无线传感器网络恶劣环境下可持续性通信的研究

Wireless Sensor Networks are often used in hostile or extreme environments for special purposes, but traditional communication protocols can’t assure the good communication quality in such conditions. In this project, we plan to design and implement a new coding-aware opportunistic routing protocol to make sure the communication quality the extreme communication circumstances. We will also research on QoS-aware data storage and take advantage of the memory of each node to minimize the energy consumption. Moreover, a new solution on how to recharge sensor nodes by mobile actor nodes will be proposed in this project. The above research achievements are expected to help to boost the performance of Wireless Sensor Networks in extreme working conditions.

恶劣环境下往往会导致无线传感器网络出现间歇式通信中断，而传统通信协议在此情况下往往束手无策。本课题主要的研究内容是在无线链路状况较为恶劣的环境下保障传感器网络可靠通信并维持网络生存周期。该项目将对传感器网络的通信协议，数据协作存储等方面进行研究并提出解决方案，包括：设计并完善一种结合编码机制与机会路由的通信协议，使其能够抵抗网络的间断性；设计QoS-aware及结合编码的数据协作存储方案，通过合理使用网络中各个节点的存储空间来最小化能耗；利用移动充电节点完成电池充电从而提高网络的生命期。通过本项目的研究，将为恶劣环境下部署高效可靠的无线传感器网络提供重要的理论基础。

本课题的研究目标是“在无线链路状况较为恶劣的环境下保障传感器网络可靠通信并延长网络生存周期”。之所以提出这个研究目标，是我们发现随着物联网应用的不断普及，很多应用中传感器节点会被部署在非常恶劣的环境下，节点之间的链路不稳定，间歇式通信中断时有发生。.课题主要从数据协作存储，网络路由协议，移动充电等三个方面展开相关的研究：..数据协作存储.恶劣环境下网络易出现间歇式中断，大量的传感数据不能及时地传输到基站。为防止数据丢失，就要将数据存储在网络内。我们在前人的工作基础之上，构建了全新的具有优先级数据重分配和检索的DRRP数学模型，并根据这个模型提出了两种恶劣环境下无冗余的数据存储方案：集中式基于最小费用流和分布式基于节点间协作通信。实验数据证明这两种算法与经典GOA和MCF算法相比，能够降低~10%的数据重分配和检索的总能耗。.但是在更恶劣的环境下，无冗余算法就显得束手无策了，比如灾难性事件会导致大量传感器节点失效。为了访问尽可能少的存活节点便可迅速恢复所有的感知数据，我们又提出了两种基于编码的数据冗余存储方案：QRNCDS和NCSP。其中QRNCDS算法保证了每个源数据包只需转发n-1次便可实现100%的网络覆盖率。与主流LVCDS和LTCDS-I相比，QRNCDS的转发次数只有这两者的~10%和~5%，极大地减少了源数据包的转发次数，降低了能耗。...恶劣环境下路由协议的研究.与传统路由协议相比，多径路由和机会路由机制更加适合于不可靠通信链路。我们首先研究了多径路由，提出了一种基于相交多径的路由算法BRGNC，在失效拓扑情况下，数据成功交付率只下降了不到0.5%，大大优于现有的AOMDV和NCAOMDV算法。相比于多径路由，机会路由具有更高的能耗效率和传递可靠性，我们所提出的基于机会路由的GQOR协议，数据传输成功率高于80%，领先于其他主流算法，并且这种优势随着网络规模增加更加明显。...移动充电.恶劣情况下节点电池损耗很大，移动充电的引入可以有效的延长网络的生命周期。我们提出了一种在线按需充电方案MNLCS，克服了NUNP算法能耗效率低的缺点，实现了最长的网络生存期和充电开销比的高效平衡。同时我们还提出了一种考虑区域充电的单充电器方案及多充电器的充电方案。