Kablosuz HART Ağ Düğümleri için Değişken Oranlı Kaynak Planlama Algoritmasının "İyi Tasarım Kağıdı" Uygulaması
Özet: Kablosuz HART ağının kaynak planlaması, süper çerçevelerin kaynak tahsisi yoluyla gerçekleştirilir. Şu anda, kablosuz HART ağının kaynak planlama algoritmasına ilişkin araştırma, esas olarak düğüm güncelleme hızının sabit olduğu durumlarda uygulanmaktadır. Süper çerçeve, veri üst çerçevelerine ve yönetim üst çerçevelerine bölünmüştür ve düğümlerin değişken oranlarda veri yüklemesi için bir veri süper çerçeve tahsis algoritması önerilmiştir Aynı zamanda, veri süper çerçevesinin yukarı bağlantı veri özelliklerine göre, zaman aralıkları süper çerçevede eşit olarak tahsis edilir. Bağışıklığı iyileştirmek için bir veri süper çerçeve tahsis algoritması önerilmiştir. Deneysel sonuçlar, algoritmanın kablosuz HART ağındaki değişken oranlı düğümlerin kaynak tahsisi problemini çözdüğünü ve uçtan uca veri aktarımının bağışıklığını geliştirdiğini göstermektedir.
Çince alıntı biçimi: Feng Ansong, Wang Hong, Zhang Yanwu.Kablosuz HART ağ düğümleri için değişken oranlı kaynak planlama algoritmasının uygulanması.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2016, 42 (3): 95-97, 101.
İngilizce alıntı biçimi: Feng Ansong, Wang Hong, Zhang Yanwu.Kablosuz HART düğümünün değişken oranlı kaynak planlama algoritmasının uygulanması. Application of Electronic Technique, 2016, 42 (3): 95-97, 101.
0 Önsöz
WirelessHART, proses endüstrisi uygulamalarında güvenilir, istikrarlı ve güvenli kablosuz iletişimin temel gereksinimlerini karşılayan ilk açık endüstriyel kablosuz iletişim standardıdır. WirelessHART, merkezi bir yönetim MESH ağıdır.IEEE 802.15.4 fiziksel katman standardı üzerine inşa edilmiştir, kendi veri bağlantı katmanı, ağ katmanı ve uygulama katmanı protokolleri eklenmiştir ve MAC katmanı, frekans atlamalı TDMA zamanlamasını kullanır Sistemin güvenilirliğini sağlayacak yöntemler.
Kablosuz HART ağı, veri bağlantı katmanında TDMA mekanizmasını benimser ve kablosuz HART ağındaki iletişim kaynak planlaması, ağ iletişim performansını etkileyen önemli bir faktör haline gelmiştir.
1 Kablosuz HART kaynak planlama stratejisi Araştırma durumu
Kablosuz HART bir endüstri standardı haline geldikten sonra, bazı bilim adamları kablosuz HART ağlarına dayalı bazı programlama yöntemleri önerdiler. SAIFULLAH A tarafından önerilen gerçek zamanlı programlama algoritması, gerçek zamanlı geri beslemeli kapalı döngü kontrolünü destekler, ancak yalnızca simülasyon çalışması tamamlanmıştır ve gerçek bir uygulama raporu yoktur; FANG M ve diğerleri, hiyerarşik düşünceye dayalı bir programlama algoritması önerdi, ancak zaman dilimi tahsisi dikkate alınmadı Düğüm veri güncelleme hızı; Zhang H ve diğerleri, optimum zaman dilimi ve kanal sayısına dayalı bir kaynak planlama algoritması önerdi, ancak bu algoritma yalnızca doğrusal ve ağaç ağları içindir; Dong Lida ve diğerleri, ikili ağaç yapısına dayalı bir kaynak planlama stratejisi önerdi Kaynak ekleme ve silme algoritması göz önüne alındığında, ancak algoritma yalnızca çift ağaç yapısına ve sabit sayıda katmana sahip ağ topolojisi için uygundur; Zhang Sheng ve diğerleri, iletimi azaltmak için kaynak tahsisi sırasına dayalı olarak kablosuz HART ağında oldukça güvenilir bir kaynak tahsisi stratejisi önerdi Gecikme, ancak algoritma, düğüm veri iletim hızının değişkenliğini ve kaynak türlerinin farklılığını dikkate almaz. Yukarıdaki algoritmalardan hiçbiri, düğüm güncelleme oranındaki farkı dikkate almaz, aynı zamanda, zaman dilimlerinin seçiminde, sıralı seçim yöntemi benimsenir (yani, birinci yol, zaman dilimi 1'i seçer ve ikinci yol, zaman dilimi 2'yi seçer). Parazit gönderin. Mevcut araştırma durumuna dayalı olarak, bu makale, farklı kablosuz HART süper çerçeve kaynakları ve düğümlerin farklı veri aktarım hızları için bir kaynak tahsis algoritması önermektedir. Kablosuz HART ağındaki aynı düğümün bir sonraki atlama yolu için (kablosuz HART grafik yönlendirmesi, her düğümün en az iki sonraki sıçrama yoluna sahip olmasını gerektirir), zaman dilimleri, parazit sinyallerinin parazit önleme yeteneğini geliştirmek için süper çerçevede eşit olarak tahsis edilir.
2 Kablosuz HART iletişimi Kaynaklar Ve süper çerçeve
Kablosuz HART ağının iletişim kaynakları aşağıdaki türleri içerir: JOIN, ADVERTISE, DISCOVERY, BROADCAST ve NORMAL. Birleştirme ve reklam paketleri düğüm birleştirme için kullanılır; keşif kaynakları yeni komşular aramak ve zaman kaynağı cihazlarıyla iletişimde kalmak için kullanılır; yayın kaynakları bilgi yayınlamak için kullanılır; genel kaynaklar genel veri aktarımı için kullanılır.
Kablosuz HART ağında, iletişim kaynaklarının programlanması, birkaç zaman diliminden oluşan döngüsel bir dönem olan bir süper çerçeveye dayanır. Kablosuz HART spesifikasyonu, çok kanallı planlamayı, yani 16 kanalı destekler, Çok İletişim bant genişliğinin kullanımını iyileştirin.
Kablosuz HART süper çerçeveleri, yönetim üst çerçevelerine ve veri süper çerçevelerine bölünebilir.Yönetim süper çerçevesi, esas olarak birleştirme, reklam, keşif ve yayın türü kaynakların ve genel aşağı bağlantı kaynak türlerinden sorumludur ve veri üst çerçevesi, yukarı bağlantı kaynaklarından sorumludur. Veri süper çerçevesi uzunluğu, düğüm iletişim hızı tarafından belirlenir. Desteklenen güncelleme hızı 2ns'dir; burada n, pozitif veya negatif bir tamsayıdır. Metinde desteklenen en hızlı güncelleme hızı 4 s'dir ve en yavaş güncelleme hızı 16 saniyedir (16 saniyeden daha yavaş) 16 s güncellemesini takip edin). Kağıt, bir veri süper çerçevesi (1600 zaman aralığı uzunluğunda) ve iki yönetim süper çerçevesi kullanır, biri 200 zaman dilimi uzunluğundadır (birleştirme ve reklam türü kaynakları) ve diğeri 400 zaman aralığıdır (yayın ve aşağı bağlantı için ortak) Kaynak yazın).
3 Çizelgeleme algoritması ve uygulaması
3.1 Kaynak planlama algoritmalarındaki çatışmalar
Kablosuz HART ağlarında zaman aralıklarının ve kanalların tahsisinde iki tür çakışma vardır: açık çatışmalar ve örtük çakışmalar. Bir düğümün aynı anda bir gönderme bağlantısı ve bir alıcı bağlantısı varsa, bu açık bir çatışmadır ve iki bağlantıya farklı zaman dilimleri tahsis edilebilir; bitişik bağlantılar arasındaki girişim örtük bir çatışmadır ve aynı zaman dilimi ve farklı kanallar tahsis edilir. , Şekil 1'de 2 1 ve 9 6 düğümlerinde gösterildiği gibi, eğer 2 ve 9 aynı anda veri gönderirse ve 2 ve 6 birbirine komşuysa, 2, 6'ya parazite neden olur. Gerçek kaynak programlama algoritmasında, farklı kaynak türlerine göre çakışma çözümü için farklı tanımlar yapılır. Genel kaynağın ve yayın türü kaynağın başlangıç noktası ve bitiş noktası farklıysa, aynı zaman dilimi ve farklı kanallar kullanılır, aksi takdirde farklı zaman dilimleri tahsis edilir. Eklenen kaynağın alıcı adresi farklıysa ve reklam türü kaynağın gönderme adresi farklıysa, aynı zaman dilimi ve farklı kanallar kullanılır, aksi takdirde farklı zaman dilimleri tahsis edilir.
3.2 Kaynak planlama algoritmasının yazılım uygulaması
Kablosuz HART yönetimi süper çerçevesinin uzunluğu (iki tür) ve veri süper çerçevesi farklıdır.Kablosuz HART'ın kaynakları bu üç süper çerçeveye tahsis edilir, ancak bu üç süper çerçevenin tümü aynı anda çalışır, dolayısıyla kaynak tahsisi sırasında Aşağıdaki iki konu da dikkate alınmalıdır: (1) Aynı zaman aralığında, her bir süper çerçeve türü ne aynı süper çerçeve türü kaynakla ne de diğer süper çerçevelerle çelişemez; (2) üç süper çerçevenin güncellenmesi nedeniyle Zaman farklı olduğunda, hızlı güncelleme hızına sahip süper çerçeve yalnızca aynı zaman aralığının çatışmasını dikkate almakla kalmaz, aynı zamanda süper çerçevenin yavaş güncelleme hızıyla çakışmasıyla uğraşırken zaman aralığının karşılık gelen çoklu kaynak çatışmasını da dikkate alır.Örneğin, kaynak süper çerçevesinin uzunluğu 200'dür. , Göreceli zaman dilimi sayısının 10 olduğu konumda veri süper çerçevesi ile çarpışmayı göz önünde bulundururken, yalnızca zaman dilimi sayısının 10 olduğu kaynaklar değil, aynı zamanda göreceli zaman aralığı sayısının 210, 410, 610 vb. Olduğu kaynakların olup olmadığı da dikkate alınır. Çarpışma (veri süper çerçevesi). Yukarıdaki problemleri çözmek için, iletişim kaynağı tahsisinde, en uzun süper çerçeve (veri süper çerçevesi) üzerine çeşitli türlerde kaynaklar tahsis edilir ve daha sonra ilgili süper çerçeveye tahsis edilir. Kaynak planlama algoritmasının uygulama süreci aşağıda detaylandırılmıştır.
Kablosuz HART kaynak programlama algoritmasının yazılım uygulaması temel olarak süper çerçeve başlatma, düğüm bilgisi edinimi, yönlendirme algoritması uygulaması, yönetim süper çerçeve kaynak programlama algoritması uygulaması ve veri süper çerçeve kaynak programlama algoritması uygulamasından oluşur Her bölüm aşağıda ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
(1) Süper çerçeve başlatma
Yönetim süper çerçevesinin ve veri süper çerçevesinin veri yapısının başlatılmasını gerçekleştirin Veri süper çerçevesinin uzunluğu 1.600, yönetim süper çerçevesinin (1) uzunluğu 200 (birleştirme ve reklam türleri) ve yönetim süper çerçevesinin (2) uzunluğu 400'dür (yayın ve aşağı bağlantı). Veri türü), başlatmada, ağ erişim noktasının birleştirme, reklam, keşif ve yayın türü kaynakları da tahsis edilir.
(2) Düğüm bilgisi edinimi
Düğüm bilgilerini ve komşu bilgilerini alın.
(3) Yönlendirme algoritması uygulaması
Düğüm bilgilerine göre tüm ağın grafik yönlendirme ve kaynak yönlendirme algoritmaları gerçekleştirilmektedir.Bu makale literatürdeki algoritmayı benimsemektedir.
(4) Yönetim süper çerçeve kaynak planlama algoritmasının uygulanması
Süper çerçeve kaynak ayırma algoritmasını yönetme süreci aşağıdaki gibidir:
Kaynak türünü ve süper çerçeve uzunluğunu girin, birleştirme ve reklam türü uzunluğu = 200, yayın ve aşağı bağlantı veri türü uzunluğu = 400;
Aşağı bağlantı veri türü kaynakları için, ilgili yol kaynak yoluna göre elde edilir, her yol için kaynak arama alt algoritması çağrılır ve kaynak arama alt algoritması doğrudan diğer kaynak türleri için çağrılır.
Kaynak tahsis alt algoritmasını çağırın, i = 1, no = 0, = 1 olarak ayarlayın.
Kaynak arama alt algoritmasının uygulama adımları aşağıdaki gibidir:
Adım a: Kaynakları tahsis etmesi gereken düğümler için, veri süper çerçevesinin i-inci zaman aralığının 16 kanalında kaynak çakışması algılaması gerçekleştirin (çeşitli kaynak çakışması algılama kuralları için bkz. Bölüm 3.1). Bir çakışma varsa, adım d'ye gidin, Aksi takdirde, adım b'ye gidin;
Adım b: j = i + uzunluk × k (k = 1 ~ (1600 / uzunluk-1)), farklı j değerlerine karşılık gelir, veri süper çerçevesinin j. Zaman aralığının 16 kanalı üzerinde kaynak çakışması algılaması gerçekleştirin , Bir uyuşmazlık varsa, adım d'ye gidin, aksi takdirde adım c'ye gidin;
Adım c: Veri süper çerçevesinin i-inci zaman aralığında boşta bir kanal olup olmadığını kontrol edin, evet ise, düğüm i-inci zaman dilimi boşta kanalında ilgili kaynak tipini tahsis eder. Gönderme adresini, alma adresini ve kaynak tipini yönetim süper çerçevesinin i-inci zaman dilimine kaydedin (eğer bu bir yönetim süper çerçeve tahsisi ise), çıkın, kaynak tahsisi başarılıdır, aksi takdirde adım d'ye gidin;
Adım d: hayır = hayır + 1; i = i + , eğer uzunluk yoksa, kaynak tahsisi başarısız olursa çıkın, aksi takdirde a adımına gidin.
(5) Veri süper çerçeve kaynak programlama algoritmasının uygulanması
Veri süper çerçevesi, yukarı bağlantı grafik yönlendirme verilerini tahsis eder Grafik yönlendirme için, kaynak düğüm ve her ara düğüm, bir sonraki atlama düğümüne giden iki yola sahiptir Sistemin anti-girişim performansını geliştirmek için, makale bir düğümün iki yukarı bağlantı yolunu açıklar. Kaynak tahsisi için zaman dilimi aralığı mümkün olduğu kadar geniştir. Veri süper çerçevesi kaynak programlama algoritmasının uygulama süreci aşağıdaki gibidir:
Kaynak düğümden hedef düğüme geçen düğümleri ve yolları grafik yönlendirmesine göre hesaplayın (algoritmanın bu bölümü bu makalenin kapsamında değildir);
Kaynakları tüm yollara ve düğümlere ayırın;
i = 1, no = 0, = 1, uzunluk = T × 100 (T, veri güncelleme zamanı, birim s), ilk yol kaynağını almak için kaynak arama alt algoritmasını çağırın;
i = (L + uzunluk / 2)% uzunluk (L, ilk yolun zaman aralığı değeridir), no = 0, = (- 1) × hayır, ikinci yol kaynağını almak için kaynak arama alt algoritmasını çağırın .
3.3 Algoritma örneği doğrulama
Şekil 1'de gösterilen kablosuz HART ağını seçin, düğüm 1 ağ erişim noktasıdır, 2-11 saha cihazlarıdır, veri güncelleme hızı 16 saniyedir ve tüm ağ kaynak tahsis tablosunu elde etmek için kaynak planlama algoritması uygulanır. Metinde yalnızca ilk 20 seçilmiştir Zaman dilimi kaynak tahsisi tablosu için Tablo 1 ve Tablo 2'ye bakın; burada zaman aralığı 0, tüm ağın keşif zaman aralığıdır, d aşağı bağlantı anlamına gelir, u yukarı bağlantı anlamına gelir, a reklam anlamına gelir, j birleştirme anlamına gelir, b yayın anlamına gelir, * çoklu düğüm anlamına gelir .
4 Deneysel analiz
4.1 Deneysel bir ortam oluşturun
Kaynak planlama algoritmasını doğrulamak için, bir ağ yöneticisi, erişim noktaları ve saha cihazlarını içeren bir kablosuz HART ağ deney platformu oluşturuldu. Ağ yöneticisi bilgisayardaki Linux ortamını tamamlar ve AP ve saha cihazları Freescale'in MC'sini kullanır. 132 24 kablosuz modül.
4.2 Deneysel sonuçlar
(1) Parazit olmadığında, sırasıyla 5, 10, 15, 20 ve 25 alan cihazı kullanın, 4 sn güncelleme hızı ve değişken oran (4 sn'den 16 sn'ye kadar) kullanın, algoritmayı metinde uygulayın ve ağ geçidine düğüm uygulayın Veriler iletilir ve uçtan-uca tek yönlü veri aktarım başarı oranı ölçülür ve uçtan-uca yeniden iletim ayarlanmamıştır.Sonuç, değişken oranlı düğüm veri yüklemesi durumunda algoritmanın verilerin kararlı yüklemesini garanti ettiğini gösteren Şekil 2'de gösterilmektedir.
(2) Girişim durumunda, sırasıyla 5, 10, 15, 20 ve 25 alan cihazları kullanın.Zaman dilimi tahsisinde, aynı düğümün iki yukarı bağlantı yolu arasındaki zaman dilimi aralığı mümkün olduğu kadar büyüktür (Şema 1), Diğer bir sıra, zaman dilimini seçmektir (Şema 2), veri güncelleme hızı sabit bir 16 saniyedir, veriler düğümden ağ geçidine iletilir, parazit sinyali eklenir ve ardından uçtan uca tek yönlü veri aktarımı başarı oranı ölçülür ve uçtan uca ayarlanmamıştır. Yeniden iletin ve Şekil 3'te gösterilen sonucu alın. Sonuçlardan, şema 1'in başarı oranının şema 2'den daha yüksek olduğu görülebilmektedir, bu da makalede kullanılan algoritmanın düğüm yükleme verilerinin bağışıklığını geliştirdiğini göstermektedir.
5. Sonuç
Şu anda, kablosuz HART ağının kaynak planlama algoritmasına ilişkin araştırma, esas olarak düğüm güncelleme hızının sabitlendiği durumlara uygulanmaktadır Bu belge, düğümlerin değişken bir hızda veri yüklemesi için bir kaynak tahsis algoritması önermektedir.Kablosuz HART ağında aynı düğümün bir sonraki atlama yolu aşılmıştır. Parazit sinyallerine karşı parazit önleme yeteneğini geliştirmek için çerçevede zaman dilimleri eşit olarak tahsis edilmiştir. Deneysel sonuçlar, algoritmanın, kablosuz HART ağındaki değişken oranlı düğümlerin kaynak tahsisini gerçekleştirdiğini ve düğüm veri iletiminin bağışıklığını geliştirdiğini göstermektedir.
Referanslar
Li Jiping, Ling Zhihao, Kablosuz HART teknolojisi ve uygulamaları Dünya Enstrümantasyon ve Otomasyon, 2008, 12 (3): 63-65.
SAIFULLAH A. Kablosuz HART ağları için gerçek zamanlı planlama Gerçek Zamanlı Sistemler Sempozyumu (RTSS), 2010: 150 - 159 .
FANG M, LI D, QUAN J. Kablosuz HART.2012 Uluslararası Konferans Teknolojisi ve Yönetimi için yenilikçi bir yönlendirme ve kaynak optimizasyonu stratejisi.Almanya: Springer Verlag, 2012: 353-360.
ZHANG H, SOLDATI P, JOHANSSON M.Doğrusal WirelessHART ağlarında yakınsama için operasyonel bağlantı planlaması ve kanal ataması Mobil, Ad Hoc ve Kablosuz Ağlarda Modelleme ve Optimizasyon Konferansı Bildirileri, Seul, 23-27 Haziran 2009: 1 -8.
ZHANG H, SOLDATI P, JOHANSSON M. WirelessHART ağlarında zaman ve kanal açısından verimli bağlantı planlaması yakınsaması. 2011 IEEE 13. Uluslararası İletişim Teknolojisi Konferansı Birleşik Devletler Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü, 2011: 99-103.
Dong Lida, Huang Cong, Guan Linbo.Çift ağaç yapısına dayalı kablosuz HART zamanlama stratejisi Zhejiang Üniversitesi Dergisi, 2014, 48 (3): 391-397.
Zhang Sheng, Zhang Guoyong, Yan Ao. Kablosuz HART ağında son derece güvenilir kaynak tahsis stratejisi. Küçük mikrobilgisayar sistemi, 2014, 35 (12): 2593-2597.
Feng Ansong, Wang Hong. Haberleşme bağlantı kalitesine dayalı kablosuz HART grafik yönlendirme algoritmasının uygulanması Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2015, 41 (4): 119-124.
yazar bilgileri:
Feng Ansong 1, 2, 3, Wang Hong 1, 4, Zhang Yanwu 4
1. Shenyang Otomasyon Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi, Shenyang 110016, Liaoning, Çin;
2. Bilgi Mühendisliği Okulu, Shenyang Kimya Teknolojisi Üniversitesi, Shenyang 110, Liaoning 142
3. Çin Bilimler Akademisi Üniversitesi, Pekin 100039;
4. Shenyang Zhongkebo Micro Technology Co., Ltd., Shenyang 1101, Liaoning, Çin 79
