无线传感器网络中的资源优化

发布时间:

第19卷第3期
2006年6月
传感技术学报cH眦JOI服NAI,oF
SENSORs
AND
V01.19No.3
ACHIATORs
Jun.2006
Resourceoptimizationin
WirelessSensor
Networks
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networks(WSN)differ
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1argenumberofunattendednodesworkingindynamiccircumstance.
Theprominentchallengesin
source
WSN
are
energyconstraintanddynamiccircumstance.Accordingtothis,re—
optimizationfor10ngerlifetimeistheobjectin
WSNdesign.The
optimizationissueinWSNdeploy—
sOmedetails
ment,taskallocation,informationprocessing,and10calizationissummarizedinthepaper.
are
discussedrespectively.Furthermore,thefutureworkispresented.
sensor
Keywords:wirelessEEACC:7230;6140
network;energyconstraint;networklifetime;optimization
无线传感器网络中的资源优化
刘丽萍,王
智,孙优贤
(浙江大学工业控制技术国家重点实验室,杭州310027)
要:无线传感器网络是一种新兴的技术,与传统的网络相比最突出的特点就是超大规模,无人值守,应用环境变化频繁。
解决能量受限问题,适应变化频繁的拓扑结构是目前无线传感器网络面临的最大挑战。针对这一特点,本文以优化网络资源
和延长网络寿命为目标,归纳了无线传感器网络部署、任务分配、信息处理和中间件定位中的优化问题,并分别对这些具体问
题进行了探讨,对一些可能的研究方向进行了简要的阐述,为以后的研究奠定了基础。
关键词:无线传感器网络;能量受限;网络寿命;优化
中图分类号:Tl,212;TP393.09文献标识码:A文章编号:l∞4一1699(2∞6)03-0917-09当中,具有很大的灵活性和移动性。基于这些优点,无线传感器网络在军事、环境监测、医疗卫生、智能家庭等方面有很大的潜在应用价值,尤其在无人监测或环境恶劣情况下的事件监测和事件跟踪中显示了很大的优势。同时,在商业方面也呈现出很好的应用前景(办公建筑的环境控制、汽车防盗、库存管理、控制产品质量等)[1]。
无线传感器网络作为一种新兴的技术在集成现有技术的同时,也对目前的技术提出了更高的要求。
无线传感器网络是随着无线通信和嵌入式计算技术、传感器技术、微机电技术的发展而发展起来的一种新兴的信息获取技术;是由大量无处不在的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织分布式网络系统,是能根据环境自主完成指定任务的“智能”系统。网络中的每个节点都含有一个体积小、价格便宜、低能耗、支持短距离通信的多功能传感器。每个传感器节点具备信号采集、数据处理、相互通信的功能,直接嵌入到相应的设备或环境
收稿日期:2005—09—26
基金项目:国家自然科学基金重点项目资助(NSFC-60434030);中法先进研究计划资助(PRAS103一02);高等学校博士学科点
专项科研基金资助(20050335020);中国博士后科学基金资助(2005038632)
作者简介:刘丽萍(1979一),女,博士生,主要研究方向为无线传感器网络部署、数据处理和协调控制,1pliu@iipc.zju.edu.cn;
王智(1969一),男,工学博士,副教授,主要研究方向为实时与工业通信、网络控制和传感器网络;
孙优贤(1940一),男,教授,博士生导师,中国工程院院土,从事复杂系统理论、分布控制系统以及企业综合自动化等。
方数据 

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传感技术学报
2006年
无线传感器网络节点数量多,通常工作在无人监控或者环境恶劣的环境下。这就使得节点的更换以及电源的更换成为突出的问题,加之环境因素对通信的影响,迫切需要合理有效的任务分配方案和冗余控制方法,这些我们统称为资源优化问题,主要包括两方面:①硬件资源的合理调用:保证网络运行的节点位置分布,任务节点的调度等;②网络能源的优化,对网络中能量的消耗进行优化,并且尽量保持网络中节点的能量消耗平衡,该问题也称为网络寿命的优化。本文以节约资源和延长网络寿命为目标,从网络部署、任务分配、信息处理、以及中间件定位技术4个层面讨论在网络具体操作中的优化问
题。
戈0:NSF、DARPA,WINS,SmartDust,“AMPS,
SensIT,SeaWeb等,在产业界,Motorola、INTEI。、Honeywell等著名公司发起成立了ZigBee产业联盟,致力于此项技术的研发和推广。
1.1网络能量优化研究现状
对传感器网络来讲,在保证网络基本功能的基础上,节约能量是一个重要的优化过程。延长网络寿命,节约系统能量是无线传感器网络研究和设计永恒的主题。针对无线传感器网络的特点,增加传感器网络寿命的研究主要分为两种途径:①降低节点能耗,节点和物理链接必须尽量降低能耗;②节点间协同工作,节点问能量的协调控制[2]。目前,节点的硬件和物理连接的设计中的节能问题已经引起了很多学者的注意,并取得了一定的研究进展。同时在数据链路和路由传输方面,也出现了新的MAC协议和路由协议。在无线传感器网络中,节约能量不仅要考虑节约网络整体的能量消耗总量,更重要的是能量消耗平衡问题,即能量消耗的均匀性问题。就应用层而言,延长网络寿命的方法根据侧重点不同分为两种,一种是节约节点能量,对冗余节点进行调度,通过使冗余节点休眠达到节约能量的目的。网络中的传感器节点一般都是有冗余的,如果节点全部处于工作状态,会造成能量的浪费。基于这一思想,Ye等[3]提出了探测密度控制算法
(probe_baseddensitycontrol
1无线传感器网络研究现状
无线传感器网络与一般网络相比,具有以下三个显著的特点:超大规模,无人值守,拓扑变化频繁。因此,在设计和实现传感器网络系统时,面临着如下的挑战:①资源受限;②系统的容错性;③规模的可伸缩性;④节点的小型化和低成本;⑤动态的网络拓扑结构;⑥长期无人职守,需要有较高的自治能力。根据研究侧重点的不同,从20世纪90年代开始至今,无线传感器网络的发展历程大概可以划分为三个阶段。第一阶段主要致力于小型化、低功耗、低成本的传感器节点的开发和研制。硬件方面:传感技术研究着重于开发多种功能的传感器;微机电系统技术侧重于传感器节点微型化。第二阶段注重无线传感器网络作为通信网络的特性研究,特别是通信协议的设计和实现。这个阶段,研究学者们设计提出了许多的通信协议,特别是数据链路层的MAC协议和网络层的路由协议。第三阶段,侧重于对无线传感器网络的群体智能行为的研究。如分布式信息处理技术着眼于信息的有效处理、查询等,系统的智能化研究使整个网络能够进行智能化的操作等。目前第二、第三阶段的研究越来越引起大家的注意。同样的,无线传感器网络巨大的应用前景及其潜在的技术挑战,也吸引许多大学、科研机构、
公司甚至政府投入大量人力物力。加州大学
algorithm)使节点密
集区域的一些节点进入休眠状态,Tian和Georga—nas[4]提出了动态调度算法决定节点什么时候关闭什么时候要唤醒,另外在高密度节点的网络中,有些学者提出占空比(dutycircle)的概念,通过动态管理节点的任务周期来节约能量。最后还有采用拓扑控制的节约能量消耗的方法,多采用划分局部网络的方法实现,如LEACH[5|、SPAN[6]等。但是,片面的强调节约网络整体的能量,强制性让一些节点一直工作到能量耗尽,会导致网络中能量分配的不均衡,影响网络寿命。延长网络寿命的另一种方法就是平衡节点间的能量消耗。为加强能量平衡,SPEED协议[7]在多跳的路由中通过不确定性的发送包来平衡流量。Xu等[8]提出了在虚拟网格内的节点中,使用顺序轮流作子网首领的方法,平衡节点问能量的消耗。节约网络能量、兼顾能量消耗平衡、延长网络寿命,是网络中能源优化的目标。
下面章节我们将对照无线传感器网络应用层的功能结构图(图1),对部署、任务分配、信息处理以及中间件定位技术中的以延长网络寿命为目标的资源优化问题进行详细的讨论。
Berkeley分校最早投入了对无线传感器网络的研究,研究涉及的内容系统而且全面,并且研制了Ti—nyOS操作系统。此外加州大学洛杉矶分校,南加州大学,斯坦福大学,麻省理工等著名院校也纷纷针对无线传感器网络中的热点和难点问题进行了研究,并取得了一定的进展。在政府支持方面,美国和欧洲相继启动了许多关于无线传感器网络的研究计
方数据 

第3期
刘丽萍,王智等:无线传感嚣网络中的资源优化
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霹l应斌层的磅能结构鼹
2部署中的资源优化’
网络部署,即通过一定的算法布置传感器节点,挽他现有的网络资源,以期网络在来来的应用孥获得的最大利用率或单个任务的最少消耗量。节点部署是传感器网络进行工作的第一步,是网络正常工作的基础,只有把传感器节点在目标区域布置好,才能迸一步进行其它的工作穰优化。在无线传感器网络中,由于节点兼具信息采集和信息传输的功能,使得网络的部署必须完成两方面的功能,①覆盖:节点的传感范黧(sensingrange)必须能够覆盖整个被监测区域,同时工作的节点数目和消耗的能量尽量少;②连接:节点间能够相互通信,完成信息和控制命令在网络中的顺畅传输,这里涉及节点的通信范
匿(radiorange)覆盖和节点通信貔量的消耗阖
题[9]。此外,对与覆盖和连接间的包含和平衡关系,
也需要通过一定的方法进行协调。基于这样的分
类,我们对部署中的傀优问题将藩绕这三个方霹展开,详细分析涉及到的舆体研究内容。
2.1覆蘸中的优化
在传感器网络中,每个传感器的传感范围
(sensing
range:帮传戆器掰能感稚酶最大物纛空
间,为研究方便,传感器的传感范围通常被假设为圆形)有限,为保证整个区域都在监测范围之内,需要按照一定的算法在目标区域布置传感器,这就是覆盖阀题,它是整个任务得以继续进行的基础。覆盖问题从最初的画廊问题(线性规划问题)发展到Adhoc网络的覆盖问题,以及现在考虑能量消耗的无线传感器网络的覆盖阌题,甚至密现了移动站点辅助的覆盖方案。当然随着实际应用的发展,还会出现更多的适合实际需求的有效覆盏方案。针对无线传感器网终的具体特点秘应用环境的特殊性,将覆盖中的优化归纳为如下几个问题。
(1)理想状态下传感器节点的分布及优化理想状态就是在假设节点和监测环境的一些参数为最篙革状态麴情况下,对覆盖闻题送行捶象。一般假设节点的性能是一样的,不存在异构节点,覆盖范围为球形,不考虑能量优化的问题,这样对于无
 
方数据线传感器网络的覆盖问题就抽象为几何中的圆覆盖问题,也可以抽象为画廊问题。进而可以用数学方法求得最优解。这种抽象一般应用于传感器网络的初始覆盖,假设无线传感器网络随着盗测工作的进展不发生变化,根据最初的任务需求对目标区域进行覆盖,这是一个静态的覆蘼过程。对静态覆盖而
言,一般有两种方法。①通过数学方法得到精确解的部署方案,仅适用于小藏匿规剜区域的部署。②当目标区域不规则或很大肘,许多学者提出通过局部的信息找到次优化方法。
(2)应用环境中传感器节点的密度控铡在上面理想状态的基础上加上环境因素的影响,如监测区域边界,规则和不规则有很大影响,同时包括应用中的实际需求,在不同区域需要不同的覆盖程度。这样就涉及到节点的密度控制闽题。怎样的密度分布,能够满足实际的需要。在理想状态下抽象的模型基础上加入了不同区域对覆盖程度的约柬。同时迭界的影响不容忽视,现在的节点密度控制完全假设监测区域边界规则,而且不考虑边界区域的动态影响,研究性能稳定的中间区域的覆盖密度控制问题。
(3>传感器节点的冗余秘能量瀵耗之闻的平衡网络运行过程中,节点要完成信息采集、计算、传输等功能,这蝗操作对能掇的消耗对于工作在无人职守环境中的无线网络来讲,无疑笼一个追切需要解决的问题。节点是密集的播撒在监测区域的,让所有节点同时工作,势必会造成资源的浪费。这就在工作节点带置和网络性熊之闯构成了一对平衡关系,即节点酶冗余控制,同时完成相同任务的节点之间对于某种信息采集消耗的能量也有很大差异,进而需要解决系统能量消耗和信息采集精度之间的平衡。当然优化的完成依赖予节点工馋状态静能量消耗的数学描述,但目前对节点的工作能量消耗模
型很少。
(4)应用中网络覆盖节点的动态调整
由于地形弓|起的通信的干扰、中断;能量消耗导致节点失效;新节点的加入等都会引起网络的拓扑和基本性能发生变化,这时就需要对原肖的节点部署遴行动态调整,以适应实际的覆盖需求。动态覆盖方案也包括两方面的内容:①为了节约能量,通过算法控制一些节点的开启和关闭,完成对节点工作状态的调节;②适应不同应用的需要,对某些区域进行可变的多重覆盖调整,调整传感器采集的频率。此外还可以在节点稀疏或大部分节点能量不足的情况下,将移动站点或移动机器人引入无线传感

§20
传感技术学报
200S每
器网络部署中,即移动站点辅助覆盏方案。另外在部署巾需要考虑网络孛能藿的节约、节点闻熊鲞消耗的平衡,以及现有部署对以后网络运行能量的影
响。但是考虑能量优化的覆盖方案臼前很少提及,著且多是基于菜穆节能熬鼹由协议。
2.2网络连接的优化
网络能够正常运行,依赖于信息的顺畅传输。无线传感器网络由予物理条俸的限制,节点通信范围(一般认为节点间通信时,一跳的物理空间为传感器节点的通信范围)是有限的,一般通过多跳的通信方式进行通信,实现不裰邻节点阕的连接。这样就
涉及到连接问题:①纯连接:不论网络是否运行,都
要保证网络任意两节点连接,这是网络运行的基础;②路由连接:指在网络运行时,按照某种特定的算法实现任意两点间的连接,是对纯连接的优化。不同的路由算法,对连接效果也有很大的影响。此外,好的连接除了实现现有节患的连接之外,至少要保证节点失效时,能够通过潜在的冗余连接实现网络连接,这样可以避免通信的瞬时中断,还可以通过保持炎好的吞睦率来避免通信瓶颈。无线传感器网络
连接中的优化问题,可以归纳为下面几个方面。
(1)节点的通信范围翻能量消耗的平衡传感器节赢在运行过程审,除了完成数据豹采
集,还要通过一定的方式把采集的数据传输出去,一
般采照无线射频传输数据,以多跳的方式发送到数据使用终端。通常通信范豳(ra蠢orange)也被假设
为圆形,这样考虑连接性节点分布研究就和覆盖中的节点分布研究{曩l象成一样的数学模型,这里不再
赘述。值得一提的是,节点的通信范围和节点的发射功率有直接的关系。节点的发射功率越大,节点的通信范围也就越大,但是这样节点消耗的能基也就越大,节点也就越容易失效,影响网络寿命。因此需要在节点的通信范围和能量消耗之间寻找一个平
鹰关系,鄹节点功率调鳃问题,这一点吸引了越来越
多人的注意,但是只是通过对一些节点实测来估计
节点的能量模型,目前还没有精确的理论分析成果。
闻题鳇关键在予建立节点麓通信能爨模型,这也是这一问题解决的难点所在。
(2)连接中的节点密度控制及其优化
连接孛的密度控裁一般依赖予一些通信网络模
型(假设节点的分布在空间和时间上是均匀的,节点
间没有于涉等)研究,在给定节点分布和通信距离的
馕混下,寻找实现某释连接的节点最优邻居节点数
目或节点密度。就最大的邻居节点数目而言,这方
面的研究最早是在20世纪70年代提出的。Klein—
 
方数据rock和SilvesterLl0J在研究slottedALOHA协议
时,发瑰了所谓的“魔鬼数字”,认为网络要达到完全连接,平均每个节点必须拥有6个邻居节点。随后
一些学者通过研究一致认为保证网络连接的魔鬼数
字在5与8之间。但是P毯li磷等[n]从理论上研究了自由分布的无线网络的连接特性,证明了当节点拥有的平均邻居节点数目为定值时,对于无限大的网络来讲是无法连接酶,也就是否认了存在“魔鬼数字”的说法。
但是从另一角度出发,网络连接问题中存在着很有意义的穗界值礤究。G强ert【强]提出了在童由分
布的网络中,存在一个临界值M,当节点拥有的平
均邻居数目超过值N0时,网络具有很好连接的可
戆性,‰的范围是l。S4<强<17。9。蔚来相继有
一些学者在这方面进行了研究,并把N。的范围继续缩小。此外,还有学者把这类问题延伸为:对于均
匀分布、给定密度的情况下,要完成某种连接,节点所必须的通信范围是多少。考虑节点密度与网络连接的关系,Yu和Li[13]进行了理论推导,耀O一1定律诞瞬了节点数雷增加至节点密度超过某一嗌羿毽
时,网络的连接会发嫩突然的增强,而低于这一临界
值时,网络的连接会突然的下降;并且进一步用实验
证明了临界密度在王.6与1.7之闯,这里的连接程度从o.1迅速增加到o.9。这是网络连接问题研究
中的一个黢大发现。目前的研究一般停黧在节点初始时的通信范围设定上。保证网络连接的前提下,找到节点的最小通信范围,这类问题被称作是范围分配问题。在一维的时闻多项斌算法中可以得到糖
确解,但是在两维或三维的情况下,经证明是一个NP_hard问题[14_15]。Paolo等[16]通过模拟研究了立
方体环境下的最小通信范围闯题,给出了二维积三维情况下通信范围和立方体边长之间的关系。最后
连接中的节点密度控制及其优化在上述研究方向的
基础上,还可激扩展力节点通信范匿、分布情提已知的情况下,求节点的最大覆盖范围;节点的通信范
围、平均密度已知的情况下,寻找合适的节点分布。
(3)网络运行中纯连接的动态调整
与覆菔中的节点动态调整相似,节点的通信范
围和节点本身的特性、能量以及应用环境有很大关系。节点鳃特性尤其能量在应黑过程中是不断发生变化的,因此为了适应应用的需求需要对节点的能
攘进行动态的调节。这里主要包括两方蕊的内容:④调用冗余苓点,完成对通信失效节点的动态修李}和替换;②通过对节点功率的调整,进而影响节点
的通信范阑,以达到原有的网络连接效果。

第3襄期丽萍,王智等:无线传感器溺络中昀资源优化
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(4)考虑能量消耗积乎鬻的路邈协议
在网络连接研究中,最活跃的就是考虑能量消
耗的路斑连接,主要是从节约鼹络锈量和平衡网络中节点剩余能最两个角度出发进行路由协议的研究。归纳起来可以分为以下暇类[17]:以数据为中心
的(Dat扩centric)路由协议(sPIN,DirectedDiffu—
sion,GradienpbasedRoutir壤,CADR,COUGAR,
ACQUIRE等);分滕(Hierarchical)路内协议
(LEACH,PEGASIS,TEEN,APTEEN,EARCSN
等);基于位置的(Location-based)路豳协议(MECN,SMECN,GAF,GEAR等);基于网络流的
(Networkflow
based)的路国协议(Maximum
I。ife—timeDataGathering,SAR,Energy.AwareQoS
Routing
Protocol,SpEED等)。无线传感器网络是
面向应用的,各种应用对路由协议的要求也不尽相
同,这就要求我们针对特定的应霜环境开发特定的路由协议,考虑以上四种协议的交叉或混合,甚至考虑数据聚合、节约能量帮优化通信来改进现有的协
议或形成新的协议,以弥补现有路Eli协议的不足。
丽且,舀前大部分路密协议的研究都假设传感器节点和接收节点(sink)静止,而在某些无线传感器网络的应瘸中需要节点移动,因此考虑节点移动的路由协议也是一个热点问题。最后,开发可以将传感
器网络鞠有线霹络(如l珏ter稳et)裰集成的路壶协
议,实现传感器网络的路由协议和传统IP路由协议无缝集成,这也是一个很重要的研究方向。
2.3覆盖与连接的均衡
在传感器网络中,覆盖翻连接楚无线传感器嬲络工作时必须考虑的两个问题。两者相似,但又有
一定的熬别和联系。覆盖问题研究侧重于传感器鳇
传感能力对整个目标区域的监控,即保证能够采集
整个监测区域的信息;连接问题则侧重于节点问的
通信能力的连接,即保证整个目标区域内信息能够
畅通,彼此互相连接。网络部署中覆盖和连接的性
能平衡问题和相互关系是一个值得探讨的问题,重
要研究下面两方面的内容。
(1)研究覆盖问题与连接问题的包含关系连接和覆盖问题最大的区别就是,覆盖时传感
范围对掰标区域的覆盖,要求相邻两传感器的覆盖
范围必须连通;而连接要求传感器节点间可以直接榴邻,也可以不相邻邋过多跳的方式连接。传感器网络中,不仅需要传感范围的连接,还需要通信范围
的连接,这样才麓把采集的信息顺利地传输爨使黑
终端。现有的研究表明当通信范围是传感覆盖范围的两倍时曩“引,无线传感器网络才能正鬻使用。而
 
方数据爨蓠有关部署闻题的研究多是在假设通信范圈是覆盖范围两倍的情况下进行的,即覆盖问题中包含了
连接问题。只对覆盖问题进行优化就霹以达到优化
整个部署的目的。但是踏通信范围小于两倍覆盖范
围的时候,二者之闯的关系很少被提及,几乎没有被
研究过。在这种假设下,由于节点间存在通信的干扰,使褥问题变得有些复杂。两且通傣范围与覆盖范围二者达到性能平衡的折中点是否存在,关系如
何更是一个关键性的问题。目前对连接和覆盏关系问题的研究多停留在理论阶段,主要是用几何理论
研究传感范围和通信范围的包禽关系。若应用于实际,需要将两者之间的美系问题迸一步的量化。
(2)寻找平衡覆盖与连接性能的算法
随着研究的深入,很多入将覆盖和连接的性能综合起来。PEAs[20]最早提出了兼顾覆盖和连接的思路,但怒没有提供理论上的分析,而这一点在要求严格的传感器网络中是必需的。Wang等[21]提出了
CC壬)协议(C麓verage(沦n鑫gurationProtoc01),能够根据应用需求提供不同程度的覆盖,在大范围和动
态环境下的连接其备灵活性;并且对覆盖和连接的关系做了几何分析,将这两点融合到一起。综合考
虑覆盖和连接,进一步优化溺络,可敬有效翡节约网
络资源,提高网络性能。节点的传感范围、通信范围
零羹节点的麓量消耗有很大关系。传感器懿传感范匿
和通信范阐随能量的调节变化曲线不同,进而会影响原有的网络性能。这个闽题依赖予逶信模型、覆
盖模型以及节点通信范围和传感范围随能量变化曲线函数酶建立。
3任务分配的优化
无线传感器网络的任务分配是设计合理的任务
节点分配方案,保证任务的及时完成和网络的能量
优化,同时也包括任务进行过程中的动态的优化和资源管理等。任务分配多见于多机器人的协作研究中,因此多机器人任务分配的一些算法可以借鉴。
针对无线传感器网络的具体特点,在任务分配时主要考虑以下几个方面的内容。
(1)节能的任务节点分配
任务节点的分配和冗余控制是任务分配与调度
中的经典内容,很多的分配和优化方法都可以应用在无线传感器网络当中。无线俦感器湖络应用在无
人职守的恶劣环境当中,节点多以长时间监测某些物理参数为主,宙予环境酌地形和其它因素的影响,
使得参数的分布不是均匀的,这就需要在物理参数
变化显著觞遣方,部署较多的彳壬务节点,潋精确监视

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传感技术学报
2006年
环境的变化。此外,工作节点的冗余和采集信息的精度之间平衡关系也必须引起注意。当然,冗余节点越多,网络的性能越稳定,采集的信息也越多,但是这样会造成资源的巨大浪费。反之,冗余节点过
少的话,网络中由于~些因索的影响,使某些节点失
效,进而会造成信息的损失,因此节点的冗余控制直接影响着网络的性能和成本。尤其在能薰有限的网
络中,节点的能量消耗也是~个不容忽视的内容,综
合考虑能量消耗、数据精度、和节点冗余的分配方案是无线传感器网络的巨大需求。Younis等[22]提出
了基于集群的任务分配优化算法,把集群首领(gateway)的任务分配抽象成非线性的。一1规划问题,达到了节约该节点能量和节约整个网络能量的目的。
(2)应用中任务节点的动态调整
无线传感器网络的应用环境有很大的动态性,(由于能量和通信的原因,会出现一些失效节点;新节点的加入;需求的变化)需要网络的任务分配进行
动态的调整。这里会涉及网络自组和资源的动态调整两方面内容。资源动态调整方颟的研究很多,如
Kian等[23]采用自组织的蜂群结合算法进行移动传感网的任务分配;Mainland等[24]提出集中式的自适应资源分配策略;Modi等[25]提出分布式受约束的动态资源分配算法等。有关无线传感器网络自组方蟊的研究处予起步阶段,一般使用移动ad-hoc网络
中的自组方法和网络框架。
无线传感器网络与AdHoc网络相比,最突出
的特点就是能量有限,丽且传感器节点间因为各种
差异,剩余的能量也有很大区别。因此网络运行中
在节约系统整体能量的同时,需要通过适当的手段对节点的能量消耗和剩余能量分布的均衡性进行动态调整。
4信息处理中的优化
无线传感器瞬络往往有多个节点固对对某个现象进行数据采集,所产生的数据具有较高的冗余性。
在网络能量有限穰多跳的通信方式下,减少传输的
数据繁,优化数据的存储和融合的优化对予延长网络寿命显得尤为重要。合理的数据存储、融合方式
可以减少系统的能筵消耗,大大改善网络的性麓。这量主要考虑数据的存储、聚合和压缩,以及查询凡方覆的优化。
(1)数据存储
数据的合理存储对以后数据的查询、计算稀传
输有着直接的影响。根据不同的需求设计不同昀数
 
方数据据存储方式也是应用发展的需要。瞬前数据存储主
要的研究有:Ratnasamy等[2韶提出用于以数据为中
心的存储表GHT,Ganesan等[2刀对传感网数据操作的相关问题进行了研究,Shenker等醵80提出以数据为中心的存储方法,Greenstein等[291提出分布式特征索引DIFS算法。此外,在环境监测中,在某些
区域采集的数据具有很大的相关性,需要在内部进
行初步处理再进行传输。这时,数据的存储地点和数据处理的工作节点,直接影响着节点对能量的消耗和网络的性能,因此有必要考虑基于地理位置信息的数据存储方案。
(2)数据聚合和压缩
由于无线传感器网络往往有多个节点同时对某个现象进行数据采集,所产生的数据具有较高的冗余性。数据聚合和压缩都是通过减少传输的数据量来节约能量的。聚合是按照某种逻辑结构在一些节
点进行数据的处理,然后再对处理后的少量数据进
行传输。这样就大大降低了数据通信量,节省了能耗,从而也就延长了网络寿命。就数据聚合方法而言主要有;以数据为中心的聚合算法、基于剩余能量的聚合算法、最优聚合方法、基于性能的聚合算法四
种[30|。数据聚合是通过去除冗余信息来减少数据
通信量,但在有些场合,数据不具有冗余性或者需要保持数据的完整性,这样就需要通过数据压缩解压来缓鳃有限通债带宽的压力。好的数据压缩算法应该计算复杂性低,解码方便,压缩率离,并可以完全
恢复数据。数摄聚合翻压缀同时露啦的问题是处理
节点麴选择,如何选择合适的节点进行数据的融合或压缩处理,要兼顾节点的能量,计算复杂性,节点闯能量的平衡以及信息的完整准确。这里也有必要考虑基予地理位置信息的聚合积压缩方案。
(3)有效的数据查询
计算机系统鼹用的数据库,隽用户提供了数据查询,搜索,统计等功能,极大方便了用户,尤其是当数据量比较大时。无线传感器网络监测的数据众多,范围很广,要具体知道某些区域或某些节点的数
据,就必须:;蒜过数据查询机制来实现。数据查询要
求数据占用尽量少的存储空闯的同时,对检索能够
快速镌波。
5定位的优化
无线传感器网络蟾研究和应用,依赖于整个系统对节点的准确位置信怠的获取,位置的精度直接
影响着网络的性能和优化手段的好坏。传感器节点的定位也面临着以下挑战:①大小限制和结构造价

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刘丽萍,王智等:无线传感器网络中的资源优化
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排除了在节点使蔫复杂硬件的可煞;②节点的离密度分布需要精确的定位;③传感器节点的传输范围,限制了节点和标志节点(beaconnode)的直接交流;④最后还有能量限制的要求[3川。这里我们主要考虑定位中的优化闻题,潋期为网络的研究和应用提供一个好的基础。现有的定位算法根据是否需要采用绝对的距离和角度信息来进行位置估算,可分为基予测距静定位R8己和毒≥测耀的定位鬏F乙。基于测距的定位通过两个步骤来得到较准确的节点位置信息:一是距离或角度的获取,二是估算位黢信息。翦者通过一些测距(包括测焦度)方法进行,后者剃采用一些数学上的估计方法来计算。RBl。所
采用的测距方法包括以下四类:到达时间(TimeofArrival,TOA),到达时间差(TimeDifferenceof
Arrival,量DOA),到达焦度(A鞋gle
of
Arriv鑫l,AOA)以及接收信号强度监测器(Received
Signal
Strength
Indicator,RSSI)[32]。非测距的定位用于
准确度较差的可接受的位置信息。非测距的定位有
三种主要的方法:质心(Centroid)定位法,E}v—HOP
定位法和近似内点三角法(Approximate
Point—In-
Triangulation,APIT)。不论使用那种定位方法,节点在定位过程审都有误差翡累积,蕊时节点定位的通信消耗也很大。因此定位中的优化主要考虑这两
方面的内容。
(1)减少累积误差
节点在定位时,都是在几个已知节点位置信息的基础上,通过一定的算法推算其它节点的位鬣信息,如图2所示,A、B、C三点为已知位置信息的节点,利用这三点根据焦度或者距离的关系可以攘凄

Zo
{;

图2节点位置的推算(黑色的为已知位鬣的节点,友包的
为推箕瘩位置砖节点,奄色的为未知位置的节点)
D,然后拳j用A、D、C可以推出E,然后依次推出X、Y、Z。在推算节点位置的过程中,第二步的推算包含了第一次推算的误差,这样依次下去,误差会越来越大,影噍定位的精度。医此可以设计黻累积误差最小为目标的优化算法对定位进行优化。目前的定位研究,均魁以累积误差最小为目标的。
 
方数据(2)降低定位翡能量消耗
在一些定位方法中,节点对位置的确定是通过对通信多跳跳数和距离的估计,或者根据节点接收的能量,或者鼹种通信方式的时间差来计算节点位置信息的,这里就有许多能燕的浪费。医为在无线传感器网络中,通信对能量的消耗占很大比重。我们为延长网络寿命,可以考虑通信能量的消耗和定位精度之间的平衡关系。因此,闻题可以擒象成为以误差最小和邋信能量最小为目标的多目标优化问题。这一问题,Savvides[33]在文中对分布式和集中式两种算法中的计算成本、定位精度、通信代价和算法的收敛时间进行了沈较。此外,也需要充分考虑计算复杂性的问题。
(3)最少已知位置信息的节点数目
此外,强蓖酶定位方法都是假定有兄个节点拥有准确的位置信息,或者在应用过程中配置一些有GPS的传感器节点。而在成用的无线传感器网络中,节点一般是大蓬匿、大规模、高密度的布置在工作区域,节点的数蟊非常巨大。具有位鬣信息节点的最小数目以及所占节点总数也是我们研究定位过程中很关注的问题,这个问题目前很少有人研究。一麓学者认力只要有三个邑知位置信怠的节赢就可以进行全局的定位,但是没有给出明确的定位精度和融知位置信息节点数目之间的关系以及二者平衡的傀纯算法。
6结论
无线传感器网络是无线通信和嵌入式计算技网从虚拟世界到物理世界的延伸,将逻辑上的信息世界与真实物理世界融合在一起,将改变人与自然交耍的方式。天线传感器照络与以往网络最大的区别就是规模超大、能量受限、拓扑变化复杂、工作在
无人监控的恶劣环境当中。这些特点和应用环境使得在网络设计中处处要考虑优化网络资源延长网络寿命,本文放应用层出发,综合能量消耗穰网络性能,解决无线传感器网络具体应用与资源有限之间的矛盾问题;着重探讨了部署、任务分配、信息处理、以及定位中的优纯问题。从优化这个全精的角度研究了无线传感器网络的寿命和性能闻题,并对一些可能的研究方向进行了简要的阐述,为以后的研究
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