无线传感器网络中高效传输技术研究

论文摘要

无线传感器网络集信息获取、处理和传输为一体,在工业、农业、军事、环境监控、生物医疗、城市管理和抢险救灾等领域有着非常广泛的应用前景。传感器网络中信息传输是用户分发控制信息和获取感知数据的根本途径,而高效的信息传输技术则是一种提高网络能源使用效率的重要手段,其目的是在源节点(Source)和汇聚节点(Sink)之间建立信息传输的双向通道,用尽可能少的传输开销和延迟在两者间实现信息交互。然而,传感器节点资源受限、网络带宽受限、网络规模大等问题,给高效传输的研究带来了巨大的挑战。无线传感器网络中的高效传输技术主要包含以下两个过程:Sink到Source的高效控制信息分发;Source到Sink的高效数据收集。现有的工作主要停留在使用一些诸如单播、广播、聚合之类的传统技术方法,这些方法普遍存在通信开销大、实时性差、可扩展性不强等特点。本文针对无线传感器网络的诸多特点和现有研究的不足,以最小化总的传输开销为目标,从控制信息分发和数据收集两个方向入手,系统地研究了高效传输技术涉及到的四个关键性问题:(1)Sink到Source的多播问题;(2)Sink到Source的采样问题;(3)Source到Sink的紧急报文聚合问题;以及(4)Sink与Source之间的双向协同问题,即数据存储和查询问题。本文首先分析了由Sink向Source进行控制信息分发的多播技术,并针对现有对等通信模式下多播研究的通信开销大、效率不高、可扩展性不强等问题,提出了一种基于基站模式的新型多播协议SenCast,减少了控制信息分发的传输开销,提高了信息分发的实时性。SenCast首先利用了基站较强的计算和存储能力,用组件化的思想计算一棵全局近似最优多播树,并基于该树进行信息分发,最大限度地减少了多播传输开销。然后,证明了SenCast在解决MNN(最小非叶节点树) Steiner树这一NP难问题时,获得了小于ln|R|的近似率(R为目标节点数),该近似率也是MNN问题理论上的最优近似率。最后,还针对路由时路径长、分支多的特点,设计了SRL和HLB两种可扩展性机制,使得SenCast可以解决大规模多播问题。实验结果表明,SenCast适用于大规模群组通信,是一种能量有效的、可扩展性强的新型多播协议。针对现有方法在获得网络全局信息时冗余传输太多,从而导致网络带宽、节点资源浪费,传输延迟长的问题,本文提出了一种基于多播的“释放/捕获”采样技术FLAKE,有效减少了获取全局信息时的通信开销,提高了实时性。FLAKE是一种快速稀疏采样技术,其基本思想是:首先在网内均匀、快速地“释放”m条消息种子,然后对消息种子进行采样,如果m’个消息种子被n’个节点收到,则目前网内的工作节点总数n估算为mn’/m’。更重要的是,本文基于逆采样理论开展研究,有效解决了估算精度和采样尺寸之间的折衷问题,即在保证一定误差精度的情况下,给出了最优的消息种子数m和逆采样的数量m’。FLAKE还包含了一个分布式的稀疏采样算法,不需要进行任何中央式的控制,就可以在一定精度范围内,以很少的开销和延迟估算出网络的全局状态信息。理论分析和实验模拟验证了FLAKE在通信开销、实时性、可扩展性等方面都获得了较好的性能。大规模传感器网络中发生大量突发事件时会产生大量的紧急报文,已有方法不能快速、实时地把紧急报文传回Sink,从而引发网络拥塞。本文提出了一个基于分簇网络延迟敏感的控制反馈模型DSFC和簇间紧急报文信道预留机制EPCR,有效提高了紧急报文端到端传输的实时性,并减少了传输开销。DSFC模型采用自适应闭环控制反馈的方法,每一轮自适应地只聚合一部分紧急报文,在保证一定数据聚合精度的基础上,尽可能地减少簇内聚合开销和延迟。EPCR机制优先调度传输紧急报文,并为紧急报文预留信道,从而有效缓解了紧急报文和普通报文间的信道竞争和路径拥塞问题。实验表明,在保证相同数据精度的情况下,紧急报文的聚合等待延迟、端到端的总传输延迟、聚合能量开销,以及平均丢包率等方面都获得了较好的性能。针对目前结构化的方法在进行数据复本放置和查询分发时易出现传输开销大、实时性差、热点区域瓶颈等问题,提出了一种非结构化的数据存储和查询策略,有效减少了关键数据复本分发和查询时总的传输开销,在保证查询成功率的前提下,提高了查询的实时性。该策略在保证一定查询成功率基础上,以最小化总能耗为目标,建立了MESQ优化问题模型,并在存储受限和不受限两种情况下,分别给出了复本和查询个数(d, q),证明了其最优性;基于MESQ模型,设计了一个实用的分布式实时信息分发算法BubbleGeocast,该算法以(d, q)作为参数,采用自适应分支扩散的虚拟多播技术进行数据分发,加速了复本和查询的分发速度。分析和实验表明,在相同查询成功率时,BubbleGeocast有效降低了能耗,减少了复本放置和查询分发的延迟。综上所述,本文针对高效传输技术在信息分发和收集时的通信开销、实时性、可扩展性等问题,对多播、稀疏采样、簇内聚合、非结构化的存储和查询等关键问题提出了有效的解决方案,对于推进无线传感器网络高效传输的研究和实用化具有一定的理论意义和应用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 无线传感器网络研究概述
• 1.1.1 基本概念和特点
• 1.1.2 协议层次
• 1.1.3 主要应用
• 1.1.4 研究现状
• 1.2 无线传感器网络的高效传输
• 1.2.1 高效传输的研究意义
• 1.2.2 高效传输的关键技术问题
• 1.2.3 高效传输面临的挑战
• 1.2.4 现有工作的不足
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 全文组织
• 第二章 相关研究
• 2.1 高效传输概述及分类
• 2.2 信息分发
• 2.2.1 单播
• 2.2.2 广播
• 2.2.3 多播
• 2.3 数据收集
• 2.3.1 数据聚合基本特征
• 2.3.2 数据聚合研究现状
• 2.4 信息分发与数据收集的协同
• 2.4.1 基本特征
• 2.4.2 研究现状
• 2.5 小结
• 第三章 基站模式下的可扩展多播技术
• 3.1 引言
• 3.2 问题描述
• 3.2.1 基本假设
• 3.2.2 问题建模
• 3.3 Sencast协议设计
• 3.3.1 初始化
• 3.3.2 计算多播树
• 3.3.3 路由转发
• 3.3.4 多播树的维护
• 3.3.5 协议扩展
• 3.4 性能分析
• 3.4.1 模拟实验
• 3.4.2 真实节点实验
• 3.5 小结
• 第四章 实时的“释放/捕获”采样技术
• 4.1 引言
• 4.1.1 现有工作评述
• 4.1.2 本章基本思路
• 4.2 问题描述
• 4.2.1 问题形式化定义
• 4.2.2 问题假设
• 4.3 FLAKE协议设计
• 4.3.1 释放：自适应的快速种子分发
• 4.3.2 捕获：轻量级的逆采样
• 4.3.3 算法描述
• 4.4 FLAKE协议分析
• 4.4.1 种子分发的均匀性
• 4.4.2 逆采样精度和开销之间的折衷
• 4.4.3 延迟和消息开销理论结果分析
• 4.4.4 测量事件规模
• 4.5 性能模拟与分析
• 4.5.1 估算精度误差和延迟
• 4.5.2 通信开销
• 4.5.3 事件规模估计
• 4.6 小结
• 第五章 层次化网络结构下的紧急报文实时传输
• 5.1 引言
• 5.2 问题描述
• 5.2.1 簇内聚合延迟
• 5.2.2 簇间路由延迟
• 5.3 簇内延迟敏感的控制反馈模型DSFC
• 5.3.1 报文的分类和区分服务
• 5.3.2 延迟敏感的控制反馈模型
• 5.3.3 稳定状态
• 5.4 簇间紧急报文信道预留机制EPCR
• 5.5 性能模拟与分析
• 5.5.1 DSFC控制模型性能
• 5.5.2 DSFC+EPCR性能
• 5.6 小结
• 第六章 非结构化的实时数据存储和查询
• 6.1 引言
• 6.2 问题描述
• 6.2.1 问题假设
• 6.2.2 问题建模
• 6.3 问题求解
• 6.3.1 存储不受限
• 6.3.2 存储受限
• 6.4 BubbleGeocast算法
• 6.4.1 精确自适应快速分发
• 6.4.2 基于拒绝的均匀分发
• 6.4.3 算法描述
• 6.5 分析
• 6.5.1 均匀随机分发及门限值的选取
• 6.5.2 通信开销和延迟
• 6.5.3 成功查询概率
• 6.6 性能模拟与分析
• 6.6.1 通信开销
• 6.6.2 延迟
• 6.6.3 基于拒绝的均匀随机分发
• 6.7 小结
• 第七章 结束语
• 7.1 论文工作的总结
• 7.2 课题研究展望
• 致谢
• 攻读博士学位期间取得的学术成果
• 攻读博士学位期间参加的主要科研工作
• 攻读博士学位期间申请的专利和软件著作权
• 参考文献