专利名称：一种无线传感器网络的时延测量方法
技术领域：
本发明涉及无线自组织网络与传感器网络领域，尤其涉及一种用于测量节能模式下无线传感网络中数据包的延迟性能的无线传感器网络的时延测量方法。
背景技术：
随着通信、传感器制造、嵌入式计算的日益成熟，大规模无线传感器网络技术迅速发展并被广泛应用到环境、国防、医疗、城市管理等诸多领域。典型的无线传感器网络由大量微型传感器节点组成，它们能够在恶劣及危险环境中迅速展开，并通过无线自组成网，不受现有有线网络基础设施的限制。感知数据通过无线通信以多跳中继方式汇集到数据处理 中心。无线传感器网络使人们在任何时间、地点和环境条件下实时获取大量详实而可靠的信息，体现“计算无处不在”理念。无线传感网络中，节点通常采用电池供电。因此，为了延长网络的运行时间，减小节点的能量消耗非常必要。最常见的方式是使节点运行于节能模式下(duty cycle)，周期性地关闭和打开天线设备。虽然节点处于节能模式下可以大大地延长网络的运行时间，但延长了数据包的网络时延。目前已有大量研究工作致力于如何提高无线传感器网络的延迟性能以及降低能量消耗。常用方法是对网络中的节点进行时间同步，所有节点同时打开和关闭天线设备，当节点需要发送数据包时无需等待。但是，节点之间的时间同步需要周期性地广播时间信息，也会消耗节点的能量。所以，现在大量部署的无线传感网络不适合采用同步机制。目前现有的工作都是在某种假设(无干扰、理想信道、无限队列容量等)的基础上对采用非同步机制的无线传感网的延迟性能进行分析。还没有实际有效的方法采用非同步机制对无线传感网的延迟进行测量。
发明内容
本发明提供了一种可用于测量节能模式下无线传感网络中数据包的延迟性能的测量方法，以精确的测量无线传感器网络的时延。所述技术方案如下一种无线传感器网络的时延测量方法，其特征在于，所述方法包括使用排队模型表不传感节点的工作方式；获取所述排队模型的基本参数；根据所述排队模型的基本参数求得系统的平稳分布函数；根据所述系统的平稳分布函数求得数据包在排队系统中的延迟；其中，所述传感节点的工作方式为传感节点周期性地处于睡眠状态和活跃状态当所述传感节点处于活跃状态时,接收其它节点发来的数据包,或者向下一跳节点转发数据包；当所述传感节点处于睡眠状态时，所述传感节点不接收数据包也不转发数据包；所述模型的基本参数包括
所述传感节点队列的输入速率λ，表示所述传感节点接收到数据包的速率；所述传感节点服务速率μ ,表示所述传感节点转发数据包的速率；所述传感节点队列的最大队列长度Μ，表示所述传感节点队列中存在数据包的最
大数量；所述传感节点的工作周期率R，表示所述传感节点无线设备处于 打开状态与所述传感节点无线设备处于关闭状态的时间比例；所述传感节点最大重传次数队&，表示重传次数超过NMtr就丢弃数据包。进一步的，所述传感节点的睡眠状态对应于关闭天线设备的状态，所述传感节点的活跃状态对应于打开天线设备的状态。进一步的，所述“使用排队模型表示传感节点的工作方式”包括将每个传感节点定义为一个容量有限且独立的队列，最大队长为M ；根据所述传感节点工作时，数据包到达队列的间隔时间分布和服务时间分布，确定测量数据包延迟的模型服从离散时间的Geom/Geom/1/M排队模型。进一步的，所述传感节点定义的队列长度为所述传感节点队列中存在数据包的数量，用于表示所述传感节点的状态。进一步的，所述“获取排队模型的基本参数”包括根据所述传感节点确定所述传感节点队列的最大队列长度M、所述传感节点的工作周期率R和所述传感节点最大重传次数；根据所述传感节点接收由其他传感节点直接产生的数据的速率X1和所述传感节点接收由其他传感节点转发的数据的速率λP确定所述传感节点队列的输入速率λ ；根据所述传感节点的历史服务时间Ths和上一条数据包的服务时间Tls，确定所述传感节点所述传感节点服务速率μ。进一步的，所述传感节点队列的输入速率λ与所述传感节点接收由其他传感节点直接产生的数据的速率X1和所述传感节点接收由其他传感节点转发的数据的速率\的关系为λ =入片入―进一步的，所述传感节点服务速率μ与所述传感节点的历史平均服务时间Ths和上一条完成服务的数据包的服务时间Tls的关系为μ = 1/[α Tls+(l-a )Ths]其中，a为一个预设的经验值。进一步的，所述“根据所述排队模型的基本参数求得系统的平稳分布”包括根据所述传感节点的工作周期率R，确定当所述传感节点队列中存在待转发的数据包时，下一跳节点处于活跃状态的概率P，根据所述传感节点队列中存在待转发数据包时，下一跳节点处于活跃状态的概率P，确定当所述传感节点队列模型第η个时间单位队列状态为0，第η+1个时间单位队列状态为I时，状态的转化速率Xtl:λ0 = P λ-ρ2μ λ ;
根据所述传感节点队列中存在待转发数据包时，下一跳节点处于活跃状态的概率P，确定当所述传感节点队列模型第η个时间单位队列状态为Μ，第η+1个时间单位队列状态为M-I时，状态的转化速率μ Μ :μ Μ = P μ ；根据所述传感节点队列中存在待转发数据包时，下一跳节点处于活跃状态的概率P，确定当所述传感节点队列模型第η个时间单位队列状态为i，第η+1个时间单位队列状态为i+Ι时，(其中O < i < M且为整数)状态的转化速率入i :λ i = λ - P λ μ ;根据所述传感节点队列中存在待转发数据包时，下一跳节点处于活跃状态的概率P，确定当所述传感节点队列模型第η个时间单位队列状态为j，第η+1个时间单位队列状态为j-Ι时，(其中I≤j < M且为整数)状态的转化速率μ j :
权利要求
1.一种无线传感器网络的时延测量方法，其特征在于，所述方法包括 使用排队模型表示传感节点的工作方式； 获取所述排队模型的基本参数； 根据所述排队模型的基本参数求得系统的平稳分布函数； 根据所述系统的平稳分布函数求得数据包在排队系统中的延迟； 其中，所述传感节点的工作方式为传感节点周期性地处于睡眠状态和活跃状态 当所述传感节点处于活跃状态时，接收其它节点发来的数据包，或者向下一跳节点转发数据包； 当所述传感节点处于睡眠状态时，所述传感节点不接收数据包也不转发数据包； 所述模型的基本参数包括 所述传感节点队列的输入速率λ ,表示所述传感节点接收到数据包的速率； 所述传感节点服务速率μ，表示所述传感节点转发数据包的速率； 所述传感节点队列的最大队列长度Μ，表示所述传感节点队列中存在数据包的最大数量； 所述传感节点的工作周期率R，表示所述传感节点无线设备处于打开状态与所述传感节点无线设备处于关闭状态的时间比例； 所述传感节点最大重传次数Nreta，表示重传次数超过Nreta就丢弃数据包。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述传感节点的睡眠状态对应于关闭天线设备的状态，所述传感节点的活跃状态对应于打开天线设备的状态。
3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述“使用排队模型表示传感节点的工作方式”包括 将每个传感节点定义为一个容量有限且独立的队列，最大队长为M ； 根据所述传感节点工作时，数据包到达队列的间隔时间分布和服务时间分布，确定测量数据包延迟的模型服从离散时间的Geom/Geom/1/M排队模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感节点定义的队列长度为所述传感节点队列中存在数据包的数量，用于表示所述传感节点的状态。
5.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述“获取排队模型的基本参数”包括 根据所述传感节点确定所述传感节点队列的最大队列长度Μ、所述传感节点的工作周期率R和所述传感节点最大重传次数； 根据所述传感节点接收由其他传感节点直接产生的数据的速率λ χ和所述传感节点接收由其他传感节点转发的数据的速率λP确定所述传感节点队列的输入速率λ ； 根据所述传感节点的历史服务时间Ths和上一条数据包的服务时间Tls，确定所述传感节点所述传感节点服务速率μ。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述传感节点队列的输入速率λ与所述传感节点接收由其他传感节点直接产生的数据的速率λ χ和所述传感节点接收由其他传感节点转发的数据的速率λ ^的关系为 入-入1+入r O
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述传感节点服务速率μ与所述传感节点的历史平均服务时间Ths和上一条完成服务的数据包的服务时间Tls的关系为μ = I/[α Tls+(I-Q)ThJ其中，α为一个预设的经验值。
8.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述“根据所述排队模型的基本参数求得系统的平稳分布”包括 根据所述传感节点的工作周期率R，确定当所述传感节点队列中存在待转发的数据包时，下一跳节点处于活跃状态的概率P，
9.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述根据所述系统的平稳分布函数求得数据包在排队系统中的延迟包括 根据所述系统的平稳分布函数，确定某个数据包进入队列之前的队列长度Lp等于η的概率
10.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述方法适用于测量节能模式下无线传感网络中数据包的延迟性能。
全文摘要
本发明提供了一种无线传感器网络的时延测量方法，所示方法包括使用排队模型表示传感节点的工作方式；获取所述排队模型的基本参数；根据所述排队模型的基本参数求得系统的平稳分布函数；根据所述系统的平稳分布函数求得数据包在排队系统中的延迟。本发明通过排队理论对节点内的数据延迟进行建模，考虑了下一跳节点是否打开天线设备、队列溢出、信道竞争情况以及数据包重传等因素，提供了一种测量节能模式下非同步的无线传感网络中数据包的延迟性能的方法。
文档编号H04L1/00GK102917399SQ20121047032
公开日2013年2月6日 申请日期2012年11月19日 优先权日2012年11月19日
发明者刘代波, 侯孟书, 刘云浩 申请人:无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心