无线传感器网络中数据分发方案的研究

无线传感器网络中数据分发方案的研究

无线传感器网络是由大量具有感知、计算和通信能力的低成本低功耗的微型传感器组成，用于实时感知和采集网络覆盖区域内的感知对象的信息，在军事国防、医疗健康、环境监测、抢险救灾、防恐反恐、动物习性以及交通流量监测等领域都具有广阔的应用前景，特别适合应用于人不宜到达的恶劣环境和危险区域。无线传感器网络常常由成百上千个传感器协同工作，传感器网络中的节点一般可分成两类：一是传感器节点，也称为源节点，这些节点可对观察范围内的感知对象产生原始数据，并可存储、处理和传输数据,这些节点靠不能补充的电池供电，能量有限;二是网关节点，也称为sink节点（或基站），这些节点用于实现传感器网络与Internet的连接，往往数量有限，但能量能够得到补充。研究表明，传感器网络中数据通信需要消耗大量能量，如何建立有效的数据传输路径，节约节点的传输能耗，延长网络生存期，设计能量有效的数据分发方案是至关重要的。 1 数据分发的分类

根据源节点与sink节点是否可移动，数据分发可分为三类：

(1)固定源节点与固定sink节点间的数据分发。源节点与sink节点一旦配置好，它们的位置就不再改变，直到网络终止，这是使用最广泛的数据分发。

(2)固定源节点与移动sink节点间的数据分发。用户使用PDA移动设备在感知区域内移动，通过查询源节点来获取有关对象的当前状态或近来目标活动的概况。

(3)移动源节点与移动sink节点间的数据分发。可用于监测和跟踪移动目标的传感器网络。

2 数据分发方案

有效可靠的数据分发关键在于建立数据分发的路径，通常要考虑节点的剩余能量、所处的地理位置、网络拓扑、当前环境和节点状态等因素。数据分发方案主要用于优化数据分发路径，使其尽量接近最佳路径，以减少能量消耗和网络拥塞，有效延长网络寿命。针对数据分发的三种分类，需要使用不同的数据分发方案，才能确保有效的数据传输。

2．1 源与sink节点均固定的数据分发方案

源与sink节点均固定的传感器网络应用最为广泛，常用于环境监测、抢险救灾、防恐反恐以及交通流量监测等，吸引了许多研究者的关注，提出了以下典型的数据分发方案： (1)基于外部存储的数据分发方案ES(External Storage-based data dissemination scheme)[1]，这是使用最广泛的一种方案，它依赖于一个位于传感器网络外部的集中式基站，该基站用于收集和存储感知数据。这种方案必须把源节点的所有感知数据传送给基站，在查询过多时，非常低效。

(2)基于数据中心存储的数据分发方案DCS(Data-Centric Storage-based data dissemination scheme)[2]，事件的感知数据被存储在网络中的某些节点上，不管什么查询，数据都使用预定义的方式传送。这种方案缺乏适应性，可能会引起很多不必要的数据传输，查询效率较低。

(3)基于本地存储的数据分发方案LS(Local Storage-based data dissemination scheme)，源节点只有收到sink节点的查询时，才发送数据给sink节点，这样可以避免传输不必要的感知数据。这种方案需要一个sink-source的匹配机制，使sink节点容易找到持有所需数据的源节点，大多数采用匹配机制遵循flood-response的模式，需要在网络中泛洪某些控制消息。由于大范围的网络泛洪，可能会引起严重的网络阻塞和大量的能量消耗。

(4)基于索引的数据分发方案(index-based data dissemination scheme)[3]，这种方案克服了以上几种方案存在的问题。在这种方案中，负责监测某对象的源节点定期产生该监测对象的感知数据，并存储到存储节点上，存储节点可能是该源节点，也可能是邻近的某个节点。同时，存储节点的位置信息(称为索引)，要增加到索引节点上。当sink节点想查询某个被监测对象产生的感知数据时，就发送一条查询消息给有关的索引节点，索引节点收到该消息后转发查询请求给相应的存储节点，由存储节点直接发送查询结果给sink节点。其基本思想如图1所示。这种数据分发方案避免了发送不需要的感知数据，也不需要把控制信息泛洪到整个网络，改善了整个系统的性能，但是增加了维护索引节点的额外费用。

(5)多级数据分发方案(multi-resolution data dissemination scheme)[4]，综合了LS和DCS数据分发方案的技术。其基本思想是在数据源中选择一个头节点，代表源节点在最近的注册节点上进行注册。sink节点把查询发送到所有注册节点上，从注册节点再把查询发送到所有匹配的头节点，当头节点收到查询后，在数据源内选择一组节点进行查询。由于sink节点的位置包含在它分派的查询中，查询节点可以直接把感知数据发送给sink节点，其基本思想如图2所示。这种数据分发方案避免了查询泛洪，能有效减少能量消耗。但是在数据源中只是基于感知范围参数来选择查询节点，没有考虑数据的分布情况。

2.2 源节点固定而sink节点不固定的数据分发方案

源节点固定，而sink节点可以移动的传感器网络应用广泛。每个移动的sink节点，只要定期报告它们的当前位置，就可从源节点处接收到感知数据。但频繁的位置更新需要消耗大量能量，而带宽和电池能量是严格受限的。针对这种传感器网络的特点，研究者提出了一些数据分发方案，其中比较典型的有以下几种：

(1)TTDD(Two-Tier Data Dissemination)数据分发方案[5]。该方案是把监测区域分成一些均匀的网格单元，把最靠近网格边界的传感器节点称为分发节点，用来转发数据。当监测某个事件的源节点把事件泛洪到网络中时，对该事件感兴趣的sink节点在其所在单元内泛洪查询，最近的分发节点收到该查询时，把查询转发给邻近的分发节点，转发处理一直持续到查询到达源节点或拥有相应数据的分发节点。在查询转发期间，建立发送数据给sink节

点的反向路径。TTDD使用局部查询泛洪，有效防止了在大规模网络中的消息爆炸。然而网格构建和维护将导致相当大的开销，带宽和能量的使用效率低，而且局部泛洪仍然会浪费大量能量。

(2)EDDA(Efficient Data Dissemination and Aggregation)数据分发方案[6]，这也是基于网格的数据分发方案，但EDDA克服了TTDD中存在的问题。在EDDA中，相同数据类型的源节点共享一个网格结构来分发它们的感知数据，同时网格共享也提高了数据聚合的机会，而且用单目标广播消息取代了局部泛洪。在EDDA中，sink使用hash函数来获取邻近的直接分发节点的位置，然后通过单目标广播把查询发送给该节点。但EDDA仍然要在监测区域上构建和维护网格。

(3)HDDS(Hierarchical Data Dissemination schemes)数据分发方案[7]。HDDS通过构建不均匀的网格来分发数据。源节点在其配置领域的网格F内选择一个节点作为分发节点d，负责把源节点的感知数据传送给F内的任意sink节点。由于传感器节点的存储容量有限，d只能为有限个(k个)sink服务，当d收到k+1个sink的预约消息时，需要新增一层分发节点来处理。数据由d逐次转发给由其增加的分发节点，直到转发给sink代理为止。在HDDS中，数据从源到移动sink的发送路径，只有在发送查询期间才建立，且数据发送路径接近于最短路线，能够更有效地减少总能量的消耗，但构建不均匀网格作为分发节点的覆盖区域也要消耗能量。

(4)ODDD(On-Demand Data Dissemination)数据分发方案[8]。在ODDD方案中，源节点不需要提前构建一个虚拟网格，因此，ODDD减少了在整个网络上创建和维护虚拟网格结构的费用。当源节点监测到某类型d的感知数据时，使用hash函数计算出网格点的位置，并把数据声明消息发送给最靠近该网格点位置的节点N，如果存在d的分发路径，就使用它来传播数据声明消息；否则，N变成d的一个网格点，沿着X轴转发数据声明消息。当sink节点想获取类型d的数据时，它应用同一个hash函数计算出直接分发点，并把查询发送给它，直接分发点沿着Y轴转发该查询。如果网格点收到查询，它将检查广播列表，查看是否已包含查询中指定的数据声明。如果包含，则该网格点沿着数据声明消息相反的路

径转发查询给相应的源节点，源节点一旦收到该查询，就开始沿着查询声明的相反路径把数据发送给sink，数据的转发先沿着X轴，再沿着Y轴到达sink节点。 2．3 源与sink节点均不固定的数据分发方案

当源节点和sink节点可以移动时，前面介绍的数据分发方案都不是很有效。参考文献[9]提出了基于动态代理树的数据分发方案(Dynamic Proxy Tree-based data dissemination scheme)，其基本思想是每个源节点或sink节点对应于一个固定的节点，称为源代理或sink代理，监测同一目标的源代理和查询该源的sink代理形成一棵代理树，通过代理树，源节点可以把感知数据定期发送给它的代理，继而再转发给代理树中的多个sink代理，每个sink节点可以查询它的代理来获取数据。这种数据分发方案的关键是当源或sink代理改变时，如何有效重建代理树，参考文献[9]提出了两种调整代理树的分布式在线方案：一种是最短路径方案SP(Shortest Path-based scheme)；另一种是跨度范围方案SR(Spanning Range-based scheme)。由于SR需要的控制消息比SP少，因此，SR优于SP。

不同应用的无线传感器网络，需要设计不同的能量有效地数据分发方案，才能有效地利用有限的能量，更好地延长传感器节点和网络的生存时间。 参考文献

[1] HEINZELMAN W, CHANDRAKASAN A, BALAKRISHNANH. Energy-efficient communication protocal for wirelessmicro-sensor network[C]. Proc. of the Hawaii International Conference on System Sciences, January 2002.

[2] RATNASAMY S, KARP B, YIN L, et al. GHT: ageographic hash table for data-centric storage[C]. ACMInternational Workshop on Wireless Sensor Networks andApplications, September 2002.

[3] ZHANG W, CAO G, PORTA T L. Data disseminationwith ring-based index for sensor networks[C]. IEEEInternational Conference on Network Protocol (ICNP),2003: 305-314.

[4] CHEN J, GUAN Y, POOCH U. An efficient data dissemination method in wireless sensor networks[C]. GlobalTelecommunications Conference, 2004. GLOBECOM ‘04.IEEE, 2004,(5):3200-3204.

[5] YE F, LUO H, CHENG J, et al. A two-tier data dissemination model for large-scale wireless sensor networks[C]. ACM International Conf. on Mobile Computing andNetworking (MOBICOM’O2), September 2002:148-159.

[6] YOUN J, KALVA R, PARK S. Efficient data disseminationand aggregation in large wireless sensor networks[C].IEEE VTC 2004 Fall.

[7] VISVANATHAN A, YOUN J H, DEOGUN J. Hierarchical data dissemination scheme for large scale sensor networks[C]. IEEE International Conference, 2005(5): 3030-3036.

[8] KALVA R R, YOUN J H, WON C. On-demand datadissemination in large wireless sensor networks. VehicularTechnology Conference[C],IEEE 62nd,2005(4):2711-2715.

[9] ZHANG W S, GAO G H., PORTA T L. Dynamic proxytree-based data dissemination schemes for wireless sensornetworks[C]. Mobile Ad-hoc and Sensor Systems, 2004IEEE International Conference on 25-27 Oct.2004:21-30.

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