收稿日期：２０１９⁃１２⁃１８；修回日期：２０２０⁃０３⁃２５㊀㊀基金项目：安徽省自然科学基金资助项目（１９０８０８５ＭＦ２１４）
作者简介：许勇（１９６６⁃），男，安徽芜湖人，教授，硕导，博士，主要研究方向为高性能计算机网络协议㊁网络安全；顾珺欣（１９９４⁃），女，安徽六安人，硕士，主要研究方向为网络信息安全与能耗；祝玉军（１９８２⁃），男（通信作者），山东东营人，副教授，硕导，博士，主要研究方向为无线传感器网络（ｚｈｕｙｕｊｕｎ＠ｍａｉｌ．ａｈｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）；梅凡（１９９４⁃），女，安徽安庆人，硕士，主要研究方向为网络信息安全与能耗；康龙龙（１９９５⁃），男，安徽亳州人，硕士，主要研究方向为物联网通信． ＴＳＣＨ网络中基于自适应混合信道分配的快速传递方法∗ 许㊀勇，顾珺欣，祝玉军†，梅㊀凡，康龙龙，方㊀
（安徽师范大学计算机与信息学院，芜湖２４１０００）
摘㊀要：时隙信道跳频技术（ｔｉｍｅｓｌｏｔｔｅｄｃｈａｎｎｅｌｈｏｐｐｉｎｇ，ＴＳＣＨ）是ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ标准中定义的五大接入行为技术
之一㊂研究表明，ＴＳＣＨ模式下单一的动静态信道分配的无线传感器网络具有较高的堵塞率，造成了
不必要的能量浪
费㊂为此，提出在ＴＳＣＨ模式下测量无线传感器网络的链路质量变化的方式采用自适应混合信道分配策略（ＡＨＣＡ），该策略对部分信道质量进行估计，决定节点是否要在此信道上传输，以及节点信息传输的最佳信道，根据传送信息量的大小变化对动静信道比例自适应调整的混合信道分配（ｈｙｂｒｉｄｃｈａｎｎｅｌａｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ＨＣＡ）方案，以减少能量消耗㊂在Ｃｏｎｔｉｋｉ的Ｃｏｏｊａ平台上进行实验仿真，实验结果表明，在大多数情况下，该方案比单一的动态静态信道分配的无线传感器网络具有更短的传送时间和更低的堵塞率，对信道资源进行了更加合理有效的调节和测量及分析和使用，可以从根本上增加单位时间内无线传感器网络的信息传送量，得到延长无线传感器网络寿命的目的㊂关键词：ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ；无线传感器网络；混合信道分配；时隙信道跳频；资源调度算法 hca2０㊀引言
ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ－２０１２是ＩＥＥＥ８０２．１５．４协议的修正标准，该标准引入了时隙信道跳频模式，与传统网络相比，引入了时间同步协议的ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ标准主要关注时间同步和降低能耗问题㊂无线传感器网络本身以低成本和高灵活性优于有线网络，但无线传感器网络本质上具有不可靠性，因为信息传送过程易于发生冲突和外部干扰，而来自ＩＥＥＥ８０２
．１５．４ｅ的ＴＳＣＨ模式使用信道跳频来对抗网络中的干扰和频道选择性衰落，通过信道跳频和通过适当地调度来提高传输的可靠性，减少信息在节点中的传送时间和降低信道中信息传递时不必要的碰撞以便于在一定程度上降低能耗㊂无线传感器网络布置的环境具有随机性，有时会布置在人迹罕至的野外或者核辐射污染后不适合人踏足的地区，无法随时更换电池㊂所以从降低能耗的角度增加无线传感器网络的寿命是当前无线传感器网络研究的热点；在保证可靠性的情况下，同时降低传输时间和减少堵塞率是当前研究的重难点㊂
针对上述提出的问题，学者们进行了一系列探索，文献［１］提出最小时间表（ＴＳＣＨ⁃Ｍｉｎｉｍａｌ）方案，尽可能细化网络时隙长度；文献［２］提出专用ＴＳＣＨ单元和共享ＴＳＣＨ时隙以相同的时间表共存方案，增加数据包传输效率和系统公平性；文献［３］提出Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ方案，节点在本地自主调度，依靠现有网络堆栈维护调度，没有信令开销，但该算法需要普通节点拥有足够多的能量，同时非常依赖网络密集度；文献［４］提出通过共享访问和突发到达来处理不可预测的流量㊂本文把混合信道分配策略考虑进ＴＳＣＨ网络中，在前人的基础上，引入自适应混合信道分配的策略，该方法应对不同的信息量传送具有很高的灵活性㊂
１㊀相关研究
对无线传感器网络的研究涉及很多方面，为了提高网络中的信息传递效率，解决当前无线传感器网络
存在的堵塞率居高不下，节点之间信息传输时间过长等问题，文献［５］提出了一种基于ＰＲＲ的信道质量评估以进行下游信道选择的算法，使用信道评估区分信道受干扰程度，减少数据包的重传，在一定程度上降低堵塞率减少重传时间，但由于所有信道都要多次扫描信道此方法会导致能量更多消耗于评估信道方面；文献［６］为应对网络中的干扰导致信息传输失败增加堵塞率问题提出了能量集中调度方法，并使用额外启发式效率调度器和基于Ｖｏｇｅｌ近似方法的调度解决原调度算法中存在的缺陷，以达到无线传感器网络中较好的信息吞吐量；文献［７］提出一种专用节点信道质量估计的分布式方法，使用动态信道分配（ＤＣＡ）策略，专用节点检测信道质量，以便网络节点可以决定是否更改信道，以及要使用的最佳信道，此方法是基于硬件估算器的方法，遇到高分组错误率时可能会高估链路质量；文献［８］提出使用爬山方式优化时隙帧长度，通过三次回归方程模拟实验结果，经过优化时隙帧长度，可以改善部分传递堵塞率和传输时间；文献［９］提出了在无线传感器网络中专用节点信道质量估计的分布式方法，使用专用节点监视信道质量，通过接收信号强度指示（ＲＳＳＩ）和链路质量指示符（ＬＱＩ）识别低质量信道，预估最佳信道；
文献［１０］提出了一种ＭＡＢＯ⁃ＴＳＣＨ集中式信道调度算法，信道总体使用动态规划，节点之间共享信道，同时通过黑名单机制，将质量不佳的信道打入黑名单，在质量较好的信道中进行信息传输；文献［１１］引出一种自适应时隙信道跳频（Ａ⁃ＴＳＣＨ），设计了一种信道接入算法，从跳频序列中排除一些不需要的信道，以便在保持ＴＳＣＨ利益的同时提高通信的可靠性；文献［１２］提
出一种ＴＳＣＨ网络中自适应信道选择策略，在严重干扰下，标准ＴＳＣＨ没有足够的调度时隙来可靠地传送所有数据包，而自适应方式使系统更可靠，其中基于ＰＲＲ信道质量评估和下游驱动信道选择显示了最佳结果㊂上述方法虽然都在一定意义上平衡了节点负载，均衡了网络能量，但是只能降低网络中部分堵塞现象的发生，部分降低网络中信息的传输时间㊂
为了进一步降低信息传递时间，增加无线传感器网络信息传递的效率，本文引入了一种自适应的混合信道分配方案（ＡＨＣＡ）㊂ＡＨＣＡ方案是一种将混合信道分配策略和专用节点技术相结合的算法，将ＴＳＣＨ网络中的信道自适应地划分为公用和私用两个部分㊂对公用信道进行质量估测，质量不佳的信道暂停传送信息，质量较好的信道继续传送信息㊂同时，对部分发送信息较多的节点采取分配专用信道策略［１３］以此减少信息在无线信道中的碰撞，减少能耗的产生，增加无线传感器网络的寿命㊂
本文引入了信道配置比这一概念，ＨＣＡ的性能将和固定信道与动态信道的配置比有直接意义上的关系，不同信道配置比会产生不同的效果，如何选择最佳信道配置比得到最大网络容量是本文讨论的方向之一㊂
２㊀相关技术
２．１㊀信道选择
在ＴＳＣＨ网络中，节点一般使用三个输入来决定用于特定传输的信道［１４］：网络的绝对时隙值（ＡＳＮ）㊁调度的信道偏移ＣＨｏｆｆｓｅｔ和伪随机跳频序列（ＨＳ），存储为查表㊂
ｃｈａｎｎｅｌ＝ＨＳ［（ＡＳＮ＋ＣＨｏｆｆｓｅｔ）％ ＨＳ ］
（１）
其中：ＡＳＮ表示来自ＴＳＣＨ网络开始以来的时隙总数目，ＡＳＮ＝（ｋˑｓ＋ｔｓ），ｋ为时隙周期，ｓ为时隙帧大小，ｔｓ表示时隙；０ɤＣＨｏｆｆｓｅｔɤ ＨＳ ，使用２．４ＧＨｚ频带的ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ网络总共使用了１６（１１ ２６）个信道㊂假设当有６个信道固定时，剩下１０个信道用于信息传送，此时信道选择如图１所示㊂
㊃３６２㊃㊀第３７卷增刊许㊀勇，等：ＴＳＣＨ网络中基于自适应混合信道分配的快速传递方法
㊀㊀㊀
此时ＨＳ＝｛１６，１７，２３，１８，２６，１５，２５，２２，１９，１１｝
ＣＨｏｆｆｓｅｔ＝ＨＳ［（４＋１）ｍｏｄ１０］＝ＨＳ［５］＝１５（ｃｈａｎｎｅｌ１５）
在该示例中，使用信道Ｖ的任意向量，并且时隙帧内的时隙３由ＣＨｏｆｆｓｅｔ＝１表征㊂式（１）中的增量计数器ＡＳＮ使得时隙３在每个时隙帧周期中使用不同的信道㊂
无论无线介质的有损性质如何，ＴＳＣＨ网络在其调度中都是确定性的㊂ＴＳＣＨ调度可以用２Ｄ矩阵表示，其宽度是时隙帧中的时隙数，高度是可用频率的数量㊂
２．２㊀信道质量评估
无线传感器网络中有很多信道质量评估的方式，文献［１３］使用ＲＳＳＩ的值评估信道质量，如式（２）所示，使用指数平滑（ＳＥＳ）技术即能获得测量的信道质量，以此计算出每个信道的质量估计（ＱＥ）为
ＱＥ［ｃ］ｋ＝
ＮＦ［ｃ］０㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｋ＝０αＱ［ｃ］ｋ－１＋（１－α）ＮＦ［ｃ］ｋ
ｋɪ［１，ɕ）
{
ｃɪ［１１，２６］，αɪ［０，１］
（２）
ＱＥ［ｃ］ｋ表示在第ｋ个信息传递后获得的信道质量的估计，初
始估计ＱＥ［ｃ］０被指定为ＮＦ［ｃ］０，这是第一个信道质量的估计㊂根据式（２）依次可以得到后面直至第ｋ个质量的估计㊂ｋ的下一个估计使用αＱＥ［ｃ］ｋ－１和最近的信道质量ＮＦ［ｃ］ｋ计算得到，且受到系数α的影响㊂
３㊀自适应的混合信道分配方案（ＡＨＣＡ）
信道分配一般包含呼叫接入控制㊁信道分配和信道调整三个阶段，本文提出采用混合信道分配㊂混合信道分配是指在采用信道复用技术的无线传感器网络中，进行信道分配的过程中，部分信道公用，部分信道私有化，且公用信道需要遵循一定规律进行分配的一个信道调度方案㊂
ＨＣＡ可以看做是固定信道分配（ＦＣＡ）和动态信道分配（ＤＣＡ）的一个合成，所以ＨＣＡ的性能由ＦＣＡ和ＤＣＡ［１４］的共同特点㊂它既能降低ＦＣＡ频率规划策略的复杂度，又能根据信道的实际信息传输通信量自适应地调整信道的使用情况㊂比ＤＣＡ的优化少了大量的实时运算㊂综上，把ＡＨＣＡ策略引入ＴＳＣＨ网络是一个较实用的信道分配方案㊂
３．１㊀ＨＣＡ性能分析
ＨＣＡ是固定信道分配（ＦＣＡ）和动态信道分配（ＤＣＡ）的一个合成，所以ＨＣＡ的性能有ＦＣＡ和ＤＣＡ的共同特点㊂
在ＦＣＡ中，本文假定网络中每个节点信息传送量均衡，此时信道堵塞的概率满足
ＢＦＣＡ＝（αＮｃ／Ｎｃ！）／ðＮｃ
ｉ＝０αｉ／ｉ！
（３）
其中：α为每个节点的平均传递信息量；Ｎｃ为ＦＣＡ条件下每个节点的可用信道数目㊂而在ＤＣＡ中，假定所有信道分配情况是独立的，且拥有相同的优先级，首先分配不需要区分信道质量，只需要区分占用信道数量，此时ＤＣＡ堵塞率应为
ＢＤＣＡ＝ðＮ
ｘ＝０Ｇ（ｘ）Ｐ（ｘ）
（４）
其中：Ｇ（ｘ）为有空闲信道的概率；Ｐ（ｘ）为节点中有ｘ个信息正在传送的概率㊂由式（４）可知，若要获得堵塞率，首先需要求出Ｇ（ｘ）和Ｐ（ｘ）㊂
假设公用信道中，节点间传递信息量均衡，且知道信道被占用的概率，此时Ｇ（ｘ）满足二项分布：
Ｇ（ｘ）＝
Ｎ！
ｘ！（Ｎ！－ｘ）
ｎＮ－ｘ（１－ｎ）ｘ
（５）
其中：ｎ为公用信道的平均占用率㊂假设节点总数为Ｍ，信道总数为Ｎ，网络承载的信息总量为Ａ，则在ＤＣＡ网络中，每个节点中每个信道的平均承载信息量为Ａ／ＭＮ㊂当不考虑其他节点的影响，任意给定节点，其信道空闲的概率为１－Ａ／（ＭＮ），因为有信道复用的状态存在，所以当一条信道被某个节点使用时，它会被剩下Ｋ－１个节点禁用，各个信道的使用在某种条件下是独立的，此时可以得到公用信道的平均占用率：
ｎ＝１－［１－Ａ／（ＭＮ）Ｋ］
（６）
所以
Ｆ（ｘ）＝ðＮ
ｙ＝ｘ
Ｇ（ｙ）＝ð
Ｎｙ＝ｘ
Ｎ！
ｘ！（Ｎ！－ｘ）
ｎＮ－ｙ（１－ｎ）ｙ
（７）
如果系统中节点能量传输量均衡，此时信道被占用的概率Ｐ（ｘ），求Ｐ（ｘ），假设网络中节点数量为Ｎ，节点信息到达率为α，节点信息离开率为β，则
αＰ［ｘ］＝（ｘ＋１）βＰ（ｘ＋１）且ðｉ
Ｐ（ｉ）＝１所以
Ｐ（ｘ）＝
（α／β）ｘｘ！
Ｐ（０）（８）
所以把式（７）（８）带入式（４），可得
ＢＤＣＡ＝
ðＮ
ｘ＝０Ｇ（ｘ）（α／β）ｘ／ｘ！ðＮｘ＝０
Ｆ（ｘ）（α／β）ｘ／ｘ！
（９）
因为ＨＣＡ可以看做ＤＣＡ和ＦＣＡ的组合，所以在ＨＣＡ系统中只有当一个节点的固定信道和动态信道都用完时，才会发生堵塞现象㊂对比ＨＣＡ和ＤＣＡ的网络节点信道堵塞率，ＨＣＡ的信道堵塞率可以用固定信道堵塞和溢出动态信道堵塞率之积来进行计算㊂这里用ＥＨＣＡ（ＮＨ，Ａ）来表示堵塞率，ＮＨ表示ＨＣＡ的可用信道数㊂
ＢＨＣＡ（ＮＨ，Ａ）＝
ＢＦＣＡ（ＮＦｋ，ＡＭ）ＢＤＣＡ［ＮＤ，ＡＢＦＣＡ（ＮＦｋ，ＡＭ
）］
（１０）
所以，ＨＣＡ中固定信道和动态信道之比Ｙ＝ＮＦ／ＮＤ㊂此时，再设置ａ＝Ａ／Ｍ，可以将式（１０）改写为
ＢＨＣＡ（ＮＨ，Ａ）＝
ＢＦＣＡ［ＹＮ（１＋Ｙ）Ｋ，ａ］ＢＤＣＡ［Ｎ（１＋Ｙ），ＡＢ（ＹＮ
（１＋Ｙ）Ｋ
，ａ）］
（１１）
３．２㊀混合信道配置比
可自由分配的公用信道数和节点间信息传送的信息量大小之间存在一个平衡㊂当信息传送量较少时，ＨＣＡ策略具有一个普遍较低的堵塞率；当信息传送量较多，ＨＣＡ的堵塞率将会随之增大㊂所以当公用信道数确定后，不同信息传送量的网络会存在一个唯一且确定的信道配置比，使网络堵塞率最小㊂如：信息量为Ａ时可以达到最佳信道配置比Ｙ，所以需要根据信息量的变化来随时调配信道数以达到最佳的信道配置比，信道配置比最佳可以减少信道之间的碰撞，从而减少了节点能量的消耗，增加无线传感器网络的寿命㊂
３．３㊀混合信道分配算法机制
混合信道分配算法如下：算法１：ＡＨＣＡ算法１ｗｈｉｌｅ（１）
２㊀ｓｅｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｏｒ
３㊀ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｔｗｏｖａｒｉａｂｌｅｓ：ｄｙｎａｍｉｃ，ｓｔａｔｉｃ４㊀ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ（ｃｈａｎｎｅｌ）５㊀ｌｉｓｔｅｎｉｎｃｈｂｅｓｔ
６㊀ｉｆ（信息量＜定值）
７㊀ｆｏｒｅａｃｈＮｃｈѳ｛ｎ， ，２６｝ｄｏ８㊀㊀ｄｙｎａｍｉｃ＋＋
９㊀㊀ｃｈｂｅｓｔѳｂｅｓｔｑｕａｌｉｔｙｃｈａｎｎｅｌｉｎＱ［Ｎｃｈ］１０㊀ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ１１㊀ｅｌｓｅ
１２㊀ｆｏｒｅａｃｈＮｃｈѳ｛１１， ，ｎ｝ｄｏ１３㊀㊀ｓｔａｔｉｃ＋＋
１４㊀㊀Ｑ［Ｎｃｈ］ѳｑｕａｌｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（Ｎｃｈ）１５㊀㊀ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｓｓａｇｅｉｎＥｌｉｓｔ１６㊀ｅｎｄ
１７㊀Ｙ＝ｄｙｎａｍｉｃ／ｓｔａｔｉｃ；１８ｅｎｄｗｈｉｌｅ
算法第４行进行动静信道的划分；６ １０行是信息量小于一定值时，节点之间信息在动态信道中传递；１２ １６行是节点之间传递信息量大于一定值时在静态信道中传递；第１７行表示动静信道比例的划分㊂一般来看，节点会在动态信道中选择任一个信道进行信息传送，但是由于信道堵塞会导致动
态信道中各个信道的质量不同，所以信息传送时间不同㊂算法１显示了选择动静信道的机制，使用专用节点进行信道质量评估，可实现网络信息传送时间最优㊂
４㊀实验过程
４．１㊀实验设置
为了评估ＡＨＣＡ㊁ＤＣＡ和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ，必须准确地分析它们的性能，本文在Ｃｏｏｊａ平台上进行模拟实验，这是Ｃｏｎｔｉｋｉ操作系统上的一个平台，为了对这三种算法进行公平比对，必须调优电路和参数㊂
从工业物联网的需求出发，本文研究方向是调优电路和最小参数，以获得高可靠性㊁低延迟和平衡的能源消耗㊂所以需要对时隙帧进行细粒度配置，时隙帧越长节点睡眠越多，能量消耗相应减少，但是此类配置会增加竞争和冲突，导致更多的包丢失从而会增加传输时间，所以需要到一个合适的时隙帧长度，从而在可靠性㊁网络延迟和能源消耗之间保持最佳折中状态，本文在一系列实验参数调整后，将时隙帧的长度设为最小时隙长度的五倍㊂在五
㊃
４６２㊃计算机应用研究
２０２０年㊀
个时隙中，只有时隙帧的第一个单元被安排用于通信㊂
对比ＡＨＣＡ㊁ＤＣＡ和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ算法下网络节点信息传递时间和信道堵塞率，ＨＣＡ的信道堵塞率可以用固定信道堵塞和溢出动态信道堵塞率之积来进行计算㊂本文用ＥＨＣＡ（ＮＨ，Ａ）来表示堵塞率，ＮＨ表示ＨＣＡ的可用信道数㊂所以
ＢＨＣＡ（ＮＨ，Ａ）＝ＥＦＣＡ（ＮＦ，Ａ）ＦＤＣＡ（ＮＤ，Ａ）
从１０个信道中选择１个足够好的信道比从１６个信道中选择１个信道更易实现，且后者需要更多的能量用于信道质量测量㊂
４．２㊀实验模拟
考虑了分别在１００ｍˑ１００ｍ的范围类部署１０㊁５０㊁９８个普通节点，１个协调器节点，分别代表稀疏㊁普通和密集网络中节点的部署㊂在节点之间互相进行同等信息量数据信息的传输，比较在ＡＨＣＡ㊁ＤＣＡ和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ模型下，考虑几个重要指标：信息传输时间㊁端到端延迟时间㊁可靠性（ＰＲＲ）［１５］占空比和信道堵塞率㊂端到端延迟是指数据包通过网络从一个源传输到一个目的地所花费的时间㊁ＰＲＲ是指成功接收到数据包与发送数据包总数之比；占空比是指节点
处于收听发送和接收状态的时间比例㊂
图２为Ｃｏｎｔｉｋｉ平台［１６］上Ｃｏｏｊａ实验的节点分布信息传送图，包含了一个协调器节点和１０个普通节点
㊂
４．３㊀实验比对
在上述实验场景中，改变了物联网应用程序的网络密度和传输速率两个参数，研究在使用三种算法时，为了测量高分组频率，网络密度和数据量对物联网应用程序性能的影响本文进行了三组实验，第一组实验目的是评估三种不同网络密度下传递同样多的包花费的时间，为此在稀疏㊁普通㊁密集情况下设置传递不同数量数据包，图４是在图３的节点分布基础上，当协调器节点使用ＤＣＡ㊁ＡＨＣＡ和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ方法时，传输时间随传递数据包数量变化而变化的效果图㊂图３ ５分别在２０㊁５０㊁９８个节点情况下三种算法信息传输的对比时间㊂由图３可知数据包数量越多，使用ＡＨＣＡ算法比ＤＣＡ算法具有更短的传输时间㊂同时，对比图３ ５可知在一定范围内，数据量相同情况下，网络密度越大，传输时间越短㊂
第二组实验目的是研究应用级的传输速率对所评估调度算法可靠性㊁延迟和能量的影响㊂为此在密集网络（９８个节点）中运行参考程序应用场景㊂开始时预留必要时间确保网络形成，然后ＤＡＧ根［１６］开始向给定节点发送请求，通过不同的发送时间间隔（０．６５ｓ㊁１ｓ㊁２ｓ㊁５ｓ㊁１０ｓ）来改变ＤＡＧ根上的发送间隔，并重新运行实验，每个实验重复五次，平均结果如图６ ８所示
㊂
图６显示了Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ㊁ＡＨＣＡ和ＤＣＡ算法的平均交付比，观察可得，当发送间隔大于２ｓ时，这三种方式都提供了高可靠性，然而当发送间隔较小时ＤＣＡ㊁Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ分别降低了２７％和２８％，而
ＡＨＣＡ降低了２５％，这是由于高发送频率导致的信道堵塞率㊂事实上，在这样的传输速率下，发送方已经开始发送新的请求，但是之前发送的请求依然没有被响应㊂此时有一个解决方案，增大传输
的缓冲区以增加传输延迟为代价解决这种情况，但是这种方案会受节点性能和内存容量的影响
㊂
比较此三种方案的ＰＲＲ时，可以发现Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ和ＡＨＣＡ比ＤＣＡ更加可靠，这可以解释为Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ和ＡＨＣＡ在时隙帧中增加了优先级的概念，给予较高优先级的地址，时隙帧更高的优先级，其次也规划了路由优先级，允许优先级的划分，网络的重新同步，网络的传输和路由的维护，而ＤＣＡ没有设置优先级，可能会导致大量数据一次性流入，而此类消息可能会由于路由失败而丢失㊂
虽然ＤＣＡ的可靠性不如ＡＨＣＡ和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ，但它可获得更好的延迟，如图７所示㊂这可以用ＤＣＡ中时隙帧的时间片数量少来解释㊂ＡＨＣＡ的时隙帧比ＤＣＡ大，而Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ的时隙帧更大，所以ＤＣＡ和ＡＨＣＡ比Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ在信息传递方面具有更大的优势㊂
最后，图８显示了三种算法的无线电占空比㊂由图８可知三种算法的无线电占空比都随着传输速率增加而增加㊂虽然ＡＨＣＡ和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ都具有较大的时隙帧，但是总体会比ＤＣＡ消耗更少的能量，因为大多数时隙帧的时隙间隔被安排为睡眠时隙，从而能量消耗较少㊂
第三组实验是在节点数（９８个）不变的情况下，执行ＡＨＣＡ算法时，图９㊁１０表示信道配置比不同，随着数据量的变化，堵塞率与信道配置比之间的关系㊂
２．４Ｈｚ频率下，ＴＳＣＨ网络有１６个信道，由图９㊁１０可以得到以下结论：
ａ）在节点信息传送量较少的情况下，ＡＨＣＡ堵塞率普遍较低；ｂ）在节点信息传送量较多的情况下，ＨＣＡ堵塞率普遍较高，在数据信息量约为５Ｍ，ＮＦ／ＮＤ＝４：０时达到最高时大约为４６％，而ＮＦ／ＮＤ＝０：４时堵塞率仅为１８％；ｃ）随着信息传送量的增加，Ｙ大的ＡＨＣＡ方案性能更好；ｄ）因为在２．４ＧＨｚ频率下，ＴＳＣＨ网络有１６个信道，信道总数一定，此时在不同信息量下存在唯一确定的Ｙ，使得网络堵塞率最小㊂鉴于以上结论，只要随时统计网络中的信息传送量，就可以根据比例将信道分配调节到最佳值，以跟随信息传送量的变化㊂
４．４㊀性能评估
由图３ ５可知，自适应混合信道分配策略在降低信息传输时间方面有不错的进步；同时由图６ ８可知在降低端到端延迟，提升网络可靠性，降低无线电占空比方面，相比传统的单一ＴＳＣＨ跳频信道动态规划和Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ算法调度都有显著优势；由图９㊁１０可知，正如单一的固定信道分配策略和单一的动态信道分配策略中出现的问题一样，不同比例的公私信道ＡＨＣＡ方案在不同信息传输量情况中会呈现出不同的性能特点，因此在不同负荷下有时也无法完全保证均具有良好的性能㊂
值得注意的一点是：本文的统计周期应该根据信道中传输数据量变化的多少来确定，当信道中传输的数据变化（下转第２７３页）
㊃５６２㊃㊀第３７卷增刊许㊀勇，等：ＴＳＣＨ网络中基于自适应混合信道分配的快速传递方法
㊀㊀㊀
１０３８⁃１０５９．
［２］ＬｉｕＸｉａｏ，ＸｉｏｎｇＸｕｅｎａｉ．Ａｔｒｕｓｔｗｉｔｈａｂｓｔｒａｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｖｅｒｉｆｉｅｄｒｏｕ⁃ｔｉｎｇｓｃｈｅｍｅｆｏｒｃｙｂｅｒ⁃ｐｈｙｓｉｃａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１８，６（１）：３８８２⁃３８９８．
［３］ＬｉｕＱｉｎｇ，ＬｉｕＡｎｆｅｎｇ．Ｏｎｔｈｅｈｙｂｒｉｄｕｓｉｎｇｏｆｕｎｉｃａｓｔｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１８，７１（１０）：７１４⁃７３２．
［４］ＷｕＭｉｎｒｕｉ，ＷｕＹａｎｈｕｉ，ＬｉｕＸｉａｏ，ｅｔａｌ．ＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓａｐｐｒｏａｃｈｆｒｏｍｆｏｒｗａｒｄｉｎｇｎｏｄｅｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｄｅｌａｙｆｏｒＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＩｎｔｅｒ⁃ｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ［Ｊ］．ＥｕｒａｓｉｐＪｏｕｒｎａｌｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ＆Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，２０１８，１９（３）：５０４．
［５］ＨｕａｎｇＭｉｎｆｅｎｇ，ＬｉｕＡａｎｆｅｎｇ，ＷａｎｇＴｉａｎ，ｅｔａｌ．ＧｒｅｅｎｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇｕｎｄｅｒｄｅｌａｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄｓｅｒｖｉｃｅｓｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｆｏｒＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ［Ｊ］．ＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１８，２０１８：ａｒｔｉｃｌｅＩＤ９７１５４２８．
［６］ＯｚｇｅｒＭ，ＡｌａｇｏｚＦ，ＡｋａｎＯＢ．Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｍｕｌｔｉ⁃ｃｈａｎｎｅｌｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏＡｄｈｏｃａｎｄｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＭａｇａ⁃ｚｉｎｅ，２０１８，５６（４）：１５６⁃１６２．
［７］ＳｕｌｔａｎａＡ，ＺｈａｏＬｉａｎ，ＸａｖｉｅｒＦ．Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｄｅ⁃ｖｉｃｅ⁃ｔｏ⁃ｄｅｖｉｃｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＶｅｈｉｃｕｌａｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１７，６６：１００２４⁃１００３４．［８］ＯｔａＫ，ＤｏｎｇＭ，ＧｕｉＪ，ｅｔａｌ．ＱＵＯＩＮ：ｉｎｃｅｎｔｉｖｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｆｏｒｃｒｏｗｄｓｅｎｓｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＮｅｔｗｏｒｋ，２０１８，３２（２）：１１４⁃１１９．［９］ＴａｎｇＪｉａｗｅｉ，ＬｉｕＡａｎｆｅｎｇ，ＺｈａｏＭｉｎ
ｇ，ｅｔａｌ．Ａｎａｇｇｒｅｇａｔｅｓｉｇｎａｔｕｒｅｂａｓｅｄｔｒｕｓｔｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇｉｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｓｅｃｕｒｉｔｙ＆ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｓ，２０１８，２０１８：６３２８５０４．
［１０］ＬｉｕＺｈｉｘｉｎ，ＧａｏＬｕ，ＬｉｕＹａｎｇ，ｅｔａｌ．ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＱｏＳｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｒｏｂｕｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ⁃ｂａｓｅｄｆｅｍｔｏｃｅｌｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ／ＯＬ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１９．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＩＩ．２０１９．２９３９１４６．
［１１］ＲｅｎＪｕ，ＺｈａｎｇＹａｏｘｕｅ，ＤｅｎｇＲｕｉｌｏｎｇ．Ｊｏｉｎｔｃｈａｎｎｅｌａｃｃｅｓｓａｎｄｓａｍ⁃ｐｌｉｎｇｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｅｎｅｒｇｙｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＥｍｅｒｇｉｎｇＴｏｐｉｃｓｉｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１９，７（１）：１４９⁃１６１．［１２］ＰｒｉｙａｄｈａｒｓｈｉｎｉＡ，ＳｕｎｄａｒａｍｂａｌＭ．Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｂａｓｅｄｖｅｈｉｃｕｌａｒｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｕｓｉｎｇｏｐｔｉｍａｌｔｒｅｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌ［Ｊ］．ＷｉｒｅｌｅｓｓＰｅｒ⁃ｓｏｎａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２０，１１０（８），２２３７⁃２２５２．
［１３］ＳｕｒａｊｉｔＢ，ＴａｍａｇｈｎａＡ．Ｓｐｅｃｔｒｕｍ⁃ａｗａｒｅｏｕｔａｇｅｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｒｏｕｔｉｎｇｉｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＷｉｒｅｌｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋｓ，２０２０，２６（２）：１０６９⁃１０８４．
［１４］ＴｉｚｖａｒＲ，ＡｂｂａｓｐｏｕｒＭ，ＤｅｈｇｈａｎｉＭ．ＣＲ⁃ＣＥＡ：ａｃｏｌｌｉｓｉｏｎ⁃ａｎｄｅｎｅｒｇｙ⁃ａｗａｒｅｒｏｕｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＷｉｒｅｌｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋ，２０１４，２０：２０３７⁃２０５２．
［１５］ＯｚｇｅｒＭ，ＡｋａｎＯＢ．Ｅｖｅｎｔ⁃ｄｒｉｖｅｎｓｐｅｃｔｒｕｍ⁃ａｗａｒｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｃｏｇ⁃ｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＮＦＯＣＯＭ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１３：１４８３⁃１４９１．
［１６］ＯｚｇｅＭ，ＦａｄｅｌＥ，ＡｋａｎＯＢ．Ｅｖｅｎｔ⁃ｔｏ⁃ｓｉｎｋｓｐｅｃｔｒｕｍ⁃ａｗａｒｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｍｏｂｉｌｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１６，１５（９）：２２２１⁃２２３３．
［１７］ＳｈａｈＧＡ，ＡｋａｎＯＢ．Ｓｐｅｃｔｒｕｍ⁃ａｗａｒｅｃｌｕｓｔｅｒ⁃ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒｃｏｇｎｉ⁃ｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１３：２８８５⁃２８８９．［１８］ＬａｚｏｓＬ，ＬｉｕＳｉｓｉ，ＫｒｕｎｚＭ．Ｓｐｅｃｔｒｕｍｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ⁃ｂａｓｅｄｃｏｎｔｒｏｌｃｈａｎ⁃ｎｅｌａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｉｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ６ｔｈＡｎｎｕａｌＩＥＥＥＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｅｎｓｏｒ，ＭｅｓｈａｎｄＡｄｈｏｃＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＮｅｔｗｏｒｋｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００９：１３５⁃１４３．
［１９］ＲａｍＮＹ，ＲａｊｉｖＭ，ＤｉｖｙａＳａ．Ｅｎｅｒｇｙａｗａｒｅｃｌｕｓｔｅｒｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏ⁃ｔｏｃｏｌｏｖｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１８，１２９：５４⁃６６．
［２０］ＭａｄｉｈａＴ，ＭｄＡｂｄｕｒＲ，ＭｄＮａｚｍｕｓＳＭ，ｅｔａｌ．Ａｎｅｎｅｒｇｙａｗａｒｅｅｖｅｎｔ⁃ｄｒｉｖｅｎｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｃｏｇｎｉｔｉｖｅ
ｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＷｉｒｅｌｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋｓ，２０１６，２２（５）：１５２３⁃１５３６．
［２１］ＨｏａＴｒａｎｄａｎｇ，ＫｉｍＤＳ．ＦＡＲＥＬＩ：ａｆａｓｔａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐａｔｈｆｏｒｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＮＤＩＮ．２０１９：８９４⁃９０１．［２２］ＨａｎｅｎＩＨ，ＭａｂｒｏｕｋＯ，ＰａｓｃａｌｅＭ，ｅｔａｌ．Ｃｌｕｓｔｅｒ⁃ｂａｓｅｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｆｏｒｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｍｂｉｅｎｔＩｎｔｅｌｌｉ⁃ｇｅｎｃｅ＆ＨｕｍａｎｉｚｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１９，１０（２）：４７７⁃４８９．
（上接第２６５页）较剧烈时，需要设置较短的统计周期㊂
５ 结束语
本文提出了将混合信道分配策略引入ＴＳＣＨ网络中，同信道质量估计技术相结合，旨在延长无线传感器网络的寿命，同时减少伪随机信道的跳频时间㊂实验证明，与其他策略所带来的结果相比，本文ＡＨＣＡ策略在增加网络可靠性，节约网络能耗，降低网络信息传递时间方面都有不错的效果㊂
下一步即将开展的工作是开发一种混合的ＴＳＣＨ调度算法，考虑进ＴＳＣＨ网络，在保证可靠性和能量特性的同时减少网络传输延迟时间，减少网络的复杂度这种机制还应减少对其他协议的依赖，以扩展其应用领域；同时可以考虑将黑名单［１７］机制考虑进入混合调度ＴＳＣＨ网络，进一步降低节点间信息传递所需要的能耗，延长网络的整体寿命㊂
参考文献：
［１］ＶｉｌａｊｏｓａｎａＸ，ＰｉｓｔｅｒＫ，ＷａｔｔｅｙｎｅＴ．ＲＦＣ８１８０，ｍｉｎｉｍａｌＩＰｖ６ｏｖｅｒｔｈｅＴＳＣＨｍｏｄｅｏｆＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ（６ＴｉＳＣＨ）ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ［Ｓ］．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ：ＩＥＴＦ，２０１７．
［２］ＥｌｓｔｓＡ，ＦａｆｏｕｔｉｓＸ，ＰｏｐｅＪ，ｅｔａｌ．Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｈｉｇｈ⁃ｒａｔｅｕｎｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅｔｒａｆｆｉｃｉｎＩＥＥＥ８０２．１５．４ＴＳＣＨｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ１３ｔｈＩｎ⁃ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇｉｎＳｅｎｓｏｒＳｙｓｔｅｍｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：３⁃１０．
［３］ＤｅＧｕｇｌｉｅｌｍｏＤ，ＳｅｇｈｅｔｔｉＡ，ＡｎａｓｔａｓｉＧ，ｅｔａｌ．Ａｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｙ⁃ｓｉｓｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓ
ｓｉｎＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅＴＳＣＨｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒ／ａｃｔｕａｔｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＥＥＥＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１４：１⁃６．［４］ＲｕｊＳ，ＲａｈｍａｎＭＳ，ＢａｓｕＡ，ｅｔａｌ．ＢｌｏｃｋＳｔｏｒｅ：ａｓｅｃｕｒｅｄｅｃｅｎｔｒａｌ⁃ｉｚｅｄｓｔｏｒａｇｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｎｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ３２ｎｄＩｎｔｅｒｎａ⁃ｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａ⁃ｔｉｏｎｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１８：１０９６⁃１１０３．
［５］ＥｌｓｔｓＡ，ＦａｆｏｕｔｉｓＸ，ＰｉｅｃｈｏｃｋｉＲ，ｅｔａｌ．ＡｄａｐｔｉｖｅｃｈａｎｎｅｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎＩＥＥＥ８０２．１５．４ＴＳＣＨｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＧｌｏｂａｌＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＳｕｍｍｉｔ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：１⁃６．
［６］ＯｊｏＭ，ＧｉｏｒｄａｎｏＳ，ＰｏｒｔａｌｕｒｉＧ，ｅｔａｌ．Ａｎｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅｉｎｔｓｃｈｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＷｏｒｋｓｈｏｐｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥ
Ｐｒｅｓｓ，２０１７：５７０⁃５７５．
［７］ＧｏｍｅｓＲＤ，ＲｏｃｈａＧＢ，ＦｉｌｈｏＡＣＬ，ｅｔａｌ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｃｈａｎｎｅｌｑｕａｌｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｄｅｄｉｃａｔｅｄｎｏｄｅｓｉｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌＷＳＮ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ２５ｔｈＩＥＥＥＡｎｎｕａｌＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＰｅｒ⁃ｓｏｎａｌ，Ｉｎｄｏｏｒ，ａｎｄＭｏｂｉｌｅＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１４：１９４３⁃１９４８．
［８］ＫｉｍＫＴ，ＫｉｍＨ，ＰａｒｋＨ，ｅｔａｌ．ＡｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌＩｏＴｍａｃｐｒｏｔｏｃｏｌｂａｓｅｄｏｎＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅＴＳＣＨｆｏｒａｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅｎｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ１９ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏ⁃ｇｙ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：７２１⁃７２４．
［９］ＡｉｊａｚＡ，ＲａｚａＵ．Ｄｅａｍｏｎ：ａｄｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄａｄａｐｔｉｖｅｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐｓｃｈｅｄｕ⁃ｌｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒ６ＴｉＳＣＨｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｅｎｓｏｒｓＪｏｕｒ⁃ｎａｌ，２０１７，１７（２０）：６８２５⁃６８３６．
［１０］ＧｏｍｅｓＰＨ，ＷａｔｔｅｙｎｅＴ，ＫｒｉｓｈｎａｍａｃｈａｒｉＢ．ＭＡＢＯ⁃ＴＳＣＨ：ｍｕｌｔｉｈｏｐａｎｄｂｌａｃｋｌｉｓｔ⁃ｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｉｍｅｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄｃｈａｎｎｅｌｈｏｐｐｉｎｇ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｍｅｒｇｉｎｇＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２０１８，２９（７）：ｅ３２２３．
［１１］杨夏．基于Ｃｏｎｔｉｋｉ平台的ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅＴＳＣＨ时隙调度策略设计与实现［Ｄ］．成都：电子科技大学，２０１５．
［１２］ＥｌｓｔｓＡ，ＦａｆｏｕｔｉｓＸ，ＰｉｅｃｈｏｃｋｉＲ，ｅｔａｌ．ＡｄａｐｔｉｖｅｃｈａｎｎｅｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎＩＥＥＥ８０２．１５．４ＴＳＣＨｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＧｌｏｂａｌＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＳｕｍｍｉｔ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：１⁃６．
［１３］程江，朱世华，党安红．混合信道分配参数分析及自适应混合信道分配方案［Ｊ］．西安交通大学学报，２００１（３）：３１２⁃３１５．
［１４］杨伟，何杰，万亚东，等．基于ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅ标准的工业物联网安全时间同步策略［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１７，５４（９）：２０３２⁃２０４３．
［１５］ＫｉｍＪＹ，ＣｈｕｎｇＳＨ，ＨａＹＶ．Ａｆａｓｔｊｏｉｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎｃｈａｎ⁃ｎｅｌｑｕａｌｉｔｙｆｏｒＩＥＥＥ８０２．１５．４ｅＴＳＣＨｉｎｓｅｖｅｒｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｅｎｖｉｒｏｎ⁃ｍｅｎｔ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ９ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＵｂｉｑｕｉｔｏｕｓａｎｄＦｕｔｕｒｅＮｅｔｗｏｒｋｓ．２０１７：４２７⁃４３２．
［１６］ＮａｙａｋＰ，ＢｈａｖａｎｉＶ，ＳｈａｎｔｈｉＭ．Ａｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｂａｓｅｄｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｎｅｌａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎ⁃ｃｙｒｅｕｓｅ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＥＥＥＲｅｇｉｏｎ１０Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１６：１１１１⁃１１１６．
［１７］ＫｏｖａｔｓｃｈＭ，ＤｕｑｕｅｎｎｏｙＳ，ＤｕｎｋｅｌｓＡ．Ａｌｏｗ⁃ｐｏｗｅｒｃｏａｐｆｏｒｃｏｎｔｉｋｉ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ８ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭｏｂｉｌｅＡｄ⁃ＨｏｃａｎｄＳｅｎｓｏｒＳｙｓｔｅｍｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１１：８５５⁃８６０．
㊃３７２㊃
㊀第３７卷增刊谭㊀龙，等：ＣＲＳＮ中一种基于事件驱动的频谱感知路由方法㊀㊀㊀
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议