无线传感器网络的服务质量保障技术

的速率向Sink发送数据。该模型的数据包括实时和非实时两种。实时的数据包括话音、图像和视频等；而非实时的数据可能是Sink在一定区域内周期性收集的数据。

　　对于QoS需求，连续传输模型是非端到端的程序，具有关键性，其应用可以是非交互性的。此外，不同的数据类型也有不同的QoS需求：实时的数据受限于时延，且有确定的带宽需求；而非实时的数据可以容许一定的时延和数据包丢失。

　　（4）混合模型

　　在很多应用中，以上描述的模型可能共存于网络中，因此需要一个机制来调整具有不同QoS需求的流量。

　　表1是以上三种基本数据发送模型的性能需求。

表1　不同数据发送模型的性能需求

　　2.2　与传统网络中QoS的区别

　　由以上的分析可以看到，在QoS需求方面，无线传感器网络与传统网络具有以下不同点：

　　（1）WSNs中大部分是非端到端的程序。

　　（2）带宽不是单个节点关心的主要问题，由于传感数据流量的突发特性，带宽可能是某个时间段内一组传感器节点的共同关注点。

　　（3）由于始终存在很多数据冗余，所以可以在一定程度上容忍单个传感器节点数据包的丢失。

　　由此可见，传统的网络QoS参数不足以度量无线传感器网络的QoS描述需求，需要定义一些新的QoS参数，我们统称为聚合的（Collective）QoS参数，分别是：

　　●聚合反应时延。源传感器发出的与事件相关的第一个数据包，和最后一个到达Sink的数据包之间的时间差。

　　●聚合丢包率。在信息传送阶段，与事件相关的数据包丢失的数量。

　　●聚合带宽。在监测区域内的传感器节点向Sink发送数据所需的总带宽。

　　●信息吞吐量。监测区域内传感器节点与Sink之间传输数据的总吞吐量。

　　2.3　WSNs QoS面临的挑战

　　由于无线传感器网络必须与环境相结合，所以其特征与其他传统数据网络有很多不同。因此，除了传统无线网络的多数QoS问题外，WSNs还有以下独有的问题：

　　（1）严重的资源受限。受限的资源包括能量、带宽、内存、缓冲区大小、处理能力以及传输能力。其中，能量是主要的关注点，因为它在传感器节点上是最受限制的，且在遥远或者不易到达的区域里为传感器节点更换电池或者给电池充电是不可行的。因此，WSNs中任何的QoS机制都必须尽量的简单，且要避免使用计算复杂的算法和开销巨大的信令协议。

　　（2）能量平衡。为了实现具有长生命力的网络，必须在所有传感器中均匀分布能量载荷，这样可以避免某个或者某个集合传感器节点的能量很快地消耗掉。QoS应该将这个因素考虑在内。

　　（3）数据冗余。WSNs的传感器数据具有高冗余性。为了减少数据的冗余性，可以运用数据融合或数据聚集来维持鲁棒性，但是这个机制也引入了反应延时，并使WSNs的QoS设计变得复杂化。

　　（4）网络动态（Network Dynamics）。网络动态可能来自于节点故障，无线链路故障，节点移动和节点状态转变等。这样高动态的网络大大增加了QoS的复杂性。

　　（5）可扩展性。通常无线传感器网络是在一个区域内密集分布的成百上千的传感器节点。随着节点数或网络密集度的增加，WSNs的QoS不能快速地下降，因此应该具有较好的可扩展性。

　　（6）流量的不对称性。在WSNs中的大多应用中，流量主要从大量的传感器节点流到少数的Sink节点上。因此在设计QoS机制时要充分考虑流量的不对称性问题。

　　（7）多个Sinks。一个网络可能存在多个Sink节点，它们对网络提出不同的需求。例如，一个Sink可能请求位于传感域东北部的传感器节点每分钟发送温度报告，而另一个Sink可能只关心西南部异常高温的事件。WSNs应该能够针对不同的Sinks支持不同的QoS等级。

　　（8）多种业务类型。不同类型传感器的结合将为QoS带来挑战。例如，一些应用程序可能需要不同类型的传感器混合在一起来监测温度、压力以及湿度，因此需要为这些传感器上设置不同的阅读速率。这种异构环境使QoS更具挑战性。

　　（9）数据包的紧迫性（Packet Criticality）。不同的传感器网络应用具有不同的紧迫性，而应用程序中的数据包也可能具有不同的优先级，因此QoS机制可能需要设置不同的数据包紧迫性以及优先级结构。

3、WSNs QoS的几个关键技术

针对无线传感器网