河北工程大学硕士学位论文基于半马...

河北工程大学
硕士学位论文
基于半马尔可夫链的无线传感器网络能耗模型研究
姓名:孙翔
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:赵继军
2011-04摘要
摘要
片上系统(SOC, System on Chip)、微机电系统(MEMS, Micro-Electro-
Mechanism System)和无线通信技术的发展进一步促使无线传感器网络(WSN,
Wireless Sensor Network)被广泛的应用于这种实际环境中。

无线传感器网络由大
量的自组织节点组成,这些节点协作地实时监测并且感知环境数据,通过多跳方
式传输数据,将信息汇聚至 sink节点。

无线传感器网络不同于其他网络最大的特点即其能量有限性,由于网络内节
点众多,并且时常布设在恶劣的坏境中,所以节点难以实现更换,
当节点能量耗
尽就会导致网络瘫痪的可能,所以 WSN的能耗问题一直是人们所关注的热点,如
何高效的利用节点能量一直是 WSN网络需要解决的关键问题。

能耗模型作为一种衡量 WSN网络能耗手段,其主要目的是为了通过能耗模型
分析并解决存在的能量利用率,并建立相应的能量拓扑图,监测网络能耗,本文
就建立一种高准确性的能耗模型为目的,对无线传感器网络能耗问题进行研究,
主要研究成果如下:
⑴分析了建立能耗模型的重要性,综述现有的能耗模型,并分析了现有的模
型存在的不足;
⑵从节点层面与网络层面对 WSN网络消耗的能耗进行了分析,总结出节点硬
件能耗主要由数据无线传输模块产生,而节点软件能耗主要由MAC层与网络层的
通信协议产生;在网络中层面产生的能耗主要由隐藏终端导致的数据碰撞率所引
起的。

通过分析无线传感器网络能耗产生原因,为之后建立能耗模型做了很好的
铺垫;
⑶将节点工作方式分成四种状态,以半马尔可夫链为数学模型,建立节点状
态转移概率矩阵,当时间趋于无穷时,求得节点处于各个状态的稳态概率;在此
基础上分析无线传感器网络数据流特点,建立其流量模型;将流量模型与节点稳
态概率相结合,建立一个新的能耗模型;
⑷搭建仿真环境,对现有能耗模型进行仿真,得出基于半马尔可夫链的能耗
模型所获得的剩余能量与实际值相差 0.175J(节点初始能量设置为 10J),符合实
际应用需求。

在此基础上对模型重建阈值ξ进行仿真分析,得出随着ξ值的降低,
能耗模型精确度提升,但是网络额外能耗增加,当ξ<10%时,出现网络拥塞现象,
导致网络总能耗剧增;
⑸基于半马尔可夫链的能耗模型绘制网络剩余能量拓扑灰度图,分析剩余能
I 摘要
量分布特征及产生原因。

关键词:无线传感器网络;能耗模型;半马尔可夫链;流量模型
II
Abstract
Abstract
With the development of System on Chip SOC, Micro-Electro-Mechanism
System MEMS and wireless communication technology, Wireless Sensor Network
WSN is widely applied to different kinds of situation. WSN is composed of a large
amount of self-organized nodes and these nodes coordinate to monitor and sense
environment data. The data then congregate to the sink node using type of multi-hop
communicationThe most notable characteristic of WSN which different from other networks is its
limited energy. Due to a huge number of nodes existing in the network and most of
them are always distributed in the harsh situation, so it is impossible to replace the
battery of node. When nodes’ energy is extinct, it is possible that the whole network will
be paralyzed. Therefore, energy consumption problem of WSN
is a hot spot
continuously and how to utilize the node energy efficiently is always the key issue to be
solvedTo be a kind of approach to measure the energy consumption of WSN, the main
purpose of energy model is to analyze and solve the energy utilization through model;
then build the relative energy topology map to monitor the energy consumption of
network. The purpose of this thesis is to build an energy model with great precision and
study on energy consumption issue of WSN. The main research results are as follows:
⑴ Analyze the importance of building energy model and summarize the resent
energy model. Then analyze the disadvantage of these models ⑵ Analyze the energy consumption of WSN from node aspect and network aspectSummarize that the main energy consumption of node hardware comes from wireless
communication module and the main energy consumption of node software comes from
MAC layer and Network layer of protocol; the energy
consumption of network aspect is
resulted from data collision rate which caused by hidden terminal. From analyzing
causes of energy consumption, we can lay the foundation of building a model⑶ Separate the node’s operation mode into four statuses and use the semi-markov
chain as a mathematic model; Then build the node’s matrix of transition probability. As
the time tends to infini ty, we can get node’s probability of stability in four statusesBased on these, analyze the characteristics of data flow of WSN and build data flow III Abstract
model; then combine node’s probability of stability with data flow model to set up a
new energy model⑷ Construct the simulation environment and simulate the new energy modelFrom the result we can get that the remaining energy which is calculated by
semi-markov chain energy model is different from actual remaining energy with 0.175J
initial energy value of node is 10J. The value is accord with application demandsBased on the above analysis, we simulate model rebuild threshold ξ and find that
with diminish of ξ, the precision of energy model increases but the extra energy
consumption of network also increases; whenξ<10%, congestion happens in the
network which causes the sharply rising of energy consumption of network⑸ Graph the remaining energy topology gray map of network based on
semi-markov chain energy model; And analyze the character and cause of the remaining
energy distributionKeywords: Wireless Sensor Network; Energy Model; Semi-Markov Chain; Data Flow
Model
Ⅳ
独创性声明
本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究
工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其它个人或
集体已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得河北工程大学或其它教
育机构的学位或证书而使用过的材料。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,
均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

本人完全意识到本声明的法律结果
由本人承担。

学位论文作者签名: 签字日期: 年月日
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特授权河北工程大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进
行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。

同意
学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档。

(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名: 签字日期:年月日导师签名:签字日期:年月日第 1章绪论第1章绪论
1.1 研究背景
1.1.1 无线传感器网络研究的背景与意义
随着嵌入式计算技术、无线通信和微电子技术的发展与成熟,一种新型的
具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器油然而生。

而由这些微型节
点构成的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)引起了全球的广泛
关注。

我们利用这种新型的无线传感器网络将实现对整个物理世
界的监视、检
[1-5]
测与控制 ,用户可以在任何时间、地点和任何环境条件下获得自己需要的信
息。

在最近几年时间中,无线传感器网络成为了国内外学者研究的热点课题。

[6]
GAINZ,Motes 等微型节点(Micro sensor)的研制成功使无线传感器网络的
[7][8]
广泛的应用成为了可能;伯克利大学设计出的 TinyOS和 TOSSIM 片上系统
能很好的支持基于事件驱动的节点编程;同时大量的基于能量利用率的无线传
感器网络协议栈被设计出,并应用于具体环境中,使得整个网络能有效的运行
并达到网络性能最优化。

所以现今无线传感器网络已经被广泛的应用于生物习
[9-11] [11] [12][13]
性监测、智能家居、医疗卫生、环境监测、精细农业等领域。

无线传感器网络的发展对信息感知和采集领域来说将是一次挑战,同时也
[14]
会给人类的生活和生产带来进一步的改善。

美国的《技术评论》将无线传感
器网络列为未来新兴十大技术之首,《商业周刊》认为传感器网络是全球未来四
大高技术产业之一,是 21世纪世界最具有影响力的 21项技术之一。

MIT新技
术评论将 WSN视为改变世界的十大新技术之一。

2003年,美国自然科学基金
委员会制定了无线传感器网络研究计划,拟定投资 3400万美元用作相关理论的
研究美国国防部和各军事部门都对传感器网络给予了高度重视,强调战场情报
的感知能力、信息的综合能力和信息的利用能力,把传感器网络作为一个重要
研究领域,设立了一系列军事传感器网络研究项目。

美国英特尔公司、微软公
司等企业也开始了传感器网络方面的工作。

纷纷设立或启动相应的行动计划。

日本、英国、意大利、巴西等国家也对传感器网络表现出了极大的兴趣,纷纷
展开该领域的研究工作。

[15-25]
我国在最近几年也开始着力发展无线传感器网络的基础研究与应用得
到了政府各和各个院校科研单位的重视。

《国家中长期科学与技术发展规划
(2006年~2020年)》和“新一代宽带移动无线通信网”重大专项中均将无线
1 河北工程大学硕士学位论文
传感网络列入重点研究领域。

标准作为技术的高端,对我国传感网产业的发展
至关重要。

2008年 12月,传感器网络标准工作组向工信部提交了六项传感网
国家标准计划的立项申请。

2009年,工作组依托已成立的八个标准项目组加速
开展标准研制工作,形成了多份标准草案。

并且开展了重点领域应用调研工作
和组织编制《中国传感网发展蓝皮书》。

2009年 9月 11日,无线传感网国家标
准工作组正式成立;中国海洋大学利用部署在海底的传感器网络,对海洋运输
航道进行检测,同时进行海洋渔业资源的调查以及海洋矿产资源的勘测和开发;
浙江大学网络传感与控制研究组联合相关单位在传感网络中动态信道环境下高
性能的能量协同优化策略进行具体研究;中科院上海微系统与信息技术研究所、
北京理工大学、南京邮电大学等已经通过系统集成的方式完成了终端节点与
sink节点的研究。

另外,清华大学、国防科技大学、哈尔滨工业大学、北京邮
电大学、天津大学等高校在无线传感器网络的各个关键技术上也都开展了深入
的研究。

2003年,中国国家自然科学基金开始对无线传感器网络的研究进行资
助,同时在 2004年将 WSN列为了国家自然科学基金重点项目立项。

此后, 2005、
2006、2007、2008、2009、2010年基于无线传感器网络的项目逐年增加,并且
每年都有相关项目列为重点项目。

与此同时,09年温家宝总理在无锡考察时提
出的“感知中国”计划后,物联网的建设也正是升级为我国的国家级战略,而
作为物联网关键技术之一的无线传感器网络也再一次被学术界和商业界推向了
另一个高潮。

1.1.2 无线传感器网络的基本概念,体系结构及其特点
⑴无线传感器网络基本概念
无线传感器网络是由大量部署在监测区域内的廉价微型传感器节点组成,
通过无线通信方式形成多跳自组织的网络系统,能够协同地感知、采集和处理
[24][26]
网络覆盖地理区域中对象的信息,并传送给观察者。

⑵无线传感器网络体系结构
由上述定义可知,传感器网络的 3个基本要素为传感器节点、感知对象和
观察者。

而整个无线传感器网络则集成了无线通信技术,嵌入式系统,分布式
计算,组网和传感感知等多种技术,是一个多学科交叉领域。

通常来说,一个
无线传感器网络由大量普通终端节点,一个网关或者 sink节点和其他个人终端
设备(如个人 PC机,PDA或者手机等)组成,图 1-1为一个典型的无线传感
器网络的体系结构。

图中每个普通终端节点具有数值计算、感知数据和无线通
信的能力,并且当一个新的终端节点加入 WSN时,该节点具有自组织特性使
得整个网络具有很高的自适应性;同时每个终端节点又承担着一个路由器的角
2 第 1章绪论
色,其转发每个接收到的数据包;在数据收集过程中,环境数据被终端节点所
采样并通过多跳传输至具有更强大功能的网关节点或者 sink节点;数据流通过
sink 节点汇聚后传输至具有更大容量和更强计算能力的本地服务器中,如
PDAs,笔记本电脑等,数据流量的大小由 WSN网络大小以及事件发生频率决
定;当需要更大范围的传输或者搜索,则需要通过 Internet或者移动通信网络将
数据流传输至远程终端。

终端节点是组成 WSN网络的重要部分,一般来说,无线传感器网络节点
由数据采集单元、数据处理单元、数据传输单元和电源模块 4部分组成。

数据
采集单元负责监测区域内信息的采集和数模转换;数据处理单元负责控制整个
传感器节点的操作,存储和处理采集到的环境数据以及由邻居节点转发的数据;
数据传输单元负责与其他邻居节点进行无线通信,传输控制信息并且收发负载
数据;电源模块则负责为其他三个模块提供运行所需的能量。

图1-2为现有无
[26][27]
线传感器网络节点结构。

普通终端节点
本地服务器
I Inte ntern rnet et、卫星或、卫星或移移
动通信网络等
动通信网络等
网关
PDA
WSN网络本地网络远程管理终端图 1-1 无线传感器网络体系结构
Fig 1-1 The structure of Wireless Sensor Network
温度传感器
压力传感器应用层射频模块
湿度传感器
存储层物理层
光强度传感器
MCU 介质访问层
加速度传感器
数据处理单元数据传输单元
数据采集单元
电源模块图 1-2 无线传感器网络节点结构
Fig1-2 The structure of Node
3 河北工程大学硕士学位论文
⑶无线传感器网络特点
虽然无线传感器网络是一种特殊的分布式系统和 ad-hoc网络,但是对于传
统的网络 WSN具有其不同的特性。

①大型网络:一般来说 WSN网络规模大于其他网络,现有的 WSN 网络大
多存在成千上万的节点布设于监测区域,而若要实现全球性的物联网,则需要
数以亿计的终端节点布设在地球各个角落。

②自组织性:无线传感器网络节点一般通过飞机布撒并以ad-hoc形式组网,
所以节点布设和网络拓扑结构难以控制,同时,网络中经常存在新的节点加入
网络,所以这就要 WSN具有一定的自组织性,能自适应各种拓扑
形式。

③资源有限性:与传统的 ad-hoc网络不同,无线传感器网络节点传输带宽、
计算能力、存储容量以及电池电量都非常有限,所以这就需要利用一定的算法,
协议以及协同计算与存储来实现传统网络的功能。

而能量有限性是 WSN网络
区别于其他网络最大的不同之处,而解决能量有限性的问题也将会是 WSN网
络长期需要面对的问题。

④难以维护性:由于无线传感器网络节点一般布设在恶劣的环境中,甚至
是在人类难以生存的条件下,而且由于网络中节点数据巨大,所以很难实现对
某个失效节点进行更换,所以我们需要利用额外的信息(如节点电压信息)来
勾画出整个 WSN网络的运行状况,当网络中出现瘫痪区域时,对整个区域的
节点进行替换。

⑤应用广泛性:现有的 WSN技术不仅仅应用于工业控制、环境监测、医
疗保健,而且还在智能家居、国防安全、精细农业等领域大放异
彩,同时 WSN
技术的应用范围还在不断的扩大,但是这些应用具有不同的需求和目标,这就
要求 WSN网络协议具有高扩展性来适应不同的应用需求。

⑥数据冗余性:传统的 ad-hoc网络也具有数据冗余的特性,但是在 WSN
网络中尤为明显,由于 WSN网络节点繁多,不同的节点会有重叠的监测区域,
当多个邻居节点监测到重叠区域的数据并发送至 sink节点时就出现了数据的冗
余性。

在大型 WSN网络中,数据冗余性几乎存在于每次触发事件,所以为了
减少这种资源的浪费,现有的 WSN网络采用了数据融合技术来减少网络中的
数据流量。

⑦传输的不可靠性:由于 WSN是通过无线电的方式进行通信的,其受环
[28]
境条件的影响较大,所以握手机制和回复机制在无线传感器网络中是必不可
少的。

以上的这些特性使得很多传统的通行协议不能应用于 WSN网络
中,所以
设计出一个高鲁棒性,低功耗同时具有自组织性的 WSN通信协议也是现今研
4 第 1章绪论
究的热点。

1.1.3 无线传感器网络节能设计的重要性及挑战
⑴无线传感器网络节能设计的重要性
由于无线传感器网络节点一般采用电池供电,能量极其有限,所以如何降
低传感器节点的能耗,延长整个 WSN网络的寿命是无线传感器网络首要考虑
的问题,节约能耗是保证网络具有较长生命周期的关键,是保证网络可用、可
靠和满足 QoS需求的奠基石,但是刻意的降低能耗而不顾整个网络性能并不是
节能设计的最终目的。

从无线传感器网络的特点和协议设计原则可以看出:在
满足一定网络性能要求下,采用适当的节能算法尽可能的降低WSN节点能耗,
这对整个 WSN网络的维护与完成最终的数据采集与监测任务有着非常重要的
意义。

现有的 WSN节点主要以收集环境参量(如温度、湿度、光强度、瓦斯浓
度等)为主,随着应用的不断扩大与监测环境不断扩展,更多的WSN网络将
会面临对采集信息丰富的音频、视频信号,这些信息需要节点配置高端的多媒
体传感器,并且消耗大量的能耗。

同时为了处理高流量的多媒体信息,WSN节
点需要配置更高性能的嵌入式 MCU来符合多媒体计算,这又对WSN节点的能
耗提出了挑战。

为了缓解能量瓶颈,必须增加电池的容量或者设计 WSN节能算法。

然而
电池的容量在可预见的未来不会产生变革性的提高,在过去三十年里,电池单
位体积的容量只提高了不到四倍,电池技术远远滞后于处理器技术的发展速度,
[29-31]
并以每年 20%到 30%的速度进一步拉开。

如果不采用一定的手段降低节点
的功耗,电池将成为节点的一个重要瓶颈,严重影传感器网络的广泛应用。

综
上所述,能量有限性已成为 WSN关键技术研究中首要考虑的问题,设计出一
套适用于 WSN网络的节能算法是解决 WSN网络大量应用瓶颈的关键手段。

⑵无线传感器网络节能设计面临的挑战
随着人们对 WSN网络 QoS性能要求的不断提高,各种具有高感知能力,
处理能力和通信能力的 WSN高端节点平台渐渐增多,这些平台主要应用于多
媒体环境中,采集音频、视频等大数据量的数据源。

所以面对节点功能的不断
强大和应用环境的进一步苛刻,使得无线传感器网络节能设计面临巨大的挑战。

其具体问题体现在:无线传感器网络操作系统(如 TinyOS)为典型的实时多任务操作系统,
主要是为了在相应的时间内完成队列中所有的任务进度。

所以传统的 WSN节
点主要完成简单的数据采集,对于低功耗、轻量级的 TinyOS操作系统来说已
5 河北工程大学硕士学位论文
经能完成任务。

但是由于 TinyOS操作系统采用 FIFO(First In First Out),当事
件或者任务加入队列时不采用优先级进行评估,所以当其应用于多媒体大数据
流量时,无法满足紧急事件实时性的传输,甚至导致若干节点由于经常传输数
据而提前“死亡”。

Sodagam提出了在 TinyOS操作系统中加入任务优先级机制,
对每个任务进行优先级评估,这使得节点在遇到紧急事件时能及时的传输至用
户终端,同时,为了减少由于单个节点的数据流过多而导致的网络拥塞,很多
[32-36] [35][36]
学者提出了拥塞检测与缓解的拥塞控制机制 ,利用缓存区占用率、通
[37] [38] [39]
道采样、拥塞度和逼真调度等来对节点的负载进行衡量,从而避免网络
拥塞。

当无线传感器网络节点采集到的数据比较复杂时,如高流量的视频,音
频和图像信号,其数据本身具有很高的时间与空间相关性,这就造成了大量的
[40-42]
数据冗余,而高冗余的数据在网络中传输会造成大量的能量浪
费。

所以对
多媒体数据源进行压缩,同时在传输过程中对数据进行融合处理可大量减少由
于通信和计算带来的能量损耗。

1.1.4 无线传感器网络能耗模型建立的重要性
无线传感器网络中最突出的特征就是有限的传感器节点能量,因而如何最
大限度地利用这些能量是无线传感器网络中首先解决的问题之一。

WSN能耗模
型主要是对整个网络能耗进行整体的计算,在现有的事件发生率的情况下对网
络能耗进行预测。

设计出一种适用于无线传感器网络能耗模型能耗能评估与预
测各个通信协议在具体应用场合的能量消耗,同时定量分析在整个数据收集、
发送、转发、接收过程中能量消耗情况,进一步设计相应的节能算法来降低网
络能耗。

同时,利用能耗模型可建立网络节点剩余能量灰度图(Energy Map)
[43]
,如图 1-3所示。

图中明亮区域表示该区域中的节点具有较高的剩余能量,
而图中较灰色的区域则为节点剩余能量较少的区域,而黑色区域表示该监测区
域中的节点由于电池耗尽已经失效。

利用 Energy Map,用户能了解到监测区域
[44]
中哪部分节点将会失效 ,然后做出相应的预防措施,如在黑色区域增加新的
节点。

同时我们也可以利用Energy Map来选择监测节点(Monitoring node),
由于监测节点较一般节点消耗能量多,所以我们通常选择剩余能量较多的节点
作为监测节点。

同时,利用能耗模型我们可以使路由算法选取剩余能量最多的节点作为下
一跳转发节点,从而将转发任务平均分配至各个邻居节点,达到节能的目的。

6 第 1章绪论
图 1-3 无线传感器网络节点剩余能量灰度图
Fig.1-3 The Energy gray map of Wireless Sensor Network
1.2 能耗模型国内外研究现状
自从无线传感器网络出现以来,国内外的许多公司、高校和研究机构纷纷
投入力量加入到这一新兴的领域。

传感器网络与一般的网络不同,由于传感器
节点本身特点和应用环境的限制,电池无法进行充电,因此在使用时要受到严
格的资源限制,电量耗完意味着该传感器节点失效。

在能耗方面,传感器节点
的通信被认为是消耗能量的主要原因。

而对于无线传感器网络能耗建模方面的
研究主要集中在了 MAC层与路由层方面。

[45]
电子科技大学路纲十等人对 WSN网络中路由协议的能耗进行了分析,
其主要提取三种典型的路由协议,代表不同的路由方式:LEACH协议(单跳层
次路由),洪泛协议(广播路由)和 DD(Directed-Diffusion)协议(多跳平面
路由)进行了比较。

其提出了一种对路由协议能耗的分析思路,如图 1-4所示。

μ +F + Failture model Life Time model
(能耗均值)
(流量函数)
(失效模型)图 1-4 一种路由协议能耗模型
Fig.1-4 One type of routing protocol energy model
其中μ代表能耗均值,其规定全网均值为基站取得全网络每个节点数据平均 1
次时(即网络中采集一轮数据)的总能耗除去节点总个数,文中将无线传感器
网络的寿命定义为有效数据采集轮数,并将第一个节点失效前的网络状态定义
7 河北工程大学硕士学位论文
为稳态 S,而在其后的时期定义为非稳态S,每个节点的各自相应的能耗速率为
k
a ,其中 k表示网络中由 k个节点失效,而 i为节点编号,利用上述假设建立
i
一个描述网络节点在不同非稳态下的能量消耗率矩阵 A,从而建立理想协议寿
命方程,如式 1-1所示,其中 E为每个节点的初始化能量,通常为一常数;而
r 表示网络处于某个非稳态的时间,文中用“轮”来作为其单位。

k
0 a 00 0 re?
1 00?。