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附录A 译文

HTN的延迟和可靠性建模

普拉德姆娜·什雷斯塔，学生成员,美国电气和电子工程师协会，迈克尔·亨佩尔，成员，美国电气和电子工程师协会，哈米德·谢里夫， 高级研究员陈小华

摘要：运营安全和保障是北美铁路行业的主要关注点。对货运轨道车及其无数组件进行实时识别、监控和故障警报的能力日益重要。这种应用于运输行业的物联网愿景具有广泛的好处和应用。无线传感器网络已被广泛用于解决这些挑战。然而，列车布置的性质要求传感器放置在长线性网络拓扑中。鉴于ZigBee等常见无线传感器网络解决方案的无线电传输范围和网络深度的限制，将它们用于此类应用是不可行的。此外，由于其低吞吐量，可能会出现严重的丢包和高延迟，这是不可接受的，尤其是对于故障警报消息。因此，我们提出了一种异构多跳网络方法，称为混合技术网络(HTN)，它使用WiFi和ZigBee。在本文中，我们推导出一个数学模型来说明与传统的基于ZigBee的无线传感器网络相比，HTN的优越性能。具体来说，我们分析了HTN和ZigBee的延迟和可靠性，并根据我们的模拟验证了分析结果。

索引术语——延迟、异构网络、物联网、建模、可靠性、WiFi、无线传感器网络、ZigBee。

一.导言

北美货运铁路行业正在探索能够对机车、轨道车和其他设备及人员进行实时监控和报警的解决方案，目的是提高整体安全性、安全性和可靠性。它创建了一个庞大的物理组件网络的虚拟表示，构成了今天的货运铁路行业，是物联网在这个领域的演变。在其他行业领域，无线传感器网络(WSNs)通常被用作此类监控和测量操作的潜在解决方案。

它们还被广泛用于交通和道路网络[1]–[8]。无线传感器网络通常为此类操作提供低功耗、经济高效且可靠的解决方案。部署在轨道车上的传感设备负责测量各种因素的信息，并将其转发给监控站和铁路运营中心。测量数据的一些例子包括车轮轴承过热、车轮损坏、制冷机组故障、油箱泄漏、非法货物检测、进入盒式车等。这通常是时间敏感的，必须立即采取行动，以减少脱轨、环境破坏等风险。应对检测到的紧急情况对确保安全运行至关重要。然而，我们已经证明，ZigBee无法单独满足货运运营的实时监控要求[9]–[13]。

一列货运列车通常由100辆或100辆以上的轨道车组成，每辆轨道车约50英尺长，导致列车总长度超过5000英尺。轨道车由许多部件组成，其中许多部件可能会发生故障。仅在北美就有超过100万辆有轨电车在运营。到目前为止，铁路行业还无法对如此庞大的组件网络进行实时监控。ZigBee节点设计用于低功率运行，但即使在最佳条件下，其无线电范围也有限，小于100英尺。因此，传感器生成的数据包在到达列车两端的目的地之前，需要经过多次跳跃。这会造成严重的延迟。

列车作为轨道车链的排列性质同样要求节点放置在几乎线性的链中，这进一步加剧了问题。ZigBee的设计将最大理论吞吐量限制在250 kbps。在实际情况下，数据承载能力远低于此。由于多跳要求，除了传输自己的数据外，可能还需要距离目的地更近的节点中继来自更远的所有其他节点的数据。这种数据聚合会在网络中造成严重的拥塞问题，导致数据丢失，并增加能耗。

对于货运列车监控操作，尤其是警报信息的传输，延迟和数据丢失问题通常是不可接受的。此外，距离目的地较近的节点使用更多能量并更快地捕获操作，即使网络的其余部分可能仍然处于活动状态。这种不均衡的能源使用也会缩短整个网络的寿命。

为了解决这些重要的问题，我们建议在同一网络中使用WiFi和ZigBee，这样他们 可以相互补充的[9]-[13]。我们将这种异构多跳技术命名为HTN。HTN提供了一个创新的范式，可以解决范围、能量和容量的问题，它为物联网发展中的应用提供了重大好处。

在HTN中，ZigBee节点被划分为多个集群。在每个集群中，节点使用ZigBee进行通信。每个集群选择其中一个节点作为WiFi网关。集群之间通过WiFi进行通信。传感器节点负责数据的收集，并将数据中继到WiFi网关，后者负责使用多跳WiFi链路将数据中继到最终目的地。由于WiFi比ZigBee拥有更大的无线电覆盖范围，因此需要的跳数更少，从而减少了延迟。此外，由于WiFi具有更高的数据承载容量，因此也解决了拥塞和数据包丢失的问题，从而保证了更高的可靠性。为了平衡WiFi的额外能量需求，WiFi网关的角色在每个集群中动态地重新分配。

在本文中，我们提供了分析模型来证明所提出的HTN技术与仅ZigBee网络相比的延迟和可靠性性能。此外，我们还使用了模拟来验证模型和相应的分析比较。

本文的其余部分组织如下。在第二节中介绍了一个简要的文献综述。在第三节中，我们给出了延迟和数据包丢失的数学模型。在第四节中，我们给出了模拟和相应的结果，以支持分析讨论。我们最后在第五节中总结了我们的论文。

二.文献综述

无线传感器网络已经成功地部署在与道路网络和交通有关的监测行动中。在[1]中，作者研究了高速公路上无线传感器的策略和体系结构。文[2]提出了一种高效的基于无线传感器网络的实时车辆导航算法。该算法利用本地交通信息，做出快速、准确的导航决策。[3]的作者建议使用自供电的无线传感器网络系统来监测公路桥梁的结构健康。他们采用了能量收集技术，使系统无需电池，非常适合远程监控应用。在[4]中，作者评论了在行业中大规模部署无线传感器网络的必要性。他们强调了高效开发、部署和维护无线传感器网络的要求，尤其是在与现有IT基础设施集成时。作者建议直接在节点上部署基于可互操作简单对象访问协议的网络服务，而不使用网关。这支持与传统互联网技术系统轻松集成，并在最低级别提供异构设备。无线传感器网络也被广泛部署在铁路专用网络中。在[5]，[6]中，作者部署了传感网络，用于实时监控列车上的集装箱。尽管基本目标与HTN相似，但他们利用移动数据网络和卫星链接进行报告将数据发送给最终用户。除了成本高昂之外，在北美货运铁路运营的绝大多数地区，移动数据网络覆盖范围有限且不可靠，这使得大规模部署该模型变得不可行。[7]的作者讨论了使用车轮上的巨磁阻传感器检测失控列车。如果轨道车显示的速度与机车不同，则会发出警报。然而，在偏远地区远距离发送此类警报信息的效率和可靠性值得怀疑。在[8]中，作者研究了用于结构健康监测的无线传感器网络的环境能量收集方法。他们研究了改变发射功率对监控性能的影响。

为了研究无线局域网（如WiFi）和无线传感器网络的共存情况，已经进行了几项研究。下面描述的研究集中在两个独立的方面：调查两种技术之间的干扰及其对性能的相应影响，以及设计用于实时监控操作的混合无线传感器网络系统。

由于WiFi和ZigBee都在同一频带（2.4 GHz ISM）上运行，因此调查它们的并置和同时运行是否存在可能的干扰非常重要。在[14]–[16]中，作者研究了由于配置WiFi无线电功率的干扰而导致的ZigBee链路性能损失。他们还研究了WiFi和ZigBee之间的频率偏移和物理间隔，以减轻干扰。ZigBee联盟在2007年发表的一份白皮书讨论了这两种技术可靠运行的可能和谐共存[17]。本文概述了ZigBee/IEEE 802.15.4中实现的不同功能，这些功能允许它在无线局域网中可靠运行。其中最突出的是使用扩频技术来减少噪声和干扰的影响，以及多个通信信道的频分多址接入。该标准的物理层将2.4 GHz频段划分为16个非重叠信道，每个信道间隔5 MHz。论文明确确认，其中至少有两个信道位于非重叠WiFi信道6和11之间，这两个信道是使用最广泛的WiFi信道。通过这种方式，尽管干扰仍然存在，但它们可以被消除，或者至少在很大程度上得到缓解。

还报告了其他相关方法，尤其是智能电网。在[18]中，作者研究了在WiFi干扰下为智能电网应用部署ZigBee网络。他们建议在ZigBee节点和无线接入点之间进行频率偏移和物理隔离，以减少干扰。然而，它们的适用场景与铁路网的要求大不相同。在[19]，[20]中，作者建议使用混合网络，将WiFi/802.16与无线传感器节点一起部署。然而，在提议的架构中，无线局域网系统充当向最终用户传送数据的桥梁，并且没有集成到系统中以克服其局限性。相比之下，在我们的HTN方法中，WiFi网络的目的是补充ZigBee网络，这需要两种技术之间的动态性和同步性，这在文献中是不存在的。

我们还调查了声称适用于铁路运营相关实时监控应用的文献和商业产品。然而，其中大多数都是基于ZigBee的，并且仍然存在前面讨论的ZigBee协议的缺点。此外，有些设备基于ZigBee衍生的专有系统，不符合标准，因此缺乏互操作性——这是铁路应用的关键要求。另一方面，HTN协议为HTN设备之间的通信提供了所有必要的规范和实施指南，而不改变这两个协议的任何特征和功能。这确保了任何商用ZigBee和WiFi无线芯片组都可以用于HTN系统的实现，并且任何供应商都可以生产可互操作的设备。由于篇幅有限，我们没有解释HTN提供的协议规范，但请读者参考我们的其他HTN相关出版物。

三.数学模型

在本节中，我们推导了HTN和ZigBee纯网络的延迟和丢包的数学表达式，并对HTN的性能进行了分析讨论。

A.延迟

导致ZigBee网络延迟的主要原因是IEEE 802.15.4 MAC层的缓冲和传输机制。802.15.4 MAC层协议将两个连续信标之间的传输间隔划分为两个区域，即超帧持续时间和睡眠间隔。在应用层生成的分组可以在睡眠间隔期间到达MAC层进行传输。由于物理层在睡眠间隔期间不进行传输，因此数据包被缓冲以在下一个超帧持续时间内进行传输。此过程会导致延迟。在[13]中，我们已经证明了一个数据包经历一次ZigBee跳的平均延迟由下式给出：

d_n = (k l)BI minus; delta; minus; (n minus; 1)E(X) O (1)

其中，n是分组索引，k是信标索引，在信标索引之后第一个分组到达MAC层进行传输，I是信标索引，在信标索引之后可以传输第n个分组，BI是两个连续信标之间的时间（即信标间隔），delta;是数据传输的开始。参数X是数据包生成间隔的分布，E（X）是其期望值，而∆ 表示网络堆栈中的处理延迟和空中传播延迟。因此，平均预期的数据包传递延迟为

(2)

其中N是观察到的分组的总数，是第N个分组将被缓冲的概率。对于方程式（1）和（2）的详细分析和推导，请参考[13]中我们的工作。为了更精确地建模，我们引入了以下附加参数：

bull;代表数据包从一个ZigBee节点传输到另一个ZigBee节点时的空中传播延迟。

bull;是ZigBee网络堆栈在生成和传输期间的处理延迟。

bull;是接收期间ZigBee网络堆栈的处理延迟。

我们指定、和来表示WiFi链路的相应参数。那么，假设∆ 对于多跳ZigBee链路中的所有数据包来说都是常量。第一跳的平均延迟为

(3)

其中Dr表示仅由缓冲器和传输机制引起的延迟。如果发射机节点（Z1）在t1发送该分组，则接收机节点（Z2）在t1获取该分组

(4)

然后通过下一跳地址（Z3）将数据包转发到预定目的地。忽略处理开销的差异，我们发现这个场景相当于Z2在（4）给出的时间生成数据包的场景。对于在长时间间隔内观察大量节点和大量分组，可以假定链路Z1-Z2和Z2-Z3之间的信道条件平均相同。然后，Z3在以下位置接收数据包：

(5)

通过归纳，我们可以证明，对于端到端传输具有K个跳数的仅ZigBee网络，平均端到端延迟如下所示：

(6)

下一个任务是以类似的方式确定HTN的平均延迟。在这种情况下，我们将传感器节点划分为R个簇，每个簇有L个传感器节点。换句话说，最坏情况下的数据包中继序列包括L-1 ZigBee跳数和R-1 WiFi跳数，以到达最后一个集群。最后一个集群通过额外的WiFi跳向机车传送数据。从节点到集群网关的延迟可以使用（6）确定。通过R-1 WiFi链路传输数据包会造成进一步的处理延迟。这种情况下的平均端到端延迟如下所示：

(7)

出于所有实际目的，我们有

(8)

由于Kgt;gt;L、lt;lt;、HTN总是比ZigBee纯网络具有更好的延迟性能。通过忽略处理和传播延迟，我们得到了一个更简单的延迟减少表达式，如下所示：

(9)

四.数据包丢失

可能导致数据包丢失的主要原因有两个，即信道噪声和网络洪泛。如果信道噪声足够高，则在接收机处以给定调制方案的SNR-BER曲线为特征的比特解码将出现错误。即使有一位出错，CRC检查也会失败，整个数据包也会被丢弃。类似地，由于传感器节点的数量很大，它们可能会生成比无线链路能够处理的数据更多的数据，从而导致缓冲区溢出，因此多余的数据包被简单地丢弃。由于这两个原因是相互独立的，我们可以分别解决它们。

1）信道噪声的影响：为了分析信道噪声对分组丢失的影响，为了简单起见，我们做了以下假设。平均而言，在很长一段时间内，

bull;所有ZigBee无线电以相同的功率传输；

bull;所有WiFi无线电的传输功率相同，但不一定与ZigBee无线电的传输功率相同；

bull;类似链路上的信道条件相同且独立分布。

这些假设需要在所有同质节点上保持恒定的平均信噪比。因此，平均误码率保持不变。在没有这些假设的

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