非协同睡眠调度传感网中的广播问题研究

As a simple yet efficient energy-saving solution, uncoordinated duty-cycle is widely used in sensor networks. However, in uncoordinated duty-cycled sensor networks, the broadcast, which is regarded as one of the most important data transmission protocols, is facing several new challenges. Existing broadcasting algorithms for traditional sensor networks usually assume an always active state for sensors, and thus lead to low reliability, high redundancy and long latency if used in uncoordinated duty-cycled sensor networks. To handle these problems, this proposal plans to conduct research on the optimization of reliability, redundancy and delay for broadcast in such scenarios. We first plan to model the data transmission in uncoordinated duty-cycled networks using the set cover and the interference graph theory. We then plan to employ the technologies of opportunistic forwarding and linear network coding to design high-reliable broadcasting algorithm. We also plan to use autonomic scheduling and greedy strategy to achieve low-redundant broadcast. And we finally adopt layered coloring-based collision avoiding mechanism to reduce the latency of broadcasting process. Based on above research, we would also like to probe the theoretical capacity of broadcast in uncoordinated-cycled scenarios.

作为无线传感网中高效简单的节能手段，非协同睡眠调度得到了广泛的应用。但是在节能的同时，睡眠调度对传感网中的数据传输产生了一定的影响。广播是传感网中最重要的数据传输方式之一。而传统的广播算法由于没有考虑到睡眠调度的影响，在非协同睡眠调度的场景中面临着可靠性下降、冗余增加、时延变长等新问题。本项目拟针对上述问题开展以下研究工作：1、如何针对节点的睡眠调度构造有效的数据转发机制，考虑链路的不稳定因素，利用线性网络编码与机会转发设计可靠的广播算法；2、针对传输次数和时延这两个衡量数据传输机制优劣的关键指标，用集合覆盖和冲突图等理论模型，结合自主传输调度和着色冲突避免技术，研究非协同睡眠调度场景下广播算法的优化策略；3、研究广播中传输次数、时延和可靠性三者之间的量化关系，探索此场景中广播性能优化与容量的理论最优值，从而为非协同睡眠调度场景中传感网广播算法研究创造具有理论深度和实用价值的新成果。

本项目主要针对非协同睡眠调度传感网中的广播问题进行研究，内容主要包括针对广播的可靠性、传输次数和传输时延等三个指标的优化手段和方法。本项目严格按照研究计划执行，计划和方案无调整变动。针对项目计划要求，本项目组分别对非协同睡眠调度传感网中的高可靠、低时延、低冗余的广播算法进行了研究，并对广播传输优化中的关键理论问题如低开销网络编码、网络容量等进行了分析。重要结果有：.1）在局部化连通支配集构造方法的基础上，提出了一种睡眠调度感知的局部化广播算法(Sleeping Schedule-Aware Local Broadcast - SALB)；.2）在LDPC基础上提出了一种基于低密度奇偶校验码的分段网络编码（L-chunked codes），简称为L分块码；.3）针对用户通过多级蜂窝网络进行的接入，我们研究了以最大化最小蜂窝吞吐量为目标的功率、基站、信道分配问题；.4）针对动态频谱环境下的大规模认知无线电网络时延的变化规律进行了分析；.5）针对传感网多路径传输问题，提出了一种非集中式的高可靠、低能耗路由生成算法D2ER；.6）研究了移动无线网络中节点协同激励机制，设计并提出了一种新型混合的激励模型RCM（Reputation-based Credit Mechanism）。