第5章 WSN支撑技术

1、第第5 5章章 WSN WSN 支撑技术支撑技术 学习目标学习目标 掌握时钟同步 了解节点定位 了解数据融合 了解能量管理 了解容错技术 了解QoS保证 了解安全性 虽然传感器网络用户的使用目的千变万化，但是作为虽然传感器网络用户的使用目的千变万化，但是作为 网络终端节点的功能归根结底就是网络终端节点的功能归根结底就是传感传感、探测探测、感知感知，收，收 集应用相关的数据信号。集应用相关的数据信号。 本章所设及到的基础性技术是支撑传感器网络完成任本章所设及到的基础性技术是支撑传感器网络完成任 务的关键，包括务的关键，包括时间同步机制时间同步机制、定位技术定位技术、数据融合数据融合、能能 量管理

2、和安全机制量管理和安全机制等。等。 第第5 5章章WSNWSN的支撑技术的支撑技术 5 5.1 .1 时间同步时间同步 基于硬件振荡器的计算机时钟是所有计算设备的重要组成部基于硬件振荡器的计算机时钟是所有计算设备的重要组成部 分。典型的时钟由一个稳定的石英振荡器和一个计数器组成，这分。典型的时钟由一个稳定的石英振荡器和一个计数器组成，这 个计数器随着每次石英晶体的振荡递减。个计数器随着每次石英晶体的振荡递减。 对于两个节点的本地时间而言，时钟偏移量表示时钟之间的对于两个节点的本地时间而言，时钟偏移量表示时钟之间的 时间差。同步是指调整一个或者两个时钟，从而使它们的读数匹时间差。同步是指调整一个

3、或者两个时钟，从而使它们的读数匹 配。配。 5.1.2 时间同步问题 1. 时间同步的必要性 2.2.时间同步面临的挑战时间同步面临的挑战 (1)(1)环境影响环境影响 (2)(2)能量限制能量限制 (3)(3)无线介质和移动性无线介质和移动性 (4) (4)其他约束其他约束 5.1.35.1.3时间同步基础时间同步基础 1. 1. 同步消息同步消息 (1)(1)单向消息交换单向消息交换 (2)(2)双向消息交换双向消息交换 (3)(3)接收端接收端- -接收端同步接收端同步 2.2.通信延时的不确定性通信延时的不确定性 (1)(1)发送延时发送延时 (2)(2)访问延时访问延时 (3)(3)

4、传播延时传播延时 (4)(4)接收延时接收延时 5.1.4时间同步协议 1. 基于全球时间源的参考广播 2.基于树的轻量级同步 3. 3.传感器网络的时间同步协议传感器网络的时间同步协议 (1)(1)级别探测阶段级别探测阶段 (2)(2)同步阶段同步阶段 4.4.洪泛时间同步协议洪泛时间同步协议 (1) FTSP(1) FTSP的时间戳的时间戳 (2)(2)多跳同步多跳同步 5.5.参考广播同步参考广播同步 6.6.时间扩散同步协议时间扩散同步协议 5 5.2 .2 定位技术定位技术 5 5.2.1 .2.1 基本描述基本描述 1 1、节点定位的基本概念、节点定位的基本概念 无线传感器网络无线

5、传感器网络定位定位的的含义含义: : 是指自组织的网络通过特定方法提供是指自组织的网络通过特定方法提供节节 点点的的位置信息位置信息。 自组织网络定位自组织网络定位分为分为节点自身定位和目标定位节点自身定位和目标定位。节点自身定位节点自身定位是确是确 定网络节点的坐标位置的过程。定网络节点的坐标位置的过程。目标定位目标定位是确定网络覆盖区域内一个事是确定网络覆盖区域内一个事 件或者一个目标的坐标位置。件或者一个目标的坐标位置。 节点自身定位节点自身定位是网络自身属性的确定过程，可以通过是网络自身属性的确定过程，可以通过人工标定人工标定或者或者 各种节点各种节点自定位算法自定位算法完成。完成。目

6、标定位目标定位是以位置已知的网络节点作为参考，是以位置已知的网络节点作为参考， 确定事件或者目标在网络覆盖范围内所在的位置。确定事件或者目标在网络覆盖范围内所在的位置。 (1)(1)基于测距的定位和距离无关的定位算法基于测距的定位和距离无关的定位算法 (2)(2)基于锚节点定位和无锚节点辅助的定位算法基于锚节点定位和无锚节点辅助的定位算法 (3)(3)集中式计算定位与分布式计算定位集中式计算定位与分布式计算定位 (4)(4)紧密耦合定位与松散耦合定位紧密耦合定位与松散耦合定位 2.定位算法的分类 具体分析各个性能指标。具体分析各个性能指标。 定位精度定位精度 规模规模 锚节点密度锚节点密度 节

7、点密度节点密度 覆盖率覆盖率 容错性和自适应性容错性和自适应性 功耗功耗 成本成本 3.定位算法的性能分析 5.2.25.2.2节点位置的计算方法节点位置的计算方法 定位计算的基本方法包括：三边测量法、三角测量法、极定位计算的基本方法包括：三边测量法、三角测量法、极 大似然估计法、最小最大法。大似然估计法、最小最大法。 1.三边测量法三边测量法 2.三角测量法 3. 3.极大似然估计法极大似然估计法 4.4.最小最大法最小最大法 基于测距的定位机制基于测距的定位机制(rang-based)(rang-based)通过测量相邻节点间的通过测量相邻节点间的 距离或角度信息，然后再使用三边测量、三角

8、测量或最大似距离或角度信息，然后再使用三边测量、三角测量或最大似 然估计定位计算方法来计算节点位置。其常用的测距技术有然估计定位计算方法来计算节点位置。其常用的测距技术有 RSSIRSSI，TOATOA，TDOATDOA和和AOAAOA。测距定位过程分为以下三个阶段。测距定位过程分为以下三个阶段。 测距阶段，未知节点测量到邻近锚节点的距离或角度。测距阶段，未知节点测量到邻近锚节点的距离或角度。 定位阶段，计算出未知节点与三个或三个以上锚节点的距定位阶段，计算出未知节点与三个或三个以上锚节点的距 离或角度后，然后利用三边测量法、三角测量法或极大似然离或角度后，然后利用三边测量法、三角测量法或极大

9、似然 估计法计算未知节点的坐标。估计法计算未知节点的坐标。 校正阶段，对计算得到的节点的坐标进行循环求精，减少校正阶段，对计算得到的节点的坐标进行循环求精，减少 误差，提高定位算法的精度。误差，提高定位算法的精度。 5.2.3基于测距的定位算法 1.1.基于基于RSSIRSSI的定位机制的定位机制 2.2.基于基于TOATOA的定位机制的定位机制 3.3.基于基于TDOATDOA的定位机制的定位机制 4.基于AOA的定位机制 典型的距离无关的定位算法有质心定位算法、凸规划定位算法、典型的距离无关的定位算法有质心定位算法、凸规划定位算法、APSAPS 定位算法、定位算法、AmorphousAmo

10、rphous定位算法、定位算法、APITAPIT算法、算法、SeRLOCSeRLOC算法等。算法等。 1.1.质心定位算法质心定位算法 5.2.4 距离无关的定位算法 2.2.凸规划定位算法凸规划定位算法 3. APS 3. APS算法算法 (1)DV-Hop(1)DV-Hop定位算法定位算法 5 5.2.2.5 5 典型的定位系统典型的定位系统 面对典型室内定位系统面对典型室内定位系统Active BadgeActive Badge、Active OfficeActive Office、CricketCricket等等 加以归纳总结。加以归纳总结。 1. Active Office定位系统

11、2.Cricket定位系统 5 5.3 .3 数据融合数据融合 5 5.3.1 .3.1 数据融合的基本概念数据融合的基本概念 我们将各种传感器直接给出的信息称作我们将各种传感器直接给出的信息称作源信息源信息，如果传感器，如果传感器 给出的信息是已经数字化的信息，就称作给出的信息是已经数字化的信息，就称作源数据源数据，如果给出的是图，如果给出的是图 像就是像就是源图像源图像。源信息是信息系统处理的。源信息是信息系统处理的对象对象。 源信息、传感器与环境之间的源信息、传感器与环境之间的关系关系： 5 5. .3 3. .2 2 数据融合技术的数据融合技术的分类分类 传感器网络的数据融合技术可以从

12、传感器网络的数据融合技术可以从不同的角度不同的角度进行分类，这里进行分类，这里 介绍三种分类方法：介绍三种分类方法： (1) (1) 依据融合依据融合前后前后数据的信息含量进行分类；数据的信息含量进行分类； (2) (2) 依据数据融合与依据数据融合与应用层数据语义的关系应用层数据语义的关系进行分类；进行分类； (3) (3) 依据融合操作的依据融合操作的级别级别进行分类。进行分类。 1 1、根据融合、根据融合前后前后数据的信息含量分类数据的信息含量分类 根据数据进行融合操作根据数据进行融合操作前后的信息含量前后的信息含量，可以将数据融合分为，可以将数据融合分为 无损失融合无损失融合和和有损失

13、融有损失融合合两类。两类。 （1 1）无损失融合）无损失融合 在无损失融合中，在无损失融合中，所有所有的细节信息的细节信息均被保留均被保留，只，只去除冗余去除冗余的部的部 分信息。此类融合的常见做法是分信息。此类融合的常见做法是去除去除信息中的信息中的冗余部分冗余部分。 （2 2）有损失融合）有损失融合 有损失融合通常会有损失融合通常会省略一些细节信息或降低数据的质量省略一些细节信息或降低数据的质量，从而，从而 减少减少需要存储或传输的需要存储或传输的数据量数据量，以达到节省存储资源或能量资源的，以达到节省存储资源或能量资源的 目的。在有损失融合中，信息损失的上限是要目的。在有损失融合中，信息

14、损失的上限是要保留应用所必需的全保留应用所必需的全 部信息量部信息量。 2 2、根据数据融合与、根据数据融合与应用层应用层数据语义之问的数据语义之问的关系关系分类分类 数据融合技术可以在传感器数据融合技术可以在传感器网络协议栈网络协议栈的的多个层次中实现多个层次中实现，既能在，既能在MACMAC 协议协议中实现，也能在中实现，也能在路由协议路由协议或或应用层协议应用层协议中实现。中实现。 根据数据融合是否基于根据数据融合是否基于应用数据的语义应用数据的语义，将数据融合技术分为三类：，将数据融合技术分为三类： (1) (1)依赖依赖于应用的数据融合；于应用的数据融合； (2) (2)独立独立于应

15、用的数据融合；于应用的数据融合； (3) (3)结合结合以上两种技术的数据融合。以上两种技术的数据融合。 3 3、根据融合操作的级别分类、根据融合操作的级别分类 根据对传感器数据的根据对传感器数据的操作级别操作级别，可将数据融合技术分为以下三类：，可将数据融合技术分为以下三类： （1 1）数据级融合数据级融合 数据级融合是数据级融合是最底层最底层的融合，操作对象是传感器采集得到的数据，的融合，操作对象是传感器采集得到的数据， 因而是面向数据的融合。因而是面向数据的融合。 （2 2）特征级融合特征级融合 特征级融合通过一些特征级融合通过一些特征提取手段特征提取手段将数据表示为一系列的特征向将数据

16、表示为一系列的特征向 量，来反映事物的属性。量，来反映事物的属性。 （3 3）决策级融合决策级融合 决策级融合根据应用需求进行较决策级融合根据应用需求进行较高级的决策高级的决策，是最高级的融合。，是最高级的融合。 5 5.3.3.3 3 常用数据融合的常用数据融合的算法算法 (1) (1) 综合平均法综合平均法 该方法是把来自多个传感器的众多数据进行综合平均。该方法是把来自多个传感器的众多数据进行综合平均。 它适用于它适用于同类同类传感器检测传感器检测同一同一个检测目标。这是最简单、个检测目标。这是最简单、 最直观的数据融合方法。该方法将一组传感器提供的冗余最直观的数据融合方法。该方法将一组传

17、感器提供的冗余 信息进行信息进行加权加权平均，结果作为融合值。平均，结果作为融合值。 如果对一个检测目标进行了如果对一个检测目标进行了k k次检测，则综合平均的次检测，则综合平均的 结果为：结果为： 其中，其中，W Wi i为分配给第为分配给第i i次检测的权重。次检测的权重。 1 1 k ii i k i i W S S W (2) (2) 卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法用于融合用于融合低层低层的实时动态多传感器冗余数据。的实时动态多传感器冗余数据。 该方法利用测量模型的统计特性，递推地确定融合数据的估计，该方法利用测量模型的统计特性，递推地确定融合数据的估计， 且该估计

18、在统计意义下是且该估计在统计意义下是最优最优的。如果系统可以用一个线性模型的。如果系统可以用一个线性模型 描述，且系统与传感器的误差均符合描述，且系统与传感器的误差均符合高斯白噪声模型高斯白噪声模型，则卡尔曼，则卡尔曼 滤波将为融合数据提供唯一的统计意义下的滤波将为融合数据提供唯一的统计意义下的最优估计最优估计。 例如，应用卡尔曼滤波器对例如，应用卡尔曼滤波器对n n个传感器的测量数据进行融合后，个传感器的测量数据进行融合后， 既可以获得系统的既可以获得系统的当前当前状态估计，又可以预报系统的状态估计，又可以预报系统的未来未来状态。状态。 所估计的系统状态可能表示所估计的系统状态可能表示移动机

19、器人移动机器人的当前位置、目标的位置的当前位置、目标的位置 和速度、从传感器数据中抽取的特征或实际测量值本身。和速度、从传感器数据中抽取的特征或实际测量值本身。 (3) (3) 贝叶斯估计法贝叶斯估计法 贝叶斯估计是：融合静态环境贝叶斯估计是：融合静态环境中多传感器低层信息的常用方法。中多传感器低层信息的常用方法。 它使传感器信息依据它使传感器信息依据概率原则概率原则进行组合，测量不确定性以条件概率表进行组合，测量不确定性以条件概率表 示。示。 当传感器组的观测当传感器组的观测坐标一致坐标一致时，可以用时，可以用直接法直接法对传感器测量数据对传感器测量数据 进行融合。进行融合。 在大多数情况下

20、，传感器是从在大多数情况下，传感器是从不同的坐标系不同的坐标系对对同一环同一环境物体进行境物体进行 描述，这时传感器测量数据要以描述，这时传感器测量数据要以间接方式间接方式采用贝叶斯估计进行数据融采用贝叶斯估计进行数据融 合。合。 多贝叶斯估计多贝叶斯估计把每个传感器作为把每个传感器作为一个贝叶斯估计一个贝叶斯估计，将各单独物体，将各单独物体 的关联概率分布组合成一个联合后验概率分布函数，通过使联合分布的关联概率分布组合成一个联合后验概率分布函数，通过使联合分布 函数的似然函数最小，可以得到多传感器信息的最终融合值。函数的似然函数最小，可以得到多传感器信息的最终融合值。 (4) D-S(4)

21、D-S证据推理法证据推理法 D-SD-S（Dempster-ShafterDempster-Shafter）证据推理法是目前数据融合技术中）证据推理法是目前数据融合技术中 比较常用的一种方法。这种方法是比较常用的一种方法。这种方法是贝叶斯方法的扩展贝叶斯方法的扩展，因为贝叶，因为贝叶 斯方法必须给出先验斯方法必须给出先验概率概率，证据理论则能够处理这种由不知道引，证据理论则能够处理这种由不知道引 起的不确定性，通常用来对目标的位置、存在与否进行推断。起的不确定性，通常用来对目标的位置、存在与否进行推断。 (5) (5) 统计决策理论统计决策理论 与多贝叶斯估计不同，与多贝叶斯估计不同，统计决策

22、理论统计决策理论中的中的不确定性为可加噪声不确定性为可加噪声， 从而不确定性的适应范围更广。从而不确定性的适应范围更广。 不同传感器观测到的数据必须经过一个不同传感器观测到的数据必须经过一个鲁棒综合测试鲁棒综合测试，以检验，以检验 它的一致性，经过一致性检验的数据用鲁棒极值决策规则进行融合它的一致性，经过一致性检验的数据用鲁棒极值决策规则进行融合 处理。处理。 (8) (8) 神经网络方法神经网络方法 神经网络方法神经网络方法是模拟人类是模拟人类大脑行为大脑行为而产生的一种信息处理技术，它采而产生的一种信息处理技术，它采 用大量以一定方式相互连接和相互作用的用大量以一定方式相互连接和相互作用的

23、简单处理单元简单处理单元（即（即神经元神经元）来处）来处 理信息。理信息。 神经网络方法实现数据融合的过程如下：神经网络方法实现数据融合的过程如下： 用选定的用选定的N N个传感器检测系统状态；个传感器检测系统状态； 采集采集N N个传感器的测量信号并进行预处理；个传感器的测量信号并进行预处理； 对预处理后的对预处理后的 N N 个传感器信号进行特征选择；个传感器信号进行特征选择； 对特征信号进行对特征信号进行归一化归一化处理，为神经网络的输入提供标准形式；处理，为神经网络的输入提供标准形式； 将归一化的特征信息与已知的系统状态信息作为将归一化的特征信息与已知的系统状态信息作为训练样本训练样本

24、，送神经，送神经 网络进行训练，直到满足要求为止。网络进行训练，直到满足要求为止。 将训练好的网络作为已知网络，只要将归一化的多传感器特征信息作将训练好的网络作为已知网络，只要将归一化的多传感器特征信息作 为输入送入该网络，则网络输出就是被测系统的状态结果。为输入送入该网络，则网络输出就是被测系统的状态结果。 归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相 对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。 5 5.3.5 .3.5 WSNWSN数据融合算法实现数据融合算法实现 分布式数据库技术被应用于传感器网络的数据收集过程，应用分布式数据库技术被应用于传感器网络的数据收集过程，应用 层

25、接口可以采用类似层接口可以采用类似“结构化查询语言结构化查询语言”(SQL)(SQL)的风格。的风格。 在传感器网络应用中，在传感器网络应用中，SQLSQL融合操作一般包括融合操作一般包括5 5个基本操作符：个基本操作符： COUNTCOUNT，MINMIN，MAXMAX，SUMSUM和和AVERAGEAVERAGE。与传统数据库的。与传统数据库的SQLSQL应用类似，应用类似， COUNTCOUNT用于计算一个集中元素的个数；用于计算一个集中元素的个数；MINMIN和和MAXMAX分别计算最小值和最分别计算最小值和最 大值；大值；SUMSUM计算所有数值的和；计算所有数值的和；AVERAGE

26、AVERAGE用于计算所有数值的平均数。用于计算所有数值的平均数。 根据类根据类SQLSQL语言进行网内处理的示例语言进行网内处理的示例 (604,24) 604 (604,24) (604,23) (602,22) (602,23) 602 (603,27) 603 (603,26) (601,26) (601,25) 11(601,24) 7： GroupMax Temp 60126 60327 8： GroupMax Temp 60126 60326 9： GroupMax Temp 60126 601 5 5.4 .4 能量管理能量管理 5 5.4.1 .4.1 能量管理的意义能量管理

27、的意义 在无线网络通信中，能量消耗在无线网络通信中，能量消耗 E E 与通信距离与通信距离 d d 存在关系：存在关系： E=kdE=kdn n，其中，其中k k为常量，为常量，2n42n4。由于无线传感器网络的节点体积小，。由于无线传感器网络的节点体积小， 发送端和接收端都贴近地面，干扰较大，障碍物较多发送端和接收端都贴近地面，干扰较大，障碍物较多，所以，所以n n通常接通常接 近于近于4 4，即通信能耗与距离的四次方成正比。即通信能耗与距离的四次方成正比。 从上述的关系式反映出，随着通信距离的增加，能耗急剧增加。从上述的关系式反映出，随着通信距离的增加，能耗急剧增加。 通常为了降低能耗，应

28、尽量通常为了降低能耗，应尽量减小单跳通信减小单跳通信距离。距离。简单地说，多个短距简单地说，多个短距 离跳的数据传输比一个长跳的传输能耗会低些。离跳的数据传输比一个长跳的传输能耗会低些。因此，在传感器网络因此，在传感器网络 中要减少单跳通信距离，尽量使用多跳短距离的无线通信方式。中要减少单跳通信距离，尽量使用多跳短距离的无线通信方式。 传感器节点通常由传感器节点通常由四个部分组成四个部分组成：处理器处理器单元单元、无线传输无线传输单元、单元、 传感器传感器单元和单元和电源电源管理单元。其中传感器单元能耗与应用特征相关，管理单元。其中传感器单元能耗与应用特征相关， 采样周期越短、采样精度越高，则

29、传感器单元的能耗越大。采样周期越短、采样精度越高，则传感器单元的能耗越大。 由于传感器单元的能耗要比处理器单元和无线传输单元的能耗由于传感器单元的能耗要比处理器单元和无线传输单元的能耗 低得多，几乎可以忽略，因此通常只讨论处理器单元和无线传输单低得多，几乎可以忽略，因此通常只讨论处理器单元和无线传输单 元的能耗问题。元的能耗问题。 电 源 管 理 单 元 传 感 器 单 元处 理 器 单 元 无 线 传 输 单 元 (1)(1)处理器单元能耗处理器单元能耗; ; (2)(2)无线传输能耗无线传输能耗 。 5 5.4.2 .4.2 电源节能方法电源节能方法 目前人们采用的节能策略主要有目前人们采

30、用的节能策略主要有休眠机制、数据融合休眠机制、数据融合等，它们等，它们 应用在计算单元和通信单元的各个环节。应用在计算单元和通信单元的各个环节。 1 1、休眠机制、休眠机制 休眠机制休眠机制的主要思想是，当节点周围没有感兴趣的事件发生的主要思想是，当节点周围没有感兴趣的事件发生 时，计算与通信单元处于空闲状态，把这些组件时，计算与通信单元处于空闲状态，把这些组件关掉或调到更低关掉或调到更低 能耗的状态，即休眠状态。能耗的状态，即休眠状态。 （1 1）硬件支持）硬件支持 现有的无线收发器也支持休眠，而且现有的无线收发器也支持休眠，而且 可以通过唤醒装置唤醒休眠中的节点，从可以通过唤醒装置唤醒休眠

31、中的节点，从 而实现在全负载周期运行时的低能耗。而实现在全负载周期运行时的低能耗。 无线收发器有无线收发器有四种操作模式四种操作模式：发送发送、接收接收、 空闲空闲和和休眠休眠。 表表4-14-1给出了一种无线收发器的能耗都给出了一种无线收发器的能耗都 很大，空闲状态的能耗接近于接收状态能很大，空闲状态的能耗接近于接收状态能 耗情况，除了休眠状态外，其他三种状态耗情况，除了休眠状态外，其他三种状态 的，所以如果传感器节点不再收发数据时，的，所以如果传感器节点不再收发数据时， 最好把无线收发器关掉或进入休眠状态以最好把无线收发器关掉或进入休眠状态以 降低能耗。降低能耗。 无线收发器状态能耗/mW

32、 发送14.88 接收12.50 空闲12.36 睡眠0.016 表表4-1 4-1 无线收发器各个状态无线收发器各个状态 的能耗的能耗 (2)(2)采用休眠机制的网络协议采用休眠机制的网络协议 通常无线传感器网络的通常无线传感器网络的MACMAC协议都采用协议都采用休眠机制休眠机制，例如，例如S-MACS-MAC 协议。在协议。在S-MACS-MAC协议中，在数据发送时，如果结点既不是数据的协议中，在数据发送时，如果结点既不是数据的 发送者，也不是数据的接收者，就发送者，也不是数据的接收者，就转入休眠状态转入休眠状态，在醒来后有数，在醒来后有数 据发送就据发送就竞争竞争无线信道，无数据发送就

33、侦听其是否为下一个数据无线信道，无数据发送就侦听其是否为下一个数据 接收者。接收者。S-MACS-MAC协议通过建立周期性的协议通过建立周期性的侦听侦听和和休眠机制休眠机制，减少侦，减少侦 听时间，从而实现节能。听时间，从而实现节能。 （3 3）专门的节点功率管理机制）专门的节点功率管理机制 动态电源管理动态电源管理 动态电源管理动态电源管理(DPM)(DPM)的工作原理是的工作原理是，当节点周围，当节点周围没有感兴趣没有感兴趣 的事件发生时，部分模块处于的事件发生时，部分模块处于空闲状态空闲状态，应该把这些组件，应该把这些组件关掉关掉或或 调到更低能耗的状态调到更低能耗的状态( (即即休眠状

34、态休眠状态) )，从而节省能量。，从而节省能量。 这种事件驱动式能量管理对于延长传感器节点的生存期十分这种事件驱动式能量管理对于延长传感器节点的生存期十分 必要。在动态电源管理中，由于状态转换需要消耗一定的能量，必要。在动态电源管理中，由于状态转换需要消耗一定的能量， 并且带有时延，所以状态转换策略非常重要。如果状态转换过程并且带有时延，所以状态转换策略非常重要。如果状态转换过程 的策略不合适，不仅无法节能，反而会导致能耗的增加。的策略不合适，不仅无法节能，反而会导致能耗的增加。 动态电压调度动态电压调度 对于大多数传感器节点来说，计算负荷的大小是随时间变化的，对于大多数传感器节点来说，计算负

35、荷的大小是随时间变化的， 因而并不需要节点的微处理器在所有时刻都保持因而并不需要节点的微处理器在所有时刻都保持峰值峰值性能。性能。 根据根据CMOSCMOS电路设计的理论，微处理器执行单条指令所消耗的能电路设计的理论，微处理器执行单条指令所消耗的能 量量EopEop与工作电压与工作电压V V的平方成正比，即：的平方成正比，即：EopEopV V2 2。 动态电压调节动态电压调节(DVS)(DVS)技术就是利用了这一特点，技术就是利用了这一特点，动态改变微处动态改变微处 理器的工作电压和频率，使得刚好满足当时的运行需求理器的工作电压和频率，使得刚好满足当时的运行需求，从而在，从而在 性能和功耗之

36、间取得平稳。性能和功耗之间取得平稳。 动态电压调节要解决的动态电压调节要解决的核心问题核心问题是实现微处理器是实现微处理器计算负荷计算负荷与工与工 作作电压电压及及频率频率之间的匹配。之间的匹配。 2 2、数据融合、数据融合 数据融合的数据融合的节能效果节能效果主要体现在路由协议的实现上。路由过程的主要体现在路由协议的实现上。路由过程的 中间节点中间节点并不是简单的转发所收到的数据，由于同一区域内的节点发并不是简单的转发所收到的数据，由于同一区域内的节点发 送的数据具有很大的送的数据具有很大的冗余性冗余性，中间节点需要对这些数据进行数据融合，中间节点需要对这些数据进行数据融合， 将经过本地融合

37、处理后的数据路由到将经过本地融合处理后的数据路由到汇聚点汇聚点，只转发，只转发有用有用的信息。数的信息。数 据融合有效地降低了整个网络的据融合有效地降低了整个网络的数据流量数据流量。 LEACHLEACH路由协议就具有这种功能，它是一种自组织的在节点之间随路由协议就具有这种功能，它是一种自组织的在节点之间随 机分布能量负载的机分布能量负载的分层路由分层路由协议。协议。 5 5.4.3 .4.3 动态能量管理动态能量管理 1 1空闲能量管理空闲能量管理 （1 1）多种关闭状态）多种关闭状态 具有多种能量模式的设备有很多，例如，具有多种能量模式的设备有很多，例如，StrongStrongARM A

38、RM SA-1100SA-1100处处 理器有理器有3 3种能量模式：种能量模式：“运行运行”、“空闲空闲”和和“睡眠睡眠”。每种模式。每种模式 对应于较低水平的耗能情况。对应于较低水平的耗能情况。 运行模式运行模式是处理器的一般工作模式，所有能量供应激活，所有是处理器的一般工作模式，所有能量供应激活，所有 时钟均运行，且所有资源均工作。时钟均运行，且所有资源均工作。 空闲模式空闲模式允许软件暂停未使用的允许软件暂停未使用的CPUCPU，而继续侦听中断服务请，而继续侦听中断服务请 求。求。CPUCPU时钟停止，并保存所有处理器的相关指令。中断产生时，时钟停止，并保存所有处理器的相关指令。中断产

39、生时， 处理器返回运行模式，并继续从暂停点开始工作。处理器返回运行模式，并继续从暂停点开始工作。 睡眠状态节省睡眠状态节省的能量最多，提供的功能最少，大部分电路的能的能量最多，提供的功能最少，大部分电路的能 量供应被切断，睡眠状态守候预排程序的唤醒事件，这与量供应被切断，睡眠状态守候预排程序的唤醒事件，这与蓝牙蓝牙无线无线 装置中的装置中的4 4种不同种不同的能耗模式：的能耗模式：“激活激活”、“保持保持”、“嗅探嗅探”和和 “暂停暂停”相类似。相类似。 (2) (2) 传感节点的构成传感节点的构成 如图表示基本传感节点的构成。各如图表示基本传感节点的构成。各 节点由节点由嵌入式、传感器嵌入式

40、、传感器、A/DA/D转换器转换器， 带有存储器的处理器带有存储器的处理器( (此情形下为此情形下为 StrongARM SA-11x0StrongARM SA-11x0处理器处理器) )，以及，以及RFRF电电 路组成。每个部分通过基本设备驱动受路组成。每个部分通过基本设备驱动受 OSOS控制。控制。OSOS的一个重要功能是能量管理的一个重要功能是能量管理 (PM(PM，Power Management)Power Management)。OSOS根据事件根据事件 统计情况决定设备的开启和关闭。传感统计情况决定设备的开启和关闭。传感 网络由分布在矩形区域网络由分布在矩形区域 R R 上上的类

41、传感的类传感 节点组成，区域尺寸为，各节点可见度节点组成，区域尺寸为，各节点可见度 半径为半径为p p。 对于传感节点，表对于传感节点，表4-24-2列举了与列举了与5 5种不同的有用种不同的有用睡眠状态睡眠状态相关的各相关的各 部分部分能量能量模式。模式。 各节点睡眠模式对应于各节点睡眠模式对应于越来越深的睡眠状态越来越深的睡眠状态，因而其特征描，因而其特征描 述为渐增的延迟和渐减的能耗。需要根据传感节点的工作条件选述为渐增的延迟和渐减的能耗。需要根据传感节点的工作条件选 择这些睡眠状态，例如，在激活状态中关闭存储器，或关闭其他择这些睡眠状态，例如，在激活状态中关闭存储器，或关闭其他 任何部

42、分是没有意义的：任何部分是没有意义的： 状态状态 是节点的是节点的完全激活状态，完全激活状态，节点可节点可传感传感、处理处理、 发送发送和和接收接收数据；数据； 状态状态 中，节点处于传感和接收模式，而处理器处于待中，节点处于传感和接收模式，而处理器处于待 命状态；命状态； 状态状态 与状态与状态 类似，不同点在于处理器断电，当传感类似，不同点在于处理器断电，当传感 器或无线电接收到数据时会被唤醒；器或无线电接收到数据时会被唤醒； 状态状态 是仅传感的模式，其中除了传感前端外均关闭；是仅传感的模式，其中除了传感前端外均关闭； 状态状态 表示设备的全关闭的状态。表示设备的全关闭的状态。 1 S

43、2 S 2 S 1 S 3 S 4 S (3) (3) 睡眠状态转换策略睡眠状态转换策略 假设传感节点在某时刻假设传感节点在某时刻 探探 测到一个事件，在时刻测到一个事件，在时刻 结束处理结束处理 ，下一事件在时刻，下一事件在时刻 发生。发生。 在时刻在时刻 ，节点决定从激活状态，节点决定从激活状态 转换到睡眠状态转换到睡眠状态 ，如图所示。各，如图所示。各 状态状态 的能耗为的能耗为 ，而且转换到，而且转换到 此状态和恢复时间分别为和。假设此状态和恢复时间分别为和。假设 节点睡眠状态中，对于任意节点睡眠状态中，对于任意i i j j， ， , ,睡眠模式间的能耗可采用状睡眠模式间的能耗可采用

44、状 态间线性变化的模型。态间线性变化的模型。 0 t 1 t 21i ttt 1 t 0 S k S k S k P ji PP 现在获得一组与状态现在获得一组与状态 相应的睡眠时间相应的睡眠时间阈值阈值 。若。若 空闲时间空闲时间 ，由于存在转换能量管理花费，从状态，由于存在转换能量管理花费，从状态 转换转换 到睡眠状态到睡眠状态 将造成网络能量损失。假设在转换阶段无需完成将造成网络能量损失。假设在转换阶段无需完成 其他工作其他工作( (例如当处理器醒来时，转换时间包括例如当处理器醒来时，转换时间包括PLLPLL锁定、时钟稳锁定、时钟稳 定和处理器相关指令恢复的时间定和处理器相关指令恢复的时

45、间) )。上图中，图线下方区域表示。上图中，图线下方区域表示 状态转换节省的能量，可用下式计算：状态转换节省的能量，可用下式计算： 00 ,0, () 22 kk save kkid ku k PPPP EPP t k S, th Tk ,ith k tT 0 S k S 仅当时这种转换是合理的。于是，可得到下面的仅当时这种转换是合理的。于是，可得到下面的能量增益阈值能量增益阈值： 这意味着转换的延迟花费越这意味着转换的延迟花费越大大，能量增益阈值越，能量增益阈值越高高，而且，而且 与与 间间 的区别越的区别越大大，阈值越，阈值越小小。 0 , 0 1 2 k th kdku k k PP T

46、 PP 0 P k P 表表4-34-3列出了上图所描述列出了上图所描述传感节点的能耗传感节点的能耗，说明了现有组，说明了现有组 件在不同能量模式下相应的件在不同能量模式下相应的能量增益阈值能量增益阈值。由此可见，阈值处。由此可见，阈值处 于微秒量级。于微秒量级。OSOS关闭策略以事件执行间隔统计和能量增益阈值关闭策略以事件执行间隔统计和能量增益阈值 为基础，可视为一个优化问题。若事件采用为基础，可视为一个优化问题。若事件采用泊松过程模型泊松过程模型，时，时 刻刻 至少发生一个事件的概率可由下式获得至少发生一个事件的概率可由下式获得: : 此时，采用简单算法更新每单位时间的平均事件数，计算此时

47、，采用简单算法更新每单位时间的平均事件数，计算 阈值内的事件发生阈值内的事件发生概率概率 ，并根据有效的最小概率阈值选，并根据有效的最小概率阈值选 择最深的睡眠状态。择最深的睡眠状态。 ( )1 i t E P te i t , th Tk 2. 2. 有功能量管理有功能量管理 对于具有对于具有能量约束能量约束的传感节点，的传感节点，OSOS能对能对有功能耗有功能耗进行管理。进行管理。 将工作频率和电压降低到正适合传感应用的等级，性能不会有显将工作频率和电压降低到正适合传感应用的等级，性能不会有显 著下降，但可以降低能耗。著下降，但可以降低能耗。 DVSDVS对降低对降低CPUCPU能量是一种

48、十分有效的技术。一些传感器系统能量是一种十分有效的技术。一些传感器系统 具有时变的计算负荷。具有时变的计算负荷。 在活性较低阶段，简单的降低在活性较低阶段，简单的降低工作频率工作频率会造成能耗的会造成能耗的线性线性 降低，但不会影响每个任务的总体能耗，如图降低，但不会影响每个任务的总体能耗，如图a a）所示）所示( (阴影区阴影区 域表示能量域表示能量) )。降低工作频率降低工作频率意味着意味着工作电压工作电压同样会同样会降低降低。因为。因为 转换能耗与频率线性成比例，并与供电电压二次方成比例，可转换能耗与频率线性成比例，并与供电电压二次方成比例，可 获得二次能量降低，如图获得二次能量降低，如

49、图b b）所示。由于最佳性能不是时刻需要）所示。由于最佳性能不是时刻需要 的，因此能显著降低系统能耗，这意味着处理器的工作电压和的，因此能显著降低系统能耗，这意味着处理器的工作电压和 频率可根据瞬时处理需要进行动态调整。频率可根据瞬时处理需要进行动态调整。 3.3.系统实现系统实现 (1)(1)DVSDVS电路电路 DVS DVS电路示意图：电路示意图： DVSDVS工作过程框图：工作过程框图： (2) (2) 空闲能量管理硬件实现空闲能量管理硬件实现 DVSDVS的硬件结构示意的硬件结构示意 ： (3) (3) 处理器能量模式处理器能量模式 SA1110 SA1110包含能量管理逻辑电路，控

50、制包含能量管理逻辑电路，控制3 3种不同模式的转换：运行、种不同模式的转换：运行、 空闲和睡眠。各模式对应于较低的能耗水平。空闲和睡眠。各模式对应于较低的能耗水平。 运行模式运行模式 这是这是SA1110SA1110的一般工作模式。所有单片能量供应开启，所有时钟的一般工作模式。所有单片能量供应开启，所有时钟 开启，而且所有单片资源可用。处理器通常经过上电或重置在运行模开启，而且所有单片资源可用。处理器通常经过上电或重置在运行模 式下启动。式下启动。 空闲模式空闲模式 此模式允许此模式允许CPUCPU未使用时停止未使用时停止CPUCPU，同时继续监视中断请求。，同时继续监视中断请求。 睡眠模式睡

51、眠模式 睡眠模式为处理器节省最多能量，同时提供最少的功能。睡眠模式为处理器节省最多能量，同时提供最少的功能。 4. 4. 动态能量管理实验动态能量管理实验 表表4-44-4列出了测得的各种工作模式下传感节点的能耗。列出了测得的各种工作模式下传感节点的能耗。 下图表示传感节点电池寿命采用能量管理技术而获得提下图表示传感节点电池寿命采用能量管理技术而获得提 高的因子，这里电池寿命是工作量和工作周期需求的函数。高的因子，这里电池寿命是工作量和工作周期需求的函数。 5 5.5.5容错技术容错技术 5 5.5.1.5.1概述概述 容错领域有几个基本概念：失效容错领域有几个基本概念：失效(failure)

52、(failure)、故障故障(fault)(fault)、差错差错 (error)(error)。失效失效是指某个设备中止了它完成所要求功能的能力。是指某个设备中止了它完成所要求功能的能力。故障故障是指是指 一个设备、元件或组件的一种物理状态，在此状态下它们不能按照所要一个设备、元件或组件的一种物理状态，在此状态下它们不能按照所要 求的方式工作。求的方式工作。差错差错是指一个不正确的步骤、过程或结果。是指一个不正确的步骤、过程或结果。故障故障只有在只有在 某些条件下才能在其输出端产生差错，这些差错由于在系统内部，不是某些条件下才能在其输出端产生差错，这些差错由于在系统内部，不是 很容易就能观测

53、到。只有这种差错积累到一定程度或者在某种系统环境很容易就能观测到。只有这种差错积累到一定程度或者在某种系统环境 下，才能使系统失效。所以，下，才能使系统失效。所以，失效是面向用户的，而故障和差错是面向失效是面向用户的，而故障和差错是面向 制造和维修的。制造和维修的。 n无线传感器网络容错是指网络中某个节点或节点的某些部件发生故障时 ，网络仍然能够完成指定的任务。容错的要求在不同的应用中有所不同 。例如，一个办公室有六个人，分别标记为A、B、C、D、E、F。在办 公室门口布设一个无线传感器网络，要求能识别出这六个人。 2 2容错的重要性容错的重要性 无线传感器网络的出现给无线传感器网络的出现给容

54、错设计技术带来容错设计技术带来了新的挑战，因了新的挑战，因 为无线传感器网络需要考虑如下情况：为无线传感器网络需要考虑如下情况： (1)(1)技术和实现因素。技术和实现因素。 (2)(2)无线传感器网络的应用模式。无线传感器网络的应用模式。 (3)(3)无线传感器网络是一个新兴的研究和工程领域，处理特无线传感器网络是一个新兴的研究和工程领域，处理特 定问题的最优方法还不明确。定问题的最优方法还不明确。 5 5.5.2.5.2故障模型故障模型 无线传感器网络容错设计需要考虑三个方面：无线传感器网络容错设计需要考虑三个方面：故障模型、故障检故障模型、故障检 测与诊断、修复机制。测与诊断、修复机制。

55、 从整体上考虑，无线传感器网络中的故障可以分为从整体上考虑，无线传感器网络中的故障可以分为三个层面三个层面，即，即 部件级、节点级和网络级，如表部件级、节点级和网络级，如表4-54-5所示。由于所示。由于网络网络、节点节点、部部 件件间的包含关系，所以间的包含关系，所以高层故障本质高层故障本质也是由也是由低层故障低层故障所造成。所造成。 设某个节点所在地的真实值为，记测量误差符合正态分布。传感器发生故障 时，测量值将可以形式化为，其中是偏移值，是缩放倍数，是测量噪声， 由此可以得到下面几种故障模型： 故障模型故障模型： (1)(1)固定固定故障故障 , ,它可以形式化为它可以形式化为 (2)(

56、2)偏移偏移故障故障, ,形式化为形式化为 (3)(3)倍数倍数故障故障 , ,形式化为形式化为 (4)(4)方差方差下降故障下降故障, ,形式化为形式化为 0 ( )( )f tt 0 ( )( )( )( )f tttt 1 ( )( )( )f ttt ( )( )( )f ttt 5 5.5.3.5.3故障检测与诊断故障检测与诊断 故障检测的目标是检测网络中的异常行为。故障检测分为部故障检测的目标是检测网络中的异常行为。故障检测分为部 件检测和节点检测。件检测和节点检测。 1. 1. 部件故障检测部件故障检测 (1) (1) 基于基于空间相关性的故障检测空间相关性的故障检测 无线传感器

57、网络相邻节点的同类传感器所测量的值通常很相近，称无线传感器网络相邻节点的同类传感器所测量的值通常很相近，称 这种特性为这种特性为空间相关性空间相关性。一个节点通过周围邻居的同类传感器来检测自。一个节点通过周围邻居的同类传感器来检测自 己的传感器是否发生了故障。根据故障检测时是否需要节点地理位置信己的传感器是否发生了故障。根据故障检测时是否需要节点地理位置信 息，息，可以分为如下两类：可以分为如下两类：需要地理位置信息；需要地理位置信息； 不需要地理位置信不需要地理位置信 息息 需要地理位置信息需要地理位置信息 不需要地理位置信息 n无线传感器网络中的正常节点都能侦听到邻居发送的消息。节点 可以

58、依据侦听到的邻居数据来判断自己测量值是否正确，判断策 略可以分为多数投票策略、均值策略和中值策略。 n设节点 有N个邻居，邻居测量值分别为 (j=1,2,3,N)。判断 的测量值 是否正确的三种策略的详细步骤如表4-8所示。 i n i n j x j x i n i x (2) (2) 基于贝叶斯信任网络故障检测基于贝叶斯信任网络故障检测 贝叶斯信任网络包含一个贝叶斯信任网络包含一个有向图有向图和与之对应的和与之对应的概率表集合概率表集合。 有向图中的顶点表示变量，边表示变量之间的影响关系。贝叶斯有向图中的顶点表示变量，边表示变量之间的影响关系。贝叶斯 信任网络的关键特征是能够模型化并推理出

59、不确定因素。模型化信任网络的关键特征是能够模型化并推理出不确定因素。模型化 节点间的可靠关系是通过节点概率表实现。节点间的可靠关系是通过节点概率表实现。 应用贝叶斯信任网络分为应用贝叶斯信任网络分为构造构造、学习学习、推理推理三个阶段。在构三个阶段。在构 造阶段需要得到所有变量的联合概率分布。造阶段需要得到所有变量的联合概率分布。 下面以大鸭岛实验情景来应用贝叶斯信任网络 实现传感部件的故障检测。 n环境监测中有五个属性：温度(T)、相对湿度(H)、气压 (P)、光照强度(L)、节点电压(V)。它们的关系如图4-23 所示：气压和相对湿度受温度影响，而电压影响了所有 其他属性。 2. 2. 节

60、点故障检测节点故障检测 根据检测过程是否集中进行，节点故障检测可分为集中式和 分布式两种。 (1) (1) 集中式故障检测集中式故障检测 集中式的故障检测通过在集中式的故障检测通过在SinkSink节点放置检测程序，实时监测节点放置检测程序，实时监测 网络状态。网络状态。SinkSink节点需要收集的内容如表节点需要收集的内容如表4-64-6所示。所示。 (2) (2) 分布式故障检测分布式故障检测 分布式故障检测分布式故障检测不是由不是由SinkSink节点统一检测，而是由每个节点节点统一检测，而是由每个节点 分别分别自行检测。隐藏终端自行检测。隐藏终端(hidden terminals)(