时间:2024-05-04
王国栋 郭坤祺
摘要 由于受人体姿势与动作影响,无线体域网传感器节点与Hub节点通信会出现阴影效应,导致收发端数据传输失败率高,数据帧重传成功率低,同时多次数据重传造成额外能量消耗。为了提高数据重传成功率,减少网络节点能量消耗,提出基于IEEE802.15.6标准的跨层重传策略,通过分析失败数据帧在物理层的信号特征,探究传送失败的原因,并设计MAC层重传方案。实验结果表明,与IEEE802.15.6标准相比,基于IEEE802.15.6的无线体域网跨层重传策略帧重传成功率更高,功率消耗更低,不仅可以提高数据帧重传成功率,改善网络失帧率,而且能够延长无线体域网节点使用寿命。
关键词 无线体域网;阴影效应;IEEE802.15.6;跨层重传策略;MAC
DOIDOI:10.11907/rjdk.181081
中图分类号:TP393
文献标识码:A文章编号文章编号:16727800(2018)009020003
英文标题An CrossLayer Retransmission Strategy for the Body Shadowing Affect in IEEE 802.15.6Based WBAN
--副標题
英文作者WANG Guodong, GUO Kunqi
英文作者单位(School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China)
英文摘要Abstract:Due to the influence of human body posture and movement,the shadowing effect occurs between the sensor nodes and the Hub node in the wireless body area network,resulting in high failure rate of data transmission between the sender and the receiver and low successful probability of frame retransmission;meanwhile,multiple data retransmissions cause extra energy consumption.In order to solve the problems, a crosslayer retransmission strategy based on the IEEE802.15.6 standard is proposed.According to the signal characteristics of failed data frames at the physical layer,the reasons for the transmission failure are analyzed and the allocation of retransmission is designed at MAC.The experimental results show that the crosslayer retransmission strategy has higher success rate of frame retransmission and lower power consumption than the IEEE802.15.6 standard.Therefore,the crosslayer retransmission strategy based on IEEE802.15.6 can not only improve the success rate of data frame retransmission,and loss rate of the network,but also prolong the working time of nodes in the wireless body area network.
英文关键词Key Words:wireless body area network;shadowing affect;IEEE 802.15.6;crosslayer retransmission strategy;MAC
0引言
无线体域网(wireless body area network,WBAN)是一种以人体为中心的小型网络[1],利用分布在人体体表或植入体内的无线传感器监测并提取人体生理信息(如体温、血压、心率、血氧浓度等),通过无线信道将收集的生理参数发送至网络Hub节点[2]。Hub节点通过互联网与终端服务器通信[3],帮助医院与家属对被监护者进行实时监测[4]。
对于无线体域网节能策略的研究主要集中在物理层、MAC层与网络层。Verbiest等[5]设计的微型化、低成本印制单极天线在体表通信中有较好的节能表现,但天线的工作频率、发射效率及带宽易受人体干扰。CA-MAC协议[6]是一种情景感知协议,使用超帧混合结构,通过信道感知进行访问策略分配,通过流量感知进行时隙分配。时隙分配使后面节点需要等待前面节点的传输完成,易产生缓存溢出现象。
在WBAN中,节点发送端与接收端之间信号传输会受到人体姿势或行动影响产生人体阴影效应,导致节点间通信失败[7]。阴影效应是指信号在无线通信传输过程中受到建筑物或其它物体对电波传输路径的阻挡,在传播接收区域形成半盲区,引起电磁阴影[8]。人体阴影会造成显著信号衰减,使接收端无法正确识别帧信号,影响重传成功率,造成额外能量消耗[9]。
IEEE802.15.6标准是2012年IEEE组织针对体域网制定的无线接入标准[10]。为降低人体阴影对WBAN信号传输的影响,本文提出一种基于IEEE802.15.6标准的针对人体阴影情况下的跨层重传策略(crosslayer retransmission strategy,CLRS)。在WNAN通信中,当发生数据帧接收失败情况,接收端根据数据帧在物理层(PHY)的信号特征,分析接收失败的原因,并依据分析结果在MAC层对失败帧进行重传分配。在CLRS中,数据帧若是因竞争失败导致通信失败,则在竞争阶段重新竞争访问;若因人体阴影导致传输失败,则该数据帧重传过程暂停,等信道稳定后,Hub重新分配重传资源。实验结果表明,该算法策略可以改善网络失帧率,降低网络数据帧平均传输时间,并能减少能量消耗,延长网络使用寿命。
1IEEE802.15.6标准
IEEE 802委员会针对无线体域网短距离、低复杂度、低功率和高可靠的要求,于2012年发布了专门用于无线体域网的IEEE802.15.6通信标准,其主要内容规定了无线体域网的物理层和MAC层基本结构[11],网络加密认证和安全方面的实现方式;同时,该标准定义了网络的拓扑结构为1跳星型拓扑和2跳扩展星型拓扑[12]。
IEEE 802.15.6标准中将物理信道划分为长度相等的超帧结构,超帧结构如图1所示。
超帧结构由信标帧(B、B2)、专门接入阶段(EAP1、EAP2)、随机接入阶段(RAP1、RAP2)、管理接入阶段(MAP)和竞争接入阶段(CAP)组成。信标帧包含时间同步、系统配置等内容信息,由Hub节点向各传感器节点广播发送。B2与B拥有相同功能与信息容量,因此本文仅考虑使用B。在超帧中,各类接入阶段出现顺序固定,但每个接入阶段持续时间可变,持续时间为零亦可[13]。EAP主要用于高优先级或紧急信息的传输,RAP与CAP用于一般信息传输[14]。在EAP,RAP与CAP中使用竞争机制进行数据通信,在MAP中使用时隙分配机制进行数据通信。本文使用包含B、EAP、RAP、MAP的超帧结构。
2跨层重传策略
2.1超帧结构
在无线体域网中,首先由Hub节点广播发送信标控制帧至各传感器节点,控制帧中包含系统配置与时间同步等信息[15]。传感器节点接收并保存Hub发送的控制帧,再根据控制帧中的配置进行本节点资源分配。超帧根据结构不同分为4类,如图2所示,C、D模型相对于A、B模型来说,在EAP前面插入了MAP;B、D模型相对于A、D模型来说,在后面增加了MAP1。
在超帧模型中,EAP、RAP阶段使用基于竞争的CSMA/CA机制进行数据通信,回退窗口大小与数据信息优先级相关,高优先级拥有更低的回退值[16]。在MAP中使用TDMA机制进行数据通信,每个节点在其特定的时间间隙中访问信道、传输数据。如果在MAP阶段发送失败,那么该帧信息在EAP、RAP部分进行重传。
IEEE 802.15.6中失败的帧被安排到下一超帧的MAP阶段重传,占用其它节点传输资源,且因较长的传输延迟增加了失帧率[17],跨层重传策略的B、D模式可以增强帧传输的成功率并且降低传输时延。B、D模型在RAP后面增加了MAP1,能避免高优先级帧侵占传输资源、饿死低优先级帧的现象,低优先级帧在MAP1阶段使用TDMA访问信道,可增加传输成功率,降低传输失败率。
2.2重传机制
人体阴影会造成数据发送一连串的错误,数据接收失败概率上升,需要对失败的数据帧进行重传,消耗额外能量。IEEE802.15.6 标准使用随机回退策略,无法有效解决人体阴影带来的问题。
在WBAN通信中,接收端无法成功接收数据信号有两种原因造成,一种是冲突,另一种是人体阴影效应。人体阴影效应与数据碰撞都会产生不稳定的重叠信号,导致数据通信失败。不同失败原因会有不同信号强度。阴影效应持续时间远超数据传输时间,所导致的不稳定波形会持续更长时间。数据碰撞是因为多个节点有相同的回退数,在相同时间同时发送数据给接收端。传输碰撞造成的信号重叠现象,发生于信息帧的通信起止时间内。对于在传输碰撞情况下的接收失败,因传感器分布各自不同,到Hub节点的距离不一,导致产生不同的时延,在接收端输出波形上会出现一小段时间的平稳波形。
根据在通信失败情况下数据信号物理层特点,可判断导致通信失败的具体原因,并在MAC采取不同的重传策略。对于碰撞产生的数据接收失败,判断当前时刻处在超帧中的时期,并根据超帧模型分配重传资源。若在MAP阶段传输失败,将在后面的竞争时段重传数据;若在EAP阶段或者RAP阶段传输失败,将重新竞争并重传数据。人体阴影产生概率为10%,持续时间约为80ms[18]。对于人体阴影导致的通信失败,由Hub节点告知数据发送节点暂停数据重传,等待阴影效应结束再进行数据重传。
3算法仿真
3.1资源分配
在本文的仿真实验中,超帧持续时间是125ms,分配的超帧时隙数是5 000。对于不同的超帧模型,各阶段分配资源不同[1920]。
在4类超帧模型中,MAP阶段使用基于时间分配的TDMA机制通信,根据请求通信的节点数目进行时隙数量分配。剩余资源分配给EAP与RAP,这两个阶段采用竞争机制,EAP的时隙分配为:
NslotEAP=nE+2*SIFS+BOavg*TCSMAslot+2*max(TEdata1,TEdata2,...TEdatanE)+∑nEi=1TEdataiTSF_slot(1)
其中,nE为节点数量,BOavg为回退数平均值,TCSMA为回退时隙时间,TEdata为数据传输时间,TSF为超帧时间值。在RAP阶段,协调器须保留满足RAP最短传输时间的资源,传感器节点在RAP阶段发送请求资源到Hub节点。最短传输时间包括SIFS、竞争窗口最大回退时间、请求帧传输时间、及資源分配帧的传输时间,计算公式为:
NslotRAP_min=[SIFS+CWmax*TCSMA_slot+Tconnect_request+Tconnect_assignTSF_slot](2)
CWmax为竞争窗口最大回退时间,Tconnect_request为请求帧传输时间,Tconnect_assign为资源分配帧传输时间。在满足最小分配的基础上,将EAP分配后的剩余资源分配给RAP。
不同节点的数据帧长度不同,每个数据帧传输速率为125ms,節点采用的参数[21]如表1所示。
3.2仿真结果
本文使用的分析度量标准之一是系统数据帧的平均传输时间。其中平均传输时间由Tavg表示,定义是所有子周期数据帧传输时间总和与超帧中传输帧数量和之比,计算公式如式(3)所示。
TxAVG=TxMAP+TxEAP+TxRAP+TxMAP1NFrame(3)
CLRS与IEEE 802.15.6的各节点帧平均传输时间仿真结果如图3所示。
从实验结果可见相比于IEEE 802.15.6标准,CLRS的帧平均传输时间更短。CLRS会区分通信失败的原因,当信号碰撞导致失败,Hub节点会分配资源进行重传;当遇到人体阴影效应导致失败,CLRS会暂停重传程序,等待信道状态恢复。IEEE 802.15.6则持续重传,增加了额外的帧传输。因此,CLRS可以改善WBAN重传效率。
在WBAN中,功率消耗是一个很重要的考量,CLRS的不同节点功率消耗如图4所示,此处功率消耗是指每个节点成功传输一个数据帧消耗的能量值。从实验结果可以看出,CLRS功率消耗比IEEE 802.15.6更低,因此,CLRS针对阴影情况下的数据通信可以更有效地节省能量。
4结语
本文针对WBAN中因为人体阴影效应与数据碰撞产生的通信失败,提出了跨层重传策略。在WBAN接收端,对于通信失败数据帧,利用数据帧在物理层信号特点,分析通信失败原因,在MAC层采用不同策略重传失败的数据帧。实验结果表明,针对出现人体阴影效应的WBAN,CLRS相对于IEEE 802.15.6标准,提高了失败帧的重传效率,在数据帧平均传输时间与节点功率消耗上有更好表现。本文为无线体域网能量优化研究提供了一定参考。
参考文献参考文献:
[1]PATEL M,WANG J.Applications,challenges and prospective in emerging body area networking technologies[J].IEEE Wireless Communication.2010,17:8088.
[2]卢先领,彭能明,陈胜男.无线体域网节能综述[J].计算机应用研究,2013,30(2):325329.
[3]WEN H,QUEK T.Adaptive CSMA/CA MAC Protocol to reduce interWBAN interference for wireless body area networks[C].IEEE International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks,2015:16.
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