黑敏星+史俊茹+楊軍

摘要：客戶機(jī)/服務(wù)器計(jì)算模式和移動(dòng)代理計(jì)算模式是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中使用最為廣泛的兩種模式，傳統(tǒng)的C/S計(jì)算模式無(wú)法保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃郧以诰W(wǎng)絡(luò)中會(huì)出現(xiàn)能量空洞問(wèn)題。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較不同參數(shù)對(duì)兩種計(jì)算模式的延時(shí)和能量消耗的影響。結(jié)果表明，MA計(jì)算模式的網(wǎng)絡(luò)性能在數(shù)據(jù)傳輸可靠性和能耗均衡方面更優(yōu)于C/S計(jì)算模式。

關(guān)鍵詞：客戶機(jī)/服務(wù)器計(jì)算模式；移動(dòng)代理計(jì)算模式；無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；移動(dòng)代理

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2015）10-0033-02

1 概述

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks， WSNs）是由有無(wú)線通信能力、感知能力和處理能力的微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成，它們自組織成網(wǎng)絡(luò)，并且節(jié)點(diǎn)之間以多跳的方式進(jìn)行通信[1]。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中大多數(shù)能量有效方法都是基于C/S計(jì)算模式[2]。C/S計(jì)算模式的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都將感知數(shù)據(jù)發(fā)送給sink節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。由于WSNs動(dòng)態(tài)變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，無(wú)法保證感知數(shù)據(jù)的可靠傳輸，從而導(dǎo)致重傳或者數(shù)據(jù)丟失；而距離sink節(jié)點(diǎn)較近的節(jié)點(diǎn)會(huì)因轉(zhuǎn)發(fā)其它節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)而過(guò)早死亡，而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)能量空洞問(wèn)題[3]?；谝苿?dòng)代理[4]計(jì)算模式在數(shù)據(jù)傳輸方面更適用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。MA計(jì)算模式是由sink節(jié)點(diǎn)根據(jù)預(yù)設(shè)的遷移路徑派遣Agent到節(jié)點(diǎn)處對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后Agent再遷移到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，最終將全網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的結(jié)果返回給sink節(jié)點(diǎn)。

2 相關(guān)工作

目前，已有很多學(xué)者針對(duì)兩種計(jì)算模式進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[5]從網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)的角度對(duì)MA計(jì)算模式和C/S計(jì)算模式進(jìn)行比較和分析，結(jié)果表明，MA計(jì)算模式的網(wǎng)絡(luò)性能要優(yōu)于C/S計(jì)算模式。文獻(xiàn)[6]將MA與數(shù)據(jù)融合策略相結(jié)合，提出基于融合代價(jià)最佳的MA路由算法，由MA在網(wǎng)內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。文獻(xiàn)[7]將MA與DD路由協(xié)議相結(jié)合，提出一種基于MADD的路由協(xié)議，該協(xié)議通過(guò)有效節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、節(jié)點(diǎn)間建立路由、Agent數(shù)據(jù)感知3個(gè)階段，完成源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間的通信。結(jié)果表明，基于MADD的路由協(xié)議具有節(jié)能、降低帶寬、減少網(wǎng)絡(luò)延時(shí)并具有較好的靈活性等優(yōu)點(diǎn)。本文從多跳傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)方面入手，分別分析MA計(jì)算模式和C/S計(jì)算模式的延時(shí)和能耗。

3 MA計(jì)算模式的數(shù)據(jù)處理模型

在節(jié)點(diǎn)級(jí)，主要通過(guò)MA協(xié)助本地的數(shù)據(jù)處理來(lái)消除本地?cái)?shù)據(jù)冗余。根據(jù)特定的應(yīng)用需求，sink節(jié)點(diǎn)派遣MA，MA僅攜帶所需的處理代碼遷移到目的節(jié)點(diǎn)，對(duì)目的節(jié)點(diǎn)所感知的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地處理。設(shè)[r]（0

假設(shè)[ρ]（0<[ρ]<1）為聚合因子，[Ni]為聚合后數(shù)據(jù)大小，Agent到達(dá)第一個(gè)目的節(jié)點(diǎn)后不進(jìn)行聚合，聚合從第二個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始。則：

[Ni=R1+k（2，i）ρRk=rSd+ρrSd（i-1）]（[i≥1]） （2）

4 網(wǎng)絡(luò)性能分析

4.1 端到端延時(shí)

兩種計(jì)算模式中，延時(shí)都由傳輸時(shí)間、開(kāi)銷時(shí)間和數(shù)據(jù)處理時(shí)間三部分組成。C/S模式的總延時(shí)為：

[Tc/s=mnSd/Vt+（mn+1）Tf+mnSd/Vproc] （3）

MA計(jì)算模式總的延時(shí)為：

[Tma=mNi/Vma+2Ta（m+n）+i（1，n）（（Ni+Sma）/Vt+Sd/Vproc）] （4）

4.2 能量消耗

兩種計(jì)算模式的能量消耗主要包括發(fā)送能量、接收能量、處理開(kāi)銷所消耗的能量和數(shù)據(jù)處理所消耗的能量四部分。根據(jù)文獻(xiàn)[8]，傳輸所消耗的能量可以用線性關(guān)系表示，[E（x）=Ax+b]。其中，[b]為常量，[x]為感知數(shù)據(jù)大小[Sd]，[A]為傳輸1Byte數(shù)據(jù)能耗系數(shù)。設(shè)[Sn]為節(jié)點(diǎn)每秒處理的數(shù)據(jù)量，處理1Byte數(shù)據(jù)的能消為[Cproc]。

在C/S計(jì)算模式中，其總的能耗為：

[Ec/s=mn{（As+Ar）Sd+bs+br}+CprocSnTf（mn+1）] （5）

在MA計(jì)算模式中總的能量消耗為：

[Ema=mi（1，n）{As（Ni+Sma）+bs+Ar（Ni-1+Sma）+br}+2mi（1，n）CprocSnTa+mnCprocSd] （6）

5 仿真

本文使用Matlab7.0仿真工具對(duì)兩種計(jì)算模式的性能指標(biāo)進(jìn)行仿真分析。在仿真中，由于C/S計(jì)算模式中所用的數(shù)據(jù)處理都是由sink節(jié)點(diǎn)進(jìn)行，且sink節(jié)點(diǎn)的能量不受限制，所以除了sink節(jié)點(diǎn)之外，其它所有的傳感器節(jié)點(diǎn)都是能量受限的，并且同質(zhì)、靜態(tài)。根據(jù)文獻(xiàn)[8]中對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

5.1仿真結(jié)果與分析

5.1.1感知節(jié)點(diǎn)的影響

這組實(shí)驗(yàn)改變感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，如圖1所示，由于C/S計(jì)算模式節(jié)點(diǎn)數(shù)不斷增加，節(jié)點(diǎn)所攜帶的感知數(shù)據(jù)增大，而MA計(jì)算模式在節(jié)點(diǎn)級(jí)有聚合，Agent所攜帶的感知數(shù)據(jù)不會(huì)增大，所以隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，C/S計(jì)算模式的延時(shí)要遠(yuǎn)大于MA模式。從圖2可以看出，因?yàn)橹挥幸粋€(gè)Agent，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加時(shí)，Agent所攜帶的聚合數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越大，傳輸時(shí)間增大，從而能耗也會(huì)增大。

6 結(jié)論

本文主要是對(duì)MA計(jì)算模式和C/S計(jì)算模式在網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和能量消耗兩方面做了對(duì)比分析，仿真結(jié)果表明，MA計(jì)算模式在某些條件下要優(yōu)于C/S計(jì)算模式，主要的影響因素有感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、感知數(shù)據(jù)的大小、壓縮比例因子等。因此，對(duì)于MA計(jì)算模式來(lái)說(shuō)，一個(gè)好的數(shù)據(jù)融合算法是提高M(jìn)A計(jì)算模式的一個(gè)重要因素。

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