毛永毅，张 含，杨雨生，庞胜利，刘开轩

(1.西安邮电大学 电子工程学院，陕西 西安 710121；2.西安邮电大学 计算机学院，陕西 西安，710121；3.西安邮电大学 通信与信息工程学院，陕西 西安，710121)

随着移动互联网行业和智能终端的发展和普及，实时定位系统(Real-Time Locating Systems, RTLS)正在被广泛应用于智慧园区、智慧商场以及智慧物流等诸多领域[1]。一方面，RTLS往往会采用高密度部署方式来保证充足的定位资源[2]。另一方面，当应用于游乐场等人员流动较大的高密度应用场景时，RTLS面对的是一个动态的定位需求[3]，需要对系统中的新定位节点进行接入调度，使得能够在不影响系统中原有定位节点性能的情况下，完成新节点接入。

在新节点接入的相关研究中，雷磊等[4]通过基于定长时隙的多跳ad hoc网络DFC协议马尔可夫链模型，得到网络饱和吞吐量性能的相关指标理论值，为研究网络资源的相关问题提供了帮助。唐伦等[5]通过在网络层的拥塞控制以及基于网络切片的资源分配方法完成了对动态业务下的网络资源调度，可以在资源调度的时隙内完成动态节点资源调度。但是，RTLS面对的实际场景业务往往复杂且多样，该分配方式会造成大量的额外开销。GOPALAN S H等[6]利用动态布谷鸟搜索算法评估动态网络中无线链路，可以通过调整局部动态参数，使得网络能够发现并分配新节点的最佳路由。但是，该方法基于短期网络的运行状态进行建模，而RTLS是一种长运行网络，该方法未进一步分析长期数据对网络的影响。AZALY N M E 等[7]和REN J等[8]分别通过预留信道和动态缓存的策略实现了动态网络中短期内大规模数据传输需求，但对于RTLS长期保留预留信道或缓存资源会降低信道使用效率，造成资源浪费。张盈等[9]和LIANG等[10]分别分析了超宽带无线网络和异构无线网络中的网络链路状态后发现，当信道中有新节点接入时，可以通过为动态网络进行动态分配网络参数等方式，为新节点接入的信道提供更快的通信速率，从而有效地提升无线网络的性能。但是，在RTLS中，带宽往往是由协议栈根据网络规划直接分配的，并不能做实时的参数重新分配。姚引娣等[11]通过将固定时隙分配方法调整为动态时隙分配方法，平衡LoRa网络中节点的优先级，能够根据当前网络容量动态的调整时隙分配策略。该算法尽管缓解了新节点接入时对原有业务的影响，但仍然存在消耗信道资源多的问题，不能在有效节约信道资源的情况下完成新节点接入。

为了提高系统网络的信道利用率，节约信道资源，拟提出一种基于泊松分布的高密度RTLS新节点接入方法。在一个正常运行的高密度RTLS中进行动态业务的新节点接入调度，通过计算可用业务信道在单位时间内拥有足够新节点接入时间的概率，列出可供新节点接入的信道表，根据信道表完成新节点接入，最终达到提高系统网络的信道利用率的目的。

1 问题描述

RTLS通常由定位节点、网关、服务器组成[12]。定位节点通过空中接口向网关发送定位信号。响应网关发送的定位系统命令，网关用于接收节点的定位信号，同时可向节点发送命令。服务器用于解析定位信息和位置运算，RTLS系统结构示意图如图1所示。

图1 RTLS系统结构示意图

对一个正在运行的高密度RTLS，此时有新的节点申请接入，进行如下假设。

1)假设网络业务通信区域的长宽均为D，为一个方形区域。区域内共有N个网关与M个节点，网络中有V个新节点申请接入。

2)设网络中已经接入节点采用高密度随机方式部署。部署位置信息未知，且节点在部署完成后位置不再移动。

3)设网络中申请接入的新节点采用随机方式部署，且部署位置未知。

4)设网络中每两个网关之间的信号相互覆盖，且覆盖区域均为以网关为圆心，以R为半径的圆形区域。

5)设在通信区域中，各个网关的通信范围相互覆盖，且通信区域内节点部署于读写器信号覆盖范围内。

高密度RTLS新节点接入示意图如图2所示。

图2 高密度RTLS新节点接入示意图

从图2可以看出，在高密度部署的RTLS中，每个新节点都处于不同数量的网关信号覆盖范围内，从而在网络中有数量不同的网关可供新节点接入。系统中每个网关拥有多个业务信道，新节点在网络中可以选择任意一个业务信道作为通信信道。

在高密度RTLS环境中，由于网络中各个业务信道接入节点数量不同，导致每个业务信道拥有空闲时间段的数量和每个空闲时间段长度不同，新节点在接入时需要选择最适合的信道完成接入。在接入新节点后的业务需要尽可能地降低对于原有业务的影响，新节点接入方法需要满足在原有业务的信道利用率不降低的情况下完成接入，并且在接入后需要保持较高的信道利用率。

2 高密度RTLS新节点接入方法

经典的新节点接入方法是在进行信道侦听后，随机选择信道进行接入，未能对侦听到的信道进行质量评估择优介入，从而造成信道未能被充分利用的情况。

在所提的新节点接入方法中，完成信道侦听阶段后，还要经过信道评估和选择接入阶段，即根据侦听的业务信道信息进行信道质量评估，得到所有业务信道可以完成接入的概率，根据最优的业务信道完成新节点接入。

2.1 信道侦听阶段

在信道侦听阶段，需要采集区域内所有可用的业务信道信息。由于新节点在网络中的部署位置不同，所以每个新节点得到的可用业务信道也不一样，每个新节点需要独立采集周围业务信道信息。信道侦听阶段有如下步骤下。

步骤1新节点通过广播信道向控制平台上报接入申请。

步骤2控制平台将区域内所有网关的编号、业务信道数量和业务信道参数告知给新节点。

步骤3根据网关和网关中业务信道的编号，按照从小到大的顺序将所有可用的业务信道排序，建立一张可用信道表。以区域中有两个网关，每个网关含3个信道为例，可用信道表示例如表1所示。

表1 可用信道表示例

步骤4根据可用信道表的顺序，侦听区域内所有业务信道信息。若侦听不到当前业务信道的无线信号，则将该业务信道从可用信道表中移除。

步骤5采集业务信道在单位时间内拥有的空闲时间段的数量和每个空闲时间段长度。

2.2 信道评估阶段

在信道评估阶段，需要对得到所有可用业务信道的空闲时间段的数量和每个空闲时间段长度进行评估，以判断空闲时间段长度是否大于新业务节点上报消息需要的时间。

泊松分布主要描述在单位时间或者单位空间内一项随机事件发生的概率[13]。使用泊松分布模型前提是随机事件需要满足两个条件：第一，在单位时间内，随机事件为一个离散且独立的事件；第二，随机事件在单位时间内发生的概率为一个常数[13]。

在高密度RTLS新节点接入过程中，新节点之间可以接入的业务信道数量不同及其导致空闲时间段的数量和每个空闲时间段长度不同，满足泊松分布之间相互独立且离散的条件，且在系统业务确定的情况下，单位时间内空闲时间段的数量是一个常数，因此，也满足泊松分布的第二个条件。因此，选取泊松分布模型，计算新节点在单位时间内拥有足够时间的概率。

使用泊松分布模型计算新业务节点在单位时间内拥有足够时间的概率P1，其计算公式[13]为

(1)

其中：t表示单位时间内空闲时间段的平均时长；T表示新业务节点上报消息需要的时长。

根据图6中低频功率需求图谱，确定功率需求的范围为[0, 100]，将其划分为4个子集Pr = { TS、S、M、B}；基于磷酸铁锂电池的工作原理和特性，确定SOCb在[0.3, 0.9]之间，将其划分为3个子集SOCb ={L、M、H}；基于超级电容的工作原理和特性，通过双向DC/DC变换器对超级电容进行升压控制，扩大了超级电容的工作电位窗，其正常的工作范围为[0.2, 0.9]，同样分3个模糊子集SOCc = {L、M、H}；Kc的基本取值范围为 [0, 1]，分为4个模糊子集Kc ={TS、S、M、B}。

由于在单位时间内可能会有多个空闲时间段的长度都大于新业务节点上报消息需要的时长T，所以，需要对P1进行分段加权计算。单位时间内，新业务节点在该信道拥有足够空闲时间的加权概率P2的计算公式为

(2)

利用式(2)即可计算出可用业务信道在单位时间内拥有足够新节点接入时间的概率，以便后续的新节点接入。

2.3 选择接入阶段

在选择接入阶段，计算平均空闲时间段长度t，根据t从大到小的顺序将可用信道表重新排序。新节点从可用信道表中选择第一个业务信道开始选择接入。新节点接入的步骤如下。

1)根据可用信道表的顺序，通过侦听，得到所有业务信道的概率。根据3次侦听的平均概率，按照Pi从大到小的顺序重新排列可用信道表。

2)查找可用信道表，按照顺序选择第一个业务信道进行监听，若该业务信道空闲则使用该业务信道，若该业务信道忙则选择可用信道表中的下一个业务信道进行监听，直到新业务节点接入成功。

选择接入流程如图3所示。

图3 新节点接入方法流程

3 仿真及结果分析

为了验证基于泊松分布模型的新节点接入方法的有效性，建立仿真实验环境，并与直接接入和基于马尔可夫链模型[4]的新节点接入方法进行对比，分析不同方法对原有业务系统信道利用率的影响以及在完成接入后新节点在正常工作时的信道利用率。

采用OPNET开发平台[14]建立仿真实验环境。设置的RTLS仿真区域为一个正方形，其长、宽均为2 km[15]，在区域内部署10个网关。设在网络中已经完成接入的节点数量为800，在目前高密度RTLS的基础上，在区域内随机放置20个新节点，新节点接入仿真实验环境示意如图4所示，图中有一台网关，网关拥有4个业务信道，每条业务信道上接入了10个节点，此时在该网关信号覆盖范围下，有3个新节点申请入网。

图4 新节点接入仿真实验环境示意图

使用OPNET仿真软件平台仿真新节点接入后的高密度RTLS，参考文献[16]参数设置，节点域选取消息周期、通信带宽以及碰撞退避时间等3个网络参数作为可变参数，仿真参数选取如表2所示。

表2 仿真参数

在OPNET仿真环境中通过调整、组合消息周期、通信带宽以及碰撞退避时间等3个网络可变参数，一共得到1 440组数据集。通过不同通信带宽与碰撞退避时间的组合对信道利用率的影响，对数据集进行处理分析，最终得到在通信带宽为500.00 MHz且碰撞退避时间为1 s时的信道利用率提升效果最为理想。3种方法对业务信道中信道利用率的影响以及新节点接入后的信道利用率结果分别如图5和图6所示。

图5 3种方法对信道利用率的影响

从图5可以看出，随着消息周期的增大，3种新节点接入方法下的原有业务信道利用率都呈下降趋势，说明3种方法对原有业务信道利用率都不同程度地造成了一定影响。这是由于在高密度RTLS的业务信道中，新节点接入后新业务会占用信道资源来满足业务需求，影响到原业务对信道资源的正常使用。当原有业务需要使用信道时，若已接入的新节点业务正在使用信道，则原有业务就会进行退避等待直到信道空闲，这就会对原有业务造成一定的影响。而随着消息周期的增大，新节点业务占据的信道资源越多，原有业务对信道的利用率也就逐步下降。

新节点直接接入、马尔可夫链和泊松分布等3种方法使原有业务信道利用率平均下降分别为20.31%、15.67%和20.31%，基于泊松分布的新节点接入方法对信道利用率的影响较小。

图6 接入后的信道利用率

如图6所示，新节点接入系统后，随着原有业务消息周期增大，新节点的信道利用率会提高。这是因为随着消息周期的增大，业务信道中空闲时间段的数量和长度都会增大，在原有业务的高消息周期中给与了新节点更多的信道资源。相较于新节点直接接入系统的方法，使用马尔可夫与泊松分布方法进行新节点接入的系统信道利用率较高。

在新节点接入后，新节点直接接入、马尔可夫链和泊松分布等3种方法的平均信道利用率分别为35.64%、37.43%和40.08%，使用泊松分布方法新节点接入的信道利用率最好。

4 结语

针对在高密度RTLS中的新节点的接入问题，提出了一种基于泊松分布的高密度RTLS新节点接入方法。该方法侦听当前区域内网络中的可用的业务信道，计算所有可用业务信道可以完成接入的概率并选择概率最高的业务信道完成接入。仿真结果表明，基于泊松分布的新节点接入方法对原有业务信道利用率的影响较低，且新节点接入后的信道利用率较高。