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无线传感器网络多维QoS分析方法研究

2014-03-16安阳工学院计算机科学与信息工程学院

电子世界 2014年9期
关键词:网络应用传感器节点

安阳工学院计算机科学与信息工程学院 王 敏 赵 凯

1.引言

无线传感器网络(WSNs)在军事国防、工业监控、精细农业、智能交通、医疗保健、环境监测、煤矿安全、防恐反恐等许多重要领域都有广泛的应用。目前由于传感器网络QoS技术研究的相对滞后,已经制约了其在准确性和实时性要求较高领域中的应用[1]。

传统数据网络利用端到端QoS参数(如带宽、延迟、延迟抖动、丢失率等)来评价网络的QoS;QoS模型相对稳定;支持多媒体应用的QoS需求等。人们在不同的协议层次上提出了许多的方法支持端到端的QoS,如IETF提出的IntServ和DiffServ两种互联网QoS体系。无线传感器网络与传统网络不同,传感器网络以数据为核心、资源高度受限、密集分布的多跳传输、流量非均匀分布、多用户多任务并发等特点,使传统网络的QoS机制不再适用。传感器网络的QoS需求与传统网络有较大的差异,传统的端到端的QoS参数不足以描述它们,需要新的QoS参数加以衡量,并探索新的QoS体系或机制以对传感器网络应用提供支持。

2.传感器网络QoS特征与需求分析

传感器网络具有应用定制的特点,不同应用的QoS需求差异较大,且受到传感器网络有限资源的约束,不会出现一个适合所有应用的QoS解决方案。根据传感器网络的QoS特点,在不同层面将其映射为面向应用的QoS需求和面向网络的QoS需求:

面向应用的QoS需求:应用所需的是传感器网络的最终信息,可以将传感器网络感知数据的某些特性,如数据新鲜度、数据精度、数据解析度等看成是面向应用的QoS参数。面向应用的QoS具有多维特性,如数据新鲜度可看成时间维,而数据精度可看成数据维。这些多维QoS参数相互影响,相互制约,如提高数据精度和数据解析度,将导致网络数据传输量增大,影响数据新鲜度。由于传感器节点使用电池供电,能源消耗成为确定系统生命期的最重要因素。某些应用要求传感器网络生命期达到数月甚至数年,所以传感器网络QoS保障需要以能源有效的方式设计,以满足应用对网络生命期的需求。面向网络的QoS需求:传感器网络采集的数据,要通过网络传输到汇聚节点,从而递交给用户。传感器网络的某些关键任务应用,对数据发送的可靠性、延迟等有明确要求。如煤矿安全监测系统对数据可靠性有特殊需求,而在战场监测系统中,不仅要求信息的可靠性,而且对信息传输延迟有特殊要求。

为了保障应用的QoS,网络需要一定的机制来满足相关的QoS参数。与传统网络以节点为中心的通信模式不同,传感器网络以数据为中心,网络作为整体采集用户所需数据,发送到汇聚节点,从而递交给用户。因此,为了满足面向应用的QoS参数,如数据精度或数据解析度,需要从数据采集的过程加以保证。而对于面向网络的QoS参数,如可靠性和实时性,则从数据传输的过程加以保证。

目前,国内外此领域的研究主要集中在网络层QoS路由、数据传输保证、特定应用QoS三个方面[2]。传感器网络QoS的研究主要集中在如何保证传输网络QoS的研究,如设计QoS路由、数据传输的可靠性,在面向应用的QoS保障方面研究较少。由于传感器网络QoS与应用密切相关,而且QoS具有多维特性,多维QoS参数之间相互关联,相互影响,因此需要研究面向应用的多维QoS保障和优化技术。

3.多维QoS分析模型研究

建立层次化QoS分析模型,需要确定各层QoS参数之间的逻辑与约束关系,研究从应用层QoS需求到网络层QoS指标的映射机制;根据多维QoS参数的约束关系,建立多维QoS的权衡优化模型。

3.1 多维QoS模型的建立与优化

传感器网络应用的QoS需求具有多维特性,这些因素之间相互影响,相互制约,需要建立整个系统的QoS分析模型,通过模型分析多维参数之间的关系,为提出系统级的QoS保障机制提供基础。首先定义无线传感器网络QoS参数,并对其进行形式化的规约说明;然后建立系统级的层次化QoS分析模型,确定各层QoS参数之间的逻辑与约束关系;最后基于传感器网络QoS参数之间的约束关系,研究从应用的QoS需求到每个层面QoS指标的映射机制。将应用的QoS需求分解为各个层面具体的QoS参数。QoS需求可以从时间维(响应时间、数据新鲜度),数据质量维(数据精度、数据解析度),概率维(检测概率、数据置信度)和系统维(系统生命期)等多个角度衡量。传感器网络应用的多维QoS参数之间相互影响,相互制约,如数据质量维和系统维之间相互约束,不加限制的提高数据质量维参数,即提高数据采集的精度和解析度,可能会影响系统生命期。因此,需要对应用的多维QoS综合考虑,整体优化。根据应用多维QoS参数之间的约束关系,建立多维QoS的优化模型,设计相应的权衡机制,从感知数据的时空特性出发,在诸多QoS参数之间进行有效权衡。

3.2 QoS规约

采用形式化方法定义QoS规约语言。QoS规约语言把应用的QoS请求表达为一些时间逻辑规则,这些规则通过逻辑和时间操作符建立在一套原子命题上,然后通过QoS解析器将规约后的标准的QoS需求解析为对资源的请求。

3.3 QoS参数分析与映射

分析传感器网络应用的QoS需求,综合考虑传感器网络多个层面的QoS参数,建立QoS参数视图。从应用和网络两个角度讨论QoS参数之间的映射机制。从应用需求的角度,用户的QoS需求发送到网络,传感器网络选择感知节点为用户提供数据,这种映射表现为将用户的需求翻译为感知节点的数量,传感器的采样速率和感知范围等指标,为应用提供数据服务的QoS保障。从网络的角度,网络层面主要为众多感知节点和用户之间提供非端到端的通信质量保障,实现可靠或实时的通信。

3.4 多维QoS权衡策略

由于传感器网络应用QoS之间具有较大差异,质量函数可以作为一种一致的方式来规整各种QoS。质量函数是一个从服务质量相关的概念到一个质量值的范围的映射,定义某个QoS参数的每个值所对应的表示质量好坏的值,即将服务质量Quality所有可能的选择的集合规格化并映射到一个质量值范围[a,b]。若一个传感器网络应用的QoS需求由n各不同的QoS参数所描述,称这个应用的QoS需求由n维构成。每维QoS参数的权重表示了该QoS参数对于应用的重要程度。每个权重的取值限制在[0,1]。整个应用的Quality等于所有QoS参数的Quality取值Qi乘以权重Wi之和,除以权重之和。

传感器网络多维QoS的整体优化是在给定传感器网络应用条件下,在诸多QoS参数之间进行权衡,以追求最大的应用服务质量。根据传感器网络应用的质量函数,在数据采集、数据传输、数据处理等层面上对多维QoS进行整体优化。

4.结语

本文研究了无线传感器网络面向应用的多维QoS保障和优化技术。以后的工作将针对大规模网络应用环境,利用仿真软件,建立仿真实验环境,分析多维QoS实现机制和相应算法在大规模网络环境下的适用性。对多维QoS参数及不同参数组合,调整实验指标,通过试验结果分析多维QoS参数之间的约束关系,评价多维QoS权衡策略。

[1]梁俊斌,陈宁江.一种基于服务中间件的无线传感器网络多维QoS评价机制[J].计算机科学,2009,36(10):91-93.

[2]D.Chen,P.K.Varshney.QoS Support in Wireless Sensor Networks:A Survey.In Proc.Of ICWN,2004.

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