论文研究-基于区分服务的无线多媒体传感器网络QoS路由协议.pdf

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针对无线多媒体传感器网络数据量大且不同业务传输的QoS约束不同的特点,提出了一种数据融合的区分服务的QoS路由算法(DF-DSQR)。该算法在兴趣泛洪期间建立实时(RT)和尽力而为(BE)业务两类梯度,采用优先级排队模型对两类业务的传输进行分级处理,并采用数据融合转发机制,为RT业务和BE业务提供了保证QoS的路由路径。仿真结果表明,该算法既能保证实时业务低时延的要求,又能保证尽力而为业务的QoS要求,均衡了网络能耗,延长了网络生存期。
4220 计算机应用研究 选中的过滤器接亼相应的信息流入口,选择最优的节点作为转择概率与节点的测余能量成正比,根据式(2)计算选择节点的 发数据分组的下一跳。对于BE来说,只有缓存在B数据流概率。 入口的节点才被选为下一跳节点。对于RT来说,如果最初的 P=MPF,/∑MPF 下一跳节点可以作为RT数据流的入口,它将可以作为下一跳 节点,否则,选择备用节点中的HC最小的节点作为下一跳。 对于尽力而为的业务来说,式(2)能保证能量充分的可行 sink节点 路中节点到sik节点最小跳数节点以较大的概率被选择,这 个过程也一直持续下去,直到sink节点,从而建立一条优化的 3388239 传输路径。 三级簇首 族首级簇首 RT队列B队列↓ sink RT数据 31B BE数拆 source 级簇首 入 级簇首 1450430 含 源节心 节点 簇头 图1分簇数据融合结构模型 图2梯度模型 目 数据发送 source,sink data attribute(e.g key, type) IFReqFlag, QoS(RT or BE) previous Hop, nextHop playload 图4RT业务梯度和BE梯度的梯度域 图5队列模型 图3数据分组的格式 3.4节点能量维护和更新 假设每个传感器节点的初始能量相同,并且sink与日标 区域的位置固定。因此如图4所示根据RT梯度所分割的路 在无线多媒体传感器冈络运行期间,节点的能量是不断变 径是有规律的,形状与磁场中磁力线相似。假设路径A1、A2化的,在选择转发节点时,如果网络运行时间过长,那么选择的 和A3组成最短跳数路径组( path group,PC)简称PA。 转发节点就可能出现偏差。因此,需要对节点的能量信息进行 对于F业务,PG-A中的路径最能满足其延时要求,在候维护和更新。传统的无线传感器网络采用的周期性维护策略 选路径(A-1,A-2,A3)中,再采用第二级MPE梯度,挑选出具 不能够随着网络的运行进行动态的调整,这在网络比较空困时 有最大的PE的路径(瓶能量最大的路径)进行数据传输。 会造成额外的能量损耗,而网络繁忙时却得不到及时更新。 如果PG-A中的路径全部被阳塞(一些节点因为能量的耗尽不 DF-DSOR算法采用基丁sink节点通信量的能量维护更新策 能冉传输数据),而PGB成为满足延时差求的最优选择,总略,由sink节点维护一个计数器,当sik节点收到的数据包达 的来说,RT业务首先寻找低延时路径,其次在PG内寻求局部到预先没定的门限值时由sik节点发起能量更新消息的泛 的能量均衡。依此类推,对于BE业务来说,BE业务总是选择洪,其原理图如图6所示 最大的MPE所对应的路径,以保证鍪个网络范围的全局能量 均衡。需要说明的是,PG中的路径并不是严格的分离 开计数潜置0数据包>数器加<限值发起更到 3.3OoS路由选择 图6能量更新原理图 路径选择算法是在前面所述的两类棁度建立为前提的,并 这种能量维护和更新策略与传统的周期维护策略相比有 采用优先级队列机制在簇头节点调度实时数据和尽力而为数很大的灵活性,可以依照网络的整个运行情况动态调整能量维 掂,如图5所示。设定实时业务具有高优先级,尽力而为业务护和更新周期。在网络空闲时不会因为频繁进行能量更新而 具有低优先级,两者为非抢占优先的排队机制。如果具有高优额外消耗能量。而在网终繁忙阶段,又可以及时对节点能量进 先级的RT数据包正在发送,到来的BE数据不能抢占信道,只行更新,保证了在选择转发节点时的准确性 能排在队列中所有RT数据的后面;反之,如果BE数据正在发 送,到来的RT数据将抢占信道直到发送RT数据完毕后才将4仿真分析 发送权交给BE数据。 4.1仿真环境 1)实时业务,首先考虑时延 (1)检查邻居节点的跳数HC,满足限制要求的节点加入 笔者使用NS-2对DF-DSQR、SAR协议进行仿真,通过仿 可用集( available neighbors,ANs) 真结果比较其性能,其仿真实验参数选取如表1所示 表1实验参数 (2)由于时延是实时业务主要考虑的因素,因此选择下 参数 取值 参数 取值 跳节点时尽量选择跳数最小的节点,根据式(1)计算选择节点 网络覆盖区域(200×200)m2节点传输范围80m 的概率。 sink位置 (80,150)m 分组大小 1024 bit 节点总数 无线信道速率 (1) 节点初始能量 2.0J 簇首比例 这个过程持续下夫,一直到达sink节点,即建立一条最优 sink节点周期泛洪间隔400s 每时间片大小0.032s 的路径,因为每一跳都保证了实时业务对时延的限制要求,同 节点分布模式 随机 节点运动状态全部静止 时又考虑了全局网络的能耗的均衡。 4.2与SAR路由算法的比较 2)尽力而为业务,首先考虑能耗的问题 为了说明本文算法的有效性,在上述实验环境下,将本文 (1)首先对邻居节点MPE进行检查,大于maxⅥPE的节点提出的算法与经典的SAR路出算法进行比较和分析。针对实 按给定的百分比r被加入ANs 时业务和尽力而为业务,分别考虑这两种业务的路由对于其 (2)假设n表示ANs的节点个数,由于节点剩余能量是尽(oS的影响。从仿真结果图7中可以看出:a)DF-DsQR路由 力而为业务土要考虑的因素,对尽力而为业务来说,节点的选协议中RT和BE业务的端到端延时明显分离,RT业务的端到 第11期 衷柳生,等:基于区分服务的无线多媒体传感器网络QoS路由协议 4221· 端始终低于BE业务,确保了实时业务的低延时QoS保障;b)参考文献 同经典的SAR路由协议相比, DF-DSQR路由协议实现了实时11马华东,陶丹,多媒体传感器网络及其研究进展1].软件学报, 业务和尽力而为业务的区分路由, DE-DSOR路由协议的延时 2006,17(9):2013-2028 明显比SAR协议低。 1 2 CHANG C K. HUANG J. Video surveillance for hazardous conditions 图8显示了 DF-DSQR与SAR路由协议的网络存活节点 using sensor networks[ C]//Proc of IEEE IntI Conf on Networking 数随时问变化的情况。从图中可以看出,无论是第一个节点死 Sensing Control. New York: s n], 2004: 1008-1013 的时间还是最后一个节点死亡的时间,DF-DSQR算法都优[3] SOHRABI K,CAOJ, AILA WADHI V,etal. Protocolsfor self-or 于SAR, DF-DSOR算法采用数据融合转发机制,有效地延长了 ganization of a wireless sensor network[ J. IEEE Personal Commu 无线多媒体传感器网络的寿命。且DF-DSQR中从第一个节点 nications,2000,7(5):16-27 死亡到最后一个节点死亡的时间跨度很小,这说明在DF-[4 AKKAYA K, YOUNIS M. Al energy-aware Qus rouling protocol for DsQR路由协议中对尽力而为业务优先考虑络能耗的均衡, wireless sensor networks C//Proc of IEEE Work shop on Mobile and 有效地利用∫网络中有限的能量,延长了网络生存期。 Wireless Networks. Piscataway: IEEE, 2003, 710-715. 孙岩,马华东,刘亮.多媒伓传惑器网络中肢务感知的业务调度 110 110 SAR RT- DFDSQR RT DFDSOR 法[J].系统仿真学报,2007,19(23):5591-5596 80L-+BE- DFDSQR [6 FELEMBAN E, IEE C G, EKICI E, et aL. Probabilistic Qos guarantee 60 360 in reliability and timeliness domains in wireless sensor networks 20 20 Societies.2005:2646-2657 10 c anel e3 6 10 nnel error rate 「7卢旭,程良伦.高數据融合的非均匀分簇无线传感器网络路由协 图7延时性能分析 图8网络存活时间性能分析 议[J」.计算机应用研究,2009,26(4):1269-1271 [8 KULKAMI P, CANESAN D, SHENOY al. Sens Eye: a multitier 5结束语 camera sensor network[C// Proc of the 13th Annual ACM Interna tional Conference on Multimedia. New york. ACM Press 2005 229 作为传感器网络的高级形式,无线多媒体传感器网路具有 广泛的应用前景。本文针对无线多媒体网终本身的特点,采用 [9] HUANG Guo-rui, CAO Xian-bin, WANG Xu-fa. An ANT colony 数据融合转发机制和优先级业务词度排队模型,提出∫一种针 optimization algorithm based on pheromone diffusion[J. Acta Elec- 对尽力而为业务和实时业务的QoS路由算法。仿真结果显 tronics Sinica, 2005, 32(5): 865-868 示,本文提出的DFOR算法能满足实时业务和尽力而为业10 ZHANC O, ZHANG Y O. Cross-layer design for Qos support in mul 务的不同ρoS需求,能选择相应的路由以合理均衡地利用网 ihop wireless networks[ J]. Proceedings of the IEEE, 2008,96 络资源、均衡了网络能耗、延长了网络生存期。 (1):64-76 (上接第4200页) CLTC: a cluster- based topology control framework for Ad hoe net [3 SANTI P. Silence is golden with high probability maintaining a con works[ J. IEEE Trans on Mobile Computing. 2004, 3(1) nected backbone in wireless sensor networks[ C]// Proc of the l st eu[10]徐俊明合网络理论[M].北京.科学技入出版社,2005:19 ropean Work shop on Wireless Sensor Network. 2004: 106-12 [11] GUPTA P, KUMAR P R. The capacity of wireless networks[ J] [4] DEB B, BHATNAGAR S, NAH B. A topology discovery algorithm lEEE Trans on Information Theory, 2000, 46(2): 388-404 for sensor networks with applications to network management EB, 12] TOUMPIS J, GOLDSMITH L. Capacity regions for wireless Ad hoc networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2003, 2 Olj.(2007).http://www.researchrutgersedu/-bdeb/ieee CAS. pdf 13] SILVESTER J. KLEINROCK L. On the capacity of multihop slotted [5] XIONG Shll-ming, WANG Liang-min, WU Ji-ying. 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