专利名称：含有睡眠机制的非精确信息网络中节点等待时间预约机制的制作方法
技术领域：
在含有睡眠机制的非精确信息网络中，根据状态信息参数的统计学特性，计算路径上每个节点下一次睡眠之前最佳等待时间并对其进行预约的方法，属于互联网节能技术领域，尤其涉及在延迟约束下降低非完全信息网络能量消耗的绿色网络领域。
背景技术：
近年来，网络规模和能力的扩展导致网络中设备的能量消耗不断增大(参考文献Towards Green Broadband Access Networks, P.Chowdhury, Μ. Tornatore, S.Sarkar, and B. Mukherjee, GL0BEC0M，2009IEEE，pp. 1-6，2009.)。为了应对这种趋势，“绿色网络，，(参考文献Greening of the Internet,Μ. Gupta and S. Singh, in Proc. ACM S1GC0MM, Vancouver, BC, Canada, Aug. 2003.)的观念逐渐被应用于新一代网络的研究与规划中以降低其能量消耗。其中，使用最为广泛的策略是允许网络中的部分节点在自身处于低数据流量状态时关闭数据收发设备，进入睡眠状态。此时，网络中需要路过该节点的数据被其上游节点的队列缓存，直到正处于睡眠的节点被重新唤醒之后，才被送回链路中继续传输。因此，上述节点睡眠机制在节约能量的同时，所需要付出的代价是以引入节点睡眠延迟的方式增加数据的端到端总延迟。为了将延迟和能量消耗同时控制在可接受的范围，现有的文献广泛使用以下几种方法例如在路径选择时，将节点的睡眠延迟作为路径代价的一部分，避开可能引入较大睡眠延迟的节点，数据仍然可以在满足延迟的约束下正常传输(参考文献An average velocity-based routing protocol with low end-to-end delay for wireless sensor networks, S. C. Choi, S. L. Gong, and J. W. Lee, Communications Letters，IEEE，vol. 13， pp. 621-623，2009)。一旦一条路径被选出来加以使用，延迟控制策略可以通过预测数据到达路径上每个中间节点的时间，合理的安排每个中间节点的睡眠和唤醒时间，最大化这些节点的总睡目民时间(参考文献Medium access control with coordinated adaptive sleeping for wireless sensor networks, W. Ye, J. Heidemann, and D.Estrin, IEEE/ ACM Trans. Networking, vol. 12，pp.493-506，Jun. 2004， 与 Green Wave Latency and Capacity-Efficient Sleep Scheduling for Wireless Networks，S· Guha，C·—K. Chau，and P.Basu，INF0C0M, 2010Proceedings IEEE，pp. 1-9，2010)。但这样做又会引入另一个问题， 虽然进入睡眠状态可以节省能量，但节点频繁的在睡眠与活跃状态之间转换也会消耗可观的时间与會邑量(参考文献Routing and Scheduling for Energy and Delay Minimization in the Powerdown Model,M. Andrews,A. Fernandez Anta，L Zhang，and W. Zhao,INF0C0M, 2010 Proceedings IEEE，pp. 1-5，2010.)，因此有文献提出，节点周期性的将发往同一个目的节点的数据聚集起来，再以突发的方式统一进行传输，以减少节点的状态变换次数(参考文献:A fault-tolerant protocol for energy-efficient permutation routing in wireless networks, A. Datta，IEEE Tran. Comput.，vol.54，pp. 1409-1421，Nov. 2009)。 上述这些通过对网络状态信息的分析和计算，优化节点睡眠方法中普遍存在一个问题，其
3都假定节点获得的网络状态信息是精确的，并且在数据在相应路径上传输的过程中不发生变化(参考文献:QoS routing in networks with uncertain parameters，D. H. Lorenz and A. Orda, IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 6, pp.768-778，1998)。 事实上，基于网络状态信息的传播延迟、数据传输中路径中间节点和链路状态的改变，以及状态信息的读取和量化误差等原因，节点无法实时获得精确的的网络状态信息。近期已有文献针对非精确网络状态信息问题，提出了对路径计算方法的改进在该方法中，将网络状态参数的和，近似为符合正态分布的随机变量的和，并给出其概率意义上的上限， 将其应用于路径代价中。从而获得概率意义上最可能满足延迟约束的路径(参考文献 Two additive—constrained path selection in the presence of inaccurate state information, Y. X. Zheng, T. Korkmaz, and W. H. Dou, Computer Communications, vol. 30, pp. 2096-2112，Jun. 2007)。据现有报道，尚未有针对非精确网络状态信息，根据随机状态变量的统计学特性， 优化已经获得的路径上的节点与睡眠效果方法。所以本发明的目的在于，在Y. X. Zheng等人提出的网络状态信息的概率意义上限的框架下，提供一种灵活、高效的方法，优化路径上从睡眠状态被唤醒的节点在进入下一次睡眠之前的等待时间，从而在保证数据端到端延迟符合约束的前提下，通过增加节点总睡眠时间，和减少节点在睡眠、清醒状态之间的转换次数，达到节约网络能量的目的。为了进一步解释上述内容，下面给出几个重要的定义1、绿色网络中节点的睡眠机制及其造成的睡眠延迟给定由N个节点和E条链路构成的网络G (N，E)。网络中任意节点u拥有活跃与睡眠两种状态，当节点处于活跃状态时，路过该节点的数据被无延迟的转发往下游链路端口 ；当节点处于睡眠状态时，数据被缓存在其上游节点的队列中，直到该节点被唤醒才能继续传输，因此该节点会对路径上传输的数据造成睡眠延迟。对于实际网络，当数据开始在一条路径上传输，在到达这条路经上某个正在睡眠的节点之前，实际上已经经历了此前的上游路径造成的延迟，所以这个睡眠节点实际导致的睡眠延迟delsl_—dyma[u]为该节点预计的唤醒时间减去当前时间(即该节点自身的睡眠延迟delslrap[u])，再扣除掉此前源节点S到该睡眠节点u的路径延迟时间del (Ps_u)以后的数值。当该节点自身的睡眠延迟delslrap[u] 小于此前链路的延迟del (Ps_u)时，该数值为O。显然，上述睡眠延迟是一个动态数值，当同一个睡眠节点处在不同路径、或同一条路径的不同位置时，其造成的睡眠延迟的数值是不同的。
权利要求
1.含有睡眠机制的非精确信息网络中节点等待时间预约机制，其特征在于包含以下主要步骤网络中的节点根据状态信息广播获知网络的基本状态参数包括网络中每个正处于睡眠状态节点预计的唤醒时间，以及此前长度等于一次最短有效睡眠的一段时间内，网络中各链路的延迟和路过该节点的各个数据之间的时间间隔；当处于睡眠状态的节点被唤醒时，其在进入下一次睡眠之前拥有一段等待时间，用来传输因为此前的睡眠被阻塞的数据包和在此期间新到来的数据包；准备发送本地数据包的源节点，或正处于睡眠状态、并发现队列中有等待其被唤醒才能继续传输的数据包的节点U，计算该数据包到达路径上下游每个节点ν的时间下限和时间上限；其中，时间下限与时间上限分别为，路径上节点u下游链路的延迟下限与下游睡眠节点的睡眠延迟下限的和，以及路径上节点u下游链路的延迟上限与下游睡眠节点的睡眠延迟上限的和；对于计算出的时间下限与当前时间之差小于最短的有效睡眠时间的处于活跃状态的节点，发出预约请求；将该数据包的紧急程度及其到达的时间上限一起通知该下游节点ν ；若下游节点ν收到了一个路径上游数据包的预约请求，根据路过节点ν的数据之间的时间间隔(以下简称数据间隔)，和预约请求中数据包的紧急程度及其到达的时间上限，计算基于该数据包预约请求的最佳等待时间若数据包的到达时间上限小于路过节点ν的数据间隔下限，等待时间等于该数据间隔下限，使节点每次被唤醒后能传输足够多的数据，避免其睡眠被频繁的唤醒所打断；若数据包的到达时间上限在数据间隔下限与数据间隔上限之间，等待时间等于数据包的到达时间上限；若数据包的到达时间上限长于该数据间隔上限，其超出的部分被乘以数据包的紧急程度，在节点每次被唤醒时传输更多数据包和挤占该节点睡眠时间之间取得平衡；节点的等待时间最长不能超过节点最短的有效睡眠时间， 否则将会在数据包到来之前错过一次可以通过睡眠节约能量的机会；若没接到路径上游数据包的预约请求，节点ν的等待时间被设置为路过该节点数据之间的时间间隔下限；若节点ν收到不同的上游数据包发出的多个预约请求，并计算出了多个最佳等待时间，选取其中最长的一个，作为节点ν的等待时间。
2.如权利要求1所述的方法，其中路径上节点u下游链路的延迟下限和上限，根据非精确链路延迟信息的统计学特性，分别为此前长度等于一次最短有效睡眠的一段时间内，该链路的延迟状态的样本均值和标准差的置信区间的下限和上限(本文中置信区间的置信度取值为0. 99，以下同上)；本文假设一个数据包传输过程中，其路径上的节点最多睡眠一次，故路径上下游节点睡眠延迟的下限取值为0 (即在该数据包到达前被其他数据传输请求唤醒)；其上限可以用其预计的唤醒时间减去当前时间，再减去该数据包从节点u到下游节点ν延迟的上限)的方法获得(即按照当前预计的唤醒时间被唤醒)。
3.如权利要求1所述的方法，其中路过节点ν的数据间隔的下限和上限，根据非精确链路延迟信息的统计学特性，分别为此前长度等于一次最短有效睡眠的一段时间内，路过该节点数据的时间间隔的样本均值和标准差的置信区间的下限和上限。
4.如权利要求1所述的方法，其中数据包的紧急程度为该数据包从源节点S到节点u 已经消耗的时间除以其端到端传输延迟的约束得到的数值(显然，对于端到端延迟符合约束的可行路径，数据包在其中任何位置计算的紧急程度数值都不大于1)。
全文摘要
本发明公开了一种含有睡眠机制的非精确信息网络中节点等待时间预约机制。根据数据包到达路径下游节点的时间和此前路过该节点数据包时间间隔的上、下限，分段计算路径下游一定范围内节点的最佳等待时间，并对其进行预约。在计算中充分考虑非精确网络状态信息的统计学特性，使用随机状态参数置信区间对其数值在概率意义上的上下限进行估计，有效提高了计算精度。该方法在保证数据延迟符合约束的同时，通过优化网络节点总睡眠时间和节点状态转换的次数，在节约网络能量方面表现出优异且稳定的性能。
文档编号H04L12/56GK102307147SQ20111026726
公开日2012年1月4日 申请日期2011年9月9日 优先权日2011年9月9日
发明者刘兴春, 刘化丽, 刘阳, 郑铮 申请人:北京航空航天大学