计算机科学 ›› 2013, Vol. 40 ›› Issue (9): 1-7.
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朱晓娟,陆阳,邱述威,官骏鸣
ZHU Xiao-juan,LU Yang,QIU Shu-wei and GUAN Jun-ming
摘要： 无线传感器网络在资源受限和环境因素影响下数据传输的可靠性较低,然而在国防军事、工业控制等应用领域中数据传输的可靠性是评价网络性能的重要指标。首先介绍了无线传感器网络可靠性的研究意义,从可靠性评估和可靠的数据传输技术两个方面介绍了近年来的研究成果,对这些成果进行了分类、比较,进一步展望了无线传感器网络可靠性未来的研究方向。
| [3] Yousefi H,Mizanian K,Jahangir A H．Modeling and Evaluating the Reliability of Cluster-Based Wireless Sensor Networks[C]∥ Proceedings of 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications．2010 [4] Silva I,Guedes L A,Portugal P．Reliability and Availability Evaluation of Wireless Sensor Networks for Industrial Applications[J].Sensors,2012,12(1):806-838 [5] 江逸楠,李瑞莹,黄宁,等．网络可靠性评估方法综述[J].计算机科学,2012,39(5):9-13 [6] Shrestha A,Xing Liu-dong,Liu Hong．Modeling and evaluating the reliability of wireless sensor networks[C]∥Proceedings of the Annual Reliability and Maintainability Symposium．2007 [7] 周强,杜毓青,熊华钢．无线传感器网络可靠性建模研究[J]．兵工学报,2008,29(9):1063-1068 [8] Xiao Yu-feng,Li Xin,Li Yu-hong,et al．Evaluate Reliability of Wireless Sensor Networks with OBDD[C]∥Proceedings of IEEE International Conference on Communications．2009:453-457 [9] Bruneo D,Puliafito A,Scarpa M．Energy control in dependable wireless sensor networks:a modelling perspective[J]．Procee-dings of the Institution of Mechanical Engineers,Part O:Journal of Risk and Reliability,2011,225(4):424-434 [10] 姜禹,胡爱群.基于效能分析的网络可靠性评估模型[J].东南大学学报:自然科学版,2012,42(4):599-603 [11] 。 3 提高无线传感器网络可靠性的传输技术 无线传感器网络吸引了世界上大量的研究机构和生产厂商的研究热情,但至今未形成一个统一的网络标准,已提出的有:IEEE 802.15.4、ZigBee、WirelessHART、ISA SP100、Z-Wave、6LoWPAN等等。 ZigBee是一种短距离、低功耗的无线通信技术。主要应用于工业、家庭自动化控制、工业遥测遥控、智能交通等领域。6LoWPAN是基于IEEE802.15.4标准上IPv6传输的通信技术标准。WirelessHART和ISA SP100是专门面向工业自动化与控制应用领域的无线通信标准。IEEE 802.15.4标准针对无线低速个域网定义了网络的物理层和介质访问控制子层,已被众多研究者接受,成为无线传感器网络底层标准,ZigBee、6LoWPAN、 WirelessHART、ISA SP100等均在IEEE 802.15.4的基础上扩充其上层协议。 IEEE 802.15.4标准中采用带冲突避免的载波侦听多路访问技术(CSMA-CA)、帧确认机制及帧校验机制来保证数据的可靠传输[11]。无线信道中的数据传输因受环境影响而会产生较高的误码率,IEEE 802.15.4标准用两种方法解决误码问题:一是使用短帧格式减小出错概率；二是利用MAC帧中的帧检验机制来检查错误,一旦发现错误就将其丢弃,等待重传。 为满足可靠的数据传输需求,很多研究者在IEEE 802.15.4标准的基础上对协议进行了修订。 本文将提高数据可靠传输的技术按照不同的角度进行分类,如图1所示。 数据传输的可靠性度量指标分为“包可靠性(Packet Reliability)”和“事件可靠性(Event Reliability)”两种 [12] 。“包可靠性”要求所有传感器节点发送出的所有携带感知信息的数据包能可靠地传递给Sink节点。“事件可靠性”只需要确保Sink节点能够获取关于某个事件发生的足够信息即可,不需要保证所有的数据包都能被传递给Sink节点。因此,“事件可靠性”更适合作为无线传感器网络传输可靠性度量指标。 图1 可靠数据传输技术分类 无线传感器网络的带宽资源有限而且传感器节点的存储能力较低,网络中容易发生拥塞；同时受环境的影响,无线通信还具有较高的误码率,因此无线传感器网络中会出现较高的丢包率。为了达到网络期望可靠性的要求,丢失的数据包可以通过端到端(end-to-end)[14,6,17,0,21,6,33,4]或逐跳(hop-by-hop)[15,9,30]方式进行恢复。端到端的恢复方式仅在Sink节点进行丢包恢复,中间节点只需进行转发；而逐跳的恢复方式中,每一跳都要进行丢包恢复,最终使得数据包能够可靠地传输到Sink节点。 无线传感器网络中的数据流按传递方向可分为上行和下行两种。上行方向表示源节点将感知数据传送给Sink节点的数据流,主要用于信息的采集,大部分文献[16,7,19-21,6,30,3,34]关注的都是该方向数据包的可靠传输。下行方向表示Sink节点向整个网络或局部网络发送的广播或单播数据流,主要用于发送查询、重新编程、调整节点发送速率、发送功率、编码参数等控制消息[14,5]。 可靠性保证手段有重传(Retransmission)、冗余(Redundancy)及混合(Hybrid) 3种方法。IEEE 802.15.4标准中利用重传机制来保证数据传输的可靠性,重传的方法简单,并且能达到较高的可靠性,但是过多地重传会消耗大量的能量。基于冗余的机制有两种:一种方法是节点将原始数据包拷贝出多个副本经过多路径传递给接收节点,从而提高数据包成功传递到接收节点的概率[19,0]；另一种方法是利用前向纠错技术(Forward Error Correction,FEC)对原始数据包进行编码,即使数据包在传输的过程中发生了错误或丢失,接收节点也能在一定程度上恢复出原始数据包,从而保证数据传输的可靠性[16,7]。冗余机制能够满足网络的期望可靠性并且减少重传的次数,但是增加的冗余也会给网络增加额外的负载。混合方法就是将重传和冗余结合起来,以达到更好的可靠传输能效。近年来,还有文献提出利用新的通信技术如网络编码或协作传输来保证数据传输的可靠性[30,3,34]。 为了更好地提高数据传输可靠性,有研究者提出了跨层(Cross-Layer)[27,8]解决方案,亦即将物理层的功率控制技术、MAC层的自动重传和前向纠错技术、网络层的多径路由以及传输层的拥塞控制技术部分或整体地结合起来进行优化设计,以提高数据传输的可靠性。 并非所有无线传感器网络标准都建立在IEEE 802.15.4之上,例如,Z-Wave是由丹麦Zensys公司提出的一种新兴的基于射频的、低成本、低功耗、高可靠的无线网络,适于网络的短距离无线通信技术。Z-Wave联盟现已具有超过160多家国际知名公司,在智能家居领域已占据了较强地位。Z-Wave底层没有采用IEEE 802.15.4标准,而是从下到上定义了RF Media层、MAC层、传输层、路由层4层协议栈结构。Z-Wave标准采用mesh拓扑、碰撞避免、帧确认重传、帧校验和检查以及源路由协议来保证传输的可靠性。文献 [13] 介绍了一种基于Z-Wave标准下的无线传感器网络智能抄表系统的实现方法。 下文介绍几种典型的可靠传输协议。 4 典型的可靠传输协议 4.1 重传 在IEEE 802.15.4标准中,节点发出数据后,如果在给定的时间内没有收到ACK,节点就自动重传数据,直至收到ACK或达到最大重传次数,节点才会将该数据从缓冲区中清除。 ESRT [14] 是一个在Sink端执行的包含可靠性和拥塞控制的传输协议,该协议首先提出了“事件可靠性”的概念。Sink节点能够根据当前网络状况和期望可靠性,通过广播通知源节点自适应地调整报告频率,从而使事件特征能被可靠地传输并且不会导致拥塞,获得了较高的能效。作者对ESRT进行了理论分析并利用NS-2进行了仿真,结果表明无论网络的初始状态如何,ESRT均能使网络收敛于最优状态(无拥塞、满足期望可靠性)。但是Sink节点向网络广播通知源节点调整报告频率的方法加重了Sink节点周围节点的负载。 PSFQ [15] 协议即“慢输入,快提取”的可靠传输协议,主要用于Sink节点向传感器节点发送查询和控制消息。“慢输入”是指节点以较慢的速度向周围邻居节点广播数据,“快提取”是指当节点发生丢包时向邻居节点请求重传,以快速地恢复丢包。作者利用NS-2对其进行了仿真,并且利用一个基于Mote节点和TinyOS系统的实验床进行了实验。与SRM协议相比,PSFQ在容错、通信开销和传输时延方面具有明显优势。该协议的缺点是需要设计多个定时器,并且定时器的计算方法固定,不能动态地适应网络状态。 4.2 冗余 冗余机制是通过增加数据的数量来达到较高的成功传输概率,可分为前向纠错和多径路由两种方法。(1)前向纠错 前向纠错是一种传统的差错技术,接收端利用发送端在发送码元序列中加入的差错控制码元,发现错码并将其纠正。在无线传感器网络中采用前向纠错技术,减少重传导致的时延和传输能耗,但是加入的冗余也会给网络增加一定的负载。常用的纠错码有BCH码、RS码等。擦除码(Erasure coding)是从纠错码的基础上发展而来的针对纠正删除错误的编码,也叫纠删码。其纠正删除错误的能力常被用来针对无线通信中经常发生的丢包现象进行丢包恢复。擦除码的基本原理如图2所示,源节点将原始数据包分成k个数据片段,通过增加r个冗余片段,将原始数据编成n(n=k+r)个片段进行发送,假设接收端收到了m个片段,只要m≥k,接收节点就可以重构出原始数据包。利用擦除码进行丢包恢复,大大减少了网络中由于丢包导致的不断重传的次数。 图2 Erasure Coding 原理 文献 [16] 的作者观测一个无线传感器网络,发现其平均每秒或每分钟的误码率从0到10－3持续地变化,表明在无线传感器网络中很难精确估计底层信道状态,因此很难确定与不断变化的误码率相匹配的合适的FEC编码策略。该文提出了一种自适应FEC技术AFECCC:发送节点不需从接受节点获取信噪比和误码率等信息,只需根据收到的ACK确认就可动态地调整每包的FEC编码策略。采用乘法增加加法减小方法,当发送节点成功接收到接收节点发回的连续确认包时,每超过一个降落时间就降低一个FEC的编码级别,一旦发生丢包就将FEC的编码提高到较高级别。该文的自适应编码冗余通过调整FEC的编码级别实现,但是文中没有给出自适应编码级别的构造函数,而是按照能够纠正2,5,8,2,16,1,26,3,41,5个错误字节将编码级别设计成了11个等级。虽然AFECCC的计算方法比较简单,但是其自适应准确性较低。 文献 [17] 提出一个传输机制——RDTS,即以逐跳的方式编解码,每个中间节点根据其与下一跳之间的链路质量决定编码的冗余数据包数量。针对单条多跳路径,假设跳数为n,其中第i跳的成功概率为pi,为使每个第i+1个节点都能成功接收到m个数据片段,第i个节点需要发送的数据片段数量为mpi。该文提出的逐跳编码方式与端到端编码方式相比,总体发送的数据片段数量减少了: Send-to-end－Shop-by-hop=∑ni=1m(1∏nj=ipj－1pi)(8) 利用RDTS以后,由增加冗余带来的网络负载显著地减少并且能够均衡,最终可以延长整个网络的生命周期。此外,逐跳的编码方式还具有较低的编码代价,作者进一步提出一种部分编码机制,以减少编码的计算时间。作者采用802.11作为底层协议,基于NS-2进行了仿真,为评估RDTS的性能,选择了包成功传输率、能量消耗、生命周期、负载均衡作为评价参数,与EEEC进行了对比。仿真结果显示RDTS以较小的编码代价显著地减轻了网络负载,延长了生命周期。然而该文作者只针对多跳的单路径进行了研究,对于多跳多路径情况下逐跳的编码方式及性能未作分析。(2)多径路由 由于无线传感器网络节点是密集部署的,因此源节点到Sink节点之间可能存在多条路径。多径路由(Multipath Routing)可以均衡无线传感器网络的负载,同时还能提高无线传感器网络的可靠性和安全性,因此被视为一种能量有效的路由方法。 文献 [18] 研究了建立两种多路径:不相交多路径(disjoint multipath)和缠绕多路径(braid multipath)的方法,然而严格地说,该文提出的方法在数据传输时使用的仍然是单路径(即主路径),当主路径失效时,次优路径才被激活成为新的主路径。 ReInForm [19] 路由将每个数据包拷贝了多个副本,沿着从源节点到Sink节点的多条路径传递。首先,数据源节点根据本地无线信道质量、到达Sink节点的跳数和期望可靠性计算出为保证至少一个原始数据包到达目的节点所需要的数据包拷贝数量Ns(数据包由一条从源节点到Sink节点的最短路径传输)；其次源节点将邻居节点按距离Sink节点的跳数进行分类,在已分类的邻居节点中按一定规则选择下一跳节点,并给这些选中的节点按比例分配拷贝数据包数量,所有中间节点将自己再作为源节点,根据接收到的数据包的数量计算出新的可靠性,再重新计算传输所需要的路径数,整个过程一直持续到数据包被传递到Sink节点。仿真实验表明,与单路径、洪泛路由相比,ReInForm以较小的通信开销、较均衡的网络负载达到期望可靠性。 ReInForm能够根据网络实际情况选择路径数量,但是在选取下一跳节点时是按概率随机选取的,没有考虑节点的剩余能量和当前节点到被选中的下一跳节点之间的链路质量。 MMSPEED协议 [20] 针对实时性和可靠性为无线传感器网络提供QoS保障。MMSPEED协议以本地化方法实现,无需全局网络信息。假设相邻的节点i和节点j之间的丢包率为ei,j,节点之间的距离表示为dist, distj,d/disti,j 表示节点j到节点d的跳数估计,则数据包从节点i经过节点j到达最终目的节点d的概率如式(9)所示: RPdi,j=(1－ei,j)(1－ei,j) distj,d/disti,j (9) 所谓本地化方法即是节点i不断从相邻节点之间选择RPdi,j较大的节点作为转发节点,直到满足成功传输率TRP大于期望的可靠性为止。节点i根据当前自身的期望可靠性分别计算各个转发节点的期望可靠性,通过捎带的方法告知各转发节点,转发节点再重复以上选择过程。如果本地决策出现了误差,MMSPEED通过动态补偿的方法(后压反馈)调整对各个节点的可靠性要求。由于利用本地化方法保证端到端需求,MMSPEED能更好地适应大规模动态传感器网络的可扩展性要求。作者选择J-SIM进行仿真,并与SPEED协议进行了对比。仿真结果显示MMSPEED能够有效地满足不同的可靠性与实时性的组合需求,并显著地提高了不同需求下的网络容量。 REER [21] 协议提出一种多径路由协议,与ReInForm[19]协议相比,在路径建立阶段,其利用代价方程综合考虑节点的剩余能量、节点可用缓冲区大小以及信噪比来选择最佳的下一跳节点,如式(7)所示。其中Nx表示当前节点x的下一跳节点集合,Eresd,y和Bbuffer,y分别表示选中的节点的剩余能量和缓冲区大小,Iinterference,xy表示节点x与节点y之间链路的信噪比。α,β,γ分别代表每个因素的权重。 Next_hop=maxy∈Nx{αEresd,y+βBbuffer,y+γIinterference,xy}(10) 当路径探测好以后,REER提出了两种流量分配机制:一种是利用已发现的路径中的一条来传输数据包,当该路径的代价超过某个阈值时,切换到下一条备用路径；另一种机制是将被传输的信息分成多个大小相同的片段,增加基于XOR 的纠错码,通过多条路径同时传输来增加原始数据成功传输到目的节点的可靠性,同时不会增加过量的延时。仿真结果表明,与Directed Diffusion [22] 和 N-to-1 [23] 路由相比,REER具有较低的能耗和时延以及较高的成功传输率。 4.3 混合方法 究竟重传和冗余方法哪一种更适合用来提高无线传感器网络的可靠性？关于二者在提高数据传输可靠性和传输能耗方面的性能优劣,有研究者对其进行了比较。 文献 [24] 提出一个跨层方法来分析无线传感器网络的差错控制机制,对前向纠错(FEC)、自动重传(ARQ)以及混合方法(Hybrid)进行了综合比较并进行了仿真实验,发现Hybrid和FEC与ARQ相比有较强的错误恢复能力,在多跳网络中,利用较强的错误恢复能力可以增加跳距或者减少传输能耗,由此减少能耗以及端到端时延。在一些实时性要求较高的应用中,Hybrid或FEC都可以作为候选方案,当网络密度增加时,FEC具有更明显的优势。作者还分析了在某些个别的端到端距离和目标丢包率下,ARQ的性能优于FEC编码。 文献 [25] 建立了理论分析模型来研究冗余和重传在不同情况下的数据包传输可靠性和能量效率。当丢包率较低或中等时(丢包率≤50%),冗余(该文使用的是Erasure Co-ding)能达到和重传基本相同的传输可靠性,但能量效率优于重传；当丢包率增大时,随着跳数的增加,冗余的优势逐渐消失。理论分析模型的建立使我们能更充分、更清楚地比较二者的性能,能更好地根据当前网络状况选择传输策略。 为了在达到满足期望可靠性的同时达到更高的能效和更低的时延,有研究者提出了将重传和冗余结合起来的方法,比如: RELAX [26] 协议提出了一个结合FEC的能量有效的多径路由协议,即把经过编码的数据包通过多条路径传递给目的节点。与REER[21]相同,在路径发现阶段,RELAX利用基于当前剩余能量、可用缓冲区大小和链路质量的链路代价方程来选择最佳的下一跳节点。RELAX 通过多个路径来转发数据,以此来均衡不同节点的能耗、提高吞吐量并减小端到端时延。在传输数据包之前,RELAX 协议通过较小权重的FEC来增加冗余,以此提高协议的可靠性及克服链路失效的弹性。仿真实验表明,与Directed Diffusion[22]和 N-to-1[23]协议相比,RELAX具有较低的能耗和时延、较高的吞吐量和较长的生命周期。 但是,该文在选择路径分配冗余时只考虑了路径的成功传输率,没有考虑路径的剩余能量,这可能会给链路质量较好的链路分配过多的冗余,导致负载不均衡。 为了更好地发挥混合方法的能效,文献[27,28]研究了跨层优化方案。文献 [27] 针对Rayleigh块衰落信道提出一个网络层的冗余包(基于擦除码)和物理层的信道编码的优化分配方案,实验显示,在传输一个数据包时,若没有出现信道差异,优化方案比单独的物理层信道编码具有明显的优势,反之,优势变小。经过优化后,网络层的擦除码和物理层的信道编码的开销得到均衡,从而在提供可靠传输的同时最小化传输能耗。 文献 [28] 将无线传感器网络中端到端可靠传输问题按照不同的网络层次分成几个子问题,为每个子问题选择复杂性较低的启发式算法,在保证端到端成功传输的情况下,最大化网络生命周期。在网络层,提出一个路由算法,它将端到端传输的期望可靠性根据跳数分配到每一跳,同时将端到端可靠传输的能量约束考虑进来,并对其进行优化。在物理层和MAC层,提出了功率和重传次数限制算法。当链路距离较短且功率转换效率是一个发送功率的增函数时,多次重传的低功率增益较小。因此重传次数的选择要考虑目标传输距离和给定环境的能耗特性。 4.4 与其他技术结合(1)网络编码 Ahlswede 等人于2000年提出了网络编码 [29] 概念,指出对组播网络中的某些节点增加额外的编码操作能使源与组播成员间达到最大流最小割组播速率。当前无线网络通信中的网络编码主要是通过异或(XOR)运算或有限域上的线性运算实现的。 近年来,已有文献指出在有损网络中网络编码通过减少数据包重传的次数可以提高网络的可靠性。文献 [30] 对网络编码能够提高可靠性的程度进行了量化。该文将基于网络编码的可靠性机制与基于FEC和ARQR的进行了比较。仿真实验表明,当接收者的数量规模达到Θ(logK)时,网络编码的每包期望传输次数显著小于ARQ。该文的研究表明,在有损网络中,与自动重传机制相比,网络编码可以显著地减少重传的次数。 很多利用网络编码进行丢包恢复的方法是将不同接收者的多个丢包异或成一个数据包,利用单路径进行重传。然而简单的异或运算不能完全利用潜在的编码机会,同时寻找将要进行异或运算的不同接收者的丢包集合的最大值已被证明为一个NP-hard 问题。文献 [31] 选择有限域上的编码方案,提出了静态的和动态的两种丢包恢复机制,在静态机制中,一个编码包会持续重传,直到所有的期望接收者成功接收到该数据包,在动态机制中,每一次重传,被编码的数据包都会动态地更新,从而潜在的编码机会能被更有效地利用。这两种机制不仅能完全利用潜在的编码机会,而且具有多项式的时间复杂性。仿真实验表明,与基于异或编码的丢包恢复方法相比,该方法能更高效率地减少带宽消耗,尤其是在较高的丢包率和较多的接收者情况下。 之前关于网络编码的文献都假设数据包没有发生错误,然而实际上无线通信中经常存在由信道噪声、网络拥塞或恶意攻击等引发的各种错误。网络编码对网络中的错误十分敏感,一个关键性错误就可以导致译码失败。因此有文献将网络编码和传统纠错码结合起来,提出“网络纠错码”[32,33],其允许在一定差错范围内接收节点通过解码来纠正网络中出现的传输错误。(2)协作传输 由于无线传输的广播特点,研究者发现协作通信技术(cooperative techniques)可以用来提高无线传输的可靠性。协作通信技术通过共享邻居节点的天线建立虚拟的MIMO系统,实现了空间分集,克服了多径传输过程中的信号衰退。研究发现,协作通信可以提高无线通信的可靠性和吞吐量,同时节省能量消耗。 文献[34]将协作通信技术和信道编码技术相结合,提出一种结合非均匀网络编码(RBC,random binning coding)的协作传输策略,分析了端到端的中断概率,评估了中继选择过程的有效性,选择了空间分散的若干中继节点,这些节点能够以较高的概率成功对数据分组进行解码,然后协作地向其他节点转发数据。开发了一个基于协作传输策略、ACK 较少的数据传输方法,仿真实验表明,该方法能够较好地利用网络资源,提高了信息传输的可靠性。 文献[35]利用MIMO和正交空时编码(Orthogonal Space Time Block Codes,OSTBC)技术研究无线传感器网络中可靠数据包传输问题。该文提出一个满足给定的端到端能耗约束条件下最大化成功传输率的跨层优化(联合信道编码、功率控制和路由规划)机制。仿真实验表明,与两个未采用联合优化的协议:SP-power[36]和 PARO[37]比较,跨层优化机制明显地降低了误符号率,取得了较高的成功传输率。 5 综合比较 以上介绍了一些典型的无线传感器网络可靠传输技术。表1从传输方向、可靠性保证手段、可靠性度量指标、恢复方法和能耗几个方面对这些典型的可靠传输技术进行了比较。表1 可靠传输比较 NameDirectionMethodMetricRecover wayCost ESRTSink－>SourceRetransmissionEvent ReliabilityEnd-to-EndMiddle PSFQSink－>SourceRetransmissionPacket ReliabilityHop-by-hopMiddle AFECCCSource－>SinkErasure codePacket ReliabilityEnd-to-endMiddle RDTSSource－>SinkErasure codePacket ReliabilityEnd-to-endLow ReInForMSource－>SinkMultipathPacket ReliabilityHop-by-hopHigh MMSPEEDSource－>SinkMultipathPacket ReliabilityEnd-to-endMiddle REERSource－>SinkMultipath+XORPacket ReliabilityEnd-to-endLow RELAXSource－>SinkMultipath+FECPacket ReliabilityEnd-to-endLow 文献[30]Source－>SinkNetwork coding＋RetransmissionPacket ReliabilityHop-by-hopMiddle 文献[33]Source－>SinkMIMO+RBCPacket ReliabilityEnd-to-endMiddle 文献[34]Source－>SinkMIMO+OSTBCPacket ReliabilityEnd-to-endMiddle 结束语 本文从无线传感器网络可靠性评估以及提高数据传输的可靠性技术两个方面介绍了当前关于无线传感器网络可靠性的研究成果。前期的研究工作已经取得了一定的进展,但是仍然存在很多问题值得进一步研究。对于无线传感器网络的可靠性评估,仅从图论的角度考虑连通概率是不恰当的,还应考虑到在节能、实时等约束下无线传感器网络的可靠性。可靠传输的评价指标也不应该仅考虑丢包率,还应将中断概率、传输能耗、延迟等参数包含进来。我们认为关于无线传感器网络可靠性评估在以下几个方面还有待进一步研究: (1)建立合理的可量化的可靠性评估模型； (2)进一步研究高准确度、低复杂度的网络可靠性近似算法； (3)开发实用的可靠性评估仿真工具； (4)对已有的可靠性评估方法进行综合对比与优化等。 只有建立准确的、低复杂度的可靠性评估方法才能设计出可满足期望可靠性的最小代价的无线传感器网络,更好地优化多约束条件下的数据可靠传输技术。在提高数据传输的可靠性方面,仍需要解决如下问题: (1)提高综合的控制能力 大部分的可靠传输技术都偏向“监视”应用,关注的是源节点到Sink节点方向采集信息传输的可靠性；而“控制”应用需求没有得到重视,即Sink节点到源节点方向传输可靠性的研究较少。然而由Sink节点发送给源节点的查询和控制命令往往需要以较高的可靠性传输,因此需要进一步研究能够控制双向可靠传输的方案。 无线传感器网络中的丢包可能是由拥塞造成的,在这种情况下盲目进行重传或增加冗余来恢复丢包会加重网络拥塞的状况,导致更严重的丢包。因此,可靠传输技术与拥塞控制应该结合在一起考虑。(2)增强对动态拓扑的适应能力 大部分研究都假设无线传感器网络是一个静态网络,实际上在无线传感器网络中,节点移动、节点失效或链路失效都会导致网络拓扑发生变化,甚至发生网络分割。由于无线传感器网络资源受限,因此在Ad Hoc中针对动态拓扑的可靠传输方法并不适用于无线传感器网络,经常变化的网络拓扑也给准确预测网络状况带来了挑战。因此,需要专门针对无线传感器网络的动态拓扑研究具有较低能耗的可靠数据传输技术。 (3)进一步研究联合优化方案 已有文献提出利用跨层优化的方法设计高能效的可靠传输策略,按网络层次进行分层优化,但是局部最优方法不一定能使整体性能达到最优,并且物理层、MAC层以及网络层之间并非是相互隔离的,局部优化策略会影响到其他层的性能,因此现有的优化策略存在一定的缺陷。为了提高无线传感器网络传输的可靠性,可将各层次之间的资源分配转化成一个非线性优化问题,进一步研究联合优化的跨层设计方案。 (4)与其他新技术的结合 协作通信技术和网络编码是近几年发展起来的新一代通信技术,已有研究者将这两种新技术运用到无线传感器网络中,以提高数据传输的可靠性。使用协作通信技术时,需要对中继节点的位置、数量以及中继节点的转发模式进行进一步优化设计以达到最佳性能；使用网络编码时,需要降低编码和解码的复杂度,以达到更高的能效。网络编码可以进一步与信道编码、自动重传技术结合,以获得更佳的可靠性。将协作通信技术和网络编码运用于无线传感器网络来提高传输可靠性时,还要对吞吐量、延时、能耗等各方面性能进行评估,同时与传统的传输方法进行比较。 (5)满足异构网络融合时数据的可靠传输需求 早期关于无线传感器网络的数据可靠传输都局限于单一的专用网,随着无线传感器网络投入实际应用,特别是在“物联网”的背景下,无线传感器网络需要与现有的工业现场总线、以太网、无线局域网等网络进行融合,实现系统间的互联、互通、互操作,从而方便用户进行数据采集、管理和控制。在物联网背景下,感知数据不仅多源异构而且数据量巨大,网络之间数据的格式、路由方式、网络带宽、节点的处理、存储能力以及能量都有很大差异,如何在异构的网络中提供可靠的数据传输是需要关注的问题。 无线传感器网络作为物联网以及信息物理系统的关键组成部分,其研究趋势已经从理论走向实际应用,从单一的网络走向异构网络融合。可靠性是评价无线传感器网络的一个重要性能指标,数据传输的可靠性决定了无线传感器网络的实际应用价值,新趋势下带来了更多、更复杂的问题,研究者需要对无线传感器网络的可靠性进行更加深入的研究。 Li Rui-ying ,Huang Ning,Chen Wei-wei,et al．A Practical Approach for Network Application Reliability Assessment [J]．Eksploatacja 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