电子科大CNGI子项目中期进展情况汇报

基于测量的WMSNs跨层QoS机制汪文勇黄鹂声向渝工作概述•工作内容：–针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)的QoS管理问题，提出一种基于被动模式测量的QoS路由机制。工作概述05010015020025030035040050100150200250300350400Sinknode0123456789101112131416171819背景WMSNs的QoS保障极具挑战性：•有限的节点能量、带宽资源•多媒体业务对网络的丢包率、传输时延、抖动等QoS指标的高度敏感•传统区分服务模型和综合服务模型在的WMSNs中的不适应性背景WMSNs的QoS保障需求分析：•WMSNs可能承载多种服务，不同服务对QoS约束条件要求各不相同•服务类型存在动态变化的可能•难以根据一成不变的需求和策略来设计QoS模型相关研究QoS指标方面：•针对WSN的指标：能耗、竞争能力、带宽、时延、时延抖动、丢包率和网络覆盖性等•针对多媒体业务的指标：如E-Model(MOS&R)等相关研究QoS保障方面：•针对不同层次均有不同的研究内容–链路层：带宽、能耗、竞争能力、冲突避免、发送优先级等–网络层：QoS感知的路由协议–传输层：实时性、可靠性、拥塞控制–应用层：数据压缩或编码机制•提出了交叉层优化[12,13]，将各层QoS机制融合为一个统一的联合跨层框架本文思想•以测量为基础，对WMSNs各条路径的质量进行测量，结合NT方法，对逐跳链路的性能指标进行推断，最后结合蚁群算法进行路由决策。本文思想•具体方法：–跨层测量(路径QoS感知)–断层分析(逐跳QoS推断)–动态反馈(基于动态QoS感知的路由决策)问题描述•加权图G=(V,E)表示WMSNs网络模型•对任意链路e∈E，用3元组(B(e),D(e),L(e))表示不同QoS指标（带宽、时延和丢包率）的约束函数•网络路径P=(V1,V2,…,Vk)问题描述对路径P的基本QoS指标度量方法：•带宽（凹模型，最小性度量）)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==•时延和丢包（凸模型，分别为可加性和可乘性度量）基本方法-QoS的NT推断•已知路径P中从源点到某跳节点Vi及其前一跳节点Vi-1的路径质量的情况下，可以反向推导出单跳链路Ei的属性:)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==源节点（V0）V1Vi-1Vi目标节点（Vn）已知Ei已知待推断基本方法-QoS的NT推断•对基本网络QoS指标的NT推断方法:)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==基本方法-测量•IPLR)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==•RTT•PB测量方法-IPLR•连续性观测)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==•基于预测的统计方法测量方法-RTT•双向半路径RTT测量)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==RTT=(T1–T0)+(T3–T2)测量方法-PB•从主动到被动•PacketPair)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==PBmax=max(L/∆T)基于测量的策略路由•蚁群算法(AntColonyAlgorithm，ACA)•通过蚂蚁在“蚁巢”（源节点）和“食物”（目的节点）之间的运动和信息素传递来解决选路问题•两个关键问题：选路、路径评价)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==基于测量的策略路由－选路•蚂蚁k在节点i选择节点j为下一跳节点的概率为：)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==τij表示从节点i到节点j链路的信息素；参数ζ反映了蚂蚁对少量信息素的敏感性；α为信息素启发因子；β为费用期望启发式因子；ηij为QoS启发函数（节点倾向于选择QoS高的链路）；allow(dk)为节点i所有可能选择的下一跳邻节点基于测量的策略路由－选路•由于QoS指标之间缺乏统一评价方法，必须首先进行无量纲化)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==R(P)=100-0.024D(P)+0.11(D(P)-177.3)H(D(P)-177.3)+aln(1+bL(P))+cR函数能够对单跳链路和任意路径的QoS进行综合评价，ηij=R(Pij)基于测量的策略路由－路径评价•在完成一条路径的下一跳选择后，对路径当前的QoS进行总体评价)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==048121655035015000.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.00R值丢包率延时路径评价的意义：及时发现失败路径（蚂蚁自动消亡），精简网络拓扑，以加快后续蚂蚁的选路过程；找出最优路径。实验与验证•仿真场景)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==05010015020025030035040050100150200250300350400Sinknode0123456789101112131416171819实验与验证•部署流量发生器•模拟G723.1编码音频信号，面向随机目标节点产生RTP流•各流量发生器间隔固定时间依次启动)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==实验与验证•基本QoS指标仿真结果)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==13579111315171900.10.20.30.40.50.60.70.80.9节点数量时延（S）(a)时延与节点数量关系实验与验证•基本QoS指标仿真结果)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==(b)丢包率与节点数量关系135791113151719012345678节点数量丢包率（%）实验与验证•基本QoS指标仿真结果)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==(c)可用带宽与节点数量关系13579111315171911.522.533.544.555.56节点数量可用带宽（Mbps）实验与验证•与经典Dijkstra算法、无线传感器网络DD算法比较（三种算法的R评价比较）)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==2468101214161820405060708090100110节点数量QoS值Dijstra算法DD算法本文所提算法结论•算法在QoS评价方面明显优于Dijkstra和DD算法•本文特色总结–被动模式的网络性能测量–断层扫描方法（NT）–QoS指标无量纲化模型–跨层测量，集中控制•下一步工作：优化路由控制模型，实物应用实验，宽带网络的大规模QoS/QoE测量与应用)e(B)P(Bi1k,...2,1iMin−==介绍完毕谢谢![e-mail]@uestc.edu.cn