鄧 達(dá)，徐 鵬

（成都萬(wàn)聯(lián)傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 成都 610045）

基于優(yōu)先級(jí)的WMSN區(qū)分服務(wù)路由算法

鄧 達(dá)，徐 鵬

（成都萬(wàn)聯(lián)傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 成都 610045）

提出一種基于區(qū)分服務(wù)（Diffserv）的QoS路由算法。該算法利用兩種方式保證傳輸?shù)腝oS需求：一是在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時(shí)，以不同的概率公式選擇路徑；二是使用強(qiáng)占性優(yōu)先排隊(duì)模型處理節(jié)點(diǎn)緩存中不同類型的數(shù)據(jù)包。仿真實(shí)驗(yàn)顯示，該路由算法能保證不同種類數(shù)據(jù)包的QoS需求，平衡網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，同時(shí)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

區(qū)分服務(wù)； 優(yōu)先級(jí)排隊(duì)模型； 服務(wù)質(zhì)量； 無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)

無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless multimedia sensor network， WMSN）是一種從傳統(tǒng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來(lái)的新型網(wǎng)絡(luò)，能夠感知并傳輸聲音、圖像、視頻剪輯等各種多媒體信息，通常部署在無(wú)人值守的環(huán)境中獨(dú)立完成任務(wù)，沒(méi)有基礎(chǔ)設(shè)施，是一個(gè)能源消耗敏感的網(wǎng)絡(luò)，可以廣泛應(yīng)用于軍事、民用和商業(yè)領(lǐng)域［1］。WMSN集成了自組織、資源有限等一些傳統(tǒng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特性，同時(shí)給多媒體信息的采集和傳輸提出了新要求，如硬件設(shè)計(jì)、節(jié)能控制、服務(wù)安全性和信息處理［2］等。

與傳統(tǒng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相比，WMSN具有以下特點(diǎn)：1） 更多的能源消耗。傳統(tǒng)WSN能源消耗主要發(fā)生在無(wú)線傳輸數(shù)據(jù)，而WMSN需要額外能源進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和處理；2） 更復(fù)雜的處理任務(wù)。WMSN需要處理更復(fù)雜的任務(wù)，如圖像壓縮編碼，分布式視頻處理和信息融合。3） 更高的QoS需求。傳統(tǒng)的WSN通常為了減少能源消耗而忽略QoS，而WMSN需要很快的實(shí)時(shí)性、高網(wǎng)絡(luò)吞吐量來(lái)適應(yīng)不同的應(yīng)用程序，因此，需要更高的QoS保障［3］。4） 更多的功能和應(yīng)用。WMSN能感知豐富的多媒體信息，因此適用于細(xì)粒度和高精確度的信息環(huán)境檢測(cè)，并能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。

簡(jiǎn)而言之，WMSN需要在有限能量限制下，達(dá)到數(shù)據(jù)延遲盡可能低以及帶寬利用率盡可能高的要求。因此，區(qū)分服務(wù)（DiffServ）是WMSN中最重要的特點(diǎn)之一。比如，在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)的傳輸要求低延遲和小抖動(dòng)，并允許一定誤差；在周期環(huán)境檢測(cè)中，對(duì)異常結(jié)果的可靠性要求非常高；而在工業(yè)控制過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)性和可靠性都有很高要求［4］。

1 相關(guān)工作

作為一種特殊類型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，WMSN支持圖像，音頻，視頻等多媒體信息的傳輸，需要一定QoS保證。因此，路由協(xié)議，QoS保證已成為WMSN的研究熱點(diǎn)。

SPEED［5］是一個(gè)實(shí)時(shí)路由協(xié)議，它在一定程度上實(shí)現(xiàn)了端到端的傳輸延遲保證，具有網(wǎng)絡(luò)擁塞控制和負(fù)載平衡機(jī)制。首先，在節(jié)點(diǎn)中交換周圍節(jié)點(diǎn)傳輸延遲信息，以獲得網(wǎng)絡(luò)信息。然后在節(jié)點(diǎn)通過(guò)局部位置和傳輸速率做出路由選擇，并且通過(guò)鄰居節(jié)點(diǎn)反饋機(jī)制來(lái)保證該網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率高于全局定義的傳輸速率閾值［6］。

文獻(xiàn)［7］提出了一個(gè)基于遺傳算法的WMSN路由算法。在該算法中，初始種群是隨機(jī)產(chǎn)生的，下一代群體通過(guò)染色體交叉和變異操作產(chǎn)生。當(dāng)滿足QoS約束時(shí)，該算法可以快速收斂到最佳適應(yīng)度。但它并沒(méi)有考慮到能源約束的因素。文獻(xiàn)［8］設(shè)計(jì)了一個(gè)基于DiffServ的路由算法。該算法對(duì)于實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)通過(guò)考慮下一個(gè)節(jié)點(diǎn)到源節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)來(lái)計(jì)算選擇下一節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的概率；而對(duì)于盡力而為業(yè)務(wù)，則考慮下一節(jié)點(diǎn)的剩余電量。該算法利用非搶占式優(yōu)先級(jí)排隊(duì)機(jī)制，為高優(yōu)先級(jí)的數(shù)據(jù)包實(shí)現(xiàn)了一定的優(yōu)化，但是這種排隊(duì)模型對(duì)優(yōu)先級(jí)較低的數(shù)據(jù)包會(huì)帶來(lái)更大的延遲［9］。

文獻(xiàn)［10］討論了一種區(qū)別角度的路由算法。在該算法中，節(jié)點(diǎn)根據(jù)偏轉(zhuǎn)來(lái)對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類，在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)流不同的需求選擇不同的區(qū)域。此外，該算法通過(guò)如鄰居節(jié)點(diǎn)的位置、單跳的通信業(yè)務(wù)負(fù)荷和剩余能量等因素實(shí)現(xiàn)區(qū)分路由。

SAR［11］是著名的QoS保證的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議。該協(xié)議通過(guò)基于路由表驅(qū)動(dòng)的多路徑方法滿足了低能耗和健壯性的要求。在選擇路徑時(shí)同時(shí)考慮到每條路徑的能量，以及端到端的延遲需求和數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級(jí)。該算法需要維持一個(gè)以上的樹結(jié)構(gòu)，用以產(chǎn)生從每個(gè)源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的多條路徑。每個(gè)節(jié)點(diǎn)建立多條具有不同QoS參數(shù)的到達(dá)源節(jié)點(diǎn)的路徑，在發(fā)送數(shù)據(jù)包時(shí)，源節(jié)點(diǎn)將通過(guò)評(píng)估路徑及數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)選擇［6］。

2 區(qū)分服務(wù)模型

在傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)中，QoS提供3種服務(wù)模型［12］：

1） 盡力而為的服務(wù)模式。應(yīng)用程序可在不預(yù)約、不通知網(wǎng)絡(luò)的情況下，在任何時(shí)間發(fā)送任何大小的數(shù)據(jù)。大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用使用這種服務(wù)模式，如HTTP、FTP等。

2） InteServ服務(wù)模型。這種服務(wù)模型定義在IETF RFC1633中［13］，通過(guò)資源預(yù)留［14］的方法實(shí)現(xiàn)QoS保證。InteServ模型滿足多種QoS的要求。在這種模式下，應(yīng)用程序發(fā)送數(shù)據(jù)包之前，需要通過(guò)特殊的QoS信令申請(qǐng)?zhí)囟ǚ?wù)。應(yīng)用程序首先通知網(wǎng)絡(luò)自己的流量參數(shù)和特定服務(wù)質(zhì)量的要求，包括帶寬、時(shí)延等，收到預(yù)留資源確認(rèn)后，開始從網(wǎng)絡(luò)發(fā)送消息。應(yīng)用程序發(fā)送的消息參數(shù)需要在自己所描述的流量參數(shù)范圍之內(nèi)［15］。

3） DiffServ服務(wù)模型。該模型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)由IETF的DiffServ工作組在1998年10月提出［16］，目的是為簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)包傳輸機(jī)制和減少網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的服務(wù)對(duì)象［17］。該模型是一個(gè)多服務(wù)模型，能滿足不同QoS要求，無(wú)需使用RSVP，即不需要在應(yīng)用程序發(fā)送數(shù)據(jù)包之前通知路由器預(yù)留資源。網(wǎng)絡(luò)也不需要為每個(gè)數(shù)據(jù)流維持狀態(tài)，只需要根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)包不同的QoS需求提供特定服務(wù)。數(shù)據(jù)包的QoS可以通過(guò)不同的方法指定，如IP數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級(jí)位、數(shù)據(jù)包的源地址和目的地址等?；谶@些信息，網(wǎng)絡(luò)能夠處理數(shù)據(jù)包分類、流量調(diào)整、流量監(jiān)管及擁塞管理等任務(wù)［18］。

3 基于優(yōu)先級(jí)的排隊(duì)模型

排隊(duì)模型中存在兩種顧客到達(dá)系統(tǒng)等待處理方式。當(dāng)系統(tǒng)處理低優(yōu)先級(jí)顧客時(shí)，如果有高優(yōu)先級(jí)的顧客進(jìn)入系統(tǒng)緩存，系統(tǒng)對(duì)高優(yōu)先級(jí)的顧客的應(yīng)對(duì)情況可分為：1） 強(qiáng)占型優(yōu)先權(quán)處理。在這種情形下，系統(tǒng)將立即停止正在進(jìn)行的工作，直接處理新到達(dá)的高優(yōu)先權(quán)的顧客數(shù)據(jù)包，對(duì)于如果系統(tǒng)內(nèi)只有同類顧客的情況，則按照先到先服務(wù)的規(guī)則處理；2） 非強(qiáng)占型排隊(duì)處理。在這種情形下，當(dāng)優(yōu)先級(jí)別較低的顧客數(shù)據(jù)在被處理時(shí)，如果有高優(yōu)先級(jí)的顧客數(shù)據(jù)包進(jìn)入系統(tǒng)緩存，不能強(qiáng)占系統(tǒng)的處理服務(wù)，而只能排在低優(yōu)先權(quán)的顧客數(shù)據(jù)包之前等待處理。

對(duì)于強(qiáng)占型優(yōu)先權(quán)排隊(duì)模型而言，設(shè)高優(yōu)先級(jí)的顧客和低優(yōu)先級(jí)的顧客的到達(dá)率分別為 λ1和 λ2，Si為第i種類型顧客處理所需的時(shí)間，則平均服務(wù)時(shí)間是：

在系統(tǒng)的第一種類型的顧客的數(shù)量為L(zhǎng)q1，則高優(yōu)先級(jí)類型的顧客的總服務(wù)時(shí)間為：

式中，Wq1是高優(yōu)先級(jí)的顧客在系統(tǒng)中的平均等待時(shí)間。

Se是系統(tǒng)的平均剩余服務(wù)時(shí)間，設(shè)平均服務(wù)時(shí)間=E（S）， 方差為σ，則：

等待服務(wù)窗口的平均時(shí)間為：

代入式（4），則：

設(shè)W1S是系統(tǒng)中第一種類型的顧客的平均停留時(shí)間，則：

設(shè)WS，1～2是兩種類型的顧客的平均停留時(shí)間，則：

式中，W2S是第二種類型的顧客在系統(tǒng)內(nèi)的停留時(shí)間。

由于

代入式（10）可得：

則第二種類型的顧客在系統(tǒng)中的平均排隊(duì)時(shí)間為：

而對(duì)于非搶占行優(yōu)先權(quán)排隊(duì)模型，同樣設(shè)高優(yōu)先級(jí)的顧客和低優(yōu)先級(jí)的顧客的到達(dá)率為 λ1和 λ2，用N1（t）和N2（t）分別表示在t時(shí)刻，系統(tǒng)中兩種顧客的隊(duì)列長(zhǎng)度，顯然在這種排隊(duì)規(guī)則的模型下，不是馬爾科夫過(guò)程，通過(guò)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程組可解得［19］，高優(yōu)先級(jí)的顧客在系統(tǒng)的平均等待時(shí)間為：

低優(yōu)先級(jí)顧客的平均等待時(shí)間為：

從公式推導(dǎo)可以看出，兩種不同優(yōu)先級(jí)的排隊(duì)模型對(duì)于低優(yōu)先級(jí)顧客的等待時(shí)間差別不大；而對(duì)于高優(yōu)先級(jí)的顧客，如果系統(tǒng)中處理的顧客屬于高優(yōu)先級(jí)的類型的個(gè)數(shù)較多，第二種模型無(wú)疑增大了高優(yōu)先級(jí)顧客的服務(wù)時(shí)間。本文通過(guò)蒙特卡洛仿真使用方式來(lái)驗(yàn)證這一結(jié)論，設(shè)兩種顧客均使用平均到達(dá)時(shí)間為0.5 s的隨機(jī)時(shí)間到達(dá)系統(tǒng)，系統(tǒng)處理的平均時(shí)間為0.1 s，兩種優(yōu)先級(jí)的顧客每種20 000個(gè)，記錄兩種情況下的每個(gè)顧客在系統(tǒng)中的等待時(shí)間。

圖1 強(qiáng)占型排隊(duì)模型顧客等待時(shí)間結(jié)果

圖2 非強(qiáng)占型排隊(duì)模型顧客等待時(shí)間結(jié)果

結(jié)果顯示，在兩種顧客輸入強(qiáng)度相同的情況下，對(duì)于強(qiáng)占型優(yōu)先權(quán)排隊(duì)模型，高優(yōu)先權(quán)的顧客的等待時(shí)間能有較大程度的減少，低優(yōu)先權(quán)的顧客的等待時(shí)間雖然較長(zhǎng)，但是也在可以接受的范圍之內(nèi)；而對(duì)于非強(qiáng)占型優(yōu)先權(quán)排隊(duì)模型，高優(yōu)先權(quán)的顧客等待時(shí)間沒(méi)能大范圍的縮短，另一方面，低優(yōu)先權(quán)的顧客雖然在這種模型下，服務(wù)時(shí)間不會(huì)被強(qiáng)行打斷，但從整體來(lái)看，相對(duì)上一種模型，卻也沒(méi)有得到很大程度的優(yōu)化。

4 基于蟻群算法的DiffServ路由模型

蟻群算法的思想是模擬自然螞蟻覓食的過(guò)程［20］。該算法在傳輸過(guò)數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)之間留下信息素。當(dāng)節(jié)點(diǎn)i準(zhǔn)備發(fā)送數(shù)據(jù)包時(shí)，通過(guò)下一跳節(jié)點(diǎn)j的信息素濃度和發(fā)送成本計(jì)算選擇j節(jié)點(diǎn)的發(fā)送概率。節(jié)點(diǎn)之間的信息素濃度會(huì)隨著在這條路徑上傳輸數(shù)據(jù)增多而升高，同時(shí)它會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低［21］。

這種模型分為如下兩個(gè)階段。

1） 梯度的建立

在梯度建立的階段，按照文獻(xiàn)［21］的方式使用全網(wǎng)廣播從目的節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包遍歷所有節(jié)點(diǎn)，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)建立與之相鄰節(jié)點(diǎn)的信息素濃度：

式中，hops是PS數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)j的跳數(shù)；N是網(wǎng)絡(luò)中的總結(jié)點(diǎn)數(shù)；γ是跳數(shù)的重要參數(shù)。

2） 發(fā)送數(shù)據(jù)

源節(jié)點(diǎn)S開始逐跳發(fā)送數(shù)據(jù)到目的節(jié)點(diǎn)D。每個(gè)節(jié)點(diǎn)在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包之前，首先確定數(shù)據(jù)包的類型。如果該數(shù)據(jù)包屬于保證服務(wù)的類型，如發(fā)送視頻流或音頻流，由于需要確保低延遲，則式（15）和式（16）將被選擇用于計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的概率：

式中，τij是從節(jié)點(diǎn)i到j(luò)的信息素濃度；ηij是通過(guò)此路徑發(fā)送數(shù)據(jù)的成本；Wjq1是這種類型的數(shù)據(jù)包在節(jié)點(diǎn)j的平均輪候時(shí)間；K是節(jié)點(diǎn)j的平均輪候時(shí)間的權(quán)重系數(shù)。通過(guò)式（15）和（16）選出的轉(zhuǎn)發(fā)路徑集中在該節(jié)點(diǎn)的平均等待時(shí)間，從而確保低延遲。

如果該數(shù)據(jù)包屬于最佳努力類型，如圖形或其他一些數(shù)據(jù)不需要低延遲，但需要較高的數(shù)據(jù)到達(dá)率，將選擇式（17）和式（18）計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的概率：

式中，Ej為節(jié)點(diǎn)j的剩余能量；Wjq2為盡力而為類型的數(shù)據(jù)包在節(jié)點(diǎn)j的平均輪候時(shí)間。通過(guò)式（17）和式（18）選擇的路徑綜合考慮下一跳節(jié)點(diǎn)的電源和數(shù)據(jù)包的平均等待時(shí)間。確保數(shù)據(jù)的到達(dá)率，以保持整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的能量平衡。

本模型采用了優(yōu)先級(jí)搶占的排隊(duì)模型。一旦屬于以確保服務(wù)的分組到達(dá)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)將中斷正在進(jìn)行的屬于盡力而為的數(shù)據(jù)包（如果存在），轉(zhuǎn)而處理高優(yōu)先級(jí)的數(shù)據(jù)包，而盡力而為的數(shù)據(jù)包將返回到隊(duì)列等待轉(zhuǎn)發(fā)。

通過(guò)上一節(jié)的結(jié)論可知，兩種數(shù)據(jù)包在節(jié)點(diǎn)的平均等待時(shí)間分別為式（6）中的W1q和式（12）中的W2q。

每間隔時(shí)間Δt，每個(gè)節(jié)點(diǎn)將計(jì)算并更新關(guān)于相鄰節(jié)點(diǎn)的如下信息。

1） Δt后的剩余能量：E（t）= E（0）-nΔE。其中E（0）為初始能量，n是通過(guò)此路徑的數(shù)據(jù)包數(shù)，ΔE是接收和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的能量消耗。

2） Δt后改變的信息素濃度：

式中，σ是揮發(fā)系數(shù)，即在Δt的時(shí)間內(nèi)信息素濃度的減少量；Δτ是通過(guò)此路徑的每轉(zhuǎn)發(fā)一次數(shù)據(jù)包信息素濃度的增量；n是在此期間經(jīng)歷i、j兩點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)包的數(shù)量。

在初始時(shí)刻，這兩種類型的數(shù)據(jù)包具有相同的概率公式來(lái)選擇作為下一跳節(jié)點(diǎn)：

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間Δt，選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率會(huì)根據(jù)以下因素變化而改變：式（19）所示的信息素的變化；下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量水平；式（6）和式（12）所示的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均等待時(shí)間。

在間隔Δt后，對(duì)于第一種類型，即保證服務(wù)類型的數(shù)據(jù)包，選擇下一節(jié)點(diǎn)的概率為：

而對(duì)于第二種類型，即盡力而為類型的數(shù)據(jù)包，選擇下一節(jié)點(diǎn)的概率為：

每隔一段時(shí)間，源節(jié)點(diǎn)將以類似路徑搜索的方式發(fā)送廣播數(shù)據(jù)包，以排除電量耗盡的節(jié)點(diǎn)。

5 仿 真

用JAVA搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境模擬該算法。一定數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在邊長(zhǎng)為100的正方形區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆秶前霃綖?0單位長(zhǎng)度的圓形區(qū)域。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始電量為2 000 mAh，接收一個(gè)數(shù)據(jù)包的消耗電量為1 mAh，發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包為2 mAh，轉(zhuǎn)發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)包的延遲為0.1 s。每隔60 s，一個(gè)節(jié)點(diǎn)將被隨機(jī)選出作為源節(jié)點(diǎn)向網(wǎng)內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包。發(fā)送速率是10個(gè)/s數(shù)據(jù)包。

實(shí)驗(yàn)首先考察了該算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的支持能力，設(shè)定不同數(shù)量的節(jié)點(diǎn)被部署在同一網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域內(nèi)。對(duì)比SAR算法和文獻(xiàn)［7］的Ke路由算法，計(jì)算匯聚節(jié)點(diǎn)接收100個(gè)數(shù)據(jù)包的延遲。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量小于200時(shí)，不能確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)完全連通，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目大于500時(shí)，分組接收速度不再顯著改善。因此，本文選取范圍在200～500個(gè)節(jié)點(diǎn)。從圖3可以看出，基于DiffServ的路由算法在各個(gè)不同數(shù)目的節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下均具有良好的性能，其中Ensure of Service數(shù)據(jù)包在傳輸延遲上和已被認(rèn)可和廣泛引用的Ke算法接近。

圖3 不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)下接收100個(gè)數(shù)據(jù)包的延遲

圖4為用于接收等量的數(shù)據(jù)包傳輸延遲?？梢钥闯觯瑢儆诒ＷC服務(wù)類型的數(shù)據(jù)包的傳輸延遲和Ke算法比較接近，均短于SAR路由算法。而盡力而為的數(shù)據(jù)包，其延遲也是在可接受的范圍內(nèi)?？梢钥闯?，基于DiffServ的路由算法更適合傳輸不同類型數(shù)據(jù)的無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)滿足多方面的要求。

圖4 兩種算法接收數(shù)據(jù)包的時(shí)間

圖5為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的壽命。可以看到，使用DiffServ路由算法的節(jié)點(diǎn)的生存時(shí)間顯著長(zhǎng)于基于SAR的節(jié)點(diǎn)的生存時(shí)間。由于沒(méi)有能量評(píng)估和節(jié)省機(jī)制，文獻(xiàn)［7］提出的路有算法也不能有效優(yōu)化節(jié)點(diǎn)的生命周期。另外，從圖中也可以看出從第一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的時(shí)間到所有節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的時(shí)間很短，這表明該算法具有更好的網(wǎng)絡(luò)能量利用率。

圖5 網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的失效率

6 結(jié) 束 語(yǔ)

作為一種先進(jìn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)具有廣闊的應(yīng)用前景。本文提出了一種基于DiffServ的QoS路由算法。該算法通過(guò)路徑選擇和排隊(duì)模型的方式可以確保不同類型的數(shù)據(jù)滿足相應(yīng)的QoS需求。此外，通過(guò)不同路徑的選擇，該路由算法提高了網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率，平衡了能源消耗，并延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)使用壽命。

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編 輯 蔣 曉

WMSN DiffServ Routing Algorithm Based on Priority

DENG Da and XU Peng
（Wiselink Sensor Networks CO.， LTD Chengdu 610045）

A quality of service （QoS） routing optimization algorithm based on differentiated services（DiffServ） is proposed. This algorithm improves QoS guarantees of wireless multimedia sensor network （WMSN）in two ways： selecting path through different probabilities when transmitting different kinds of packages， at the same time， adopting a preemptive priority queuing model for the packages in the sensor nodes. In simulation， we compared the method with SAR algorithm in various ways， including supporting capacity of network scale，transmission delay of data packages， energy efficiency and network life. Experimental results show that as far as above-mentioned indexes， the algorithm is superior to the SAR algorithm and the algorithm can guarantee QoS requirement of various data packages with different types.

DiffServ； priority queuing model； quality of service； wireless multimedia sensor network

TP393

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.019

2014 - 11 - 07；

2015 - 12 - 23

國(guó)家自然科學(xué)基金（60773168）

鄧達(dá)（1981 - ），男，博士，主要從事無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面的研究.