无线传感器网络的服务质量保障技术

络在服务质量保障上存在的问题，人们已在多个方向上进行着深入研究。我们将从能源管理、覆盖机制、数据融合、拥塞控制四个方面进行介绍。

　　3.1　能源管理

　　如上文所提，能量是传感器网络最受限的资源，因此传感器网络应该关注如何高效利用有限的资源。能源管理不仅能够节省最受限制的资源，而且有助于实现WSNs能量的平衡。传感器网络的能源管理可从低功耗设计、节能软件设计、无线通信、路由协议、网络优化、能量收集等几个方面入手。

　　（1）在低功耗设计上，可以结合硬件和软件技术节约电能并简化电源设计。例如，选择低功耗的微控制单元（MCU），选用较低的输出电压，尽量使用中断，减少收发模块的启动时间等。

　　（2）在节能软件设计上，可对操作系统和应用程序接口进行优化。其中，动态电源控制和动态电压调整能使操作系统在性能和能耗控制之间进行折衷；设计良好的应用程序接口API应该清晰地注释出能量、质量、时延和操作点等，以便用户建立节能的系统。

　　（3）在无线通信方面，有三种方式来降低能耗。随着传输数据的减少而降低调制等级，降低传输速度；随着通信距离增加，使用多跳短距离通信以减少单跳通信的距离；减少通信流量。

　　（4）在路由协议设计方面，必须考虑均匀使用节点能量和数据融合两个方面。从整个网络来看，均匀使用节点能量是为了避免个别节点过早的耗尽，以致缺少某块区域的信息甚至网络瘫痪。而数据融合的作用是减少同一区域内节点数据的冗余性，从而有效降低整个网络的数据流量。

　　（5）在MAC层协议的设计上，首要目的是延长网络系统的生存周期。现阶段对于MAC层协议的节能机制研究较为成熟，实现能源控制的措施包括：减少和避免信道访问冲突，利用周期性的监听和睡眠来减少空闲监听时间，避免串音，对大数据进行分段，控制发送功率等。此外，MAC层协议的可升级性也很重要。

　　（6）在整个网络的优化上，可从以下两个角度来降低能耗：

　　●在流量分发方面，可在源和目的地之间寻找一条节能的多跳路由；

　　●在拓扑管理方面，可降低节点密度，利用较少的节点跟踪事件，从而减小计算的复杂度。

　　此外，还可通过降低发射功率来减少网络电源的开销。

　　除了以上策略，能量收集技术的发展也使无电池但具有无限生命周期的无线传感器网络成为可能。能量收集，即通过对环境中的机械震动、光能、电磁场、化学能、温度变化、风、热等能量进行收集、转换及存储，并分配到网络传感器的各个部件，从而保证电源需求，实现长期的有效供电。能量收集是无线传感器网络在节能方面的前沿热点技术。现阶段，对于机械震动和光能的能量收集技术已经较为成熟。

　　3.2　覆盖控制

　　覆盖控制，是指在WSNs节点能量、网络带宽、计算能力受限的情况下，对传感器节点进行合理放置，并采用适当的路由选择，使WSNs的各种资源得到优化分配。覆盖控制不但提高了能量的有效性，节省网络资源，而且减少了数据的冗余，同时对网络的动态性和可扩展性也有一定的支持。

　　（1）典型覆盖控制算法与协议

　　●基于网格的覆盖定位传感器配置算法。该算法通过采用网格形式来配置传感器节点以及目标点。传感器节点采用0/1覆盖模型，并使用能量矢量来表示格点的覆盖。其目标是在有限的代价条件下，使错误距离最小化，从而优化覆盖识别结果。

　　●轮换活跃/休眠节点的节点自调度（Node Self-Scheduling）覆盖协议。该协议建立在圆形二进制感知模型的基础上，采用节点轮换周期工作机制。在该协议中，每个周期包含一个自调度阶段和一个工作阶段。在自调度阶段里，各节点首先向传感半径内的邻居节点广播通告消息，然后分别判断自身的任务能否由邻居传感器来完成，从而决定进入"休眠状态"还是继续工作，这样便可有效减少网络中的信息冗余。但为了避免出现"盲点"，该协议需要采用一个退避机制以保证网络的充分覆盖。节点自调度覆盖协议不仅对节点冗余进行调度，而且通过节点轮换工作和休眠的机制来减少能源消耗，从而有效延长了网络的生存时间。

　　●最佳与最差情况覆盖。该算法考虑的是如何感应并追踪穿越网络的目标或其所在路径上的各点。最佳与最差情况覆盖着重从距离和某些特殊路径的角度来考察网络对目标的覆盖情况。该算法通过设置一定参数来计算无线传感器网络最佳和最差的覆盖情况，并计算出临界的网络路径规划结果。人们可以通过以上结果对网络节点的配置进行指导，从而改进整体网络的覆盖。

●暴露穿越。暴露覆盖模型更能符合一个实际情况，即目标穿越WSNs监视区域的时间越长，被检测到的概率就越大。在该算法中，根据不同的前提条件有不同的确定公