無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)QoS保障技術(shù)的研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)是集信息采集、信息傳輸和信息處理為一體的綜合智能信息系統(tǒng)，在諸多領(lǐng)域都有非常廣闊的應(yīng)用前景和研究空間。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有面向應(yīng)用的特點(diǎn)，因此必須考慮服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)保障的問(wèn)題。例如在入侵檢測(cè)應(yīng)用中，對(duì)移動(dòng)對(duì)象的定位、識(shí)別和跟蹤需要在傳感器節(jié)點(diǎn)和控制節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行實(shí)時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)交換，以便監(jiān)控者及時(shí)采取措施。因此如何滿足應(yīng)用的

2、QoS需求，同時(shí)有效利用全網(wǎng)資源是一個(gè)相對(duì)新且不容忽視的問(wèn)題。WSNs的大規(guī)模性、自組織性、多跳路由和嚴(yán)重資源受限等特點(diǎn)增加了QoS支持的復(fù)雜度，而且WSNs的應(yīng)用還提出一些不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的新QoS需求。因此，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的QoS保障技術(shù)并不適合WSNs。本文分析了WSNs中的QoS問(wèn)題及其面臨的挑戰(zhàn)，歸納總結(jié)了現(xiàn)有研究成果的主要思想和優(yōu)缺點(diǎn)，重點(diǎn)研究了應(yīng)用層、數(shù)據(jù)管理層、連通覆蓋層和路由層的QoS保障技術(shù)，主要研究成果如下：
　　首

3、先，本文針對(duì)同構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)提出有QoS保障的能源高效的任務(wù)分配算法。WSNs中傳感器節(jié)點(diǎn)的電池能量、計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和通信范圍都非常有限，節(jié)點(diǎn)通常無(wú)法單獨(dú)完成計(jì)算密集型任務(wù)，但可以通過(guò)多節(jié)點(diǎn)協(xié)作共同完成任務(wù)。任務(wù)分配對(duì)實(shí)時(shí)應(yīng)用的性能有很大影響，除了要考慮節(jié)能，還要考慮應(yīng)用的實(shí)時(shí)性要求。WSNs自身的特點(diǎn)使得傳統(tǒng)分布式系統(tǒng)中的任務(wù)分配算法無(wú)法直接移用，本文提出一個(gè)新穎的基于遺傳算法的嵌套優(yōu)化技術(shù)，保證應(yīng)用在指定的時(shí)限之前完成，同時(shí)最小化

4、網(wǎng)絡(luò)的能耗。嵌套框架中包含基于遺傳算法的任務(wù)映射，基于遺傳算法的路由路徑分配，任務(wù)調(diào)度和動(dòng)態(tài)電壓調(diào)制。將這幾個(gè)優(yōu)化階段有機(jī)地結(jié)合在一起，高效的搜索任務(wù)分配的解空間，獲得滿足各種約束條件的優(yōu)化任務(wù)分配方案。
　　第二，本文針對(duì)異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)提出有QoS保障的能源高效的任務(wù)分配算法。采用分治技術(shù)將原始任務(wù)分配問(wèn)題分解為4個(gè)子問(wèn)題：任務(wù)劃分、時(shí)限分配、任務(wù)調(diào)度和運(yùn)行時(shí)的再調(diào)度。核心思想是將原始任務(wù)劃分為簡(jiǎn)單任務(wù)和分支任務(wù)，同時(shí)處理，提高

5、并行效率。用馬爾科夫決策過(guò)程確定分支任務(wù)的優(yōu)化調(diào)度，目標(biāo)是最小化執(zhí)行任務(wù)的能量消耗，并滿足分支任務(wù)的時(shí)限要求。分治策略的優(yōu)點(diǎn)是當(dāng)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，不需要對(duì)整個(gè)任務(wù)圖進(jìn)行重新調(diào)度，調(diào)整受影響的局部任務(wù)圖即可滿足應(yīng)用的QoS要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的基于分治策略的任務(wù)分配算法簡(jiǎn)化了原始問(wèn)題的復(fù)雜性，縮小了原始問(wèn)題的解空間，能夠獲得滿足QoS要求的能源高效的任務(wù)分配方案。
　　第三，本文提出有QoS保障的能源高效的節(jié)點(diǎn)睡眠調(diào)度機(jī)制。能量是

6、WSNs中最受限制的資源。在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)高密度地部署節(jié)點(diǎn)，調(diào)度節(jié)點(diǎn)輪流工作，可以有效的節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命期。感知覆蓋度是傳感器網(wǎng)絡(luò)一個(gè)特定的QoS需求。本文提出一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的節(jié)點(diǎn)睡眠調(diào)度機(jī)制，根據(jù)節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的預(yù)測(cè)關(guān)系并求解節(jié)點(diǎn)支配集。調(diào)度支配集節(jié)點(diǎn)輪流工作，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能耗的同時(shí)也保證了網(wǎng)絡(luò)的QoS需求。針對(duì)小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)提出了集中式睡眠調(diào)度算法，針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)提出了半分布式和分布式睡眠調(diào)度算法。理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

7、表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的睡眠調(diào)度機(jī)制能夠保證網(wǎng)絡(luò)感知全覆蓋，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能耗，有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命期。
　　第四，本文研究了查詢處理中的QoS保障技術(shù)，為對(duì)象跟蹤應(yīng)用中的連續(xù)k近鄰(Continuous K Nearest Neighbor,CKNN)查詢提出一個(gè)能源高效的閾值搜索算法。對(duì)象跟蹤是傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用之一， CKNN是該類應(yīng)用中常見(jiàn)的查詢類型。為了快速響應(yīng)用戶查詢并減少網(wǎng)絡(luò)能耗，本文提出一個(gè)兩階段搜索算法。初始搜索階段獲得靜態(tài)空間

8、的k近鄰，增量維護(hù)階段獲得監(jiān)控期間k近鄰的更新。用網(wǎng)格存儲(chǔ)方式對(duì)查詢和移動(dòng)對(duì)象進(jìn)行索引，避免了集中式存儲(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷。提出環(huán)形搜索算法和基于閾值的增量維護(hù)算法。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的本地存儲(chǔ)和基于閾值的增量維護(hù)方法比集中式方法的能耗少，而且可以及時(shí)更新查詢結(jié)果，快速響應(yīng)用戶查詢。
　　最后，本文為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)通信提出一個(gè)有QoS保證的能源高效的路由協(xié)議，簡(jiǎn)稱REER(Real-time and Energy E

9、fficient Routing)協(xié)議。REER協(xié)議把應(yīng)用通信的實(shí)時(shí)性要求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)包的速度要求，根據(jù)數(shù)據(jù)包速度和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率和路由決策。當(dāng)通信的實(shí)時(shí)性要求比較高時(shí)，REER協(xié)議增加節(jié)點(diǎn)的發(fā)送功率，用增加能耗和減少系統(tǒng)吞吐量換取速度；當(dāng)通信的實(shí)時(shí)性要求較低時(shí)，REER協(xié)議通過(guò)降低節(jié)點(diǎn)的發(fā)送功率節(jié)省能耗，增加系統(tǒng)吞吐量。REER協(xié)議結(jié)構(gòu)中包括動(dòng)態(tài)速度分配器、延遲估計(jì)器、轉(zhuǎn)發(fā)策略器、隊(duì)列管理器和鄰居管理器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，R