CN103686868B - 一种无线传感器网络基于应用本体的QoS MAC算法 - Google Patents
一种无线传感器网络基于应用本体的QoS MAC算法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种WSN中面向应用的QoS MAC算法。通过对应用、节点及QoS的参数进行标记得到基本概念，建立包含应用、节点及QoS本体的任务本体。将MAC分为任务匹配、请求、调度和执行四个阶段。簇头广播需完成的任务，簇内节点根据任务的服务质量要求，将数据包分为三个优先等级，发出任务请求；簇头组合接收到的任务请求，选择完成任务的节点，并根据节点的QoS状态给节点分配传输资源。提供了新的区分优先级的CSMA/CA方式，通过不同大小的竞争窗口和仲裁帧间间隔控制节点的传输优先级，同时提供了基于节点剩余能量的节点退避时间选择方法。最后提供了分簇头和簇内节点的MAC协议流程，以及语义推理规则及在MAC中的应用过程。
Description
技术领域
本发明涉及无线传感器网络MAC技术、服务质量控制技术，以及数据语义分析技术。
背景技术
无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)中MAC(Medium AccessControl)是决定网络性能的重要基础性环节，也是网络提供服务质量保障的关键之一。WSN的突出特点之一是能耗的敏感性，所以MAC研究大多数关注于网络的能耗性能，对于服务质量研究相对较少。随着应用需求的发展，WSN中的QoS MAC受到了越来越多的关注，已有研究总体可以分为三类。第一类是在竞争性MAC中，通过调整休眠周期、改进退避规则及动态地调整竞争窗口等方法减少传输的时延，例如RL-MAC(Reinforcement Learning MAC)和UOB(Utility-Optimal Back off)退避算法。第二类是采用TDMA的方式通过预约调度、可变帧长等机制以避免传输中的竞争来提高信道利用率，减少端到端时延，例如BMA(Bit-Map-Assisted)，EQOSA(Energy and QoS Aware)以及ED-TDMA(Event Driven TDMA)算法。第三类是混合型MAC，将竞争性MAC与基于TDMA的MAC相结合，一方面利用竞争性MAC的灵活性，另一方面通过TDMA方式获得较好的QoS，例如Z-MAC(Zebra MAC)和ECR-MAC(Energy-efficient Contention-Resilient MAC)等。
不同于传统网络，WSN的突出特点是面向应用。汇聚节点Sink关注的是任务的完成，而并不是完成任务的具体数据来自哪个特定的节点。从应用任务的角度来看，传感器节点就是协作地完成不同的子任务，最后合起来完成网络的任务。因此WSN中网络的传输、控制实际为任务的分配、合成以及协调。目前已有研究基于任务分布式计算，结合WSN节点资源受限、大规模密集部署等特点提出了相关的任务分配与调度算法。其中有研究提出了能源有效的任务分配框架，将任务分配问题看成是一个集能量消耗、网络时延和给定约束为一体的代价函数的最优化问题。另有研究提出了带能量限制的任务映射和任务调度算法，以及基于任务的计算代价模型和通信代价模型。还有研究采用有向无环图对WSN的任务进行描述和调度。
上述研究采用的是传统网络端到端数据传输的技术思路，绝大多数算法没有考虑网络的应用内容，而是局限于数据层面的传输和处理。基于任务计算的方法考虑到了任务的应用，但在具体实施上依然是基于数据层面的传输和处理。WSN是面向应用的网络，而节点的传输和处理面向的是数据，虽然应用和数据存在必然的关系，但节点并不了解数据的应用含义，导致了不必要的数据传输和处理开销，降低了网络QoS性能。
本发明对数据进行标记，随后建立应用的本体，通过对本体进行语义的推理运算，从网络所需应用的角度控制节点的MAC，并针对性地设计了新的MAC协议。对比结果显示，本发明可以极大地减少传输的数据，有效地提高MAC的能耗和时延性能，并提供分级服务的QoS保障。
发明内容
本发明的目的是提供WSN中将网络应用直接作为传输和处理单元的QoS MAC协议，在显著提高能耗和时延性能的同时，提供分级QoS保障。
为实现上述目的，本发明采用的技术路线为：
步骤1数据标记。从三个方面对网络应用及完成网络应用相关的数据采用SensorML语言进行标记。这些数据所体现分别是网络应用、QoS指标和节点状态，具体为
1.网络应用：应用的空间信息、时间信息、物理量、应用类型；
2.QoS指标：QoS参数、参数度量、服务类型、参数间的关系、参数对QoS的影响、参数的聚合特性；
3.节点状态：节点测量的物理量、物理量的空间属性、物理量的时间属性、物理量的特性、节点能力属性。
步骤2构建本体。通过步骤1进行数据标记得到概念，采用RDF语言来描述概念之间的关系构建网络任务的本体，以此作为网络节点传输和处理的基本单元。在具体编程实施时采用类的方法来实现。
步骤3任务匹配。本发明采用的WSN为分簇网络结构。
1.在每一次任务开始阶段，簇头向簇内节点广播SNYC同步信息及任务信息，如感应采集的信息、任务空间区域、时间范围及间隔、服务类型等。
2.此时所有节点处于侦听状态，收到任务信息后，检查其所能完成的任务是否属于任务的一部分，
1)若是，则参与任务；
2)若不是，则休眠等待下次任务。
步骤4任务请求。在任务匹配阶段，簇内节点收到任务信息后，检查自身所能完成任务是否满足任务信息要求，
1.若不满足，则等待下次任务；
2.若满足，则发送任务请求。
节点发送的请求分组包括节点ID、节点能够完成的任务的描述、节点待发送分组数以及节点数据的优先级，以区分优先级CSMA/CA方式发送。节点收到簇头的任务确认信息，确定参与此次任务后，在下一帧发送任务请求信息时将不再发送任务描述信息，而是在下个任务周期开始时再发送任务描述信息。
步骤5任务调度。簇头节点接收到任务请求分组后，对任务描述部分进行语义分析和组合，确定该节点是否参与任务，对于参与的节点同时确定节点的任务内容和执行要求。具体做法是：
1.簇头节点接收到任务请求分组后将回复ACK确认信息，并采用基于优先级的调度算法组合任务描述信息。簇头根据接收到的分组的优先级将其送至相应队列。在任务组合时具有最高优先级的非空队列中的分组将最先参与任务组合。在同一队列中的分组按照FCFS(First Come First Serve)的顺序排队。如果最高优先级的队列为空，则选择具有次优先级的队列进行组合，依此类推。本发明通过优先级设置的规则来达到节点分级QoS控制的目的。
2.簇头通过对来自不同节点的任务的组合，一旦判断可以完成任务时，则筛选参与完成任务的节点，并根据参与任务节点的数目以及节点所需完成的任务量，确定完成任务传输分组总的时隙数，以及分配个各节点的时隙数。簇头在调度同一队列分组时，将
1)优先考虑在上一帧的传输阶段捎带预约时隙继续参与任务的节点；
2)其次考虑上一帧中发送请求但没参与任务的节点；
3)最后考虑本帧请求参与任务的节点。
3.簇头广播任务确认信标帧，信标帧包括任务节点ID、传输时段描述以及时隙分配三个部分。传输时段描述部分规定此帧任务传输阶段的持续时间，时隙分配部分则规定参与任务节点对应的传输时隙。
步骤6任务执行。发送请求的节点收到信标帧后，判断是否参与任务，
1.如果不参与任务且该节点在本帧已发送任务请求，则休眠直到下一帧侦听是否可以参与任务；对于未发送任务请求的节点，将休眠并在下一帧开始时继续发送任务。
2.如果参与任务，则在相应时隙传输数据，此时其它节点休眠。
3.若节点在此次传输后仍有数据需要传输，则在发送给簇头的数据包中捎带预约信息，包括其下一帧的期望负载，预定下一帧时隙。而且在下一帧的任务请求阶段，该节点将不必发送任务请求信息，只需在接收到信标帧后确定自身在下一帧的时隙即可。
本发明的有益效果：通过数据标注、构建本体和推理运算三个层次的处理，将网络应用作为节点传输处理的基本单元，使得节点的操作具有有效的依据和直接的针对性。提供基于应用的语义描述的QoS本体的内容、结构和实施方式，为基于应用的QoS控制提供直接的控制依据和对象。提供了基于应用语义描述和分析的QoS MAC实现的基本模块和步骤，以及相应的本体语义推理规则及在QoS MAC中的应用流程。提供了新的基于QoS优先级的退避窗口的控制方法。由上述得到的面向应用的QoS MAC协议与WSN典型的MAC协议相比，在有效降低能耗的同时，显著地提高了网络时延的QoS指标，并提供了分等级的QoS服务。同时本发明的QoS本体以及本体的结构和实施方法，不仅可以应用与MAC，还可直接应用于WSN的QoS路由和传输控制。
附图说明
图1是应用本体中的概念及结构；
图2是QoS本体中的概念及结构；
图3是节点本体中的概念及结构；
图4是任务本体的构成实现方式；
图5是QoS本体的构成实现方式；
图6是任务匹配信标帧格式；
图7是任务确认信标帧格式；
图8是MAC一个任务周期的帧结构；
图9是MAC规则描述流程图；
图10是MAC中簇头参与任务流程图；
图11是MAC中簇成员节点参与任务流程图。
具体实施方式
步骤1：对应用及其相关数据采用OGC SWE描述框架和SensorML语言进行标注，得到基本概念。
进行标记的数据包括三个部分：
(1)网络应用的内容：应用的空间信息、时间信息、物理量数据、应用类型，另外可以基于应用内容的组成和特点相应地增加内容，例如数据的精确度、可靠性和取值值域等。
(2)QoS参数：QoS参数、参数度量、服务类型、参数间的关系、参数对QoS的影响、参数的聚合特性。
(3)节点状态：节点测量的物理量、物理量的空间属性、物理量的时间属性、物理量的特性、节点能力属性。
下面的例子给出了对温度传感器节点的测量属性、参量的测量精度与值域描述。
步骤2建立包括应用、QoS以及节点本体的任务本体。表1提供本发明各个本体的基本词汇。
表1任务本体主要词汇
表2提供了词汇的属性和功能。
表2任务本体对象属性
| Property name | Domain | Range | Axiom |
| has_application_info | Task | application_info | Transitive |
| has_QoS | Task | QoS | Transitive |
| has_Sensor_node | Task | Sensor_node | Transitive,inverse |
| has_task | Sensor_node | Task | Transitive,inverse |
| has_physical_event | Application_info | Physical_event | Transitive |
| has_longtitude | Space_info | Longtitude instance | functional |
| has_Sensor_capacity | Sensor_node | Sensor_capacity | Transitive |
| is_Rest_energy | Sensor_capacity | Rest_energy | Transitive |
| is_sensor_field | Sensor_capacity | Sensor_field | Transitive |
| has_QoS_parameter | QoS | QoS_parameter | Transitive |
| has_QoS_type | QoS_parameter | QoS_type | Transitive |
| is_Diff_serv | QoS_type | Diff_serv | functional |
| has_QoS_Impact | QoS_parameter | QoS_Impact | Transitive |
| has_Relationship | QoS_parameter | Relationship | Transitive |
| has_Metric | QoS_parameter | metric | Transitive |
| has_Unit | Metric | Unit | functional |
图4提供了面向周期性采集温度信息这一具体应用的任务本体构成实现的具体方法。图5进一步提供了相应的QoS本体构成实现的具体方法。
在实现中采用基于类的方法。从Task类派生出Sensor_node，QoS和Application_Info三个类，再由这三个类分别派生出应用，QoS和节点中其它的子类。标记得到的概念是各个类中基本的变量，本体的对象属性是各个类中的基本变量之间运算关系，由这些关系得到新的复合概念，以此类推。在本体推理中，这些概念和类是推理变量。
步骤3任务匹配：
1.簇头节点广播包含任务信息的任务匹配信标；
2.收到信标的节点检查自己所能的完成是否属于任务的一部分或全部，
1)若否，则休眠等待下一任务；
2)若是，进入任务请求步骤。
下面结合图6说明任务匹配信标。信标第一个字段是信标ID，簇成员利用信标ID来确定信标。第二个字段是应用任务的语义描述，包括任务的时间、空间、物理量以及应用类型的信息。第三个字段是任务服务质量语义描述。在应用和QoS字段按照图1所示的应用本体和图2所示的QoS本体的层次结构填入相应的语义信息。图6提供的是要完成一个任务的场合，若有多个任务，则将三个字段重复，一次性发送。
步骤4任务请求：
簇内节点收到任务信息后，检查自身所能完成任务是否满足任务信息要求，若不满足，则等待休眠等待下次任务；若满足，则发送任务请求。任务请求分组包括节点ID、节点能够完成的任务描述、节点待发送分组数以及节点数据的优先级。
在节点收到簇头的任务确认信息，确定参与此次任务后，在下一帧发送任务请求信息时将不再发送任务描述信息，而是在下个任务周期时再发送任务描述，请求参与任务。
节点发送数据时，采用区分优先级的CSMA/CA方式。节点根据任务的服务质量要求和自身分组的重要性，将数据包分为三个优先等级。通过不同大小的竞争窗口和仲裁帧间间隔(Arbitration Inter Frame Space differentiation,AIFS)来发送任务请求。表3给出了基于优先级的竞争窗口和仲裁帧间间隔。
表3基于优先级的竞争窗口和仲裁帧间间隔
| Node | Group 1 | Group 2 | Group 3 |
| Priority | 0 | 1 | 2 |
| CWmin | CWmin | (CWmin+1)/2-1 | (CWmin+1)/4-1 |
| CWmax | CWmax | CWmin | (CWmin+1)/2-1 |
| AIFS | SIFS+2*slottime | SIFS+slottime | SIFS |
其中slottime为一个时隙长度。
优先级P越高的节点数据，AIFS[P]时间越短，即
AIFS[P]＝SIFS+slottime*(2-P)
节点的退避采用基于剩余能量的二进制指数退避算法，退避时间tBF为
tBF＝rand(0,μ*(CW-1))*slottime
其中rand(0,μ*(CW-1))是在[0,μ*(CW-1)]内均匀分布的伪随机整数；CW为当前竞争窗口的大小；μ＝1-E/Emax，而E和Emax分别是节点的当前能量和初始能量。
步骤5任务调度：
簇头节点接收到任务请求分组后将基于优先级对个节点发送的任务本体进行语义分析和组合，确定参与任务的节点，并基于节点优先级分别相应的传输时隙。
簇头根据所收分组的优先级将其送至相应队列。在任务组合时具有最高优先级的非空队列中的分组将最先参与任务组合。在同一队列中的分组按照FCFS(First ComeFirst Serve)的顺序排队。如果最高优先级的队列为空，则选择具有次优先级的队列进行组合，依此类推。在任务组合中，簇头应用节点空间信息即节点的感知区域进行任务的组合，并以此判断任务是否满足信息完整性服务质量要求，并确定参与任务的簇内节点。
1.如果节点x的感知区域A的每一个部分已经被包含在合并的任务区域B内，则该节点x不参与此次任务，推理规则为
2.如果节点x的感知区域A与任务区域B相交，则说明本节点有部分数据是任务必须的，因此参与此次任务，推理规则为
当任务区域被包含在所有已经合并的任务区域内时，判断任务完成。
簇头一旦判断任务完成，簇头组合各队列中的任务描述分组，确定由哪些节点完成任务，而其它节点不参与此次任务。根据参与任务节点的数目以及各节点的负载情况，确定时隙数和各节点的时隙大小ti。
其中Tmax为传输数据的最大时隙，li为第i个节点的负载，C为信道容量，m为参与任务节点数。
随后，簇头广播确认信标帧，图7提供了确认信标帧的格式。信标帧包括任务节点ID、传输时段描述以及时隙分配部分。传输时段描述规定此帧任务传输阶段的持续时间，时隙分配规定参与任务节点对应的传输时隙。另外，簇头在调度同一队列分组时，将优先考虑在上一帧的传输阶段捎带预约时隙继续参与任务的节点；其次考虑上一帧中发送请求但没参与任务的节点；最后考虑本帧请求参与任务的节点。
步骤6任务执行：
发送请求的节点收到信标帧后，判断是否参与任务，
1.如果不参与任务且该节点在本帧已发送任务请求，则休眠直到下一帧侦听是否可以参与任务；对于未发送任务请求的节点，将休眠并在下一帧开始时继续发送任务。
2.如果参与任务，则在相应时隙传输数据，此时其它节点休眠。
3.若节点在此次传输后仍有数据需要传输，则在发送给簇头的数据包中捎带预约信息，包括其下一帧的期望负载，预定下一帧时隙。而且在下一帧的任务请求阶段，该节点将不必发送任务请求信息，只需在接收到信标帧后确定自身在下一帧的时隙即可。
下面归纳步骤3到步骤6，整体说明本体建立后MAC协议的具体实施。
图8是一个任务周期的帧结构。如图8所示，MAC在每一轮即一次任务过程中包括设置阶段和稳定阶段。设置阶段主要完成时钟同步和成簇的工作，将网络中的节点以簇的方式进行组织管理。簇头首先广播任务匹配信标分组，簇成员根据该分组进行任务匹配。稳定阶段由n个长度不等的帧组成，每帧将信道时隙分为竞争预约、组合调度和传输三个部分。第一个部分是竞争时隙(CS)。当簇成员节点匹配任务成功后，它们在该时隙把各自的任务描述信息报告到簇头。在该时隙中，簇成员节点利用TB-MAC的任务请求协议来竞争信道，该协议为基于CSMA/CA(载波监听多点接入/冲突避免)协议的改进。当节点在确定参与任务后，在下一帧发送任务请求时将不再发送任务描述信息，而仅发送节点待发送分组的数量来预约时隙。第二个部分是组合调度时隙。簇头对簇内节点的任务描述进行组合并筛选冗余节点，簇头一旦判断任务完成则广播任务确认信标回复簇内节点，如果参与任务则参与任务的执行，否则休眠直到下次任务开始。簇头确定代表节点后下一帧将不在进行任务的组合，只根据任务节点的负载为其分配时隙。另外，簇头采用多队列的方式对不同优先级的分组进行优先级调度。第三部分是传输时隙(TS)，簇成员节点利用这些时隙来传输任务数据到簇头。在这些时隙中，簇成员节点根据簇头的时隙分配以非竞争的方式独占相应的时隙，而其它节点在该时隙休眠。
表4给出QoS MAC的整体描述，
表4 MAC算法描述
图9给出了表4中具体的语义推理规则及在MAC中的应用过程。MAC流程图包括两部分，分别是图10提供的的簇头流程图，和图11提供的的簇内节点流程图。
Claims (1)
1.一种无线传感器网络(WSN)语义通信QoS MAC算法，其特征是：
(1)从三个方面对网络应用及完成网络应用相关的数据采用SensorML语言进行标记；这些数据所体现的分别是网络应用、QoS指标和节点状态的概念，具体的数据为：
1.1)网络应用：应用的空间信息、时间信息、物理量、应用类型；
1.2)QoS指标：QoS参数、参数度量、服务类型、参数间的关系、参数对QoS的影响、参数的聚合特性；
1.3)节点状态：节点测量的物理量、物理量的空间属性、物理量的时间属性、物理量的特性、节点能力属性；
(2)利用步骤(1)的概念，采用RDF语言来描述概念之间的关系构建网络任务的本体，具体包括：
2.1)QoS参数(QoS Parameter)：能耗、生存期、吞吐量(容量)、时延、完整性、精确度、保密性
2.2)Metric(参数度量)；
2.3)Service_type(服务类型)：尽力而为、确定性、区分性(等级性)；
2.4)Relationship(参数间的关系)；
2.5)QoS Impact(参数对QoS的影响)；
2.6)Aggregated(参数的聚合特性)；
2.7)单位(Unit)；
(3)以(2)构建的本体为对象，构建面向信息采集应用的QoS MAC语义推理规则，其特征是：
(4)应用(3)中的推理规则，面向应用的QoS MAC簇头与簇内节点之间的算法，其特征是：
4.1)任务匹配：语义规则为Rule1；
簇头节点广播包含任务信息的任务匹配信标；收到簇头任务信息的节点检查自己能完成相应任务是否与任务要求相匹配，若否，返回，等待下一任务；若是，进入4.2)”；
4.2)任务请求：语义规则为Rule2；
向簇头发送任务请求，包含本节点ID、所能完成任务描述信息，节点待发送分组数、数据优先级；
4.3)任务调度：语义规则为Rule3；
簇头调度各优先级任务请求信息，并对其任务信息进行组合，筛选代表节点；
4.4)任务执行：语义规则为Rule4，Rule 5；
簇头判断任务能否完成，若完成，簇头广播任务确认信标回应发送请求的节点；若否，返回4.3)；收到确认信标后，节点判断是否需要参与任务执行，若否，则休眠，直到下一任务开始；若是，根据信标帧的分配的时隙传输数据；
(5)QoS MAC中簇头QoS MAC的执行方法，其特征是：
5.1)任务开始；
5.2)广播任务匹配信标帧；
5.3)等待簇节点回应；
5.4)等待是否超时，若是回到5.1)，否则进入5.5)；
5.5)是否收到回应，若是进入5.6)，否则回到5.3)；
5.6)组合调度节点任务描述；
5.7)判断任务可否完成，若是，进入5.8)；若否，回到5.3)；
5.8)广播任务确认信标帧；
5.9)接收任务数据；
5.10)判断任务完成否，若是，进入5.11)；若否，回到5.8)；
5.11)进入下次任务；
(6)QoS MAC中簇内节点QoS MAC执行方法，其特征是：
6.1)任务开始；
6.2)等待任务匹配信标帧；
6.3)判断是否收到信标帧，若是，进入6.4)；若否，回到6.2)；
6.4)任务匹配是否成功，若是，进入6.5)；若否，进入6.10)；
6.5)发送任务请求信息；
6.6)等待任务确认信标；
6.7)判断是否收到信标，若是，进入6.9)；若否，进入6.8)；
6.8)判断是否超时，若是，进入6.10)；若否，进入6.6)；
6.9)确定是否执行任务，若是，进入6.11)；若否，进入6.10)；
6.10)休眠至下次任务开始；
6.11)确定时隙传输数据；
6.12)判断任务是否完成，若是，进入6.11)；若否，进入6.5)。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20170412 Termination date: 20211230 |