基于NB-IoT技术的物联网网关多协议转换研究

孙握瑜

基于NB-IoT技术的物联网网关多协议转换研究

孙握瑜

（安徽商贸职业技术学院，安徽 芜湖 241000）

为了提高物联网网关多协议转换的稳定性，提出基于NB-IoT技术的物联网网关多协议转换技术。在构建物联网路由节点定位模型的基础上，采用高效可靠的机会网络路由分布设计方法，设计物联网网关多协议传输的邻阶均衡控制模型。然后进行网关多协议调节，通过节点自适应定位构建分簇节点部署模型规则。基于此，采用NB-IoT技术实现对物联网网关多协议转换过程中的多层次路由规划和算法的设计，提高转换过程的可靠性和自适应。仿真结果表明，该转换技术的输出均衡性较好、传输正确率较高，提高了物联网的输出稳定性。

NB-IoT技术；物联网；灰度融合；多协议；转换协议

随着物联网和无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSNs）技术的发展，采用物联网和传感节点的优化部署方法，构建物联网传输协议转换模型，提高物联网输出的稳定性和可靠性，在物联网设计中，受到传感器节点的多空间定位随机性的影响，导致物联网网关多协议转换控制能力不好，需要构建优化的物联网网关多协议转换控制模型，通过节点分簇转换和自适应收发控制，实现物联网网关多协议转换和控制，研究物联网网关多协议转换，在物联网组网系统设计中具有重要的应用价值，相关的物联网网关多协议转换控制方法研究受到人们的极大关注[1]。

目前，常用的物联网网关多协议转换设计方法主要是结合信息收集节点的组合控制方法，通过对Sink结合Source节点的联合定位控制，采用时隙均衡调度的方法，实现物联网网关多协议转换。此外，相关学者还设计了基于分簇融合的物联网网关多协议转换方法、基于簇头节点融合的物联网网关多协议转换方法和基于分组交换协议的物联网网关多协议转换方法等方法[2-4]。但应用上述传统方法进行物联网网关多协议转换的自适应性不好，时延较大。

针对上述问题，本文提出基于NB-IoT技术的物联网网关多协议转换技术。首先构建物联网网关多协议控制过程的路由节点定位模型，结合节点分布式融合定位和自适应控制方法，构建物联网网关多协议转换的路由转换协议，然后通过模糊度辨识和多维参数识别的方法，实现对物联网网关多协议转换控制参数估计，通过灰度融合特征提取方法，实现对物联网网关多协议转换过程中的路由转发的自适应控制，采用NB-IoT技术实现对物联网网关多协议转换过程中的多层次路由规划和算法设计，提高物联网网关多协议转换的可靠性和自适应。最后进行仿真测试分析，展示了本文方法在提高物联网网关多协议转换和自适应控制能力方面的优越性能。

1 物联网组网的分簇节点部署模型和参数寻优

1.1 物联网组网的分簇节点部署模型

为了实现基于NB-IoT技术的物联网网关多协议转换，构建多协议控制过程的路由节点定位模型，采用分组交换协议，实现对物联网网格的生存时间值（Time To Live，TTL）参数融合，将剩余的TTL参数融合到数据分组模型中，构建物联网组网的分簇融合交换模型，实现对物联网网关多协议转换，总体实现流程如图1所示。

根据图1所示的物联网网关多协议转换结构框图，通过数据转发和传感节点融合跟踪方法，得到物联网网关多协议转换的最短路径寻优控制模型，采用Sink节点作为根节点[5-7]，得到物联网网关多协议转换的邻居节点集合为

式中，表示物联网组网的预测值，表示数据分布维数，构建物联网网关多协议控制的参数寻优模型。

1.2 物联网网关多协议控制参数寻优

图2 物联网网关多协议转换的消息结构传输模型

根据图2所示的物联网网关多协议转换的消息结构传输模型，采用多模状态参数识别的方法，得到网网关多协议节点传输开销构成如下式所示：

2 物联网网关多协议转换优化

2.1 物联网网关多协议转换自适应控制

构建混合汇聚协议，得到物联网网关多协议转换的自适应控制模型，为

根据上述对物联网网关多协议转换的自适应控制结果，进行转换协议的优化设计。

2.2 物联网网关多协议转换路由自适应控制

通过灰度融合特征提取方法，实现对物联网网关多协议转换过程中的路由转发的自适应控制，采用NB-IoT技术实现对物联网网关多协议转换过程中的多层次路由规划和算法设计，得到物联网网关多协议转换的混合汇聚节点的输出码元误差为

根据上述分析，采用NB-IoT技术，根据物联网网关多协议转换的联合控制开销，得到多网关传输协议自适应控制参数为

式中，表示自适应向量，表示物联网网关多协议转换节点。根据过程中的多层次路由规划和算法设计，提高物联网网关多协议转换的可靠性和自适应。实现流程如图3所示。

3 仿真测试与性能分析

为了验证本文方法在实现物联网网关多协议转换控制的应用性能，设计如下仿真实验。

实验环境如下：采用MATLAB构建物联网网关多协议转换的控制算法，设定物联网的节点数为1200，搜集环境信息的Sink节点数为24，每个节点实现数据转换的迭代次数为100，误码率设定为0.014。为避免实验结果的单一性，将传统的基于分组交换协议的物联网网关多协议转换方法作为对比，与本文方法共同完成性能验证。

根据上述参数设定，得到不同方法的控制开销测试结果如图4所示。

分析图4得知，本文方法与传统方法相比，应用本文方法进行物联网网关多协议转换的控制开销较小，求最大控制开销仅为40×106bits，明显少于传统方法。

测试不同方法数据分组转发的次数和数据传输的成功率，如图5所示。

分析图5得知，与传统方法相比，应用本文方法进行物联网网关多协议转换设计，其数据分组转发次数明显小于传统方法，最大的数据分组转发次数处于4000次一下，证明其有效提高了数据传输的成功率。

图4 不同方法的控制开销对比

图5 数据分组转发次数测试

4 结束语

本研究提出了基于NB-IoT技术的物联网网关多协议转换技术。在构建物联网组网的分簇融合交换模型的基础上，实现对物联网网关多协议转换。然后采用融合度评价的方法构建物联网网关多协议控制的参数寻优模型，再采用NB-IoT技术实现对网关多协议转换过程中的多层次路由规划和算法设计，提高物联网网关多协议转换的可靠性和自适应。经实验研究得知，应用该方法进行物联网网关多协议转换时，数据分组转发次数和转换的控制开销均较小，使得数据传输的效率大大提高。

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Research on multi-protocol conversion of internet of things gateway based on NB-IoT technology

SUN Wo-yu

(Anhui Business College of Vocational Technology, Anhui Wuhu 241000, China)

In order to improve the stability of multi-protocol conversion of Internet of Things gateway, the multi-protocol conversion technology of Internet of Things gateway based on NB-IoT technology is proposed. Based on the routing node location model of the Internet of Things (IoT), an efficient and reliable routing distribution design method of opportunistic network is adopted to design a neighborhood equalization control model for multi-protocol transmission of IoT gateway. Then the gateway multi-protocol adjustment is carried out and the cluster node deployment model rules are constructed by adaptive node positioning. Based on this, NB-IoT technology is used to realize the multi-level routing planning and algorithm design in the process of multi-protocol conversion of Internet of Things gateway, so as to improve the reliability and adaptability of the conversion process. The simulation results show that the conversion technology has good output balance and high transmission accuracy, which improves the output stability of the Internet of Things.

NB-IoT technology；Internet of Things；gray level fusion；multi-protocol；conversion protocol

2020-12-08

安徽省自然科学研究重点项目“基于云计算和仿真技术的物联网开放平台研究和设计”（KJ2017A589）

孙握瑜（1983-），男，安徽寿县人，硕士，讲师，主要从事物联网、大数据技术研究，sunjingtg@126.com。

TP393;N929.5

A

1007-984X(2021)04-0049-05