李瑞瑤,白光偉,,3*,沈 航,張 芃

(1.南京工業(yè)大學計算機科學與技術系,南京 210009;2.南京理工大學高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點實驗室,南京 210094;3.南京郵電大學寬帶無線通信與傳感網技術教育部重點實驗室,南京 210003)

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事件驅動的無線多媒體傳感器網絡QoS通信協議*

李瑞瑤1,白光偉1,2,3*,沈 航2,張 芃1

(1.南京工業(yè)大學計算機科學與技術系,南京 210009;2.南京理工大學高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點實驗室,南京 210094;3.南京郵電大學寬帶無線通信與傳感網技術教育部重點實驗室,南京 210003)

提出一種事件驅動的無線多媒體傳感網QoS感知通信(EDQC)協議。首先,當監(jiān)測到事件發(fā)生時,在滿足事件監(jiān)測質量的基礎上,啟動最少的視頻節(jié)點進行數據采集,以減少冗余數據的產生。其次,在數據傳輸階段,計算由前進距離、隊列長度和剩余能量構成的復合權值,并選擇權值最大的下一跳節(jié)點進行數據轉發(fā),從而避開擁塞區(qū)域、延長網絡生存周期。仿真結果表明,EDQC協議能夠較好的適應視頻監(jiān)測需求,同時減少通信擁塞、均衡節(jié)點能耗。

無線多媒體傳感網;事件監(jiān)測;QoS感知通信;

無線多媒體傳感器網絡WMSNs(Wireless Multimedia Sensor Networks)[1]是由低功耗多媒體傳感器形成的一組具有感知、計算和通信能力的多媒體監(jiān)測網絡。WMSNs在環(huán)境監(jiān)測、物體追蹤、智能交通系統(tǒng)中有著廣泛應用,其中有效的事件監(jiān)測和可靠的信息傳輸是人們關注的核心問題[2]。

事件監(jiān)測是WMSNs的典型應用之一,其中有兩個有待解決的關鍵科學問題:①根據系統(tǒng)所需事件監(jiān)測質量不同,監(jiān)測既要保證完整性又要盡量減少冗余;②通過合理的路由選擇,緩解可能的通信擁塞,同時保證業(yè)務QoS、兼顧能耗均衡。

近年來,WMSNs通信協議[5]相關研究主要側重于優(yōu)化路由選擇階段的實時性和可靠性,而對于事件監(jiān)測過程則沒有較好的研究。文獻[7]提出了一種基于相關性感知的視頻傳感器網絡QoS路由協議CAQR。該協議通過差分編碼策略減少由于節(jié)點間相關性而產生的冗余數據,并由相關組中的節(jié)點進行數據壓縮,經過多跳傳輸控制時延和可靠性,當數據流出相關組時采取相關性感知的負載平衡方案,把不能由差分編碼縮減的數據分散至多條路徑來避免擁塞,并在達到QoS要求的基礎上實現最小化能耗的目的。但該協議未考慮優(yōu)化數據采集,并且在數據傳輸階段避免擁塞的方法不夠完善,可能會使數據在小范圍內多次轉發(fā)而浪費帶寬。

TPGF協議[8]針對多媒體數據量大的特點采用基于貪婪策略的多路徑傳輸算法,每一跳都選擇距離目的節(jié)點最近的節(jié)點,同時考慮了網絡中由于節(jié)點失效造成的路由空洞問題。在路徑發(fā)現結束后對選出的路徑進行路徑優(yōu)化,避免回路的產生。但該協議在實現過程中并未考慮能量和擁塞情況,由于貪婪算法可能會增加空洞節(jié)點的產生而造成更大面積的路由空洞。

文獻[9]提出一種旨在消除冗余數據的攝像頭節(jié)點分布式合作啟動算法。由于多媒體數據在處理和傳輸過程中的高能耗開銷,文章提出一種通過攝像頭節(jié)點合作來實現最小化重疊覆蓋的算法,攝像頭節(jié)點只有在事件發(fā)生在附近時才啟動參與數據采集。該算法僅涉及事件監(jiān)測中的節(jié)點啟動,未涵蓋事件監(jiān)測的完整過程,且未對事件覆蓋率進行詳細定義。

上述工作對于事件監(jiān)測過程缺乏可靠的支持。為了滿足基本的事件監(jiān)測需求,同時提供可靠的多媒體數據傳輸,本文提出一種事件驅動的無線多媒體傳感網QoS通信協議EDQC,圍繞事件監(jiān)測的信息采集和信息傳輸兩部分進行研究。在信息采集過程中,協議從事件監(jiān)測質量角度出發(fā),以滿足最低監(jiān)測要求和減少冗余為目標實現節(jié)點調度;在信息傳輸階段,針對實時性可靠性等QoS保障因素提出一種均衡能耗、避免擁塞的無線網絡傳輸算法。通過考察當前節(jié)點的前進距離、隊列長度和剩余能量等,計算復合權值并選擇權值最大的節(jié)點作為下一跳進行數據傳輸,以此保證QoS服務質量,延長網絡生存周期。

1 網絡模型

本文做出如下假設:

①網絡中包含兩類節(jié)點,第一類為視頻節(jié)點,可以用集合V={v1,v2,…,vn}表示,第二類為標量節(jié)點,用集合S={s1,s2,…,sm}來表示,網絡中的節(jié)點位置均固定。

②標量節(jié)點的感知范圍呈圓形,視頻節(jié)點的監(jiān)測范圍為60°的扇形,并且在運行過程中視頻節(jié)點的監(jiān)測區(qū)域FoV不會轉動,且保證95%以上的標量節(jié)點都被至少一個視頻節(jié)點覆蓋。

③每個節(jié)點在網絡中都有唯一的ID標記,并已知自身的位置坐標。

④事件發(fā)生時,si(1≤i≤n)可以感知到事件信息,而vj(1≤j≤m)負責采集數據。

表1 本文中使用的符號

根據文獻[7]中的能量模型可知,在數據傳輸階段,網絡中標量節(jié)點均具有相同的初始能量E0。假設節(jié)點的能耗主要來自數據包的發(fā)送和接收。其中,數據發(fā)送產生的能量消耗由下式計算:

et=(ete+etadα)×l

(1)

式(1)中ete表示發(fā)送1 bit數據所消耗的能量,eta是通信能量常數,表示發(fā)射放大器將1 bit數據發(fā)送單位面積消耗的能量。l表示數據包大小。α為路徑消耗指數,取決于傳輸介質,通常在2和4之間。類似的數據接收能量消耗:

er=ere×l

(2)

式(2)中ere表示接收1bit數據所消耗的能量。

根據(1)和(2),發(fā)送和接收數據的能量消耗為:

E(l,d)=et+er

(3)

2 多媒體事件監(jiān)測

2.1 事件采集和反饋

本文研究的事件驅動QoS通信協議在事件監(jiān)測過程中考慮如何進行節(jié)點調度,使之既能保證監(jiān)測質量,同時盡可能減少冗余。

圖1 視頻節(jié)點監(jiān)測范圍FoV

網絡中,vj會覆蓋若干si,如圖1所示。但由于vj的位置和視角不同,si會同時存在于多個vi的FoVj內,如圖2所示。多個vj采集到的重疊區(qū)域數據可以被認為是冗余數據。事件監(jiān)測質量體現在標量節(jié)點覆蓋率上,若ω0=0.5,則意味著監(jiān)測到事件的si中的50%應被覆蓋在Ω集合元素的FoVs內。

圖2 多視頻節(jié)點監(jiān)測覆蓋面積

監(jiān)測到事件的si(1≤i≤n)向周圍廣播消息,形成集合ξ{all},同時vj(1≤j≤m)分別記錄FoVj中感知到事件的標量節(jié)點ID,并構成ξ{j}集合,同時vj歸入δ集合。

為衡量集合Ω的監(jiān)測質量,我們作出如下定義:

定義1合作質量vΩ表示Ω中的視頻節(jié)點覆蓋的標量節(jié)點數量,其公式可表達為:

(4)

定義2監(jiān)測質量ωΩ表示Ω中視頻節(jié)點覆蓋的標量節(jié)點總量與集合ξ{all}中元素數量的比值,可表示為:

(5)

定義3合作效率η是指添加新的視頻節(jié)點j后的合作質量與添加前的比值,表示為:

(6)

假設A節(jié)點覆蓋到的標量節(jié)點數最多,即|ξ{A}|最大,則將A節(jié)點加入Ω集合中。此時的合作質量和監(jiān)測質量可分別表示為:

vΩ=v{A}=|ξ{A}|

(7)

(8)

若此時ωΩ<ω0,則需要調度其他節(jié)點協作采集信息。對于節(jié)點B∈δ而言,A、B兩個節(jié)點FoVs覆蓋到的節(jié)點個數為|ξ{A}∪ξ{B}|,A、B節(jié)點的合作質量和監(jiān)測質量分別是:

vΩ∪{B}=|ξ{A}∪ξ{B}|

(9)

(10)

A、B節(jié)點的合作效率可以表示為:

(11)

若遍歷δ中的節(jié)點后,發(fā)現節(jié)點B能夠使新的合作效率最大,則Ω←Ω∪{B},ωΩ←ωΩ∪{B}。

如圖3和圖4所示,循環(huán)依次添加合適的節(jié)點,直到ωΩ≥ω0。

圖3 當ω0=0.7時啟動的節(jié)點為A、B

圖4 當ω0=0.9時啟動的節(jié)點為A、B、C

2.2 節(jié)點狀態(tài)調整

本文研究的事件驅動QoS通信協議,在保證監(jiān)測質量的前提下盡可能減少冗余,為數據傳輸階段減少發(fā)生擁塞的可能性。

更新Ω集合的過程可以描述為選擇合作效率最大化節(jié)點集合的過程:

Given:

δ,ξall,ξ(i),i∈δ

Find:

Ω

Maximize:

(12)

Subject to:

η>1,j∈δ

(13)

若si(1≤i≤n)監(jiān)測到事件信息,則vj(1≤j≤m)更新存儲的ξall、ξ(j)、δ集合作為輸入信息,輸出信息為Ω。EDQC根據式(13)依次判斷δ中的節(jié)點j是否能使添加該節(jié)點后的合作效率大于1,并選擇使式(12)的值最大的節(jié)點j添加到啟動集合Ω中,如算法1所示。

算法1描述了視頻節(jié)點調度算法的具體實現過程。當檢測到事件發(fā)生時,vj(1≤j≤m)更新自身存儲的信息。所有檢測到該事件的si(1≤i≤n)廣播事件消息形成ξ{all}集合,當vj監(jiān)聽到事件消息后更新集合ξ{j}。監(jiān)測范圍覆蓋到該事件的vj形成δ集合。

從δ中找到使|ξ{j}|最大的節(jié)點j并添加到集合Ω中,計算當前監(jiān)測質量ωΩ=|ξ{j}|/|ξ{all}|,如果此時ωΩ<ω0,則需要協作采集。依次計算添加δ集合中的其余節(jié)點后的合作效率,并將使合作效率最大的節(jié)點i添加到集合Ω中,循環(huán)該步驟直至ωΩ≥ω0。

算法1視頻節(jié)點調度算法

1 Initialization for all video nodes

ξ{all}←?,ξ{i}←?,δ←?,Ω←?,vΩ←0,wΩ←0;

2 while sidetect‘event’do

3ξ{all}←ξ{all}∪{si};

4sisend‘event’info;

5 end while

6 for eachvjreceive‘event’info do

7 ifsiin FOVjthen

8δ←δ∪{vj};

9ξ{j}←ξ{j}∪{si};

10 end if

11 end for

12 find max(|ξ{j}|),j∈δ;

13vΩ=|ξ{j}|;

14wΩ=|ξ{j}|/|ξ{all}|;

15Ω←Ω∪{j};

16 whilewΩ

17 findη=max(|vΩ∪{i}|/|vΩ|),i∈δ,i≠j;

18vΩ=|vΩ∪{i}|;

19wΩ=vΩ/|ξ{all}|;

20Ω←Ω∪{i};

21 end while

22 for eachi∈Ωdo

23 turn oni;

24 end for

25 end

3 多媒體數據傳輸

事件發(fā)生后,網絡中的節(jié)點將采集得到的多媒體數據傳送至Sink節(jié)點,自然的需要進行數據傳輸。

3.1 路由選擇問題

為了保證多媒體數據的實時性和可靠性,協議采取一種路由選擇算法將采集得到的實時數據發(fā)送到距離Sink節(jié)點更近、擁塞度較輕、能量更充足的下一跳節(jié)點。路由算法定義如下:

Given:

i,j∈N(i),N(i)

Find:

j*

Maximize:

Hm(j)

(14)

Subject to:

dist(j,s)

(15)

tij≤Tij

(16)

p≥P_REQ

(17)

局部最優(yōu)下一跳節(jié)點j*是相對節(jié)點i距離Sink節(jié)點更近且復合權值最大的節(jié)點。式(15)說明下一跳距離Sink更近。式(16)中tij表示傳輸過程中實際的傳輸時延,Tij表示要求的最大時延,其具體計算方法在4.3節(jié)中介紹。式(17)中p表示實際傳輸時的鏈路可靠性,P_REQ表示要求的最低可靠性,本文取0.8,能夠提供給用戶可接受的多媒體數據質量。

式(14)表示復合權值,定義為:

Hm(j)=α·Dj+β·(1-Qj)+γ·Ej

(18)

式(18)中Dj表示節(jié)點i到j的前進位移與i到Sink節(jié)點距離的比值,Qj表示節(jié)點j當前的擁塞程度,Ej表示節(jié)點j當前的剩余能量與初始能量的比值,即:

(19)

(20)

(21)

式(20)中Q_length表示節(jié)點j的隊列長度值,B表示節(jié)點的緩沖區(qū)大小,式(21)中Eres表示節(jié)點j的剩余能量。

根據2.2節(jié)能量模型可以得到節(jié)點每接收并發(fā)送一個數據包后剩余能量表達式為:

Eres=E0-E(l,d)

(22)

復合權值QoS路由算法可以描述為節(jié)點i在選擇下一跳節(jié)點進行數據傳輸時,從前進位移、擁塞程度和剩余能量3個方面考察鄰居節(jié)點的優(yōu)劣。當節(jié)點所在區(qū)域擁塞程度較小、能量充沛時,為了能更快將數據傳送至Sink節(jié)點,下一跳的選擇主要由前進位移Dj決定;當節(jié)點所在區(qū)域開始出現擁堵情況,為了避讓擁塞節(jié)點,Qj值作為主要決定因素;而對于平均剩余能量較低的節(jié)點,剩余能量越高,則被選擇的可能性越大。

根據節(jié)點i自身環(huán)境的不同,在選擇下一跳時決定因素也會有所變化。因此在使用復合權值時首先要明確當前節(jié)點的網絡特性,也就是權值參數的確定。

3.2 權值參數計算

復合權值中主導因素由當前節(jié)點網絡特性決定,并體現在復合權值的參數中,α、β、γ可以反應出節(jié)點i所處位置的網絡環(huán)境,決定當前占主導作用的因素。

(23)

α的大小與節(jié)點i與Sink節(jié)點的距離遠近成反比。距離越近則α越大,同時距離因素的影響越大。

(24)

β反應節(jié)點i的區(qū)域擁塞程度。Qj值越大,β越大,且β的值大于任意鄰居節(jié)點的Qj值。

(25)

γ表示節(jié)點i的區(qū)域平均剩余能量。

節(jié)點i與Sink節(jié)點距離越近,即α增大,表示前進距離的影響效果更大。而當節(jié)點i所處的區(qū)域擁塞程度較高時,下游節(jié)點隊列長度的影響力相對較大。同理,當節(jié)點i周圍鄰居節(jié)點的剩余能量較低,能量的影響就增強,反之亦然。

3.3 傳輸延遲估計

由于多媒體數據對端到端時延有較高要求,因此為每個實時數據包設定從節(jié)點i傳輸到Sink節(jié)點所需的最長時間,用Tik表示。則單跳的時延約束可表示為:

(26)

式(26)中分母是從i節(jié)點到目的節(jié)點的估計跳數。

(27)

(28)

3.4 算法實現

算法2描述了QoS路由選擇的具體實現過程。當前節(jié)點i遍歷其鄰居節(jié)點集合Neighbor(i),選擇距離小于i節(jié)點的鄰居節(jié)點加入到Gi集合。對于Gi集合滿足實時性和可靠性要求的節(jié)點再添加到Fi集合中作為候選節(jié)點。每個Fi中的節(jié)點j依次計算Hm(j),并找到使Hm(j)最大的節(jié)點j,并將其id賦值給next_hop作為最優(yōu)下一跳。

算法2轉發(fā)節(jié)點選擇

1 Input:i,Neighbor(i),Tik,P_REQ

2 Output:next_hop

3Gi←{j|dist(j,s)

4 for eachj∈Gido

5Tij←Tik/Nik;

6 iftijP_REQ then

7Fi←Fi∪{i};

8 end if

9 end for

10 tempHm←0;

11 for eachj∈Fi&&j≠ido

12 ifHm(j)>tempHmthen

13 tempHm←Hm(j);

14 next_hop ←j;

15 end if

16 end for

17 end

4 性能分析與評價

本節(jié)通過仿真的方法對我們提出的事件驅動QoS感知通信協議EDQC進行性能分析。首先介紹實驗環(huán)境和參數設置,然后針對實驗數據進行分析。

4.1 實驗環(huán)境和參數設置

我們在ns2-2.34平臺上實現EDQC,并設計一系列仿真實驗。網絡中唯一的Sink放置在100 m×100 m的區(qū)域中心,固定各個節(jié)點位置,所有標量節(jié)點具有相同的緩沖區(qū)大小和初始能量,并且在每個標量節(jié)點能量消耗完之前不給予補充?；緟翟O置詳見表2。

表2 實驗參數設置

本節(jié)主要從不同事件覆蓋率下的網絡能耗、平均端到端時延、分組投遞率、Sink節(jié)點吞吐量等方面考察協議的性能。通過同一時刻發(fā)生的事件數量不同,即同時參與數據采集的視頻節(jié)點數量不同來得到網絡負載的變化情況,同時將結果與TPGF協議相比較進行性能分析。

4.2 實驗結果分析

實驗結果分析中用EDQC-0.5代表EDQC協議當ω0=0.5時的情況,而EDQC-0.9表示ω0=0.9時的情況。

數據包平均端到端時延的變化和累積分布情況分別如圖5和圖6所示。EDQC和TPGF的端到端時延隨著同一時刻發(fā)生事件數量的增多呈上升趨勢,且TPGF的平均端到端時延較大。由于EDQC-0.5參與的視頻節(jié)點數量少于EDQC-0.9,因而前者發(fā)送的數據量、占用的帶寬和產生的擁塞也較少,端到端時延比后者小。而TPGF協議僅將數據包發(fā)送至與目的節(jié)點最近的鄰居節(jié)點而沒有考慮可能發(fā)生的擁塞,所以TPGF協議的平均端到端時延比EDQC協議的端到端時延大。

圖5 平均端到端時延隨著事件數量的變化

圖6 端到端時延的累積分布函數

從圖7可以看出分組投遞率隨著發(fā)生事件數量的增加而下降。比較EDQC-0.5和EDQC-0.9的投遞率來看,后者在仿真過程中參與數據采集的視頻節(jié)點數量多,數據量增大,同時也增大了產生擁塞和空洞節(jié)點的可能性,因而投遞率降低。而TPGF協議沒有考慮可能發(fā)生的擁塞、丟包等情況,因此投遞率較低。

圖7 分組投遞率隨著事件數量的變化

圖8顯示Sink節(jié)點的有效吞吐量隨發(fā)生事件數量的增加呈遞增趨勢。在事件數量一定的情況下,EDQC-0.5的吞吐量明顯低于EDQC-0.9。EDQC協議在系統(tǒng)ω0值不同的情況下,吞吐量有較大差別。ω0越大,發(fā)送的數據量越多,吞吐量越大。而TPGF協議沒有考慮數據實時性和擁塞的影響,因此吞吐量降低。

在能耗方面,EDQC與TPGF相比有性能提升。如圖9所示,當同一時刻發(fā)生的事件數量相同時,TPGF協議的能耗方差大于EDQC。圖10表明當運行100 s后,TPGF的網絡節(jié)點最低能量明顯低于EDQC協議。EDQC協議在選擇下一跳時考慮當前節(jié)點所處的網絡特性,包括位置、擁塞、能量等,而TPGF協議在轉發(fā)時僅依賴貪婪算法選取距離Sink節(jié)點最近的鄰居進行轉發(fā),導致單個節(jié)點能量消耗過快,能耗方差較大。

圖8 吞吐量隨著事件數量的變化

圖9 節(jié)點剩余能量方差隨著事件數量的變化

圖10 節(jié)點最低能量隨事件數量的變化

5 總結

本文提出了一種事件驅動的無線多媒體傳感網QoS感知通信協議EDQC。當監(jiān)測到事件發(fā)生時,協議在保證事件監(jiān)測質量的要求下,選擇最少數量的視頻節(jié)點參與采集以減少冗余。在數據傳輸過程中,通過考察各鄰居節(jié)點的前進位移、隊列長度和剩余能量等,計算并選擇復合權值最大的節(jié)點進行轉發(fā)。文章最后通過一系列仿真實驗,對其性能進行分析和評價。實驗結果表明,協議能滿足事件監(jiān)測質量,同時保證QoS,并在此基礎上降低了端到端延時、均衡了節(jié)點能耗、緩解了擁塞的發(fā)生。

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李瑞瑤(1989-),女,碩士研究生,主要研究方向為無線多媒體傳感器網絡,無線網絡QoS保障技術,liruiyao1030@gmail.com;

白光偉(1961-),男,博士,教授,博士生導師,CCF高級會員(E200012029S),主要研究方向為無線傳感器網絡、移動互聯網、網絡體系結構和協議、網絡系統(tǒng)性能分析和評價,多媒體網絡服務質量等,bai@njtech.edu.cn。

Event-DrivenQoSCommunicationProtocolinWirelessMultimediaSensorNetworks*

LIRuiyao1,BAIGuangwei1,2,3*,SHENHang2,ZHANGPeng1

(1.Department of Computer Science and Technology,Nanjing University of Technology,Nanjing 210009,China;2.Key Lab of Intelligent Perception and System for High-Dimensional information of Ministry of Education of China,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China;3.Key Lab of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China)

This paper proposes an Event-Driven QoS-aware Communication(EDQC)protocol in wireless multimedia sensor networks.When an event occurs,video sensors as few as possible will be awakened under the conditions of event monitoring requirement,in the hope of reducing video data redundancy.During data transmission,a compositive weight is determined in consideration of transmission distance,queue length and residual energy,and then the data are forwarded to the sensor node with the largest compositive weight as the next hop,in order to bypass congestion region and to prolong the nerwork lifetime.Our simulation results show the proposed EDQC can support video monitoring,in the meanwhile,reduce traffic congestion and balance energy consumption.

wireless multimedia sensor networks;event monitoring;QoS-aware communication;

項目來源:國家自然科學基金項目(60673185,61073197);江蘇省自然科學基金項目(BK2010548);江蘇省科技支撐計劃(工業(yè))項目(BE2011186);江蘇省未來網絡前瞻性研究項目(BY2013095-4-09);南京郵電大學寬帶無線通信與傳感網技術教育部重點實驗室開放研究基金資助課題項目(NYKL201304);江蘇省六大高峰人才基金(第八批)課題項目

2014-03-20修改日期:2014-05-07

10.3969/j.issn.1004-1699.2014.06.019

TP393

:A

:1004-1699(2014)06-0807-07