物聯網異構數據延遲保護傳輸策略

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摘要：物聯網中部署在不同監控區域的傳感器傳遞監控數據到融合中心，所有鏈路試圖通過不公平地獲取信道訪問來增加它們的傳輸機會．但是，單條鏈路的自私行為將會加劇鏈路之間的傳輸沖突，這使得對延遲敏感的實時數據吞吐量惡化，嚴重影響數據融合的性能．為了保障融合數據實時可靠地傳輸，提出了一種基于博弈論的分布式調度策略NCG－CSMA．在參與者不需要彼此進行信息交互的前提下，以分布式的方式引導每個參與者做出理性決策，為帶有嚴格時延約束的異構融合數據提供傳輸服務，同時保障對數據融合價值大的數據包的傳輸，保障數據融合的性能．實驗結果表明：提出的策略與其它現有的策略相比具有更好的實時性能．

關鍵詞：分布式；博弈論；時延；融合價值；物聯網；數據融合

1引言

部署在物聯網中的各類傳感器，如攝像頭、移動設備、可穿戴設備甚至是互聯網和人等，收集、生成并保存來自不同事物的具有不同規模形式的多樣性數據，為物聯網提供了測量和理解環境變化的能力［1］．為了得到更加精確、可靠的估計和決策，帶有不同時間特征和相關性特征的數據由傳感器采樣并傳送到融合中心進行融合處理［2］．傳感器在沒有任何協調的情況下存在傳輸沖突．由于博弈論在基于競爭環境中強大的建模、分析和優化共享資源能力，被廣泛應用于無線通信領域［3－5］．然而目前基于博弈論的調度方案主要關注吞吐量性能，實時性能沒有得到很好的解決．為滿足具有不同QoS的傳感數據的實時可靠傳輸，本文提出了一種基于非合作博弈的分布式調度方案．參與博弈的節點只有自己的剩余生存時間信息和數據相關性信息，各節點之間不需要彼此進行信息交互．只需要根據自己的特征做出決策．為了協調節點的自私行為，使其進行理性合作，并給予時間緊急度更高以及對數據融合更有價值的數據包的傳輸機會，本文將傳輸成本建模為剩余生存時間和數據相關性函數，信道接入概率由傳輸成本決定．為了最大化自身利益，各節點根據自身剩余生存時間和數據相關性彼此合作，做出最優響應，從而最大化整體的收益，保障數據融合性能．

2系統模型

本文考慮單跳網絡，等待融合的數據以數據包的形式通過一跳傳送到融合中心．網絡建模為一個有向圖G（ν，ε），其中ν表示傳感器的集合，ε表示傳輸鏈路的集合．ε包含實時鏈路和非實時鏈路，分別負責傳輸實時數據和非實時數據．傳感器節點根據產生的融合數據是否具有時延約束以及融合的目的地不同可以維護多條鏈路，但是每條鏈路只維護一條單獨的隊列．為了方便問題闡述，不對隊列和鏈路的概念作區分，都用Li表示，其中i∈ε．由于一組傳感器節點維護多條鏈路并且存在彼此靠近的鏈路，因此，存在傳輸干擾．用C（i）來表示鏈路Li的干擾集．對于鏈路Li來說，當其干擾集中的鏈路屬于活動狀態時，鏈路不能處于活動狀態．用Pij表示第i條鏈路中的第j個數據包．傳感器為每一個實時數據包隨機分配一個延遲閾值Tdij，數據包超期將會被丟棄．鏈路Li的數據包的丟棄量被定義為Di（t）．為了保證非實時數據包的信道競爭力，為非實時數據包設置一個默認的延遲閾值Tdij，當數據傳輸延遲到達該默認值時，不對數據包作丟棄處理．在每個時隙t的開始，數據包隨機到達并且被放入不同鏈路的單獨隊列中等待傳輸．隊列Li在時隙t的數據包到達量用Ai（t）表示，Si（t）表示鏈路i的服務量，當Si（t）為1時表示鏈路Li在當前的時隙被調度并且成功傳輸．數據數據包的到達率λ服從伯努利分布．對于目標跟蹤等常見業務中，數據包內數據的突然變化對融合決策的結果有很大影響，這在物聯網數據融合中是不容忽視的．不同數據包的突變頻率不同，因此，數據包所攜帶的價值也不一樣．XPij表示數據包內數據的變化頻率，XPij越小，數據包內數據變化頻率越小，數據相關性越大，數據越容易被預測，因此，該數據包對數據融合的價值較小．用Vij表示第i條鏈路中的第j個數據包價值的衡量參數．本文假傳送到融合中心的數據包內的數據為傳感器接收到的數據與指定閾值比較的本地決策．如果傳感器收集到的數據大于該閾值，則判為1；否則，判為0．數據包中的二進制決策表示為Pij＝｛b1，b2，b3，…，bn｝，bn為數據包內數據的判決值．數據包內的數據的相關性XPij如公式（2）所示，它是每個數據包內相鄰數據決策值做異或累加的結果，數據包的價值Vij如公式（3）所示，它是數據包內數據相關性與異或次數之比．

3非合作博弈

3．1博弈定義

在物聯網融合數據傳輸的過程中，每條隊列都爭相向融合中心傳輸數據包．隊列的收益不僅僅依賴于本隊列的行為，還依賴于那些對本隊列存在傳輸干擾的隊列的行為．并且，在分布式的環境中，每個隊列只有自己的本隊列的信息，如數據包內數據的相關性以及剩余生存時間．如果隊列的干擾集中的隊列在當前時隙發送數據，則隊列在本時隙保持沉默．我們將這種隨機接入的情景建模為靜態的非合作博弈，博弈論模型定義如下：參與者P：博弈論的參加者為上節所述的參與融合數據傳輸的i條鏈路，其中i∈ε．行動A：參與者i可采取的行為滿足αi∈｛silent，announce｝．類型T：類型Typei包括鏈路i的隊首（HoL）數據包的數據包價值Vi1和剩余生存時間Ti1（t），為了方便闡述，后面將統一表示為Vi和Ti（t）．策略β：參與者i的傳輸概率βi是類型Typei的函數，βi在［0，1］范圍內取值．收益U：收益ui＝Ui（Ti（t），Vi）－Ci（Ti（t），Vi）由參與者的類型決定．其中，Ui為效用函數，C（i）為傳輸成本．文獻［6］中已經證明，隊列i的傳輸概率βi是競爭窗口CW的映射，在傳輸隊列通信量飽和的情況下，CWi與傳輸策略的映射關系為：CW（）i＝21＋βi（4）每個自私的參與者都希望獲得最大的收益：Maxuiβi，β－（）i，i∈ε（5）在本文中，傳輸成本建模為剩余生存時間和數據包價值的函數．在計算傳輸成本時，考慮鏈路的歷史狀態［7］，為了避免鏈路長期處于餓死狀態，對過去未被調度的鏈路收取較低的傳輸成本，增加其在當前時刻的傳輸機會．本文考慮隊列的歷史延遲遺漏率MKi（t）和歷史價值遺漏率VKi（t）．歷史延遲遺漏率MKi（t）是當前時隙t中，隊列Li最后的K個數據包因為截止時間到期而丟棄的數據包的比例．定義如下：pi（t）的引入使數據包的傳輸成本隨著數據包傳輸優先級的提高而下降，即對時間緊急并且數據融合價值大的數據包收取更少的傳輸成本，來為其爭取更大的傳輸機會．此外對上述參數進行如下定義。

3．2納什均衡策略分析

靜態策略的形式化定義如下：定義1：參與者i的靜態策略是從類型T到策略β的映射．對系統而言，靜態策略是從n維向量T＝（Type1，Type2，…，Typen）到β＝（β1，β2，…，βn）的映射．其中β的第i個元素是當參與者i的HoL數據包類型為Typei時的傳輸概率．定義2：參與者i的最佳響應定義為β＊i∈argmaxβi∈βUi（βi（Ti（t），Vi））－Ci（βi（Ti（t），Vi［））］，它是i的所有可能的策略中能夠使ui最大化的策略．定義3：如果策略β＊＝（β1＊，β2＊，…，βn＊）是納示時隙t開始時鏈路隊列的積壓量，即隊列長度，其中Qi（0）＝0，Qi（t）≥0．Qit（＋1）＝Qi（）t－什均衡，那么它滿足：任意參與者所選策略都是對其余參與者所選策略的最佳響應．當各參與者到達納什均衡時，沒有任何參與者可以通過單方面改變自身策略來提高收益，即滿足如下不等式：E［Ui（β＊i）－Ci（β＊i）］≥E［Ui（βi）－Ci（βi）］（15）參與者為了獲取更多的收益，都會傾向選擇最佳響應β＊i，從而最大化其收益ui．下面分析納什均衡的存在性與唯一性．證明1：先前的研究中已經證明，如果滿足如下兩個條件，納什均衡（NE）存在：（1）β是歐氏空間的一個非空子集．（2）ui是βi的連續凹函數

3．3調度算法設計

考慮到帶有延遲約束的場景的通信量通常不滿足飽和條件，本文中的最大競爭窗口CWmax采用如下表達式獲得［8］：在本文中，將每個時隙劃分為傳輸子時隙和控制子時隙，將控制子時隙進一步劃分為控制微時隙．當參與者的類型確定以后，提出的NCG－CSMA算法將根據參與者的最佳響應找到最佳的可調度集合．NCG－CSMA算法包括三部分．第一部分是數據包排隊．通過最大貪婪算法將鏈路i的數據包根據pij值的大小降序排隊，排在隊首的數據包是在當前時刻pij值最大的數據包．第二部分是鏈路接入博弈．鏈路HoL數據包根據該鏈路在當前博弈中取得的最佳響應β＊i更新其鏈路接入概率并調整該鏈路的競爭窗口CWi大小．第三部分為鏈路監聽多路訪問．在控制子時隙開始，如果在前CWi個子時隙之前鏈路i沒有監聽到它的干擾集C（i）中有隊列發出INTENT消息，則鏈路將在第CWi＋1個子時隙發送INTENT消息，否則，該鏈路保持沉默．如果該鏈路在第CWi＋1個控制子時隙前沒有發生傳輸沖突，則被選入調度集合，并將HoL數據包傳輸到融合中心，否則，該鏈路保持沉默．最終得到最大可行調度集合．NCG－CSMA算法的思想是通過非合作博弈為時間緊急度高、對數據融合價值大的HoL數據包提供更大的傳輸機會，即分配更小的競爭窗口．并且，為了避免多個具有相同pij值的HoL數據包在同一時刻發送INTENT消息導致沖突，競爭窗口在指定區間內取隨機值．

4實驗分析

4．1仿真設置

本文使用matlab模擬了具有干擾約束的物聯網融合數據傳輸調度的場景．該場景包含6條傳輸鏈路，其中鏈路1，2，3為實時鏈路，鏈路4，5，6為非實時鏈路．每條鏈路的干擾集合定義如下：C（3）＝｛l1，l4｝，C（4）＝｛l1，l2，l3，l5，l6｝，C（5）＝｛l1，l2，l4｝，C（6）＝｛l1，l4｝．其中鏈路1、鏈路4與其它所有鏈路都產生干擾．本文假設數據包到達率λ服從伯努利分布．控制微時隙數目為48．實時數據包生存期在［5，30］范圍內隨機取值，非實時數據包的虛擬生存期設為30．此外，A＝1，C＝2，δ＝0．9，ω1＝0．7，ω2＝0．3．參與對比的實驗為Q－CSMA、DMS、DRA．

4．2性能分析

圖1到圖3顯示了在不同的網絡負載下，不同調度策略下的吞吐量性能．從圖中可以看出，Q－CS－MA策略下的吞吐量性能很差．這是因為，盡管研究表明，Q－CSMA策略能實現良好的吞吐量性能，但是忽略了鏈路的實時性，導致大量實時數據包由于截止時間到期而被丟棄，這使得實時鏈路的吞吐量變得很差，并且進一步惡化了系統的總吞吐量．數據包到達率在［0，0．2］范圍內時，DMS、DRA與NCG－CSMA策略在吞吐量方面的性能基本一致．但是隨著數據包到達率的增加，系統的通信量密度增大，NCG－CSMA的吞吐量優勢逐漸顯現出來，尤其是在實時鏈路中．從圖2可以看出，NCG－CSMA策略的吞吐量明顯高于其它三種策略．這是因為本文提出的NCG－CSMA策略在形成調度集合時考慮了數據包的時間屬性，那些時間緊急的數據包擁有更多的傳輸機會．然而，實時吞吐量的增加是以犧牲非實時鏈路的吞吐量為代價的．盡管本文所提出的策略在實時性方面具有良好的性能，但是從圖3可以看出，本文所提出的策略的非實時鏈路的吞吐量與其它三種策略相比較差．但是，本文提出的策略旨在系統層面優化性能，數據融合對實時數據包的延遲非常敏感，因此，為了保證這些數據有效傳輸，本文認為，適當地犧牲非實時數據包的吞吐量是有價值的．圖1總吞吐量圖4顯示了四種策略在不同的數據包到達率下的延遲丟失率．從圖中可以看出，隨著數據包到達率的增圖2實時吞吐量圖3非實時吞吐量加，數據包因截止時間到期而丟棄的比率也在增加．但是本文所提出的NCG－CSMA策略的延遲丟失率最低，能夠有效保障數據融合的實時性能．圖5顯示了四種策略下，鏈路1與鏈路3的延遲丟失率．從圖中可以看出，無論是本文所提出的NCG－CSMA策略還是其它三種策略，鏈路3的延遲丟失率都要低于鏈路1．這是因為鏈路1與鏈路3干擾鏈路數目不同．鏈路1的干擾鏈路有5條，而鏈路3的干擾鏈路只有2條，因此，鏈路3將會獲得比鏈路1更多的傳輸機會，因而，鏈路3的實時性要好于鏈路1．即便如此，NCG－CSMA與其他三種策略相比鏈路1的實時性依然是最好的．這是因為NCG－CSMA策略下的鏈路行為不是自私的，各鏈路之間存在合作行為，為保障鏈路1的傳輸，其它鏈路犧牲了部分傳輸機會．圖6為實時鏈路的數據價值丟失率．由圖可以看出，在數據包到達率較低的情況下，DMS、DRA以及NCG－CSMA策略下的數據價值丟失率都很低，接近于0．隨著數據包到達率的增加，DMS、DRA的價值丟失率開始增加，在數據包到達率為0．8時，DMS的價值丟失率達到18％，DRA的價值丟失率達到22％，而本文所提出的NCG－CSMA策略下的價值丟失率僅為8％．這是因為，本文在設計NCG－CSMA策略時不僅考慮了數據包的時間屬性，還考慮了數據包的價值屬性，這對數據融合來說不可忽視．因為從數據融合性能的角度來看，那些數據有顯著地起伏變化的數據包攜帶的信息更為重要，也更為數據融合所需要．因此，在系統的通信量過大不可避免的要導致數據包丟棄的情況下，應該首先保障那些對數據融合更有價值的數據包的傳輸．從圖6可以看出，NCG－CSMA策略的價值丟失率最低，能夠很好的保障對數據融合更有價值的數據包的傳輸．圖6實時鏈路價值丟失率。

5結束語

本文從通信角度，針對物聯網數據融合傳輸過程中鏈路之間的自私行為導致的吞吐量惡化、實時性差的問題，基于非合作博弈提出NCG－CSMA調度策略，在各參與者不需要進行信息交互的情況下，為了協調鏈路之間的自私行為，將傳輸成本建模為時間和數據包價值的函數，對時間緊急度高并且融合價值大的數據包索取更少的傳輸成本，為其提供更多的傳輸機會．實驗結果表明，本文所提出的NCG－CSMA策略與其他策略相比具有較好的實時性能，并且能夠較好地保證對數據融合價值大的數據包的傳輸．

作者：徐九韻 孫姍 單位：中國石油大學 計算機科學與技術學院 中國石油大學海洋與空間信息學院