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硕士论文基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 摘要 本文的研究致力于在传感器分布位置固定的网络场中，如何选择较为理想的路由方 式，使数据分组能够从源传感器节点发送到中心节点。本文的新鲜点在于：各传感器节 点在网络场中，寻找发送数据分组的路由计算方法，采用突破传统思维模式的流体动力 学对数据分组的转发进行模拟，根据流体在流场中运动的数学模型，利用国外研制的分 析流体运动比较盛行的分析工具，如：m a t l a b 和f l u e n t ，计算模拟出数据分组的转发路 由，从而做到路由计算成本低、速度快，转发时延短、效率高等特点。 文章的第一章是对传感器网络与通信知识的概述，以及论文的研究背景，第二章介 绍了传感器网络路由的性能要求，以及一些基本的流场知识，第六章是论文的总结与展 望，文章的重点在第三章、第四章和第五章。 文章的第三章推导出无黏流体的质量守恒方程后，我们用m a t l a b 对该偏微分方程 进行求解，绘出流场中各点的流动方向，即分组矢量场，然后在第五章中，用o m n e t + + 仿真软件对分组转发矢量场进行模拟，模拟出分组矢量场中分组的转发路由，并对路由 的性能进行分析评估。 文章的第四章对黏性流体在流场中的运动进行了分析，并推导出了流体运动的动量 守恒方程和能量守恒方程。 其中，动量守恒方程的物理意义为：对一给定的流体系统，其动量的时间变化率等 于作用于其上的外力总和。能量守恒方程的物理意义为：对某一流体系统所作的功和加 给该系统的热量，将等于系统的能量增加值。这两个方程与前面推导的质量守恒方程一 起，构成黏性流体的运动的数学模型，我们将这个数学模型应用于流体运动分析工具 f l u e n t ，用它计算模拟出流场中流体流动的流线，最后将这些分组流线作为分组转发路 径，同样在第五章中应用在o m n e t + + 的仿真中，仿真出路由转发的过程，并对其路由性 能进行分析评估。 关键词：传感器网络，路由，源节点，簇首节点，流体模型，分组，分组矢量场，分 组迹线，质量守恒方程，动量守恒方程，能量守恒方程 a b s t r a c t硕士论文 a b s t r a c t t h er e s e a r c ho ft h i sp a p e ri sf o c u s e do nh o wt of i n da ni d e a lr o u t i n gm e t h o dt om a k et h e d a t ap a c k e t sf r o ms o u r c es e n s o r sg e t t i n gt ot h ec e n t r a ln o d eo ft h es e n s o rn e t w o r k ，s u p p o s i n g t h a tt h el o c a t i o no fe v e r ys e n s o rn o d ei sf i x e d t h en o v e l t yo ft h i sp a p e ri st h a tan e w e r r o u t i n gc a l c u l a t i o nm e t h o d ，u s e df o r t h es e n s o rn o d ei nt h en e t w o r kf i e l dt of i n dar o u t i n gb y w h i c ht h ed a t ap a c k e t sa r es e n t t ot h ec e n t r a ln o d e ，a d o p t st h ea n a l y z e dr e s u l to ff l u i d d y n a m i c st os i m u l a t et h ef o r w a r d i n go ft h ed a t ap a c k e t s t h i sm e t h o db r e a k st h r o u g ht h e t r a d i t i o n a li d e a lm o d e l ，a n dr e l a t e st h ep h y s i c a lp h e n o m e n ao ff l u i dm o v e m e n tt ot h es e n s o r s p a c k e t sf o r w a r d i n g ，g e t t i n gab e a e rr o u t i n gr e s u l t a c c o r d i n gt ot h em a t h e m a t i c sm o d e lo ft h e f l u i dm o v e m e n ti nt h ef l u i df i e l d ，m a k i n gu s eo fs o m ep o p u l a ra n a l y s i n gt o o l sd e v e l o p e db y f o r e i g n e r sf o rt h ea n a l y s i so ft h ef l u i dm o v e m e n tm o d e l ，s u c ha sm a t l a ba n df l u e n t ，w e w o r k e do u tt h ep a c k e t sf o r w a r d i n gr o u t i n ga n ds i m u l a t e di t 晰t l lo m n e t + + a tl a s t ，w eg o ta r o u t i n gm e t h o dw h i c hi sf a s t e ri ne v e r ys e n s o rn o d e sr o u t i n gc a l c u l a t i o n , a n dh a sas h o r t f o r w a r d i n gt i m ed e l a y , a n di t sb e r e re f f i c i e n c yc o n s u m e sl i t t l ec o s t t h ef i r s tc h a p t e ro ft h ep a p e rs u m m a r i z e st h ek n o w l e d g eo ft h es e n s o rn e t w o r ks y s t e m s t r u c t u r ea n dc o m m u n i c a t i o n s b e s i d et h a t ，i ta l s oi n t r o d u c e st h eb a c k g r o u n do ft h i sp a p e r t h es e c o n dc h a p t e rd e p i c t st h er e q u i r so ft h es e n s o rn e t w o r kr o u t i n gp e r f o r m a n c ea n ds o m e b a s ek n o w l e d g eo ft h ef l u i df i e l d t h es i x t hc h a p t e rs u m su pt h ew h o l ep a p e ra n dd e s c r i b e s t h ef o r g r o u n d t h ei m p o r t a n to ft h i sp a p e ri st h et h i r d t h ef o n l la n dt h ef i f t hc h a p t e n a f t e rt h em a s s c o n s e r v a t i o ne q u a t i o no ft h ei n v i s c i df l u i dh a db e e nd e d u c e d ，w eu s e dt h e m a t l a bt ow o r ko u tt h ep a r t i a ld i f f e r e n t i a le q u a t i o na n dp a i n t e dt h ef l o wd i r e c t i o no fe v e r y p o i n ti nt h ei n v i s c i df l u i df i e l d f i n a l l y , i nt h ef i f t hc h a p t e rw eu s e dt h es i m u l a t i o ns o f t w a r eo f o m n e t + + t oi m i t a t et h ep a c k e tf o r w a r d i n gv e c t o rf i e l da l i k ea n dg o tt h ep a c k e tf o r w a r d i n g r o u t i n gi nt h ep a c k e tv e c t o rf i e l d m o r e o v e r , w ea n a l y z e da n de s t i m a t e dt h ep e r f o r m a n c eo f t h er o u t i n g t h ec h a p t e r4o ft h i sp a p e ra n a l y z e st h ev i s c o u sf l u i dm o v e m e n ti nt h ef l u i df i e l da n d d e d u c e st h em o m e n t u m - c o n s e r v a t i o ne q u a t i o na n dt h ee n e r g y c o n s e r v a t i o ne q u a t i o nf o rt h e v i s c o u sf l u i dm o v e m e n t a m o n gt h o s ee q u a t i o n s ，t h e m o m e n t u m c o n s e r v a t i o n e q u a t i o n m e a n st h a t t h e m o m e n t u mt r a n s f o r m a t i o nr a t i ow i t ht h et i m ee q u a l sa l lo ft h eo u t e rf o r c e so nt h eg i v e nf l u i d s y s t e m t h ee n e r g y c o n s e r v a t i o ne q u a t i o nm e a n st h a tt h ep o w e rm a d et o w a r daf l u i ds y s t e m a n dt h ee n e r g ya d d e dt ot h a ts y s t e mw i l le q u a lt h ei n c r e a s i n ge n e r g yf o rt h es y s t e m t h et w o i i 硕士论文基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 e q u a t i o n sa n dt h em a s s c o n s e r v a t i o ne q u a t i o nd e d u c e da b o v em a k eu pt h em a t h e m a t i c s m o d e lo ft h ev i s c o u sf l u i dm o v e m e n t w ba p p l i e dt h em a t h e m a t i c sm o d e lt ot h ea n a l y z i n g t o o lf o r t h ef l u i dm o v e m e n tc a l l e df l u e n t t h e nw eu s e dt h et o o la n a l y z i n gv i s c o u sf l u i dt ow o r ko u ta n ds i m u l a t et h ef l u i df l o w t r a c ei nt h ef l u i df i e l d i nt h ee n d ，w eu s e dt h e s ep a c k e tt r a c e sa st h ep a c k e tf o r w a r d i n gp a t h ， a n ds i m u l a t e dt h ep a c k e t sd e l i v e r e df r o ms o u r c en o d e st ot h ec e n t r a ln o d ew i t ht h es i m u l a t i o n s o f t w a r ec a l l e do m n e t + + w h i c hw a su s e di nt h ef i f t hc h a p e r ，a n de v e n t u a l l yg o tt h eg r a p ho f r o u t i n ga l o n gw h i c ht h ep a c k e t sw e r ef o r w a r d e d w ea n a l y z e da n de v a l u a t e dt h er o u t i n g p e r f o r m a n c e k e y w o r d s ：t h es e n s o rn e t w o r k , r o u t i n g ，t h es o u r c en o d e ，t h ec e n t r a ln o d e ，t h ef l u i dm o d e l ， p a c k e t , t h ep a c k e t v e c t o r f i e l d ，t h ep a c k e t t r a c e ，m a s s - c o n s e r v a t i o n e q u a t i o n , m o m e n t u m c o n s e r v a t i o ne q u a t i o n ，e n e r g y c o n s e r v a t i o ne q u a t i o n i i i 声明尸i 刃 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 研究生签名： 硼年月瑚 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名： 出 厶之 为| o 年6 只2 码 硕士论文基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 1 绪论 传感器技术、低功率电子学以及低功率r f 设计技术的发展和进步使人们已经能够 开发微型、能够通过无线网络相互连接、相对价廉的低功率传感器，也叫做微型传感器 ( m i c r o s e n s o r ) 。无线传感器网络( w s n ) 技术能够革新很多场合下的信息采集和处理， 代表提取环境数据、各种环境可靠监视( 包括监视、机器故障诊断、化学生物监测等) 的一种新方式。大规模无线传感器网络由数千个、甚至数万个微型传感器组成，各个微 型传感器分散在一个巨大场中，用来获取纹理细密的高精度感知数据。微型传感器通常 依靠电池供电，相互之间进行无线通信。 无线传感器网络可以对大量感知信息( 比如地震数据、声学数据、高分辨率图像等) 进行分布式处理，提高感知数据的精确性。传感器组成网络后，能够积累感知数据，从 而提供对环境的一个丰富的，多维的了解。此外，网络化传感器能够重点关注网络中其 他传感器指出的关键事件( 比如入侵进入某个建筑物) 。网络化传感器在面对各个传感 器失效时也仍然能够继续发挥准确的作用。例如，假如网络中的一些传感器丢失某些关 键信息，那么其他传感器就可以给这些传感器补充丢失的信息。 1 1 无线传感器网络概述 一个w s n 由许多分散在某个地理区域内的传感器节点组成。每个传感器节点具有 无线通信能力、智能化程度足够高的数据处理和网络处理能力。w s n 可以布置在遥远 的地理位置上，要求最低的建立成本和管理成本。将w s n 与较大网络( 比如互联网) 或者无线基础设施网络综合在一起，能够拓宽覆盖范围i ，以及开发a dh o c 网络的潜在 应用领域。采用多跳通信将感知信息中继给中心节点。中心节点是传感器节点，具有连 接外部网络( 比如互联网) 的网关功能，通常通过中心节点来分发感知信息。 由于大量传感器节点密集布置在一起，所以相邻节点之间距离可能非常近。因此， w s n 多跳通信的功耗低于传统单跳通信的功耗。传感器节点可以保持低发送功率，例 如秘密军事行动需要非常低的功率。多跳通信业能够克服远距离无线通信所遇到的一些 信号传播效应问题。 1 1 1w s n 的通信体系结构 一个传感器节点由图所示的四个基本部分组成：感知单元、处理单元、收发信机和 功率单元。感知单元通常由两个单元组成：传感器( 数量、种类可变) 和模数转换器 ( a d c ) 。a d c 将传感器根据其观测到的物理现象而生成的模拟信号转换成数字信号， 然后将其送给处理单元。处理单元通常连接一个小存储单元，管理各个传感器节点共同 l 绪论硕士论文 完成所承担的感知任务而必需的相互协作规程。收发信机将传感器节点连接到网络上。 传感器节点最重要的组成单元是功率单元，功率单元受到诸如太阳能电池之类的功率提 取单元的支持。传感器节点还可能包括其他子单元( 比如定位系统、功率发生器、移动 管理器) ，许多w s n 应用都依赖这些子单元。大多数w s n 路由技术和感知任务需要高 精度的位置信息。因此，传感器节点常常包括定位系统。在要求传感器节点完成所分配 任务时，有时可能需要移动管理器来移动传感器节点。 传感器节点通常分散在传感器场中，每个传感器节点能够收集数据，并将其发送给 中心节点和端用户。收集到的数据通过无基础设施的多跳体系结构传递给中心节点，然 后再到达端用户。中心节点能够通过互联网或者卫星与任务管理器节点进行通信。 1 1 2 网络与通信的控制 w s n 网络通信与控制方面的技术包括通信方法、节能、拥塞控制、拓扑管理、路 由、建模等。因此，w s n 的体系结构必须：同时具有能量意识和路由意识；将数据与 网络协议综合为一体；能量高效通信；与相邻节点共享任务。 1 、节能通信协议 传感器节点布置在物理环境中必须保持足够长的工作寿命，因此节能非常重要。节 能机制直接影响网络寿命。一般地，网络寿命定义为网络能够执行感知功能和能够将数 据发送给中心节点的时间周期。处在网络寿命期间，有些传感器节点可能变成无用节点 ( 比如物理受损、缺乏能量的节点) ，或者可能布置新的传感器节点。经常采用的一个 机制就是安排传感器节点的网络活动时间，以便使多余的传感器节点尽可能多地进入休 眠方式，以及尽可能长时间地处在休眠方式。为了设计这样的机制，必须解决以下问题： l 每个传感器节点依据什么规则决定是否进入休眠方式? 2 传感器节点何时作出这样的 决定? 3 传感器节点应该在休眠方式下保留多长时间? 另外一种降低能耗的方法就是使感知距离最小，同时又能满足感知覆盖范围目标。 假如允许自适应感知距离，那么处在活动方式下的传感器应该动态地将其感知距离调整 到一个最小值，以便满足总的感知目标。传感器的通信距离也可以采用同样的原理。假 如传感器能够调整器通信距离，那么使通信距离最短同时又能维持网络连通性要求，就 能够达到节能的目的。 2 、拥塞控制 有线网路通常采用端到端机制和网络层机制进行拥塞控制。但是，由于在不同无线 链路上它能够使进行的发送相互影响、相互干扰，无线通信道质量随着时间的推进而变 化大，所以有线网路的拥塞问题。w s n 以广播作为主要通信机制。 主要有两个原因引起w s n 拥塞。第一个原因是分组到达速率大于分组服务速率。 这个接近中心节点的传感器节点上是很可能发生的，因为越接近中心节点的传感器节点 2 硕士论文基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 承受的组合上行流量越大。第二个原因是链路级性能，比如竞争、干扰、比特误码率。 第二个原因造成的拥塞发生在无线链路上。 w s n 拥塞直接影响能量效率和应用q o s 。例如，拥塞可能引起缓存器溢出、导致链 路利用率下降，而缓存器溢出又可能导致排队时延增大、分组丢失率上升。分组丢失不 仅会引起可靠性下降，应用q o s 变差，而且还浪费有限的节点能量。 在无线环境中，拥塞和比特误码都会造成分组丢失，分组丢失会引起端到端可靠性 和o o s 下降，从而进一步降低能量效率。造成分组丢失的其他原因包括节点失效、错误 路由信息、过时路由信息、能量耗尽等。 由于拥塞控制和丢失恢复机制直接影响能量效率、可靠性、应用q o s ，所以w s n 传 输协议应该具有拥塞控制和丢失恢复机制。通常有两种方法实现w s n 传输协议。第一种 方法是独立设计拥塞控制、丢失恢复协议或算法。采用这样方法且一般用模块设计，要 求可靠性的应用可以只调用丢失恢复算法，要求拥塞控制的应用只调用控制算法。第二 种方法是设计和实现一个完整传输协议，以集成方式同时提供拥塞控制和丢失控制。 3 、网络控制与拓扑管理 影响w s n 拓扑管理的因数很多，包括应用、网络操作方式、网络性能( 例如能耗、 能量效率、寿命等) 、移动性、无线链路质量、节点失效、增加新传感器节点等。 w s n 中的传感器节点为了真确操作，必须具备网络信息。每个传感器节点必须知 道其相邻传感器节点的身份识别和位置，才能够支持处理和相互协作。对于事先规划好 的网络，网络拓扑常常是事先知道的。对于a dh o c 网络，必须实现建立网络拓扑，以 及随着传感器节点失效或者布置新传感器节点而周期性地更新网络拓扑。对于移动网 络，由于网络拓扑在不断变化，所以需要提供某种机制，用于传感器节点( 固定的、移 动的) 之间的相互寻找。因为每个传感器节点只与相邻传感器节点交互，所以通常不需 要全网信息。 w s n 网络必须具有网络资源( 如能量、带宽、处理能力) 的处理能力，这些网络 资源是动态变化的，系统应该自动工作，按需改变其配置。 4 、路由 一个路由设计问题是研究诸如网络规模、每平方英里节点密度之类的系统参数对时 延、可靠性、能量之间平衡的影响。 w s n 网络层的主要目标是寻找能量高效路由建立方法和将传感器节点的数据可靠 中继到中心节点的方法，使w s n 寿命达到最长。 因为多个传感器节点位于所观测现象的附近，因而可能产生相同的数据，所以w s n 中产生的数据流冗余度高。路由协议必须利用w s n 感知数据流高冗余度，提高能量和 带宽的利用率。传感器节点的发射功率、自身能量、处理能力、存储容量非常有限，因 此需要仔细管理网络资源。 l 绪论硕士论文 其中大部分路由协议尽管有些差异，但是根据网络流量和q o s 意识，大致分成三种 类型：1 数据中心路由2 分层路由3 位置路由。 数据中心路由协议是基于查询的路由协议，中心节点给预定区域发送查询消息，然 后等该区域内传感器节点发送来的数据。数据中心路由方法依赖所需数据的命名，对数 据进行命名有助于排除许多冗余传输。分层路由协议的目标是对传感器节点进行分群， 群首可以进行数据积累，减少数据量，节省能量，同时提供可扩展性。位置路由协议利 用传感器节点的位置信息将数据中继到所需的区域，而不是中继到整个网络，其中包括 基于通用网络流模型的路由协议，寻求满足一定q o s 要求及路由功能的路由协议。 1 1 3w s n 应用设计要求 w s n 应用设计需要考虑传感器布置、移动性、基础设施、网络拓扑、网络密度、 网络规模、网络连通性、网络寿命、节点寻址、数据积累、查询能力、查询分发、感知 数据分发、实时性、可靠性、自构、安全等方面的问题，并据此确定w s n 的操作方式。 1 、布置 传感器节点可以布置在特定位置上，也可以随机布置。完成初始布置后，可能需要 增加或者替换传感器，这会影响节点位置、节点密度以及总的拓扑结构。 每个传感器节点的程序可以人工加载，也可以运行时加载。 2 、移动性 传感器节点可以安装在移动实体上。移动性或者是附带结果，或者是系统所要求的属性 ( 比如将传感器节点移动到感兴趣的物理位置上) ；移动性要么是主动的( 比如汽车) ， 要么是被动的( 比如连接到移动目标上，但是又不在传感器节点的控制下) 。移动性可 应用于所有网络节点或者一部分网络节点。移动程度也可能变化，从长时间固定不动伴 随偶尔移动到持续不停的移动。移动性对预期的网络密度动态性影响甚大，因此影响网 络协议和分布算法的设计。实际移动速度也可能有影响。 3 、基础设施 可以采用不同方法运用各种通信形式建立通信网络。两种常用形式是：基于基础设施的 网络，a dh o e 网络。在基于基础设施的网络中，传感器节点可以直接与基础站点通信， 基站的数量取决于传感器节点的通信距离和覆盖区域。在a dh o e 网络中，传感器节点 之间可以通信，不需要基础设施，传感器节点可以作为路由器为其他传感器节点进行消 息多跳转发。 4 、网络拓扑 w s n 的一个重要特性是其直径( 即网络中任意两个节点之间的最大转发跳数) 。最简单 的形式就是w s n 是一个单跳网络，每个传感器节点能够直接与任何其他传感器节点通 信。具有一个基站的基础设施网络结构成一个星状网络，直径等于两个转发跳。多跳网 4 硕士论文 基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 络可以构成任意图，拓扑影响许多网络特征，比如时延、强壮性、容量，数据传输路由 以及数据处理的复杂性也跟拓扑有关。 假如大量节点布置在不同位置上，那么网络必须能够自组织，人工配置行不通。节 点可能失效( 或者由于没有能量，或者由于物理破坏) ，所以需要在网络中增加新的节 点。因此网络必须能够周期性自行重构。单个传感器节点可能会失去与剩余网络的连接， 所以必须维持高密度的连通性。 5 、网络密度与网络规模 由于一个传感器节点的有效传输距离定义该节点的覆盖区域。节点密度表示传感器 节点覆盖一个感兴趣区域的覆盖程度。网络规模影响可靠性、精确度、数据处理算法。 一个直径不足1 0 m 的区域的节点密度可以从少数几个传感器节点到上百个传感器节点。 6 、连通性 由单个传感器节点的通信距离和物理位置定义网络的连通性。假如任意两个节点之 间总是存在网络连接( 可能是多跳连接) ，那么就说网络是连通的。假如网络偶尔发生 分割，那么连通性是断断续续的。假如节点在大部分时间是孤立的，只是偶尔进入其他 节点的通信覆盖范围内，就说是偶发通信。连通性影响通信协议和数据分发机制的设计。 7 、寿命 w s n 所要求的寿命跟英应用有关，从几个小时到数年之长。必需的w s n 寿命对所 要求的能量效率和节点强壮性影响很大，因此要求能耗最低。 8 、节点可寻址 节点可寻址表示节点是否可以单个可寻址，这与应用有关。例如，停车场网络中的 传感器节点应该单个可寻址，这样才能够确定所有空闲车位的位置。因此，可能必须将 消息广播给网络中的所有节点。假如需要确定一个房间某个角落的温度，那么可寻址就 没有车位应用那么重要。给定区域内任何节点都可以作出响应。 9 、数据累积 数据累积就是对在w s n 中传输的数据进行概括和提炼。太多传感器节点泛洪信息 容易引起网络拥塞，这个问题的主要解决方法就是累积或者融合w s n 内的数据，然后 将累积数据发送给控制器。 有三种主要的数据累积方法：第一种方法是扩散算法假定数据从一个节点发送给下 一个节点，因此数据在网络中传播、直至到达目的地，数据在传播期间可能被积累( 大 家采用简单函数，并且假定是同类型数据) ；第二种方法是连续查询，以扩充s q l 为基 础的流查询，数据是短暂的，而查询是持续的；第三种方法是事件图影响事件流，根据 事件代数学将一个一个的单个事件组合成累积事件。对反应式中间件的事件代数学扩充 了w s n 事件相关的时间约束条件和发送概率。按照事件消耗方式使用事件。 1 0 、查询能力与传播 l 绪论硕士论文 w s n 中存在两种类型的寻址：数据中心寻址和地址中心寻址。在数据中心寻址中， 将查询发送给w s n 的特定区域；在地址中心寻址中，将查询发送给单个传感器节点。 用户在收集w s n 某个区域的信息时可能需要查询其中某个传感器节点或者其中一组传 感器节点。根据执行的数据融合数量，可能不能在网络中发送大量数据。各种各样的本 地中心节点收集一个给定区域内的数据，产生概括性消息。可以将查询发送给所需位置 附近的中心节点。 1 1 、数据分发 w s n 的最终目标是检测传感器场中感兴趣的特殊事件，并将其交付给用户。由于传感 器邻近范围相互重叠，所以相同物理现象可能会被多个传感器节点所记录。系统累积可 能会丢失相同物理现象的所有数据。需要符合w s n 特点的端到端事件传输协议，有线 分布式系统同样需要异步通信交付语义，比如发布订阅。 功耗与传感器数据的处理方法和通信方法密切相关。由于传感器节点的电池能量非常有 限，所以必须考虑应用需求所能够满足的程度，可以采用自适应通信协议( 功率意识协 议) 。 1 2 、实时性 目标跟踪应用可能需要对来自不同源节点的事件进行实时相关性处理。实时性支持 ( 比如必须在一定的时间周期内报告物理事件) 对于w s n 可能非常重要，影响时间同 步算法，时间同步算法受网络拓扑和所采用的通信机制的影响。 1 3 、可靠性 可靠性可用泊松分布来模拟，容错等级依赖w s n 应用。 1 4 、自组织 假定大量传感器节点扩散在敌方位置上，那么网络必须能够自组织。传感器节点可 能由于能量限制、物理破坏或者其他手段而失效，因而可能需要在网络中增加新的传感 器节点。各个传感器节点能够相互协调，利用高密度提供的冗余度延长系统总寿命。这 种系统采用大量传感器节点排除了人工配置，环境动态性排除了设计时的预配置。传感 器节点必须自构，建立苛刻能量限制条件下的通信网络拓扑。w s n 必须能够周期性地、 连续不停地进行自行重构，这样才能够连续不停地发挥正常作用、提供服务。高连通性 密度是必要的。 1 2 本文研究内容 本文的研究致力于在传感器分布位置固定的网络场中，如何选择较为理想的路由方 式，使数据分组能够从源传感器节点发送到中心节点。本文的新鲜点在于：各传感器节 点在网络场中，寻找发送数据分组的路由计算方法，采用突破传统思维模式的流体动力 学对数据分组的转发进行模拟，根据流体在流场中运动的数学模型，利用国外研制的分 6 硕士论文基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 析流体运动比较盛行的分析工具，如：m a t l a b 和f l u e n t ，计算模拟出数据分组的转发路 由，从而做到路由计算成本低、速度快，转发时延短、效率高等特点。 一、传感器网络场中流体模型的建立。 文章假设，传感器节点在一定面积的平面区域内位置固定，我们把这个平面区域类 比为流场，把流场中流动的流体微元视为传感器节点向中心节点发出的数据分组，流场 中每点处流体微元的速度方向视为分组转发方向，流体微元的大小类比为所转发分组的 大小。通过以上的类比，我们把无线传感器网络场中每个节点转发分组的大小和转发方 - +_ 向构成分组矢量场，用v 表示。其物理意义为：分组矢量v 的大小表示该微元区域内节 点单位时间转发分组的多少，转发分组的数目越多，v 值越大；v 的方向表示节点位置 处分组转发方向，每个节点处的矢量方向构成网络系统的路由。 无线传感器网络场中转发的分组开始于源节点，结束于中心节点，分组在场中的传 递转发路由类似于流场中的迹线，我们将之定义为分组迹线。分组矢量场中的每个节点 沿着分组迹线的切线方向寻找邻近节点，并将数据转发给该节点，以此类推，最终到达 中心节点。 _ _ 分组迹线上每一点的切线方向相当于分组矢量场v 在该点的矢量方向，v 的大小相 当于在该点单位时间转发的分组的大小。传感器网络场中对于节点密集型网络分布，从 源节点到中心节点之间的分组传递路径形成近似平滑曲线组成的流场结构，即分组迹线 簇。不同方向的迹线可能汇于一个节点，但一个节点只能同时存在一条指向其它节点的 迹线。 二、无黏流体模型在传感器网络中的应用。 本文的重点在第三章和第四章，其中，第三章分析了无黏流体在流场中的流动情况， 对无黏流体运动的质量守恒方程进行分析和推导。 假设流体是作为连续介质充满整个二维控制面内，而控制面的面积又是固定不变 的，即相当于传感器网络场的位置和面积一定，由质量守恒定律：控制面内总净流出质 量等于控制面内由于密度变化而减小的质量，从而推导出无黏流体在流场中运动的偏微 分控制方程。根据流场中流体的流动，我们模拟出传感器网络的分组转发情况，在流场 中，流体流入流场的位置，即流体密度较大的位置，模拟为发出分组的传感器节点，流 体密度随时间变小的位置模拟为分组的接收节点，因为流体密度在此消失，意味着分组 在此点被节点接收，那么流体流动的偏微分控制方程就可应用于传感器网络中的分组转 发路由的设计。 本章推导出无黏流体的质量守恒方程后，我们用m a t l a b 对该偏微分方程进行求解， 绘出流场中各点的流动方向，再用o m n e t + + 仿真软件对相似的分组转发矢量场进行模拟， 模拟出分组矢量场中分组的转发路由，并对路由的性能进行分析评估。 7 1 绪论硕士论文 三、黏性流体模型在传感器网络中的应用。 文章的第四章对黏性流体在流场中的运动进行了分析，并推导出了流体运动的动量 守恒方程和能量守恒方程。 其中，动量守恒方程的物理意义为：对一给定的流体系统，其动量的时间变化率等 于作用于其上的外力总和。能量守恒方程的物理意义为：对某一流体系统所作的功和加 给该系统的热量，将等于系统的能量增加值。这两个方程与前面推导的质量守恒方程一 起，构成黏性流体的运动的数学模型，我们将这个数学模型应用于流体运动分析工具 f l u e n t ，用它计算模拟出流场中流体流动的迹线，最后将这些分组迹线作为分组转发路 径，应用在o m n e t + + 的仿真中，仿真出路由转发的过程，并对其路由性能进行分析评估。 1 3 与本文相关的前期研究 在本文的研究过程中参考了大量国内外相关文献，特别是在模型的建立和分析上， 借鉴了相关文献的思想方法，从而建立起更加优化的路由协议。 在论文【1 6 】中提出了一种新颖的流体动力学激励的方法，用于解决未知环境中移 动传感器网络的部署问题，它具有分布式、可升级、强壮性的特点。这种方法通过应用 流体力学的物理规律，将传感器网络建模为无粘性的可压缩流体控制体，将单个节点建 模为流体微元，希望通过可压缩流体的扩散性的研究使网络部署达到期望的有效覆盖 率、可升级和强壮性的特点。对这种部署策略的仿真也显示了它能够根据环境和网络的 规模进行升级，而且在网络节点位置不确定、部分操作失败和动力发生改变的情况下也 表现出策略的强壮性。在网络节点数目不确定的未知环境中，一个适应性的网络部署方 案能够保证覆盖整个网络环境。 文章首先根据流体动力学建立了一种流体模型，在这种模型中流体控制体用于收集 流动的无穷小的流体微元，这是流体模型的不守恒形式，它提出了二维平面中无粘流体 的流动控制方程。然后用流体微元的速度向量模拟定义传感器节点的速度向量，又定义 了本地节点密度和驱动流体流动的压强，以及流体微元可能受到的体积力，将这些参数 应用于控制方程，并根据一定的边界条件和初始条件解方程，最后总结出传感器网络的 部署方案。 论文【1 7 也讲述了一个基于流体力学的无线传感器网络分析模型，把它命名为基 于流体的空间模型是因为作者把传感器节点视为流体实体，传感器的位置分布在一个平 滑的连续空间，并定义了本地节点密度的概念，它表示给定点区域单位面积空间所散布 的节点数。文章把网络限制为节点是静态的，并把感应到的信息传给接收器节点，传送 时可以用多跳的方式转发。尽管模型把网络限制在一个较简单的状态，它仍然解决了许 多问题，如：节点的能量消耗，节点对无线信道的争夺，以及通信路由等问题。通过流 体力学的分析，该建模在遇到大规模传感器网络时能降低计算的复杂度，网络的行为可 8 硕士论文基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 以用节点的二维空间分布函数来描述，甚至是不均匀的节点部署函数，模型提供了一种 灵活有效的工具，能解决各种路由策略、传感行为和网络控制方案，例如拥塞控制机制。 论文【1 8 】提出了一种分析a d h o c 无线网络的流体模型，这种模型是用等价连续体 来表示有限数量的节点，并用节点密度描述连续体的属性，节点根据一定的分布函数散 布在网络中。模型的关键在于它用一种简单直接的方式综合考虑了干扰效果、c s m a c a 机制和无线传播效果，文章给出了节点平均能量和范围概率的闭合公式，并且对节点密 度的变化、网络规模、整个网络的载波传感范围进行了评估。文章的第二部分用公式描 述了流体模型，并指出一个给定的节点所拥有的能量依赖于无线信道的状态和随时间变 化的衰退效果，用公式刻画了m a c 协议的争夺模型。第三部分对节点的平均速率进行了 分析，第四部分描述了节点的平均能量和范围覆盖率，第五部分分析了整个模型的性能。 论文【1 9 】提出了一种用于大规模无线传感器网络的流体模型，这是因为通过一些 微观的量，例如节点位置和通信速率，对拥有大量传感器节点的网络进行描述是没有意 义的，文章把节点限制为静止的，节点把感知的信息传给接收器节点，并且假定传感器 节点以多跳的方式把数据包传给接收器，从而进入一个低能量操作模式，即所谓的睡眠 模式，这样就节约了能量。尽管采用了一些简单的假设，使问题更易于处理，该模型仍 然解决了许多难点：例如能量的消耗，节点的活动睡眠状态，信道的争夺和并行传递的 冲突，以及通信路由问题。文章对三个问题进行了解答：第一，用极低的计算复杂度对 大规模传感器网络进行建模，精确的表示了信道争夺、通信路由和传感器的活动休眠状 态；第二，用各种参数的函数对系统行为进行了解答，评估了几种感兴趣的性能机制； 第三，该模型作为一种灵活强大的工具用节点的二维空间分布函数描述了网络行为，并 解释了各种路由策略和传感行为。 文章的第二部分对一些相关工作做了简短的讨论，第三部分介绍了一个总的流体框 架用以分析大规模传感器网络，第四部分概括描述了网络想定，列出了主要的假设用以 研究模型，第五部分列出了网络想定总体框架的细节，第六部分分析并得出结论。为了 显示模型的准确性，文章首先考虑了具有同类节点部署的小规模网络，把流体模型得到 的结果与详细的网络仿真结果进行了对比。第六部分的第二段分析了模型框架，评估得 到的系统性能比仿真性能更好，文章评估了各种参数引起的性能变化，例如活动睡眠态、 节点最大无线传输范围，文章也研究了不同节点类型部署引起的网络效果。 论文 2 0 l 提出了基于流体模型的仿真，它能够减轻大规模网络仿真的计算量。在 基于流体模型的仿真中，一簇空间位置密集的数据包在指定的时间点上模拟一个流体微 团，这个流体微团的行为在连续或离散的时间域上用一系列数学公式来描述。一个基于 流体模型的仿真器跟踪从源到目的节点的通信路径上的流体微团以及它们的速度变化， 大量的数据包抽象成一个流体微团，则总的计算量就会降低。文章推导出用于 i e e e 8 0 2 1 l 的流体模型，对无线局域网进行操作。它研究了在多大程度上，基于流体模 9 1 绪论 硕士论文 型的仿真能够模仿无线局域网，并用n s 2 进行了流体仿真，推导出了一个综合仿真结 果，对流体模型的加速度和错误量等进行了性能评估。仿真结果指出流体模型的仿真对 于8 0 2 11 协议上的m a c 层的数据传输活动仿真非常有效，随着无线节点数量的增加， 网络性能得到了较大的改善，在一个高达9 0 0 节点的无线网络中仿真的运行时间减少了 3 0 倍，在流体模型分析和用时间步技术执行流体模型仿真中所导致的丢包错误减少了 2 。文章的第二部分概括了8 0 2 1 1 协议的运行，第三部分用i e e e 8 0 2 1 1 描述了流体属 性，分析了流体模型，接着文章讨论了怎样用i e e e 8 0 2 1 1 实现流体模型的仿真，第四 部分介绍了仿真分析，第五部分得出结论。 1 4 本文的结构组成 第l 章主要介绍了传感器网络的基本概念，包括：体系结构，网络通信控制以及 其设计要求。另外，介绍了文章的研究背景，相关文献的研究内容借鉴，对本文的研究 内容进行了概括描述。 第2 章主要介绍了传感器网络路由设计要求，性能评估参数，和对一些基本路由 模式的介绍，以及文章需要涉及的一些流体运动模型知识，最后对0 m n e t + + 仿真软件进 行了介绍。 第3 章建立了应用流体运动学的传感器网络分组矢量场模型，分析得到无黏流体 运动的连续性方程，用m a t l a b 解该方程，并画出路由图，建立路由模型。 第4 章对黏性流体的定常运动进行分析，推导得出流体运动的控制方程组：质量 守恒方程，动量守恒方程和能量守恒方程，用f l u e n t 解方程，仿真出流体运动的流线 图，将其应用于传感器网络分发路由。 第5 章用0 m n e t + + 对前面得到的无黏流体路由模型和黏性流体路由模型分别进行 仿真，并对结果进行分析比较。 第6 章对文章作出概括和总结，对未来研究作以展望。 1 0 硕士论文 基于流场守恒律模型的传感器网络路由技术研究 2 传