面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的IEEE 802.11ah 協(xié)議RAW 在線式重分組方法

孫彥景，楊俊秋，陳巖，王艷芬，陳曉晶，劉豐禎，孫智

（1.中國礦業(yè)大學信息與控制工程學院，江蘇 徐州 221116；2.天地（常州）自動化股份有限公司，江蘇 常州 213015；3.紐約州立大學布法羅分校電氣學院，布法羅 14260）

1 引言

在煤炭、石油等工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT,industry Internet of things）應(yīng)用場景中，需要對生產(chǎn)過程中的海量數(shù)據(jù)進行傳輸與分析處理。相關(guān)數(shù)據(jù)普遍具有數(shù)據(jù)量小、周期性傳輸?shù)奶卣鱗1]，如環(huán)境感知、設(shè)備狀態(tài)等監(jiān)測數(shù)據(jù)。雖然這些數(shù)據(jù)對時延和吞吐量要求不高，但設(shè)備眾多，覆蓋范圍廣，且通常采用電池供電，因此對接入網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)容量、通信距離和能耗都有較高要求[2]。

2016 年12 月，IEEE 發(fā)布適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的協(xié)議標準IEEE 802.11ah。該標準工作在低于1 GHz的頻段，在工業(yè)場景中，其可在一定程度上克服工業(yè)機器設(shè)備的電磁干擾；同時，較傳統(tǒng)2.4 GHz 和5 GHz 的Wi-Fi 協(xié)議，IEEE 802.11ah 有更大的通信距離（理論可達1 km）。此外，針對物聯(lián)網(wǎng)場景，IEEE 802.11ah 增強了MAC 層和物理層，支持3～5 年的電池供電，支持最大8 191 個節(jié)點接入，允許150 kbit/s～78 Mbit/s 的傳輸速率選擇，適合多種類型的傳輸業(yè)務(wù)，對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的可擴展性強。

IEEE 802.11ah 標準在MAC 層引入了基于分組的限制接入窗口（RAW,restricted access window）機制[3]，將傳感節(jié)點劃分多個組，并為每個組分配一個RAW 時隙，屬于同一個時隙中的節(jié)點競爭接入信道，在一定程度上減少了節(jié)點間的碰撞。然而，現(xiàn)有標準未充分發(fā)揮RAW 分組性能優(yōu)勢，僅簡單地將節(jié)點隨機分配到固定數(shù)量的RAW 組中。因此，文獻[4-7]分別從能量效率、時延、吞吐量、公平性等方面對RAW 分組進行研究，得到了提高性能的分組方案。文獻[8]設(shè)計了一種服務(wù)質(zhì)量（QoS,quality of service）感知調(diào)度算法，通過實時優(yōu)先級分組，滿足QoS 節(jié)點的需求。文獻[9]提出了一種traffic-aware 方法來優(yōu)化RAW 分組，采用貪婪算法提高了信道利用率，并提出回歸模型近似估計RAW組內(nèi)節(jié)點競爭成功概率。但是其分組方法并未考慮到RAW 分組的實現(xiàn)方法，僅提出了優(yōu)化RAW 分組的方法。同時，該方法分組時采用固定的分組數(shù)，網(wǎng)絡(luò)擴展性差。Tian 等[10-11]提出了一種實時流量自適應(yīng)RAW 分組優(yōu)化算法，接入點（AP,access point）通過檢測每個節(jié)點在前一個信標內(nèi)的傳輸信息來確定在下一個信標內(nèi)為每個節(jié)點分配的資源量。該分組算法可以提高動態(tài)異構(gòu)無線傳感器（WSN,wireless sensor network）中的上行鏈路吞吐量，但并未解決RAW 分組依賴節(jié)點關(guān)聯(lián)標識符（AID,assignment identifier）連續(xù)的問題，其分組數(shù)由相鄰節(jié)點AID 的連續(xù)性決定，這可能導(dǎo)致分組數(shù)過多，RAW 分組的時間開銷增大。

在IEEE 802.11ah 協(xié)議標準中，RAW 分組機制并未規(guī)定AID 的分配方案，在實現(xiàn)中通常依據(jù)節(jié)點關(guān)聯(lián)的先后順序，AP 依次為每個關(guān)聯(lián)的節(jié)點分配AID，該分配方法存在隨機性。在分組時設(shè)置每個RAW 組的起始節(jié)點AID 和終止節(jié)點AID，在這2 個AID 內(nèi)的所有節(jié)點（包括起始節(jié)點AID 和終止節(jié)點AID）劃分為一個RAW 組。該方法因節(jié)點關(guān)聯(lián)的隨機性引起RAW 分組的隨機性，只能將AID 連續(xù)的節(jié)點分為一組，分組方法不靈活，易造成組間負載分布不均勻。將負載較大的節(jié)點集中在部分RAW中，此時組內(nèi)傳輸擁塞，導(dǎo)致吞吐量和時延性能變差，且用于競爭的時間增加，信道利用率也下降；而在負載較小的RAW 中，由于存在信道空閑時間，因此其利用率低。其次，標準中并未規(guī)定如何確定最佳RAW 分組參數(shù)，并未根據(jù)當前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進行參數(shù)調(diào)整。當某些節(jié)點采樣率改變時，會導(dǎo)致部分RAW 組負載發(fā)生變化，可能引起網(wǎng)絡(luò)性能下降；或者有節(jié)點加入或退出網(wǎng)絡(luò)，引起網(wǎng)絡(luò)拓撲改變等。標準RAW 機制并不會因為這些突發(fā)事件而調(diào)整分組參數(shù)，因此不適應(yīng)當前網(wǎng)絡(luò)情況。

針對上述問題，本文提出了基于IEEE 802.11ah協(xié)議的RAW 在線式重分組方法，該方法包含2 個部分。1)針對標準RAW 機制分組依賴節(jié)點AID 連續(xù)問題，將信道編碼技術(shù)中碼分多址技術(shù)應(yīng)用于IEEE 802.11ah 協(xié)議設(shè)計中，提出了基于偽隨機序列的RAW 重分組實現(xiàn)（RRI-PRS,RAW regrouping implementation based on pseudo random sequence）方法，解決了目前RAW 分組研究中重分組實現(xiàn)問題，可將非連續(xù)AID 節(jié)點靈活分組，減小RAW 重分組時間開銷，實現(xiàn)在線式RAW 重分組。2)為了解決標準RAW 機制分組易導(dǎo)致組間負載不均勻，且無法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)整分組參數(shù)，以信道利用率為指標，設(shè)計了一種基于期望信道時間的RAW 重分組（RR-ECT,RAW regrouping base on excepted channel time）方法，優(yōu)化了RAW 節(jié)點分組、持續(xù)時間和分組數(shù)，實現(xiàn)了周期性傳感節(jié)點的高效分組。由于目前IEEE 802.11ah 芯片仍在開發(fā)中，本文采用NS3網(wǎng)絡(luò)仿真器編程實現(xiàn)所提方法，實驗證明該方法能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)性能。

2 系統(tǒng)模型

本文考慮工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中大規(guī)模監(jiān)測傳感網(wǎng)場景下IEEE 802.11ah 網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包括一個接入節(jié)點和眾多不同種類的傳感節(jié)點S，傳感節(jié)點s∈S周期性地上傳采樣數(shù)據(jù)，經(jīng)AP 匯聚到后端服務(wù)器。不同的傳感節(jié)點有不同的業(yè)務(wù)負載、采樣數(shù)據(jù)分組到達率υs、數(shù)據(jù)分組大小Ls和調(diào)制編碼方式（MCS,modulation and coding scheme）。傳感節(jié)點s會根據(jù)當前信道條件自適應(yīng)地選擇最佳的調(diào)制編碼方式，對應(yīng)傳輸比特率rs。為了支持傳感節(jié)點的傳輸業(yè)務(wù)，AP 按RAW 機制將傳感節(jié)點分為M個組，表示為G{Gi,G2,…,GM}，每個組分配一個RAW時隙。在該時隙中，組內(nèi)節(jié)點通過載波偵聽多路訪問/沖突避免（CSMA/CA,carrier sense multiple access with collision avoidance）的方式競爭使用信道。AP 通過廣播信標幀告知已關(guān)聯(lián)的傳感節(jié)點分組信息（RPS,RAW parameter set），在其所在RAW 時間片內(nèi)喚醒節(jié)點，上傳緩存中的采樣數(shù)據(jù)。

同時，本文將信道利用率作為所提RAW 重分組及其實現(xiàn)方法的網(wǎng)絡(luò)性能評估指標，表示為信標間隔Tbeacon內(nèi)用于傳輸傳感節(jié)點采樣數(shù)據(jù)的時間與可用傳輸時間的比值，即

其中，Tdata和Toverhead分別表示傳輸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)所用時間和分組開銷時間。

3 基于偽隨機序列的RAW 重分組方法

由于目前對RAW 分組研究僅停留在分組方法上，并未考慮具體的分組實現(xiàn)方法，在標準中RAW 機制也未規(guī)定分組實施方案。因此，本文提出基于偽隨機序列的RAW 重分組實現(xiàn)方法，對非連續(xù)AID 節(jié)點劃分RAW 組。

首先，本文設(shè)計了一種可行的RAW 重分組實現(xiàn)方法，即節(jié)點AID 重分配，通過重關(guān)聯(lián)過程為同一RAW 組節(jié)點重新分配連續(xù)AID。該實現(xiàn)方法可分為4 個步驟：根據(jù)分組方案確定RAW 分組數(shù)和各個組內(nèi)節(jié)點的MAC 地址；按分組順序，建立各RAW 組映射表，將組內(nèi)節(jié)點的MAC 地址映射為連續(xù)AID（即重新分配的AID）；AP 解除與所有節(jié)點的關(guān)聯(lián)；節(jié)點向AP 重新發(fā)送關(guān)聯(lián)請求，AP 依照RAW分組映射表查找請求節(jié)點MAC 所對應(yīng)的AID，將其回復(fù)給請求節(jié)點。為了保證節(jié)點傳輸?shù)墓叫裕苊庖徊糠止?jié)點由于競爭失敗導(dǎo)致關(guān)聯(lián)時間過長，設(shè)定待所有節(jié)點關(guān)聯(lián)后，才允許節(jié)點傳輸采樣數(shù)據(jù)。

上述重分組實現(xiàn)方法雖然能解決非連續(xù)AID分組問題，但節(jié)點需要與AP 解除連接，并重新關(guān)聯(lián)，由于重關(guān)聯(lián)過程時間較長，在節(jié)點規(guī)模大的監(jiān)測傳感網(wǎng)中，時間開銷會特別大。同時，在網(wǎng)絡(luò)運行過程中進行AID 重分配，將導(dǎo)致節(jié)點在斷開關(guān)聯(lián)時間內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分組處理不及時，造成分組丟失，影響網(wǎng)絡(luò)的有效性和可靠性。

因此，為了避免AID 重分配所帶來的時間開銷和網(wǎng)絡(luò)斷聯(lián)問題，本文將信道編碼技術(shù)中的碼分多址方法與RAW 中的時分機制相結(jié)合，提出了基于偽隨機序列的RAW 重分組實現(xiàn)方法。利用偽隨機序列的相關(guān)特性區(qū)分網(wǎng)絡(luò)中的傳感節(jié)點，實現(xiàn)在RAW 中對非連續(xù)AID 節(jié)點的信道復(fù)用。

RRI-PRS 方法以偽隨機序列相關(guān)特性作為確定RAW 分組的依據(jù)。在傳感節(jié)點s∈S請求關(guān)聯(lián)AP時，AP 為節(jié)點s分配一個唯一標志的偽隨機序列g(shù)s∈g{g1,g2,…,g|S|}，作為地址碼回復(fù)給請求節(jié)點。在RAW 分組階段，AP 采用分組復(fù)合序列BRAW攜帶分組信息，其中第i個RAW 分組復(fù)合序列BRAW,i可表示為

在接收端，節(jié)點s將關(guān)聯(lián)階段AP 分配的偽隨機序列g(shù)s與信標中的分組復(fù)合序列BRAW,i轉(zhuǎn)化為雙極性碼，然后將兩個序列進行點積運算，即

其中，k為序列的碼片數(shù)。將歸一化相關(guān)值C與相關(guān)函數(shù)門限相比較，若，則節(jié)點s被分配在第i個RAW 組內(nèi)。由此，所有節(jié)點根據(jù)信標計算出其分組信息，在其所分配的RAW 持續(xù)時間內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)。

為了實現(xiàn)上述功能，RRI-PRS 對MAC 層協(xié)議幀格式進行修改，包括關(guān)聯(lián)階段的AID 請求幀和AID 回復(fù)幀、分組階段的RAW 配置幀。在圖1 所示的AID 請求幀中，增加一種請求模式：將請求字段“AID 請求模式”中保留位“保留”子字段的兩位均置1，表示節(jié)點請求AP 為其分配偽隨機序列地址碼。當AP 接收到節(jié)點請求時，在圖2 所示的AID 回復(fù)幀中，擴展出“Gold 序列”子字段，用于攜帶AP 為STA（station）分配的偽隨機序列。圖3 為RAW 配置子字段幀格式，表示一個RAW 的分組信息，對“RAW 控制”子字段進行修改，使用原RAW 未使用的標志位，將“RAW 控制”字段中“RAW 類型”和“RAW 類型選項”4 個數(shù)據(jù)位置1，表示采用分組復(fù)合序列攜帶RAW 分組信息。此時，將“RAW 組”字段擴展。其中“頁索引”占兩位，表示節(jié)點所屬的頁；“復(fù)合序列”用于承載該RAW 分組復(fù)合序列。

通過對MAC 幀格式的修改，RRI-PRS 可以采用分組復(fù)合序列攜帶分組信息，實現(xiàn)將非連續(xù)AID節(jié)點RAW 分組。具體實現(xiàn)流程如圖4 所示。首先，節(jié)點向AP 發(fā)送關(guān)聯(lián)請求幀，請求分配節(jié)點唯一的AID 和PRS；AP 收到請求后，若允許關(guān)聯(lián)，則響應(yīng)請求，依次給請求節(jié)點回復(fù)AID 和PRS；節(jié)點收到AP 的回復(fù)幀后，將幀中的AID 和PRS 存儲在本地，用于確定所在的RAW 組。待所有節(jié)點與AP關(guān)聯(lián)后，按標準默認設(shè)置RAW 初始分組，根據(jù)AID連續(xù)性將節(jié)點分組。當存在高效的重分組方法后，AP 根據(jù)RAW 重分組方案和節(jié)點PRS，按式(2)計算各個RAW的分組復(fù)合序列，然后將其配置到RPS（分組參數(shù)集）中，廣播給監(jiān)測范圍內(nèi)所有節(jié)點。在接收端，節(jié)點從RPS 中解析出每個RAW 的分組復(fù)合序列，將其與關(guān)聯(lián)階段存儲的PRS 內(nèi)積，與相關(guān)函數(shù)閾值相比較，判斷其所屬的RAW 組，并計算該RAW 組開始時間，等待發(fā)送監(jiān)測數(shù)據(jù)分組。

圖1 AID 請求字段幀格式

圖2 AID 回復(fù)字段幀格式

圖3 RAW 配置子字段幀格式

圖4 RRI-PRS 實現(xiàn)流程

在實現(xiàn)中，本文采用Gold 序列作為偽隨機序列。Gold 序列是m序列的復(fù)合碼，它由2 個碼長相等、碼時鐘速率相同的m序列優(yōu)選對模二和構(gòu)成，具有良好的自相關(guān)和互相關(guān)特性[12]，且在階數(shù)較小時具有較大數(shù)目的序列數(shù)。本文采用7 階m序列本原多項式所構(gòu)成的90 個m序列優(yōu)選對，產(chǎn)生共11 610 個Gold 序列，能支持IEEE 802.11ah 網(wǎng)絡(luò)對最大8 191 個節(jié)點的尋址能力。圖5 為RAW 組內(nèi)節(jié)點和非組內(nèi)節(jié)點分別與RAW 分組復(fù)合序列的相關(guān)函數(shù)，當碼片數(shù)為0 時，RAW 組內(nèi)節(jié)點歸一化相關(guān)函數(shù)為1，而非組內(nèi)節(jié)點歸一化相關(guān)函數(shù)值較小。這表明將相關(guān)特性Gold 序列作為地址碼，能清楚區(qū)分節(jié)點所屬的RAW 組。

圖5 RAW組內(nèi)節(jié)點和非組內(nèi)節(jié)點分別與RAW分組復(fù)合序列的相關(guān)函數(shù)

4 基于期望信道時間的RAW 重分組方法

在規(guī)模化監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)中，標準RAW 機制隨機分組可能導(dǎo)致負載不均勻，且RAW 參數(shù)不能隨網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化及時調(diào)整，為了解決上述問題引起的網(wǎng)絡(luò)性能下降，并提高信道利用率，本文設(shè)計了基于期望信道時間的RAW 重分組方法，并采用RRI-PRS 作為重分組的實現(xiàn)方法。

傳感節(jié)點由于業(yè)務(wù)需求不同，傳輸數(shù)據(jù)分組占用信道的時間也不同，將節(jié)點s傳輸數(shù)據(jù)分組所必要的時間定義為期望信道時間Es，即

其中，LH表示數(shù)據(jù)幀頭的字節(jié)數(shù)，Ns=Tbeaconυs表示節(jié)點s在一個信標間隔Tbeacon內(nèi)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分組個數(shù)，υs為節(jié)點s采樣數(shù)據(jù)分組到達率。

由式(4)可以得到所有節(jié)點的期望信道時間，RR-ECT 根據(jù)期望信道時間將所有節(jié)點分為M個組，每個組分配一個RAW 時隙，且各個RAW 時隙的持續(xù)時間由組內(nèi)節(jié)點的期望信道時間和所有節(jié)點的總期望信道時間確定，具體如式(5)～式(8)所示。

式(5)中，ERAW,i表示第i個RAW 內(nèi)節(jié)點期望信道時間，Xs,i={0,1}表示節(jié)點s是否在i組內(nèi)。式(6)表示每個節(jié)點只能選擇一個RAW 進行數(shù)據(jù)傳輸，與其他組內(nèi)節(jié)點競爭使用該RAW 時隙。式(7)表示第i個RAW 時隙的持續(xù)時間按其期望信道時間占總期望信道時間的比例來分配，TRAW表示在信標持續(xù)時間Tbeacon內(nèi)用于節(jié)點數(shù)據(jù)交付的時間。為了保證在Tbeacon內(nèi)至少傳輸一個數(shù)據(jù)分組，Tbeacon應(yīng)該大于所有節(jié)點中單個數(shù)據(jù)分組的最大傳輸時間。其中，表示一個RAW 組的時間開銷。

以信道利用率為指標優(yōu)化RAW 分組，由式(1)可得RAW 組Gi的信道利用率為

其中，Tdata,i表示RAW 組i持續(xù)時間內(nèi)傳輸采樣數(shù)據(jù)所使用的時間，即

RAW 的信道利用率依賴于組內(nèi)節(jié)點競爭成功概率的精確估算，已存在一些分析模型對IEEE 802.11ah 網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點碰撞概率進行研究，但其假設(shè)在一個信標間隔內(nèi)，節(jié)點的緩存中有無限的數(shù)據(jù)分組[13]或者只有一個數(shù)據(jù)分組[14]，這與監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點緩存中實際分組個數(shù)存在差異。在監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分組周期性到達節(jié)點MAC層隊列，而節(jié)點只能在其分配的RAW 內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)，在其他時間睡眠并緩存數(shù)據(jù)。因此，在復(fù)雜的傳感網(wǎng)中，很難得到一個精確計算節(jié)點碰撞概率的通用模型。為了估計真實網(wǎng)絡(luò)中的競爭成功概率，文獻[9]采用回歸模型得到競爭成功概率的近似值，即

其中，Ns為節(jié)點s在Tbeacon內(nèi)分組到達數(shù)，γKi(Ns)表示在第i組中s節(jié)點的競爭成功概率，Ki表示i組中包含節(jié)點的個數(shù)，文獻中將競爭成功概率擬合為如式(11)所示的對數(shù)曲線；ωs表示組內(nèi)信標間隔內(nèi)分組到達數(shù)為Ns所占的權(quán)值；δs表示Tbeacon內(nèi)分組到達數(shù)為Ns的節(jié)點個數(shù)。由于文獻中采用固定RAW 數(shù)的分組方法，故本文并沒有討論組內(nèi)節(jié)點數(shù)Ki對競爭成功概率的影響。

為了研究監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)中異構(gòu)流量和非固定分組對競爭成功概率的影響，本文對上述回歸模型進行擴展，將回歸函數(shù)γKi(Ns)改寫為γ(Ki,Ns)，即

其中，當節(jié)點Ns一定時，根據(jù)仿真結(jié)果，競爭成功概率與組內(nèi)節(jié)點數(shù)的關(guān)系曲線同冪函數(shù)非常相近，因此，將γ(Ki,Ns)與Ki的關(guān)系擬合為冪函數(shù)形式，由式(11)、式(12)和式(14)得到了式(15)所示的競爭成功概率回歸模型。

圖6 所示為采用回歸模型的節(jié)點競爭成功概率曲線。與210 組仿真結(jié)果進行對比，回歸函數(shù)的均方根誤差為4.37%，結(jié)果表明回歸函數(shù)的競爭成功概率與仿真的數(shù)值結(jié)果十分相似，可以作為競爭成功概率的近似值，用于信道利用率Ui的計算。

設(shè)AP 通過傳感節(jié)點關(guān)聯(lián)反饋或者其他方式已知每個節(jié)點的業(yè)務(wù)信息。RR-ECT 分為2 個步驟，如算法1 所示。

圖6 節(jié)點競爭成功概率

算法1RR-ECT

輸入節(jié)點s∈S,Ls,Ns,rs,γ(Ki,Ns)

輸出RAW 分組集合G

首先，由式(4)計算出每個節(jié)點的期望信道時間Es，并且根據(jù)節(jié)點s大小將節(jié)點集合S排序。通過排序過程，將低采樣率、小數(shù)據(jù)分組、高傳輸速率的低負載節(jié)點和高采樣率、大數(shù)據(jù)分組、低傳輸速率的高負載節(jié)點區(qū)分，分別位于所排節(jié)點集合S的兩端。為了平衡RAW 組內(nèi)的負載，依次取集合S兩端的節(jié)點進行分組操作，兼顧了每個RAW 組的負載量，避免出現(xiàn)部分RAW 組內(nèi)擁塞而部分RAW空閑的情況。

然后，確定RAW 組Gi中分配的節(jié)點。依次從集合S的兩端中取得s后，根據(jù)式(7)計算此時Gi的持續(xù)時間TRAW,i,s，并根據(jù)節(jié)點s的分組到達數(shù)Ns和組內(nèi)節(jié)點數(shù)Gi，計算競爭成功概率的近似，進一步由式(8)估算得到傳輸數(shù)據(jù)占用的時間Tdata,i,s，于是由式(9)得到加入節(jié)點s后RAW 組Gi的信道利用率，將與原信道利用率Ui的差值定義為加入節(jié)點s后RAW 組Gi的信道利用率增量ΔU。比較ΔU和設(shè)定的增量閾值μ，判斷是否應(yīng)該將節(jié)點s放入組中。若ΔU≥μ，將節(jié)點s加入Gi中，并更新此時Gi組的信道利用率Ui和組內(nèi)節(jié)點數(shù)Ki；若ΔU≤μ，則結(jié)束當前RAW 組，將節(jié)點s加入下一個RAW 組Gi+1，同時更新其信道利用率。當?shù)闟中的所有節(jié)點時，即確定了RAW 中的節(jié)點數(shù)與RAW 分組數(shù)，RAW 重分組完成。

5 仿真結(jié)果

為了驗證所提出的IEEE 802.11ah 協(xié)議RAW在線重分組方法的傳輸性能，由于沒有 IEEE 802.11ah 芯片支持，本文在NS3 網(wǎng)絡(luò)仿真器上對算法進行編程實現(xiàn)[15]。在單跳的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，傳感節(jié)點在半徑為400 m 內(nèi)隨機分布，AP 置于中心位置。傳感節(jié)點采樣間隔服從參數(shù)為5 的泊松分布，且每采樣一次即封裝成分組加入發(fā)送緩存隊列。考慮到傳感節(jié)點類型不同，采樣數(shù)據(jù)分組的大小也不同，設(shè)置傳感節(jié)點數(shù)據(jù)分組大小服從(100,1 000)的均勻分布[10]。仿真場景設(shè)定為無遮擋的開闊環(huán)境，傳感節(jié)點調(diào)制編碼方式由傳感節(jié)點到AP 的距離決定。物理層和MAC 層主要參數(shù)如表1 所示。設(shè)置信道的中心頻率為900 MHz，帶寬為2 MHz；噪聲系數(shù)（接收端的信噪比損失）為6.8 dB，傳輸損耗模型采用文獻[16]中的室外模型。在MAC 層，仲裁時間間隔和信標間隔分別為316 μs 和0.5 s，最小和最大競爭窗口分別為15和1 023；每個RAW 內(nèi)時隙數(shù)為1，即組內(nèi)RAW 節(jié)點共享一個時隙slot。采用恒定速率控制方法，流量訪問類型為AC_BE。傳輸層采用UDP 傳輸協(xié)議。

表1 物理層和MAC 層主要參數(shù)

5.1 RRI-PRS 方法性能

將所設(shè)計的RRI-PRS 與AID 重分配方法進行對比，結(jié)果分別如圖7 和圖8 所示。圖7 對比了2 種方法重分組開銷時間與節(jié)點數(shù)的關(guān)系。結(jié)果顯示，AID重分配方法的開銷時間隨著節(jié)點數(shù)線性增加，因為AP 需要花費時間與每個節(jié)點重新關(guān)聯(lián)，節(jié)點數(shù)越多，開銷時間也越長；而本文設(shè)計的RRI-PRS 方法不必與節(jié)點斷開關(guān)聯(lián)，因此沒有重關(guān)聯(lián)的時間開銷，其開銷時間主要是擴展后的信標幀長度帶來的開銷，與分組數(shù)相關(guān)，但也僅是毫秒級的開銷。圖8 表示在實時仿真中采用2 種方法對信道利用率的影響，信道利用率取20 次迭代的平均值，實驗在10.5 s 時對50 個節(jié)點進行RAW 重分組。結(jié)果表明，AID 重分配方法在RAW 重分組時間內(nèi)信道利用率為0，可能導(dǎo)致節(jié)點在該時間段內(nèi)的采樣分組丟失，系統(tǒng)性能嚴重下降；而RRI-PRS 方法能在線不斷聯(lián)地進行RAW 重分組，幾乎不影響信道利用率。

圖7 2 種方法重分組開銷時間與節(jié)點數(shù)的關(guān)系

圖8 2 種方法對信道利用率的影響

5.2 RR-ECT 方法性能

為了驗證所提RR-ECT 方法的性能，分別與2 種分組方法進行對比。1)原RAW 隨機分組方法。將節(jié)點隨機分為M個RAW 組，且服從均勻分布，每個RAW 的持續(xù)時間相同，即。2)文獻[9]所提的traffic-aware 方法。采用與隨機分組方法相同的分組數(shù)，每個RAW 的持續(xù)時間也為TRAW，分組方法采用貪婪算法尋找每個節(jié)點所屬的RAW。仿真時間為100 s，結(jié)果取10 次仿真結(jié)果的均值。

圖9 顯示了3 種方法RAW 組的平均信道利用率和最差分組的信道利用率。當節(jié)點數(shù)小于200時，信道利用率持續(xù)增加，此時信道未達到飽和狀態(tài)，RAW 持續(xù)時間內(nèi)存在空閑時間，未被全部利用，增加了節(jié)點數(shù)即增加了網(wǎng)絡(luò)流量，占用空閑時間用于傳輸任務(wù)，因此信道利用率隨節(jié)點數(shù)增加而提高。當節(jié)點數(shù)大于200 時，本文所提RR-ECT 方法明顯優(yōu)于隨機分組方法和traffic-aware 方法。當網(wǎng)絡(luò)達到400 個節(jié)點時，RR-ECT 方法的平均信道利用率達到了54.1%，相對于隨機分組方法和traffic-aware 方法，本文提出的方法分別有32.5%和13.7%的增益。這是由于本文所設(shè)計的重分組方法同時對RAW 組內(nèi)節(jié)點、持續(xù)時間和分組數(shù)進行了優(yōu)化配置。

1)RAW 組內(nèi)節(jié)點優(yōu)化

RR-ECT 方法按照期望信道時間將流量高和流量低的節(jié)點離散開，然后進行合理分組；隨機分組方法未考慮節(jié)點的負載情況進行分組，易出現(xiàn)負載集中，組內(nèi)傳輸擁塞，因而信道利用率低，在飽和時最差分組的信道利用率只有19.5%；traffic-aware方法由于進行了組內(nèi)節(jié)點的優(yōu)化，平均信道利用率和最差信道利用率較好。

2)RAW 持續(xù)時間優(yōu)化

RR-ECT 方法對RAW 持續(xù)時間進行了優(yōu)化，根據(jù)組內(nèi)流量大小申請相應(yīng)的RAW 持續(xù)時間；traffic-aware 方法和隨機分組方法均采用固定且均勻的RAW 持續(xù)時間，沒有充分考慮組內(nèi)的流量負載，RAW 持續(xù)時間相對于組內(nèi)負載或多或少，每個組的信道利用率差別較大，因此平均信道利用率較低，當節(jié)點數(shù)為400 時，平均信道利用率分別為47.58%和40.83%。

圖9 節(jié)點數(shù)對信道利用率的影響

3)RAW 分組數(shù)優(yōu)化

分組數(shù)增加在一定程度上能減小組內(nèi)節(jié)點碰撞概率[12]，但是也會帶來分組開銷。RR-ECT 方法對RAW 分組數(shù)進行了優(yōu)化，權(quán)衡了分組開銷和組內(nèi)傳輸成功概率，采用信道利用率增量確定分組數(shù)，相較于traffic-aware 方法和隨機分組方法，RR-ECT 方法能靈活地確定分組數(shù)，因此平均信道利用率優(yōu)于其他2 種方法，最差分組信道利用率也明顯優(yōu)于隨機分組方法，與traffic-aware 方法相接近，這是因為其最差分組的持續(xù)時間小于TRAW，分組開銷所占的比重較大，但是RR-ECT 方法整體信道利用率比traffic-aware 方法更優(yōu)。

將網(wǎng)絡(luò)中吞吐量定義為AP 平均每秒成功接收到的有效載荷數(shù)。該性能與節(jié)點數(shù)的關(guān)系和信道利用率相似，如圖10 所示，當負載未飽和時，吞吐量隨節(jié)點數(shù)增加而增加，但 RR-ECT 方法和traffic-aware 方法優(yōu)于隨機分組方法，原因是其對節(jié)點分組進行優(yōu)化調(diào)整，進一步減小組內(nèi)碰撞。當負載近飽和（200 個節(jié)點）時，RR-ECT 方法的吞吐量達到735.6 kbit/s，優(yōu)于traffic-aware 方法和隨機分組方法。特別是當分組數(shù)M=20 時，相較于隨機分組方法和traffic-aware 方法，RR-ECT 方法吞吐量分別提高了85.6%和27.6%。并且隨著節(jié)點數(shù)繼續(xù)增加，在過負載時，其吞吐量性能也比另外2 種方法穩(wěn)定。

圖10 節(jié)點數(shù)對吞吐量的影響

在如圖11 所示的分組丟失率曲線中，分組丟失率與網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)呈正相關(guān)。隨著網(wǎng)絡(luò)負載（節(jié)點數(shù)較大）飽和，由于組內(nèi)負載增加使傳輸碰撞加劇，分組丟失率也隨即升高。RR-ECT 方法由于平衡了組間負載，同時調(diào)整了RAW 組的持續(xù)時間和分組數(shù)，其分組丟失率低于traffic-aware 方法和隨機分組方法。即使traffic-aware 方法和隨機分組方法采用最優(yōu)分組數(shù)（M=40），RR-ECT 方法性能也表現(xiàn)突出。并且節(jié)點數(shù)越多，效果越明顯。當節(jié)點數(shù)為500 個時，RR-ECT 方法分組丟失率較隨機分組方法（M=20）和traffice-aware 方法（M=20）分別降低了38.8%和31.1%。

圖11 節(jié)點數(shù)對分組丟失率的影響

此外，圖12 顯示了節(jié)點數(shù)對時延的影響。從圖12 可以看出，RR-ECT 方法的時延優(yōu)于其他2 種方法。對于traffic-aware 方法（M=40）和隨機分組方法（M=40），節(jié)點只能在其所屬的RAW 持續(xù)時間內(nèi)爭用信道，導(dǎo)致傳輸?shù)拈g隔加大，因此傳輸時延較大。由于節(jié)點數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)負載增加，節(jié)點傳輸擁塞，退避窗口也隨之加大，因此數(shù)據(jù)分組傳輸時延增加。當節(jié)點數(shù)為500 個時，RR-ECT 方法較隨機分組方法（M=20）和traffic-aware 方法（M=20）時延分別降低了24.9%和17.4%，因為RR-ECT 方法對節(jié)點進行了優(yōu)化分組，自適應(yīng)調(diào)整RAW 分組數(shù)，使組內(nèi)競爭減小，傳輸成功概率增加。雖然網(wǎng)絡(luò)傳輸時延處于秒級，但在密集網(wǎng)絡(luò)中，滿足大規(guī)模節(jié)點的接入需求優(yōu)先于滿足節(jié)點的時延需求，并且工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中大部分為非時延敏感設(shè)備，如作業(yè)環(huán)境監(jiān)測等。

圖12 節(jié)點數(shù)對時延的影響

6 結(jié)束語

本文在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景中，提出了一種基于IEEE 802.11ah 協(xié)議的RAW 在線式重分組方法。首先，針對目前RAW 分組優(yōu)化方法未考慮到RAW 重分組實現(xiàn)，且標準RAW 分組依賴節(jié)點AID 連續(xù)問題，將信道編碼技術(shù)中碼分多址技術(shù)應(yīng)用于IEEE 802.11ah 協(xié)議，提出了基于偽隨機序列的RAW 重分組實現(xiàn)方法，設(shè)計了偽隨機序列作為節(jié)點地址碼，采用分組復(fù)合碼傳遞RAW 分組信息，實現(xiàn)非連續(xù)AID 節(jié)點在線式重分組，大大減少了重分組時間開銷。然后，針對標準RAW 隨機分組方法無法根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)條件調(diào)整分組參數(shù)，存在組間負載不平衡問題，本文提出了基于期望信道時間的RAW重分組方法，采用RRI-PRS 作為RAW 重分組實現(xiàn)方法，分別對節(jié)點分組、RAW 持續(xù)時間和分組數(shù)進行了優(yōu)化，按期望信道時間將節(jié)點合理安排分組，調(diào)整RAW 分組持續(xù)時間，使每個組的負載均衡，降低了組內(nèi)節(jié)點的碰撞概率，同時，權(quán)衡分組開銷和信道利用率，優(yōu)化RAW 分組數(shù)。仿真結(jié)果表明，所提方法明顯提高了信道利用率和吞吐量，降低了分組丟失率和時延。