物联网和网络物理系统3（2023）37：MQTT在IoT媒体传输中的优化与比较

物联网和网络物理系统3（2023）37IoT MQTT拓扑罗兰多·埃雷罗美国马萨诸塞州波士顿东北大学工程学院自动清洁装置关键词：MQTT6LoWPANAMR-WBRTPIEEE 802.15.4A B标准受限IoT设备环境中的媒体传输对于支持实现与物理环境交互的多种解决方案至关重要这包括从楼宇自动化中的概率估计场景到遥感中的传统音频和图像处理的解决方案许多现代接入侧物联网网络遵循事件驱动架构（EDA）拓扑，这些拓扑依赖于代理在端点之间转发消息。消息传输远程传输（MQTT）是一种这样的协议，其可以用于封装公知的实时协议（RTP）音频和媒体分组。不幸的是，MQTT依赖于TCP传输，这并不适合IoT受限环境。本文介绍了一种方案，该方案保留了MQTT的一些功能，以在有损低功耗网络（LLN）的背景下实现媒体的可靠传输具体地说，该方案的介绍，分析，优化和与其他国家的最先进的机制进行比较1. 介绍EDA拓扑通过在设备和应用程序之间原生地实现异步通信，为传统的表示状态传输（REST）场景提供了一种替代方案[1]。考虑图1所示的EDA拓扑。1.一、接入侧设备将传感器读数传输到网络核心上的应用该拓扑包括一个额外的组件，即代理，它将流量从设备转发到应用程序，并从应用程序转发到设备。请注意，与REST机制相比，EDA代理增加了端到端延迟，因为两个端点之间相隔两跳而不是一跳。然而，代理提高了可靠性，但在许多其他特性中支持冗余和缓冲。该场景是纯无线的，具有IEEE 802.15.4接入侧和IEEE 802.15.4接入侧。802.11核心端。消息队列远程通信传输（MQTT）协议是所有EDA机制中最流行的，并已成为此类部署的默认标准[2]。MQTT旨在支持端到端的物联网连接，因此通过传输控制协议（TCP）进行传输，以实现防火墙穿越。应用程序订阅与特定事件（即温度）相关的主题（即温度）。温度读数）和设备发布与这些主题相关联的事件因此，MQTT和EDA协议通常被称为发布/订阅协议。TCP传输保证可靠的数据传输，使MQTT消息按顺序无损地到达目的地在本文的背景下，重点是物联网设备，音频流。 在REST架构中，音频通常通过实时协议（RTP）媒体会话传输。由于RTP是在20世纪90年代构想出来的，用于支持受限手持互联网电话上的IP语音（VoIP）应用，因此经过高度优化，非常适合物联网场景。通常，带外协议（如会话初始化协议）用于协商RTP会话（SIP）[3]。已经提出了许多不同的调整来支持物联网环境中的SIP，因为SIP不是为受限设备设计的[4]。然而，本文的重点是RTP流量，并假设每个会话都是通过某种带外方法启动的。不幸的是，RTP不能很好地遵循EDA模型。对于初学者来说，RTP是一个单跳协议，它假设设备和应用程序之间的直接连接。此外，RTP依赖于用户数据报协议（UDP）传输。 图 2显示了传统的基于REST的RTP协议栈和我们提出的EDA适应版本。两个堆栈都依赖于相同的低级层。具体来说，IEEE 802.15.4用于实现物理层和链路层[5]。 由于帧不超过127字节，这种众所周知的低功耗物联网技术实现了250 Kbps的标称传输速率。传输通过未经许可的仪器科学和医疗（ISM）频段 如果6LoWPAN层可用作中间层，则IPv6数据报可通过IEEE 802.15.4封装。由6LoWPAN引入的许多重要特征包括（1）上层协议（如IPv6和UDP）的报头压缩，（2）网状转发以增加连接的物理范围，（3）多播，(4)分段以适应与IEEE标准一样小的MTU大小802.15.4 [6]。对于传统的REST栈，RTP帧被传输电子邮件地址：r. northeastern.edu。https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.02.001接收日期：2023年1月16日;接收日期：2023年2月4日;接受日期：2023年在线预订2023年2667-3452/©2023作者。由爱思唯尔公司出版我代表科爱通信公司，公司这是CC BY许可证下的开放获取文章（creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表物联网和网络物理系统期刊主页：www.keaipublishing.com/en/journals/R. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3738Fig. 1. EDA拓扑。图二. 基于EDA的RTP帧直接通过UDP段传输，而对于所提出的EDA机制，RTP帧通过MQTT消息传输。 这些MQTT消息又由TCP段承载。 自适应多速率宽带（AMR-WB）语音编解码器用于压缩RTP数据包中携带的音频帧[7]。AMR-WB是一种基于线性预测的编解码器，广泛应用于移动网络。 应该注意的是，尽管AMR-WB是为了压缩语音而创建的，但它能够实现也支持通用音频压缩的高传输速率模式。 实际帧大小可能相当大，具体取决于编解码器上设置的采样率和传输模式。 在会话建立时传输的RTP分组通常由启用安全RTP（SRTP）的安全机制保护。 在本文所介绍的拓扑环境中，安全性由MQTT提供。具体来说，虽然图中的协议栈。 2不包括安全层，MQTT依赖于TCP和MQTT层之间的标准传输层安全（TLS）层。AMR-WB帧通过RTP进行封装，如图2所示。3.第三章。RTP报头反过来通过MQTT封装MQTT报头由一个设置为PUBLISH的4位类型字段、一个指示“即发即忘”（无重传）的2位QoS字段、一个8位消息长度字段和一个用于标识事件类型的可变长度主题字符串与此类似，RTP报头以2位版本字段开始，然后具有填充位以确定是否使用更多填充字节扩展有效载荷。填充的大小由其最后一个字节表示。 扩展位、4位贡献源（CSRC）计数字段、标记位、标识所使用的编解码器的7位有效载荷类型字段、16位序列号和用于同步和抖动估计的32位时间戳是报头中包括的其他字段。报头中可选地包括对数据包有贡献的源的32位CSRC列表，以及用于标识流的32位同步源（SSRC）编号。作为在RFC 4867中描述 这些报头支持每个数据包多个帧，并描述语音帧如何通过RTP打包。请注意，RTP数据包通常通过UDP传输，以最小化端到端延迟并避免重传。换句话说，丢失的数据包不会被重传。 在MQTT下，QoS 0（即发射后遗忘）提供了与此行为最接近的匹配。然而，MQTTQoS级别0与UDP并不完全相同，因为它依赖于TCP传输，因此容易拥塞。这意味着对于严重的网络层丢失，通过MQTT传输的RTP数据包可能会受到TCP重传导致的延迟增加的影响图 4 示 出 了 在 该 方 案 的 基 于 IEEE 802.15.4 的 接 入 侧 它 依 赖 于6LoWPANIP报头压缩（IPHC），支持通过RTP，MQTT，TCP和压缩IPv6封装的AMR-WB媒体帧的传输。同样，图。图5示出了在该方案的基于IEEE 802.11的核心侧上传输的IPv6数据报的结构。 它支持通过RTP、MQTT、TCP和IPv6封装的AMR-WB媒体帧的传输。这两种情况之间的最大区别在于，与未压缩的IPv6相比，6LoWPAN IP报头压缩（IPHC）将IPv6报头压缩了大约12倍。MQTT流量依赖于启用防火墙的TCP传输，会受到线头（HOL）阻塞的影响，这可能导致应用层数据包丢失，因为TCP重传延迟了MQTT消息的到达[9]。本质上，从应用层的角度来看，到达太晚的MQTT消息会丢失。此外，由于TCP传输的流性质，一旦消息晚到达，则所有后续消息可能由于拥塞而晚到达本文介绍了一种将RTP流量传输拆分到多个MQTT会话（和TCP连接）上的机制，以最大限度地减少HOL阻塞的影响它依赖于一种感知网络层损伤的算法，以动态估计可能导致特定应用层丢失目标的同时MQTT会话数量。论文的其余部分结构如下：在第2节中，提供了文献综述在第3节中，描述了有关解决方案，数学模型和建议的算法的细节在第11节中，提出了一个框架，用于进行实验第五部分提出了结论和对未来工作的建议。2. 动机与文献综述MQTT业务在IEEE上的可靠传输研究802.15.4是一个非常有趣的话题，因为MQTT是能够将传感器数据传输到物联网网络核心端在受限设备的上下文中，MQTT不是流行的接入侧协议，因为传统上，IEEE 802.15.4依赖于其他会话层机制（如受限应用协议（CoAP））来实现接入侧连接[10]。总而言之，CoAP提供从设备到边缘的会话管理，MQTT从边缘到云做同样的事情的混合场景本文讨论的端到端MQTT拓扑消除了在边缘执行的大部分应用层网关（ALG）功能开销。具体来说，所有CoAP到MQTT和MQTT到CoAP会话适配都被MQTT同时存在于设备和云端的场景所取代。由于低功耗处理器制造的最新发展，设备的限制越来越少在IEEE环境中支持端到端MQTT传输媒体基于802.15.4的访问是一个研究有限的领域大多数关注点都集中在非实时传感器读数的传输上，特别是依赖于R. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3739图三. AMR-WB封装。图四、 接入侧封装。R. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3740图五、核心侧封装。这些场景。见参考文件[11]作者介绍了一种室内定位机制，该机制依赖于IEEE 802.15.4上的MQTT。同样，在Refs中。[12，13]，提出了一种围绕MQTT，6LoWPAN和IEEE 802.15.4构建的交通灯控制解决方案。参考文献[ 14 ]中介绍了一个涉及IEEE 802.15.4堆栈上MQTT的空气监测站。见参考文件 [15]，MQTT和6LoWPAN相结合，以支持家庭自动化场景。IPv6适配以支持物联网背景下的媒体传输和其他更一般的流量一直是一个广泛探索的研究主题。这涉及许多物理层技术，包括IEEE802.15.4 [16-普通超声[22]。 在MQTT媒体的背景下，作者在Ref. [23]，分析损伤和吞吐量对音频的影响同样，在Ref。[24]，比较了MQTT与其他会话层协议的性能见参考文件[25]作者介绍了一种通过MQTT在端到端解决方案中传播语音的机制，该解决本文有一些优势，这些以前的工作，因为它解决了一些缺失的领域。具体而言，上述论文都没有解决端到端MQTT的可靠支持以实现媒体传输。更重要的是，它们都没有引入可用于预测流量行为和动态配置传输参数以提高应用层质量分数的模型3. 可靠的EDA机制为了提高传输媒体流的可靠性，我们引入了前向纠错（FEC）机制，通过一组单独的MQTT会话发送每个RTP帧的多个副本每个集合中的会话数量是基于网络损伤的估计来本节介绍了一个数学模型，它是实现此计算的算法的构建块。图图6示出了设备和应用之间的RTP帧的流程，其中通过k个MQTT会话传输n个RTP帧。 在可靠性和传输速率之间存在折衷。注意，可以将更高级的冗余机制应用于该方案。例如，该方案的整体性能可以通过使用FEC分组码而不是传输帧副本来增强。对这些机制的分析和使用不在本文的范围之内3.1. 理论背景该损耗是相当突发的，并且受到与无线网络相关联的动态多径衰落的影响。Gilbert-Elliot两态马尔可夫信道模型如图所示。 7[26]用于精确建模见图6。 基于MQTT的图7.第一次会议。 Gilbert-Elliot信道模型突发性损失该模型结合了em好和em坏状态，这与em低和em高分组丢失的概率分别为eG和eB该模型具有四个参数：（1）p，信道从好变为坏的概率;（2）alpha，信道将保持在坏条件下的可能性;（3）eG，当信道处于好条件下时分组丢失的可能性;以及（4）eB，当信道处于坏条件下时分组丢失网络分组丢失和丢失突发性分别由参数p和alpha控制。物理层技术和拓扑之间的差异可以与eG和eB的不同值相关联。 在这种情况下，考虑到图2中的消息流。 8，信道处于坏状态和好状态的稳态概率，分别命名为Pb和Pg，由下式给出：R. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3741;;¼¼ ¼--一种¼ - -¼ ¼ - 四 分之一--一种- -一种GPA;T¼p1/2-eBα1-eG 1-α]1-eB1-αp1α[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][10][11][19][10][19][10]（八）G B G 1-α β-内酰胺酶pPb¼1-αβp见图8。MQTT消息流程图。（一）其中，如前所述，eNB和EG取决于无线技术和拓扑。因此，总体分组丢失（定义为P丢失）由下式给出：P损失1/21-PAT1PAT2]n（ 9）其中PA，T，1和PA，T，2分别表示IEEE 802.15.4以及IEEE 802.11的成功确认和传输的上述概率，并且n表示同时MQTT会话的数量。图图9和图10示出了作为MQTT会话数量的函数的应用层消息丢失概率以及低和高分组丢失突发性的网络层分组丢失概率。很明显，无论网络丢失情况如何，应用层消息丢失都会随着会话数量的增加而显著减少。注意，对于大多数情况，eB<$1，eG<$0，因此和P1-α1-α β-内酰胺酶（二）由于链式法则，成功的复制和传输的概率由下式给出：PA; T<$P Aj T; bP Tj bPbP Aj T; gP Tj gP g（3）其中PA| T、b和PA| T，g是当信道分别处于坏状态和好状态时，在给定成功传输已经发生的情况下的确认概率，|b 1 e B以及PT|是对于相同的坏信道状态和好信道状态的成功传输的概率。 注意，因为分段独立于传输，所以PA| T、b和PA| T、g概率分别由下式给出：PAj T; b<$P Aj bPb→b<$P Aj gPb→g（4）和PAj T; g<$P Aj gPg→g<$P Aj bPg→b（5）其中Pb→bα、Pb→g1α、Pg→bp和Pg→g1p表示在不同信道状态之间转换考虑到对称信道，传输和分段之间没有区别，因此PA| b¼ PT| b¼ 1-e B和PA| gPT| g1 e G.这导致以下确认概率，给定在坏状态和好状态PAjT;b1-eBα1-eG1-α（6）和PAjT;g1-eG1-p1-eBp（7）当在等式（3）中替换时，其导致错误确认和传输的概率见图9。 应用层消息丢失（用于低丢失突发性）。R. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3742见图10。 应用层消息丢失（对于高丢失突发性）。R. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3743简体中文¼¼、、、A;TPA; T1-α（十）注意，β可用于调节瞬时样本到总体平均值的收敛算法1显示了函数并且总的分组丢失变为SessionCount，它实现了确定MQTT会话数量的算法。P损失1/4h1 -P2i（11）n其中不再需要区分不同的物理层。3.2. 算法第3.1节中介绍的分析模型可用于设计一种算法，该算法可根据整体网络应用层消息丢失概率（Ploss）目标动态调整MQTT会话的数量。 通过测量TCP度量导致的网络层损伤，可以估计Gilbert-Elliot信道模型的参数，进而确定它们对应用层的影响。 在这种情况下，考虑以下步骤来支持MQTT会话数量的动态估计：1. 设置n^avg¼12. 使用最大似然估计计算p和α估计量(MLE)作为JH;Hα^H;H H;L和JL;H4. 实验框架图图11显示了用于验证第3.2节中介绍的算法的有效性的实验框架。 该场景包括将RTP数据包发布到MQTT代理中的N个设备的阵列。 代理继而将分组发布到计算语音质量分数和应用层网络损耗的应用中。设备、代理和应用程序之间的所有无线路径都受到遵循Gilbert-Elliot信道模型的损害，并由应用程序控制。这些设备被设置为支持AMR-WB转码，用于以23.85 Kbps的比特率以16 KHz采样的语音每个RTP包包含一个AMR-WB语音帧，每20 ms发送一次。ITU-T建议 P.863 [27]，其规定了称为感知客观收听质量评估（POLQA）的语音质量估计技术，用于计算语音质量分数。 该过程基于感知模型，该感知模型用于提取描述参考和被检查的语音序列两者的关键因素，并且然后将其进行比较以产生1（差）和5之间的质量分数。（非常好）。POLQA生成的听力质量分数，当应用于测试语音样本时，被称为平均意见分数听力质量目标（MOS-LQO）。在这种情况下，语音参考由300-s序列组成，该序列是通过连接多个ITU P.501附录B[28]第二十八话^pL;H L;L考虑了四种测试情况：（1）具有1%分组丢失目标的低丢失突发性，（2）具有1%分组丢失目标的高丢失突发性，（3）具有其中JH，H、JL，H、JH，L和JL，L分别反映了整个分析期间低和高损失概率状态这些参数是TCP段分析的结果3. 计算n^为H.吉吉最大值为1;最小值为1-P^2最大磷损其中，P^AT由P^AT/1-α^AT/1- α ^AT/1给出，P_loss是分组丢失目标，具有5%分组丢失目标的低丢失突发性，以及（4）具有5%分组丢失目标的高丢失突发性。每个测试用例由N10个传输上述300-s序列的设备组成。第3.2节中描述的算法用于最小化设备用于传播媒体流量的同时活动MQTT的数量（n最大为1/47）。对于每个场景，以下平均指标为收集：（1）MQTT会话的数量，（2）实际应用层数据包丢失概率和（3）相应的MOS-LQO分数。表1显示了这三个指标的低（α<$0.1）和高（α<$0.4）;;1α^^pnmax是支持的MQTT会话的最大数量。4. 更新n^avg为数据包丢失突发性和应用层丢失概率目标为1%和5%。图图12和图13分别示出了针对5%和1%应用层分组丢失目标的每个RTP流的MQTT会话的数量，^navg ^β^navg α1-β2^n时间的函数具体来说，这些图展示了在每个时间段内在随机设备上捕获的MQTT会话数量的简短30秒片段。其中β0.875控制移动平均中的瞬时估计的权重5.n^avg表示支持消息传输所需的MQTT会话数量。算法1. 目标应用程序选择的测试案例。注意，为了实现5%的分组丢失目标，每个RTP流通常需要两个和六个会话以分别支持低和高网络分组丢失突发性。 当通过施加1%的应用层分组丢失目标来进一步限制媒体质量时，对于低网络和高网络，每个RTP流需要六个和七个会话。见图11。 实验框架。≈¼JA;TR. Herrero物联网和网络物理系统3（2023）3744¼见图12。 每个RTP流的MQTT会话数（5%数据包丢失）。图十三. 每个RTP流的MQTT会话数（1%数据包丢失）。分组丢失突发性。通过比较表1中的结果和图1中的曲线，12和13可以得出一些意见：该算法满足1%的应用层数据包丢失目标（最大平均误差为17%），也满足5%的应用层数据包丢失目标（最大平均误差为5%）。当目标限制较少时，该算法更好地遵循目标对于相同的应用丢包目标，较高的网络层丢包突发性导致算法的准确性较低应用程序分组丢失目标和POLQA之间的关系是，正如预期的那样，较低的应用程序分组丢失目标导致较高的MOS-LQO分数。表1指标.损失目标α届会议P^损失MOS-lqo百分之一0.15.66百分之一点零九3.460.46.981.26%3.14百分之五0.12.014.91%3.020.45.175.15%2.86类似地，应用程序丢包目标和每个RTP流的MQTT会话数量之间的关系是，正如预期的那样，较低的应用程序丢包目标导致较大数量的会话。总而言之，应用层数据包丢失目标可用于直接确定每个RTP流的MQTT会话的最佳数量，并估计整体媒体质量。5. 结论和今后的工作本文介绍了一种机制，通过动态分配多个EDA会话到一个单一的媒体流，降低网络层的损害对应用层的影响。该机制依赖于监控网络流量的算法，以估计实现特定丢包目标的MQTT会话的最佳数量。在这种情况下，可以看出，更多的限制性目标导致每个RTP流的会话数量更大，如第11节所示此外，这些更具限制性的目标也会导致更好的POLQA媒体质量分数。当然，必须考虑媒体质量和可用资源之间的权衡，因为额外的MQTT会话会影响计算和网络性能。有相当多的未来研究的主题与本文中提出的材料它们的范围从支持更有效的受控冗余的标准纠错技术的集成到与其他会话层协议（如CoAP）一起使用的架构竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作。引用[1] R. Herrero，物联网通信技术基础，电信工程教科书，Springer InternationalPublishing，2021。网址：https://books.google.com/books? idk70rzgEACAAJ.[2] K.B. Andrew Banks，Ed Briggs，R. 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