无线传感器网络拥塞控制研究

论文摘要

无线传感器网络(WSN, wireless sensor network)节点的计算能力、能量、通信能力都十分有限,而且WSN固有的多到一、多跳通信的模式使得WSN经常发生网络拥塞。对网络拥塞进行有效控制是节省WSN网络能量、改善网络QoS性能的关键手段。尽管在WSN拥塞控制方面已有一些研究成果,但是绝大多数成果都是基于简单的拥塞反馈和速率调节机制的,拥塞控制操作往往能耗过高,拥塞控制机制本身也都很少考虑网络传输的公平性和实时性等重要的网络性能指标。本文致力于WSN拥塞控制中的两个基本课题:WSN拥塞产生原因的研究、拥塞控制技术的研究,主要的研究内容具体如下:(1)本文使用了“拥塞阈值”的概念,拥塞阈值是网络节点分组产生率的临界值,超过此值,网络节点的缓存就要溢出而发生拥塞,拥塞阈值的概念把WSN传输能力的分析和拥塞状态的分析联系在一起,拥塞阈值同时表示了WSN最大的传输能力和抵御网络拥塞的最大能力。通过引入“介数”的定义对网络节点负载进行描述,在理论上对拥塞阈值进行了研究,并给出其渐进意义下的上界。在对最大传输能力进行分析的过程中可以看出,无线信道的干扰、网络负载的分布、网络规模等严重影响了网络最大传输能力的上界,同时对如何设计有效的拥塞控制机制提供了启示。(2)设计了一个基于速率调节的拥塞控制机制RbCC。其中,提出了一种能有效检测WSN拥塞的能量有效性机制—基于缓存速率变化率的拥塞检测;同时提出了一个新的双向扩展拥塞反馈机制,令拥塞节点局部上、下游节点能同时参与拥塞控制以更有效地的控制拥塞并能快速地向相关的源节点反馈拥塞。RbCC还包含了一个局部速率调节算法和基于网络应用准确性的闭环速率调节算法,使源速率能较快地收敛到一个稳定的水平,保持了网络吞吐量的稳定性,同时降低了网络分组丢弃的数量并改善了网络传输的公平性。(3)基于速率调节的拥塞控制比较适合流数据的WSN应用,但很难适应对实时性和可靠性要求较高的WSN应用。本文设计了一个基于发送窗口分配的拥塞控制机制WbCC。WbCC不用检测节点的拥塞与否,它要求上一跳节点只有在下一跳节点具有可用缓存空间时才向其发送数据。为了保证网络实时性的要求和传输公平性的要求,本文根据分组产生的时间设计了一个简单有效的面向实时性的队列调度机制和一个发送窗口分配策略,它不需要为每个源节点维护流的信息并且只需执行简单的计算就能保证网络中早产生的分组被早发送到sink。(4)采用拥塞控制机制不是缓解和避免WSN拥塞的唯一手段。针对分组产生率低、网络应用准确性要求不高、偶尔出现短暂突发数据流的WSN应用,提出了一个源流量控制算法STC,根据监测到同一事件的不同源节点的剩余能量水平对这些节点的源流量负载进行分配,使其满足网络应用准确性要求,并且通过均衡使用相关源节点的能量来优化网络生命周期。分组的传输消耗了WSN节点的大部分能量,本文在路由过程中考虑了拥塞控制问题,提出了一个具有拥塞感知特点的节能路由算法CsEeR。借鉴前面对WSN传输能力上界分析的结论,CsEeR以均衡网络负载为初衷,并充分考虑无线通信环境的干扰和剩余能量水平对单个节点传输能力的影响,CsEeR基本能避免网络拥塞的发生,并有效地延长了网络生命周期。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 课题的研究意义
• 1.3 本文的主要工作和贡献
• 1.4 本文的结构和安排
• 第2章 无线传感器网络与网络拥塞问题综述
• 2.1 WSN 简介
• 2.1.1 传感器节点的组成
• 2.1.2 传感器节点能耗分析
• 2.1.3 WSN 体系结构
• 2.1.4 WSN 的传输方式
• 2.1.5 WSN 的特点与服务质量
• 2.2 WSN 拥塞问题
• 2.2.1 WSN 拥塞的定义
• 2.2.2 WSN 拥塞的原因
• 2.2.3 WSN 拥塞的影响
• 2.2.4 WSN 拥塞控制
• 2.3 WSN 传输能力及相关研究结果
• 2.3.1 WSN 传输能力研究的意义
• 2.3.2 WSN 传输能力研究的内容
• 2.3.3 Ad Hoc 网络传输能力的分析
• 2.3.4 WSN 传输能力的分析
• 2.4 WSN 拥塞控制机制及相关研究结果
• 2.4.1 拥塞控制中的关键技术
• 2.4.2 基于速率调节的WSN 拥塞控制
• 2.4.3 基于窗口分配的WSN 拥塞控制
• 2.4.4 基于资源调度的WSN 拥塞控制
• 2.5 WSN 拥塞问题研究的挑战
• 第3章 WSN 传输能力的分析
• 3.1 WSN 网络模型
• 3.1.1 WSN 体系结构模型
• 3.1.2 WSN 拓扑结构
• 3.1.3 无线发送模型
• 3.1.4 发送调度
• 3.2 WSN 传输能力的描述
• 3.2.1 传输能力与拥塞阈值的定义
• 3.2.2 拥塞阈值的平凡上界
• T 的渐进上界'>3.3 WSN 拥塞阈值γ_T的渐进上界
• 3.3.1 预备知识
• T 的一个近似上界'>3.3.2 γ_T的一个近似上界
• 3.3.3 讨论
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于速率调节的 WSN 拥塞控制（RbCC）
• 4.1 引言
• 4.2 预备知识
• 4.2.1 网络模型
• 4.2.2 拥塞控制的描述及基本模型
• 4.3 RbCC 的设计和描述
• 4.3.1 RbCC 的基本思想
• 4.3.2 基于缓存变化率的拥塞检测
• 4.3.3 双向扩展拥塞反馈机制
• 4.3.4 发送速率调节机制
• 4.4 模拟实验及结果分析
• 4.4.1 模拟场景描述
• 4.4.2 实验结果分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于窗口分配的 WSN 拥塞控制（WbCC）
• 5.1 引言
• 5.2 WbCC 的控制模型和基本思想
• 5.2.1 WbCC 的控制模型
• 5.2.2 WbCC 的基本思想
• 5.3 WbCC 的设计和性能分析
• 5.3.1 面向实时性的队列调度机制
• 5.3.2 WbCC 的发送窗口分配策略
• 5.3.3 WbCC 的描述
• 5.3.4 WbCC 的性能分析
• 5.4 模拟实验及结果分析
• 5.4.1 模拟场景描述
• 5.4.2 实验结果及分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 拥塞感知的WSN 通信策略
• 6.1 引言
• 6.2 源流量控制（STC）算法
• 6.2.1 源流量控制问题（STCP）的提出
• 6.2.2 STCP 的求解模型
• 6.2.3 STC 算法的设计
• 6.2.4 模拟实验及结果分析
• 6.3 拥塞感知的路由策略
• 6.3.1 引言
• 6.3.2 网络模型
• 6.3.3 层次化网络的构造
• 6.3.4 负载均衡的短路径路由（LB-SPR）算法
• 6.3.5 拥塞感知的节能路由（CsEeR）算法
• 6.3.6 模拟实验及结果分析
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 个人简历