异构无线传感器网络跨层协议研究现状
2011-08-15谢建斌陶芝芹
范 菁,谢建斌,陶芝芹,樊 强
(1.云南民族大学电气信息工程学院,云南 昆明650031 2.云南大学城市建设与管理学院,云南 昆明650091)
当前,随着信息技术的不断发展,泛在式异构一体化综合网络[1]已成为各种通信网络的建设目标.无线传感器网络、无线Mesh网络、Ad Hoc网络以及UMB、WiFi等各种新兴无线网络技术也由于各自不同的特性和应用而受到重视与发展.
无线传感器网络[2](Wireless Sensor Networks,WSN)是由一组传感器以Ad Hoc方式构成的无线网络,能协作地感知、采集和处理网络分布区域内环境或监测对象的信息,具有覆盖区域大、可远程监控、监测精度高、部署速度快等优点,但存在电源能量、通信能力、节点计算能力与特定应用相关等局限.无 线 网 状 网 络[3](Wireless Mesh Networks,WMN)又被称为无线网格网,是一种新型的宽带接入网络,也是一种动态的自组织、自配置的多跳(Multi-Hop)网络.WMN的目的是组成一个异构大型网络,核心指导思想是让网络中每个节点都具有路由器和中继器的功能.WMN可方便地提供健壮的、可靠的网络覆盖,具有任意拓扑,组网灵活、迅速,自稳定,随需扩展,频谱效率高、覆盖范围广、可靠性强,非常适合有线不方便场合,可与WSN互补等特点,有明显的分布式自组织特征.当前空间复用度、多信道、路由度量、负载均衡、功率控制、跨层设计等方面的研究[3]是无线Mesh网络的研究重点.根据WSN和WMN特点,将无线Mesh网络作为异构无线传感器网络接入的骨干网络,并将无线传感器网络作为泛在网络的接入网络,可形成基于无线Mesh网络的由多种不同类型传感器节点构成的异构无线传感器网络[4-5](Heterogeneous Wireless Sensor Network,HWSN).异构无线传感器网络的异构特性体现在节点异构性(包括感知能力、计算能力、通信能力和能量等)、链路异构性和网络协议异构性等方面.目前关于基于无线Mesh网络的异构传感器网络研究内容涉及无线传感器网络的通信、基础设施、中间件、数据管理、嵌入式系统及跨层通信等.其中,由于无线传感器网络的通信、基础设施、中间件、数据管理、嵌入式系统及跨层通信等与跨层设计关系密切且跨层设计又关系到网络整体性能,因此跨层设计已成为目前HWSN研究重点和热点.
研究表明[6-7],为提高 HWSN 性能、更有效地分配和利用有限的网络资源,研究基于无线Mesh网络的HWSN层间通信机制并进行相应的跨层设计是关键.HWSN跨层设计是相对分层结构而言所设计的一种算法或协议,跨层设计是一种可实现一系列层间相互交互的结构,跨层设计中的层间交互可提供高于分层结构接口标准的超集链路.自2005年Srivastava和Motani第1次提出跨层[8]概念以来,众多研究者开展了大量的HWSN网络跨层研究工作.针对不同网络性能要求,基于传统通信网络协议分层架构,采用松散耦合跨层设计、紧耦合跨层设计方法以及不同的HWSN跨层设计方案,先后提出了众多各有特色的跨层协议,并在HWSN性能的数值分析和算法仿真方面提出了众多跨层解决方案.但目前关于HWSN跨层协议的研究仍处于起步阶段,且跨层协议的测试平台及应用于实际网络的跨层协议[9]尚未实现.
本文通过分析HWSN跨层设计目的、设计方法,比较研究当前相关跨层网络协议,旨在探讨未来HWSN跨层设计的发展方向,为相关研究工作提供一定的参考和借鉴.
1 异构无线传感器网络跨层设计方法
相关研究表明[10-15],在分层架构的网络协议中,网络协议栈各层间只能通过预定义的接口通信,分层思想使各层协议开发相对简单.但严格分层结构对WSN及HWSN中并不适用.不适用的主要原因是:①WSN及HWSN中拓扑相对动态且链路质量不稳定特点使分层思想严重影响了WSN和HWSN最优系统性能的实现;②WSN及HWSN各层间存在依赖性.因此,为实现WSN和HWSN系统性能优化的目的,WSN和HWSN中2层或者更多层的参数需要被恢复或改变,而利用跨层设计可实现WSN和HWSN中各层协议协同工作以适应网络状态动态变化,从而优化网络整体性能.
研究表明,目前跨层设计[16-26]主要有松散耦合跨层设计和紧耦合跨层设计2种执行方法.当采用松散耦合跨层设计时,仅针对单个协议层的性能进行优化,但为改善本层协议性能则需其他协议层的参数协同计算.松散耦合跨层设计方法中,在其他协议层参与本层的计算时,通常参数是由低一级协议层向高一级协议层次传递.如松散耦合跨层设计时,在MAC层数据包丢失率或物理层信道状态报告给运输层后,TCP协议便可区分数据包丢失和挤塞情况.又如,物理层可将链路质量作为一个额外性能度量报告给路由协议从而可作为路由计算依据.而当采用紧耦合跨层设计时,仅靠层与层间的信息共享是不够的.事实上,紧耦合跨层设计的优点是没有彻底放弃协议层间的透明度,不同层次的优化是一个协同优化问题.如对多通道TDMA的无线网状网MAC和路由协议,相应的时隙、信道和路由路径可由单一个算法获取和管理,并可利用紧耦合跨层设计方法设计出性能优于采用松散耦合跨层设计方法设计的协议.
2 异构无线传感器网络中各层次的跨层设计
鉴于协议栈跨层设计可在任何两层执行,因此WSN及HWSN跨层设计可在网络任意两层或多层次间进行.研究表明,当前异构无线传感器网络的跨层设计主要包含了应用层跨层协议、传输层跨层协议、网络层跨层协议、MAC层跨层协议和物理层跨层协议;研究同样表明,目前评价跨层设计优劣的主要方法是通过评价使用跨层设计方案后网络能耗、吞吐量、效率、延时、健壮性、公平性等性能指标是否优化.
2.1 应用层跨层协议
HWSN应用层可提供视频、安全组播、数据融合、数据质量、实验平台等服务以及实现密钥管理和泛洪攻击检测等安全支持.目前HWSN应用层的跨层设计主要为视频、数据融合和安全支持服务.
2.1.1 视频服务跨层协议
目前,WSN和HWSN应用层的跨层设计大多是为视频传感器网络服务的.文献[10]证明了IEEE 802.15.3技术不适合动态比特率编码(VBR)视频传输,并提出了能量区分应用感知调度(EDAS)的跨层设计方法.文献[11]提出了在 WSN中传输H.26L视频的定向地理路由(DGR)方案,通过采用不同路径汇流传输以避免能量在单个路径中的损耗.文献[12]提出了一种基于CDMA的跨层实时多视频流设计框架.该设计框架通过调整信源编码率和每个节点的发射功率使视频质量满足端到端的延迟限制,并采用基于经典凸规划方法集的解决方案和分布式拉格朗日对偶分解方案证明上述问题收敛且有全局最优解.文献[13]提出基于地理转发的无线视频传感器网络(VSN)两跨层间可靠的视频传输解决方案,其中负载均衡方案转发(LBRF)可根据本地负载均衡情况动态决定下一跳;而定向负载平衡扩散(DLBS)可结合当地和方向型(空间)的负载均衡情况提供可靠快捷的视频传输.文献[14]关于视频传感器网络的跨层设计兼顾了视频质量和视频流的公平性.文献[15]引入了支持视频点播的多跳WiMax网状网服务的跨层框架,并提出了针对视频流接纳控制和信道调度的联合方案.在该联合方案中,为减少带宽消耗,设计了一个基于组播树的高效、轻量级多播路由协议.此外,该联合方案应用层中采用了修补技术以提高视频服务器能力.仿真研究表明,该联合方案可满足高数据到达率下的WiMax视频点播需求.
2.1.2 数据融合跨层协议
数据融合是WSN和HWSN应用层另一主要服务.WSN和HWSN应用层的数据融合机制是:当发送方获知路径中某些链路拥塞时,发送方会在发送前压缩数据即数据融合(数据聚合)算法.文献[16]提出了GRASS数据融合算法,该算法通过形成簇群,并由簇头对来自簇内传感器的数据进行融合,然后由簇头负责寻求最大化网络寿命的路径.文献[16]研究表明,GRASS数据融合算法可避免网络寿命受限于簇头寿命,可节省网络寿命.文献[17]针对单跳分簇网络结构设计了一个基于CSI(信道状态信息)的优化数据融合算法,并根据融合结果跨层选择合适的传感器节点以传送当地信息,从而有效延长网络生命.文献[18]提出了一个新的超时控制计划.在该计划中,数据聚合过程通过深入分析当前积累数据量和数据总延迟以权衡网络能耗与效率,进一步提高了网络能量有效性.
2.1.3 应用层其他服务跨层协议
WSN和HWSN应用层的其他服务有泛洪攻击检测、数据质量和实验平台.文献[19]设计了一种跨层的泛洪攻击检测算法(RCFDAT),进一步扩大检出率,减少错误报警率.文献[19]研究结果表明,RCFDAT可通过观察数据流量的变化以确定攻击类型;此外,一旦怀疑类似泛洪攻击,RCFDAT可立刻全面观察各层计算费用、带宽消耗等资源利用情况,从而更准确地报告攻击类型和程度.文献[20]采用跨层方法提高了数据质量.文献[21]研究了提高跨层实验平台工作性能的相关跨层协议.
2.2 传输层跨层协议
与WSN相似,HWSN的传输层可为网路节点连接提供可靠传输、差错控制、流量控制以及QoS等服务.HWSN传输层流量及拥塞控制是传输层协议的关键.研究表明,由于HWSN中数据传输具有集中突发特性,因而目前针对HWSN传输层拥塞控制的相关研究并不多.已有的HWSN传输层拥塞控制跨层设计主要有基于拥塞优先级的跨层设计和基于多通道分布式拥塞控制的跨层设计.文献[22]研究并提出了基于拥塞优先级的跨层控制协议(PCCP),PCCP从网络层角度考虑了传输拥塞控制.PCCP包括2个位于网络层和MAC层间的队列,其中一个队列是节点自身产生的流队列,另一个队列是通过节点流队列.PCCP能通过计算队列中交互到达包的时间来检测拥塞,用拥塞通知机制(ICN)告知其他节点目前网络拥塞状态,然后通过在每个节点减少网络注入流量来控制网络拥塞程度.试验结果表明,当采用PCCP时,HWSN的吞吐量比普通网络提高了90%,且网络流量间调度公平.文献[23]提出了一种多通道无线网状网络(MC-WMNs)的分布式拥塞感知信道分配(DCACA)算法.在DCACA算法中,频道分配根据挤塞状况调度,DCACA基本思想是根据排队延迟、丢包率和积累长度差别,每个节点执行本地搜索,并引入干扰频率矩阵,以实现不同渠道之间的重叠、增加吞吐量融合、减少包中转的平均轮次.文献[23]仿真结果表明,DCACA算法提高了网络总吞吐量;与采用3个非重叠信道的 IEEE 802.11b相比,当采用DCACA的所有11个信道部分重叠时,网络总体吞吐量可提高25%,平均往返时间可缩短一半以上.
2.3 网络层跨层协议
HWSN网络层的主要功能是发现和维护路由.当前,为提升HWSN网络性能,常通过在网络层选择合理的路由以保证网络传输路径经历最少跳数.通常一个自适应跨层路由协议可基于物理链路的信息来选择路由,也可基于MAC层的调度策略来选择路由.目前HWSN网络层的跨层路由设计主要有分簇节能跨层设计、树状跨层设计、地理位置跨层设计以及基于先进技术的跨层路由设计.
2.3.1 分簇节能跨层路由协议
分簇节能跨层路由协议是基于高效的分簇算法形成合理的网络结构,并通过跨层的主动能量管理阻止网络连通性下降,实现延长网络的生命周期的路由协议.
当前应用最为广泛的一个分簇节能路由协议是LEACH[24](低能量自适应分簇路由协议).在LEACH协议中,网络被分为簇,每个循环轮次中簇内随机选择簇头且簇内所有节点都有机会成为簇头,因此所有节点都会分享能量.当前,基于LEACH算法的分簇节能跨层路由协议设计已成为HWSN网络层跨层研究的重要研究方向,并有相关影响力的研究成果.文献[25]提出的跨层路由协议,基于能量感知单元协议(CEDA),将WSN分为小单元,并在单元内扩展LEACH为多跳路由.当采用文献[25]跨层路由协议时,路由表包括1个或多个可从邻居节点得到的能量水平变量,路由时该能量水平变量信息可作为衡量因素,以避免出现能量剩余不多的节点作为转发节点.文献[26]提出了一个集成了MAC和路由功能的跨层协议(MERLIN).MERLIN的基本思想是将网络分为时区,采用组播上行流和下行流方法来传递数据,同时由同步ACK和否认ACK来有效避免接收和传输错误.文献[26]研究表明,MERLIN可在非常低的占空比下传输数据并显著延长网络生命.
2.3.2 树状跨层路由协议
树状跨层路由协议是基于树状拓扑,联合MAC层或物理层相关信息,实现最小能耗或能耗均衡的路由算法.
文献[27]提出了不考虑WSNs带宽限制的最小路径或最小能量路径的解决方法.文献[27]提出的协议可根据利用率调整TDMA连接比率,从而可增加网络寿命40%.文献[28]探讨了由无线网状网客户端和Mesh路由器组成网络优化路由和自适应调度的方法,发展了瞬时容量区的概念,并构建了与瞬时容量区有关的多跳路由和传输调度,保障了网络的稳定性和公平性.文献[28]还采用了Lyapunov数学方法对网络路由进行优化,相关研究对网络路由优化具有借鉴作用.
2.3.3 地理位置跨层路由协议
基于地理位置的路由协议利用位置信息指导路由的发现、维护和数据转发,能够实现信息的定向传输,避免信息在整个网络的洪泛,减少路由协议的控制开销,优化路径选择,通过利用节点位置信息构建网络拓扑图,易于进行网络管理,实现网络的全局优化.
文献[29]采用地理转发来控制流以及跳到跳的QoS请求,并提出了可提供QoS服务的跨层控制单元(XLCU).其中,XLCU可控制调度和估计UWB的时间分配、避免冲撞闲置监听.文献[29]的算法可提高系统吞吐量、可靠性并减小延迟.
2.3.4 基于先进物理层技术的网络层跨层路由协议
针对HWSN网络层的跨层路由设计,除了分簇节能跨层设计、树状跨层设计、地理位置跨层设计以外,跨层路由协议设计也涉及了很多先进的物理层技术.文献[30]考虑了数据流动态性和网络拓扑动态改变特性,并引入了在FDMA信道模型下的M点联合路由算法.文献[31]基于路由和MAC的天线平台(APRMAC)设计了跨层协议.在文献[31]的跨层协议中,每个节点都需通过发送hello包来发现该节点的一跳邻居节点,然后将信息发送至天线节点,天线平台通过计算所有节点与其最近sink节点的路径后,可为节点调度相应的接入时间.因此采用文献[31]的跨层协议时,每个节点都可知何时传输、何时侦听、何时休眠,并可以节省网络能耗.文献[32]以LEACH协议为多簇路由基础,在设计跨层协议时考虑了MIMO通信.在文献[32]的网络层跨层协议中,为实现接收包的最小错误概率,簇头负责选择与参加下一簇头MIMO通信的节点,以避免包重传,减少了能量损耗.文献[33]提出了最大化生成树搜索机制(MASTS)来创建虚拟MIMO链路的跨层设计,并通过连接路由选择最佳节点集合形成通信路径.此外,网络层跨层路由协议设计还引入了部分最新的网络技术.文献[34]提出了路由和链路调度复用算法,旨在提高无线网状网络的吞吐能力.文献[35]提出了一个跨层认知路由协议,针对动态CRNs提供机会主义差别服务路由协议(OSDRP).文献[35]的OSDRP通过可用机会频谱发现最小延迟最大的稳定性路由,不仅考虑了网络切换时延,还考虑了主要用户网络排队动态时延 CRNs.此外,OSDRP的服务区分可由传输功率控制和机会主义路由结合获取.仿真结果表明,采用文献[35]的OSDRP,网络延迟和吞吐量性能较好.
2.4 MAC层跨层协议
HWSN中MAC协议性能的提高可有效节约能量、提高网络吞吐量、降低网络延时.跨层的MAC协议设计是HWSN的研究热点之一.HWSN中MAC层的跨层设计既可在物理层与MAC层间进行,也可在MAC层和网络层间进行.目前有代表性的MAC层跨层协议主要有按需分配接入方式MAC层跨层协议、固定接入方式MAC层跨层协议和混合型跨多层MAC层跨层协议3种方式.
2.4.1按需分配接入方式MAC层跨层协议
当前按需分配接入方式MAC层跨层协议主要有基于CSMA、SS-Trees(感知休眠树)、ALOHA媒体访问和分布式排队等方法.文献[36]在跨层活跃管理方案中使用了基于IEEE 802.15.4媒体接入的CSMA/CA技术.在文献[36]中,网络传感器的占空比可保障事件感知的一定可靠性,同时网络传感器的占空比根据物理层测量的包丢失率,包冲撞概率,包阻塞概率以及MAC层测量的时间概率分配情况计算.文献[36]考虑了分布和集中2种情况.集中情况下,先由网络Sink节点决定占空比然后传输到其他节点,可靠性高,但更快消耗同等节点的能量;分布情况下,协调节点只发送活跃的节点数给传感器,传感器自己计算占空比以保持可靠性,协调节点能耗少,但网络感知事件的可靠性与集中情况相当.文献[37]考虑了CSMA-CD(带冲撞检测的载波侦听多路接入)作为信道接入方法的跨层能量管理方法,并提出了CAEM协议.当采用CAEM协议时,网络所有传感器持续感知信道状态,若网络中一节点需传输包,则在信道状态好时传输;当信道状态不好时,包就被缓冲,传感器进入睡眠模式.CAEM协议公平调度和队列机制避免了信道状态长时间不好时的浪费.因此,与不采用CAEM协议相比,网络寿命可增加到40%.文献[38]提出了SS-Trees(感知休眠树),并根据SS-tree优化对传感器休眠进行调度,并采用CSMA接入信道,通过区分上游和下游阶段减少包的冲撞次数,在侦听请求时减少能量耗损.基于ALOHA媒体访问,文献[39]研究并提出了一种跨层能量控制算法(CLPC).CLPC算法在考虑多访问干扰情况下可计算每个节点最佳接收能量,从而实现节能.文献[40]采用ALOHA媒体访问方法进行了跨层协议设计.在文献[40]中,为导出多信道随机访问的分散优化公式,将节点间的相互干扰全部纳入从而进一步减少了网络整体干扰、提高了网络利用率并实现了传输的相对公平性.文献[41]提出了分布式排队网络(DQBAN)的跨层解决方案,并基于包QoS限制和当前流量的模糊准则来调度包的传输.采用文献[41]的解决方案时,若网络流量少,通过分段ALOHA媒体访问来传输包;若流量大,可使用预留协议;若延迟限制不能承担冲撞,使用查询方案.文献[41]的跨层协议现实了节省网络能耗的目的.文献[42]提出的按需分配接入方式MAC层跨层协议着重研究了占空比.在文献[42]中,首先建立期望的感知可靠性,然后采用多簇WSN的动态占空比调度,避免了拥塞且实现了最小感知可靠性.文献[42]仿真结果表明,设计的算法可靠性水平稳定、网络包丢失率减少且可节省网络总体能量.
2.4.2固定接入方式MAC层跨层协议
目前,固定接入方式MAC层跨层协议主要基于TDMA的MAC协议.文献[43]考虑TDMA提出了跨层协议,并通过联合PSO(粒子群算法)和HA(混合算法)2种机制列出了优化方法中相应可能的传输方法.文献[43]研究结果表明,联合2种机制的算法减少了网络能耗.文献[44]基于TDMA提出了路由方案以及将普通多层次调制作为干扰节点传输的方法,并采用跨层方法计算最佳路径来平衡TDMA网络负载从而形成最佳时隙调度.文献[44]的优化调制方案减少了干扰、使用了低能耗传输从而延长了网络寿命.文献[45]针对WBANs提出了跨层电池感知的TDMA MAC协议.该协议在遵守QoS限制的同时,尽可能让节点保持传输最长的时间.此外,文献[45]提出的根据信道随时间变化的自适应模型有效地减少了包的丢失率.文献[36]采用TD-MA为媒体访问提供服务,提出跨层非线性优化模型.在文献[46]中,采用数学框架收集流量加载信息、重传、调制方案和比特错误率以计算最优化传输能量和每条链路的流量,并通过对最优化模型计算趋势的分析提出了最小延迟调度算法.文献[46]同时还验证了该算法在线性、网格、随机拓扑的网络中是能量有效的.文献[47]在MAC层考虑了TDMA方法,提出了跨层路由、自动重复请求(ARQ)的能量控制协议.文献[48]使用TDMA为媒体访问提高服务,提出了以节点加入和能量耗损减少为目的MAC层跨层设计方法,并采用MILP(混合整数线性规划)方法保证节点接入时网络寿命的最大化.文献[49]提出了基于 TDMA的 MAC协议,在文献[49]中,能量控制、链路接入和路由都被考虑用来满足Karish-Kuhn-Tucker(KKT)优化条件.文献[49]导出的公式提供了网络生命的上限范围.文献[50]针对无线网状网络中合成了基于空间TDMA的最佳跨层路由设计,并将基于空间TDMA的最佳跨层路由与STDMA共同生成最佳路由分配和最佳容量分配机制,实现了端到端的延时最小化.此外,文献[50]还基于拓扑改变时网络连通性,研究了一定无线信道和包传输成功概率下端到端的平均时延和时延抖动情况.文献[51]提出了2种(分散式和集中式)具有OLSR意识的基于STDMA信道接入调度方案.调度方案的基本思想是采用特有的OLSR算法将链路状态和路由信息共同应用到网络信道分配以保证网络吞吐量.文献[51]的算法进一步强化了基于STDMA的跨层设计.
2.4.3混合型跨多层MAC层跨层协议
当前,混合型跨多层MAC层跨层协议主要有混合TDMA/CDMA媒体访问控制跨层设计、新的跨层媒体访问控制、跨层延时能量最小化媒体访问协议.文献[52]研究并提出了混合TDMA/CDMA媒体访问控制跨层设计.在该跨层设计中,通过在簇间采用TDMA方式分配不同超级帧来干扰簇从而避免簇间干扰,并根据能量和时间控制将CDMA调度应用于簇内传感器节点集合以减少簇内能量耗损.文献[52]研究结果表明,采用该跨层设计时,网络寿命增加.文献[53]提出了一种可实现跨层媒体访问控制、吞吐量最大化的MAC协议(TM-MAC).为实现最佳调度和传输率计算的最小干扰,该协议将网络划分为超宽带微网.文献[53]研究结果表明,与IEEE 802.15.3网络相比,网络吞吐量增加、延时减小.文献[54]联合突发流量WSN的最佳路由,提出了跨层延时能量最小化媒体访问协议(LEMMA).该协议使用基于TDMA的高功率tone传输以避免同间隙传输冲突.文献[54]研究结果表明,采用LEMMA协议时,网络传输干扰可减少,网络性能可大幅提升.文献[55]设计了一种混合型跨层传输控制MAC协议(TC-MAC)以解决HWSN中MAC协议利用监听和睡眠方案导致的端到端延迟增加、网络吞吐量降低以及节点数目过大导致的sink节点附近拥塞问题.在TC-MAC协议中,监听时段被预留给多跳信道,拥塞由反压算法控制,特定信息就近转发以阻止临近节点竞争信道,由流量监测器监控拥塞状况以保证相对公平.研究结果表明,当采用TC-MAC协议时,网络能耗可大大减少.文献[56]提出了一种用于超宽带(UWB)的跨层链路自适应能量有效的路由协议.该协议使用了物理层和多种接入层的联合审议以减少网络能耗,并使用了多址作为UWB多跳信令结构,进而优化了多跳路由的能耗.文献[57]提出了一个综合的跨层协议(MACRO).MACRO协议集成了MAC和路由层的功能,以支持网络的地理转发.在MACRO中,通过竞争触发选择下一个最好中继节点进行信息转发,其中竞争基于每个单位发射功率到达目的地进展估算.文献[57]研究表明,与同类不跨层的地理转发协议相比,采用MACRO协议时网络性能更优.文献[58]设计了一个信道分配和快速MAC架构(CAFMA).CAFMA有效地利用了多频多信道的优越性.在CAFMA跨层架构中,提供了多渠道协调和基于多跳中继拓扑结构的快速数据通信机制以及与路由协议联合的分布式信道分配方案.文献[59]提出了一种新型自适应天线的电控定向MAC协议(PCDMAC).PCD-MAC使用标准RTS-CTS-DATAACK交换过程,其中传输过程中RTS和CTS包在各传输方向的功率可调,DATA和ACK则以最小功率传输.文献[59]还进一步提出了方向偏转路由协议(DDR).DDR基于MAC层和不同方向的通道可用性计算多重路由.研究结果表明,文献[59]所提出的PCD-MAC和DDR协议均都增加网络总流量并保证网络连接公平性.
2.5 物理层跨层协议
物理层的跨层控制协议大多是采用物理层相关参数,针对网络组件进行功率控制,或映射到网络层、MAC层进行协议调整.当前主要的物理层跨层设计有基于超宽带(UWB)的跨层方案、自适应编码位置调制跨层方案、基于物理层参数调整的跨层方案、多跳任务映象调度方案、基于信息质量的跨层方案、基于多信道非坚持CSMA MAC协议的跨层方案、基于天线阵列的跨层方案等.文献[56]提出了基于超宽带(UWB)的跨层协议.文献[60]提出了跨层自适应编码位置调制方案(ACPM).在ACPM中,通过定义一个新层(包调度层)来计算延迟请求和包丢失率,针对延迟请求使用优化调制方案,并由物理层决定包传输时最大的BER的方法解决包丢失率问题,传输功率可根据要求由调制方案实时调整.文献[61]基于两物理层重要参数可被MAC协议所用的实际,提出了基于物理层参数调整的跨层方案.该跨层方案主要原理是根据信道状态信息(CSI)和残余能量信息(REI)进行调度传输.文献[61]研究表明,采用基于物理层参数调整的跨层方案,可显著减少网络能耗.文献[62]提出了多跳任务映象调度机制(MTMS).MTMS的目的是为每个节点寻找最好任务映象;基本思想是遵守延迟限制条件,通过动态调节电压,以最小功率方式进行任务调度.文献[62]研究结果表明,与其它分布式结构算法相比,使用MTMS后,网络能耗减少50%.文献[63]根据信噪比建立了一个信息质量指标参量,并基于信息质量指标参量设计了一种具有质量意识的调度系统(QSS).在QSS中,跨层控制节点有效探测并转发数据,动态控制传感器的频率和阶段.文献[63]研究结果表明,QSS可提高网络信息传输质量.鉴于在所有路由器天线阵列中使用相同数量元素以提高网络性能是不必要的,文献[64]提出了一个带宽和元素分配联合调度的跨层设计方案.该方案在满足带宽优化分配的同时,采用代价意识的元素分配技术以减小总的天线元素,并通过一流量意识流控制链路分配机制来分配调度网络带宽.文献[64]研究表明,带宽和元素分配联合调度的跨层设计方案不仅可节约总体天线元素而且可优化网络性能.
3 结语
纵观HWSN跨层设计方法和HWSN中各层次的跨层设计,当前HWSN跨层设计的一个主要缺点是缺少协议互动性.研究表明,在进行HWSN跨层设计时,考虑HWSN中网络性能优化越好,涉及HWSN中所有层次的跨层解决方案最好.目前大部分HWSN跨层方案考虑了与现有系统的交互并使现有协议堆栈互相操作,通过共享协议栈定义后由协议根据规则进行交互,从而实现不同跨层协议在系统中共存.但是,随着HWSN中层次的增加,跨层的复杂性也增加.因此,权衡HWSN跨层开销和优化程度将是HWSN跨层设计重要的研究内容.
在目前HWSN跨层设计中仅有少量跨层协议考虑了传感器移动特性.事实上,传感器具有移动性是HWSN的重要特征.但是在HWSN跨层协议中考虑传感器移动性将大大增加跨层协议的复杂性.目前虽然可采用流量感知解决低速移动问题,但是解决高速移动的方案则是跨层设计面临的挑战.
视频服务是HWSN应用层的一项主要服务,HWSN应用层的视频传输不仅要适合IEEE 802.15.3,更要适合其他技术的能量有效性和QoS感知路由协议.因此,保证视频传输的QoS和能量有效性是HWSN的一个重要研究方向.此外,数据融合、数据质量也是HWSN应用层的主要服务,但目前只有少量涉及数据融合和数据质量的跨层协议,因此基于HWSN应用层的涉及数据融合和数据质量的跨层处理有一定的研究价值.
当前部分跨层协议基于HWSN具有突发数据流量大的特点,在HWSN网络层和MAC层间考虑了网络拥塞控制,但仅在HWSN网络层和MAC层间考虑网络拥塞控制以解决HWSN突发数据流量尚显不够完备,因此针对HWSN大突发数据流量的HWSN跨层设计仍是今后研究的方向之一.
通常新的HWSN网络层路由协议比较难建立.目前HWSN网络层跨层路由协议大都是在传统网络层跨层路由协议上扩展改进的,但目前改进的相关HWSN网络层跨层路由协议尚不够全面.其中,普通的路由度量会被包含能耗干扰和信道状态的度量代替,虚拟的MIMO通信会影响路由.因此HWSN跨层路由协议将成为HWSN跨层感知优化的重要部分,且联合MIMO和路由协议的HWSN跨层设计将是研究重点.
针对HWSN物理层的跨层控制,UWB由于其高传输率和稳健性而具有较好发展前景.因此可以联合考虑使用CSI和REI来提高UWB的网络性能.此外,由于HWSN能量和大小受限,在节点中布置大量天线是不可取的,因此可采用多水平调制使节点动态适应信道质量以节省能量,因此随着先进物理层技术发展,涉及HWSN物理层的跨层协议将是今后HWSN跨层协议研究的重点.
HWSN网络能耗制约着HWSN发展,节能成为HWSN网络的一个重点.研究表明,睡眠监听和传输时间调度是节能的重要手段,且很少受到QoS限制干扰.目前HWSN跨层方案常用的媒体访问方法是CSMA和TDMA,但目前跨层方案提出的相关方法各有所长.因此,权衡网络资源和公平性,以确保网络各项指标综合利益的HWSN跨层研究将是一个重要方向.
[1] KURAN M S,TUGCU T.A survey on emerging broadband wireless access technology[J]. ComputerNetworks,2007,51 :3 013-3 046.
[2] YICK J,MUKHERJEE B,GHOSAL D.Wireless sensor network survey[J].Computer Networks,2008,52(12) :2 292-2 330.
[3] AKYILDIZ I F,WANG Xudong,WANG Weilin.Wireless mesh networks:a survey[J].Computer Networks,2005,47:445-487.
[4]ZHOU Haibo,WU Yuanming,HU Yanqi,et al.A novel stable selection and reliable transmission protocol for clustered heterogeneous wireless sensor networks[J].Computer Communications,2010,33 :1 843 -1 849.
[5] ANTONIO C,MATTEO C,DANILO D D,et at.Deploying multiple interconnected gateways in heterogeneous wireless sensor networks:An optimization approach[J].Computer Communications,2010,33:1 151 -1 161.
[6] EVREN G,NECATI A,KUBAN A,et al.Efficient integer programming formulations for optimum sink location and routing in heterogeneous wireless sensor networks[J],Computer Networks,2010,54:1 805 -1 822.
[7]FOK C L,ROMAN G C,LU Chenyang.A flexible service provisioning middleware for heterogeneous sensor networks[J].Science of Computer Programming,2010(11):133-135.
[8] SRIVASTAVA V,MOTANI M.Cross-layer design:a survey and the road ahead[J].IEEE Communications Magazine,2005,43(12):112 -9.
[9]MISRA S,REISSLEIN M,XUE G.A survey of multimedia streaming in wireless sensor networks[J].IEEE Communications Surveys& Tutorials,2008,10(4) :18-39.
[10] CHEN X,XIAO Y,CAI Y,et al.An energy diffserv and application-aware MAC scheduling for VBR streaming video in the IEEE 802.15.3 high - rate wireless personal area networks[J].Computer Communications,2006,29(17):3516 -26.
[11] CHEN M,LEUNG V,MAO S,et al.Directional geographical routing for real-time video communications in wireless sensor networks[J].Computer Communications,2007,30(17):3 368 -3383.
[12] CHENG Peng,ZHANG Zhaoyang,CHEN Hsiao - hwa,et al.A framework of cross - layer design for multiple video streams in wireless mesh networks[J].Computer Communications,2008,3(8):1 529-1 539.
[13] ISIK S,DONMEZ M Y,ERSOY C.Cross layer load balanced forwarding schemes for video sensor networks[J].Ad Hoc Networks,2011,9(3):265 -284.
[14]PUDLEWSKI S,MELODIA T.A distortion-minimizing rate controller for wireless multimedia sensor networks[J].Computer Communications,2010,33(12):1 380 -1 390.
[15]XIE Fei,HUA K A,JIANG Ning.A cross-layer framework for video-on-demand service in multi-hop WiMax mesh networks[J].Computer Communications,2008,31(8):1 615 -1 626.
[16] AL-KARAKI J,UL-MUSTAFA R,KAMAL A.Data aggregation and routing in wireless sensor networks:optimal and heuristic algorithms[J].Computer Networks,2009,53(7):945 -60.
[17] LIANG Q,YUAN D,WANG Y,et al.A cross- layer transmission scheduling scheme for wireless sensor networks[J].Computer Communications,2007,30(14 -15):2 987 -2 994.
[18] KWON S,KO J H,KIM J,et al.Dynamic timeout for data aggregation in wireless sensor networks[J].Computer Networks,2011,55(3):650-664.
[19] KHAN S,LOO K K.Real-time cross-layer design for a large-scale flood detection and attack trace-back mechanism in IEEE 802.11 wireless mesh networks[J].Network Security,2009(5):9 -16.
[20]SHA K,SHI W.Consistency-driven data quality management of networked sensor systems[J].Journal of Parallel and Distributed Computing,2008,68(9):1 207-1 221.
[21] LIU Chungui,SHU Yantai,ZHANG Lianfang,et al.A multi-layer experimental study of multimedia and QoS communication in wireless mesh networks[J].Pervasive and Mobile Computing,2009,5(1):19 -36.
[22] WANG C,LI B,SOHRABY K,et al.Upstream congestion control in wireless sensor networks through crosslayer optimization[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2007,25(4):786 -795.
[23] RAD A,HAMED M,VINCENT W S.Congestion-aware channel assignment for multi-channel wireless mesh networks[J].Computer Networks,2009,53(14) :2 502 -2 516.
[24] HEINZELMAN W B,CHANDRAKASAN A P,BALAKRISHNAN H.An application-speci?c protocol architecture for wireless microsensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,1(4):660-670.
[25] CHOI J Y,KIM H S,BAEK I,et al.Cell based energy density aware routing:a new protocol for improving the lifetime of wireless sensor networks[J].Computer Communications,2005,28(11):1 293 -302.
[26] RUZZELLI A G,GREGORY M P.JURDAK R,et al.MERLIN:Cross-layer integration of MAC and routing for low duty - cycle sensor networks[J].Ad Hoc Networks,2008,6(8) :1 238 -1 257.
[27]CHENG M,GONG X,CAI L.Joint routing and link rate allocation under bandwidth and energy constraints in sensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2009,8(7):3 770 -3 379.
[28] NEELY M J,URGAONKAR R.Cross- layer adaptive control for wireless mesh networks[J].Ad Hoc Networks,2007,5(6):719 -743.
[29]MELODIA T,AKYILDIZ I F.Cross-layer QoS-aware communication for ultra wide band wireless multimedia sensor networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2010,28(5):653 -663.
[30] LU Gang,KRISHNAMACHARI B.Minimum latency joint scheduling and routing in wireless sensor networks[J].Ad Hoc Networks,2007,5(6):832 -843.
[31] MITCHELL P D,QIU J,LI H,et al.Use of aerial platforms for energy efficient medium access control in wireless sensor networks[J].Computer Communications,2010,33(4):500 -512.
[32]YUAN Y,HE Z,CHEN M.Virtual MIMO-based cross- layer design for wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2006,55(3):856-864.
[33] LIANG J,LIANG Q.Channel selection in virtual MIMO wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2009,58(5):2 249 -2 257.
[34]AUGUSTO C H P,CARVALHO C B,MARCEL W R S.REUSE:A combined routing and link scheduling mechanism for wireless mesh networks[J].Computer Communication,2011(01):50 -55.
[35]HOW K C,MA M,QIN Yang.Routing and QoS provisioning in cognitive radio networks[J].Computer Networks,2011,55(1):330 -334.
[36] MISIC J,SHA S,MISIC V B.Cross-layer activity management in an 802.15.4 sensor network[J].IEEE Communications Magazine,2006,44(1):131 -136.
[37] LIN X H,KWOK Y K.CAEM:a channel adaptive approach to energy management for wireless sensor networks[J].Computer Communications,2006,29(17):3 343-3 353.
[38]HA R W,HO P H,SHEN X S.Cross-layer application-specific wireless sensor network design with singlechannel CSMA MAC over sense - sleep trees[J].Computer Communications,2006,29(17):3 425 -3344.
[39] MESSIER G,HARTWELL J,DAVIES R.A sensor network cross-layer power control algorithm that incorporates multiple- access interference[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2008,7(8):2 877 -2 883.
[40]MIAO G,LI GY,SWAMI A.Decentralized optimization for multichannel random access[J].IEEE Transactions on Communications,2009,57(10):3 012 -3023.
[41]OTAL B,ALONSO L,VERIKOUKIS C.Highly reliable energy-saving MAC for wireless body sensor networks in healthcare systems[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2009,27(4):553 -565.
[42] MISIC J,REDDY G R,MISIC V B.Activity scheduling based on cross-layer information in Bluetooth sensor networks[J].Computer Communications,2006,29(17):3 385-3 396.
[43] MAO J,WU Z,WU X.A TDMA scheduling scheme for many-to-one communications in wireless sensor networks[J].Computer Communications,2007,30(4):863-872.
[44] MADAN R,CUI S,LAL S,et al.Cross- layer design for lifetime maximization in interference-limited wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2006,5(11):3 142 -3 152.
[45] SU H,ZHANG X.Battery-dynamics driven TDMA MAC protocols for wireless body-area monitoring networks in healthcare applications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2009,27(4):424-434.
[46] SHI L,FAPOJUWO A O.TDMA scheduling with optimized energy efficiency and minimum delay in clustered wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2010,9(7):927 -940.
[47] KWON H,KIM TH,CHOI S,et al.A cross- layer strategy for energy-efficient reliable delivery in wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2006,5(12):3 689 -3 699.
[48]PHAN KT,FAN R,JIANG H,et al.Network life time maximization with node admission in wireless multimedia sensor networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2009,58(7):3 640 -3 646.
[49]WANG H,YANG Y.Network life time maximization with cross - layer design in wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2008,7(10):3 759 -3 768.
[50]IMAM A W,ELHAKEEM A K.Cross layer design using adaptive spatial TDMA and optimum routing for wireless mesh networks[J].AEU - International Journal of E-lectronics and Communications,2011,65(1):44-52.
[51] KAS M,KORPEOGLU I,KARASAN E.OLSR -aware channel access scheduling in wireless mesh networks[J].Journal of Parallel and Distributed Computing,2010(11):78 -85.
[52]SHU T,KRUNZ M.Energy-efficient power/rate control and scheduling in hybrid TDMA/CDMA wireless sensor networks[J].Computer Networks,2009,53(9):1 395-1 408.
[53]REN Q,LIANG Q.Throughput and energy-efficiencyaware protocol for ultra wide-band communication in wireless sensor networks:a cross - layer approach[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2008,7(6):805-816.
[54]MACEDO M,GRILO A,NUNES M.Distributed latency-energy minimization and Interference avoidance in TDMA wireless sensor networks[J].Computer Networks,2009,53(5):569 -582.
[55] KIM J,PARK KH.An energy - efficient,transportcontrolled MAC protocol for wireless sensor networks[J].Computer Networks,2009,53(11):1 879 -1 902.
[56]CHEHRI A,FORTIER P,TARDIF P M.Cross-layer link adaptation design for UWB-based sensor networks[J].Computer Communications,2009,32(13):568-1575.
[57]GALLUCCIO L,LEONARDI A,MORABITO G,et al.A MAC/Routing cross-layer approach to geographic forwarding in wireless sensor networks[J].Ad Hoc Networks,2007,5(6):872 -884.
[58] BONONI L,FELICE M D,MOLINARO A,et al.Enhancing multi-hop communication over multi-radio multi-channel wireless mesh networks:A crosslayer approach[J].Computer Communication,2010(2):11-18.
[59] CAPONE A,MARTIGNON F,FRATTA L.Directional MAC and routing schemes for power controlled wireless mesh networks with adaptive antennas[J].Ad Hoc Networks,2008,6(6):936-952.
[60] YUAN Y,YANG Z,HE J.An adaptive code position modulation scheme for wireless sensor networks[J].IEEE Communication Letters,2005,9(6):481 -483.
[61]CHEN Y,ZHAO Q.An integrated approach to energyaware medium access for wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2007,55(7):3 429-3 944.
[62] CUI S,MADAN R,GOLDSMITH A J,et al.Cross -layer energy and delay optimization in small-scale sensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2007,6(10):3 688 -3 699.
[63] WENG Ning,LI I H,VESPA L.Information quality model and optimization for 802.15.4 - based wireless sensor networks[J].Journal of Network and Computer Applications,2010(12):85 -99.
[64] WANG Jun,DU Peng,JIA Weijia,et al.Joint bandwidth allocation,element assignment and scheduling for wireless mesh networks with MIMO links[J].Computer Communications,2008,31(7):1 372 -1 384.