提出了工业环境中部署的46节点2.4 GHz传感器网络的通道特定路径数据。每个节点每28秒生成一个数据包，其中包含每15分钟运行一次到单个通道上单个邻居的路径的传输次数、接收到的确认、平均RSSI和其他指标。记录了四天的数据，揭示了整个网络稳定性的时间变化范围，以及这是一个频率相关的量。特别是在低功耗路径上，观察到RSSI和稳定性以不可预测的方式变化，这与同一空间附近的其他路径不同。信道跳频和路径分集成功地保持了近乎完美的可靠性，尽管这种时间和频率的变化。

介绍

在室内运行的无线传感器网络面临射频传播的挑战，导致信号时变和接收器的干扰强度。这些影响在网络配置阶段很难预测，在无线传感器网络领域，信号强度效应的研究主要以定位为目标(1)。多径效应尤其会带来问题，因为它们可能对不同的通信信道产生不同的影响，并可能随着人类和机器改变射频环境而发生变化。(2)给出了900 MHz频段在感兴趣的尺寸尺度上的多径效应严重程度的一个示例。虽然存在用于确定网络中节点数量和位置的预测策略，但精心规划的网络的实际测量性能可能与这些模型中的预测有很大差异。在工业环境中的部署(3)进行了测量，以评估与我们使用的相同r或硬件的少数路径的通道特性，并显示了路径稳定性的变化。ZigBee(4)等协议允许形成星形连接的单通道网络，如果这种变化足够大，可能导致数据丢失。

本文详细介绍了据我们所知的第一个实验，以测量承载实际流量的监控传感器网络中不同信道的实时变化效应。所提供的统计数据主要是为了说明在网络中观察到的一些现象，但其目的是将全套数据用作无线传感器网络模拟的测试输入。

测试位置

该网络部署在加州伯克利的一家印刷厂，在撰写本文时已经运行了25天。该建筑呈矩形，面积为250英尺× 225英尺(1.5英亩)，有三层楼高。工厂被分为三个不同的区域，有不同的传播障碍。南三分之一包含许多小型印刷单元，用于处理小册子、选票、讲义和小型目录。中间的三分之一是平版印刷和数字媒体中心，位于一楼，上面是两层的一般办公空间。北三楼有一台大型印刷机，一头卷进5吨纸，另一头推出完成的技术手册。在这个舱内还有整个设施的空气处理马达。在工作区域中有许多障碍物会阻碍射频通信并引起多径反射，但没有主要的干扰源。

网络管理器放置在办公区的顶层。在整个设施、各种印刷机附近和周围的制造区域、整个光刻区和办公区部署了46个节点。节点向网络管理器报告RF范围内的所有邻居，网络管理器从这些潜在连接中尝试构建尽可能健康的网络。在需要修复路径故障之前，这些潜在路径中的许多都未被使用。连接最少的节点仅报告4个潜在邻居，而连接最多的节点报告26个潜在邻居。所得到的自组装网状网络中最远的节点的最小深度为3跳。所有节点的平均跳深度为2.48跳/包。图1给出了仅显示使用路径的网络连通性。

网络中的所有节点使用相同的硬件和软件，同时执行数据生成和路由功能。节点采用TI Chipcon CC2420(5) r o和功率放大器来增加输出功率。输出标称15dbm EIRP，在25°C下显示从+12到+17 dBm的器件到器件的变化。

网络协议

所部署的网络架构旨在提供来自所有传感器节点的高可靠性周期性数据收集，并遵循与(6)中所示类似的链路供应规则。网络是多对一的:所有数据都在网关节点收集，网关节点将数据包转发给管理器，然后再转发给用户。该网络使用灰尘网络时间同步网状协议(TSMP，(7))运行。中央计算的TSMP调度规定了802.15.4物理层规范(4)中定义的16个可用通道中的哪一个应该用于每个事务(从2.40 GHz开始，间隔为5 MHz)。在一个发送时隙中，发送节点首先对指定的信道进行CCA (Clear Channel Assessment)评估，如果通过，则将报文发送给等待的接收方。如果数据包的CRC在接收端通过，它会在相同的31.25 ms时隙内立即向同一频道上的原始发送方发送确认。每一次成功的消息传递都由原始数据包的成功发送和接收以及在同一通道上的确认组成。

在这个实验中，数据本身由关于通信路径质量的定期报告组成，其中一条路径代表一对无线节点之间的所有传输。我们允许每个节点有多达8个邻居，我们在所有16个通道上进行通信。因此，每条路径被分解为16个路径通道，代表该路径的特定通道上的流量。对单个节点的所有路径通道的完整描述需要128个条目，我们可以在单个数据包中放入4个条目。要每15分钟报告一次所有路径通道，每个节点需要每28秒报告一个数据包。

每个路径通道的运行状况由以下数据组成，这些数据由每个节点报告并每15分钟重置一次:

• 通道数量

• 邻居ID

• 传输数

• 发送CCA数失败

• “No ACK”事件个数

• ACK CCA失败次数

• 接待次数

• 所有接待的平均RSSI

• 所有接待的平均LQI

在基于ACK的新的RSSI和LQI测量中，一个成功的传输序列导致发送节点增加发送次数，接收节点增加接收次数并进行平均。没有接收到ACK的传输会导致发送端的“No ACK”计数器增加，并可能导致接收端的一些可能的结果。对于下面的结果，我们定义路径信道的稳定性，在路径的发射端测量，为:

有可能原始数据包被接收方接收并排队，但ACK在原始发送方失败。此事件会导致重复的数据包，并对此度量中的稳定性不利。

在我们的体系结构中，靠近网关的节点将有更多的传输尝试，因为所有消息都在它们的方向上进行过滤。我们确保每个节点每分钟至少向它的两个父节点传输一次，因此即使是最不繁忙的节点也应该记录每15分钟报告周期中大约30次传输尝试的统计信息。

整体网络稳定性

在收集到97小时的路径-频道数据之前，该网络已经运行了两个星期。在4天的实验中，同样的91条路径仍然是网络中最繁忙的，对所有这些路径进行平均可以粗略地估计整个网络的行为。图2显示了每个通道的时间平均网络稳定性。根据这张图，当对时间和路径进行平均时，没有哪个频道比其他频道明显更好或更差，网络在所有频率上都表现良好。然而，正如下面几节所示，通道属性在时间和空间上可能会有很大的变化。

如图3所示，在这种环境中，使用CCA作为通过避免注定失败的传输来降低能源成本的手段并不成功。最常见的CCA通道失败导致0.13%的传输被中止，远低于在同一通道上最终失败的~10%的数据包。少量的CCA故障表明稳定性损失可能不是由于外部能量源的带内干扰。

将平均稳定性分析细化到路径级，表明网络中存在一些表现不佳的路径。这些平均稳定性的直方图如图4所示。在自动化构建过程中，网络管理功能不会明确选择高稳定性的路径，而稳定性较低的路径在网络构建过程中往往会失败。因此，在功能网络中存在对更高稳定性路径的自我选择和对稳定性的偏好。然而，当我们将路径分解为路径通道时，分布的尾部会延伸回原点，如图5所示。在单频非冗余网络中，错误地选择低稳定性的路径信道会导致数据丢失。

时间平均单路径分析

通过对实验时间进行平均，一般路径-通道稳定性的趋势是明显的。节点44和56之间的路径如图6所示。此路径在所有非网关路径中具有最高的流量。稳定性从通道2的近5%到其他四个通道的95%以上不等。图7绘制了同一时间段的平均RSSI数据。更高的测量信号强度通道映射到更高的稳定性，但反过来不一定是正确的，因为差和中等稳定性通道的信号强度差异很小。RSSI与稳定性的相关性表明，信号能量的差异，而不是干扰，是稳定范围的原因。这可能是由于多径效应或障碍物的射频不透明度对不同频率的依赖。最后，将CC2420直接提供的测量链路质量指标(LQI)取平均值并绘制在图8中。虽然该度量的缩放和偏移量是供应商专有的，但图的一般形状与路径通道稳定性相匹配，这表明它是路径通道成功的有效度量。然而，它表现出与我们在稳定性和RSSI中看到的相同的时间依赖性，因此它不能用于预测性能，只能用于测量性能。RSSI和LQI都只在成功的数据包上进行测量，因此两者都倾向于更高的值。

图9显示了三条不同路径的稳定性，再按时间平均并分解为路径-通道统计数据。选择了原始的44Æ56路径以及涉及每个端点的一条路径。这两种路径在通道2或10上都没有表现出低稳定性，其中原始路径表现最差，并且两者都至少有一个低稳定性通道，其中另一个路径表现相对较好。这种行为说明路径通道稳定性不完全是单一端点的函数;它取决于两个节点之间路径的物理性质。测量节点周围环境中的噪声不足以预测相关路径的频率行为。

时间序列单路径分析

正如前一节所做的那样，随着时间的推移进行平均，模糊了给定路径上跨通道变化的时间行为。图10显示了两个路径通道的时间序列行为，以及路径的平均行为。选择了两个具有不同时变的中稳定信道。虽然这条路径的平均稳定性没有普遍的趋势，但在个别路径通道上观察到稳定性的长期下降。在这个例子中，有几个小时通道6是100%，而通道11是0%，反之亦然。

在相同的通道和时间上绘制测量的RSSI结果如图11所示。该图显示，通道稳定性的变化伴随着RSSI的变化，变化时间大致相同，方向正确，并说明了两个RSSI的变化如何走向相反的方向。交叉点大致对应于稳定水平从0切换到100%的时间。在没有数据包成功的15分钟期间，没有RSSI检测，并且该图没有显示此期间的数据点。因此，实际的RSSI(如果可以测量的话)应该比所示的要低。

路径对称可以通过比较路径两端报告的RSSI来分析。虽然两个节点接收到的报文类型不同，但CC2420使用相同的位序列序文来测量RSSI。在所有通道上平均RSSI的时间序列如图12所示。虽然两条曲线的趋势相同，但两者之间始终存在3-4 dB的差异。这种不对称可能是由于设备之间的输出功率差异造成的。在单个通道上的端点测量的RSSI之间的相关性(此处未显示)更加紧密，但仍然显示出3-4 dB的差异。这种相关性表明，在原始数据包和ACK之间的时间尺度上，通道属性是不变的，大约为10毫秒。

结论与未来工作

本文主要是为了展示我们在实验中收集的数据的一些特性，而不一定是为了得出关于无线传播背后的物理原理的结论。91条路径的完整数据集可与作者联系获取。正是因为路径通道的行为逃避了简单的建模，我们才觉得有必要从具有挑战性的环境中的物理部署中收集一组真实的数据。

虽然测试网络中的大多数路径具有较高的平均稳定性，但即使在应力期间也必须保持传感器网络的可靠性。部署的无线传感器网络的稳定性随着时间、空间和频率的变化而变化很大，这些变化很难用理论模型来捕捉。RSSI是路径通道稳定性的有效预测指标，但RSSI本身随时间而变化。在毫秒的短时间尺度上，RSSI保持不变，但在几分钟内变化显著(超过10 dB)。RSSI和稳定性可能在某些通道上急剧下降，同时在其他通道上上升。没有现场调查可以充分预测安装在该位置的网络的行为，甚至更没有希望建立一个理论模型来捕捉这些无线信道变化的复杂性。

面对这些挑战，我们的方法仍然是在所有数据流量中使用路径和频率分集。通过平等地跳过所有信道，我们可以保证我们满足，平均而言，路径的平均性能变化远远小于其分量。至少在CC2420硬件中，CCA不能单独有效地进行选择性广播。通过鼓励每个节点有两个父节点，生成的网格不太容易受到路径上不可预测的影响。到目前为止，该网络运行了25天(其中4天的日志记录是其中一部分)，在总共产生的357.4万个数据包中，只有17个数据包丢失。这表示交付率为99.9995%。

参考电路

(1)刘建军，刘建军。基于测距的定位中R o信号强度的实用评估。ACM MC2R，定位技术与算法专刊，2007。

(2)王志强，王志强，“近地宽带信道测量”。第49届车辆技术会议论文集，休斯顿，1999年5月。

(3) D. Sexton, M. Mahony, M. Lapinski和J. Werb，“工业无线传感器网络中的R -信道质量”，《计算机工程学报》，2005年2月，休斯顿，德克萨斯州。

(4)完整的802.15.4/ZigBee规范可以在zigbee.org上获得非商业用途。

(5) TI Chipcon CC2420 Datasheet

(6) L. Doherty和D.A. Teasdale，“迈向100%可靠性的无线监测网络”，PE-WASUN 2006论文集，托雷莫里诺斯，西班牙，2006年10月。

(7) TSMP的技术说明载于: