CN109890085B - 一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法 - Google Patents
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Abstract
一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,包括如下步骤:步骤S1、基站获取小区中节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率;步骤S2、根据节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率计算出最优的随机接入退避参数,并通过下行广播信道广播各节点下一时隙的退避参数;步骤S3、需要发送数据的节点侦听下行广播信道,获取本节点在随机接入时所需的退避参数,并通过退避参数随机接入;步骤S4、基站实时检测网络中节点的数量,当节点数量发生变化时循环步骤S1‑S3。该方法可以根据网络中节点的种类、数量、请求数据包到达速率等信息计算最优的随机接入退避参数,从而满足不同节点的优先级要求,实现接入吞吐量的最大化。
Description
技术领域
本发明属于物联网随机接入技术领域,具体为一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法。
背景技术
机器通信是物联网时代最为基础的通信方式,主要的特征是在大量设备节点间独立的无人类干扰地进行无缝的数据交换。机器通信的应用领域包含生活的方方面面,如智能家庭、智慧健康、智能电网及工业自动化等。机器通信的一个很重要的特征为空间受限高节点密度应用,如在工厂生产线上,每个基站需要服务的物联网节点数量可能达到数千甚至数万,当如此数量庞大的节点需要随机接入时,势必会带来严重的拥塞。并且,节点的多样性决定了每一种节点对于网络性能的要求各不相同,如检测器、执行器、报警器等等,如果这些节点都被相同的对待,则会造成在特殊情况下紧急信息不能被及时的传输,可能会带来巨大损失。在这样的环境中,怎样保证大量节点能够在短时间内成功接入并且满足各种节点不同的优先级要求是至关重要的问题。
目前有很多旨在提高随机接入效率或满足不同节点的基于优先级的随机接入机制,如Y.Maraden等人提出了一种回退窗口最优化的方法,即当节点的随机接入过程遇到拥塞时,并不立即重新进行随机接入,而是根据网络中的拥塞情况等待一段时间后再行接入,当拥塞情况不严重时,等待时间短,当拥塞情况较严重时,等待时间会很长,从而达到分散拥塞,提高随机接入的成功概率的目的。S.Duan等人提出了一种动态ACB因子计算方法,当节点需要接入网络时,会首先在节点内部生成一个0到1之间的随机数,并将其与ACB因子比较,若该随机数小于ACB因子,则可以立即进行随机接入过程,反之,则暂时停止进行接入,这样做的好处是ACB因子是可以由基站动态控制的,当网络中拥塞不严重时,ACB因子可以适当放大,当网络中拥塞严重时,基站可以将ACB因子取得很小,从而控制进行随机接入的节点数量,进而降低冲突发生的概率。
此外,也有很多方法旨在解决机器通信中的优先级问题,如N.Zangar等人提出的方法将节点分为多种优先级,当高优先级节点数据包到达时,基站会临时停止低优先级节点的接入以保证高优先级节点的接入性能。M.Vilgelm等人提出的方法将随机接入资源进行了划分,即高优先级节点和低优先级节点使用不同的资源进行接入,这样就保证了高优先级节点的接入性能不会受到低优先级节点接入的影响。
但是上述提到的所有方法都仅仅考虑了接入效率或分优先级接入,并没有将两者同时考虑,因此,仍然需要一种既能最大化网络接入性能又能保证每种节点不同优先级的随机接入方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足,提供一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,根据网络中节点的种类、数量及请求数据包的到达率计算出每组节点最优的退避参数,从而满足不同节点的优先级要求,实现接入吞吐量的最大化。
本发明提供一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,包括如下步骤:
步骤S1、基站获取小区中节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率;
步骤S2、根据节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率计算出最优的随机接入退避参数,并通过下行广播信道广播各节点下一时隙的退避参数;
步骤S3、需要发送数据的节点侦听下行广播信道,获取本节点在随机接入时所需的退避参数,并通过退避参数随机接入;
步骤S4、基站实时检测网络中节点的数量,当节点数量发生变化时循环步骤S1-S3。
作为本发明的进一步技术方案步骤S1中,基站根据节点进入或离开网络的情况记录网络中节点的数量、种类以及每一种节点的数据包到达速率。
进一步的,步骤S2中,最优的随机接入退避参数的计算公式为:
其中,M为网络中总的节点种类,n(i)为第i类节点的数量,i∈{1,...,M},λ(i)为第i类节点的数据包到达速率,γ(i)为期望的第i类节点的随机接入吞吐量占网络总随机接入吞吐量的比例,此处随机接入吞吐量定义为在一段接入时隙内成功接入的随机接入次数除以时隙数,即平均每个时隙的成功随机接入次数,且γ(1)+γ(2)+...+γ(M)=1;q*,(i)为第i类节点的最优ACB因子,W*,(i)为最优回退窗口大小。
更进一步的,当每一类节点的ACB因子为1时,则最优回退窗口大小W*,(i)为:
当每一类节点的回退窗口大小为1时,最优ACB因子q*,(i)大小为:
进一步的,步骤S3中,当节点发起随机接入请求时,同时上报自己所处的优先级等级以及请求数据包到达速率,请求数据包到达速率为发起随机接入请求的频率。
进一步的,步骤S4中,当节点进入网络时,则执行注册请求,即将节点注册到网络中以便于网络管理,当节点离开网络时,则执行去附着过程,即通知基站移除与本节点相关的信息。
本发明可以根据网络中节点的种类、数量、请求数据包到达速率等信息计算最优的随机接入退避参数,从而满足不同节点的优先级要求,实现接入吞吐量的最大化。且该方法不需要在每个时隙中都调整最优退避参数,只需要在网络中节点数量发生变化时进行调整,从而大大降低了基站计算的负担。
附图说明
图1为本发明的机器通信网络模型图;
图2为本发明的方法流程示意图。
图3为本发明的节点实施上行随机接入流程图。
具体实施方式
请参阅图1,本实施例提供一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,适用于“基站节点+节点”的机器通信网络场景,该类型机器通信网络场景具有的特点包括:
1、节点种类多样,且每一种节点对于网络的要求也各不相同。
2、监测节点在机器通信网络中随机分布,监测节点与基站节点进行数据交换时可直接通信,不需要中继节点。
3、监测节点单次上传数据量较小,节点采集数据的时间具有规律性。
4、监测节点为电池型设备,节点能源有限,基站对能源供应无限制性要求。
该方法如图2所示,包括如下步骤:
步骤S1、基站获取小区中节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率;
步骤S2、根据节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率计算出最优的随机接入退避参数,并通过下行广播信道广播各节点下一时隙的退避参数;
步骤S3、需要发送数据的节点侦听下行广播信道,获取本节点在随机接入时所需的退避参数,并通过退避参数随机接入;
步骤S4、基站实时检测网络中节点的数量,当节点数量发生变化时循环步骤S1-S3。
步骤S1中,当节点进入网络时,会执行注册请求,即将节点注册到网络中以便于网络管理,当节点离开网络时(如电池用尽、远离网络等情况)会执行去附着过程,即通知基站移除与本节点相关的信息。通过这两个过程,基站可以实时掌握网络中每一类节点的数量信息。
步骤S2中,基站根据节点进入或离开网络的情况记录网络中节点的数量、种类以及每一种节点的数据包到达速率,其中M表示网络中总的节点种类,n(i)表示第i类节点的数量,i∈{1,...,M},λ(i)表示第i类节点的数据包到达速率。则每一类节点最优的随机接入退避参数应满足下式:
其中γ(i)为期望的第i类节点的随机接入吞吐量占网络总随机接入吞吐量的比例,此处随机接入吞吐量定义为在一定接入时隙内成功接入的随机接入次数除以时隙数,即平均每个时隙的成功随机接入次数,且γ(1)+γ(2)+...+γ(M)=1。q*,(i)和W*,(i)分别表示第i类节点的最优ACB因子和最优回退窗口大小。
当每一类节点的ACB因子固定为1时,其最优回退窗口大小为:
当每一类节点的回退窗口固定为1时,其最优ACB因子大小为:
请参阅图3,本实施例中节点的随机接入申请时序如图所示,某一节点在开始运行首先接收基站广播的最优退避参数信息,然后当需要随机接入时进行ACB校验,即在节点内部生成一个介于0到1之间的随机数并与ACB因子比较,若生成的随机数小于ACB因子,则可以立即进行随机接入,若生成的随机数大于ACB因子,则暂时停止随机接入。通过ACB校验后,节点进行随机接入过程并判断是否接入成功,若接入成功,则可以在基站分配的时频资源上进行数据传输,若接入失败,则需要根据最优回退窗口的大小随机等待一段时间再次进行ACB校验,具体来说即为,设最优回退窗口大小为W,则节点在0到W之间随机选择一个数作为等待的时间(以时隙为单位),在经过等待时间后再次进行ACB校验流程。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的技术人员应该了解,本发明不受上述具体实施例的限制,上述具体实施例和说明书中的描述只是为了进一步说明本发明的原理,在不脱离本发明精神范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由权利要求书及其等效物界定。
Claims (4)
1.一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,其特征在于,包括如下步骤,
步骤S1、基站获取小区中节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率;
步骤S2、根据节点的数量、种类及每种节点的数据包发送速率计算出最优的随机接入退避参数,并通过下行广播信道广播各节点下一时隙的退避参数;
步骤S3、需要发送数据的节点侦听下行广播信道,获取本节点在随机接入时所需的退避参数,并通过退避参数随机接入;
步骤S4、基站实时检测网络中节点的数量,当节点数量发生变化时循环步骤S1-S3;
所述步骤S2中,最优的随机接入退避参数的计算公式为:
其中,M为网络中总的节点种类,n(i)为第i类节点的数量,i∈{1,...,M},λ(i)为第i类节点的数据包到达速率,γ(i)为期望的第i类节点的随机接入吞吐量占网络总随机接入吞吐量的比例,此处随机接入吞吐量定义为在一段接入时隙内成功接入的随机接入次数除以时隙数,即平均每个时隙的成功随机接入次数,且γ(1)+γ(2)+...+γ(M)=1;q*,(i)为第i类节点的最优ACB因子,W*,(i)为第i类节点的最优回退窗口大小;
当每一类节点的ACB因子为1时,则最优回退窗口大小W*,(i)为:
当每一类节点的回退窗口大小j为1时,最优ACB因子q*,(i)大小为:
2.根据权利要求1所述的一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,其特征在于,所述步骤S1中,基站根据节点进入或离开网络的情况记录网络中节点的数量、种类以及每一种节点的数据包到达速率。
3.根据权利要求1所述的一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,其特征在于,所述步骤S3中,当节点发起随机接入请求时,同时上报自己所处的优先级等级以及请求数据包到达速率,请求数据包到达速率为发起随机接入请求的频率。
4.根据权利要求1所述的一种分优先级机器类通信随机接入退避参数确定方法,其特征在于,所述步骤S4中,当节点进入网络时,则执行注册请求,即将节点注册到网络中以便于网络管理,当节点离开网络时,则执行去附着过程,即通知基站移除与本节点相关的信息。
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