本文關鍵詞：基于事件驅(qū)動型的WSN跨層MAC協(xié)議　出處：《重慶郵電大學學報(自然科學版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 無線傳感器網(wǎng)絡 MAC協(xié)議 跨層優(yōu)化 事件驅(qū)動型

【摘要】：傳統(tǒng)的S-MAC(self-organizing medium access control)協(xié)議采用了協(xié)商一致的睡眠調(diào)度機制,在網(wǎng)絡中形成虛擬簇的同時引入自適應偵聽過程,但是由于增加了睡眠時間而限制了網(wǎng)絡吞吐量,導致網(wǎng)絡開銷較大和端到端傳輸時延較長。為此,提出一種基于事件驅(qū)動型的跨層媒體接入控制協(xié)議(event driven cross layer-media access control,EDC-MAC)。采用跨層優(yōu)化的方法,同時考慮網(wǎng)絡層和MAC層,并且依據(jù)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶攸c將網(wǎng)絡分為非事件狀態(tài)和事件激活狀態(tài)。有效地節(jié)約了能量,并減少了事件匯報時延。此外,當節(jié)點被激活處于事件激活狀態(tài)時,采用分簇的方法將事件區(qū)域內(nèi)的節(jié)點動態(tài)分簇,有效地減少了傳輸數(shù)據(jù)的能量開銷。通過理論分析和仿真驗證了EDC-MAC協(xié)議在相同數(shù)量感知節(jié)點情況下相對S-MAC協(xié)議能夠平均減少時延35%左右,提高網(wǎng)絡剩余能量10%左右。
[Abstract]:The traditional S-MAC self-organizing medium access control protocol adopts a consensus sleep scheduling mechanism. At the same time, adaptive listening process is introduced to form virtual clusters in the network, but the network throughput is limited by increasing sleep time, which leads to high network overhead and long end-to-end transmission delay. This paper presents an event-driven cross-layer media access control protocol named event driven cross layer-media access control. EDC-MAC adopts cross-layer optimization method, considering both network layer and MAC layer. According to the characteristics of network data transmission, the network is divided into non-event state and event activation state, which effectively saves energy and reduces event reporting delay. In addition, when the node is activated in event activation state. The clustering method is used to dynamically cluster the nodes in the event region. The theoretical analysis and simulation show that the EDC-MAC protocol can reduce the average delay by 35% left compared with S-MAC protocol under the same number of perceptual nodes. Right. The remaining energy of the network is increased by about 10%.
【作者單位】： 吉林大學通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61107040)~~
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 0引言21世紀以來無線傳感器網(wǎng)絡(wireless sensornetwork,WSN)[1-5]作為物聯(lián)網(wǎng)底層的感知網(wǎng)絡之一被廣泛關注。隨著WSN的日益成熟,逐漸出現(xiàn)了各種不同的應用場景。如實現(xiàn)對外界環(huán)境進行周期性檢測的時間驅(qū)動型WSN和對大量突發(fā)事件進行實時處理的事件驅(qū)動型WSN。本文所研究協(xié)議

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