RSSI测距优化WSN吞吐量：自适应策略研究

"该文研究了无线传感器网络(WSN)中基于RSSI接收信号强度指示的吞吐量自适应优化策略。通过建立ARQ和FEC技术的吞吐量模型，分析了不同参数对吞吐量的影响，确定了ARQ的最佳数据帧长度和FEC的最优BCH编码。然后，提出了一种新的策略，利用RSSI进行距离测量，根据通信距离动态调整数据包的差错控制策略，以提升网络吞吐量。仿真结果显示，该策略在吞吐量和动态范围方面整体优于单一的ARQ或FEC方法。" 在无线传感器网络中，数据传输效率是关键因素，尤其是对于能量有限且计算能力受限的WSN节点。传统的吞吐量优化策略，如文献[2-6]中提出的，往往侧重于高速率的无线通信系统，但这些策略并不适合WSN。WSN的特性决定了它们通常使用固定调制方式和数据速率，例如MicaZ节点使用250kb/s的直接扩频和O-QPSK调制。 ARQ（Automatic Repeat reQuest）和FEC（Forward Error Correction）是两种常见的错误控制策略。ARQ依赖于重传机制，当数据包传输错误时，发送方会根据接收方的反馈重新发送数据。FEC则通过在发送端添加冗余信息，允许接收端自行纠正错误，无需重传。文献[9]指出，ARQ的重传策略可能不适用于提高WSN的能效，而文献[10]和[11]探讨了HARQ（Hybrid ARQ）结合FEC的能效优势，尽管实际应用中仍存在挑战。 本文针对WSN的特定需求，结合RSSI测距技术，提出了一个自适应优化策略。RSSI可以用来估计节点间的通信距离，进而根据距离信息选择最佳的差错控制策略，以适应网络拓扑的变化。这种自适应性有助于在不同链路质量条件下优化吞吐量，从而提高整体网络性能。 通过仿真比较，该策略在吞吐量和动态范围两个关键指标上优于单独使用ARQ或FEC。这意味着，在保持低功耗的同时，该策略能够更有效地利用网络资源，适应环境变化，提高数据传输的可靠性和效率，这对于能量受限的WSN来说具有显著的意义。 总结来说，本文贡献在于设计了一种结合RSSI的自适应吞吐量优化策略，不仅考虑了WSN的特性，还充分利用了距离信息来动态调整差错控制策略，提高了网络的吞吐量和能效。这一研究为WSN的数据传输优化提供了新的思路，对实际应用有着重要的指导价值。