摘要
本文提出了一種系統(tǒng)架構(gòu)，使移動節(jié)點(diǎn)能夠查詢大量部署在智能交通系統(tǒng)場景中的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。我們確定了網(wǎng)絡(luò)中三種不同的節(jié)點(diǎn)：移動 Sink 節(jié)點(diǎn)（要查詢 WSN 的節(jié)點(diǎn)，可以移動）、Vice Sink 節(jié)點(diǎn)（可以與移動 Sink 節(jié)點(diǎn)直接進(jìn)行通信）以及普通的傳感器節(jié)點(diǎn)（感知物理現(xiàn)象，通過多跳方式進(jìn)行通信）。我們提出了專門為這種場景定制的協(xié)議和算法，這樣的參考架構(gòu)很好的涵蓋了 WSN 部署在停車場或者公路上的情況，它們?yōu)檐囕v提供周邊環(huán)境信息。
我們介紹分析了一種簡單的地理路由協(xié)議和兩種不同的負(fù)載均衡技術(shù)，通過大量模擬來評估所提出方案的性能，并把簡單的地理路由協(xié)議和兩種不同的負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行了對比。
1. 介紹
飛速發(fā)展的智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport Systems , ITS）涵蓋了從航空運(yùn)輸和交通管制到駕駛員警示和交通監(jiān)測這樣的車載服務(wù)等諸多領(lǐng)域，交通信息的收集和交流在智能交通應(yīng)用中起著至關(guān)重要的作用。但大多數(shù)傳統(tǒng)的智能交通系統(tǒng)只能檢測位置固定的車輛，并且由于在部署通信和電力線纜上的開銷，這些傳統(tǒng)系統(tǒng)沒有被廣泛應(yīng)用，目前交通規(guī)劃和管制所用到的交通數(shù)據(jù)大多是用有線傳感器獲得的。設(shè)備本身的成本、維護(hù)設(shè)備的費(fèi)用以及耗時的安裝過程使得這些現(xiàn)有的傳感器系統(tǒng)無法在實(shí)時交通監(jiān)測和控制中大規(guī)模部署。如文獻(xiàn)[5]和[6]中所述，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless sensor network, WSN）因其安裝和維護(hù)的簡便性，可能會顯著提高現(xiàn)有的交通運(yùn)輸系統(tǒng)的效率。
WSN 通常由以下兩部分組成：(i) 一組部署在觀察區(qū)域的節(jié)點(diǎn)，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)收集相關(guān)的任務(wù)。(ii) 一個或者多個 Sink 節(jié)點(diǎn)，將 WSN 收集到的數(shù)據(jù)傳遞給終端用戶。通常 WSN 被部署在遠(yuǎn)程和（或）敵對區(qū)域，Sink 節(jié)點(diǎn)需要通過某種形式的遠(yuǎn)距離連接（即衛(wèi)星通訊、Wi-Fi、Wi-Max 等）連接到后端。
我們假設(shè) WSN 被部署在一條公路上，或者在覆蓋有某個普遍服務(wù)的城市區(qū)域。我們進(jìn)一步假設(shè)終端用戶在城市中移動時直接與 WSN 交流，即同時扮演終端用戶和 Sink 節(jié)點(diǎn)的角色。在這種情況下，移動用戶可以直接訪問到無處不在的 WSN 所提供的服務(wù)，而不需要借助于存儲數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程倉庫。這就是智能交通系統(tǒng)所對應(yīng)的場景，WSN 使得車輛可以直接獲取周圍環(huán)境的信息，然后利用這些信息做出恰當(dāng)?shù)臎Q策。比如說，WSN 可用于檢測道路上是否結(jié)冰，或者檢測市中心路邊停車位的狀態(tài)。
雖然直觀上看起來很清晰，但是仍需要對 WSN 的架構(gòu)和協(xié)議進(jìn)行細(xì)化。在本文的工作中，我們對文獻(xiàn)[1]和[2]中提出的原始系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，使它能夠支持城市環(huán)境中的智能交通系統(tǒng)。
一個或多個移動 Sink 節(jié)點(diǎn)向 WSN 進(jìn)行查詢，隨后 WSN 回復(fù)其所請求的信息。WSN 的部署在幾何結(jié)構(gòu)上沒有特別要求，數(shù)據(jù)包通過一種預(yù)測地理信息路由機(jī)制在網(wǎng)絡(luò)中路由，最終目的地的位置自動適應(yīng)于移動用戶的移動模式。這種適應(yīng)過程是通過一個移動預(yù)測模型來實(shí)現(xiàn)的，這個模型在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時會考慮速度變化、方向的突變等因素。
此外，我們在這里也指出文獻(xiàn)[2]中所強(qiáng)調(diào)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡問題：移動管理策略和地理轉(zhuǎn)發(fā)讓網(wǎng)絡(luò)中的一部分節(jié)點(diǎn)額外承載了壓力，使它們能量耗盡。為了延長網(wǎng)絡(luò)的存活時間，我們在此引入一種能量感知轉(zhuǎn)發(fā)策略和一種延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)策略。在這樣的策略中，節(jié)點(diǎn)對下一跳的決策不僅基于地理信息，還基于相鄰節(jié)點(diǎn)的能量消耗或者向另一個節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包所預(yù)期的延遲。為了做到這一點(diǎn)，把簡單地理信息轉(zhuǎn)發(fā)中的度量標(biāo)準(zhǔn)（目標(biāo)方向和相鄰節(jié)點(diǎn)方向的標(biāo)量積）通過能量感知轉(zhuǎn)發(fā)中所消耗的能量和延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)中的延遲進(jìn)行加權(quán)。通過這種方式，我們希望避免某個節(jié)點(diǎn)承載過大壓力，從而提高系統(tǒng)性能。
2. 系統(tǒng)架構(gòu)
我們的場景由一個信息檢索區(qū)域組成，區(qū)域中部署了用于感知所關(guān)注的物理現(xiàn)象的節(jié)點(diǎn)、一個或多個在其周圍移動和查詢數(shù)據(jù)的移動用戶。舉個例子來說，這個場景可以描述在高峰時期，車輛四處移動并在特定區(qū)域?qū)ふ铱臻e的停車位的情況。為了尋找車位，車輛扮演一個 Sink 節(jié)點(diǎn)的角色，它暫時連接到這個網(wǎng)絡(luò)并發(fā)送一個查詢請求來詢問區(qū)域的信息，然后等待相應(yīng)的數(shù)據(jù)。在上述場景中，我們可以確定如圖 1 所示的三個不同的角色：
l 傳感器節(jié)點(diǎn)（Sensor nodes , SNs），負(fù)責(zé)“感知”某一特定的區(qū)域。我們假設(shè)在城市的一個街區(qū)或者一個貿(mào)易中心周圍部署了大量傳感器節(jié)點(diǎn)，來檢測附近的停車位是否空閑。假設(shè)每個傳感器節(jié)點(diǎn)都知道自己的地理位置，比如說在部署時將坐標(biāo)存儲在每個節(jié)點(diǎn)中，或者使用分布式定位方案，讓網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)協(xié)同重現(xiàn)出其空間分布[7]。
l Vice Sink 節(jié)點(diǎn)（VSs），負(fù)責(zé)與 MS 通信的邊緣節(jié)點(diǎn)。假設(shè)每個 VS 都知道自己的位置以及與它距離最近的 VS 的位置，擁有唯一的遞增標(biāo)識符(ID)。
l 移動 Sink 節(jié)點(diǎn)（Mobile sinks, MSs），由那些在部署了 Vice Sink 節(jié)點(diǎn)的區(qū)域中移動的節(jié)點(diǎn)組成。假設(shè)每一個移動 Sink 節(jié)點(diǎn)都配有一個 GPS 之類的衛(wèi)星接收器，這樣它就可以隨時獲得位置、方向和速度等信息。
圖 1 系統(tǒng)架構(gòu)
VS 沿 WSN 網(wǎng)絡(luò)周邊散布，對其密度沒有特別的限制。我們并不假定 MS 總是可達(dá)的，所以 MS 可能多次斷開連接；也不假定 VS 會形成一個子網(wǎng)，因為它們之間不一定要相互連接。假設(shè) MS 按照限定的隨機(jī)路徑點(diǎn)移動模型移動，它們的位置被限制在 WSN 周圍。如圖 2 所示，移動用戶驅(qū)車沿城市街區(qū)行駛，尋找空閑的停車位。
圖 2 一個示例場景：汽車在附近部署了 WSN 的建筑物周圍移動，尋找空閑車位
通信架構(gòu)需要設(shè)計成這樣一種方式：允許 MS 發(fā)送查詢和接收相關(guān)的響應(yīng)，并且以透明的方式管理可能的斷連。這意味著要在 MS、VS 和 SN 之間定義合適的接口。
3. 路由框架設(shè)計
我們的路由框架基于一種增強(qiáng)了移動預(yù)測的地理路由轉(zhuǎn)發(fā)策略。當(dāng) MS 將一個查詢注入到網(wǎng)絡(luò)中之后，我們希望根據(jù)在原始請求消息中包含的移動性信息來預(yù)測 MS 的新位置，然后把響應(yīng)消息送達(dá)網(wǎng)絡(luò)中更外層的節(jié)點(diǎn)。通常來說，響應(yīng)數(shù)據(jù)包會到達(dá)最接近 MS 預(yù)估位置的 VS 節(jié)點(diǎn)，如果 MS 確實(shí)接近了 VS，響應(yīng)便被成功送達(dá)，否則數(shù)據(jù)包要被路由到 MS 最有可能的實(shí)際位置上。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們提出了一種地理轉(zhuǎn)發(fā)策略和一種有效的移動預(yù)測方案，能夠在 VS 中使用 MS 中可用的最新移動信息。
圖 3 概括了參考場景，MS 通過第一個 VS 向 WSN 中注入一個查詢，之后這個查詢被轉(zhuǎn)發(fā)到其感興趣的區(qū)域（灰色標(biāo)注），目標(biāo)節(jié)點(diǎn)（最接近區(qū)域中心的）通過查詢同區(qū)域中的其他節(jié)點(diǎn)來聚合區(qū)域中所感興趣的數(shù)據(jù)，然后將聚合的數(shù)據(jù)發(fā)往目的地。所請求的信息首先經(jīng)各個 SN 的多跳轉(zhuǎn)發(fā)，最終由最后一個 VS 送到移動 Sink 節(jié)點(diǎn)。
圖 3 應(yīng)用場景示例
3.1 數(shù)據(jù)包格式
在詳細(xì)介紹路由策略之前，我們先介紹一下同時支持地理轉(zhuǎn)發(fā)和移動預(yù)測策略所需的五種不同類型的數(shù)據(jù)包。數(shù)據(jù)包、包的字段和管理包的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)如下：
HELLO 包：一種周期性發(fā)送的簡單數(shù)據(jù)包，包含節(jié)點(diǎn)的 ID、地理位置、是否為 VS 節(jié)點(diǎn)的標(biāo)志、剩余能量（用于能量感知轉(zhuǎn)發(fā)）和當(dāng)前占空比（用于延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)）。
MOBILITY 包：一種由 MS 發(fā)往每個相鄰的 VS 的簡單數(shù)據(jù)包，包含移動方向、地理坐標(biāo)、速度和一個全局時間戳。
ALERT 包：在收到 MS 發(fā)來的移動模式發(fā)生變化的通知時，每個 VS 所生成的消息。它包含了 MOBILITY 包所含有的全部信息，再加上原始 VS 的 ID、發(fā)送者的網(wǎng)絡(luò)地址和 ALERT 包的目的地的地理坐標(biāo)。
QUERY 包：當(dāng) MS 選擇了查詢的目標(biāo)區(qū)域后其自身生成的消息。它包含和 MOBILITY 包中一樣的移動信息、目標(biāo)區(qū)域的中心地理坐標(biāo)及其感興趣的半徑、發(fā)送者的網(wǎng)絡(luò)地址還有包的 TTL。
REPLY 包：由最靠近 QUERY 包的目標(biāo)區(qū)域中心的 SN 生成的消息，它包含 MOBILITY 包中含有的所有原始 MS 的移動信息（從 QUERY 包中復(fù)制的）、根據(jù)移動信息和經(jīng)過的時間逐跳估算的 MS 的實(shí)際位置、發(fā)送者的網(wǎng)絡(luò)地址以及包的 TTL（從 QUERY 包復(fù)制的）。
3.2 地理轉(zhuǎn)發(fā)
如第 2 節(jié)所述，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的每個節(jié)點(diǎn)都知道自己的位置，并且每個 MS 都使用了一個衛(wèi)星接收器，這樣它就能夠知道自己的坐標(biāo)、速度、方向和全局時間戳。簡單起見，我們用 TargetPos 來標(biāo)識存儲在 QUERY 包中的目標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)，用 MsPos 來標(biāo)識存儲在 REPLY 包中的 MS 的坐標(biāo)，用 CurrentPos 來標(biāo)識當(dāng)前進(jìn)行下一跳的決策的節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。
3.3 移動管理
移動管理機(jī)制的主要目的是向 VS 提供 MS 最新的移動信息。這是利用了 REPLY 包必定會到達(dá) WSN 的外層部分，然后再到達(dá)離預(yù)估的 MS 位置更近的 VS 的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的。如果 MS 對這個 VS 來說是不可達(dá)的，就必須對 REPLY 包的轉(zhuǎn)發(fā)采取適當(dāng)?shù)臎Q策。出于這樣的目的，每當(dāng) MS 可以與一個 VS 進(jìn)行通信時就向其發(fā)送一個包含關(guān)于位置、速度、方向和全局時間戳的新信息的 MOBILITY 包。VS 使用一個結(jié)構(gòu)來維護(hù)這些數(shù)據(jù)，并且在收到更新的數(shù)據(jù)包時對結(jié)構(gòu)進(jìn)行更新操作。
MS 可以調(diào)頭，也可以僅僅轉(zhuǎn)個彎，如果不能將新的 MOBILITY 包直接送達(dá)足夠近的 VS，那么就要把新的移動信息告知這些 VS。因此我們引入了一種可以把新的移動信息告知一定數(shù)量 VS 的算法，這樣 REPLY 包到達(dá)一個 VS 后可以被有效轉(zhuǎn)發(fā)到合適的目的地。當(dāng) VS 檢測到移動模式的方向發(fā)生急劇變化時，它會向附近的各個 VS 發(fā)出警示，告知它們新的移動信息。
很明顯，這種技術(shù)引入了額外的通信開銷，但同時它在關(guān)鍵情況下具有更高的消息送達(dá)率和更低的延遲。為了避免無用信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播，需要為數(shù)據(jù)包設(shè)置一個適當(dāng)?shù)纳鏁r間(TTL)字段。這樣，在特定區(qū)域?qū)ふ彝＼囄坏挠脩艨梢哉J(rèn)為該信息在給定時間之后已經(jīng)過期；然后它會轉(zhuǎn)發(fā)一個新的查詢，直到收到應(yīng)答。算法 3 中展示了地理轉(zhuǎn)發(fā)和移動預(yù)測策略的組合。
4. 負(fù)載均衡技術(shù)
能耗是 WSN 的主要問題之一，特別是像本文中考慮的大規(guī)模部署的情況。WSN 由多個電池供電的節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作，將感知到的信息分發(fā)給查詢信息的節(jié)點(diǎn)。在理想情況下，所有的節(jié)點(diǎn)消耗相同的能量，并且?guī)缀踉谕粫r間死亡。顯然，由于特殊的網(wǎng)絡(luò)部署方案和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及流量負(fù)載，一些節(jié)點(diǎn)會比其他節(jié)點(diǎn)承載更大的壓力，它們大概率會率先死亡。當(dāng)有節(jié)點(diǎn)死亡時，整個網(wǎng)絡(luò)自身需要重新進(jìn)行配置，這反過來又意味著需要消耗更多的資源。能量感知策略旨在通過智能的轉(zhuǎn)發(fā)策略或高效的 mac 協(xié)議使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到均衡，從而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期（亦即首個節(jié)點(diǎn)死亡的時間）。
4.1 能量感知轉(zhuǎn)發(fā)
在 3.2 節(jié)中已經(jīng)說明，每個節(jié)點(diǎn)通過使接近目的地的進(jìn)度最大來選擇消息的下一跳。節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建階段廣播它的位置，通過交換 HELLO 數(shù)據(jù)包來收集它的相鄰節(jié)點(diǎn)的信息，每個節(jié)點(diǎn)都會定期廣播它的位置以及它的電池消耗信息。為了使提出的策略盡可能的具有普適性，我們進(jìn)一步假設(shè)能量消耗直接取決于發(fā)送和接收數(shù)據(jù)包的數(shù)量，即，在節(jié)點(diǎn) i：
通過這個量來決定選擇哪一個作為下一跳。
4.2 延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)
5. 性能評價
為了評價系統(tǒng)的性能，我們使用開源模擬工具 Omnet++[10]進(jìn)行了大量的數(shù)值模擬。假設(shè)
個傳感器按照規(guī)則的網(wǎng)格布局，均勻部署在如圖 2 所示的正方形中心的一個孔周圍，兩個連續(xù)傳感器之間的距離為 25 m。孔的尺寸為 500m×500m。沿著道路的每一邊還安裝了一些等距的 VS 節(jié)點(diǎn)，VS 之間的距離固定為 125 米。移動用戶以一個在最小值和最大值之間均勻分布的速度移動，并且每 30 秒以一定的概率反轉(zhuǎn)移動方向(順時針或逆時針)，移動用戶當(dāng)前的速度每 5 秒更新一次。MS 沿公路移動，只能與各個 VS 通信，通信范圍為 25 米。當(dāng) MS 到達(dá)外面公路的一個角，它就改變移動方向，同時保持順時針或逆時針的移動模式。
MS 隨機(jī)選擇起始位置和初始移動方向，在網(wǎng)絡(luò)中選擇一個區(qū)域，通過選定的 VS 向該區(qū)域發(fā)送一個 QUERY 包。每當(dāng)一個查詢被注入到網(wǎng)絡(luò)中時，MS 就啟動一個計時器，并相應(yīng)地設(shè)置包的生存時間(TTL)字段，超過 TTL 之后，查詢將被丟棄。MS 再次發(fā)送相同的 QUERY 包，直到計時器超時前仍沒有收到回復(fù)。我們將超時時間設(shè)置為 90 秒，節(jié)點(diǎn)通信速率為 250kb /s，采用 CSMA/CA 機(jī)制管理媒體訪問。此外，通過給每個分組傳輸引入額外的延遲來考慮占空比操作。
除了我們提出的方案之外，我們還評估了基本泛洪策略的情況，它在響應(yīng)返回到 MS 的方式上與我們的方案不同，響應(yīng)只是由每個 SN 簡單地轉(zhuǎn)發(fā)到它的相鄰節(jié)點(diǎn)，直到遇到 VS。當(dāng)響應(yīng)到達(dá) VS 時，響應(yīng)消息將被存儲起來，直到最后一次消息投遞（或者在超時后被刪除）。我們評估的參數(shù)如下：
- 延遲：從 MS 發(fā)送查詢到接收到回復(fù)所經(jīng)過的時間。
- 跳數(shù)：每個數(shù)據(jù)包所經(jīng)過的平均跳數(shù)。
- 首次失效時間：網(wǎng)絡(luò)中首個節(jié)點(diǎn)電源耗盡經(jīng)過的時間。
圖 4 顯示了四種轉(zhuǎn)發(fā)策略下的首次失效時間。模擬的結(jié)果是通過對每個 N 值（即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)）運(yùn)行 50 次不同的模擬，并記錄第一個消耗完所有的初始能量的節(jié)點(diǎn)的時間得到的。可以看出，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，簡單地理路由勝過了負(fù)載均衡技術(shù)。
對于所評估的最大網(wǎng)絡(luò)，延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)比地理信息轉(zhuǎn)發(fā)的平均首次失效時間要小 10%，而能量感知轉(zhuǎn)發(fā)比地理信息轉(zhuǎn)發(fā)小 20%。另一方面，對于規(guī)模最小的網(wǎng)絡(luò)，三種策略的性能幾乎相同。泛洪策略在所有情況下的表現(xiàn)都是最差的，正如預(yù)期的那樣，為了向 MS 發(fā)送響應(yīng)而引入的大量消息迅速耗盡 SN 的能量，這導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的生存周期減短。
圖 4 首次失效的平均時間
圖 5、圖 6 描述了泛洪轉(zhuǎn)發(fā)方案和地理轉(zhuǎn)發(fā)方案的數(shù)據(jù)包總數(shù)和引入的相應(yīng)開銷,這是通過計算網(wǎng)絡(luò)中與某個消息的傳遞相關(guān)的所有數(shù)據(jù)包的數(shù)量來計算的。根據(jù)首次失效時間的結(jié)果(圖 4)，可以觀察到泛洪方案產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包總數(shù)要多得多。反之，由于為了建立到 MS 的優(yōu)化路由而交換的控制數(shù)據(jù)包，地理轉(zhuǎn)發(fā)的開銷要大得多。但是這樣的開銷是值得的，因為數(shù)據(jù)包的總數(shù)比泛洪情況下要少。
圖 5 數(shù)據(jù)包總數(shù)隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化
圖 6 開銷隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化
圖 7 繪制了同一組模擬的數(shù)據(jù)包延遲情況。可以看出，地理轉(zhuǎn)發(fā)和能量感知轉(zhuǎn)發(fā)的性能相似，但延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)在任何規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)中都顯著降低了數(shù)據(jù)包延遲。實(shí)際上，這種策略根據(jù)能量消耗自適應(yīng)地減少或增加占空比，因此，在模擬開始時，壓力較小的節(jié)點(diǎn)可以以更低的延遲轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。
圖 7 數(shù)據(jù)包的平均延遲
圖 8 顯示了一個數(shù)據(jù)包從查詢注入到應(yīng)答接收之間經(jīng)過的跳數(shù)隨節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化。可以很容易看出，三種策略的跳數(shù)大致相同，且都隨著網(wǎng)絡(luò)的大小而增加。這反映了 QUERY 和 REPLY 包所使用的路由并不依賴于（至少在長度方面）節(jié)點(diǎn)間的能量消耗水平。
圖 8
我們現(xiàn)在感興趣的是在改變 MS 的移動條件時，評估這三種轉(zhuǎn)發(fā)策略的性能。具體來說，我們將網(wǎng)絡(luò)規(guī)模固定在 N=924，將 Vmin 設(shè)置為 5m/s，Vmax 設(shè)置為 20m/s，轉(zhuǎn)向的概率從 0.125 到 1。在這組模擬中，我們?nèi)匀粶y量首次失效時間、數(shù)據(jù)包延遲和數(shù)據(jù)包跳數(shù)。
圖 9 顯示了增加 MS 轉(zhuǎn)向概率時的首次失效時間情況。首先，我們觀察到能量感知轉(zhuǎn)發(fā)的性能總是優(yōu)于地理轉(zhuǎn)發(fā)，而延遲感知轉(zhuǎn)發(fā)在小網(wǎng)絡(luò)中首次失效時間較短，在大網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)首次失效時間較長。
圖 9 首次失效時間隨轉(zhuǎn)向概率變化
圖 10 平均延遲隨轉(zhuǎn)向概率變化
圖 11 跳數(shù)隨轉(zhuǎn)向概率變化
6. 結(jié)論
本文提出了一種系統(tǒng)架構(gòu)和一套路由協(xié)議，以實(shí)現(xiàn)讓移動節(jié)點(diǎn)從靜態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中查詢數(shù)據(jù)的智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用。這個應(yīng)用程序場景非常適合汽車在一個熱門的停車場附近移動尋找車位的情況，用來檢測車位空閑或被占用的傳感器自行組織為一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。MS 可能會周期性地與 WSN 斷開連接，這取決于節(jié)點(diǎn)在其移動的道路上的部署情況。為了有效地應(yīng)對 MS 難以預(yù)測的移動模式，我們描述了一種能夠通過移動預(yù)測策略克服漏洞的地理路由策略。
我們介紹了一種基于三種類型節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)架構(gòu)：移動 Sink 節(jié)點(diǎn)（MS），即查詢 WSN 的移動節(jié)點(diǎn)，Vice Sink 節(jié)點(diǎn)（VS），即負(fù)責(zé)與 MS 通信的節(jié)點(diǎn)，傳感器節(jié)點(diǎn)（SN），即執(zhí)行查詢和響應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)，但只能通過 VS 到達(dá) MS 的簡單節(jié)點(diǎn)。我們介紹了兩種簡單的負(fù)載均衡技術(shù)，它們在進(jìn)行路由決策時分別考慮了能量和延遲。這些策略已經(jīng)經(jīng)過測試，并在多種設(shè)定（網(wǎng)絡(luò)大小和 MS 移動模式）上與簡單的地理轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議進(jìn)行了對比。我們提出的方案已在一個簡單的泛洪算法上進(jìn)行了測試，評估了其效率和由于控制數(shù)據(jù)包的傳輸造成的開銷。
未來可能的研究方向包括設(shè)計和測試適當(dāng)?shù)木彌_區(qū)管理策略、數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)融合算法等。我們還打算開發(fā)一個小型的測試床，以評估在真實(shí)硬件場景下的結(jié)果。
