事件驅(qū)動(dòng)的無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)QoS通信協(xié)議*

李瑞瑤,白光偉,,3*,沈 航,張 芃

(1.南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系,南京 210009;2.南京理工大學(xué)高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210094;3.南京郵電大學(xué)寬帶無(wú)線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210003)

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事件驅(qū)動(dòng)的無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)QoS通信協(xié)議*

李瑞瑤1,白光偉1,2,3*,沈 航2,張 芃1

(1.南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系,南京 210009;2.南京理工大學(xué)高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210094;3.南京郵電大學(xué)寬帶無(wú)線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210003)

提出一種事件驅(qū)動(dòng)的無(wú)線多媒體傳感網(wǎng)QoS感知通信(EDQC)協(xié)議。首先,當(dāng)監(jiān)測(cè)到事件發(fā)生時(shí),在滿足事件監(jiān)測(cè)質(zhì)量的基礎(chǔ)上,啟動(dòng)最少的視頻節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,以減少冗余數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。其次,在數(shù)據(jù)傳輸階段,計(jì)算由前進(jìn)距離、隊(duì)列長(zhǎng)度和剩余能量構(gòu)成的復(fù)合權(quán)值,并選擇權(quán)值最大的下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),從而避開(kāi)擁塞區(qū)域、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存周期。仿真結(jié)果表明,EDQC協(xié)議能夠較好的適應(yīng)視頻監(jiān)測(cè)需求,同時(shí)減少通信擁塞、均衡節(jié)點(diǎn)能耗。

無(wú)線多媒體傳感網(wǎng);事件監(jiān)測(cè);QoS感知通信;

無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)WMSNs(Wireless Multimedia Sensor Networks)[1]是由低功耗多媒體傳感器形成的一組具有感知、計(jì)算和通信能力的多媒體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。WMSNs在環(huán)境監(jiān)測(cè)、物體追蹤、智能交通系統(tǒng)中有著廣泛應(yīng)用,其中有效的事件監(jiān)測(cè)和可靠的信息傳輸是人們關(guān)注的核心問(wèn)題[2]。

事件監(jiān)測(cè)是WMSNs的典型應(yīng)用之一,其中有兩個(gè)有待解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題:①根據(jù)系統(tǒng)所需事件監(jiān)測(cè)質(zhì)量不同,監(jiān)測(cè)既要保證完整性又要盡量減少冗余;②通過(guò)合理的路由選擇,緩解可能的通信擁塞,同時(shí)保證業(yè)務(wù)QoS、兼顧能耗均衡。

近年來(lái),WMSNs通信協(xié)議[5]相關(guān)研究主要側(cè)重于優(yōu)化路由選擇階段的實(shí)時(shí)性和可靠性,而對(duì)于事件監(jiān)測(cè)過(guò)程則沒(méi)有較好的研究。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于相關(guān)性感知的視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)QoS路由協(xié)議CAQR。該協(xié)議通過(guò)差分編碼策略減少由于節(jié)點(diǎn)間相關(guān)性而產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù),并由相關(guān)組中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,經(jīng)過(guò)多跳傳輸控制時(shí)延和可靠性,當(dāng)數(shù)據(jù)流出相關(guān)組時(shí)采取相關(guān)性感知的負(fù)載平衡方案,把不能由差分編碼縮減的數(shù)據(jù)分散至多條路徑來(lái)避免擁塞,并在達(dá)到QoS要求的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)最小化能耗的目的。但該協(xié)議未考慮優(yōu)化數(shù)據(jù)采集,并且在數(shù)據(jù)傳輸階段避免擁塞的方法不夠完善,可能會(huì)使數(shù)據(jù)在小范圍內(nèi)多次轉(zhuǎn)發(fā)而浪費(fèi)帶寬。

TPGF協(xié)議[8]針對(duì)多媒體數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)采用基于貪婪策略的多路徑傳輸算法,每一跳都選擇距離目的節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn),同時(shí)考慮了網(wǎng)絡(luò)中由于節(jié)點(diǎn)失效造成的路由空洞問(wèn)題。在路徑發(fā)現(xiàn)結(jié)束后對(duì)選出的路徑進(jìn)行路徑優(yōu)化,避免回路的產(chǎn)生。但該協(xié)議在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中并未考慮能量和擁塞情況,由于貪婪算法可能會(huì)增加空洞節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生而造成更大面積的路由空洞。

文獻(xiàn)[9]提出一種旨在消除冗余數(shù)據(jù)的攝像頭節(jié)點(diǎn)分布式合作啟動(dòng)算法。由于多媒體數(shù)據(jù)在處理和傳輸過(guò)程中的高能耗開(kāi)銷,文章提出一種通過(guò)攝像頭節(jié)點(diǎn)合作來(lái)實(shí)現(xiàn)最小化重疊覆蓋的算法,攝像頭節(jié)點(diǎn)只有在事件發(fā)生在附近時(shí)才啟動(dòng)參與數(shù)據(jù)采集。該算法僅涉及事件監(jiān)測(cè)中的節(jié)點(diǎn)啟動(dòng),未涵蓋事件監(jiān)測(cè)的完整過(guò)程,且未對(duì)事件覆蓋率進(jìn)行詳細(xì)定義。

上述工作對(duì)于事件監(jiān)測(cè)過(guò)程缺乏可靠的支持。為了滿足基本的事件監(jiān)測(cè)需求,同時(shí)提供可靠的多媒體數(shù)據(jù)傳輸,本文提出一種事件驅(qū)動(dòng)的無(wú)線多媒體傳感網(wǎng)QoS通信協(xié)議EDQC,圍繞事件監(jiān)測(cè)的信息采集和信息傳輸兩部分進(jìn)行研究。在信息采集過(guò)程中,協(xié)議從事件監(jiān)測(cè)質(zhì)量角度出發(fā),以滿足最低監(jiān)測(cè)要求和減少冗余為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)調(diào)度;在信息傳輸階段,針對(duì)實(shí)時(shí)性可靠性等QoS保障因素提出一種均衡能耗、避免擁塞的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸算法。通過(guò)考察當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的前進(jìn)距離、隊(duì)列長(zhǎng)度和剩余能量等,計(jì)算復(fù)合權(quán)值并選擇權(quán)值最大的節(jié)點(diǎn)作為下一跳進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,以此保證QoS服務(wù)質(zhì)量,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存周期。

1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文做出如下假設(shè):

①網(wǎng)絡(luò)中包含兩類節(jié)點(diǎn),第一類為視頻節(jié)點(diǎn),可以用集合V={v1,v2,…,vn}表示,第二類為標(biāo)量節(jié)點(diǎn),用集合S={s1,s2,…,sm}來(lái)表示,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)位置均固定。

②標(biāo)量節(jié)點(diǎn)的感知范圍呈圓形,視頻節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)范圍為60°的扇形,并且在運(yùn)行過(guò)程中視頻節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)區(qū)域FoV不會(huì)轉(zhuǎn)動(dòng),且保證95%以上的標(biāo)量節(jié)點(diǎn)都被至少一個(gè)視頻節(jié)點(diǎn)覆蓋。

③每個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中都有唯一的ID標(biāo)記,并已知自身的位置坐標(biāo)。

④事件發(fā)生時(shí),si(1≤i≤n)可以感知到事件信息,而vj(1≤j≤m)負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)。

表1 本文中使用的符號(hào)

根據(jù)文獻(xiàn)[7]中的能量模型可知,在數(shù)據(jù)傳輸階段,網(wǎng)絡(luò)中標(biāo)量節(jié)點(diǎn)均具有相同的初始能量E0。假設(shè)節(jié)點(diǎn)的能耗主要來(lái)自數(shù)據(jù)包的發(fā)送和接收。其中,數(shù)據(jù)發(fā)送產(chǎn)生的能量消耗由下式計(jì)算:

et=(ete+etadα)×l

(1)

式(1)中ete表示發(fā)送1 bit數(shù)據(jù)所消耗的能量,eta是通信能量常數(shù),表示發(fā)射放大器將1 bit數(shù)據(jù)發(fā)送單位面積消耗的能量。l表示數(shù)據(jù)包大小。α為路徑消耗指數(shù),取決于傳輸介質(zhì),通常在2和4之間。類似的數(shù)據(jù)接收能量消耗:

er=ere×l

(2)

式(2)中ere表示接收1bit數(shù)據(jù)所消耗的能量。

根據(jù)(1)和(2),發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的能量消耗為:

E(l,d)=et+er

(3)

2 多媒體事件監(jiān)測(cè)

2.1 事件采集和反饋

本文研究的事件驅(qū)動(dòng)QoS通信協(xié)議在事件監(jiān)測(cè)過(guò)程中考慮如何進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度,使之既能保證監(jiān)測(cè)質(zhì)量,同時(shí)盡可能減少冗余。

圖1 視頻節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)范圍FoV

網(wǎng)絡(luò)中,vj會(huì)覆蓋若干si,如圖1所示。但由于vj的位置和視角不同,si會(huì)同時(shí)存在于多個(gè)vi的FoVj內(nèi),如圖2所示。多個(gè)vj采集到的重疊區(qū)域數(shù)據(jù)可以被認(rèn)為是冗余數(shù)據(jù)。事件監(jiān)測(cè)質(zhì)量體現(xiàn)在標(biāo)量節(jié)點(diǎn)覆蓋率上,若ω0=0.5,則意味著監(jiān)測(cè)到事件的si中的50%應(yīng)被覆蓋在Ω集合元素的FoVs內(nèi)。

圖2 多視頻節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)覆蓋面積

監(jiān)測(cè)到事件的si(1≤i≤n)向周圍廣播消息,形成集合ξ{all},同時(shí)vj(1≤j≤m)分別記錄FoVj中感知到事件的標(biāo)量節(jié)點(diǎn)ID,并構(gòu)成ξ{j}集合,同時(shí)vj歸入δ集合。

為衡量集合Ω的監(jiān)測(cè)質(zhì)量,我們作出如下定義:

定義1合作質(zhì)量vΩ表示Ω中的視頻節(jié)點(diǎn)覆蓋的標(biāo)量節(jié)點(diǎn)數(shù)量,其公式可表達(dá)為:

(4)

定義2監(jiān)測(cè)質(zhì)量ωΩ表示Ω中視頻節(jié)點(diǎn)覆蓋的標(biāo)量節(jié)點(diǎn)總量與集合ξ{all}中元素?cái)?shù)量的比值,可表示為:

(5)

定義3合作效率η是指添加新的視頻節(jié)點(diǎn)j后的合作質(zhì)量與添加前的比值,表示為:

(6)

假設(shè)A節(jié)點(diǎn)覆蓋到的標(biāo)量節(jié)點(diǎn)數(shù)最多,即|ξ{A}|最大,則將A節(jié)點(diǎn)加入Ω集合中。此時(shí)的合作質(zhì)量和監(jiān)測(cè)質(zhì)量可分別表示為:

vΩ=v{A}=|ξ{A}|

(7)

(8)

若此時(shí)ωΩ<ω0,則需要調(diào)度其他節(jié)點(diǎn)協(xié)作采集信息。對(duì)于節(jié)點(diǎn)B∈δ而言,A、B兩個(gè)節(jié)點(diǎn)FoVs覆蓋到的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為|ξ{A}∪ξ{B}|,A、B節(jié)點(diǎn)的合作質(zhì)量和監(jiān)測(cè)質(zhì)量分別是:

vΩ∪{B}=|ξ{A}∪ξ{B}|

(9)

(10)

A、B節(jié)點(diǎn)的合作效率可以表示為:

(11)

若遍歷δ中的節(jié)點(diǎn)后,發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)B能夠使新的合作效率最大,則Ω←Ω∪{B},ωΩ←ωΩ∪{B}。

如圖3和圖4所示,循環(huán)依次添加合適的節(jié)點(diǎn),直到ωΩ≥ω0。

圖3 當(dāng)ω0=0.7時(shí)啟動(dòng)的節(jié)點(diǎn)為A、B

圖4 當(dāng)ω0=0.9時(shí)啟動(dòng)的節(jié)點(diǎn)為A、B、C

2.2 節(jié)點(diǎn)狀態(tài)調(diào)整

本文研究的事件驅(qū)動(dòng)QoS通信協(xié)議,在保證監(jiān)測(cè)質(zhì)量的前提下盡可能減少冗余,為數(shù)據(jù)傳輸階段減少發(fā)生擁塞的可能性。

更新Ω集合的過(guò)程可以描述為選擇合作效率最大化節(jié)點(diǎn)集合的過(guò)程:

Given:

δ,ξall,ξ(i),i∈δ

Find:

Ω

Maximize:

(12)

Subject to:

η>1,j∈δ

(13)

若si(1≤i≤n)監(jiān)測(cè)到事件信息,則vj(1≤j≤m)更新存儲(chǔ)的ξall、ξ(j)、δ集合作為輸入信息,輸出信息為Ω。EDQC根據(jù)式(13)依次判斷δ中的節(jié)點(diǎn)j是否能使添加該節(jié)點(diǎn)后的合作效率大于1,并選擇使式(12)的值最大的節(jié)點(diǎn)j添加到啟動(dòng)集合Ω中,如算法1所示。

算法1描述了視頻節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。當(dāng)檢測(cè)到事件發(fā)生時(shí),vj(1≤j≤m)更新自身存儲(chǔ)的信息。所有檢測(cè)到該事件的si(1≤i≤n)廣播事件消息形成ξ{all}集合,當(dāng)vj監(jiān)聽(tīng)到事件消息后更新集合ξ{j}。監(jiān)測(cè)范圍覆蓋到該事件的vj形成δ集合。

從δ中找到使|ξ{j}|最大的節(jié)點(diǎn)j并添加到集合Ω中,計(jì)算當(dāng)前監(jiān)測(cè)質(zhì)量ωΩ=|ξ{j}|/|ξ{all}|,如果此時(shí)ωΩ<ω0,則需要協(xié)作采集。依次計(jì)算添加δ集合中的其余節(jié)點(diǎn)后的合作效率,并將使合作效率最大的節(jié)點(diǎn)i添加到集合Ω中,循環(huán)該步驟直至ωΩ≥ω0。

算法1視頻節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法

1 Initialization for all video nodes

ξ{all}←?,ξ{i}←?,δ←?,Ω←?,vΩ←0,wΩ←0;

2 while sidetect‘event’do

3ξ{all}←ξ{all}∪{si};

4sisend‘event’info;

5 end while

6 for eachvjreceive‘event’info do

7 ifsiin FOVjthen

8δ←δ∪{vj};

9ξ{j}←ξ{j}∪{si};

10 end if

11 end for

12 find max(|ξ{j}|),j∈δ;

13vΩ=|ξ{j}|;

14wΩ=|ξ{j}|/|ξ{all}|;

15Ω←Ω∪{j};

16 whilewΩ

17 findη=max(|vΩ∪{i}|/|vΩ|),i∈δ,i≠j;

18vΩ=|vΩ∪{i}|;

19wΩ=vΩ/|ξ{all}|;

20Ω←Ω∪{i};

21 end while

22 for eachi∈Ωdo

23 turn oni;

24 end for

25 end

3 多媒體數(shù)據(jù)傳輸

事件發(fā)生后,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)將采集得到的多媒體數(shù)據(jù)傳送至Sink節(jié)點(diǎn),自然的需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

3.1 路由選擇問(wèn)題

為了保證多媒體數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可靠性,協(xié)議采取一種路由選擇算法將采集得到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送到距離Sink節(jié)點(diǎn)更近、擁塞度較輕、能量更充足的下一跳節(jié)點(diǎn)。路由算法定義如下:

Given:

i,j∈N(i),N(i)

Find:

j*

Maximize:

Hm(j)

(14)

Subject to:

dist(j,s)

(15)

tij≤Tij

(16)

p≥P_REQ

(17)

局部最優(yōu)下一跳節(jié)點(diǎn)j*是相對(duì)節(jié)點(diǎn)i距離Sink節(jié)點(diǎn)更近且復(fù)合權(quán)值最大的節(jié)點(diǎn)。式(15)說(shuō)明下一跳距離Sink更近。式(16)中tij表示傳輸過(guò)程中實(shí)際的傳輸時(shí)延,Tij表示要求的最大時(shí)延,其具體計(jì)算方法在4.3節(jié)中介紹。式(17)中p表示實(shí)際傳輸時(shí)的鏈路可靠性,P_REQ表示要求的最低可靠性,本文取0.8,能夠提供給用戶可接受的多媒體數(shù)據(jù)質(zhì)量。

式(14)表示復(fù)合權(quán)值,定義為:

Hm(j)=α·Dj+β·(1-Qj)+γ·Ej

(18)

式(18)中Dj表示節(jié)點(diǎn)i到j(luò)的前進(jìn)位移與i到Sink節(jié)點(diǎn)距離的比值,Qj表示節(jié)點(diǎn)j當(dāng)前的擁塞程度,Ej表示節(jié)點(diǎn)j當(dāng)前的剩余能量與初始能量的比值,即:

(19)

(20)

(21)

式(20)中Q_length表示節(jié)點(diǎn)j的隊(duì)列長(zhǎng)度值,B表示節(jié)點(diǎn)的緩沖區(qū)大小,式(21)中Eres表示節(jié)點(diǎn)j的剩余能量。

根據(jù)2.2節(jié)能量模型可以得到節(jié)點(diǎn)每接收并發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包后剩余能量表達(dá)式為:

Eres=E0-E(l,d)

(22)

復(fù)合權(quán)值QoS路由算法可以描述為節(jié)點(diǎn)i在選擇下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí),從前進(jìn)位移、擁塞程度和剩余能量3個(gè)方面考察鄰居節(jié)點(diǎn)的優(yōu)劣。當(dāng)節(jié)點(diǎn)所在區(qū)域擁塞程度較小、能量充沛時(shí),為了能更快將數(shù)據(jù)傳送至Sink節(jié)點(diǎn),下一跳的選擇主要由前進(jìn)位移Dj決定;當(dāng)節(jié)點(diǎn)所在區(qū)域開(kāi)始出現(xiàn)擁堵情況,為了避讓擁塞節(jié)點(diǎn),Qj值作為主要決定因素;而對(duì)于平均剩余能量較低的節(jié)點(diǎn),剩余能量越高,則被選擇的可能性越大。

根據(jù)節(jié)點(diǎn)i自身環(huán)境的不同,在選擇下一跳時(shí)決定因素也會(huì)有所變化。因此在使用復(fù)合權(quán)值時(shí)首先要明確當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)特性,也就是權(quán)值參數(shù)的確定。

3.2 權(quán)值參數(shù)計(jì)算

復(fù)合權(quán)值中主導(dǎo)因素由當(dāng)前節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特性決定,并體現(xiàn)在復(fù)合權(quán)值的參數(shù)中,α、β、γ可以反應(yīng)出節(jié)點(diǎn)i所處位置的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,決定當(dāng)前占主導(dǎo)作用的因素。

(23)

α的大小與節(jié)點(diǎn)i與Sink節(jié)點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近成反比。距離越近則α越大,同時(shí)距離因素的影響越大。

(24)

β反應(yīng)節(jié)點(diǎn)i的區(qū)域擁塞程度。Qj值越大,β越大,且β的值大于任意鄰居節(jié)點(diǎn)的Qj值。

(25)

γ表示節(jié)點(diǎn)i的區(qū)域平均剩余能量。

節(jié)點(diǎn)i與Sink節(jié)點(diǎn)距離越近,即α增大,表示前進(jìn)距離的影響效果更大。而當(dāng)節(jié)點(diǎn)i所處的區(qū)域擁塞程度較高時(shí),下游節(jié)點(diǎn)隊(duì)列長(zhǎng)度的影響力相對(duì)較大。同理,當(dāng)節(jié)點(diǎn)i周圍鄰居節(jié)點(diǎn)的剩余能量較低,能量的影響就增強(qiáng),反之亦然。

3.3 傳輸延遲估計(jì)

由于多媒體數(shù)據(jù)對(duì)端到端時(shí)延有較高要求,因此為每個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包設(shè)定從節(jié)點(diǎn)i傳輸?shù)絊ink節(jié)點(diǎn)所需的最長(zhǎng)時(shí)間,用Tik表示。則單跳的時(shí)延約束可表示為:

(26)

式(26)中分母是從i節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的估計(jì)跳數(shù)。

(27)

(28)

3.4 算法實(shí)現(xiàn)

算法2描述了QoS路由選擇的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i遍歷其鄰居節(jié)點(diǎn)集合Neighbor(i),選擇距離小于i節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)加入到Gi集合。對(duì)于Gi集合滿足實(shí)時(shí)性和可靠性要求的節(jié)點(diǎn)再添加到Fi集合中作為候選節(jié)點(diǎn)。每個(gè)Fi中的節(jié)點(diǎn)j依次計(jì)算Hm(j),并找到使Hm(j)最大的節(jié)點(diǎn)j,并將其id賦值給next_hop作為最優(yōu)下一跳。

算法2轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)選擇

1 Input:i,Neighbor(i),Tik,P_REQ

2 Output:next_hop

3Gi←{j|dist(j,s)

4 for eachj∈Gido

5Tij←Tik/Nik;

6 iftijP_REQ then

7Fi←Fi∪{i};

8 end if

9 end for

10 tempHm←0;

11 for eachj∈Fi&&j≠ido

12 ifHm(j)>tempHmthen

13 tempHm←Hm(j);

14 next_hop ←j;

15 end if

16 end for

17 end

4 性能分析與評(píng)價(jià)

本節(jié)通過(guò)仿真的方法對(duì)我們提出的事件驅(qū)動(dòng)QoS感知通信協(xié)議EDQC進(jìn)行性能分析。首先介紹實(shí)驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)設(shè)置,然后針對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)設(shè)置

我們?cè)趎s2-2.34平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)EDQC,并設(shè)計(jì)一系列仿真實(shí)驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)中唯一的Sink放置在100 m×100 m的區(qū)域中心,固定各個(gè)節(jié)點(diǎn)位置,所有標(biāo)量節(jié)點(diǎn)具有相同的緩沖區(qū)大小和初始能量,并且在每個(gè)標(biāo)量節(jié)點(diǎn)能量消耗完之前不給予補(bǔ)充。基本參數(shù)設(shè)置詳見(jiàn)表2。

表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

本節(jié)主要從不同事件覆蓋率下的網(wǎng)絡(luò)能耗、平均端到端時(shí)延、分組投遞率、Sink節(jié)點(diǎn)吞吐量等方面考察協(xié)議的性能。通過(guò)同一時(shí)刻發(fā)生的事件數(shù)量不同,即同時(shí)參與數(shù)據(jù)采集的視頻節(jié)點(diǎn)數(shù)量不同來(lái)得到網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的變化情況,同時(shí)將結(jié)果與TPGF協(xié)議相比較進(jìn)行性能分析。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析中用EDQC-0.5代表EDQC協(xié)議當(dāng)ω0=0.5時(shí)的情況,而EDQC-0.9表示ω0=0.9時(shí)的情況。

數(shù)據(jù)包平均端到端時(shí)延的變化和累積分布情況分別如圖5和圖6所示。EDQC和TPGF的端到端時(shí)延隨著同一時(shí)刻發(fā)生事件數(shù)量的增多呈上升趨勢(shì),且TPGF的平均端到端時(shí)延較大。由于EDQC-0.5參與的視頻節(jié)點(diǎn)數(shù)量少于EDQC-0.9,因而前者發(fā)送的數(shù)據(jù)量、占用的帶寬和產(chǎn)生的擁塞也較少,端到端時(shí)延比后者小。而TPGF協(xié)議僅將數(shù)據(jù)包發(fā)送至與目的節(jié)點(diǎn)最近的鄰居節(jié)點(diǎn)而沒(méi)有考慮可能發(fā)生的擁塞,所以TPGF協(xié)議的平均端到端時(shí)延比EDQC協(xié)議的端到端時(shí)延大。

圖5 平均端到端時(shí)延隨著事件數(shù)量的變化

圖6 端到端時(shí)延的累積分布函數(shù)

從圖7可以看出分組投遞率隨著發(fā)生事件數(shù)量的增加而下降。比較EDQC-0.5和EDQC-0.9的投遞率來(lái)看,后者在仿真過(guò)程中參與數(shù)據(jù)采集的視頻節(jié)點(diǎn)數(shù)量多,數(shù)據(jù)量增大,同時(shí)也增大了產(chǎn)生擁塞和空洞節(jié)點(diǎn)的可能性,因而投遞率降低。而TPGF協(xié)議沒(méi)有考慮可能發(fā)生的擁塞、丟包等情況,因此投遞率較低。

圖7 分組投遞率隨著事件數(shù)量的變化

圖8顯示Sink節(jié)點(diǎn)的有效吞吐量隨發(fā)生事件數(shù)量的增加呈遞增趨勢(shì)。在事件數(shù)量一定的情況下,EDQC-0.5的吞吐量明顯低于EDQC-0.9。EDQC協(xié)議在系統(tǒng)ω0值不同的情況下,吞吐量有較大差別。ω0越大,發(fā)送的數(shù)據(jù)量越多,吞吐量越大。而TPGF協(xié)議沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和擁塞的影響,因此吞吐量降低。

在能耗方面,EDQC與TPGF相比有性能提升。如圖9所示,當(dāng)同一時(shí)刻發(fā)生的事件數(shù)量相同時(shí),TPGF協(xié)議的能耗方差大于EDQC。圖10表明當(dāng)運(yùn)行100 s后,TPGF的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)最低能量明顯低于EDQC協(xié)議。EDQC協(xié)議在選擇下一跳時(shí)考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所處的網(wǎng)絡(luò)特性,包括位置、擁塞、能量等,而TPGF協(xié)議在轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)僅依賴貪婪算法選取距離Sink節(jié)點(diǎn)最近的鄰居進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),導(dǎo)致單個(gè)節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)快,能耗方差較大。

圖8 吞吐量隨著事件數(shù)量的變化

圖9 節(jié)點(diǎn)剩余能量方差隨著事件數(shù)量的變化

圖10 節(jié)點(diǎn)最低能量隨事件數(shù)量的變化

5 總結(jié)

本文提出了一種事件驅(qū)動(dòng)的無(wú)線多媒體傳感網(wǎng)QoS感知通信協(xié)議EDQC。當(dāng)監(jiān)測(cè)到事件發(fā)生時(shí),協(xié)議在保證事件監(jiān)測(cè)質(zhì)量的要求下,選擇最少數(shù)量的視頻節(jié)點(diǎn)參與采集以減少冗余。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,通過(guò)考察各鄰居節(jié)點(diǎn)的前進(jìn)位移、隊(duì)列長(zhǎng)度和剩余能量等,計(jì)算并選擇復(fù)合權(quán)值最大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。文章最后通過(guò)一系列仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)其性能進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,協(xié)議能滿足事件監(jiān)測(cè)質(zhì)量,同時(shí)保證QoS,并在此基礎(chǔ)上降低了端到端延時(shí)、均衡了節(jié)點(diǎn)能耗、緩解了擁塞的發(fā)生。

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李瑞瑤(1989-),女,碩士研究生,主要研究方向?yàn)闊o(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò),無(wú)線網(wǎng)絡(luò)QoS保障技術(shù),liruiyao1030@gmail.com;

白光偉(1961-),男,博士,教授,博士生導(dǎo)師,CCF高級(jí)會(huì)員(E200012029S),主要研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)和協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能分析和評(píng)價(jià),多媒體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量等,bai@njtech.edu.cn。

Event-DrivenQoSCommunicationProtocolinWirelessMultimediaSensorNetworks*

LIRuiyao1,BAIGuangwei1,2,3*,SHENHang2,ZHANGPeng1

(1.Department of Computer Science and Technology,Nanjing University of Technology,Nanjing 210009,China;2.Key Lab of Intelligent Perception and System for High-Dimensional information of Ministry of Education of China,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China;3.Key Lab of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China)

This paper proposes an Event-Driven QoS-aware Communication(EDQC)protocol in wireless multimedia sensor networks.When an event occurs,video sensors as few as possible will be awakened under the conditions of event monitoring requirement,in the hope of reducing video data redundancy.During data transmission,a compositive weight is determined in consideration of transmission distance,queue length and residual energy,and then the data are forwarded to the sensor node with the largest compositive weight as the next hop,in order to bypass congestion region and to prolong the nerwork lifetime.Our simulation results show the proposed EDQC can support video monitoring,in the meanwhile,reduce traffic congestion and balance energy consumption.

wireless multimedia sensor networks;event monitoring;QoS-aware communication;

項(xiàng)目來(lái)源:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60673185,61073197);江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK2010548);江蘇省科技支撐計(jì)劃(工業(yè))項(xiàng)目(BE2011186);江蘇省未來(lái)網(wǎng)絡(luò)前瞻性研究項(xiàng)目(BY2013095-4-09);南京郵電大學(xué)寬帶無(wú)線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金資助課題項(xiàng)目(NYKL201304);江蘇省六大高峰人才基金(第八批)課題項(xiàng)目

2014-03-20修改日期:2014-05-07

10.3969/j.issn.1004-1699.2014.06.019

TP393

:A

:1004-1699(2014)06-0807-07