李 莉，路晨賀，王 桐，谷傳欣，梁洪全

(1. 沈陽化工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院，遼寧沈陽110142；2. 通信網(wǎng)信息傳輸與分發(fā)技術(shù)重點實驗室，河北石家莊05000；3. 北京信息科技大學(xué)傳感技術(shù)研究中心，北京100631)

0 引 言

近年來，陸上無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)飛速發(fā)展，而水下無線傳感器通訊網(wǎng)絡(luò)還處于探索研究階段，尤其是在海洋環(huán)境中，由于水下環(huán)境復(fù)雜而且不穩(wěn)定，導(dǎo)致水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通訊需要考慮多種可變因素的影響，如軟表面和氣泡層、魚群、浮游微生物等不規(guī)則散射體，以及冷暖水團(tuán)、湍流、層流、內(nèi)波等。因此，采取實驗的方法研究水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)不僅需要考慮眾多因素的影響，而且需要大量的人力、物力資源和較長的研究周期。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用計算機(jī)仿真技術(shù)進(jìn)行水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)的建模、仿真，可以高效、便捷地模擬水下通信環(huán)境和水聲通信過程，并對水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)的最新研究結(jié)果進(jìn)行驗證。

在水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真中，由于水下環(huán)境復(fù)雜且不穩(wěn)定，多徑效應(yīng)、多普勒效應(yīng)、衰減現(xiàn)象嚴(yán)重，因此如何真實模擬水聲信道環(huán)境是仿真技術(shù)的關(guān)鍵。水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的研究仍處于初步階段，目前仍沒有一款完善的、專用的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)的仿真系統(tǒng)能夠模擬真實水聲傳播壞境[1]。

為了能夠利用計算機(jī)模擬水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信情況，眾多研究者提出了各種可用于模擬水下網(wǎng)絡(luò)通信的仿真系統(tǒng)。其中 Thomase[2]提出具有可視化界面的模塊化仿真軟件，使用者可以自己進(jìn)行水聲參數(shù)的設(shè)置，仿真方便，用法簡單。但該軟件信道建模時未考慮海水溫度、深度、鹽度等因素對信道的影響。同樣，Aqua-Sim[3]和 UASim[4]這兩款軟件，在建立水聲信道模型時模擬了水下環(huán)境，但也未涉及海水的這些相關(guān)因素。為了提高計算機(jī)模擬的真實度，Harris等[5]將海洋環(huán)境噪聲模型添加到 NS-Miracle[6]仿真軟件的信道模型中，從而可以模擬水下噪聲因素對仿真實驗的影響。

由于海水溫度、鹽度、深度、海底沉積物等情況對水下聲波的傳輸具有一定的影響，因此為了更準(zhǔn)確模擬水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信特征，反映不同海域水下網(wǎng)絡(luò)的傳輸情況，本文通過實現(xiàn)一組公共的C/C++類庫集和 TCL映射，將世界海洋仿真系統(tǒng)(World Ocean Simulation System, WOSS)[7]引入網(wǎng)絡(luò)仿真器(Network Simulator 2, NS2)和NS-Miracle仿真軟件中，從而實現(xiàn)對Bellhop[8-9]水聲傳播模型的擴(kuò)展。

引入世界海洋仿真系統(tǒng)WOSS與Bellhop之后的信道仿真結(jié)果與原有信道仿真結(jié)果相比，能更準(zhǔn)確地模擬水聲信道傳輸特性，使得水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真更接近真實海洋環(huán)境，得到的仿真數(shù)據(jù)更具有實時動態(tài)性與可靠性。

1 水聲信道模擬

1.1 Bellhop聲射線模型

水聲信道的計算和仿真中，Bellhop聲射線模型可被列為使用頻繁的模型之一。Bellhop作為在聲場建模領(lǐng)域中重要的方法之一，其原理是通過計算聲場模型，從而獲取本征聲線、傳播損失等更多實用的數(shù)據(jù)。在Bellhop模型中，通過設(shè)置聲速剖面、幾何結(jié)構(gòu)、海底地形及聲波在海洋界面中的反射和折射損失等各種相關(guān)參數(shù)來得出所需海洋水聲環(huán)境中聲波傳播的幅度和時延等數(shù)據(jù)。

Bellhop射線模型理論起源于亥姆霍茲(Helmholtz)方程：

其中：?是哈密頓算子；k是波數(shù)；u是振幅。假定此方程的解為聲壓幅度函數(shù)F(x,y,z)和相位函數(shù)A(x,y,z)的乘積為

將上述解代入到式(1)中，可得：

在假設(shè)幾何聲學(xué)近似條件成立時，式(3)用來確定聲線幾何形狀，而式(4)用來確定聲波的振幅。

射線理論模型除了考慮本征聲線等數(shù)據(jù)參數(shù)外，為了得到更真實的模擬水下環(huán)境的仿真結(jié)果，還需要在相應(yīng)文件(水體環(huán)境、海面反射系數(shù)、海面形狀、聲速剖面圖、海底反射系數(shù)、海底形狀)中輸入相應(yīng)的海洋環(huán)境參數(shù)值來進(jìn)行計算，從而才能得出相應(yīng)的傳播損失、聲線到達(dá)時間等指標(biāo)。Bellhop運行原理如圖1所示。

圖1 Bellhop輸入/輸出參數(shù)Fig.1 The input/output parameters of Bellhop

由圖1可知Bellhop運行過程大體分為三部分，包括輸入文件、Bellhop仿真器和輸出文件。使用者需要提供Bellhop所需的各類輸入文件，Bellhop仿真器利用這些輸入數(shù)據(jù)計算便可得到輸出結(jié)果。由圖1可知，利用Bellhop仿真時，對于參數(shù)提供和輸入的操作是比較復(fù)雜的，需要用戶具備專業(yè)知識并且每一次的仿真都需要用戶在代碼中進(jìn)行手動修改，因此，為了用戶使用方便，我們將世界海洋模擬系統(tǒng)(WOSS)引入仿真系統(tǒng)，當(dāng)用戶進(jìn)行仿真時，只需在Otcl腳本中輸入相應(yīng)位置的經(jīng)度、緯度及深度，WOSS便可自動地將指定海域的相關(guān)參數(shù)提供給Bellhop，從而進(jìn)行聲場的計算。

1.2 水體環(huán)境模擬

水聲通信特征的模擬對于水下傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，而水體環(huán)境因素(如海水深度、海底沉積物等)對水下聲波的傳輸情況又有重要影響，因此水體環(huán)境建模成為水下傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真的必要部分。為了真實地模擬水體環(huán)境，本文將世界海洋模擬系統(tǒng)(WOSS)引入仿真系統(tǒng)，為Bellhop射線模型提供海洋環(huán)境參數(shù)。

WOSS是一個開源的多線程框架，通過更逼真的聲學(xué)傳播計算方法來提高水下傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真的可靠性。使用者可以通過輸入海洋地理位置信息，然后調(diào)用WOSS對象來檢索環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)庫，從而得到相應(yīng)的水體環(huán)境數(shù)據(jù)。WOSS在仿真系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流向如圖2所示，用戶將要模擬的水下網(wǎng)絡(luò)所處的地理位置信息(經(jīng)度、緯度、深度)輸入仿真系統(tǒng)中，仿真系統(tǒng)通過 WOSS自動檢索海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫獲取該位置的水下環(huán)境參數(shù)，然后提供給信道模擬器Bellhop，Bellhop利用這些環(huán)境參數(shù)進(jìn)行水下聲場的計算，從而得出實際水下環(huán)境參數(shù)的仿真結(jié)果，最終將結(jié)果傳遞給網(wǎng)絡(luò)仿真器。

圖2 仿真系統(tǒng)中WOSS數(shù)據(jù)流向圖Fig.2 Schematic diagram of WOSS data flow in the simulation system

WOSS框架接口主要分為3類，分別實現(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)模擬器、信道仿真器和環(huán)境數(shù)據(jù)庫的通信連接。其具體工作原理和各主要類庫之間的相互關(guān)系如圖3所示。

圖3 WOSS系統(tǒng)框圖Fig.3 Block diagram of WOSS system

從圖3中可以看出：網(wǎng)絡(luò)仿真器的用戶層負(fù)責(zé)將海洋地理位置參數(shù)傳遞給 WossManager，WossManager則負(fù)責(zé)從WossCreator請求一個Woss對象，WossCreator收到請求后會創(chuàng)建和初始化一個Woss對象，Woss對象用來通過WossDbManager去調(diào)用各個訪問環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)庫接口類(WossBathymetryDb, WossSedimentDb, WossSSP-Db)及存儲、檢索信道仿真結(jié)果的接口類(WossResPressDb, WossResTimeArrDb)。Woss對象還可以調(diào)用ResReader和WossResReader去讀取信道仿真器結(jié)果。

由以上分析可知，系統(tǒng)引入WOSS后，可以利用Bellhop實現(xiàn)對水下聲場的模擬。但是海洋環(huán)境中，特別是淺海環(huán)境中存在著大量噪聲，這些噪聲都會影響水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸。因此，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真系統(tǒng)中噪聲模擬和信噪比的計算也非常重要。

2 噪聲模型和信噪比SNR的計算

2.1 噪聲模型

海水中的環(huán)境噪聲是指除去換能器本身的噪聲和所有能確定的聲源所產(chǎn)生的噪聲以外的噪聲。海洋環(huán)境噪聲源中最主要的是海洋湍流、船舶、風(fēng)浪和熱噪聲。以下給出了這四種噪聲源的功率譜密度經(jīng)驗公式[10]，單位為 dB，功率譜密度參考值為

2.2 信噪比SNR和誤包率的計算

其中：PI,i為到達(dá)接收端的干擾功率；Pi為干擾功率；ti是包i的傳輸時間段。如果ti≤t≤ti+Ti時，開關(guān)函數(shù)，其他情況下都等于0。在這一點上，Miracle對信噪比(Signal To Ratio, SNR)的計算是根據(jù)在想要傳播的持續(xù)時間Tu內(nèi)的平均干擾進(jìn)行的：

3 模型測試

3.1 仿真平臺可用性測試

為了測試引入 WOSS和 Bellhop后，NS2/NS-Miracle仿真平臺是否能夠正確運行，并盡可能真實地模擬水下聲波的傳輸情況，本文選取了一個5個節(jié)點的集中式網(wǎng)絡(luò)，其經(jīng)度和深度平面視圖的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖 4所示，網(wǎng)絡(luò) MAC協(xié)議使用Aloha協(xié)議。進(jìn)行了3組仿真實驗，仿真平臺均為NS2/NS-Miracle仿真平臺，都利用WOSS確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點地理位置。第1組實驗水聲信道模型采用的是經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，?組實驗利用env類型的輸入文件為Bellhop仿真器提供環(huán)境參數(shù)，第 3組實驗則通過WOSS利用節(jié)點地理位置索引環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)庫，得到的參數(shù)傳遞給Bellhop仿真模型，Bellhop仿真模型計算結(jié)果再通過WOSS傳遞給網(wǎng)絡(luò)仿真器。

圖4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.4 Network topology structure diagram

三組實驗采用的參數(shù)完全相同，如表1所示。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點均布置在北緯42.59°，經(jīng)度范圍為10.125°E～10.162°E，每隔 0.01°布置一個節(jié)點，節(jié)點深度從水下 50 m到 55 m，每個節(jié)點深度間隔1 m，匯聚節(jié)點位于10.143°E，深度為水下5.5 m。三組仿真結(jié)果數(shù)據(jù)比較見表2。

表1 三組仿真實驗參數(shù)Table 1 Parameters for the three sets of simulation experiments parameters

表2 三組仿真結(jié)果比較Table 2 Comparison of three sets of simulation results

比較結(jié)果顯示，三組仿真數(shù)據(jù)比較接近，其中利用Bellhop信道仿真模型的兩組實驗平均吞吐量、平均延時非常接近，而利用經(jīng)驗信道模型的第一組仿真得到的平均吞吐量和延時與后兩組數(shù)據(jù)的差別稍大，三者的平均誤包率非常接近。這表明引入WOSS和Bellhop的NS2/NS-Miracle仿真平臺能夠正確模擬水下聲信道傳播特性，而由于WOSS可以檢索全球范圍內(nèi)海洋數(shù)據(jù)信息提供給Bellhop信道仿真器，從而使網(wǎng)絡(luò)仿真更接近實際水下網(wǎng)絡(luò)通信情況，進(jìn)而提高計算機(jī)仿真的可靠性。而且WOSS操作簡便，只需給定仿真網(wǎng)絡(luò)所處地理位置(經(jīng)度、緯度和深度)即可。但是仿真耗時情況顯示，后兩組仿真時間比較長，特別是第三組，這表明利用Bellhop和WOSS會嚴(yán)重降低仿真效率。

3.2 信道模型測試

為了驗證引入WOSS和Bellhop對仿真結(jié)果的影響，實驗選取了3個不同的地理位置進(jìn)行仿真，分別為意大利皮亞諾薩島附近海域、美國波士頓附近海域和馬來西亞馬六甲海峽，采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ?、Bellhop模型以及引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型的仿真系統(tǒng)對圖4所示的相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿真和對比研究，得到的誤碼率和吞吐量結(jié)果如表3所示。

從表 3可以看出，在 3個不同的海域，采用Bellhop模型以及引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型仿真結(jié)果中平均吞吐量、平均延時非常接近，而利用經(jīng)驗信道模型得到的平均吞吐量略低于另兩種信道模型，誤碼率略高于另兩種信道模型。值得注意的是，采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ头抡嫦到y(tǒng)的仿真結(jié)果在海域改變的條件下是不變的，而采用Bellhop模型與引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型的仿真結(jié)果相近并呈動態(tài)性變化。由于引入WOSS系統(tǒng)后在仿真時調(diào)取了實驗地點的具體環(huán)境信息，如深度、鹽度、溫度采樣數(shù)據(jù)、海底沉積物數(shù)據(jù)等，這些因素均對水下聲波的傳輸具有一定影響，因此導(dǎo)致實驗結(jié)果略有不同，而采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ头抡嫦到y(tǒng)并不能考慮到實時信道特性，因此是固定不變的。同時，由于WOSS可以根據(jù)地理位置信息實時獲取水下壞境參數(shù)，從而為 Bellhop提供信道仿真的輸入?yún)?shù)，因此引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型仿真系統(tǒng)僅需要輸入相應(yīng)仿真環(huán)境的地理位置(經(jīng)度、緯度和深度)即可。由此表明采用引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型仿真系統(tǒng)更加容易操作同時能夠真實地模擬不同海域的通信情況。

4) 工程機(jī)械保有量非?？捎^，其中包括很大比例含有缺陷、存在風(fēng)險、面臨退役的工程機(jī)械設(shè)備。隨著再制造核心技術(shù)逐步加強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)化前景十分明朗。根據(jù)2015年統(tǒng)計數(shù)據(jù)最大值整理，總量為718萬臺。圖1為截至2015年我國工程機(jī)械的保有量示意圖[2]。

表3 有無WOSS仿真結(jié)果比較Table 3 Comparison of simulation results with and without WOSS

為了進(jìn)一步驗證WOSS對仿真系統(tǒng)的影響，本文分析了經(jīng)驗信道模型、Bellhop信道模型、引入WOSS的Bellhop信道模型對MAC協(xié)議的影響。仿真計算了3.1節(jié)所述網(wǎng)絡(luò)環(huán)境采用3種信道模型時，ALOHA-CS協(xié)議仿真結(jié)果，如圖5～7所示。

平均歸一化吞吐量比較如圖5所示，從圖中可以看出三種模型下吞吐量均隨著發(fā)包率的增加而逐漸下降，其中Bellhop模型與引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型的歸一化吞吐量數(shù)據(jù)非常接近，且在發(fā)包率 30～270 bit·s-1范圍內(nèi)一直高于協(xié)議在經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖碌姆抡娼Y(jié)果。

圖5 三種信道模型的歸一化吞吐量仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of normalized throughput for three channel models

圖6為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包延時的仿真結(jié)果，從圖中可以看出隨著發(fā)包率的增加，3種模型下協(xié)議的平均延時均逐漸增大，其中Bellhop模型與引入WOSS參數(shù)的 Bellhop模型的平均延時在發(fā)包率 30～211 bit·s-1范圍內(nèi)穩(wěn)步增加且非常接近，在發(fā)包率211 bit·s-1之后增加幅度變快，但始終低于采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖碌膮f(xié)議仿真結(jié)果。

圖6 三種信道模型的平均延時仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results of average delay for three channel models

采用三種信道模型的網(wǎng)絡(luò)平均誤包率仿真結(jié)果如圖7所示，三種模型下協(xié)議的平均誤包率均逐漸增大，其中當(dāng)發(fā)包率在 40～270 bit·s-1范圍時，Bellhop模型與引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型的誤包率一直低于采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖碌膮f(xié)議仿真結(jié)果。三種不同信道模型的協(xié)議的仿真結(jié)果表明，由于采用Bellhop模型和引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型考慮到了實時海洋信道復(fù)雜特性，所以與經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖啾?，仿真結(jié)果更真實，同時考慮到引入 WOSS參數(shù)的Bellhop模型的仿真操作只需給定仿真網(wǎng)絡(luò)所處地理位置(經(jīng)度、緯度和深度)即可，所以采用引入WOSS參數(shù)的Bellhop模型的仿真更真實，操作更便捷。

4 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議仿真

為了進(jìn)一步測試擴(kuò)展后的仿真軟件的可用性，本文利用 WOSS和 NS2/NS-Miracle仿真分析ALOHA-CS協(xié)議、CSMA/CA協(xié)議和DACAP協(xié)議在 5個節(jié)點的集中式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(見圖 4)的水聲傳感器子網(wǎng)中的性能。下面簡要介紹一下三種MAC協(xié)議的工作原理和特性。

4.1 三種協(xié)議工作原理

ALOHA-CS協(xié)議是ALOHA協(xié)議的改進(jìn)版本。ALOHA-CS協(xié)議[12]在ALOHA協(xié)議上增加了信道監(jiān)聽功能，當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸時，節(jié)點偵聽信道，若有數(shù)據(jù)傳輸，則等待一個隨機(jī)分布時間，再次偵聽信道，進(jìn)行下一次重傳，若重傳次數(shù)達(dá)到上限則放棄傳輸進(jìn)行丟包處理。它的好處在于比較適用于業(yè)務(wù)量小的局部網(wǎng)絡(luò)。

CSMA/CA協(xié)議是一種基于爭用型介質(zhì)訪問控制的協(xié)議。CSMA/CA協(xié)議在CSMA協(xié)議上增加了RTS-CTS握手機(jī)制，解決了隱藏終端和暴露終端的問題。其原理是當(dāng)源站給目的站發(fā)送數(shù)據(jù)時，若信道空閑則源節(jié)點會發(fā)送一個 RTS(Request to Send)幀，當(dāng)目的節(jié)點接收到來自源節(jié)點的RTS幀時會回發(fā)一個 CTS(Clear to send)幀，源節(jié)點接收到 CTS幀后可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸完畢后，目的節(jié)點則會給源節(jié)點發(fā)送一個確認(rèn)幀ACK，則完成數(shù)據(jù)傳輸。若源節(jié)點檢測到信道被占用時，則會實行二進(jìn)制隨機(jī)退避算法進(jìn)行退避等待重傳[13]，以確保接下來的數(shù)據(jù)傳輸階段不會發(fā)生碰撞[14]。若重傳次數(shù)達(dá)到上限則放棄傳輸并進(jìn)行丟包處理。

DACAP協(xié)議是一種非同步數(shù)據(jù)訪問方案。它遵循 RTS-CTS握手原則。根據(jù)同時存在握手的鄰節(jié)點和相對距離，可能會出現(xiàn)兩個相關(guān)的場景：(1)接收器在發(fā)送CTS后，無意中聽到RTS，意味著將要通過鄰節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包在等待接收期間存在威脅，在這種情況下，接收器會向其發(fā)射機(jī)發(fā)送一個短的警告包；(2) 如果任何節(jié)點無意中聽到了另一個鄰節(jié)點的數(shù)據(jù)包，或者收到了接收方的警告，它將延遲數(shù)據(jù)的傳輸。DACAP協(xié)議選擇空閑周期的長度是為了避免強(qiáng)干擾。其主要問題在于控制包的利用率較低[15]，但是在網(wǎng)絡(luò)工作量少的時候，其誤碼率較小。

4.2 仿真實驗和分析

本實驗中，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式為固定比特率，采用BPSK調(diào)制解調(diào)方式。仿真網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的地理位置與第3節(jié)中的仿真網(wǎng)絡(luò)節(jié)點位置相似，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點均布置在北緯42.59°，經(jīng)度為10.125°E～10.162°E，每隔0.01°布置一個節(jié)點，所有節(jié)點深度為海床之上5 m，即4個節(jié)點深度分別為57、75、85、86 m。匯聚節(jié)點位于 10.143°E，深度為水下1.5 m，其他實驗參數(shù)與表1相同。

仿真實驗分為3組，分別對3種MAC協(xié)議進(jìn)行仿真，3組仿真參數(shù)完全相同。仿真實驗設(shè)置每個節(jié)點的發(fā)包周期從15 s增加到200 s，共11組數(shù)據(jù)，每組實驗重復(fù) 10次并取平均值，實驗分組情況如表4所示。仿真平臺跟蹤了網(wǎng)絡(luò)運行過程中每個發(fā)射節(jié)點與匯聚節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸情況，實驗計算出了每次仿真的平均吞吐量、數(shù)據(jù)延時和錯誤包率。為了方便比較各個協(xié)議的性能，對平均吞吐量進(jìn)行如式(9)所示的歸一化處理：

表4 實驗分組列表Table 4 Experimental grouping list

式中：τn為歸一化吞吐量；τ為網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量；t為發(fā)包周期；LP為以字節(jié)為單位的包長。

仿真計算得到的三種協(xié)議平均歸一化吞吐量比較如圖 8所示，從圖中可以看出，Aloha-CS和DACAP協(xié)議的吞吐量隨著發(fā)包率的增加而逐漸下降，當(dāng)發(fā)包率在 80～270 bit·s-1之間時，Aloha-CS協(xié)議的吞吐量一直高于 DACAP協(xié)議。這是由于Aloha-CS和DACAP協(xié)議都是通過信道偵聽和避讓時間來實現(xiàn)沖突避免機(jī)制，信道偵聽和握手機(jī)制會消耗一定的時間并增加網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)，因此在發(fā)包率增加的情況下網(wǎng)絡(luò)吞吐量會下降，其中DACAP的握手和警告包機(jī)制相對于 Aloha-CS更為復(fù)雜，因此吞吐量性能更差。而在CSMA/CA協(xié)議中，當(dāng)發(fā)射節(jié)點收到接收節(jié)點的確認(rèn)消息后，無論網(wǎng)絡(luò)是否擁擠都會將數(shù)據(jù)包發(fā)出，這種機(jī)制使得只要網(wǎng)絡(luò)帶寬足夠，發(fā)包率的增加對網(wǎng)絡(luò)吞吐量的影響不是很大，因此圖8顯示發(fā)包率對采用CSMA/CA協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)的吞吐量影響不大。

圖8 三種MAC協(xié)議的歸一化吞吐量仿真結(jié)果Fig.8 Normalized throughput simulation results of three MAC protocols

圖 9為仿真計算的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包延時的仿真結(jié)果，從圖中可以看出，隨著發(fā)包率的增加，Aloha-CS和DACAP協(xié)議的數(shù)據(jù)包延時逐漸增大，當(dāng)發(fā)包率增加到100 bit·s-1時，DACAP協(xié)議的數(shù)據(jù)包延時已經(jīng)達(dá)到700 s，這表明該協(xié)議已經(jīng)無法正常工作，因此DACAP協(xié)議不適用于發(fā)包率高于100 bit·s-1的網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)發(fā)包率在270 bit·s-1時，Aloha-CS協(xié)議的數(shù)據(jù)包延時達(dá)到了160 s，也基本無法正常工作。因此Aloha-CS協(xié)議不適用于發(fā)包率高于 200 bps的網(wǎng)絡(luò)。這兩種協(xié)議的數(shù)據(jù)包延時性能與其平均吞吐量性能一樣受到了沖突避免機(jī)制的影響。而CSMA/CA協(xié)議的數(shù)據(jù)包延時先隨著發(fā)包率的增加逐漸增加，當(dāng)發(fā)包率大于 150 bit·s-1后，網(wǎng)絡(luò)的平均數(shù)據(jù)包延時反而下降，并穩(wěn)定在10 s左右，且整個過程的波動幅度都不是很大。值得注意的是，在發(fā)包率小于170 bit·s-1的范圍內(nèi)，Aloha-CS協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)延時要比其他兩種協(xié)議小，這是因為在網(wǎng)絡(luò)較空閑的情況下，Aloha-CS協(xié)議中發(fā)射節(jié)點不需要避讓等待而直接發(fā)送數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)包延時很小。

圖9 三種MAC協(xié)議的平均延時仿真結(jié)果Fig.9 Average delay simulation results of three MAC protocols

采用三種MAC協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均誤包率仿真結(jié)果如圖 10 所示，其中當(dāng)發(fā)包率小于 30 bit·s-1時，Aloha-CS和DACAP協(xié)議的平均誤包率均非常小，幾乎為0。Aloha-CS協(xié)議的誤包率隨著發(fā)包率的增加呈逐漸變大的趨勢，DACAP協(xié)議的誤包率先隨著發(fā)包率的增加逐漸變大，當(dāng)發(fā)包率大于 100 bit·s-1后，增加趨于平緩。雖然CSMA/CA協(xié)議的誤包率隨著發(fā)包率的增加先增加后減小，但是整個過程誤包率均小于0.1，表現(xiàn)出了較好的性能。

圖10 三種MAC協(xié)議的平均誤包率仿真結(jié)果Fig.10 Simulation results of average packet error rate of three MAC protocols

三種MAC協(xié)議的仿真結(jié)果表明，由于DACAP強(qiáng)烈的避免碰撞機(jī)制，雖然在發(fā)包率很低的情況下，其誤包率幾乎為 0，但是由于其性能受到握手時間(包括往返時間、包傳輸延遲和警告分配的時間)的限制，當(dāng)發(fā)包率增加后其性能嚴(yán)重下降，甚至無法工作。該協(xié)議是以更低的吞吐量為代價來實現(xiàn)較高的成功率。

比較 Aloha-CS和 CSMA/CA協(xié)議，雖然Aloha-CS協(xié)議的數(shù)據(jù)包延時性能在發(fā)包率小于170 bit·s-1時優(yōu)于 CSMA/CA，但其他情況下，CSMA/CA協(xié)議的各項性能均高于Aloha-CS協(xié)議，如果在數(shù)據(jù)流量大的情況下容易出現(xiàn)擁塞，產(chǎn)生較高的誤碼率。因此，經(jīng)過多組仿真實驗和分析比較可知，CSMA/CA相較于其他兩種協(xié)議更適合于集中式結(jié)構(gòu)的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)。

5 結(jié) 論

本文在 NS2/NS-Miracle計算機(jī)仿真系統(tǒng)中引入了WOSS，利用WOSS自動獲取指定位置的海洋環(huán)境參數(shù)，并傳遞給Bellhop進(jìn)行水聲信道模擬。另外，對海洋環(huán)境噪聲進(jìn)行了建模、仿真，用于進(jìn)行信噪比的計算，從而使仿真系統(tǒng)能更可靠地模擬水下聲信道的傳播特性。并在此基礎(chǔ)上，對ALOHA-CS協(xié)議、CSMA/CA協(xié)議和DACAP協(xié)議在擴(kuò)展后的系統(tǒng)中進(jìn)行了仿真和分析。結(jié)果表明，擴(kuò)展后的 NS2/NS-Miracle仿真系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地模擬MAC協(xié)議在實際水下網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)特性，同時CSMA/CA相較于其他兩種協(xié)議更適合于集中式結(jié)構(gòu)的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)。