导言
吞吐量是无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的一项重要性能指标，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调制方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）主要参数，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，然后取得较大的吞吐量；但是当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
