[发明专利]一种人体局域网跨层协作路由方法及系统在审

专利信息
申请号: 201310302933.1 申请日: 2013-07-18
公开(公告)号: CN104301213A 公开(公告)日: 2015-01-21
发明(设计)人: 禹忠;郭阳 申请(专利权)人: 中兴通讯股份有限公司
主分类号: H04L12/701 分类号: H04L12/701;H04W40/02
代理公司: 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 代理人: 蒋雅洁;张颖玲
地址: 518057 广东省深圳市南山*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 人体 局域网 协作 路由 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及人体局域网(WBAN)无线通信的WBAN节点间协作通信技术,尤其涉及一种基于协作异步多信道-媒体接入控制层-避免过度信道阻塞(CAM-MAC-ARCB,Cooperative Asynchronous Multichanne-Media Access Control-Avoiding redundant channel blocking)的WBAN跨层协作路由方法及系统。

背景技术

Ad hoc网络作为多跳、自组织网络,是由若干无线节点构成的一个无中心的、多跳的、自组织的对等式通信网络,各个节点既可以作为主机,又可以作为路由器转发其他节点的数据。Ad hoc特性的特性是可以快速、灵活、方便地支持用户的移动性,并能够实现最广泛的、完全意义上的连续、无缝多媒体通信,因此,成为无线通信的研究热点。媒体接入控制(MAC,Media Access Control)协议的设计是Ad hoc网络的关键技术之一

WBAN的Ad hoc特性和为病人提供持续监护的能力使WBAN在从医院监护到紧急响应和人道救援等场景得到广泛应用。典型的WBAN包括一个集线器和若干个无线传感器组成的节点,既可以置于体外又可以植入体内,这些传感器持续测量各种生理信号参数,包括心电图信号、血氧含量、体温和血压等。获得的数据发送到集线器,然后由集线器把传感器采集的数据合并后发送给位于医院的计算单元。使用该WBAN技术可以实现经济且高质量的医疗监护。

近年来,WBAN技术由于在健康监护方面效率的提高,其已经受到了各界的广泛关注。传统的WBAN使用的传感器是低功耗单发送设备,在MAC层使用一个信道用于数据传输。然而这些设备的性能会随着传感器密度的增加而下降,因为采用一个信道,传感器多了,传输数据多了,势必造成占用一个信道传输数据导致的信道拥塞。对抗这种性能下降的一种方法就是在MAC层开发利用多信道,通过传感器节点之间的相互协作来实现信道利用的最优化。

近年来,针对WBAN开展的研究众多,主要集中在WBAN网络的数据发送和能效上,采用WBAN技术在为近体医疗护理提供便利的同时,还面临着以下有待解决的问题:

首先,如何确保有效地采集和传输数据的能力;

其次,如何实现WBAN与周围网络中的传感器网络相互作用以提高能效,因为考虑到即使允许WBAN传感器直接向外部的WiFi接入点传输数据,该过程也是低能效的。

发明内容

有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种WBAN跨层协作路由方法及系统,能确保有效地采集和传输数据的能力,及加强节点间协作以提高能效。

为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:

一种人体局域网跨层协作路由方法,该方法包括:

在多个人体局域网WBAN之间、WBAN和其周围一个或多个传感器之间、或者WBAN周围多个传感器之间执行节点协作的多跳数据传输;

根据所述节点协作的多跳数据传输进行负载感知,获得节点的负载信息;

根据节点的负载信息实现基于梯度的路由选择。

其中,所述执行节点协作的多跳数据传输时,节点用于传输多种流量类型的话务数据,包括WBAN内的生理参数和/或WBAN周围的环境参数;

该方法还包括:所述实现基于梯度的路由选择时进一步要考虑所述话务数据的优先级。

其中,该方法还包括:所述根据所述节点协作的多跳数据传输进行负载感知时,创建节点的虚拟拓扑结构。

其中,所述获得节点的负载信息具体包括:根据所述节点的虚拟拓扑结构感知节点的负载信息。

其中,所述创建节点的虚拟拓扑结构,具体包括:

作为汇聚节点的节点监听其周围节点协作的协商过程,所述协商过程中每个节点在其控制时间内传输路由选择的探测请求,所述探测请求包括资源、目的地址和请求信道;

在每个节点创建包括直接相邻节点和间接相邻节点的相邻节点分类映射关系;

根据所述探测请求和所述相邻节点分类映射关系创建节点的虚拟拓扑结构。

其中,所述根据节点的负载信息实现基于梯度的路由选择,包括以下任意一种方式:

方式1:根据作为汇聚节点的节点所收集的负载信息实现基于梯度的路由选择;

方式2:根据作为汇聚节点的节点所收集的负载信息、及预测负载信息的估计实现基于梯度的路由选择;

其中,所述预测负载信息的估计基于已收集的负载信息的指数平均值来实现;

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