。在图3,可以注意到两条曲线之间的巨大差异,InterPow DefPow,特别是HighDense女士约19个不同的延迟,增加到21个女士,最后降低后设在。然后,虽然两条曲线之间的差异在LowDense MidDense较小,InterPow胜过DefPow所有的场景。

看数据4和3,InterPow也比(即好。,MidDense and HighDense) or at least comparable (i.e., LowDense) to MinPow.

我们的结果的关键是,既不增加也不减少太多的传输电力网络中可以提供良好的性能。但相反,网络自适应应该找到最好的中间以达到全局最优。此外,我们表明,增加节点的数量,所以增加的交通网络中,产生更多的干扰,反过来,网络的性能恶化。一些解决方案需要提供网络连接的可靠性和服务质量(QoS)保证。接下来,我们分析的行为艺术的一个场景如上图所示。

4.3。结果使用艺术

艺术协议是网络中测试组成的网格(图16影响夫妇2)和一对探测器在中间。每个节点艺术从传动功率运行设置为0 dBm。获得的结果相比,那些使用齐次传动功率DefPow。的阈值都等于95%和99%的低和高阈值,分别。的步长从一定程度的传动功率切换到另一个等于20。

在图7我们可以看到平均传动功率期间使用模拟作为艺术的结果。在最近的两个位置(即。,5和10meters) ART pushes the transmitter to use the maximum transmission power equal to 10 dBm. This happens because PRR, using the initial transmission power, does not satisfy the requirements to settle between the thresholds. Following ART policy,是增加了。直觉上,我们看到最初的传动功率是一个重要因素。根据我们之前的结果,中间比高功率性能更好。所以,设置初始传动功率低价值可能会导致更长的时间到达正确的权力过渡,但与此同时,可能使用低功率表现更好。当和降至15米,我们开始获得收益而言,可以节省电能,随着平均传动功率=−24 dBm。它终于稳定−29 dBm作为节点移动的夫妻分开。因此CCA尝试的数量低于DefPow(图11),但重发较高(图的数量10)。

针对艺术的目标是保持PRR阈值之间,我们可以注意到在图9确实PRR从15米的距离大约是98%,而不是在最短的距离(94.2%)。虽然在艺术低于DefPow PRR价值观,他们被迫在范围的算法所以在我们的设置中可接受的评估,获得传输功率降低。相反,延迟,没有任何协议约束,PRR间接的影响趋势。在图8有一些点的艺术比DefPow(即运行。从15到25米)。相反,例如,从35米的距离,在艺术更高的延迟和减少比DefPow缓慢,达到约6.4 ms (DefPow兑4.2毫秒)的最大距离。

5。结论

通过模拟,我们已经核实了我们的假设,在有益的传输功率降低对网络性能的影响。首先,我们表明,不同程度的干扰,由节点的负载和交通网络中,任意中间功率优于最低和接近最高的传播力量。这个验证,在一定条件下,增加传动功率并不一定带来更好的性能。事实上,通过降低传动功率可以达到中级水平,最大化网络的整体性能。

直观地说,一个想要控制协议,使得节点至少同时追求能源和频谱效率。然而,寻找底线力量避免失去连通性却并非易事。这就是为什么我们相信一个有前途的研究方向是看协议,很聪明16)而不是确定性(9]。

我们也观察到,而传动功率的情况总是设置为默认0 dBm,艺术实现传动功率低和维护PRR在所需的范围。另一方面,仍有许多方面要考虑改善算法。例如,艺术不考虑延迟需求,也不能满足他们;因此,不能保证QoS。最初的传动功率是过渡时间用于研究正确的相关权力。加上PRR并不能保证时,传动功率较低可能更有益的不仅仅是增加了一个或多个水平确实是考虑在艺术的原始版本标志相关的争用(13]。

此外,传播的步长功率是另一个变量来检查。一方面,一个小缺口提供更多的功率选择,这可能有助于找到最好的能量和频谱效率之间的权衡。另一方面,更大的粒度可能导致慢瞬变。不稳定性是另一个问题与力量的变化。

电流自适应协议(如艺术的主要限制是他们之间缺乏协作节点。艺术经营仅根据per-link和传动功率设置只考虑相关的信息收集的接收器。协作、智能协议有可能导致最重要的突破,这是我们要探索的方向。

一个有前途的方向探索自主学习方法和算法,可以实现直接在节点,目的是使传感器网络逐渐确定的行为导致任何给定的目标。特别是分布式、协作方法有可能使用本地化,节点内对全球目标信息。我们第一步是验证性能、收敛性和稳定性上优于方法和实现一个飞行员原型。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是由NXP半导体和埃因霍温科技大学共同支持在IMPULS程序和欧盟INTER-IoT项目(批准687283)。

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