[发明专利]基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法

说明书

本发明公开了一种基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法。采用长度不等长苏醒时隙和单向邻居发现方法。将时间轴划分为多个等长连续时隙，时隙长度为τ。由t个连续时隙构成一个周期,在每一个时隙周期中构建A和C两种苏醒时隙,A时隙有一个，位于每个周期的第0个时隙位置，C时隙分为IP和BP两部分，BP处于苏醒状态，IP处于空闲状态，且BP的苏醒持续时间只够发送一帧数据。用n个周期构成一个n行t列的矩阵M，在一个矩阵内总共有t/2个C时隙，t/2个C时隙平均分配到n行。A时隙和C时隙的末端都具有发送一帧数据的时隙溢出，各节点按照矩阵M所规定的模式工作，每隔T个时隙重复。本发明解决了现有技术难题，大幅提升邻居发现能效。适应各种不同场景。

一、技术领域

本发明涉及无线传感网技术领域，尤其涉及传感网中的邻居发现，具体是一种基于不等长苏醒时隙的低占空比传感网邻居发现方法。

二、背景技术

无线传感网越来越广泛地得到应用。但是能耗问题一直困扰着无线传感网络技术的发展。因为，无线传感网中的节点是由电池供电的，且由于环境的复杂性，电池不易更换或者充电麻烦，因此节点能量十分有限。由于无线传感网络大多是自组织的，在组网前，节点缺乏周围邻居的信息，因此邻居发现是网络构建的第一步和路由的前提，尤其在移动网络中，由于节点间的邻居关系动态变化，邻居发现更是常规工作。因此邻居发现一直是无线传感器网络研究中的热点问题。但是以下两个因素增加了邻居发现的挑战。一是，由于低能耗的要求，节点一直处于苏醒状态去搜寻周围邻居是不太可行的。因此一般用低占空比技术来降低能量消耗，低占空比技术即节点大部分时间处于休眠状态，而只有少量时间处于苏醒状态。低占空比操作虽然降低了能耗，但是增加了邻居发现的难度。二是，无论是在静态网络还是在移动网络中，邻居发现要求发现延迟越小越好。因此，人们对邻居发现的研究，其核心就是要提高能效，要求能耗和延迟都越小越好。

低占空比模式一般将时间轴划分为多个连续等长时隙，其长度为τ，τ的大小由具体硬件决定，特别取决于无线模块从睡眠状态转换到苏醒状态的转换时间，在数值上等于多个发送或者接收一帧数据的时间δ。根据不同的算法，节点决定在某些时隙苏醒(叫做苏醒时隙)，而在其他时隙休眠(叫做休眠时隙)。由t个τ时隙构成一个周期，t的大小是由一个周期内节点的苏醒时间和给定的占空比共同决定的。一般，节点只在很少的时隙苏醒，所以增大了邻居发现难度。因为只有当节点苏醒时，它才可以发送或接收信号，而只有在两个物理邻居节点都同时苏醒时，且苏醒时隙具有部分重叠时，它们才能实现相互发现。由于各节点间提供额外的同步时钟需要增加硬件成本和能量消耗，所以现有低占空比传感网络中的流行邻居发现方法都是异步的。异步的邻居发现方法分成两类，分别是概率性邻居发现算法和确定性邻居发现算法。概率性邻居发现算法只能以一定的概率(或比例)实现两个物理邻居节点之间的相互发现，它的主要缺点是不能给出两个物理邻居节点间的发现延时的上限。概率性邻居发现主要包括基于生日悖论的Birthday Protocols算法(Michael,J.,andSteven,A.:“Birthday protocols for low energy deployment and flexible neighbordiscovery in ad hoc wireless networks”.ACM Intl.Symp.on Mobile ad hocnetworking&computing(MobiHoc),New York,NY,USA,October 2001)及其衍生算法，和基于素数集合的概率性算法(Liangyin Chen,Yecheng Li,Yanru Chen,Kai Liu,JingyuZhang,Yanhong Cheng,Hongyue You and Qian Luo:“Prime-set-based neighbourdiscovery algorithm for low duty-cycle dynamic WSNs.”ELECTRONICS LETTERS,2015,51(6):534–536)等。确定性邻居发现算法能够保证节点在给定时限内一定能够发现它的所有邻居。它们的主要优点是能够给出两个物理邻居之间的发现延时的上限。因此本发明主要关注确定性邻居发现方法。先前的算法是基于等时隙的，即所有时隙无论是苏醒时隙还是休眠时隙都要求等大小(比如Disco算法：Prabal Dutta and DavidCuller.Practical asynchronous neighbor discoveryand rendezvous for mobilesensing applications.In ACM SenSys,2008.),这一类型的算法在Non-Integer算法(S.Chen,A.Russell,R.Jin,Y.Qin,B.Wang and S.Vasudevan“Asynchronous NeighborDiscovery on Duty-cycled Mobile Devices:Integer and Non-Integer Schedules,”SMobiHoc’15Proceedings of the 16th ACM International Symposium on Mobile AdHoc Networking and Computing,pp.47-56.2015)中统称为Integer策略。2012年发表的Searchlight(M.Bakht and R.Kravets,“SearchLight:asynchronous neighbordiscovery using systematic probing,”ACM SIGMOBILE Mobile Computing andCommunications Review,vol.14,no.4,pp.31-33,2011)中的Striped Searchlight(Searchlight算法分为Nostriped Searchlight和Striped Searchlight两种)采用了苏醒时隙向临近休眠时隙“溢出”一小部分的策略从而获得了比当时最好的U-connect(A.Kandhalu,K.Lakshmanan and R.Rajkumar,“Neighbor discovery in mobile sensornetworks,”Technical report,Carnegie Mellon University.2010)大约50％的能效提升。受到Striped Searchlight的启发，Non-Integer算法提出将任何Integer策略转化为Non-Integer的方法。Non-Integer算法由于可将Nostriped Searchlight算法(NostripedSearchlight算法仍属于Integer策略)转化为Non-Integer策略，从而比以往最好的Striped Searchlight提升性能大约40.5％。