引言
作为热点问题，无线传感器网络（WSN，wirelesssensornetwork）鲜有实际应用。究其原因，主要有以下2点：传感器节点（SN，sensornode）价格较高;没有考虑实际情况的路由协议。为详细说明第2点，首先介绍WSN的性质。在普遍意义上，它具有以下特性：
①SN能量有限;
②SN的放置采用飞机投撒等方式，不能精确控制;
③WSN是无线自主的，设定SN的初始状态之后的拓扑启动和网络运行是自组织的。
传统网络路由算法和普通Adhoc网络路由算法都不能很好地应用于WSN中，针对传感器网络路由算法的研究，前期比较典型的工作有LEACH，LEACH2，TEEN和PEGAGIS等。它们考虑使链路代价最低而没有考虑负载平衡。之后的工作以负载平衡和链路代价两者结合作为算法性能衡量标准，比较典型的有负载平衡组划分、最大化网络生命期等。二层路由协议较平面路由协议更加负载平衡.AlbertoCerpa等提出了一种实际可用的参与度模型，本文路由机制基于该模型。
本文将WSN分为邻域发现（ND，neighbor discovery）、动态参与度模型（DJM，dynamic joining model）、组内路由和组间路由。在假设前2层模型有较好实现的情况下研究了组内路由算法。为引入响应时间这一WSN应用的重要指标，提出2种方法对现有的路由算法进行改进：沿用节能性路由算法并在节点中根据响应时间（RT，response time）约束修订路由;组长（CHSN，cluster head sensor node）在计算路由时考虑RT因素，为节点消息的不同RT要求分别计算路由。
1WSN参考模型及基本假定
1.1层次介绍
无线传感器网络MAC层、网络层以及传输层都是WSN中研究的热点问题。为了明确研究内容和方法，提出以能量节省、响应时间和传送质量为标准将WSN中的课题划分为物理层、MAC层、网络层（该层包含ND协议、路由等，具体关系如图1所示）和应用层。
图1细化的网络层
1.2ND与DJM协议
ND协议为每个SN提供邻居信息，其中邻居定义为可以和该节点单跳传送的SN集合。考虑到WSN应用环境可能会有突发事件，如某SN被监控对象撞坏，使用定时查询方式实现ND协议，该协议采集数据的类型取决于DJM的设计。本文使用丢包率、剩余能量和邻居个数作为DJM的参考标准，因此，ND协议需要采集邻居的能量信息并统计丢包率。其中，邻居的判定依据为丢包率是否小于对应的丢包率门限。
在ND协议提供必要数据的基础上，本文采用了参与度模型，即在某一时刻只有部分节点参与组建网络。该模型中SN有4种状态（sleep、passive、test、active），只有处于test和active状态时参与网络传送消息.passive状态节点只接收邻居状态消息，监测网络通信质量，当丢包率和邻居数不符合要求时，按状态转换自动机转入test状态以改善网络连通性和通信质量，其余sleep节点休眠以节能。
2 路由机制描述
2.1问题与假定
本文研究满足响应时间的节能组内路由机制。首先，说明对WSN的描述和假定。
①SN能量有限，密集分布，采用飞机投撒等方式放置，不能精确控制;
②WSN是无线自组网，允许多跳（multi-hop）路由;
③WSN对响应时间的要求为硬约束，即数据必须在它对应的响应时间内传送到组长。
以响应时间为硬约束、能量消耗为标准采用集中式算法考虑组内路由策略。因为现有的分布式Bellman-Ford算法要求网络初始和拓扑变化时所有节点都必须已知全局拓扑，代价太高。对于节能路由，使用贪心算法多次迭代就可得到近似最优路径。不考虑RT约束的集中式组内节能路由算法基于以下假定：
①组内只有一个组长，它已知组内全局拓扑;
②SN具有初始标志，并具有一定的存储和判定能力;
③ND、DJM和链路代价都具有良好的实现。
链路代价表示一定量数据经过一段链路的消耗，等于其所含边对应数据传送的耗能总和。发送数据代价（使用RSSI测量）和节点能量都可以在ND协议中获得，使用文献［1］中链路代价模型。因为SN的路由路径是个Markov链，即链路中到第i个节点的路由仅由第i-1个节点确定。组内路由算法可以描述为第1步：针对每个SN，SN以最小化该节点与CHSN间的链路代价为标准选择下一跳中继SN;第2步：若拓扑内路由有变化，转向第1步，否则路由决策结束。下面提出节点决策和组长决策2种方式修正路由策略引入RT硬约束。
2.2节点决策
经过上述路由算法，组长为每个节点确定最佳节能路由并发送路由表。节点决策机制下，每个节点根据消息的RT约束对组长发来的路由路径进行调整。消息m的链路延时使用如式（1）表示，它由数据发送时间和节点延迟时间2部分构成。
其中，L为对应链路;S（m）为m的长度;C（e）为边e上m的延时，由e的起始节点的延迟R（e）和发送S（m）数据量的延迟（数据长度除以该边的传送速率c）2部分构成。由式（1）可见，链路包含节点数越少，延迟时间越短。节点决策路由表述为：对应于每个发送消息的RT约束，SN逐步去除链路中SN的直接中继节点（SN找其直接中继节点的直接中继做直接中继节点），直至满足该RT约束或者该SN无法直接传送到下一中继节点。
2.3组长决策
节点决策机制较简单，但是节能效果不是最优。可以利用组长进行决策，在原有的节能链路上为不同RT约束等级计算路由。不失一般性，假定SN具有相同的通信模型，此时RT约束可以转化为链路中继节点数的约束。组长决策路由为：对于某SN，设节能算法（如2.1节所述）计算出的路由链路为L，对应的中继节点集合为C，RT等级集合为R（RT等级已经转化为中继节点的个数）。对应R中每个等级r（r=1，2，。）在C中选取构成链路能量消耗最小的r个节点。下面介绍节点决策和组长决策算法应用到WSN路由机制中的相关问题。
3 路由机制应用
同构和异构网络的启动方式不尽相同，基本的启动过程为：节点定时启动，处于test状态;ND协议;根据DJM确定节点状态（组长节点和普通节点）;组划分与组间路由;组内路由;事件驱动拓扑控制。
组内路由初始时使用直接传送协议收集网络拓扑信息.CHSN收集完组内拓扑后，运行本文提出的考虑RT约束的节能路由算法。事件驱动机制为：仅当组长变化或者组内拓扑变化时，组长重新计算路由。组长变化有2种情况：CHSN主动退休和CHSN突然出现故障。组内局部拓扑变化有增加和去除节点2种情况。
协议中使用多入单出式路由表，使得每个SN向路由表中唯一后继节点传送信息（采集信息和中继信息）。节点决策路由中，每个节点需保存自己到CHSN路径中每一跳节点信息。而组长决策路由表要为每个RT级别存储一个下一跳节点信息（只有数据采集信息具有响应时间约束，其他信息如路由信息等无此约束）。消息每中继一次，对应的RT字段便更新并根据当前节点的路由表发送。
4 模型验证
4.1模型分析
路由机制的复杂度包括：CHSN时间、空间复杂度、SN时间、空间复杂度和全局的通信复杂度。首先对组内信息做以下设定：
①组内节点数为n;
②组半径为r，即组内节点与组长传送消息所需的最大跳步数;
③响应时间划分为g个级别。
首先分析未考虑响应时间约束的节能算法复杂度.211节所述组内路由算法每次迭代的平均和最坏时间复杂度都是O（n2）（最坏复杂度为n2，平均复杂度为n2/2），而经过模拟测试知迭代次数是有限的（随机分布的500个节点的情况迭代次数不超过20次）。下面分别分析节点决策和组长决策机制。
4.1.1节点决策复杂度
首先分析通信复杂度。因为路由确定过程的数据包主要是路由信息包，1个路由数据包带来的复杂度等于包长与包传送次数的乘积。该包中数据信息为发送路径的标志集合，1个需要m跳的路由信息的通信复杂度为
Comm（m）=mLhead+Lidm（m-1）/2 （2）
其中，通信复杂度Comm为跳数m的函数;Lhead为数据包首部长度;Lid为节点标志占用比特数。更新1个节点路由信息的最坏复杂度为Comm（r）即O（r2）;更新所有节点路由信息（所有节点的路由信息都需要更新）的最坏复杂度为O（rn）。现有的更新方式为flooding方式，更新1个路由信息的通信复杂度为O（nr）。
组长时间复杂度即为组内路由算法复杂度，空间复杂度为路由表的存储和路由路径的存储。路由表最小为Lid，最大为（n-1）Lid.节点路由的平均和最坏时间复杂度都为O（n），路由表多入单出，边缘节点（处于网络拓扑边缘，不做中继的节点）的路由表为Lid，其他普通节点最小空间复杂度为2Lid，最大空间复杂度为nLid.路由路径的最坏空间复杂度为rLid.因此，边缘节点的空间复杂度为（r+1）×Lid，其他普通节点的最小空间复杂度为（r+2）Lid，最大为（r+n-1）Lid.
4.1.2组长决策复杂度
通信复杂度是节点决策通信复杂度的g倍;组长时间复杂度为2.1节所述组内路由算法的复杂度和路径处理的复杂度（复杂度为O（nCgr）），组长空间复杂度和第3节所述节点决策复杂度相同;节点路由的时间复杂度为O（1），边缘节点的空间复杂度为gLid，其他普通节点的最小空间复杂度为（g+1）×Lid，最大为（g+n）Lid.
4.2系统模拟
本节讨论引入RT约束引起的能量消耗。为了满足硬性时间约束，WSN能量损耗会有所增加，由于鲜有相关的工作，只讨论本文提出的2种机制的能量损耗表现。通过比较RT约束下SN的平均功耗与不考虑RT约束的对应值，机制的可用性可以得到检验。在不影响结果有效性的前提下，对WSN做如下假设：
①节点随机分布且所有节点是同构的（节点具有相同的通信模型和能量模型）;
②所有节点同组，即网络仅有1个组长节点。
③MAC层、ND层和DJM层具有良好实现，只讨论活动节点.SN参数根据伯克利大学的Mica2设定，应用以森林防火为例，对一个边为50m的方形区域（组长位于左上角）的系统模拟。
图2中的曲线表示节点决策下SN平均功耗和无RT约束节能算法下SN平均功耗的比值。可以看出，在RT较小即跳步数较少的情况下，网络耗能会有较大变化。曲线下的方框代表RT级别为1时，组长决策的SN平均功耗和无RT约束的节能算法下SN平均功耗的比值。可以看出，组长决策优于节点决策路由（图中前者为9.5倍，后者为8.5倍）。
图2节能路由算法和考虑响应时间约束的节能路由比较
总之，考虑RT约束必须更改路由，节点决策机制复杂度较低，但对应的功耗较大;组长决策功耗较小，但在组半径较大且响应级别数与组半径比值接近1/2时，时间复杂度较大。
5 结束语
本文细化了网络层架构，提出了考虑响应时间约束情况下的2种路由机制及其实现。通过分析可以得出，节点决策机制具有良好的时空复杂度和通信复杂度;在组半径较小或RT级别合理的前提下，组长决策路由时间复杂度比较理想。经过模拟可以看到，在RT约束下路由路径需要比较大的变化，这2种路由机制的能量消耗在RT合理的情况下都有较理想的效果。
引言
作为热点问题，无线传感器网络（WSN，wirelesssensornetwork）鲜有实际应用。究其原因，主要有以下2点：传感器节点（SN，sensornode）价格较高;没有考虑实际情况的路由协议。为详细说明第2点，首先介绍WSN的性质。在普遍意义上，它具有以下特性：
①SN能量有限;
②SN的放置采用飞机投撒等方式，不能精确控制;
③WSN是无线自主的，设定SN的初始状态之后的拓扑启动和网络运行是自组织的。
传统网络路由算法和普通Adhoc网络路由算法都不能很好地应用于WSN中，针对传感器网络路由算法的研究，前期比较典型的工作有LEACH，LEACH2，TEEN和PEGAGIS等。它们考虑使链路代价最低而没有考虑负载平衡。之后的工作以负载平衡和链路代价两者结合作为算法性能衡量标准，比较典型的有负载平衡组划分、最大化网络生命期等。二层路由协议较平面路由协议更加负载平衡.AlbertoCerpa等提出了一种实际可用的参与度模型，本文路由机制基于该模型。
本文将WSN分为邻域发现（ND，neighbor discovery）、动态参与度模型（DJM，dynamic joining model）、组内路由和组间路由。在假设前2层模型有较好实现的情况下研究了组内路由算法。为引入响应时间这一WSN应用的重要指标，提出2种方法对现有的路由算法进行改进：沿用节能性路由算法并在节点中根据响应时间（RT，response time）约束修订路由;组长（CHSN，cluster head sensor node）在计算路由时考虑RT因素，为节点消息的不同RT要求分别计算路由。
1WSN参考模型及基本假定
1.1层次介绍
无线传感器网络MAC层、网络层以及传输层都是WSN中研究的热点问题。为了明确研究内容和方法，提出以能量节省、响应时间和传送质量为标准将WSN中的课题划分为物理层、MAC层、网络层（该层包含ND协议、路由等，具体关系如图1所示）和应用层。
图1细化的网络层
1.2ND与DJM协议
ND协议为每个SN提供邻居信息，其中邻居定义为可以和该节点单跳传送的SN集合。考虑到WSN应用环境可能会有突发事件，如某SN被监控对象撞坏，使用定时查询方式实现ND协议，该协议采集数据的类型取决于DJM的设计。本文使用丢包率、剩余能量和邻居个数作为DJM的参考标准，因此，ND协议需要采集邻居的能量信息并统计丢包率。其中，邻居的判定依据为丢包率是否小于对应的丢包率门限。
在ND协议提供必要数据的基础上，本文采用了参与度模型，即在某一时刻只有部分节点参与组建网络。该模型中SN有4种状态（sleep、passive、test、active），只有处于test和active状态时参与网络传送消息.passive状态节点只接收邻居状态消息，监测网络通信质量，当丢包率和邻居数不符合要求时，按状态转换自动机转入test状态以改善网络连通性和通信质量，其余sleep节点休眠以节能。
2 路由机制描述
2.1问题与假定
本文研究满足响应时间的节能组内路由机制。首先，说明对WSN的描述和假定。
①SN能量有限，密集分布，采用飞机投撒等方式放置，不能精确控制;
②WSN是无线自组网，允许多跳（multi-hop）路由;
③WSN对响应时间的要求为硬约束，即数据必须在它对应的响应时间内传送到组长。
以响应时间为硬约束、能量消耗为标准采用集中式算法考虑组内路由策略。因为现有的分布式Bellman-Ford算法要求网络初始和拓扑变化时所有节点都必须已知全局拓扑，代价太高。对于节能路由，使用贪心算法多次迭代就可得到近似最优路径。不考虑RT约束的集中式组内节能路由算法基于以下假定：
①组内只有一个组长，它已知组内全局拓扑;
②SN具有初始标志，并具有一定的存储和判定能力;
③ND、DJM和链路代价都具有良好的实现。
链路代价表示一定量数据经过一段链路的消耗，等于其所含边对应数据传送的耗能总和。发送数据代价（使用RSSI测量）和节点能量都可以在ND协议中获得，使用文献［1］中链路代价模型。因为SN的路由路径是个Markov链，即链路中到第i个节点的路由仅由第i-1个节点确定。组内路由算法可以描述为第1步：针对每个SN，SN以最小化该节点与CHSN间的链路代价为标准选择下一跳中继SN;第2步：若拓扑内路由有变化，转向第1步，否则路由决策结束。下面提出节点决策和组长决策2种方式修正路由策略引入RT硬约束。
2.2节点决策
经过上述路由算法，组长为每个节点确定最佳节能路由并发送路由表。节点决策机制下，每个节点根据消息的RT约束对组长发来的路由路径进行调整。消息m的链路延时使用如式（1）表示，它由数据发送时间和节点延迟时间2部分构成。
其中，L为对应链路;S（m）为m的长度;C（e）为边e上m的延时，由e的起始节点的延迟R（e）和发送S（m）数据量的延迟（数据长度除以该边的传送速率c）2部分构成。由式（1）可见，链路包含节点数越少，延迟时间越短。节点决策路由表述为：对应于每个发送消息的RT约束，SN逐步去除链路中SN的直接中继节点（SN找其直接中继节点的直接中继做直接中继节点），直至满足该RT约束或者该SN无法直接传送到下一中继节点。
2.3组长决策
节点决策机制较简单，但是节能效果不是最优。可以利用组长进行决策，在原有的节能链路上为不同RT约束等级计算路由。不失一般性，假定SN具有相同的通信模型，此时RT约束可以转化为链路中继节点数的约束。组长决策路由为：对于某SN，设节能算法（如2.1节所述）计算出的路由链路为L，对应的中继节点集合为C，RT等级集合为R（RT等级已经转化为中继节点的个数）。对应R中每个等级r（r=1，2，。）在C中选取构成链路能量消耗最小的r个节点。下面介绍节点决策和组长决策算法应用到WSN路由机制中的相关问题。
3 路由机制应用
同构和异构网络的启动方式不尽相同，基本的启动过程为：节点定时启动，处于test状态;ND协议;根据DJM确定节点状态（组长节点和普通节点）;组划分与组间路由;组内路由;事件驱动拓扑控制。
组内路由初始时使用直接传送协议收集网络拓扑信息.CHSN收集完组内拓扑后，运行本文提出的考虑RT约束的节能路由算法。事件驱动机制为：仅当组长变化或者组内拓扑变化时，组长重新计算路由。组长变化有2种情况：CHSN主动退休和CHSN突然出现故障。组内局部拓扑变化有增加和去除节点2种情况。
协议中使用多入单出式路由表，使得每个SN向路由表中唯一后继节点传送信息（采集信息和中继信息）。节点决策路由中，每个节点需保存自己到CHSN路径中每一跳节点信息。而组长决策路由表要为每个RT级别存储一个下一跳节点信息（只有数据采集信息具有响应时间约束，其他信息如路由信息等无此约束）。消息每中继一次，对应的RT字段便更新并根据当前节点的路由表发送。
4 模型验证
4.1模型分析
路由机制的复杂度包括：CHSN时间、空间复杂度、SN时间、空间复杂度和全局的通信复杂度。首先对组内信息做以下设定：
①组内节点数为n;
②组半径为r，即组内节点与组长传送消息所需的最大跳步数;
③响应时间划分为g个级别。
首先分析未考虑响应时间约束的节能算法复杂度.211节所述组内路由算法每次迭代的平均和最坏时间复杂度都是O（n2）（最坏复杂度为n2，平均复杂度为n2/2），而经过模拟测试知迭代次数是有限的（随机分布的500个节点的情况迭代次数不超过20次）。下面分别分析节点决策和组长决策机制。
4.1.1节点决策复杂度
首先分析通信复杂度。因为路由确定过程的数据包主要是路由信息包，1个路由数据包带来的复杂度等于包长与包传送次数的乘积。该包中数据信息为发送路径的标志集合，1个需要m跳的路由信息的通信复杂度为
Comm（m）=mLhead+Lidm（m-1）/2 （2）
其中，通信复杂度Comm为跳数m的函数;Lhead为数据包首部长度;Lid为节点标志占用比特数。更新1个节点路由信息的最坏复杂度为Comm（r）即O（r2）;更新所有节点路由信息（所有节点的路由信息都需要更新）的最坏复杂度为O（rn）。现有的更新方式为flooding方式，更新1个路由信息的通信复杂度为O（nr）。
组长时间复杂度即为组内路由算法复杂度，空间复杂度为路由表的存储和路由路径的存储。路由表最小为Lid，最大为（n-1）Lid.节点路由的平均和最坏时间复杂度都为O（n），路由表多入单出，边缘节点（处于网络拓扑边缘，不做中继的节点）的路由表为Lid，其他普通节点最小空间复杂度为2Lid，最大空间复杂度为nLid.路由路径的最坏空间复杂度为rLid.因此，边缘节点的空间复杂度为（r+1）×Lid，其他普通节点的最小空间复杂度为（r+2）Lid，最大为（r+n-1）Lid.
4.1.2组长决策复杂度
通信复杂度是节点决策通信复杂度的g倍;组长时间复杂度为2.1节所述组内路由算法的复杂度和路径处理的复杂度（复杂度为O（nCgr）），组长空间复杂度和第3节所述节点决策复杂度相同;节点路由的时间复杂度为O（1），边缘节点的空间复杂度为gLid，其他普通节点的最小空间复杂度为（g+1）×Lid，最大为（g+n）Lid.
4.2系统模拟
本节讨论引入RT约束引起的能量消耗。为了满足硬性时间约束，WSN能量损耗会有所增加，由于鲜有相关的工作，只讨论本文提出的2种机制的能量损耗表现。通过比较RT约束下SN的平均功耗与不考虑RT约束的对应值，机制的可用性可以得到检验。在不影响结果有效性的前提下，对WSN做如下假设：
①节点随机分布且所有节点是同构的（节点具有相同的通信模型和能量模型）;
②所有节点同组，即网络仅有1个组长节点。
③MAC层、ND层和DJM层具有良好实现，只讨论活动节点.SN参数根据伯克利大学的Mica2设定，应用以森林防火为例，对一个边为50m的方形区域（组长位于左上角）的系统模拟。
图2中的曲线表示节点决策下SN平均功耗和无RT约束节能算法下SN平均功耗的比值。可以看出，在RT较小即跳步数较少的情况下，网络耗能会有较大变化。曲线下的方框代表RT级别为1时，组长决策的SN平均功耗和无RT约束的节能算法下SN平均功耗的比值。可以看出，组长决策优于节点决策路由（图中前者为9.5倍，后者为8.5倍）。
图2节能路由算法和考虑响应时间约束的节能路由比较
总之，考虑RT约束必须更改路由，节点决策机制复杂度较低，但对应的功耗较大;组长决策功耗较小，但在组半径较大且响应级别数与组半径比值接近1/2时，时间复杂度较大。
5 结束语
本文细化了网络层架构，提出了考虑响应时间约束情况下的2种路由机制及其实现。通过分析可以得出，节点决策机制具有良好的时空复杂度和通信复杂度;在组半径较小或RT级别合理的前提下，组长决策路由时间复杂度比较理想。经过模拟可以看到，在RT约束下路由路径需要比较大的变化，这2种路由机制的能量消耗在RT合理的情况下都有较理想的效果。
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