信标模式下ZigBee无线传感器网络错峰时隙分配的方法与流程

信标模式下zigbee无线传感器网络错峰时隙分配的方法
技术领域
1.本发明属于低功耗近距离无线组网通信技术领域，尤其涉及异类数据传输场景下的一种信标模式下zigbee无线传感器网络错峰时隙分配的调度方法。


背景技术：

2.zigbee无线传感器网络的传输问题，往往涉及到网络协议的不同层面，包含网络层，mac层等等。在基于802.15.4协议的信标模式下的zigbee网络中，节点通常依靠超帧中非竞争期的保证时隙来传输数据以提高传输的可靠性,非竞争期传输的核心是对于时隙的分配。由于不同的数据对于传输的延迟要求不同(尤其是紧急数据的传输，通常要保证最低的延迟以尽快让协调器知道)，协议原有的时隙分配算法为fcfs，当低延迟要求的数据因为gts请求到达时间导致被分配到顺序靠后的gts或者无法成功分配到gts时，延迟要求相对较低的数据占用了大量时隙可能会导致发送延迟要求较高的数据发送失败。
3.在时隙分配处理方面，相关研究提出了基于数据优先级的时隙分配算法，对于数据按照优先级从高到低排序进行分配，在一定程度上解决了异类数据传输时的相对延迟，但非竞争期内时隙利用率和分配成功率相对较低。隐式igame算法。它可以支持更高的带宽利用率，并可以在许多设备之间共享gts，从而提高非竞争期内可用节点的数量，但是当延迟保证小于信标间隔，则igame无法保证gts时隙的分配，且对于时隙分配的饥饿问题并未解决。自适应gas算法，它考虑了基于信标的星形网络中与每个gts请求相关的延迟。该算法与其他算法的不同之处在于，它满足了对延迟敏感的事务的延迟约束。在高级gts调度(ags)算法中，消除了发送gts请求，并根据传感器的发现时间顺序和对实际分配的gts使用情况的观察，将gts分配给了传感器，但是对于gts的使用情况预测不适合于突发情况的特殊处理。此外，研究表明通过重新设计超帧结构，将两个超帧合并，对时隙的重新划分，保证时隙请求和时隙分配均可在一个超帧内完成，从而降低所有节点的传输延迟，并且扩大了非竞争期的长度，可以容纳更多的时隙请求，但是新的设计并未针对异类数据传输特殊性和紧急情况进行优先发送，而且对于未成功分配的节点未作出额外处理，且超帧内的非活跃期被压缩。


技术实现要素：

4.本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供信标模式下zigbee无线传感器网络错峰时隙分配的方法，包括：根据移动传感器中采样周期和紧急性对数据类型进行划分，根据数据类型产生新的时隙请求帧承载数据类型信息，在竞争期内发送相应的时隙请求帧，在非竞争期内由协调器采用改进背包算法对到达的时隙请求帧完成时隙分配，而对于未被成功分配到时隙的节点，采用指数平滑算法来完成数据补全。
5.进一步的，移动传感器网络中终端节点在应用层根据发送数据的相对采样周期和紧急性确定其对延迟的敏感程度，完成数据类型的划分。
6.进一步的，结合数据类型的划分，利用标准mac层时隙请求帧中的保留位，其中帧
的第六位和第七位分别承载数据的紧急性和相对周期大小信息，作为非竞争期内保证时隙的分配的核心参数。
7.进一步的，时隙分配由协调器改进背包算法完成，改进背包算法包括：。
8.进一步的，数据类型的划分包括：数据类型包括长周期正常数据、长周期紧急数据、短周期正常数据和短周期紧急数据，且按照不同数据对于延迟的敏感程度从大到小排序依次为短周期异常数据、长周期紧急数据、短周期正常数据和长周期正常数据，数据类型的确定在节点的mac上层应用层进行确定，并通过mlme
‑
gts.reuqest原语产生。
9.进一步的，新的时隙请求帧的帧结构的第六位设置为紧急位，表示需要传输数据是否为紧急数据，若数据为紧急数据，则该位置为1，若为正常采样数据，该位置为0；第七位设置为传输周期位，表示需要传输数据的传输周期大小，即相对于平均传输周期的大小，当节点的传输周期小于平均传输周期tavr，为短周期数据类型，则该位置为1，当节点的传输周期大于平均传输周期tavr，为长周期数据类型，且该位置为0。
10.进一步的，设对于未成功分配到时隙的初始采样数据从t＝0开始的时间序列为{yt|t＝t1,t2,t3
…
tn}，指数平滑算法的输出基于时间序列的模型则表示为{st|t＝t1,t2,t3
…
tn}，则一次指数平滑的递推关系可以表达为：
11.s
t 1
＝ay
t
(1
‑
a)s
t
；
12.其中y
t
为t时刻的采样值，s
t
为t时刻的指数平滑预测值，s
t 1
为t 1时刻的指数平滑预测值，a为通过指数平滑算法的平滑系数，取值范围为[0,1]。
[0013]
进一步的，协调器接收到来自各无线传感器节点的采样周期，算出网络中节点的平均采样周期；假设有n个传感器节点，每个节点的发送周期为ti，则平均发送周期tavr可以表示为：
[0014][0015]
对于第i个节点，当其数据发送周期ti小于tavr时，其为短周期数据，而当其数据发送周期ti大于tavr时，其为长周期数据。
[0016]
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：根据移动传感器网络中节点的数据类型，在竞争期内发送相应的时隙请求帧，在非竞争期内由协调器对到达的时隙请求帧完成时隙的分配，来完成数据的错峰传输。
[0017]
本发明的有益效果在于：本发明从异类数据相对传输延迟角度出发，对数据类型进行划分，设计相应的时隙请求帧，提出非竞争期的改进背包时隙分配算法来保证异类数据传输的相对传输延迟，提高非竞争期内的时隙传输价值；此外未成功分配的节点采用平滑算法进行补全，保证了数据采样的完整性。
附图说明
[0018]
图1是本发明的流程图；
[0019]
图2是本发明实施例提供的节点mac层时隙请求帧；
[0020]
图3是本发明实施例提供的完整改进背包算法步骤；
[0021]
图4是本发明实施例提供的无线传感器节点时隙分配流程图。
具体实施方式
[0022]
下面结合附图对本发明作进一步说明：
[0023]
如附图1所示，本发明提供了一种信标模式下zigbee无线传感器网络错峰时隙分配的方法，通过对异类数据进行类型分类，设计新的时隙请求帧和采用改进背包算法进行保证时隙的分配，以达到无线传感网络中异类数据的差异传输，并在协调期端进行数据补全来保证数据采集的完整性，接下来结合具体的附图对本发明实现过程作详细的介绍。
[0024]
在无线传感器环境监测应用中，采样的数据基于固定的采样周期和基于环境状况的紧急性对于传输延迟有不同的需求，因此可以对数据按延迟需求进行分类。基于数据类型再按本发明提出的时隙分配算法进行时隙分配，来保证不同数据类型的相对传输延迟。
[0025]
本方法具体实现过程如下：
[0026]
a1：网络创建之后，协调器接收到来自各无线传感器节点的采样周期，算出网络中节点的平均采样周期。假设有n个传感器节点，每个节点的发送周期为ti，则平均发送周期tavr可以表示为：
[0027][0028]
因此，对于第i个节点，当其数据发送周期ti小于tavr时，其为短周期数据，而当其数据发送周期ti大于tavr时，其为长周期数据。
[0029]
其次，传感器部署在不同的环境中主要为了检测覆盖环境的相应属性，因此数据的变换主要取决于环境的变化，当环境处于基本不变的情况下时，采集的数据为正常的数据，而当环境因为外界因素或者自身因素改变而发生剧烈变化时，采集到的数据会产生较大的差异，此时采集的为紧急数据。相比于正常数据，紧急数据的传输优先于常规数据，更快的传给区域协调器，从而完成协调器对相应的区域的侦测以及处理。
[0030]
数据的类型分为长周期正常数据、长周期紧急数据、短周期正常数据和短周期紧急数据，且按照不同数据对于延迟的敏感程度从大到小排序依次为短周期异常数据、长周期紧急数据、短周期正常数据和长周期正常数据，而数据类型的确定在节点的mac上层应用层进行确定，通过mlme
‑
gts.reuqest原语产生。
[0031]
a2：mac层设计新的时隙请求帧，新的时隙请求帧结合数据类型的分类标准，将帧结构的第六位设置为紧急位，表示需要传输数据是否为紧急数据，若数据为紧急数据，则该位置为1，若为正常采样数据，该位置为0；第七位设置为传输周期位，表示需要传输数据的传输周期大小，即相对于平均传输周期的大小，当节点的传输周期小于平均传输周期tavr，为短周期数据类型，则该位置为1，当节点的传输周期大于平均传输周期tavr，为长周期数据类型，且该位置为0。
[0032]
所以结合新的时隙请求帧格式，四种数据类型的第6
‑
7位二进制可以分别表示为：
[0033]
短周期正常数据：01；短周期紧急数据：11；长周期正常数据：00；长周期紧急数据：10；
[0034]
a3：节点时隙请求帧在协调器端汇聚，协调器端创建时隙请求帧队列来存储竞争期内到达的时隙请求帧信息，采用改进背包算法，如附图2所示，主要分为三个部分：
[0035]
a31：通过动态规划的方法对当前时隙个数可容纳最大传输数据价值进行求解，当有n个节点同时发送时隙请求帧时，设对于每个节点传输所需要的时隙个数为wi，产生数据
的价值为vi，若使在有限的时隙内传输最大价值的数据，则传输数据的总价值vtotal最大，vtotal可以表示为：
[0036][0037]
式中x
i
表示第i个节点申请的时隙是否应该被分配，x
i
＝1表示第i个节点被分配到时隙，x
i
＝0表示第i个节点未被成功分配到时隙。
[0038]
假设时隙的总个数为m，因为可分配时隙总个数的值是确定的，所以由m产生的约束条件是式：
[0039][0040]
所以目标最大值表示为：
[0041]
x
i
＝0或1；
[0042]
a32：通过逆推找出所有被分配时隙的节点编号，与时隙请求帧内包含的节点信息所对应，从而确定被成功分配的节点。
[0043]
a33：通过排序算法对已经分配时隙的节点按照其所需传输数据类型的传输权值大小进行排序，最终按权值(延迟敏感程度)从大到小的顺序输出当前超帧内被分配时隙节点的编号和该超帧非竞争期的最大传输价值。
[0044]
a4：利用一阶指数平滑算法，对于4个超帧内仍未被分配到时隙的节点进行数据补全，保证数据的完整性。因为在时隙分配算法中，权值较大的数据会优先被考虑发送，而对于权值较低的数据往往为正常数据，而正常数据的浮动较小，所以采用指数平滑算法，通过简单的递归方程来预测时间序列中的数据，只需要提供最新的观察值，预测值和平滑系数便可以预测下一个时间点的数据。
[0045]
假设对于未成功分配到时隙的初始采样数据从t＝0开始的时间序列为{yt|t＝t1,t2,t3
…
tn}，指数平滑算法的输出基于时间序列的模型则表示为{st|t＝t1,t2,t3
…
tn}，则一次指数平滑的递推关系可以表达为：
[0046]
s
t 1
＝ay
t
(1
‑
a)s
t
；
[0047]
其中y
t
为t时刻的采样值，s
t
为t时刻的指数平滑预测值，s
t 1
为t 1时刻的指数平滑预测值，a为通过指数平滑算法的平滑系数，取值范围为[0,1]，a越小，对数据的平滑作用越大。采样平滑预测算法对未成功发送的节点数据进行预测解决因权值较低(尤其是正常数据类型)导致的多个超帧无法被分配时隙的节点数据传输问题，从而保证数据采集的完整性。
[0048]
本发明方法具有以下优点：
[0049]
1.将节点的即时数据以为采用周期和紧急性进行类型划分，可以更直观地确定不同数据对于延迟的需求，方便数据传输的调度；
[0050]
2.设计新的时隙请求帧在原有时隙请求帧的基础上还包含了数据的类型信息，有利于协调器保证时隙的分配；
[0051]
3.通过改进背包算法，替代原有的fcfs时隙分配算法，在最大传输权值的情况保证不同类型数据的相对传输顺序，能够满足不同数据对于延迟的需求；
[0052]
4.利用一阶指数平滑算法，对于4个超帧内仍未被分配到时隙的节点进行数据补全，保证数据采样的完整性。
[0053]
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。