對(duì)幾種重要的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的比較

1、對(duì)幾種重要的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的比較對(duì)幾種重耍的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的比較【摘?！炕跓o(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)，本文針對(duì)當(dāng)前幾 種主要的傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議展開(kāi)研究。本文我們重點(diǎn)研究了路市協(xié)議的 能量高效性、可擴(kuò)展性、魯棒性和快速收斂性等幾個(gè)方面的特性，結(jié) 合各自協(xié)議的特點(diǎn)研究了幾種協(xié)議在這些特性的表現(xiàn)上的差異。最后, 我們給出了比較的結(jié)果，以及對(duì)結(jié)果的分析。【關(guān)鍵詞】無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；路由協(xié)議；比較0引言無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network, wsn)是|tl部署 在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的大量廉價(jià)微型傳感器節(jié)點(diǎn)，形成一個(gè)多跳的自組織網(wǎng) 絡(luò)系統(tǒng)，使在小體積內(nèi)集成信息采集、數(shù)據(jù)處理

2、和無(wú)線(xiàn)通信等功能， 實(shí)現(xiàn)協(xié)作感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對(duì)象的信息，并提供 給終端用戶(hù)。wsn能夠廣泛應(yīng)用于軍事、環(huán)境檢測(cè)和預(yù)報(bào)、健康護(hù)理、 智能家居、建筑物狀態(tài)監(jiān)控、復(fù)雜機(jī)械監(jiān)控、城市交通、空間探索、 大型車(chē)間和倉(cāng)庫(kù)管理、以及機(jī)場(chǎng)、大型工業(yè)園區(qū)的安全檢測(cè)和其他商 業(yè)等，且將逐漸深入到人類(lèi)生活的各個(gè)領(lǐng)域。20世紀(jì)90年代提出的 “普適計(jì)算” 1-2,揭開(kāi)了無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的序幕，21世紀(jì)里，隨著微電 子技術(shù)、計(jì)算技術(shù)和無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的進(jìn)步，多功能傳感器快速發(fā)展， 使無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)從暢想逐步走向現(xiàn)實(shí)。無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)引起了學(xué)術(shù)屆、軍界和工 業(yè)界的極大關(guān)注，美國(guó)和歐洲相繼啟動(dòng)了許多關(guān)于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的 研究計(jì)劃，特

3、別是美國(guó)通過(guò)國(guó)家自然基金委、國(guó)防部等多種渠道投入 資支持傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究，進(jìn)而使無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)成為目前研 究熱點(diǎn)4-5 o1無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的組成wsn通常由數(shù)據(jù)獲取節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)分布網(wǎng)絡(luò)和信息處理中心三部分 組成的。其主要組成部分是集成有傳感器、數(shù)據(jù)處理單元和通信模塊 的傳感器節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)通過(guò)協(xié)議自組成一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)，再將采集來(lái) 的數(shù)據(jù)通過(guò)優(yōu)化后經(jīng)無(wú)線(xiàn)電波傳輸給信息處理屮心，如圖1所示。傳感器節(jié)點(diǎn)是一個(gè)具有信息收集和處理能力的微系統(tǒng)，集成了傳 感器模塊、信息處理模塊、無(wú)線(xiàn)通訊模塊和能量供應(yīng)模塊3。2常見(jiàn)的路由協(xié)議目前對(duì)于無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法的設(shè)計(jì)，國(guó)內(nèi)外提出了很多解決 方案，針對(duì)不同傳感器網(wǎng)絡(luò)

4、的應(yīng)用，提出了不同的路由協(xié)議，這些路 由算法即有其優(yōu)勢(shì)也有缺陷，并且針對(duì)不同的具體應(yīng)用表現(xiàn)出來(lái)的性 能也大不一樣，具體表現(xiàn)為以下兒種協(xié)議2-3 o2. 1泛洪式算法(flooding)泛洪式算法是一種傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信路由協(xié)議。它實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，不需 要維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的路由算法，接收到消息的節(jié)點(diǎn)以 廣播形式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包給所有的相鄰節(jié)點(diǎn)，重復(fù)執(zhí)行該過(guò)程，直到數(shù)據(jù) 包到達(dá)目的地或者已經(jīng)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的最大跳數(shù)。對(duì)于自組織的傳感 器網(wǎng)絡(luò)，泛洪路由是一種較直接簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方法，但存在消息的“內(nèi) 爆” (implosion)和"重疊” (overlap)以及"資源盲點(diǎn)” (resour

5、ce blindness)的特點(diǎn)，并且沒(méi)有考慮各節(jié)點(diǎn)的能量損耗，沒(méi)有自適應(yīng) 路由選擇，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)壽命減少5。2.2定向路由擴(kuò)散(dd)定向擴(kuò)散協(xié)議(directed diffusion)是一種基于查詢(xún)的路由機(jī) 制10 o整個(gè)過(guò)程可以分為興趣擴(kuò)散、梯度建立以及路徑加強(qiáng)三個(gè)階 段。在興趣擴(kuò)散階段，匯聚節(jié)點(diǎn)向傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送其想要獲取的信息 種類(lèi)或內(nèi)容。興趣消息中含有任務(wù)類(lèi)型、目標(biāo)區(qū)域、數(shù)據(jù)發(fā)送速率、 時(shí)間戳等參數(shù)。當(dāng)整個(gè)信息要求傳遍整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)后，便在傳感器 節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)z間建立起一個(gè)梯度場(chǎng)，梯度場(chǎng)的建立是根據(jù)成本最 小化和能量自適應(yīng)原則。梯度場(chǎng)建立過(guò)程如圖2所示。2.3動(dòng)態(tài)源路由算法(dsr)

6、動(dòng)態(tài)源路由算法(dynamic source routing protocol)是按需 建立路由的一種自適應(yīng)算法。當(dāng)某個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)采集到數(shù)據(jù)后，調(diào)用 路由選取機(jī)制，從它的鄰居節(jié)點(diǎn)中選取-個(gè)信道較好、能量充沛或者 距離匯聚節(jié)點(diǎn)(sink節(jié)點(diǎn))最近的節(jié)點(diǎn)作為其轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。其他節(jié)點(diǎn) 收到這樣的數(shù)據(jù)包后運(yùn)行同樣的算法，從其鄰居節(jié)點(diǎn)中找出一個(gè)最佳 轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，直到數(shù)據(jù)包被發(fā)送到目的地。這種算法簡(jiǎn)單，要 維護(hù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，路由維護(hù)開(kāi)銷(xiāo)小，但是它路由選擇時(shí)只考慮眼 前最優(yōu)，沒(méi)有考慮網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，容易導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)提前失效，單路徑發(fā) 送可靠性低，路由的選取具有盲目性，容易走向網(wǎng)絡(luò)空洞。2. 4 spin (s

7、ensor protocols for information via negotiation)spin該協(xié)議基于協(xié)商并且具有能量自適應(yīng)功能6-7,它假定網(wǎng) 絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都是sink節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都有用戶(hù)需要的信息，而 且相鄰的節(jié)點(diǎn)擁有類(lèi)似的數(shù)據(jù)，所以只要發(fā)送其他節(jié)點(diǎn)沒(méi)有的數(shù)據(jù)。 發(fā)送真正數(shù)據(jù)z前，通過(guò)協(xié)商壓縮重復(fù)的信息，避免了冗余數(shù)據(jù)的發(fā) 送解決flooding協(xié)議和gossiping協(xié)議的內(nèi)爆和重疊現(xiàn)象；spin協(xié) 議有權(quán)訪(fǎng)問(wèn)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前能量水平，根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量水平調(diào)整協(xié) 議，所以可以在一定程度上延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存期。2.5 gear (geographical and energy a

8、ware routing)y. yu等人提出了 gear路由協(xié)議，即根據(jù)時(shí)間區(qū)域的地址位置， 建立基站或者匯聚節(jié)點(diǎn)到時(shí)間區(qū)域的優(yōu)化路徑。gear是充分考慮了 能源有效性的基于位置的路由協(xié)議，它比其他的基于位置的路由協(xié)議 能更好的應(yīng)用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)之中o該協(xié)議利用數(shù)據(jù)包中存在區(qū)域 地質(zhì)位置信息，把在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散的信息傳送到適當(dāng)?shù)奈恢脜^(qū)域中, 同吋采用了查詢(xún)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)傳送模式。它傳送數(shù)據(jù)分組到目標(biāo)域中所有 的節(jié)點(diǎn)的過(guò)程包括兩個(gè)階段：目標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)傳送和域內(nèi)數(shù)據(jù)傳送。2.6低功耗自適應(yīng)聚類(lèi)路由算法(leacii)leach (low energy adaptive clustering hierar

9、chy) 是 mit 的chandrakasan等人為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的低功耗口適應(yīng)聚類(lèi)路 由算法8, 9,是笫一個(gè)在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中提出的層次式路由協(xié)議， 其基木思想是以循環(huán)的方式隨機(jī)選擇簇首節(jié)點(diǎn)，平均分配整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的 能量到每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，從而可以降低網(wǎng)絡(luò)能源消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存 時(shí)間。leacii定義了 “輪”(round)的概念，一輪由初始化和穩(wěn)定 工作兩個(gè)階段組成。為了避免額外的處理開(kāi)銷(xiāo)，穩(wěn)定狀態(tài)一般持續(xù)相 對(duì)較長(zhǎng)的吋間。！-endprint-> <!-startprint->采用leacii方法使因能量耗盡而失效的節(jié)點(diǎn)呈隨機(jī)分布狀態(tài)，因而與一般 的多跳路由協(xié)議和靜態(tài)

10、聚類(lèi)算法相比，leach可以將網(wǎng)絡(luò)牛命周期延 長(zhǎng)15%。但是leach假設(shè)所有的節(jié)點(diǎn)都能直接與簇首節(jié)點(diǎn)和終端節(jié)點(diǎn) 通訊，采用連續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)送模式和單跳路徑選擇模式，因此在需要監(jiān)測(cè) 面積范圍大的應(yīng)用中不適用，而見(jiàn)動(dòng)態(tài)分簇帶來(lái)了拓?fù)渥儞Q和大量廣 播這樣的額外開(kāi)銷(xiāo)。2.7 gaf (geographic adaptive fidelity)y. xu等人提出的一種利用分簇進(jìn)行通信的路由算法。它最初是 為移動(dòng)ad hoc網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)的，也可以適用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)。其 基木思想是網(wǎng)絡(luò)區(qū)被分成固定區(qū)域，形成虛擬網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格里選出 一個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)在某段時(shí)間內(nèi)保持清醒，其他節(jié)點(diǎn)都進(jìn)入睡眠狀態(tài)，但 是簇首節(jié)點(diǎn)并不做

11、任何數(shù)據(jù)匯聚或融合工作。gaf算法即關(guān)掉網(wǎng)絡(luò)中 不必要的節(jié)點(diǎn)節(jié)省能量，同樣可以達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存期的冃的。3比較與分析在以上的兒種路由協(xié)議中，泛洪式算法由于需要區(qū)域內(nèi)的所有節(jié) 點(diǎn)參與傳遞信息，每個(gè)消息傳送都會(huì)產(chǎn)生多種不同的路徑，需要消耗 更多的能量，但是由于多條傳輸路徑可供選擇，其網(wǎng)絡(luò)具有很好魯棒 性，但是可能的內(nèi)暴或重疊現(xiàn)象，不利于快速收斂；定向路由擴(kuò)散協(xié) 議相比泛洪式算法在路徑選擇和抑制 暴和重疊上稍有改進(jìn)，加速了 快速收斂，從而在一定的范圍內(nèi)降低了能量損耗，但是也降低了網(wǎng)絡(luò) 魯棒性。動(dòng)態(tài)路由協(xié)議能夠選擇出條能量充足的路徑保證當(dāng)前的數(shù) 據(jù)的傳輸，同時(shí)維護(hù)個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，降低了選擇路由時(shí)的能

12、量 損耗，但是，該路由算法可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)過(guò)度使用而失效，所以該 算法魯棒性沒(méi)有泛洪式算法和定向路由好，但是能量利用率較高，收 斂性好；spin協(xié)議在傳輸時(shí)壓縮了數(shù)據(jù)量，降低傳輸過(guò)程中的能量 損耗，具有能量自適應(yīng)性，提高了能量利用率；leacii算法是一個(gè)層 次式的路由協(xié)議，可以很好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性同吋也通過(guò)簇節(jié)點(diǎn)的 選擇，降低網(wǎng)絡(luò)損耗，盡可能的延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期，gaf算法使用網(wǎng) 格的概念，適當(dāng)?shù)氖共糠植恍枰獏⑴c通信節(jié)點(diǎn)進(jìn)入睡眠狀態(tài)，大大降 低了網(wǎng)絡(luò)的整體能量損耗，延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的牛命周期，同吋虛擬網(wǎng)格 是網(wǎng)絡(luò)更容易擴(kuò)展，提高了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。關(guān)于以上網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的其他 性能比較，在不同的使用領(lǐng)域具

13、有不同的表現(xiàn)，其綜合比較如表1所 示。4總結(jié)本文首先確定了衡量路由協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)，分析了當(dāng)前用到的九種路 由協(xié)議，并對(duì)以上協(xié)議進(jìn)行了比較，得出定的范圍內(nèi)比較結(jié)果。由 比較結(jié)果得知，當(dāng)前的各種工程應(yīng)用中，仍然期望有一種盡可能考慮 多方面要求的路由協(xié)議。同吋得出，考慮降低網(wǎng)絡(luò)能量損耗，增加網(wǎng) 絡(luò)的生命周期是在協(xié)議中應(yīng)該重點(diǎn)考慮的問(wèn)題，而匯聚節(jié)點(diǎn)的選擇、 快速的數(shù)據(jù)融合和隨機(jī)路徑選擇等技術(shù)，影響著數(shù)據(jù)的傳輸、節(jié)點(diǎn)計(jì) 算過(guò)程中的能量消耗，因此，一個(gè)良好的wsn需要具有動(dòng)態(tài)選擇耗能 少、使用頻率高的匯聚節(jié)點(diǎn)，快速的融合多傳感器信息和隨機(jī)路徑選 擇的能力，從而降低能量損耗，延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在wsn中

14、，每種協(xié)議針對(duì)特定的應(yīng)用而設(shè)計(jì)，在不同的環(huán)境表現(xiàn) 出各自的特色和優(yōu)勢(shì)，通過(guò)分析每種協(xié)議的特點(diǎn)，對(duì)它們的信息處理、 路由優(yōu)化方式和網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)不同。路由協(xié)議不僅關(guān)心單個(gè)節(jié) 點(diǎn)的能量消耗，更關(guān)心整個(gè)網(wǎng)能量的均衡消耗，這樣才能延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng) 絡(luò)的生存期。同吋，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)據(jù)為中心的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)沒(méi) 有必要采用全網(wǎng)統(tǒng)一的編址，選擇路徑可以不用根據(jù)節(jié)點(diǎn)的編址，而 是根據(jù)感興趣的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)源到匯聚節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)發(fā)路徑?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】1 21 ideas for the 21st centuryj business week, pp. 78-167, aug. 30. 1999.2 j. qiangfe

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