无线传感器网络多业务仿真平台的实现方案

彭 绯，万越辉，白 鹤，李明齐

（1.上海微系统与信息技术研究所，上海 2100050;2.南昌航空大学，江西南昌 330063;3.国家新闻出版广电总局，北京 100053）

无线传感器网络多业务仿真平台的实现方案

彭 绯1，万越辉2，白 鹤3，李明齐1

（1.上海微系统与信息技术研究所，上海 2100050;2.南昌航空大学，江西南昌 330063;3.国家新闻出版广电总局，北京 100053）

在无线传感器网络中，由于传感器节点的能源十分有限，节能是设计的首要因素。然而，无线传感器网络的多业务在现实生活应用中对QoS（服务质量）都有不同的需求，这就使得WSN网络的QoS研究成为了专家学者们的主要研究方向。在

WSN网络拓扑结构和业务类型的研究基础上，使用网络模拟器（Network Simulator Version 2，NS2）来搭建基于多业务共存的星型以及对等结构两种WSN网络仿真平台，建立多种业务流量模型，实现以无线传感器网络协议、流量模型、拓扑为基础的功能模块化设计;并对无线传感器网络关键性能进行了仿真模拟，实现延时、吞吐量、能耗等关键性能的分析。

无线传感器网络;NS2;拓扑结构;服务质量

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由大量的静止或可移动的传感器节点通过多跳、自组织方式组成无线通信网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。无线传感器网络在诸多领域有着广阔的应用前景，引起了各国政府和学者的广泛重视，已成为最新的研究热点之一。本文在NS2仿真平台上总体设计了传感器网络的业务模型、拓扑结构、协议帧和性能参数，通过仿真，对不同业务的性能进行了分析。

1 无线传感器网络的拓扑结构

无线传感器网络体系结构的设计需要考虑部署、能耗、扩展性、灵活性以及容错性等方面［1－2］。下面简要阐述无线传感器网络的拓扑结构和通信协议栈。

无线传感器网络体系结构直接关系到网络性能，而网络性能又影响着其可用性。按照无线传感器网络的节点功能及结构层次，可以把WSN网络拓扑结构分为星型拓扑、对等拓扑和两者混合拓扑结构［3－4］。混合拓扑结构组网非常复杂，维护网络正常运行也会变得比较困难。而星型拓扑结构和对等拓扑结构可以适应无线传感器网络所能使用的大部分应用场景，为了仿真WSN网络性能的方便，本文主要集中在星型W（如图1）和对等WSN网络拓扑结构（如图2）。

图1 星型拓扑结构图

图2 对等拓扑结构图

无线传感器网络星型拓扑的节点配置相对简单，任何节点通信只需通过中央协调节点，中央协调节点执行集中式通信控制策略，便于WSN网络监控和管理;中央协调节点可以对每个节点的通信链路逐一隔离进行故障检测和定位，使得WSN网络故障诊断和隔离变得十分容易。因此，星型拓扑结构是无线传感器网络主要采用的一种拓扑结构，它适用于传输距离较近、环境干扰大、时间要求高、数据量大的地方。

对等拓扑结构不像星型网络那样要经过中央协调节点来转发。任意2个节点只要能够彼此接收到对方的无线信号，就可以通过一定的算法，选择一条或者多条路由和对方进行通信，网络对于单个节点或者单个通信链路具有较强的容错能力和鲁棒性，因此，对等拓扑结构是无线传感器网络主要采用的一种拓扑结构，它适用于覆盖大面积开放区域（包括室外和室内）的无线区域网络解决方案。

2 无线传感器网络的业务分类

在无线传感器网络中，节点的能量往往是由普通的电池提供的。而传感器节点的能量十分有限，如果节点因能量很快耗尽而失效，就会使得WSN网络连通性出现问题，严重影响WSN网络的系统性能。因此，节约传感器节点能量的消耗成为了设计无线传感器网络的首要问题。

随着对WSN网络的不断研究，使WSN网络朝着应用型网络发展。一般而言应用型WSN网络都要考虑QoS，例如，音频WSN网络对网络时延有着严格的性能要求，这就使得WSN网络应用的QoS方面的研究成为了专家学者的主要研究方向。

WSN网络的业务类型可以分为数据业务类和控制命令类［5－6］。

1）数据业务类

根据数据传输速度的不同，无线传感器网络的数据业务类型分为3种:事件、周期触发类、查询/响应类。在事件和周期触发类业务中，传感器节点会周期性地主动向监测节点传输数据;在查询/响应类业务中，传感器节点根据Sink节点发送的查询请求，等达到要求时能够及时响应数据并发到Sink节点。

（1）基于事件触发的业务（Event－driven）:当监测区域中的传感器节点被触发之后，就会把采集到的数据及时发送给Sink节点，以便用户进行数据分析。可用开/关模型来获取源数据业务中基于事件触发WSN的突发现象，开/关的时间分布遵循Pareto分布。主要的应用领域为:家庭安防、煤矿瓦斯报警等。

（2）基于周期触发的业务（Period－driven）:监测区域的传感器节点会按照预先设定好的传输周期把数据发送到Sink节点。当比特率为常量时，可以用CBR（constant bit rate）去模拟数据业务到达过程。主要的应用领域为:环境监测、产品质量检测、空间探索等。

（3）基于查询/响应的业务（Query－driven）:用户通过发送查询请求到监测区域，监测区域的传感器节点响应之后，把采集到的数据发送到Sink节点。用FTP来模拟该类业务。主要的应用领域为:数据收集、车辆GPS定位等。

2）控制命令类

对集控制和监控于一起的WSN网络应用，传感器节点不仅拥有传感模块，还配置了执行器模块，因此可以把控制命令类业务使用在带执行器的WSN网络应用中来进行消息的控制。该类业务要求时延较短、低丢包率，如传感器网络中的视频监控，因此可用RealAudio模拟其业务到达过程。主要的应用领域为:视频监控、交通监控、医疗监控等，如表1所示。

表1 业务分类

3 无线传感器网络的业务分类

为验证无线传感器网络相关算法，目前最广泛实用的方法是通过虚拟环境进行模拟仿真。常用的有［7］:OPNET，OMNET++，TOSSIM和NS2等。OPNET是一种商业化的软件，它提供的模型库有限，尤其是用于无线传感器网络的模块组件比较少;OMNET++是一种非常流行的开源可扩展仿真工具，但源代码不多，缺乏仿真无线传感器网络的协议和能量模型，OMNET++主要支持IP网络的仿真。TOSSIM是一个基于TinyOS操作系统的模拟器，由于没有提供能量模型，无法对能耗有效性进行评价。TinyOS对任务的处理是按照简单的先进先出（FIFO）队列进行，而不能相互抢占，因此主要用于对时间要求不高的应用。

针对WSN网络模拟，本文选择采用NS2来进行具体的WSN网络仿真。因为NS2已经预先为WSN仿真作了大量的模型化工作，还有很多模拟仿真测试实例，此外，还有链路、队列、分组、节点等丰富的构件库，其源代码是完全开源的，功能全面，能够应用于WSN网络中各种环境的模拟仿真。

针对以上，本文的WSN网络仿真系统（如图3所示）分为3部分:WSN网络场景参数设置、WSN网络运行和WSN网络性能分析。

图3 系统体系结构

WSN网络场景参数设置:网络拓扑模块、业务分类模块、流量参数模块和协议模块。网络拓扑设计模块主要是传感器节点拓扑结构的生成和WSN网络的构建;业务分类模块对业务进行分类区别，为节点业务优先级配置提供服务;流量模块是模拟并生成不同类型的业务流量;而协议模块为传输协议、路由协议［3］和 MAC 协议［8－9］，主要是针对无线传感器网络协议栈的设置，其中传输协议与业务流的产生直接相关。

WSN网络运行:通过编写Tcl脚本提交网络模拟所需要的相应拓扑结构，协议和业务的参数配置，调用NS模拟器进行网络模拟运行生成网络节点拓扑文件。等到WSN网络仿真运行完之后，下一个WSN网络性能分析模块部分开始工作，此时便可以分析前面所搭建的WSN网络的各种性能。

WSN网络性能分析:动态显示和静态分析模块。动态显示模块可以通过使用Nam工具动态地演示WSN网络运行的全过程;静态分析模块就是在WSN网络仿真完成之后，对WSN网络的一些网络性能（能耗、延时和吞吐量）进行分析，这些性能都能通过Gnuplot图表化得到。

4 仿真功能模块说明

4.1 仿真环境

在本文模型中，各发送节点发送不同业务流至目的端Sink节点0，星型拓扑和对等拓扑结构网络的节点个数分别为9个和13个。具体参数如表2所示。下面根据NS2中流量模型为两种拓扑结构中的各个节点配置仿真所需要的业务模型。

在NS2中，根据业务流产生的概率模型不同，UDP实现了多种流量产生器，分为2类:Pareto分布流量产生器的on、off状态符合指数分布，在on状态时产生的业务流符合Pareto分布，能产生一种长时间相关的急剧通信量，用于生成事件触发类业务（Event－driven）;固定比特流量产生器按照一个固定的速率产生业务流，分组的长度为一常数，可以选择需要时对分组发送的时间间隔产生随机抖动，用于产生周期触发的业务（Period－driven）。

表2 仿真参数表

建立在TCP代理之上的业务流产生器分为2类:FTP应用模拟器，用于模拟查询—响应的业务（Query－driven）;realaudio是对视频类的模拟，发送数据的大小是随机的，具有实时性和连续性，用来模拟控制类业务。

为比较各类业务的性能，在参数配置中，将各类业务分组包的大小统一设置成210 byte，发包间隔统一设置为0.03 s。考虑到realaudio流量模型自身发包数量稍大的特点，将控制类消息的发包大小设为240 byte。

为了仿真绘图方便，对前面的无线传感器网络业务分类进行重命名，事件触发类、周期触发类、查询—响应类和控制类分别标记为Event_driven、Period_driven、Req_Rep和Control。对于每一种业务的流量模型，还有其特有的成员变量，如表3中的burst_time（突发时间）表示流量产生器的平均开放时间;idle_time（空闲时间）表示流量产生器的平均关闭时间;window（滑动窗口）是tcp用来控制发送的数据包速率，发送方每次只能发送该滑动窗口数量的数据包。

表3 业务参数设置

4.2 无线传感器网络拓扑结构

星型拓扑结构采用9节点进行2跳路由的WSN网络仿真，节点0为中心协调节点，即为Sink节点。星型网络的7、8、9、10、11、12 节点为数据节点，相应的转发节点为1、2、3、4、5、6 节点如图4 所示;各数据节点间不能通信，只发送业务到Sink节点，因此采用DSDV路由协议。对等拓扑结构采用16节点进行WSN网络仿真，0节点为Sink节点，2、3、9、10、14、15 节点为数据节点如图5 所示。在对等网络的拓扑结构中，各节点具有相同的通信能力，当各数据节点要发送业务到目的Sink节点时，可以经其邻近的节点逐层转发，因此采用AODV路由协议。

图4 星型网nam流图

图5 对等网nam流图

在图4和图5中，为标识出各个节点发送业务的类型，采用虚线将发送相同业务类型信息流的节点连接起来。如图4中，节点5、1、0在同一条虚线上，表示节点5和节点1都发送了poisson类业务至目的节点0;图5中，节点9、4、0连在同一条虚线上，表示节点9和节点4都发送了realaudio类业务至节点0等。

如今电子商务的发展已越发成熟，随着大数据和科技的不断更新，电子商务的负外部效应已经得到了改善。本文通过论述电子商务治理的多中心协同模式为电商的长期稳定提供一个逻辑框架，在中国特殊的情境下，政府主导型的治理模式在逐渐向多主体治理模式转变，但不可否认的是即使多中心的治理模式下，政府仍然是治理的主力军，承担着轴中心的作用，通过协同合作提高单一主体治理的效率，听取更多群众的声音。

4.3 仿真性能分析指标

对仿真结果进行性能分析。包括计算延时、吞吐量和能耗性能指标。

1）平均端到端时延

端到端时延，表示数据包从源端节点成功发送到目的端节点所经历的时间。平均端到端时延是各个数据包的时延之和除以总共接收的数据包个数，其中，PacketNum表示接收到的数据包个数;PacketReceiveTime和PacketSendTime分别表示数据包的接收时间和发送时间。公式为

2）平均吞吐量

平均吞吐量表示网络中各类业务流在给定时间段内所能传输的数据量，用一个时间段内总共接收的数据包除以该段时间。其中，PacketSize表示发送的分组大小，单位为Byte，PacketNum表示统计接收的分组包个数;FirstStartTime和EndTime分别表示第一个分组包和最后一个分组包的时间，即

其中，分母表示在仿真过程中传输的数据量，分子表示传输这些数据所消耗能量，两者相除后得到的值为传输单位比特信息流消耗的能量。因为该能量值非常小，接近5～10 J，这里选择以千比特为单位来分析信息流上消耗的能量。

4.4 仿真结果分析

1）端到端时延

图6和图7中，横坐标表示仿真持续时间，纵坐标表示平均时延。

图6 星型网时延图

3）能耗

计算公式为

图7 对等网时延图

从两图的比较可以看出，各类业务在星型网络中的时延小于对等网络中的时延，因为星型网采用DSR路由建立连接，在同一直线上的节点才能通信（如图4所示）;而对等网络采用AODV路由建立连接，任意相邻节点间都可以通信;对等网络结构中可能经过更多的跳数，查看了仿真结果文件中具体的数据流路径，在星形网络中，节点4是直接发到Sink节点0，而在对等网络中，节点4发信息的过程则是4—10—0。

从图6和图7分析来看，虽然同一网络中各个节点都是随机竞争信道，但不同业务获得的时延不同。这和各类业务流量模型中的特定配置有关。在整个发包过程中，流量产生器开放的时间（burst_time）越长，产生流量越多，在接口（ifqlen）大小一定的情况下，需要经过较长的时间才能传输完毕，因而时延越大。由于周期触发类业务没有流量产生器突发时间的限制，其时延最长，其次是控制类业务（Control）和事件触发类业务（Event_driven），控制类业务的流量模型产生器产生流量持续时间burst_time大于事件触发类业务的burst_time，因而时延较事件触发类业务长;在查询—响应类业务（Req_Rep）的流量模型中没有突发时间（burst_time）和空闲时间（idle_time）限制，其时延最低，是因为该流量模型中特有成员对象window（滑动窗口）值的存在，限定了数据包的发送量，较少量的业务流需要传输的时间较短。另外，由于周期触发类业务（Period_driven）的流量大，发生碰撞的机会多，因而时延抖动最大，查询—响应类业务（Req_Rep）的抖动低，因为其业务量小。

2）吞吐量分析

从图8和图9可以看出，尽管各类业务发送的分组包大小和间隔基本相同，但不同业务获得的吞吐量不一样。这是由各类业务流量模型中特有成员对象（如表3）决定的。周期触发类业务和查询—响应类业务的流量模型中都没有空闲时间（idle_time）的限定，它们在星形网和对等网中的吞吐量较高，其中，因为查询—响应类业务由于受到滑动窗口的限制，其吞吐量低于周期触发类业务。星形网和对等网中控制类业务（Control）吞吐量最低，其次是事件触发类业务（Event_driven），因为控制类业务的流量产生器空闲时间（idle_time）为0.5 s，远大于事件触发类业务的空闲时间0.029 s。

3）能量分析

图8 星型网吞吐量图

图9 对等网吞吐量图

图10和图11分别为星型网络和对等网络中，各类业务单位千比特信息流的能量消耗。两种拓扑中，周期触发类业务的单位千比特信息流能耗最低，查询—响应类业务（Req_Rep）的能量消耗稍高于周期触发类业务，然后是事件触发类业务，控制类业务（Control）的单位千比特信息流能耗最大。根据4.3节的能耗计算公式，在总能量一定的情况下，单位时间内传输的数据量越多，即吞吐量越大，单位千比特信息流上消耗的能量值就越少，例如:周期触发业务单位时间传输的数据量最低，它的能耗最大（如图10、图11）。在本文的配置场景下，在星型网络中，所有业务单位千比特信息流在单位时间消耗的能量为0.000 834 J/kbit（焦耳每千比特）;而在对等网络中，所有单位千比特信息流在单位时间消耗的能量为0.000 846 J/kbit。因为星型网络大部分功能集中在中心Sink节点，其他节点因功能简单而相比对等网络的耗能低。

图10 星型网能量图

图11 对等网能量图

5 小结

无线传感器网络是涉及多学科的研究领域，具有十分广阔的应用前景。本文在无线传感器网络仿真需求分析、协议与网络内的业务分类的基础上，使用网络模拟器NS2建立了相应的对等和星型两种拓扑WSN网络仿真平台，并对WSN网络的能耗、吞吐量和时延这3个性能指标进行了详细的系统分析，从仿真结果来看，使用NS2仿真器可以实现无线传感器网络多种不同业务共存下的网络性能仿真。各类业务的时延、吞吐量和能耗性能与自身流量模型所特有参数配置、网络拓扑结构和协议参数有关。

:

［1］WSN 特点［EB/OL］.［2012－10－05］.http://www.21its.com/Common/DocumentDetail.aspx?ID=2008070110383033044.

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［3］王永玲，郭爱煌.无线传感器网络路由协议及仿真［J］.计算机工程，2006，48（10）:111－115.

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［5］邵蒙晋.一种传感器网络移动节点的设计与实现［D］.北京:北京交通大学，2008.

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白 鹤（1982— ），工程师，主研信号与信息处理;

李明齐（1971— ），研究生导师，主研通信与信息系统

Design of Simulation Testbed for Multi－service Coexist in Wireless Sensor Networks

PENG Fei1，WAN Yuehui2，BAI He3，LI Mingqi1

（1.Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology，Shanghai 200050，China;2.Nanchang Hangkong University，Nanchang 330063，China;3.The State Administration of Radio Film and Television，Beijing 100053，China）

Energy conservation is the primary factor in design of wireless sensor networks due to very limited energy of sensor nodes.However，in practical applications of wireless sensor networks，different services put forward different requirements on the network quality of service（QoS），the QoS problem in this field has become a new research hotspot.This paper employs the network simulation software NS2（Network Simulator Version 2）building a star and mesh network topologies;establishing network simulation platform for the coexistence of a variety of services in order to realize modular design of sensor network protocols，traffic model，topology－based functionality.It also conducts key performance simulation and realizes analysis of delay，throughput，energy consumption.

wireless sensor networks;NS2;topology;quality of service

TP393.0

B

【本文献信息】彭绯，万越辉，白鹤，等.无线传感器网络多业务仿真平台的实现方案［J］.电视技术，2014，38（1）.

中国科学院战略性先导科技专项（XDA06000000）;国家广播电影电视总局科研项目（2011－28）;国家自然科学基金项目（61102009）

彭 绯（1900— ），研究生导师，主研网络协议和算法;

万跃辉（1986— ），研究生，主要研究方向为网络协议和算法;

责任编辑:魏雨博

2012－12－21