基于梯度模式的无线传感器网络睡眠调度机制研究

摘要

无线传感器网络的节点具有能量有限的特点,因此能耗问题是各层协议研究的重要方面。周期性地调度节点进入睡眠状态,是目前认为节省电量的有效方法之一。虽然睡眠调度能够降低节点的能耗,但同时也带来了许多新的问题。本文正是围绕无线传感器网络睡眠调度这一课题,着眼于如何在节省能量的前提下,尽可能地降低因睡眠调度而带来的延迟。通过分析具有代表性的S-MAC和DMAC调度机制,针对它们各自存在的问题,本文提出了一种更适合具有双向数据流量的无线传感器网络的睡眠调度机制--BI-DMAC机制。
　　 论文首先通过建模和理论分析,对比了不同梯度模式所能保证的延迟特性和网络生命期。不同模式的理论分析对比结果指出:双向梯度调度的延迟特性比较均匀,对数据流方向并没有特定的偏向性,而能量效率介于正向和反向梯度之间。其次,在理论分析的指导下,论文提出了基于双向梯度模式的BI-DMAC机制。在BI-DMAC机制中,针对DMAC中无法适应拓扑变化的问题,设计了具体的调度初始化算法和调度修复算法。同时对双向梯度模式中出现的梯度交叉问题进行了分析,提出了一种应对梯度交叉造成的冲突的方法；还对BI-DMAC中的流量自适应措施进行了讨论。论文对BI-DMAC机制进行了仿真实验,分析了算法相关参数对于性能的影响,并与S-MAC,DMAC进行了比较。NS仿真结果表明:与S-MAC相比,BI-DMAC具有更好的延迟特性和投递率。在数据间隔大于5μ的条件下,投递率达到95％以上,平均延迟较S-MAC降低了约30％.与DMAC相比,BI-DMAC解决了DMAC不能支持双向数据的问题。同时BI-DMAC中的调度修复机制,能够在拓扑变化时保证调度的正确执行。

目录

文摘

英文文摘

第一章 引言

第一节 无线传感器网络的发展与研究现状

第二节 无线传感器网络中的睡眠调度

1.2.1 睡眠调度的引入

1.2.2 睡眠调度机制的设计目标

1.2.3 睡眠调度机制的分类

1.2.4 睡眠凋度与MAC协议关系

第三节 论文选题及研究意义

第四节 研究内容与论文结构

第二章 相关研究与分析

第一节 S-MAC中的睡眠调度

2.1.1 周期性的睡眠机制

2.1.2 冲突避免与信道竞争

2.1.3 自适应侦听机制

第二节 DMAC中的睡眠调度

2.2.1 交错唤醒调度

2.2.2 流量自适应措施

2.2.3 DMAC性能与问题总结

第三节 本章小结

第三章 基于双向梯度的BI-DMAC调度机制

第一节 场景与流量模型

第二节 梯度模式的理论分析

3.2.1 反向梯度模式

3.2.2 正向梯度模式

3.2.3 双向梯度模式

3.2.4 三种模式的对比分析

第三节 BI-DMAC调度机制

3.3.1 调度的建立

3.3.2 梯度交叉问题

3.3.3 流量自适应与占空比调整

3.3.4 拓扑自适应与调度修复

第四节 本章小结

第四章 仿真实验和性能评估

第一节 仿真环境说明

4.1.1 NS仿真工具

4.1.2 仿真参数说明

4.1.3 相关组件实现

第二节 链状拓扑下的性能评估

4.2.1 初步对比分析

4.2.2 梯度交叉延迟现象的实验与分析

4.2.3 最大重传次数对性能的影响

4.3.4 改进后BI-DMAC的性能评估

第三节 随机场景下的性能评估

4.3.1 随机拓扑的生成

4.3.2 随机场景下BI-DMAC的性能

第四节 调度修复算法的性能评估

4.4.1 无调度修复的情况

4.4.2 调度修复后的情况

第五节 本章小结

第五章 总结与展望

第一节 论文总结

第二节 进一步的工作

参考文献

致谢

附录

附录 A:图索引

附录 B:表索引

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果