一种基于梯度划分的媒体访问控制方法 【技术领域】
本发明属于无线传感器网络技术，具体涉及一种媒体访问控制(MediumAccess Control，MAC)方法，它适用于支持基于无线传感器网络的目标跟踪，能较好地协调传感器节点竞争无线信道，并有效地降低目标重建误差，对网络拓扑结构动态变化有较好的适应性。
背景技术
无线传感器网络是指由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者。无线传感器网络系统通常包括传感器节点、汇聚节点(每个传感器网络中仅有一个汇聚节点)和管理节点。传感器节点监测所得的数据沿着其他传感器节点传输到达汇聚节点，最后通过互联网或卫星达到管理节点，用户通过管理节点对无线传感器网络进行配置和管理，并发布监测任务和收集监测数据。能耗是指传感器节点在采集、处理和发送信息的过程中对自带电池能量的消耗。
在无线通信技术中，时间被分成离散的间隔，即时槽。数据帧的传输总是从某一个时槽的起点开始发送，一个时槽可能包含0个、1个或者多个数据帧，分别对应于空闲的时槽、一次成功的发送，或者一次发送冲突(多个传感器节点在同一时槽同一网络中发送数据，产生冲突导致都不能成功发送)。多个连续的时槽组成一个竞争窗口，竞争窗口以[0，CW]表示，CW表示将一个时间段划分为时槽的个数。
目前无线传感器网络的媒体访问控制方法研究已经很深入，针对不同的应用，人们提出了一些实用而有效的媒体访问控制方法。但当前的媒体访问控制方法大多只关注能耗、延迟等性能指标，对目标重建误差考虑很少。重建误差是指用户根据管理节点收集到的无线传感器网络的监测数据对被跟踪目标的位置进行计算所得到的位置相对于目标实际位置的误差。重建误差是无线传感器网络的目标跟踪应用中一项重要的性能指标。重建误差与重建精度是相对而言，重建误差越小，重建精度越高，目标跟踪效果越好。
例如Sift MAC(Jamieson K等提出的基于事件驱动的无线传感器网络媒体访问控制方法，Sift MAC)是一种基于竞争的媒体访问控制方法。SiftMAC同时考虑了无线传感器网络的可扩展性，并很好地解决了对竞争的传感器节点数目变化的适应性问题，提供了低的延迟并减少了大量的能耗。Sift MAC非常适合事件驱动的无线传感器网络应用，但是对于目标跟踪应用仍然存在着不足。Sift MAC虽然使用了非均匀概率分布给每个时槽分配了概率，但是事件源区域(监测到事件发生的传感器节点分布的区域)内的所有传感器节点在发送上都是公平的。这种方式会使一些离事件源(产生事件的目标)很远但是侦测到事件的传感器节点成功上报(传感器节点上报即是传感器节点将数据发送给汇聚节点)，而这种传感器节点的上报会增加目标重建误差。所以Sift MAC虽然提供了低延迟、低能耗等诸多优点，但是仍不能完全满足目标跟踪应用的要求，解决的方法是有选择地合理地调度事件源区域内的传感器节点进行上报。
考虑到目标跟踪应用的特殊需求，其媒体访问控制方法必须在保证低延迟、低能耗的同时还要保证一定的目标重建精度。而当前的媒体访问控制方法尚不能很好地支持目标跟踪应用；另一方面，当前的媒体访问控制方法忽略了传感器节点的空间相关性。空间相关性是指：为了保持一定的冗余性和可靠性，通常将大量传感器节点部署在监测区域内，当一个事件发生，如目标出现、目标移动或目标离开等时，临近的多个传感器节点会同时监测到该事件，这些传感器节点会形成该事件监测的空间相关性，因而会造成延迟的增加，还会导致大量的发送冲突和能耗。该问题的解决会带来媒体访问控制方法性能的提升。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种基于梯度划分的媒体访问控制方法，该方法以控制目标位置重建误差为主要设计目标，同时有着较好地灵活性以及对传感器节点的数量和拓扑结构的适应能力，非常适用于目标跟踪应用。
本发明提供的基于梯度划分的媒体访问控制方法，该方法包括下述步骤：
(1)传感器节点进行事件调度，事件包括信息采集事件和收到数据包事件，如果是信息采集事件，则转入步骤(2)，如果是收到数据包事件则转入步骤(3)；
(2)传感器节点依据所保存的梯度划分准则和采集的有效信号强度设置自身的原始梯度值；无线传感器网络将竞争窗口划分为三个竞争子窗口，每一个梯度对应一个竞争子窗口；
传感器节点根据自身所在的梯度找到其对应的竞争子窗口，在自身所处的竞争子窗口中计算和选择发送时槽，然后转入步骤(5)；
(3)接收数据的传感器节点即接收节点首先从数据包中解析出相关信息，包括数据包类型、接收信号强度信息，根据数据包类型判断，如果是事件终止包，则退出本次信息收集事件，进入空闲状态；否则，接收节点根据接收到的数据包，首先计算其与发送节点的距离，并与发送节点的相关半径比较，如果接收节点与发送节点的距离小于或等于发送节点的相关半径，则转入步骤(3.1)，如果接收节点与发送节点的距离大于发送节点的相关半径，则接收节点从接收到的数据包中解析出发送节点的相关信息，包括发送节点的原始梯度值g1和发送数据包时的当前梯度值g2，如果当前梯度值g2等于1，那么就转入步骤(3.2)；否则，转入步骤(3.3)；
(3.1)接收节点将自身当前梯度值加1，放弃继续发送数据，结束对数据包的处理，转入步骤(4)；
(3.2)传感器节点按照下述过程进行自适应的梯度划分：
(3.2.1)传感器节点通过对接收的数据包中的附加信息的分析来估算出梯度1内当前传感器节点数目，然后调整自身的当前梯度值；附加信息是指发送该数据包的传感器节点的原始梯度值、当前梯度值和选择的时槽slotCount_；
如果时槽slotCount_的值小于或等于5，进入步骤(3.2.2)，如果slotCount_的值大于5而小于或等于10，进入步骤(3.2.3)，如果slotCount_的值大于10，进入步骤(3.2.4)；
(3.2.2)时槽slotCount_的值小于或等于5表明当前发送节点选择了低时槽区域，则意味着当前梯度1内的传感器节点数目很多，无线传感器网络进入梯度收缩过程，将梯度1的范围直接收缩8％～12％，梯度2和梯度3的范围采用虚拟收缩方式收缩8％～12％；虚拟收缩方式是指其范围内的传感器节点数目会发生变化，但真实划分范围不发生变化的收缩方式，虚拟收缩之后，原始梯度值g1为2和3的传感器节点重新计算当前梯度值g2，如果g2小于或等于g1，则将当前梯度值设为1，否则，将当前梯度值设为原始梯度值g1；
然后，原始梯度值g1为1的传感器节点计算自身当前梯度值g2，即判断自身目前所处的梯度为梯度1或是梯度2，并依此设置自身当前梯度值；传感器节点设置自身当前梯度值之后退出梯度收缩过程；然后重新计算并选择发送时槽，转入步骤(3.2.5)；
(3.2.3)slotCount_的值大于5而小于或等于10表明发送节点选择了中时槽区域，梯度1的划分范围是合理的，传感器节点设置标志位flag的值为TRUE，然后重新计算并选择发送时槽，若传感器节点选择到低时槽区域，则转入步骤(3.2.5)，否则，如果传感器节点选择到中、高时槽区域，且flag值为TRUE，将其所选时槽数减5，让其在低时槽区域发送，减少空等待时间；同时在发送数据时，告知其他传感器节点当前选择的真实时槽，而非更改过的时槽，然后转入步骤(3.2.5)；
(3.2.4)slotCount_的值大于10表明传感器节点选择了高时槽区域发送，则无线传感器网络将梯度1的范围扩张3％～7％，然后传感器节点重新计算其当前梯度值g2，并设置为当前梯度值；当发送节点的原始梯度值是2时，无线传感器网络将梯度2的范围采用虚拟扩张方式扩张3％～7％，虚拟扩张方式是指其范围内的传感器节点数目会发生变化，但真实划分范围不发生变化的扩张方式；无线传感器网络虚拟扩张之后原来处在梯度2内的传感器节点重新计算当前梯度值g2，如果当前梯度值g2等于2，则将当前梯度值设为1；否则当前梯度值设置为原始梯度值g1；当发送节点的原始梯度值g1是3时，不做任何操作；然后转入步骤(3.2.5)；
(3.2.5)传感器节点重新设定时槽定时器，等待时槽定时器超时，然后转入步骤(4)；
(3.3)当传感器节点不在发送节点的相关区域内，且发送节点发送时使用的当前梯度值g2大于1，则传感器节点将自身当前梯度值减少1，跳跃到对应的梯度中去，结束数据包的处理，转入步骤(4)；
(4)传感器节点判断是否有数据发送；如果有数据需要发送，则重新计算并选择发送时槽，然后转入步骤(5)；否则，传感器节点进入空闲状态；
(5)传感器节点设定时槽定时器，竞争无线信道，转入步骤(6)；
(6)传感器节点判断竞争是否成功，如果成功，则转入步骤(7)，否则重新计算并选择发送时槽，再转入步骤(5)；
(7)传感器节点发送数据，判断数据是否发送成功；如果发送成功，则退出本次信息收集事件，进入空闲状态；否则，传感器节点发送数据失败，需要重传时，判断连续重传次数是否小于预先设定的阈值，如果是，则转入步骤(8)；如果不是，将自身当前梯度值增加1，退出当前竞争区域，进入空闲状态；
(8)发送数据失败，并且连续重传次数小于预先设定的阈值，则传感器节点会重新计算并选择发送时槽，然后转入步骤(5)。
本发明是一种能够在事件源区域合理选择上报节点的媒体访问控制方法(称为GB-Sift MAC)，是对Sift MAC的一种改进，在Sift MAC中添加了传感器节点对信号强度信息的采集，并改进了无线信道竞争机制。本发明根据传感器节点采集有效信号强度将事件源区域划分为三个不相交的环形区域，每个区域称为一个梯度。梯度的划分即对传感器节点采集信号强度的划分，不同的梯度代表着不同的信号采集强度区域，梯度1内采集信号强度值大，梯度2内采集信号强度值居中，梯度3内采集信号强度值小(如图3所示)。具体而言，本发明的有益效果表现在：
1.梯度的划分将事件源区域内的传感器节点分配到不同的时槽中去发送数据，减轻了无线信道的竞争压力，有效地减少了冲突。
2.在梯度1内合理地选择M个(M＜＝n，n为梯度1内的传感器节点总数)传感器节点上报，并抑制其余n-M个传感器节点的上报。选中的这M个传感器节点是梯度1中采集信号强度值大且不在彼此相关区域内的传感器节点，并携带了足够的有关本次事件的信息，包括目标移动的速度、方向等，因而有效地减少了重建误差，同时降低了能耗。
3.本发明能较好地处理事件源区域内事件的收集和上报工作，并能较好地与其他媒体访问控制方法结合，发挥各自优势，提高整体性能。因而适合于目标跟踪应用。
【附图说明】
图1是本发明方法的工作流程图。
图2是数据包的接收处理流程图。
图3是传感器节点梯度划分示意图。
图4是相关半径和相关区域示意图。
图5是自适应梯度划分算法的流程图。
图6是梯度慢扩张过程流程图。
图7是梯度快收缩过程流程图。
【具体实施方式】
本节所用到的术语和公式解释如下：
相关半径和相关区域：相关半径由汇聚节点根据当前传感器网络的统计信息计算得出，并发送给无线传感器网络内的传感器节点。相关半径计算方法为：首先汇聚节点根据梯度1范围的大小和网络中传感器节点的分布密度等信息来计算出梯度1内的传感器节点数n。在这n个传感器节点中选择M(应用中要求上报的传感器节点数，M＜＝n)个传感器节点作为上报节点(无线传感器网络中发送数据给汇聚节点的传感器节点)，利用这M个传感器节点采集到的信号强度信息和应用对重建误差的要求，计算出节点间距r，此时的r即为相关半径。此计算过程主要用到下文所示的公式1、公式2和公式3。
公式1给出的是重建误差DE(M)随上报节点数目M变化的函数：
DE(M)=σS2-σS4M(σS2+σN2)(2Σi=1Mρ(s,i)-1)]]>
+σS6M2(σS2+σN2)2Σi=1MΣj≠iMρ(i,j)]]>公式1
公式2用于计算相关系数：
ρ(i,j)=E[SiSj]σS2=e(-d/θ1)θ2]]>公式2
公式3用于计算相关半径：
DE(r)=σS2-σS4M(σS2+σN2)(2Σi=1Mρ(s,i)-1))+(M-1)σS6M(σS2+σN2)2e-r/θ1]]>公式3
公式3在公式1的基础上，通过固定上报节点数M，并假设所有传感器节点间距离(以r表示)都相等而推导出来的，是重建误差随传感器节点间距离r变化的函数。由于应用对重建误差有一定的要求，将之设置为DMax，将DMax代入公式3，然后计算出r的值，该r被称作为相关半径，传感器节点i周围半径为r的区域被称为传感器节点i的相关区域(如图4所示)。
上述三个公式中的参数解释如下：
公式1中干扰噪声使用了高斯白噪声模型，节点采集信号强度Si采用的是联合高斯随机分布模型。DE(M)表示重建误差，M为上文提到的被选择的上报节点个数。σS2为上报节点采集信号强度的方差，σN2为高斯白噪声模型的方差，此二者皆为统计值，可以由汇聚节点通过对整个网络的上报情况进行统计而得出。i和j均为整数，用于公式中求和计数区分为不同的传感器节点，取值范围为从1到M。ρ(i，j)是传感器节点i(无线传感器网络中的某一个传感器节点)采集的信号强度Si和传感器节点j(无线传感器网络中的不同于传感器节点i的另一个传感器节点)采集的信号强度Si二者之间的相关系数，它由公式2计算得来。ρ(s，i)表示传感器节点i采集的信号强度Si和事件源处信号强度s的相关系数。
公式2中的E[]表示求中括号[]中的数的数学期望，e为数学中的欧拉常数。公式3中θ1控制两个传感器节点(传感器节点i和传感器节点j)间距离r和相关系数ρ(i，j)之间的关系，参考取值10，50，100，500，1000，5000，10000。θ2的取值范围为(0，2]，可以随机取该范围内的任意值。
公式4表示传感器节点选择在第γ个时槽上发送数据的概率：
pγ=(1-α)αCW1-αCWα-γ]]>公式4
其中pγ为传感器节点选择在第γ个时槽上发送数据的概率。
CW为上文提及的竞争窗口[0，CW]中的值；
α为分布参数(0＜α＜1)，α的选择与CW和该无线传感器网络中传感器节点总数N的值有关(注：无线传感器网络的总节点数N根据传感器网络实际情况而变化，如传感器节点加入或退出该网络，则该N值相应增大或减小)。Sift MAC希望能够尽量提高在竞争窗口中的每个时槽内有且仅有一个传感器节点成功发送数据的概率，并很好地适应参与竞争的传感器节点数目的变化。Jamieson K等人指出了当时满足这一特性。同时Sift MAC还是一个非坚持的MAC方法，即在任何一次成功传输或冲突结束后，所有参与竞争的传感器节点都会放弃自己先前选择的时槽，并重新开始新一轮的时槽选择。
γ为传感器节点在竞争窗口内选择的发送时槽(准备在该时槽发送数据)，γ＝1，2，3...CW。
时槽定时器：在某一时槽γ(传感器节点需要发送数据时选择的发送时槽)，传感器节点用于竞争无线信道时所设定的一段等待时间T(时槽定时器的值T，根据节点选择的发送时槽γ和单个时槽的时间t计算得来，为γ乘以t的积)。当传感器节点开始计时并且等待的时间段大于设定值T，称为定时器超时。
本发明中的无线信道竞争机制：无线信道有两种状态：空闲状态和被占用的忙状态。传感器节点i准备在某一无线信道发送数据，但不确定该无线信道是否有其它传感器节点即将发送数据，为了避免冲突，在信道空闲时传感器节点i设定一个等待时间T并开始计时。有以下两种情况：(1)如果在时槽定时器超时之前，该无线信道改变状态，从空闲状态转为忙状态，则必须取消时槽定时器，待信道空闲时重新计算并选择发送时槽，设置时槽定时器，并开始计时，重新竞争无线信道。(2)如果该无线信道处于空闲状态并且直到超过等待时间T仍然空闲，则假定该无线信道在将来一段时间内也不会被其它传感器节点占用，于是传感器节点i便可以在此无线信道发送数据，即为传感器节点i竞争无线信道成功。
下面结合附图一步说明本发明的具体实现过程。
在无线传感器网络初始化完成和拓扑结构形成之后，传感器节点采集到被跟综目标的相关信息(包括出现、移动和离开)，并按照本发明方法进行处理，其具体步骤包括：
(1)传感器节点对事件进行调度。无线传感器网络目标跟踪应用中有两种事件，一种是信息采集事件，即传感器节点成功采集到信号强度、目标移动方向、目标离开监测区域等信息。另一种是收到数据包事件，即是传感器节点收到来自其它传感器节点的数据包。根据事件类型判断所发生事件为信息采集事件还是收到数据包事件。如果是信息采集事件，则转入步骤(2)；如果是收到数据包事件则转入步骤(3)。
(2)传感器节点分析采集的数据，依据采集信号强度值计算原始梯度值，并计算和选择发送时槽。
每个传感器节点都会保存一份梯度划分准则，该梯度划分准则为：无线传感器网络依据信号强度的经验值简单地将信号强度的可能取值范围均等地划分为三份，每一份对应一个梯度，分别为梯度1、梯度2和梯度3。在无线传感器网络初始阶段，传感器节点计算原始梯度值的方式为：分析自身采集的数据，判断其包含的有效信号强度属于梯度1、梯度2还是梯度3，将自身原始梯度值设置为对应的1，2或者3，这样事件源区域内的传感器节点根据计算出的原始梯度值被划分到三个不同的梯度区域中去(如图3所示)。初始梯度的划分对协议影响不大，因为传感器节点在运行时会采用后文介绍的自适应梯度划分算法来不断地调整梯度的划分，使梯度的划分能够适应网络拓扑结构的变化。
本发明中，竞争窗口为[0，32](竞争窗口一般表示为[0，CW]，其中CW为一个整数随机数，本发明中固定CW为32)，并将竞争窗口划分为[0，16)、[13，25)和[20，32]。每一个小段就是一个竞争子窗口，梯度1内的传感器节点在[0，16)的竞争子窗口中竞争无线信道，梯度2内传感器节点在[13，25)的竞争子窗口中竞争无线信道，梯度3内传感器节点在[20，32]的竞争子窗口中竞争无线信道。
传感器节点竞争无线信道时会根据自身所在的梯度找到其对应的竞争子窗口，然后使用公式4计算传感器节点在第γ个时槽发送数据的概率pγ，使用非均匀概率分布的方式在自己所处的竞争子窗口中选择发送时槽。
然后转入步骤(5)。
(3)数据包的接收和处理(如图2所示)。
首先从数据包中解析出相关信息，主要包括数据包类型、接收信号强度等信息。根据数据包类型判断，如果是事件终止包，则退出本次信息收集事件，进入空闲状态。否则，根据接收到的数据包，接收数据的传感器节点(简称接收节点)首先计算其与发送节点的距离，并与发送节点的相关半径比较，如果接收节点发现自身在发送节点的相关区域内(如图4所示，即接收节点与发送节点的距离小于或等于发送节点的相关半径)，则转入步骤(3.1)。如果接收节点与发送节点的距离大于发送节点的相关半径，即接收节点处于发送节点的相关区域之外，则接收节点从接收到的数据包中解析出发送节点的相关信息，包括发送节点的原始梯度值(用g1表示)和发送数据包时的当前梯度值(用g2表示，由于存在梯度跳跃过程，二者的值可能不同)等。如果发送节点发送时的当前梯度值g2等于1，那么就转入步骤(3.2)；否则，转入步骤(3.3)。
(3.1)传感器节点运行空间相关性的控制策略。
传感器节点空间相关性控制策略具体实现如下：接收节点若判断自身处于发送节点的相关区域内，则将自身当前梯度值加1，放弃继续发送数据，并退出当前竞争，结束对数据包的处理。转入步骤(4)。
(3.2)传感器节点运行自适应梯度划分算法。
如图5所示，自适应梯度划分算法包括下述过程：
(3.2.1)传感器节点通过对接收的数据包中的附加信息的分析来估算出梯度1内当前传感器节点数目，然后调整自身的当前梯度值；附加信息是指发送该数据包的传感器节点的原始梯度值、当前梯度值和选择的时槽slotCount_；
在本发明中，将梯度1对应的竞争窗口[0，16)的十六个时槽划分成三个部分：低时槽区域、中时槽区域和高时槽区域，对应的时槽范围分别为(0，5]、(5，10]、(10，15]。由于在梯度1对应的竞争窗口中使用了公式4给出的概率分布来计算和选择时槽，因此依据此概率分布的特点，本发明给出对梯度1内传感器节点数目的估算方法及对应的梯度调整策略(如图5所示)：
(3.2.2)如果slotCount_的值小于或等于5，即当前发送节点选择了低时槽区域(低概率区域)，那么意味着当前梯度1内的传感器节点数目很多，因此可以收缩梯度1的范围，进而提高目标重建的精度。在收缩梯度时，采用了梯度收缩过程(如图7所示)，即将梯度1的范围直接收缩8％～12％(建议取值为10％，因为取值太小或太大均会影响收缩效果)，而梯度2和梯度3的范围虚拟收缩8％～12％(建议取值为10％)。这样是为了尽量减小目标重建误差。
只有当传感器节点在梯度1范围内发送数据成功时，其他收到数据包的传感器节点才会运行自适应的梯度划分算法(如图5所示)。当发送节点的原始梯度值g1是2或3时，使用虚拟收缩方式，即其范围内的传感器节点数目会发生变化，但真实划分范围不会发生变化，这是因为传感器节点基本上都是在梯度1内发送数据的，因此梯度2和3的范围大小对数据发送没有太大的影响。虚拟收缩之后，重新计算当前梯度值g2，如果g2小于或等于g1，则将当前梯度值设为1，否则，将当前梯度值设为原始梯度值g1。
而后在梯度收缩之前处于梯度1范围内的传感器节点计算自身当前梯度值，即判断自身目前所处的梯度为梯度1或是梯度2，并依此设置自身当前梯度值。所有传感器节点设置自身当前梯度值之后退出梯度收缩过程。然后重新计算并选择发送时槽，转入步骤(3.2.5)。
(3.2.3)如果slotCount_的值大于5而小于或等于10，即发送节点选择了中时槽区域，可以认为传感器节点数目适中，梯度1的划分范围是合理的，因此不需要变更。但是为了减少自身的发送延迟，设置标志位flag的值为TRUE，然后重新计算并选择发送时槽。若传感器节点选择到低时槽区域，则转入步骤(3.2.5)。否则，如果传感器节点选择到中、高时槽区域，且flag值为TRUE，可以将其所选时槽数减5，让其在低时槽区域发送，减少空等待时间。同时在发送数据时，告知其他传感器节点当前选择的真实时槽，而非更改过的时槽。这样在不影响梯度划分的条件下，尽快将数据发送出去。最后，转入步骤(3.2.5)。
(3.2.4)如果slotCount_的值大于10，即传感器节点选择了高时槽区域发送，表明当前梯度1内的传感器节点数目过少，应该扩张梯度1的范围。在扩张中使用慢扩张过程，以防止扩张过度，影响目标重建精度。
慢扩张过程为(如图6所示)：将梯度1的范围扩张3％～7％(建议取值为5％)，然后重新计算传感器节点当前梯度值g2，并设置为当前梯度值。同样，只有当传感器节点在梯度1范围内发送成功时，其他收到数据包的传感器节点才会运行自适应的梯度划分算法。当发送节点的原始梯度是2时，使用虚拟扩张过程，然后传感器节点重新计算当前梯度值g2，如果g2等于2，则将当前梯度值设为1；否则当前梯度值设置为原始梯度值g1。当发送节点的原始梯度值是3时，不做任何操作。
最后，退出梯度扩张过程，转入步骤(3.2.5)。
(3.2.5)重新设定时槽定时器，等待时槽定时器超时，退出自适应梯度算法，然后转入步骤(4)。
(3.3)传感器节点运行第一梯度跳跃过程。
当传感器节点不在发送节点的相关区域内，且发送节点发送时使用的当前梯度值g2(不是原始梯度值)大于1，则传感器节点将运行第一梯度跳跃过程。采用第一梯度跳跃过程是为了减少由于梯度的划分而造成的空时槽等待的时间以及减轻无线信道竞争压力。
第一梯度跳跃过程为：如果传感器节点从收到的数据包中解析出来的发送节点当前梯度值大于1(如图2所示)，则传感器节点就会认为前面有一个梯度内的传感器节点已经发送完成，此时，它就将自身当前梯度值减少1，跳跃到较小的梯度中去，结束数据包的处理，然后转入步骤(4)。
(4)判断是否有数据发送。如果有数据需要发送，则重新计算并选择发送时槽，然后转入步骤(5)；否则，如果没有数据需要发送，传感器节点进入空闲状态。
(5)传感器节点设定时槽定时器，竞争无线信道，然后转入步骤(6)；
(6)判断竞争是否成功，如果成功，则转入步骤(7)，否则重新计算并选择发送时槽，再转入步骤(5)；
(7)发送数据，判断数据是否发送成功。如果发送成功，则退出本次信息收集事件，进入空闲状态。否则，传感器节点发送数据失败，需要重传时，判断连续重传次数是否小于预先设定的阈值(通常取值为3)，如果是，则转入步骤(8)；如果不是，即连续重传次数大于等于预先设定的阈值，则运行第二梯度跳跃过程。
第二梯度跳跃过程为：传感器节点的数据发送失败(如图1所示)，需要重传(将数据重新发送)时，传感器节点会通过重传次数来预测无线信道竞争激烈程度，以决定是否退出该梯度，减少无线信道的压力。如果传感器节点重传失败次数大于等于预先设定的阈值，就会将自身当前梯度值增加1，退出当前竞争区域，进入空闲状态。
(8)发送数据失败，并且连续重传次数小于预先设定的阈值，则传感器节点会重新计算并选择发送时槽，然后转入步骤(5)。
本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据实施方式和附图公开的内容，可以采用其它多种具体实施方式实施本发明，因此，凡是采用本发明的设计思路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护的范围。