导言
吞吐量是无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的一项重要功能指标，它直接反映了无线传感器网络作业运转的功率，怎么进步吞吐量一向都是无线传感器网络研讨的热门。
R.J.Lavery在参考文献中初次树立了经典的Adhoc网络点对点链路模型，清晰了点对点链路模型吞吐量的数学界说式。作者以吞吐量为优化方针，针对影响吞吐量的符号速率和数据包长度这两个参数别离作了优化，得到了不同条件下的最优符号速率和数据包长。随后Taesang Yoo等人在参考文献中提出了一种数学结构，选用符号速率、数据包长度、调制星座体积3个参数作为优化变量，完成了MQAM调制办法下点对点链路吞吐量的优化。这以后的参考文献依据参考文献提出的模型和假定，对链路的吞吐量也作了相似的研讨和优化剖析。可是参考文献的吞吐量优化都是依据参考文献树立的Ad hoc网络点对点链路模型，而现在针对无线传感器网络吞吐量的研讨相对较少。
针对上述问题，本文将针对在WSN中怎么最大化点对点链路吞吐量这一问题打开研讨。为了最大化吞吐量，本文选用跨层优化机制，不只考虑了符号速率和调制星座体积这两个物理层（PHY）首要参数，还考虑了MAC层的数据包长度，经过PHY和MAC层参数的联合优化，确保在不同通讯间隔下链路的吞吐量可以到达最优。
1体系模型和假定
为了简化剖析，本文只考虑WSN中两个通讯节点之间的点对点链路。WSN中点对点通讯链路一般由单个的发射机、接纳机以及无线通讯信道组成。假定发射机节点发送的每个数据包总长为K+C=L位，其间K为有用信息数据长度，C为循环冗余校验码CRC（Cyclical Redundancy Che ck），用来检测每个数据包中的误码，在本文的仿真剖析中C=16位。接纳机节点运用CRC校验接纳到的数据包。假定CRC只进行检错而没有进行纠错编码，而且CRC有满足的冗余度可以检测到每个数据包的一切误码。当接纳机接纳到的数据包中不包括误码时，便发送一个ACK反应帧给发射机，告之数据现已正确接纳；不然发送一个NACK反应帧。当发送节点接纳到NACK帧时，便重传该数据包，不然传送下一个新的数据包。在实时通讯中，ACK仍有或许发生误码，然后导致体系的吞吐量下降。为了简略起见，这儿假定ACK/NACK反应帧在传输过程中不会呈现误码。
依据参考文献，点对点链路的吞吐量可以界说为：每秒成功接纳到的有用信息比特数。关于一个依据上述模型和假定条件的点对点传输链路，其吞吐量通式为：
其间，b为每个调制符号所包括的比特数，Rs为符号速率，f（b，rs，L）为包成功传送率（PSR），它界说为正确地接纳到一个数据帧的概率。PSR由下式给出：
其间Pr为信号接纳功率，N0为AWGN信道中噪声的半边功率谱密度。
一起，接纳信噪比界说为：SNR=Pr/（N0.B） （4）
其间B=1 MHz为体系带宽。比较式（3）、（4），可以得到符号信噪比rs与接纳信噪比SNR之间的联系为：
2吞吐量分层优化
2.1物理层参数优化
2.1.1符号速率优化
为了找到最优符号速率，以使得链路的吞吐量到达极大值，对式（1）求关于Rs的偏导数并令该导数为0，即令，可以得到如下关于rs的微分方程：
图1给出了4种不同符号速率条件下，吞吐量与SNR的联系曲线。可以看出，当SNR较高时，链路可以支撑较高的符号速率，然后获得较大的吞吐量；可是当SNR低于必定值时，吞吐量敏捷减小，此刻应选用较低符号速率以保持必定的吞吐量。因而，在实践的通讯体系中，为了得到最优吞吐量，有必要依据SNR进行自适应速率调整。依据式（8）可求解得到当L=100、b=2时，。当SNR发生变化时，应依据式（9）来调理数据速率Rs，确保，以确保得到最优吞吐量。据此得到的最优吞吐量曲线如图1所示。
2.1.2调制星座体积优化
从式（7）、（8）可以看到，调制星座体积b对Pe、rs也有影响，因而链路的最优吞吐量也取决于调制星座体积的巨细。相同，对式（1）求关于b的偏导数，并令，可得：
由上式可知，b*取决于L、Pe和rs，而时，b*仅取决于L和Pe；依据不同调制办法下的误符号率Pe，经过求解（10）式，可得该调制办法下的b*.
图2显现了不同信噪比条件下，星座体积b对吞吐量的影响。由图2可见，当信道条件较好，即SNR较大时，可以让每个符号承载更多的信息位，即选用高阶调制办法来进步体系的吞吐量；而当信道条件较差即SNR较小时，误符号率较大，此刻应该选用低阶调制办法，以确保最优吞吐量。
2.2 MAC层优化
在Rs及其他体系参数必定的条件下，可以找到一个使吞吐量最大的包长，称为最优数据包长度，记做L*.L*可以用求极值的办法得到，对式（1）求关于L的偏导数，令，可求解得到最优数据包长度：
图3比较了在不同SNR、不同包长L条件下链路吞吐量。如图3所示，当SNR较大时，包长越大，吞吐量越大。这是由于，较近的通讯间隔使得信道条件比较好，信噪比较大，误包率十分小，f（b，rs，L）≈1.此刻吞吐量T≈bRs（L—C）/L，即吞吐量与SNR无关，而是跟着L的增大而增大。可是吞吐量不会跟着L的增大而无限增大，当L》》C时，T≈b.Rs，即T的上限值为b.Rs.以上两点定论均可从图3中得到很好的验证。可是L不宜过大，由于若L过大，或许会引进其他的问题，比如延时等。因而，要权衡时延等要素而选取一个尽或许大的数据包长度L，在本文仿真中设定最大包长Lmax=512.
可是，从图3中还可以看到，跟着SNR低于必定值时，吞吐量敏捷下降为0.此刻，求解式（11）得到不同通讯间隔下相应的最优数据包长L（d）*，从而得到吞吐量的最优曲线，如图3所示。从最优曲线可以看到，当SNRT（L）》T（Rs）；而当SNR低于必定值后，优化后的吞吐量的巨细联系为T（Rs）》T（b）》T（L）。特别地，当SNR2dB）和较低信噪比（SNR2 dB）区：在此区域内信道条件相对较好，误符号率很低，应尽或许选用高的符号速率；但由于受体系带宽的约束，Rs≤B，所以单方面经过增大符号速率并不能使吞吐量到达最优。此刻，可以经过让每个符号承载更多的位信息，即选用高阶调制办法以进步体系的吞吐量并联合最优数据包长，可使吞吐量到达最优。最优参数对（b*，L*）可以经过联立求解式（10）、（11）得到。
从图1～图3的分层优化仿真图中可以看到：当SNR较大时，优化后的吞吐量的巨细联系为T（b）》T（L）》T（Rs）；而当SNR低于必定值后，优化后的吞吐量的巨细联系为T（Rs）》T（b）》T（L）。特别地，当SNR《2dB时，T≈0，调理L或b均现已失掉优化才能；而从图1中可以看到，优化Rs后链路仍能获得不错的吞吐量功能。因而，为了使链路在不同的信噪比条件下都能有较高的吞吐量，有必要进行跨层优化。
跨层优化后的最优吞吐量曲线如图4所示，一起给出了两种次优吞吐量曲线，以便进行比照剖析。从图中可以看到，两条次优吞吐量曲线别离在较高信噪比（SNR》2dB）和较低信噪比（SNR《2 dB）条件下，与最优吞吐量曲线获得共同。因而，为了确保链路的最优吞吐量，可采纳如下自适应调理战略：
①高信噪比（SNR》2 dB）区：在此区域内信道条件相对较好，误符号率很低，应尽或许选用高的符号速率；但由于受体系带宽的约束，Rs ≤B，所以单方面经过增大符号速率并不能使吞吐量到达最优。此刻，可以经过让每个符号承载更多的位信息，即选用高阶调制办法以进步体系的吞吐量并联合最优数据包长，可使吞吐量到达最优。最优参数对（b*，L*）可以经过联立求解式（10）、（11）得到。
②较低信噪比（SNR《2 dB）区：在此区域内信道条件急剧恶化，误符号率Pe较大，此刻应以尽量下降Pe为主。由式（8）知，MQAM调制的误符号率首要取决于b和rs，为了尽或许下降Pe，应该选用BPSK，即b=1；一起调理符号速率Rs以使。由式（11）可求解得到在此区域内应选用的最优数据包长L（d）*=L（b=1，rs*）。
经过上述自适应战略来装备相应的参数组（b，L，Rs），便可以确保在不同的信噪比条件下，链路的吞吐量始终能到达最优值。
结语
吞吐量是衡量无线传感器网络服务质量（QoS）好坏的重要规范。针对移动性无线传感器网络点对点链路的吞吐量问题，本文选用跨层优化剖析的办法，定量地描绘了两个移动节点之间无线通讯链路的吞吐量表达式。依据吞吐量表达式，挑选优化后的物理层参数符号速率Rs、调制星座体积b和MAC层参数数据包长度L，可以优化链路吞吐量。最终提出了一种可以依据节点间通讯间隔自适应跨层调理的优化战略。依据该跨层优化战略自适应调理物理层和MAC层参数，确保了在不同通讯间隔下链路的吞吐量始终保持最大化。
在进一步的研讨作业中，将树立多跳移动性无线传感器网络吞吐量模型，并研讨该模型下的吞吐量优化问题。
来历；互联网
