基于Zigbee技術的機坪移動目標監控網絡能量優化方法研究*

陳維興，李雯清，孫毅剛

(中國民航大學航空自動化學院，天津300300)

近年來，民航飛機在停機坪被碰撞的事故不斷發生，2005年僅一年就有三架客機分別在白云、咸陽、首都機場被車輛撞壞。本文所述的“機坪動目標監控網絡”利用Zigbee網絡實現對機坪移動目標進行實時監控，在天津機場測試過程中完全實現了既定功能，但也暴露出了網絡能耗較高以及隨之產生的定位計算偏差和滯后加重的問題，在一定程度上影響了使用效果。在Zigbee網絡中，MAC層所定義的超幀機制和CSMA/CA算法可以在很大程度上影響節點能耗，對電池供電的節點具有很強的實際意義[1]。

1 機坪動目標監測系統[2－3]

系統被劃分為若干子網，各子網對其所覆蓋停機位內的動目標定位，整個定位區域的動目標位置信息經候機樓內綜合布線系統送交中心主機顯示。ZigBee子網由固定節點RN、車載節點BN與網關組成，利用 RSSI原理對 BN定位。BN采用 TI的CC2431做處理器，利用其內置定位引擎完成定位:BN周期根據LQI接收周邊至少3個RN的固定坐標值，同時參考該RN的RSSI值計算節點間距，然后根據接收到的3個(或更多)RN的固定坐標以及節點間距計算BN的自身位置，最后將BN自身坐標上傳至上位機。圖1表示子網內數據通信鏈路和數據傳遞的關系。

系統使用中出現定位誤差頻度和幅度增加的現象，同時上位機用于顯示車輛實時位置的圖標出現了刷新變慢的情況，而此時測量節點電池，發現電池電壓已經處于下降甚至欠壓狀態。實驗采集數據如表1。

圖1 網絡數據通信鏈路關系

表1 電池電量與系統使用特性的關系

分析原因，主要是電池消耗導致BN和RN的RF模塊PA和LNA下降，直接影響到RSSI準確性和網絡鏈路質量。RSSI值錯誤直接造成了定位計算誤差的增大，鏈路質量則反應在網絡延遲和碰撞現象加重，吞吐量下降從而使通信滯后，上位機無法及時得到定位數據，圖標刷新變慢。因此，本文討論的重點是在系統連續工作條件下(車輛始終在移動)，如何降低網絡(節點電池)能耗從而提高網絡質量。同時，單純追求能耗必然會對網絡時延和吞吐量造成影響，故對這兩種參數也加以討論。

2 Zigbee網絡MAC層協議

Zigbee網絡MAC層中規定的超幀結構信道訪問機制[4－5]、CSMA/CA 算法和 GTS 分配管理機制[6]等都是近年來網絡能耗優化的研究方向。本文論述的網絡屬于信標使能網絡，采用帶時隙的CSMA/CA算法[7]，且超幀的活躍期均為CAP，其3個參數為:

(1)NB，退避次數 嘗試一次新發送時NB為0。NB最大值(下文為maxNB)可自由設定，默認為5。

(2)CW，競爭窗口 一般初始化為2，并且當每次CCA為忙時重置為2。

(3)BE，退避指數 退避周期 T是(0.2BE－1)間的隨機數，BE的最大值aMaxBE=5，為常量。

以上參數直接作用于網絡信道監聽、碰撞等方面，進而影響性能，因此如何設置CSMA/CA參數是本文討論的重點內容。

3 機坪動目標監控網絡能量優化算法(RMTMN-EOA)

3.1 MAC 協議實現的分析[7－8]

本文所述MAC協議，即IEEE 802.15.4使用無差別的參數設置，無法對網絡做出最優設計。

圖2表示在執行CSMA/CA過程中是否采用ACK對于網絡性能的影響，使用ACK令丟包率下降吞吐量增加，但其加大網絡負荷而增加能耗。本文仿真橫軸均表示時間(min)，圖2(a)縱軸表示能量(kJ)，能量模型采用了OPNET的能量統計量，與§3.3討論的能量模型近似，是接近一次曲線的階梯型曲線。除ACK外，令CW增大或maxNB減小都會引起能耗的降低，如圖3、4，這是由于減少了網絡退避等待和空閑監聽時間造成的，以本系統采用的CC2431處理器為例，空閑監聽狀態的漏電流為 19.7mA，發送狀態為 17.4mA[9]。可見，正確地動態設置CAMA/CA參數有非常重要的實際意義。

圖2 ACK設置與網絡性能

3.2 RMTMN-EOA 設計

機坪動目標監控網絡[2－3](RMTMN)數據分類以及特點如表2所示。原有MAC層采用無差別的CSMA/CA，將會導致信道資源不合理使用:1類數據退避過長無法滿足實時性要求，同時造成偵聽過程的能耗過大;2/3類數據搶占1類數據信道，導致碰撞率上升，迫使重要數據重傳，引起電池能量下降，尤其是能量的下降會直接導致定位精度和顯示實時性的惡化。參考文獻[10－11]提出了優先設置CW的方法，但其它參數對網絡的影響沒有討論。本文根據數據分類自適應配置CSMA/CA參數;同時引入了ACK應答和重傳。

表2 網絡內數據特點分類

(1)在應用層中為各類數據添加標志位，該數據到達MAC層時可解析，由于不同類數據基本只由一類節點發送，所以實際上可以按網絡節點分類處理。

(2)關于CW 參考文獻[10－12]，CW是目前基于CSMA/CA的網絡能耗優化研究中最受重視的參數，在IEEE802.15.4中并沒有明確的指出最大值，但Ndih等人已驗證CW在1～3范圍內取值可以達到令人比較滿意的網絡性能。本文采用RMTMN作為仿真環境，節點仿真結果如圖4，能耗圖縱軸為能量(kJ)，時延圖縱軸表示退避時隙的個數(slot)，吞吐量圖縱軸為數據流量(比特/s)。對比圖3～圖5可見CW對網絡性能影響較大;且CW=1時，各項性能均為最優;CW=3，意味著要連續3次CCA均為空閑才能接入信道，這個條件比較嚴苛，會造成節點在退避、偵聽環節大量耗能，同時退避的延長會使實時性和吞吐量大幅下降。

圖3 CW參數對網絡的影響

(3)關于NB NB本身并不影響網絡性能，但maxNB決定了允許CCA忙的最大次數，CCA忙的次數若超過maxNB，則認定此次通信失敗，本文系統節點此時會退出通信過程并休眠等待下一超幀以節省能量。過高的maxNB會導致節點即使在CCA忙不能接入信道的情況下也會長時間的退避偵聽而導致能耗和時延性能的下降;低maxNB雖節省能耗，但必然會由于節點總是在CCA忙后過早進入休眠等待而導致吞吐量性能下降。在能耗、時延和吞吐量中，若配置maxNB優化某些性能必將犧牲其它性能，如圖4，故應考慮實時性、數據量和能耗各方面需求的優先級。通常情況下3或4兼顧所有網絡性能。

圖4 maxNB參數對網絡的影響

(4)關于BE BE和碰撞有密切的關系，BE初值可設置，初值過小則降低退避時長不能避免碰撞。本文嘗試在CW和maxNB相同的情況下，在2～5范圍內取BE初值，同時增加節點數量以提高數據包碰撞的概率，觀察BE初值和網絡性能的關系。仿真發現該值和能耗并無明顯對應關系，尤其節點較多時，小BE初值反而會引起能耗的上升如圖5。這是由于退避過程縮短導致碰撞現象加劇而增加能耗和時延，而大BE初值又會退避過長而能耗加重且實時性下降。BE在吞吐量的差別并不明顯。由圖5，BE=3或4是一個較好的區間且各項性能參數差別不大。綜合考慮，BE設置應在降低網絡能耗的同時減少碰撞以保證較高的吞吐量性能。

圖5 BE參數對網絡性能的影響

(5)綜上所述，1類數據實時性要求高，應盡量減少時延，同時BN的RF模塊收發頻繁，計算強度大易耗能，若令CW=1且maxNB=3，可以在降低能耗、減少時延方面起到重要作用。但maxNB=3會一定程度地降低吞吐量，而1類節點數據的數據量較大，尤其是上位機顯示刷新率較高的時候，因此折中考慮吞吐量需求令maxNB=4。CW=1在BN節點較多的時候(盡管這種情況并不多見，因機坪車輛不允許過多)會增加碰撞幾率而導致網絡性能下降，因此BE應選取較大初值增加退避時間給以一定補償，故令BE初值=4。同時考慮到1類節點數據重要性高，應減少丟包率，故采用了ACK應答和重傳機制，但重傳次數太多必將增加延時和能耗導致網絡性能下降，而可以傳遞1類數據的BN(機坪車輛)并不多，故令重傳次數r=2。

(6)2/3類數據實時性需求不高，數據量較1類少，應避免同1類爭奪信道以減少1類重傳次數;同時由于BN可以從多個RN獲取數據用于定位，沒有必要保證所有RN都可以接入信道，故2/3類節點數據對能耗需求優先于吞吐量需求，因此考慮增大CW而適當減小maxNB，令CW=2且maxNB=3，甚至3類可以令maxNB=2以減少能耗，這是因為3類節點數據數據量極少且不輕易變動，對吞吐量和時延的要求極低。BE初值為3，實際上BE取3和4差別并不明顯只是在時延上稍加改善，如圖5。同時，因為CW增大會大幅減少碰撞概率[7]，且2/3類節點數據實時性和重要程度不高，故不使用ACK應答和重傳以進一步節省能耗。

3.3 RMTMN-EOA的數學模型

針對上述算法并參考文獻[10，12－13]，可建立對應的Markov模型。其中{ST，LV，CW}表示模型的任一隨機狀態，ST為不同隨機狀態，ST∈{TX，IDL，CCA，BO，RT}(分別表示傳輸、待機、信道評估、退避等待和重傳);LV為退避級數，LV=[1，macMaxCSMACABackoff];CW 為需要的CCA 次數，CW∈{1，2}。

1類數據節點的Markov模型如圖6，有以下關系。

圖6 第1類數據節點Markov模型

(1)上層數據到來進入退避的概率，

(2)沒有數據需要傳送的概率，

(3)根據 IEEE802.15.4 協議，

(4)設CCA結果為忙的概率為α，故CCA結果忙從而進入退避的概率，

(5)CCA結果為閑，數據開始傳遞的概率，

(6)發送數據成功的概率，

(7)發生碰撞，進行重傳的概率，

(8)從退避狀態開始進行CCA的概率，

(9)退避結束后，超幀剩余時隙不足導致要待機到下一超幀的概率，

(10)數據到來概率為a，設Nq是數據包長，數據到達時間系數(泊松指數)為λq，則，

并且由于1類數據使用ACK，所以，

tCCA為CCA時間;tfr為數據幀所用時間;tcap為超幀內競爭接入時段的時間;tack指等待ACK幀和ACK幀本身時間和，以上均以時隙(slot)為單位。

根據上述關系可建立以下模型。

(11)節點處于任一退避狀態的穩態概率，

進而遞推可得

(12)考慮重傳因素，數據剛開始進行退避的穩態概率為，

(13)設節點可以進行CCA的概率為τ，考慮重傳

利用上式討論信道，若M個節點中M－1個未進行CCA，其概率為，

M－1節點中至少有1個進行CCA，并開始傳送數據，其概率為，

若數據的長度為L，則，

同時，可知重傳發生的概率為，

(14)參照文獻[13]，吞吐量可以定義為

TA是CAP時段時隙數目，TI是免競爭時段CFP的時隙數目，本文TI為0。

(15)參照文獻[13]，近似能量模型:

能量模型近似為線性關系，與OPNET14.5能量統計模型[14]基本相同，只是由于節點工作時存在空閑時間，會影響到上述Markov模型的d參數和其相關參數，因此能量曲線為近似線性的階梯型曲線。

2/3類數據節點的Markov模型如圖7，由于沒有使用ACK，且進行2次CCA，則

同1類模型的推導方法，沒有考慮重傳，且參考文獻[13，15]，有如下關系。

圖7 第2/3類數據節點Markov模型

(16)設β是第2次CCA結果忙的概率，α和β可近似為，

4 算法仿真

4.1 仿真場景和模型設計

以一個停機位子網為對象建立三層仿真模型，按現場設定為360 m×360 m，RN間距40 m，安裝高度7 m ～9 m，由于現場車輛數受限，BN 不能過多[2－3]。圖8為網絡模型，其中協調器為網關(不做仿真統計，圖中未標出)，終端為RN，路由器為車載BN。

圖8 OPNET網絡模型

節點建模如圖9，本文討論的MAC協議封裝在IEEE802.15.4模塊。TX和 RX模塊是符合IEEE802.15.4物理層規范的無線收發機，PA等參數按照CC2430/1的實際參數設定[9]，因重傳因素設置了信道碰撞的統計線。Loc_data_command模塊模擬上層網絡的各種數據和命令，可通過設置數據到達間隔模擬網絡流量。Init_Processor模塊使用sink結構設計，可以緩存數據或銷毀數據以節省內存，同時它也是區分不同網絡設備節點的功能模塊。同時各節點均設置了電能監視模塊Energy_master，通過OPNET提供的遠程中斷和ICI(接口控制信息)機制[14]仿真節點實時能耗情況。

圖9 OPNET節點模型

進程模型如圖10，該模型的基本流程如圖11。

圖10 OPNET進程模型

圖11 OPNET仿真代碼流程圖

INI狀態下進行MAC參數初始化;SYCN狀態下區分各節點的IEEE802.15.4規范，涉及信標幀的處理;CLA狀態下進行數據分類、重傳數據鑒別和重傳失敗報告;IDL狀態為待機狀態，等待定時中斷或外部事件中斷開始CCA、數據待傳送等，同時具備失敗報告上層功能;BO、BO_wINT和CCA三個狀態按數據分類設置參數，執行CSMA/CA算法，其中BO_wINT狀態考慮了CAP不足導致CCA延時的情況，單獨設置了事件觸發功能;重傳數據將會ReTX狀態處理。

4.2 仿真結果和分析

仿真并對比3種情況:IEEE802.15.4(曲線A);CW=1、max_NB=3、BE=3但仍然無差別服務(曲線B);差別服務算法(曲線EOA)，如圖12。

圖12 OPNET仿真結果

由圖12可見，EOA在3種網絡性能方面的表現均強于A和B。分析原因如下:

(1)曲線A由于無差別服務導致無法正確的配置信道資源和電能，節點能量浪費在偵聽、退避以及節點間的信道爭奪而導致的重傳等方面，導致了吞吐量下降和時延變長，表現在定位精度差和刷新慢，按原算法BN此時會啟動重傳以及更加頻繁的搜集附近RN的RSSI進行計算以滿足實時性要求，使節點的負擔加重而加快電能損失從而進入惡性循環，網絡性能變差。

(2)曲線B參照圖3～圖5最優調整了CSMA/CA參數，令CW=1、maxNB=3且 BE=3，但仍采取無差別服務，結果發現B與A相比在提高能耗和延時性能的同時犧牲了吞吐量性能，與EOA相比仍非最優。這是由于即便優化了CW等各項參數，無差別服務無法解決節點信道爭奪問題，同(1)所述，能耗下降會引發的一個網絡性能下降的惡性循環而進一步加快能耗下降，因此A、B和EOA的能耗曲線會隨時間的增加而明顯區別加大。

(3)EOA的特點在于其針對不同節點數據特點引入了差別服務，優化能耗且兼顧其它性能。1類數據實時性和重要程度均高且數據量大，因此優先為其配置信道且減少退避，從而降低碰撞概率以優化性能。重傳的引入使EOA的吞吐量得以增長，但是這必將損失能耗，通過限制重傳次數以犧牲實時性來補償能耗的損失而達到性能間的平衡，因此EOA能耗對比A和B仍是降低的。由于BN可從不同RN獲取RSSI進行定位，故2類節點數據的實時性要求低，不必第一時間接入信道，也不必碰撞后重傳，因此對其配置考慮在確保1類數據優先訪問信道的前提下(CW=2)，通過配置maxNB和BE值以減少能耗以及保證吞吐量。3類節點數據為網絡配置信息，設置后基本不變動，因此實時性和數據量都極低，為此類數據配置了接入信道優先級最低、退避時間長的CSMA/CA參數，保證1、2類數據節點優先訪問信道不發生碰撞，而其自身數據量小，故不會造成因長時間偵聽、退避導致的能耗高現象。

5 結論

針對“機坪動目標監控網絡”現場運行的問題，提出了基于CSMA/CA的優化方法。主要思想是，針對網絡數據不同特點建立了有差別服務MAC模型;通過減少信道競爭和合理安排退避待機時間的方法降低能耗;同時考慮了重傳和ACK對能耗的影響并作相應處理。仿真結果驗證，該算法有效地降低了網絡能耗，同時優化了吞吐量、時延等網絡性能。算法可以應用于與本文相同或類似的Zigbee定位網絡場合，對無線傳感器網絡的MAC層設計有較大參考價值。但是除節點能耗外，RSSI定位方式受電磁波反射及再反射等影響較大，會造成信號衰減而定位效果變差，本文沒有討論是今后的研究方向。

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