脈沖耦合和分布式擴(kuò)散相結(jié)合范文
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《電視技術(shù)雜志》2014年第十一期
1CTS同步協(xié)議
CTS的周期執(zhí)行過程如圖1所示，首先由SINK節(jié)點發(fā)送m個等間隔過零脈沖［9］，周圍收到此脈沖序列的節(jié)點，基于觀察到的過零點位置，預(yù)測第m+1個脈沖的發(fā)送時間，在預(yù)測時間SINK節(jié)點和周圍節(jié)點同時發(fā)送脈沖信號給鄰居節(jié)點。由于存在空間平均［10］，在一定條件下，疊加波形序列的過零點位置將和原始波形的過零點一致。疊加后的脈沖序列被更遠(yuǎn)的節(jié)點偵聽到，這些節(jié)點繼續(xù)按上述方式進(jìn)行時間預(yù)測和發(fā)送脈沖，逐級向外遞推，外圍節(jié)點不斷加入到發(fā)送同步脈沖的行列中，每經(jīng)過m個脈沖就有新的節(jié)點加入，更多節(jié)點發(fā)送的脈沖通過耦合產(chǎn)生足夠能量的集合波形，最終網(wǎng)內(nèi)所有節(jié)點都會同時發(fā)出同步脈沖，即達(dá)到了同步狀態(tài)［11］;其次執(zhí)行成對節(jié)點通信模式，獲取主節(jié)點域內(nèi)所有鄰居節(jié)點的時鐘，得到廣播域內(nèi)節(jié)點平均時鐘;把主節(jié)點同步在廣播域內(nèi)所有節(jié)點的平均時鐘上，然后以各主節(jié)點的時鐘為參考時鐘，從主節(jié)點開始以平均傳輸時延和節(jié)點能量為基準(zhǔn)，選取擴(kuò)散節(jié)點，將其擴(kuò)散至距離主節(jié)點跳的所有鄰居節(jié)點;距離主節(jié)點跳內(nèi)的節(jié)點在每個同步時間內(nèi)會分別接收到多個來自同一主節(jié)點和不同主節(jié)點的時鐘同步信息更新本地的時鐘。按照這個過程執(zhí)行μ個周期，就完成了一次網(wǎng)絡(luò)同步過程。
1．1基于脈沖耦合的時鐘節(jié)拍同步在該階段中，節(jié)點間通過發(fā)送和接收極窄的脈沖信號來完成相互的耦合作用，實現(xiàn)所有節(jié)點的節(jié)拍同步，見圖2。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點對應(yīng)一個單調(diào)遞增相位函數(shù)Φi(t)∈［0，1］。對于孤立的節(jié)點，狀態(tài)函數(shù)用xj描述，當(dāng)xj到達(dá)閾值1時，節(jié)點發(fā)送一個脈沖。隨后節(jié)點立即將狀態(tài)xj變?yōu)?，從而以周期T發(fā)送脈沖。如果一個節(jié)點不是孤立的，它將收到來自其他節(jié)點的脈沖，狀態(tài)變量變。“不應(yīng)期”。所謂不應(yīng)期是指節(jié)點在激發(fā)脈沖后的一段時間內(nèi)停止接收其他節(jié)點發(fā)送的耦合數(shù)據(jù)包，從而無法產(chǎn)生新的激發(fā)信號，以解決節(jié)點上述的無限循環(huán)觸發(fā)問題。
1．2分布式擴(kuò)散時間同步利用節(jié)點間的脈沖耦合只實現(xiàn)了節(jié)點間統(tǒng)一的時鐘節(jié)拍，要想實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點時間的一致，還需要網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的時間同步。對此利用分布式擴(kuò)散的思想，以節(jié)點能量和平均傳輸時延為依據(jù)，動態(tài)選舉主節(jié)點和擴(kuò)散節(jié)點。基于雙向信息交換模式，把主節(jié)點區(qū)域的平均時間擴(kuò)散有限的跳數(shù)，采用互擴(kuò)散的方法使整個網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點時間近似同步到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點平均時間上，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的時間同步。該階段每個周期選舉的主節(jié)點要滿足2個規(guī)則:規(guī)則1:假設(shè)每個節(jié)點維持閾值φ，主節(jié)點選舉期間，每個節(jié)點產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)λ，且λ∈(0，1)，δ是剩余能量與節(jié)點最初能量的比值，則可得到規(guī)則2:滿足規(guī)則1的所有節(jié)點，隨機(jī)等待一定時間在其廣播域內(nèi)發(fā)出一個聲明為主節(jié)點的報文。若其廣播范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點接收到不同報文或發(fā)生碰撞的報文，則這些節(jié)點立即發(fā)送報文沖突的響應(yīng)信息，發(fā)出聲明報文的節(jié)點一旦接收到該響應(yīng)信息，就按1/2概率決定是否繼續(xù)發(fā)送作為主節(jié)點的聲明，直至發(fā)送聲明報文的節(jié)點廣播域內(nèi)不存在接收到來自不同節(jié)點聲明報文的鄰居節(jié)點為止;若其廣播范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點僅收到該聲明報文，則發(fā)送聲明報文的節(jié)點在等待一定時間后就開始執(zhí)行本周期同步。
1．2．1主節(jié)點域內(nèi)節(jié)點的平均時間節(jié)點的時間。如圖3所示，在連續(xù)的信息交換中，主節(jié)點發(fā)送包含t1和主節(jié)點ID的同步數(shù)據(jù)包，鄰居節(jié)點用t2記錄接收的時間。在t3時刻，鄰居節(jié)點給主節(jié)點發(fā)回包含時間戳t2，t3和該節(jié)點ID的應(yīng)答分組，在t4時刻主節(jié)點接收到應(yīng)答分組，估算節(jié)點間傳播時延，隨后發(fā)出sync－continue分組給鄰居節(jié)點，鄰居節(jié)點k接收sync－continue后就可以獲取dk，其他鄰居節(jié)點通過接收sync－continue分組重復(fù)信息交換，直至主節(jié)點再發(fā)出sync－continue信息后等待最大的延時時間Dmax而未能接收到來自鄰居節(jié)點的時間戳信息，說明主節(jié)點獲取了所有鄰居節(jié)點的時間信息。
1．2．2擴(kuò)散節(jié)點的選舉和平均時間擴(kuò)散以主節(jié)點的平均時間為參考，執(zhí)行平均時間擴(kuò)散的擴(kuò)散節(jié)點選舉規(guī)則如下:規(guī)則3:若節(jié)點在接收到上級主節(jié)點或擴(kuò)散節(jié)點時間擴(kuò)散同步分組，按照主節(jié)點選舉方法，產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)η，且η∈(0，1)。根據(jù)節(jié)點能量計算:ζ=η－(1－δ)，若ζ≥φ1則該節(jié)點成為擴(kuò)散節(jié)點。由于δ隨能量變化，所以每個周期同步后必須對閾值進(jìn)行調(diào)整，即φ1=φ1－ν，ν可根據(jù)應(yīng)用設(shè)置為任意小的正數(shù)。2)1級擴(kuò)散:主節(jié)點執(zhí)行0級擴(kuò)散之后，其鄰居節(jié)點按照擴(kuò)散節(jié)點的選舉規(guī)則，確定能否作為1級擴(kuò)散節(jié)點，符合規(guī)則的節(jié)點通過對信道偵聽，作為1級擴(kuò)散節(jié)點執(zhí)行時間擴(kuò)散。同樣1級擴(kuò)散節(jié)點首先和其廣播域內(nèi)的未獲取相同主節(jié)點的平均時間信息的鄰居節(jié)點按照圖3進(jìn)行信息交換，并計算同所有鄰居節(jié)點的平均單跳時延dj，然后1級擴(kuò)散節(jié)點把主節(jié)點平均時間更新為clj=clj+d0，k，d0，k是當(dāng)前擴(kuò)散節(jié)點同其主節(jié)點間的信息傳播時延;把主節(jié)點同鄰居節(jié)點間的平均時延dj用當(dāng)前1級擴(kuò)散節(jié)點同其鄰居節(jié)點間的平均時延d1，k代替。把更新后的擴(kuò)散分組廣播給下一跳鄰居節(jié)點。3)f級擴(kuò)散:同1級擴(kuò)散過程類似。整個擴(kuò)散過程一直持續(xù)到距離主節(jié)點跳的鄰居節(jié)點為止。取決于同步的精度和速度，必須能確保相鄰主節(jié)點之間的節(jié)點至少獲得2個主節(jié)點區(qū)域的平均時間信息并作為參考時間進(jìn)行同步更新。
2實驗結(jié)果及分析
為了驗證CTS的同步效果，基于MicaZ平臺進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)仿真實驗，相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下:網(wǎng)絡(luò)的覆蓋區(qū)域為長寬均為Wm的平面區(qū)域，隨機(jī)布置N=1000個節(jié)點，通信半徑R=10m，耦合強(qiáng)度ε=0．02，周期T=10s，仿真時間為50min，每一種情況都是對100次仿真取平均值。假設(shè)在時刻l，所有節(jié)點的時間同標(biāo)準(zhǔn)時間的偏差均勻分布于區(qū)間［Lt，Ht］內(nèi)，那么CTS滿足收斂定理:對大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)，CTS算法漸進(jìn)收斂于網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的平均時間C。為了證明新協(xié)議的優(yōu)越性，將CTS協(xié)議與RBS協(xié)議、TPSN協(xié)議、RFA協(xié)議進(jìn)行比較。圖4給出了網(wǎng)絡(luò)的收斂時間變化趨勢，4種算法的收斂時間都隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增加而增加，其中RBS算法的收斂時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于TPSN，RFA和CTS，CTS總是能夠在短時間內(nèi)使節(jié)點收斂，且隨著節(jié)點數(shù)量的增加逐漸優(yōu)于RBS和TPSN。圖5可以看出CTS總能有效地使各種規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)最終達(dá)到同步，而其他算法的同步性能則受網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變化的影響較大，因此CTS算法很好地適應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的變化。
3小結(jié)
鑒于同步協(xié)議的同步精度低、可擴(kuò)展性差的問題，本文提出一種基于脈沖耦合和分布式擴(kuò)散相結(jié)合的協(xié)作同步協(xié)議。利用脈沖耦合方式實現(xiàn)時鐘的節(jié)拍一致，采用分布式協(xié)作擴(kuò)散達(dá)到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的時間一致。同時，對算法的同步收斂性等進(jìn)行理論分析并同TPSN同步協(xié)議進(jìn)行性能比較，建立兩種協(xié)議的同步誤差表達(dá)式，直觀說明CTS協(xié)議的同步誤差性能更好。仿真和實驗的結(jié)果表明該協(xié)議收斂速率更快，同步比例更高，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性，特別適合于大規(guī)模WSN。
作者：李敏鄭國強(qiáng)李濟(jì)順單位：河南科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院河南省機(jī)械設(shè)計及傳動系統(tǒng)重點實驗室