水声网络架构及关键问题研究

最近进行水声网络的仿真，但基本都只用到了开源的物理层模型，对水声网络及其整体的架构还缺少了解。
水声网络的研究起步较晚，因此继承了OSI的计算机网络体系结构。水声通信网络协议主要划分为网络层、数据链路层和物理层，如下图所示：

水声传感器网络特点

与水声传感器网络相比的通常是传统的无线传感器网络（wireless sensor network），水声通信具有传播延迟大，频带窄，能量有限，多径效应，多普勒效应，误码率高，低带宽，连通性差等问题。这些问题促使通信协议设计的过程中，能够提升能量效率，延长网络的生存期。

水声网络存在的问题

水声信道传输慢，速率低，在信道使用时需要同时考虑时间以及位置，信道的争用及使用问题可能发生冲突的情况如下：

水下传感器节点通常处于移动状态，也即水声信道具有时空不确定性。
同时由于水下环境复杂，节点难以更换，其能量问题也十分严峻。同时，水下网络具有空间不确定性，节点的位置对网络信道的接入影响很大，在传统的电磁波通信中，传播时延很小，其位置的影响对于接入时间的影响可以忽略，而在恶劣的水声环境中，如下图所示，

节点A先于节点B向节点C发送RTS（request to send）报文，而节点B的报文却先到达。这就导致了通信节点之间的公平性问题。

水声网络MAC算法

水下的MAC算法可分为如下几类

水声网络路由算法

路由算法需要能够做到：可扩展，节能，高容错和鲁棒性，快速收敛。根据路由算法的不同侧重点，这些算法可以分为如下几种。

该图出自论文[1]。感谢大佬的工作。这些算法中我只熟悉其中较为广为人知的一部分，在下文中将对其进行简要介绍。

基于能量的路由

该部分方法分类如下：

LEACH

文献[2]中提出了经典的LEACH算法，该算法引入了轮的概念，每个轮次都从网络中重新选举部分节点成为簇首。该算法保证了每个节点成为簇首的公平性，从而平衡了所有节点的能量消耗。
该算法分为簇首选取阶段和数据传输阶段。在簇的建立阶段，每个节点通过比较产生的随机数与给定的阈值来决定自己是否成为簇头，随后每个节点会收到簇头的广播消息来根据该信号的强弱来进行簇头的分配。在数据传输阶段，簇内节点根据时分复用（TDMA）向簇头发送数据。

基于位置的路由

VBF

文献[3]中提出了经典的VBF算法，该算法奠定了基于位置路由的基础。该算法引入了虚拟管道和矢量的概念，协议在源节点和目的节点之间定义了一个虚拟管道，采用定向洪泛来发送消息，其运行示意图如下：

该算法后续进行了部分改进，提出了HH-VBF等算法。

DBR

DBR(基于深度的路由)是一种基于贪婪的路由协议，该路由协议每次都将信息尽可能发送的靠近水面的地方，但这个算法容易受到路由空洞的影响。
路由空洞：在无线网络中，当某个节点在其传播到目标节点的路径上，有时候数据会被传输到一个没有比该节点更接近目的点的节点，则该节点的前向区域被称为路由空洞。

CVBF

在[4]中作者给出将分簇算法同VBF相结合，该算法可以视为基于VBF算法进行了改进，对VBF算法中的能量耗费进行了改进。

基于数据的路由

该部分路由算法可以分为如下几个部分。

参考文献

[1] Luo J, Chen Y, Wu M, et al. A survey of routing protocols for underwater wireless sensor networks[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2021, 23(1): 137-160.
[2] Heinzelman W B, Chandrakasan A P, Balakrishnan H. An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks[J]. IEEE Transactions on wireless communications, 2002, 1(4): 660-670.
[3] Xie P, Cui J H, Lao L. VBF: Vector-based forwarding protocol for underwater sensor networks[C]//International conference on research in networking. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006: 1216-1221.
[4] Ibrahim D M, Eltobely T E, Fahmy M M, et al. Enhancing the vector-based forwarding routing protocol for underwater wireless sensor networks: A clustering approach[C]//International conference on wireless and mobile communications. 2014 (10): 98-104.
[5] 杜秀娟，苏毅珊等. 水下传感器网络研究(M). 科学出版社.

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