基于马尔科夫链的ZigBee信道选择算法的研究

发布时间：2018-06-19 22:28

本文选题：ZigBee + 信道选择　；参考：《上海海洋大学》2014年硕士论文

【摘要】：近年来，随着智能家居和物联网的兴起，很多无线通信技术获得了快速的发展。特别是一些能耗比较低、成本比较低的无线通信技术正获得前所未有的发展。其中以基于IEEE802.15.4标准的ZigBee技术尤为突出，正是因为它功耗低，，成本低的特点使得其在无线传感网络应用中占有主导地位。为了最大程度的推广ZigBee技术，ZigBee联盟在制定ZigBee协议无线通信标准时采用了国际免费的ISM（Industrial Scientific Medical）频段。由于ISM频段免费的特性，目前已经有很多种无线电技术采用该频段进行通信。例如：WiFi、蓝牙、wireless USB等，甚至包括微波炉和无绳电话也工作在该频段。这么多种无线通信技术都采用该频段进行通信，加上新的无线技术的研发和新的无线技术的加入，使得ISM2.4Ghz频段不可避免的日益拥挤，从而导致了各个2.4Ghz设备之间相互产生干扰。但是像智能家居、可穿戴无线设备和农业物联网等无线传感网络应用仍处于快速发展阶段，也只能会有越来越多的2.4Ghz设备的加入，这不得不让人们开始关注在强2.4Ghz设备干扰下ZigBee节点的稳定性问题。尤其是在智能家居环境中控制一些高危操作的ZigBee节点；可穿戴设备中对身体重要指标的监控节点；又或者在农业物联网中一些关键培育指标（例如：PH值等）的控制节点等，即对设备安全性、稳定性、及时性要求比较高的场合尤为重要。因此，探索和研究ZigBee节点在其他强2.4Ghz设备干扰下性能改善的方法有着重要的意义。针对其他2.4Ghz设备的强干扰，目前ZigBee协议主要通过空闲信道评估（Clear Channel Assessment,CCA）、动态信道选择、信道算法、直序扩频技术以及应答重传和帧缓存等技术来改善ZigBee节点的抗干扰能力。然而这些传统的方法还存在很多不足之处。例如传统的信道选择算法是通过轮询的扫描ZigBee协议规定的16个信道（2.4Ghz频段），选择一个空闲的信道作为ZigBee节点的通信信道。在信道查询的过程中存在节点做15次冗余的探测信道动作的可能，并且在干扰很强的情况下，ZigBee节点查询其他可用信道的频率增加，如果每次查询有一半以上的冗余查询动作，那么将极大的增大节点的电源消耗，从而缩短节点的寿命，另外也会严重的影响节点的实时性能。本文正是从ZigBee信道的选择算法作为切入点，提出了基于马尔科夫链预测模型的信道选择算法。相比传统的信道选择方法，此方法能够根据马尔科夫链预测模型科学的预测将来时刻概率最大的空闲信道，增加了空闲信道选择的命中率，从而减少了ZigBee节点不断轮询扫描所有信道所带来的冗余操作。反映到实际效果上就是保证了节点的实时性和节省了节点的能量消耗。根据特定的实验环境，在传输相同数据的情况下，采用基于马尔科夫链的信道选择算法能够节省2.2%的能量消耗和缩短7.1%的传输时间。在文章的结构安排上，本文首先介绍ZigBee协议的基本知识。重点介绍ZigBee协议中信道的分类及ZigBee节点选择信道的时机等相关知识。其中对涉及信道选择的ZigBee的组网过程也有一定的介绍。其次文章对马尔科夫链模型的基本知识进行简单介绍，并对常见的三种基于马尔科夫链的预测方法及具体的预测步骤进行了详细的讨论和比较。最后本文通过实际的样本数据对马尔科夫链预测模型的参数进行求解和验证，并在实验平台上验证了基于马尔科夫链预测模型的ZigBee信道选择算法确实在提高ZigBee节点的传输实时性和降低功耗上有一定的作用。
[Abstract]:In recent years , with the rise of smart home and Internet of things , many wireless communication technologies have been developed rapidly . Especially , wireless communication technologies with low power consumption and low cost are gaining unprecedented development .

However , wireless sensor network applications such as smart home , wearable wireless equipment and Internet of Things are still in the fast development stage , and only an increasing number of 2.4Ghz devices are added , which has to pay attention to the stability problem of ZigBee nodes under the interference of strong 2.4Ghz equipment . Especially in intelligent home environment , some high - risk operation ZigBee nodes are controlled ;
a monitoring node which can be used for monitoring important indexes of the body in the wearable device ;
Therefore , it is very important to explore and study the performance improvement of ZigBee nodes under the interference of other strong 2.4Ghz devices .

For other 2.4Ghz devices , the ZigBee protocol is mainly used to improve the anti - interference ability of ZigBee nodes by means of clear channel assessment ( CCA ) , dynamic channel selection , channel algorithm , direct sequence spread spectrum technology and response retransmission and frame buffer .

This paper presents a channel selection algorithm based on Markov chain prediction model based on the selection algorithm of the ZigBee channel . Compared with the traditional channel selection method , this method can predict the largest free channel in the future time probability according to Markov chain prediction model science .

In this paper , the basic knowledge of the ZigBee protocol is introduced first . The classification of the channel in the ZigBee protocol and the timing of the ZigBee node selection channel are introduced . The basic knowledge of the Markov chain model is discussed and compared in detail . Finally , the parameters of the Markov chain prediction model are solved and verified by the actual sample data , and the ZigBee channel selection algorithm based on the Markov chain prediction model is verified on the experimental platform , which does play a role in improving the real - time performance of the ZigBee node and reducing the power consumption .
【学位授予单位】：上海海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN92

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