本发明专利技术提供了WSN中面向应用的QoS MAC协议。通过对应用、节点及QoS参数进行标记得到基本概念，建立包含应用、节点及QoS本体的任务本体。将MAC分为任务匹配、请求、调度和执行四个阶段。簇头广播需完成的任务，簇内节点根据任务的服务质量要求，将数据包分为三个优先等级，发出任务请求；簇头组合接收到的任务请求，选择完成任务节点，并根据节点QoS状态给节点分配传输资源。提供了新的区分优先级的CSMA/CA方式，通过不同大小的竞争窗口和仲裁帧间间隔控制节点的传输优先级，同时提供了基于节点剩余能量的节点退避时间选择方法。最后提供了分簇头和簇内节点的MAC协议流程，以及语义推理规则及在MAC中的应用过程。
【技术实现步骤摘要】
一种无线传感器网络基于应用本体的QoSMAC算法
本专利技术涉及无线传感器网络MAC技术、服务质量控制技术，以及数据语义分析技术。
技术介绍
无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)中MAC(MediumAccessControl)是决定网络性能的重要基础性环节，也是网络提供服务质量保障的关键之一。WSN的突出特点之一是能耗的敏感性，所以MAC研究大多数关注于网络的能耗性能，对于服务质量研究相对较少。随着应用需求的发展，WSN中的QoSMAC受到了越来越多的关注，已有研究总体可以分为三类。第一类是在竞争性MAC中，通过调整休眠周期、改进退避规则及动态地调整竞争窗口等方法减少传输的时延，例如RL-MAC(ReinforcementLearningMAC)和UOB(Utility-OptimalBackoff)退避算法。第二类是采用TDMA的方式通过预约调度、可变帧长等机制以避免传输中的竞争来提高信道利用率，减少端到端时延，例如BMA(Bit-Map-Assisted)，EQOSA(EnergyandQoSAware)以及ED-TDMA(EventDrivenTDMA)算法。第三类是混合型MAC，将竞争性MAC与基于TDMA的MAC相结合，一方面利用竞争性MAC的灵活性，另一方面通过TDMA方式获得较好的QoS，例如Z-MAC(ZebraMAC)和ECR-MAC(Energy-efficientContention-ResilientMAC)等。不同于传统网络，WSN的突出特点是面向应用。汇聚节点Sink关注的是任务的完成，而并不是完成任务的具体数据来自哪个特定的节点。从应用任务的角度来看，传感器节点就是协作地完成不同的子任务，最后合起来完成网络的任务。因此WSN中网络的传输、控制实际为任务的分配、合成以及协调。目前已有研究基于任务分布式计算，结合WSN节点资源受限、大规模密集部署等特点提出了相关的任务分配与调度算法。其中有研究提出了能源有效的任务分配框架，将任务分配问题看成是一个集能量消耗、网络时延和给定约束为一体的代价函数的最优化问题。另有研究提出了带能量限制的任务映射和任务调度算法，以及基于任务的计算代价模型和通信代价模型。还有研究采用有向无环图对WSN的任务进行描述和调度。上述研究采用的是传统网络端到端数据传输的技术思路，绝大多数算法没有考虑网络的应用内容，而是局限于数据层面的传输和处理。基于任务计算的方法考虑到了任务的应用，但在具体实施上依然是基于数据层面的传输和处理。WSN是面向应用的网络，而节点的传输和处理面向的是数据，虽然应用和数据存在必然的关系，但节点并不了解数据的应用含义，导致了不必要的数据传输和处理开销，降低了网络QoS性能。本专利技术对数据进行标记，随后建立应用的本体，通过对本体进行语义的推理运算，从网络所需应用的角度控制节点的MAC，并针对性地设计了新的MAC协议。对比结果显示，本专利技术可以极大地减少传输的数据，有效地提高MAC的能耗和时延性能，并提供分级服务的QoS保障。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供WSN中将网络应用直接作为传输和处理单元的QoSMAC协议，在显著提高能耗和时延性能的同时，提供分级QoS保障。为实现上述目的，本专利技术采用的技术路线为：步骤1数据标记。从三个方面对网络应用及完成网络应用相关的数据采用SensorML语言进行标记。这些数据所体现分别是网络应用、QoS指标和节点状态，具体为1.网络应用：应用的空间信息、时间信息、物理量、应用类型；2.QoS指标：QoS参数、参数度量、服务类型、参数间的关系、参数对QoS的影响、参数的聚合特性；3.节点状态：节点测量的物理量、物理量的空间属性、物理量的时间属性、物理量的特性、节点能力属性。步骤2构建本体。通过步骤1进行数据标记得到概念，采用RDF语言来描述概念之间的关系构建网络任务的本体，以此作为网络节点传输和处理的基本单元。在具体编程实施时采用类的方法来实现。步骤3任务匹配。本专利技术采用的WSN为分簇网络结构。1.在每一次任务开始阶段，簇头向簇内节点广播SNYC同步信息及任务信息，如感应采集的信息、任务空间区域、时间范围及间隔、服务类型等。2.此时所有节点处于侦听状态，收到任务信息后，检查其所能完成的任务是否属于任务的一部分，1)若是，则参与任务；2)若不是，则休眠等待下次任务。步骤4任务请求。在任务匹配阶段，簇内节点收到任务信息后，检查自身所能完成任务是否满足任务信息要求，1.若不满足，则等待下次任务；2.若满足，则发送任务请求。节点发送的请求分组包括节点ID、节点能够完成的任务的描述、节点待发送分组数以及节点数据的优先级，以区分优先级CSMA/CA方式发送。节点收到簇头的任务确认信息，确定参与此次任务后，在下一帧发送任务请求信息时将不再发送任务描述信息，而是在下个任务周期开始时再发送任务描述信息。步骤5任务调度。簇头节点接收到任务请求分组后，对任务描述部分进行语义分析和组合，确定该节点是否参与任务，对于参与的节点同时确定节点的任务内容和执行要求。具体做法是：1.簇头节点接收到任务请求分组后将回复ACK确认信息，并采用基于优先级的调度算法组合任务描述信息。簇头根据接收到的分组的优先级将其送至相应队列。在任务组合时具有最高优先级的非空队列中的分组将最先参与任务组合。在同一队列中的分组按照FCFS(FirstComeFirstServe)的顺序排队。如果最高优先级的队列为空，则选择具有次优先级的队列进行组合，依此类推。本专利技术通过优先级设置的规则来达到节点分级QoS控制的目的。2.簇头通过对来自不同节点的任务的组合，一旦判断可以完成任务时，则筛选参与完成任务的节点，并根据参与任务节点的数目以及节点所需完成的任务量，确定完成任务传输分组总的时隙数，以及分配个各节点的时隙数。簇头在调度同一队列分组时，将1)优先考虑在上一帧的传输阶段捎带预约时隙继续参与任务的节点；2)其次考虑上一帧中发送请求但没参与任务的节点；3)最后考虑本帧请求参与任务的节点。3.簇头广播任务确认信标帧，信标帧包括任务节点ID、传输时段描述以及时隙分配三个部分。传输时段描述部分规定此帧任务传输阶段的持续时间，时隙分配部分则规定参与任务节点对应的传输时隙。步骤6任务执行。发送请求的节点收到信标帧后，判断是否参与任务，1.如果不参与任务且该节点在本帧已发送任务请求，则休眠直到下一帧侦听是否可以参与任务；对于未发送任务请求的节点，将休眠并在下一帧开始时继续发送任务。2.如果参与任务，则在相应时隙传输数据，此时其它节点休眠。3.若节点在此次传输后仍有数据需要传输，则在发送给簇头的数据包中捎带预约信息，包括其下一帧的期望负载，预定下一帧时隙。而且在下一帧的任务请求阶段，该节点将不必发送任务请求信息，只需在接收到信标帧后确定自身在下一帧的时隙即可。本专利技术的有益效果：通过数据标注、构建本体和推理运算三个层次的处理，将网络应用作为节点传输处理的基本单元，使得节点的操作具有有效的依据和直接的针对性。提供基于应用的语义描述的QoS本体的内容、结构和实施方式，为基于应用的QoS控制提供直接的控制依据和对象。提供了基于应用语义描述和分析的QoSMAC实本文档来自技高网...
【技术保护点】
面向应用的WSN的QoS本体的构成及关系，其特征是：（1）QoS参数（QoS Parameter）：能耗、生存期、吞吐量（容量）、时延、完整性、精确度、保密性（2）Metric（参数度量）；（3）Service_type（服务类型）：尽力而为、确定性、区分性（等级性）；（4）Relationship（参数间的关系）；（5）QoSImpact（参数对QoS的影响）；（6）Aggregated（参数的聚合特性）；（7）单位（Unit）。
【技术特征摘要】
1.一种无线传感器网络(WSN)语义通信QoSMAC算法，其特征是：(1)从三个方面对网络应用及完成网络应用相关的数据采用SensorML语言进行标记；这些数据所体现的分别是网络应用、QoS指标和节点状态的概念，具体的数据为：1.1)网络应用：应用的空间信息、时间信息、物理量、应用类型；1.2)QoS指标：QoS参数、参数度量、服务类型、参数间的关系、参数对QoS的影响、参数的聚合特性；1.3)节点状态：节点测量的物理量、物理量的空间属性、物理量的时间属性、物理量的特性、节点能力属性；(2)利用步骤(1)的概念，采用RDF语言来描述概念之间的关系构建网络任务的本体，具体包括：2.1)QoS参数(QoSParameter)：能耗、生存期、吞吐量(容量)、时延、完整性、精确度、保密性2.2)Metric(参数度量)；2.3)Service_type(服务类型)：尽力而为、确定性、区分性(等级性)；2.4)Relationship(参数间的关系)；2.5)QoSImpact(参数对QoS的影响)；2.6)Aggregated(参数的聚合特性)；2.7)单位(Unit)；(3)以(2)构建的本体为对象，构建面向信息采集应用的QoSMAC语义推理规则，其特征是：(4)应用(3)中的推理规则，面向应用的QoSMAC簇头与簇内节点之间的算法，其特征是：4.1)任务匹配：语义规则为Rule1；簇头节点广播包含任务信息的任务匹配信标；收到簇头任务信息的节点检查自己能完成相应任务是否与任务要求相匹配，若否，返回，等待下一任务；若是，进入4.2)”；4.2)任务请求：语义规则为Rule2；向簇头发送任务请求，包含本节点ID、所能完成任务描述信息，节点待发送分组数、数据优先...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊庆旭，孟凡勇，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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