基于802.11 MAC协议的无线传感器数据流优先级模型

李靖平

(黎明职业大学 信息与电子工程学院，福建 泉州 362000)

802.11 MAC协议是保证无线传感器网络高效传输的重要协议.查阅文献资料，发现MAC协议自身还有不足之处，具体应用到WSN网络内，这种问题暴露得更加明显，这种不足对于WSN网络的推广和业务的发展是极为不利的[1].

本文针对以上面临的问题，创造性地提出了新控制分组概念，对于机制的验证方面，文章运用数据分析模型进行验证性实验，对于能耗对比还建立了相关的模型.

1 区分服务的MAC机制简介

无线传感器网络有众多的结构和变异种类，本文讨论的是单挑簇状式的网络结构，该网络是由最简单的簇头、感知节点两部分组成，并作如下假设：

(1)在半径为R的圆内平均的分布有N个节点，M代表簇头的数目，为了简单，假设簇头和感知两种节点的类型是一样的，那么节点的综述可以表示为N/M，其中簇头数目是1，感知节点数目是N/(M-1)；(2)数据采集过程中，每个周期采集到的信息量是k比特，采集后再把这些信息传到簇头，簇头负责将收集上来的信息汇总，再发送出去(一般是基站)；(3)由于基站自身的能量供应是充足的，接收过程中的能耗基本上为0.具体的网络模型如图1所示：

下文的讨论和方案提出都是基于图1这种简单的网络模型.为了使MAC协议适应WSN网络需要，在原有802.11 MAC协议的基础上进行了改进和完善，提出改进的控制分组概念，对发送来的数据业务流进行区分通过目的节点来完成，目的节点可以随着网络变化而动态调整接收情况和数量，这在很大程度上节约了单个节点的资源，对业务的区分也得以实现.

当节点有传输信息的需要时，第一要务就是把各个组按照事先约定的法则进行打标编号.在目的节点一端，引入处理低优先级业务的拒绝服务组，基于这个结构目的节点就能够对低优先级的业务有所拒绝[2].在目的节点拒绝了发送的低优先级业务组后，会自动把这个情况向发送节点报告，源节点通过自身的算法产生随机的计数，在合适的时机重新发送.假设目的节点对于低优先级拒绝的概率是Pr，即由于网络或者目的节点不接受重传的次数是L1次，则有如下公式：

(1)

2 基于区分服务的数学模型

2.1 基于马尔科夫链的模型

本文将数据流分为Real-Time(实时流，简称为RT)和Best-Effort(非实时流，又称为最大可能性数据流，简称为BE)，建模中，把RT和BE两种模型分别设置为0和1，优先级的类别用i表示[3].

假设Pi,c是冲突发生可能性，Pi,b代表在退避期发现信道没空闲概率.Pr定义同上，Pi代表发送失败的概率，所以有：

P0=P0,c

(2)

P1=1-(1-p1,c)(1-pr)

(3)

传输第i类簇头时，设sit代表t时刻处于退避过程中，bit代表时刻t的技术值，那么可以推导出：

(4)

在模型的建立过程中，(1)中L1用低优先级重传均值替代，可以有下式：

(5)

(6)

再假设，Mi是数据流i的分组簇头数，那么就有：

p0,b=1-(1-τ0)M0-1(1-τ1)M1

(7)

p1,b=1-(1-τ0)M0(1-τ1)M1-1

(8)

p0,c=1-(1-τ0)M0-1(1-τ1)M1

(9)

p1,c=1-(1-τ0)M0(1-τ1)M1-1

(10)

2.2 吞吐量的定性分析

假设一个分组处于发送过程的概率是Ptr，Pi,s代表某类分组占用信道概率，任何分组占用信道概率可表示为Ps，那么就有：

ptr=1-(1-τ0)M0(1-τ1)M1

(11)

p0,s=n0τ0(1-τ0)M0-1(1-τ1)M1

(12)

p1,s=n1τ1(1-τ0)M0(1-τ1)M1-1

(13)

ps=p0,x+p1,s

(14)

2.3 分组在信道内丢弃概率

分组丢弃是因为退避计数器溢出，再发送则遭到拒绝.设Pi,drop是第i个数据发生丢弃的概率，那么就有：

(15)

3 基于区分服务模型性能分析

上述章节对于区分服务的建模过程已经进行了详细分析，接下来本节将对以上提出的改进过的MAC层协议性能进行验证，在验证过程中运用了数学分析的方法，选用参考文献[3]的参数假定.设节点数目是200，M从10初始，另外在MAC层中，发送M0=M1=0.5M的同样大小分组.

针对实时流和非实时流进行模拟测试，结果如图2.结果证实，本文提出的新分组方式可以提高RT流带宽占用，随节点增加更加明显.机制改进吞吐情况如图3所示，由图可以看到，随节点数的增长，带宽损失幅度明显下降.

图2 实时流和非实时流饱和吞吐量分析

图3 改进前后吞吐量对比

4 基于区分服务模型能量分析

4.1 基于first order的能量模型

Heinzelman在无线传感器网络能耗方面，吸收电磁和电路能量消耗的相关理论成果，制定了网络能耗的相关模型，本文的能量分析选用的就是first order模型.接下来，将按照选用WSN挽留过模型对能量模型进行建模[4].

(1)感知节点能耗建模．在单跳簇状网络结构中，在一个时间周期，感知节点把采集到的数据只发给簇头，假设是k，那么其发送的能耗可以用下式表示：

(16)

其中，dto_ch代表的是感知节点和簇头节点之间的距离.

(17)

由于在上述讨论中，节点的分布是均匀的，那么有

ρ=1/((πR2)/M)，代入上式得到：

(18)

由此，在后续能耗分析过程中的dto_ch都用R2/2M来表示.

(2)簇头节点能耗建模．如前所述，簇头节点负责把感知节点的数据传送给基站.一个簇有一个簇头和N/(M-1)个感知节点[5]，那么，簇头节点在一个时间周期就要接收以上节点发来的数据，假设k比特，簇头把收到的数据汇聚后传给基站，所以它的能耗就可以表示为如下形式：

ECH_head(k)(N/M-1)×ERX(k)+(N/M-1)×
Egother(k)+ETX_BS(k,dto_bs)

(19)

其中，ERX(k)是采集感知节点消耗的能量，k是融合每个包需要的能量，ETX_BS是发送数据消耗的能量.为了模型的简单，本文假设簇头接收的数据包均可以汇聚为1个包.

(3) 总能耗模型．单个簇的总能耗分为感知节点能耗和簇头节点能耗两部分，那么由(1)和(2)中对两类能耗的建模分析可以得出：

Ecluster(k)=ECH_head=(N/M-1)×ETX(k,d)

(20)

在无线传感器网络中，簇的数量是M个，那么整个网络的能耗为：

ENECC(k)=M×Ecluster

(21)

结合公式(18)，本文选用模型在一个时间周期内，每个比特成功传送所需要的能耗为：

ENECC_bit=ENECC(k)/(k×PSUCCESS(K))

(22)

其中，PSUCCESS(K)=1-Pi,drop.

4.2 单跳簇状网络能耗分析

测试基于AWGN信道、BPSK调制模式，假设发射天线(ht)高1m，接收天线(hr)高2.5m，频率是1GHz，那么波长就是λ=c/f=0.3m,基站dc=33m，节点数200，分布的半径R=100m，簇头与基站之间dto_bs=125m，其余的借鉴文献[3]中参数的设置.

实时流和非实时流两种数据的能耗对比如图4所示.由图中曲线可以看出，两种数据的能耗都随着节点数目的增多而线性增加.簇头节点较少时，两种数据能耗差别较大，此时实时流的带宽占用较多，但是仍然低于非实时流的能耗花销，簇头节点数目越多，两种数据的能耗逐渐缩小，等接近200个节点时，这种差别几乎没有了.

图4 实时流和非实时流能耗分析

改进后的能耗情况如图5所示.随着节点增加，总能耗呈上升，但幅度并不大.数量较少时，改进机制的能耗随节点数量增多差别越来越模糊.所以，本文提出的机制较适用节点数多的复杂网络.

图5 改进后的能量消耗情况对比

5 结论

无线传感器的应用越来越频繁，但其自身不能区分出数据的优先级，本文提出引入新控制分组的概念，改进了原有的802.11 MAC机制，高优先级业务顺利通过同时还抑制了能耗水平.

运用数学分析的方法，对提出的新机制进行验证，验证结果表明该机制对于保证高优先级业务占用多的带宽资源具有非常明显的效果，减少了实时性业务丢包的可能性.文章最后还

对改进的新机制能耗情况进行了验证，结果表明高优先级由于占用了较多带宽，其能耗在较少数目节点的网络中是高于低优先级能耗水平的，但是随着网络规模扩展、节点数目增加，这种差别越来越小，这也充分证明，文中提出的机制更适用于节点数较多的WSN网络.

参考文献：

[1]邹复民，蒋新华，王桐森，等.一种基于榕树型拓扑的铁路无线Mesh网络结构[J].铁道学报,2010,3(2):47-48.

[2]郑国强，孙若玉，李济顺，等.一种适用于无线传感器网络的跨层高校MAC协议[J].传感技术学报,2009,22(1):95-99.

[3]STREAM M, KATZ H. Measuring and reducing energy consumption of network interfaces in Hand-Held devices[J].IEICE Transactions on Communications. Special Issue on Mobile Computing, 1997, ES0-B(8)1125-1131.

[4]李瑞芬，李仁发，罗娟，等.无线多媒体传感器网络MAC协议研究综述[J].2008,29(8):111-123.

[5]徐其飞.无线传感器挽留过差错控制技术研究[D].南京：南京理工大学,2008.