闻国才

NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法

闻国才

（淮南师范学院 计算机学院，安徽 淮南 232000）

：以往使用ACRA算法和ARAWSN算法存在时延问题，导致物联网能耗不均，为此，提出了NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法。构建NB-IoT低速率窄带物联网能耗模型，统计发送信号所消耗的能量、接收信号所消耗的能量，计算物联网总能耗。在LEACH协议基础上建立簇，并设计数据接收与传输两个稳定阶段，使物联网路由能耗均衡。由实验结果可知，该方法信号最高传输精准度为0.98，说明物联网路由能耗均衡。

NB-IoT低速率窄带；物联网；能耗均衡；传输精准度

目前，蜂窝网络作为NB-IoT的重要组成部分，在M2M系统下，大量的数据连接和更新得到了支持，同样也使NB-IoT更加便捷，能够满足大多数NB-IoT的通信流程和各种需求，在相同的宽带频段下，NB-IoT网络的效益提高非常显著，同时还增加了它的覆盖范围，通过增加覆盖范围，提高了网络的性能，同时也提高了物联网的通信能力[1]。虽然NB-IoT可以针对网络的变化对其进行更新和完善，从而快速地优化网络路径，但由于其采用的是低速方式，对节点的能量状态考虑不够，更不用说节点之间的通信距离了[2]。造成的结果是路径相对单一，能耗非常快，容易出现网络卡顿，甚至瘫痪等现象。面对该问题，以往使用ACRA算法和ARAWSN算法，其中ACRA算法在使用主路径和备用路径时，可以根据节点的状态更新路由表，但增加了能耗和时延；ARAWSN算法有效地利用了蚁群优化的特点，解决了能耗方面的相关问题，但是并没有改善延迟情况。上述两种传统方法由于并未考虑到节点的能量变化，导致相关节点失去原有的作用，进一步导致网络畅通性不足，延迟增高。针对上述问题，提出了NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法，该方法通过建立稳定传输阶段，能够保证节点完整，避免网络延迟，使NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡。

1 NB-IoT低速率窄带物联网能耗模型构建

NB-IoT技术中有3种主要的部署方式：独立部署模式：可以在频点上独立部署200 kHz，适用于GSM频段重新运行[3]。保护带的部署模式：LTE系统中的边缘无用频带可以被利用[4]。在载波内部的授权模式：可以使用LTE载波中间的任何资源块。NB-IoT的性能和目标兼容性：该技术有4个非常重要的特点：一是覆盖范围大，二是连接能力强，三是支持低延迟灵敏度，具有较低的设计成本，整机能耗低，四是具有较低的模块化成本[5]。核心技术：NB-IoT的核心技术主要是利用现有的LTE技术，并据此添加新的功能。通过这些技术的大力支持，可以扩大网络覆盖范围，增加上行容量，降低终端复杂度。基于NB-IoT低速率窄带物联网特点，构建能耗模型如图1所示，为物联网能耗均衡路由方案设计提供模型支持。

图1 能耗模型

在图1所示支持下，NB-IoT低速率窄带物联网发射信号和接收信号每发送和接收单元都是bit，该过程所消耗的能量也是bit。在信号发射过程中，放大部分是每bit的单位信号包所消耗的能量[6]。

统计发送信号所消耗的能量、接收信号所消耗的能量，作为NB-IoT低速率窄带物联网总能耗的评判标准，该能耗决定了NB-IoT低速率窄带物联网使用周期[7]。NB-IoT低速率窄带物联网能耗计算公式为

2 物联网能耗均衡路由方案设计

基于LEACH协议，提出了一种低速率NB-loT窄带物联网能量使用的路由调整算法，该协议也具有循环循环的特点，分为簇的建立阶段和数据接收与传输的稳定阶段。

2.1 簇的建立阶段

在个节点中，选择个节点作为初始聚类中心；对于其他非聚类中心，则根据他们与节点的相似度，将其分配至相似度最高的聚类中心。在标准度量函数开始收敛之前，计算每个簇中所有节点的平均数并重复此步骤，直至每个簇均代表一个簇[9]。

计算结果表明，第一个节点被随机刷新，不会产生任何痕迹，留下能量或相关信息，使该方法具有一定的限制性。与此同时，该节点选择方法也要消耗一定的能量，还存在影响网络通畅的问题。针对这一问题，KBECRA算法进行了改进，首先确定值，然后确定簇头，同时根据值和簇头的不同选择相应的值，生成指定副簇头负责通知簇内节点主、副簇头的ID号，主簇头针对发送到主簇头的信号进行接收，对接收到的信息进行下一步处理，并将处理结果发送给副簇头，然后由后者与基站之间进行传输工作[10]。在这些参数中，选择主簇头的指示值一方面考虑了节点和簇中其他节点之间的距离，由于传送距离与能耗有密切关系，在主簇头接收其他节点发送的数据时，也需要消耗能量，选择副簇头时要考虑节点能量和节点与基站之间的距离。

2.2 数据接收与传输的稳定阶段

2.2.1 静态传输队列的形态

在网络通信中，采用节点广播方式，当节点广播时，由于各节点之间存在重复交叉，容易发生窃听，出现相同地址而非自己地址的重复地址的不同节点可能出现错误。在网络中以这种节点的方式传递数据时，将消耗大量的能量。在这种情况下，节点在完成通信后休眠或停止传输，可以解决部分窃听问题。针对这些问题，提出了基于TDMA通信技术的低速率窄带物联网能耗路由方法，利用节点广播的空隙，为每个节点分配合理的空闲时间，从而达到静态发送队列的要求，从而实现对相关数据的实时传输。

同一个节点，在发送和接收时，需要两个单位的时间间隔，当ACK信号被该节点所在基站接收时，终端节点立即进入休眠状态，停止所谓的监听行为。但由于节点的通信质量、通信方式以及所处的环境不同，所以ACK所选择的节点也大相径庭，基本唯一，这样减少了节点，缩短了时间，达到了节能的目的。

2.2.2 动态传输队列的形态

在节点与基站之间采用端对端通信方式进行传输时，双方同时加入网络传输，相关节点将基站的时间作为参考点，然后根据自身条件计算出一个节点的相关信息，并同时进入那个节点的特定周期，实现数据自动接收及相关发送工作。在信息传输中出现故障时，根据其自身的机制重新传输，出现故障时，激活系统，随机生成新的数列，并改变相关的休眠时间，在休眠结束后进行重新传输，为减少窃听情况，降低传输所需的能量，采用动态调整机制，提高传输成功率的同时，还具有很好的可靠性，减少窃听。

2.2.3 数据传输

数据传输是将接收到的数据转换成光纤以太网包，接收控制模块主要负责从接口接收网络数据包，并将其分解，将分解后的网络数据包发送到数据请求模块进行处理。数据接收处理模块主要从请求数据模块中读取数据，从请求数据中提取相关数据进行分类处理，若数据是由物理介面模组传回的反馈数据，则需要透过传送介面控制模组，将数据重新输入至要求响应模组，以供提取及传输数据。

若要重写或重读所收到的数据，则需要将其转换为包含查询地址的代码；若接收的信息是邮箱信息，则需要将其转换为数据发送给请求模块，以便进行下一步处理。

数据传输模块是实现数据传送、接收及处理的功能模块，主要负责整合接收到的资料，以信箱形式，方便形成光纤以太网包。然后设计了一个控制子模块和18个信箱模块，当数据被发送到一个信箱时，先对子模块进行分段标记，再将其分为信箱信息和信箱消息数据；这些数据随后被存储在各个信箱模块中，最终被存储在一个信箱中。信箱模组主要处理信箱匹配及产生的超时邮件资料，而信箱模组主要负责清除超时邮件资料的整理工作，若邮件处理超时，则会出现清空信箱邮件资料的情况，确保不会阻塞信箱。此外，该模块还负责接收由消息长度、消息段数生成的数据，并返回给数据接收处理模块。

在进行了数据处理后，发送收到的信箱资料至信箱模组，再重新组成光纤以太网组，完成数据接收与传输处理。

2.3 能耗均衡路由方案实现流程

能耗均衡路由方案实现流程如下所示：

step1：输入若干个信号；

step2：进入选择阶段；

step3：筛选出距离目标节点近的信号；

step4：进行概率计算；

step5：选择下一节点，并进行局部更新；

step6：计算出更新下节点剩余能量；

step7：填充对应表格；

step8：输出信号；

step9：结束。

若出现信号距离较远，则重新输入，等待距离合适的目标节点出现。

在选择子簇头时，考虑节点的能量和节点到基站的距离，建立源节点到目的节点的信息集，该信息集包括信息素轨迹、能量信息、节点间距等，已经生成的路由信息不需要生成特殊的数据包来维护。

虽然使用上述方法均衡路由，但仅仅通过简单维护，后续的数据包可能出现两种问题。因此，提出了路由维护的相关策略：

（1）建立多种备选途径。在该策略中，不仅建立了主路径，而且建立了主路径还建立了多种备选途径。因此，当某些节点无法正常工作时，可以选择其他路径完成任务，节点信息素也会失效，为此将该值设置为0，将收到ROUTE_ERROR的链接消息。

（2）新节点。当一个新节点被添加时，它在通信半径内被广播，接收广播应答一个信号的节点更新路由表，新节点也在路由表中添加每个节点的信息。

3 实验

为了验证NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法研究合理性，设计以下对比实验。

3.1 实验环境与参数设置

此次实验是在MATLAB平台上使用支持外部连接标准总线的计算机，并且安装了双端口万兆光以太网控制器上进行的。该组件是由一个虚拟硬件功能和支持统一的网络模式组成的，可以让局域网共享到存储网络，除了使用集成的物理层适配器之外，还可以和刀片夹层卡一起使用。

在物联网环境下选择通信节点的2500m×2500m区域，参数设置如表1所示。

3.2 实验结果与分析

在表1设置的参数支持下，分别采用ACRA算法和ARAWSN算法和所研究方法的性能进行对比分析，结果如表2所示。

表1 网络参数设置

由表2可知，使用ACRA算法随着节点数量增加，传输速度逐渐变慢，当节点数量为160个时，传输次数达到最大值为9000个；使用ARAWSN算法随着节点数量增加，传输速度比ACRA算法要快，当节点数量为160个时，传输次数达到最大值为9800个；使用所研究方法随着节点数量增加，传输速度较快，当节点数量为160个时，传输次数达到最大值为16200个。

表2 3种方法传输次数对比分析

分别利用ACRA算法和ARAWSN算法和所研究方法进行测试，得到信号传输精准度对比结果如2所示。

由图2可知，ACRA算法在实验过程中随着节点数量增加，信号传输精准度大幅度降低，当节点数量为40个时，降低速度最快，当节点数量为80个时，信号传输精准度达到最低为0.4；使用ARAWSN算法随着节点数量增加，信号传输精准度也大幅度降低，当节点数量为60个时，降低速度最快，当节点数量为80个时，信号传输精准度达到最低为0.2；使用所研究方法随着节点数量增加，信号传输精准度基本保持不变，当节点数量为80个时，信号传输精准度为0.98。

图2 信号传输精准度对比结果

通过上述分析结果可知，使用该方法信号传输精准度较高，说明物联网路由能耗均衡。

4 结束语

NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法是一种应用价值较高的方法，从物联网角度出发，在不同时代发展趋势下，人们日常生活都与NB-IoT低速率窄带物联网息息相关。因此，现在还存在一些关键性问题，例如低成本通信。在未来不断革新过程中，该项技术将会成为适应力强、传播范围广的通信方式。

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NB-IoT low-rate narrowband IoT energy consumption balanced routing method

WEN Guo-cai

(School of Computer Science, Huainan Normal University, Anhui Huainan 232000, China)

In the past, the use of ACRA algorithm and ARAWSN algorithm has a time delay problem. This problem leads to uneven energy consumption in the Internet of Things. For this reason, the NB-IoT low-rate narrowband IoT energy consumption balanced routing method is proposed. The NB-IoT low-rate narrowband IoT energy consumption model is constructed. The energy consumed by sending signals and the energy consumed by receiving signals are counted. The total energy consumption of the Internet of Things is calculated. The cluster is established on the basis of LEACH protocol, and two stable stages of data reception and transmission are designed to balance the energy consumption of IoT routing. It can be seen from the experimental results that the highest signal transmission accuracy of this method is 0.98. It shows that the energy consumption of IoT routing is balanced.

NB-IoT low rate narrowband；Internet of Things；balanced energy consumption；transmission accuracy

2021-03-15

安徽省高等教育振兴计划项目（2015zytz051）；淮南师范学院校级科研项目资助（2020XJYB014）

闻国才（1980-），男，黑龙江五常人，助教，硕士，主要从事物联网、计算机应用研究，byunsztg@163.com。

TN929.5;TP393

A

1007-984X(2021)05-0021-05