楊美艷

(天津科技大學(xué) 人工智能學(xué)院， 天津 300457)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)具有規(guī)模大、動態(tài)性強、自組織網(wǎng)絡(luò)的特性[1]，是當(dāng)前普遍使用的主要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一.隨著WSNs應(yīng)用范圍的擴展以及應(yīng)用率的提升，網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)急速提升.由于WSNs內(nèi)包含大量節(jié)點，各節(jié)點緩存資源受限[2]，且網(wǎng)絡(luò)整體帶寬較小，結(jié)合WSNs網(wǎng)絡(luò)獨特的多對一通信模式，極易造成數(shù)據(jù)幀堆積在節(jié)點緩沖區(qū)中，形成網(wǎng)絡(luò)擁塞問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失以及網(wǎng)絡(luò)吞吐量下降等問題[3]，降低WSNs應(yīng)用性能.因此，研究一種有效的WSNs擁塞控制方法具有重要意義.

當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜宜芯砍鰜淼膿砣刂品椒ù蠖嘁許DN(軟件定義網(wǎng)絡(luò))數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)為核心實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞控制[4].WSNs擁塞在整體上可分為節(jié)點級擁塞與鏈路級擁塞兩種類型，前種擁塞描述的是節(jié)點發(fā)生的流量信息高于自身能力，造成緩存過量與數(shù)據(jù)丟失等問題；后種擁塞描述的是若干個節(jié)點通過使用一個無線信道時，由訪問沖突形成的鏈路利用率與吞吐量下降等問題[5].以SDN數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)為核心的控制方法只考慮節(jié)點擁塞的控制，對鏈路擁塞的控制效果并不顯著.

基于計算機科學(xué)的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制是一種全新的控制理念[6]，是控制器控制設(shè)計過程中忽略數(shù)學(xué)模型信息，僅考慮受控系統(tǒng)離線與在線I/O數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理所得信息，同時基于相應(yīng)的假定條件實現(xiàn)的一種有效的控制方法[7].針對WSNs節(jié)點與鏈路的雙重?fù)砣麊栴}，將數(shù)據(jù)驅(qū)動控制理念應(yīng)用其中，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的WSNs擁塞控制方法，實現(xiàn)MAC層與數(shù)傳層相結(jié)合的跨層擁塞控制.

1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法

1.1 基于數(shù)據(jù)幀監(jiān)察的WSNs擁塞判斷

在WSNs內(nèi)監(jiān)察到附近節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)時，利用被動監(jiān)察的方式判斷WSNs擁塞情況[8].以傳輸節(jié)點A為例進行說明，在其正常傳輸數(shù)據(jù)幀功能的基礎(chǔ)上，具有被動監(jiān)察附近節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)幀的功能，可確定這些數(shù)據(jù)幀的傳輸節(jié)點地址，判斷傳輸節(jié)點的活躍度，以此確定節(jié)點的擁塞情況，詳細過程描述如下：

1) 傳輸節(jié)點A正常傳輸數(shù)據(jù)，同時監(jiān)察附近節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)幀，分析其數(shù)據(jù)幀的傳輸節(jié)點地址.MB(A)表示Ts時間內(nèi)節(jié)點A監(jiān)察到某節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)幀的數(shù)量，在設(shè)定時間Ts內(nèi)，每確定節(jié)點B輸出的數(shù)據(jù)幀，則MB(A)值加1.

3) 節(jié)點A利用式(1)確定最近一個Ts時間內(nèi)監(jiān)察到的附近節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)幀次數(shù)均值為

(1)

式中，m為數(shù)據(jù)幀傳輸節(jié)點數(shù)量整體值.

4) 由于WSNs內(nèi)節(jié)點擁塞的主要原因為網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的不間斷性與其他節(jié)點對擁塞問題的處理能力[9]，因此，分別分析節(jié)點與自身歷史狀態(tài)相比的活躍度ξhB(A)和與其他節(jié)點相比的活躍度ξrB(A)，其表達式為

(2)

(3)

5) 對ξhB(A)和ξrB(A)實施歸一化處理，通過式(4)表示利用節(jié)點A判斷的節(jié)點B擁堵度量化值φB(A)，即

(4)

在φB(A)值大于1的條件下，可定義節(jié)點B未處于擁塞狀態(tài)；在φB(A)值小于1的條件下，可定義節(jié)點B處于擁塞狀態(tài)，且其值越小，說明節(jié)點擁塞狀態(tài)越嚴(yán)重[10].針對存在擁塞狀態(tài)的節(jié)點，利用離散滑模擁塞控制器進行擁塞控制.

1.2 離散滑模擁塞控制器設(shè)計

1.2.1 離散指數(shù)趨近率

離散指數(shù)趨近率s(k)計算公式為

ps(k)

(5)

1.2.2 自適應(yīng)離散滑模控制器設(shè)計

由于WSNs具有顯著的復(fù)雜性與時變性[11]，因此，在設(shè)計控制器完成其擁塞控制過程中引入滑?？刂评碚?為了確保達到滑動模面上的滑模運行趨于平穩(wěn)[12]，令路由器的隊列長度達到期望值標(biāo)準(zhǔn)，控制器離散滑模面可表示為

s(k)=Le(k)

(6)

式中：L為0～1之間的值；e(k)為誤差.

根據(jù)霍爾維茲多項式標(biāo)準(zhǔn)的定義，判斷其是否符合霍爾維茲多項式標(biāo)準(zhǔn)[13].在WSNs處于一階狀態(tài)時，L值為0，預(yù)期誤差為

e(k)=Xd-X(k)

(7)

式中，Xd和X(k)分別為預(yù)期輸出與實際輸出.

二階離散WSNs狀態(tài)方程為

X(k+1)=aX(k)+bU(k)

(8)

式中：U(k)為節(jié)點在k時刻的離散滑?？刂坡桑籥和b為常數(shù)項.

(9)

1.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制策略

針對離散滑模擁塞控制器，根據(jù)節(jié)點間的關(guān)聯(lián)性設(shè)計基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制策略[14].若WSNs內(nèi)兩個不同節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)幀同時占用同一信道(即鏈路擁塞)，參考數(shù)據(jù)驅(qū)動理論，依照優(yōu)先傳輸節(jié)點輸出流量小的數(shù)據(jù)幀，輸出流量相對較大的數(shù)據(jù)幀就近選取其他信道進行傳輸.

1.3.1 節(jié)點獨立

在WSNs內(nèi)節(jié)點間不存在關(guān)聯(lián)的條件下，節(jié)點的輸出可描述為

(10)

式中：X(k+1)=(X1(k+1)，X2(k+1))T；Δu(k)=(u1(k)-u1(k-1)，u2(k)-u2(k-1))；δ1(k)與δ2(k)為WSNs的偽偏導(dǎo)數(shù).

在此條件下，令WSNs輸出與預(yù)期輸出一致，離散滑模擁塞控制器控制策略為

(11)

在式(11)的控制策略下能夠?qū)崿F(xiàn)WSNs實際輸出與預(yù)期輸出的跟蹤，使曲線傳感器網(wǎng)絡(luò)達到平穩(wěn)狀態(tài)，不會形成擁塞問題.

1.3.2 節(jié)點關(guān)聯(lián)

在WSNs內(nèi)節(jié)點間存在關(guān)聯(lián)的條件下，節(jié)點的輸出可描述為

(12)

式中：σ12和σ21為常數(shù)；δ1(k)δ2(k)≠σ12σ21.在此條件下，令WSNs輸出與預(yù)期輸出一致，離散滑模擁塞控制器控制策略為

(13)

在上述控制策略下，WSNs不會產(chǎn)生節(jié)點級與鏈路級擁塞.

2 仿真測試結(jié)果與分析

2.1 測試對象

為了驗證基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的WSNs擁塞控制方法的應(yīng)用效果，以圖1中的WSNs結(jié)構(gòu)為測試對象，針對瓶頸節(jié)點7，利用本文方法與傳統(tǒng)方法對其進行擁塞控制，驗證本文方法的應(yīng)用效果.

圖1 測試對象拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Test object topology

2.2 節(jié)點內(nèi)隊列長度

圖2為測試對象節(jié)點7內(nèi)數(shù)據(jù)隊列在240 s內(nèi)的波動情況.分析可知，采用本文方法進行擁塞控制前，該節(jié)點內(nèi)數(shù)據(jù)隊列長波波動較為顯著，說明該節(jié)點的運行處于不穩(wěn)定狀態(tài)；采用傳統(tǒng)方法進行擁塞控制后，節(jié)點內(nèi)數(shù)據(jù)隊列長度波動有所改善，但該節(jié)點運行仍處于不穩(wěn)定狀態(tài)；采用本文方法進行擁塞控制后，節(jié)點內(nèi)數(shù)據(jù)隊列長度波動平緩，說明該節(jié)點處于穩(wěn)定運行狀態(tài).由此可知，采用本文方法進行節(jié)點擁塞控制更能降低節(jié)點內(nèi)數(shù)據(jù)隊列長度的波動性，令節(jié)點正常運行.

圖2 節(jié)點隊列變化Fig.2 Node queue variation

2.3 吞吐量

圖3為采用本文方法控制前后，測試對象節(jié)點7的數(shù)據(jù)吞吐量變化情況.采用本文方法控制節(jié)點擁塞情況后測試對象節(jié)點的吞吐量與采用本文方法前及經(jīng)傳統(tǒng)方法控制后相比均顯著提升，采用本文方法進行測試對象節(jié)點擁塞控制更能顯著提升節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸能力.這是由于采用本文方法進行節(jié)點擁塞控制后，數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇翱诔叽缣嵘虼?，單位時間內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸量提升.

圖3 吞吐量變化Fig.3 Throughput variation

2.4 節(jié)點信道擁塞標(biāo)記率

圖4為采用本文方法進行節(jié)點信道擁塞控制前后，節(jié)點信道擁塞標(biāo)記概率的變化情況.由圖4可知，未采用任何方法進行節(jié)點擁塞控制前，在節(jié)點信道擁塞條件下，其余節(jié)點受網(wǎng)絡(luò)整體狀態(tài)影響顯著，因此節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸信道被標(biāo)記的概率具有顯著的隨機性與概率性.采用傳統(tǒng)方法進行節(jié)點擁塞控制后，節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸信道被標(biāo)記的概率的隨機性與概率性有所改善，但效果并不理想.采用本文方法進行節(jié)點擁塞控制后，節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸信道被標(biāo)記的概率具有較強一致性，擁塞控制概率約為4.5%，優(yōu)于傳統(tǒng)方法，這是由于采用本文方法控制后，節(jié)點擁塞現(xiàn)象被有效解決，其余節(jié)點不受該節(jié)點擁塞問題影響，沒有被標(biāo)記，因此，測試對象內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸信道被標(biāo)記的概率具有較強一致性.

圖4 節(jié)點信道擁塞標(biāo)記率變化Fig.4 Mark rate variation of node channel congestion

2.5 控制器自適應(yīng)律曲線

圖5為本文方法中控制器的滑模自適應(yīng)律曲線.由圖5可知，相比傳統(tǒng)方法，本文方法設(shè)計的控制器能更好地跟蹤目標(biāo)值，響應(yīng)時間更快，可控制在100 ms左右，并且不存在顯著抖動，能較好地實現(xiàn)測試目標(biāo)擁塞控制.

圖5 滑模自適應(yīng)律曲線Fig.5 Curves of sliding mode adaptive law

3 結(jié) 論

隨著WSNs應(yīng)用范圍的擴展，人們對WSNs的應(yīng)用性能提出更高要求.網(wǎng)絡(luò)擁塞是WSNs應(yīng)用過程中普遍存在的問題，因此針對該問題的解決方案研究極為重要.本文研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的WSNs擁塞控制方法，以此解決WSNs內(nèi)節(jié)點與鏈路的擁塞問題.測試結(jié)果顯示，本文方法可有效降低節(jié)點內(nèi)數(shù)據(jù)隊列長度的波動性，提升單位時間內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸量，使節(jié)點信道擁塞標(biāo)記率控制在4.5%左右，具有一致性，響應(yīng)時間控制在100 ms左右，可顯著提升WSNs的應(yīng)用性能.