（电路与系统专业论文）无线传感器网络中基于数据相关的通信节点选择算法研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

摘要 无线传感器网络涉及传感器、嵌入式计算、分布式信息处理和无线通信等多个 学科。由于其具有自组织性、微型性、低成本以及灵活性等特点，在军事、环境科 学、医疗健康、空间探索和商业应用等领域有着非常广泛的应用前景。 为了达到网络的覆盖范围以及一些应用需求，无线传感器网络中的传感器节点 往往密集分稚在待观测区域内，从而邻近多个节点的感知区域互相重叠，导致它们 的观测值具有空间相关性。无线传感器网络是以数据为中心的网络，接收端所关注 的并不是每个传感器节点的观测值，而是希望得到传感区域内的事件信息。 利用传感器网络数据中存在的空间相关性j 本文考虑从有数据待发送节点中选 取部分节点发送它们的观测值，从而达到减少能量消耗以及网络时延的目的。在不 影响接收端对事件信息估计精度的情况下选取哪些节点，以及怎样实现这种选择算 法是本文研究的主要内容。 本文首先分析了无线传感器网络中相关性产生的原因，给出相关系数的数学表 达。 然后在失真性能分析的基础上，提出了通信节点选择的s o c n ( s e l e c to n ec l o s e n o d e ) 算法。仿真结果证明s o c n 算法能获得比较小的系统失真。 最后利用s o c n 算法设计相应的m a c 层协议，即s o c n 协议。分析及仿真证 明s o c n 协议相对于传统的基于竞争的m a c 协议能节省大量能量，减小系统时延。 关键词：无线传感器网络；相关性；s o c n ；m a c = 硕士学位论文 m a s t e r st h e s l s a b s t r a c t w i r e l e s ss e n s o rn e 铆o r ki n t e g r a t e st h et e c h n o l o 舀e so fs e n s o r ，e m b e d d e de o m p u t i n d i s t r i b u t e di n f 0 n n a t i o nt l 硼s a c t i o na n dw i i e l e s sc o n 仰u n i c a t i o n t h ec h a r a c t e r i s t i c so f s e l f o 略a n i z i n g ，m 硒- s i z e ，l o wc o s ta n df l e x i b i l i t yg i v ei tav e r yb r o a dp e r s p e c t i v ei n m a n yf i e l d ss u c ha sm i l i t a 巧a a a i r s ，e n v i r o m e n ts c i e n c e ，m e d i c a lt r e 砌e n t ， s p a c e e x p 】o r a t i o n 锄db u s i n e s se t c w i r e l e s ss e i l s o rn e t 、r k ( w s n ) r e q u i r e ss e n s o rn o d e st ob ed e i l s e l yd e p l o y e di nt h e f i e l dt oa l s s u r en e t 、r ka n ds e n s i n gc o v e r a g e t h e i ro b s e r v a t i o n sa r ec o r r e l a t e dt 0a c e 砌ne x t a n tb e c a l l s eo fg e o g r a p l l i cc o n s t r a i m w h a t sm o r e ，t h ed e n s e j yd e p l o y m e n t w i l ll e a dm o r et mt w on o d e so b s e r v i n g 矗e l do v e d a p s o 吐l e i ro b s e a t i o n so w nl o t so f r e d 吼d a 皿c y ，w m c hi sd e s c r i b e d 硒c o r r e l a t i o ni i l 廿l i st e x t i i ln l ed a t a - c e n t r i cw s n ， o b s e a t i o n 丘d me a c hs e n s o rn o d ei sn o to fi n t e r e s ta n ym o r e nc o n c e m sa b o u tt h e e v e n ti n f o m l a t i o nt 1 1 a th a p p e n si nt h ef i e l d s p a t i a le o r r e l a t i o ni su s e di nt h i st h e s i st 0s e l e c tp a r to fn o d e sf o rt r a n s m i t t i n gt h e i r o b s e n ，a t i o i l s i tc a l ls a v eal o to fe n e f g ya n dd e c r e a s e sh u g ed e l a y u n d e rt l l e c i r c 岫s 咖c em a ts y s t e md i s t o r t i o ni sn o ti n c r e a l s e d ，w ei i l v e s t 追a t ew l l i c hn o d e ss h o u l d b ec h o s e na n dh o wt or e a l i z ei t f i r s t l y ，1 ec a u s eo fo b s e r v a t i o nc o r r e l a t i o n 主nw s n i sa n a l y z e d a n dt h ec o m l a t i o n c o e 衔c i e n ti sg i v e n t h e n ，t h es e l e c t i o ns c h e m eo fs o c n ( s e l e c to n ec l o s en o d e ) a l g o r i t h mi sp r o p o s e d mt e n n so fd i s t o n i o n 龇l a l y s i s r e s u l t ss h o wt h a ts o c na l g o r i t h mc a ng e tl o ws y s t e m d i s t o r t i o n f i n a l l y ，t l l ec o r r e s p o n d i n gm a cp r o t o c o l ，s o c np r o t o c o li sd e s i g n e dt or e a l i z e s o c na l g o r i t h m r e s u i t ss h o wt 1 1 a ts o c n p r o t o c o lr e d u c e st l l ee n e 略yc o n s u m p t i o na n d s y s t e md e l a y 、耐t h o u tc o m p r o i l l i s i i l gt h ee s t i m a t e dr e l i a b i l i t ) ra c l l i e v e da tt h er e c e i v e r k e y w o r d s ：、v i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ，c o n l a t i o n ，s o c n ，m a c 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 华中师范大学学位文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究 工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其 他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和 集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 作者签名： 确坶 日期：如8 年莎月g 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅。本人授权华中师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有 关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位 论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文 全文数据库，并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：盼2 ；i 率 日期：知昭年月粤日 本人已经认真阅读“c a l i s 高校学位论文全文数掘库发布章程 ，同意将本人的 学位论文提交“c a l i s 高校学位论文全文数据库中全文发布，并可按“章程中的 规定享受相关权益。回童途塞握交蜃溢后! 旦圭生；旦二生；畦生发鱼! 作者签名：阵婵 日期：如。占年i 月彦日 导师签名知彦吓导师签名：别垆弋1 日期：w 刀年6 月扩日 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 1 1 无线传感器网络结构 第一章绪论 无线传感器网络与传统的g s m 和c d m a 网络不同，它是一种没有基础设施支 持的网络，由一组带有无线收发装置的节点构成。节点通过飞机布撒，人工布置等 方式，大量部署在感知对象内部或者附近。这些节点通过自组织方式构成无线网络， 以协作的方式感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息，可以实现在任意时间 对任意地点的信息进行采集，处理和分析。这种以自组织形式构成的网络，通过多 跳中继方式将数据传回网关节点( 接收发送器) ，借助网关节点链路将整个区域内的 数据传送到远程控制中心进行集中处理。 传感器网络结构如图1 1 所示【1 】，传感器网络系统通常包括传感器节点( s e n s o r n o d e ) 、汇聚节点( s i n kn o d e ) 和管理节点。大量传感器节点随机部署在检测区域 ( s e n s o rf i e l d ) 内部或附近，能够通过自组织方式构成网络。传感器节点检测的数 据沿着其它传感器节点逐跳地进行传输，在传输过程中检测数据可能被多个节点处 理，经过多跳路由到汇聚节点，最后通过互联网或卫星到达管理节点。用户通过管 理节点对传感器网络进行配置和管理，发布检测任务以及收集检测数据。 用户 植铡区域传愿器币点 图1 1 传感器网络体系结构 传感器节点通常是一个微型的嵌入式系统，它的处理能力、存储能力和通信能 力相对较弱，通过携带能量有限的电池供电。从网络功能上看，每个传感器节点兼 顾传统网络节点的终端和路由器双重功能，除了进行本地信息收集和数据处理外， 还要对其它节点转发来的数据进行存储、管理和融合等处理，同时与其它节点协作 完成一些特定任务。目前传感器节点的软硬件技术是传感器网络研究的重点。 汇聚节点的处理能力、存储能力和通信能力相对比较强，它连接传感器网络与 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s i n t e m e t 等外部网络，实现两种协议栈之间的通信协议转换，同时发布管理节点的监 测任务，并把收集的数据发到外部网络上。汇聚节点既可以是一个具有增强功能的 传感器节点，有足够的能量供给和更多的内存与计算资源，也可以是没有检测功能 仅带有无线通信接口的特殊网关设备。 1 2 传感器节点 1 2 1 节点结构 传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分 组成，如图1 2 所示 2 。 传感器模块 传感器 _ 叫a d d c 处理器模块无线通信模块 网络k 叫m a c h 收发器 能量供应模块 图1 2 传感器节点体系结构 传感器模块负责监测区域内信息的采集和数据转换；处理器模块负责控制整个 传感器节点的操作，存储和处理本身采集的数据以及其它节点发来的数据；无线通 信模块负责与其它传感器节点进行无线通信，交换控制信息和收发采集数据；能量 供应模块为传感器节点提供运行所需的能量，通常采用微型电池。 传感器节点体积微小，通常携带能量十分有限的电池。由于传感器节点个数多、 成本要求低廉、分布区域广，而且部署区域环境复杂，有些区域甚至人员不能到达， 所以传感器节点通过更换电池的方式来补充能源是不现实的。如何高效使用能量来 最大化网络生命周期是传感器网络面临的首要挑战。 传感器节点消耗能量的模块包括传感器模块、处理模块和无线通信模块。随着 集成电路工艺的进步，处理器和传感器模块的功耗变得很低，大部分能量消耗在无 线通信模块上。图1 3 所示是d e b o r a l le s t r i n 在m o b i c o m2 0 0 2 会议上的特邀报告 ( w i r e l e s ss e n s o rn e 觚o r k s ，p a r t ：s e n s o rn e 铆o r kp r o t o c o l s ) 中所述传感器节点各 部分能量消耗的情况 7 】，从图中可知传感器节点的绝大部分能耗在无线通信模块。 传感器节点传输信息时要比执行计算时更消耗电能，传输1b i t 信息1 0 0 m 距离需要 的能量大约相当于执行3 0 0 0 条计算指令消耗的能量。 2 蔓塑处存 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 2 0 1 5 旨 茸 遵1 0 备 0 0 通信 图1 3 传感器节点各模块功耗对比 1 2 2 节点的限制 无线通信的能量消耗与通信距离的关系为 e = 船” ( 1 2 1 ) 其中，2 o ，岛 o ( 3 2 3 ) m a t e m 模型 k y ( d ) = 南( 着) 呸k 岛皤) ；q o ，岛 o ( 3 2 3 ) 其中k 鼠( ) 是贝赛尔函数。 本文采用幂指数模型。尽管我们利用上述任意一种模型对后许章节失真计算的 2 0 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 结果都一样，但是考虑到物理事件信息( 比如电磁波) 具有指数自相关函数【2 2 】， 因此，在文中对信源的建模也采用自相关函数为幂指数模型。 2 l 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 第四章通信节点选择s o c n 算法 传感器网络是由大量的传感器节点覆盖到监测区域而组成的。鉴于单个传感器 节点的监测范围和可靠性是有限的，在部署网络时，需要使传感器节点达到一定的 密度以增强整个网络的鲁棒性和监测信息的准确性，有时甚至需要多个节点的监测 范围互相交叠。这种监测区域的相互重叠导致邻近节点报告的信息存在一定程度的 冗余。例如对于监测温度的传感器网络，每个位置的温度可能会有多个传感器节点 进行监测，这些节点报告的数据会非常接近或者完全相同。在这种冗余程度很高的 情况下，把这些节点报告的数据全部发送给汇聚节点消耗更多能量，而且并未获得 更多的信息。 另一方面传感器节点一般采用电池供电，并且电池往往不可更换，因此能量限 制就成为影响传感器网络广泛应用的首要限制因素，能量利用效率也就成为传感器 网络设计中的首要优化目标。 利用观测数据的相关性能，采取选择部分节点进行通信传输观测值的方法，必 然能减弱上述两个问题的影响。另外，部分节点通信减少了需要传输的数据量，可 以减轻网络的传输拥塞，降低数据的传输延迟，减少冲突碰撞现象，提高无线信道 的利用率。 而至于怎样选择部分节点就是本文研究的主要问题。 4 1 通信模型 无线传感器网络是事件驱动型网络，以数据为中心。从信源到接收端( s i n k 节 点) 的通信链路与端到端的传统传输方式不同。s i n k 节点所需要的是事件发生区域 的信息，而不是每个节点的具体观测值。网络模型如图4 1 所示 1 2 。 国、函 吲，：圈 图4 1 典型的传感器网络拓扑模型 在个传感器节点密布的区域内发生点源事件s ，信息被感知并通过w s n 传 输至接收端( 如簇头节点或者s i n k 节点，为简化描述，本章中用s i n k 节点作为接收 ，o 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 端) 。接收端根据传感器节点的观测信息估计事件源s 。 每个传感器节点吩( f = 1 ，2 ，) 的观测值五，是事件信息s 被噪声m 污染得到 的值。其中事件信息s 与s 空间相关，具体的相关形式将在4 2 2 给出。为了将此 观测信息发送到s 址接收端，在每个节点处都将信息进行编码。然后每个编码值 被发送，并经由w s n 在s i n k 节点接收。另一方面，s i i l l ( 解码所接收到的信号并估 计点源信息s ，得到估计值芝。如图4 。2 所示【4 】。编码与解码分别在图中以e 和d 表示。 lr j 。艺 1 w s n i 图4 2 信源到接收端的通信模型 w s n 网络的主要目的是为了估计出点源信息s ，那么网络的可靠性定义为估计 值疋与点源s 之间的失真，即谚。 见= 互 以岱，) 】( 4 1 1 ) 其中以( s ，疋) 是失真度量。 点源信号s 描述为随机过程s ( f ，x ，少) ，其中f 表示数据产生的时刻，( x ，y ) 是空 间坐标。每个传感器节点吩在时刻忙乙的观测采样值五咖】为， 置胁】_ 墨【，z 】+ 【，2 】，江1 ，2 ，( 4 1 2 ) 其中下标f 代表节点一的空间位置，即( ，m ) 。s 【玎】是空时过程5 ( f ，x ，y ) 在 0 ，毛夕) = 纯，蕾，只) 的实现，m 【起】表示观测噪声。假定噪声随机过程服从独立同分布， 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 均为零均值方差仃；的高斯随机变量。进一步假定每个传感器节点的观测噪声互相 独立，即i 【，7 】与，【，z ( f ) 互相独立。 因为本文仅仅考虑节点间的空间相关，那么可以假定采样值时域独立。因此， 丢弃时间标号刀，上式重写为 置= s + m ，f = 1 ，2 ，( 4 1 3 ) 其中传感器节点绣的观测噪声m 为零均值方差的高斯白噪声。事件信息s 为联合高斯随机变量，均值研s 】_ o ，方差v 州s ；】2 砖，相关系数岛= k ( 略) 。其 中吃表示节点与乃之间的距离，k 表示相关模型。 注意到事件源s 与上述s 一样是联合高斯随机变量，并有相同的统计量。由于 我们对s 的特殊需要，于是将源s 与节点碍之间的距离记为以。，相关系数记为成。 4 2 信源分析 4 2 1 传感区域数据源分析 在大量w s n 应用中，接收端的目的是通过大量的传感器收集的信息估计事件 区域内某单个点的性质，比如目标监测和火检。对于这种应用中的信息源我们称之 为点源。而对于另外一类应用物理现象在传感区域中扩散，例如温度监控和地震监 控，这种模型中的信源我们称之为面源。点源模型中接收端所关注的是判断某点处 物理量的值或者事件是否在某点发生；而面源模型中接收端要根据大量传感器观测 信息判断整个面内的事件。在本文中，我们以点源作为研究对象进行分析。 4 2 2 根据相关性分析数据源 下面分析数据源s 与墨的相关性能。根据相关函数的定义，s 与s ，之间的相关 系数描述为： 岛= 盟芎竿型= 掣 ( 4 2 1 ) 事件信息与点源服从联合高斯随机分布，并且其相关系数是距离的函数，即 2 4 石页士学位论文 m a s t e r st h e s i s 岛= k ( 吒) ，凡= k ( 丸) ( 4 2 2 ) 为简单起见，将岛与织。记为p ，毛与盔。记为d 。 在第三章中已经知道协方差k ( ) 非负，随着参数距离d = l l ( 薯，只) 一( ，乃) j | 单 调递减( 0 d o ，岛( o ，2 】( 4 2 3 ) 当上述模型中鼠= l 时，即变成指数模型。 因此可将相关系数写成 p = p ( 卅岛产( 4 2 4 ) 根据4 1 节已知，信源s 及事件s 服从联合高斯随机分布，且均值为零，方差 为盯：。从相关系数模型表达式得出，节点越远离则相关系数越小；反之越靠近则相 关系数越大。我们以上述参数构造信源及事件并做出仿真，依据相关性能大的数据 之间近似程度大的原理，物理位置越靠近信源的节点所感知的数据则越近似信源。 仿真以坐标1 0 0 宰1 0 0 范围内分布1 0 0 0 个节点，以信源所在位置( 而，) 为坐 标原点，并将这些节点按照距离信源所在地远近排序，即节点强伤强距离 ： 二_ ( 而，) 由近及远排列。分别计算这些节点观测值s 岛s & 与信源s 之间差异的绝 对值统计，以及随机选择所( 肌= 1 ，2 ，3 ，1 0 0 0 ) 个点作平均与信源s 之间的差异。如 下图所示。 2 2 2 舌1 七 。 薯1 1 1 c o 七 o 口 石页士学位论文 m a s t e r st h e s i s f 亨 g 耍 - “_ 墓一。 莎一一一4 一y i 1 一一” i ) e 州g i n 5 i 。猢g e ) p ， 2 1 8 1 6 1 4 1 2 0 8 图4 3 节点距离信源感知数据的误差 ：一。群内园e i e 努9 毋籍彩 一 ， 筢移” 。斟秽 落姆矽7 7 t 咿母静小泰岫p峰半啼加妒扣满i 带一、b 毋阵书 牟串“ 铀杠斋扣祷， + 区 荔一 等 o 蝴 叫”一舒嘲巷骋国 一伊 0 2 6 硕士学位论文 m a s t e r st h e s l s 节点按距离信源由近及远排列，横坐标表示每个节点的索引。圈型曲线为各节 点观测值与信源的差异，星型曲线为相应数量的随机节点平均值与信源的差异。从 圈型曲线图可看出，节点距离信源即事件发生地越近，则其观测数据离信源的失真 就越小。各个节点观测值对信源的失真随节点与信源间距离增加而增加，当距离达 到某个距离值后，失真不再显著增加，而是趋于某个固定值。 星型的均值曲线近乎一个定值，不随节点个数多少而变化。通过放大图可看出， 两曲线在节点数为1 6 的时候相交。当节点数小于1 6 时单个节点与信源的差异优于 多个节点的平均值，而当节点数更多时，性能却差于平均值，且随着节点距离信源 越远性能越差。这是因为单个节点与信源差异值随距离变化而不同，当节点编号小 时，距离信源近，差异小；而平均值是取了各种距离的节点观测数据，包括距离近 和距离远的节点，其差异必定处于距离在中值的某各节点。 4 3 根据可靠性能提出s o c n 算法 4 3 1 系统可靠性分析 下面根据上节的通信模型计算通信的可靠性，并针对合适的选择节点算法给出 具体分析。 在每个传感器节点感知到信息五，然后这个信息被编码然后经过w s n 并传 到s i n k 节点。在传统的点到点通信中，最佳性能的获取往往是通过先根据信源统计 特性压缩信息然后加入抗信道差错冗余信息。上述的技术被誉为分离理论。而在 w s n 中，多个节点都要发送关于同一个事件的信息到接收端，那么联合信源信道 编码要优于分离编码。另外如果是高斯信源，并且信道上的代价是编码功率，那么 对于点到点的通信未编码发送是最优的。在传感器网络中，当节点有限个时，未编 码发送要优于任何基于分离理论的编码，而节点无限个时相反。 因此，本文采用未编码发送节点的感知数据。每个节点发送置缩放后的值的 z ，缩放遵循编码功率限制尼，即 毕跞x i ( 4 3 1 ) 其中与武分别是事件信息墨与观测噪声j 的方差。 s i n k 节点目的在于计算出事件信息墨的值，用以估计传感区域中的源信息s 。 2 7 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 由于没有用编码发送，那么最小均方误差( m m s e ) 估计是最好的译码方案。因此， 每个事件信息s 的估计值z i 就可以计算为 互= 器z ( 4 3 2 ) 在接收端采用取平均的方法估计信源，即接收端的估计值为 疋2 专善z j ( 4 3 3 ) 接收端产生的失真为 见= e ( s 一是) 2 】( 4 3 4 ) 将前述以及各个表达式的值代入，得到 毽= 一丙石耋丽c 2 善一t ，+ 鼎喜凳岛 3 5 ， 从上式可以看出失真函数两个因素有关，即点源与任一节点绝之间相关系数 风、任意两个节点间相关系数岛。织，对失真函数皖产生正影响，即店的增大带 来见的增大。岛产生负影响。把两个因素考虑到实际的物理现象中去，根据前面 的分析中距离对相关系数的决定性影响，可以得到丸正面影响见而以负面影响 见。也就是说，当节点距离信源近，则它对接收端恢复出信源的贡献大，反之当节 点距离信源远，则根据它的观测数据恢复的信息远离信源；当节点与节点之间的距 离近，则它们共同作用对恢复信源的贡献小，失真n 大，反之亦然。 值得一提的是，因为s 空间相关，那么它们到达接收端的值z f 仍然空间相关。 这种互之问的空间相关导致每个传到s 址节点处的信息之间有大量冗余。然而s i n k 节点在处理接收到的信息时，目的为通过接收信息来估计并判断出事件发生点源的 信息值。在接收端既然所有的节点信息有冗余，这就意味着不用所有的节点资源就 可以描述出信源信息。 2 8 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 4 3 2 选择通信节点的s o c n 算法 由于在观测区域内传感器节点分布密集，当全体传感器节点传输感知数据时， 信道征用过程必然会给系统带来大量的资源浪费，比如信号碰撞带来的时间延迟以 及能量浪费。另一方面，由于节点体积及成本有限，每个节点拥有的电池不可更换 或者充电，即节点的生存时间有限，若节点传送的信号并不包含有用信息或者此信 号对于接收端重构信源无贡献，则在此过程中加速了网络的生命消亡。更重要的是， 它为网络带来大的流量开销。 利用节点观测数据之间相关性产生的冗余，在接收端无需所有观测节点的信号 即可重构信源信息。然则考虑到对节点的能耗、延迟以及信息的失真，到底选择多 少节点以及选择哪些节点参与通信则是我们关心的主要问题。 在4 2 2 节对信源的分析中，距离远近对信源的靠近程度迥异，并且节点越远 离则相关系数越小；反之越靠近则相关系数越大。物理位置越靠近信源的节点所感 知的数据则越近似信源。即s 墨墨s 依次序与s 的差异增大。由于经节点处理并 通过的衰落延迟方式相同，则在接收端获得的原始信号z 1 乙一z z 有类似的关系。 即互包含信源的信息量比z ，o ，) 丰富。 假定节点已知自己的位置，对于需要监测的某个特定事件，希望最靠近它的感 知传感器节点传送数据到接收端，以此得到更为精确的信息；然而对于分布着大量 节点的区域有多处突发事件，则希望传送数据的节点尽量远离，以此获得尽可能多 的信息量。我们假定现在的情况是节点密集分布于事件发生地区域附近，接收端关 注的是要尽可能恢复出事件信源。 在对失真表达式( 4 3 5 ) 的分析中，将式中的节点值n 换为m ，取选择m 个 通信节点。则除此之外，失真只与两个相关系数有关。且户“正影响而乃，负影响。 于是希望被选中的节点都具有大的p 。值，这只需要通过选择更靠近信源事件发生地 就能达到：另一方面选择n i 的节点，这只需要通过选择互相远离的节点就能达到。 综上，我们采取两个极端情况，让麒，值大而p ，值最小，因此就选择一个最靠近事 件发生地的节点进行通信，将其它节点调进睡h 民模式，即抑止其它节点发送观测数 据。只有一个节点通信时p ，值就达到最小。这种做法的好处就是减小通信，极大节 硕士学位论文 m a s r e r st h e s i s 省能量，并同时降低时延。 依据以上分析，本文用选择最靠近信源的某个节点通信，即s o c n ( s e l e c to n e c l o s en o d e ) 方案。而让其它节点关闭自己的通信模块。下面计算由此方案产生的失 真，当通信节点减为一个时，接收端仍然按照类似方法估计信源，则可以得到失真 值为： q = 一孪孝 ， 比较上式与( 4 3 5 ) ，眈比晓少一项肛，的加性影响。两者相差并不大。然而 s o c n 的优点将会在上层体现，下一章具体介绍并进行详细性能分析。 依此分析，选择距离近的单个节点参与通信能够得到比远节点更佳的性能，并 且比随机选择大量节点的方法更优越。理论上说，选择最近的那个节点获得的性能 最佳，然而实际应用中让节点确信自己是否最近的节点并不是一件容易的事。而这 个最佳性能的差异值，与多个节点的均值差异值相比，它们的差距并不大。对于具 体的应用，如果在给定的允许误差范围内，选择某个范围内的节点进行数据传输不 失为一个好办法。 这个节点范围的圈定就显得尤为重要。 在通信协议中选择发送节点时，要挑定最靠近信源的节点是比较麻烦的，而且 需要通信范围内的每个节点都与接收端进行一次握手通信。然而在实际应用中，对 于系统的可靠性即失真性能有不同的需求。那么只需要所选择的节点数据通信后能 满足失真限制就可以了。经过数学分析可知，假定选择节点心通信，则失真眈由 距离d 矗决定。若失真限制定为或，则距离丸必须满足 其中， 见= 一乎 d o ) 几= p ( 一靠7 轳 即得到 ! 立立! 盔二鱼哇 磊= 一q h l 2 喀 严 凡满足小于磊的节点都符合失真限制要求。 ( 4 3 8 ) ( 4 3 9 ) 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 因此在确定可通信节点时，以信源即事件发生地为圆心，哦为半径的园区域内， 任意节点参与通信后在接收端经过估计恢复出的数据与信源的失真都在允许范围 之内。我们取这个园区域内的节点组成一个集合，则每次通信只需要在这个集合中 任取节点进行即可达到性能要求。 4 4 失真性能仿真 在哟n 4 5 】的方法中，从n 个传感器节点中随机选择m 个作为代表节点参 与通信，而其中代表节点数m 根据系统的失真限制设定。而本文取满足距离约束的 某一个节点进行通信。因为本文侧重的是距离信源近的节点获得好性能，为了便于 比较，下面画出两种方案的性能仿真图：随机取m 个节点进行通信，取最近的m 个节点通信。 图4 5 对两种算法进行仿真比较。5 0 宰5 0 的网格范围内分布5 0 0 个节点，以信 源所在位置( ，) 为坐标原点，并将这些节点按照距离信源所在地远近排序，即 节点啊玎：距离( ，) 由近及远排列。计算上述两种方案的失真值。 0 1 0 0 2 0 03 0 04 0 0 n 鲁p r e s e n t a t i 、en o d e s 图4 5 两种方案的失真性能比较 2 8 6 4 2 1 8 1 1 1 1 0 co一匕。一一口 硕士学位论丈 m a s t e r st h e s i s 其中圈型曲线代表v u 砌的方法，点型曲线代表s o c n 算法。从点型曲线可以 看出，离信源最近的节点所传送的信息最能表达信源信息。s o c n 算法得出的失真 值小于v u r a n 算法。但是两曲线相差并不大。也就是说s o c n 对于失真性能的减小 并不明显。 s o c n 算法对于系统的能量节省以及通信的时延确能带来相当大的改善，将在 下一章中具体分析。 3 2 硕士学位论文 m a s t e r st h e s l s 第五章基于竞争的s o c n 协议 在无线传感器网络中，m a c 协议通过在传感器节点之间分配有限的无线通信 资源，以确保各相邻进电能够共享信道，同时可减少或避免碰撞，以提高能效和吞 吐量。m a c 协议处于传感器网络协议的底层部分，对传感器网络的性能有较大影 响，是保证无线传感器网络高效通信的关键网络协议之一。本文在s o c n 节点选择 算法的基础上，提出s o c n 协议。 5 1m a c 层协议设计考虑因素 蜂窝电话网络、a d - h o c 和蓝牙技术是当前主流的无线网络技术，但它们各自的 m a c 协议都不适合无线传感器网络。在蜂窝电话网络中，移动节点单跳即可到达 基站，因此m a c 协议主要关心如何满足用户的q o s 要求和节省带宽资源，功耗是 第二位的。由于基站拥有持续的电源供给，移动用户也可以更换电池，介质访问方 式就只用考虑资源分配了。这样使得同步十分困难，是不适合无线传感器网络的； a d h o c 网络则考虑如何在节点具有高度移动性的环境中建立彼此间的连接，同时兼 顾一定的q o s 要求，功耗也不是其首要关心的；蓝牙技术是一种小范围的无线链路 技术，旨在取代电话、手提电脑、p d a 和其他一些移动设备之间的光纤连接。它采 用主从式的星型拓扑结构，这本身就不适合无线传感器网络自组织的特点。相比 a d h o c 和蓝牙技术，传感器网络具有更多的节点，拓扑结构变化更快，而传输功率、 广播范围和移动频率却要小得多。传感器网络在节能方面的要求使得现有的m a c 协议都不适用 2 4 】。 无线传感器网络m a c 协议设计受到多方面局限性的影响，因此在设计协议时 必须考虑不同属性的参数。下面详细给出了各种m a c 参数，并指出它们在网络中 的重要性。 避免冲突是m a c 协议根本任务。它决定传感器节点访问介质、传输数据的时 间与方式。在通常情况下，冲突难以避免，尽管基于竞争的m a c 协议能接受一定 程度的冲突，绝大多数的m a c 协议都尽量避免频繁的冲突发生。 能效是传感器网络m a c 协议最重要的属性之一。正如前文所说，网络中分布 着大量使用电池的节点，一旦失效，要更换或是充电都是十分困难的。事实上，传 感器网络设计的目的之一就是使用足够廉价的节点，失效时与其充电不如直接扔 石页士学位论文 m a s t e r st h e s l s 掉，或是采用那些高能效的电源供电的节点。不管采用哪种方式，延长节点寿命是 关键。要设计一个高能效的m a c 协议，必须考虑以下问题： 第一，冲突。两个数据包同时发送发生冲突，必须丢弃。随之而来的重新发送 消耗能量。所有的m a c 协议都试图单方向避免冲突，因此，在基于竞争的m a c 协议中，冲突是主要问题，而对于确定性分配的m a c 协议而言，就不存在冲突。 冲突也会增加时间延迟。 第二，空闲侦听，是指发射器侦听信道，以便接收可能的数据。在许多传感器 网络中，没有检测到目标的时间根本没有数据发送出来，发射器侦听浪费很多能量。 许多m a c 协议( 如c s m a 和c d m a ) 只在活动时侦听信道，前提是没有数据发送 时，用户关掉整个系统。空闲侦听的能量消耗具体取决于发射器和操作模式。对于 长距离发射器( 0 5 公里以上) ，传输能量决定收发消耗量与之相比，短距离发射 器侦听消耗量与接收数据和传输数据的总和相当，大概是接收数据消耗量的5 0 一 l o o 。举例来说，9 1 5 m h z 的w _ a v e l a n 板的侦听、接收和传输的能耗比为1 ：1 0 5 ： 1 4 ；8 0 2 1 1 2 m b p s 的w l a n 模块的能耗比为1 ：2 ：2 5 ；而4 3 3 m h z 的m i c a 2m o t e 能耗比为1 ：1 ：1 1 4 。大多数的传感器网络都设置为长时间工作，因此节点就长期 处于空闲侦听状态，在这种情况下，空闲侦听造成巨大浪费。 第三，重复监听，是指节点错误地接收发送给其他节点的数据包。在网络数据 流特别大和节点特别密集情况下，重复监听造成能量浪费的主要原因。 最后，控制包包头。发送、接收和侦听控制包包头消耗能量。控制包不直接传 送数据，降低了有效流量。 m a c 协议通过控制发射器来避免或减少上面四种能量浪费。在不需要时关掉 发射器是一种重要的节能策略。全面的能量管理机制需要考虑各方面的因素，从系 统角度讲，m a c 能量控制也需要考虑c p u 及其他部件的能量控制。 自适应规模扩展指m a c 协议能自适应网络规模，节点密集度以及节点拓扑结 构的变化的能力。节点的随机失效、物理位置的改变以及新节点的加入，都要求 m a c 协议能自适应这些变化。由于传感器网络以a d _ h o c 方式布局，经常运行在不 确定的地点，因此自适应规模扩展非常重要。 信道利用率反映了通信中整个信道带宽的利用好坏，也叫带宽利用率或信道容 量。在移动电话系统和无线局域网( w l ) 中，信道利用率十分重要，因为这些系 统中带宽是最有价值的资源，运营商都想方设法尽可能容纳更多用户。与之不同的 是，传感器网络的有效节点数是由应用决定的，因此，信道利用率不是传感器网络 m a c 协议的主要考虑因素。 3 4 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 延迟是指发送节点发送出数据包到接收节点成功接收数据包的时间。在传感器 网络中，延迟的重要性取决于应用。在检测和导航系统中，节点长期处于警戒状态， 但一旦发现目标则长期处于非活动状态。由于网络速度明显高于实际目标的速度， 这些应用通常能接受一定程度的延迟。检测目标的速度决定网络的反应速度，没有 检测任务时，网络中几乎没有数据流。数据包在长期空闲状态后的二级延迟比起潜 在的能量节省和更长的节点寿命来就变得次要了。换句话说，检测到目标后，低延 迟的运行更加重要。 流量( 单位为比特秒或字节秒) 是指单位时间内通过发送节点成功传输给接 收节点的数据量。它受许多因素的影响，包括冲突避免、信道利用率、延迟和控制 包包头等等。与延迟一样，流量的重要性取决于应用。在那些要求长寿命的检测应 用中，通常是可以接受较长延迟和较低流量的。相关的一个参数是有效流量，它是 指接收节点接收到的无误差的数据流量。 公平性反映了不同用户、节点或应用是否能公平地分享信道。在传统的语音数 据网络中十分重要，因为每个用户都希望收发数据。在特定时刻，某个节点有拥有 比其他节点多得多的数据要发送，因此，性能好坏是以整体来评价，节点之间或用 户之间的公平性就不是这么重要了。 总之，以上属性决定m a c 协议的好坏。根据具体应用，本文考虑的最主要参 数包括有效的冲突避免、能效性以及系统时延。 5 2 基于s o c n 的m a c 层协议设计方案 无线传感器网络是由大量传感器节点通过无线通信技术自组织构成的网络。它 能够实现数据的采集量化、处理融合和传输应用。这些应用一般不需要很高的带宽， 但是对功耗要求却很高，大部分时间必须保持低功耗。 传感器网络的节点本身具有一定的计算能力和存储能力，可以根据物理环境的 变化进行较为复杂的监控，传感器节点还具有无线通信能力，可以在节点间进行协 同监控。考虑到监测应用中的实际情况，传感器节点很可能处在人很难触及或者无 法接近的地方，因此难以更换电池。故对于这类网络应用，节能是m a c 协议设计 的首要考虑因素。因为传感器节点的计算能力、存储能力和通信能力有限，每个节 点只能获得局部网络拓扑信息，因此在节点上运行的网络协议也要尽可能的简单。 针对以上特定网络应用的要求，本文提出基于s o c n 算法的m a c 协议一s o c n 协议。因为本文所应用的网络类型具有以下特点：节点间的通信并不是十分频繁， 数据传输稀疏，网络流量不固定，在不通信的时候，节点大部分时间处于空闲状态， 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 因此m a c 协议可以选择基于竞争类的。 5 2 1 协议的基本描述 下面结合s m a c 的基本机制来叙述本文协议设计的基本思想：在网络初始化 时，节点之间先要同步以组成虚拟簇。每个节点采用周期性的侦听睡眠机制来尽可 能地处于睡眠状态以降低节点能量的消耗。在同一个虚拟簇内，节点之间保持同一 个侦听睡眠调度，同时开始侦听时间。节点收发数据时采用r t s c t s d a l r a a c k 机制来避免冲突和进行可靠传输。节点根据自己队列中排队的分组数目来预测网络 流量，自适应地调整占空比，降低分组的传输时延。 节点周期性侦听信道( 1 i s t e n ) 和睡眠( s l e e p ) ，在l i s t e n 过程中收发s y n c 信 息，完成网络的维护工作；如果有数据要发送的话，通过握手机制竞争信道，并在 随后的s l e 印时间进行发送数据。其中l i s t e n 时间相对于s l e e p 时间要小得多，这是 由w s n 网络的数据流量少且突发的特点决定的。 睡眠。 节点进行周期性侦听和睡眠，其工作的占空比是根据当时网络流量情况自适应 调整的。在节点进行睡眠时，设定s l e 印定时器定时。 监听信道。 s l e 印定时器超时后，节点从睡眠中醒来，启动l i s t e n 定时器。节点从睡眠中醒 来后，首先监听信道。这里假设每个节点在传输信道之前有监听信道的能力。m a c 要使用物理层协议提供的载波侦听a p i 进行载波侦听，根据物理层传递过来的信道 状态量来作为载波侦听的结果，确定信道的空闲。如果上层有数据要发送，则丌始 竞争信道。否则监听是否有数据传来。 竞争信道。 当一个节点要传送数据时，它首先侦听信道，看是否有其他节点正在传送。如 果信道空闲，没有其他节点在发送，它就利用退避算法计算出一个随机退避时间来 竞争信道，若退避结束后信道仍空闲则立即开始发送，如果发送信息产生冲突，且 重传次数超过规定次数，则重复上述过程重新