一種基于信息熵的WSN節點擁塞避免機制
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1．2 WSN中信息熵的數學定義
在此基于WSN的網絡模型和信息論，給出WSN節點的信息熵的數學定義。
定義1：節點信息熵：根據香農的定義，自信息的數學期望為信息熵，因此節點信息熵表示節點N每發送一個數據包所提供的平均信息量：
式中：q表示ai(i=1，2，…，q-1，q)的取值有q種可能性；P(ai)為字符ai出現的概率，節點信息熵H(X)表征了傳感器節點整體的統計特征，是總體平均不確定性的量度(單位：比特／數據包)。式(1)中的單位取決于對數函數的底數。本文中，取對數函數底數為2，即表示每個數據包含有1比特的信息量。
在無線傳感器網絡中，節點感知到的數據既存在一定的差異又有一定的冗余，為了表征節點之間的這種關系，下面引入了節點相對信息熵。
定義2：節點相對信息熵：假設P和Q是兩個概率分布函數，則定義P相對于Q的信息距離即節點相對信息熵為：
式中：Pi和Qi為一個字符在節點中所出現的概率。
節點相對信息熵可用于計算任意兩節點之間節點信息熵的差異性的大小。它的物理意義是兩組概率分布之間的差異性程度，因而對于兩組不同的概率分布P和Q，計算其節點相對信息熵D(P‖Q)，如果這個值越小，表明兩組概率分布越接近，這兩個節點之間的數據相似程度越大，則節點P就可以減少向節點Q發送數據包以保證網絡的暢通。對于極限情況，當D(P‖Q)=0時，表示兩組概率分布完全相等，則這兩個節點之間的數據幾乎一樣，此時，節點P可以暫停向節點Q發送數據包。
1．3 基于節點信息熵的擁塞避免策略
在一種路由協議機制下，若一個數據包從節點u發送至鄰居節點d，則稱u是d的上游節點，d是u的下游節點。在本文的網絡模型中，總是假設路由機制是靜態的或是很少進行更新的，因此可知每個下游節點d總是可以知道有多少個上游節點u。按照上述基本假設，本文提出的擁塞避免策略過程如圖2所示。本文引用地址：http://cqxgywz.com/article/161901.htm
1．4 算法的分析與實現
在這里以雙重身份節點m(節點m既可以看作下游節點，也可以看作上游節點)作為主要考慮節點，首先當節點m作為上游節點時，向其自己的上游節點發送消息req>，然后根據上游節點集反饋回來的消息req>來計算節點相對信息熵的大小，根據計算出來的節點相對信息熵的大小來決定其分配的發送數據窗的大小。其中消息req>主要包含發送節點的id、各數據包的信息量大小以及統計特性等信息。具體的擁塞避免算法實現過程如下：
(1)如果節點m發送數據窗SDWm>0且當前信道可用，則節點m根據其收到的下游節點發送的廣播消息LMS>來決定發送自己的數據窗大小；
(2)否則節點m發送數據窗SDWm=0，然后向其上游節點集發送消息req>；
(3)如果僅作為上游節點u的發送數據窗SDWm>0，則上游節點u退出上游節點集
，此時上游節點u不響應下游節點d發送的req>，也不發送消息req>；
(4)如果僅作為上游節點u發送數據窗SDWm=0，上游節點集則向下游節點發送消息(req>；
(5)下游節點m收到消息req>開始計算節點相對信息熵的大小；
(6)根據計算得到節點相對信息熵的大小向上游節點集廣播消息LMS>，通知上游節點u各自發送數據窗的大小，然后上游節點u根據收到的發送數據窗的大小來決定向下游節點發送一定數量的數據包，其中廣播消息LMS>主要包括發送節點id及相應發送數據窗的大小，且各發送數據包的大小之和小于本地可用緩沖區間。
在上述過程中，若上游節點u當前的發生數據窗大于0，則不響應下游節點d發送的req>，也不發送消息req>，此時下游節點d不為上游節點u重新分配發送數據窗；若上游節點u完成了當前的發生數據窗，則等待下游節點d發送下一個消息req>。因此每個上游節點只有在收到消息LMS>和之后的req>之間發送數據包，可得知下游節點d處不會產生數據擁塞，整個網絡的節點擁塞因此而避免發生。
2 實驗仿真
為了驗證本文所提出的避免節點擁塞機制的性能，選取經典的CODA算法作比較。現假設本文的仿真實驗環境設置如下：
(1)選取200個節點隨機部署在600×600的正方形區域內，基站選擇在該區域邊界上；
(2)節點的位置是固定的，且節點之間的通信半徑R=50，網絡帶寬設置為1 Mb／s；
(3)信道質量相對可靠，可忽略信道對誤碼率的影響，源節點產生的數據包大小相同，且報文的產生率為每單位時間10個數據包，節點可用最大緩沖區間為15個數據包。
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