《多跳無線感測器網路中自適應混合MAC協定的研究》是依託華中科技大學，由胡曉婭擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：多跳無線感測器網路中自適應混合MAC協定的研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：胡曉婭
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
多跳拓撲條件下無線感測器網路中存在隱藏終端，從而導致節點間衝突頻發，網路性能惡化。現有MAC協定局限於單跳或輕負載多跳網路研究，沒有考慮多跳網路中的持續衝突問題。針對上述問題，本項目擬將CSMA/CA和CDMA機制進行有機結合，設計、分析、實現和評估一種能根據網路流量進行自適應無縫切換的混合MAC協定。研究內容包括：1、持續衝突檢測機制的設計；2、動態分散式CDMA機制的設計；3、協定數學建模和分析；4、協定的實驗和仿真評估。創新之處在於：1、在MAC層引入碼域內衝突自由的CDMA機制，並結合CSMA/CA設計可自適應切換的混合協定；2、設計基於生成域的持續衝突檢測機制，解決無線網路中的衝突檢測問題；3、設計動態分散式正交碼產生、分配和最佳化算法，建立CDMA在無線感測器網路中的套用機制。本項目成果可促進無線感測器網路技術在多跳環境下的廣泛套用，為提高類似無線多跳網路性能提供一種新思路和新方法。
結題摘要
低功耗、低成本、自組織的無線感測器網路得到了廣泛關注和套用，本項目針對多跳無線感測器網路及其套用中的相關問題進行了深入研究。 針對多跳無線感測器網路中由隱藏終端引起的持續衝突問題，提出完整的結合CSMA/CA和CDMA機制的混合MAC協定。實現混合協定自適應切換的關鍵是對由隱藏終端引起的持續衝突進行準確識別。本項目基於實驗測試方法，提出了基於生成域插入方法的持續衝突檢測機制，從而實現了衝突影響和非衝突影響因素錯誤包的有效識別。為適應不同網路場景，本項目採用基於互信息的機器學習方法確定和最佳化衝突檢測機制中具體參數以保證識別精度。為同時解決分散式CDMA中的多址干擾和動態擴展碼長問題，本項目針對多跳無線感測器網路範圍有界、節點有限特點，基於BPP模型建立了擴展碼長和鏈路連線成功率之間的數學關係，從而實現了自組織網路中擴展碼長對多址干擾MAI抑制作用的定量分析。 本項目針對智慧型交通系統（ITS）特點，提出了套用於ITS的無線感測器網路功能和性能需求，在此基礎上設計了可配置、可擴展的完整無線感測器網路協定框架。同時，通過不同車載通信場景下無線信道性能測試實驗和數據分析，證明了IEEE 802.15.4協定在V2R場景下套用的可行性並給出了具體的套用建議。針對車載節點高速移動特點，基於實驗方法建立了考慮樹木影響的車載鏈路完整大尺度路徑損耗信道模型，解決了移動鏈路中時變的植被深度建模問題；並在此基礎上建立了IEEE 802.15.4協定非時隙CSMA/CA機制在車載環境下的數學分析模型。以上模型的建立，為無線感測器網路在車聯網環境下的性能分析和套用提供了理論支持。 綜合考慮無線感測器網路中網路連通性和隱藏終端效應影響，提出了網路規模和節點傳輸半徑之間的耦合數學關係式，以保證網路連通性的同時使隱藏終端影響最小。針對多無線感測器網路中同信道或相鄰信道干擾問題，提出了基於IEEE 802.15.4的信道干擾模型，在此基礎上將信道分配問題建模為存在整數不等式約束條件下的信道最佳化問題，並提出了基於遺傳算法的信道最佳化分配方法。
