基于无线传感网的MA计算模式性能分析

黑敏星+史俊茹+杨军

摘要：客户机/服务器计算模式和移动代理计算模式是无线传感器网络中使用最为广泛的两种模式，传统的C/S计算模式无法保证数据传输的可靠性且在网络中会出现能量空洞问题。通过仿真实验比较不同参数对两种计算模式的延时和能量消耗的影响。结果表明，MA计算模式的网络性能在数据传输可靠性和能耗均衡方面更优于C/S计算模式。

关键词：客户机/服务器计算模式；移动代理计算模式；无线传感器网络；移动代理

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）10-0033-02

1 概述

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks， WSNs）是由有无线通信能力、感知能力和处理能力的微型传感器节点组成，它们自组织成网络，并且节点之间以多跳的方式进行通信[1]。

无线传感器网络中大多数能量有效方法都是基于C/S计算模式[2]。C/S计算模式的每个节点都将感知数据发送给sink节点进行处理。由于WSNs动态变化的拓扑结构，无法保证感知数据的可靠传输，从而导致重传或者数据丢失；而距离sink节点较近的节点会因转发其它节点的数据而过早死亡，而导致网络中出现能量空洞问题[3]。基于移动代理[4]计算模式在数据传输方面更适用于无线传感器网络。MA计算模式是由sink节点根据预设的迁移路径派遣Agent到节点处对数据进行处理，然后Agent再迁移到下一个节点，最终将全网数据融合的结果返回给sink节点。

2 相关工作

目前，已有很多学者针对两种计算模式进行了研究。文献[5]从网络跳数的角度对MA计算模式和C/S计算模式进行比较和分析，结果表明，MA计算模式的网络性能要优于C/S计算模式。文献[6]将MA与数据融合策略相结合，提出基于融合代价最佳的MA路由算法，由MA在网内进行数据融合。文献[7]将MA与DD路由协议相结合，提出一种基于MADD的路由协议，该协议通过有效节点发现、节点间建立路由、Agent数据感知3个阶段，完成源节点和目的节点之间的通信。结果表明，基于MADD的路由协议具有节能、降低带宽、减少网络延时并具有较好的灵活性等优点。本文从多跳传输的网络拓扑结构方面入手，分别分析MA计算模式和C/S计算模式的延时和能耗。

3 MA计算模式的数据处理模型

在节点级，主要通过MA协助本地的数据处理来消除本地数据冗余。根据特定的应用需求，sink节点派遣MA，MA仅携带所需的处理代码迁移到目的节点，对目的节点所感知的数据进行本地处理。设[r]（0

假设[ρ]（0<[ρ]<1）为聚合因子，[Ni]为聚合后数据大小，Agent到达第一个目的节点后不进行聚合，聚合从第二个节点开始。则：

[Ni=R1+k（2，i）ρRk=rSd+ρrSd（i-1）]（[i≥1]） （2）

4 网络性能分析

4.1 端到端延时

两种计算模式中，延时都由传输时间、开销时间和数据处理时间三部分组成。C/S模式的总延时为：

[Tc/s=mnSd/Vt+（mn+1）Tf+mnSd/Vproc] （3）

MA计算模式总的延时为：

[Tma=mNi/Vma+2Ta（m+n）+i（1，n）（（Ni+Sma）/Vt+Sd/Vproc）] （4）

4.2 能量消耗

两种计算模式的能量消耗主要包括发送能量、接收能量、处理开销所消耗的能量和数据处理所消耗的能量四部分。根据文献[8]，传输所消耗的能量可以用线性关系表示，[E（x）=Ax+b]。其中，[b]为常量，[x]为感知数据大小[Sd]，[A]为传输1Byte数据能耗系数。设[Sn]为节点每秒处理的数据量，处理1Byte数据的能消为[Cproc]。

在C/S计算模式中，其总的能耗为：

[Ec/s=mn{（As+Ar）Sd+bs+br}+CprocSnTf（mn+1）] （5）

在MA计算模式中总的能量消耗为：

[Ema=mi（1，n）{As（Ni+Sma）+bs+Ar（Ni-1+Sma）+br}+2mi（1，n）CprocSnTa+mnCprocSd] （6）

5 仿真

本文使用Matlab7.0仿真工具对两种计算模式的性能指标进行仿真分析。在仿真中，由于C/S计算模式中所用的数据处理都是由sink节点进行，且sink节点的能量不受限制，所以除了sink节点之外，其它所有的传感器节点都是能量受限的，并且同质、静态。根据文献[8]中对参数进行设置。

5.1仿真结果与分析

5.1.1感知节点的影响

这组实验改变感知节点的数量，如图1所示，由于C/S计算模式节点数不断增加，节点所携带的感知数据增大，而MA计算模式在节点级有聚合，Agent所携带的感知数据不会增大，所以随着节点数的增加，C/S计算模式的延时要远大于MA模式。从图2可以看出，因为只有一个Agent，当节点数量增加时，Agent所携带的聚合数据会越来越大，传输时间增大，从而能耗也会增大。

6 结论

本文主要是对MA计算模式和C/S计算模式在网络延时和能量消耗两方面做了对比分析，仿真结果表明，MA计算模式在某些条件下要优于C/S计算模式，主要的影响因素有感知节点的数量、感知数据的大小、压缩比例因子等。因此，对于MA计算模式来说，一个好的数据融合算法是提高MA计算模式的一个重要因素。

参考文献：

[1] 任丰原，黄海宁，林闯.无线传感器网络[J].软件学报，2003，14（7）：1282-1291.

[2] Akyldiz I F， Su W， SankrasubramaniamANKARASUBRAMANIAM， Y， et al. Wireless sensor networks： a survey[J]. Computer Networks， 2002， 38（4）： 393-422.

[3] 吴小兵，陈贵海.无线传感器网络中节点非均匀分布的能量空洞问题[J].计算机学报，2008，31（2）： 253-261.

[4] 张胜，贺庆全，尹志军等.WSN中改进蚁群算法求解移动代理问题[J].计算机应用研究，2010，27（11）： 4272-4275.

[5] 张胜，杨郑龙，曹凯英.WSNs中MA模式与C_S模式比较与分析[J].传感器与微系统，2014，33（5）： 31-34，38.

[6] Tu Zhiliang，Wang Qiang，Shen Yi.Optimal mobile agent routing with fusion cost in wireless sensor network[C]//International Instrumentation and Mesurement Technology Conference，Singapore，2009.

[7] 王结太，杨少军，于海勋，等.无线传感器网络移动Agent的应用[J].计算机工程与科学，2008，34（3）： 133-135.

[8] FEENEY L M， NILISSON M. Investigating the energy consumption of a wireless network interface in an Ad hoc networking environment[C]//Proc of the 20th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Anchorage， Alaska： IEEE Press， 2001： 1548-1557.