基于非同步的大规模无线自组织网动态包时延测量理论与关键技术

Transmission delay is one of the most important impacting factors in wireless sensor networks (WSNs). However, existing research works in WSNs are not suitable for wireless sensor nodes with limited resource and thus may not be applicable to real networks. As a result, in real large-scale wireless sensor networks, there is no comprehensive delay measurement and analysis work. To address those problems, we propose a light-weight delay measurement and analysis method without time synchronization. This method can significantly reduce the computation and transmission overhead in the network. Further, we propose a data analysis approach to explore the dominant factors to delay performance from the data with multiple factors and randomness. Accordingly, we derive a real system verifiable transmission delay model, which is the first model proposed and verified in a large scale low power listening wireless sensor network. Using this model, we predict the end-to-end packet transmission delay and improve the current network protocol. Finally, we implement a real delay measurement and characteristics analysis system for a real large-scale wireless sensor network.

传输时延是影响无线传感器网络系统服务质量重要的因素。现有传输时延的研究不适用于无线传感器网络资源受限的特点或者在现实环境中缺少验证。本项目针对实际大规模无线传感网络系统中传输时延测量和分析工作缺失的现状，通过设计基于非同步轻量级时延测量方法，解决传统基于同步方法的资源消耗过大和不准确的问题。进一步，从多影响因子和随机性测量数据中探寻影响时延特性的主导因素，设计并在实际系统中验证传输时延模型用以预测数据包的传输时延，并对当前网络数据传输协议进行改进和实际系统验证，解决了实际协议设计中模型不准确和不可验证的问题。最终实现在实际部署的大规模无线传感器网络上全面的时延测量与特性分析方法。

传输时延是影响无线传感器网络系统服务质量重要的因素。本项目深入地研究无线传感器网络的时延测量模型和方法，重点围绕两个核心研究内容展开工作：（1）资源受限条件下的非同步单数据包端对端传输时延测量。（2）时延传输特性影响下的当前网络协议的设计、改进及实际系统验证。课题组针对链路质量测量中路径延迟属性难以识别和数据包丢失导致链路延迟难以测量的问题，提出了基于顺序保持集的数据延迟恢复机制；针对现有无线网络系统中能量有限的现状，提出了面向动态数据流量的节点最优化休眠机制，设计了一种基于网络流量负载转移的数据传输方案，极大地减少实际无线网络使用过程中的能量消耗；课题组研究了链路时空相关性等数据传输中关键特征，提出了一种基于链路特征的自适应重传机制，针对性地对数据传输进行优化；在大规模数据包测量方面，设计了一种基于高效的乱序识别和顺序恢复方法，提高了测量的效率；在大规模无线传感网络系统中传输时延测量和分析方面，针对传统方法存在的资源消耗过大和不准确的缺点，改进了网络数据传输协议，解决了实际协议设计中模型不准确和不可验证的问题。项目研究工作与实际网络系统紧密结合，在实际网络系统中进行了实现和验证，结果表明，提高了实际网络协议的性能。