基于Zigbee技术的机坪移动目标监控网络能量优化方法研究*

陈维兴，李雯清，孙毅刚

(中国民航大学航空自动化学院，天津300300)

近年来，民航飞机在停机坪被碰撞的事故不断发生，2005年仅一年就有三架客机分别在白云、咸阳、首都机场被车辆撞坏。本文所述的“机坪动目标监控网络”利用Zigbee网络实现对机坪移动目标进行实时监控，在天津机场测试过程中完全实现了既定功能，但也暴露出了网络能耗较高以及随之产生的定位计算偏差和滞后加重的问题，在一定程度上影响了使用效果。在Zigbee网络中，MAC层所定义的超帧机制和CSMA/CA算法可以在很大程度上影响节点能耗，对电池供电的节点具有很强的实际意义[1]。

1 机坪动目标监测系统[2－3]

系统被划分为若干子网，各子网对其所覆盖停机位内的动目标定位，整个定位区域的动目标位置信息经候机楼内综合布线系统送交中心主机显示。ZigBee子网由固定节点RN、车载节点BN与网关组成，利用 RSSI原理对 BN定位。BN采用 TI的CC2431做处理器，利用其内置定位引擎完成定位:BN周期根据LQI接收周边至少3个RN的固定坐标值，同时参考该RN的RSSI值计算节点间距，然后根据接收到的3个(或更多)RN的固定坐标以及节点间距计算BN的自身位置，最后将BN自身坐标上传至上位机。图1表示子网内数据通信链路和数据传递的关系。

系统使用中出现定位误差频度和幅度增加的现象，同时上位机用于显示车辆实时位置的图标出现了刷新变慢的情况，而此时测量节点电池，发现电池电压已经处于下降甚至欠压状态。实验采集数据如表1。

图1 网络数据通信链路关系

表1 电池电量与系统使用特性的关系

分析原因，主要是电池消耗导致BN和RN的RF模块PA和LNA下降，直接影响到RSSI准确性和网络链路质量。RSSI值错误直接造成了定位计算误差的增大，链路质量则反应在网络延迟和碰撞现象加重，吞吐量下降从而使通信滞后，上位机无法及时得到定位数据，图标刷新变慢。因此，本文讨论的重点是在系统连续工作条件下(车辆始终在移动)，如何降低网络(节点电池)能耗从而提高网络质量。同时，单纯追求能耗必然会对网络时延和吞吐量造成影响，故对这两种参数也加以讨论。

2 Zigbee网络MAC层协议

Zigbee网络MAC层中规定的超帧结构信道访问机制[4－5]、CSMA/CA 算法和 GTS 分配管理机制[6]等都是近年来网络能耗优化的研究方向。本文论述的网络属于信标使能网络，采用带时隙的CSMA/CA算法[7]，且超帧的活跃期均为CAP，其3个参数为:

(1)NB，退避次数 尝试一次新发送时NB为0。NB最大值(下文为maxNB)可自由设定，默认为5。

(2)CW，竞争窗口 一般初始化为2，并且当每次CCA为忙时重置为2。

(3)BE，退避指数 退避周期 T是(0.2BE－1)间的随机数，BE的最大值aMaxBE=5，为常量。

以上参数直接作用于网络信道监听、碰撞等方面，进而影响性能，因此如何设置CSMA/CA参数是本文讨论的重点内容。

3 机坪动目标监控网络能量优化算法(RMTMN-EOA)

3.1 MAC 协议实现的分析[7－8]

本文所述MAC协议，即IEEE 802.15.4使用无差别的参数设置，无法对网络做出最优设计。

图2表示在执行CSMA/CA过程中是否采用ACK对于网络性能的影响，使用ACK令丢包率下降吞吐量增加，但其加大网络负荷而增加能耗。本文仿真横轴均表示时间(min)，图2(a)纵轴表示能量(kJ)，能量模型采用了OPNET的能量统计量，与§3.3讨论的能量模型近似，是接近一次曲线的阶梯型曲线。除ACK外，令CW增大或maxNB减小都会引起能耗的降低，如图3、4，这是由于减少了网络退避等待和空闲监听时间造成的，以本系统采用的CC2431处理器为例，空闲监听状态的漏电流为 19.7mA，发送状态为 17.4mA[9]。可见，正确地动态设置CAMA/CA参数有非常重要的实际意义。

图2 ACK设置与网络性能

3.2 RMTMN-EOA 设计

机坪动目标监控网络[2－3](RMTMN)数据分类以及特点如表2所示。原有MAC层采用无差别的CSMA/CA，将会导致信道资源不合理使用:1类数据退避过长无法满足实时性要求，同时造成侦听过程的能耗过大;2/3类数据抢占1类数据信道，导致碰撞率上升，迫使重要数据重传，引起电池能量下降，尤其是能量的下降会直接导致定位精度和显示实时性的恶化。参考文献[10－11]提出了优先设置CW的方法，但其它参数对网络的影响没有讨论。本文根据数据分类自适应配置CSMA/CA参数;同时引入了ACK应答和重传。

表2 网络内数据特点分类

(1)在应用层中为各类数据添加标志位，该数据到达MAC层时可解析，由于不同类数据基本只由一类节点发送，所以实际上可以按网络节点分类处理。

(2)关于CW 参考文献[10－12]，CW是目前基于CSMA/CA的网络能耗优化研究中最受重视的参数，在IEEE802.15.4中并没有明确的指出最大值，但Ndih等人已验证CW在1～3范围内取值可以达到令人比较满意的网络性能。本文采用RMTMN作为仿真环境，节点仿真结果如图4，能耗图纵轴为能量(kJ)，时延图纵轴表示退避时隙的个数(slot)，吞吐量图纵轴为数据流量(比特/s)。对比图3～图5可见CW对网络性能影响较大;且CW=1时，各项性能均为最优;CW=3，意味着要连续3次CCA均为空闲才能接入信道，这个条件比较严苛，会造成节点在退避、侦听环节大量耗能，同时退避的延长会使实时性和吞吐量大幅下降。

图3 CW参数对网络的影响

(3)关于NB NB本身并不影响网络性能，但maxNB决定了允许CCA忙的最大次数，CCA忙的次数若超过maxNB，则认定此次通信失败，本文系统节点此时会退出通信过程并休眠等待下一超帧以节省能量。过高的maxNB会导致节点即使在CCA忙不能接入信道的情况下也会长时间的退避侦听而导致能耗和时延性能的下降;低maxNB虽节省能耗，但必然会由于节点总是在CCA忙后过早进入休眠等待而导致吞吐量性能下降。在能耗、时延和吞吐量中，若配置maxNB优化某些性能必将牺牲其它性能，如图4，故应考虑实时性、数据量和能耗各方面需求的优先级。通常情况下3或4兼顾所有网络性能。

图4 maxNB参数对网络的影响

(4)关于BE BE和碰撞有密切的关系，BE初值可设置，初值过小则降低退避时长不能避免碰撞。本文尝试在CW和maxNB相同的情况下，在2～5范围内取BE初值，同时增加节点数量以提高数据包碰撞的概率，观察BE初值和网络性能的关系。仿真发现该值和能耗并无明显对应关系，尤其节点较多时，小BE初值反而会引起能耗的上升如图5。这是由于退避过程缩短导致碰撞现象加剧而增加能耗和时延，而大BE初值又会退避过长而能耗加重且实时性下降。BE在吞吐量的差别并不明显。由图5，BE=3或4是一个较好的区间且各项性能参数差别不大。综合考虑，BE设置应在降低网络能耗的同时减少碰撞以保证较高的吞吐量性能。

图5 BE参数对网络性能的影响

(5)综上所述，1类数据实时性要求高，应尽量减少时延，同时BN的RF模块收发频繁，计算强度大易耗能，若令CW=1且maxNB=3，可以在降低能耗、减少时延方面起到重要作用。但maxNB=3会一定程度地降低吞吐量，而1类节点数据的数据量较大，尤其是上位机显示刷新率较高的时候，因此折中考虑吞吐量需求令maxNB=4。CW=1在BN节点较多的时候(尽管这种情况并不多见，因机坪车辆不允许过多)会增加碰撞几率而导致网络性能下降，因此BE应选取较大初值增加退避时间给以一定补偿，故令BE初值=4。同时考虑到1类节点数据重要性高，应减少丢包率，故采用了ACK应答和重传机制，但重传次数太多必将增加延时和能耗导致网络性能下降，而可以传递1类数据的BN(机坪车辆)并不多，故令重传次数r=2。

(6)2/3类数据实时性需求不高，数据量较1类少，应避免同1类争夺信道以减少1类重传次数;同时由于BN可以从多个RN获取数据用于定位，没有必要保证所有RN都可以接入信道，故2/3类节点数据对能耗需求优先于吞吐量需求，因此考虑增大CW而适当减小maxNB，令CW=2且maxNB=3，甚至3类可以令maxNB=2以减少能耗，这是因为3类节点数据数据量极少且不轻易变动，对吞吐量和时延的要求极低。BE初值为3，实际上BE取3和4差别并不明显只是在时延上稍加改善，如图5。同时，因为CW增大会大幅减少碰撞概率[7]，且2/3类节点数据实时性和重要程度不高，故不使用ACK应答和重传以进一步节省能耗。

3.3 RMTMN-EOA的数学模型

针对上述算法并参考文献[10，12－13]，可建立对应的Markov模型。其中{ST，LV，CW}表示模型的任一随机状态，ST为不同随机状态，ST∈{TX，IDL，CCA，BO，RT}(分别表示传输、待机、信道评估、退避等待和重传);LV为退避级数，LV=[1，macMaxCSMACABackoff];CW 为需要的CCA 次数，CW∈{1，2}。

1类数据节点的Markov模型如图6，有以下关系。

图6 第1类数据节点Markov模型

(1)上层数据到来进入退避的概率，

(2)没有数据需要传送的概率，

(3)根据 IEEE802.15.4 协议，

(4)设CCA结果为忙的概率为α，故CCA结果忙从而进入退避的概率，

(5)CCA结果为闲，数据开始传递的概率，

(6)发送数据成功的概率，

(7)发生碰撞，进行重传的概率，

(8)从退避状态开始进行CCA的概率，

(9)退避结束后，超帧剩余时隙不足导致要待机到下一超帧的概率，

(10)数据到来概率为a，设Nq是数据包长，数据到达时间系数(泊松指数)为λq，则，

并且由于1类数据使用ACK，所以，

tCCA为CCA时间;tfr为数据帧所用时间;tcap为超帧内竞争接入时段的时间;tack指等待ACK帧和ACK帧本身时间和，以上均以时隙(slot)为单位。

根据上述关系可建立以下模型。

(11)节点处于任一退避状态的稳态概率，

进而递推可得

(12)考虑重传因素，数据刚开始进行退避的稳态概率为，

(13)设节点可以进行CCA的概率为τ，考虑重传

利用上式讨论信道，若M个节点中M－1个未进行CCA，其概率为，

M－1节点中至少有1个进行CCA，并开始传送数据，其概率为，

若数据的长度为L，则，

同时，可知重传发生的概率为，

(14)参照文献[13]，吞吐量可以定义为

TA是CAP时段时隙数目，TI是免竞争时段CFP的时隙数目，本文TI为0。

(15)参照文献[13]，近似能量模型:

能量模型近似为线性关系，与OPNET14.5能量统计模型[14]基本相同，只是由于节点工作时存在空闲时间，会影响到上述Markov模型的d参数和其相关参数，因此能量曲线为近似线性的阶梯型曲线。

2/3类数据节点的Markov模型如图7，由于没有使用ACK，且进行2次CCA，则

同1类模型的推导方法，没有考虑重传，且参考文献[13，15]，有如下关系。

图7 第2/3类数据节点Markov模型

(16)设β是第2次CCA结果忙的概率，α和β可近似为，

4 算法仿真

4.1 仿真场景和模型设计

以一个停机位子网为对象建立三层仿真模型，按现场设定为360 m×360 m，RN间距40 m，安装高度7 m ～9 m，由于现场车辆数受限，BN 不能过多[2－3]。图8为网络模型，其中协调器为网关(不做仿真统计，图中未标出)，终端为RN，路由器为车载BN。

图8 OPNET网络模型

节点建模如图9，本文讨论的MAC协议封装在IEEE802.15.4模块。TX和 RX模块是符合IEEE802.15.4物理层规范的无线收发机，PA等参数按照CC2430/1的实际参数设定[9]，因重传因素设置了信道碰撞的统计线。Loc_data_command模块模拟上层网络的各种数据和命令，可通过设置数据到达间隔模拟网络流量。Init_Processor模块使用sink结构设计，可以缓存数据或销毁数据以节省内存，同时它也是区分不同网络设备节点的功能模块。同时各节点均设置了电能监视模块Energy_master，通过OPNET提供的远程中断和ICI(接口控制信息)机制[14]仿真节点实时能耗情况。

图9 OPNET节点模型

进程模型如图10，该模型的基本流程如图11。

图10 OPNET进程模型

图11 OPNET仿真代码流程图

INI状态下进行MAC参数初始化;SYCN状态下区分各节点的IEEE802.15.4规范，涉及信标帧的处理;CLA状态下进行数据分类、重传数据鉴别和重传失败报告;IDL状态为待机状态，等待定时中断或外部事件中断开始CCA、数据待传送等，同时具备失败报告上层功能;BO、BO_wINT和CCA三个状态按数据分类设置参数，执行CSMA/CA算法，其中BO_wINT状态考虑了CAP不足导致CCA延时的情况，单独设置了事件触发功能;重传数据将会ReTX状态处理。

4.2 仿真结果和分析

仿真并对比3种情况:IEEE802.15.4(曲线A);CW=1、max_NB=3、BE=3但仍然无差别服务(曲线B);差别服务算法(曲线EOA)，如图12。

图12 OPNET仿真结果

由图12可见，EOA在3种网络性能方面的表现均强于A和B。分析原因如下:

(1)曲线A由于无差别服务导致无法正确的配置信道资源和电能，节点能量浪费在侦听、退避以及节点间的信道争夺而导致的重传等方面，导致了吞吐量下降和时延变长，表现在定位精度差和刷新慢，按原算法BN此时会启动重传以及更加频繁的搜集附近RN的RSSI进行计算以满足实时性要求，使节点的负担加重而加快电能损失从而进入恶性循环，网络性能变差。

(2)曲线B参照图3～图5最优调整了CSMA/CA参数，令CW=1、maxNB=3且 BE=3，但仍采取无差别服务，结果发现B与A相比在提高能耗和延时性能的同时牺牲了吞吐量性能，与EOA相比仍非最优。这是由于即便优化了CW等各项参数，无差别服务无法解决节点信道争夺问题，同(1)所述，能耗下降会引发的一个网络性能下降的恶性循环而进一步加快能耗下降，因此A、B和EOA的能耗曲线会随时间的增加而明显区别加大。

(3)EOA的特点在于其针对不同节点数据特点引入了差别服务，优化能耗且兼顾其它性能。1类数据实时性和重要程度均高且数据量大，因此优先为其配置信道且减少退避，从而降低碰撞概率以优化性能。重传的引入使EOA的吞吐量得以增长，但是这必将损失能耗，通过限制重传次数以牺牲实时性来补偿能耗的损失而达到性能间的平衡，因此EOA能耗对比A和B仍是降低的。由于BN可从不同RN获取RSSI进行定位，故2类节点数据的实时性要求低，不必第一时间接入信道，也不必碰撞后重传，因此对其配置考虑在确保1类数据优先访问信道的前提下(CW=2)，通过配置maxNB和BE值以减少能耗以及保证吞吐量。3类节点数据为网络配置信息，设置后基本不变动，因此实时性和数据量都极低，为此类数据配置了接入信道优先级最低、退避时间长的CSMA/CA参数，保证1、2类数据节点优先访问信道不发生碰撞，而其自身数据量小，故不会造成因长时间侦听、退避导致的能耗高现象。

5 结论

针对“机坪动目标监控网络”现场运行的问题，提出了基于CSMA/CA的优化方法。主要思想是，针对网络数据不同特点建立了有差别服务MAC模型;通过减少信道竞争和合理安排退避待机时间的方法降低能耗;同时考虑了重传和ACK对能耗的影响并作相应处理。仿真结果验证，该算法有效地降低了网络能耗，同时优化了吞吐量、时延等网络性能。算法可以应用于与本文相同或类似的Zigbee定位网络场合，对无线传感器网络的MAC层设计有较大参考价值。但是除节点能耗外，RSSI定位方式受电磁波反射及再反射等影响较大，会造成信号衰减而定位效果变差，本文没有讨论是今后的研究方向。

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