基于动态变化竞争窗口的水下无线传感器网络MAC协议

石 岳, 李 成, 郝 琨

基于动态变化竞争窗口的水下无线传感器网络MAC协议

石 岳, 李 成, 郝 琨

(天津城建大学 计算机与信息工程学院, 天津, 300384)

为了满足自主水下航行器(AUV)与静态水底节点的高效通信, 文中设计了一种动态变化竞争窗口介质访问控制(DCCW-MAC)协议。该协议根据传感器节点与AUV的距离优化竞争窗口值, 传输成功率高的节点调整退避时间优先发送数据包, 可高效利用信道资源。仿真结果表明, 所提出的DCCW-MAC协议能够满足AUV和节点之间的通信。与传统的CW-MAC协议相比, 在节点数和泊松到达率相同的条件下,其最大吞吐量提高了5%, 端到端时延降低了15%。

自主水下航行器; 水下无线传感器网络; 介质访问控制协议; 竞争窗口; 网络吞吐量

0 引言

无线传感器网络具有范围广、高灵活、低成本等优点[1], 其中, 水下无线传感器网络(under- water wireless sensor network, UWSN)在资源勘查、灾害预测等方面应用技术不断发展, 受到了专家学者的广泛关注[2]。但水下通信环境十分复杂, 存在信道带宽窄、时延高、多径效应及多普勒效应等问题, 给UWSN研究带来诸多困难[3]。介质访问控制(medium access control, MAC)协议能够合理分配信道资源, 避免数据包的碰撞, 具有改善通信性能的效果[4]。一个优秀的MAC协议对UWSN至关重要, 它应操作简单, 保证竞争节点的公平性, 同时能够合理规划网络吞吐量和能耗间的平衡。

自主水下航行器(autonomous undersea vehicle, AUV)具有范围大、高机动性、安全、智能化等优点, 能够在水下完成一系列复杂工作[5]。AUV可携带多种水下传感器, 实现对水下环境的监测和分析, 也能够与水下布放的传感器进行数据传输, 扩大UWSN的通信范围。

由于水下信道的特殊性, 广泛使用的电磁波信号通信效果有限, UWSN通常采用声波来进行通信, 这导致了许多UWSN与陆地的MAC协议在设计上有较大区别[6]。目前针对UWSN的MAC协议主要分为基于竞争类和非竞争类这两类经典方案[7]。

非竞争类协议是将时隙、频带或代码分配给不同节点, 彼此不通过竞争取得信道的使用权, 主要包括时分复用(time division multiplexing, TDM)、频分复用(frequency division multiplexing, FDM)和码分复用(code division multiplexing, CDM)等方式。常用非竞争类协议包括以下几种。多维缩放MAC(multidimensional scaling MAC, MDS-MAC)协议[8]结合了时间同步, 水下定位和通信调度等技术手段, 协议定期重复协调阶段和通信阶段。在协调阶段中, 节点之间执行范围测量来确定传播延迟, 并实现相对定位和时间同步; 在通信阶段中, 汇聚节点广播本轮通信调度和路由信息, 其他节点依照调度与汇聚节点通信。但严格的时钟同步使传感器网络的实现更加困难, 且高时延使控制包占用更多的信道资源, 增加了冲突和误码的几率, 降低了网络性能。具有低能耗和高鲁棒性的EDETA(energy-efficient adaptive hierarchical and robust architecture)[9]协议将网络分为多个簇, 每个簇使用独特的码分多址(code division multiple access, CDMA)扩展码实现内部通信, 并用时分多址(time division multiple access, TDMA)进行簇群间的通信调度。簇中汇聚节点组成树状结构, 能够更加高效地与上级节点进行数据传输, 但会产生多余的数据重传, 占用了宝贵的信道资源。双向并发MAC(bidirectional concurrent MAC, BiC-MAC) 协议[10]提出了一种多回合的双向通信方式, 利用水声信道时空不确定特性带来的高时延, 发送方预约信道后能够与接收方同时发送数据。该协议虽然提高了网络吞吐量和信道利用率, 但增加了节点能耗, 减少了网络的使用寿命。T-Lohi协议[11]采用一种基于载波侦听多路访问(carrier sense multiple access, CSMA)的音调争用机制计算通信中的竞争节点个数, 并根据该个数调整节点的发送时间。该协议具有良好的吞吐量, 一定程度上也降低了网络能耗, 但在网络节点分布方面有许多限制, 无法满足大范围监测的需要。

基于竞争类协议允许各节点根据需求获取信道的使用权, 协议依托随机访问来分发传输, 并采取一些恢复机制应对数据包冲突, 主要包括信道预约类协议、载波监听类协议以及随机多址类协议。其中, 竞争窗口MAC(contention window MAC, CW-MAC)协议[12]包含虚拟载波监听机制和随机退避机制, 能够减小数据包的碰撞率, 且该协议结构简单、运算复杂度低、利于实现, 在性能和资源有限的水下环境中很有优势。但是在节点较多的传感器网络中, CW-MAC协议的效果并不理想, 无法有效保证竞争节点的公平性。而且协议中竞争窗口值CW固定, 当网络环境发生变化时容易产生信道拥堵或信道资源的浪费, 降低网络性能。

基于此, 文中设计了一种AUV辅助的动态变化竞争窗口MAC(dynamic change contention window MAC, DCCW-MAC)协议。该协议中AUV先广播控制包, 各个节点利用接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距模式求得与AUV的距离, DCCW机制根据距离差异调整节点退避时间, 从而提高网络的吞吐量和传输的成功率。

1 网络场景分析

水下传感器节点的部署方式可划分为3类: 二维UWSN、三维UWSN和包含AUV的三维UWSN。图1为包含AUV的三维UWSN模型[13], UWSN通过水下节点将采集到的数据信息发送给水面基站, 水面基站再用无线电通信与陆地或卫星进行数据传输。利用机动灵活的AUV携带多个传感器和水声通信模块, 能够给UWSN的工作带来更大的便利, 可以更大地扩展网络的监测范围, 与传统UWSN相比也更具灵活性。

图1 三维UWSN结构图

文中采用AUV作为汇聚节点负责收集水底节点的数据, 水底节点采用抛锚的方式固定在水底, 但由于水下的复杂情况, 节点损坏或电量用尽都会导致网络结构改变, 影响通信效果。AUV的高机动性能够弥补节点的空缺, 较大的活动范围和充足的电池与固定的水底节点相比也有更好的实用性。

2 DCCW-MAC协议

基于上述分析, 为了能够使AUV更加高效地接收数据, 文中设计了一种基于发送端与AUV间距离动态调整竞争窗口的发送策略: DCCW-MAC协议。该协议的传输过程如图2所示, AUV在到达工作区域后会周期性发送通知发送标志(notification to send, NTS), 其中有包含网络距离信息的距离字段。待发送节点和接收后先利用RSSI测距模式求得自身到AUV的距离, 再通过DCCW机制求得退避时间并进入退避状态, 退避状态结束后节点发送数据。而对于节点, 在退避状态中检测到发送的数据包, 则停止计时等待信道空闲后继续发送。

DCCW-MAC协议利用RSSI测距模式来获得位置距离, 并采用DCCW机制调整节点竞争窗口值的大小。同时数据包中的距离帧可以在传输过程中调整距离参数, AUV和各发送节点能够实时掌握彼此的距离, 并以此为依据调整退避时间, 降低传输时延, 提高网络性能。

图2 AUV与节点的1次成功传输

2.1 CW-MAC协议原理

图3 CW-MAC协议发送节点状态图

对于竞争窗口值, 由于水声信道端到端高延时特性, CW-MAC协议不适合使用二进制退避(binary exponential backoff, BEB)算法来调整竞争窗口值[14], 而采用全局竞争窗口, 竞争窗口值是固定不变的。为了能够适应复杂的网络环境, 需要从吞吐量、发送成功率和能耗等方面选定竞争窗口值。如果竞争窗口初值设置过小, 节点的退避时间区间减小, 发送会更加激进, 造成更多数据包碰撞而降低网络性能; 如果竞争窗口初值设置过大, 过长的退避时间会降低信道的利用率, 节点工作时间加长, 增加了能量消耗。但水下环境复杂多变, 节点数目和分布都有可能发生变化, 固定不变的竞争窗口值无法适应变化的环境, 影响网络的整体性能。而在UWSN中面临的最大问题是电量耗尽导致节点无法工作, 如果采用全局竞争窗口, 其产生的影响是退避时间在总时间的占比将增加, 降低了网络吞吐量, 也增加了节点的监听能耗。同时, CW-MAC协议满足静止汇聚节点通信的要求, 并不适用于移动的AUV节点。为了提高水声信道的利用率降低信道传输时延, 确保AUV在巡航中接收数据的稳定、高效, 需要对CW-MAC协议做出优化。

2.2 RSSI测距模式

水下定位算法能够有效计算出各发送节点与AUV之间的距离。根据信号测量的不同, 分为4种主流测距方法, 即RSSI法、时差定位(time difference of arrival, TDOA)法、到达时延(time of arrival, TOA)法和达到角度(angle of arrival, AOA)法[15]。其中RSSI法不需要节点满足时间同步和复杂的信号处理过程, 成本低、易实现, 使其在水下环境中被广泛采用[16]。

RSSI测距模式依据声信号在水声信道中传播时的衰减特性测量距离。在DCCW-MAC协议中, 发送节点首先发送一定强度的信号, 信号在信道中经过扩散和吸收, 其强度会发生变化, 节点在接收后基于信道衰减模型得出该信号传输的距离, 信道衰减模型为

在环境较为稳定的水底, 通信速度100 bit/s, 发射频率15 kHz的水下试验环境中, 该方法距离在1~5000 m的估计误差如图4所示。从图中可以看出, 在节点距离小于1000 m时, 距离误差很小。应用在文中仿真环境中, 能有效减少RSSI测距的误差, 不影响协议运行和网络性能。

图4 Lambert W函数计算结果

2.3 DCCW机制

图5 发送确认字符时延差异

式中,为协议竞争窗口的初始值, 可以根据节点数量和网络环境设置适合的数值。由此得出该节点的实际竞争窗口值为

3 仿真结果与分析

采用NS-3作为仿真平台来验证CW-MAC协议和DCCW-MAC协议的各项性能。利用NS-3的水声通信网络模块UAN(underwater acoustic network)模拟水下环境, 并实现水声信道、物理层和MAC层。帧结构含有UAN的公共包头字段, 忽略帧结构中同步头的影响。传感器节点随机分布在以AUV为中心的正方形区域中。协议共仿真25次, 每次104s, 主要仿真参数如表1所示。

表1 仿真参数列表

图6 归一化吞吐量随泊松到达率变化曲线

图7 归一化吞吐量随节点数变化曲线

图8 平均端到端时延随泊松到达率变化曲线

图9为不同节点数下平均端到端时延变化曲线。从图中可以看出, CW-MAC协议的时延增长率更高, 而DCCW-MAC协议则降低30%。这是因为随着节点的增加, 公共信道会经常处于忙碌状态。在CW-MAC协议中, 竞争窗口值不能适应不断变化的网络, 节点发送前的等待时间会变得更长, 从而影响端到端时延。而在DCCW-MAC协议中, 让距离近、发送成功率高的节点优先传输, 有效减少了节点的等待时间, 从而减少平均端到端时延。

图9 平均端到端时延随节点数变化曲线

图10和图11中的平均能耗是指平均成功传输1个数据包所需要的能量消耗, 所以通信的成功率也影响着平均能耗的大小。DCCW-MAC协议较之CW-MAC协议具有更短的平均端到端时延, 减少了发送节点的等待时间, 等待同时监听信道产生的能耗也能够有效降低。同时, 优化后的DCCW-MAC协议有着更高的吞吐量和发送成功率, 由式(13)可知, 成功接收的数据包数目越多, 平均能耗就越低。DCCW-MAC协议降低了节点发送中的碰撞概率, 与CW-MAC协议相比减少了节点重传的次数, 减少了能量的浪费。所以该协议发送每个数据包的平均能耗与CW- MAC协议相比都有所降低。

图10 平均能耗随泊松到达率变化曲线

4 结束语

文中所提出AUV辅助的DCCW-MAC协议, 利用RSSI测距模式计算出发送节点与AUV的距离, 并采用DCCW机制来设定竞争窗口降低时延, 使发送节点能够高效传输, 提高了网络性能。仿真试验表明, DCCW-MAC协议在吞吐量、端到端时延和平均能耗的性能上均优于CW-MAC协议, 能够满足AUV在水下环境中的数据收集。下一步工作将研究适用于UWSN的睡眠调度算法, 在保证网络性能的基础上降低节点能耗, 延长网络寿命。

图11 平均能耗随节点数变化曲线

[1] Zenia N Z, Aseeri M, Ahmed M R, et al. Energy-efficiency and Reliability in MAC and Routing Protocols for Underwater Wireless Sensor Network: A Survey[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2016(71):72-85.

[2] Gong Z, Li C, Jiang F. AUV-Aided Joint Localization and Time Synchronization for Underwater Acoustic Sensor Networks[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(4): 477-481.

[3] Li C, Xu Y, Xu C, et al. DTMAC: A Delay Tolerant MAC Protocol for Underwater Wireless Sensor Networks[J]. IEEE Sensors Journal, 2016, 16(11): 4137-4146.

[4] 李雅婧, 金志刚, 苏毅珊. 水下传感器网络中避免时空不确定性影响的MAC协议[J]. 南开大学学报(自然科学版), 2017, 50(5): 16-22.Li Ya-jing, Jin Zhi-gang, Su Yi-shan. A Time-spatial Uncertainty Avoided MAC Protocol in Underwater Sensor Network[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis(Natural Science Edition), 2017, 50(5): 16-22.

[5] Gjanci P, Petrioli C, Basagni S, et al. Path Finding for Maximum Value of Information in Multi-modal Underwater Wireless Sensor Networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2017, 17(2): 404-418.

[6] Pallares O, Bouvet P J, Rio J D. TS-MUWSN: Time Synchronization for Mobile Underwater Sensor Networks[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2016, 41(4): 763- 775.

[7] Climent S, Sanchez A, Capella J, et al. Underwater Acoustic Wireless Sensor Networks: Advances and Future Trends in Physical, MAC and Routing Layers[J]. Sensors, 2014, 14(1): 795-833.

[8] Kleunen W V, Meratnia N, Havinga P J M. MDS-Mac: A Scheduled MAC for Localization, Time-Synchronisation and Communication in Underwater Acoustic Networks[C]//2012 IEEE 15th International Conference on Computational Science and Engineering. Cyprus: Nicosia, 2012.

[9] Climent S, Capella J, Meratnia N, et al. Underwater Sensor Networks: A New Energy Efficient and Robust Architecture[J]. Sensor, 2012(1): 704-731.

[10] Ng H H, Soh W S, Motani M. A Bidirectional-Concurrent MAC Protocol with Packet Bursting for Underwater Acoustic Networks[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2013, 38(3): 547-565

[11] Syed A A, Ye W, Heidemann J. Comparison and Evaluation of the T-Lohi MAC for Underwater Acoustic Sensor Networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Commu- nications, 2008, 26(9): 1731-1743.

[12] Parrish N, Tracy L T, Roy S, et al. System Design Considerations for Undersea Networks: Link and Multiple Access Protocols[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2008, 26(9): 1720-1730.

[13] Iqbal Z, Lee H N. Spatially Concatenated Channel-Network Code for Underwater Wireless Sensor Networks[J]. IEEE Transactions on Communications, 2016, 64(9): 3901-3914.

[14] 黄俊豪. 基于CSMA的水声传感器网络MAC协议的研究与实现[D]. 广州: 华南理工大学, 2016.

[15] Peters, Danel J. A Bayesian Method for Localization by Multistatic Active Sonar[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2017, 42(1): 135-142.

[16] Hosseini M, Chizari H, Ismail A S. New Hybrid RSS- Based Localization Mechanism for Underwater Wireless Sensor Networks[J]. International Journal of Computer Communications and Networks, 2011, 1(1): 1-10.

[17] Hosseini M, Chizari H, Soon C K, et al. RSS-based Distance Measurement in Underwater Acoustic Sensor Networks: An Application of the Lambertfunction[C]//2010 4th International Conference on Signal Processing and Communication Systems. Gold Coast: Australia, 2010.

Underwater Wireless Sensor Network MAC Protocol Based on Dynamical Change Contention Window

SHI Yue, LI Cheng, HAO Kun

(School of Computer and Information Engineering, Tianjin Chengjian University, Tianjin 300384, China)

A dynamical change contention window-media access control(DCCW-MAC) protocol is designed to improve the efficiency of communication between autonomous undersea vehicle(AUV) and sensor nodes. The protocol optimizes the contention window value according to the distance between sensor nodes and AUV, and the sending node with high transmission success rate adjusts the back-off time to transmit data package first, which can efficiently utilize channel resources. Simulation results show that DCCW-MAC protocol is applicable to the communication between AUV and nodes, and compared with the traditional CW-MAC protocol under the same number of nodes and Poisson arrival rate, its maximum throughput increases by 5% and the end-to-end delay is reduced by 15%.

underwater wireless sensor network(UWSN); media access control(MAC) protocol; autonomous undersea vehicle(AUV); contention window; network throughput

TJ630.34; TP393

A

2096-3920(2020)02-0174-08

10.11993/j.issn.2096-3920.2020.02.009

2016-11-19;

2016-12-18.

国家自然科学基金(61902273); 天津市自然科学基金面上项目(18JCYBJC85600); 青海省物联网重点实验室开放课题(2017-ZJ-Y21).

石 岳(1995-), 男, 硕士, 主要研究方向为水下无线传感网络MAC协议.

石岳, 李成, 郝琨. 基于动态变化竞争窗口的水下无线传感器网络MAC协议[J]. 水下无人系统学报, 2020, 28(1): 174-181.

(责任编辑: 陈 曦)