摘要
本文提出了一種系統架構，使移動節點能夠查詢大量部署在智能交通系統場景中的無線傳感器網絡。我們確定了網絡中三種不同的節點：移動 Sink 節點（要查詢 WSN 的節點，可以移動）、Vice Sink 節點（可以與移動 Sink 節點直接進行通信）以及普通的傳感器節點（感知物理現象，通過多跳方式進行通信）。我們提出了專門為這種場景定制的協議和算法，這樣的參考架構很好的涵蓋了 WSN 部署在停車場或者公路上的情況，它們為車輛提供周邊環境信息。
我們介紹分析了一種簡單的地理路由協議和兩種不同的負載均衡技術，通過大量模擬來評估所提出方案的性能，并把簡單的地理路由協議和兩種不同的負載均衡技術進行了對比。
1. 介紹
飛速發展的智能交通系統（Intelligent Transport Systems , ITS）涵蓋了從航空運輸和交通管制到駕駛員警示和交通監測這樣的車載服務等諸多領域，交通信息的收集和交流在智能交通應用中起著至關重要的作用。但大多數傳統的智能交通系統只能檢測位置固定的車輛，并且由于在部署通信和電力線纜上的開銷，這些傳統系統沒有被廣泛應用，目前交通規劃和管制所用到的交通數據大多是用有線傳感器獲得的。設備本身的成本、維護設備的費用以及耗時的安裝過程使得這些現有的傳感器系統無法在實時交通監測和控制中大規模部署。如文獻[5]和[6]中所述，無線傳感器網絡（Wireless sensor network, WSN）因其安裝和維護的簡便性，可能會顯著提高現有的交通運輸系統的效率。
WSN 通常由以下兩部分組成：(i) 一組部署在觀察區域的節點，用于執行數據收集相關的任務。(ii) 一個或者多個 Sink 節點，將 WSN 收集到的數據傳遞給終端用戶。通常 WSN 被部署在遠程和（或）敵對區域，Sink 節點需要通過某種形式的遠距離連接（即衛星通訊、Wi-Fi、Wi-Max 等）連接到后端。
我們假設 WSN 被部署在一條公路上，或者在覆蓋有某個普遍服務的城市區域。我們進一步假設終端用戶在城市中移動時直接與 WSN 交流，即同時扮演終端用戶和 Sink 節點的角色。在這種情況下，移動用戶可以直接訪問到無處不在的 WSN 所提供的服務，而不需要借助于存儲數據的遠程倉庫。這就是智能交通系統所對應的場景，WSN 使得車輛可以直接獲取周圍環境的信息，然后利用這些信息做出恰當的決策。比如說，WSN 可用于檢測道路上是否結冰，或者檢測市中心路邊停車位的狀態。
雖然直觀上看起來很清晰，但是仍需要對 WSN 的架構和協議進行細化。在本文的工作中，我們對文獻[1]和[2]中提出的原始系統架構進行了改進，使它能夠支持城市環境中的智能交通系統。
一個或多個移動 Sink 節點向 WSN 進行查詢，隨后 WSN 回復其所請求的信息。WSN 的部署在幾何結構上沒有特別要求，數據包通過一種預測地理信息路由機制在網絡中路由，最終目的地的位置自動適應于移動用戶的移動模式。這種適應過程是通過一個移動預測模型來實現的，這個模型在轉發數據包時會考慮速度變化、方向的突變等因素。
此外，我們在這里也指出文獻[2]中所強調的網絡負載均衡問題：移動管理策略和地理轉發讓網絡中的一部分節點額外承載了壓力，使它們能量耗盡。為了延長網絡的存活時間，我們在此引入一種能量感知轉發策略和一種延遲感知轉發策略。在這樣的策略中，節點對下一跳的決策不僅基于地理信息，還基于相鄰節點的能量消耗或者向另一個節點發送數據包所預期的延遲。為了做到這一點，把簡單地理信息轉發中的度量標準（目標方向和相鄰節點方向的標量積）通過能量感知轉發中所消耗的能量和延遲感知轉發中的延遲進行加權。通過這種方式，我們希望避免某個節點承載過大壓力，從而提高系統性能。
2. 系統架構
我們的場景由一個信息檢索區域組成，區域中部署了用于感知所關注的物理現象的節點、一個或多個在其周圍移動和查詢數據的移動用戶。舉個例子來說，這個場景可以描述在高峰時期，車輛四處移動并在特定區域尋找空閑的停車位的情況。為了尋找車位，車輛扮演一個 Sink 節點的角色，它暫時連接到這個網絡并發送一個查詢請求來詢問區域的信息，然后等待相應的數據。在上述場景中，我們可以確定如圖 1 所示的三個不同的角色：
l 傳感器節點（Sensor nodes , SNs），負責“感知”某一特定的區域。我們假設在城市的一個街區或者一個貿易中心周圍部署了大量傳感器節點，來檢測附近的停車位是否空閑。假設每個傳感器節點都知道自己的地理位置，比如說在部署時將坐標存儲在每個節點中，或者使用分布式定位方案，讓網絡節點協同重現出其空間分布[7]。
l Vice Sink 節點（VSs），負責與 MS 通信的邊緣節點。假設每個 VS 都知道自己的位置以及與它距離最近的 VS 的位置，擁有唯一的遞增標識符(ID)。
l 移動 Sink 節點（Mobile sinks, MSs），由那些在部署了 Vice Sink 節點的區域中移動的節點組成。假設每一個移動 Sink 節點都配有一個 GPS 之類的衛星接收器，這樣它就可以隨時獲得位置、方向和速度等信息。
圖 1 系統架構
VS 沿 WSN 網絡周邊散布，對其密度沒有特別的限制。我們并不假定 MS 總是可達的，所以 MS 可能多次斷開連接；也不假定 VS 會形成一個子網，因為它們之間不一定要相互連接。假設 MS 按照限定的隨機路徑點移動模型移動，它們的位置被限制在 WSN 周圍。如圖 2 所示，移動用戶驅車沿城市街區行駛，尋找空閑的停車位。
圖 2 一個示例場景：汽車在附近部署了 WSN 的建筑物周圍移動，尋找空閑車位
通信架構需要設計成這樣一種方式：允許 MS 發送查詢和接收相關的響應，并且以透明的方式管理可能的斷連。這意味著要在 MS、VS 和 SN 之間定義合適的接口。
3. 路由框架設計
我們的路由框架基于一種增強了移動預測的地理路由轉發策略。當 MS 將一個查詢注入到網絡中之后，我們希望根據在原始請求消息中包含的移動性信息來預測 MS 的新位置，然后把響應消息送達網絡中更外層的節點。通常來說，響應數據包會到達最接近 MS 預估位置的 VS 節點，如果 MS 確實接近了 VS，響應便被成功送達，否則數據包要被路由到 MS 最有可能的實際位置上。為了實現這一點，我們提出了一種地理轉發策略和一種有效的移動預測方案，能夠在 VS 中使用 MS 中可用的最新移動信息。
圖 3 概括了參考場景，MS 通過第一個 VS 向 WSN 中注入一個查詢，之后這個查詢被轉發到其感興趣的區域（灰色標注），目標節點（最接近區域中心的）通過查詢同區域中的其他節點來聚合區域中所感興趣的數據，然后將聚合的數據發往目的地。所請求的信息首先經各個 SN 的多跳轉發，最終由最后一個 VS 送到移動 Sink 節點。
圖 3 應用場景示例
3.1 數據包格式
在詳細介紹路由策略之前，我們先介紹一下同時支持地理轉發和移動預測策略所需的五種不同類型的數據包。數據包、包的字段和管理包的網絡節點如下：
HELLO 包：一種周期性發送的簡單數據包，包含節點的 ID、地理位置、是否為 VS 節點的標志、剩余能量（用于能量感知轉發）和當前占空比（用于延遲感知轉發）。
MOBILITY 包：一種由 MS 發往每個相鄰的 VS 的簡單數據包，包含移動方向、地理坐標、速度和一個全局時間戳。
ALERT 包：在收到 MS 發來的移動模式發生變化的通知時，每個 VS 所生成的消息。它包含了 MOBILITY 包所含有的全部信息，再加上原始 VS 的 ID、發送者的網絡地址和 ALERT 包的目的地的地理坐標。
QUERY 包：當 MS 選擇了查詢的目標區域后其自身生成的消息。它包含和 MOBILITY 包中一樣的移動信息、目標區域的中心地理坐標及其感興趣的半徑、發送者的網絡地址還有包的 TTL。
REPLY 包：由最靠近 QUERY 包的目標區域中心的 SN 生成的消息，它包含 MOBILITY 包中含有的所有原始 MS 的移動信息（從 QUERY 包中復制的）、根據移動信息和經過的時間逐跳估算的 MS 的實際位置、發送者的網絡地址以及包的 TTL（從 QUERY 包復制的）。
3.2 地理轉發
如第 2 節所述，假設網絡的每個節點都知道自己的位置，并且每個 MS 都使用了一個衛星接收器，這樣它就能夠知道自己的坐標、速度、方向和全局時間戳。簡單起見，我們用 TargetPos 來標識存儲在 QUERY 包中的目標區域的坐標，用 MsPos 來標識存儲在 REPLY 包中的 MS 的坐標，用 CurrentPos 來標識當前進行下一跳的決策的節點的坐標。
3.3 移動管理
移動管理機制的主要目的是向 VS 提供 MS 最新的移動信息。這是利用了 REPLY 包必定會到達 WSN 的外層部分，然后再到達離預估的 MS 位置更近的 VS 的特點實現的。如果 MS 對這個 VS 來說是不可達的，就必須對 REPLY 包的轉發采取適當的決策。出于這樣的目的，每當 MS 可以與一個 VS 進行通信時就向其發送一個包含關于位置、速度、方向和全局時間戳的新信息的 MOBILITY 包。VS 使用一個結構來維護這些數據，并且在收到更新的數據包時對結構進行更新操作。
MS 可以調頭，也可以僅僅轉個彎，如果不能將新的 MOBILITY 包直接送達足夠近的 VS，那么就要把新的移動信息告知這些 VS。因此我們引入了一種可以把新的移動信息告知一定數量 VS 的算法，這樣 REPLY 包到達一個 VS 后可以被有效轉發到合適的目的地。當 VS 檢測到移動模式的方向發生急劇變化時，它會向附近的各個 VS 發出警示，告知它們新的移動信息。
很明顯，這種技術引入了額外的通信開銷，但同時它在關鍵情況下具有更高的消息送達率和更低的延遲。為了避免無用信息在網絡中傳播，需要為數據包設置一個適當的生存時間(TTL)字段。這樣，在特定區域尋找停車位的用戶可以認為該信息在給定時間之后已經過期；然后它會轉發一個新的查詢，直到收到應答。算法 3 中展示了地理轉發和移動預測策略的組合。
4. 負載均衡技術
能耗是 WSN 的主要問題之一，特別是像本文中考慮的大規模部署的情況。WSN 由多個電池供電的節點組成，這些節點相互協作，將感知到的信息分發給查詢信息的節點。在理想情況下，所有的節點消耗相同的能量，并且幾乎在同一時間死亡。顯然，由于特殊的網絡部署方案和拓撲結構以及流量負載，一些節點會比其他節點承載更大的壓力，它們大概率會率先死亡。當有節點死亡時，整個網絡自身需要重新進行配置，這反過來又意味著需要消耗更多的資源。能量感知策略旨在通過智能的轉發策略或高效的 mac 協議使網絡達到均衡，從而延長網絡的生命周期（亦即首個節點死亡的時間）。
4.1 能量感知轉發
在 3.2 節中已經說明，每個節點通過使接近目的地的進度最大來選擇消息的下一跳。節點在網絡構建階段廣播它的位置，通過交換 HELLO 數據包來收集它的相鄰節點的信息，每個節點都會定期廣播它的位置以及它的電池消耗信息。為了使提出的策略盡可能的具有普適性，我們進一步假設能量消耗直接取決于發送和接收數據包的數量，即，在節點 i：
通過這個量來決定選擇哪一個作為下一跳。
4.2 延遲感知轉發
5. 性能評價
為了評價系統的性能，我們使用開源模擬工具 Omnet++[10]進行了大量的數值模擬。假設
個傳感器按照規則的網格布局，均勻部署在如圖 2 所示的正方形中心的一個孔周圍，兩個連續傳感器之間的距離為 25 m。孔的尺寸為 500m×500m。沿著道路的每一邊還安裝了一些等距的 VS 節點，VS 之間的距離固定為 125 米。移動用戶以一個在最小值和最大值之間均勻分布的速度移動，并且每 30 秒以一定的概率反轉移動方向(順時針或逆時針)，移動用戶當前的速度每 5 秒更新一次。MS 沿公路移動，只能與各個 VS 通信，通信范圍為 25 米。當 MS 到達外面公路的一個角，它就改變移動方向，同時保持順時針或逆時針的移動模式。
MS 隨機選擇起始位置和初始移動方向，在網絡中選擇一個區域，通過選定的 VS 向該區域發送一個 QUERY 包。每當一個查詢被注入到網絡中時，MS 就啟動一個計時器，并相應地設置包的生存時間(TTL)字段，超過 TTL 之后，查詢將被丟棄。MS 再次發送相同的 QUERY 包，直到計時器超時前仍沒有收到回復。我們將超時時間設置為 90 秒，節點通信速率為 250kb /s，采用 CSMA/CA 機制管理媒體訪問。此外，通過給每個分組傳輸引入額外的延遲來考慮占空比操作。
除了我們提出的方案之外，我們還評估了基本泛洪策略的情況，它在響應返回到 MS 的方式上與我們的方案不同，響應只是由每個 SN 簡單地轉發到它的相鄰節點，直到遇到 VS。當響應到達 VS 時，響應消息將被存儲起來，直到最后一次消息投遞（或者在超時后被刪除）。我們評估的參數如下：
- 延遲：從 MS 發送查詢到接收到回復所經過的時間。
- 跳數：每個數據包所經過的平均跳數。
- 首次失效時間：網絡中首個節點電源耗盡經過的時間。
圖 4 顯示了四種轉發策略下的首次失效時間。模擬的結果是通過對每個 N 值（即網絡中的節點數）運行 50 次不同的模擬，并記錄第一個消耗完所有的初始能量的節點的時間得到的。可以看出，隨著網絡規模的增大，簡單地理路由勝過了負載均衡技術。
對于所評估的最大網絡，延遲感知轉發比地理信息轉發的平均首次失效時間要小 10%，而能量感知轉發比地理信息轉發小 20%。另一方面，對于規模最小的網絡，三種策略的性能幾乎相同。泛洪策略在所有情況下的表現都是最差的，正如預期的那樣，為了向 MS 發送響應而引入的大量消息迅速耗盡 SN 的能量，這導致網絡的生存周期減短。
圖 4 首次失效的平均時間
圖 5、圖 6 描述了泛洪轉發方案和地理轉發方案的數據包總數和引入的相應開銷,這是通過計算網絡中與某個消息的傳遞相關的所有數據包的數量來計算的。根據首次失效時間的結果(圖 4)，可以觀察到泛洪方案產生的數據包總數要多得多。反之，由于為了建立到 MS 的優化路由而交換的控制數據包，地理轉發的開銷要大得多。但是這樣的開銷是值得的，因為數據包的總數比泛洪情況下要少。
圖 5 數據包總數隨節點數變化
圖 6 開銷隨節點數變化
圖 7 繪制了同一組模擬的數據包延遲情況。可以看出，地理轉發和能量感知轉發的性能相似，但延遲感知轉發在任何規模的網絡中都顯著降低了數據包延遲。實際上，這種策略根據能量消耗自適應地減少或增加占空比，因此，在模擬開始時，壓力較小的節點可以以更低的延遲轉發數據包。
圖 7 數據包的平均延遲
圖 8 顯示了一個數據包從查詢注入到應答接收之間經過的跳數隨節點數的變化。可以很容易看出，三種策略的跳數大致相同，且都隨著網絡的大小而增加。這反映了 QUERY 和 REPLY 包所使用的路由并不依賴于（至少在長度方面）節點間的能量消耗水平。
圖 8
我們現在感興趣的是在改變 MS 的移動條件時，評估這三種轉發策略的性能。具體來說，我們將網絡規模固定在 N=924，將 Vmin 設置為 5m/s，Vmax 設置為 20m/s，轉向的概率從 0.125 到 1。在這組模擬中，我們仍然測量首次失效時間、數據包延遲和數據包跳數。
圖 9 顯示了增加 MS 轉向概率時的首次失效時間情況。首先，我們觀察到能量感知轉發的性能總是優于地理轉發，而延遲感知轉發在小網絡中首次失效時間較短，在大網絡中出現首次失效時間較長。
圖 9 首次失效時間隨轉向概率變化
圖 10 平均延遲隨轉向概率變化
圖 11 跳數隨轉向概率變化
6. 結論
本文提出了一種系統架構和一套路由協議，以實現讓移動節點從靜態無線傳感器網絡中查詢數據的智能交通系統的應用。這個應用程序場景非常適合汽車在一個熱門的停車場附近移動尋找車位的情況，用來檢測車位空閑或被占用的傳感器自行組織為一個無線傳感器網絡。MS 可能會周期性地與 WSN 斷開連接，這取決于節點在其移動的道路上的部署情況。為了有效地應對 MS 難以預測的移動模式，我們描述了一種能夠通過移動預測策略克服漏洞的地理路由策略。
我們介紹了一種基于三種類型節點的系統架構：移動 Sink 節點（MS），即查詢 WSN 的移動節點，Vice Sink 節點（VS），即負責與 MS 通信的節點，傳感器節點（SN），即執行查詢和響應轉發，但只能通過 VS 到達 MS 的簡單節點。我們介紹了兩種簡單的負載均衡技術，它們在進行路由決策時分別考慮了能量和延遲。這些策略已經經過測試，并在多種設定（網絡大小和 MS 移動模式）上與簡單的地理轉發協議進行了對比。我們提出的方案已在一個簡單的泛洪算法上進行了測試，評估了其效率和由于控制數據包的傳輸造成的開銷。
未來可能的研究方向包括設計和測試適當的緩沖區管理策略、數據聚合和數據融合算法等。我們還打算開發一個小型的測試床，以評估在真實硬件場景下的結果。
