一种无线传感器网络MAC协议优化算法.pdf

第３５卷第３期２０１２年３月计算机学报ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＶｏｌ．３５Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０１２一种无线传感器网络犕犃犆协议优化算法刘云璐蒲菊华方维维熊璋）１）１）２）１）１（）北京航空航天大学计算机科学与工程学院北京１００１９１）２北京交通大学计算机与信息技术学院北京１（）０００４４各节点采集的信息以多跳的方式传送到汇聚点．从各节点到汇聚点形成一棵以汇摘要在无线传感器网络中，文中在对无线传感器网络传输特点分析的基础上，剖析了基于Ｃ载波多路监听冲聚点为根的传输树．／（／ＳＭＡＣＡ／突避免）的Ｍ提出了一种基于ＣＡＣ协议在树状结构无线传感器网络中的弊端，ＳＭＡＣＡ的ＭＡＣ协议优化算法．／算法基于节点在传输树中的位置信息调整其Ｍ将ＣＡＣ信道接入分配，ＳＭＡＣＡ采用的各节点均等竞争信道的方法优化为各节点依据在传输树中的位置情况竞争信道的方式，这一优化提高了节点公平性，使ＭＡＣ信道接入分配／与树状结构的无线传感器网络传输特点相契合，解决了基于ＣＳＭＡＣＡ的ＭＡＣ协议与树状结构无线传感器网络从而减少了信道资源浪费，提高了网络传输效率，降低了能耗．实验结果表明该算法在网络丢包率、不匹配的问题，吞吐量和能耗方面的性能均有较大改进．关键词物联网；无线传感器网络；传输树；ＭＡＣ协议中图法分类号Ｔ号：／Ｐ３９３犇犗犐１０．３７２４ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１２．００５２９犃犕犃犆犔犪犲狉犗狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀犃犾狅狉犻狋犺犿犻狀犠犻狉犲犾犲狊狊犛犲狀狊狅狉犖犲狋狑狅狉犽狊狔狆犵））））１１２１ＬＩＵＹｕｎ  ＬｕＰＵＪｕ  ＨｕａＦＡＮＧＷｅｉ  ＷｅｉＸＩＯＮＧＺｈａｎｇ）１（，，）犛犮犺狅狅犾狅狅犿狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犈狀犻狀犲犲狉犻狀犅犲犻犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋犅犲犻犻狀００１９１犳犆狆犵犵犵狔犼犵１）２（，，）犛犮犺狅狅犾狅狅犿狌狋犲狉犪狀犱犐狀狅狉犿犪狋犻狅狀犜犲犮犺狀狅犾狅犅犲犻犻狀犑犻犪狅狋狅狀狀犻狏犲狉狊犻狋犅犲犻犻狀０００４４犳犆狆犳犵狔犼犵犵犝狔犼犵１），犃犫狊狋狉犪犮狋Ｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓｄａｔａｃｏｎｖｅｒｅｓｔｏｓｉｎｋｓｖｉａｍｕｌｔｉ  ｈｏｔｒａｎｓｍｉｓ  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高技术研究发展计划项目基金（资助．女，博士研究生，主要研究方２００９１１０２１１００１７２０１１ＡＡ０１０５００１９８１年生，向为无线网络及无线传感器网络．女，博士，副教授，主要研究方向为无线传感器网络、容蒲菊华，：Ｅ  ｍａｉｌｌｕｎｌｕｍａｉｌ．ｃｏｍ．１９７６年生，＠ｙｇ迟网络．方维维，熊璋，，、、，，，，，男，年生博士主要研究方向为无线网络无线传感器网络嵌入式系统男年生教授博士生导师１９８１．１９５６主要研究领域为无线传感器网络、分布式系统、多媒体处理及网络工程．５３０计算机学报２０１２年输层的优化改进，有效地降低了网络丢包率和能耗，增强了网络的可靠性．本文着重分析ＭＡＣ层的解１引言决方案．传感器网络ＭＡＣ协议根据信道分配方式／无线传感器网络是物联网的支撑技术之一，具可以分为三类：基于Ｃ调度协议和ＳＭＡＣＡ的协议、／有广阔的应用前景和许多不同于传统无线网络的特混合Ｍ基于ＣＡＣ协议．ＳＭＡＣＡ的协议不存在网［］１）点．典型的无线传感器网络采用汇聚点（收络同步问题，扩展性好．调度协议能有效利用资源，Ｓｉｎｋ集网络中的数据，各节点采集的数据通过其它节点但一般需要中央节点调度，在复杂网络情况下部署转发以多跳的方式最终传输到汇聚点，整个网络的有效的调度协议被证明是Ｎ并且以Ｐ  ｈａｒｄ问题［３］，信息向汇聚点传输的过程形成一棵以汇聚点为根的ＴＤＭＡ协议族为代表的调度协议通常有时钟同步这种网络模式是传感器网络最主要的信息要求，时钟同步需要节点频繁交换控制信息，这将大传输树，传输模式之一［２］．在传输树中，上层节点承载的传送大增加网络能耗．因此，由于传感器节点及网络布设任务不仅包括节点本身的数据采集，还包括下层节的局限性，以ＴＤＭＡ协议族为代表的调度协议较点的数据转发．因此，网络负载会在上层节点处累少在传感器网络中直接采用［４］．混合协议结合了上／一般地基于Ｃ但通常比较复杂，难以配置［５］．积．ＳＭＡＣＡ的无线ＭＡＣ协议为网述两种协议的优点，／络中每个节点提供同等的信道访问机会，这种策略基于ＣＳＭＡＣＡ的协议是传感器网络中比较常用比较适用于传统的Ａ＿ｈ网络．在传统的Ａ＿ｈ研究也最为活跃，下面我们对该领域ｄｏｃｄｏｃ的一种方式，／网络中，每个节点都可以是信息传输的目标节点，网的代表性成果加以分析．一般基于ＣＳＭＡＣＡ的传（络负载的分布没有一定的规律，平等的信道访问机感器网络Ｍ分布协调功能）ＡＣ协议是在采用ＤＣＦ［］６会对各节点是公平适用的．但是在树状传感器网络的的基础上进行的优化和改进，其信ＩＥＥＥ８０２．１１中信息传输有固定的目标汇聚点，上层节点负载较道竞争的核心思想是：当节点发送数据时，先监听信重，同等的信道访问机会平均到每条信息，则每条信道是否繁忙．如果繁忙，节点等待一定时间后再尝试息在上层节点处的发送概率将明显低于其在下层节发送；如果再次发生冲突，节点按一定的策略重发信点处的发送概率．并且当网络在一段时间内持续繁息，直到信息发送成功或放弃．ＳＭＡＣ（Ｓｅｎｓｏｒ  ［］７）是上层节点处的信息由于发送概率低而累积，下Ｍ第一个完全针对传感器网络设计的基于忙时，ＡＣ它的重要贡献是引入了层节点的信息持续传送到上层节点处并逐渐在上层ＩＥＥＥ８０２．１１的ＭＡＣ协议，节点处形成拥塞，甚至被丢弃．显然，用于发送这些节点休眠机制，即节点定期休眠，相邻节点休眠调度［］８最终被丢弃信息的资源（包括信道、能量等）被浪费周期同步．是在Ｓ对ＴＭＡＣＭＡＣ基础上的改进，／了．这一问题是由基于Ｃ例如根据网络ＳＭＡＣＡ的无线ＭＡＣ协节点休眠的策略进行了适度的调整，议和树状传输结构的传感器网络的传输特点不相符状况动态调整节点休眠时间以提高协议效率．Ｂ  ［］［］［］［］９１０１１４造成的．ＭＡＣ、ＷｉｓｅＭＡＣ、Ｘ  ＭＡＣ和Ｚ  ＭＡＣ协议本文针对上述问题，基于树状传输结构的无线在Ｓ采用前导序列技术提高了ＭＡＣ协议的基础上，［］１２传感器网络应用，提出一种基于Ｃ无需节点同步．协／ＳＭＡＣＡ的无线休眠唤醒决策的精度，Ｐ  ＭＡＣ本文议根据网络流量自适应地调整休眠调度．ＭＡＣ协议的优化算法和信道抢占解决方案．Ｓｉｆｔ协［］１３第２节给出相关领域的研究现状，介绍本文工作的议针对事件驱动的传感器网络应用，当多个节点特点和贡献；第３节描述本文工作采用的网络模型同时检测到同一个事件，只保证其中的部分节点发送和相关定义；第４节讨论树状传感器网络的传输特检测信息，一定程度上降低了网络冲突的概率，但协［］１４点，并给出算法的数学推导和证明；第５节阐述本文议基于严格的时钟同步．ＤＭＡＣ协议提出根据网络算法的流程；第６节给出算法在丢包率、吞吐量和能传输的树状结构，调整休眠调度策略，使得下层节点最后是本文的结论．的发送时间与上层节点的接收时间相对应．所述的耗方面的性能实验验证与分析；传感器网络ＭＡＣ协议的信道接入机制均沿用本文称它们属于ＩＥＥＥ８０２．１１协议的ＤＣＦ机制，２相关工作它们主要从休眠调度策略方ＩＥＥＥ８０２．１１协议族．近年来，各国学者针对传感器网络的高效传输面对Ｍ没有针对本文所述ＡＣ协议进行优化改进，问题，做了很多研究，包括从Ｍ路由层到传的树状传输结构网络所存在的信道分配问题提出解ＡＣ层、３期刘云璐等：一种无线传感器网络ＭＡＣ协议优化算法５３１决方案．调度协议以Ｔ下面介因此具有较高的自适应性：在网络轻载情况下，由于ＤＭＡ协议族为代表，［］算法运行与Ｉ绍调度协议相关研究成果．ＥＥＥＴＲＡＭＡ协议１５提供了不存在信息拥塞和不公平问题，协议相近；在网络重载情况下，算法通过调整根据流量预先分配时间槽的无冲突通信，它属于８０２．１１时间同步及时间槽分配调度的资源ＭＡＣ层最小竞争窗口给予节点不同的信道接入概ＴＤＭＡ协议族，以解决前面所述的ＩＥＥＥ８０２．１１协议族与树状传耗费是这类算法应用的瓶颈，且这类算法复杂、实现率，／难度大．本文算法属于基于Ｃ但感器网络应用不匹配的问题．ＳＭＡＣＡ的协议，根据网络结构调整了信道接入概率参数，与ＴＤＭＡ络模型协议族相比，本文算法由于没有涉及到时间槽调度３网总体上规避了Ｔ如时钟算法，ＤＭＡ协议族的局限（本文描述的网络模型针对上行传输的树状传感／混合协议是基于Ｃ同步）．ＳＭＡＣＡ的协议与调度如图１所示．我们对网络模型给出以下协议的结合，与本文算法解决的问题不同．本文算法器网络应用，的目标是解决传感器网络树状传输结构引入的问假设：）（网络中节点静止，在初始网络部署后，传感１题，即在传输树中，由于信息在上层节点处的发送概率低于在下层节点处的发送概率而造成的传输效率器节点和汇聚点静止；）在节点传输半径范围内的点，是可连通点，２低下及信道和能量资源浪费等问题．以Ｚ  ＭＡＣ为整个（网络为连通网络，即从汇聚点可以通过多跳的代表的混合协议解决的是ＭＡＣ层单跳信息发送冲方式与任一节点通信；突的问题［４］，并没有考虑传感器网络结构引入的传），［］节点能量主要消耗在通信中根据文献中３２１［］在１６输问题．全网采用ＣＦｕｎｎｅｌｉｎ  ＭＡＣＳＭＡ协的测（ｇ，设定发送信息消耗的能量为接收信息消耗议，在汇聚点周围的漏斗区域按需采用ＴＤＭＡ协的能量量的两倍．议，虽然将Ｔ并由ＤＭＡ协议仅限制在汇聚点附近，汇聚点实施时间槽调度，避免了ＴＤＭＡ协议时间槽调度算法在传感节点难以部署的问题，但随网络规模的增大，漏斗区范围扩大，时间槽调度的复杂度和向各节点周期性部署的耗费都随之大大增加，时钟同步ＴＤＭＡ协议的时钟同步问题也并未避免．信息的交互耗费对能耗要求极高的传感器网络是不容小视的负担，也是本文算法不考虑ＴＤＭＡ类协议的重要原因之一．在一些涉及Ｍ采用了优ＡＣ层优化的算法中，先级设置方案［１７］，根据设计目标，在ＭＡＣ层为信［］１８  ２０息设置不同的优先级．］文献［通过调整１８给予拥塞节点更多的信道ＭＡＣ层延迟等待窗口，图１网络图］占有机会，以帮助缓解拥塞．文献［针对无固定汇１９聚点的无线网络应用，给予数据流不同的ＭＡＣ层在检测区域中，给定犖个传感器节点和汇聚点优先级．文献［在网格结构的网络中，给予等候信狊构成连通网络，］２０）用无向图犌表示，＝（犞，犈犞表示道时间较长的节点更多的信道抢占几率．这些算法传感器节点的集合，以汇犈是节点间双向链路集合．分别是根据不同的网络传输结构需要提出的ＭＡＣ聚点为根节点在犌中可以生成一棵犕层的传输树层优化算法，但极少涉及本文所述的问题．本文针对犜．如图１所示，为一棵以汇聚点为根的上行传优化基于Ｃ／树状结构的传感器网络应用，ＳＭＡＣＡ输树．的无线Ｍ与以上所述方法不同，本文算法在以上所述的网络模型中，传输树犜中的任一ＡＣ协议．采用设置Ｍ又承担了子节ＡＣ层最小竞争窗口的方法来实现信道非叶节点既要发送自己检测的信息，的非均等分配，并非设置信息或节点的优先级，即不点数据的转发工作．在传输树犜中，距汇聚点越近干预网络运行的动态参数，节点或信息没有优先等且子节点越多的节点，承载的发送任务就相应越重．级．算法优化了在信息碰撞情况下的信道分配方式，我们称这种情况为无线传感器网络的非均衡传输特５３２计算机学报２０１２年点，描述如下：在上行传输的树状无线传感器网络中，非叶节点４问题描述及理论分析狀的负载量不少于它的所有子节点的负载量的总和．：对于任一节点狀４．１信道分配（若在犜中距汇聚点的跳数为则在犜中的基于Ｃ以），／１犻ＳＭＡＣＡ的无线网络ＭＡＣ协议（（）；（），层次为或所有层次为的节点集合Ｉ如图其信道分配的犾犾狀犾犾狀ＥＥＥ８０２．１１ＤＣＦ为例，２所示）犻犻或（）；或节点在发送信息前监听信道，如果信道为犔基本原理是：犔狀犻）（）（子节点集合为犇层的子节点集繁忙，则随机等待一个时间段，等待的时间段大小是２犾犾狀狀；犻或合（层中所有节点的子节点组成的集合）为犇每当网络空闲０到竞争窗口大小之间的随机数．犾犻或从；（）（）层的平均子节点数（层中所有节点时间达到Ｄ时（），犇犾犾狀ＩＦＳＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＩｎｔｅｒ  ＦｒａｍｅＳａｃｅｐ犾狀犻或珡珡；，，为犇网络总平均子节间段长度时，延迟计数器减１直到延迟计数器为０子节点数的平均值）（）犇犾犾狀犻或犕１犕１－－节点开始发送数据，当发送冲突时，竞争窗口按一定珡／；点数为犇＝犾∑ 犇犔狘狘狘犾犼犻狘 ∑ 信息重新等待发送，直到竞争窗口大小的规律增加，１１＝＝犼犻珡珡达到最大竞争窗口值．网络中节点的竞争窗口初始／（），（）（）犇犇犇０｜｜ ≠ 狀犾狀犾狀烄（），子节点系数为３ α 狀＝烅珡保证了节点拥有争窗口值，，（）０犇＝０值取统一设置的最小竞犾狀烆［］６这是一种公平的信道竞争即子节点数与层平均子节点数的比值，当狀为叶子均等的信道抢占机会，机制．珡，系数为０节点时，（）犇＝０．犾狀图２ＩＥＥＥ８０２．１１ＤＣＦ信道分配机制［２２］在无线Ａ＿ｈ网络中，由于目标节点分散，网Ｉ因此本文算法基于ｄｏｃＥＥＥ８０２．１１协议的ＤＣＦ算法，络负载是无规律分布的，因此这种公平的信道竞争ＩＥＥＥ８０２．１１协议的ＤＣＦ．机制能够得到比较好的效果．本文所述的无线传感４．２最小竞争窗口计算方法在传输树犜中父节点和子节点的关系由前面的分析可知，对在树状结构的无线传感器网络模型，并存在上节所述的非均衡传输特点，即父节点器网络进行Ｍ固定，ＡＣ层传输控制的核心是分配给父节的负载量不少于它所有子节点负载量的总和，当信点相对于子节点更多的信道抢占机会．而从整个传道持续繁忙一段时间，由于父节点只能和子节点以输树犜来看，越上层的节点负载越重，相对信道占导致信息在父节点处累积，以有率应该越高．在源负载均匀分布的情况下，节点的相同的概率抢占信道，子节点成功总负载量取决于它转发的信息量，节点的转发信息至于信息极易由于缓存溢出而被丢弃．抢占信道发送到父节点处的信息会进一步加重父节量与节点在犜中的层次和子节点的数量密切相关．点负担和丢包率，同时，子节点的这种无效发送，还设每个节点源信息量为１单位，如图３所示的传输浪费了带宽和能量资源．因此，均等信道抢占机制并树结构负载分布显示：越靠近汇聚点且子节点数量不完全适用于本文所述的网络模型，应给予父节点越多，其负载量就越大．在源负载不均衡的情况下，相对于子节点更多的信道抢占机会．最小竞争窗口的仅考虑根据负载量来调整信道分配难以满足节点公大小是决定信道抢占概率的一个重要参数，本文着重平性的要求：按负载量调整信道分配使得源信息数探讨怎样针对所述网络模型为犜中节点设置最小竞小的节点发送成功的信息量会小于源信息数大的节争窗口值，以合理分配信道使其符合树状网络模型的点，源信息数小的节点的信息甚至会被源信息数大／传输特点．如第基于Ｃ使得源信息数小的节点无法传２节所述，ＳＭＡＣＡ的传感器的节点的信息淹没，网络Ｍ但信道接入方法主要是基于达信息．这是不可取的，因为很多传感器应用的基本ＡＣ协议众多，３期刘云璐等：一种无线传感器网络ＭＡＣ协议优化算法５３３要求是要能从各个节点平等的接收信息．因此，在信值，并根据各节点的子节点数量和所在层最小竞争道分配中，应以节点数为分配依据．为此，本文首先窗口值，给出每个节点的最小竞争窗口值．依据传输树的层次为每层计算其层最小竞争窗口图３负载分布图犕珡珡珡（ …＋／４．２．１层最小竞争窗口计算１＋犇１＋犇１＋犇犕） （犾犾犾０＋１＋犿－１）犕．珡信道分配与节点在传输树中的层次直接相关，＝（）１＋犇层次最小竞争窗口从总体上为传输树中各层设置了因此，犾０× 犕］ χ 犿 珡最小竞争窗口的基准值．层次最小竞争窗口值根据（）犆犠犠１＋犇ｍｉｎ［ｍｉｎ犆０× ０＝上层节点的最小竞争窗口值和上层平均子节点数计／＝犆犠犆犠．证毕．ｍｉｎ犃ｍｉｎ犃算给出，保证了每层的最小竞争窗口值不小于其上４．２．２节点最小竞争窗口计算层最小竞争窗口计算公式如下：层值．如图３所示，在犜中同层的节点由于子节点的０ χ，珡其数据负载量也会存在差异，因此，犆犠ｍｉｎ×（１＋犇犻＝０（）数量可能不同，犾０）烄犾犻＋１犆犠ｍｉｎ＝１犾烅对于同层节点以所在层最小竞争窗口值为基准，并 χ，０犻× 珡犆犠ｍ１＋犇犻犕＜＜犾ｉｎ（犻）烆据子节点的数量计算各节点的最小竞争窗口值．０犕／（）根珡＝ｌｏ犃犆犠２（）ｇｍｉｎ χ １＋犇点狀的最小竞争窗口的计算公式为：０是其中，中根节点的最小竞争窗口值，节犆犠ｍｉｎ犜狀＝犆犠ｍｉｎ犾犻，表示层的最小竞争窗口值是根据网络规犆犠ｍｉｎ犾犃犻（）犾狀１－ α 狀＋（（）（）１－犅ｅ犅 × 犆犠１（ α 犾犾狀ｍｉｎ，狀＞（））狀烄０为层次最小竞争窗烅犾（狀），模预先给定的常数（）犃犆犠ｍｉｎ）３＞，犆犠０１  α  ｍｉｎ狀口的一个上限（参见定理１），犃的设定可以避免由烆 χ 珡／（）（）（）犅＝（１１＋犇４犾狀犾狀－１）于最小竞争窗口值过大而导致节点长期无法抢占信子节点系数，它是节点子节点数与层平均 α 狀为道．公式中每层的最小竞争窗口值都是由上层的最其中，为层调整系数，保证节点的最（）犅犾狀小竞争窗口值和平均节点数以及预先设定的网络参子节点数的比值，相邻两层的最小竞争窗口值差异是由上小竞争窗口取值在上层最小竞争窗口值和本层最小数决定的．由网竞争窗口值之间．层的平均子节点数直接决定的， χ为调整系数，定理２．任一节点狀的最小竞争窗口值大于络的总平均子节点数和预先设定的根节点最小竞争每层最小竞争窗口的计算采它的父节点犿的最小竞争窗口值．０窗口值及常数犃决定，珡＞，，证明．由犇０犕＞００犠ｍｉｎ＜犃及＜犆用相同的对于给定的网络和预置参数， χ值， χ ０１犕＞珡）式（我们有（所以），，／２１＋犇１犃犆犠固定．ｍｉｎ＞，定理１０．．犃为层最小竞争窗口值的一个上限． χ＞ χ＞珡，（，），由式（我们得到，我们有证明． 犻犕１＋犇１１   犻犕犾  犻）犾犾犾犾 χ 珡犻＋１＞犻．犆犠ｍ犕ｉｎ＝犆犠ｍ犕ｉｎ－１×（１＋犇犾犆犠犆犠ｍｉｎｍｉｎ犕－１）０× χ 珡（）珡＝犆犠１＋犇 × ，／，如果因为０ｍｉｎ犾（）１１１＋犇１及０ α ＜＞狀＞犾狀－１ χ ０ χ× χ １－ α 珡珡（ …× （狀＜），，由式（我们得到０由０我１＋犇１＋犇犾犾（）４犅１．ｅ１＜  ＜犾狀１）犕－１）０１－ α 珡（们得到０），（＝犆犠ｍｉｎ×［１＋犇 × （）（）（）＜１－犅ｅ狀＜１－犅犅１－犾＜（犾狀犾狀犾狀０）１－ α χ 珡珡狀）（］．（）（）犅ｅ＋犅１．１＋犇 ×…×（１＋犇＜犾狀犾狀犾犾１）犕－１）（）（）犾狀犾狀－１根据算术几何平均不等式，我们得到由式我们有犅（）（），（）１４ × 犆犠犆犠～ｍｉｎ犾狀ｍｉｎ＝（）（）犾狀犾狀－１珡珡珡１－ α ［（］狀＋１＋犇 ×（１＋犇 ×…×（１＋犇（））及（犾犾犾（）（）１－犅ｅ犅 × 犆犠犆犠犾狀犾狀ｍｉｎ＞ｍｉｎ．０）１）犿－１）５３４计算机学报２０１２年（）（）犾狀－１犆狀犆犾狀），小于信息跳数值，由式（我们有犆设置其非叶节点标志位参数为１３犠犠犠＜ｍｉｎ＜ｍｉｎｍｉｎ．（）犾犿，狀）；初始为如果相等，丢弃信息．经过一轮查询信息，如果我们有犆０１犠犿犆犠犠 α 犿＞ｍｉｎ＜ｍｉｎ犆ｍｉｎ＞（（）则狀犾犿所有非叶节点标志位参数为０的节点向其父设置，犆犠犆犠ｍｉｎ＞犆犠犿．ｍｉｎ，ｍｉｎ（）则节该聚敛信息中加入自己的节点点发送聚敛信息，犾犿，如果α 我们有犆１犠犿犆犠犿 ｍｉｎ＝ｍｉｎ，号和层数，所有收到聚敛信息的节点将加入自己的（）狀犆犾犿犆犠犆犠犿．＞犠ｍｉｎｍｉｎ＝ｍｉｎ节点号和层数，并将该信息该转发给父节点．最终汇（）狀＝犾狀，如果我们有犆１犠犠 α 狀 ｍｉｎ犆ｍｉｎ．）根据式（计算层最小竞争窗口点收到聚敛信息，１（）则狀犾犿，如果我们有犆１犠犿犆犠犆犠ｍｉｎ＝聚 α 犿＞ｍｉｎ＜ｍｉｎ，并根据式（和式（计算得到每层最小））的参数值，１４（）（）犾犿犾狀犆犠犆犠犆犠犿．ｍｉｎ＞ｍｉｎ＞ｍｉｎ竞争窗口值和节点最小竞争窗口计算参数犅汇聚犾犻．（）犿＝犾犿狀＝，，如果我们有则１犆犠犆犠犆犠 α 犿 ｍｉｎｍｉｎｍｉｎ点将计算所得的各层最小竞争窗口值和参数犅犾犻向（）（）犾狀犾犿犿犆犠ｍｉｎ＞犆犠ｍｉｎ＝犆犠ｍｉｎ．）网络中广播．各节点根据式（计算最小竞争窗口值３狀犿因此，证毕犆犠ｍｉｎ＞犆犠ｍｉｎ．．并进行设置．定理２保证了父节点比其任一子节点拥有更多的信道抢占机会．符合传输树结构的非均衡传输特６实验与评估点，证明了算法的合理性．我们采用ＮＳ２仿真器分别在２０节点、５０节点及１００节点的网络中验证了本文提出的ＭＡＣ优化５设置算法方法在丢包率、吞吐量和能量消耗方面的效率．如在最小竞争窗口的设置算法流程如图４所示，初第２节中所述，调度协议及混合协议与本文算法由始时汇聚点在全网广播一条查询信息，该信息携带时钟同步及目标不同引入的低可比性，使得本文算，，跳数值初始为１当任一节点／而基于Ｃ犺狀收到查询信息时，法难以与此类算法进行性能比较；ＳＭＡ（）（，检查它的层数设置初始设置为无穷大）如果Ｃ虽然在休眠等其它方犾狀Ａ的传感器网络ＭＡＣ协议，将层数设置为信息跳数面各有长处，层数设置大于信息跳数值，但信道接入方法基本上沿用了值，并将信息上一跳节点设置为父节点；如果层数值Ｉ即采用了相似的信ＥＥＥ８０２．１１协议的ＤＣＦ方式，图４算法流程图３期刘云璐等：一种无线传感器网络ＭＡＣ协议优化算法５３５道接入方法．因此，优化算法与Ｉ并且，随发送速率的增ＥＥＥ８０２．１１协议的协议丢包率减低超过２０％．（）比较具有代表性．本文仅将Ｍ在图５所示的５ＡＣ优化算法与基础加本文算法的丢包率相对稳定．ｂ０本文是对节点的网络实验中，我们测试了不同的犃参数值，的ＩＥＥＥ８０２．１１协议的ＤＣＦ进行比较．犃可以容值取３在速率较低的情况下丢包率有明显改ＩＥＥＥ８０２．１１协议族信道接入方法的优化，２时，与其它优化结合善，但当速率达到５／易地植入ＩＥＥＥ８０２．１１协议族中，００ｓ时本文算法的丢包率与ｐ以提高总体效率．而当犃值取２丢包率ＩＥＥＥ８０２．１１协议接近；５６时，实验节点均匀部署在２并且比较稳定，在高速率情况下，丢００ｍ × ２００ｍ的矩形区降低幅度较大，域内，节点通信半径为实验采用信道，包率相对Ｉ在如４０ｍ．２ＭｂｓＥＥＥ８０２．１１协议依然降低了４０％．ｐ（）数据包长度为５便于算法在以后的工作中图５所示的１当犃值取４１２字节，ｃ００节点网络实验中，０［］２３  ２４，嵌入Ｉ协议进行扩展依据文献时本文算法相对于协议并无明显改ＥＥＥ８０２．１１．ＩＥＥＥ８０２．１１［］中的测量结果，每发送一个数据包的能耗设置善，甚至在低发送速率时丢包率略有超出，这是由于２１为２单位，每接收一个数据包的能耗设置为采用１单位．在规模较大的网络中传输树的层数相应较多，较小的最小竞争窗口上限使接近汇聚点的节点最终６．１网络丢包率图５所示为过小的竞争窗口值增ＩＥＥＥ８０２．１１协议及本文算法在不设置的最小竞争窗口值过小，（）如图５所示，加了冲突的几率并导致了丢包的增多．因此，需要根同发送速率下的数据丢包率情况．ａ在２本文算法相对于Ｉ０节点的网络中，ＥＥＥ８０２．１１据网络规模相应调整犃值．图５丢包率中，本文算法较Ｉ６．２吞吐量ＥＥＥ８０２．１１协议的吞吐量情况有、图６所示为Ｉ并随发送速率的增加优势更加明显．在如ＥＥＥ８０２．１１及本文算法在２０５０较大改善，（）和１在不同的发送速率下，网络吞图６所示的５００节点的网络中，ｂ０节点网络实验中，犃值取３２时本（）吐量的情况．在如图６所示的２ａ０节点网络实验文算法优势并不明显，犃值取２５６时本文算法较５３６计算机学报２０１２年ＩＥＥＥ８０２．１１协议有平稳改善且吞吐量提高５０％左信息发送量产生的原因是由于过小的竞争窗口上限（）右．在如图６所示的１增加了发送冲突的几率，从而增加了信息重传ｃ００节点网络实验中，犃值值，吞吐量由率，降低了信息发送频率，从而减低了信息发送量．取４０时算法性能劣于ＩＥＥＥ８０２．１１协议．（）（）信息发送量和丢包率决定，图５中显示本文算法从图６中可以看出，本文算法在犃值取６ｃｃ４时的在犃值取４０时的丢包率与ＩＥＥＥ８０２．１１协议持平，吞吐量与ＩＥＥＥ８０２．１１协议持平并在低速率时略仅在低速率时稍有超出，则本文算法在犃值取４本文算法较Ｉ０好．犃值取１２８和２５６时，ＥＥＥ８０２．１１时吞吐量较低的原因是较小的信息发送量．较小的协议已经有较大改善．图６吞吐量传输步骤的能量消耗．在图７所示的１（）６．３能量消耗ｃ００节点网（）能量消耗是传感器网络算法性能的重要监测标络实验中，与在图５中观察的情况类似，当发送ｃ［］准２５．如图７所示，我们测试了汇聚点每成功接收速率低于５时，／ｓ犃值取４０的算法的能耗稍差于ｐ（）在图７所示的Ｉ原因与丢包率分析相同，较小的一个数据包网络的平均能量消耗．ａＥＥＥ８０２．１１协议．本文算法较Ｉ２０节点网络中，ＥＥＥ８０２．１１协议的能最小竞争窗口值上限使得在规模较大的网络中靠近量消耗情况有较大改善，没有随发送速率的增加而汇聚点的最小竞争窗口值过小，导致冲突、丢包率和／在速率达到２随着发送速率能源浪费的增加．快速增加．５０ｓ以后，ｐ的增加，本文算法每成功接收一条数据的能耗有所降低．（）而与能耗相对，图５中本文算法的丢包率７结束语ａ／这说明这段能耗在速率达到２５０ｓ后保持稳定．ｐ其原因本文针对基于Ｃ／降低的主要原因不是由于丢包率的下降．ＳＭＡＣＡ的ＩＥＥＥ８０２．１１协是：采用本文算法后，随着发送速率的提高，越来议族与树状结构的无线传感器网络不匹配的问题，越多的信息在更早的阶段被丢弃，减少了后续无效根据树状结构的无线传感器网络的非均衡传输特３期刘云璐等：一种无线传感器网络ＭＡＣ协议优化算法５３７图７能量耗费／点，提出了一种基于ＣＳＭＡＣＡ的ＭＡＣ协议优化算法根据节点在传输树中的层次和子节点的算法．数量调整节点信道接入概率，给出了层次最小竞争窗口和节点最小竞争窗口的计算模型，理论上证明了模型符合树状网络传输特点，并给出了最小竞争窗口的上限．最后采用实验方法，证明了算法在丢包率，吞吐量和能耗方面均有较大幅度改善．致谢感谢美国卡内基梅隆大学计算机学院的Ｓａｔａｎａｒａａｎａｎ教授及ＰｅｔｅｒＳｔｅｅｎｋｉｓｔｅ教授对本ｙｙ文工作的支持和建议，同时感谢本文审稿专家和编辑，他们给出了宝贵的意见和建议！／／ｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅｇｇ２８ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｎｎｕａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅＩＥＥＥＣｏｍ  （ ’ ）ＮＦＯＣＯＭ０９．ＲｉｏｄｅｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｉｅｓＩｐ，，：ＪａｎｅｉｒｏＢｒａｚｉｌ２００９２１５９  ２１６７［］Ｒ３ａｍａｎａｔｈａｎＳ．Ａｕｎｉｆｉｅｄｆｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄａｌｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｇ（／／）Ｄ／／ＴＦＣＭＡｃｈａｎｎｅｌａｓｓｉｎｍｅｎｔｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓｇＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ２１ｓｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｎｎｕａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｇ（ＮＦＯ  ｏｆｔｈｅＩＥＥＥＣｏｍｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｉｅｓＩｐ ’ ），，：ＣＯＭ９７．ＫｏｂｅＪａａｎ１９９７９００  ９０７ｐ［］Ｉ，Ａ，Ｍ，Ｊ４ｎｏｎｈｅｅｉｔＷａｒｒｉｅｒａｈｅｓｈＡｉａｅｏｎｋｉＭｉｎ．ｊｇＲｊｇ：／／Ｚ  ＭＡＣＡｈｂｒｉｄＭＡＣｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏ  ｙｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ３ｒｄＡＣＭＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｂｅｄ  ｇ ’ ），ＳｅｎＳｓ０５．ＳａｎＤｉｅｏｄｅｄＮｅｔｗｏｒｋｅｄＳｅｎｓｏｒＳｓｔｅｍｓ（ｙｇｙ：２００５９０  １０１［］Ｊ，，，５ｉａｎＱｉａｎＧｎＺｈｅｎ  ＨｕＺｈｕＰｅｉ  ＤｏｎＧｕｉＣｈｕｎ  Ｍｅｉ．ｇｏｇｇｇＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＭＡＣｒｏｔｏｃｏｌｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｊｏｕｒ  ｐ参考文献，，（）：（）ｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ２００８１９２３８９  ４０３ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ（蹇强，龚正虎，朱培栋，桂春梅．无线传感器网络ＭＡＣ协［］，，议研究进展软件学报，，（）：）１ＲｅｎＦｅｎ  ＹｕａｎＨｕａｎａｉ  ＮｉｎｉｎＣｈｕａｎ．ＷｉｒｅｌｅｓｓｇｇＨｇＬｇ．２００８１９２３８９  ４０３，，（）：］Ｉ）ｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ２００３１４７１２８２  ［６ＥＥＥＷｉｒｅｌｅｓｓＬＡＮＭｅｄｉｕｍＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ（ＭＡＣａｎｄ（）（）（）ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ１２９１ＰｈｓｉｃａｌＬａｅｒＰＨＹＳｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ２００７ｒｅｖｉｓｉｏｎ，ｙｙｐ（，任丰原，黄海宁，林闯．无线传感器网络．软件学报，，２００３ＩＥＥＥ８０２．１１２００７（）：）［］Ｙ，Ｈ，１４７１２８２  １２９１７ｅＷｅｉｅｉｄｅｍａｎｎＪｏｈｎＥｓｔｒｉｎＤｅｂｏｒａｈ．Ａｎｅｎｅｒ  ｅｆｆｉ  ｇｙ［］Ｙ，，／／２ｕＢｏＬｉＪｉａｎ  ＺｈｏｎＬｉＹｉｎ  Ｓｈｕ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａａｒｅａ  ｇｇｇｇｇｃｉｅｎｔＭＡＣｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｐｇ５３８计算机学报２０１２年（ ’ ），，：ｗｏｒｋｅｄＳｅｎｓｏｒＳｓｔｅｍｓｏｆｔｈｅ２１ｓｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｎｎｕａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅＩＥＥＥＳｅｎＳｓ０６．ＢｏｕｌｄｅｒＵＳＡ２００６ｙｙ（ ’ ）ＣｏｍｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｉｅｓＩＮＦＯＣＯＭ０２．２９３  ３０６ｐ，，：［］Ｌ，，ＮｅｗＹｏｒｋＵＳＡ２００２１５６７  １５７６１７ｉｎＣｈｕａｎＷａｎＹｕａｎ  ＺｈｕｏＲｅｎＦｅｎ  Ｙｕａｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｇｇｇ［］，８ＴｉｓＤａｍｖａｎＫｏｅｎＬａｎｅｎｄｏｅｎ．Ａｎａｄａｔｉｖｅｅｎｅｒ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｔＱｏＳｉｎｎｅｘｔｅｎｅｒａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｕｔ  ｊｇｐｇｙｇｐ／／，，（）：（）ＭＡＣｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｒｓＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆ２００８３１９１５２５  １５３５ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｇ林闯，王元卓，任丰原．新一代网络Ｑ计算机学（ｔｈｅ１ｓｔＡＣＭＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｂｅｄｄｅｄＮｅｔ  ｏＳ研究．报，（ ’ ），Ｕ，，（）：）ｗｏｒｋｅｄＳｅｎｓｏｒＳｓｔｅｍｓＳｅｎＳｓ０３．ＬｏｓＡｎｅｌｅｓＳＡ２００８３１９１５２５  １５３５ｙｙｇ：［］，，２００３１７１  １８０１８ＨｕｌｌＢｒｅｔＪａｍｉｅｓｏｎＫｌｅＢａｌａｋｒｉｓｈｎａｎＨａｒｉ．Ｍｉｔｉａｔｉｎｃｏｎ  ｙｇｇ［］Ｐ，，／／９ｏｌａｓｔｒｅＪＨｉｌｌＪＣｕｌｌｅｒＤ．ＶｅｒｓａｔｉｌｅｌｏｗｏｗｅｒｍｅｄｉａａｃｃｅｓｓＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ２ｎｄｅｓｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｐｇｇ／／ｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｂｅｄｄｅｄＮｅｔｗｏｒｋｅｄＳｅｎｓｏｒＳｓ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ２ｎｄｙｇ（ ’ ），，：ｔｅｍｓＡＣＭＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｂｅｄｄｅｄＮｅｔｗｏｒｋｅｄＳｅｎｓｏｒＳｓｔｅｍｓＳｅｎＳｓ０４．ＢａｌｔｉｍｏｒｅＵＳＡ２００４１３４  １４７ｙｙ（ ’ ），，：［］Ｗ，，，ＳｅｎＳｓ０４．ＢａｌｔｉｍｏｒｅＵＳＡ２００４９５  １０７１９ａｒｒｉｅｒＡｉｔＪａｎａｋｉｒａｍａｎＳａｎｋａｒａｒａｍａｎＨａＳａｎｔａｅＲｈｅｅｙｊｇ［］，：：１０Ｅｌ  ＨｏｉｄｉＡＤｅｃｏｔｉｎｉｅＪＤ．ＷｉｓｅＭＡＣＡｎｕｌｔｒａｌｏｗｏｗｅｒＩｎｏｎ．ＤｉｆｆＱＰｒａｃｔｉｃａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｂａｃｋｌｏｃｏｎｅｓｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｙｇｐｊｇｇｇ／／ＭＡＣｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｔｈｅｄｏｗｎｌｉｎｋｏｆｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎ  ｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ２８ｔｈＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒ  ｐｇ／／（ ’ ），ｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＳｍｏｓｉｕｍｏｎＣｏｍ  ｅｎｃｅｏｎＣｏｍｕｔｅｒＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＩＮＦＯＣＯＭ０９．Ｊａｎｅｉｒｏｇｙｐｐ（ ’ ），Ｕ，，：ＩＳＣＣ０４．ＡｌｅｘａｎｄｒｉａＳＡＢｒａｚｉｌ２００９２６２  ２７０ｕｔｅｒｓａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｐ：［］，，２００４２４４  ２５１２０ＩｎｔａｎａｏｎｗｉｗａｔＣｈａｌｅｒｍｅｋＧｏｖｉｎｄａｎＲａｍｅｓｈＥｓｔｒｉｎＤｅｂｏ  ｇ［］Ｂ，，，：，，１１ｕｅｔｔｎｅｒＭＹｅｅＧＡｎｄｅｒｓｏｎＥＨａｎＲ．Ｘ  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ＳｅｏｉｌｕｚｚｏＥｍｉｌｉａｎｏａｍｂｅｌｌＡｎｄｒｅｗＴｎｅｓｅｇｐｐ文浩，林闯，任丰原，周嘉，曾荣飞．无线传感器网络的，：，（ＨｏｎＳｅＧｉＣｕｏｍｏＦｒａｎｃｅｓｃａ．Ｆｕｎｎｅｌｉｎ  ＭＡＣＡｌｏｃａｌｉｚｅｄｇｇ计算机学报，／／，（）：）Ｓｉｎｋ  ｏｒｉｅｎｔｅｄＭＡＣｆｏｒｂｏｏｓｔｉｎｆｉｄｅｌｉｔｉｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＱｏＳ体系结构．２００９３２３４３２  ４４０ｇｙＰｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ４ｔｈＡＣＭＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｂｅｄｄｅｄＮｅｔ  ｇ，，犔犐犝犢狌狀  犔狌ｂｏｒｎｉｎ１９８１Ｐｈ．Ｄ．ｌａｔｏｌｅｒａｎｔｎｅｔｗｏｒｋｓ．ｙ，，ｃａｎｄｉｄａｔｅ．Ｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｉｓｗｉｒｅ  犉犃犖犌犠犲犻  犠犲犻ｂｏｒｎｉｎ１９８１Ｐｈ．Ｄ．．Ｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｎ  ，，ｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｍｂｅｄｄｅｄｓｓｔｅｍｓｙｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓ．，，，犡犐犗犖犌犣犺犪狀ｂｏｒｎｉｎ１９５６Ｐｈ．Ｄ．ｓｕｅｒｖｉ  ｒｏｆｅｓｓｏｒｐｐ犵ｓｏｒ．Ｈｉｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔ  ，，ｍｗｏｒｋｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｓｔｅｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｎｄｎｅｔ  ｙｇａ，，，犘犝犑狌  犎狌犪ｂｏｒｎｉｎ１９７６Ｐｈ．Ｄ．ａｓｓｏｃｉａｔｅｒｏｆｅｓｓｏｒ．ｗｏｒｋｅｎｉｎｅｅｒｉｎ．ｐｇｇＨｅｒｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｄｅ  刘云璐等：一种无线传感器网络ＭＡＣ协议优化算法３期５３９犅犪犮犽狉狅狌狀犱犵（）ＷｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＷＳＮｓｈａｖｅｂｅｅｎｗｉｄｅｌｕｓｅｄＴｈｉｓａｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｒｏｂｌｅｍａｎｄｒｏｏｓｅｓａｎｏｖｅｌｙｐｐｐｐｐ，，ｉｎｍａｎａｌｉｃａｔｉｏｎｓｓｕｃｈａｓｒｅｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｄｉｃａｌｓｅｒｖ  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