◆赵向阳

（西藏大学藏文信息技术研究中心 西藏 850000）

网络规模对ZigBee网络性能影响的仿真研究

◆赵向阳

（西藏大学藏文信息技术研究中心 西藏 850000）

在给定的通信范围内，网络规模是ZigBee网络性能的影响因素之一。首先利用OPNET软件中的ZigBee网络模型，搭建了具有鲁棒性、低时延特点的网状网络拓扑且不同网络规模中的节点均由单个协调器进行管理维护。其次从网络容量、数据传输和时延三个方面收集网络性能的指标数据，进而对比研究不同的网络规模对网络性能的影响。网络容量指标通过吞吐量与负载的关系体现，数据传输指标使用网络层的丢包数及应用层的数据收发量表示，而时延指标则包括平均端到端时延、排队时延和处理时延。最后将数据分类并从全局统计量和局部统计量两个角度分析对比得出，当5km★5km通信范围内的路由器设备和终端设备分别控制在29—33个和63—84个范围内时，ZigBee网络性能较好。

ZigBee；OPNET；网络规模；网络性能

0 引言

目前，ZigBee技术多用于无线传感器网络进行数据采集传输与控制，涉及工业控制、医护设备、智能家居、环境监测及智能旅游等多个领域，具有数据传输速率低、功耗低、成本低、网络容量大、时延短、工作频段灵活等特点。由于ZigBee技术搭建的网络可满足不同应用场景的通信需求，网络性能的好坏则直接影响用户体验，间接影响服务厂商的收益与口碑。随着ZigBee网络处理数据量的增加，此时在网络层参数（如网络拓扑、路由算法和网络规模等）、MAC层参数（如信道接入机制等）及物理层参数（如物理层信号质量、信道能量水平等）等确定的前提下，ZigBee网络性能会受到网络规模（网络中的节点数量）的制约。

目前，ZigBee网络性能影响因素的研究包括路由算法、网络拓扑结构、MAC层确认机制及信标模式等，评价指标则包括吞吐量、丢包率、时延和能量消耗等。而ZigBee网络性能与网络规模的关系只限于理论研究和小规模网络对网络性能的影响。

1 构建ZigBee网络模型

建模是利用仿真软件将实际系统映射到具有同等性的仿真系统的过程[15]。实际建模过程则要求研究者抓住主要而简化甚至忽略不重要的层次或方面以逼近实际系统，进而实现仿真系统的同等性。因此，合理的网络模型必须在满足预定义的前提条件下，精确地映射实际需求，解释待研究的问题。本文中ZigBee网络的建模是在进程层次、节点层次和网络层次等三个层次建模的基础上，突出网络层次中网络规模的影响因素，进而简化进程层次和节点层次影响因素的过程。该网络模型的前提条件是在5km*5km的通信范围内，网络由单个协调器管理和维护，为事件驱动的应用需求提供通信服务；而通过设置网状网络拓扑及随机业务量以提高映射精确度。

OPNET的ZigBee网络模型提供三种节点设备模型，即协调器设备、路由器设备和终端设备。网络模型中的ZigBee协调器负责启动和配置一个ZigBee网络，路由器设备负责实现设备间的路由功能以扩展覆盖范围，每个ZigBee网络最多可支持255个设备（包括协调器、路由器和终端设备）。因此，结合ZigBee技术特点，本文的网络模型在同一个工程文件下，创建了九个不同的场景，不同的场景具有不同数量的路由器设备和终端设备，但每个场景内均只有一个协调器设备。随着场景每加一，场景内的路由器数量和终端设备数量分别增加4和22个。如场景1包括20个路由器数、22个终端设备，总计43个设备；则场景2包括24个路由器设备、44个终端设备，总计69个设备，以此类推。

在OPNET提供的ZigBee网络模型中，终端设备和协调器设备、终端设备和路由设备间默认传输距离为1.2km，要实现终端设备通过路由器设备转发与协调器设备或其他子网中的终端设备通信，则通信范围需要保证终端设备与协调器设备间的通信距离大于1.2km，而终端设备与路由器设备及路由器设备和协调器设备间的距离小于1.2km。因此，本文的网络模型中的数据只经过一跳路由的转发，则终端设备和协调设备间的直线距离应不小于2.4km。考虑到平面结构中协调器水平和垂直两侧均可以放置路由器，最终确定通信范围为5km*5km。

OPNET的ZigBee模型还提供三种拓扑结构，即星形拓扑、树形拓扑和网状形拓扑，网络拓扑可通过协调器网络参数属性设置。由于网状结构的拓扑采用完全对等的通信方式，当节点设备数量增加时，可从一定程度上减轻路由器和协调器设备的负载。另一方面，OPNET软件提供的事件驱动仿真机制可以模拟实际环境中的对实时性和可靠性要求的事件驱动应用类型，网络模型中所有节点应用业务的目的节点设为随机，应用数据包大小为1024字节，包发送的时间间隔为1s。

2 仿真ZigBee网络模型

2.1 配置统计量

根据建模和仿真步骤，在运行仿真之前，需要定义和配置需要收集的统计量。本文的统计量采用桶状收集模式（bucket），即在设定的3600s的仿真时间内将采样结果叠加后平均，且每个统计量都有不同的收集范围。统计量收集范围分为全局统计量、协调器统计量及路由器统计量，其中路由器统计量是对网络中除协调器设备外所有路由器设备统计量的平均值。路由器统计量和全局统计量统称为全局变量以体现整个网络的行为和性能，而协调器统计量作为局部变量只收集协调器设备在不同网络规模下的性能表现数据。统计量的详细配置如下：

负载（Load）表示网络中某个节点的上层每秒向MAC层提交的比特数；收集范围包括全局统计量、协调器统计量和路由器统计量。吞吐量（Throughput）代表网络中某个节点的MAC层每秒向上层传递的比特数；收集范围包括全局统计量、协调器统计量和路由器统计量。丢包数（Packets Dropped）只收集全局统计量，表示网络层由于节点没有加入网络而导致的丢包数。端到端时延（End-to-end Delay）表示创建和接收应用层数据包的时延和；收集范围包括全局统计量和协调器统计量。时延（MAC）某个节点的MAC层接收并向上层提交数据包的端到端时延；收集范围包括协调器统计量和路由器统计量。媒体接入时延（Media Access Delay）代表某个节点的MAC层传输数据帧时的排队时延和竞争时延的总和；收集范围包括协调器统计量和路由器统计量。排队时延（Queuing Delay）表示某个节点的MAC层由于网络层引起的数据包的排队时延；收集范围包括协调器统计量和路由器统计量。

2.2 分析统计量

根据上述统计量配置运行仿真，本文将运行结果导出至txt文件，然后在excel表格内从吞吐量与负载关系、数据传输和时延三方面对各种统计量进行整理说明。

（1）吞吐量与负载关系分析

本文首先将同一个收集范围内的吞吐量和负载同时缩小相同的倍数以便于观察和处理，然后根据整理后的数据作散点图。图1表示协调器的负载和吞吐量关系，全局变量的散点图不再给出。图中横坐标为不同场景内的负载，纵坐标为不同场景下的吞吐量，散点则代表每个场景下的吞吐量和负载。散点图中有一条从原点引出的与X轴成45度角的射线，散点距离射线越近，说明该散点对应场景下的网络性能较好。根据协调器的负载与吞吐量的走势发现，当网络规模为场景3、4、5时，负载与吞吐量接近1：1的关系，网络资源的利用率最大。

图1 吞吐量与负载关系

（2）数据传输情况分析

数据传输情况由直接统计的网络层因未加入的节点设备导致的丢包数体现。数据收发量根据全局的数据收发速率与仿真时间3600s的乘积得到。图2表示丢包数和网路规模的关系折线图，横坐标使用场景编号代替网络规模表示，纵坐标则是丢包数。从图2中可以直观看出，网络规模的扩大增加了网络层的丢包数，表明了整体网络数据传输质量随着网络规模的增加而下降。

图2 数据传输情况

（3）时延分析

首先将时延数据分类，包括全局的端到端时延、路由器MAC时延、路由器媒体接入时延和路由器排队时延，以及协调器的平均端到端时延、MAC时延、媒体接入时延和排队时延等八个指标数据。图3利用折线图的表示方式给出了八个时延指标数据和网络规模的关系，横坐标仍然代表不同的场景，纵坐标为不同场景下时延指标数据值。实验数据表明，随着网络规模的扩大，协调器节点平均端到端时延受影响较大；根据实验数据可知，当网络规模符合场景3和场景4的数量时，网络时延较小，网络规模合理。

图3 时延

3 结语

在明确通信范围及网络规模的前提条件下，本文按照建立ZigBee网络模型，配置网状网络拓扑，配置应用层的随机业务量，配置统计量，运行仿真等步骤，收集并分析统计量进而得出结论，即在一定的通信范围内，路由器设备和终端设备需要采取合理的数量规模，由单个协调器控制和维护的网络性能才能达到最佳。但是，本文的研究还需要收集实际搭建的网络性能数据的反馈，以补充和完善提出的理论。

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