面向截止時(shí)間約束的WSN中編碼數(shù)據(jù)傳輸效率優(yōu)化

摘要：隨著信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的增加，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor networks，WSN）中節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)逐漸加重，為此設(shè)計(jì)了一種面向截止時(shí)間約束的WSN編碼數(shù)據(jù)傳輸效率優(yōu)化方法。根據(jù)置信度評(píng)價(jià)系統(tǒng)推算接收狀態(tài)的截止時(shí)間約束，利用相互編碼性原則確定編碼包生成與選擇時(shí)間復(fù)雜度。研究結(jié)果表明，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加，數(shù)據(jù)包傳輸?shù)拇螖?shù)上升，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失現(xiàn)象更加集中，影響編碼成功率。隨數(shù)據(jù)包數(shù)量的增加而下降，導(dǎo)致平均傳輸次數(shù)減少，進(jìn)而顯著降低重傳效率。丟包率上升削弱了中繼節(jié)點(diǎn)效能，網(wǎng)絡(luò)編碼不完美反饋性能下降，該優(yōu)化方法有助于推動(dòng)信息化在工業(yè)安全方面的研究。

關(guān)鍵詞：截止時(shí)間約束；無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)包；傳輸優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

在無線信號(hào)的傳輸過程中，受無線傳播介質(zhì)本身特性的影響，信號(hào)在各個(gè)傳輸路徑中易產(chǎn)生相互干擾和多重路徑衰減的現(xiàn)象，這直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失率上升[1]。為了提高無線傳輸?shù)男剩鰪?qiáng)傳輸機(jī)制的性能顯得尤為重要[2]。網(wǎng)絡(luò)編碼為網(wǎng)絡(luò)賦予了可編程性，降低了網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜性，促進(jìn)了新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展[3]。隨著無線通信規(guī)模的不斷擴(kuò)大，越來越多的無線應(yīng)用需要在具有中繼協(xié)作特性的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)[4]。然而，中繼網(wǎng)絡(luò)傳輸性能的研究較為匱乏。趙揚(yáng)等[5]提出了一種邊緣交換機(jī)異常檢測(cè)方法，通過構(gòu)造特殊的數(shù)據(jù)包觸發(fā)Packet_in消息以完成信息傳遞，同時(shí)利用邊緣交換機(jī)與主機(jī)信息檢測(cè)邊緣交換機(jī)的異常傳輸行為。程艷艷等[6]提出基于有向無環(huán)圖模型的網(wǎng)絡(luò)編碼傳輸方法，降低編碼時(shí)間復(fù)雜度，聯(lián)合多個(gè)網(wǎng)關(guān)對(duì)丟失的數(shù)據(jù)包進(jìn)行恢復(fù)，該方法提高了丟失數(shù)據(jù)包的恢復(fù)率，避免數(shù)據(jù)包的傳輸過多。謝小軍等[7]提出了一種基于時(shí)間復(fù)雜度的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor networks，WSN）編碼數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)優(yōu)化方法，構(gòu)建了數(shù)據(jù)包的傳輸信道模型，采用自適應(yīng)量化融合編碼方法，對(duì)數(shù)據(jù)包傳輸進(jìn)行調(diào)制解調(diào)處理。鄭君等[8]提出基于時(shí)間復(fù)雜度的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸優(yōu)化方法，在形成更多目的節(jié)點(diǎn)后，數(shù)據(jù)包的傳輸次數(shù)得到了增加，但數(shù)據(jù)包更易丟失，優(yōu)化方法的性能也有所降低，需通過源節(jié)點(diǎn)來完成重傳恢復(fù)過程。

本文設(shè)計(jì)了一種面向截止時(shí)間約束的WSN編碼數(shù)據(jù)傳輸效率優(yōu)化方法。通過引入截止時(shí)間約束來分析數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)，利用相互編碼性原則確定編碼包生成與選擇時(shí)間復(fù)雜度，有效降低發(fā)射端無法收到反饋信息造成的影響。

1 面向截止時(shí)間約束的數(shù)據(jù)傳輸方法

1.1 截止時(shí)間約束

截止時(shí)間約束在網(wǎng)絡(luò)通信中要求數(shù)據(jù)流在特定時(shí)間內(nèi)完成傳輸，以保證網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的及時(shí)性。王鵬飛等[9]提出了一種基于截止時(shí)間約束的網(wǎng)絡(luò)編碼重傳方法，該方法能夠滿足用戶及時(shí)接收數(shù)據(jù)包的需求。當(dāng)選擇網(wǎng)絡(luò)編碼不完美反饋（network coding imperfect feedback，NCIF）策略進(jìn)行處理時(shí)，應(yīng)先對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)逐一檢測(cè)，以確認(rèn)其是否成功獲得數(shù)據(jù)包。在數(shù)據(jù)包未被全部接收的情況下，需判斷是否收集到各項(xiàng)反饋數(shù)據(jù)，隨后根據(jù)置信度來評(píng)價(jià)系統(tǒng)的接收情況。在每個(gè)傳輸周期中，發(fā)送節(jié)點(diǎn)僅能觀察到一種狀態(tài)。系統(tǒng)狀態(tài)受數(shù)據(jù)包丟失數(shù)量的影響，根據(jù)可能達(dá)到的最大反饋信息數(shù)推算出評(píng)估系統(tǒng)接收狀態(tài)的截止時(shí)間約束。楊大偉等[10]設(shè)計(jì)了基于時(shí)間復(fù)雜度的WSN編碼數(shù)據(jù)包傳輸次數(shù)優(yōu)化模型，該模型可以高效恢復(fù)目的節(jié)點(diǎn)的丟失數(shù)據(jù)包。在編碼包生成期間，可通過丟包分布矩陣分析兩個(gè)丟包事件間的編碼可能性，同時(shí)利用相互編碼性原則來生成編碼包。

1.2 算法流程

本文基于反饋信息生成系統(tǒng)，提出了算法流程，如圖1所示。在理論模型中，數(shù)據(jù)重傳可靠性被假設(shè)為一種理想狀態(tài)，但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，由于眾多因素的交互作用，重傳行為變得不穩(wěn)定。這種不穩(wěn)定性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)包在重傳過程中可能發(fā)生丟失，且這種丟失通常具有隨機(jī)性[11]。因此，在不可靠重傳的背景下，實(shí)際重傳效率極限會(huì)超過理論模型關(guān)于重傳可靠性的預(yù)期上限。

2 實(shí)驗(yàn)介紹

本文對(duì)NCIF方法與編碼不完美反饋（coding imperfect feedback，CIF）方法在反饋信息不完整的情況下的性能進(jìn)行了詳細(xì)分析，并與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network， CNN）方法進(jìn)行了對(duì)比。參照完整反饋的理想狀況，探討了反饋信息不完整性對(duì)編碼數(shù)據(jù)的影響。實(shí)驗(yàn)設(shè)置樣本規(guī)模為100個(gè)，模擬時(shí)間為3 000 s，通信半徑為150 m，并且依托MATLAB平臺(tái)開展測(cè)試分析。在完整反饋的理想狀態(tài)下，每個(gè)傳輸周期內(nèi)各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的反饋信息均能被發(fā)送節(jié)點(diǎn)完整接收，可以有效提升傳輸效率。為了避免數(shù)據(jù)偶然性差異，本文基于多次實(shí)驗(yàn)計(jì)算平均值得出最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3 結(jié)果分析

如圖2所示，通過分析各節(jié)點(diǎn)數(shù)量下數(shù)據(jù)包的傳輸頻率，設(shè)定系統(tǒng)初始參數(shù)中的數(shù)據(jù)包總數(shù)為50個(gè)。結(jié)果顯示，隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)上升。整體上看，CNN方法的平均傳輸次數(shù)最多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失現(xiàn)象變得更加集中，進(jìn)而影響了編碼的成功率。在保持其他參數(shù)不變的情況下，中繼節(jié)點(diǎn)能夠較為穩(wěn)定地接收數(shù)據(jù)包，但這意味著有更多數(shù)據(jù)包需要通過源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重傳[12]。由于源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包傳輸成功率下降，整個(gè)傳輸系統(tǒng)的性能在一定程度上受到削弱。

如圖3所示，假設(shè)系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為8，當(dāng)其他條件保持不變時(shí)，各方法的數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)隨數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)的增加而下降。這是由于數(shù)據(jù)包數(shù)量的增加使發(fā)送節(jié)點(diǎn)獲得了更多編碼機(jī)會(huì)，數(shù)據(jù)包傳輸數(shù)減少[13]。當(dāng)數(shù)據(jù)包數(shù)量達(dá)到一定程度時(shí)，單次發(fā)送編碼包恢復(fù)數(shù)據(jù)包，達(dá)到一個(gè)平衡狀態(tài)。相較于CIF方法，NCIF方法可以在較低的傳輸次數(shù)下完成任務(wù)，通過選擇合適的置信度估計(jì)策略，有效減輕了因發(fā)送節(jié)點(diǎn)未接收到目的節(jié)點(diǎn)的反饋數(shù)據(jù)而造成的影響。同時(shí)，NCIF方法在性能層面還優(yōu)于CNN方法，因?yàn)樗谏删幋a包時(shí)不需要考慮中繼節(jié)點(diǎn)的解碼能力，從而可以快速恢復(fù)目的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)包。而CNN方法在生成編碼包時(shí)必須確保所有編碼包在中繼節(jié)點(diǎn)處可以被解碼，這使編碼機(jī)會(huì)減少，進(jìn)而顯著降低了重傳效率。

圖4展示了從源節(jié)點(diǎn)到中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)隨丟包率變化的情況。測(cè)試結(jié)果表明，丟包率上升時(shí)，NCIF方法和CIF方法的性能均出現(xiàn)了下降，這是因?yàn)閬G包率提高導(dǎo)致中繼節(jié)點(diǎn)在最初的傳輸階段接收到更少的數(shù)據(jù)包，從而削弱了中繼節(jié)點(diǎn)效能[14]。NCIF方法利用估計(jì)不同的系統(tǒng)可信度來降低由于錯(cuò)誤編碼分組而造成的系統(tǒng)效能下降趨勢(shì)，從而提升數(shù)據(jù)包重傳效率，這對(duì)于確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性具有關(guān)鍵作用。

4 結(jié)論

本文開展面向截止時(shí)間約束的WSN中編碼數(shù)據(jù)傳輸效率的優(yōu)化分析，取得如下有益結(jié)果：

（1）隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量逐漸增加，數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)上升，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失現(xiàn)象變得更加集中，影響編碼成功率。

（2）各方法性能隨數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)增加而下降，導(dǎo)致平均傳輸次數(shù)減少，進(jìn)而顯著降低重傳效率。

（3）丟包率上升時(shí)削弱了中繼節(jié)點(diǎn)效能，NCIF方法性能下降。

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