[发明专利]低占空比无线传感器网络中最小时延的数据收集方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，尤其涉及一种低占空比无线传感器网络中最小时延的数据收集方法。

背景技术

近年来，通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展使无线传感器网络的大规模应用成为可能。无线传感器网络能够拓展人们的信息获取能力，极大地方便人们的信息交流，因此具有十分广阔的应用前景，能应用于军事国防、工农业控制、城市管理、生物医疗、环境监测、抢险救灾等诸多领域。无线传感器网络是由部署在监测区域内大量能量有限的微型传感器节点（简称节点）组成，通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给处理中心（sink节点）即汇聚节点。由于传感器节点携带的电池能量有限，再加上节点个数多,分布区域广,有些甚至部署在危险区域,因此传感器节点通过更换电池的方式来补充能量是不现实的。如何设计出节能高效的网络协议来最大化网络寿命是无线传感器网络面临的首要挑战。

睡眠唤醒机制是一种提高网络寿命的有效方法。传感器节点通常有两种低占空比的状态：唤醒状态和睡眠状态。在唤醒状态下，传感器节点能够感知周围物理世界信息，并发送和接收相关信息，而在睡眠状态下，传感器节点将关闭所有通信和感知模块，只开启时钟功能。低占空比睡眠唤醒机制主要是采用周期性的唤醒节点的方式，以减少不必要的数据转发和接收，让传感器节点尽可能多的时间处于睡眠状态，而不至于影响网络的正常通信和功能。由于只有通信双方都处于唤醒状态的时候才能进行正常通信，一旦有一方处于睡眠状态，则另一方需要等待到下一个周期对方唤醒时才能进行数据传输，这就带来了“睡眠时延”。在低占空比网络中，即节点的唤醒时间与睡眠时间之比很小的时候，端到端数据传输时延将极度恶化，导致网络数据时效性大大降低。在突发事件监测的无线传感器网络中，对数据收集的实时性要求很高，一旦传感器节点监测到异常的状况，要保证能以最快的速度将信息发送到处理中心。因此如何在提高能效的低占空比无线传感器网络中设计出时延最优的数据收集方法是一个很值得研究的问题。

由于传感器节点被周期性唤醒，因此网络的逻辑拓扑随时间处于动态变化中，如何在动态拓扑中设计一种能够达到时延最小的数据收集方法具有很大的挑战。普林斯顿和南加州大学的学者共同提出了一种时延最优的数据收集方法，并结合了信道分配和功率控制机制，该方法给出了在单信道和多信道两种情况下时延最小的链路调度方法，但是该方法没有考虑传感器节点的“睡眠时延”，所使用的网络模型中假设节点一直处于唤醒状态，并且只能在树状拓扑下才能实现该时延最优调度方法。斯坦福大学的学者提出了一种基于时分多址接入（Time Division Multiple Access，TDMA）的无线传感网络中权衡能耗和时延的数据收集方法。该方法是在给定时隙长度的前提下，能够找到一种时延最小的链路调度策略，但是该方法也没有考虑传感器节点的周期性睡眠机制，即也没有考虑到“睡眠时延”对数据收集时延带来的影响。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种低占空比无线传感器网络中最小时延的数据收集方法，其解决了由于睡眠唤醒机制带来的“睡眠时延”过长和数据收集时效性下降的问题，能在保证网络能效性的前提下，找到一种数据收集的路由和链路调度联合策略，并能够有效避免由于数据碰撞重传带来的时延问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种低占空比无线传感器网络中最小时延的数据收集方法，包括如下步骤：

A、根据实际网络的物理拓扑G和各节点的唤醒周期π，将动态变化的逻辑拓扑转化成静态的、在时间上延拓的虚拟网格网络；

B、基于虚拟网格网络，将初始虚拟网格网络拓展时间Δ设为节点n_i产生的数据包到达sink节点所需的最小时间中的最大值其中，n为网络中的总节点数；

C、在虚拟网格网络中寻找从超级源节点s到超级sink节点d之间满足无冲突要求的最大流；

D、判断所述最大流是否等于源节点个数；若判断结果为否，则将虚拟网格网络在时间上继续延拓，直到在找出的满足无冲突要求的最大流等于源节点个数为止。

特别地，所述步骤A还包括：

根据节点所承担任务的不同，将节点分为三种：叶子节点、中间节点和sink节点，其中，所述叶子节点只作为源节点发送数据包，所述中间节点既作为源节点发送数据包，又接收和转发来自邻居节点的数据包，所述Sink节点只作为目的节点接收数据包。

特别地，所述步骤A具体包括：