无源感知网络数据传输方案及其优化

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随着物联网(Internet of Things)的进一步发展和应用,对物理世界的数据采集和数据传输变得越米越重要。无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在物联网感知层中担负着采集和传输数据的重要任务。在许多应用中(例如建筑结构监测、人体健康监测等),要求节点在部署之后能长时间工作,针对此类应用,电池供能的WSN因节点需要频繁更换电池而难以胜任。无源感知网络(Battery-Free Wireless Sensor Network,BF-WSN)可以克服这一不足,能够从太阳能、震动能、风能、射频(Radio Frequency,RF)信号及其它能量源中捕获能量,解决了节点的可持续能量供给问题,为物联网感知层长时间数据采集和传输提供能源保障。  节点的能量捕获依赖于周围环境,在BF-WSN中进行数据采集和传输涉及到节点的能量捕获速率、充电时间、剩余能量、能耗水平、传输时延以及数据传输可靠性等多种要素。因此,如何结合这些要素并设计合适的数据传输方案是十分重要且充满挑战的。本文对此进行研究,主要工作和创新如下:  1.研究了无源感知网络中低时延可靠传递IPv6包问题,提出时延感知的IPv6包传递(Latency Aware IPv6Packet Delivery,LAID)方案,该方案在保障数据包递交率(Packet Delivery Ratio,PDR)的同时降低了IPv6包的传递时延。LAID方案综合考虑了节点的充电时间、数据速率和最大传输次数(Maximum Number of Transmission Trials,MNTT),通过最优化数据速率和MNTT这对参数以最小化IPv6包的传递时延。此外,LAID方案采用网络编码(Network Coding,NC)以提高IPv6包传递的可靠性。对于LAID方案,本文定义了它的时间线、节点的准备时间和数据传输时间;基于偏移正交相移键控(Offset Quadrature Phase Shift Keying,O-QPSK)调制方式的误码率模型,推导了节点传递一个MAC(Medium Access Control)帧的成功概率、传递一个IPv6包的平均时延和平均能耗以及传输路径的端到端时延,并根据节点的瞬时能量捕获速率和节点接收一个IPv6包的平均能耗推导了节点的准备时间;给出了以最小化传输路径上每一跳传递时延(包括准备时间和IPv6包传输时间)为目标的优化问题,对数据速率和MNTT进行优化。理论分析和仿真结果表明,LAID方案能够明显降低IPv6包的传递时延。  2.研究了无源感知网络可靠数据收集问题,提出面向劓频供能无线传感器网络(Radio Frequency Powered Wireless Sensor Network,RFP-WSN)的累积正确数据块方案(Scheme of Accumulating Correct Data Blocks,SACDB)。在SACDB方案中,节点生成包含多个数据块的数据包,每个数据块中包含单独的校验序列,sink能够在一些出错(即存在误码)的数据包中累积正确的数据块以降低重传数据包的次数,提高了在不可靠无线链路上传递数据包的成功概率。此外,设计了与IEEE802.15.4标准兼容的MAC帧格式,给出了sink和节点的操作流程。针对SACDB方案,本文提出了基于节点状态转移概率的数学分析模型,通过k步状态转移概率矩阵和C-K(Chapman-Kolmogorov)方程,推导出节点传输一个数据包的成功概率、平均能耗和平均时延,进而推导出节点的有效吞吐率,形成了以最大化节点有效吞吐率为目标的优化问题,通过求解优化问题获得数据包的最优分块个数。仿真结果表明,SACDB方案在吞吐率、数据包到达率和能效等方面优于已有方案。  3.研究了无源感知网络高能效数据收集问题,在上述SACDB方案的基础上,提出射频供能数据收集方案(Radio Frequency-powered Data Collection Scheme,RF-DCS)。RF-DCS方案扩展了SACDB方案,统筹考虑信道分配、节点的能量阈值以及数据包分块重传机制,联合优化数据包分块个数和能量阈值这两个参数的最优取值,推导了网络能效和吞吐率。此外,定义了能够整合网络能效和吞吐率的网络效用函数,形成了最大化网络效用的优化问题。通过调整效用系数并求解优化问题,可以获得使网络能效和吞吐率最大的最优能量阈值和数据包最优分块个数。仿真结果表明,RF-DCS方案的能效和吞吐率高于已有方案。  上述方案可以应用于无源感知网络,将数据可靠、低能耗、高吞吐率地传递到信宿。其中,LAID方案适用于在无源感知网络中传递IPv6包,SACDB和RF-DCS方案适用于在射频供能场景下收集感知数据。本文的研究结果具有重要的理论意义和实用价值。此外,所研究的无源感知网络节点不使用电池,而从环境中捕获能量,这有利于节能减排和保护生态环境。
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