无线传感器网络中网络层故障容错技术研究进展

故障容错能提高无线传感器网络的稳定性和可靠性, 是无线传感器网络的一项关键技术。网络层容错及跨层协同优化设计是网络故障容错的重要研究内容, 主要对网络层容错技术研究进行了归纳和总结。网络层容错控制技术主要分为多路由传输、纠删编码/网络编码、数据重传机制、跨层协同优化与复合容错和仿生智能容错等, 并对网络层容错控制技术研究趋势作了探讨。     

基于网络编码的无线传感器网络数据可靠性分析*

分析了网络编码在提高无线传感器网络数据传输可靠性的途径,并在不同的数据传输路径方式下应用网络编码进行数据传输。在使用网络编码的多路径传输中,提出一种新的传输机制,通过选择源节点的编码数据包数,在对可靠性影响较小的情况下,降低冗余数据包的数量。通过理论分析和计算机模拟给出了网络编码在不同的传输路径下对数据可靠性的效益,得出在数据传输率较高或适中时,在单路径传输下使用网络编码的可靠性优于不使用网络编码的可靠性。     

WSN中基于FEC的自适应多径路由

在无线传感器网络中,节点失效和环境影响等因素会降低数据传输的可靠性。为此,提出一种基于前向纠错的自适应多径路由协议。根据当前的网络状况,利用RS纠删码自适应调整编码冗余,在选出的可用多路径上根据每条路径的剩余能量权重分配流量,Sink节点根据收到的数据片段进行数据包重构。仿真结果表明,该协议能达到较好的负载均衡,具有较高的成功传输率和吞吐率。     

无线传感网络中一种基于网络编码的可靠数据发送方法

传输可靠性是无线传感网络的优化目标之一.一般通过多路径和丢包重传提供冗余来实现,但是不可避免的带来节点能量等资源的浪费.在可靠多径路由中引入网络编码机制,在建立反向传播路径时,使用满足期望可靠性所需的冗余度RDD来控制最小路径数和网络编码策略;然后将多份线性无关的编码报文沿多条路径传输,汇聚节点收到满足解码条件的数据包后解码.这种方法增加网络的鲁棒性,同时降低多路径传递所需的冗余量.最后通过仿真实验证明,该方法在满足可靠性要求的同时,有效降低传输能量消耗.     

基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.     

水声传感网中基于网络编码的协作传输算法

为提高水下数据传输可靠性,本文在随机线性网络编码的基础上提出一种协作数据传输算法。首先,为源节点寻找数据转发链路,让数据通过多条链路进行转发;其次,使用网络编码方法对数据包进行编码,避免转发节点转发重复数据包;最后,对各个节点的数据包传输时隙进行调度,避免节点间信号冲突。仿真结果表明,本文提出的算法在一定程度上提高了网络信道利用率和数据传输可靠性,且具有较好的稳定性。     

基于ANN的多路径传输WSNs数据丢包率预测

为了提高无线传感器网络(WSNs)数据传输的准确率,设计了一种基于人工神经元网络(ANN)的数据丢包(DPL)率预测方法。通过预测WSN数据包在多个传输路径上的丢包率,选择出最优数据传输路径。首先,建立1个150节点的网络拓扑结构,使各节点在固定区域内随机分布,并采用粒子群算法对各节点进行层级聚类。然后,采用1个3层前向人工神经元网络来预测数据传输的丢包率。在BP网络学习算法中引入动量修正因子,避免了ANN训练陷入局部极小的问题。ANN的3个输入分别为传输路径上的节点数目、节点应用环境类型和节点采样频率。最后,采用基于最优最差蚂蚁系统(BWAS)的多传输路径规划方法,以传输路径数据丢包率作为评价参数,选择最优传输路径。经仿真验证可知,本方法能够获得较高的数据传输准确率,与FEC纠删编码多路径传输策略相比具有明显优势。     

异构无线传感器网络基于区分服务的网络编码协议

通过将来自多条链路的数据包融合为一个单独的编码信息流进行传输,网络编码技术能够显著地提高无线 多}a}网络的容量。提出一种基于区分服务的异构无线传感器网络编码协议(DI3NO。协议的核心思想是周期性地计 算节点剩余能量的均值和标准差,对节点进行动态分类。在此基础上,将服务质量需求映射到网络编码协议中。为 此,引入能量感知编码包转发机制,以高效地利用节点的能量;另一方面,设计多优先级数据包调度策略,目的是创造 更多的编码机会。仿真结果表明,DI3NC不仅可以保障数据的可靠传输,而且可有效地减少低能量节点的能耗,从而 延长网络的生命周期。     

一种基于 QoS 的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络中不同应用的 QoS 需求,提出了一种路由协议 QMR.该协议使用节点剩余能量、可用缓存以及信道质量等度量值综合评估路径传输可靠性,根据量化的评估值构建自源节点至目的节点的多条路径;并引入路径选取模型,允许数据包依据优先级同时在多条路径上传输;接着采用按通信量更新策略,根据网络流量情况动态调整路由更新频率.通过仿真实验分析得出,该协议在降低网络能耗、提供差别服务方面具有良好的性能.     

基于低轮值不可靠无线传感器网络的数据收集加速机制研究

为了最大限度地延长无线传感器网络的工作时间,网络中的节点需工作在低轮值模式下.由于工作于低轮值模式的节点大部分时间都处于睡眠状态,为了发送数据,节点需要等待较长的睡眠延时.当网络规模变大后,数据递交延时将变得非常大.另外,无线通信链路的不可靠性又使得递交率降低的同时进一步增加了递交时延.针对不可靠低轮值无线传感器网络所具有的特性,综合考虑了不可靠链路和低轮值的影响,给出了纠删编码在多条路径上的分配策略,从而在保证能量效率和较高递交率的前提下极大地减少了递交时延.仿真分析表明提出的算法以递交率轻微降低的代价获取了递交时延的显著下降.     

基于多路径路由的移动自组网可靠数据传输

在移动自组网络中,由于攻击或者链路失效使网络产生的拓扑变化往往会导致数据传输的中断,而信道共享和多跳特性也使得机密性难以得到保证。针对Ad hoc网络端对端的可靠数据传输,提出了基于多路径路由的多路数据传输模式,重点研究了数据分割和在多路径上的数据分布问题。通过并行传输、适度数据冗余和校验计算相结合,以及容错的数据分布,增强了数据传输的鲁棒性和机密性。     

基于GOP取帧和跳数的自适应协作ARQ

为给多媒体数据传输提供有效QoS保障,提出一种适用于无线多媒体传感器网络数据传输的自适应协作ARQ机制。采用跨层设计的方法,分析ARQ机制协作传输跳数与能效的规律,根据节点间通信距离自适应选取最优协作传输跳数,结合数据帧跳数,自适应调整最大重传次数,根据快进快退码率基于帧间依赖关系进行GOP取帧。分析结果表明,该机制在丢包率和端到端平均时延方面与传统ARQ相比具有较优的性能,能有效提高无线多媒体传感器网络通信的可靠性和实时性。     

Resource allocation for multi-class services in multipath networks

In multipath networks, multiple paths are available for each pair of source and destination and can be used to carry data packets parallelly. It has been recognized that using multipath could promote the transmission reliability and fault tolerance, and improve the performance of increasingly bandwidth-hungry multi-media applications. In this paper we propose the resource allocation model for multi-class services in multipath networks with the objective of utility maximization, which is an intrinsically difficult problem of nonconvex optimization. We firstly analyze the model for only elastic services and obtain the optimal rate allocation for them. Then we also discuss the model for inelastic services with nonconcave (sigmoidal or discontinuous) utilities which share common links with elastic ones, and obtain some sufficient conditions under which the global optimum for both elastic and inelastic services can be obtained. For the nonconvex optimization problem, we present a heuristic algorithm using Particle Swarm Optimization (PSO), which can lead to improved solutions over existing approaches. Finally, some numerical examples are given to verify the results obtained.     

Reliability-aware performance model for optimal GPU-enabled cluster environment

Given that the reliability of a very large-scaled system is inversely related to the number of computing elements, fault tolerance has become a major concern in high performance computing including the most recent deployments with graphic processing units (GPUs). Many fault tolerance strategies, such as the checkpoint/restart mechanism, have been studied to mitigate failures within such systems. However, fault tolerance mechanisms generate additional costs and these may cause a significant performance drop if it is not used carefully. This paper presents a novel fault tolerance scheduling model that explores the interplay between the GPGPU application performance and the reliability of a large GPU system. This work focuses on the checkpoint scheduling model that aims to minimize fault tolerance costs. Additionally, a GPU performance analysis is conducted. Furthermore, the effect of a checkpoint/restart mechanism on the application performance is thoroughly studied and discussed.     

FISDR:一种新的故障注入无线传感器网络性能评估系统

在无线传感器网络WSN中,可靠性和容错性是评价WSN稳定性的重要指标。在WSN的实际应用中常会发生很多故障(Fault)和干扰,采用故障注入FI技术可以向WSN人为地注入这些故障和干扰,通过观察注入故障后网络的反应来评价网络的可靠性和容错性,从而对网络机制进行改进来提高网络的可靠性和稳定性。本文提出的FISDR是一种采用故障注入的WSN性能评估系统,基于软件故障注入方法,采用一对一的方式通过特殊接口与WSN节点连接,向WSN节点注入故障命令。该系统一是可以有效地向WSN注入各种实际应用时可能遇到的故障和干扰并观察网络运行的状况;二是可以接收包括WSN节点和其它各种设备通过特殊接口发来的数据,并将其存储;三是配有上位机软件对网络拓扑结构进行监控、对传输成功率进行统计并对存储的大量信息进行分析,从而对WSN网络及其可靠性做出评价。本系统在一栋五层办公楼分别用数十个WSN节点和FISDR节点做实验,实验内容包括使用FISDR向WSN注入大规模的故障并统计网络的反应状况,验证FISDR故障注入的效果,从而对FISDR的性能进行测试和分析。实验结果表明,FISDR可以有效地向WSN注入各种故障以评价其可靠性,在测试WSN及其可靠性评价方面有很高的应用价值。     

策略路由技术在校园网中应用

高校对网络的应用越来越广泛,同时也要求有较好的传输性能。为了解决网络带宽和传输性能的瓶颈,高校选择了多个网络服务提供商(ISP)。利用策略路由技术实现了链路的负载均衡和容错,保证了网络的可靠性。     

Compressionless routing: a framework for adaptive andfault-tolerant routing

Compressionless routing (CR) is an adaptive routing framework which provides a unified framework for efficient deadlock free adaptive routing and fault tolerance. CR exploits the tight coupling between wormhole routers for flow control to detect and recover from potential deadlock situations. Fault tolerant compressionless routing (FCR) extends CR to support end to end fault tolerant delivery. Detailed routing algorithms, implementation complexity, and performance simulation results for CR and FCR are presented. These results show that the hardware for CR and FCR networks is modest. Further, CR and FCR networks can achieve superior performance to alternatives such as dimension order routing. Compressionless routing has several key advantages: deadlock free adaptive routing in toroidal networks with no virtual channels, simple router designs, order preserving message transmission, applicability to a wide variety of network topologies, and elimination of the need for buffer allocation messages. Fault tolerant compressionless routing has several additional advantages: data integrity in the presence of transient faults (nonstop fault tolerance), permanent fault tolerance, and elimination of the need for software buffering and retry for reliability. The advantages of CR and FCR not only simplify hardware support for adaptive routing and fault tolerance, they also can simplify software communication layers